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企业 IT 架构分层

层级 名称 作用概述
🧱 L1 基础设施层（Infrastructure Layer） 提供算力、网络、存储等底层运行环境
⚙️ L2 基础服务层 / 技术中台（Foundation Services Layer） 构建主数据、统一能力、通用服务（UMS、CMDB、AMS等）
🧩 L3 业务中台层（Business Middle Platform） 抽象可复用的通用业务能力（流程、规则、消息、工单等）
🏢 L4 业务系统层（Business Applications Layer） 承载各业务域的具体系统（CRM、ERP、测试平台等）
📊 L5 数据与智能层（Data & Intelligence Layer） 数据汇聚、分析、决策、AI 驱动能力
🧠 L6 企业管理与战略层（Enterprise Strategy & Governance Layer） 战略规划、架构治理、安全与合规、标准体系

全景图

L1–L5 全景架构图（ASCII）

下面给你一张清晰的 ASCII 全景图，展示从 基础设施（L1）→ 基础服务/技术中台（L2）→ 业务中台/能力（L3）→ 业务系统（L4）→ 数据与智能（L4）→ 企业管理与战略（L5） 的完整闭环（注意 L4 有时被分成业务系统与数据智能两部分，这里并列展示以便理解）。

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|                                L5 企业管理与战略                               |
|  ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐  |
|  │ - 战略/OKR/ KPI 驱动                                                      │  |
|  │ - EA（企业架构管控） / GRC / 合规 / PMO / 驾驶舱                          │  |
|  │ - 战略决策 ←——（指标、报告、预警）← 数据与智能层                          │  |
|  └──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘  |
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                                         ▲
                                         │  指标 / 洞察 / 风险 / 决策回流
                                         │
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|                               L4 数据与智能层                                  |
|  ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐  |
|  │ - 数据采集：ETL / CDC / Kafka / Log                                          │ |
|  │ - 存储与计算：Data Lake / DWH / ClickHouse / OLAP                            │ |
|  │ - 数据治理：Catalog / 血缘 / 质量 / 权限                                      │
|  │ - BI / 可视化 / 报表 / 自助分析                                               │
|  │ - AI / ML 平台：Model Training / MLOps / 推荐 / 风控                         │
|  │ - 决策引擎：将模型 & 规则回写到业务中台 / 业务系统                             │
|  └──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘  |
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            ▲                          ▲                         ▲
            │ 数据 / 事件 / 指标         │ 预测/策略/模型            │ 决策/模型回退
            │                          │                         │
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|                            L3 业务中台层（Business Middle Platform）            |
|  ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐  |
|  │ Domain 中台（Customer / Product / Order / Marketing / Finance / SCM）    │  |
|  │  - 统一业务能力 API（订单、商品、会员、结算、活动、通知等）               │  |
|  │  - 流程引擎 / 规则引擎 / 低代码 / 任务调度                                 │  |
|  │  - 能力以服务形式对 L4 前台系统开放                                       │  |
|  └──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘  |
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            ▲                          ▲                         ▲
            │ 能力调用（同步/异步）      │ 事件 / 回调               │ 身份/权限校验
            │                          │                         │
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|                              L2 基础服务层 / 技术中台                           |
|  ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐  |
|  │ - 数据服务（DBaaS / Cache / MQ / Search / Object Storage）                │  |
|  │ - 身份与访问（UMS / SSO / Passport / IAM Gateway）                        │  |
|  │ - 通信与集成（API Gateway / Service Mesh / Config Center / Registry）     │  |
|  │ - 运维与可观测（Monitoring / Logging / Tracing / Alert / AIOps）         │  |
|  │ - DevOps / CI-CD / Artifact Repo / Secret Management                      │  |
|  │ - CMDB（资产与依赖中心） —— 为部署、监控、AIOps、变更管理提供权威视图     │  |
|  └──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘  |
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            ▲                          ▲                         ▲
            │ 资源抽象、服务调用         │ 身份/权限/策略              │ 监控/告警/变更
            │                          │                         │
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|                               L1 基础设施层（Infrastructure）                    |
|  ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐  |
|  │ - 计算：物理机 / 虚拟机 / 云实例 / Kubernetes                              │  |
|  │ - 存储：块存储 / 文件存储 / 对象存储 / 备份                                 │  |
|  │ - 网络：交换/路由 / LB / VPN / CDN                                         │  |
|  │ - 安全：防火墙 / WAF / IDS/IPS / KMS / 终端防护                            │  |
|  │ - 边缘/IoT / GPU 训练资源                                                   │  |
|  └──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘  |
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简要说明（阅读指引）

  • 箭头方向表示「数据 / 控制 / 指标 / 决策」的流向：

    • L1 提供物理与云资源，L2 抽象并提供平台化服务（数据库、IAM、CMDB、监控等）；
    • L3 将业务能力封装为可复用服务，供 L4（前台业务系统）调用；
    • L4 的业务数据和日志被 L4（数据与智能层）采集，做治理、分析与建模；
    • L5 依赖 L4 的指标与洞察做战略决策，并将策略/目标下放回 L3/L2 用于执行与治理。
  • CMDB 在 L2 中作为资产与依赖的“权威单一来源”，被运维/监控/部署/变更管理等广泛使用。
  • IAM（UMS/SSO/Passport/IAM Gateway）贯穿 L2→L3→L4 的身份与访问链路，保证安全合规。
  • AI/ML 平台与决策引擎把模型输出回写到业务中，实现闭环自动化（例如风控、推荐、动态策略）。

企业 IT 架构分层模型

理解清楚 企业 IT 架构分层模型（Enterprise IT Architecture Layers），就相当于搞清楚整个企业数字化体系的“地基 + 框架 + 血管系统”。

下面我帮你完整、系统、易懂地拆解企业 IT 架构分层： 我们从 宏观（战略层） → 中观（系统层） → 微观（能力层） 一步步讲清楚。

🧭 一、企业 IT 架构的核心目标

在企业内部，IT 架构的最终目的可以归纳为三点：

  1. 支撑业务快速变化与创新（敏捷 + 复用 + 扩展性）
  2. 保障系统的稳定、安全与合规（高可用 + 可治理 + 可追溯）
  3. 通过标准化与中台化降低成本（统一能力复用）

所以 IT 架构不是“画图”，而是一个 帮助企业形成体系化数字能力的蓝图（Blueprint）。

🧩 二、企业 IT 架构的典型分层模型（六层模型）

✅ 推荐采用业界常见的 6 层模型（从底到顶），这是绝大多数大型企业与互联网公司都采用的标准架构。

层级 名称 作用概述
🧱 L1 基础设施层（Infrastructure Layer） 提供算力、网络、存储等底层运行环境
⚙️ L2 基础服务层 / 技术中台（Foundation Services Layer） 构建主数据、统一能力、通用服务（UMS、CMDB、AMS等）
🧩 L3 业务中台层（Business Middle Platform） 抽象可复用的通用业务能力（流程、规则、消息、工单等）
🏢 L4 业务系统层（Business Applications Layer） 承载各业务域的具体系统（CRM、ERP、测试平台等）
📊 L5 数据与智能层（Data & Intelligence Layer） 数据汇聚、分析、决策、AI 驱动能力
🧠 L6 企业管理与战略层（Enterprise Strategy & Governance Layer） 战略规划、架构治理、安全与合规、标准体系

🔹 L1：基础设施层（Infrastructure Layer）

提供算力、网络、容器、存储，是所有系统运行的底座。

主要组成

模块 说明
IaaS / Cloud 云计算资源（如 AWS、阿里云、私有云）
Kubernetes / 容器平台 服务编排与部署
CI/CD 平台 持续集成与交付（Jenkins、GitLab CI 等）
网络与安全基础设施 负载均衡、防火墙、VPN、WAF
Observability 日志、指标、Trace、监控、告警

核心目标

  • 稳定、高可用、可弹性扩展
  • 支撑上层应用的 DevOps 与运维自动化

🔹 L2：基础服务层（Foundation Services Layer）

也称为「企业基础平台」或「IT 中台」，提供统一的“底层通用能力”。

核心理念

一切可复用的非业务能力，统一沉淀到这一层。

核心模块（示例）

模块 说明
UMS（用户主数据） 管理用户身份、组织关系、角色
CMDB（资源主数据） 管理服务器、应用、配置、资产
AMS（应用主数据） 管理内部系统、模块、接口、版本
PMS（项目主数据） 项目任务、阶段、责任人
File / Log / Msg Center 文件、日志、消息等通用中台能力
IAM / SSO / Passport 身份认证与统一登录门户
Dictionary / Config Center 枚举、参数、策略、配置统一管理

核心目标

  • 各系统不再重复造轮子；
  • 数据标准统一；
  • 对外提供可复用的 API 能力。

🔹 L3：业务中台层（Business Middle Platform）

抽象各业务域的通用业务能力，面向上层业务系统服务。

举例说明：

在企业内部，不同部门常常有相似的业务逻辑，比如：

  • 审批流、消息通知、报表导出；
  • 工单、任务、流程编排；
  • 费用报销、权限申请、异常处理。

这些都可以中台化。

典型子系统：

模块 说明
Workflow Engine 流程引擎，统一审批、自动化流程
Rule Engine / Policy Center 动态规则、风控、限额策略
Task / Job Center 统一任务与调度中心
Notification Center 消息推送、站内信、短信
Ticket System / 工单中心 处理异常、人工介入、SLA 管理
Form Engine / 报表引擎 动态表单与报表服务
Audit Center 操作与审批日志统一审计

核心目标

  • 复用通用业务流程；
  • 提升跨部门协作效率；
  • 快速支持新业务。

🔹 L4：业务系统层（Business Application Layer）

直接支撑企业日常运营的业务系统，是企业最直观的 IT 面。

按业务域分类（示例）

业务域 系统示例
销售 CRM、客户管理、订单系统
运营 运营平台、内容管理、活动管理
研发 研发管理平台、CI/CD、测试平台
财务 ERP、预算管理、费用报销
人事 HRMS、考勤、绩效
运维 监控平台、告警平台、自动化平台
安全 身份审计、权限平台、安全运营中心（SOC）

特征

  • 面向特定业务场景；
  • 快速变化、迭代频繁；
  • 依赖中台与基础层提供的能力。

🔹 L5：数据与智能层（Data & Intelligence Layer）

汇聚所有系统的数据，构建数据资产、指标体系与智能分析。

模块组成

模块 说明
Data Lake / DWH 数据湖与数据仓库（Hive、ClickHouse、Snowflake）
ETL / 数据集成 数据采集、清洗、建模
Data Governance 元数据、血缘、质量、标准
BI / Dashboard 数据可视化与分析
AIOps / AI Platform 用 AI 提升运维与决策能力
Knowledge Graph / AI Fabric 构建知识图谱与智能问答体系

核心目标

  • 将数据资产化；
  • 通过数据驱动决策；
  • 实现智能化运营与预测分析。

🔹 L6：企业战略与治理层（Enterprise Strategy & Governance Layer）

最高层，关注全局方向、规范与协同。

模块组成

模块 说明
EA（Enterprise Architecture） 企业架构管理（TOGAF、ArchiMate）
ITSM / ITIL 平台 IT 服务管理体系
安全与合规治理 ISO27001、数据安全法、审计体系
标准化与流程管理 统一规范、开发流程、数据字典
风险与资产管理 IT 风险、成本、投资回报分析

核心目标

  • 指导下层的建设方向；
  • 保证架构的统一性与演进能力；
  • 建立企业级“数字治理能力”。

🧱 三、整体架构分层图（简化示意）

┌──────────────────────────────────┐
│ L6 战略与治理层：标准 / 安全 / EA 管理 │
├──────────────────────────────────┤
│ L5 数据与智能层：DW / AI / BI / AIOps │
├──────────────────────────────────┤
│ L4 业务系统层：CRM / ERP / 测试平台等 │
├──────────────────────────────────┤
│ L3 业务中台层：流程 / 工单 / 消息 / 规则 │
├──────────────────────────────────┤
│ L2 基础服务层：UMS / CMDB / AMS / IAM │
├──────────────────────────────────┤
│ L1 基础设施层：云 / 容器 / 网络 / 存储 │
└──────────────────────────────────┘

✅ 四、分层背后的核心思想

原则 含义
职责单一（Separation of Concern） 每一层只关注自己的能力边界
向下依赖，向上提供服务 上层不直接操作下层的实现
能力复用 共性能力下沉，中台统一供给
数据统一 各层共享主数据体系（UMS/CMDB等）
可治理、可演进 支撑企业未来增长和架构升级

🚀 五、未来演进趋势

方向 说明
云原生化（Cloud-native Architecture） 全面容器化、Serverless 化
中台 → 平台化 → Fabric 化 从集中式中台过渡到分布式能力网络
AI Native / 智能驱动 智能化渗透到运维、权限、安全、推荐
零信任 + 安全治理内生化 安全成为架构底层的一部分
数据驱动与隐私计算并行 数据开放与合规保护平衡

参考资料