IT 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 |
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目前云平台吞并到哪一层了？
非常棒的问题，这个问题其实直击了今天整个企业 IT 架构演化的核心：
云平台到底“吞”到哪一层为止？还剩下哪些层是我们能掌控或创新的？
下面我给你分层分析，一层层看清楚 👇
🧱 企业 IT 架构回顾（L1–L5）
先回忆一下五层大框架：
L5 企业战略与治理层（Enterprise Strategy & Governance）
L4 数据与智能层（Data & Intelligence）
L3 业务中台层（Business Middle Platform）
L2 技术中台 / 基础服务层（Foundation Services）
L1 基础设施层（Infrastructure）
🌩 一、云平台最初吞掉的是 L1 层：基础设施层（IaaS）
✅ 完全被云平台接管。
| 模块 | 传统企业 | 云时代变化 |
|---|---|---|
| 计算 | 自建机房、买物理机、虚拟化管理 | 云主机（ECS/EC2）、容器服务（ACK/EKS）、无服务器（FaaS） |
| 存储 | SAN、NAS、自建备份 | 对象存储（S3、OSS）、块存储（EBS）、归档存储 |
| 网络 | 防火墙、交换机、VPN | VPC、SLB、Cloud Firewall、Cloud CDN |
| 安全 | 本地防护体系 | 云安全中心、WAF、KMS、审计、漏洞扫描 |
| 运维 | 自建 Zabbix / Nagios | 云监控、日志服务、事件中心、自动告警 |
这一层的物理建设、运维、监控、扩容统统被云厂商替代。 个人或中小团队已经 几乎没有必要再自建机房。
💬 结论：
✅ 云平台完全吞并 L1（IaaS）。 ❌ 自建基础设施已无经济意义。 个人或企业的“基础层创新”主要在“多云抽象、成本优化、自动化管理”。
🧰 二、云平台部分吞并 L2 层：技术中台 / 基础服务层（PaaS）
这层是今天「竞争最激烈」也是「云平台继续蚕食」的关键战场。
云厂商在这里已经打出了全套 PaaS 组合拳：
| 模块 | 云平台提供 | 说明 |
|---|---|---|
| 数据服务 | RDS、Redis、Kafka、ES、DataHub | 全托管数据库、消息队列、搜索 |
| 监控与可观测 | CloudWatch、ARMS、SLS | 日志、指标、链路追踪 |
| 部署 & DevOps | CodePipeline、CloudBuild、ArgoCloud | 自动化部署流水线 |
| API & 网关 | API Gateway、Service Mesh、ConfigCenter | 服务发现、限流、熔断、配置管理 |
| 身份认证 | IAM、STS、SSO、Directory Service | 企业级统一权限系统 |
| 资源管理 | Resource Manager、CMDB-as-a-Service | 统一资源可视化与审计 |
| AI Infra | Model Hosting、Feature Store | AI 平台基础设施托管 |
📉 但——仍然 有未被完全吞掉的空间：
| 自建价值 | 云平台局限 |
|---|---|
| 统一管理多云或混合云资源 | 云厂商通常只管自己的生态 |
| 与企业内部系统深度集成（如 CMDB、工单、资产） | 云厂商 API 封闭、定制性差 |
| 安全策略 / 合规管控 / 审批流程 | 企业往往需要更细粒度控制 |
| 自动化运维、AIOps、统一告警联动 | 云监控孤岛化、难做全局视图 |
💬 结论：
🟨 云平台吞并了 L2 的大部分“通用能力”，但留给企业/个人的空间在于： 「整合多云、强化治理、连接自建系统、做智能化编排」。 所以现在很火的就是 CloudOps、FinOps、AIOps、Multi-Cloud Platform。
🧩 三、L3 层：业务中台（Business Middle Platform）
💡 云平台目前还没完全吞掉，只是开始渗透。
L3 是企业的“业务能力复用层”，比如：
- 用户中心（UMS）
- 订单中心（OMS）
- 支付中心（PMS）
- 商品中心（PDS）
- 营销中心、消息中心、工作流、低代码平台等
云平台的玩法是：
- 提供“低代码 / 工作流 / 规则引擎 / API 集成”等可复用框架；
- 如阿里云「中台云」、腾讯微搭、AWS AppFlow、Zapier 企业版。
但问题是——
这些平台 只能提供通用能力，而不能理解每家企业独特的业务逻辑。
💬 结论：
🟦 云平台“触及”L3，但不会完全吞掉。 因为 L3 是企业的业务核心 —— 竞争力所在，差异化所在。
未来更可能是： 云厂商提供「中台能力框架」 企业自己沉淀「中台业务模型」。
💼 四、L4 层：业务系统层（Business Applications）
✅ 几乎完全掌握在企业手中（或 SaaS 厂商手中）。
-
这是企业直接面向用户、客户、员工的那一层：
- CRM、ERP、HR、财务系统、营销系统、交易平台、APP、门户……
-
云平台会提供“工具”（如 DevOps、Serverless、API Gateway）帮助你开发， 但系统逻辑本身仍属于企业。
💬 结论：
🟩 云平台不直接吞 L4，但在“基础设施”上包围它。 企业依然主导「业务系统」，SaaS 厂商在这一层提供标准化方案。
🧠 五、L4b / L5 层：数据与智能 + 企业战略与治理
🧭 云平台在这里提供“能力”，但不会直接替你决策。
| 模块 | 云厂商提供 | 企业需要做的 |
|---|---|---|
| 大数据平台 | MaxCompute / BigQuery / EMR / Data Lake | 建立企业级数据模型与数据治理 |
| AI 平台 | SageMaker / PAI / VertexAI | 训练自己的业务模型 |
| 可视化 | Quick BI / DataStudio | 构建符合自己业务逻辑的指标体系 |
| 战略层 | 无 | 战略与 KPI 仍是企业内核 |
💬 结论：
云平台提供「智能基础设施」， 企业在上面构建自己的「智能大脑」。
📊 六、总结：云平台吞并边界总览
| 层级 | 云平台渗透程度 | 是否还有空间 | 个人/企业创新方向 |
|---|---|---|---|
| L1 基础设施层 | ✅ 完全吞并（IaaS） | 🚫 几乎无 | 抽象层、自动化、边缘计算 |
| L2 技术中台层 | 🟨 高度吞并（PaaS） | ✅ 有 | 多云治理、AIOps、统一观测 |
| L3 业务中台层 | 🟦 部分渗透 | ✅ 大 | 业务建模、低代码、规则引擎 |
| L4 业务系统层 | 🟩 支持而非替代 | ✅ 完整 | SaaS / 应用创新 |
| L4b/L5 数据与战略层 | 🧠 赋能而不取代 | ✅ 完整 | 数据智能、战略驾驶舱、AI 决策 |
🎯 一句话总结：
✅ 云平台吞掉了「底座（L1–L2）」； 💡 企业要守住「中层（L3）」； 🚀 未来竞争在「智能层与战略层（L4–L5）」。
换句话说：
☁️ 云厂商掌控 资源与工具， 🧠 企业掌控 数据与智慧。
