云原生成熟度分析的模型

数据是算法和模型的基础。时尚行业用户推荐系统的落地自然离不开数据积累的支持。品牌本身就是一个巨大而有价值的内部数据源，可以通过逐步建立数据湖、数据中心来整合和利用数据，例如：

灵雀云资深解决方案专家刘晓晖分享了云原生成熟度分析的模型。他指出，云原生的实现路径可以分为四个阶段:一是云准备好了。这个阶段注重IaaS层的技术，将业务系统从物理机转移到云上；第二阶段是云友好，注重PaaS层的技术，比如DevOps，通过快速构建容器化改造享受自动化运维能力；第三阶段是云弹性，注重PaaS和技术中间站、业务中间站、数据中间站等。，通过灵活的扩展快速扩展业务，实现多地、多中心、多活动的部署；第四阶段是利用云原生技术重构架构，将服务拆分为微服务，通过基于云原生技术的全栈云平台支持业务创新。

中台架构不仅是企业的业务需求，也是实现新IT架构的技术方案。业务中间站数据中间站整合平台连接客户供应商和税务机关，内部开放ERP系统进行实时预测、成本分担等大量计算，为管理者生成更实时、更准确的管理报告，可以关联到原有的业务流程和数据。企业不再满足于原有系统的束缚和羁绊，需要一套完全适应时代发展需要的新架构、新体系、新产品。中台架构已成为构建企业新一代IT架构的主要模式，满足企业对业务流程重组和数据价值挖掘的需求。

简而言之，大多数企业数据分散，缺失，数据质量和利用率低，企业信息化程度越来越高，但经营效率却没有提高。此时需要一个平台来解决这些痛点。通过平台整合分散在各个孤岛上的数据，快速形成数据服务能力，为企业的经营决策提供支持，数据中心应运而生。

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另外，上面提到的低代码可视化开发模式，让开发者无需关注技术实现的细节，只关注业务逻辑本身，甚至可以通过零代码图形化拖放的方式完成开发，使得第一年科技数据中间站的扩展升级更加简单，用户的应用门槛更低。

就中台而言，还涉及到价值评估，难度就不多说了，上面已经提到了。此外，一些风险指标的建立也涉及到相对专业的知识支持，如上述var值和敏感度测量。此外，中台估值模型理论上与前台独立，因为它们各有侧重点，同一品种的估值可能会采用不同的模型，需要专业的风险计量专家来设计。与此同时，许多模型和指标的运算需要高并发大数据量的处理能力，这是因为中台在使用计量模型时，往往要看整个银行的全局情况，所以基本上都是大量交易的全局处理。此外，这些计量的统计结果应满足巴塞尔协议、资本协议等监管风险的要求，这也要求功能设计师对国内外监管政策有深入专业的了解。