间采行业的供应链管理平台的架构实践经验

业务介绍与挑战

简称G平台，采用创新的 S2B（Supply to Business）商业模式，旨在通过供应链平台与企业的紧密合作，实现更高效、智能的采购和供应链管理。 在商业模式的落地过程中，有很多业务挑战，如询比价繁琐、供应商众多导致管理成本高、历史采购数据难以管理、质量难以保证、物料信息不清晰以及难以优化替换等问题，所以G平台对业务个性化支持、性能要求和稳定性要求极高。

基于业务的平台架构

企业级云平台 SaaS 的整体架构，核心是通过 “分层 + 多子平台协同”，实现业务、运维、数据等全链路的数字化管理，各模块的定位和功能如下：

一、核心架构：两层结构

整个平台分为外层（业务与服务入口）和内层（技术支撑底座）：

外层（橙色区域）：面向用户 / 业务的 “应用层”，包含各类业务与服务平台；

内层（蓝色区域）：支撑外层应用的 “技术底座层”，提供运维、质量、流程等技术能力。

二、各子平台功能解析

1. 外层：业务与服务类平台

云平台 SaaS（总框架）：是整个体系的统称，所有子平台都属于该 SaaS 的组成部分；

交易平台：负责业务交易相关的功能（如订单、支付、供需匹配等），是核心业务承载平台；

门户平台：平台的统一入口，用户通过这里访问所有子平台（类似 “企业官网 + 统一登录入口”）；

运营平台：支撑业务运营的工具（如用户管理、活动配置、数据看板等），帮助运营人员管理业务；

开放平台：对外提供接口 / 能力的平台，支持第三方接入（如合作伙伴系统对接、外部开发者调用）；

数据平台：基于 “数据 + 大模型 + AI” 的能力平台，负责数据采集、分析、智能应用（如业务预测、智能决策）。

2. 内层：技术支撑类平台

运维平台：保障整个 SaaS 稳定运行的工具（如服务器监控、故障排查、资源调度）；

质量平台：负责产品质量管控（如测试管理、缺陷跟踪、性能检测），提升平台可靠性；

云效平台 + 行云流程 + 网关：这三个是技术流程与协同的核心：

云效平台：支撑研发协同（如项目管理、代码托管、持续交付）；

行云流程：实现业务 / 技术流程的自动化编排（如审批流、工作流）；

网关：统一管理平台的接口访问（如权限控制、流量转发、安全防护）。

三、架构特点

这个架构是典型的 **“业务 - 技术一体化” 企业 SaaS 设计 **，核心优势是：

分层清晰：外层聚焦业务场景，内层保障技术支撑，既满足业务灵活性，又确保底层稳定性；

能力复用：内层的运维、流程、网关等能力，可被所有外层平台共用，避免重复建设；

智能化延伸：通过数据平台结合大模型 + AI，让业务从 “数字化” 向 “智能化” 升级。

基于业务的网络架构

用于支撑高可用、可扩展、可告警的互联网业务，各组件的功能和协作，从上到下 / 从外到内逻辑如下：

1. 终端访问层（最外层）

www（终端用户）：用户通过浏览器 / 客户端发起访问请求。

内容分发网络：缓存静态资源（图片、JS、CSS），加速用户访问并减轻后端压力。

虚拟私有云：将核心服务部署在隔离的私有网络内，保障网络安全。

2. 网络接入层

域名解析：将域名转换为对应公网 IP，引导请求到负载均衡节点。

负载均衡（4 个实例）：

分发用户请求到后端服务器，避免单台过载；

附加Web 应用防火墙，过滤恶意请求（如 SQL 注入、XSS 攻击）。

3. 监控与日志层

监控系统：采集服务运行数据（CPU、请求量等），用于故障预警、性能优化。

日志系统：收集全链路访问 / 业务日志，支持问题排查、数据分析。

4. 容器集群层（核心计算资源）

容器服务集群：基于容器编排技术管理应用，实现资源弹性调度。

集群内组件：

入口网关：接收负载均衡的请求，路由到对应后端服务。

服务管理组件：定义服务间通信规则，实现集群内负载均衡。

容器实例管理：部署、扩缩容容器实例，承载业务应用运行。

容器自动扩缩容：根据监控指标（如 CPU 使用率）自动调整容器数量，应对流量波动。

持久存储卷：为容器提供持久化存储，避免容器重启后数据丢失。

5. 数据与资源层

云数据库 ：用于存储业务数据（如用户信息、订单数据），多实例设计保障数据的高可用。

云服务器 ：作为容器集群的 “底层服务器资源”，为 Pod 提供计算能力，15~20 台  保障了集群的资源冗余。

动态伸缩：联动 HPA、云服务器，实现从 “容器实例” 到 “底层服务器” 的全链路弹性伸缩，应对高并发场景。

基于业务的应用架构

采用主流的弹性网络架构、云上架构与应用管理、网站性能优化、数据分析、Appstack和 AI 等解决方案。

通过云服务架构，协助G平台提升内部系统性能、业务稳定性及安全性。

数据湖仓存储一体、多模式计算一体、分析服务一体、Data+AI 一体，无缝对接主流 BI 工具，支持 OLAP 查询、即席分析、在线服务、向量计算多个场景，极大解决了G平台云比价繁琐、供应商众多导致管理成本高、历史采购数据难以管理、质量难以保证、物料信息不清晰以及难以优化替换等问题。

如云技术架构图所示，G平台依托众多混合云的产品/服务组合，在提升业务稳定性等方面起到核心作用。

基于平台的数据架构

典型的业务驱动型数据架构，核心优势是：

全链路覆盖：从数据产生（采集）到数据价值输出（应用），实现端到端的闭环；

分类存储与加工：按业务类型分类存储数据，加工过程针对性处理，保障数据的准确性与效率；

业务导向：应用层直接对接业务场景（分润、用户分析等），让数据真正服务于业务决策。

整个架构分为数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据应用层四个环节，形成完整的数据闭环：

1. 数据采集层（左侧 “业务平台”）

采集来源：从不同业务系统 / 场景采集数据，包括：

分润数据采集、营销数据采集；

游戏数据上报、订单数据上报；

按周 / 日 / 实时的周期性数据采集；

广告数据上报、App 数据上报等。

核心动作：“数据标准化”—— 将多源、异构的业务数据统一格式，确保后续存储与处理的兼容性。

2. 数据存储层（中间 “foundation_*” 系列）

存储类型：采用多类数据存储组件（以 “foundation_” 为前缀），按数据类型 / 用途分类存储：

如foundation_resources（资源类数据）、foundation_goods（商品类数据）、foundation_orders（订单类数据）等；

还有data_*类存储（如data_ware），可能是数据仓库 / 数据湖，用于存储海量原始数据。

作用：实现数据的分类持久化，保障数据的安全性与可访问性。

3. 数据处理层（中间 “数据加工” 节点）

核心动作：对存储的原始数据进行加工，包括：

数据清洗（去除脏数据、补全缺失值）；

数据关联（将不同存储的关联数据打通，如订单数据关联商品、用户数据）；

指标计算（生成业务需要的统计指标，如订单量、分润金额）。

输出：加工后的结构化数据，为后续应用层提供可用的分析素材。

4. 数据应用层（右侧 “数据平台”）

应用场景：基于加工后的数据，提供各类业务分析与应用功能，包括：

首页（数据总览看板）、系统设置（平台配置）；

分润报表、数据报表（业务结果统计）；

用户行为分析、分润分析（深度业务洞察）；

数据导出（支持数据下载用于外部分析）。

作用：将数据转化为业务决策依据，支撑运营、管理等场景。

基于平台的集成构建方案

构建流程是 “需求 - 设计 - 执行 - 验证 - 推广” 的闭环式集成方案 ，核心优势是：

阶段划分清晰，每个环节都有明确的目标与任务，避免遗漏；

提前梳理难点与风险，降低项目失控的概率；

覆盖 “技术落地 + 业务验证 + 推广使用” 全链路，确保集成项目不仅 “做出来”，更能 “用起来”。

总结

亲爱的朋友们，以上内容仅为业务出发的架构设计产物，难免有很多考虑欠缺之处，希望各位朋友，看完了帮我找找问题，可以留言，大家相互学习相互讨论。谢谢。