当前，企业数字化转型如火如荼。很多企业已经规划了新一代的数字化管理系统替换传统的管理信息系统，以适应各类业务快速向数字化转型。

数字化业务引发复杂系统开发需求

企业数字化转型，是通过数字化手段，强化人、财、物等业务要素的数据链接，并分析和挖掘，以数据驱动业务的精细化管理。而更进一步的智能化阶段，则是将数据和规则、流程体系深入到所有业务环节，通过数智技术进行决策并驱动业务，创造新的商业机会，形成新的业务核心竞争力。

在物联网、云计算、人工智能等新技术不断涌现的背景下，企业业务数据的产生和获取可能涉及到大量的前端设备自动产生、其它系统的对接和传输、传统纸面单据的智能识别，甚至语音与数据转换、图像与数据转换等等。此外，在数据处理过程中，也涉及到多系统的同步、数据整合、数据抽取等复杂业务逻辑的处理。由此，导致了复杂业务软件系统的开发。

所谓复杂业务软件系统具有以下几个典型特点：系统要素不仅包括信息系统，而且涉及大量与信息系统耦合关联的社会系统和物理系统；系统要素之间的耦合关联关系动态变化且日趋复杂；整个系统的行为难以通过单一自治系统特征的简单叠加来刻画；在不断适应组织和环境变化的过程中逐步成长演化而成。

复杂软件系统协同参与者的扩增形成了软件生态系统，但日趋复杂的业务需求变化，会导致新模块和组件的引入、新数据流和接口的增加，使得软件的可靠性、扩展性和可维护性都面临着重大挑战，因此软件架构设计的合理性和规范性显得越来越重要。

适应性、互联性、智能性、高性能

传统的软件架构有开发效率低、代码维护难、灵活性低、扩展性差的缺点。在业务快速变化的需求下，显得力不从心。

•适应性：传统信息系统通常采用单体架构模型，由表示层、业务逻辑层和数据访问层组成的三层模型。在业务流程和逻辑规则层面，往往是相对固定的。针对不同行业的用户，一般采用了相对单一的流程设计或控制。一些比较灵活的信息系统也尝试增加了参数控制节点，试图用设置不同参数的方法，满足用户对于灵活多变的业务流程与规则的管理需求。为满足不同客户的需求，及适应业务环境的不断变化带来的业务重组和变革，软件架构必须具有超级的适应性：

        表示层：采用可视化设计，支持客户自定义单据和数据项。包括菜单、表单界面等都能适应不同的用户，达到“千人千面”的效果。

        业务逻辑：采用规则引擎机制，对所有涉及到的业务规则通过引擎方式，支持业务处理，再与流程引擎配合推进后续处理。规则引擎实际上是“业务规则的规则”平台，从而没有在单个程序中固化或限制了业务逻辑。

•互联性： 传统信息系统只局限于企业内部的资源信息，不能有效地利用扩展价值链的信息与数据。数字化业务系统将能很好地汇集整个企业价值链的数据，更加强调和加强了对资金流和信息流的控制，这就将对供应链的管理上升到对价值链的控制。从而为企业自身的决策和经营活动带来直接的效益。

        企业内部：各部分业务数据可以非常流畅的联动，例如：业务与财务的全景式穿透成为可行。

        企业价值链：即包括了企业与客户、供应商及合作伙伴关系的业务数据，甚至与外部的社会、经济的历史、动态数据也可以实时联动，形成超级的内外协同、数字业务流互联。

•智能性：与对业务进行被动“记录数据”的传统管理信息系统相比，企业数字化系统通常借助积累的大数据模型以及人工智能算法进行预测、决策，乃至主动地对业务层的人力、设备等节点发出指令并引导执行全过程。利用数字化手段和工具，基于数据驱动的模型，推动企业运营从业务流程信息化转向全面自动化、智能化，智能运营成为企业经营的基本能力。

        感知引擎：通过人脸识别、智能语音、OCR识别、电子单据数据攫取等人工智能手段，实现业务数据的自动识别和获取、实时进入系统进行后续处理。

        思维引擎：集大数据存储、分布式计算、数据挖掘、算法、模型、知识图谱、机器学习、深度学习、可视化分析为一体的数据分析学习预测引擎。利用思维引擎可以利用内置AI算法可视化构建模型、训练模型、验证模型,实现业务预警和预测能力。

        规则引擎：可以定义和执行各种规则，包括界面规则、关联关系、计算规则、条件跳转规则等。使用规则可以分离商业决策者的业务逻辑和应用开发者的技术决策，同时通过降低实现复杂业务逻辑的难度以及降低应用程序的维护和可扩展性成本，让应用更加富有灵活性。

        流程引擎：根据各相应系统中角色、分工和条件的不同决定信息的路由传递，从而完成对特定业务的功能实现，实现业务自动化处理。

•高性能：很多用户对传统信息系统运行的效率有很多抱怨。即使那些大厂商的系统，虽然看起来功能很多，但实际运行和运算效率非常低。这方面的问题往往是传统信息系统的弊病。由于系统架构的问题，难以克服。事实上，用户不仅仅希望系统功能的丰富，也同时希望系统的运行效率能满足快速变化的业务形势。

        先进架构支持：分布式、微服务架构，及并行和异步计算、内存计算等先进技术，使得整个系统保持极高的运行效率，同时也保障了高可靠性。

        专利技术支持：一些关键专利技术的支持可以强化系统的运行效率，例如：图像与数据的双向转换、高性能的数据文件交换方法等。

数智化技术平台的特征

企业数字化业务系统的开发平台，必须支持在上述适应性、互联性、智能性和高性能方面的需求，同时，在其它技术特征方面也必须充分满足以下特征：

•完全支持信创标准（硬件、操作系统、中间件、数据库、浏览器、信息安全等）。

•支持低代码开发：通过全栈式开发、丰富的业务组件、前后端分离、便捷的表单设计器等等，给开发者提供一整套快速开发工具和平台。

•微服务：一般包含五层架构，即：基础设施层、服务支撑层、业务逻辑层、访问层和门户层，将复杂的业务整体分解为可以独立部署和维护的小型服务模块，微服务间通过调用轻量级服务的方式获得对方的数据或服务。微服务的高内聚性、高扩展性和高自治性等能够较好地解决单体架构的问题。

•分布式部署：采用分布式技术路线，包括：动态分配线程池、分表技术与分批次写入数据技术、SQL处理的逻辑通过程序实现等等,极大提高系统运行效率。

•跨平台运行：大多数关键的业务处理，可以同时在多个网络环境或终端中使用，如：电脑、手机、其它移动设备等。

•提供基础业务组件，在关键业务领域提供业务中台、数据中台等基础服务,同时支持跨系统数据交换与集成。

•高可靠性和安全性，包括：多用户操作冲突、数据断点传输、日志及操作轨迹追踪、备份及恢复等等。

•支持国际化应用：支持多种语言的用户界面，同时支持多币种、国际会计准则、多时区等国际化应用场景。

•采用开放式架构，以便未来的技术更新和扩展。

必赢线路检测中心 ROMP数智化技术平台

ROMP平台（Ronhe Omnipotent Platform）是必赢线路检测中心自主研发的、基于互联网架构的新一代智能型、高性能数智化技术平台，是集Web、云计算、移动技术、人工智能、大数据等技术为一体的创新型技术平台，同时也是“超级ERP”的技术支撑平台。

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