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　　这几年大数据微服务成为研发设计热点，从应用的角度应该如何解决微服务化的大数据系统架构?

　　什么叫数据微服务?

　　首先我们看看什么叫微服务，敏捷之父Martin Fowler在他的《Micro services》一文中给出了如下定义：The micro service architectural style is an approach to developing a single application as a suite of small services, each running in its own process and communicating with lightweight mechanisms, fully automated deployment. minimum of centralized management of these services , which may be written in different programming languages and use different data storage technologies。

　　概括来说， 微服务设计思想是一种使用若干小服务来开发单个应用的方法，每个服务运行在自己的进程中，通过轻量级的通讯机制进行信息交互，经常是基于HTTP资源API，每个小服务粒度基于业务能力大小构建，终服务能够通过自动化部署方式独立部署，可以是由不同的编程语言实现。从上述定义我们可以看到，去中心化、原子化、独立自治、组合重构、快速原型、持续交付部署等特性是微服务的核心要素。

　　大数据的微服务目标

　　那么大数据为什么要扯上微服务呢?首先敏捷大数据的关键目标：一是快、二是小、三是证，快速出原型，小的分析目标切入，证明有效之后再扩张形成正反馈效应。

　　借用下很多大牛的理念，不管做研究还是做企业，要顶天立地!大数据应用如何顶天立地，很简单：

　　(1)大数据项目规划的目标要高远。特别是企业的大数据系统，一定不能是传统MIS系统的做法，大数据一定是个动态增量系统，数据规模在变，模型在变，参数在变，迭代、优化、持续升级交付将是常态，长期目标应该是智能化的综合管控，从生产、产品、销售、服务各个环节的一体化管控，终形成企业决策中心，好比Google Brain, Baidu Brain，未来企业也需要决策神经中枢决策大脑。

　　(2)大数据具体应用要从“小”做起。小的大数据分析目标切入，搜索引擎公司刚开始的大数据分析目标可能就是提高下搜索关键词提示的准确度，售后服务智能应答、销售预测、客户细分、精准营销、智能推荐、产品故障诊断，大数据应用可以无所不在。大数据应用要从小做起，立地解决企业的实际问题。扯远了，回到大数据快、小、证的应用目标，结合微服务快速原型、快速迭代、持续交付，原子化、去中心化，组合重构高度容错性等关键特征，可以说微服务就是一种天然的适合大数据应用的设计思想和应用架构。

　　为什么上万家传统企业都选择米多的“一物一码”?

　　米多大数据引擎系统独创“全场景赋码理念”和“空码赋值技术”，以传统企业营销过程中的难点和痛点为切入口设定场景，以场景中的关键人为中心设定码的类型，以场景中关键人的诉求为目标设定码的增值应用，通过二维码将人和品牌的沟通距离和沟通成本降至低，并通过空码赋值的专利技术将各类场景数据以用户的账户体系为中心有效采集至企业的大数据平台，以有效解决传统企业经营的难点和痛点。

　　再小的品牌，都有自己的大数据引擎;米多大数据引擎系统，助力传统企业实现产业互联网时代的“四个现代化”，即：企业平台化、品牌人格化、产品个性化、全员创客化。

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