技术架构一般从企业的软硬件能力及技术平台能力阐述，如目前流行的中台、微服务、API经济，之前曾流行的大数据、组件化开发、SOA、中间件，超融合架构等，当然他们现在也还流行。
随便普及一下云计算，我对他的理解是云计算是一种软硬件应用思想。一般包括IaaS、PaaS和SaaS，后面又衍生出DaaS、aPaaS等衍生品。IaaS对应的是基础设施能力，主要面向运维和网络工程师。
对应的是开发平台能力，主要面向开发人员，帮助开发敏捷开发产品的，后来加入中台能力。
是针对大数据平台概念流行时产品的，就是将数据存储、数据分析作为一种能力，终端用户使用大数据平台的服务，能够帮自己实现数据分析、商业分析等业务，后面又加入AI能力。
是在API在微服务浪潮下的再度包装，把API变成一种资产了，暴露一堆微服务化的API接口，供其他系统调用，加速开发过程、提高开发复用，可以参见阿里云的API市场，按次调用收费，aPaaS就是提供一个开发、运营、编排和运维API的场所，前端还有一个API市场。
本文的技术能力描述就按照以上的逻辑顺序阐述电商平台的技术能力。其实大部分公司都需要以上核心技术能力，因此为做区别，将把生鲜电商的业务场景加入到这些核心技术能力中，增加落地感觉。
此外基于本文介绍的大数据平台、数据仓库、数据中台这些技术能力后，下一文将结合之前介绍的业务架构和应用架构，介绍从数据架构看生鲜电商的核心数据及数据能力。
基础设施能力对应IaaS，主要是机房、网络、硬件以及依附于硬件的基础软件（如OS、DBMS，虚拟化软件，云计算软件，监控工具等），其中安全软件硬件也是重要一环。并为运维人员提供一站式IaaS管理后台，用于管理以上IT基础设施。
企业一般使用公有云的厂商就不再需要考虑这些内容的，交给云计算厂商了，这也是AWS那么火热的原因。但是当企业发展到一定阶段，都会需要有自己的机房，建设私有云，或者上虚拟化。
从生鲜电商的本质来看，基础设施能力，主要为生鲜电商IT系统的运行，电商类大数据分析和商业分析提供基础设施，确保电商业务和农产品加工运输等业务的有效开展，可以说现在一定规模的企业已经离不开机房了，而机房可代指基础设施。
开发平台能力对应PaaS和aPaaS，主要是面向开发人员提供一站式开发平台，能够提供开发工具、测试工具，还包括消息队列等中间件，支持全面的开发过程，开源的PaaS平台CloudFoundry提供了全面的组件，需要深入了解的可以自行查阅。
其实开发平台能力与中台能力中的技术中台、业务中台存在相关性，为避免歧义，特此说明。
在生鲜电商的对开发平台的核心需求是能够快速搭建起面向内部管理的应用。因为电商的业务正如之前在《从应用架构看生鲜电商的信息化建设》所述，是其最基本的对外信息化建设，不仅仅是2C的业务，目前几乎所有的制造型企业都有自己的电商平台，要么针对经销商的电商平台。对于生鲜电商，假如使用ERP套装软件，那么应用开发平台的价值就不大了，到时候很多的系统集成会特别的复杂，只需要使用下文的中台能力，尽量将复杂的系统集成改变成标准的API服务，当然由于套装软件未必提供数据表结构，这个其实也有难度的。
假如是大部分自研，那开发平台所提供的组件化开发，一整套开发功能将为开发人员带来较大的价值，势必加速开发过程，还有开发过程中的前后端联调、系统集成、接口开发、测试工作、质量管理、网关配置、配置管理等一系列的便捷。
电商和游戏是互联网的热土，也是自研信息化系统的热土，更需要开发平台的支持。
中台是云厂商为了贩卖自己的硬件产品、及内部孵化的中间层软件能力，来衔接前端应用和后台操作系统、数据库及平台型基础软件（IaaS、PaaS等），而创造出来的新名字，最近是CIO离不开中台，信息化离不开中台。
但其实中台就是之前的ESB+ETL+BPM等软件的升级改造，并把可共用的代码能力沉淀下来，主要用于解决系统集成，包括应用集成、数据集成、界面集成和流程集成。这几类集成最后都体现在数据上面，因此数据中台就尤为重要，要求企业有一定的数据治理能力。中台能力还用于提高系统开发效率，和PaaS平台发挥价值。
一般现在的中台包括技术中台、数据中台、业务中台、AI中台、XX中台（代为很多的新中台概念）。
对于生鲜电商，技术中台可以和PaaS平台共同加快内部IT的自研系统开发进程，不同之处在于PaaS平台提供开发工具支持低代码开发，技术中台可提供组件化开发的组件和集成平台（类似SOA）。通过技术中台，生鲜电商能够对不同的角色快速开发和迭代相应的应用，并支持以小程序便捷应用，如采购员、加工工人、品控员、司机、配送员、仓储员等不同角色，提供独立应用，并尽可能应用技术中台复用功能。
数据中台，是将数据标准化后用于数据集成，类似于一个数据管道，但是比ETL的能力更为强大，支持数据建模，不存储数据。
数据中台对于生鲜电商的意义，在于能够使得系统之间的集成更为高效，数据更为精准（需要配合数据治理）。并对生鲜电商的数据分析应用提供数据支持，以API形式在技术中台上暴露，如支持价格分析、活动分析等。所以数据能力原本也需要包含数据中台，特此说明。
业务中台，就是功能模块的复用，将很多系统的共用模块抽取出来，这个理念在企业架构兴起之前就在技术架构中一直强调功能复用、数据复用等，其实这个功能复用和业务中台是同一个概念。生鲜电商由于业务的单一化，对功能模块的复用性不强，但是对前后端代码的复用是很有价值的。因此用业务中台打造生鲜电商信息化暂时是没有价值的。
AI中台，就是把AI能力变成可复用的能力，也是有云计算厂商提出来的，目前AI在农业上的应用有病虫害识别、品质外观评估等，还为全面推广，对于生鲜电商而言，不需要自己构建，只需要购买云厂商的API即可。
在大数据时代到来之后，人们逐渐将数据作为生产资料，企业也不再停留于啤酒和尿不湿的数据挖掘，也不再是仅仅使用BW工具，而是应用Hadoop平台工具支持数据挖掘（含spark生态圈）。
至于大数据平台，一般是基于开源或者是商业产品，选择开源的概率要QY球友会官网大好多。大数据对于生鲜电商而言，是必不可少，最基础的推荐、商业分析都是需要大数据支持的。
数据能力以大数据平台为基础，以数据中台为媒介，以数据治理为保障，全方位地保障数据能力发挥最大的价值。
其中数据治理工作，是需要工具、流程和制度体系，甚至是组织机构的，一般应用于IT系统较多、数据较多的企业。而生鲜电商一般都是与农产品相关的业务，刚开始阶段数据较少，IT系统也较少，业务较为简单，因此数据治理只需关注主数据即可，并不是全盘数据都需要。
（3）战略类应用、市场类应用等遵从生鲜电商的应用架构，在上一文都有阐述。
清河落河清，公众号：农业一二事，人人都是产品经理专栏作家。一名熟悉农业的IT架构师，现从事企业架构工作，创建农业微信公众号、农业社群。
