如何持续架构治理?我们和 ChatGPT 聊了一会?

在上周的 QCon 北京 2022 大会上,我和我的同事黄雨青一起分享了《组织级架构治理的正确方式》,以帮助开发人员对组织级架构治理体系全貌一瞥,并厘清治理工具的设计思路和核心功能内容。

结合我们在 ArchGuard 的探索经验,我们:

  1. 基于 “视点与视角” 构建架构治理的工具全景。以帮助组织了解架构治理的整体情况
  2. ”点-线-面” 策略。以帮助组织围绕关注点,设计举措,引导架构的演进。
  3. 建议以探索的方式构建量化工具。以使工具更加适用和实用。
  4. 工具构建的要点:定义问题、捕获数据、归纳指标。以保证工具构建的准确性和有效性。

考虑到我在 QCon 上讲的时候,可能有点紧张,所以并不是很完全,便想结合 ChatGPT 写一篇文章再介绍一下。

一、构建架构治理全景: “视点与视角、利益相关者”

在构建 ArchGuard 时,我们尝试过结合不同的前辈和他们架构理念,从而从不同的维度来构建治理的全景:

用途模型书籍
可视化C4 模型《程序员必读之软件架构》
分析架构体系结构视图《实用体系软件结构》
治理全景视点与视图、利益相关者《软件系统架构:使用视点和视角与利益相关者合作》

从起初单一的开发者 C4 视角,到现在利益相关者的视角,它是我们与不同利益相关者碰撞的结果。如下,是我们结合上述的《软件系统架构》一书,构建的全景图示例:

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它与我们在设计架构时类似,每个利益相关者都有自己的利益,要考虑的问题也有所不同。

诸如于,业务人员往往只考虑为什么响应速度慢,并不会关注于代码质量。

而与普通的开发人员相比,技术负责人、架构师会更关注于开发规范性。对于一个组织而言,我们需要考虑方方面面的因素,才能尽可能满足大部分人的需求。除此,量化的角度来说,我们需要将问题划到到时机 —— 创建态、设计态、开发态、运行态等不同的时态,以能更好地选择合适的工具。时机视不同的软件系统,也存在各种的差异。

二、“点-线-面” 策略

PS:本小节,由作者(Phodal)提供输入,最后由 ChatGPT 生成。

“点-线-面” 定义

“点-线-面” 策略是一种规划和管理软件架构的方法。

  • “点” 指的是重点关注的领域,例如性能、安全等。我们需要通过工具来监控这些关注点。
  • “线” 指的是连接各个关注点的活动,例如评估、监控等。这些活动可以帮助我们了解当前架构的状况,并且帮助我们持续改进。
  • “面” 指的是整个架构,我们可以通过不断的评估和改进来实现架构的演进。

总的来说,”点-线-面” 策略可以帮助我们在关注重要领域的同时,通过持续的评估和改进来实现架构的演进。

“点-线-面” 核心思想

点-线-面 策略的核心思想是工具化、可视化和指标化。

  • 工具化:将架构治理的各种实践放入到开发流程中,通过工具化的方式简化实现。
  • 可视化:围绕着不同的关注点,通过可视化的手段(如可视化图形、报告等),对系统的架构进行监控。
  • 指标化:通过不断地对系统进行评估和度量,并通过指标化的方式来描述系统的表现。

这样的策略旨在帮助开发人员更好地了解系统的架构,并对其进行持续的改进。

“点-线-面” 示例

工具化、可视化、指标化方法的选择取决于具体需求和场景。它们可以通过一些已有的开源工具或者定制的工具实现。例如:

  • 工具化:代码检查工具(Linter),代码风格管理工具,代码生成工具等。
  • 可视化:系统架构图(例如 C4 model),应用性能监测工具(APM)、架构文档(如 Archimate)、可视化系统(如 Archimate Viewer)等。
  • 指标化:代码度量工具(如 SonarQube)、度量和报告工具(例如 InfluxDB + Grafana)等。

它们能帮助团队对软件系统架构进行标准化、可视化和指标化,以确保系统质量和一致性,并有序地演进。

其它工具

适用于架构治理的工具通常还包括:

  1. 架构建模工具:用于捕捉和模拟系统架构,帮助开发人员更好地了解系统的构建和行为。
  2. 架构文档工具:用于管理架构文档,使团队能够保持一致的架构治理标准。
  3. 架构模型工具:用于创建和管理架构模型,帮助团队更好地控制和管理架构的复杂性。
  4. 可视化工具:用于展示架构和系统信息,帮助团队更直观地理解系统状态。
  5. 架构审核工具:用于审核架构设计,帮助团队确保架构设计符合架构治理标准。
  6. 架构版本管理工具:用于管理架构版本,帮助团队跟踪架构的变化和演进。

不同的需求可能需要结合不同的工具,因此最终的选择应该在实际使用中评估和确定。

三、探索式架构工具开发

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由于业内对于架构治理没有统一的定义,所以我们将其持续架构治理模式。为了管理各种不确定性(诸如工作量无法估算、技术选择的不确定性、缺乏清晰的架构治理框架等),并快速交付包含架构治理模型、有价值的软件。我们采用了两个与共同业务成果相一致的工作流:

  • Discovery,进行试验、评估以确定所选技术的可行性和性能,以更好地分配开发资源。
  • Development,用于持续构建和发布成功的实验和其他产品功能,并结合迭代反馈。

它们的优点是(ChatGPT 说)

  1. 更好的风险管理:通过 Discovery 阶段的试验和评估,可以确定所选技术的可行性和性能,从而减少技术上的风险。
  2. 更快的交付:通过 Development 阶段的持续构建和发布,可以快速交付含有架构治理模型的有价值的软件。
  3. 更高的效率:通过 Discovery 阶段的试验和评估,可以更好地分配开发资源,从而提高开发效率。
  4. 更好的迭代反馈:通过 Development 阶段结合迭代反馈,可以快速修正问题,并不断提高产品质量。
  5. 更好的合作:通过与共同业务成果相一致的工作流,可以更好地沟通和协作,从而提高团队效率。

诸如于我们在构建 ArchGuard 代码中的 SQL Lint 分析功能时,开发 MyBatis 的 SQL 生成的工作量时,实际 = 评估 * 4

四、治理工具构建要点

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对于架构治理而言,我们要考虑的是:

  1. 标准化能力/实践。通过寻找针对于大部分团队或场景都适用的方法和策略,提高团队的标准化能力,更好地推进架构治理工作。
  2. 持续分析与检测。持续探索和完善已有工具不支持的规范与标准化实践,保证架构治理的有效性和可靠性。
  3. 多维度度量。通过结合不同治理工具的数据和指标框架,构建适合于自身组织的指标,对架构治理的效果进行客观评价。

对应的,我们将其核心点总结为:

  1. 定义问题:首先,架构师需要定义架构治理的问题,诸如系统性能不佳、质量问题等。
  2. 捕获数据:其次,架构师需要捕获数据来了解系统的运行情况,例如,使用应用性能监测(APM)工具获取系统性能数据,使用代码度量工具(如SonarQube)获取代码质量数据等。
  3. 归纳指标:最后,架构师需要归纳指标来评估系统的情况,例如,评估系统的性能是否满足需求,评估代码质量是否符合标准等。

总之,通过定义问题、捕获数据、归纳指标等步骤,架构师可以更好地控制和管理系统的架构,从而提高系统的质量和性能。

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