前言
企业架构治理的理论框架不少，大多偏于宏大。今天咱们不聊这些 “高大上” 的概念，聚焦实际落地的核心 —— 胡适先生曾说 “少谈些主义，多干些实事”，这正是我想传递的“架构治理”的初衷。
先明确核心问题：企业数字化架构为何需要治理？
答案很直接：源于架构的 “脏乱差”。
企业架构涵盖组织、业务、技术、部署等多个维度，而当前企业中，“脏乱差” 的重灾区是技术架构，其次是部署架构。
技术架构的脏乱差，主要体现在两个方面：
1、架构
合理性：比如是否采用了微服务架构，微服务划分是否合理。
合规性：比如企业要求微服务的异步通信一定要用消息队列，技术架构一定要复用已有的资产，不能重复造轮子。
安全性：比如架构是否有安全风险。
2、技术栈
合理性：比如是否采用了落后老旧的中间件版本。
合规性：比如数据库是否采用指定的国产信创数据。
安全性：比如使用的中间件、开源组件是否有安全风险、商业风险等。
企业技术架构、部署架构的 “脏乱差”，根源在哪？
数字化、智能化浪潮下，企业数字化应用往往仓促推进 —— 数字化应用密集上线、开发团队分散、外包协作频繁、技术路线多元，最终形成了一条拥挤无序的 “数字街道”（如下图）。
现状
面对技术架构、部署架构的 “脏乱差”，企业当前的核心治理手段是什么？答案是架构评审。
但本质上，这并非真正的架构评审，而是架构文档评审。这就像城管治理混乱街道，不去现场管控实际情况，反而对着街道规划图做审查 —— 脱离了实际的治理，自然难以见效。
之所以会这样，核心原因很明确：企业数字化应用的技术架构、部署架构，不像现实街道的脏乱差那样直观可见。它们更像一个 “黑盒”，大多只存在于架构师的脑海中，缺乏统一、可视化的实际呈现。
方案
核心解法其实很明确，分三步走逐步升级：
方案 A：可视化 + 事后审查
先通过技术手段破解架构 “黑盒”，实现实际架构可视化。再启动人工 + AI 双轨审查，自动生成审查报告，精准定位问题。
方案 B：前置化 + 设计管控
方案 A 的短板是审查滞后，治理可以更前置。搭建支持架构图设计的平台，让应用部署严格依据设计图落地，在设计阶段就完成人工 + AI 审查，从源头规避问题。
方案 C：AI 驱动 + 原生合规
这还不是终点，真正的核心解法是 AI 赋能。通过 AI 直接生成符合企业标准的优质架构，同步完成代码生成与部署 —— 原生合规的架构，能大幅降低治理成本。
总结
这三个方案并非相互替代，而是适配企业不同阶段、不同场景的互补组合：
方案适配场景
方案 A：针对现有存量系统，核心价值是快速发现架构问题、完成现状盘点。
方案 B：面向需迭代升级的系统，迁移至专属平台后，实现架构设计前置审查与全流程治理。
方案 C：聚焦全新从 0 到 1 的系统，通过 AI 原生赋能，从源头保障架构合规。
全链路治理逻辑
另一方面，这三个方案也是互补的，共同构成架构治理全链路解决方案：
治理前：以方案 C 实现智能生成，筑牢合规基础；
治理中：靠方案 B 完成实时审查与预警，规避过程风险；
治理后：用方案 A 开展审查与审计，兜底问题整改。
行云创新的应用开发运行平台 CloudOS，目前已成熟落地方案 B，方案 A 与方案 C 正处于设计开发阶段，欢迎大家留言交流探讨！
听露爷侃侃
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