软件框架是什么意思

一、数据架构设计方法的核心目标是实现企业数据的一致、准确和高效使用，通过数据整合与标准化来实现。

设计原则包括五项：

1. 数据按对象管理，明确数据所有者，即业务所有者负责数据质量与维护。

2. 从全局视角定义数据架构，建立级数据标准，确保数据的唯一性和准确性，以支持跨域共享。

3. 遵循数据分类管理框架，按基础数据、主数据、事务数据等进行分类，并制定差异化管理策略。

4. 将业务对象（如人、财、物）转化为结构化数据模型，实现概念实体的结构化和数字化，提升处理效率。

5. 实施数据服务化，定义单一数据源，并通过API实现服务化共享，确保跨系统数据的一致性。

核心内容涵盖数据资产目录的设计，包括数据域、数据主题、概念实体、逻辑实体和属性的分层管理。还包括数据模型的设计，如概念模型描述业务对象关联关系，逻辑模型细化概念实体并定义主键、外键及属性。数据分布设计则通过数据流图和数据源图来定位数据的来源和流向。

设计步骤包括资产目录设计、概念模型设计、逻辑模型设计、数据分布设计。

二、应用架构设计方法的核心目标是构建分层解耦、服务化的应用体系，以支撑业务流程与用户体验。

设计原则包括分层解耦、体验驱动和服务化实现。分层解耦意味着将前台、中台和后台分离，使每层专注于其特定的功能。体验驱动意味着要统一用户，优化用户操作效率。服务化实现则是通过API开放功能，实现服务的统一管控。

架构元素包括应用域、应用组、应用模块和功能项/子项。设计步骤包括划分应用域和模块、识别业务流程对应功能、提取通用功能为共享服务以及系统集成。

三、技术架构设计方法的核心目标是构建技术支撑体系，实现业务敏捷开发、云化部署与安全保障。

核心内容涵盖技术框架的设计，采用“三横两纵”架构，包括基础设施层、数字平台层和公共服务层。还包括技术组件的选择和设计，如容器服务、中间件和数据库。要考虑安全保障措施，如数据加密、访问控制和灾备服务。部署架构的设计也是关键，要支持公有云、私有云和混合云部署。

设计步骤包括技术框架的设计、组件与服务的设计、部署设计以及资源池的设计。

关于关键问题，数据架构通过数据服务化原则和数据分布设计确保跨系统数据一致性。应用架构中的分层解耦通过前台、中台和后台的分离以及标准化服务接互来落地。技术架构通过云化部署、服务化架构和容器化技术来支撑业务快速创新。