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各位好！很高兴能与大家分享“元数据驱动的微服务架构”。
本次分享有两个部分：1、微服务架构需要元数据，2、介绍微服务与元数据的关系。下期会分享：微服务中元数据的价值。
一、微服务架构需要元数据
企业IT架构已经发展了多个阶段，一方面是服务化架构的发展，在SOA阶段主要解决应用间集成问题，但随着企业业务的发展，单个应用逐渐成为“巨石型”应用，难以扩展也难以维护。
微服务架构应运而生，微服务架构专注于单个应用的内部，将“巨石”应用拆分成为多个微服务，以微服务为单独单元开发运营。另一方面是模型化架构式的发展，模型驱动工程也在不断发展，从MDA（模型驱动架构）全面的完全模型自动化，到DSM（特定领域建模）针对特定领域的建模，再发展到DDD（领域模型驱动设计），模型的作用变得更加特定化和轻量化。
服务化架构和模型化架构其实是统一的。在微服务架构中微服务的粒度小，数量多，微服务的设计与微服务之间的连接需要一套规范，同时需要一套可以对话的统一“语言”。
传统的模型方式的核心目标是能够自动生成代码，故定义过于复杂。而微服务间的“语言”的目标与传统不同，用元数据作为“语言”驱动整个微服务架构是不错的选择。
我们看看元数据表示了什么内容，我在之前一篇文章中从心理学的角度详细说明了元数据是什么。（若阅读此文，请微信搜索文章标题“轻松理解元数据，只需懂点心理学”）元数据就是计算机的认知维度，可以说，掌握了元数据就掌握了信息的维度，只有充分利用好元数据（也就是信息的维度），通过合理的元数据建模（维度整合），对元数据进行科学管理（维度完善），才能让让计算机更好地认知企业系统。
元数据管理的核心内容是，信息的概念和信息之间的连接。概念表示对某个业务所有维度的集合，连接是对业务维度之间关系的描述。通过这样的描述，能够使元数据成为微服务直接对话的“语言”，还能够通过“语言”规范微服务体系的设计。
二、微服务与元数据的关系
定位模型与元数据的概念之前，我们不得不提到MOF（元对象设施或者元对象机制 MetaObject Facility），它是OMG（国际标准化组织）元模型和元数据的存储标准，提供在异构环境下对元数据知识库的访问接口。我们可以看到每个层次的上一层是下一层的模型，本层次的描述语言在它的上一层模型中。
我们今天重点关注M1层元数据，也就是通常说的“数据模型层”。M1层（元数据）对应在日常我们项目开发过程中进行的ER模型图模型设计。也就是说我们进行所有的数据层设计其实都是元数据的建模过程。
我们来看一下平时是如何进行模型设计的，也就是进行元数据的设计，数据的描述。我们一般建模过程会将其分解成更小的、更简单的元素，通过多个模型之间的关系描述复杂的事物逻辑。一般从需求开始，无论是用户的需求还是技术需求，能力是实现需求的桥梁与纽带，借助现有的技术手段进行实现的支撑。随着建模过程逐渐深入，建模可以分为概念模型-逻辑模型-物理模型，层层递进最终物理模型会确定数据库实现方式，将数据表固化到数据库中。
我们再来看建模的手段工具，最有效的简化方式是图形建模，也就是我们通常所说的ER图建模。多数建模方法都建立在可视化语言的基础上。比如UML实体-关系图建模，这就是最常见的语义模型建模方法。 基于语义分析模型的元数据模型，主要是建立模型的实体与实体之间的关系，包括元数据模型之间关系的建立，元数据之间的输入输出接口等。
那么问题就来了，之前我们碰到的数据往往是集中存储的。如果数据模型的存储是分散的，多个元数据模型群之间的数据描述是不一致的，多个模型之间互相访问与数据共享应该遵照什么样的标准呢？我们是不是也要设计一套符合所有模型之间交互的语义模型？这种模型之间的所有交互需求都可以满足吗？
确实是有不同数据模型之间统一标准相互访问的机制。答案也是肯定的。XMI 是 OMG在元数据交换方面的最重要标准之一，同时也是 W3C 认可的标准。允许 MOF元数据（即遵从 MOF 或基于 MOF 的元模型的元数据）以流或文件的形式按照 XML 的标准格式进行交换。
在微服务中每个服务都有自己的数据库。这种思路与企业级的传统数据建模过程不同，每个微服务中需要建立自己的数据模型。各微服务的接口API需要定义元数据，接口需要清晰的元数据模型，对象、属性。也就是我们需要元数据的原因，我们需要建一套完整的元数据模型机制，这也就是元数据与微服务之间的关系所在。
我今天的分享就先到这里，谢谢大家，下一期将为大家详细介绍微服务中元数据的价值，欢迎持续关注。
关于作者：
王轩
EAII-企业架构创新研究院 专家委员
现任普元软件产品部副总兼大数据产品线总经理，2010年加入普元，全面主持普元大数据产品的研发、拓展及团队管理工作。十年大型企业信息化架构设计与建设经验，曾任中国人民银行核心平台架构师。主持参与了国家开发银行大数据项目、中国人民银行软件开发平台、国家电网云计算平台等大型项目建设。王轩对大数据行业有着深入的研究和洞察，并对企业信息化平台建设，企业云计算及大数据平台建设有着丰富经验。
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