主流代表：业务数据双中台
- 前台（前台应用1，前台应用2，前台应用3，前台应用4，前台应用5）
- 业务中台&数据中台（业务中台，数据中台）
- 技术中台
- 基础设施 laaS（云平台）
业务中台
业务，简单来说就是，售出产品，换取利润，从企业架构来看，应用架构、技术架构、数据架构，都要匹配公司的业务架构。
所以，从狭义的角度来说，业务中台需要具体承载支撑具体业务开展的必要业务元素，封装保障业务顺利开展需要解决的必要问题空间的的解决方案。
举个例子，电商顺利开展需要解决哪些核心问题？在DDD（领域驱动设计）中称为问题域，例如用户域、订单域。
业务中台通过将不同业务线解决相同问题域的解决方案进行抽象与封装，通过配置化、插件化、服务化等机制兼顾各业务线的特征需求，实现对于不同业务线的业务支撑。
业务中台：
- 会员中心
- 商品中心
- 交易中心
- 订单中心
- 交付中心
- 评价中心
数据中台
数据中台火热原因：
- 见效快。数据中台建设对传统企业的数据不通，数据孤岛的痛点解决直接，驱动力强。
- 组织调整负担小。
- 一定的技术基础储备。
- 大势所趋。
业务中台与数据中台的关系？
“业务中台就是在产生数据，数据中台是做数据的二次加工，并将结果再服务于业务，为业务进行数据和智能的赋能。”--阿里巴巴技术方案总监谢纯良
数据中台与传统数仓和数据平台的区别？
数据中台向前台、向业务迈出了一步，不止关注技术层面大数据底座的打造，开始关注企业层面的数据治理以及数据资产化的内容。
举个例子，把数据中台比作一个数据工厂，通过收集到原材料仓库，经过厂房流水线的加工，最终作为数据产品进入到产品仓库，通过数据商店，以各种方式（比如API）对于前台或者业务中台赋能，整个过程通过控制中心进行协调调度。这个例子体现数据中台对数据二次加工的过程，同时描述了通过数据实验室承载为数据赋予智能，通过办公室完成数据的治理与资产化的相关处理。
总结
业务中台与数据中台相辅相成。业务中台承载了企业的通用业务能力，为多业务线赋能；数据中台通过对业务数据二次加工，并反馈回业务中台，为业务进行数据和智能方面的赋能。两者紧密配合一起为企业构建起了商业战场强大的后方炮群，构成著名的业务数据双中台模式。
非主流模式
技术中台
在 CloudNative 下将使用云或者其他基础设施能力、各种技术中间件能力进行整合包装，过滤技术细节，提供简单一致、易于使用的应用技术基础设施的能力接口，助力前台、业务中台、数据中台快速建设。
研发中台
软件开发是一项工程，涉及到管理、流程、测试、团队协作等方面。研发中台就是关注开发效能管理的平台。
移动中台
构建 APP 时大量复用已有组件和能力，快速构建和响应。
管理中台
重新对人、事、流程、企业运营进行平台化、中台化改造，加速企业管理标准化和提升运营能力。
组织中台
比如企业内部风投和创新孵化机构，为前台组织和团队构建创新型前台应用提供类似投资评估（项目甄别）、投资管理、投后管理（孵化与风控），真正从组织和制度上支撑前台组织和应用的快速迭代和规模化创新。
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