数字化的本质和基础

概念的代码实现

比如下面这两个代码对 交流电 实现：

• 我的实现

package wang.yanjiong.electronic;

import wang.yanjiong.electronic.Volt;
import wang.yanjiong.electronic.Frequency;

public interface AlternatingCurrent {

  Volt getVolt();

  Frequency getFrequency()

  ....
}

• 其他人的实现

package other.people.electronic;

public interface AC {

  int getVolt();

  int getFrequency()

  ....
}

可以看到两者都通过代码描述了 交流电 这个概念，但在IT这个虚拟世界内，是截然不同的两个概念代码实现。

在第一种 wang.yanjiong.electronic 这种实现方法，是对电压 ( Volt ) 和 电流 ( Frequency ) 进行了更为复杂的定义。

连接的代码实现

任何一个连接，都会有两方或者三方以上的出现。在两方的情况下，一般有：

• 提供方
• 使用方

在三方的情况下，一般有：

• 提供方
• 使用方
• 监管方

为例了便于表述，以两方为例：

提供方用 java 代码声明了一个接口 (API, Applicaion Programming Interface)， 便于使用方获得全世界的各种 交流电 信息：

package wang.yanjiong.connect;

import wang.yanjiong.electronic.AlternatingCurrent;

public interface ProviderAPI {

  AlternatingCurrent[] getAlternatingCurrents();

  ....
}

使用方同样用 java 完成了使用代码的编写：

package other.people.electronic;

public class ConsumerService {

  AC[] acs = ProviderAPI.getAlternatingCurrents();

  ....
}

很显然，使用方的代码，在编译的过程中就会出现错误，因为使用方没有 引用 提供方关于 ProviderAPI 的相关定义。

通过对这个例子的分析，提供方和使用方不在同一个虚拟世界里，两者无法进行「连接」。

进一步的，假设提供方与使用方分属于两个不同的企业，部署于两个完全物理隔离的机房，那这两者要进行一次有效的「连接」是完全不可能实现的。

标准制定

通过上述两个例子的对比，在软件层面实现数字化，第一要务是实现统一「标准」。在前文的例子里，对于 电流 的描述，就应该首先被统一。

「标准」根据个人的实践和理解，包含两个要素：

• 概念

  对于一个现象，给定一个便于理解的名称。

• 关系

  不同概念之间的关联关系。

需要注意的是，概念来自于人的认知，而人的认知又受制于人的知识、人的经历。

标准的建立，应该是根据的目标适用领域以及对外影响范围进行。

领域划分

越是抽象的概念、越是抽象的标准，包容的万物越多，难度也越大。

某种意义下，领域的划分，也是因为一种抽象无法覆盖多个领域。现实的例子，就是社会的行业划分。

对于企业而言，标准的统一是一件相当困难的事，因为短期内效益没有体现，并且使用标准规范企业内部和外部的行为，需要有执行力的保障。

重要性评价

标准的重要性和影响面，可以通过对标准的引用次数来确定。这种模型类似于 Page Rank。

标准的引用包含两个方面：

• 领域内部
• 领域外部

概念模型

模型是表述一个领域内部概念之间关系的方法。

概念模型是在一个系统交付过程中，设计的核心之一。

根据 MOF (Meta-Object Facility) 的概念以及 ISO/IEC 19508:2014 的 Object Management Group Meta Object Facility (MOF) Core 国际标准，一个「概念」在信息系统落地的过程，可以包含层结构：

• 实例 -- 一个概念（在计算机系统中）的具体实例化对象
• 模型 -- 描述一个概念的结构的定义，类似于上文的 AlternatingCurrent 这个 Java class
• 元模型 -- 描述模型的模型，例如 UML
• 元元模型 -- 描述模型的模型的模型，例如 MOF

模型转换

正因为概念是标准的一部分、模型是描述概念的方法，所以模型的转换会同时发生在宏观和微观两个层面：

• 在宏观层面：当一个模型从一个领域走进另外一个领域
• 在微观层面：当一个模型从领域中的一个视角转换为另外一个视角

描述模型转换这件事，有专门的语言: MTL ( Model transformation language )。 ATLAS Transformation Language 是 MTL 的一个实现。