背景
從20世紀90年代末開始，IT界開始重新審視大型復雜信息系統的架構和信息化的技術策略。其主要驅動力來自於企業對信息共享、實時協同和流程再造需求的快速增長，以及跨企業乃至大規模區域協同信息市場的形成。然而，傳統信息系統的架構、設計和開發模式顯然不能適應這些新應用的規模和復雜性。ERP(企業資源計劃)在推動企業信息化發展中發揮著重要作用，但大型ERP項目失敗率高達40%，在壹些業務邏輯復雜、存在大量異構系統的應用領域鮮有成功案例。英國醫療信息現代化項目嚴重超時間、超預算的客觀現實，被稱為IT史上的災難，從壹個側面反映了傳統信息技術和軟件架構技術在復雜應用領域的局限性。
大量遺留信息系統的異構性以及由此產生的信息孤島問題是這些新應用項目高復雜性和高風險的主要原因之壹，也是企業和跨企業復雜應用領域的* * *問題。其次，跨企業、跨地域等復雜應用領域的業務流程復雜多變，信息共享、互聯、協同的需求導致業務邏輯復雜，信息表達的復雜度大大增加，這也是這壹新興應用領域的共性問題。傳統的軟件技術架構、各種通用中間件和企業級軟件開發平臺，甚至近年來備受關註的SOA(面向服務架構)、Web2.0等技術，都沒能為上述* * *問題提供有效的技術解決方案。醫療健康行業信息化面臨的挑戰，大部分解決方案的高成本、高風險、低需求滿足度、無法適應長期發展，反映了該領域的現狀。
DOP(域操作平臺)又稱域操作平臺，就是在這種背景下形成的。
DOP技術概念
【傳統垂直細分技術路線】
傳統垂直細分技術路線
按照傳統的系統軟件和應用軟件的定義，無論是信息孤島問題，還是新應用領域的業務流程、業務邏輯和信息表達的復雜性，都屬於“應用軟件”的範疇。而傳統的應用軟件架構基本遵循垂直劃分問題域的技術路線。如右圖所示，應用系統基本都是在系統軟件平臺上獨立構建的，應用系統通常有獨立的垂直封閉架構如數據庫、業務邏輯層、用戶界面等。即使信息技術壹直在不斷發展，即使互聯網技術等革命性技術的沖擊，以及企業軟件平臺、中間件等技術的廣泛應用，這壹基本格局也沒有發生根本性的動搖。正是這種傳統的技術路線，造就了各行各業普遍存在的信息孤島現象。
信息孤島之所以成為壹個難題，是由於應用系統的異構性。異構是指不同的應用系統，基於不同的軟硬件平臺，采用不同的系統架構，不同的編程語言，不同的數據庫。更關鍵的是，當不同的產品表達相同的領域概念和業務邏輯時，可能會采用完全不同的表達方式，即數據模型和數據層次上的異構。當* * *共享、集成、協同成為企業信息化的主流需求時，信息不能共享、系統不能協同和互操作的問題凸顯出來。
異構系統和信息孤島的問題並不新鮮。基於互連和數據交換的各種集成方法已經存在了幾十年。只是由於信息孤島的長期積累，使得今天的主流需求發生了根本性的變化，問題從量變到了質變，成為新型企業級、區域級信息化發展的主要障礙。當基於互連或數據交換的集成技術不得不處理數百個異構系統的集成時，項目的成本、功能、性能、質量、運行和維護都成了高風險問題。如果繼續堅持這種傳統的技術路線，結果只能是越來越多的信息孤島和更加復雜的互聯融合。
隨著* * *共享、集成、協同成為企業信息化的主流需求，業務邏輯和信息表達的復雜度可能會成倍增長。尤其是在醫療衛生等知識密集型應用領域。醫療衛生信息系統的復雜性表現在很多方面，其中最典型的是系統所涉及信息的復雜性。壹個現代化的臨床醫學中心涵蓋幾十個臨床醫學學科，其信息系統涉及30多萬個醫學概念和專業詞匯。醫學概念相互關聯不下百萬，商業邏輯無數。業務流程復雜且高度個性化。更復雜的是，由於醫學研究的發展和新技術的出現，醫學知識、概念、流程和方法也在不斷更新。這些復雜性是醫療衛生領域信息化水平明顯落後於其他領域的重要原因之壹。
[DOP技術原理]
DOP技術原理
基於以上分析結果，如果繼續傳統的系統軟件和應用軟件的劃分模式，堅持傳統應用軟件架構和開發的思維定勢，信息孤島問題將在壹個怪圈中解決，應用領域的業務邏輯和知識表達的復雜性將難以解決。鑒於上述兩個核心問題的癥結基本集中在信息模型和數據層，DOP首次提出將系統軟件的邊界擴展到傳統應用領域的數據層，但這種新的“系統軟件”的應用範圍被縮小到了壹個特定的應用領域。也就是說，在傳統的應用軟件和系統軟件之間增加了壹個集數據模型和數據層於壹體的數據和應用服務平臺。這個平臺就是右圖所示的DOP，是針對特定應用領域的系統支撐平臺。
DOP的技術概念可以簡單地概括如下:
(1)從數據層面和數據建模入手，通過技術創新從根本上弱化大型復雜軟件應用領域的復雜性；
(2)將操作系統的概念和技術擴展到傳統應用軟件的數據層，將應用範圍縮小到特定的應用領域，將系統設備管理擴展到應用領域的常用設備；
(3)通過領域數據集成，整合異構信息孤島，逐步消除信息孤島的溫床；
(4)支持獨立於應用軟件系統的統壹數據層，使數據與具體應用軟件松耦合，新的應用系統可以建立在統壹數據層上，使數據的生命周期與具體應用系統解耦；
(5)將特定應用領域的信息系統中重復的、享受的部分從傳統應用系統中分離出來，從而進壹步弱化企業級系統的復雜性。
DOP技術核心
DOP的技術核心可以簡單概括為:新的建模體系(包括方法論、實現技術、工具軟件、應用軟件框架等。)，兩大核心引擎(模型引擎和數據引擎)以及壹系列核心功能和服務模塊。
MDT建模系統
[領域動態建模原理]
領域動態建模原理
DOP的領域動態建模系統，也稱為MDT(元數據類型)建模，是DOP的創新技術之壹。MDT建模系統主要由模型引擎、MDT建模和模型管理服務、MDT建模工具軟件(MDT Designer、MDT Browser)等組成。詳見相關文件。
DOP領域動態建模技術是基於兩級建模技術的再創新。所有的傳統模型，包括廣泛使用的關系數據庫模型和面向對象模型，都是所謂的壹階靜態模型。由於壹階模型與數據的緊密耦合，模型的修改往往牽壹發而動全身。在小型軟件系統中，它的影響並不顯著。然而，對於大規模的集成數據集成，涉及大量異構應用系統和復雜業務流程的集成，系統分析師和架構師不得不花費至少70%的時間與領域專家溝通。如果涉及許多異構系統供應商，這種項目往往會變得有風險和困難。右圖簡要描述了領域動態建模的原理。
DOP領域動態建模技術實現了以下目標:
(1)信息模型用類似於應用領域的自然語言描述，即領域概念用易於理解、所見即所得的MDT直接表達。建模由領域專家直接主導，節省了大量溝通時間，避免了最容易出錯的環節；
(2)領域概念建模和數據松耦合是實現動態建模的關鍵，也就是所謂的後建模。這種動態特性使得復雜的應用領域模型具有進化能力，這是削弱壹階靜態模型整體問題的關鍵。
(3)DOP通過壹套完整的建模、模型管理、數據管理體系，自動生成和管理物理模型，屏蔽了從概念/邏輯模型到物理模型的人為幹預，避免了人為解釋/翻譯造成的信息模型異構；
(4)領域概念模型獨立於任何數據庫和編程語言，使得信息模型完全開放成為可能；
(5)領域概念模型可以承載實用信息和知識，是知識建模的基礎；
(6)交叉支持各種國家和國際標準。
基於領域概念建模和集成數據層的軟件平臺實際上開創了壹個新的軟件領域。下表對領域動態建模和其他常用的建模技術進行了簡單的比較:
可比數據庫的E-R模型，面向對象模型，動態MDT建模
建模主角數據庫建模專家UML/OO專家領域專家
適用於應用領域、傳統應用系統、傳統應用系統集成(統壹)企業或行業應用。
小模型復雜度低，但沒有優勢。
復雜應用領域建模的復雜度隨著領域概念數量和業務邏輯復雜度的增加而呈指數增長，隨著領域概念數量和業務邏輯復雜度的增加而快速增長。它比E-R模型低，特別適用於復雜的應用領域建模。即使在非常復雜的應用領域，它仍然可以保持線性復雜度。
知識模型支持不適用於可以輕松攜帶知識的數據模型，但仍不屬於語義網知識建模。
壹個開放和封閉的模型可以建立壹個參考模型，這個模型是完全開放的。
可進化性是非常困難的。這很難。目前最好的可進化性。
兩個核心引擎
DOP的核心由實現領域動態建模系統的模型引擎、基於MDT模型的數據管理引擎以及相關的輔助服務和管理模塊組成。
【DOP的兩大核心引擎】
DOP的兩大核心引擎
如右圖所示，模型引擎是領域動態建模系統的核心。實現了MDT屬性模板管理、MDT對象創建管理、數據物理模型創建和管理、物理模型與MDT模型映射。同時，模型引擎負責映射DOP運行時的數據和模型。換句話說，數據的含義需要與相應的MDT相結合，由數據引擎和模型引擎“恢復”。這種機制具有內在的安全性。通過特殊的建模，DOP可以用於對數據安全性要求較高的應用領域。因為，通過網絡攔截數據，甚至入侵DOP數據中心，如果沒有獲得相應的MDT模型，或者沒有模型引擎和數據引擎的支持，那些數據可能毫無意義，任何解密手段都無法破譯。
數據引擎是DOP運行系統的核心。不同於其他企業軟件平臺和中間件，DOP實際上“接管”了目標應用領域的數據層，包括集成的數據/信息模型、數據和各種數據操作服務調用。從這些角度來看，DOP更接近於壹個新的數據庫系統。
數據引擎支持獨立於關系數據庫和文件系統的海量數據存儲管理。數據引擎也是分布式計算、數據緩存、異構系統數據集成和數據中心間實時數據同步的核心。
作為壹個DOP內核，除了MDT建模系統和兩個核心引擎，還有很多核心支撐模塊和服務，比如細粒度的集成數據安全管理系統。詳情請參考相關技術文件。