转型（由内而外）

IT世界的最新发展改变了我们开发软件应用程序的方式，使我们重新思考我们的体系结构策略，以应对业务、功能、，实际情况是，商业界对IT运营和维护IT的相关成本不再有太大兴趣。它真的有这样的兴趣吗？业务组织关注的焦点是创造客户价值，而不是维护IT部门，这被视为财务拖累。

业务功能需求已经超越了典型的存储、检索和事务应用程序。客户的需求是在一个由数据智能化的进化架构平台支持的协调生态系统中提供指导和愿景。

非功能性需求已将数据处理单元更改为GB和TB，存储已增加到PB，世界存储容量以EB为单位，而全球互联网流量（单位：Zettabytes）；这影响了我们优化性能的方式算法的数量级仅成为优化策略的一部分，新的架构策略已被设想通过如何设计、集成应用程序来解决此问题，人工智能核心，部署以最大限度地利用计算资源。

新的和当前不断发展的云架构迫使应用程序小型化、独立化和可扩展性。实际用例也在不断发展。它们的发展不仅改变了应用程序本身。它集成现有的应用程序或创建新的应用程序，在现有应用程序的基础上构建新的功能。

考虑到大量的应用程序、它们的数据、它们之间共享的数据、实现它们的团队的文化和政治方面，除了新的智能功能之外，还有许多挑战技术挑战（分区）

应用程序DPP合规性的最大障碍之一是数据模型和应用程序逻辑的代价高昂的更改。这一切都是以处理为代价的，这可能会影响性能，而且除了合规性之外，宁波大数据，宁波大数据，它不会为应用程序增加任何业务价值。

在考虑业务集成场景时，还存在可能的数据共享、复制或组合问题，其中来自一个应用程序的数据被输入到应用程序中另一个应用，这是云中的典型情况。

数据共享场景中的额外挑战是，DPP合规性数据不会随共享数据一起移动，即使可以，其结构和模型也会不同，无法被其他系统正确解释。出现的问题是，当应用程序必须阻止或删除数据主体的个人数据时，它将如何解释与其他系统共享的数据。

此外，如果现有的法律理由允许应用程序处理数据主体的个人数据，这并不一定意味着另一个应用程序也可以处理这些数据，除非两个应用程序的处理目的相同，这将清楚地表明两个应用程序中的DPP配置重复，因此，在生成和管理DPP配置方面花费了不必要的精力。

业务集成场景中的DPP合规性带来了一些问题，其中可行的解决方案涉及实际的架构工作—从应用程序本身的角度，个人用云服务器，到它们运行的平台和环境，以及用于共享、复制、存储、处理和转换数据的任何和所有元素。

治理挑战（搭建桥梁）

集成场景带来了it治理挑战，当应用程序预先存在集成并具有生产性时，这些挑战会加剧。开发和管理团队的文化在这里起着重要作用，客户和最终用户也是如此，正如不同公司创建的系统之间的收购或集成一样。

这些挑战的产生是因为在某种程度上，DPP集成协议必须由所有相关方签订，并且需要处理目的的一致性，居住期和保留期、数据的封锁、删除和所有权。

尽管这一挑战可以通过开发或操作程序来解决，但必须有一个负责任的管理实体来确保，无论如何达成一致，它在应用程序和集成场景的演进过程中保持不变。

演进（迎接挑战）

，大数据和小数据