架构的真相：熵减

复杂性是问题，架构是解题手段，熵减是最终目标

在任何系统中，复杂性都是影响效率和稳定性的关键问题。随着需求的增长和内外部环境的变化，系统自身往往会变得越来越复杂。这种复杂性不仅增加了管理和发展的难度，还会降低系统的可靠性和可预测性。

然而，复杂性并非不可控。架构作为设计和管理系统的重要手段，可以帮助我们有效地应对复杂性。它通过降低系统无序程度、提高有序性和效率，实现熵减的目标与成效。

本文将从系统复杂性出发，探讨熵与架构的关系。

系统的复杂性

我们讨论的系统是一个底层抽象概念，可以是一个地区、一家企业、一部手机、一份软件、一个会议场景等。这些系统是由多个相互关联或相互作用的元素组成的整体。这些元素通过特定的关系和机制，协调工作以达成某种目的或目标。系统的每个部分虽然在功能上可能各自独立，但它们共同作用，形成一个有机的整体。

复杂性的驱动因素

外部和内部环境变化的力量直接作用于系统，是推动系统复杂化的主要因素。

外部环境驱动

外部环境是影响系统复杂性的重要因素，随着外部条件的变化，系统需要进行不断调整和适应。这些外部变化包括市场变化、技术进步和社会环境等，都会导致系统在结构、功能和流程上的复杂化。

• 市场变化：外部市场的变化（如客户需求、竞争压力、政策法规等）直接影响系统的运作。市场需求的快速变化要求系统能够灵活响应，调整内部流程、功能模块和数据结构。例如，随着消费者行为的变化，企业需要调整产品管理、客户关系和供应链系统，以更好地适应市场环境。对于一些大型企业，面对市场变化时，它们需要整合新兴技术、调整内部团队和角色，增加了系统的复杂性。

• 技术进步：技术的进步不断推动系统的发展和变革。新技术的出现要求系统在设计和架构上做出相应的调整，往往增加了系统的复杂性。例如，AI 技术的引入，不仅要求系统集成新的算法和模型，还需要处理更高维度的数据流和计算任务，极大增加了系统的复杂性和维护难度。技术更新也可能改变现有系统的架构和组成部分，从而使得系统必须适应新的技术栈和标准。

• 社会环境：社会环境的变化，包括政府政策、社会潮流、全球化进程等，都对系统产生深远的影响。例如，全球疫情加速了远程办公和数字化办公系统的建设，企业必须迅速调整其 IT 架构和工作流程，增加了系统的复杂度。全球化带来的市场扩展和跨国运营，也使得企业的 IT 系统需要适应不同国家的法规要求、文化差异和业务流程，进一步推动了复杂性的增加。

内部环境驱动

系统的内部环境包括管理需求的多样化和组织结构的变化，这些变化是内部驱动力，推动着系统从简单到复杂的演进。

• 管理需求多样化：随着系统的发展和规模的扩大，管理需求变得越来越复杂。原本单一的核心职能（如财务管理）逐渐转变为涵盖多个领域的复杂管理体系。例如，企业在初期可能仅关注财务系统，但随着业务扩展，系统需要集成人力资源管理、生产调度、客户关系管理等多个模块，要求系统具备更高的灵活性和可扩展性。这些新的需求推动了系统的扩展和复杂性提升。

• 组织结构的变化：系统的复杂性也来自于组织结构的调整和团队角色的重组。随着企业的规模和业务模式的变化，新的部门和职能的加入往往引发新的系统需求。例如，在企业并购时，两个不同的 IT 系统需要整合，既要保证各部门之间的协作，又要确保流程的顺畅。此外，团队内部的角色变化、跨部门协作的加强，也使得系统设计需要支持更复杂的沟通与协作流程，这些都推动了系统复杂度的增加。

复杂性的本质

本质上，系统的复杂性与其内部结构和信息流动密切相关。系统是由多个相互联系和依赖的元素组成，如何组织这些元素及其相互关系决定了系统的复杂度。

元素间的组织方式

• 高耦合性：如果系统中各部分之间有强烈的依赖关系，改变一个模块可能会影响到其他模块，导致整个系统变得更加复杂。高耦合性使得各部分之间的相互作用更紧密，系统的稳定性和灵活性降低。

• 层次化结构：系统内部的层次结构和模块划分也会影响复杂性。层次化结构能够将复杂的系统分解为更易于管理的子系统，但如果层次设计不当，可能导致信息流动不畅和管理困难。

• 多样性和异质性：系统中的元素可以是异质的，即它们有不同的功能、属性或技术。系统越复杂，往往包含更多种类的元素（比如不同的硬件设备、技术平台等），这增加了系统的整体复杂性。

  
  

信息流动与处理

• 信息流的协调与传递：系统中的各个元素之间需要通过信息传递进行协调与互动。如果信息流动不畅，或信息传递的方式不统一，会导致决策不及时、错误或重复工作，增加系统的复杂性。

• 反馈机制：系统内外部的反馈机制会加剧复杂性。在动态系统中，输出结果会影响输入，形成闭环反馈。这些反馈环路在短期内可能起到调节作用，但在长期内会导致系统的行为变得更加难以预测和控制。

• 信息不对称：当系统内部的不同层级、部门或外部环境无法共享或获取一致的信息时，信息的不对称会导致误解和决策失误，从而增加系统的复杂性。

熵与架构的关系 —— 让复杂性更可控

通过对复杂性的解读可以看出，降低系统复杂性本质上是通过识别及优化元素和其间关系对系统进行解构、抽象和简化：

• 识别元素及优化元素： 我们通过识别系统的基本组成单元——元素，可以更清晰地了解系统的结构和功能，通过优化元素可以在单一职责范围中提升效率。例如：一个企业可以被分解为不同的部门（如研发、销售、财务）、岗位（如工程师、销售人员、财务人员）、流程（如产品开发流程、销售流程）等元素。每个元素都有其特定的职责，共同构成了一个复杂的组织型系统。在众多的架构实践中，元素往往不一定如例子中这么清晰的浮现出来，仍然需要很多工作去挖掘与定义。

• 识别关系及优化关系： 在任何系统中，元素之间并不是孤立存在的，它们通过各种关系相互作用，如元素间的包含、关联、依赖。这些关系就像是一张无形的网，将整个系统连接在一起。识别出当前的关系，并针对其优化解决关系中的"坏味道"，即可以增强元素组织的有序性与协作效率。如企业中的扁平化组织结构、跨部门价值流协作方式在适配的企业中能极大提高企业的管理效率。

“识别元素及优化元素”和“识别关系及优化关系”即是我理解的“架构”的全部。在我的所有架构实践（组织架构、业务架构、IT 架构）过程中发现这两点是所有架构方法的最终归宿。

回到文章标题“架构的真相：熵减”，相信各位读到这里很容易就可以理解其含义了。熵，作为衡量系统无序程度的物理量，与系统的复杂性息息相关。一个熵值较低的系统，意味着其内部结构更加有序，各个元素之间的关系更加清晰，系统的稳定性和效率也更高。相反，熵值较高的系统会出现效率降低、资源浪费、信息混乱等情况，这个时候可以考虑通过架构的手段去降低熵值。

"复杂性是问题，架构是解题手段，熵减是最终目标。"