业务系统架构实践问题之业务模型和存储模型解耦的重要性问题如何解决

简介: 业务系统架构实践问题之业务模型和存储模型解耦的重要性问题如何解决

问题一:什么是倒置依赖?

什么是倒置依赖?


参考回答:

倒置依赖是一种设计原则,它强调调用方和服务方的关系。站在调用方的角度,倒置依赖指的是“我作为A,需要有服务D1供我使用”,D1这个交互协议是站在调用者需求角度提出的,是个体需求的表达。这有助于将调用者与服务提供者解耦,提高系统的灵活性和可维护性。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/625440


问题二:业务模型和存储模型解耦的重要性是什么?

业务模型和存储模型解耦的重要性是什么?


参考回答:

业务模型和存储模型解耦的重要性在于提高系统的灵活性和可扩展性。当系统和团队的归并,需要和异构系统做整合时,前期业务模型和存储模型的解耦就显得尤为关键。它使得系统能够更容易地适应变化,例如对接不同的数据库存储模型或外部服务。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/625441


问题三:配置态和运行态解耦是什么意思?

配置态和运行态解耦是什么意思?


参考回答:

配置态和运行态解耦主要讲的是“配置”这个东西的读写分离。配置在使用时处于“运行态”,而在进行配置管理时处于“配置态”。将配置的读写操作解耦有助于提高系统的可维护性和灵活性,使得配置的管理更加清晰和高效。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/625442


问题四:什么是微服务架构,并且为什么在某些情况下它可能不是最佳选择?

什么是微服务架构,并且为什么在某些情况下它可能不是最佳选择?


参考回答:

微服务架构是一种将应用程序拆分为小型、独立的服务的方法,每个服务都运行在自己的进程中,并通过轻量级通信机制进行通信。然而,在某些情况下,微服务可能不是最佳选择,因为过度的拆分可能导致性能下降、问题排查效率降低,以及增加运维和应用交接的成本。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/625443


问题五:在微服务架构中,过度拆分应用可能导致哪些问题?

在微服务架构中,过度拆分应用可能导致哪些问题?


参考回答:

在微服务架构中,如果应用被过度拆分,可能会导致长链路性能问题、长链路下问题排查效率降低,以及每次基础组件升级时需要配合落实大量应用。此外,还可能增加潜在的运维成本、应用交接成本,以及对大量应用逐个盘摸得到全局的理解成本。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/625444

相关文章
|
2月前
|
数据采集 监控 API
移动端性能监控探索:iOS RUM SDK 技术架构与实践
阿里云 RUM SDK 作为一款性能体验监控采集工具,可以作为辅助 App 运维的强有力助手,提升您的问题排查效率。
255 25
|
2月前
|
存储 运维 分布式计算
零售数据湖的进化之路:滔搏从Lambda架构到阿里云Flink+Paimon统一架构的实战实践
在数字化浪潮席卷全球的今天,传统零售企业面临着前所未有的技术挑战和转型压力。本文整理自 Flink Forward Asia 2025 城市巡回上海站,滔搏技术负责人分享了滔搏从传统 Lambda 架构向阿里云实时计算 Flink 版+Paimon 统一架构转型的完整实战历程。这不仅是一次技术架构的重大升级,更是中国零售企业拥抱实时数据湖仓一体化的典型案例。
221 0
|
3月前
|
数据采集 运维 数据可视化
AR 运维系统与 MES、EMA、IoT 系统的融合架构与实践
AR运维系统融合IoT、EMA、MES数据,构建“感知-分析-决策-执行”闭环。通过AR终端实现设备数据可视化,实时呈现温度、工单等信息,提升运维效率与生产可靠性。(238字)
|
3月前
|
数据采集 存储 运维
MyEMS:技术架构深度剖析与用户实践支持体系
MyEMS 是一款开源能源管理系统,采用分层架构设计,涵盖数据采集、传输、处理与应用全流程,支持多协议设备接入与多样化能源场景。系统具备高扩展性与易用性,结合完善的文档、社区、培训与定制服务,助力不同技术背景用户高效实现能源数字化管理,降低使用门槛与运维成本,广泛适用于工业、商业及公共机构等场景。
168 0
|
2月前
|
存储 SQL 消息中间件
从 ClickHouse 到 StarRocks 存算分离: 携程 UBT 架构升级实践
查询性能实现从秒级到毫秒级的跨越式提升
|
3月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 搜索推荐
MIT新论文:数据即上限,扩散模型的关键能力来自图像统计规律,而非复杂架构
MIT与丰田研究院研究发现,扩散模型的“局部性”并非源于网络架构的精巧设计,而是自然图像统计规律的产物。通过线性模型仅学习像素相关性,即可复现U-Net般的局部敏感模式,揭示数据本身蕴含生成“魔法”。
187 3
MIT新论文:数据即上限,扩散模型的关键能力来自图像统计规律,而非复杂架构
|
2月前
|
存储 NoSQL 前端开发
【赵渝强老师】MongoDB的分布式存储架构
MongoDB分片通过将数据分布到多台服务器,实现海量数据的高效存储与读写。其架构包含路由、配置服务器和分片服务器,支持水平扩展,结合复制集保障高可用性,适用于大规模生产环境。
323 1
|
3月前
|
消息中间件 缓存 监控
中间件架构设计与实践:构建高性能分布式系统的核心基石
摘要 本文系统探讨了中间件技术及其在分布式系统中的核心价值。作者首先定义了中间件作为连接系统组件的"神经网络",强调其在数据传输、系统稳定性和扩展性中的关键作用。随后详细分类了中间件体系,包括通信中间件(如RabbitMQ/Kafka)、数据中间件(如Redis/MyCAT)等类型。文章重点剖析了消息中间件的实现机制,通过Spring Boot代码示例展示了消息生产者的完整实现,涵盖消息ID生成、持久化、批量发送及重试机制等关键技术点。最后,作者指出中间件架构设计对系统性能的决定性影响,
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 缓存
115_LLM基础模型架构设计:从Transformer到稀疏注意力
大型语言模型(LLM)的架构设计是其性能的核心决定因素。从2017年Transformer架构的提出,到如今的稀疏注意力和混合专家模型,LLM架构经历了快速的演进。本文将全面探讨LLM基础架构的设计原理,深入分析Transformer的核心机制,详细介绍稀疏注意力、MoE等创新架构,并展望未来架构发展方向。通过数学推导和实践案例,为构建高效、强大的LLM提供全面指导。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
48_动态架构模型:NAS在LLM中的应用
大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域的突破性进展,很大程度上归功于其庞大的参数量和复杂的网络架构。然而,随着模型规模的不断增长,计算资源消耗、推理延迟和部署成本等问题日益凸显。如何在保持模型性能的同时,优化模型架构以提高效率,成为2025年大模型研究的核心方向之一。神经架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)作为一种自动化的网络设计方法,正在为这一挑战提供创新性解决方案。本文将深入探讨NAS技术如何应用于LLM的架构优化,特别是在层数与维度调整方面的最新进展,并通过代码实现展示简单的NAS实验。

热门文章

最新文章