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软件架构 6 个方面
所谓 “架构”，就是将软件的结构打好，然后在结构内按部就班的施工就好了。软件架构 6 个方面软件架构涉及六个维度，分别是 “稳定性”、“高性能”、“一致性”、“扩展性”、“观察性” 和 “安全性”。 没有最好的架构，只有合适的架构。合适的架构就是在对这些维度的平衡与取舍，以最大程度的支撑当前业务的运行。每个方面包含的内容稳定性，异步、调度、容错、隔离、熔断、限流、降级、故障恢复。 扩展性，资源扩容、弹性伸缩、扩展长链接、扩展数据库、跨数据中心。观察性，监控告警、调用链。安全性，开源证书、安全漏洞、基线扫描。 这也印证了 “架构是演化出来的，不是一蹴而就的。”可以说这个是 “架构” 的 “架构” 吧，以后只需要完善这个结构，往这个结构中不断添加工具、方法、经验就好了。
26710编辑于 2024-03-25- 来自专栏木宛城主
Unity应用架构设计(6)——设计动态数据集合ObservableList
遗憾的是，.NET中常见的集合数据结构List并不支持事件的通知。 既然要以数据来驱动界面，首先我们需要定义能存放数据的集合，它就是ObservableList，并且是实现了IList 接口： public class ObservableList<T>:IList<T 好处1：可以约束数据项的类型，让我们不用每时每刻去强转。 比如你往ArrayList中添加了若干数据，因为ArrayList的数据项Item是万能的object，所以你每次取出来都需要将object转为你想要的对象，麻烦。 小结 自定义的动态数据集合ObservableList看起来小巧，但五脏俱全，能提供通知机制，可以动态的去更新UI界面。 所有的一切都以数据的改变来驱动UI，这是非常重要的转变。
1.6K70发布于 2018-01-11 - 来自专栏超级架构师
Envoy架构概览(6):异常检测
成功率 基于成功率的异常值弹出汇总来自群集中每个主机的成功率数据。然后以给定的时间间隔基于统计异常值检测来弹出主机。 这在日常操作中非常有用，因为全局统计数据不能提供有关哪些主机被弹出的信息以及原因。 日志使用每行一个对象的JSON格式： { "time": "...
1.2K60发布于 2018-04-09 - 来自专栏超级架构师
【服务网格架构】Envoy架构概览(6):异常检测
成功率 基于成功率的异常值弹出汇总来自群集中每个主机的成功率数据。然后以给定的时间间隔基于统计异常值检测来弹出主机。 这在日常操作中非常有用，因为全局统计数据不能提供有关哪些主机被弹出的信息以及原因。日志使用每行一个对象的JSON格式： { "time": "... 配置参考 集群管理器全局配置 每个群集配置 运行时设置 统计参考 微信公众号 关注微信公众号【首席架构师智库】 微信小号 希望加入的群：架构，云计算，大数据，数据科学，物联网，人工智能，安全，全栈开发 点击加入知识星球【首席架构师圈】 微信圈子 志趣相投的同好交流。 点击加入微信圈子【首席架构师圈】 喜马拉雅 路上或者车上了解最新黑科技资讯，架构心得。 点击，收听【智能时刻，架构君和你聊黑科技】 知识星球 认识更多朋友，职场和技术闲聊。 点击加入知识星球【知识和技术】
59150发布于 2020-07-20 - 来自专栏超级架构师
【企业架构】投资企业架构工具的 6 个理由
在其核心，企业架构 (EA) 工具以数据库表的形式维护资产的主列表，该数据库表对设备进行编目。然后它添加了一系列功能，以易于使用的方式显示此信息。 企业架构工具远远超出列表。它们为世界增添了秩序，提供了大量关于通过您企业无穷无尽的硬件收集的大量比特的信息。 然而，重要的是要记住，工具不提供秩序。人们这样做。企业架构工具只是提供建立秩序的手段。 企业架构工具仍然是解决方案，但它们并不神奇。他们承诺维护数据。它们只是您的团队带来秩序的途径。他们不会自己带来秩序。 企业架构打破孤岛 随着差异的增加，组织可能会遭受孤立。 安装企业架构软件不会解决这些深刻的差异，但它会更容易发现这些差异。在企业架构工具中对企业资产进行编目的过程揭示了许多区别，这是建立某种统一性的第一步。中央数据库是变革的催化剂。 EA 可以发现落后的服务器、过载的数据库和负载过重的网络。 但请记住，指标会带来噪音。数据就在那里。它可以被聚合、清理并显示在一个光滑的仪表板上。
50520编辑于 2022-07-29 - 来自专栏闲余说
架构设计 6-高可用架构之高可用计算架构
导读：《架构设计》系列为极客时间李运华老师《从0开始学架构》课程笔记。本文为第六部分，主要介绍高可用计算架构，介绍了高可用架构设计的要点以及不同架构方式的优缺点。 主备 主备架构是计算高可用最简单的架构，和存储高可用的主备复制架构类似，但是要更简单一些，因为计算高可用的主备架构无须数据复制 详细设计 主机执行所有计算任务 当主机故障（例如，主机宕机）时，任务分配器不会自动将计算任务发送给备机 缺点：主从架构需要将任务分类，任务分配器会复杂一些。 集群 计算高可用集群包含 2 台服务器的集群，这点和存储高可用集群不太一样。 存储高可用集群把双机架构和集群架构进行了区分；而在计算高可用集群架构中，2 台服务器的集群和多台服务器的集群，在设计上没有本质区别，因此不需要进行区分 对称集群 通俗的叫法是负载均衡集群。 个人思考 相对高可用存储架构，计算架构相对简单，不涉及数据同步和一致性。关键点在于如何将请求路由到合适的实例上。 reference 从 0 开始学架构
70930编辑于 2022-08-19 - 来自专栏超级架构师
「数据架构」数据架构的未来
对数据架构师的业务理解已经变得越来越重要，Algmin说，现在它对数据架构师的成功至关重要。 在数据架构师的角色包含更多商业智慧的同时，挖掘和承担技术实现的愿望和能力仍然很重要。 数据架构的扩展作用是他继续看到的。 最近的数据体系结构的未觉察 阿尔格明接着研究了最近的预测，结果并没有如预期的那样： “数据仓库死了！ 数据架构与企业架构的融合 “数据架构师的热度指数正在上升，但企业架构热度指数非常非常冷，而且已经有一段时间了。” 数据架构的含义 数据架构创新在相关技术领域正经历着类似的模式，这些领域的用例潜力尚处于初级阶段，例如区块链和图形数据库，并且数据架构的角色正在发生变化以适应。 在地平线上：未来的热门数据架构主题 Algmin预测了ML和AI在元数据管理和数据治理中的扩展，比如区块链和分布式账本。“我们将开始看到，作为数据架构师，我们可以做一些真正阻碍我们的组织的事情。”
65920发布于 2020-07-20 - 来自专栏超级架构师
【数据架构】数据网格架构模式
在本文中，我将使用架构模式来描述这些交互。 数据网格架构回顾 企业数据网格由许多组件组成（更多详细信息可在此处、此处和此处获得）。 Figure 6, Data Mesh Pattern: Immutable Change/Audit Log 结论性想法 企业数据网格正在成为实时数字企业的基础推动者。 】公众号 【jiagoushipro】 【超级架构师】 精彩图文详解架构方法论，架构实践，技术原理，技术趋势。 QQ群 【792862318】深度交流企业架构，业务架构，应用架构，数据架构，技术架构，集成架构，安全架构。以及大数据，云计算，物联网，人工智能等各种新兴技术。 知识星球【职场和技术】微博【智能时刻】智能时刻哔哩哔哩【超级架构师】抖音【cea_cio】超级架构师快手【cea_cio_cto】超级架构师 小红书【cea_csa_cto】超级架构师 谢谢大家关注
78020编辑于 2022-04-06 - 来自专栏深度学习与python
6种事件驱动的架构模式
该架构还具有更高的可伸缩性和解耦性，因为状态管理完全从服务中移除，并且不需要对查询进行数据聚合和维护。 考虑一下这种情况，将所有 Wix 用户的联系方式导入 Wix 平台。 v=7O_UC_i1XY0 6事件聚合 当你想知道整个批次的事件已经被消费时 在上半部分，我描述了在 Wix 将联系人导入到 Wix CRM 平台的业务流程。后端包括两个服务。 KVAtomicStore（例如，请求 Id 为 YYY 的导入作业 3 已经完成）： Atomic Store 将生成一条新消息到 job-completed-commands 主题，键为 YYY-6， 接下来，Atomic Store 的消费者 - 生产者对将消费此消息，并增加 KV Store 主题中键 YYY-6 的已完成作业计数。 ://medium.com/wix-engineering/6-event-driven-architecture-patterns-part-2-455cc73b22e1 本周好文推荐 Mozilla
3.9K20编辑于 2023-04-01 - 来自专栏一个会写诗的程序员的博客
架构设计模式—6大设计原则
架构设计原则 6大设计原则 Single Responsibility Principle : 单一职责原则 Liskov Substitution Principle : 里氏替换原则 耦合性分类(低―高) 1 无直接耦合: 2 数据耦合: 指两个模块之间有调用关系，传递的是简单的数据值，相当于高级语言的值传递; 3 标记耦合: 指两个模块之间传递的是数据结构，如高级语言中的数组名、记录名 6 内容耦合: 这是最高程度的耦合，也是最差的耦合。当一个模块直接使用另一个模块的内部数据，或通过非正常入口而转入另一个模块内部。 内聚性又称块内联系。 4 通信内聚: 指模块内所有处理元素都在同一个数据结构上操作（有时称之为信息内聚），或者指各处理使用相同的输入数据或者产生相同的输出数据。 6 功能内聚: 这是最强的内聚，指模块内所有元素共同完成一个功能，缺一不可。与其他模块的耦合是最弱的。
2K60发布于 2019-07-04 - 来自专栏编程进阶实战
浅谈6种流行的API架构风格
本篇文章将浅谈一下当前6种流行的API架构风格的优点、缺点以及适用场景。 6种流行的API架构风格图SOAP SOAP全拼：Simple Object Access Protocol 优点：SOAP 是一种基于 XML 的通信协议，具有良好的跨平台和跨语言支持。 缺点：GraphQL 在处理大型查询和复杂数据模型时可能存在性能问题，因为它需要在运行时解析查询，并执行多个数据源之间的数据获取操作。 适用场景：gRPC 适用于构建分布式系统和微服务架构，特别是那些需要高性能和强类型约束的场景。WebSocket优点：WebSocket 提供了全双工通信的能力，允许服务器主动向客户端推送数据。 总结这些 API 架构风格都各有优点和适用场景，您可以根据具体需求选择适合的架构风格来构建和设计 API。
84900编辑于 2024-01-12 - 来自专栏软件研发
架构设计模式—6大设计原则
架构设计模式—6大设计原则架构设计是软件开发中非常重要的一环，良好的架构可以提高软件系统的可维护性、可扩展性和可重用性。在架构设计过程中，遵循一定的设计原则可以帮助我们构建合理的架构。 本文介绍6大常用的架构设计原则，他们是：单一职责原则（Single Responsibility Principle, SRP） 单一职责原则要求一个类或模块只负责完成一项职责。 以上6大设计原则是架构设计过程中常用的准则，不同的原则可以结合使用，根据具体的应用场景进行选择。遵循这些原则可以帮助我们构建高质量的软件系统。
2.3K41编辑于 2023-11-02 - 来自专栏Linyb极客之路
高可用架构的6大常规方案
什么是高可用架构 在介绍高可用架构的方案之前，先说一下什么是高可用架构，高可用架构应具备但不限于以下特征： 主从切换 很好理解，当其中一台机器的服务宕机后，对于服务调用者来说，能够迅速的切换到其他可用服务 高可用架构中应该具有丰富的负载均衡策略和易调节负载的方式。 甚至可以自动化智能调节，例如由于机器性能的原因，响应时间可能不一样，这时候可以向性能差的机器少一点分发量，保证各个机器响应时间的均衡。 业务中接触到的6种高可用方案 LVS+Keepalive LVS的全称是linux visural server，即虚拟的linux机器，这个名称再恰当不过了。该方案的实现大概是这样的。 zookeeper本身可以存储数据，服务启动之后可以向zookeeper注册，调用者可以到zookeeper上发现服务。提供服务的一直保持与zookeeper的通信，通过心跳证明服务的可用性。 当然，如果服务器不做主从备份的话，可能会造成部分数据丢失。感兴趣的可以关注以后发的关于对memache的详细介绍的文章。
3.9K20发布于 2021-09-23 - 来自专栏DevOps
大数据架构：全网最全大数据架构生态
目前大数据生态圈中的核心技术总结下来如图1所示，分为以下9类，下面分别介绍。 1、数据采集技术框架 数据采集也被称为数据同步。 随着互联网、移动互联网、物联网等技术的兴起，产生了海量数据。 这些数据散落在各个地方，我们需要将这些数据融合到一起，然后从这些海量数据中计算出一些有价值的内容。此时第一步需要做的是把数据采集过来。数据采集是大数据的基础，没有数据采集，何谈大数据！ Storm、Spark、Flink 之间的技术选型如图6所示。 前企业中离线计算主要使用Spark，实时计算主要使用Flink。 Clickhouse、Druid和Drois属于典型的实时OLAP数据分析引擎，主要应用在实时数据分析领域，它们之间的区别见表6。 6、任务调度技术框架 任务调度技术框架包括Azkaban、Ooize、DolphinScheduler等。
1.6K10编辑于 2024-03-29 - 来自专栏程序那些事
架构之:数据流架构
在日常的工作中，我们会经常遇到这种数据处理的任务，那么对于这样的任务我们就可以采用数据流架构。 数据流架构 在实际工作中的流有很多种，最常见的就是I/O流，I / O缓冲区，管道等。 数据的流向可以是带有循环的拓扑图，没有循环的线性结构或者树形结构等。 数据流架构的主要目的是实现重用和方便的修改。 它适用于在顺序定义的输入和输出上进行一系列定义明确的独立数据转换或计算，例如编译器和业务数据处理应用程序。一般来说有三种基本的数据流结构。 顺序批处理 顺序批处理是最常见也是最基础的数据流架构。 这种架构的主要优点在于它的并发和增量执行。 这种模式下，最重要的组件就是过滤器，过滤器是独立的数据流转换器。它转换输入数据流的数据，对其进行处理，并将转换后的数据流写入管道以供下一个过滤器处理。 总结 上面我们介绍了几种数据流的架构方式，希望大家能够喜欢。
1K51发布于 2021-07-15 - 来自专栏Ryan Miao
现代企业架构框架-数据架构
现代企业架构框架： https://mp.weixin.qq.com/s/SlrEu0_t0slijrNZ6DP4Ng 业务架构： https://mp.weixin.qq.com/s/zQCjiHuxFvAg5QiOAuLAcQ 值得一提的是，数据架构不等于数据中台，数据中台是一种企业架构设计的整体结果，包含了不同视角（业务、应用，数据、技术），而数据架构是数据视角。 5.1 数据架构元模型综述 数据架构的内容元模型包括“结构”、“端口”两个部分，如下图所示： 结构部分用来对数据模型、数据处理建模，其中包括数据对象、数据组件 端口部分用来对数据模型的边界建模，其中包括数据服务 5.2 数据架构元模型应用 5.2.1 平台化趋势对数据架构提出的新挑战 长久以来，业界对数据架构的通用做法是：对于运行类（Operational）场景和分析类（Analytical）场景， 应该使用不同的设计方法和技术支撑 运行类场景的数据架构设计，目前的关注点在于分 布式架构下，如何建立企业级一致的数据标准体系、 数据所有权定义以及数据自描述能力，为企业级的 数据治理以及对于分析类场景的支持奠定基础。
1K20编辑于 2022-09-23 - 来自专栏程序那些事
架构之:数据流架构
文章目录 简介 数据流架构 顺序批处理 管道和过滤器 流程控制 总结 简介 有时候我们的系统主要是对输入的数据进行处理和转换，这些处理和转换是互相独立的，在这种情况下，输入的数据经过转换之后被放到指定的输出中去 在日常的工作中，我们会经常遇到这种数据处理的任务，那么对于这样的任务我们就可以采用数据流架构。 数据流架构 在实际工作中的流有很多种，最常见的就是I/O流，I / O缓冲区，管道等。 数据的流向可以是带有循环的拓扑图，没有循环的线性结构或者树形结构等。 数据流架构的主要目的是实现重用和方便的修改。 它适用于在顺序定义的输入和输出上进行一系列定义明确的独立数据转换或计算，例如编译器和业务数据处理应用程序。 一般来说有三种基本的数据流结构。 顺序批处理 顺序批处理是最常见也是最基础的数据流架构。 总结 上面我们介绍了几种数据流的架构方式，希望大家能够喜欢。
1.2K20发布于 2021-06-18 - 来自专栏火星娃统计
GEO数据挖掘6
GEO数据挖掘6 sunqi 2020/7/13 概述 使用SigDB（Molecular Signatures Database）基因集进行富集分析，包含8个系列 H: hallmark gene sets Gene Ontology 基因本体论，包括BP（生物学过程biological process，细胞原件cellular component和分子功能molecular function三部分） C6: oncogenic signatures：癌症特征基因集合，大部分来源于NCBI GEO 发表芯片数据 C7: immunologic signatures: 免疫相关基因集合。 相较于KEGG，SigDB数据集包含的功能更多 GSEA分析 对 MigDB中的全部基因集 做GSEA分析。 gseaplot(gsea_results[[2]],'FARMER_BREAST_CANCER_CLUSTER_6') ?
91810发布于 2020-09-15 - 来自专栏技术集锦
练习6—数据插入
题目 编写程序，有一维数组数据为：23，34，45，60，67，88，96，从键盘上输入一个数据，将数据插入到数组，使得插入后的数组元素依然保持有序并输出到屏幕。 解题步骤 （1）数组建立； （2）接收用户输入数据； （3）查找位置； （4）移动元素； （5）插入（赋值）； （6）输出结果； Java import java.util.Scanner; 7个元素,不能改为8 if(input<=array[i]) break; location=i; for(i=6; i>=location;i--) //注意i初始值6,最大下标为6（未插入数据前） array[i+1]=array[i]; //前方数据后移 array[location 找到位置后需要插入数据，并且不能覆盖掉原数据，这时候需要对原数据整体移动。
67930编辑于 2022-06-03 什么是技术架构、数据架构、业务架构、应用架构、产品架构和项目架构？
今天，我就来系统梳理六大核心架构——业务架构、数据架构、应用架构、技术架构、产品架构和项目架构。帮你理解数字化建设的底层逻辑，来有效地参与项目和提升协作效率。 业务架构的输出，是所有后续架构决策的绝对依据。它定义了“我们要做什么”，从而避免了“用先进技术解决一个错误问题”的窘境。二、 数据架构当业务在运行时，它在数字世界留下了什么？答案是数据。 数据标准与安全：建立数据模型、质量和安全标准，确保数据的准确性、一致性和合规性。这是最主要的部分，对企业来说，好的数据架构能解决以下几个问题：1.打破数据孤岛。 它能让不同来源、不同格式的数据能够顺畅交互。2.让数据可信可靠，能用来分析决策。数据架构能对企业内部数据进行系统性梳理，进而得到高质量的可用数据。3.支撑企业进行数字化转型。 现在你了解这6个架构了吗？
96110编辑于 2025-10-30
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