软件设计与架构复杂度问题之业务简单的系统不适合使用DDD架构如何解决

本文涉及的产品
云效 DevOps 流水线,基础版人数 不受限
云效 DevOps 制品仓库,基础版人数 不受限
云效 DevOps 测试管理,基础版人数 不受限
简介: 软件设计与架构复杂度问题之业务简单的系统不适合使用DDD架构如何解决

问题一:Robert C.Martin在《Clean Architecture》中提到的软件架构的终极目标是什么?


Robert C.Martin在《Clean Architecture》中提到的软件架构的终极目标是什么?


参考回答:

Robert C.Martin在《Clean Architecture》中提到,软件架构的终极目标是用最小的人力成本来满足构建和维护该系统的需求。这意味着架构应该是解决复杂度的工具,而不是为了追求某种形式上的优雅而过度设计。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/670586



问题二:为什么业务简单的系统不适合使用DDD架构?


为什么业务简单的系统不适合使用DDD架构?


参考回答:

业务简单的系统不适合使用DDD(领域驱动设计)架构,因为DDD适用于复杂业务领域,它强调通过深入理解业务领域来指导系统设计。对于简单的业务系统,使用DDD可能会增加不必要的复杂性和成本,而不是降低人力成本。因此,选择适合的架构应该根据系统的复杂度和实际需求来决定。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/670587



问题三:软件工程师面临的终身课题是什么?


软件工程师面临的终身课题是什么?


参考回答:

软件工程师面临的终身课题是在软件固有的复杂性上找到一条既不过度也不缺失的路。由于软件工程学科没有标准、没有固定的方法,甚至没有对错之分,如何在抽象和复杂性之间找到平衡,是每个软件工程师需要不断探索和实践的课题。这个课题可能永远也无法达到完美的状态,但正是这种不断追求和进步的过程,构成了软件工程师的职业魅力。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/670588



问题四:在云效Insight中,如何观察项目的需求和缺陷的存量趋势?


在云效Insight中,如何观察项目的需求和缺陷的存量趋势?


参考回答:

在云效Insight的敏捷项目度量报表中,您可以通过「需求趋势」和「缺陷趋势」指标卡来观察项目的需求和缺陷的存量趋势。这些图表展示了需求、缺陷的新增与完成情况,帮助您掌握团队的交付模式,并提前识别潜在的问题和风险。特别地,当存量曲线走高时,需要快速推进重点需求和关键缺陷的完成;当存量曲线走低时,需关注需求规划情况,避免需求断档。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/670592



问题五:如何判断项目的需求交付速率和缺陷修复速率是否合理?


如何判断项目的需求交付速率和缺陷修复速率是否合理?


参考回答:

在云效Insight中,您可以通过「需求交付速率」和「缺陷修复速率」指标卡来判断项目的需求交付速率和缺陷修复速率是否合理。这些图表展示了每个单位时间内需求和缺陷的交付量,以及与历史速率的对比。通过对比本周内已交付的需求数量和历史速率,您可以发现差距,并及时推进计划交付但还未交付的需求。同时,结合需求和缺陷的修复速率,可以判断它们之间的关系,从而优化交付流程。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/670593


相关实践学习
2分钟自动化部署人生模拟器
本场景将带你借助云效流水线Flow实现人生模拟器小游戏的自动化部署
SVN版本控制系统
SVN是现在软件开发之中的主流软件版本控制工具,在工作之中利用SVN可以有效的解决多人开发的代码管理问题,本课程将为读者讲解SVN服务器的配置以及基于MyEclipse的SVN客户端插件的配置与使用,并且在讲解之中着重讲解了冲突的产生于解决。
相关文章
|
1月前
|
人工智能 前端开发 编译器
【AI系统】LLVM 架构设计和原理
本文介绍了LLVM的诞生背景及其与GCC的区别,重点阐述了LLVM的架构特点,包括其组件独立性、中间表示(IR)的优势及整体架构。通过Clang+LLVM的实际编译案例,展示了从C代码到可执行文件的全过程,突显了LLVM在编译器领域的创新与优势。
64 3
|
27天前
|
监控 安全 API
使用PaliGemma2构建多模态目标检测系统:从架构设计到性能优化的技术实践指南
本文详细介绍了PaliGemma2模型的微调流程及其在目标检测任务中的应用。PaliGemma2通过整合SigLIP-So400m视觉编码器与Gemma 2系列语言模型,实现了多模态数据的高效处理。文章涵盖了开发环境构建、数据集预处理、模型初始化与配置、数据加载系统实现、模型微调、推理与评估系统以及性能分析与优化策略等内容。特别强调了计算资源优化、训练过程监控和自动化优化流程的重要性,为机器学习工程师和研究人员提供了系统化的技术方案。
150 77
使用PaliGemma2构建多模态目标检测系统:从架构设计到性能优化的技术实践指南
|
21天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于深度混合架构的智能量化交易系统研究: 融合SSDA与LSTM自编码器的特征提取与决策优化方法
本文探讨了在量化交易中结合时序特征和静态特征的混合建模方法。通过整合堆叠稀疏降噪自编码器(SSDA)和基于LSTM的自编码器(LSTM-AE),构建了一个能够全面捕捉市场动态特性的交易系统。SSDA通过降噪技术提取股票数据的鲁棒表示,LSTM-AE则专注于捕捉市场的时序依赖关系。系统采用A2C算法进行强化学习,通过多维度的奖励计算机制,实现了在可接受的风险水平下最大化收益的目标。实验结果显示,该系统在不同波动特征的股票上表现出差异化的适应能力,特别是在存在明确市场趋势的情况下,决策准确性较高。
58 5
基于深度混合架构的智能量化交易系统研究: 融合SSDA与LSTM自编码器的特征提取与决策优化方法
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 并行计算
【AI系统】Kernel 层架构
推理引擎的Kernel层负责执行底层数学运算,如矩阵乘法、卷积等,直接影响推理速度与效率。它与Runtime层紧密配合,通过算法优化、内存布局调整、汇编优化及调度优化等手段,实现高性能计算。Kernel层针对不同硬件(如CPU、GPU)进行特定优化,支持NEON、AVX、CUDA等技术,确保在多种平台上高效运行。
88 32
|
1月前
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
【AI系统】计算图优化架构
本文介绍了推理引擎转换中的图优化模块,涵盖算子融合、布局转换、算子替换及内存优化等技术,旨在提升模型推理效率。计算图优化技术通过减少计算冗余、提高计算效率和减少内存占用,显著改善模型在资源受限设备上的运行表现。文中详细探讨了离线优化模块面临的挑战及解决方案,包括结构冗余、精度冗余、算法冗余和读写冗余的处理方法。此外,文章还介绍了ONNX Runtime的图优化机制及其在实际应用中的实现,展示了如何通过图优化提高模型推理性能的具体示例。
57 4
【AI系统】计算图优化架构
|
17天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
基于AI的实时监控系统:技术架构与挑战分析
AI视频监控系统利用计算机视觉和深度学习技术,实现实时分析与智能识别,显著提升高风险场所如监狱的安全性。系统架构包括数据采集、预处理、行为分析、实时决策及数据存储层,涵盖高分辨率视频传输、图像增强、目标检测、异常行为识别等关键技术。面对算法优化、实时性和系统集成等挑战,通过数据增强、边缘计算和模块化设计等方法解决。未来,AI技术的进步将进一步提高监控系统的智能化水平和应对复杂安全挑战的能力。
|
22天前
|
机器学习/深度学习 前端开发 算法
婚恋交友系统平台 相亲交友平台系统 婚恋交友系统APP 婚恋系统源码 婚恋交友平台开发流程 婚恋交友系统架构设计 婚恋交友系统前端/后端开发 婚恋交友系统匹配推荐算法优化
婚恋交友系统平台通过线上互动帮助单身男女找到合适伴侣,提供用户注册、个人资料填写、匹配推荐、实时聊天、社区互动等功能。开发流程包括需求分析、技术选型、系统架构设计、功能实现、测试优化和上线运维。匹配推荐算法优化是核心,通过用户行为数据分析和机器学习提高匹配准确性。
69 3
|
20天前
|
前端开发 搜索推荐 安全
陪玩系统架构设计陪玩系统前后端开发,陪玩前端设计是如何让人眼前一亮的?
陪玩系统的架构设计、前后端开发及前端设计是构建吸引用户、功能完善的平台关键。架构需考虑用户需求、技术选型、安全性等,确保稳定性和扩展性。前端可选用React、Vue或Uniapp,后端用Spring Boot或Django,数据库结合MySQL和MongoDB。功能涵盖用户管理、陪玩者管理、订单处理、智能匹配与通讯。安全性方面采用SSL加密和定期漏洞扫描。前端设计注重美观、易用及个性化推荐,提升用户体验和平台粘性。
52 0
|
1月前
|
存储 人工智能 监控
【AI系统】推理系统架构
本文深入探讨了AI推理系统架构,特别是以NVIDIA Triton Inference Server为核心,涵盖推理、部署、服务化三大环节。Triton通过高性能、可扩展、多框架支持等特点,提供了一站式的模型服务解决方案。文章还介绍了模型预编排、推理引擎、返回与监控等功能,以及自定义Backend开发和模型生命周期管理的最佳实践,如金丝雀发布和回滚策略,旨在帮助构建高效、可靠的AI应用。
111 15
|
1月前
|
人工智能 并行计算 程序员
【AI系统】SIMD & SIMT 与芯片架构
本文深入解析了SIMD(单指令多数据)与SIMT(单指令多线程)的计算本质及其在AI芯片中的应用,特别是NVIDIA CUDA如何实现这两种计算模式。SIMD通过单指令对多个数据进行操作,提高数据并行处理能力;而SIMT则在GPU上实现了多线程并行,每个线程独立执行相同指令,增强了灵活性和性能。文章详细探讨了两者的硬件结构、编程模型及硬件执行模型的区别与联系,为理解现代AI计算架构提供了理论基础。
88 12

热门文章

最新文章

下一篇
开通oss服务