暂时未有相关云产品技术能力~
2024年04月
我觉得EDA并成为 Gartner 年度十大技术趋势,主要有以下几个原因:
云原生应用的兴起:云原生应用通常采用微服务架构,而微服务之间需要通过事件进行通信和协调。EDA 为微服务提供了松散耦合、异步处理的机制,非常适合云原生应用的开发和部署。
事件流处理需求的增加:物联网、大数据和社交媒体等技术的发展产生了大量的事件数据。EDA 可以高效地处理和分析这些事件流,从中提取有价值的信息。
实时响应的需求:在数字化时代,企业需要实时响应客户需求和市场变化。EDA 可以通过事件驱动的机制,实现系统之间的快速响应和协作。
可扩展性和弹性:EDA 的异步处理模式可以提高系统的可扩展性和弹性。当系统负载增加时,EDA 可以自动扩展处理能力,避免系统瓶颈和宕机。
云服务的支持:主流云服务提供商(如 AWS、Azure、GCP)都提供了丰富的 EDA 服务和工具,降低了 EDA 的开发和部署成本。
总的来说吧:在云时代背景下,EDA 凭借其松散耦合、异步处理、实时响应、可扩展性和弹性等优势,成为构建新型数字化商业解决方案的重要架构模式。
编写优雅的并行程序需要兼顾任务划分、资源调度、同步机制、通信模式等多个层面,并注重可测试性和可扩展性,具体理解可以说:
任务划分:合理地将任务划分为可并行执行的子任务,避免过于细粒度或过于粗粒度的任务划分。
任务调度:采用合适的任务调度机制,如工作窃取、任务池等,确保任务能高效分配到可用资源。
同步机制:合理使用同步机制,如互斥锁、条件变量等,避免数据竞争和死锁,同时尽量减少同步操作。
通信模式:根据任务特点选择合适的通信模式,如共享内存或消息传递,并注意通信开销。
错误处理:仔细考虑错误的传播和处理机制,确保程序健壮性。
可测试性:设计可重现的测试用例,并使用适当的调试工具。
可扩展性:考虑程序的可扩展性,采用动态负载均衡、自适应算法等技术。
这需要设计者具备丰富的并行编程经验和深厚的理论功底,因此作为设计者应该不断学习,改进,持续思考
积极参加
人机交互革命:大模型通过自然语言处理技术,使得机器能够理解人类等非语言信息,如语音识别,文字识别,而不是键盘输入等
计算范式革命:大模型对现有的计算模式产生了深远的影响,并推动新一代计算技术的演进。以前基于规则和逻辑,而大模型则通过大规模的神经网络模拟人脑的认知过程,好比ai辅助代码
认知协作革命:大模型使得人类和机器能够在认知任务上实现更加紧密的协作。
人是有限的,无法一次性考虑到所有可能出现的场景和边缘案例。程序设计涉及到的逻辑和流程可能很复杂,难免会忽略掉一些细节。
需求变化。在开发过程中,用户需求可能会有新的变化,这会对原有设计产生影响,引入新的Bug。
软件系统组件之间的复杂交互。一个程序往往包含多个模块,模块之间如果接口定义或协作过程不完善,也很容易出现问题。
运行环境影响。不同的操作系统、浏览器、硬件环境会对程序产生影响,这在设计时不一定能考虑全面。
人为错误。在代码实现或测试过程中,由于注意力不集中或疏忽可能会导致语法错误或逻辑错误被忽略。
因此bug的迭代过程。通过反复测试、分析日志、修改代码等方式来逐步优化产品质量。这与其他工程项目中“设计-构建-测试”的循环过程是一致的。随着开发经验的累积,能够设计出问题少的代码,但完全零Bug也很难实现。这就是软件工程一个不断进步的过程。