DDD战略设计与领域建模

     

用形而上学进行领域建模

33 2 4K

原文:蛋白酥皮哲学:讨论了形而上学的领域建模,强调了将代码实体与领域模型实体对齐的重要性。作者主张模型和代码库之间一一对应,这样在模型发生变化时可以更轻松地维护和更新。形而上学简短介绍从远古时代开始—.

简单是优势,但为何复杂性还受欢迎?

42 1 4K

Eugene Yan 撰写的文章《Simplicity is An Advantage but Sadly Complexity Sells Better》,这篇文章探讨了为什么简单性在某些情况下可能.

为什么软件工程师应该学习哲学?

79 3K

来自哈佛商业评论Marco Argenti文章:我最近告诉我的大学生女儿:如果你想从事工程职业,除了传统的工程课程外,你还应该专注于学习哲学。为什么?因为它会改进你的代码。从工程师的角度来看,这似乎有.

什么是AIMS方法?

38

AIMS 方法可在行为体和相互作用的情况下发生变化,并配备监测器,以检测早期出现的扩大或抑制迹象。"Aims" 是缩写,代表 "Actants, Interactions, Monitors, and.

构建计费系统14个痛点

103 2K

如果您希望通过业务获利,计费和收入系统是必需的。计费是困难的、相互交织的、复杂的。三种模式这并不是计费系统所独有的。以下三种模式之一很常见:1、构建您自己的计费: 完全自主开发的解决方案。 控制力很难.

大局事件风暴:寻找差距

57 4K

在事件风暴上,实现下面几个步骤: 我们首先进行了一次混沌探索,从每个人那里收集了相关的领域事件。 之后,我们通过整理事件、删除重复事件和微调事件来组织混乱。 会议结束时,我们将事件按时间顺序排列。 我.

DDD中事件与命令比较

77 1 2K

在探索领域驱动设计主题时,事件和命令之间的差异以及何时应该使用哪些事件和命令?事件事件 – 当我们想要传达某事已发生并且我们并不真正关心谁将收到此通知以及他们将如何处理它时,我们会发送它。许多订阅者可.

UML优点和缺点是什么?

90 2K

统一建模语言(UML)就像软件开发人员的蓝图。它通过创建显示系统不同部分如何协同工作的图表来帮助他们规划和设计复杂的系统。我们将看看 UML 的优点和缺点。了解这些可以帮助开发人员有效地使用 UML .

SoftwareMill实现领域驱动设计的经验

69 3K

现代软件开发不仅需要对技术有扎实的理解,还需要对驱动软件的业务有全面的掌握。这包括操作领域和组织结构的知识。幸运的是,软件开发行业已经开发了各种技术来帮助完成这项任务。包含众所周知的模式和工具的常见保.

算法讲故事:将领域特征转化为叙述

70 3K

在这篇文章中,深入探讨了讲故事方式可以改变我们理解和参与 Kotlin 和 Qbeast 等复杂技术的方式。什么是算法讲故事算法讲故事是一种战略性的沟通方法,它将抽象的技术特征转化为引人入胜、相关的叙.

DDD中用于领域驱动探索发现的新Miro模板

75

在 SingleStone,我们不断改进方法,帮助客户使用领域驱动设计 (DDD)实现架构现代化。什么是领域驱动探索发现?领域驱动探索发现是一组指导性的可视化步骤,可帮助团队充满信心地快速创建现代架构.

Cynefin是认知框架,不是模型

88 4K

这篇文章讨论了Cynefin框架与模型的区别,强调了Cynefin作为一个框架的重要性,以及它在复杂系统中的应用。 Cynefin是一个框架,不是一个模型,其目的是测试想法而不是代表现实。 作者指出了.

如何准备大局事件风暴研讨会

47 2K

事件风暴是开始使用功能架构的绝佳方法。这里有 5 个重要的准备技巧,可帮助您的第一次研讨会取得成功!先做作业!您已经决定大局事件风暴是可行的方法,并且您渴望开始一个。不过没那么快!与许多事情一样,缺乏.

3分钟大局事件风暴

108

这篇文章总结了关于大局事件风暴的文章的要点。它还包含有关大局事件风暴后该怎么做的参考!为什么要举办一场大局事件风暴我们首先讨论了为什么要举办一场大局事件风暴?我们看到事件风暴是大前期设计和 100% .

系统分析中循环流程图 (CFD)

81 2K

在错综复杂的商业分析世界中,了解各种经济主体之间复杂的相互作用对于做出明智的决策至关重要。在理解这些相互作用方面发挥关键作用的工具之一是循环流程图(CFD)。这种视觉表现形式起源于经济学领域,现已进入.

Wardley地图 vs. Cynefin方法论

76 2K

如何将Wardley 地图与 Cynefin 结合起来? 它们是相辅相成的工具,既不能相互替代,也不能混为一谈,形成 "整体 "观点。 它们从不同的视角探索问题空间,两者本身都很有用,应该一起使用。 .

问题 vs. 解决方案 ?

72 2K

经常遇到问题空间和解决方案空间这两个短语。人们使用这些词来尝试阐明他们所指的工作和活动的类型,或者他们在构建新事物的过程中所处的位置。不幸的是,我注意到这些词非但没有帮助沟通,反而非常含糊,以至于我们.

DDD中如何破解上下文划分难点?

327 2 9K
领域驱动设计(DDD)通过将精心设计的领域模型整合到软件系统中,为解决复杂业务问题提供了有价值的框架。其中,有界上下文(BC:限界上下文、有边界的上下文)的概念至关重要,它们是针对特定用户或业务挑战而.

为什么最简单的解释并不总是最好的

91

该文章讨论了降维方法在解释高维数据时的局限性。主成分分析(PCA)是一种常用的降维技术,但它可能会错过数据中存在的结构或产生幻觉的结构。作者通过示例说明了当应用PCA于时间或空间平滑信号时可能出现的振.

三体问题的复杂性

107

亨利·庞加莱(Henri Poincaré)是一位法国数学家、理论物理学家和科学哲学家,生活于1854年至1912年。他作出了重大贡献的各个领域,包括数学,天体力学,拓扑学和科学哲学。在天体力学方面,.

领域建模中容易出错的部分

159 3K

领域建模是考虑实体和它们之间的关系?啊,不太好。 虽然这通常是典型的建议的例子,它实际上是落后的。 不要构建数据库模式/结构。如何对复杂的领域进行建模?在领域驱动设计中,您在领域建模时可能会考虑实体、.

认知中概念思维与创建抽象两个能力比较

143 1

软件开发有两个重要点:编写代码与逻辑方法来自于两种认知能力:概念思维(战略思维)创建抽象(量化思维)事实上,很多人可以做到第一个而不是第二个,这也解释了设计模式的流行。概念思维和创建抽象都是认知过程,.

维特根斯坦如何定义图画picture?

105

在读《逻辑哲学论》时,很难理解到底什么是图画picture。感觉他给出的定义相互矛盾: 2.1 我们为自己描绘事实。 2.141 一幅图画就是一个事实。 2.12 图画是现实的模型 如果一幅图画是现实.

掌握战略领域驱动设计

379 1 11K
首先了解您的领域:每个公司都有自己的业务领域(有时有几个,有时几十个,有时数百个),在其中运营和赚钱。如果你不能很好地理解这个领域,从长远来看你很可能会失败。在任何项目开始时——当我们的知识非常有限时.

人工智能算法A*与Q*比较

204

A* vs. Q*两个AI算法比较:A* 和 Q*:虽然它们在命名上有表面的相似之处,但这两种算法却有着不同的目的、方法和应用。让我们深入对比分析 A* 和 Q*,了解它们在人工智能中的独特特点和用途.

Protégé :斯坦福的开源本体编辑器和框架

215

Protégé 是一个本体编辑器,受到强大的用户和开发人员社区的积极支持。它完全支持最新的OWL 2 Web本体语言和RDF规范。Protégé 基于 Java,可扩展,并提供“即插即用环境,使其成为.

DDD领域消息建模表示法

305
设计松耦合系统需要的不仅仅是精心设计的边界。仔细定义有界上下文之间的交互同样重要。有界上下文BC是软件架构中与域的一部分对齐保持一致的子系统。它可以作为微服务或单体中的模块来实现。领域消息流程图是一个.

什么是拉宾-斯科特定理?

269 2

拉宾-斯科特定理(Rabin-Scott  theorem )是数学上最深刻的数学结果之一。拉宾-斯科特定理是人们最喜欢的计算机科学概念之一。当正确理解拉宾-斯科特定理时,它会以一种相当基本的方式改变.

大数据分析在商业中的影响

135

持续的数字化转型过程已将数据置于公共和私营部门组织运营的中心。大数据分析使企业能够利用这些积累的信息来做出有关其运营、产品和服务的更明智的决策。主要亮点: 业务转型:了解大数据分析如何在当今数据驱动的.

利用大语言模型辅助领域建模

185 3K

对于生成式人工智能系统来说,在复杂的现实世界领域中航行是一项艰巨的挑战。不过,现在一种很有前途的方法照亮了前进的道路。通过首先深入理解数据,我们可以将原始输入转化为经过验证的结构,从而优化人工智能推理.