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如何使用功能树描述需求功能的作用域范围?
一个软件功能或特征(feature)由一个或多个逻辑上相关的系统能力组成,这些能力可以为用户提供价值,并由一组功能需求来描述的。 许多业务分析师使用这些功能特征作为描述项目范围
幽默:命名是领域驱动设计DDD的难题
领域驱动设计DDD有两个难题:给事物命名,以及在另一个有界上下文中再次命名它们
什么代码是ChatGPT无法编写的? - datachimp
ChatGPT改变了游戏规则,而且,更广泛地说,这种语言模型可能是我们这一代最重要的开发工具。(承认这一点需要一些谦虚,因为我们正在为数据科学家开发一个开发工具。) 但是,无论是ChatGPT还是一些更大的后代模型,都不可能编写出我们的软件中最困难的部分:所需功能的自然语言描述(功能描述)。 以下是
VISA等信用卡背后的分布式交易事务机制 - AlexXu
VISA、万事达卡和美国运通卡充当清算和结算资金的卡网络。收单银行和发卡银行可以——而且通常——不同。 如果银行要在没有中介的情况下逐一结算交易,则每家银行都必须与所有其他银行结算交易。这是相当低效的。 VISA 在信用卡支付过程中的作用。涉及两个流程: 授权流程发生在客户刷信用卡时。</
思考工具之抽象阶梯 | Untools
使用不同的抽象级别更好地构建您的问题。 抽象阶梯是一种更巧妙地构建问题的工具。它有助于定义您需要更清楚地解决的问题。它可以帮助您超越最初的问题陈述。 该工具使您能够提出正确的问题以在阶梯上上下移动。 上移扩大范围,做到“见树不见林”。向下移动以制定具体的解决方案。 如何使用它
DDD上下文映射之间的带宽 - Mathias
上下文映射,最早是由Eric Evans在领域驱动设计中描述的,是一种轻量级的方法,用来描述系统和系统的一部分之间的关系。 它本身不是技术性的。它暴露了组织的政治和构建系统的团队。 当你开始绘制时,连接两个系统的每条边都定义了一个上游和一个下游点;后者是受前者变化影响的系
领域驱动设计到底是什么? - Jak
领域驱动设计(DDD)是一种软件开发方法,强调理解问题领域、业务需求和用户的重要性。DDD不是一种具体的技术或工艺,而是一套原则和最佳实践,通过使代码与业务需求相一致,帮助开发人员构建更好的软件。 DDD的主要原则之一是 "泛在语言(统一语言、通用语言) "的概念,这意味着代码中使用的语言应该与业务
微服务领域驱动设计 - semaphoreci
微服务是开发软件的最具可扩展性的方式。但是你需要一个好的设计,让开发团队自主工作和部署,而不会互相干扰,否则你将失去可扩展性的好处。 领域驱动开发允许我们通过将更大的系统分解为独立的单元、了解每个单元的职责并确定它们之间的关系来规
在复杂领域中设计软件:领域驱动设计 - levelup
软件的核心是处理和解决可用的业务上下文和问题。今天的企业业务领域通常是庞大而复杂的,并且正在增长/变化——以及接受这种增强的软件。领域驱动设计 (DDD) 是一种软件开发方法,其中软件工件与核心业务概念和目标完全一致。 领域驱动设计由
你如何定义问题决定了你是否能解决它 - hbr
典型的创造力和发明的故事集中在寻找解决问题的新方法上: [list] [*]詹姆斯-戴森找到了一种方法来调整工业旋风,以消除吸尘器中的袋子。 [*]巴勃罗-毕加索和乔治-布拉克发展了立体主义,作为一种在同一幅画中包括几个场景的
API优先方法的完整指南 - ITNEXT
在您的软件开发生涯中开发应用程序可能采用的众多方法之一是API-First Approach。在本文中,我们将深入探讨其核心概念并了解有关此方法的更多信息,我们还将熟悉在此方法中可能需要的一些工具。 背景 从产品的想法出现在人们脑海中的那一刻起,到产品完成并推出的那一刻,需要采取数百(如果不是数千)
微服务和数据表外键困境 – Stephen
微服务的旅程集中在将单体应用分解为可组合的、领域驱动的服务。创建较小的可组合服务有许多有价值的方面。较小的服务更容易部署和扩展。使用较小的可组合服务的整体系统弹性更强,因为故障可以被隔离。它还支持整个企业更多的灵活性和可重用性。 然而,微服务架构也有缺点,
CI/CD对价值流至关重要的五个原因
CI/CD部署管道可以帮助开发软件和组织架构来促进快速流动,从而提高业务敏捷性。 任何软件交付工作的核心都应该是部署管道,Jez Humble和
领域事件和集成事件有什么区别? - DevCezz
在事件驱动架构的世界中,我们处理发送许多事件。然而,正如我们所知,尽管名称相同,但一件事并不总是等于另一件事。因此,为了区分这些事件,引入了两种名义类型的划分:领域事件和集成事件。 什么是领域事件? 按照其他开发者的说法,领域事件在同一个应用中是有效的。 这意味着它不会超出指定流程的边界。 对指
聚合数据会失去上下文信息!
聚合数据能简化它,但让我们失去了信号和我们需要理解我们所看到的内容的上下文。 聚合是分析时间序列数据的标准最佳实践,但它会通过剥离关键上下文而产生问题,以至于您甚至不知道自己失去了多少潜在洞察力。在这篇文章中,我将首先讨论聚合如何成为问题,然后通过前/后示例介绍聚合的三种具体替代方案: 重新排列数据
Schemata:分散式的数据结构建模框架
自从 Hadoop 和 MapReduce 诞生以来,数据工程社区一直非常关注数据转换的商品化。所有 Hadoop 抽象,如 Hive、Pig、Crunch 等。在 Hadoop 之上构建以进一步简化数据转换。通过简化数据转换,Apache Spark 对 dbt 数据工程社区取得了重大飞跃。 数据
EDA微服务架构也要使用命令 - Scaramuzzi
微服务架构是开发具有竞争力的软件平台的基准,基于松散耦合的服务,易于更改、部署、横向扩展,同时也将更改和部署的风险降至最低。
DRY是一种被高估的编程原理 - gordonc
DRY是我遇到的第一个编程原则,可能也是我在成为开发者的第一年中唯一意识到的原则。它也可能是最简单的理解原则之一。如果你在你的代码中看到两件相同的东西,也许它们就应该是一件东西。这一点很难说得通。但是,我认为DRY就像其他的原则一样--它有它的位置,但最好是适度的。而我认为,由于它的普遍性和简单性,
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