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数字化转型指南
用架构思维解决业务问题 - Raj Grover
使用架构思维解决以客户为中心的商业问题的创新技术(设计+行政管理)。 架构方面,我们是如何处理?并将设计思维嵌入到这个过程中: 初步阶段:界定企业的范围 界定并建立一个针对组织的EA框架
软件架构文档的终极指南
软件架构文档创造了共同的理解(在同一种语境上下文BC中的达成共识) 软件架构文档至少应该支持开发团队,例如,当一个
9 大软件架构工具 - IcePanel
可视化您的软件架构的最佳免费和付费工具: 软件架构工具可以分为三类:建模工具、图表即代码和图表工具。 作为代码工具的建模和图表更适合长期文档,而图表工具更适合快速绘制一次性草图。 作为代码的建模和图表具有更多结构并且需要更多设置,而图表工具更通用但需要更少思考
反关系数据库anti-RDBMS“邪教”
在21世纪初,许多网络公司意识到DBA并不了解新公司的需求,因此 "阻碍 "了 "快速发展和突破 "的进程。因此,他们开始避开RDBMS和/或DBA,在应用程序代码中重新创造许多功能。RDBMS开始仅仅被用作 "哑巴存储",其他功能被转移到应用程序代码中。
10 大微服务设计原则和最佳实践
为您的组织设计微服务?遵循这些设计原则来创建健壮且可扩展的微服务
企业架构EA成熟度演进的三个阶段
EA 成熟度演进可描述为三个阶段。每个阶段都有特定的 EA 资源、独特的重点和独特的产品组合,EA 领导者可以通过这些资源查看组织的架构。所有成熟度级别都有望实现适应性、创造性和弹性架构。 第一阶段:技术架构的兴起。在此阶段,组织认识到他们的技术成本高昂、复杂且不适应。这反过
产品经理的三个阶段 - David Pereira
尽管我十多年前就开始了我的产品管理冒险,但我仍然每天都能学到新东西。作为产品负责人,变化是我面临的唯一确定性。 的旅程充满了坎坷。自从我拥抱产品世界冒险以来,生活从未变得无聊。 回顾我的旅程,我作为产品经
你的数字孪生可以改善你的健康
数字孪生在制造业、工业和航空业中很常见,但对人的数字模拟却很罕见。 几周前,我们分享了研究人员如何以数字孪生的形式开发人体的精确数字模拟,这有可能拯救和延长生命。现在我们分享更多关于数字孪生如何帮助个性化医疗,预测疾病、饮食和生活方式的改变,以及使
什么是以领域为中心的架构及其误解?
讨论分离业务和技术代码的好处,并解决常见的误解。 “域”是“业务域”的缩写。在这里,业务在广义上指的是应用程序旨在解决的现实问题(例如,待办事项列表、在线商店或游戏)。
Revolut是欧洲下载次数最多的银行App
Revolut 是欧洲最受欢迎的数字银行应用程序。根据 App Radar 的数据,自 2015 年推出以来,它的应用下载量达到了 2600 万次。 摩根大通的大通银行目前是欧洲增长最快的银行应用程序 摩根
如何让架构评审感觉像同行评审一样?
许多人讨厌架构评审。 我能理解他们。当它作为一个无聊且无用的委员会完成时,充满了不明白你在说什么的人,但仍会做出决定。 但是架构审查是一种有效的机制,可以确保具有不同观点、约束和时间范围的利益相关者之间的
BloombergGPT:金融领域的大语言模型
NLP 在金融技术领域的应用广泛而复杂,应用范围从情感分析和命名实体识别到问答。 大语言模型 (LLM) 已被证明对各种任务有效;但是,文献中没有报道过专门针对金融领域的LLM。在这项工作中,我们展示了 BloombergGPT,这是一个 500
OpenAI正在帮助可口可乐改善其营销和运营
贝恩公司今天宣布与 OpenAI 建立全球服务联盟,OpenAI 是人工智能系统 ChatGPT、DALL·E 和 Codex 背后的研究和部署公司,这些系统正在改变人们交流和创造的方式。 该联盟建立在贝恩为其 18,000 名强大的多学科知识工作
系统设计蓝图:终极指南
在这篇博文中,我们将探索基本的系统设计组件,例如 DNS、负载平衡、API 网关等,以及一个简明的备忘单,可以帮助开发人员设计不同复杂度的系统。 第一节:系统设计原则1.1:模块化将系统划分为更小的
盛宝银行基于数据网格的分布式领域驱动架构最佳实践
这篇博客文章概述了如何 盛宝银行 通过采用一种
解决方案架构师如何思考?| Anuar
当我还是一名日日夜夜编写源代码的开发人员时,我对架构以及解决方案架构师在设计系统时所做的事情有一个了解。它是关于根据一些模式和最佳方法设计源代码,搜索新组件以及现有组件的更改。但是我的方法太像开发人员了,没有考虑业务需求、要求和目标。在担任解决方案架构师多年后,我回首过去,对我当时的做法微笑
架构现代化赋能团队 (AMET) - esilva
我与Nick Tune共同撰写了这篇文章(
将数据整合到您的下一个产品中 - Luke Lin
在不久的将来,越来越多的产品将开始将数据直接集成到最终用户体验中。我们将通过个性化系统、应用机器学习或直接向最终用户显示聚合数据来看到这一点。因此,产品和工程团队需要将数据的细微差别融入到他们构建产品的方式中。 几乎每个产品都是数据产品,因为它会检
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