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    [译]预测未来的公司有何过人之处?

    大数据文摘翻译作品 翻译:于丽君 校正:袁君洋 如需转载,后台留言申请授权 欢迎熟悉外语(含各种“小语种”)的朋友,加入大数据文摘翻译志愿者团队,分别回复“翻译”和“志愿者”可了解更详细信息。 如果知识就是力量,那么预测分析便应诺了关于未来的终极认知。 这样的认知来的并不容易,但是数字信息的日益密集化、公司之间更深层次的自动连接以及增强的存储和计算能力为企业家们创造了新的选项。历史上首次可预测的未来已经触手可及,这其中包括对潜在的未来行为和结果的各种可能性以及日益增长的认知。这也就难怪,根据埃森哲最近的一项

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    alpakka-kafka(3)-kafka应用案例-需求分析

    在大型复杂的应用中,业务模块之间总是相互关联,相互纠缠。无论对业务管理或软件开发方面都会造成困惑:从业务管理方面难以厘清确切的管理范围和职责:就是说不知一项业务具体谁来管。在软件开发方面则无法确定开发人员的具体分工和维护责任,即确定一项业务功能具体靠谁来修改、优化。拿一个普通的网上购物过程来说,除商品拣选过程外的优惠价选定、库存扣减、支付又会涉及商品定价管理、库存管理、财务管理等独立的业务模块。如果纯从软件开发角度来描述:负责开发购物流程的开发人员还需要兼顾优惠价计算、库存扣减、支付等业务操作。因为商品定价、库存管理、财务管理等都有可能是其它人负责开发的业务模块。一件商品拣选有可能造成该商品的定价调整、库存变动可能驱动采购、配货等业务的发生、支付也会是一些财务操作的启动原因。购物流程开发人员应该是不容许直接去实现这些业务操作的。为了解决这些矛盾,必须先实现业务模块的松散耦合。听起来有点像CQRS,不过是更广义的domainRS业务模块分离。在接触kafka之前,我们一般用soa模式由负责一块业务功能开发的程序员提供一套完整的对外业务操作api,就可以实现程序员各自独立工作,各管自己的一亩二分地。不过,完成的系统经常会出现内部处理业务速度跟不上外部api调用频率的情况,轻者拖滞api调用线程,重则造成业务处理异常。这个时候kafka应该能在解决方案里发挥特殊作用:如果我们把kafka引入到业务模块集成,业务模块之间通过消息/事件队列event-queue进行沟通就可以实现更高程度的、更高效率的、交易事务类型的业务集成了。

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