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关键词

软件框架图——C4

方法 在这里给大家介绍的框架图就是利用C4进行绘制的,C4 代表上下文(Context)、容器(Container)、组件(Component)和代码(Code)——一系列分层的图表,可以用这些图表来描述不同缩放级别的软件架构 C4 使用容器(应用程序、数据存储、等)、组件和代码来描述一个软件系统的静态结构。同时它还考虑到使用软件系统的人。 下面案例来自互联网 1. 系统上下文(System Context) ? 上图中,除了用户和外围系统,要建设的系统包括一个基于javaspring mvc的web应用提供系统的功能入口,基于xamarin架构的手机app提供手机端的功能入口,一个基于java的api应用提供 其用途有: a.描述了系统由哪些组件/组成 b.厘清了组件之间的关系和依赖 c.为软件开发如何分解交付提供了框架 4. 代码(Code) ? 它表明该组件由很多类组成,实现细节直接反映了代码。 结语 利用C4进行框架图绘制,可以通过抽丝剥茧的方式将整个框架一层一层的分离,不仅使得作图之人有的放矢,同时也使得看图之人理解的更加清晰。

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架构

三种架构的对比和分析 这三种架构都考虑了前端需求的变与领域的不变。 DDD 分层架构、整洁架构、六边形架构都是以领域为核心,实行分层架构,内部核心业逻辑与外部应用、资源隔离并解耦。 请必记好这个设计思想,今后会有大用处。 项目级 项目级的内部遵循分层架构就可以了。 领域的核心逻辑在领域层实现,的组合和编排在应用层实现,通过 API 网关为前台应用提供,实现前后端分离。 但项目级的可能会调用其它,你看在下面这张图中,比如某个项目级 B 调用认证 A,完成登录和权限认证。 如果再将它的业范围扩大一些,我可以将它做成一个面向不同行业和渠道的平台。 BFF 与其它存在较大的差异,就是它没有领域,因此这个内也不会有领域层。

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    【架构治理】在代码存储库中记录软件架构

    Adding a C4 Component Diagram to a Markdown document 如果git器不支持可视化,可以先从plantuml器站点制作一张png或svg的图,然后将相关的图发送到 Git器。 您可以在此板中使用 C4 和 UML 图。例如,我们可以使用第 3 章中的 C4 范围图,第 5 章中的容器图和组件图。第 6 章中可以使用 C4 动态图或 UML 序列图。 结论 建议使用 Arch 42 板以 Markdown 格式准备软件架构文档,并在代码中包含 Git 结构中的 C4 和 UML 图。 视频号【超级架构师】1分钟快速了解架构相关的基本概念,,方法,经验。每天1分钟,架构心中熟。知识星球向大咖提问,近距离接触,或者获得私密资料分享。喜马拉雅路上或者车上了解最新黑科技资讯,架构心得。

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    系列(四):发现

    发现数据 Namespace隔离设计 命名空间(Namespace)用于进行租户粒度的隔离,Namespace 的常用场景之一是不同环境的隔离,例如开发测试 环境和生产环境的资源(如配置、) 数据 Nacos在经过阿里内部多年生产经验后提炼出的数据,则是一种-集群-实例的三层,这样基本可以满 足在所有场景下的数据存储和管理。在这里插入图片描述 ? 对外提供的软件功能,通过网络访问预定义的接口。 实例 提供一个或多个的具有可访问网络地址(IP:Port)的进程,启动一个,就产生了一个实例。 元信息 Nacos数据(如配置和)描述信息,如版本、权重、容灾策略、负载均衡策略、鉴权配置、各种自定义标 签 (label),从作用范围来看,分为级别的元信息、集群的元信息及实例的元信息。 通过数据可知: 应用通过Namespace、Service、Cluster(DEFAULT)的配置,描述了该向哪个环境(如开发环境)的哪个集群 注册实例。

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    当DDD遇上

    是进程决定了协作与通信的方式,从而引申出两种具有本质区别的编程: 进程内编程 跨进程编程 它们之间的区别在于组件之间的调用方式。 REST) 讨论C4的Container Simon Brown提出了自己的C4,如下图所示: ? 与Bounded Context 作为一个可以独立部署的,天生就是一个在物理上隔离的自治。 从物理视图的角度看,一个就是C4中的Container,也就是六边形架构中的六边形。 以观之,就是要满足边界足够的自治性。 故而当DDD遇到,其实有许多玄妙的相似之处值得深究。它们之间或许可以碰撞出感情的火花,也未可知呢。

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    谷歌提出“T5” 新NLP,多基准测试达SOTA

    而迁移学习之所以如此有效,得益于其利用自监督任(如语言建或填充缺失词)在大量可用的无标注的文本数据上对进行预训练;接着,又在更小的标注数据集上对进行调,从而让实现比单单在标注数据上训练更好得多的性能 作者在C4数据集上对T5 进行预训练,让在许多 NLP 基准上都实现了最佳结果,与此同时还拥有足够的灵活性,进行调后可应用到多个重要的下游任上。 未标注数据集的实验中,他们展示了在域内数据集上训练是有益的,而在更小的数据集上对进行预训练则会导致不利的过拟合; 训练策略的实验中,他们发现多任学习可以与“先预训练再调”的方法相媲美,但是要求更细致地选择在每个任上训练的频率 在预训练期间,T5学习如何从C4文档中填充文本的丢失跨度。对进行了调,在无需输入任何信息或者上下文的情况下,将其应用于已经封闭式问答。 用C4进行了调,效果良好,尤其是对缺失文本的预测非常棒!例如下列对于输入:“我喜欢花生酱和—N—三明治”,输出结果如下所示: ?

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    ,从其概念来看,就是一个个单一(这块依赖于自己的实现)业功能实现的,特点是功能单一简单,业耦合度低,之间调用支持多种方式(http、tcp),某个的故障不至于影响整个集群。 架构逻辑图(图片来自于网络) 与相对的,是集中式或者单体(本文中将均以集中式来表述)。 2、单独部署,不至于影响其他 3、每个单独部署,这样可以将CPU密集与非CPU密集混合部署,这样一定程度上节省了部署成本 架构的缺点 : 1、分布式部署,各个业以http或者RPC方式进行调用,一定程度上增加了调用的复杂性(相比于集中式的进程内函数堆栈调用) 2、之间协议的选,比如某个因为业需要 ,所以需要更好的了解业知识,以便能够正确的进行功能设计 笔者从事于互联网行业,负责过推荐引擎,广告引擎等,基本都是以方式来实现,比如阿里妈妈,快手等广告后台架构,均以方式来实现

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    之如何建

    他认为,任何一个给定的领域都包含多个限界上下文,每个限界上下文中的分成两部分,一部分不需要与外部通信,另一部分则需要。 每个上下文都有明确的接口,该接口决定了它会暴露哪些给其他上下文。 2.1 共享的隐私 例如,对于MusicCorp来说,财部门和仓库就可以是两个独立的限界上下文。 因为,财部的雇员需要库存信息,所以库存项就变成了两个上下文之间的共享。但是我们不会把库存项在仓库中的所有内容都暴露出去。 很多情况下,这种情况就会导致是否要采用REST的讨论了。 2.2 块和 在单块系统中,一旦你发现了领域内部的限界上下文,一定要使用块对其进行建,同时使用共享和隐藏。 这些块边界就可以成为绝佳的候选。 一般来讲,应该清晰的和限界上下文保持一致。熟练之后,就可以省掉在单块系统中先使用块的这个步骤,而直接使用单独的。 总结:边界要和限界上下文保持一致。

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    单基因套路看腻了?换个套路不一样的风景

    表1.四种亚与临床特征间关系 3.四种亚与免疫间的关系 作者通过分析免疫基因表达,对肿瘤免疫环境评分(immuneScore,StromalScore,ESTIMATEScore) 总体而言,免疫环境在C3和C4中加强 2D: 四个亚中28个免疫细胞基因表达评分。大多基因在C3中高表达,少数在C3和C4中高表达 ? 图4.免疫检查点基因在四个亚中的表达 6.免疫增强亚相关块的WGCNA分析和挖掘 作者通过WGCNA分析将相关基因分为5个块,分析五个块在四个亚中的表达差异。 ,C3与棕色块关联强,C4与黄色块关联强 5E: KEGG通路富集分析,棕色块42条,黄色块30条,蓝色块94条。 图5.免疫增强亚相关块的WGCNA分析和挖掘 7.使用测试集进行验证 使用GSE26193数据集中 107 个样本进行验证,预测C1有55例,C2有15例,C3有24例,C4有17例,分析免疫相关基因表达与预后

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    arXiv | ExT5:利用大规有监督多任学习来改进NLP的自监督预训练策略

    最后,作者提出了一个使用自监督C4和有监督EXMIX的多任目标进行预训练的ExT5。 最后,作者提出了ExT5:一个在有监督的EXMIX和自监督的C4上进行预训练的T5。 3 ExT5 3.1 训练ExT5 预训练 作者在C4和EXMIX上进行预训练,并将它们与超参数R结合起来,该参数是C4样本相对于EXMIX样本的采样比例。 这是由于作者推测,容量大的会更容易与有监督数据集过拟合,而且不容易发生灾难性遗忘。 调 作者对T5和ExT5采用相同的调程序来进行公平的比较。 within-mixture的任衡量任从多任预训练和极限任扩展中受益的程度。与Raffel等人的协同训练类似,作者继续从预训练的ExT5 checkpoint对目标任进行调。

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    架构】设计

    这是架构系列文章的第 3 篇 高可用性、可扩展性、故障恢复能力和性能是的特征。您可以使用架构式来构建应用程序,从而降低失败的风险。 板——开发人员可以通过复制源代码板快速开始开发新。顾名思义,板是一个简单的可运行,它实现了构建逻辑和横切关注点以及示例应用程序逻辑。 通讯式 基于的应用程序是分布式系统。 基础架构式 它们解决了与开发之外的基础设施有关的问题,例如部署、发现和与外部 API 的通信式。 部署式 部署有几种式。传统上,以特定语言的方式打包。有两种现代部署方法。 外部 API 提供的 API 粒度通常与客户端所需的不同。提供的 API 通常是细粒度的,因此客户端必须与多个交互。 视频号【超级架构师】1分钟快速了解架构相关的基本概念,,方法,经验。每天1分钟,架构心中熟。知识星球向大咖提问,近距离接触,或者获得私密资料分享。喜马拉雅路上或者车上了解最新黑科技资讯,架构心得。

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    设计式 - 2. 应用

    这个应用被设计成一个架构应用,如图中所示: ? 分析 好处 支持大复杂应用程序的持续交付和部署 可维护性增高:每个相对较小,因此更容易理解和更改。 当开发新的块可以采用新的技术栈进行试验开发并使用,稳定后,可以逐步推广到其他。 按领域驱动的设计的子域分解 按用户行为与用例分解,并定义负责特定操作的。例如 Shipping Service 负责运送完整的订单。 定义一个负责对某个类的实体/资源进行操作的。 另一个挑战是实现需要检索多个拥有的数据的查询。 相关的设计式 ? 拆解式 每个数据库独立设计式:每个如何拥有自己的数据库,以确保松散耦合。 统一 API 网关式:定义客户端如何访问体系结构中的。 客户端发现和器端发现式用于将客户端的请求路由到可用的实例。

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    体系三维可缩放

    本文说明了体系的可缩放中,3种维度上缩放能力的优缺点。 [xm10iyoegd.png] X轴缩放 X轴缩放包括在负载均衡器后面运行的应用程序的多个副本。 这种方法的另一个问题是,它没有解决大应用程序开发复杂性的问题。 Y轴缩放 Y轴缩放将应用程序拆分为多个不同的。每项都负责一项或多项密切相关的职能。 有几种不同的方法可以将应用程序分解为。一种方法是使用基于动词的分解并定义实现单个用例的。另一种选择是通过名词来分解应用程序,并创建负责与特定实体相关的所有操作的。 Z轴缩放 使用Z轴缩放时,每个器都运行相同的代码副本。在这方面,它类似于X轴缩放。最大的区别是每个器只负责数据的一个子集。系统的某些组件负责将每个请求路由到适当的器。 另一种常见的路由标准是客户类。例如,通过将其请求路由到具有更多容量的不同器集,应用程序可以为付费客户提供比免费客户更高的等级。

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    生态系统的4层

    在一个稳定的生态系统里开发一个应该跟开发一个小的标准应用一样,都需要一个出类拔萃的基础设施的支持。 第4 层(顶层)就是所在的层。 ? 生态系统的4层 第1 层:硬件层 生态系统的底层是硬件层。这一层是器物理机所在的层,它们是所有内部工具和运行的基础。 请求和响应式就更直接了,客户端发送一个请求到一个(或消息代理)上,这个会对这个请求做出响应。有些消息中间件同时支持两种式,比如ApacheKafka。 在生态系统里,只要涉及请求转发,都需要用到负载均衡器,这意味着一个大生态系统将包含多层负载均衡。 这种方式对单体应用架构或小生态系统来说是没有问题的,但在包含了大量和内部工具(每个工具都有自定义的配置)的大生态系统里,这种方式就会造成混乱:处在上层的团队需要修改处在下层的工具代码

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    ApiTemplate:.net后端项目板完善与总结

    我会以为开发此拟的实现路径为主线进行说明,希望能帮助到某些开发朋友。 一、块分解 ? 块分析是按照《C4-架构图》理念做的,主要分为 1. 容器:将当前构建的系统放大,显示出系统的 应用程序、数据存储、等信息 3. 组件:放大单个《容器》后,显示其容器内部的组件列表、及关系。 4. 更正说明:上图中的《容器》应该改为《组件》,根据《C4-架构图》的定义,使用《组件》更贴切,因为想表达的是《登录/权限》拟的子组件列表 2. 登录验证/在线用户管理:此两个组件为业核心组件,设计与实现时要重点考虑 3. 获取用户/获取资源/角色:此两个组件主要从第三方系统获取数据,要考虑使用工厂式进行策略切换。 二、核心代码 ? 1. 通过《C4-架构图》对系统从宏观->观的逐步细化 2. 业领域组件应该要高内聚 3. 对依赖组件要低耦合 4. 不急着进行数据库设计,先梳理好业领域组件之间关系,以及核心业实现。 5.

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    .Net实践(一):框架选

    目录 框架 SpringCloud SpringCloud技术栈 SpringCloud核心组件 核心组件工作原理 架构组件 最后 框架 (Microservices)是一种架构风格 ,一个大复杂软件应用由一个或多个组成。 以往我们开发应用程序都是单体,虽然开发和部署比较方便,但后期随着业的不断增加,开发迭代和性能瓶颈等问题,将会困扰开发团队,就是解决此问题的有效手段。 从上面的技术栈图中可以看出: 框架核心是治理 治理的核心组件包括网关、注册与发现、调用 SpringCloud核心组件 组件 选 备注 网关 Zuul 注册与发现 Eureka Core平台下想要使用SpringCloud,可通过steeltoe来实现,具体可参考 https://steeltoe.io/ 架构组件 一个较完整的架构包含的如下的组件 组件 选 网关

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    架构」七种

    我将定义为“通过构建细粒度以支持分布和组织为功能域的业功能来提供SOA的方法”。没有式是魔术棒或银弹。您应该正确构思和定制式企业应该专注于解决支持架构所需的项目以构建自适应平台。 一些企业的SOA实施失败了 - 因为他们没有完全分析他们的业能力,并认为开发Web意味着SOA或从大供应商购买SOA套件会使他们启用SOA或无法显示SOA及其业驱动因素/目标。 是基于业能力的,第一个版本进展顺利。它们是基于JMS同步的XML,主要侧重于提供向代理,Web和语音通道应用程序公开的声明平台所需的功能。 创建多个技术,物理层的只会导致交付复杂性和运行时效率低下。我们最终拥有包装,编排,业和数据。这些提供了技术问题。 如果我们有一个网关,应用一些数据过滤和丰富式就可以做到。要是。 投资API管理解决方案,以集中,管理和监控一些非功能性问题,并且还可以消除消费者管理多个配置的负担。

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    【长文详解】T5: Text-to-Text Transfer Transformer 阅读笔记

    该框架为预训练和调提供了一致的训练目标。具体来说,无论任如何,都以最大可能性为目标训练并使用教师强制。为指定执行的任,需要向原始输入序列添加特定于任的(文本)前缀后再输入。 ? 由于我们最终会调英语到德语、法语和罗马尼亚语翻译的,因此词汇表需要涵盖这些非英语语言——将C4中使用的页面分类为德语,法语和罗马尼亚语。 对于 GLUE 和 SuperGLUE ,我们使用基准评估器来计算官方测试集分数。对于 SQuAD ,在测试集上进行评估需要在基准器上运行推理。 不幸的是,该器上的计算资源不足以从我们最大的中获得预测。结果,我们改为继续报告SQuAD验证集的性能。 对于无监督训练,我们从C4数据集中提取文本并应用降噪目标,该目标会破坏连续范围的令牌。在对单个任进行调之前,我们对多任混合进行了预训练。

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    和云构建高效IoT

    IoT中云和的角色 实施IoT的更好的方式是不将其看作传感器集合,而是作为云托管的的集合。类似地,我们应该认为互联网不是器的集合,而是资源的集合。 云托管可能能够创建出一种功能集合的IoT。比如,一系列功能会收集传感器和控制器,并且使其以数据而不是设备的形式暴露给大家。甚至还可以添加时间戳数据,使得用户更容易设定趋势并且确定相关性。 云和对公有IoT的影响 和云还能够促进公有IoT进入自定义和创新的新阶段。比如,假设有一个路径应用程序,设计来采集一个大城市的步行路径。 开发人员只需要发布他们的就可以添加价值。 公有的IoT必须有价值,并且任何增加花费,安全和合规风险的东西都很难部署。 设备本身无法解决问题,IT技术人员能够从受益更多。 剩下的问题是企业如何从多个资源里最佳地组装,产出有用的IoT

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    GlusterFS 分布式文件系统的卷类及配置详解

    GlusterFS主要由存储器、客户端及NFS/Samba存储网关(可选组件)组成。 GlusterFS架构中最大的设计特点是没有元数据器组件,也就是说没有主/从器之分,每一个节点都可以是主器。 在该式下,并没有对文件进行分块处理,文件直接存储在某个server节点上。 . 分布式卷具有如下特点: . 1、文件分布在不同的器,不具备冗余性。 2、更容易且廉价地扩展卷的大小。 在配置时指定条带数必须等于卷中Brick 所包含的存储器数,在存储大文件时,性能尤为突出,但是不具备冗余性。 . 复制卷具有如下特点: 1、卷中所有的器均保存一个完整的副本。 2、卷的副本数量可由客户创建的时候决定。 3、至少有两个块器或更多器。 4、具备冗余性。

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      腾讯云弹性微服务(TEM)是面向微服务应用的Serverless Paas平台,为用户提供应用托管、生命周期管理、服务治理及多维度监控等微服务管理能力。实现Iaas资源serverless化,微服务自动弹性扩缩容,帮助用户免运维,解决成本和效率问题,进一步降低微服务应用上云的门槛。

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