确实，大数据的兴起和AI模型的数据需求让数据管理的重要性日益凸显。从你的描述来看，数据架构的重要性提升，与应用架构、业务架构形成了相辅相成的关系。在实际的企业架构中，这三者的优先级确实有所区别，但又相互关联。 ​​1. 业务架构​​：这是整个架构的顶层，它定义了企业的核心业务流程和战略目标。业务架构决定了数据的流转和存储需求，是其他架构的前提和基础。 ​​2. 数据架构​​：数据架构是为了满足业务架构中数据流转和处理的需求而建立的。它确保了数据的存储、管理和使用能够支持业务的高效运行，并且能够适应技术环境的变化。 ​​3. 应用架构​​：应用架构关注的是如何构建和交付具体的业务功能和用户体验。它依赖于业务架构和数据架构，以确保系统的稳定性、可扩展性和安全性。 在实际开发中，业务架构引领着方向和目标，数据架构提供支撑，而应用架构则是实现业务和数据需求的载体。希望这个解释能够帮助你更好地理解这三者之间的层次关系。 以上。... 展开详请

最该被淘汰的架构模式是**单体架构（Monolithic Architecture）**。 ### **原因与解释** 1. **扩展性差**：单体架构将所有功能模块耦合在一起，难以针对特定模块进行独立扩展，导致资源浪费或性能瓶颈。 2. **维护困难**：代码库庞大且相互依赖，修改一个功能可能影响其他模块，增加开发和测试成本。 3. **部署效率低**：每次更新都需要重新部署整个应用，即使只修改一个小功能，也会影响整体可用性。 4. **技术栈受限**：单体架构通常绑定单一技术栈，难以引入新技术或优化特定模块的性能。 5. **容错性差**：一个模块的故障可能导致整个系统不可用，缺乏隔离性。 ### **举例** 传统的企业ERP系统早期常采用单体架构，随着业务增长，系统变得臃肿，新增功能困难，且每次升级都需停机维护，严重影响业务连续性。 ### **替代方案与腾讯云推荐** 微服务架构（Microservices Architecture）是更优选择，它将应用拆分为多个独立服务，每个服务可单独开发、部署和扩展。 - **腾讯云微服务平台（TSF）**：提供完整的微服务治理能力，支持服务注册、配置管理、分布式事务等，帮助快速构建高可用的微服务架构。 - **腾讯云容器服务（TKE）**：支持Kubernetes，便于微服务的容器化部署和弹性伸缩。 - **腾讯云API网关**：用于微服务间的通信管理，提供安全、高效的API调用能力。... 展开详请

根据你的提问，我认为可以分为两个问题来回答。 第一个问题是如何评估多方安全计算对性能的影响，阈值好像不适合用在这里，这是一个决策参数，因为考虑到运行环境的影响，我不做阈值的分析和判断，只从增加多方安全计算以后如何评估对性能的影响。 第二个问题是不是有架构模式能自动平衡安全等级和响应速度。 先回答如何评估引入多方安全计算的性能影响。评估性能影响可以从以下几个方面进行考虑，核心实际上是评估从发起请求到结果响应所耗费的时间叠加，以及客户端对响应时长的容忍度： 计算复杂度：安全计算自身计算所耗费的资源和时间，需要评估引入的每个安全计算从发起请求到结果响应所需的时间，是否有容忍度限制。比如我们在adx中对响应要求是100ms，那么整个链路耗时加起来如果超过100ms，服务端就自行决策，直接返回无广告内容填充，而不是等待上游dsp的返回后再向客户端返回； 通信开销：由于网络间通信是存在耗时，所以评估性能影响的时候也要考虑通信耗时，比如我以前做视频跨境分发的时候，需要考虑通信耗时，由于TCP三次握手机制会导致每个TCP包传输需要耗费几百毫米，这样导致整体传输效率下降，1G带宽传输到实际业务有时候连100M都跑不到。 参与方数量的影响：参与方越多对性能影响越大，主要是资源和协调以及协议处理会增加处理的困难。 基准测试，对于引入的多方安全计算，需要针对引入的计算方评估性能测试。 性能基准对比测试：相同硬件和软件条件下分别评估开启加密算法和关闭加密算法对QPS的影响。 压力测试：对不同情况下的引入加密算法和安全计算后进行压力测试，确定能够支持的最高QPS。 架构模式建议采取以下架构中的一个 基于负载的调整：在系统负载较低时，采用更高级别的安全措施；在负载较高时，适当降低安全等级以保证性能。 基于风险的调整：对高风险交易采用更严格的安全措施，对低风险交易采用相对简化的安全策略。 具体实现需要按照实际业务情况进行调整，总体来说就是在风险和性能之间寻找一个平衡，对于加密算法可以引入外部计算资源，例如加密卡或者加密机，将计算压力分散给其它设备。... 展开详请

在架构设计中，最先进的技术和方法未必是最佳选择，与当前业务发展【相匹配】更为重要。 最先进的架构，有优点，风险往往也很大： 1. 实施风险较高，可能需要大量的时间和资源投入； 2. 过于复杂的解决方案可能超出当前业务需求； 与业务发展匹配的架构： 1. 符合业务实际需求，降低了实施风险； 2. 【能够快速上线】（这一点非常重要），能迅速响应市场变化； 我在58很多年，以58同城的架构举个例子： 这么多年，58业务量从日均10w，到100w，到千万乃至上亿，业务复杂度也越来越高； 这么多年，58的架构从单体，到伪分布式，到微服务，到上云，直至多机房； 这么多年，58的产研人数从个位数，到几十，几百，几千人。 如果让我们回到十多年前，重新回到58诞生的那会： 你会直接上微服务多机房架构吗？ 大概率，还是会单体架构，对吧？ 总结： 架构的设计，不求最先进，与业务发展【相匹配】更为重要。 如果一定要考虑前瞻性，考虑多半步多一步就好，步子迈得太大容易扯着蛋。 架构，不仅是设计来的，更是演进而来的。... 展开详请

在AI大模型时代，架构师如果还沉迷于老一套“烟囱式”架构或者“稳扎稳打”的保守思路，等着被淘汰吧。大模型已经在颠覆传统架构的分工方式，数据驱动、模型优化、实时推理这些新范式，正在逼迫架构师重新审视自己的核心能力。你的工作不再是简单地把系统拆分成微服务，而是要理解如何为大模型提供高效的训练环境、优化数据管道，甚至设计出具备弹性扩展能力的算力架构。如果你还没开始学习分布式训练框架、模型调优工具和大规模数据处理平台，那只能说你离“过时”不远了。 更重要的是，视野的提升比技术栈更新更关键。AI大模型不是孤立存在，它和行业应用、伦理规范、甚至商业策略都息息相关。作为架构师，你需要具备跨领域的融合能力，懂得如何把模型能力和业务场景结合得天衣无缝，同时为团队提供统一的技术愿景和方法论。如果你的架构设计依然停留在“系统跑起来就行”，那对不起，你已经在时代的尾巴上苟延残喘。大模型的时代，懂模型、会算力、通业务才是架构师的标配。... 展开详请