我旗帜鲜明的认为：架构师应该写代码。 做架构设计需要了解业务，任何脱离业务的架构设计都是耍流氓。 我比较反对一个公司成立一个所谓的架构师部门，把控全公司所有的架构师资源。我建议是每个业务研发团队都自己的架构师，深入了解业务，针对业务的特点去设计系统架构。没有一个架构方案，适用所有的业务场景。 要贴近系统，所以得看代码，写代码。即使完全没有时间去写代码的话，至少详细设计的每一个细节架构师都需要清楚。CodeReview也非常重要，保证代码至少是有两个人看过，而且它的实现逻辑和详细设计是一致的。 我对架构师的建议是：有时间的话，亲自去写核心代码，如果没有时间的话，要把关详细设计并安排资深工程师去做CodeReview。

区块链，元宇宙，LLM，都是这些年风口的一些技术。 朋友，你可以调研一下： 区块链，现在有哪些典型应用场景。 元宇宙，现在有哪些典型应用场景。 LLM，现在有哪些典型应用场景。 你就会知道，LLM是不是一场华丽的的美梦了。

终生学习，学习解百愁。

确实是个比较困难的问题。个人建议是串行进行，一次只干一件事，这就要看重构升级的选择时机。找一个合适的时机进行重构升级，先暂停新需求，可监控、可灰度、可回滚，等完成升级后再接新需求。 不然在升级过程中接新需求，新旧两边都要兼容，而且也容易出错。 个人观点，欢迎讨论。

有点像是在问，“是先有鸡，还是先有蛋？”。 我的观点旗帜鲜明：先有业务，再有通用的业务架构设计。 一开始搞一类业务，大家都不知道怎么搞，于是从0到1搞一个实验版本，后续业务发展，逐步迭代，日渐成熟。 多年后再搞这类业务，大家都有丰富的经验了，于是从60分开始起步，结合业务，个性化改造。 总的来说，是从头搭建，还是站在巨人的肩膀上起步，取决于这个业务所处的阶段与成熟度。

前端开发工程师可以通过不断学习和积累经验，逐步晋升为前端架构师。

这取决于你当下的IT基建情况以及业务规模。 如果企业总体IT成本在5亿内，我认为应该全部在云上来构建（云为主）业务生态，因为没有硬件规模效应和人才储备很难在系统层做好，导致总TCO自建可能会偏高； 如果IT成本在5-30亿，建议走混合云架构（云为主、自建为辅助），CDN、对象存储、有典型生命周期（游戏）、峰值弹性业务特别合适大规模上云。自建部分主要是 PaaS 层，需要贴合业务使用云原生生态组件，这样避免 vendor-lock； 如果IT成本在30亿以上，混合云架构（自建为主、多云混合云架构），同上CDN、对象存储、边缘计算、弹性业务（调研型GPU、游戏、弹性暑期等峰值流量）需要构建多家云的混合云管理系统，屏蔽底层云差异，拉通专线到数据中心构建VPC后，形成自建 PaaS，横跨云和IDC的业务形态； 欢迎补充细节交流

微服务是目前最流行的架构，那么，微服务架构多“微”才合适？ 行业内有这样四类常见实践。 实践一：统一服务层 这是最粗犷的玩法，所有基础数据，都通过一个统一的服务来进行访问。 在业务不是特别复杂的时候，这不失为一个快速分层的方案，一旦业务变得复杂，服务层会变得非常重，成为耦合焦点。 以微信场景为例，假设通过一个通用的服务层来访问基础数据。则只有一个统一的服务层，用户信息，好友信息，群组信息，消息信息都通过这个服务层来访问。 实践二：一个子业务一个服务 如果所有的数据访问都通过一个服务层来访问，那么一行代码出故障，就将影响整个服务，所以更合理的做法是在服务层进行拆分。 服务层架构如何细分？ 垂直拆分是个好的方案，将子业务分拆，那么微信的服务化架构或许会变成下面的样子： 用户相关的子业务，访问user服务 好友相关的子业务，访问friend服务 群组相关的子业务，访问group服务 消息相关的子业务，访问msg服务 这样的话，一个服务出问题也不会影响其他服务，与此同时，数据层也按照业务垂直拆分开了。 实践三：一个数据库对应一个服务 数据访问服务最初是从DAO/ORM的数据访问需求过来的，所以有些公司也有一个数据库一个服务的玩法。 实践四，一个接口对应一个服务 微服务架构中，更极端的，甚至一个接口对应一个微服务。 多个服务操纵同一个数据库，任何接口服务出问题，都不会影响其他接口服务。使用这种方案的，一般与开发语言特性结合比较紧密，例如golang。 不同粒度的服务化各有什么优劣呢？ 总的来说，细粒度拆分的优点有： 服务都能够独立部署 扩容和缩容方便，有利于提高资源利用率 拆得越细，耦合相对会减小 拆得越细，容错相对会更好，一个服务出问题不影响其他服务 扩展性更好 细粒度拆分的不足也很明显： 拆得越细，系统越复杂 系统之间的依赖关系也更复杂 运维复杂度提升 监控更加复杂 出问题时定位问题更难 我们可以根据自己的实际情况，选择拆分粒度。 互联公司的最佳实践：以“子业务”作为微服务粒度，订单服务，用户服务，支付服务等等。 供你参考。

大模型代码生成工具确实能带来效率提升，但别做梦以为它能替代所有人脑工作。对于那些重复性高、规则明确的任务，比如CRUD代码生成或者标准算法实现，它表现得堪称完美。但当涉及到复杂业务逻辑、动态依赖管理或者跨团队协作时，这种工具往往会变成制造问题的机器，输出一堆看似无害的代码，实则埋下隐患。如果架构师没有为团队建立清晰的边界和流程约束，这些代码只会让团队疲于应对后续的修修补补。 提升效率是否能量化？当然可以，但别太乐观。只看代码生成阶段，提升50%-70%是可能的；但如果把后续的需求对齐、代码整合、测试调优计算在内，这个提升可能不到20%。关键不是工具能省多少时间，而是它是否让开发者腾出手来做战略性设计。如果工具使用不当，团队可能会陷入“快写慢修”的恶性循环，最终花费更多时间处理由工具生成的不规范代码。总结一句话：工具不是让你偷懒的，它是给聪明人锦上添花的。 说到底，大模型只是辅助，真正决定效率的是架构师的全局掌控力和设计能力。架构不合理，工具只会放大问题；架构到位，工具才能加速推进。AI工具用得好是“效率倍增器”，用不好就是“问题催化剂”。所以，如果你是架构师，请先别盲目推崇工具，而是思考如何通过模块化设计、解耦策略和高效协作流程来真正发挥工具的价值。

你以为小团队各自为战没问题？错！ 小团队做自己的事情，架构能不乱套吗？要保证整体架构的合理性和先进性，架构师就得成为团队之间的“粘合剂”，不能让每个小团队都像无头苍蝇一样“各干各的”。首先，你得有一个统一的架构方向和标准，确保所有团队在大方向上达成一致。每个小团队可能负责不同模块，但你得确保他们在做的事情符合 整体架构蓝图，否则最后可能出现模块之间不兼容、难以集成的情况。别让每个小团队“为所欲为”，要有 统一的设计规范，让他们在各自的自由度和架构的统一性之间找到平衡。 其次，架构演化是你作为架构师的责任，不是“等着团队自己去做”。你得在 技术演化和架构升级 上主动出击，不能让每个团队都只顾着眼前的需求，忽视架构的长远发展。定期跟团队交流，了解他们的痛点，收集反馈，看架构哪里需要优化、演化。你不能总是等着问题爆发再去解决，要通过 代码审查、设计评审、架构评审等方式，强制推动架构的进化。并且要让每个团队都明白，这不是“折腾”，而是为了让系统能 更稳定、扩展性更强、性能更好。如果你不主动推动架构的演化，最后架构就会变成 技术债务的垃圾堆，团队间也会形成各自为政的 技术孤岛，根本无法支撑大规模业务的发展。 所以，架构师的职责就是保证 统一性 和 演化性，同时你得有 高效的沟通和组织能力，及时协调各个团队，保证他们的工作与整体架构发展方向一致。别让小团队做自己的“花园”，不顾及整体架构的稳定性和扩展性，最终导致整个项目崩塌！

DS目前走的道路，也是适合中国国情的生产力提升力，更加精确地讲，提升新质生产力之路。首先看DS的一些特性 1. 垂直领域模型。结合专家混合系统，不需要大而全。2. 缩小部署规模，模型不应该只能布在云里，中国是制造业大国，有大量应用场景需要布在端和边。3. MIT开源，彻底开放，根源上解决合规性，安全性方面的障碍。4. 关注推理多于预训练。解决问题的是推理能力，而不一定需要无所不知的AI大神。 对于生产力提升： 1. DS带来了全域智能化的可能性。不同参数规模的大模型，分别部署在公有云，私有云，边缘设备，端设备（包括各种机器人），形成智能间协同，彻底解决敏捷性问题。 2. 通过内置大模型的产品的智能化或者智能体，可以承载跨越时代的产品创新，和产品升级，而且成本可控。建筑，汽车，消费电子等产业，大量的生产性服务业都将得到提升。 3. DS让国产自主可控的AI技术生态成为可能，有助于拉动中国整个行业的发展。 4. DS的持续行业化领域化对需要大量的数据语料，有利于数据要素市场的健康运行。

得视具体情况而定。 如果老旧架构的问题不算特别严重，业务依赖它的地方多且复杂，重构风险大、成本高，那可以先边造轮子边优化，逐步替换一些关键模块，在不影响整体稳定运行的基础上慢慢改善性能、拓展功能。 但要是老旧架构已经严重阻碍业务发展了，比如难以满足新功能需求、性能瓶颈太突出，而且团队有足够的人力、时间以及对业务理解较透彻，那直接重构可能更合适，虽然短期内投入大，但长远来看能打造出更契合业务且高效的架构。 所以要综合考虑业务需求紧迫性、现有架构复杂程度、团队资源等等多方面因素来考量。

AI时代的架构师成长之道在于快速获取领域知识、利用AI工具辅助工作，并提升业务纯度和架构决策的准确性，但短期内架构师仍不会被取代，因为问题的提问和决策过程需要人类的沉淀和权衡。

兄弟，何出此问？你是在国企，要做软件自主化改造吗？ 这么说吧，我了解到的互联网公司，没有用国产数据库的。别为了情怀，给自己埋坑。 补充： 读研的时候，曾在达梦数据库写过一些内核代码，达梦真的超牛逼！ 我很爱国，我买股票永远做多自己的国家！ 我很希望，有一天我们的数据库能霸榜全球！

31岁转型，绝对来得及。你得明白，转型并不是说从零开始，而是利用你现在的技术积累，做出战略性调整，朝着新的目标迈进。作为一名PHP程序员，你已经有了扎实的后端开发基础，熟悉如何处理Web请求、数据库交互和API设计，这些能力是很强的“底子”。现在，问题是你如何能通过不断的学习，提升技术的深度，并扩展技术栈，来适应架构师的角色。从后端开发转型到架构师，你要深入理解系统设计原理、分布式架构、微服务设计，这些是架构师的核心技能。如果你目前还没有涉足过这块，赶紧去补充这方面的知识，理解如何将一个简单的PHP应用升级为一个高并发、高可用、可扩展的分布式系统。 其次，你必须开始学习和掌握新的技术栈，扩宽自己的视野。PHP虽然强大，但在现代分布式系统中，架构师通常会涉及Java、Go、Python等语言，甚至是一些基于容器化、自动化运维的工具链，比如Docker、Kubernetes、Ansible等。所以，你要做的就是从“PHP技术栈”向更广泛的技术栈过渡，提升自己对新技术的敏感度，特别是围绕微服务架构、消息队列、容器化部署等技术来打造高性能系统的能力。这个过程可能不容易，但随着时间的积累，你会发现这些技术不仅能提升你解决问题的能力，还能让你从代码层面跳跃到架构层面。 最后，最关键的还是要提升自己的全局视野和系统思考能力。架构师不是单纯的技术专家，而是需要有能力设计出完整的系统架构，涵盖技术选型、高可用性设计、服务拆分与整合等方面。在这个过程中，你需要加强与产品经理、项目经理以及其他技术团队的沟通，逐步锻炼自己在技术决策、团队协作、业务与技术对接上的能力。你可能得开始主动承担一些架构设计和技术规划的责任，哪怕是小的项目，逐步积累经验。这就像你以前写PHP代码时一样，从基础开始，逐步摸索，逐步提升，最后能搭建出一个可扩展、可维护、支持高并发的大型系统。总之，转型的关键在于持续的学习、积累经验、拓宽视野，让自己从一个代码搬运工变成一个能够从全局思考的技术领导者。

目前来说应该不会被取代吧，基础的工作会

说下我个人的观点。 我们在公司，在一个岗位，领一份薪水，担一份责任。任何时候，要做到守土有责，问心无愧。 首先： 架构师职责所在，为架构合理性，为系统效率与质量负责，对于架构不合理的地方，一定要指出，并据理力争。 对应的，项目经理，为需求范围，为上线时间，为项目质量负责，也是他的职责所在。 双方都是做分内的事。 其次： 架构设计是权衡折衷，项目也是。 架构师可能不为上线时间负责，项目经理也可能不为系统维护负责，如何取舍，需要双方讨论与折衷。 能达成一致最好，达不成一致的，可以向上抛，由老板来做决定。 最后，补充一句，向上抛之前，可以多想一想，如果你是老板，会如何选择。 多站在老板的角度思考问题，能尽快成长为老板。

即使后端工程师的日常工作主要涉及CRUD操作，但随着技术的发展，提升架构方面的经验变得尤为重要。特别生成式人工智能的发展，让后端工程师也可以干人工智能应用的开发。以下是一些建议和方法，帮助后端工程师在现有条件下学习和提升架构方面的经验： 学习和提升架构方面的经验的方法 理解架构设计原则：学习并掌握架构设计的基本原则，如合适原则、简单原则等。 掌握架构设计方法论：通过学习和实践，掌握系统架构设计的方法论，包括如何从理论到实践的系统性思考。 参与项目实践：通过实际参与项目，特别是涉及架构设计或重构的项目，积累实践经验。 阅读相关书籍和文章：阅读关于架构设计、系统架构设计之道的书籍和文章，了解不同的架构模式和设计思想。 学习新技术和工具：持续关注和学习新的技术框架、工具和方法，了解它们如何影响后端架构设计。 参与技术社区和讨论：加入技术社区，参与讨论，了解行业最佳实践和经验分享。 构建个人项目：通过构建个人项目或开源项目，实践所学知识，解决实际问题。 学习和实践微服务架构：了解微服务架构的原理和实践，通过实际项目尝试应用。 性能优化和安全设计：学习如何进行性能优化和安全设计，提高系统的效率和安全性。

花点时间找一个合适的开源框架，高内聚，松耦合。 微服务就是一个典型的例子，很灵活，但复杂度也相当高。但不管怎样，选一个流行的框架开干就行。流行的框架之所以流行，那就是选的人多。 架构肯定需要分层，各司其职。这就像OSI七层结构一样，每一层都有自己关注的重点和要解决的问题，这样不仅能保证业务稳定，出了问题也好排查。对于一个长期运行的复杂业务来说，最重要的不是写代码，而是后期代码迭代，以及线上问题的排查。 过度设计就是一家小公司非要追逐大公司、大神、大牛分享的技术架构，而自己的业务量永远也跑不到他们的万分之一。适合的就是最好的，现在的开源框架都已经足够好，等真的遇到业务瓶颈了，公司有钱了，代码完全重写也没有任何问题。很多大公司的系统也不知道是重写了多少遍的。

DeepSeek开源运营的深远影响 DeepSeek的开源运营是其核心战略之一，借鉴了Google开源安卓系统的成功经验。这一模式不仅推动了AI技术的快速普及和创新，还在技术研发、应用推广以及协作创新等多个领域，对全球和国内的大模型格局产生了深远影响。 对全球大模型格局的影响 降低技术门槛：极大地降低了AI技术的使用门槛，使开发者能够更聚焦于业务场景的设计。 加速技术扩散：以极低成本参与AI技术的开发和应用，推动了技术的快速扩散。 削弱技术壁垒：削弱了大型AI公司构建的技术壁垒，重构全球AI生态。DeepSeek凭借高性能和低成本，成为OpenAI等闭源模型的强劲竞争对手，甚至迫使OpenAI重新审视其开源策略。 推动行业标准制定：通过开源协议和社区协作，DeepSeek正在形成事实上的技术基准，推动全球AI行业标准的制定。 对国内大模型格局的影响 降低技术门槛：使更多企业和研究机构能够参与到大模型的研发和应用中。 提升国际影响力：在全球范围内获得了广泛的关注和认可，提升了中国AI技术的国际影响力，推动中国AI技术在全球范围内的应用和推广。 加速生态建设：开源策略吸引了大量开发者参与，形成了一个充满活力的生态系统，为国内AI企业提供了更多的应用场景和商业机会。 总结 DeepSeek的开源运营加速了AI技术的普及和创新。在全球范围内，开源模式正在重构AI生态，推动技术标准的制定；在国内，开源策略降低了技术门槛，加速了生态建设，提升了中国AI的国际竞争力。未来，随着开源模式的进一步发展，DeepSeek有望在全球AI领域发挥更大的作用。