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本文为系列文章末篇,将详细剖析数据仓库分层下的数据服务层和数据应用层设计,并对当下湖仓技术以及未来技术趋势进行系统的总结。
微服务架构模式(Microservice Architect Pattern)是近两年在软件架构模式领域里出现的一个新名词。虽然其诞生的时间不长,但其在各种演讲、文章、书籍上所出现的频率已经让很多人意识到它对软件领域所带来的影响。那到底什么是微服务,当我们谈论微服务时,它代表着一种什么样的含义?微服务适合应用在什么场景下,以及它有什么样的优缺点?微服务和SOA到底有没有区别?在接下来的几部分里,我将为大家揭开微服务的神秘面纱。

在真正需要之前,不要对任何特定的框架、模式或策略过多投入。

领域驱动设计(Domain-driven design,DDD)是一种为复杂需求开发软件的方法,它将软件的实现与不断发展的核心业务概念模型紧密地结合在一起。

理解不同群体的需求,是洞察消费者基础的核心。

智能体时代,金融人才培养全新升级,阅读原文了解详情。

OS 的 AI 进化,究竟是换汤不换药的 “新瓶旧酒”,还是颠覆底层逻辑的 “涅槃重生”?

盘点AI产业和技术发展

过去,AI Infra基础设施的核心技术长期依赖国外开源框架(如vLLM、SGLang、TensorRT-LLM等)。随着xLLM等推理引擎的开源,将大大加速国产全栈AI Infra生态建设。

当确定性系统与非确定性AI行为相遇,软件架构正面临如同“油水混合”般的挑战。架构师需用意图、治理与系统思维锚定智能系统,本文介绍的V型影响画布正是以人类信任为核心、应对这一变革的架构框架。

只有当企业可以放心地将数据托付给AI智能体时,它们才能创造价值。

全球科技公司都在兴奋与焦虑中负重前行。

来 D2,分享你对 AI 时代终端技术的独到见解,共同定义下一个二十年的生产力!

谷歌发布Private AI Compute。该系统旨在使用Gemini云模型处理AI请求,同时保护用户数据隐私。

如何从 0 到 1 构建可落地的观测与评估方案,破解 Agent 生产落地的核心困局

自主决策 + 图编排:揭秘腾讯 tRPC-Agent 的架构与业务价值。

如果说过去一年 AI 还停留在“辅助开发”,那么在 QCon 北京 2026,一个更明确的共识已经形成:软件工程,正在从“以代码为中心”,转向“以智能体为核心”。

Agent 具备自主行动能力后,安全边界需前移,智能体可靠性是核心保障。

从年前到年后,全球 AI 领域迎来了一波密集的发布潮,国内外科技巨头与创新企业争相“交卷”,火药味十足。

实时竞价接口,就是广告平台在每次广告曝光前,实时问飞猪"这个用户要不要投、出多少钱"的关键技术。QPS),对低延迟、高吞吐、强稳定性提出极高要求。