5、微服务架构:治理、团队建设与服务建模

微服务架构:治理、团队建设与服务建模

1. 架构师的治理职责

架构师需要处理的一部分工作是治理。治理的定义可以参考信息及相关技术控制目标(COBIT):治理通过评估利益相关者的需求、条件和选项来确保企业目标的实现;通过优先级排序和决策来设定方向;并根据商定的方向和目标监控绩效、合规性和进展。

在 IT 领域,我们关注的是技术治理,这是架构师的工作。架构师要确保有一个技术愿景,而治理则是确保我们所构建的内容符合这个愿景,并在需要时发展这个愿景。

架构师的职责众多:
- 确保有一套能指导开发的原则,且这些原则与组织战略相匹配。
- 保证这些原则不会导致让开发者痛苦的工作实践。
- 紧跟新技术,知道何时做出正确的权衡。
- 让同事理解决策并参与执行。
- 花时间与团队交流,了解决策的影响,甚至亲自编码。

架构师不应独自承担这些工作,一个运作良好的治理小组可以共同分担工作并塑造愿景。治理通常是一项团队活动,可以是与小团队的非正式交流,也可以是为更大范围的正式团队成员举行的更结构化的定期会议。这个小组应由技术专家领导,主要由执行被治理工作的人员组成,还应负责跟踪和管理技术风险。

我比较青睐的一种模式是让架构师担任小组主席,但小组的大部分成员来自每个交付团队的技术人员,至少是每个团队的负责人。架构师负责确保小组正常运作,但整个小组对治理负责。这样可以分担负担,确保更高的参与度,也能让信息从团队自由流入小组,使决策更加明智和有依据。

有时,小组做出的决策可能与架构师的意见相左。遇到这种情况,架构师该怎么办呢?我通常会选择遵循小组的决策,因为我认为自己已经尽力说服大家,但最终还是不够有说

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值