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PHODAL

架构孪生是一种旨在精确反映架构设计、实现与运行态等的虚拟模型,以数字化的形式对软件的架构、代码模型、分层、实现技术等的进行动态的呈现。

过去的几个月的业余时间里,一直在设计一个名为 Fklang ( )的架构 DSL,以 DDD(领域驱动设计)为指导思想构建,除了完成 MVP 原型的编译器与代码生成,还可以使用 Jetbrains IDE 开发(搜索 Feakin)。

在起始的那篇《金融 Python 即服务:业务自助的数据服务模式》,我们介绍了:使用 Python 如何使用作为数据系统的 wrapper 层?在这一篇文章里,我们将继续之前的话题,介绍如何使用 Python 作为计算引擎核心的胶水层,即:如何使用 Python 构建 DAG(有向无环图,Directed Acyclic Graph) 任务?

在分析 SecDB、Athena、Quartz 几个实时金融与风险分析平台的时候,发现了 Perspective —— 一个 FinTech 开源基金会 FinOS 旗下开源的交互式分析和可视化组件库,由摩根大通(J.P. Morgan Chase)公司开源出去的流式数据可视化组件库。所以,从某种意义上来说也是《金融 Python 即服务:业务自助的数据服务模式》 的后续展开,也可以算是低延迟架构的后续探索。

几年前,在通信领域的技术咨询经历,让我初步了解到预分配内存管理对于性能的改善是多么的明显。最近,也从点点滴滴的金融科技的技术里,看到了高频交易所需要的低延时架构技术(国内受限于特有国情),也有点如出一辙的味道。而在未来,“元宇宙” 可能会换个新的名词,但是呢,它依旧也需要一系列的低延迟架构设计。

最近,在研究国外的金融科技公司,他们如何构建他们的平台战略?机缘巧合之间,刚好看到一篇关于Bank Python 相关的文章《An oral history of Bank Python》。在这篇文章里,介绍了 Bank Python 的四种基础构建块:

> “所有模型都不对,但总有一些是有用的。” —— George Box

与常规的在线可视化协作相比较,对于 Feakin 这一类的图即代码的绘图工具来说,其在线协作可以直接简化为三个元素:

高中,读过几本 3D 图形编程相关的书。怎么说呢,自那以后,图形学相关的东西,都不在我的兴趣范围里了。直到最近,我重新燃起了一点兴趣:

最近的项目比较忙,能腾出的业余时间不多。周内,“机缘巧合” 之下,与国内的某知名手机厂商的架构师们,一起聊了聊如何进行 Android 的架构治理,而其中的出发点是:如何从依赖治理的角度来进行 Android 的架构治理?

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关于作者

Phodal Huang

Engineer, Consultant, Writer, Designer

ThoughtWorks 技术专家

工程师 / 咨询师 / 作家 / 设计学徒

开源深度爱好者

出版有《前端架构:从入门到微前端》、《自己动手设计物联网》、《全栈应用开发:精益实践》

联系我: h@phodal.com

微信公众号: 最新技术分享

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