PS：本来应该在 2022 年交付的这篇文章，受阳了的影响，延迟到了 2023 年。
2022 年充满了太多的变化。原定在 2022 年底写的本文，也因为新冠阳性推到了 2023。写这一篇文章的难点，并不是回顾这一年做了什么，而是基于这一年的感悟，做一些新的投资，选择新的举措。
每年吧，在做年度总结的时候，总会想一想未来是怎样的。现在，可以回顾 2021 年的预测，看看自己是否预测对了，并思考一下 2023 年的一些变化。
过去的几个月里，在设计和开发 Fklang 时，也添加了对应的 IDE 支持。由于 Intellij IDEA 插件的开发复杂，无法用文档详细描述，只能通过代码尝试。写一篇文章来记录一下这个痛苦的过程，也成为了其中的一个选择。考虑到这些只是基础的功能，所以只介绍一下：
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：