Микросервисы / распределенные системы

Forwarded from Russian Association of Software Architects (Сергей Баранов)

Я сейчас активно применяю AI в PDLC, так как канал архитектурный, поделюсь наблюдениями в части архитектуры на основе проектов с клиентами.

1. Мусор на входе - мусор на выходе. AI анализирует данные и здесь очень большая проблема. Сейчас же только ленивый не идет в AI и с чем сталкивается сразу на входе? Либо данных нет, либо они в ужасном состоянии, либо они с огромными пробелами, разбросаны, в итоге мы получаем фрагментированный и непригодный контекст. Если раньше можно было отложить на второй план управление тех долгом, не уделять должного внимания документации, то теперь, если вы хотите получить преимущество от использования AI, придется эти долги отдавать, иначе он выдает какую-то глупость. А отдать этого долг AI никак не помогает, у него просто нет входной иформации. И вот мы начинаем проводить event storming, архитектурые воркшопы, архитектурную базу знаний (структуру документации), чтобы ее можно было начать использовать с AI и только после этого (не совсем только) получить значительный эффект.
2. Для архитектуры очень важен бизнес-контекст, а он обычно тоже слабо описан. Структурированное описание бизнес-требований, с метриками и бизнес-архитектурой тоже становятся достаточно важными. Еще очень важным становится качественный discovery-цикл. AI может прекрасно обрабатывать со всех сторон результаты интервью клиентов, но если интервью проведено плохо – ничего не поможет, поэтому навык проведения интервью (а тут уже AI особо не поможет) тоже достаточно важен. Опрос AI в некоторой роли тоже не сильно помогает, потому что у каждой компании свой контекст, который публично не транслируется за пределы компании того, с кем проводите интервью.
3. Все-таки AI в ближайшее время на заменит архитектора, политику никто не отменял. Он даст гипотезы, подсказки, кучу материалов, но окончательное решение, валидация и ответственность будет все равно за архитектором, поэтому развитие архитектурных скилов критически важно (да, и навык критисеского мышления становится еще более важным, потому что AI порой выдает очень уверенно и обоснованно чепуху). Сильного архитектора, если у него в материалах порядок и у бизнеса в материалах порядок AI действительно очень сильно усиливает, проверено.

В общем, очень похоже на микросервисы. Микросервисы - это архитектурный стиль, один из многих. Чтобы спроектировать хорошее микросервисное решение, нужно хорошо понимать фундамент архитектуры, проектирования распределенных систем и DevOps и микросервисы тогда становятся всего лишь одним из стилей в арсеналей архитектора. С AI выглядит точно так же. Так что потребность в базе никуда не делась, а, видимо, стала даже более важной, иначе мы рискуем получить тысячи нерабочих решений и экспоненциальный рост техдолга.

👍14🔥5❤1

www.tgoop.com/microservices_arch/574

2.4K viewsСергей Баранов, Jul 12 at 10:46

Я сейчас активно применяю AI в PDLC, так как канал архитектурный, поделюсь наблюдениями в части архитектуры на основе проектов с клиентами.

1. Мусор на входе - мусор на выходе. AI анализирует данные и здесь очень большая проблема. Сейчас же только ленивый не идет в AI и с чем сталкивается сразу на входе? Либо данных нет, либо они в ужасном состоянии, либо они с огромными пробелами, разбросаны, в итоге мы получаем фрагментированный и непригодный контекст. Если раньше можно было отложить на второй план управление тех долгом, не уделять должного внимания документации, то теперь, если вы хотите получить преимущество от использования AI, придется эти долги отдавать, иначе он выдает какую-то глупость. А отдать этого долг AI никак не помогает, у него просто нет входной иформации. И вот мы начинаем проводить event storming, архитектурые воркшопы, архитектурную базу знаний (структуру документации), чтобы ее можно было начать использовать с AI и только после этого (не совсем только) получить значительный эффект.
2. Для архитектуры очень важен бизнес-контекст, а он обычно тоже слабо описан. Структурированное описание бизнес-требований, с метриками и бизнес-архитектурой тоже становятся достаточно важными. Еще очень важным становится качественный discovery-цикл. AI может прекрасно обрабатывать со всех сторон результаты интервью клиентов, но если интервью проведено плохо – ничего не поможет, поэтому навык проведения интервью (а тут уже AI особо не поможет) тоже достаточно важен. Опрос AI в некоторой роли тоже не сильно помогает, потому что у каждой компании свой контекст, который публично не транслируется за пределы компании того, с кем проводите интервью.
3. Все-таки AI в ближайшее время на заменит архитектора, политику никто не отменял. Он даст гипотезы, подсказки, кучу материалов, но окончательное решение, валидация и ответственность будет все равно за архитектором, поэтому развитие архитектурных скилов критически важно (да, и навык критисеского мышления становится еще более важным, потому что AI порой выдает очень уверенно и обоснованно чепуху). Сильного архитектора, если у него в материалах порядок и у бизнеса в материалах порядок AI действительно очень сильно усиливает, проверено.

В общем, очень похоже на микросервисы. Микросервисы - это архитектурный стиль, один из многих. Чтобы спроектировать хорошее микросервисное решение, нужно хорошо понимать фундамент архитектуры, проектирования распределенных систем и DevOps и микросервисы тогда становятся всего лишь одним из стилей в арсеналей архитектора. С AI выглядит точно так же. Так что потребность в базе никуда не делась, а, видимо, стала даже более важной, иначе мы рискуем получить тысячи нерабочих решений и экспоненциальный рост техдолга.

BY Микросервисы / распределенные системы