架构腐化、交付变慢、需求难落地……你是不是也经常碰到这些大项目常见的“老大难”?吴文胜在《超大规模软件架构度量与演进的思考和实践》这篇分享里,讲了华为怎么搞自动化架构度量、怎么“看护”架构不跑偏,还真挺有意思的。尤其是用了像 UADPGuarding 这样的工具,配合 架构可视化 和 重构策略,让整个团队都能站在同一张图纸上说话。不追求精确度量,而是靠趋势判断演进方向——这一点我觉得适合咱们平时的项目实战。如果你正在做大型系统,又苦于维护难度大,不妨看看这篇,至少能启发你几个思路。
AS深圳2018-超大规模软件架构度量与演进
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大公司的 Hadoop 部署经验,真的是值得一看。eBay、Facebook这些级别的玩家,怎么用 Hadoop 海量非结构化数据?嗯,看完你会发现,多痛点也遇到过,思路也不复杂。
Hadoop 的分布式能力,最适合数据量一大就头疼的项目。像日志、用户行为挖掘这些活,普通数据库还真扛不住。文章里的案例就挺实用的,比如 Infchimp 是怎么搭配自研工具让 Hadoop 稳定跑的,思路值得借鉴。
部署时踩坑的点也讲得比较细,比如资源调度、任务失败重试这些细节,多教程都不会提。Facebook 那段讲 MapReduce 优化的方式,讲得也比较落地,不是那种飘在天上的架构图。
,如果你正在搭建
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