多年来，单片应用程序一直是常态，即从上到下将应用程序构建为单个单元。然而，随着应用程序复杂性的增加，维护成本也会增加。这就引入了微服务架构，这是一种新的思维方式，它将应用程序分解为更小、松散耦合的组件，可以独立开发和操作。
IT 公司设计每个微服务来做一件事，比如处理和发送付款或处理用户身份验证（实际上本身就是一个 API），以便它们可以通过其 API 与其他服务进行通信。
这种模块化方法的优点：
最重要的是，更新所需的时间非常少，因为现在可以部署和更新不同的服务，而不会对整个系统造成损害。
这也有助于我们提高可扩展性，因为现在一切都取决于每个服务的要求，而不是自动扩展整个应用程序。
最后，它还有助于采用新技术，因为它们可以有效地转换用不同编程语言编写的其他服务。
话虽如此，微服务架构并非一帆风顺。管理服务间通信、保护分布式系统和强制数据一致性非常困难。团队需要创建正确的工具和架构来管理这些服务，使用 k8s 等工具进行平台编排，并通过监控和日志记录了解系统性能。
微服务架构提高了可扩展性和灵活性，提高了部署速度，但同时也增加了复杂性——通信开销、分布式环境中的安全问题以及微服务之间的一致性。
人工智能驱动的开发方法
人工智能 (AI) 正在软件开发中迅速确立其关键作用，帮助实现某些任务的自动化并提高代码准确性。人工智能驱动的开发工具可以帮助完成所有事情，从提供代码建议到执行自动化测试，从而减少开发人员负责更具战略性和创造性的工作的时间。
GitHub 的 Copilot 就是 AI 实际应用的一个很好的例子。
它结合机器学习，在您编写代码时推荐代码，减少手动编码所花费的时间，同时防止早期错误。这些复杂性测试可以由人工智能驱动的测试工具自动生成，这些工具甚至可以识别漏洞并可能建议修复，从而重新定义 QA 流程的完成方式。
预测分析
预测分析是人工智能可以发挥作用的另一个领域，它允许预测微服务架构系列要点模型研究数据并告诉你可能出现的问题。例如，它们可以预测智能系统将在下个月出现故障，这有助于采取主动措施而不是被动措施。
人工智能自动化
人工智能驱动的自动化开发具有潜力，但我们处于生命周期的早期阶段，因此道路还很漫长。为了学习，人工智能模型需要大量数据集，并且本质上只能 电话号码资料库 与训练它们的数据一样好。人类开发人员仍在做大部分工作，而且这种情况可能会持续一段时间，因为人工智能正在演变成一种增强工具而不是替代工具。
人工智能驱动开发的世界和所涉及的关键技术：
人工智能领域不断涌现的创新 — — 涵盖机器学习、深度学习和自微服务架构系列要点然语言处理 — — 促使全球科技巨头纷纷涉足开发由人工智能驱动的软件产品。以下是对帮助塑造人工智能驱动发展格局的人工智能技术的简要概述：
机器学习 (ML)：在 AI 的这个子类别中，算法的开发使机器无需明确编程即可从数据中学习。在对数据集进行训练后，这些模型能够进行预测或决策。
自然语言处理 (NLP)：这一 AI 学科涉及计算机如何理解和响应人类语言。在 NLP 中，它有多种用例，包括文本和情感分析、语音识别、自动翻译等。
神经网络：神经网络主要用于深度学习，它基于模仿人类大脑。它们对于图像和语音识别任务必不可少。
监督学习 (SL)：使用标记数据集训练模型的机器学习。然后要求模型根据输入和标签做出预测。
无监督学习 (UL)：与 SL 相比，UL 模型仅从未标记的数据集中学习。它分析数据中的模式，而无需任何预先确定的输出标签。
强化学习与人类反馈 (RLHF)：
结合人类反馈源进行强化学习。另一方面，模型将改进其执行的所有操作，以尝试匹配人类视角。
神经网络 (NN)：一种计算系统，有点类似于人类的神经结构。它们由许多不同的节点或螺母组成，用于处理和分析信息。
卷积神经网络 (CNN)：它是神经网络的一部分，通过监 销售前景和销售线索生成 测这种变化来分析图像/视频。卷积是他们用来检测和分类图像特征的方法。
循环神经网络 (RNN)：RNN 旨在处理数据序列，例如句子中的单词或随时间发生的事件，它具有内部状态和记忆，使其能够在生成预测时记住过去的输入。
Transformer 模型 (TM)：Transformer 模型是许多 NLP 任务（如文本摘要和翻译）的关键部分。它使用注意力机制，在处理过程中只关注数据的选择性部分。自 2017 年谷歌发微服务架构系列要点表论文《Attention is All You Need》以来，它已在许多 NLP 任务中使用，该论文的创建是因为其计算效率提供了最先进的性能。
大型语言模型 (LLM)：这些是针对庞大的文本主体准备的大型神经结构，因此它们对于许多 NLP 操作至关重要。大家都知道著名的类人文本内容生成器模型，例如 GPT-3，该模型可用于从生成文本到回答问题的不同场景。
云原生开发方法
由于远程工作和全球团队的现实，云原生开发微服务架构系列要点已成为许多现代软件工程服务构建其平台的新标准。所谓的“云原生”应用程序不必为云而制作，而是相信它从第一天起就会在云上处理。
出于这些原因，云原生应用程序通常使用微服务、容器和无服务器计算，使开发人员能够构建更快的应用程序，而无需过多担心底层基础设施。云提供商提供无服务器平台，例如 AWS Lambda 和 Google Cloud Functions，使开发人员可以专注于他们编微服务架构系列要点写的代码，而云提供商则负责扩展和基础设施管理。
弹性是云原生开发的主要优势。由于这些应用程序分布在多个云实例中，因此单点故障的威胁会降低。这意味着如果一项服务发生故障，它不必带走整个应用程序。
但创建云原生应用程序与设计用 ge 列表 于本地部署的软件完全不同。他们必须擅长以分布式方式思考，更多地优化自己的资源，并学习如何确保多个云系统的安全。
最后的想法
云原生开发提供了主要的可扩展性和弹性优势，但对于希望掌握运行分布式系统所需的复杂操作的团队来说，也意味着更陡峭的学习曲线。
敏捷方法、DevOps 实践、微服务架构和 AI 驱动的工具导致了云原生开发，使过时的软件处理变得过时。这些实用方法可以完全支持缩短开发周期、提高集群内的可扩展性和提高运营效率。但是，它们也意味着新的复杂性即将出现，处理这些复杂性需要一些管理以及改变思维方式。
那些拥抱这些新方式并拥有持续改进文化的组织将在这个瞬息万变的软件世界中发挥领导作用。
