谈到数据，我有几年的大数据经验 – 我作为数据工程师和数据工程团队领导者在我以前的位置，这可能是我在工作时总是专注于数据的主要原因在设计上 。此外，我有时会发现它有效地思考解决方案架构 – 甚至是一个小的一个 – 作为数据管道 。它并不总是一个很好的契合，通常没有涉及的数据湖，但我相信它更容易连接点并清楚地了解我想要实现的东西，可能的数据流动以及如何我的设计覆盖了所有这些 。
最后，在考虑外部技术时，迄今为止最近的发展是最重要的 。始终确保您计划在产品中使用的每种技术，基础架构或图书馆都不只适用于您的用例，而是最好的选择 – 坚实，维护良好，安全 。
所有的钱都在哪里？一旦我们清楚了解我们的解决方案图 – 建筑块和接线 – 是时候了解这一图栩栩如生的时候了 。我们解决方案的端到端设置是什么样的？每个构建块居住在哪里？他们如何沟通？
基础设施的主要目的是支持设计，并且为了做到这一点，我们必须用纯粹的救主心态做出相当多的决定：
我们将使用的机器类型运行我们的系统 。我们将使用的缓存解决方案类型 。是否将成为云集成的解决方案或我们提供自己的解决方案 。如何自动扩展基础架构以确保我们可以支持必要的负载，但具有最低资源 。但是，我第一次考虑基础设施，在创建我们解决方案的设计时将是 。我觉得即使你在手头上没有任何东西，你只开始考虑大局，你应该已经给出了一些想法，例如数据存储的位置以及如何访问它，需要哪些数据库，以及可以利用其他云组件 。
如今，云架构通常是完整解决方案架构的组成部分 。云组件可用于替换架构的部分（例如，有效地执行流程的某些部分或从客户接收数据），并且在许多情况下，它们将比您的自定义解决方案更便宜，更高效 。返回数据工程世界，使用预定义的云解决方案可以使用几个月的研究，并且仍然在训练ML模型时提供惊人的结果 。
当然，您可以根据预定义的云组件进行限制，但肯定应该考虑使用它们 。
界面理论API是您产品中混乱的最终治疗方法 。它们是确保每个组件的最佳方式 – 无论是您的企业级产品还是微小的内部软件包 – 只是以其所设计的方式解决的方式 。
我将它视为我的角色的一部分，以确保我们尽可能使用Clear API，并且我发现这一极为重要的不仅要明确定义我们的产品与外界的互动，还可以如何互相互动 。
我坚信每个组件或包装，甚至是完全内部的组件，都应该有一个清晰的界面 。拥有它应该清楚地了解其使用案件的人，谁应该以什么方式访问它，以什么方式（从我的建筑师角度来看，知道谁正在访问它以及以何种方式，这是安全的我的角色的重要组成部分，它从确保接口 – 外部自然，而且是内部的），以及为什么他们期望得到什么 。他们不能让任何人在任何他们想要的方式中导入包或与组件进行互动 。这可能是灾难性的 。
通过清楚地了解用例，它应该相对容易定义一个清晰的接口 – 一组函数，这是该组件与外界的唯一交互，每个都具有明确的输入和输出定义 。
一旦定义该接口，如果有人以不同的方式使用该组件，则可能意味着两件事之一：它们使用错误或者应更新界面以支持新的用例 。无论哪种方式，这种方法都可以更清楚地了解组件的交互，并将导致更好的产品 。此外，具有具有定义接口的明确端点也使得测试组件更容易，并限制在系统中被破坏的可能性 – 或者至少它可以更清晰地突破发生 。哪一方突然不遵循商定的API？

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