2022 年前端趋势总结与 2023 战略规划

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。

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2022 节点：重学架构与居家厨艺

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。

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数字技术与架构趋势：对于 2023 年的思考

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。

Dec 2022

领域特定语言的 IDE 支持：基础篇

过去的几个月里，在设计和开发 [Fklang](https://github.com/feakin/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：

Dec 2022

架构孪生：数字化架构的虚拟模型是什么？

> 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。

Nov 2022

软件开发工业化：架构语言 Fklang 对下一代架构设计的探索

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）。

Nov 2022

自动增量计算：构建高性能数据分析系统的任务编排

在起始的那篇《[金融 Python 即服务：业务自助的数据服务模式](https://www.phodal.com/blog/bank-python-as-a-service/)》，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？

Nov 2022

高性能可视化架构：一个交互式实时数据引擎的架构设计

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](https://perspective.finos.org/) —— 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](https://www.phodal.com/blog/bank-python-as-a-service/)》 的后续展开，也可以算是[低延迟架构](https://www.phodal.com/blog/explore-low-latency-architecture/)的后续探索。

Oct 2022

低延迟架构体系初探

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。

Oct 2022

金融 Python 即服务：业务自助的数据服务模式

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](https://calpaterson.com/bank-python.html)》。在这篇文章里，介绍了 Bank Python 的四种基础构建块：

Oct 2022