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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。

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。

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。

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:

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。

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)。

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?

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。

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。

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:

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