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首先,我們來考慮一下什么是架構:
軟件架構(software architecture)是一系列相關的抽象模式,用于指導大型軟件系統各個方面的設計。
傳統軟件架構描述的對象是直接構成系統的抽象組件,側重于系統的抽象、拆分、組織方式等。所以如果從傳統軟件架構定義出發,前端架構可能就是指前端項目的系統設計了。在進行系統設計之前,由于前端開發語言缺乏一定的工程能力,所以web前端架構師相比傳統軟件架構師還應該能提供以下開發基礎的支持:
開發規范
:開發規范設計非常重要,設計良好的開發規范應該以實用性為前提,可以提升開發效率,降低維護成本。常見的規范主要是針對模塊化開發定義的,想象一下,下面的規范示意圖是不是能對開發和維護有極大的幫助:
開發模型
:主要是模塊化開發。前端由于編程語言的問題,沒有原生的模塊化支持,所以架構師在做架構設計之前,要先提供模塊開發體系。模塊化開發體系設計挺復雜的,完整的模塊化體系要統一js、css和模板的模塊化處理,此外,js、css模板中的資源(圖片等)引用也是要考慮的問題。此外,模塊化框架肩負著資源的加載控制,要面對性能優化,所以,好的架構師給出的模塊化方案應該是能把性能優化做到框架中,性能是一個工程問題!
構建工具
:還是由于前端開發語言的問題,前端還需要構建工具配合,才能完成開發規范、開發模型的落地實現。這部分也許有人認為是非必須的,但是我可以給出完整論證證明標準前端項目必須經過構建,這里就不展開了。總之,前端架構師在給出規范、模型之后,還要給出配套的工具來保證它們的實現。web前端架構師至少要提供以上3項之后才能開展正式的架構設計,我覺得這部分是衡量一個架構師設計能力的重要指標之一。基礎搞定了,架構設計的開展才能順利。沒有標準的模塊化支持,架構設計很難做。
此外,由于web前端的產品模式與傳統軟件有很大差異,所以我覺得真正的前端架構師還應該能考慮以下問題:
項目部署
:前端項目部署應該由前端架構師來決定,這里涉及到網絡性能優化和開發規范對接的問題,所以前端架構師要理解工程部署的過程,并把開發和部署打通,否則開發受限于部署,架構設計會遇到阻礙。
組件化與組件生態
:由于前端面向的是界面設計,所以在模塊化之上還有組件化開發模型需要架構師提供。此外,項目中一些可復用的模塊或組件應該有一定的復用渠道,這部分我稱之為生態。架構師應該提供這樣的渠道來解決多個團隊或項目之間的代碼復用問題。
前端統計
:前端統計包括性能統計、訪問統計、用戶行為統計、錯誤統計、安全監控等,雖然有些統計屬于產品指標,但在大數據時代,前端研發的方向應該有一定的數據做指導,前端架構師必須關心統計數據,并能提供統計方案、統計平臺是一種衡量指標。
前端安全
:這部分也應該有架構師負責的部分。主要是在開發、統計的過程中對前端安全做保障,比如xss修復、頁面腳本注入監控等
系統測試
:很多人總是嘗試用API測試方法論中的單元測試來測試前端項目,其實是片面的。前端測試屬于GUI測試范疇,前端項目中使用的框架、類庫一般由外部提供,已經由API測試做了質量保證,而項目中的測試應該主要集中在GUI測試上,這部分目前沒有好的解決方案做支撐,所以也沒有什么好的衡量辦法。以上就是我覺得衡量前端架構師的基本要求,現在已經不在是“寫一個jquery就是架構師”的時代了,前端本應該是一個系統化、工程化的理論體系,涉及到很多方面,前端工程師的工程化意識應該加強。
或許現在很多企業和團隊尚未重視前端工程,或許前端工程在很多人眼里還只是“構建工具”的代名詞,又或許未來前端領域的變革使得一切工程問題從根本上得到解決。不管怎樣,我只是希望當下能認真的記錄自己在前端工程領域的所見所想,與正在經歷前端工程化改進,并被此過程困擾的同學交流心得。
數字孿生也被稱為數字映射、數字鏡像,簡單來說就是在一個設備或系統的基礎上創造一個數字版的"克隆體"。這個克隆體可以是虛擬的,也可以是實體的,它可以實時反映真實物體的狀態和變化,也可以模擬物體的未來狀態和變化趨勢。數字孿生包含以下幾個方面:
- 數字模型:數字孿生需要建立一個數字模型,這個模型可以是一個三維模型,也可以是一個計算機程序。數字模型可以反映真實物體的幾何形狀、物理屬性和功能特征。
- 數據采集:數字孿生需要采集真實物體的數據,這些數據可以是傳感器數據、圖像數據、視頻數據等。數據采集的頻率和精度會影響數字孿生的準確性和實時性。
- 數據分析:數字孿生需要對采集的數據進行分析和處理,提取有用的信息和特征。數據分析可以幫助我們了解真實物體的狀態和變化,也可以預測物體的未來狀態和變化趨勢。
- 仿真和模擬:數字孿生可以通過仿真和模擬來預測物體的未來狀態和變化趨勢。仿真和模擬可以幫助我們優化設計、提高效率、減少風險。
- 交互和可視化:數字孿生需要提供一個交互和可視化的平臺,讓用戶可以與數字模型進行交互,并查看物體的狀態和變化。交互和可視化可以提高用戶的參與度和理解度。
數字孿生技術的應用領域非常廣泛,包括制造業、醫療保健、能源、交通、環境等領域。數字孿生可以提高生產效率、降低成本、提高產品質量、減少風險、提高決策的準確性和及時性。
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