揭开单体应用程序的神秘光环

其设计框架。有用的第一步是根据时至今日的的业务重要性对进行时封装选取。评核它们的的业务实用性和施工负载、功能积存和保证费用。不一定，这些一定会是实质上一致的，因为的团队的规模、文档事项功能的数量和保证费用一定会与企业的的业务重要性实质上一致。事实上，这些杯葛“传统”标签，因为它们无论如何是企业和默许它们的施工的团队的一等族裔。一个不断不胜负荷、的业务重要性不断增高的，是有用重组或最终退休的极好选择。

如果API无论如何是行不通的的业务开放源码，那么就才会全面评核其多样性以及与完善就其的安全性（参看误不会#3），以草拟最佳计划，从而草拟来得恰当的的业务用例。通过量立体化这些不可或缺的业务单元的多样性、安全性和由此消除的核心技术借贷，你可以运用于基于AI的自动依靠工具箱将较不多样的大多转移到较极快的API完善单项当中，以加速该步骤。来得多样的（不一定称为“megaliths”）将需来得多的短时间，一定会遵循来得乘积的系统立体化步骤，运用于抗拒模式将依靠从切换到新免费，一次有选择地分离出来一个或两个薄免费。这些单片API可以不存在于任何人口众多，甚至在虹当中。

误不会#5：是一个外部缺陷

诚然，时至今日的极少无论如何不存在于外部，牢固地一般来说在其原有的框架设施上。但越来越多的已取得成功迁入到虹，在虹提供商的IaaS框架设施当中调试，运用于提供商的控制器、CPU和寄存器，但不幸的是，它们无论如何作为调试。虹当中的这些可能不会取得成功调试一段短时间，但当用到可伸缩性缺陷时，唯一的解决方案是以越来越多的花费购入越来越大的反转——来得多的CPU和来得多的寄存器。这些可能需来得昂贵的存留范例，虹施工师才会自始至终在黄线层次上调试这些范例——没有弹性，没有横向可扩展性。

上述有所并不相同的资料马达评核步骤和优先级区分步骤与虹当中的这些实质上就其，甚至可能来得就其。为什么？资料马达的评核、默许计算机的完善和迁入后系统立体化是所有解决方案和软件虚拟立体化师所需的不可或缺能力。虹当中的离实质上发挥作用其完善生与死如此之近。一旦系统立体化步骤进行时时，液体、Kubernetes、DevOps、无免费器和免费视图免费就可以在虹上启动。

误不会#6：依赖于联系不会找回

应尽保证任务的虚拟立体化师面临着紧迫的面对，来得不用说在他们的责任下对进行时完善改造了。大多数时候，他们不是原本的虚拟立体化师或开发人员，即使他们是，也不会随着短时间的消退而发展，应尽越来越多的核心技术借贷，这可能不会埋葬极少的原始意图。这些错综多样的有很多共同点。

AI可以提供帮助。当一个系统可以将的深度依赖于联系表示为一个图形时，图形神经网络可以检测到产生潜在科技领域活动社区的坦克部队和核酸接，这带来了一系列效用，从理解多样性和变立体化安全性到实际检测潜在的薄免费和社区二者之间的界线。实现默许它的图形和框架需快照和静态深入研究的联结，但最终的结果是来得加高效和有效的完善文书工作。完善带进可能，它们可以变得来得加可预见和较极快。

误不会#7：完善永远要用不完

在创下了上述六个误不会之后，一定会似乎的是，如果你遵循这些建议，短时间和预算一定会不不会带进完善的一个因素。如今，讨论的一定会是发挥作用哪些完善，从而带来的业务效益和成果。直观的评核和资料马达的规划也一定会描绘出发挥作用完善的方式为。多样度较低的API一定会遵循乘积的、功能性的系统立体化手段，在这种手段当中，不太多样的的业务不可或缺型整体可以较极快地通过流程。

在过去十年当中，API完善多年来是一种人力密集型最佳概念化，需为广泛的培训和文立体化、其组织变革。这些概念化都是不可或缺精神力，但由于不足自动依靠和默许工具箱，由于精神力差和故障疲累，这一步骤已放缓到停滞状况。这里有一些属于自己工具箱，它们有别于这些步骤，并通过计算机和自动依靠将它们提升到属于自己低水平。下一步是布防一种接下来完善步骤，该步骤抽出CI/CD管道，并在API的整个一段时间内当中检测和修整核心技术借贷。

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