MVP 和 MVA 的概念不仅适用于新应用程序；它们提供了一种新颖的方式来审视对遗留系统的范围变更，以防止过快地承担过多的变化 - 参见图1。MVA 可以帮助组织评估和更新其技术标准，通过展示新技术如何真正对支持 MVP 至关重要。创建 MVA 可以帮助团队评估哪些遗留系统的部分现在需要现代化，哪些部分可以等待。遗留应用程序，由于其经常是使命关键的，需要特别关注可持续性。最后，有必要记住，今天的遗

MVP（最小可行产品）不仅需要考虑产品的市场可行性，还需要考虑其技术可行性，以便随着时间的推移进行维护和适应不断变化的需求。MVP并不局限于初创企业的背景，因为每个应用程序都有一个可以视为MVP的初始发布版本，它们可以成为产品开发战略的有用组成部分。将MVA（最小可行架构）作为MVP的一部分创建有助于团队评估技术可行性，并为产品提供一个稳固的基础，可以随着产品的发展而进行调整。公开透明的架构决策有

文章目录JAVA学习之基础学习(二)Scanner类Scanner使用步骤匿名对象**应用场景**ArrayList类**存储基本数据类型**继承**成员方法重名——重写（Override）****继承后的特点——构造方法**继承的特点抽象类abstract使用格式接口定义格式含有抽象方法含有默认方法和静态方法含有私有方法和私有静态方法基本的实现抽象方法的使用默认方法的使用静态方法的使用接口的多实

本文概述了传统数据架构：数据仓库和数据湖，以及现代数据平台的期望，和新兴数据架构 Lakehouse 的详细介绍说明，架构没有好坏只有合适与否，但是个人认为湖仓一体架构 Lakehouse 将在未来数据平台的架构设计中占有强大的竞争力。本文概述了传统数据架构：数据仓库和数据湖，以及现代数据平台的期望，和超新星数据架构 Lakehouse 的简单优点介绍，上云是大势所趋，笔者认为在未来大数据架构会越

现在比较流行的 RAG 检索就是通过大模型 embedding 算法将数据嵌入向量数据库中，然后在将用户的查询向量化，从向量数据库中召回相似性数据，构造成 context template, 放到 LLM 中进行查询。如果说将用户的查询语句直接转换为向量查询可能并不会得到很好的结果，比如说我们往向量数据库中存入了一些商品向量，现在用户说：“我想要一条价格低于20块的黑色羊毛衫”，如果使用传统的嵌入

airflow 为了保证系统功能的单一性和灵活性，并没有提供过多 operator，而是以插件的形式对外提供，用户根据自己的需要开发符合自身业务的 operator， 本文主要讲了在生产中operator 的使用需求场景，以及开发流程。

langchain 是一个面向大模型开发的框架，其中封装了很多核心组件，包括对文本等非结构化数据的 chunk，向量数据库的嵌入和查询等，并且对许多大模型的调用进行了封装, 如果说我们需要基于多个 LLM 开发 APP， 使用 Langchain 可以极大的简化我们的程序代码，很多操作可以直接通过 Langchain API 进行操作。langchain 还有最重要的一个功能就是社区提供了很多 A

Apache Flink 自诞生以来经历了重大演变，如今，它不仅充当批处理和流数据处理的统一引擎，而且为迈向新时代铺平了道路：流式数据湖。Apache Flink 的概念是动态表，与数据库中的物化视图类似，但是，动态表不能直接查询，因此社区提出使用中间表进行查询，就演变出了 Paimon。

1. DolphinScheduler 的高效云原生部署模式，比原始部署模式节省了95%以上的人力资源和工作时间，提升了部署效率和成本效益。2. 通过集成 GitOps 技术，我们提升了 DolphinScheduler 的 DevOps 管理能力，改善了软件交付效率和安全审计能力。3. 通过集成新的云原生技术，我们为 DolphinScheduler 增加了水平扩展、健康探测和滚动部署等功能，提

在微服务大行其道的今天，分布式服务的可观测性也越来越重要。一个可观测性的微服务系统，就好比是装了监控的公路，当哪里出了车祸就可以快速定位到。