Всем привет!

Случайно наткнулся на старую статью - 2015 год - про переход с legacy на Service Oriented Architecture ака SOA.
И хочу сказать, что это хороший пример развития истории по спирали)

Что в статье актуально?
Заменяем слово SOA на микросервисы, и в целом все, что касается преимуществ микросервисной архитектуры и стратегии перехода на нее - актуально. Микросервисы = SOA 2.0 )))

REST оставляем, SOAP+XML заменяем на gRPC\GraphQL для тех случаев, когда требуется большая производительность и гибкость соответственно по сравнению с REST. К слову, недостаток производительности и гибкости - это основные проблемы SOAP. Ремарка - знаю места, где SOAP еще жив (интеграция с госорганами), но он в любом случае вымирает.

ESB, трудности реализации асинхронного взаимодействия - все эти задачи взяла на себя Kafka. Прорывной инструмент - быстрый, надежный (обеспечивает дешевую персистентность), opensource, простой с точки зрения разработчика. В т.ч. потому, что нет необходимости разрабатывать логику маппинга сообщений на брокере. Да, он реализует только одну из двух основных моделей асинхронного взаимодействия - Publisher-Subscriber - и не реализует Message Queue. Но понятно, что топиками можно пользоваться как заменой очередей, и в большинстве случаев проблем при этом не будет.

Облачные решения - за 10 лет из вызова превратились в новую реальность)

А вызов сейчас - внедрение AI. Как-то так)

#microservices #ai #cloud #kafka #rest

Всем привет!

Вчера "прогремела" новость по AI агентов, которые через 3 месяца будут писать 90% кода https://habr.com/ru/news/889992/
Что я могу сказать.. галлюцинируют не только модели)))

Что нельзя не отметить:
1) модели в последнее время сильно эволюционировали в целом и в плане написания кода в частности
2) появляется все больше AI агентов, упрощающих внедрение написанного AI кода - убирают Copy-Paste из окна AI чата
3) объем контекста моделей растет, что позволяет загнать туда весь проект типового микросервиса
4) про AI говорят из каждого утюга, наверное скоро не останется разработчиков, которые не изучали AI агенты

Актуален ли вывод в статье учитывая вышесказанное? Конечно же нет.

Да, будут разработчики, возможно они есть и сейчас, 90% кода которых - плод работы AI. Кстати, есть такие среди читателей канала? Отпишитесь, плиз)

Но что не нужно недооценивать:
1) инерцию - новые технологии быстро не внедряются. Даже если это dev уровень - релизить AI помощника для разработки в ПРОМ не надо
2) цену в деньгах или времени - хороший AI стоит денег, или если это open source типа Deepseek - времени выбор подходящего и встраивание его в процесс разработки
3) галлюцинации. AI хорошо работает на типовых кейсах, хуже - на неизвестных. Т.е. галлюцинаций будет много на малоизвестных языках, фреймворках и внутренних платформах (!)
4) негативный эффект от первых попыток. Если AI был опробован год назад и сильно глючил - до следующей попытки внедрения пройдет время, и это не 3 месяца
5) меньший контроль - когда код пишешь сам, то ты его контролируешь полностью. Если, конечно, спать хотя бы 7 часов в день, и тебя не дергают каждые полчаса на встречи) За моделью нужно проверять, проверка - менее приятный процесс по сравнению с написанием, мозг склонен его оптимизировать, что приводит к меньшему контролю.

Вывод - CEO Anthropic плохо представляет реальную разработку, и грешит маркетинговым bullshit-ом((( Хотя он CEO, а не CIO, что немного его оправдывает)

#ai