w dniu
ai
architecture
design-patterns
- Pobierz link
- X
- Inne aplikacje
W świecie złożonych systemów IT, rosnącej liczby usług chmurowych i dynamicznie zmieniających się wymagań, architektury referencyjne (Reference Architectures, RA) stają się jednym z kluczowych narzędzi w rękach architektów systemów.
Dzięki nim można nie tylko przyspieszyć projektowanie nowych rozwiązań, ale także zapewnić spójność, bezpieczeństwo i powtarzalność w całej organizacji.
Architektura referencyjna to wzorcowy szkielet systemu, który pokazuje, jakie komponenty są potrzebne, jak ze sobą współpracują oraz jakie standardy lub zasady należy stosować.
Nie jest to gotowy projekt – raczej mapa drogowa, która wskazuje najlepsze praktyki i sprawdzone rozwiązania dla danego rodzaju systemu, domeny lub problemu.
Zdefiniuj cel – dla jakiego rodzaju systemów lub domeny będzie używana RA? (np. systemy e-commerce, rozwiązania ML, platformy chmurowe)
Zidentyfikuj kluczowe komponenty – bazy danych, API, usługi backendowe, load balancery itd.
Określ zależności i komunikację – jakie są przepływy danych? Jakie protokoły? Jakie standardy?
Zdefiniuj standardy i wytyczne – np. "każde API musi być zabezpieczone OAuth2", "logowanie centralne przez ELK Stack".
Stwórz diagramy i modele – architektura powinna być wizualna i zrozumiała.
Weryfikuj i aktualizuj – RA to dokument żywy, ewoluuje razem z technologiami.
Narzędzie | Opis |
---|---|
Structurizr | Modelowanie architektur w stylu C4, integracja z kodem i CI/CD |
PlantUML | Tekstowe opisy diagramów, generowanie wizualizacji w CI/CD |
Archimate (np. w Archi) | Standard modelowania korporacyjnego, idealny do RA na poziomie EA |
Lucidchart / Draw.io | Narzędzia do szybkiego rysowania diagramów współdzielonych |
Azure Architecture Center | Przykłady RA dla rozwiązań chmurowych Microsoft |
AWS Architecture Center | Przykłady RA dla rozwiązań AWS |
Cel: Przygotowanie architektury dla systemu, który łączy wyszukiwanie dokumentów z generowaniem odpowiedzi przez LLM.
User Interface – Aplikacja webowa lub mobilna
API Gateway – Przyjmowanie zapytań i kontrola dostępu
Retriever Service – Wyszukiwanie dokumentów (np. Elasticsearch, Pinecone)
LLM Service – Generowanie odpowiedzi (np. OpenAI GPT, własny model)
Orchestrator – Komponent łączący wyszukiwanie i generowanie
Storage – Baza danych dokumentów i historii zapytań
Monitoring & Logging – np. Prometheus + Grafana + ELK Stack
Komentarze
Prześlij komentarz