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三、服务端开发尚难被 AI 取代 大型软件系统本身往往具有较高的复杂度。我们可以简单地将复杂度分为两个维度业务与技术。高业务复杂度的系统必须进行科学、有效的需求分析与领域建模方可在满足当前功能性需求的同时获得可持续演进的应用架构高技术复杂度的分布式系统则需要充分考虑诸如高并发、高可用、高性能、数据一致性等非功能性问题才能在设计权衡中寻求技术架构最优解。 纵观全球AI 的水平尚无法应对上述两种复杂度。 此外大模型虽然具备生成代码、解释代码甚至优化代码的能力但是还多停留在 “函数/方法” 维度不能很好地生成类维度、模块维度、项目维度的代码。同时生成的代码仍然需要人工审阅、优化、部署、验证。对于复杂的任务还需要人工拆解为大模型能够 “理解” 的粒度。 再者即便不考虑数据安全、自研模型成本等因素单就服务端研发流程来看。编码只是整个软件生命周期的一环 软件开发还包括需求分析、抽象建模、系统设计、数据设计、非功能性设计、测试、运维等环节。很多时候编写代码作为解决问题的最终手段并不困难而困难在于对问题的识别、理解、定义和抽象这些都依赖人工反复推演。当一个问题被明确并拆解到软件项目维度的时候面对确定的任务、清晰的目标、合理的架构可以解决问题的人就非常多了AI 自然也才有用武之地。
四、服务端开发何去何从 AI 时代必将对人类社会的生产、生活带来深刻的变革。虽然目前大模型还存在很多缺点如幻觉、推理能力弱等问题但是其潜力不可小觑。某种意义上正是因为大模型还不完美我们才没那么容易被淘汰。 AI 时代简单、重复的任务被 AI 取代是不可避免的。新的时代我们需要重新审视核心竞争力的内涵 持续学习不断夯实自身的能力护城河。只有技术积累有足够的深度才能提高对 AI 生成信息的辨识能力才能在享受 AI 带来便利的同时控制、降低其负面影响。 以服务端开发岗位为例领域知识是最基础却又最重要的能力但是只有当领域知识形成体系时才可以称之为真正的核心竞争力。那么如何才能使自己的领域知识体系化呢 想象一下为什么你对家所在的小区周边特别了解随便把你放在一个角落你都能慢慢摸索出来究其原因是因为你脑海中已经形成了小区周边的整体大图并对关键节点了然于胸。如果把你放到陌生的小区你可能就懵了关键节点、整体大图都没有胡乱摸索即便你把摸索路上所见到的每一个下水道井盖的情况都搞清楚了也没什么意义再过几条街你就忘了。 回到上面抛出的问题高效学习、知识体系化的关键在于构建宏观层面的整体大图并深入理解关键知识点。这些关键点就是这个领域的骨架、支点。缺少骨架和支点自然难以体系化缺了宏观大图则容易误入歧途。
五、业界首部体系化、全景式解读服务端开发的著作 《服务端开发技术、方法与实用解决方案》一书取材自阿里和蚂蚁集团的精品内训课程由资深服务端技术专家、技术讲师、阿里第二届技术讲师课程大赛年度冠军得主、CSDN 博客专家撰写。该书理论与实践结合全景式、体系化地阐述了服务端开发内容包括以下两个部分。 第一部分服务端开发的技术和方法 首先介绍服务端开发的职责、技术栈、核心流程和进阶路径然后从需求分析、抽象建模、系统设计、数据设计和非功能性设计5个方面展开结合案例深入讲解了服务端开发的实操方法和重难点为读者呈现服务端开发的全景图帮助读者快速、体系化地掌握服务端开发的知识和方法。 第二部分服务端典型问题的解决方案 针对高并发、高性能、高可用、缓存、数据一致性、幂等、秒杀等服务端开发实践中的典型问题给出了对应的解决方案和开发规范同时还结合案例深入分析了不同方案的优缺点。此外还总结了接口设计、日志打印、异常处理、代码编写、代码注释等落地层面的行业案例和规范。
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