ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਭਾਰੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਲਈ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਚੱਲਦੇ ਹਨ। ਆਮ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਪੈਟਰਨ, ਲੀਨ ਵਿਕਲਪ ਅਤੇ AI-ਚਲਿਤ ਵਿਕਾਸ ਕਿਵੇਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇਤਰਾਟ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਜਾਣੋ।
“ਰਿਵਾਇਤੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ” ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਸਾਜ਼-ਸਮੇਂ ਦੇ ਬਕਸਿਆਂ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਵਾਂਗ ਲੱਗਦੀ ਹੈ: ਸਖ਼ਤ ਲੇਅਰ (UI → service → domain → data), ਮਿਆਰੀਕ੍ਰਿਤ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਸਾਂਝੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਜ਼, ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਬਾਉਂਡਰੀਜ਼ ਵਾਲੀਆਂ ਮਾਇਕ੍ਰੋਸਰਵਿਸਿਜ਼। ਇਹ ਪੇਸ਼ਗੀ ਪੇਸ਼ਗੀਬੱਧਤਾ ਲਈ ਬਣਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ—ਸਪਸ਼ਟ ਸੰਧੀਆਂ, ਸਥਿਰ ਰੋਡਮੈਪ ਅਤੇ ਕਈ ਟੀਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹਿਯੋਗ।
ਵੱਡੀਆਂ ਸੰਗਠਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਤਰਕਸੰਗਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ:
ਜਦੋਂ ਲੋੜਾਂ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਥਿਰ ਹੋਣ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨ ਵੱਡਾ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਇਹ ਓਵਰਹੈਡ ਮੁੜ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ-ਚਰਨ ਦੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਹਾਲਤਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੇ। ਉਹ ਅਕਸਰ ਸਾਹਮਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
ਨਤੀਜਾ: ਵੱਡੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਇੱਕ ਅਜੇਅਨਚੇਹੜੇ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਅਸਪష్ట ਡੋਮੇਨਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਸਾਫ ਲੇਅਰ, ਉਹ ਫੀਚਰ ਜੋ ਮਿਟ ਸਕਦੇ ਹਨ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਘਿਰੇ ਸਰਵਿਸ ਬਾਉਂਡਰੀਜ਼, ਅਤੇ ਐਸੇ ਫਰੇਮਵਰਕ-ਭਰੇ ਸਟੈਕ ਜੋ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਧੀਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸਟਾਰਟਅੱਪਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਗਤੀ ਲਈ ਅਪਟਿਮਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਪਰਫੈਕਸ਼ਨ। ਇਹਦਾ ਅਰਥ "ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਟੁੱਟੋ" ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਸਭ ਤੋਂ ਹਲਕਾ ਢਾਂਚਾ ਚੁਣਨਾ ਹੈ ਜੋ ਫਿਰ ਵੀ ਗਾਰਡਰੇਲ ਦਿੰਦਾ ਹੋਵੇ: ਸਧਾਰਨ ਮੋਡੀਊਲ ਬਾਉਂਡਰੀਜ਼, ਮੂਲ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡਿਪਲੌਏਮੈਂਟ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਰਸਤਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਥਿਰ ਹੋਣ 'ਤੇ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਅਕਸਰ ਇਸ ਲਈ ਫੇਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ "ਸਾਫ" ਸਿਸਟਮ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਨਾ ਕਰਨ ਕਰਕੇ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਇਤਰੇਸ਼ਨ ਲੂਪ ਬਹੁਤ ਧੀਮਾ ਹੋਣ ਕਾਰਨ। ਰਿਵਾਇਤੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਉਹਨਾਂੀ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਟੁੱਟਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੇਜ਼ੀ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
ਬੇਸਮਾਂਤ ਮਾਇਕ੍ਰੋਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਉਤਪੰਨ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵੰਡਿਆ ਹੋਇਆ ਜਟਿਲਤਾ ਜੋੜ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਫੀਚਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਥਾਂ ਕੋਆਰਡੀਨেট ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ—ਡਿਪਲੌਇਮੈਂਟ, ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਾਲਾਂ, ਰਿਟ੍ਰਾਈ/ਟਾਈਮਆਉਟ, ਅਤੇ ਇਉਂ ਹੀ ਝੰਜਟ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਲਈ ਮੌਜੂਦ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਸਟਮ ਵੰਡਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ।
ਹਰ ਸਰਵਿਸ ਸਧਾਰਣ ਹੋਵੇ ਤੱਕ ਵੀ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਬੰਧ ਸਧਾਰਣ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦੇ। ਇਹ ਜਟਿਲਤਾ ਅਸਲ ਕੰਮ ਹੈ—ਅਤੇ MVP ਮੰਚ ਤੇ ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਾਹਕ ਮੁੱਲ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੀ।
ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਾਲੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਕਸਰ ਭਾਰੀ ਲੇਅਰਿੰਗ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀਜ਼, ਫੈਕਟਰੀਆਂ, ਇੰਟਰਫੇਸ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ, ਜਨਰਲਾਈਜ਼ਡ "ਇੰਜਨ", ਅਤੇ ਕਈ ਭਵਿੱਖੀ ਯੂਜ਼ਕੇਸਾਂ ਸਮਰਥਨ ਲਈ ਬਣੇ ਫਰੇਮਵਰਕ।
ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਵਿੱਚ, ਡੋਮੇਨ ਅਜੇ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਹਰ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਬੇਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮਝ ਬਦਲਦੀ ਹੈ (ਜੋ ਬਦਲੇਗੀ), ਉਹ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਘਰਖਲੋਨੇ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ: ਤੁਸੀਂ ਨਵੀਂ ਹਕੀਕਤ ਨੂੰ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਸ਼ੇਪਾਂ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਾਂ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹੋ।
"ਸਕੇਲ-ਰੇਡੀ" ਚੋਣਾਂ—ਜਟਿਲ ਕੈਸ਼ਿੰਗ, ਸਰਵਿਸ-ਬੜੀ ਇਵੈਂਟ-ਚਾਲਤ ਇਕਵਾਈਆਂ, ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼ਾਰਡਿੰਗ ਯੋਜਨਾਵਾਂ—ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸਿਆਣਪ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਾਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਮਸ਼ਕਲ ਬਣਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪੀਕ ਲੋਡ ਲਈ ਅਪਟਿਮਾਈਜ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਤਰਾਟ ਦੀ ਗਤੀ ਲਈ ਅਪਟਿਮਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਬਣਾਉਣਾ, ਸ਼ਿਪ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਹ ਸਿੱਖਣਾ ਕਿ ਯੂਜ਼ਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਰਿਵਾਇਤੀ ਸੈਟਅਪ ਅਕਸਰ ਸਮਰਪਿਤ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਥਿਰ ਟੀਮਾਂ ਮੰਨਦੇ ਹਨ: ਪੂਰਨ CI/CD ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਬਹੁ-ਵਾਤਾਵਰਨ ਗਵਰਨੈਂਸ, ਸਖ਼ਤ ਰਿਲੀਜ਼ ਰਿਵਾਜ, ਵਿਸ਼ਾਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਮਿਆਰ, ਅਤੇ ਭਾਰੀ ਸਮੀਖਿਆ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ।
ਛੋਟੀ ਟੀਮ ਨਾਲ, ਉਹ ਓਵਰਹੈਡ ਸਿੱਧਾ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਪ੍ਰਗਟੀ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਆਸਾਨ ਹੈ: ਜੇ ਇਕ ਛੋਟੀ ਫੀਚਰ ਲਈ ਕਈ ਰਿਪੋ, ਟਿਕਟ, منظوریਆਂ ਅਤੇ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਕਰਨੇ ਪੈਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਤੁਹਾਡੀ ਗਤੀ ਖਰੈਬ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਲਈ ਫੇਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਕਿ ਉਹਨੇ "ਗਲਤ" ਡੇਟਾਬੇਸ ਚੁਣਿਆ। ਉਹ ਇਸ ਲਈ ਫੇਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖਦੇ। ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਸਟਾਇਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਸ਼ਾਂਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਉਸ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਗਤੀ 'ਤੇ ਟੈਕਸ ਲਾਉਂਦੀ ਹੈ—ਉਸ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਹੋਵੇ।
ਲੇਅਰਡ ਸਰਵਿਸਜ਼, ਮੇਸੇਜ ਕਿਊਜ਼, ਸਖ਼ਤ ਡੋਮੇਨ ਬਾਉਂਡਰੀਜ਼ ਅਤੇ ਭਾਰੀ ਇੰਫਰਾਸਟ੍ਰਕਚਰ ਪਹਿਲੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਮਿਲਸਟੋਨ। ਤੁਸੀਂ "ਸੜਕਾਂ ਅਤੇ ਪُل" ਪਹਿਲਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹੋ, ਐਸੇ ਸਮੇਂ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਲੋਕ ਕਿੱਥੇ ਜਾਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਧੀਮਾ ਇਤਰਾਟ ਲੂਪ ਹੈ: ਹਰ ਛੋਟਾ ਬਦਲਾਅ ਕਈ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਛੇੜਦਾ ਹੈ, ਡਿਪਲੌਯਮੈਂਟ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕ੍ਰਾਸ-ਸਰਵਿਸ ਵਿਹਾਰ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਇਕ ਚੋਣ ਭਲੇ ਹੀ "ਚੰਗੀ ਪ੍ਰੈਕਟਿਸ" ਹੋਵੇ, ਪਰ ਸਿਸਟਮ ਤਬਦੀਲੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤਬਦੀਲੀ ਹੀ ਮੁੱਖ ਮਕਸਦ ਹੋਵੇ।
ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਦਾ ਕੀਮਤੀ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਨਹੀਂ—ਉਹ ਧਿਆਨ ਹੈ। ਰਿਵਾਇਤੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਧਿਆਨ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਰਖ-ਰਖਾਵ ਵੱਲ ਖਿੱਚਦਾ ਹੈ:
ਇਹ ਕੰਮ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਇਹ ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੇ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੁੱਦਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਨਾ, ਨਬੋਰਡਿੰਗ ਸੁਧਾਰਣਾ, ਕੋਰ ਵਰਕਫਲੋ ਰਸੰਝਣਾ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਕਈ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਗੁਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਇਹ ਟੁੱਟ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ, ਅੰਸ਼ਿਕ ਬੰਦ, ਰਿਟ੍ਰਾਈਜ਼, ਟਾਈਮਆਉਟ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਕੰਘਣਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਜੋਖਮ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ—ਸਿਰਫ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਮੁੱਦੇ ਨਹੀਂ।
ਇਹ ਫੇਲ ਰੀਪ੍ਰੋਡਯੂਸ ਅਤੇ ਸਮਝਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਗਾਹਕ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਇਹ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ", ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਈ ਸਰਵਿਸਜ਼ ਤੋਂ ਲਾਗਾਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਟੀਮ ਲਈ ਇੱਕ ਭਾਰੀ ਲਾਗਤ ਹੈ ਜੋ ਅਜੇ ਵੀ MVP ਤਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।
ਸਭ ਤੋਂ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਲਾਗਤ ਗੁਣਾ ਹੋ ਰਹੀ ਜਟਿਲਤਾ ਹੈ। ਧੀਮੇ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ ਫੀਡਬੈਕ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। फੀਡਬੈਕ ਘਟਣ ਨਾਲ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਵੱਧਦਾ ਹੈ। ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਗਲਤ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ—ਜੋ ਫਿਰ ਹੋਰ ਜਟਿਲਤਾ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਕੁਝ ਐਸਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਨਾ ਕਿ ਕੋਈ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਦੀ ਹੋਵੇ।
ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਫੀਚਰ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ "ਪਿੱਛੇ" ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਫੀਡਬੈਕ/ਜਟਿਲਤਾ ਲੂਪ ਅਕਸਰ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਇਸ ਲਈ ਫੇਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਕਿ ਉਹ ਕੋਇ 완벽 ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਡਾਇਗ੍ਰਾਮ ਨਹੀਂ ਸੀ. ਉਹ ਇਸ ਲਈ ਫੇਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਸਮਾਂ, ਪੈਸਾ ਜਾਂ ਗਤੀ ਖਤਮ ਕਰ ਦੇਂਦੇ ਹਨ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਉਹ ਸਿੱਖ ਲੈਣ ਕਿ ਗਾਹਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਕਲਾਸਿਕ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿਰੁੱਧ ਮੰਨਦਾ ਹੈ: ਸਥਿਰ ਲੋੜਾਂ, ਪਛਾਣਯੋਗ ਡੋਮੇਨ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਲੋਕ (ਅਤੇ ਬਜਟ) ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਚਲਾਏ ਰੱਖਣਗੇ।
ਜਦੋਂ ਲੋੜਾਂ ਹਫ਼ਤੇ ਜਾਂ ਦਿਨਾਂ 'ਚ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ "ਅੰਤਿਮ ਆਕਾਰ" ਲਈ ਅਪਟਿਮਾਈਜ਼ ਕੀਤੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਰੁਕਾਵਟ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅੱਗੇ ਤੋਂ ਭਾਰੀ ਅੱਪ-ਫ੍ਰੰਟ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ (ਕਈ ਲੇਅਰ, ਜਨਰਲ ਇੰਟਰਫੇਸ, ਵੱਡੀਆਂ ਸਰਵਿਸ ਬਾਉਂਡਰੀਜ਼) ਆਸਾਨ ਬਦਲਾਵਾਂ ਨੂੰ ਧੀਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਜਿਵੇਂ ਨਬੋਰਡਿੰਗ ਟਵੀਕ ਕਰਨਾ, ਕੀਮਤ ਨਿਯਮ ਸੋਧਣਾ, ਜਾਂ ਨਵਾਂ ਵਰਕਫਲੋ ਟੇਸਟ ਕਰਨਾ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਅਸਲ entities ਕੀ ਹਨ। ਕੀ "ਵਰਕਸਪੇਸ" "ਅਕਾਊਂਟ" ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ? ਕੀ "ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ" ਬਿੱਲਿੰਗ ਧਾਰਣਾ ਹੈ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਫੀਚਰ? ਬਹੁਤ ਪਹਿਲਾਂ ਸਾਫ ਬਾਉਂਡਰੀਜ਼ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਅਕਸਰ ਤੁਸੀਂ ਗਲਤ ਅਨੁਮਾਨ ਲਾਕ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ। ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਦੀਆਂ ਅਸਲ ਸਾਲਾਂ ਖोजना ਅਤੇ ਫਿਰ ਗਲਤ ਸੈਮਾਂ ਖੋਲ੍ਹਣ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਗੁਜ਼ਾਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।
2–6 ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨਾਲ, ਕੋਆਰਡੀਨੇਸ਼ਨ ਓਵਰਹੈਡ ਵਾਪਸੀ-ਦਿਓੜੀ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕਈ ਸਰਵਿਸਜ਼, ਪੈਕੇਜਾਂ ਜਾਂ ਮਲਕੀਅਤ ਜ਼ੋਨਾਂ 'ਚ ਵੰਡ ਕਰਨ ਨਾਲ ਵਾਧੂ:
ਨਤੀਜਾ: ਧੀਮੀ ਇਤਰਾਟ, ਭਾਵੇਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ "ਸਹੀ" ਲੱਗੇ।
ਭਵਿੱਖ-ਸੁਧਾਰਣ ਬੁਨਿਆਦ 'ਤੇ ਇੱਕ ਮਹੀਨਾ ਖਰਚ ਹੋਣਾ ਇੱਕ ਮਹੀਨਾ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ 'ਤੇ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ ਗਿਆ। ਦੇਰੀਆਂ ਗੁਣਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ: ਗੁੰਮ ਹੋਈ ਸਿੱਖਿਆ ਵੱਧ ਗਲਤ ਅਨੁਮਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਹੋਰ ਰੀਵਰਕ ਲੈ ਕੇ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਟਾਈਮ-ਟੂ-ਚੇਂਜ ਘਟਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਧਾਂਤਿਕ ਰਖ-ਰਖਾਵ ਵਧਾਉਣਾ।
ਇਕ ਉਪਯੋਗੀ ਛਾਨਬੀਨ: ਜੇ ਕੋਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਚੋਣ ਇਸ ਤਿਮਾਹੀ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ਿਪ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਵਿਕਲਪੀ ਮੰਨੋ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਟਾਰਟਅੱਪਾਂ ਨੂੰ "ਛੋਟੀਆਂ-ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਾਲੀਆਂ" ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਉਹਨਾਂਨੂੰ ਐਸੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਵਧਣ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਛੱਡਦੀਆਂ ਹਨ। ਲਕੜੀ ਦਾ ਮਕਸਦ ਸਪਸ਼ਟ: ਕੋਆਰਡੀਨੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘਟਾਓ ਅਤੇ ਬਦਲਾਅ ਸਸਤਾ ਰੱਖੋ।
ਮੋਡੀਊਲਰ ਮੋਨੋਲਿਥ ਇੱਕ ਇਕਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਯੂਨਿਟ ਵਜੋਂ ਡਿਪਲੌਇ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਮੋਡੀਊਲਾਂ ਵਿੱਚ ਆਯੋਜਿਤ ਕੀਤੀ ਹੋਈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਫਾਇਦਿਆਂ ਨੂੰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਲੋਕ ਮਾਇਕ੍ਰੋਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਤੋਂ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਨ—ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵੰਡ, ਮਾਲਕੀ ਦੀ ਸਪੀਸ਼ਚਤਾ, ਆਸਾਨ ਟੈਸਟਿੰਗ—ਬਿਨਾਂ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਓਵਰਹੈਡ ਦੇ।
ਇੱਕ ਕਾਰਨ ਤੱਕ ਇੱਕ ਹੀ ਡਿਪਲੌਏਬਲ ਰੱਖੋ ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਅਸਲੀ ਕਾਰਨ ਨਾ ਆਵੇ: ਸੁਤੰਤਰ ਸਕੇਲਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ, ਉੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੀ ਰਿਲਾਇਬਿਲਿਟੀ ਇਜ਼ੋਲੇਸ਼ਨ, ਜਾਂ ਟੀਮਾਂ ਜੋ ਵਾਕਈ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਲਨਾ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤੱਕ, "ਇੱਕ ਸਰਵਿਸ, ਇੱਕ ਪਾਈਪਲਾਈਨ, ਇੱਕ ਰਿਲੀਜ਼" ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਰਸਤਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸਰਵਿਸਾਂ ਵਿੱਚ ਜਲਦੀ ਵੰਡ ਕਰਨ ਦੀ ਥਾਂ, ਸਪਸ਼ਟ ਮੋਡੀਊਲ ਬਾਉਂਡਰੀਜ਼ ਬਣਾਓ:
ਨੈੱਟਵਰਕ ਸੀਮਾਵਾਂ ਲੇਟੈਂਸੀ, ਫੇਲਰ ਹੈਂਡਲਿੰਗ, ਆਥ, ਵਰਜ਼ਨਿੰਗ ਅਤੇ ਬਹੁ-ਵਾਤਾਵਰਨ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਕੋਡ ਬਾਉਂਡਰੀਜ਼ ਰਚਨਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਬਿਨਾਂ ਉਸ ਜਟਿਲਤਾ ਦੇ।
ਜਟਿਲ ਸਕੀਮਾ ਇੱਕ ਆਮ ਆਰਕ-ਲੋਚ ਹਨ। ਘੱਟ ਟੇਬਲਾਂ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਸੰਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ ਅਤੇ ਆਪਣਾ ਮਨ ਬਦਲਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਓ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਮਾਈਗਰੇਸ਼ਨ ਕਰੋ:
ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਮੋਡੀਊਲਰ ਮੋਨੋਲਿਥ ਅਤੇ ਸਾਵਧਾਨ ਡਾਟਾ ਵਿਕਾਸ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੁਣ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇਤਰਾਟ ਕਰਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਨਿਕਾਸ (ਸਰਵਿਸਜ਼ ਜਾਂ ਵੱਖਰੇ ਡੇਟਾਬੇਸ) ਇੱਕ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਫ਼ੈਸਲਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ—ਨਹੀਂ ਇੱਕ ਬਚਾਉਣ ਮੁਹਿੰਮ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਉਹ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਡੈਲੀਵਰੀ ਲੂਪ ਜੋ ਛੋਟੇ, ਅਕਸਰ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਲ ਗਾਹਕ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜ ਰੱਖਦਾ ਹੈ—ਬਗੈਰ ਇਹਦੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ "ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਹੱਲ" ਪਹਿਲਾਂ ਕਰ ਲਓ।
ਲਕਸ਼ ਕਰੋ ਪਤਲੇ-ਸਲਾਈਸ ਡਿਲਿਵਰੀ ਲਈ: ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ end-to-end ਵਰਕਫਲੋ ਜੋ ਮੁੱਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। "ਪੂਰਾ ਬਿਲਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉ" ਦੀ ਥਾਂ, "ਇੱਕ ਯੂਜ਼ਰ ਟ੍ਰਾਇਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਮੈਨੂਅਲੀ ਨਿਰਧਾਰਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ" ਸ਼ਿਪ ਕਰੋ।
ਇੱਕ ਪਤਲਾ ਸਲਾਈਸ ਸਟੈਕ ਨੂੰ ਕ੍ਰਾਸ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ (UI → API → ਡੇਟਾ) ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪੂਰੇ ਰਾਸਤੇ ਨੂੰ ਵੈਧ ਕਰ ਸਕੋ: ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਪਰਮਿਸ਼ਨ, ਊਰਜਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਕੀ ਯੂਜ਼ਰ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਸ਼ਿਪ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਇਕੱਲਾ ਪਲ ਨਹੀਂ; ਇਹ ਇੱਕ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਪ੍ਰਯੋਗ ਹੈ।
ਫੀਚਰ ਫਲੈਗ ਅਤੇ ਪੜਾਅਵਾਰ ਰੋਲਆਊਟ ਵਰਤੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ:
ਇਹ ਤਰੀਕਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚੱਲਣ ਦੀ ਆਜ਼ਾਦੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਬਲਾਸਟ ਰੇਡੀਅਸ ਨੰਞਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ।
ਲੂਪ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗ ਨੂੰ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ। ਪਰਫੈਕਟ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਦੀ ਉਡੀਕ ਨਾ ਕਰੋ; ਸਧਾਰਨ ਸਿਗਨਲ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ: ਨਬੋਰਡਿੰਗ ਪੂਰੀਆਂ, ਮੁੱਖ ਕਾਰਵਾਈਆਂ, ਸਪੋਰਟ ਟਿਕਟ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਇੰਟਰਵਿਊ।
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਹਲਕੀ ਰੱਖੋ: ਇੱਕ ਸਫ਼ਾ, ਨਾ ਕਿ ਵਿਖਿ। ਸਿਰਫ ਉਹੀ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ ਜੋ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰੇ:
ਸਾਈਕਲ ਟਾਈਮ: ਵਿਚਾਰ → ਸ਼ਿਪ → ਫੀਡਬੈਕ। ਜੇ ਸਾਈਕਲ ਟਾਈਮ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜਟਿਲਤਾ ਸਿੱਖਣ ਨਾਲ ਜਿਆਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇਕੱਠੀ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਸੂਚਨਾ ਹੈ ਕਿ ਸਕੋਪ ਸਧਾਰਣਾ, ਕੰਮ ਨੂੰ ਹੋਰ ਛੋਟੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਰੀਫੈਕਟਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ—ਨਾ ਕਿ ਵੱਡੀ ਰੀਡਿਜ਼ਾਇਨ।
ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਰਲ ਚਲਾਉਂਣ ਵਾਲੀ ਰੁਟੀਨ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਹਫ਼ਤਾਇਣ "ਸ਼ਿਪ ਅਤੇ ਸਿੱਖੋ" ਸਮੀਖਿਆ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੈਕਟਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਚੇਂਜਲੋਗ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ: /changelog)।
AI-ਚਲਿਤ ਵਿਕਾਸ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀਆਂ ਅਰਥਕ ਪਹਿਲਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ—ਜੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਬੋਤਲਨੈਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: "ਅਸੀਂ ਅਗਲੇ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?" ਨਾ ਕਿ "ਅਸੀਂ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਕਿੰਨਾ ਪਰਫੈਕਟ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?"
ਤੇਜ਼ ਸਕੈਫੋਲਡਿੰਗ। AI ਸਹਾਇਕ ਪਹਿਲੇ ਡ੍ਰਾਫਟ ਵਿੱਚ ਚੰਗੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: CRUD ਐਂਡਪੌਇੰਟ, ਐਡਮਿਨ ਸਕ੍ਰੀਨ, UI ਸ਼ੈਲ, authentication ਦੀ ਵਾਇਰਿੰਗ, ਤੀਜੀ-ਪੱਖ ਇੰਟੇਗਰੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਗਲੂ ਕੋਡ ਜੋ ਡੈਮੋ ਨੂੰ ਹਕੀਕਤ ਵਰਗਾ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਵਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਟੈਸਟੇਬਲ ਸਲਾਈਸ ਤੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਸਸਤੀ ਪਛਾਣ-ਖੋਜ। ਤੁਸੀਂ বিকਲਪ ਮੰਗ ਸਕਦੇ ਹੋ (ਜਿਵੇਂ "ਮੋਡੀਊਲਰ ਮੋਨੋਲਿਥ বনਾਮ ਸਰਵਿਸਿਜ਼", "Postgres বনਾਮ ਡੌਕਯੂਮੈਂਟ ਮਾਡਲ", "ਇਵੈਂਟ-ਡ੍ਰਿਵਨ বনਾਮ ਸਮਕਾਲੀ") ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਈ ਨਮੂਨੇ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਮਕਸਦ ਉਤਪਾਦ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਾ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਹੈ ਅਲੱਗ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘਟਾਉਣਾ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਲਾਕ ਹੋ ਜਾਓ।
ਮੈਕੈਨੀਕਲ ਰੀਫੈਕਟਰਾਂ ਲਈ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਵਿਕਸਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, AI ਨਾਂ-ਬਦਲਣਾ ਕੰਮ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਕੋਡਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸੰਦਰਭਾਂ ਨੂੰ ਨਾਂ-ਬਦਲਨਾ, ਮੋਡੀਊਲ ਨਿਕਾਸ, ਟਾਈਪ ਅਪਡੇਟ, API ਕਲਾਇੰਟ ਅਨੁਕੂਲਨਾ, ਅਤੇ ਮਾਈਗਰੇਸ਼ਨ ਸਨਿੱਪਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਘਰਣ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਖਾਲੀ ਪੰਨਾ ਦੀ ਦੇਰੀ ਘੱਟ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਨਵੀਂ ਫੀਚਰ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੋਵੇ, AI ਰੂਟ, ਕੰਪੋਨੈਂਟ, ਟੈਸਟ ਆਦਿ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਫਰਮੇਟ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਤਾਂ ਕਿ ਮਨੁੱਖ ਜੱਜਮੈਂਟ ਵਾਲੇ ਹਿੱਸਿਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਵੱਖ ਕਰਨ।
ਇੱਕ ਵਿਆਹਤੀ ਉਦਾਹਰਨ ਇੱਕ vibe-coding ਵਰਕਫਲੋ ਹੈ ਜਿਵੇਂ Koder.ai, ਜਿੱਥੇ ਟੀਮਾਂ ਚੈਟ ਰਾਹੀਂ ਵੈੱਬ, ਬੈਕਐਂਡ ਜਾਂ ਮੋਬਾਈਲ ਸਲਾਈਸ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਫਿਰ ਜেনਰੇਟ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਨਾਰਮਲ ਰਿਪੋ ਵਿੱਚ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕਰਕੇ ਆਮ ਰਿਵਿਊ ਅਤੇ ਟੈਸਟਾਂ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
AI "ਕੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ" ਬਾਰੇ ਫੈਸਲੇ, ਤੁਹਾਡੇ ਡੋਮੇਨ ਦੀਆਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ, ਜਾਂ ਡਾਟਾ ਮਾਡਲ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੇ ਟਰੇਡ‑ਅਫ਼ਸ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦਾ। ਇਹ ਉੱਤਰਦੇਹੀ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੋਡ ਰਿਵਿਊ, ਮੂਲ ਟੈਸਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਬਾਉਂਡਰੀਜ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ (ਇੱਕ ਰਿਪੋ ਵਿੱਚ ਵੀ)। AI ਗਤੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਜਾ ਰਹੇ ਹੋ।
AI ਇੱਕ ਉਦਯੋਗੀ ਨੌਜਵਾਨ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਵਾਂਗ ਵਰਤੋ: ਮਦਦਗਾਰ, ਤੇਜ਼, ਅਤੇ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਗਲਤ। ਲਕਸ਼ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ "AI ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਬਣਾਏ"—ਸਗੋਂ ਇਹ ਕਿ ਵਿਚਾਰ → ਵਰਕਿੰਗ ਕੋਡ → ਵੈਧ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਲੂਪ ਨੂੰ ਤੰਗ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ ਜਦ ਕਿ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਡੀਕਟਬਲ ਰਹੇ।
ਆਪਣੇ ਸਹਾਇਕ ਤੋਂ ਪੁਰੀ ਪਹਿਲੀ ਪਾਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ: ਫੀਚਰ ਕੋਡ, ਬੇਸਿਕ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ, ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਛੋਟੀ ਵਿਆਖਿਆ। ਇਸਨੂੰ ਛੇਤੀ ਵਿਚ ਪੜ੍ਹੋ। ਪਹਿਲਾਂ ਟੈਸਟ ਪੜ੍ਹੋ—ਜੇ ਟੈਸਟ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹਨ, ਤਾਂ ਕੋਡ ਵੀ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ।
"ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ" ਹੱਲ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਦੋ ਵਿਕਲਪ ਮੰਗੋ:
AI ਨੂੰ ਲਾਗਤ, ਜਟਿਲਤਾ ਅਤੇ ਦੋਨੋਂ ਦਰਮਿਆਨ ਮਾਈਗਰੇਸ਼ਨ ਕਦਮ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ। ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਇੰਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਅਚਾਨਕ ਖਰੀਦਣ ਤੋਂ ਬਚੋਗੇ।
AI ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਡਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਰੀਝਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਕੁਝ "ਡਿਫਾਲਟ" ਬਣਾਓ ਜੋ ਸਹਾਇਕ ਫਾਲੋ ਕਰ ਸਕੇ:
ਜੇ ਇਹ ਮੌਜੂਦ ਹਨ, ਤਾਂ AI ਨੂੰ ਕਹੋ "ਸਾਡੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਐਂਡਪੌਇੰਟ ਟੈਂਪਲੇਟ Использ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਾਡੇ validation helper ਵਰਤੋ"। ਤੁਸੀਂ ਘੱਟ ਅਚੰਭਿਆਂ ਵਾਲਾ ਅਤੇ ਸੰਗਤ ਕੋਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋਗੇ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਰਗਾ Koder.ai ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਕੋ ਹੀ ਵਿਚਾਰ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਯੋਜਨਾ ਮੋਡ ਵਰਤੋ (ਪਹਿਲਾਂ ਠੋਸ ਰੂਪ-ਰੇਖਾ, ਫਿਰ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟ), ਅਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸੈੱਟ ਕਨਵੈਨਸ਼ਨਾਂ ਰੱਖੋ ਜੋ ਹਰ ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੀ ਸਲਾਈਸ ਨੂੰ ਮੈਨ ਬਰਾਂਚ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪ従 ਕਰਨੀਆਂ ਹੋਣ।
ਹਰ ਪੁਲ ਰਿਕਵੇਸਟ 'ਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਚੈਕਲਿਸਟ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ:
AI PR ਵੇਰਵਾ ਡਾਫਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਚੈਕਲਿਸਟ ਦਾ ਮਾਲਕ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਉਹ ਇਸਦੀ ਲਾਗੂਆਈ ਕਰੇ।
AI ਕੋਡਿੰਗ ਸਹਾਇਕ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਗ਼ਲਤ ਰਸਤੇ 'ਤੇ ਵੀ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਕੋਲ "ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸਾਫ ਕਰਨ" ਲਈ ਸਮਾਂ ਨਾ ਹੋਵੇ।
ਜੇ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਵਿਆਪਕ ਹਨ ("auth ਜੋੜੋ", "ਟੋਕਨ ਸਟੋਰ ਕਰੋ", "upload endpoint ਬਣਾਓ"), ਤਾਂ AI ਅਜਿਹੇ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਪਰ ਨਿਰਾਪਦ ਡਿਫਾਲਟ ਰੱਖਦਾ ਹੈ: ਗੈਰ-ਪੂਰਨ ਵੈਲਿਡੇਸ਼ਨ, ਕਮਜ਼ੋਰ secrets ਹੈਂਡਲਿੰਗ, ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਫਾਇਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ।
ਇਸ ਤੋਂ ਬਚਾਓ: ਨਿਯਮਾਂ ਬਾਰੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹੋਵੋ ("ਕਦੇ ਵੀ ਪਲੇਨਟੈਕਸਟ ਟੋਕਨ ਨਹੀਂ", "MIME ਅਤੇ ਸਾਈਜ਼ ਵੈਰੀਫਾਈ ਕਰੋ", "ਪ੍ਰਿਪੇਅਰਡ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਵਰਤੋ", "PII ਲੌਗ ਨਾ ਕਰੋ"). AI ਨਿਕਾਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਣਜਾਣ ਮੁਜ਼ੂਰਦਾਰ ਕੋਡਰ ਤੋਂ ਮਿਲੇ ਕੰਮ ਵਾਂਗ ਵੇਖੋ: ਰਿਵਿਊ ਕਰੋ, ਟੈਸਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਏਜ ਰਿਸਕ ਮਾਡਲ ਕਰੋ।
AI ਬਹੁਤ ਸਟਾਈਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਪੈਚਵਰਕ ਸਿਸਟਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਕਈ ਤਰੀਕੇ ਏਰਰ ਹੈਂਡਲ ਕਰਨ ਦੇ, ਕਈ ਢੰਗ ਐਂਡਪੌਇੰਟ ਰਚਣ ਦੇ, ਅਨੁਚਿੱਤ ਨਾਮਕਰਨ ਅਤੇ ਦੋਹਰਾਏ ਹੇਲਪਰ। ਇਹ ਅਸਮਰਥਤਾ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਹਰ ਬਦਲਾਅ 'ਤੇ ਟੈਕਸ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਬਚਾਓ: ਫੋਲਡਰ ਸਟ੍ਰਕਚਰ, API ਪੈਟਰਨ, ਏਰਰ ਹੈਂਡਲਿੰਗ, ਲੌਗਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਸੈੱਟ ਕਨਵੈਨਸ਼ਨ ਲਿਖੋ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਰਿਪੋ ਵਿੱਚ ਪਿਨ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰੌਂਪਟਾਂ 'ਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿਓ। ਬਦਲਾਅ ਛੋਟੇ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਕਿ ਰਿਵਿਊਜ਼ ਪਹਿਲੇ ਅਵਸਰ 'ਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਪਕੜ ਸਕਣ।
ਜਦੋਂ AI ਵੱਡੇ ਹਿੱਸੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਟੀਮਾਂ ਅਜਿਹੀਆਂ ਫੀਚਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਸ ਨਾਲ ਸਾਂਝੀ ਮਾਲਕੀ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਮੰਦ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਬਚਾਓ: ਹਰ PR 'ਚ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਆਖਿਆ ਲਾਜ਼ਮੀ ਕਰੋ ("ਕੀ ਬਦਲਿਆ, ਕਿਉਂ, ਖ਼ਤਰੇ, ਰੋਲਬੈਕ ਯੋਜਨਾ"). ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਵੇਂ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਪੇਅਰنگ ਕਰੋ। ਵੱਡੇ AI-ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੇ ਡੰਪਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਛੋਟੇ, ਅਕਸਰ ਬਦਲਾਅ ਪਸੰਦ ਕਰੋ।
AI ਨਿਰਭੌਗ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। "ਪ੍ਰੋਜ਼਼ ਓਵਰ ਪ੍ਰੂਫ" ਮਾਨਦੰਡ ਰੱਖੋ: ਟੈਸਟ, ਲਿਖਾਈਆਂ, ਅਤੇ ਕੋਡ ਰਿਵਿਊਆਂ ਸਹਾਇਕ ਨਹੀਂ—ਓਥੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਮਨੁੱਖੀ ਜਾਂਚ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚਲਣੀ ਗਲਤ ਨਹੀਂ—ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਿਨਾਂ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇ ਚੱਲਣਾ ਗਲਤ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਟੀਮ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ ਸਾਡੇ ਕੁਝ ਹਲਕੇ ਗਾਰਡਰੇਲਸ ਤੇ ਰਹਿ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਯੂਜ਼ਰਾਂ, ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਸਮਾਂ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨਗੇ।
ਹਰ ਬਦਲਾਅ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੇ ਮਿਆਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ:
ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ CI ਨਾਲ ਜੁੜੋ ਤਾਂ ਕਿ "ਬਾਰ" ਟੂਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲਾਗੂ ਹੋਵੇ—ਹੀਰੋਇਕਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ।
ਤੁਹਾਨੂੰ 20-ਪੰਨੇ ਦਾ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਡੌਕਜ਼ੀਲ ਨਹੀਂ ਲੋੜੀਦਾ। ਇੱਕ-ਪੰਨਾ ADR ਟੈਂਪਲੇਟ ਵਰਤੋ: ਸੰਦਰਭ → ਫੈਸਲਾ → ਵਿਕਲਪ → ਨਤੀਜੇ। ਇਸਨੂੰ ਹਾਲਤ-ਨੁਮਾਇਆ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਰਿਪੋ ਨਾਲ ਜੋੜੋ।
ਫਾਇਦਾ: ਤੇਜ਼ੀ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ AI ਸਹਾਇਕ (ਜਾਂ ਨਵਾਂ ਟੀਮੀ) ਕੋਈ ਤਬਦੀਲੀ ਸੁਝਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਤੁਰੰਤ ਜाँच ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਕਿਸੇ ਮੌਜੂਦਾ ਫੈਸਲੇ ਨਾਲ ਵਿਰੋਧ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਛੋਟੇ ਪਰ ਅਸਲੀ ਟੀਚੇ:
ਇਹ "ਸਾਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਇਹ ਖ਼ਰਾਬ ਹੈ" ਨੂੰ "ਸਾਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ ਕੀ ਖ਼ਰਾਬ ਹੈ" ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਗਾਰਡਰੇਲਸ ਰੋਲਬੈਕ, ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਅਤੇ ਅਣਪਛਾਤੀ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਇਤਰਾਟ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਉੱਚੀ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਮੇਂ, ਮੋਡੀਊਲਰ ਮੋਨੋਲਿਥ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਰਸਤਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇੱਕ ਐਸਾ ਪਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਸਹਾਇਕ ਹੋਣਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਅਤੇ ਡਿਲਿਵਰੀ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਬਣ ਜਾਂਦੀ। ਮਕਸਦ "ਮਾਇਕ੍ਰੋਸਰਵਿਸਜ਼" ਨਹੀਂ; ਇਹ ਉਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਬੋਤਲਨੈਕ ਹਟਾਉਣ ਹੈ ਜੋ ਡਿਲਿਵਰੀ ਨੂੰ ਸੁਸਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਰਵਿਸ ਨਿਕਾਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਟੀਮ ਅਤੇ ਰਿਲੀਜ਼ ਕੈਡੈਂਸ ਸਾਂਝੇ ਕੋਡ ਅਤੇ ਸਾਂਝੇ ਡਿਪਲੌਏਂਟਾਂ ਕਰਕੇ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋ ਰਹੇ ਹੋ:
ਜੇ ਦਰਦ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਵੰਡੋ ਨਹੀਂ। ਜੇ ਇਹ ਲਗਾਤਾਰ ਅਤੇ ਮਾਪਯੋਗ ਹੈ (ਲੀਡ ਟਾਈਮ, ਘਟਨਾਵਾਂ, ਮੱਲੇਡੇਡੇਡ), ਤਾਂ ਨਿਕਾਸ 'ਤੇ ਸੋਚੋ।
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਬੇਸ ਉਹ ਵੇਲੇ ਮਾਨਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਪਸ਼ਟ ਸిమਾ ਖਿੱਚ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੌਣ ਡਾਟਾ ਦਾ ਮਾਲਕ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਸੰਕੇਤ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਡੋਮੇਨ ਹੋਰ ਡੋਮੇਨਾਂ ਨੂੰ "ਬਾਹਰੀ" ਵਜੋਂ ਸਥਿਰ ਕਾਂਟ੍ਰੈਕਟ (ਇਵੈਂਟ, API) ਰਾਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਐਵੈਂਚੁਅਲ ਕਨਸਿਸਟੈਂਸੀ ਸਹਿਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਬੁਰਾ ਸੰਕੇਤ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਾਲੇ ਵੀ ਕੋਰ ਫਲੋ ਲਈ ਕ੍ਰਾਸ-ਐਂਟਟੀ joins ਅਤੇ ਸਾਂਝੇ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੈਕਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਮੋਨੋਲਿਥ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬਾਉਂਡਰੀਜ਼ ਲਾਗੂ ਕਰੋ (ਅਲੱਗ ਮੋਡੀਊਲ, ਸੀਮਿਤ ਐਕਸੇਸ)। ਮਗਰੋਂ ਹੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵੰਡਣ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ।
strangler ਪੈਟਰਨ ਵਰਤੋ: ਇੱਕ ਸਮਰੱਥਾ ਇਕ ਵਾਰੀ ਕੱਤ ਕਰੋ।
AI ਟੂਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੇਰੇ ਤੇਜ਼ੀ ਵਜੋਂ ਉਪਯੋਗੀ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ:
ਅਮਲ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ "ਚੈਟ-ਚਲਿਤ ਸਕੈਫੋਲਡਿੰਗ + ਸੋర్స్ ਕੋਡ ਮਾਲਕੀ" ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ: ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਨਰੇਟ ਕਰੋ, ਪਰ ਰਿਪੋ ਨੂੰ ਸਰੋਤ-ਸੱਚਾਈ ਰੱਖੋ। ਐਸੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਿਵੇਂ Koder.ai ਉਪਯੋਗੀ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਚੈਟ ਰਾਹੀਂ ਇਤਰਾਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ ਕੋਡ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕਰਕੇ ਉਹੀ ਗਾਰਡਰੇਲਸ (ਟੈਸਟ, ADRs, CI) ਲਗੂ ਕਰੋ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ।
AI ਨਿਕਾਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨੌਜਵਾਨ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ PR ਵਾਂਗ ਟ੍ਰੀਟ ਕਰੋ: ਮਦਦਗਾਰ, ਤੇਜ਼, ਅਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੰਸਪੈਕਟ ਕੀਤਾ ਹੋਇਆ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ-ਚਰਨ ਦੀਆਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਫੈਸਲਾਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ "ਸਰਵੋਤਮ ਅਭਿਆਸ" ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ। ਇਹਨਾਂ ਦਾ ਮਕਸਦ ਅਗਲੇ 4–8 ਹਫਤਿਆਂ ਦਾ ਸਿੱਖਣਾ ਸਸਤਾ ਕਰਨਾ ਹੈ—ਬਿਨਾਂ ਇਕ ਐਸੇ ਗੰਦੇ ਕੋਡਬੇਸ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਹਟਾ ਨਾ ਸਕੋ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਨਵੇਂ ਲੇਅਰ, ਸਰਵਿਸ, ਜਾਂ ਟੂਲ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤੁਰੰਤ ਚਾਰ ਧੁਰਿਆਂ 'ਤੇ ਸਕੋਰ ਕਰੋ:
ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਚੋਣ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਚ ਸਿੱਖਣ ਮੁੱਲ, ਘੱਟ ਕੋਸ਼ਿਸ਼, ਅਤੇ ਉੱਚ ਵਾਪਸੀਯੋਗਤਾ ਵਾਲੀ ਹੋਵੇਗੀ। "ਉੱਚ ਖ਼ਤਰਾ" ਖ਼ਰਾਬ ਨਹੀਂ—ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਅਰਥਪੂਰਨ ਚੀਜ਼ ਖਰੀਦਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਕਿਸੇ ਮਾਇਕ੍ਰੋਸਰਵਿਸ, CQRS, ਇਕ ਇਵੈਂਟ ਬੱਸ, ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰ, ਜਾਂ ਭਾਰੀ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਜੋੜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੁੱਛੋ:
ਮੋਡੀਊਲਰ ਮੋਨੋਲਿਥ vs. ਮਾਇਕ੍ਰੋਸਰਵਿਸ: ਡੀਫਾਲਟ ਇੱਕ ਮੋਡੀਊਲਰ ਮੋਨੋਲਿਥ ਨੂੰ ਰੱਖੋ ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ (a) ਕਈ ਟੀਮਾਂ ਇਕ ਦੂਜੇ 'ਤੇ ਕਦਮ ਰੱਖ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, (b) ਸਪਸ਼ਟ ਸਕੇਲਿੰਗ ਬੋਤਲਨੈਕ, ਜਾਂ (c) ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਿਪਲੌਇਬਲ ਹਿੱਸੇ ਜੋ ਵੱਖਰੇ ਦਰ 'ਤੇ ਬਦਲਦੇ ਹਨ। ਮਾਇਕ੍ਰੋਸਰਵਿਸ ਸਹੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਪਰ ਉਹ ਡਿਪਲੌਏ, ਨਿਗਰਾਨੀ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਕਨਸਿਸਟੈਂਸੀ 'ਚ ਸਤਤ ਟੈਕਸ ਜੋੜਦੇ ਹਨ।
ਬਣਾਉ vs. ਖਰੀਦ: ਜੇ ਫੀਚਰ ਇੱਕ ਡਿਫ਼ਰੈਂਸ਼ੀਏਟਰ ਨਹੀਂ ਹੈ (auth, billing, email delivery), ਤਾਂ ਖਰੀਦਣਾ ਅਕਸਰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਰਸਤਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਯੂਨੀਕ UX, ਐਡਜ ਕੇਸਾਂ 'ਤੇ ਪੁਰੀ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਜਾਂ ਤੀਜੀ‑ਪੱਖ ਮੁੱਲ ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਬਣਾਉ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਤੁਰੰਤ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ ਅਤੇ ਗਾਰਡਰੇਲਸ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ /blog ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਤ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕਾਂ ਦੇਖੋ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ ਡਿਲਿਵਰੀ ਲੂਪ ਲਈ ਸਹਾਇਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਤਾਂ /pricing ਵੇਖੋ।
ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪ̆ੈਟਰਨਾਂ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਪੇਸ਼ਗੀ ਪਛਾਣਯੋਗਤਾ ਲਈ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ: ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਟੀਮਾਂ, ਸਥਿਰ ਰੋਡਮੈਪ, ਰਸਮੀ ਗਵਰਨੈਂਸ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਜੀਵੰਤ ਸਿਸਟਮ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਟਾਰਟਅੱਪਾਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਥੇ ਉਲਟ ਹਾਲਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ—ਉੱਚ ਅਣਿਸ਼ਚਿਤਤਾ, ਬਹੁਤ ਛੋਟੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰ ਉਤਾਰ-ਚੜ੍ਹਾਵ—ਇਸ ਲਈ ਕੋਆਰਡੀਨੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਝੰਝਟ ਸਿੱਧਾ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ 'ਤੇ ਟੈਕਸ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਅਜੇ ਤੱਕ ਸਥਿਰ ਡੋਮੇਨ ਜਾਂ ਸੁਤੰਤਰ ਟੀਮਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਹੀ ਇਹ ਖ਼ਰਚ ਭਰਦੇ ਹੋ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਡੋਮੇਨ ਅਜੇ ਤੈ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਇਸ ਲਈ ਭਾਰੀ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਮਾਡਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਅਨੁਮਾਨ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ:
ਅਜਿਹੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਅੱਜ ਦੀ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸਹਾਰਨ ਵਾਲੀ ਸਭ ਤੋਂ ਸਧਾਰਨ ਕੋਡ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਧਾਰਨਾ ਥਿਰ ਹੋ ਜਾਏ ਤਾਂ ਸਾਫ-ਸਧਾਰਨ ਰੀਫੈਕਟਰ ਕਰਨ ਦਾ ਰਸਤਾ रखें।
ਇਹ ਲੰਬੇ ਸਾਈਕਲ ਟਾਈਮ (ਵਿਚਾਰ → ਸ਼ਿਪ → ਫੀਡਬੈਕ) ਵਧਣ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਆਮ ਲੱਛਣ:
ਜੇ "ਛੋਟਾ ਬਦਲਾਅ" ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਰਗਾ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਗਤੀ ਘਟਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਮੋਡੀਊਲਰ ਮੋਨੋਲਿਥ ਇੱਕ ਐਸਾ ਏਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਇਕਾਈ ਵਜੋਂ ਡਿਪਲੌਇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਮੋਡੀਊਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰਾ ਕੀਤਾ ਗਇਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀਆਂ ਲਈ ਅਚਛਾ ਡੀਫਾਲਟ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ:
ਤੁਸੀਂ ਫਿਰ ਵੀ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਜੇਕਰ ਮਾਪਨ ਜਾਂ ਪਾਠਾਂ ਵੱਲੋਂ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਸਰਵਿਸز ਨਿਕਾਲ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਾਇਕ੍ਰੋਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਵਾਲੀਆਂ ਬਹੁਤੀਆਂ ਲਾਭ ਮਿਲ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ (ਸਪਸ਼ਟਤਾ, ਮਾਲਕੀ, ਟੈਸਟੇਬਿਲਟੀ) ਬਿਨਾਂ ਲੇਟੈਂਸੀ, ਵਰਜ਼ਨਿੰਗ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਜਟਿਲਤਾ ਦੇ।
ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਐਸਟ ਵਜੋਂ ਸਲੂਕੀ ਕਰੋ: ਬਦਲਾਅ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਜਾਂਚਣ ਯੋਗ ਅਤੇ ਵਾਪਸ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਸਾਈਕਲ ਟਾਈਮ ਮੋਨੀਟਰ ਕਰੋ। ਜੇ ਇਹ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਕੋਪ ਸਧਾਰੋ ਜਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਰੀਫੈਕਟਰ ਕਰੋ—ਕੋਈ ਭਾਰੀ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਨਾ ਕਰੋ।
AI ਕਿਰਿਆਨਵੀਤੀ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ—ਇਹ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦੀ।
ਲਾਭ:
ਜਿਹੜੀਆਂ ਗੱਲਾਂ AI ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ: ਕੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਡੋਮੇਨ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ/ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਲਈ ਆਖਰੀ ਜਵਾਬਦੇਹੀ।
ਇਹ ਗਾਰਡਰੇਲਸ ਤੇਜ਼ੀ ਨੂੰ ਅরাজਕਤਾ ਵਿੱਚ بدلਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦੀਆਂ ਹਨ।
