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GenAI赋能的数据库分解:在AWS上拆分单体架构 [重复].pdf

上传人: 明**** 编号:1013098 2025-12-21 54页 723.97KB

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全文主要内容概括如下: 1. **数据库分解的重要性**:为了解决单体应用中的高耦合、低内聚问题,提高可维护性和扩展性。 2. **分解过程**:包括静态分析和运行时分析,识别业务边界,逐步将复杂部分分解。 3. **技术方法**:利用Kiro CLI等工具进行自动化分析,识别依赖关系和业务边界。 4. **人工智能应用**:通过人工智能辅助进行数据库分解,如自动评估数据规范化需求。 5. **业务逻辑迁移**:将数据库中的业务逻辑迁移到应用层,使用Spring Boot等框架构建REST API。 6. **分解成果**:提供架构图、实体关系、接口、服务类和API文档等交付物。 7. **总结**:数据库分解是一个渐进的过程,人工智能可以辅助决策,但最终决策由架构师负责。
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