[Data Science]探討模型/分析程式架構

一、前言 軟體開發中，會將程式架構引入設計模式(design pattern)，目的是用來簡化程式的開發與強化程式的維護性；例如常見的Model-View-Controller(MVC)模式，或是拆成router、controller、service、handle等區塊等，將每個單一的功能或方法，依據不同的功能與邏輯分拆並放到不同的區塊之中，已建立專案內鬆散的耦合(Loose Coupling)關係。 如上圖，一個使用者對點擊一個網頁，觸發了一項請求，這份請求原本應該是一支function再回傳結果，但根據拆分後的架構，請求會經Router決定他要由哪個Controller進行param的檢查後進到Service做資料的撈取。 拆解後的程式架構中，每一個部分負責的功能都不一樣，主要是強調職責分離，這樣的好處可以讓開發跟維護人員可以更快的針對目的或是BUG找到對應的部分，因此在維護跟開發上更加方便。 二、模型/分析有沒有所謂的”通用”架構？ 隨著硬體的日新月異，資料的儲存、演算法的運行時間門檻逐漸降低，即時無法購買大型機器或高階顯卡，也能透過租用的方式來獲得高端的空間或是效