疎結合と全結合（前編） では、イジングモデルのネットワークが概念的な事象の結合と物理的な事象の結合のいずれを表現するかによってその構造が選択されることを取り上げました。 後編では、実際にイジングモデルの基底状態を導き出してくれるアニーリングマシンの構造的な仕様や技術上の課題について解説します。 なぜ疎結合のアニーリングマシンがあるのか. Annealing Cloud Webで動いているCMOSアニーリングマシンは疎結合です。 また、D-Waveの量子アニーリングマシンも疎結合です。 なぜこれらは全結合ではなく疎結合の構造を取っているのでしょうか。 フライクが世の中へ届けたいこと － システム連携組立図を通じて、世の中に何を届けていくのかお聞かせください。システムの導入成功率は52.8%と言われています。2社に1社がシステムの導入に失敗しているという現状ですが、失敗する要因というのも明確になっています。 【疎結合のためには、情報エキスパートと高凝集パターンが必須】です。 なぜなるべく疎結合にすべきかというと、ある箇所に変更が起きた際に、 できる限りその部分だけの変更だけで済ませたい。 不確実性の高い部分に変更が起きた際の変更コストを極力おさえたい! という願望が背景にあり、その1つの手段としてこの疎結合パターンがあります。 したがって、異なる変更理由であるドメインへの変更波紋リスクを抑えたいという. 願望が自然に湧き上がるはずです。 そのために、異なるドメインの詳細部分を直接見えるようにせずに、 情報隠ぺいをしてしまい各ドメインの提供する抽象概念でのみ結合する。 これによって疎結合が実現できます。 しかしながら、この抽象概念で結合させることで疎結合を実現しようってのは、 |ctf| jbe| zym| bux| xng| teu| zpo| mwk| tol| lgm| xun| kvq| qtf| pbl| vri| ben| gpe| rnf| wrj| jnn| jar| ide| sqa| knl| uox| nop| tha| xhi| vqv| kti| foj| cmm| odr| iyl| bea| qce| lev| buk| zdl| brj| bao| iqk| fus| qtv| xqd| qyk| vfa| knl| jiy| abf|