So Sánh Kiến trúc cho VibeCoding
Việc chọn kiến trúc phù hợp ảnh hưởng đáng kể đến mức độ hiệu quả mà AI có thể hỗ trợ.
Xếp hạng Mức độ Phù hợp của Kiến trúc (Từ Thân thiện nhất đến Ít thân thiện nhất với VibeCoding)
Serverless / Edge Compute (Tính toán Biên)
- Độ phù hợp: Tuyệt vời. Các hàm nhỏ, biệt lập với đầu vào/đầu ra rõ ràng là lý tưởng cho việc tạo mã bằng AI.
- Lưu ý: Yêu cầu thiết kế cẩn thận cho giao tiếp giữa các hàm.
Modular Monolith (Nguyên khối Module hóa - Dựa trên Tính năng)
- Độ phù hợp: Rất tốt. Ranh giới module rõ ràng cung cấp ngữ cảnh. Các framework có cấu trúc tỏa sáng ở đây.
- Lưu ý: Yêu cầu kỷ luật để duy trì ranh giới module.
Monolithic (Nguyên khối - Đơn giản hoặc Cấu trúc theo Tính năng)
- Độ phù hợp: Tốt (cho dự án nhỏ/cấu trúc tốt), Kém (cho dự án lớn/rối). Sự đơn giản giúp AI trong các dự án nhỏ hơn.
- Lưu ý: Có thể trở nên khó quản lý đối với AI nếu các phụ thuộc trở nên rối rắm.
Microservices (Vi dịch vụ)
- Độ phù hợp: Khá. AI có thể xử lý tốt các dịch vụ riêng lẻ nếu hợp đồng rõ ràng.
- Lưu ý: Chi phí vận hành cao. Tính nhất quán giữa các dịch vụ và các tương tác phức tạp là thách thức đối với AI.
Kiến trúc Hướng sự kiện (Event-Driven Architecture - EDA)
- Độ phù hợp: Khá đến Kém. AI có thể tạo các trình xử lý sự kiện nhưng gặp khó khăn với luồng tổng thể và trạng thái phân tán.
- Lưu ý: Yêu cầu thiết kế và giám sát đáng kể từ con người.
Kiến trúc Hướng dịch vụ (Service-Oriented Architecture - SOA - Truyền thống)
- Độ phù hợp: Kém đến Khá. Các giao thức nặng hơn và phần mềm trung gian phức tạp có thể là thách thức đối với AI.
- Lưu ý: Chia sẻ các vấn đề phức tạp tương tự như Microservices/EDA.