Tars 取名于电影“星际穿越”中的机器人，是支持多语言的高性能 RPC 开发框架和配套一体化的服务治理平台，可以帮助企业或者用户以微服务的方式快速构建稳定可靠的分布式应用。据称，Tars 是腾讯内部使用将近十年的基于微服务的统一应用框架 TAF（Total Application Framework），目前有在100多个业务（如手机浏览器、应用宝、手机管家、手机QQ、手机游戏等）、1.6多万台服务器上运行使用。
tars 协议：tars协议采用接口描述语言（Interface description language，缩写IDL）来实现，它是一种二进制、可扩展、代码自动生成、支持多平台的协议，使得在不同平台上运行的对象和用不同语言编写的程序可以用PRC远程调用的方式相互通信交流， 主要应用在后台服务之间的网络传输协议，以及对象的序列化和反序列化等方面。 调用方式：通过IDL语言协议，可以定义服务提供的接口，并自动生成客户端和服务端的相关通信代码，服务端只需实现业务逻辑即可对外提供服务，客户端通过自动生成的代码即可调用服务，调用方式支持三种模式：同步调用：客户端发出调用请求后等待服务返回结果后再继续逻辑；异步调用：客户端发出调用请求后继续其他业务逻辑，服务端返回结果又由回调处理类处理结果；单向调用：客户端发出调用请求后就结束调用，服务端不返回调用结果。 负载均衡：框架通过名字服务来实现服务的注册与发现，Client通过访问名字服务获取到被调服务的地址信息列表，Client再根据需要选择合适的负载均衡方式来调用服务，负载均衡支持轮询、hash、权重等多种方式。更多内容，大家可以关注本次专辑…… 2017 年对开发者而言将是有趣的一年，因为这个行业将会发生一些重大的变化。从创建较新的应用程序到添加功能到现有的应用程序，以扩展应用程序跨越其当前的限制，编程将在2017年见证复兴。
人工智能将在 2017 年大扬其威。AI 作为新的用户界面不再是一个片面的方法。我们需要理解，利用人工智能需要两个策略——一个包括开发人员编写的代码，另一个专注于接口如何收集来自源的数据——从而使 AI 更加智能。必须知道的一点是虽然代码或内容块仍然是王牌，但是匿名化数据集同样重要。第一步始终是从框架、平台和编程语言收集信息，然后将其全部转移给开发人员，之后他们将为该作业选择最佳数据集。 2017 年将会看到大多数公司拥抱人工智能——集合他们寻求员工的大量数据——主要用于预测长期的战略和发展。Chatbots 本质上是智能的，2017 年将使大多数软件开发人员与他们一起工作。这里的想法是构造可以满足特定用户需求的特定应用。无论是检查 Facebook 上的航班还是使用像 Cinemabox 这样的流媒体服务，都会有一大批能够理解自然语言并做出相应回应的 chatbot 驱动应用程序。 整体的发展意味着这些 chatbot 将能够从任何方向响应，以相等的精度同化文本和基于语音的命令。因此，基于云的平台将受到高度重视，因为它将允许软件开发人员使用 chatbot 为多个平台编编写界面。详细内容请关注本次专辑…… “愚蠢的人类，快走开——我的代码我自己写！”现在，机器学习系统获得了一种自动编写代码的能力。这种程序叫做DeepCoder，由剑桥大学和微软公司的研究人员所研发。对于不会写代码的人来说，DeepCoder简直就是福音。因为这个程序解决了编程的基础问题，不需要任何代码知识，人们就可以编写出一些简单的程序。
作为一个局外人，麻省理工学院的ArmandoSolar-Lezama评论道:“转眼之间，编程的工作效率就可以如此之高，很多以前看来难以建立的模型，现在居然都触手可及。”工作于英国剑桥微软研究院，同时也是DeepCode创始人之一的Marc Brockschmidt认为，有了这种方式，无论是谁，只需要简单地描述一下目标程序，系统就会自己编出对应的语句。 DeepCoder使用了一种叫做程序合成(program synthesis)的技术，其运行原理与程序员所做的事情差不多，就是从存在的软件中获取已知的代码段，并将它们拼接到一起执行新的程序。只要赋予DeepCoder中每个片段对应的输入和输出，程序就可以“学习”到哪些代码是我们所需要的。更多内容，请关注本次专辑…… |
