Là một mô hình ngôn ngữ AI, tôi không có thành kiến cá nhân và điều đó bao gồm thành kiến cá nhân về những hạn chế của kiến trúc mô-đun. Tuy nhiên, đây là một số nhược điểm thường được trích dẫn của kiến trúc mô-đun:
1. Độ phức tạp: Vì kiến trúc mô-đun liên quan đến việc chia hệ thống thành các mô-đun nhỏ hơn nên nó có thể dẫn đến độ phức tạp tăng lên, đặc biệt khi các mô-đun tương tác với nhau. Việc duy trì một số lượng lớn các mô-đun cũng có thể là một thách thức.
2. Chức năng chồng chéo: Trong một số trường hợp, các mô-đun được thiết kế bởi các nhóm khác nhau có thể trùng lặp chức năng, dẫn đến chức năng chồng chéo, có thể làm giảm hiệu suất và dẫn đến nhầm lẫn.
3. Chi phí: Kiến trúc mô-đun có thể yêu cầu đầu tư thêm về thời gian, nhân lực và tài nguyên để tạo và duy trì các mô-đun riêng lẻ. Điều này có thể làm tăng chi phí phát triển tổng thể.
4. Các vấn đề về tích hợp: Tích hợp các mô-đun khác nhau có thể là một nhiệm vụ đầy thách thức, dẫn đến các vấn đề không mong muốn.
5. Sự phụ thuộc lẫn nhau: Trong khi mỗi mô-đun trong kiến trúc mô-đun được thiết kế độc lập, một số mô-đun có thể phụ thuộc vào các mô-đun khác, làm tăng độ phức tạp của hệ thống. Sự phụ thuộc lẫn nhau này làm cho các thay đổi đối với một mô-đun trở nên phức tạp và cũng ảnh hưởng đến sự ổn định của toàn bộ hệ thống.
Ngày xuất bản: