Поэтому архитектор может очертить границы атомов познания вокруг проблемы. Например, в системах добычи знаний (data mining system), практические комбинаторные проблемы могут быть сконцентрированы в базе данных, либо на более высоком уровне прикладной логики. Правильная идентификация атомов познания будет управлять как архитектурой, так и рабочими пакетами, порученными отдельным членам команды. Каждый атом должен быть передан одному человеку или подгруппе для решения, но они могут обнаружить, что работают над более чем одной частью системы, чтобы разрешить свою проблему. Поэтому части должны быть хорошо разбиты на уровни, так что модули не сталкиваются в бестолковых сражениях. Идентификация атомов обычно требует учета баланса времени, пространства, связи, риска, возможностей команды, переносимости, времени разработки, и все это должно быть проделано при наличии атомов, разрешимость которых неочевидна. Поэтому архитектор должен суметь увидеть ключевую проблему и выразить, по крайней мере в своей собственной голове, природу условий компромиссов. Вполне возможно распознать набор очевидных компромиссов, о котором очень трудно рассказать другому, не обладающему, как картостроитель, способностью видеть структуру. Превращение мысленной модели в последовательность [действий] всегда тяжело, поскольку мы не думаем на языке технических бумаг, которые загружаем по ftp.
Во время идентификации атомов познания очень важно избежать специфических заблуждений, которые повторяются раз за разом. Часто возможно раздробить атом на более мелкие части не сильно задумываясь, и таким образом достигнуть этапа кодирования без больших усилий. Но когда дело доходит до реализации, все ввергается в хаос. Реальные проблемы никуда не деваются, они просто оборачиваются уродливыми API подсистем, проблемами производительности, ненадежностью и т.д. Границы атомов познания сжимаются все сильнее и сильнее, до ... Хоп! Они вновь возникают на уровне всей системы! Идеология упрощающего пошагового уточнения без регулярной сверки с действительностью и попыток найти логические ошибки в проекте ответственна за великое множество трагедий, включая потерю большей части отведенного на проект времени на попытки выполнять текущую проектную работу с чистосердечной неформальной желчностью, за которой следуют отчаянные попытки залатать дыры в программе.
Определение границ атома познания может происходить циклически, а квалифицированный архитектор укажет для них правильное место, где верхний уровень, где нижний, а что посередине. На начальных стадиях это может быть огромный, единый атом познания, который нужно передать в руки ответственного работника и сказать: "Попробуй разобрать эту мешанину, пожалуйста!"
По определению мы не знаем, каков наилучший подход к атому познания. Если бы мы знали, то он не был бы атомом. Из этого следует, что это не может планироваться на основе диаграмм планирования проектов (диаграмм Ганта) в терминах подцелей. Это должно быть одной задачей, а о длительности можно только догадываться. Опытные картостроители поднаторели в догадках, но они не могут объяснить, почему проблема тянет на два дня, неделю, полгода. Поэтому у того, кто дал наилучший прогноз, очень мало аргументов в его защиту. Боязнь последующих объяснений -- важный фактор, который часто отбивает у картостроителей охоту проявлять свои интуитивные способности и выдавать необходимые для планирования проекта цифры.
В результате расщепления атома познания работник обычно может выложить очень детальный набор описаний задач (целей), основанный на твердом понимании того, что должно быть сделано. Таким образом, во многих проектах следует поправить диаграммы Ганта, добавив туда расщепление атомов познания. Мы предполагаем, что большая часть проектов, пытающихся распланировать по Ганту все по дням, демонстрирует всеобъемлющую линейную модель производства. Программисты, работающие по таким диаграммам Ганта, не могут получить выгод из разумного управления атомами познания. Вместо того, чтобы повернуть свой разум к решаемой проблеме, они будут доказывать, что они хорошие работники, под "прессом", как будто унижая их можно заставить думать более ясно. Это грозит стрессом и снижает производительность.
Когда принята стратегия формирования мысленной карты проблемной области и попыток упростить ее, обычно сталкиваются с проблемой определения момента окончания работы над картой. Эта проблема возникает на каждом уровне проектирования. Сверхъестественно, но почти всегда есть глубокое решение, которое значительно проще всех остальных и очевидно минимальное. (Есть много способов это выразить, но потом этот вывод станет очевидным.) Хотя проповеди типа: "Ты узнаешь это, когда увидишь!" -- несомненная истина, но они не говорят, куда посмотреть.
Единственный честный аргумент, который мы можем здесь предложить -- это обещание, что это действительно произойдет. И хотя это ничего не доказывает, все что мы можем сделать -- это показать работающий пример приведения в минимальное состояние. Но это работает -- спросите любого, кто пытался.
В качестве примера возьмем код из прекрасной книги Джеффри Рихтера (Jeffrey Richter's Advanced Windows). Эта книга - полезное чтение для любого, кто пытается писать программы для Win32 API (Application Programming Interface) (поскольку иначе у вас не появится мысленная карта семантики системы).
Рихтер очень четко раскладывает по полочкам вопросы использования Win32, но даже в его примерах (и, в частности, как результат соглашений, которым он следует) появляется сложность, которую мы попробуем убрать. На странице 319 имеется функция SecondThread() Мы просто посмотрим на эту функцию, опустив остальную программу и некоторые глобальные определения: