架構(gòu)設(shè)計(jì) 相關(guān)文檔希望互相學(xué)習(xí)共同進(jìn)步風(fēng)123456789-CSDN博客系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì) 相關(guān)文章【架構(gòu)專欄】架構(gòu)考試介紹【架構(gòu)專欄】架構(gòu)知識(shí)點(diǎn)知識(shí)總覽?共19章內(nèi)容主要包括11緒論、2計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、3信息系統(tǒng)、4信息安全技術(shù)、5軟件工程26數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)、7系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)知識(shí)38系統(tǒng)質(zhì)量屬性與架構(gòu)評(píng)估、9軟件可靠性、10軟件架構(gòu)演化與維護(hù)、11未來信息綜合技術(shù)412信息系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、13層次式架構(gòu)設(shè)計(jì)、14云原生架構(gòu)設(shè)計(jì)、15面向服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)、16嵌入式系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、17通信系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、18安全架構(gòu)設(shè)計(jì)、19大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)每天進(jìn)步一點(diǎn)點(diǎn)加油小伙伴們本文學(xué)習(xí) 第19章大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)以下為個(gè)人筆記希望有所幫助共同學(xué)習(xí)。涉及案例分析題和論文題側(cè)重理解性記憶來源于教材知識(shí)點(diǎn)需要靈活運(yùn)用包括傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)存在的問題、大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)架構(gòu)分析大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)面臨挑戰(zhàn)、大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)架構(gòu)特征、Lambda 架構(gòu)Lambda 架構(gòu)對(duì)大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的理解、應(yīng)用場(chǎng)景、Lambda架構(gòu)介紹、 Lambda架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)、Lambda 架構(gòu)優(yōu)缺點(diǎn)、Lambda 與其他架構(gòu)模式對(duì)比、Kappa架構(gòu)Kappa架構(gòu)下對(duì)大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的理解、架構(gòu)介紹、Kappa架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)、Kappa架構(gòu) 的優(yōu)缺點(diǎn)、常見 Kappa架構(gòu) 變形、Lambda 與 Kappa 架構(gòu)的對(duì)比和設(shè)計(jì)選擇Lambda架構(gòu)與Kappa架構(gòu)的特性對(duì)比、Lambda架構(gòu)與Kappa架構(gòu)的設(shè)計(jì)選擇、大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)案例分析Lambda 架構(gòu)在某網(wǎng)奧運(yùn)中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用、Lambda架構(gòu)在某網(wǎng)廣告平臺(tái)的應(yīng)用與演進(jìn)、某證券公司大數(shù)據(jù)系統(tǒng)、某電商智能決策大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。第19章大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)?大數(shù)據(jù)架構(gòu)主要面向大數(shù)據(jù)的容量體量、類型多樣、高速實(shí)時(shí)、客觀真實(shí)、價(jià)值可觀、變化多樣和復(fù)雜多源的特性既要構(gòu)建高質(zhì)量屬性的架構(gòu)解決方案又受制于成本、性能、可擴(kuò)展性等諸多條件。同時(shí)云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)以及邊緣計(jì)算等客觀環(huán)境的發(fā)展也對(duì)大數(shù)據(jù)架構(gòu)的設(shè)計(jì)提出了彈性、容器化等新的要求。當(dāng)前主要技術(shù)實(shí)踐中以Lambda 架構(gòu)、Kappa 架構(gòu)和IOTA 架構(gòu)較為典型 但新版考試大綱中主要考查 Lambda 架構(gòu)、Kappa 架構(gòu)在設(shè)計(jì)中的理論、理解及實(shí)踐。19.1 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)存在的問題傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)過載問題傳統(tǒng)應(yīng)用的數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)用直接訪問數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。當(dāng)用戶訪問量增加時(shí)數(shù)據(jù)庫無法支撐日益增長(zhǎng)的用戶請(qǐng)求的負(fù)載從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫服務(wù)器無法及時(shí)響應(yīng)用戶請(qǐng)求出現(xiàn)超時(shí)的錯(cuò)誤。常用解決方法如下1增加異步處理隊(duì)列通過工作處理層批量處理異步處理隊(duì)列中的數(shù)據(jù)修改請(qǐng)求。2建立數(shù)據(jù)庫水平分區(qū)通常建立 Key分區(qū)以主鍵/唯一鍵 Hash 值作為 Key。3建立數(shù)據(jù)庫分片或重新分片通常專門編寫腳本來自動(dòng)完成且要進(jìn)行充分測(cè)試。 4引入讀寫分離技術(shù)主數(shù)據(jù)庫處理寫請(qǐng)求通過復(fù)制機(jī)制分發(fā)至從數(shù)據(jù)庫。5引入分庫分表技術(shù)按照業(yè)務(wù)上下文邊界拆分?jǐn)?shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)拆分單數(shù)據(jù)庫壓力。大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)大數(shù)據(jù)具有體量大、時(shí)效性強(qiáng)的特點(diǎn)并非構(gòu)造單調(diào)而是類型多樣處理大數(shù)據(jù)時(shí)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)因數(shù)據(jù)過載來源復(fù)雜類型多樣等諸多原因性能低下需要采用以新式計(jì)算架構(gòu)和智能算法為代表的新技術(shù)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用重在發(fā)掘數(shù)據(jù)間的相關(guān)性而非傳統(tǒng)邏輯上的因果關(guān)系因此大數(shù)據(jù)的目的和價(jià)值就在于發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)洞悉并進(jìn)行科學(xué)決策。現(xiàn)代大數(shù)據(jù)處理技術(shù)主要分為以下幾種1基于分布式文件系統(tǒng) Hadoop。2使用Map/Reduce 或 Spark 數(shù)據(jù)處理技術(shù)。3使用Kafka 數(shù)據(jù)傳輸消息隊(duì)列及Avro 二進(jìn)制格式。大數(shù)據(jù)利用過程大數(shù)據(jù)的利用過程分為采集、清洗、統(tǒng)計(jì)和挖掘4 個(gè)過程。19.2 大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)架構(gòu)分析19.2.1 大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)面臨挑戰(zhàn)大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)主要有1.如何利用信息技術(shù)等手段處理非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)2.如何探索大數(shù)據(jù)復(fù)雜性、不確定性特征描述的刻畫方法及大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)建模3.數(shù)據(jù)異構(gòu)性與決策異構(gòu)性的關(guān)系對(duì)大數(shù)據(jù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)與管理決策的影響19.2.2 大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)架構(gòu)特征大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)應(yīng)具有的屬性和特征包括魯棒性和容錯(cuò)性、低延遲、橫向擴(kuò)展通過增強(qiáng)機(jī)器性能擴(kuò)展、通用、可擴(kuò)展、即席查詢用戶按照自己的要求進(jìn)行查詢、最少維護(hù)和可調(diào)試。1.魯棒性和容錯(cuò)性 (Robust and Fault-tolerant)2.低延遲讀取和更新能力 (Low Latency Reads and Updates)3.橫向擴(kuò)容 (Scalable)4.通用性 (General)5.延展性 (Extensible)6.即席查詢能力 (Allows Ad Hoc Queries)7.最少維護(hù)能力 (Minimal Maintenance)8.可調(diào)試性 (Debuggable)19.3 Lambda 架構(gòu)19.3.1 Lambda 架構(gòu)對(duì)大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的理解Lambda 架構(gòu)是一種用于同時(shí)處理離線和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的、可容錯(cuò)的、可擴(kuò)展的分布式系統(tǒng)。Lambda 架構(gòu)設(shè)計(jì)目的在于提供一個(gè)能滿足大數(shù)據(jù)系統(tǒng)關(guān)鍵特性的架構(gòu)包括高容錯(cuò)、低延遲、可擴(kuò)展等。其整合離線計(jì)算與實(shí)時(shí)計(jì)算融合不可變性、讀寫分離和復(fù)雜性隔離等原則。Lambda是用于同時(shí)處理離線和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的可容錯(cuò)的可擴(kuò)展的分布式系統(tǒng)。它具備強(qiáng)魯棒性提供低延遲和持續(xù)更新。19.3.2 Lambda 架構(gòu)應(yīng)用場(chǎng)景Lambda架構(gòu)應(yīng)用場(chǎng)景機(jī)器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)、流處理。1.機(jī)器學(xué)習(xí)中的 Lambda架構(gòu)2.物聯(lián)網(wǎng)的 Lambda架構(gòu)3.流處理和 Lambda 架構(gòu)挑戰(zhàn)19.3.3 Lambda架構(gòu)介紹Lambda 架構(gòu)可分解為三層即批處理層、加速層、服務(wù)層。Lambda 架構(gòu)分為以下 3 層1批處理層Batch Layer。該層核心功能是存儲(chǔ)主數(shù)據(jù)集主數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)具有原始、不可變、真實(shí)的特征。批處理層周期性地將增量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲(chǔ)至主數(shù)據(jù)集并在主數(shù)據(jù)集上執(zhí)行批處理生成批視圖。Batch Layer 在數(shù)據(jù)集上預(yù)先計(jì)算查詢函數(shù)并構(gòu)建查詢所對(duì)應(yīng)的View。BatchLayer可以很好地處理離線數(shù)據(jù)但有很多場(chǎng)景數(shù)據(jù)不斷實(shí)時(shí)生成并且需要實(shí)時(shí)查詢處理。Speed Layer正是用來處理增量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。架構(gòu)實(shí)現(xiàn)方面可以使用 Hadoop HDFS 或 HBase 存儲(chǔ)主數(shù)據(jù)集再利用 Spark 或 MapReduce 執(zhí)行周期批處理之后使用 MapReduce 創(chuàng)建批視圖。2加速層Speed Layer。該層的核心功能是處理增量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)生成實(shí)時(shí)視圖快速執(zhí)行即席查詢。Batch Layer 處理的是全體數(shù)據(jù)集,而 Speed Layer處理的是最近的增量數(shù)據(jù)流。Speed Layer為了效率在接收到新的數(shù)據(jù)后會(huì)不斷更新Real-time View, 而Batch Layer是根據(jù)全體離線數(shù)據(jù)集直接得到BatchView。架構(gòu)實(shí)現(xiàn)方面可以使用 Hadoop HDFS 或 HBase 存儲(chǔ)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)利用 Spark 或 Storm 實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)視圖。3服務(wù)層Serving Layer。該層的核心功能是響應(yīng)用戶請(qǐng)求合并批視圖和實(shí)時(shí)視圖中的結(jié)果數(shù)據(jù)集得到最終數(shù)據(jù)集。具體來說就是接收用戶請(qǐng)求通過索引加速訪問批視圖直接訪問實(shí)時(shí)視圖然后合并兩個(gè)視圖的結(jié)果數(shù)據(jù)集生成最終數(shù)據(jù)集響應(yīng)用戶請(qǐng)求。Serving Layer 用于合并 Batch View 和 Real-time View 中的結(jié)果數(shù)據(jù)集到最終數(shù)據(jù)集。用于響應(yīng)用戶的查詢請(qǐng)求。架構(gòu)實(shí)現(xiàn)方面可以使用 HBase 或 Cassandra 作為服務(wù)層通過Hive 創(chuàng)建可查詢的視圖。19.3.4 Lambda架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)如圖所示在這種 Lambda 架構(gòu)實(shí)現(xiàn)中1Hadoop(HDFS) 用于存儲(chǔ)主數(shù)據(jù)集2Spark或Storm) 可構(gòu)成速度層SpeedLayer)3HBase或Cassandra) 作為服務(wù)層由 Hive 創(chuàng)建 可查詢的視圖?！?Hadoop 是被設(shè)計(jì)成適合運(yùn)行在通用硬件上的分布式文件系統(tǒng)。HDFS是一個(gè)具有高度容錯(cuò)性的系統(tǒng)能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問非常適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用。HDFS放寬了一些約束以達(dá)到流式讀取文件系統(tǒng)數(shù)據(jù)的目的?！?ApacheSpark 是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的快速通用的計(jì)算引擎。Spark中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中從而不再需要讀寫HDFS因此Spark能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)等需要迭代的Map Reduce算法?！?HBase-HadoopDatabase是一個(gè)高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)利用HBase技術(shù)可在廉價(jià) PCServer 上搭建起大規(guī)模結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)集群。19.3.5 Lambda 架構(gòu)優(yōu)缺點(diǎn)Lambda 架構(gòu)優(yōu)缺點(diǎn)1Lambda 架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)容錯(cuò)性好查詢靈活度高彈性伸縮易于擴(kuò)展。2Lambda 架構(gòu)的缺點(diǎn)編碼量大持續(xù)處理成本高重新部署遷移成本高。全場(chǎng)景覆蓋帶來的編碼開銷。針對(duì)具體場(chǎng)景重新離線訓(xùn)練一遍益處不大。重新部署和遷移成本很高。19.3.6 Lambda 與其他架構(gòu)模式對(duì)比與 Lambda 架構(gòu)相似的模式有事件溯源模式、命令查詢職責(zé)分離模式。1.事件溯源 (Event Sourcing) 與 Lambda 架構(gòu)EventSourcing 本質(zhì)上是一種數(shù)據(jù)持久化的方式其由三個(gè)核心觀點(diǎn)構(gòu)成1整個(gè)系統(tǒng)以事件為驅(qū)動(dòng)所有業(yè)務(wù)都由事件驅(qū)動(dòng)來完成。2事件是核心系統(tǒng)的數(shù)據(jù)以事件為基礎(chǔ)事件要保存在某種存儲(chǔ)上。3業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)只是一些由事件產(chǎn)生的視圖不一定要保存到數(shù)據(jù)庫中。Lambda 架構(gòu)中數(shù)據(jù)集的存儲(chǔ)使用的概念與 Event Sourcing 中的思想完全一致二者都是在使用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型對(duì)數(shù)據(jù)處理事件本身進(jìn)行定義。這樣在發(fā)生錯(cuò)誤的時(shí)候能夠通過模型找到錯(cuò)誤發(fā)生的原因?qū)@一事件進(jìn)行重新計(jì)算以丟棄錯(cuò)誤信息恢復(fù)到系統(tǒng)應(yīng)該的正確狀態(tài)以此實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的容錯(cuò)性。2.CQRS與 Lambda 架構(gòu)CQRS 架構(gòu)分離了對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行的讀操作查詢和寫修改)操作。其將能夠改變數(shù)據(jù)模型狀態(tài)的命令 和 對(duì)于模型狀態(tài)的查詢操作 實(shí)現(xiàn)了分離。這是領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)的一個(gè)架構(gòu)模式主要用來解決數(shù)據(jù)庫報(bào)表的輸出處理方式。Lambda 架構(gòu)中數(shù)據(jù)的修改通過 批處理 和 流處理 實(shí)現(xiàn)通過寫操作將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成查詢時(shí)所對(duì)應(yīng)的View。在Lambda架構(gòu)中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢時(shí)實(shí)際上是通過讀取 View 直接得到結(jié)果讀出所需的內(nèi)容。這實(shí)際上是一種形式的讀寫分離。19.4 Kappa架構(gòu)【架構(gòu)專欄】第19章 大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì) 2/2https://blog.csdn.net/weixin_42081167/article/details/16673558819.5 Lambda 與 Kappa 架構(gòu)的對(duì)比和設(shè)計(jì)選擇【架構(gòu)專欄】第19章 大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì) 2/2https://blog.csdn.net/weixin_42081167/article/details/16673558819.6 大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)案例分析【架構(gòu)專欄】第19章 大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì) 2/2https://blog.csdn.net/weixin_42081167/article/details/166735588習(xí)題以下關(guān)于大數(shù)據(jù)的說法中錯(cuò)誤的是 。A大數(shù)據(jù)擁有體量大、構(gòu)造單調(diào)、時(shí)效性強(qiáng)等特點(diǎn)B處理大數(shù)據(jù)需要采用新式計(jì)算架構(gòu)和智能算法等新技術(shù)C大數(shù)據(jù)的應(yīng)用著重相關(guān)剖析而不是因果剖析D大數(shù)據(jù)的目的在于發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)洞悉并進(jìn)行科學(xué)決策解析大數(shù)據(jù)具有體量大、時(shí)效性強(qiáng)的特征并非構(gòu)造單調(diào)而是類型多樣處理大數(shù)據(jù)時(shí) 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)因數(shù)據(jù)過載來源復(fù)雜類型多樣等諸多原因性能低下需要采用以新式計(jì)算架構(gòu)和智能算法為代表的新技術(shù)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用重在發(fā)掘數(shù)據(jù)間的相關(guān)性而非傳統(tǒng)邏輯上的因果關(guān)系因此大數(shù)據(jù)的目的和價(jià)值就在于發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)洞悉并進(jìn)行科學(xué)決策。答案ALambda 架構(gòu)分為三層 1 的核心功能是存儲(chǔ)主數(shù)據(jù)集。 2 的核心功能是處理增量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)生成實(shí)時(shí)視圖快速執(zhí)行即席查詢。 3 的核心功能是響應(yīng)用戶請(qǐng)求合并批 視圖和實(shí)時(shí)視圖中的結(jié)果數(shù)據(jù)集得到最終數(shù)據(jù)集。1A批處理層B流處理層 C加速層 D存儲(chǔ)層2A批處理層 B服務(wù)層 C加速層D視圖層3A視圖層 B流處理層 C服務(wù)層D存儲(chǔ)層解析Lambda 架構(gòu)分為 3 層1批處理層。該層的核心功能是存儲(chǔ)主數(shù)據(jù)集主數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)具有原始、不可變、真實(shí)的 特征。批處理層周期性地將增量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲(chǔ)至主數(shù)據(jù)集并在主數(shù)據(jù)集上執(zhí)行批處理生成批視圖。 架構(gòu)實(shí)現(xiàn)方面可以使用 Hadoop HDFS 或 HBase 存儲(chǔ)主數(shù)據(jù)集再利用 Spark 或 Map/Reduce 執(zhí)行 周期批處理之后使用 Map/Reduce 創(chuàng)建批視圖。2加速層。該層的核心功能是處理增量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)生成實(shí)時(shí)視圖快速執(zhí)行即席查詢。架 構(gòu)實(shí)現(xiàn)方面可以使用 Hadoop HDFS 或 HBase 存儲(chǔ)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)利用 Spark 或 Storm 實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)視圖。3服務(wù)層。該層的核心功能是響應(yīng)用戶請(qǐng)求合并批視圖和實(shí)時(shí)視圖中的結(jié)果數(shù)據(jù)集得到最終數(shù)據(jù)集。具體來說就是接收用戶請(qǐng)求通過索引加速訪問批視圖直接訪問實(shí)時(shí)視圖然后合并兩個(gè)視圖的結(jié)果數(shù)據(jù)集生成最終數(shù)據(jù)集響應(yīng)用戶請(qǐng)求。架構(gòu)實(shí)現(xiàn)方面可以使用HBase 或 Cassandra 作為服務(wù)層通過 Hive 創(chuàng)建可查詢的視圖。答案A C Cok, 今天就到這里吧 相關(guān)系列文章歡迎點(diǎn)贊、收藏提供意見?計(jì)算機(jī)系統(tǒng)基礎(chǔ)知識(shí) 1分概述、計(jì)算機(jī)硬件、計(jì)算機(jī)軟件操作系統(tǒng) 3分進(jìn)程管理、存儲(chǔ)管理、文件管理、設(shè)備管理數(shù)據(jù)庫技術(shù) 3分?jǐn)?shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)、關(guān)系代數(shù)、范式、事務(wù)并發(fā)、數(shù)據(jù)庫安全、新技術(shù)嵌入式技術(shù) 3分嵌入式硬件、嵌入式操作系統(tǒng)、嵌入式軟件開發(fā)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò) 3分超綱較多OSI七層模型、TCP/IP協(xié)議族、網(wǎng)絡(luò)生命周期、IP地址其他計(jì)算機(jī)系統(tǒng)基礎(chǔ)知識(shí) 1分計(jì)算機(jī)語言、多媒體、系統(tǒng)工程系統(tǒng)性能 1分性能指標(biāo)、性能設(shè)計(jì)信息系統(tǒng)基礎(chǔ)知識(shí) 3分信息系統(tǒng)生命周期、開發(fā)方法、五大典型系統(tǒng)信息安全技術(shù)基礎(chǔ) 5分安全屬性、信息安全技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)、安全協(xié)議軟件工程 12分概述、需求工程、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、運(yùn)維、測(cè)試、基于構(gòu)件面向?qū)ο蠹夹g(shù) 3分面向?qū)ο蠡A(chǔ)、分析設(shè)計(jì)、UML關(guān)系、圖項(xiàng)目管理 1分進(jìn)度管理、配置管理、質(zhì)量管理、風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì) 20分架構(gòu)概念、生命周期、ABSD、DSSA、架構(gòu)風(fēng)格、架構(gòu)復(fù)用、質(zhì)量屬性、架構(gòu)評(píng)估軟件可靠性 2分可靠性建模、軟件可靠性設(shè)計(jì)軟件架構(gòu)的演化和維護(hù)1分架構(gòu)演化分類、評(píng)估、面向?qū)ο蠹軜?gòu)演化未來信息綜合技術(shù) 3分信息物理系統(tǒng)、人工智能、邊緣計(jì)算、機(jī)器人、數(shù)字李生、云計(jì)算數(shù)學(xué)與經(jīng)濟(jì)管理 2分最小生成樹、最短路徑、網(wǎng)絡(luò)與最大流量、線性規(guī)劃、決策論知識(shí)產(chǎn)權(quán)和標(biāo)準(zhǔn)化 2分知識(shí)產(chǎn)權(quán)屬性、保護(hù)期限、產(chǎn)權(quán)人確定、侵權(quán)判定專業(yè)英語 5分完形填空大學(xué)英語3級(jí)難度自學(xué)架構(gòu)專欄知識(shí)點(diǎn)【架構(gòu)專欄】架構(gòu)考試介紹【架構(gòu)專欄】架構(gòu)知識(shí)點(diǎn)【架構(gòu)專欄】第1章 緒論【架構(gòu)專欄】第11章 未來信息綜合技術(shù)【架構(gòu)專欄】第2章 計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)【架構(gòu)專欄】第12章 信息系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)理論與實(shí)踐【架構(gòu)專欄】第3章 信息系統(tǒng)基礎(chǔ)知識(shí)【架構(gòu)專欄】第13章 層次式架構(gòu)設(shè)計(jì)理論與實(shí)踐【架構(gòu)專欄】第4章 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