硬件架构,软件架构,技术选型等内容讲解
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系统架构设计:思维导图模板大纲
1.1服务器
云服务器:使用云服务提供商的虚拟服务器,如AWSEC2或AzureVM,以实现弹性伸缩和负载均衡。
专用服务器:对于需要高性能计算的任务,如机器学习模型训练,使用专用服务器。
1.2存储设备
SSD存储:用于存储操作系统、应用程序和临时数据,以提高读写速度。
HDD存储:用于存储大量非活跃数据,如日志文件。
1.3网络设备
路由器:连接不同网络,实现数据包转发。
交换机:连接服务器和终端设备,实现局域网内的数据交换。
防火墙:保护内部网络不受外部攻击。
1.4边缘计算
IoT网关:收集来自传感器和摄像头的数据,进行初步处理。
边缘服务器:运行轻量级的数据处理和分析任务。
1.5终端设备
移动设备:用户通过智能手机或平板电脑使用移动应用。
AR眼镜:提供增强现实体验,需要与移动设备或边缘服务器配合使用。
2.1客户端
移动应用:使用ReactNative或Flutter开发跨平台的移动应用。
Web应用:使用React或Vue.js开发响应式的Web前端。
2.2服务端
API网关:使用Nginx或Kong作为API网关,处理请求路由和负载均衡。
微服务:使用SpringBoot或Node.js的Express框架开发微服务。
2.3数据层
关系型数据库:使用MySQL或PostgreSQL存储结构化数据。
非关系型数据库:使用MongoDB或Cassandra存储非结构化数据。
2.4机器学习层
模型训练:使用JupyterNotebook或GoogleColab进行模型开发和训练。
模型部署:使用TensorFlowServing或TorchServe部署模型。
2.5安全层
身份验证:使用OAuth2.0或JWT进行用户认证。
数据加密:使用SSL/TLS协议对数据传输进行加密。
网络安全:使用WAF(Web应用防火墙)保护Web应用。
3.1编程语言
Python:用于机器学习和后端开发,使用Django或Flask框架。
JavaScript/TypeScript:用于前端开发,使用Node.js作为后端运行环境。
3.2数据库技术
MySQL/PostgreSQL:关系型数据库,存储用户数据和预订记录。
Elasticsearch:搜索引擎,用于快速检索用户行为日志。
3.3机器学习框架
TensorFlow/Keras:深度学习框架,用于开发复杂的推荐模型。
Scikit-learn:通用机器学习库,用于数据预处理和模型训练。
3.4云服务平台
AWS:提供云服务器、存储和网络服务。
Azure:提供AI服务,如认知服务和机器学习平台。
3.5容器化与编排
Docker:容器化应用,确保环境一致性。
Kubernetes:容器编排,自动部署和管理容器。
3.6安全技术
OAuth2.0/OpenIDConnect:用户认证授权。
SSL/TLS:数据传输加密。
4.1防火墙
网络防火墙:保护内部网络不受外部攻击。
应用防火墙:保护Web应用免受SQL注入等攻击。
4.2数据备份
定期备份:使用云服务提供商的备份服务,定期备份数据。
灾难恢复:制定灾难恢复计划,确保数据不丢失。
4.3访问控制
最小权限原则:为每个用户分配最小必要的权限。
审计日志:记录所有用户操作,便于事后审计。
5.1负载均衡
硬件负载均衡:使用F5或CitrixNetscaler。
软件负载均衡:使用HAProxy或Nginx。
5.2故障转移
自动故障转移:使用Kubernetes的自动故障转移机制。
手动故障转移:制定手动故障转移流程,以应对复杂故障。
5.3日志记录
日志管理:使用ELK(Elasticsearch,Logstash,Kibana)堆栈管理日志。
异常监控:使用Sentry或NewRelic监控异常。
6.1微服务架构
服务拆分:将系统拆分为独立的微服务,如用户服务、推荐服务。
服务通信:使用gRPC或RESTAPI进行服务间通信。
6.2API网关
请求路由:将外部请求路由到正确的微服务。
限流:使用Kong或Nginx实现限流,防止服务过载。
7.1响应式设计
自适应布局:使用CSS媒体查询实现自适应布局。
性能优化:优化图片和脚本加载,提高响应速度。
7.2无障碍设计
屏幕阅读器兼容:确保应用与屏幕阅读器兼容。
对比度和字体大小:提供高对比度模式和可调节字体大小。
8.1CI/CD
持续集成:使用Jenkins或GitLabCI/CD自动化测试。
持续部署:自动化部署到生产环境。
8.2监控系统
系统监控:使用Prometheus和Grafana监控系统性能。
应用监控:使用Datadog或NewRelic监控应用性能。
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