第11章未来信息综合技术 — 系统架构设计师

第11章未来信息综合技术 --- 系统架构设计师学习笔记

📖 本章是架构设计师考试的新兴热点章节 ，近年考频快速上升。前面章节讲的是"经典架构理论"，本章则聚焦"当下最热门的技术架构"。从Web到大数据，从物联网到云计算，从移动互联网到人工智能------这些领域正在重塑软件架构的面貌 ，也是案例分析题的"新宠"。学完本章，你需要能识别六大领域的架构特点、理解技术演进脉络、分析典型架构方案。

一、章节概览

1.1 本章地位与核心目标

如果把前面章节比作"内功心法"，那本章就是"实战招式"。本章将架构设计的经典理论落地到六大热门领域 ，帮助考生建立面向未来的技术视野。近年案例分析题明显偏向结合这些新兴领域出题，掌握本章内容是拿高分的关键。

本章围绕六大技术领域展开：

Web架构 → 从传统单体到云原生的演进之路
大数据 → 海量数据的采集、存储、计算、分析
物联网 → 万物互联的分层架构
移动互联网 → 移动优先的架构设计
云计算 → 按需使用的三层服务模式
人工智能 → 数据驱动的智能系统架构

1.2 知识思维导图

复制代码

第11章 未来信息综合技术
├── 11.1 Web架构及其演进
│   ├── 传统Web架构（单体应用）
│   ├── 分布式Web架构（负载均衡+缓存+CDN）
│   ├── 微服务架构（服务拆分+独立部署）
│   └── 云原生架构（容器+K8s+DevOps+Serverless）
├── 11.2 大数据架构
│   ├── 大数据的特征（4V）
│   ├── 大数据架构分层（采集→存储→计算→分析→可视化）
│   ├── 核心技术（Hadoop、Spark、Flink、数据湖）
│   └── 典型架构模式（Lambda、Kappa）
├── 11.3 物联网架构
│   ├── 物联网的概念与特征
│   ├── 四层架构模型（感知→网络→平台→应用）
│   ├── 核心技术（传感器、通信协议、边缘计算）
│   └── 物联网数据处理特点
├── 11.4 移动互联网架构
│   ├── 移动互联网的特点
│   ├── 核心架构模式（前后端分离、API网关）
│   ├── 关键技术（推送、离线、缓存策略）
│   └── 移动应用架构模式
├── 11.5 云计算架构
│   ├── 云计算的定义与特征
│   ├── 三种服务模式（IaaS/PaaS/SaaS）
│   ├── 四种部署模式（公有/私有/混合/社区云）
│   ├── 容器化与Docker
│   ├── 微服务与Kubernetes
│   └── Serverless（无服务器计算）
└── 11.6 人工智能架构
    ├── 人工智能的概念与分类
    ├── AI系统架构（数据层→算法层→服务层）
    ├── 机器学习系统架构特点
    ├── 深度学习框架
    └── AI工程化（MLOps）

二、核心知识点精讲

11.1 Web架构及其演进（★★★ 高频考点）

11.1.1 Web架构演进全景

通俗解释： Web架构的演进就像餐厅的发展------从路边摊（单体）→ 连锁餐厅（分布式）→ 美食广场（微服务）→ 云厨房（云原生），越进化越灵活、越高效。

Web架构四个阶段对比

阶段	架构类型	核心特点	优点	缺点	典型应用
第一阶段	传统单体架构	所有功能在一个应用中	开发简单、部署方便	耦合度高、扩展困难	小型网站
第二阶段	分布式架构	引入负载均衡、缓存、CDN	性能提升、可扩展	复杂度增加	中型网站
第三阶段	微服务架构	拆分为独立服务，各自部署	独立扩展、技术异构	运维复杂、分布式事务	大型互联网平台
第四阶段	云原生架构	容器化+编排+DevOps	弹性伸缩、快速迭代	学习曲线陡峭	超大规模系统

11.1.2 各阶段架构详解

（1）传统单体架构

复制代码

┌─────────────────────────┐
│       Web应用（单体）      │
│  ┌─────┬─────┬─────┐   │
│  │用户  │订单  │支付  │   │
│  │模块  │模块  │模块  │   │
│  └─────┴─────┴─────┘   │
│         共享数据库         │
└─────────────────────────┘

通俗解释： 像一个"大杂烩"餐厅------所有菜都在一个厨房做，厨师、服务员、收银员都在同一个店里。

（2）分布式Web架构

核心组件：

组件	作用	类比
负载均衡	将请求分发到多台服务器	餐厅门口的引导员
反向代理	代理客户端请求到后端	前台接待
缓存	减少数据库访问（Redis/Memcached）	常用菜单放桌上不用去厨房查
CDN	就近提供静态资源	各地设分仓库
数据库主从	读写分离	一个记账一个查账

（3）微服务架构

核心特点：

特点	说明
服务拆分	按业务领域拆分为独立服务
独立部署	每个服务可以独立发布
技术异构	不同服务可以用不同技术栈
去中心化	没有统一的控制中心
容错设计	单个服务故障不影响全局

⚠️ 考点： 微服务不是万能的！拆分过细会导致运维复杂度爆炸、分布式事务难处理。

（4）云原生架构

云原生四大核心要素：

要素	含义	关键技术
容器化	应用打包为轻量级容器	Docker
编排	自动化管理容器集群	Kubernetes（K8s）
DevOps	开发与运维一体化	CI/CD流水线
Serverless	无需管理服务器	函数计算（FaaS）

💡 记忆技巧： 云原生 = 容编DevS（容器+编排+DevOps+Serverless）

11.2 大数据架构（★★★ 近年热点）

11.2.1 大数据的特征（4V）

特征	英文	含义	举例
Volume	数据量大	TB/PB/EB级别	每天产生数亿条日志
Velocity	速度快	实时/准实时处理	实时推荐、实时风控
Variety	类型多	结构化+半结构化+非结构化	文本、图片、视频、日志
Value	价值密度低	海量数据中有价值的少	监控视频中找到异常画面

💡 记忆口诀： "4V = 大量快多值"

11.2.2 大数据架构分层

复制代码

┌──────────────────────────────┐
│        数据可视化层            │  ← 报表、大屏、仪表盘
├──────────────────────────────┤
│        数据分析层              │  ← OLAP、数据挖掘、机器学习
├──────────────────────────────┤
│        数据计算层              │  ← 批处理（MapReduce）、流处理（Flink）
├──────────────────────────────┤
│        数据存储层              │  ← HDFS、HBase、数据湖
├──────────────────────────────┤
│        数据采集层              │  ← Flume、Kafka、Logstash
└──────────────────────────────┘

各层核心技术对比：

层级	技术	作用	类比
采集	Flume	日志收集	快递揽件
采集	Kafka	消息队列/数据管道	快递分拣中心
存储	HDFS	分布式文件存储	大型仓库
存储	HBase	列式NoSQL数据库	分类货架
计算	MapReduce	离线批处理	工厂流水线
计算	Spark	内存计算（比MR快10-100倍）	高速生产线
计算	Flink	实时流处理	实时传送带
分析	Hive	SQL查询引擎	数据查询窗口

11.2.3 大数据架构模式

模式	核心思想	优点	缺点
Lambda架构	批处理层+速度层+服务层	兼顾吞吐和实时	需要维护两套代码
Kappa架构	只用流处理，一切皆流	只需一套代码	流处理回放复杂

💡 一句话区分：

Lambda = 两条路（批处理+流处理各一套）

Kappa = 一条路（所有数据都当流处理）

11.3 物联网架构（★★ 常考）

11.3.1 物联网的概念

概念定义： 通过信息传感设备，将任何物品 与互联网连接起来，进行信息交换和通信的网络。

通俗解释： 就像给万物装上"神经系统"------温度传感器是"皮肤"，摄像头是"眼睛"，网络是"神经"，云平台是"大脑"。

11.3.2 物联网四层架构（必背）

层级	功能	核心技术	类比
感知层	采集物理世界数据	传感器、RFID、GPS、摄像头	人的五官（看听触）
网络层	数据传输	5G、WiFi、蓝牙、LoRa、NB-IoT	人的神经系统
平台层	数据管理与处理	物联网平台、边缘计算、数据存储	人的大脑（处理信息）
应用层	面向用户的业务	智能家居、智慧城市、工业互联	人的行为（决策行动）

💡 记忆口诀： "感网平应" → 感知→网络→平台→应用

联想："感网平应" → 感觉网上应该这样做

11.3.3 物联网关键技术

技术	说明	应用场景
RFID	射频识别，非接触式自动识别	物流追踪、门禁卡
传感器	将物理量转为电信号	温度/湿度/压力检测
边缘计算	在数据源头附近进行计算	减少延迟、节省带宽
数字孪生	物理实体的虚拟镜像	工厂模拟、城市规划

⚠️ 考点： 边缘计算是近年热点------数据不需要全部传到云端，在"边缘"（设备端）就能处理，减少延迟和带宽消耗。

11.4 移动互联网架构（★★ 了解）

11.4.1 移动互联网的特点

特点	说明	对架构的影响
设备多样	屏幕尺寸、性能各异	需要适配多种设备
网络不稳定	4G/5G/WiFi切换	需要离线能力和重试机制
电池有限	移动设备电量有限	减少后台活动、优化功耗
位置感知	GPS/基站定位	基于位置的服务（LBS）
交互方式	触屏、手势、语音	UI/UX设计不同

11.4.2 核心架构模式

前后端分离架构：

复制代码

┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐
│ 移动App   │    │ API网关   │    │ 后端服务  │
│ (iOS/    │───→│ (鉴权/   │───→│ (业务    │
│  Android) │    │  限流)   │    │  逻辑)   │
└──────────┘    └──────────┘    └──────────┘

关键技术：

技术	作用	举例
API网关	统一入口、鉴权、限流、路由	Nginx、Kong、Zuul
推送机制	服务端主动通知客户端	APNs（iOS）、FCM（Android）
离线缓存	网络不可用时仍可使用	SQLite本地数据库
增量更新	只传输变化的数据	差量同步

11.5 云计算架构（★★★ 必考）

11.5.1 云计算概述

概念定义： 通过网络按需提供计算资源（服务器、存储、数据库、网络、软件等）的服务模式。

通俗解释： 就像用水用电------你不需要自己建水厂电厂（自建服务器），只需要打开水龙头（按需使用），用多少付多少（按量计费）。

云计算的核心特征：

特征	说明
按需自助	需要时自动获取资源
广泛网络访问	通过互联网随时随地使用
资源池化	多租户共享物理资源
快速弹性	资源可快速扩展和收缩
可计量服务	按使用量计费

11.5.2 三种服务模式（★★★ 必背对比）

对比维度	IaaS	PaaS	SaaS
全称	Infrastructure as a Service	Platform as a Service	Software as a Service
中文	基础设施即服务	平台即服务	软件即服务
提供什么	虚拟机、存储、网络	开发平台、运行时	完整的应用软件
用户管什么	操作系统+中间件+应用+数据	应用+数据	只用（配置）
厂商管什么	硬件+虚拟化	硬件+虚拟化+运行时	一切
类比	租一块地自己盖房	租精装房自己布置	住酒店拎包入住
典型产品	阿里云ECS、AWS EC2	阿里云ACE、Google App Engine	钉钉、Office 365
面向谁	运维人员	开发人员	最终用户
灵活性	最高	中等	最低
管理复杂度	最高	中等	最低

💡 记忆口诀： "IAP = 地房店"

I aaS = 租地（自己盖）→ 最灵活最操心

P aaS = 租房（精装交付）→ 只管应用

S aaS = 住店（拎包入住）→ 最省事最不灵活
💡 通俗理解：

IaaS = 租毛坯房（水电网有了，装修自己来）

PaaS = 租精装房（装修好了，家具自己买）

SaaS = 住酒店（啥都不用管，直接用）

11.5.3 四种部署模式

部署模式	说明	优点	缺点	适用场景
公有云	面向公众开放	成本低、弹性大	安全性较低	中小企业、互联网应用
私有云	企业专属	安全可控	成本高	政府、金融、大企业
混合云	公有+私有结合	兼顾安全和弹性	管理复杂	核心数据放私有，弹性需求放公有
社区云	特定行业共享	行业定制化	范围有限	医疗、教育等行业联盟

⚠️ 考点： 混合云是近年主流------核心数据放私有云（安全），业务高峰时借用公有云（弹性）。

11.5.4 容器化与Docker

概念定义： 将应用及其所有依赖打包为一个轻量级、可移植的容器，在任何环境中都能一致运行。

通俗解释： 就像集装箱------不管里面装什么货物，集装箱的尺寸是标准的，任何船、任何卡车都能运。Docker让应用"走到哪跑到哪"。

容器 vs 虚拟机：

对比	容器（Docker）	虚拟机（VM）
启动速度	秒级	分钟级
资源占用	MB级别	GB级别
性能	接近原生	有损耗（Hypervisor层）
隔离性	进程级隔离（较弱）	完全隔离（较强）
镜像大小	MB级别	GB级别
密度	一台服务器跑上百个容器	一台服务器跑几十个虚拟机

💡 一句话区分： 虚拟机 = 盖一栋独立别墅（完全隔离但占地大），容器 = 合租公寓的独立房间（共享基础设施但隔离弱）。

11.5.5 Kubernetes（K8s）

概念定义： Google开源的容器编排平台，自动化管理容器的部署、扩展、运维。

通俗解释： 如果Docker是集装箱，那K8s就是港口调度系统------决定哪个集装箱放在哪艘船上、坏了自动补、忙了自动加。

K8s核心功能：

功能	说明
自动部署	根据配置自动启动容器
自动扩缩容	根据负载自动增减容器数
自愈	容器挂了自动重启
服务发现	自动分配IP和DNS
滚动更新	不停机更新应用版本

11.5.6 Serverless（无服务器计算）

概念定义： 开发者只需编写和上传代码（函数），无需管理服务器，由云平台自动执行、扩缩容。

通俗解释： 就像出租车 vs 自驾------你不需要买车养车（管服务器），只需要叫车（上传函数），按里程付费（按调用次数计费）。

Serverless vs 传统架构：

对比	Serverless	传统架构
服务器管理	不需要	需要
计费方式	按调用次数/执行时间	按服务器时长（空闲也收费）
扩缩容	全自动	手动或配置
适用场景	事件驱动、突发流量	稳定负载
冷启动	有（首次调用慢）	无

⚠️ 考点： Serverless不是"没有服务器"，而是你不需要管服务器。冷启动问题是其最大的性能挑战。

11.6 人工智能架构（★★ 新兴考点）

11.6.1 AI系统架构分层

复制代码

┌──────────────────────────────┐
│        应用服务层              │  ← 智能客服、推荐系统、自动驾驶
├──────────────────────────────┤
│        模型服务层              │  ← 模型推理API、模型版本管理
├──────────────────────────────┤
│        算法/模型层             │  ← 训练框架（TensorFlow/PyTorch）
├──────────────────────────────┤
│        数据处理层              │  ← 数据清洗、特征工程、标注
├──────────────────────────────┤
│        数据层                  │  ← 原始数据、特征存储
└──────────────────────────────┘

11.6.2 AI系统的关键架构特点

特点	说明	与传统系统的区别
数据驱动	模型质量取决于数据质量	传统系统是规则驱动
迭代性	模型需要持续训练和优化	传统系统一次开发完成
不确定性	输出是概率性的，不是确定性的	传统系统输入确定输出确定
资源密集	需要GPU/TPU等算力	传统系统主要靠CPU
实验性	需要大量实验调参	传统系统按需求开发

11.6.3 MLOps（机器学习运维）

概念定义： 将DevOps理念应用到机器学习系统，实现ML模型的自动化训练、部署、监控。

通俗解释： 就像汽车工厂------不只是造一辆车（训练一个模型），而是建立一条自动化生产线（持续训练、持续部署、持续监控）。

MLOps核心流程：

复制代码

数据准备 → 特征工程 → 模型训练 → 模型评估 → 模型部署 → 持续监控
    ↑                                                    │
    └────────────── 反馈循环 ──────────────────────────────┘

三、重点归纳 & 速记口诀

3.1 必背要点清单

编号	要点	重要度
1	Web架构四个阶段的演进和特点	★★★★★
2	大数据4V特征	★★★★
3	大数据架构五层（采集→存储→计算→分析→可视化）	★★★★
4	物联网四层架构（感知→网络→平台→应用）	★★★★★
5	云计算三种服务模式（IaaS/PaaS/SaaS）对比	★★★★★
6	云计算四种部署模式	★★★★
7	容器vs虚拟机的区别	★★★★
8	Serverless的概念和特点	★★★★
9	云原生四大要素	★★★★
10	AI系统架构的分层	★★★
11	Lambda vs Kappa架构	★★★

3.2 速记口诀

Web架构演进：

🎵 "单分微云"

单体 → 分布式 → 微服务 → 云原生

大数据4V：

🎵 "大量快多值"

大量（Volume）、速（Velocity=快）、多样（Variety）、值密度低

大数据架构五层：

🎵 "采存算计看"

采集 → 存储 → 计算 → 分析 → 可视化

物联网四层：

🎵 "感网平应"

感知层 → 网络层 → 平台层 → 应用层

云计算三种服务：

🎵 "IAP = 地房店"

I aaS = 租地（最灵活最操心）

P aaS = 租房（只管应用）

S aaS = 住店（最省事最不灵活）

云原生四要素：

🎵 "容编DevS"

容器化 + 编排(K8s) + Dev Ops + Serverless

容器vs虚拟机：

🎵 "容器秒启MB级，虚拟分钟GB级"

四、历年真题 & 考点映射

4.1 近5年真题汇总

年份	题型	分值	考点内容
2024	选择题	2分	云计算服务模式判断（IaaS/PaaS/SaaS）
2024	选择题	2分	微服务架构的特点
2024	案例分析	25分	给出业务场景，要求设计Web架构方案（微服务/云原生）
2023	选择题	2分	物联网架构层次
2023	选择题	2分	容器与虚拟机的区别
2023	案例分析	25分	大数据架构设计（数据采集+存储+计算方案）
2022	选择题	2分	Serverless的概念
2022	选择题	2分	大数据4V特征
2022	案例分析	25分	Web架构演进分析 + 微服务拆分策略
2021	选择题	2分	IaaS/PaaS/SaaS的区别
2021	选择题	2分	物联网边缘计算的作用
2021	案例分析	25分	云计算架构方案选择 + 容器化部署设计
2020	选择题	2分	云原生的核心要素
2020	选择题	2分	Lambda架构与Kappa架构的区别
2020	案例分析	25分	综合题：Web架构选型 + 大数据方案 + 云部署
2019	选择题	2分	微服务架构的优缺点
2019	选择题	2分	物联网四层架构
2019	案例分析	25分	传统架构向微服务迁移方案

4.2 出题规律分析

规律	说明
云计算必考	每年至少1道选择题考IaaS/PaaS/SaaS
Web架构是案例常客	案例分析常考架构选型和演进分析
大数据热度上升	近年开始考大数据架构设计
物联网出选择题	通常考四层架构和关键技术
容器/K8s是新热点	Docker、K8s、Serverless近年频繁出现
综合题趋势	案例分析可能综合多个领域出题

五、典型例题 & 解析

例题1（选择题）

题目： 某企业需要为开发团队提供应用运行环境和数据库服务，开发团队只需关注自己的应用代码，不需要管理操作系统和中间件。该企业应选择哪种云计算服务模式？（）

A. IaaS

B. PaaS

C. SaaS

D. FaaS

答案：B

解析：

IaaS：提供虚拟机，用户需要自己装操作系统和中间件 → 不符合
PaaS：提供运行平台和数据库，用户只管应用代码 → 符合题意
SaaS：提供完整应用软件，用户直接使用 → 不符合
FaaS：函数计算，属于Serverless → 不符合
关键词："提供运行环境""只管代码" → PaaS

例题2（选择题）

题目： 以下关于容器和虚拟机的说法，错误的是（）。

A. 容器比虚拟机启动速度更快

B. 容器比虚拟机资源占用更少

C. 容器的隔离性比虚拟机更强

D. 容器共享宿主机的操作系统内核

答案：C

解析：

A正确：容器秒级启动，虚拟机分钟级
B正确：容器MB级，虚拟机GB级
C错误：容器的隔离性是进程级别的，比虚拟机的完全隔离更弱
D正确：容器共享宿主机内核，这是轻量级的原因
答案选 C

例题3（案例分析题）

题目： 某电商平台正在进行架构升级。当前系统采用单体架构，随着业务快速增长，面临以下问题：

每次发布一个小功能都需要重新部署整个系统
大促期间系统无法针对性扩展热点模块
不同团队修改同一代码库频繁冲突
系统已无法承受每天千万级的订单量

问题：

分析当前架构的主要问题。
建议采用什么架构方案解决上述问题？
请设计该方案的技术架构（包含数据存储、缓存、消息队列等）。

参考答案：

问题1：

问题	根因分析
发布需全量部署	单体架构所有功能耦合在一起
无法针对性扩展	单体架构只能整体扩展，不能单独扩展热点模块
代码冲突频繁	多团队修改同一代码库，缺乏边界
无法承受高并发	单体架构性能瓶颈，无法水平扩展

问题2：

建议采用微服务 + 云原生架构方案：

按业务领域（用户、商品、订单、支付）拆分为独立微服务
每个服务独立部署为Docker容器
使用Kubernetes进行容器编排和自动扩缩容
大促期间可针对性扩展热点服务（如订单服务）

问题3：

复制代码

                    ┌──────────┐
                    │  CDN     │ ← 静态资源加速
                    └────┬─────┘
                    ┌────┴─────┐
                    │ API网关   │ ← 鉴权/限流/路由
                    │ (Kong)   │
                    └────┬─────┘
         ┌───────┬───────┼───────┬───────┐
      ┌──┴──┐┌──┴──┐┌──┴──┐┌──┴──┐┌──┴──┐
      │用户  ││商品  ││订单  ││支付  ││库存  │
      │服务  ││服务  ││服务  ││服务  ││服务  │
      └──┬──┘└──┬──┘└──┬──┘└──┬──┘└──┬──┘
         └───────┴───────┼───────┴──────┘
                    ┌────┴─────┐
                    │  Redis   │ ← 热点数据缓存
                    └────┬─────┘
                    ┌────┴─────┐
                    │  Kafka   │ ← 异步消息/削峰
                    └────┬─────┘
              ┌──────────┼──────────┐
         ┌────┴───┐ ┌────┴───┐ ┌───┴────┐
         │MySQL   │ │MongoDB │ │  ES    │
         │(订单)  │ │(商品)  │ │(搜索)  │
         └────────┘ └────────┘ └────────┘

关键技术选型：

服务治理：Spring Cloud / Dubbo
API网关：Kong / Nginx
缓存：Redis集群（热点数据、会话）
消息队列：Kafka（订单异步处理、削峰填谷）
数据库：MySQL（订单/支付）+ MongoDB（商品）+ ES（搜索）
容器化：Docker + Kubernetes
监控：Prometheus + Grafana

六、易错点 & 避坑指南

6.1 常见错误一览

错误	正确理解	纠正建议
❌ "IaaS和PaaS差不多"	IaaS提供基础设施（虚拟机），PaaS提供开发平台	IaaS=租地，PaaS=租房
❌ "微服务就是分布式"	微服务是一种架构风格，分布式是部署方式	微服务一定分布式，分布式不一定微服务
❌ "Serverless=没有服务器"	有服务器，只是你不需要管	类比：住酒店≠没有房间
❌ "容器比虚拟机更安全"	容器隔离性弱于虚拟机	容器=合租，虚拟机=独栋
❌ "大数据只需要Hadoop"	Hadoop只是生态一部分，还有Spark/Flink/Kafka等	不同场景用不同技术
❌ "物联网就是传感器联网"	物联网是四层架构，传感器只是感知层	还有网络层、平台层、应用层
❌ "云原生就是上云"	云原生=容器化+编排+DevOps+Serverless	不只是迁移上云
❌ "Lambda和Kappa一样"	Lambda=批+流两套，Kappa=只有流	Lambda两条路，Kappa一条路

6.2 案例分析题答题技巧

架构选型题的标准思路：

复制代码

第一步：分析业务特点和需求
第二步：确定架构风格（单体/微服务/云原生）
第三步：设计技术架构（网关+服务+缓存+消息+存储）
第四步：说明选型理由

IaaS/PaaS/SaaS判断题的关键词法：
- "虚拟机/操作系统/自己部署" → IaaS
- "运行环境/开发平台/只管代码" → PaaS
- "直接使用/应用软件/不用管底层" → SaaS

大数据架构题的答题框架：

复制代码

采集层：Flume/Kafka/Logstash
存储层：HDFS/HBase/数据湖
计算层：MapReduce/Spark/Flink
分析层：Hive/OLAP/机器学习
展示层：报表/大屏/可视化

📝 本章小结： 本章的核心就是六大领域------Web架构演进 （单分微云）、大数据 （采存算计看）、物联网 （感网平应）、移动互联网 （前后端分离+API网关）、云计算 （IAP三服务+四种部署+容器+Serverless）、人工智能 （数据驱动+MLOps）。其中云计算三种服务模式 和Web架构演进是每年必考的核心！

第11章 未来信息综合技术 — 系统架构设计师