架构设计
质量属性
性能：系统响应时间、吞吐量（如每秒处理事务数）。
可用性：系统正常运行时间的比例（如 99.99%）。
安全性：抵御攻击、数据保密性及完整性。
可修改性：变更成本的控制，能否以最小的代价（时间、人力、资金）完成修改。
系统架构风险、敏感点和权衡点的定义
- 风险：架构决策中可能引发问题的潜在隐患。这些决策在未来可能导致某些质量属性目标无法满足，例如某个架构选择会带来性能瓶颈或安全隐患，从而影响系统成功。
- 敏感点：实现特定质量属性的关键架构决策点。改变这个决策会显著影响一个或多个质量属性的实现效果，例如调整缓存策略会直接影响系统性能。
- 权衡点：一个影响多个质量属性的架构决策。这个决策在优化某个质量属性的同时可能导致其他质量属性下降，例如提高安全性的加密方式可能会降低系统性能，需要在多个质量属性之间进行权衡。
检错设计技术四要素
- 检测对象：明确需要监控的实体或行为
- 检测延时：从错误发生到被检测到的时间间隔，直接影响系统容错效率
- 实现方法：具体的技术手段或算法，用于实现错误检测，如心跳检测、超时机制
- 处理方式：检测到错误后的响应策略，决定系统如何恢复或降级。
高可用架构
- 双机热备：主备模式：一台服务器（Active）处理业务，另一台（Standby）处于待机状态，实时同步数据
- 双机互备：互为主备：两台服务器均运行独立服务，互为备份
- 双机双工：并行工作：两台服务器同时处理相同业务，通过负载均衡分发请求
- 服务器集群：多节点协作：由多台服务器（≥3）组成集群，共同提供服务，支持动态扩展和故障转移
软件架构演化原则
- 主体维持原则:软件演化的平均增量的增长须保持平稳，保证软件系统主体行为稳定。
- 系统总体结构优化原则:使演化后的软件系统整体结构(布局)更加合理。
- 平滑演化原则:软件的演化速率趋于稳定。
- 目标一致原则:架构演化的阶段目标和最终目标要一致。
架构演化时期
- 设计时演化:发生在体系结构模型与之相关的代码编译之前,
- 运行前演化:发生在执行之前、编译之后;
- 有限制运行时演化:只发生在某些特定约束满足时;
- 运行时演化:发生在运行不能满足要求时。
动态演化的内容：属性改名、行为变化、拓扑结构改变、风格变化。
软件架构维护过程
- 架构知识管理：整理架构决策、设计模式等知识，供团队共享和复用。
- 架构修改管理：记录、评审和实施对架构的变更（如需求变动或性能优化）。
- 架构版本管理：通过版本控制工具（如Git）管理架构文档和模型的迭代。
信息物理系统CPS 技术分为四大核心技术要素
- 一硬：感知和自动控制,是 CPS 实现的硬件支撑。
- 一软：工业软件，CPS 核心。
- 一网：工业网络，是网络载体。
- 一平台：工业云和智能服务平台，是支撑上层解决方案的基础。
机器学习模式分类
- 监督学习：需要使用已标记数据
- 无监督学习：使用无标记数据
- 半监督学习：使用少量标注样本和大量无标注
- 强化学习：交互学习，无需数据
无服务器技术的特点如下：
- 全托管的计算服务:客户只需要编写代码构建应用，无须关注同质化的、负担繁重的基于服务器等基础设施的开发、运维、安全、高可用等工作。
- 通用性:结合云 BaaS API的能力，能够支撑云上所有重要类型的应用。
- 自动弹性伸缩:让用户无须为资源使用提前进行容量规划。
- 按量计费:让企业的使用成本有效降低，无须为闲置资源付费。
在 ATAM 等规范评估中，一个完整的场景通常包含
场景名称：应对突发流量高峰
环境：系统处于业务促销期，网络带宽已占用 60%。
刺激：瞬时并发用户数增加 300%。
制品：API 网关与订单服务。
响应：系统应保持可用，且核心交易不丢失。
度量：95% 的请求延迟 < 1s，错误率 < 0.5%。
质量属性：性能、可靠性。
世界模型
世界模型的核心能力
- 表征学习：将高维、嘈杂的原始感官输入（图像、声音、传感器数据）压缩成低维、有意义的隐空间向量。相当于给世界拍一张“抽象快照”。
- 动态预测：基于当前隐状态和拟采取的动作，预测下一时刻的状态和可能获得的奖励。相当于在脑中“预演未来”。
- 决策规划：利用预测能力在内部模拟多条行动路径，选择最优策略并执行。相当于“想好了再做”。
世界模型的三大特征
- 生成性：界模型不仅能识别或分类已有的数据，还能创造新的、合理的未来情景
- 多模态：世界模型能够同时处理和理解来自多种不同传感器或数据形态的信息，并将它们融合成一个统一的认知
- 互动性：世界模型不是一个静态的观察者，它能够接收外界（或自身）的动作指令，并根据这些动作实时更新内部状态，形成闭环反馈。
数字孪生与世界模型
- 数字孪生：物理对象在虚拟空间的映射，偏工程仿真、数据采集、状态同步
- 世界模型：智能体内部对世界的压缩表征，偏预测、想象、自主决策
