架构和设计有什么区别?

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架构 是事物结构的一个规划。 设计 是事物创建的一个规划。
弄明白架构和设计之间有什么区别的一个简单办法是去将一个办公大楼的架构与其内部设计进行对比。架构提供的是一系列的结构,比如房间、楼梯的样例,诸如水、暖、通风和空调之类的基础服务。内部设计提供的是内部材料、装饰风格、地板、家具以及咖啡机和厨房之类的附加服务。

架构 vs 设计

设计是事物构建的一个方案。从根本上来讲,架构是一种设计,但其只涉及到结构。
定义:架构 & 设计
架构事物结构的一个规划。
设计事物创建的一个规划。

逻辑关系

一种架构通常要用于多种设计。下表展示了两者之间存在的逻辑关系。
逻辑关系:架构 & 设计
Is-a架构是一种设计。
支持架构支持设计。
校准设计以架构进行校准。
使用设计使用了架构。

抽象 vs 具体

架构专注于抽象的结构,比如能够支持很多设计的房间。设计更注重于落实到具体比如一个特定组织的会议室的设计。
抽象级别
架构架构专注于可以被多个设计所利用的抽象。
设计设计是建立特定事物的具体计划。

例子

架构和设计的应用面都很广。

例子
架构建筑学架构
企业级架构
业务架构
信息架构
数据架构
技术架构
动漫架构
品牌架构
设计室内设计
视觉设计
UI 设计
Web 设计
体验设计
平面设计
工业设计
产品设计
可持续性设计
信息设计
组织设计
技术设计

转载自http://blog.youkuaiyun.com/defonds/article/details/73850636

### Lambda架构Kappa架构区别对比 #### 1. 架构设计哲学 Lambda架构是一种分层式架构,包含批处理层、速度层服务层。批处理层负责对完整的历史数据进行计算,速度层则处理实时数据流以弥补批处理的延迟问题,服务层将两层的结果合并并对外提供查询服务[^1]。相比之下,Kappa架构是一种纯流式处理架构,它放弃了批处理层,仅依赖流式处理层完成所有数据处理任务[^2]。 #### 2. 实时性复杂性 Lambda架构通过速度层批处理层的结合,能够同时满足实时性准确性需求。然而,这种架构也带来了较高的复杂性,因为需要维护两个独立的处理流程,并确保两者结果的一致性[^3]。Kappa架构由于只依赖流式处理,简化了系统设计,降低了维护成本,但在处理历史数据时可能面临挑战,需要额外机制支持历史数据的重处理[^1]。 #### 3. 数据持久化历史数据分析 Lambda架构中的批处理层天然支持对历史数据的全面分析,适合需要频繁探索历史数据的场景,例如数据分析师按任意条件组合查询历史数据的需求。而Kappa架构通过引入数据库层(如Kappa-DB架构),可以部分弥补历史数据处理能力不足的问题,但仍然无法完全替代批处理层在大规模历史数据分析中的优势[^2]。 #### 4. 应用场景 Lambda架构适用于需要兼顾实时性批量分析的场景,例如金融风控、广告推荐等需要快速响应的同时又依赖历史数据进行深度分析的业务[^3]。Kappa架构更适合增量数据写入场景,特别是时序数据场景,这类场景天然存在时间窗口的概念,流式计算可以直接满足其实时计算历史补偿任务需求[^1]。 ```python # 示例:Lambda架构中批处理实时处理结合 from pyspark.sql import SparkSession # 批处理层 spark = SparkSession.builder.appName("BatchProcessing").getOrCreate() batch_data = spark.read.format("parquet").load("/path/to/batch/data") batch_data.createOrReplaceTempView("batch_view") # 速度层 stream_data = spark.readStream.format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092").load() stream_data.createOrReplaceTempView("stream_view") # 合并结果 merged_results = spark.sql(""" SELECT * FROM batch_view UNION ALL SELECT * FROM stream_view """) ``` #### 5. 技术实现工具支持 Lambda架构通常结合Hadoop生态系统中的工具实现,例如使用Spark或MapReduce进行批处理,使用Flink或Storm进行实时处理[^3]。Kappa架构则更倾向于使用单一的流处理框架,如Apache Kafka Streams或Flink,来统一处理实时历史数据[^2]。 ### 总结 Lambda架构Kappa架构各有优劣,选择哪种架构取决于具体的业务需求技术约束。如果需要同时支持实时处理复杂的历史数据分析,Lambda架构是更好的选择;而对于以增量数据为主的场景,Kappa架构因其简洁性一致性优势更具吸引力。
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