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软考系统架构设计师之云计算与容器技术笔记_软件系统架构师 案例分析题目会考容器化技术吗?


一、云计算基础与架构设计

1. 云计算服务模式

  • IaaS(基础设施即服务):提供虚拟机、存储和网络资源(如AWS EC2、Azure VMs)。
  • PaaS(平台即服务):支持应用开发与部署(如Google App Engine、阿里云EDAS)。
  • SaaS(软件即服务):直接提供应用服务(如Salesforce、Google Workspace)。
  • 无服务器计算(FaaS):按需执行代码片段(如AWS Lambda)。

2. 云架构设计原则

  • 可伸缩性:动态调整资源应对流量变化(垂直/水平扩展)。
  • 高可用性:通过冗余和故障转移确保服务持续运行(如负载均衡)。
  • 安全性:多层防护(身份验证、加密、审计)。
  • 成本优化:按需付费与资源监控(如预留实例、自动伸缩策略)。

二、容器技术核心要点

1. 容器技术基础

  • 定义:轻量级虚拟化,将应用与依赖环境打包(如Docker容器)。
  • 优点:环境一致性、快速启动、资源效率高。
  • 底层技术:Linux命名空间(Namespaces)、控制组(Cgroups)。

2. 容器编排与管理

  • Kubernetes:主流编排工具,支持服务发现、自动扩缩容(如HPA)。
  • Docker Swarm:轻量级编排方案,适合中小规模集群。
  • 服务网格(Service Mesh):如Istio,管理微服务间通信与流量控制。

3. 容器与虚拟机对比

维度 容器 虚拟机 启动速度 秒级启动 分钟级启动 资源占用 共享内核,资源利用率高 独占内核,资源利用率低 适用场景 微服务、快速迭代 长期稳定运行应用

三、云原生架构设计

1. 云原生定义

  • 基于容器化、微服务、自动化运维构建的架构,最大化利用云平台优势(弹性、高可用)。

2. 关键技术

  • 微服务架构:拆分单体应用为独立服务(如Spring Cloud Alibaba)。
  • 持续集成/持续部署(CI/CD):自动化流水线提升交付效率。
  • 智能运维(AIOps):结合机器学习优化资源调度与故障预测。

3. 云原生实践案例

  • 电商平台:通过Kubernetes实现高并发订单处理。
  • AI训练平台:利用GPU资源池与容器化加速模型训练。

四、考试高频考点与题型

1. 选择题

  • 云计算特点:弹性伸缩、按需付费、多副本存储。
  • 容器编排工具:Kubernetes(核心考点)。
  • 云原生架构原则:LIFESPAR(延迟感知、弹性扩展等)。

2. 案例分析

  • 传统架构改造:设计云原生架构方案(如微服务拆分、容器化部署)。
  • 性能优化:通过负载均衡、缓存策略提升系统吞吐量。

3. 论文写作

  • 方向:智能网联汽车边缘计算架构、医疗区块链存证系统。
  • 要求:需细化技术组件(如K8s集群、Istio服务网格)并量化效果(如QPS提升)。

五、备考建议

  1. 重点复习:云原生架构、容器编排、微服务设计。
  2. 工具实践:掌握Docker、Kubernetes基础操作与YAML配置。
  3. 真题训练:分析近五年真题高频考点(如服务网格、弹性调度)。
    通过系统掌握云计算与容器技术的核心概念与实践方法,结合考纲要求的云原生趋势,可有效提升考试通过率。