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1、 * 几个类紧密协作形成“模块”。 * 完成相对独立的功能的多个模块构成了“子系统”。 * 多个子系统相互配合才能满足一个完整应用的需求，从而构成了软件“系统”。 * 一个大型企业往往使用多套系统，多套系统通过互操作形成“集成系统”。 软件单元的粒度是相对的。同一个软件单元，在不同场景下我们会以不同的粒度看待它。 架构（architecture）不等于框架（framework）。 框架只是一种特殊的软件，框架也有架构。 可以通过架构框架化达到“架构重用”的目的，如很多人都在用 spring 框架提供的 控制反转和依赖注入来构建自己的架构。 1.3 软件架构的作用 如果一个项目的系统架构（包括理

2、论基础）尚未确定，就不应该进行此系统的全面开发。 - barry boehm,engineering context 一个缺陷充斥的系统，将始终是一个缺陷充斥的系统。 - timothy c. lethbridge,面向对象软件工程 软件架构设计为什么这么难？ 因为它是跨越现实世界与计算机世界之间鸿沟的一座桥。 软件架构设计要完成从面向业务到面向技术的转换，在鸿沟上架起一座桥梁。 需求 - 架构设计 - 软件架构 - 系统开发 - 软件系统 软件架构对新产品开发的作用： * 上承业务目标。 * 下接技术决策。 * 控制复杂性。 先进行架构设计，后进行详细设计和编码实现，符合“基于问题深度分而治

3、之”的理念。 * 组织开发。 软件架构方案在小组中间扮演了“桥梁”和“合作契约”的作用。 * 利于迭代开发和增量交付。 以架构为中心进行开发，为增量交付提供了良好的基础。在架构经过验证之后，可以专注于功能的增量提交。 * 提高质量。 软件架构对软件产品线开发的作用： * 固化核心知识； * 提供可重用资产； * 缩短推出产品的周期； * 降低开发和维护成本； * 提高产品质量； * 支持批量定制。 软件产品线：指具有一组可管理的、公共特性的、软件密集性系统的集合，这些系统满足特定的市场需求或任务需求，并且按照预定义方式从一个公共的核心资产集开发得到。 软件产品线架构：针对一个公司或组织内的一系

4、列产品而设计的通用架构。 2. 软件架构设计方法 2.1 软件架构为谁而设计 架构师应当为项目相关的不同角色而设计： * 架构师要为客户负责，满足他们的业务目标和约束条件。 * 架构师要为用户负责，满足他们关心的功能需求和运行期质量属性。 * 架构师必须顾及处于协作分工“下游”的开发人员。 * 架构师必须考虑“周边”的管理人员，为他们进行分工管理、协调控制和评估监控等工作提供清晰的基础。 2.2 五视图法 什么是软件架构视图？ 软件架构视图是对于从某一视角看到的系统所作的简化描述，描述中涵盖了系统的某一 特定方面，而省略了与此无关的其他方面。 软件架构要涵盖的内容和决策太多了，超过了人脑“一蹴

5、而就”的能力范围，因此宜采 用“分而治之”的办法。即通过不同的视图来描述架构。 软件架构的五视图法： * 逻辑架构 逻辑架构关注功能。其设计着重考虑功能需求。 * 开发架构 开发架构关注程序包。其设计着重考虑开发期质量属性，如可扩展性、可重用性、可移植性、易理解性和易测试性等。 * 运行架构 运行架构关注进程、线程、对象等运行时概念，以及相关的并发、同步、通信等问题。其设计着重考虑运行期质量属性，例如性能、可伸缩性、持续可用性和安全性等。 * 物理架构 物理架构关注软件系统最终如何安装或部署到物理机器。其设计着重考虑“安装和部署需求”。 * 数据架构 数据架构关注持久化数据的存储方案。其设计着

6、重考虑“数据需求”。 2.3 从概念性架构到实际架构 概念性架构是对系统设计的最初构想。 一般来说，实际的软件架构设计过程是，先进行概念性架构的设计，把最关键的设计 要素和交互机制确定下来，然后再考虑具体技术的运用，设计出实际架构。 2.4 架构设计中的关键要素及解决策略 策略是制胜的关键。 - 张明正，挡不住的趋势 最好的软件开发人员都知道一个秘密：美的东西比丑的东西创建起来更廉价，也更快捷。 - robert c. martin, 软件之美 时间就是系统架构的生命。 - philippe kruchten 方法产生于恐惧。 面对时间紧迫的压力，我们有理由质疑那种不顾时间花销、一味追求软件架

7、构高质量的 做法。软件架构是软件系统质量的核心，必须足够重视，但在不适当的时候“用时间换 完美”会毁掉整个项目。 架构设计并非“好的就是成功的”，而是“适合的才是成功的”。 软件架构设计中的关键要素及解决策略： 关键要素 策略 - 1. 是否遗漏了至关重要的非功能需求？全面认识需求。 2. 能否驯服数量巨大且频繁变化的需求？ 关键需求决定架构。 3. 能否从容地设计软件架构的不同方面？ 多视图探寻架构。 4. 是否及早验证架构方案并作出了调整？ 及早验证架构。 2.5 软件架构要设计到什么程度 软件系统的架构涵盖了整个系统，尽管架构的有些部分可能只有“一寸深”。 - ivar jacobson

8、, 统一软件开发过程之路 软件架构是团队开发的基础。 软件架构要设计到什么程度？ * 由于项目的不同、开发团队情况的不同，软件架构的设计程度会有不同。 * 软件架构应当为开发人员提供足够的指导和限制。 高来高去式架构设计的症状：* 缺失重要架构视图。 * 3. 软件架构设计过程 3.1 软件架构设计过程总览 一般的软件过程： 概念化阶段 - 分析阶段 - 架构设计阶段 - 并行开发与测试阶段 - 验收与交付阶段 愿景 需求 架构 可执行系统 交付的系统 软件架构设计过程： 需求分析 - 领域建模 - 确定关键需求 - 概念性架构设计 - 细化架构 - 验证架构 概念性架构实际架构 分析阶段架构

9、设计阶段 3.2 需求分析 3.2.1 几个概念 需求捕获 vs 需求分析 vs 系统分析 * 需求捕获是获取知识的过程，知识从无到有。 * 需求分析是挖掘和整理知识的过程，它在已掌握知识的基础上进行。 * 系统分析？如果说需求分析致力于“做什么”，那么系统分析则涉及“怎么做”。 3.2.2 架构师必须掌握的需求知识 软件架构师不必是需求捕获专家，也不必是编写软件需求规格说明书的专家。 遗漏了某些重要视图，从而遗漏了对团队某些角色的指导。 浅尝辄止、不够深入。 将重大技术风险遗留到后续开发中。 名不副实的分层架构。对各层之间交互接口和交互机制的设计严重不足。【篇三：大数据时代读书笔记】 大数据

10、时代读书笔记 一、引论 1. 大数据时代的三个转变： 1. 可以分析更多的数据，处理和某个现象相关的所有数据，而不是随机采样 2. 不热衷于精确度 3. 不热衷与寻找因果关系 2. 习惯：用来决策的信息必须是少量而精确的。实际：数据量变大，数据处理速度变快， 数据不在精确 3. 危险：不是隐私的泄露而是未来行动的预判 二、大数据时代的思维变革 1. 原因：没有意识到处理大规模数据的能力，假设信息匮乏，发展一些使用少量信息的技 术（随机采样） 1. 1086年 末日审判书 英国对人的记载 量关系不大 3. 1890年，穿孔卡片制表机，人口普查 4. 随机采样有固有的缺陷 1. 采样过程中存在偏差

11、 2. 采样不适合考察子类别 3. 只能得出实现设计好的问题的结果 4. 忽视了细节考察 2. 全数据模式：样本=总体 1. 通过异常量判断信用卡诈骗 2. 大数据分析：不用随机抽样，而是采用所有数据。不是绝对意义而是相对意义。 （xroom信用卡诈骗，日本相扑比赛） 3. 多样性的价值（社区外联系很多社区内联系很多） 3. 混杂性而非精确性 1. 葡萄树温度测量：数据变多，虽然可能有错误数据，但总体而言会更加精确。 2. 包容错误有更大好处 3. word语法检查：语料库算法发展 4. google翻译：让计算机自己估算对应关系，寻找成千上万对译 结论：大数据的简单算法好过小数据的复杂算法

12、5. 大数据让我们不执著于也无法执着于精确 6. mit的通货紧缩软件：即时的大数据 7. 标签：不精确 8. 想要获得大规模数据的好处，混乱是一种标准途经 9. 新的数据库：大部分数据是非结构化的，无法被利用 10. hadoop：与mapreduce系统相对的开源式分布系统，输出结果不精确，但是非常快 结论：相比于依赖小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的完整性和混杂性，帮助我们进一步接近事情的真相。“部分”和”确切“的吸引力是可以理解的。但是当我们的视野局限在我们可以分析和确定的数据上时，我们对世界的整体影响就会产生偏差和错误。不仅失去了尽力收集一切数据和活力，也失去了从不同角度观

13、察时间的权利。 三、不是因果是相关1. 知道是什么就够了，不需要知道为什么。 1. 亚马逊放弃书评组，使用大数据预测人们的未来购书需求 2. 2. 在小数据世界，相关关系有用，但是大数据背景，相关关系大放异彩。通过找关联 物，相关关系可以帮助我们捕捉现在和预测未来 1. a和b经常一起发生，那么a发生时可以预测b发生 2. 例子：沃尔玛把飓风用具和蛋挞放在一起 3. 过时的寻找关联物的方法 a） 原因：数据少且收集花时间 b） 在建立，应用假想和选择关联物时容易犯错误 c） 结论：我们不需要人工选择关联物 3. 大数据的相关分析法更准确，更快 1. 例子：fico我们知道你明天会做什么 2.

14、伊百丽：根据个人信用卡交易记录预测个人收入，防止逃税 3. aviva：根据生活方式数据预测疾病 4. 美国零售商target：通过购买习惯预测是否怀孕 4. 通过找出新种类数据的相互联系解决日常需要：找到关联物并监控，我们可以预知未来ups与汽车修理预测 2. 新生儿健康监测：肉眼看不到，但是计算机能看到 5. 当收集分析和储存数据的成本较高时，应当适当丢弃一些数据 6. 数据的非线性关系 1. 幸福的非线性关系 7. 快速思维模式使人们偏向于用因果关系看待周围的一切，因此经常对世界产生错误认识。这也使大脑为了避免辛苦思考而产生的捷径。大数据会经常被用来证明我们习惯的思维方式是错误的。 8.

15、 证明因果关系的实验开销大，难于操作；相关关系很有用，不仅是因为能为我们提供新的视角，而且提供的视角都很清晰。一旦我们考虑因果关系，这些视角会被蒙蔽。 9. 大数据并非是理论消亡的时代。 四、一切皆可量化 1. 莫里的信息交换计划：总结所有船只的航海日志已获得好的航线，为第一根大西洋电缆奠定基础 2. 坐姿研究与汽车防盗系统 3. 数据化 1. 把现象转变成可指标分析的量化形式的过程 2. 计量和记录促成了数据： 1. 阿拉伯数字 2. 计数板 3. 复式记账法 3. 数字化与数据化的区别google的数字图书馆：开始使用扫描-数字化，进而光学识别-数 据化。google借此改进自己的翻译 2

16、. 文化组学：定量分析揭示人类行为 4. 文字变成数据：人可以阅读，机器可以分析5. 方位变成数据：需要一套标准的标记系统和收集，记录数据的工具。 1 始于古希腊 2. 1884年，国际子午线会议 3. 1978年，全球定位系统 4. 英国汽车保险 5 ups的最佳行车路线：减少左转 6. 收集用户地理位置数据，以便进行忠诚度计划。或者可以预测交通情况 6. 现实挖掘 1. 处理大量手机数据，发现并预测人类的行为。预测流感隔离区域 3. 例子：通过非洲预付费用户的位置信息和他们账户的资金，发现贫民窟是 经济繁荣的跳板 7. 沟通变成数据 1. facebook：社交关系数据化 2. 推特：情绪

17、数据化。对冲基金正在分析微博的文本，以作为股市投资的信 号。新推特频率可以预测电影票房微博与疫苗：人们对于疫苗的态度与他们实际注射预防流感药物的 可能性呈现正相关 8. 万物数据化 1. 触觉地板：适时开关灯，确定身份，某人摔倒之后是否站起来 2. 人体传感器：监控健康状态 4. 结论：世界的本质是信息和数据，大数据提供新视角。 五、大数据的潜在价值captcha（验证码，全自动区分人类和电脑的图灵测试）与数据再利用。作者使用了新的验证码recaptcha，人们从计算机光学字符识别程序无法识别的文本扫面项目中读入单词并输出，知道他们都输出正确后才确定（用来破译数字化文本中不清楚的单词） 2.

18、大数据时代，所有的数据都是有价值的。现在，我们能够以较低成本获取并存储数据。数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，绝大部分隐藏在表面之下。 3 不同于物质性的东西，数据的价值不会随它的使用而减少，而且可不断被处理。意味着数据的最终价值远远大于它的最初价值。在基本用途完成后，数据的价值仍然存在，数据的价值是其所有可能用途的总和。 4. 例子：ibm与电力汽车动力系统的优化预测：大数据预测模型，甚至考虑天气预报 5. 数据再利用： 1 搜索关键词，搜索结果预测夏天流行色 2. google保存语音翻译记录，开发自己的语音识别技术 3. 移动运营商长期使用大数据微调网络性能 4. 有些公司可能会收集

19、到大量的数据，但是他们并不急需使用，也不擅长使用数据，但是别的公司可以借此探寻数据的潜在价值 8. 重组数据丹麦癌症协会与手机致癌调查：使用所有的手机用户信息和所有的中枢神经系统肿瘤信息。 随着大数据的出现，数据的总和比部分更有价值，当我们将多个数据集的总和重组在一起，重组总和本身的价值也比单个总和更大9. 可拓展数据 1. google街景和gps采集，不仅将其用于基本用途，而且进行了大量的二次利用。例如，对google自动驾驶汽车的运作 10数据的折旧值 1. 随着时间的推移，大多数数据都会失去一部分基础用途，不应用此破坏新数据 2. 挑战：如何得知某些数据不再有价值 3. 并非所有数据都

20、会贬值。例子：google希望得到每年的同比数据组织机构应收集尽可能多的使用数据并保存尽可能长的时间。同时也应该与第三方分享数据 11. 数据废气：用户在线交互的副产品，包括浏览哪些页面，停留多久，输入信息等 1. 数据再利用的方式很隐蔽google的拼写检查：搜集每天处理的查询中数据搜索框的错误拼写google的过滤噪音技术：如果用户点击搜索结果靠后的链接，说明这个结果更加有相关性，google会把这个页面的排名相应提升。 4. 当用户指出了各种自动化程序的错误，实际上是训练了系统 5. 例子：巴诺与数据快照，电子书阅读器捕捉人们阅读书籍的习惯 6. 例子：coursera通过捕捉学生犯的错

21、误来提示未来犯错误者数据废气可以成为公司的巨大竞争优势，和对手的强大进入堡垒 12. 开放数据 1. 最大的数据收集者：政府，可以强迫人们提供信息，但是信息利用效率低下。最好允许私人运营部门和社会大众访问flyontime网站，通过开放的数据分析航班延误可能性。 3. 给数据估值：从数据持有人在价值提取上所采取的不同策略入手，将数据授权给第三方 三、角色定位：数据，技术与思维广泛收集数据，用来发现不正常，不合理的价格高峰。 2. 思维转变的重要性 3. 三种大数据公司 1. 基于数据本身的公司：twitter 大数据最值钱的是他本身，所以应该优先考虑数据拥有者 例子：机票预订系统ita不直接使

22、用数据：担心暴露利润mastercard通过大数据预测客户的消费习惯 2. 基于技能的公司：咨询公司，技术供应商或者分析公司：teradata埃森哲公司利用大数据检测汽车零件并节省费用微软分析公司利用大数据降低病人的再入院率 3. 基于思维的公司：创新思维flightcaster飞机晚点预测prismatic分析新闻并排序 4. 大数据先驱者一般有跨学科的知识google和amazon三者兼备 6. 全新的数据中间商：从各个地方搜集数据，提取有用的信息进行利用，并不威胁数据拥有者的利益 1. 社会需要定向广告iix：分析各种汽车制造者的数据和用户的数据，提供卫星导航服务汽车制造商们本身数据量不

23、够，自身也没有技术利用大数据，也并不介意数据会被中间商利用。同时可以提供失业率等相关数据quantcast：收集用户访问信息来测评用户年龄等，之后发定向广告hcci收集医疗保单，分析美国医疗费用上涨是否合理 1. 数据价值的转移：从技术到数据本身和大数据思维 2. 传统商业模式颠覆：交易数据而不是交易技术 3. 传统专家的光芒会被统计和数据学家取代，因为后者只关心数据谷歌翻译团队的工程师都不会说出翻译的语言 2. 真正的专家不会消亡，但是主导地位会改变 3. 专业技能只适用于小数据时代，因为那是需要依靠直觉和经验指导，但是 遭遇海量数据时，可以通过数据挖掘得到更多 4. 数据和统计学知识将成为

24、现代工厂的基础，人类的价值体现在交流上，以进行广泛而深刻的传播交互式游戏，会根据用户来改良，以数据为基础运作the-通过大数据来预测电影票房 5. 大数据决定企业核心竞争力 1. 数据规模决定价值劳斯莱斯通过大数据监测引擎，预测可能出问题的引擎苹果进军手机 4. 大数据为小公司带来了机遇：能享受非固有资产规模的好处，低成本传播创新结果，只需要创新思维 5. 大数据拥有者会想办法增加数据存储量 6. 消费者成为数据拥有者并与中间商交易 7. 大数据对中等规模的公司帮助不大：既没有灵活性也没有规模效应 6.大数据撼动国家竞争力：西方世界优势减少 四、大数据时代的管理 1. 大数据会带来很多危险，因

25、为其核心思想是用规模剧增来改变现状。 2. 滥用大数据的力量会伤害人身安全 3. 大数据的二次利用颠覆了隐私保护法：无法征得个人同意 4. 如果所有人的信息在数据库里，有意识地避免就是此地无银三百两 5. 匿名化：交叉检验会检验出来 6. 大数据预测：罪责判定基于对个人未来行为的预测。大数据可能会否定人的自由意志 7. 数据有其局限性，数据的质量可能会很差，有误导性。 8. 卓越的才华并不依赖数据：apple乔布斯的才能 五、掌握大数据 1. 个人隐私保护：从个人许可到让数据使用者承担责任，因为将责任从民众转移到数据使用者很有意义因为数据使用者比其他人更明白他们想怎么样使用数据，也因为他们是最大利益获得者：监管机制可以决定不同种类的个人数据必须删除的时间 2. 信息模糊处理 3. 个人应该为他们的行动而非倾向负责 4. 打破大数据的黑盒子：大数据算法师：评估数据源，分析数据工具，解读运算结果 1. 外部算法师：审计大数据的准确程度和有效性