AI系统架构设计
架构概述
1. 整体架构
AI系统的整体架构设计需要考虑多个方面，包括数据处理、模型训练、服务部署等。
# AI系统整体架构 ## 1. 数据层 - 数据采集 - 数据存储 - 数据预处理 - 数据版本控制 ## 2. 模型层 - 模型训练 - 模型评估 - 模型版本管理 - 模型部署 ## 3. 服务层 - API服务 - 负载均衡 - 服务监控 - 故障恢复 ## 4. 应用层 - 用户界面 - 业务逻辑 - 权限控制 - 日志记录 ## 5. 基础设施层 - 计算资源 - 存储资源 - 网络资源 - 安全防护
2. 架构模式
选择合适的架构模式可以提高系统的可维护性和可扩展性。
# 常见架构模式 ## 1. 微服务架构 - 服务解耦 - 独立部署 - 技术栈灵活 - 扩展性好 ## 2. 事件驱动架构 - 异步处理 - 松耦合 - 高并发 - 实时响应 ## 3. 分层架构 - 职责分离 - 代码复用 - 维护简单 - 测试方便 ## 4. 管道架构 - 数据处理 - 模块化 - 可组合 - 并行处理 ## 5. 领域驱动设计 - 业务建模 - 领域隔离 - 代码组织 - 团队协作
3. 技术选型
根据系统需求选择合适的技术栈。
# 技术栈选型 ## 1. 开发语言 - Python: 数据处理、模型训练 - Java/Go: 服务开发 - JavaScript: 前端开发 ## 2. 框架选择 - 深度学习: PyTorch/TensorFlow - Web服务: Flask/FastAPI - 微服务: Spring Cloud - 前端: React/Vue ## 3. 数据库 - 关系型: MySQL/PostgreSQL - NoSQL: MongoDB/Redis - 时序: InfluxDB - 图数据库: Neo4j ## 4. 中间件 - 消息队列: Kafka/RabbitMQ - 缓存: Redis - 搜索引擎: Elasticsearch - 服务发现: Consul ## 5. 部署工具 - 容器: Docker - 编排: Kubernetes - CI/CD: Jenkins - 监控: Prometheus