前言微服务是目前非常流行的技术框架。通过服务的小型化和原子化以及分布式架构的灵活性和高可用性，可以实现服务之间的松耦合、服务的灵活调整和组合以及系统的高可用性。它为业务创新和业务连续性提供了一个良好的基础平台。本文分享了数据 architecture在此技术框架下的设计思路和要点，包括以下内容。微服务技术框架中的多层数据架构设计数据架构设计要点1: 数据易用性2:负责人、副职数据和数据。-2/Cache Points 6:数据market place为了便于理解，本文用一个简化的销售模型来阐述，如下图。
7、软件 分层应该如何 分层?最常见的信息系统是以下四层:表示层、业务逻辑层、持久层、应用层。模式介绍:表示层(也称UI层):主要接受用户的请求并返回数据，为客户端提供对应用的访问。应用层(也叫服务层):服务层的作用是将表示层和业务逻辑层解耦。那么表示层就没有业务代码了。当然，这样带来的好处也是显而易见的，就是我们修改业务层代码的时候，不需要修改表示层代码。当然，如果服务层设计得不好，可能会产生相反的效果。
8、大 数据 开发工程师要学习什么1。Da 数据工程师在工作中是做什么的？集群运维:各种大型数据components数据开发:细分的话会有ETL工程师，数据仓库工程师等。比如举报系统，推荐系统等。有很多内容其实是重叠的。先说说每一段内容需要学习的内容和重点。2.集群运维数据工程师，基本上是离不开集群建设的，比如hadoop，Spark，Kafka。不要指望一个专门的运维来帮你。一般新组件的引入必须自己完成。
因为要自己安装各种开源组件，所以需要数据工程师应该具备的能力:Linux。要熟悉Linux，要自己会玩。由于目前的big 数据生态系统基本都是基于JVM的，所以在语言上不要犹豫。基于JVM的Java和Scala基本跑不掉，Java基本需要深入学习。Scala视情况而定。3.ETLETL主要体现在大型数据领域的各种数据流的处理。
9、.net中的三层架构中 数据访问层和业务逻辑层为什么要分开类独立性，单一责任原则。业务层涉及业务处理，与数据 library表无关，所以把这些和数据层写在同一个类中，会使这个类的责任过大，另外，如果涉及到替换数据库，那么此时只需要更改数据 access层，而不需要对现有的业务逻辑层进行任何更改。数据接入层的主要作用是屏蔽上层业务逻辑与下层数据接入，使业务与数据操作无关，分层结构有什么优点。
