科目 综合知识/案例分析/论文 · 考频 ★★★ · 场景:知识域→一、微服务与云原生,案例答题→四、案例分析怎么考,论文写作→五、论文素材怎么用
一句话：新版大纲增量（云原生/区块链/AIGC）分值不大，却是案例和论文的「题材富矿」——2025 上半年案例必答题就是大模型训练平台，论文连续考云原生/Serverless/大数据。这节不背细节，建立「选型判断力」。
学习地图
| 你要什么 | 看哪节 |
|---|---|
| 云原生/微服务/Serverless 概念 | 一、微服务与云原生 |
| 大数据 Lambda/Kappa 选型 | 二、大数据架构 |
| 区块链与大模型集成 | 三、区块链与 AIGC |
| 案例真题怎么考 | 四、案例分析怎么考 |
| 论文素材怎么攒 | 五、论文素材怎么用 |
一、微服务与云原生
- 微服务：按业务能力拆分，配套注册发现/配置中心/API 网关/熔断限流/链路追踪（与本站 SpringCloud微服务、分布式系统 深度重叠）
- 容器化：Docker 镜像/容器；编排平台 Kubernetes——Pod/Deployment/Service 是核心对象
- 云计算三服务模型：IaaS（虚拟机/存储）、PaaS（中间件/运行时）、SaaS（应用）；云原生是「生在云上、按云的方式设计」的延伸
- 服务网格：Istio（控制面 + 数据面），把熔断/限流/观测下沉到 Sidecar
- Serverless：FaaS（函数即服务）+ BaaS，按调用计费、自动伸缩；适合事件驱动与弹性波动大的负载
- 云原生四要素：容器化、微服务、DevOps、持续交付
- 考点：何时用微服务（团队/规模/独立部署诉求）vs 单体（小团队低复杂度）；容器 vs 虚拟机
二、大数据架构
- Lambda：批处理层（离线全量）+ 速度层（实时增量）+ 服务层合并结果；代价是两套代码
- Kappa：只保留实时流，需要全量结果时重放；简化运维，但流处理能力要求高
- 生态：HDFS/MapReduce/YARN、Hive 数仓、Spark/Flink 实时、Kafka 消息
- 数据湖 vs 数据仓库：湖存原始数据、仓存治理后模型；湖仓一体是 2025 年案例/论文的新宠
- 考点：给业务场景选 Lambda 还是 Kappa，答权衡（数据量/实时性/运维成本）
三、区块链与 AIGC
区块链
- 核心：区块 + 哈希链防篡改、分布式账本、共识机制（PoW/PoS/PBFT）、智能合约
- 适用判断：需要多方可信记账、防抵赖的场景（供应链溯源、存证），而不是所有业务都上链
AIGC 与大模型集成
- 大模型（LLM）进入业务系统：API 调用、RAG 检索增强、Agent；工程要点是成本/延迟/安全边界（与本站 RAG检索增强 互链）
- 架构影响：算力资源、prompt 缓存、内容审核、数据隐私
- 真题：2025 上半年案例必答题就是「在线大模型训练平台」——把 12 个需求拆成质量属性，补解释器风格架构图
四、案例分析怎么考
| 场次 | 案例真题方向 |
|---|---|
| 2025 上半年 | 必答：大模型训练平台（质量属性 + 解释器风格）；选答：医药知识图谱（图数据库/爬虫）、端侧与云侧算力对比 |
| 2025 下半年 | 必答：质量属性场景（效应树 + 六要素）；选答：云原生数据库、秒杀、DDD 餐饮系统、性能测试 |
答题要点：选型题答「理由 + 权衡 + 落地步骤」；画架构图题把组件关系与数据流向标清。
五、论文素材怎么用
- 近年论文题：云原生数据库、Serverless、大数据 Lambda、湖仓一体、事件驱动、大模型——一个「云上业务系统」项目素材可覆盖一半以上题目
- 素材四件套：项目背景 / 技术选型 / 架构决策 / 质量属性验证（带数字），详见 论文写作专题
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- 上篇：综合知识·信息安全与可靠性 —— 安全 + 可靠度送分
- 案例：案例分析专题 —— 五题结构与答题模板
- 论文：论文写作专题 —— 结构与素材准备