分布式架构与传统架构的差别？
一、分布式架构与传统架构的差别？
单一应用架构
优点：网站流量很小，只需要一个应用，就能将所有的功能部署在一起，减少部署节点和成本。业务简单，开发周期短。用于简化增删改查工作量的 数据访问框架(ORM) 是关键。
缺点：全部功能捆绑在一起，不利于维护和扩展，服务器负载能力有限。代码耦合，开发维护困难,无法针对不同模块进行针对性优化，无法水平扩展单点容错率低，并发能力差
负载+垂直架构
优点：系统性能可以扩展，提升负载能力，适合发展中公司的小型项目，当访问量逐渐增大，单一应用增加机器带来的加速度越来越小，将应用拆成互不相干的几个应用，以提升效率。 此时，用于加速前端页面开发的 Web框架(MVC) 是关键。系统拆分实现了流量分担，解决了并发问题，可以针对不同模块进行优 化，方便水平扩展，负载均衡，容错率提高，系统间相互独立。
缺点：
服务之间相互调用，如果某个服务的端口或者ip地址发生改变，调用的系统得手动改变，搭建集群之后，实现负载均衡比较复杂。
只能扩展节点服务器，成本高，有瓶颈。
分布式服务架构：
当垂直应用越来越多，应用之间交互不可避免，将核心业务抽取出来，作为独立的服务，逐渐形成稳定的服务中心，使前端应用能更快速的响应多变的市场需求。用于提高业务复用及整合的分布式调用是关键。
优点：
将基础服务进行了抽取，系统间相互调用，提高了代码复用和开发效率。
对于团队来说，可以更好的分配开发任务
二、传统大数据的三种架构？
数据时代，移动互联、社交网络、数据分析、云服务等应用的迅速普及，对数据中心提出革命性的需求，存储基础架构已经成为IT核心之一。政府、军队军工、科研院所、航空航天、大型商业连锁、医疗、金融、新媒体、广电等各个领域新兴应用层出不穷。数据的价值日益凸显，数据已经成为不可或缺的资产。作为数据载体和驱动力量，存储系统成为大数据基础架构中最为关键的核心。
传统的数据中心无论是在性能、效率，还是在投资收益、安全，已经远远不能满足新兴应用的需求，数据中心业务急需新型大数据处理中心来支撑。除了传统的高可靠、高冗余、绿色节能之外，新型的大数据中心还需具备虚拟化、模块化、弹性扩展、自动化等一系列特征，才能满足具备大数据特征的应用需求。这些史无前例的需求，让存储系统的架构和功能都发生了前所未有的变化。
基于大数据应用需求，“应用定义存储”概念被提出。存储系统作为数据中心最核心的数据基础，不再仅是传统分散的、单一的底层设备。除了要具备高性能、高安全、高可靠等特征之外，还要有虚拟化、并行分布、自动分层、弹性扩展、异构资源整合、全局缓存加速等多方面的特点，才能满足具备大数据特征的业务应用需求。
尤其在云安防概念被热炒的时代，随着高清技术的普及，720P、1080P随处可见，智能和高清的双向需求、动辄500W、800W甚至上千万更高分辨率的摄像机面市，大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求，需要充分考虑功能集成度、数据安全性、数据稳定性，系统可扩展性、性能及成本各方面因素。
目前市场上的存储架构如下：
(1)基于嵌入式架构的存储系统
节点NVR架构主要面向小型高清监控系统，高清前端数量一般在几十路以内。系统建设中没有大型的存储监控中心机房，存储容量相对较小，用户体验度、系统功能集成度要求较高。在市场应用层面，超市、店铺、小型企业、政法行业中基本管理单元等应用较为广泛。
(2)基于X86架构的存储系统
平台SAN架构主要面向中大型高清监控系统，前端路数成百上千甚至上万。一般多采用IPSAN或FCSAN搭建高清视频存储系统。作为监控平台的重要组成部分，前端监控数据通过录像存储管理模块存储到SAN中。
此种架构接入高清前端路数相对节点NVR有了较高提升，具备快捷便利的可扩展性，技术成熟。对于IPSAN而言，虽然在ISCSI环节数据并发读写传输速率有所消耗，但其凭借扩展性良好、硬件平台通用、海量数据可充分共享等优点，仍然得到很多客户的青睐。FCSAN在行业用户、封闭存储系统中应用较多，比如县级或地级市高清监控项目，大数据量的并发读写对千兆网络交换提出了较大的挑战，但应用FCSAN构建相对独立的存储子系统，可以有效解决上述问题。
面对视频监控系统大文件、随机读写的特点，平台SAN架构系统不同存储单元之间的数据共享冗余方面还有待提高;从高性能服务器转发视频数据到存储空间的策略，从系统架构而言也增加了隐患故障点、ISCSI带宽瓶颈导致无法充分利用硬件数据并发性能、接入前端数据较少。上述问题催生了平台NVR架构解决方案。
该方案在系统架构上省去了存储服务器，消除了上文提到的性能瓶颈和单点故障隐患。大幅度提高存储系统的写入和检索速度;同时也彻底消除了传统文件系统由于供电和网络的不稳定带来的文件系统损坏等问题。
平台NVR中存储的数据可同时供多个客户端随时查询，点播，当用户需要查看多个已保存的视频监控数据时，可通过授权的视频监控客户端直接查询并点播相应位置的视频监控数据进行历史图像的查看。由于数据管理服务器具有监控系统所有监控点的录像文件的索引，因此通过平台CMS授权，视频监控客户端可以查询并点播整个监控系统上所有监控点的数据，这个过程对用户而言也是透明的。
(3)基于云技术的存储方案
当前，安防行业可谓“云”山“物”罩。随着视频监控的高清化和网络化，存储和管理的视频数据量已有海量之势，云存储技术是突破IP高清监控存储瓶颈的重要手段。云存储作为一种服务，在未来安防监控行业有着可观的应用前景。
与传统存储设备不同，云存储不仅是一个硬件，而是一个由网络设备、存储设备、服务器、软件、接入网络、用户访问接口以及客户端程序等多个部分构成的复杂系统。该系统以存储设备为核心，通过应用层软件对外提供数据存储和业务服务。
一般分为存储层、基础管理层、应用接口层以及访问层。存储层是云存储系统的基础，由存储设备(满足FC协议、iSCSI协议、NAS协议等)构成。基础管理层是云存储系统的核心，其担负着存储设备间协同工作，数据加密，分发以及容灾备份等工作。应用接口层是系统中根据用户需求来开发的部分，根据不同的业务类型，可以开发出不同的应用服务接口。访问层指授权用户通过应用接口来登录、享受云服务。其主要优势在于：硬件冗余、节能环保、系统升级不会影响存储服务、海量并行扩容、强大的负载均衡功能、统一管理、统一向外提供服务，管理效率高，云存储系统从系统架构、文件结构、高速缓存等方面入手，针对监控应用进行了优化设计。数据传输可采用流方式，底层采用突破传统文件系统限制的流媒体数据结构，大幅提高了系统性能。
高清监控存储是一种大码流多并发写为主的存储应用，对性能、并发性和稳定性等方面有很高的要求。该存储解决方案采用独特的大缓存顺序化算法，把多路随机并发访问变为顺序访问，解决了硬盘磁头因频繁寻道而导致的性能迅速下降和硬盘寿命缩短的问题。
针对系统中会产生PB级海量监控数据，存储设备的数量达数十台上百台，因此管理方式的科学高效显得十分重要。云存储可提供基于集群管理技术的多设备集中管理工具，具有设备集中监控、集群管理、系统软硬件运行状态的监控、主动报警，图像化系统检测等功能。在海量视频存储检索应用中，检索性能尤为重要。传统文件系统中，文件检索采用的是“目录-》子目录-》文件-》定位”的检索步骤，在海量数据的高清视频监控，目录和文件数量十分可观，这种检索模式的效率就会大打折扣。采用序号文件定位可以有效解决该问题。
云存储可以提供非常高的的系统冗余和安全性。当在线存储系统出现故障后，热备机可以立即接替服务，当故障恢复时，服务和数据回迁;若故障机数据需要调用，可以将故障机的磁盘插入到冷备机中，实现所有数据的立即可用。
对于高清监控系统，随着监控前端的增加和存储时间的延长，扩展能力十分重要。市场中已有友商可提供单纯针对容量的扩展柜扩展模式和性能容量同步线性扩展的堆叠扩展模式。
云存储系统除上述优点之外，在平台对接整合、业务流程梳理、视频数据智能分析深度挖掘及成本方面都将面临挑战。承建大型系统、构建云存储的商业模式也亟待创新。受限于宽带网络、web2.0技术、应用存储技术、文件系统、P2P、数据压缩、CDN技术、虚拟化技术等的发展，未来云存储还有很长的路要走。
三、电脑传统架构与虚拟架构有什么区别？
Virtualization通常需要virtual CPU和physical CPU通架构。比如KVM，VMware ESXi。Emulation可以在任何架构上
模拟
（emulate）任意其他架构。比如QEMU。四、传统关系型数据的基本体系架构？
当今流行的数据库管理系统虽有多种，所用术语也各有不同，但在数据库体系结构上仍呈现三级结构的特征。
用户级数据库是单个用户看到和使用的数据库，因此也称为用户视图(View)，在许多文献中又称为子模式，对应于外模式，它是单个用户看到并获准使用的那部分数据的逻辑结构（称为局部逻辑结构），用户根据系统给出的子模型，用询问语言或应用程序去操作数据库中的数据。
概念级数据库应对于概念模式，简称模式，是对数据库所有用户的数据的整体逻辑描述（故称为数据库的整体逻辑结构），通常又称之为DBA视图，即数据库管理员看到的数据库，它是所有用户视图的一个最小并集。设立概念级的目的是为了把用户视图有机的结合成一个逻辑整体，统一的考虑所有用户要求，它涉及的仍然是数据库中所有对象的逻辑关系，而不是他们的物理关系。
物理级数据库对应于内模式，又称之为存储模式。它包含数据库的全部存储数据，这些被存储在内、外存介质上的数据也被称为原始（Raw）数据，使用户操作加工的对象。从机器的角度看，他们是指令操作处理的位串、字符和字；从系统程序员的角度看，这些数据是他用一定的文件组织方式组织起来的一个个无力文件（或存储文件），系统程序员编制专门的访问程序，实现对文件中的数据的访问。所以物理级数据库也称为系统程序员视图。
五、云架构和传统架构区别？
两者区别如下:
一、主体不同
1、云架构：多数数据中心云计算架构的这层主要是用于以友好的方式展现用户所需的内容和服务体验，并会利用到下面中间件层提供的多种服务。
2、传统架构：指的就是说相应的系列性的抽象模式，可以为设计大型软件系统的各个方面提供相应的指导。
二、特点不同
1、云架构：云架构是划分为基础设施层、平台层和软件服务层三个层次的。
2、传统架构：在软件架构所描述的对象就是直接的进行系统抽象组件构成。连接系统的各个组件之间就是做到把组件之间所存在的通讯比较明确与相对细致的实施描述。
三、优势不同
1、云架构：通过互联网提供软件服务的软件应用模式。在这种模式下，用户不需要再花费大量投资用于硬件、软件和开发团队的建设，只需要支付一定的租赁费用。
2、传统架构：为软件系统提供了一个结构、行为和属性的高级抽象，由构件的描述、构件的相互作用、指导构件集成的模式以及这些模式的约束组成。
六、零信任与传统网络架构的区别？
零信任（Zero Trust）与传统网络架构的主要区别在于安全策略的实施方式和安全防御的原则。
传统网络架构通常采用“边界防御”的策略，即在网络边界上设置防火墙和访问控制列表，只允许受信任的用户和设备进入网络，而内部的用户和设备则默认被信任。这种做法的缺点在于，一旦内部的用户或设备受到攻击，攻击者就可以轻易地在内部网络中横行，进而攻击内部的其他系统和数据。
零信任则采用“无处不信任”的策略，即对所有用户和设备都不予信任，需要对每个访问请求进行严格的身份验证和访问控制。具体来说，零信任架构通过以下方式实现：
1. 认证和授权：对每个用户和设备进行身份验证，并根据其身份和权限授予访问权限。
2. 最小化权限：将每个用户和设备的权限限制到最小必要范围，避免权限过度。
3. 审计和监控：对所有访问请求进行审计和监控，及时发现异常行为。
4. 风险评估：基于用户和设备的行为和环境，对风险进行评估，并根据风险水平调整访问权限。
总之，零信任架构强调对每个访问请求进行严格的身份验证和访问控制，从而实现更加细粒度的安全防御，避免内部网络被攻击者利用。
七、传统关系型数据库的基本架构？
关系型数据是指以关系数学模型来表示的数据，关系数学模型中以二维表的形式来描述数据。关系型数据库是存储在计算机上的、可共享的、有组织的关系型数据的集合。例如视图，存储过程，索引等的集合。在关系型数据库中，信息存放在二维表中，一个关系型数据库包括多个二维表。关系型数据库所包含的表之间是有关联的，关联主要有主码和外码所体现的参照关系实现。关系模型由关系数据结构，关系操作集合、关系完整性约束三部分组成。
八、超融合架构与传统三层架构对比有哪些优势？
优势有：
1、主机架构
使用传统设备比使用超融合设备增加了实施和管理的难度，并且后期需要专门SAN存储的维护人员维护系统。
2、设备高度
超融合设备比传统架构设备更加节省机柜空间，提高用户数据中心(IDC)的资源利用率。
3、电源功耗
IT设备的能耗高低将决定后期运维及支出的重要成本。
4、存储架构
传统的SAN架构将很大程度的限制后期虚拟化系统的扩展,而超融合架构扩展方便。
5、控制器数
传统存储标配置2个控制器，当一个控器故障，会导致剩余的一个控制器压力剧增，风险成倍增加。为了避免这种情况，通常会使用两台存储做冗余，但不可避免的增加了硬件成本及部署时技术难度。超融合可提供更高级别的硬件容错，并可确保当某一控制器故障后，保持应用系统不停顿,并提供稳定的性能。甚至多个控制器同时故障时，也能保证业务系统不间断运行。
6、数据分层
传统存储数据分层是收费功能，需手工配置功能优化参数，增加维护人员精确配置的操作难度。超融合分布式文件系统、全自动、智能化对冷、热数据分层、可实时监测数据热度、并及时迁移数据,保证用户数据最佳读写性能及体验。
九、与传统数据相比 大数据技术特点？
大数据具有灵活性高，透明度大，范围广，影响力强
十、传统关系型数据库的基本体系架构？
关系型数据是指以关系数学模型来表示的数据，关系数学模型中以二维表的形式来描述数据。关系型数据库是存储在计算机上的、可共享的、有组织的关系型数据的集合。例如视图，存储过程，索引等的集合。在关系型数据库中，信息存放在二维表中，一个关系型数据库包括多个二维表。关系型数据库所包含的表之间是有关联的，关联主要有主码和外码所体现的参照关系实现。关系模型由关系数据结构，关系操作集合、关系完整性约束三部分组成。
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