什么是架构逻辑？

一、什么是架构逻辑？

架构逻辑，作为一门形式科学，通过对推论的形式系统和自然语言论证二者的研究，逻辑研究和分类语句和论证的结构。

经典逻辑标识已经被最深入的研究和最广泛的使用的一类形式逻辑。它们被特征化为一些性质；非经典逻辑缺乏一个或多个这种特性，它们是: 1:排中律; 2:无矛盾律; 3:蕴涵的单调性和蕴涵的幂等性; 4:合取的交换性; DeMorgan对偶性:所有逻辑算子都对偶于另一个。

推理形式

三段论(传统逻辑,词项逻辑)

传统逻辑中的一类主要推理。也称直言三段论。古希腊哲学家、逻辑学家亚里士多德首先提出了关于三段论的系统理论。 三段论的形式　三段论是这样一类推理：它由三个直言命题组成,其中两个是前提,一个是结论；并由三个不同的词项作这些命题的主谓项，而每个词项在两个命题中各出现一次。习惯上以S代表结论的主项（小项），P代表结论的谓项（大项），M代表在两前提中出现的词项（中项）；包含小项的前提叫小前提，包含大项的前提叫大前提。　　一个三段论是有效的当且仅当符合以下5条规则:①M至少周延一次;②S、P在结论中周延仅当它在前提中周延；③两前提并非都是否定的；④如有一否定的前提则结论也是否定的；⑤如结论是否定的则有一前提也是否定的。除⑤外，这些规则并不都彼此独立。

三段论的化归　亚里士多德已充分讨论过三段论的化归问题，建立了人类历史上最早的公理系统之一。他所开创的传统逻辑利用对当关系、换质和换位、归谬法等，把其他格的三段论化归为第1格，并用Barbara证明第1格的其他各式，从而把24个有效的三段论形式组成一个公理系统。　　三段论的图解　逻辑史上有许多不同的图解方法，其中欧拉图解是比较典型的。它说明一个三段论是否有效的步骤是：先分别给出两前提为真的图解，然后再给出这些图解的联合情况;最后判明在各个联合情况下,结论是否为真。例如,Barbara的图解(见第741页,Barbara图解)。从该图解可以看出，在iα～iiβ4种情况下SAP都真,因此Barbara是有效的。文恩图解（见逻辑代数）则更能显示出三段论的特征及传统逻辑的局限性。　　省略三段论和复合三段论　三段论在用语言表达时如果省略了一个命题，就叫做省略三段论，它实际上不是思维形式方面的问题。所谓复合三段论有以下3种情况：

①前后三段论，这是两个三段论的结合，其第一个三段论即前三段论的结论为第二个三段论即后三段论的前提之一。例如：所有C是D，所有B是C，所以，所有B是D；所有A是B，所以，所有A是D。

②带证式，即前三段论是省略三段论的复合三段论。例如：所有B是D，因为所有B是C；所有A是B，所以，所有A是D。

③连锁推理，旧称堆垛推论。这是一系列三段论,除最后的结论外,其他结论都被省略，而且每两个相邻的命题都有一共同的词项。典型的连锁推理形式如亚里士多德式：所有A是B，所有B是C，所有C是D,所以,所有A是D；哥克兰尼式：所有C是D，所有B是C,所有A是B，所以，所有A是D。关于连锁推理更为合理的看法，是把它看成没有省略任何命题的推理。亚里士多德在建立三段论理论时并未考虑有单称命题的三段论，后来一般的传统逻辑著作在讨论三段论时，则把单称命题作全称处理。但当三段论中单称命题的谓项也是单独概念时，这种处理就可能不成功。如“鲁迅是伟大作家，鲁迅是周树人，所以，周树人是伟大作家”是一个有效的推理。若把这一推理中的单称命题作全称处理，它就是无效的三段论第3格AAA式。　

三段论在现代逻辑中的地位　亚里士多德的三段论不考虑指称空类的词项，认为从全称命题可以推出特称命题。现代逻辑为了克服这一不足，把有效的三段论形式加以推广，使得组成三段论的命题可以包含指称空类的词项，由此确认了由9个两全称前提得出特称结论的三段论都是无效的。它进而指出，要从这种前提得到特称结论，就必须增加说明某些类不空的前提。现代逻辑认为三段论有效的充分必要条件应该是：

①M恰好周延一次；

②S、P各自在结论和前提中的周延情况相同；

③前提中和结论中的否定命题数目相同。从现代逻辑的角度看，三段论只是一元谓词逻辑中的一小部分（见谓词逻辑）。

二、大数据平台 技术架构

大数据平台已经成为许多企业在处理海量数据时不可或缺的重要工具。为了在竞争激烈的市场中保持竞争优势，企业纷纷建立了自己的大数据平台来更好地管理和分析数据。在构建这样一个庞大的系统时，技术架构起着至关重要的作用。

技术架构的重要性

一个强大而稳定的技术架构是构建高效大数据平台的基石。它不仅能够支撑起整个系统的运行，还能够确保数据的安全性和稳定性。一个合理设计的技术架构能够提高平台的可扩展性和性能，为企业提供更快速、更准确的数据分析和决策支持。

在选择技术架构时，企业需要考虑到自身的业务需求、数据量大小、数据类型等因素。一套适合企业自身特点的技术架构才能真正发挥它的作用，帮助企业更好地应对不断增长的数据挑战。

常见的技术架构

目前市面上存在着各种不同类型的技术架构，每种技术架构都有其独特的优势和适用场景。以下是一些常见的技术架构：

• Lambda 架构：Lambda 架构将数据处理分为批处理层和速度层两部分，通过同时运行批处理和实时处理两种模式，保证了系统的稳定性和实时性。
• Kappa 架构：Kappa 架构则是简化了 Lambda 架构，只使用实时处理层来处理数据，降低了系统的复杂度。
• 微服务架构：微服务架构通过将系统拆分为多个小的服务来实现，每个服务都可以独立部署和扩展，灵活性高。
• 容器化架构：容器化架构将应用程序及其所有依赖关系打包成容器，便于快速部署和水平扩展。

技术架构的选择与设计

在选择和设计适合的技术架构时，企业需要综合考虑多方面的因素。首先要明确自身的需求和目标，然后根据数据规模、处理时效性、安全性要求等因素选择合适的技术架构。

此外，在设计技术架构时，要保证系统的稳定性和可扩展性。合理划分模块、优化数据传输和处理流程、选择合适的存储和计算技术等都是设计技术架构时需要考虑的因素。

技术架构的优化与升级

随着企业业务的发展和数据规模的增大，原有的技术架构可能无法满足当前的需求，此时就需要对技术架构进行优化和升级。

优化技术架构可以通过改进数据处理算法、优化数据存储结构、引入新的技术工具等方式来实现。而升级技术架构则是指更换或更新系统的核心组件，以满足新的需求和挑战。

结语

在大数据时代，一个稳定高效的技术架构对于企业的发展至关重要。只有不断优化和升级技术架构，企业才能更好地应对日益增长的数据量和复杂度，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

三、大数据平台总体架构

在当今数字化时代，大数据成为了许多企业发展和决策的重要依据。搭建一个稳定高效的大数据平台总体架构对于企业来说至关重要。一个优秀的大数据平台不仅可以帮助企业实现数据的快速处理和分析，更可以为企业提供准确的数据支持，帮助企业更好地了解市场趋势和用户需求，从而制定更加精准的决策。

什么是大数据平台总体架构？

大数据平台总体架构（Big Data Platform Architecture）是指大数据平台的整体设计和组织结构。一个完善的大数据平台总体架构应该包括数据的收集、存储、处理、分析和展示等环节，同时需考虑到数据的安全性、可靠性和可扩展性等方面。

大数据平台总体架构的重要性

一个合理的大数据平台总体架构能够帮助企业灵活应对海量数据的挑战，实现数据的高效管理和价值挖掘，为企业的发展提供坚实的基础。只有建立在稳定可靠的大数据平台之上，企业才能更好地利用数据资源，提升竞争力，实现可持续发展。

大数据平台总体架构的关键组成

• 数据收集层：数据的来源多种多样，包括传感器数据、日志数据、业务数据等，数据收集层负责从各个数据源抽取数据，并将数据进行清洗和预处理。
• 数据存储层：数据存储层负责对处理后的数据进行存储和管理，包括传统的关系型数据库、NoSQL数据库以及分布式文件系统等。
• 数据处理层：数据处理层负责对存储在数据存储层中的数据进行计算分析，提取有用信息，并支持实时和批处理等多种处理方式。
• 数据展示层：数据展示层将处理后的数据通过可视化的方式展示给最终用户，帮助用户更直观地了解数据分析结果。

设计一个高效稳定的大数据平台总体架构

设计一个高效稳定的大数据平台总体架构需要综合考虑多方面因素，包括硬件设施的选择、数据处理技术的应用、安全保障机制的建立等。以下是设计一个高效稳定的大数据平台总体架构的几个关键步骤：

1. 需求分析：明确大数据平台的使用需求，包括数据规模、数据类型、数据处理方式等，以确定整体架构设计的方向。
2. 架构设计：根据需求分析结果，设计数据收集、存储、处理、展示等各个环节的具体组件和模块，并确定它们之间的关系和流程。
3. 技术选型：选择适合需求的硬件设施和数据处理技术，包括服务器配置、数据库选择、数据处理框架等。
4. 安全保障：建立完善的数据安全保障机制，包括数据的加密传输、访问权限控制、数据备份和恢复等，确保数据的安全性和可靠性。
5. 性能优化：对大数据平台进行性能测试和优化，确保整体架构在处理大规模数据时能够保持高效稳定的运行状态。

结语

构建一个高效稳定的大数据平台总体架构对于企业来说至关重要。只有通过合理的架构设计和技术实现，企业才能充分利用数据资源，实现数据驱动的智能决策和持续创新。

四、大数据平台功能架构

五、大数据平台硬件架构

大数据平台硬件架构在如今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。随着数据规模的不断增长，构建稳定可靠的大数据平台已经成为许多企业不可或缺的挑战之一。而这其中的硬件架构设计更是至关重要，它直接影响着大数据平台的性能、稳定性和可扩展性。

硬件架构的重要性

在建设大数据平台时，合理的硬件架构设计可以帮助企业充分利用硬件资源，提高数据处理和分析的效率。一个优秀的硬件架构可以为大数据处理提供稳定的基础，确保数据存储、计算和传输过程中的高可用性和高性能。

构建大数据平台的关键考虑因素

要构建一个稳定高效的大数据平台，需要考虑诸多因素，包括硬件选型、网络架构、存储方案、负载均衡等方面。在这些因素中，硬件架构的设计是至关重要的一环。

• 硬件选型：选择合适的硬件是构建大数据平台的首要任务之一。需要根据数据规模、处理需求以及预算等因素来选择适合的服务器、存储设备、网络设备等。
• 网络架构：良好的网络架构能够提供高速稳定的数据传输，减少数据处理过程中的延迟，提高整个大数据平台的效率。
• 存储方案：根据数据量和访问模式的不同，需要选择合适的存储方案，包括传统硬盘存储、固态存储、分布式存储等。
• 负载均衡：合理的负载均衡设计可以确保大数据平台的各个节点负载均衡，避免出现单点故障影响整个系统的情况。

硬件架构的关键设计原则

在构建大数据平台的硬件架构时，需要遵循一些关键的设计原则，以确保整个系统的稳定性和可靠性。

1. 可扩展性：硬件架构设计应考虑到系统未来的扩展需求，能够根据业务需求灵活扩展硬件资源。
2. 高可用性：确保硬件架构具备高可用性，避免单点故障影响整个系统的稳定性。
3. 性能优化：通过合理配置硬件资源和优化系统架构，提高数据处理和分析的性能。
4. 安全性：硬件架构设计应考虑数据安全和隐私保护的需求，确保数据在传输和存储过程中不会受到泄露或损坏。

硬件架构的演进趋势

随着大数据技术的不断发展和硬件技术的创新，大数据平台的硬件架构也在不断演进和升级。未来，我们可以看到以下一些硬件架构的演进趋势：

1. 超融合架构：集计算、存储、网络等功能于一体的超融合架构将成为未来大数据平台的主流。
2. 高效节能：随着节能环保意识的提高，未来硬件架构将更加注重能源利用效率，追求更高的性能功耗比。
3. 自动化管理：智能化、自动化管理将成为硬件架构设计的重要趋势，提高运维效率和降低成本。
4. 多维扩展：未来的硬件架构将更加支持多维扩展，适应不断增长的数据规模和多样化的业务需求。

结语

在大数据时代，合理的硬件架构设计对于构建稳定高效的大数据平台至关重要。通过考虑硬件选型、网络架构、存储方案和负载均衡等因素，遵循设计原则和把握演进趋势，可以帮助企业构建更加稳定、高效的大数据平台，实现数据驱动业务发展的目标。

六、大数据平台整体架构

在当今信息时代，随着科技的不断发展与进步，大数据逐渐成为各个行业中的热门话题。而构建一个稳定、高效的大数据平台整体架构，无疑是企业在数据处理和分析方面迈出的关键一步。本文将深入探讨大数据平台整体架构的重要性、构建要点以及可能的挑战与解决方案。

重要性

大数据平台整体架构的设计直接关系到企业数据处理的效率和质量。一个良好设计的大数据架构不仅能够帮助企业实现对海量数据的高效存储和处理，还能够提供支持决策的数据分析和挖掘能力，为企业发展提供有力支持。此外，一个稳定高效的大数据平台还可以帮助企业降低数据管理和运维成本，提升企业在市场竞争中的优势。

因此，不能忽视大数据平台整体架构设计在企业信息化建设中的重要性。只有建立在坚实架构基础之上的大数据平台，才能够为企业带来长远的价值和持续的竞争优势。

构建要点

要构建一个稳定高效的大数据平台整体架构，需要考虑以下几个要点：

• 数据采集与接入：确保从各个数据源采集数据，并实现数据的高效接入与传输。
• 数据存储与管理：选择合适的数据存储技术，建立数据仓库和数据湖，进行数据的备份和管理。
• 数据处理与计算：使用适当的计算框架和处理引擎，实现数据的清洗、加工和分析。
• 数据应用与展现：构建数据可视化平台和应用系统，为用户提供数据查询和分析功能。

挑战与解决方案

在构建大数据平台整体架构的过程中，可能会面临一些挑战，如数据安全、性能瓶颈、系统稳定性等问题。针对这些挑战，可以采取以下解决方案：

1. 数据安全：加强数据加密、访问控制和监控，确保数据的机密性和完整性。
2. 性能优化：优化数据处理算法，提升系统性能，采用分布式计算和存储技术。
3. 系统稳定性：建立容错机制，实现系统自愈和弹性扩容，保障系统的稳定运行。

总的来说，建设一个高效稳定的大数据平台整体架构不仅是技术问题，更是需要企业在战略规划和资源投入方面做出正确决策的过程。只有充分认识到大数据平台对企业未来发展的重要性，才能够更好地把握机遇，迎接挑战，在激烈的市场竞争中立于不败之地。

七、车联网的逻辑架构和体系架构？

1996年，通用汽车公司与摩托罗拉汽车公司合作推出第一台联网汽车搭载了OnStar系统，通过使用OnStar的一键通语音呼叫功能，车主在遇到道路紧急情况时将呼叫路由到呼叫中心，从而由专业的工作人员安排紧急救援。随着岁月的流逝，车联网技术不断地升级，直至今日已经逐渐成熟。

一个典型的例子：

车主需要检查是否能够在离开停车位时车辆是否上锁，车联网系统使得车主只需访问手机上的应用程序就可以确保自己的车门已锁定。

车主需要检查是否能够在离开停车位时车辆是否上锁，车联网系统使得车主只需访问手机上的应用程序就可以确保自己的车门已锁定。

车联网技术的关键功能是驾驶者，可以通过移动设备远程控制汽车、监控汽车的安全性，因此，车、车联网平台以及用户APP端组成一个完整的车联网系统。

每一辆车辆作为一个独立的个体连入车联网系统当中，车辆的中控系统、网关系统以及电控系统是车联网的重要硬件基础，中控系统、网关系统以及电控系统主要有组成如下：

中控系统：空调控制系统、车载娱乐信息系统、车载导航定位系统；

网关系统：T-Box（主要包括GPS/AGPS、SIM，部分自带电源的低功耗GPS）；

电控系统：汽车数字化仪表、车身控制模块BCM、电池管理系统BMS、行车电脑ECU、发动机管理系统EMS……

车联网平台主要功能有车辆信息管理、车辆监控、车辆控制以及车辆数据统计分析。

信息管理：车型、T-Box、电池、传感器、SIM卡等；

车辆监控：位置、故障、CAN数据等；

车辆控制：车锁、车门、车灯、车窗等控制；

数据统计：车速、电量、里程、故障等。

用户APP可以直接与车联网平台数据交互，或者通过第三方业务平台中转数据至车联网平台的，用户APP主要功能是车辆控制，车锁、车门、车灯、车窗的车身系统进行控制。

二、车联网系统内部通讯

车载设备控制器与车载T-Box组成局域网络，而车载T-box可以访问互联网，因此车载设备、车联网平台、用户手机APP可以进行相互之间的数据交互。

1. T-Box与车辆通讯

（1）CAN BUS

高速CAN总线：速率可达到500kb/s，传递信息量较大、速度快，用于驱动系统的，主要连接发动机控制单元、ABS控制单元、安全气囊控制单元、组合仪表等行车系统；

低速CAN总线：速率为100kb/s，用于车身系统，主要连接中控锁、电动门窗、后视镜、车内照明灯等对数据传输速率要求不高的车身系统；

目前汽车上的CAN总线连接方式主要包括高速、低速CAN总线两种，此外中高级轿车还有一些如娱乐系统或智能通讯系统的总线，它们的传输速率更高，可以超过1Mb/s。

（2）OBD

OBD能监测发动机、催化转化器、颗粒捕集器、氧传感器、排放控制系统、燃油系统、EGR等系统和部件。

OBD通过各种与排放有关的部件信息，连接到电控单元ECU，ECU能检测和分析与排放相关故障；

当出现排放故障时，ECU记录故障信息和相关代码，并通过故障灯发出警告，告知驾驶员；

ECU通过标准数据接口，保证对故障信息的访问和处理。

（3）I/O硬件

I/O硬件控制车辆是通过继电器的闭合控制车辆的部分系统，主要用于改装车辆。由于车辆主机厂的CAN协议无法获取，只能通过改装车辆，采用T-Box直接与某些系统相连，中间通过继电器的闭合控制。

2. 车辆与车联网平台通讯

车辆与车联网平台通过在T-Box上安装的2G、3G、4G网卡可以将车载T-Box连入互联网，将车辆实时的状态数据以报文的形式上报给车联网平台，车联网平台也主动下发指令给T-Box控制车辆。

（1）车辆上报给车联网平台的上行数据包括车辆状态（车辆状态、运行模式、车速、里程、档位、加速踏板行程值、制动踏板状态）、定位数据（经度、纬度、速度等）、BCM状态（中控锁、后备箱、车窗、车灯、喇叭、车门等车身部件状态）、EAS状态（空调状态、AC状态、PTC、循环、风向、风量档位等）

八、逻辑架构的正确方式？

1）从架构的总原则的角度：尽可能简单（在当前场景下要尽可能简单便于扩展和维护），但是不能太简单（相对而言太过于简单可能在场景上有所遗漏）.

2）从架构的目的角度来考虑：既要解决过去的问题，也要解决现在的问题，还能适度解决未来的问题，这些问题既包含技术问题，更包含业务问题。

3）从形态之 2 维的角度来考虑：架构就是横的问题，和竖的问题。横就是分层，竖就是分区，横竖都有抽象的事情要做。

4）从形态之 3 维的角度来考虑：架构是三维的，在 x 轴和 y 轴上有横竖的问题，在z轴上还有粒度的问题。

5）从时间轴的角度来考虑：架构不是一层不变的，是随着业务的发展在不断变化的。

九、CRM系统底层逻辑架构？

CRM(Customer Relationship Management)–客户关系管理系统，是指利用软件、硬件和网络技术，为企业建立一个客户信息收集、管理、分析和利用的信息系统。以客户数据的管理为核心，记录企业在市场营销和销售过程中和客户发生的各种交互行为，以及各类有关活动的状态，提供各类数据模型，为后期的分析和决策提供支持。

简而言之，CRM系统是主流高效的客户管理系统，在维护客户，挖掘新客户，规避客户流失及企业内部恶意竞争，降低营销成本上有非常重要的作用。

基于RBAC（Role-Based Access Control）的权限管理

RBAC模型

一个完善的管理系统底层逻辑，权限管理，往往是系统架构的第一步。权限管理中，通常4个元素是无法回避的，分别为：用户（User）；角色（Role）；权限（Permission）；资源（Resources）

在数据库表结构设计中，我们通常使用一对多（OneToMany）或多对多（ManyToMany）管理用户（User）；角色（Role）；权限（Permission）。

在完成了以上基础逻辑确定以后，我们能够很轻易搭建起一套基本的权限体系：即创建用户（Create User）；分配角色（Assign Role）；赋予权限（Grant）。

十、什么是系统架构逻辑？

系统架构应该说也是一种逻辑架构,只是对于很多纯软件项目,通常不是那么个提法,上来直接就是逻辑架构。我过去的经验一般是这样:解决方案层面做系统架构,当分解出某个软件子系统时再对这个软件做逻辑架构设计