注意事项：

1. 数据通量与存量估计：QPS（每秒请求书）

2. 响应延迟

3. 和已有其他系统之间的关系（对已有系统和基础设施的依赖、是否会取代新系统）

4. 系统意义

实时架构： Lambda架构（实时响应层、快速处理层、批处理层）

1. 实时响应层：快速读写数据库（Redis、Druid）
2. 快速处理层：软实时对外部需求进行相应（Spark、Storm）
3. 批处理层：在线下完成大量数据处理 （MySQL、Hadoop）

1.瀑布流架构：信息单向流动的，从发生到完成呈现瀑布般从上到下的流动，有时会分叉和汇总。

2.并行响应架构：主要用于解决低延迟要求下机器学习的要求，多用户大量任务同时在极短时间作出相应。

3.实时更新混合模型：将两者进行混合

主要使用的工具： Docker、Spark、Elasticsearch、Storm、Kafka。