【高级】系统架构师 | 2025年上半年案例分析真题DAY1
题目1：
解析：
第一问：云部署和端部署的定义及区别
- 云部署：将 AI 智能设备的计算、存储、AI 模型推理等核心能力集中部署在云端（如大型数据中心、云计算平台）。设备作为 “终端采集 / 执行单元”，通过网络（如卫星通信）与云端交互，依赖云端完成复杂 AI 计算、数据存储与模型更新。
- 端部署：将 AI 模型、计算资源直接部署在智能设备本地。设备具备独立计算、存储能力，可在本地完成数据处理、AI 推理，对网络依赖极弱（甚至离线工作）。
- 核心区别：
- 网络依赖：云部署强依赖网络连接；端部署可离线 / 弱网工作。
- 处理位置：云部署核心计算 / 存储在云端；端部署在设备本地。
- 延迟：云部署存在网络传输延迟；端部署本地处理，延迟极低（实时性好）。
- 终端资源要求：云部署对终端资源要求低（可简化终端）；端部署对终端算力、存储要求高。
第二问：表格填写
结合太空 AI 设备场景（网络稳定性、实时性、节点分布等需求），表格填写如下：
| 类型 | 集中式资源池 | 分布式资源池 | 混合资源池 |
|---|---|---|---|
| 管理性 | 高（单一管理，集中管控便捷） | 低（多节点分散，管理复杂度高） | 高 |
| 单一管理 | 分散管理 | （主逻辑集中管理，分布式节点辅助管理） | |
| 可扩展性 | 差（扩展需改造核心节点，灵活性低） | 好（节点按需新增，水平扩展灵活） | 中 |
| 结合云端和本地技术 | |||
| 结点规模 | 结点数量相对少、结点数量可控 | 结点数量众多，分布广泛 | 有集中的核心资源部分，也有一定数量的分布式节点 |
| 应用场景 | 地面对太空设备的集中备份 / 非实时管控场景 | 太空设备离线协同、低延迟实时推理场景（如设备避障、本地数据处理） | 需云端统一调度 + 端侧实时处理的混合场景（如部分任务云端决策，部分任务端侧执行） |
第三问：集中式资源池的三个缺陷
集中式资源池在太空 AI 设备场景下，主要缺陷为：
- 网络与延迟缺陷：太空网络受辐射、天体遮挡影响，连接稳定性差；依赖云端处理时，数据传输产生高延迟，无法满足 AI 推理（如设备实时避障）的毫秒级响应需求。
- 单点故障风险：核心资源池若故障，所有依赖云端的设备会完全失能（模型推理、数据存储中断），系统可靠性严重不足，太空任务中易引发严重后果。
- 扩展性不足：集中式资源扩展需改造核心设施，成本高、周期长；当太空 AI 设备规模激增时，难以快速适配大规模设备的资源需求。
题目2：
【说明】
Redis的性能很好，但在某些情况下还是不能满足我们的需求，比如过多的用户进入主页，导致Redis被频繁访问，此时就存在大量的读操作。在一些秒杀场景中，一瞬间有成千上万的读请求到达Redis服务器，显然单一台Redis服务器是不够的。一些服务网站对安全性有较高的要求，当主服务器不能工作的时候，需要从服务器代替原来的主服务器，作为灾备，以保证系统可以正常运行。因此更多的时候我们希望读写分离，读写分离的前提是读操作远远比写操作频繁的多，如果把数据存放在多台服务器上那么就可以从多台服务器上读取数据，从而消除了单台服务器的压力，读写分离的技术已经广泛用于数据库中，但可以通过与数据分析工具（如Apache Spark）结合使用，利用Redis作为高速缓存层来加速数据查询和处理过程。通过这些应用场景，Redis能够显著提高电商系统的性能和用户体验，同时降低系统的复杂性和维护成本。在设计和部署电商系统时，合理利用Redis的能力是非常重要的。
【问题1】（12分）
请根据下图3-1-1填写字母编号处的主从同步过程。
【问题2】（13分）
请用200字以内的文字说明Redis持久化方式的优缺点对比。
解析：
【问题1】答案：
【问题2】答案：
RDB 持久化通过定时快照保存数据，优点是文件小、恢复速度快、对性能影响小；缺点是可能丢失最后一次快照后的数据。AOF 通过记录写命令实现持久化，优点是数据安全性高，支持多种策略（如每秒同步），但文件体积大、恢复慢、写性能略低。两者可结合使用，兼顾性能与安全。