網(wǎng)友回憶的2025上半年軟考系統(tǒng)架構設計師考試案例分析真題題目如下：點擊此處【考試估分】

1.給予質(zhì)量屬性場景案例填對應的質(zhì)量屬性名。背景是深度學習模型平臺。

2.解釋器風格架構的組成圖填空。以及解釋為什么該模型平臺適合解釋器風格

參考答案

解釋器風格的優(yōu)勢:

1)動態(tài)執(zhí)行

2)硬件抽象

3)即時優(yōu)化

4)擴展性

5)跨平臺兼容性

試題解析

解釋器風格的優(yōu)勢:

1)動態(tài)執(zhí)行

2)硬件抽象

3)即時優(yōu)化

4)擴展性

選做一 redis緩存機制與主從復制

1.全量復制的流程圖挖空填空。注意點是BGSAVE命令，以及兩次前后的狀態(tài)同步

2.增量復制的流程圖挖空填空?？梢越Y合上一問的答案

3.請介紹兩種持久化方法，說明優(yōu)缺點。

參考答案

Redis持久化方法對比

1) RDB:定時生成內(nèi)存數(shù)據(jù)的二進制快照(默認文件dump.rdb)。

優(yōu)點:

文件緊湊，恢復速度快(直接加載二進制數(shù)據(jù))。

適合備份、容災和快速重啟。

缺點:

可能丟失最后一次快照后的數(shù)據(jù)(依賴備份頻率)。

BGSAVE的fork操作在大內(nèi)存場景下可能阻塞主線程。

2) AOF:記錄所有寫命令(文本格式追加到文件appen donly.aof) 。

優(yōu)點:

數(shù)據(jù)安全性高(最多丟失1秒數(shù)據(jù)，若配置everyse c)。

可讀性強(日志文件可人工修復或分析)。

缺點:

文件體積大，恢復速度慢(需重放所有命令)。

長期運行后文件膨脹，需定期執(zhí)行BGREWRITEAOF重寫優(yōu)化。

選做二 醫(yī)藥信息知識圖譜構建與智能

問答

1.根據(jù)知識圖譜分層，填空。比如業(yè)務層和知識層內(nèi)部細節(jié)比如知識獲取知識管理，結構化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗，文本向量化等等

2.scrapy爬蟲的流程圖挖空，不會。以及異步IO的介紹和好處，這個我覺得原理能回答一下

2.請說一下知識圖譜的構建和智能問答如何存儲實現(xiàn)

參考答案

1.根據(jù)知識圖譜分層，填空。比如業(yè)務層和知識層內(nèi)部

細節(jié)比如知識獲取知識管理，結構化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗，文本向量化等等

2.scrapy爬蟲的流程圖挖空。以及異步IO的介紹和好處

scrapy爬蟲的流程圖精簡：：Start →Request調(diào)度→Downloader下載器→ Middleware中間件→Spider解析→ Pipeline數(shù)據(jù)處理→Item輸出→ End

異步I/O的介紹和好處：Scrapy的異步I/O架構采用事件驅(qū)動+非阻塞操作，支持毫秒級響應切換和高并發(fā)請求處理。它通過錯誤隔離與靈活擴展，實現(xiàn)資源最大化利用、網(wǎng)絡請求高效調(diào)度。

3.請說一下知識圖譜的構建和智能問答如何存儲實現(xiàn)

解析：

知識圖譜通過結構化數(shù)據(jù)整理、文本向量化、實體與關系抽取等流程構建，并存儲在圖數(shù)據(jù)庫(如Neo4j)中以支持高效查詢。結合Scrapy的異步I/O爬取與數(shù)據(jù)層清洗，可實現(xiàn)知識更新；問答系統(tǒng)通過向量檢索與圖推理進行精準回答，提升響應速度與準確度。

選做三 考察嵌入式ai，有云ai和端ai的辨析。

參考答案

云AI的優(yōu)勢與局限

優(yōu)勢：

算力強大：支持復雜模型訓練與大規(guī)模數(shù)據(jù)處理；

全局優(yōu)化：多設備數(shù)據(jù)聚合，適合宏觀分析與策略制定。

局限：

延遲與網(wǎng)絡依賴：實時性差，網(wǎng)絡波動影響服務穩(wěn)定性；

隱私風險：數(shù)據(jù)傳輸易被截獲，合規(guī)成本高。

端AI的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

優(yōu)勢：

低延遲：本地處理實現(xiàn)毫秒級響應，提升用戶體驗；

隱私保護：數(shù)據(jù)無需上傳，符合GDPR等隱私法規(guī)要求；

成本優(yōu)化：減少云端算力租賃與帶寬費用。

挑戰(zhàn)：

算力限制：需模型壓縮(如蒸餾、量化)以適應終端硬件；

碎片化部署：不同設備需定制化適配，開發(fā)復雜度高。

選做四考察了區(qū)塊鏈。