互联网的技术架构由哪些组成
互联网的技术架构由业务层，控制层和数据逻辑层三层架构组成。
业务层最主要的就是看到的一些网站，我们能够手动操作的一些界面上的物品，而控制层主要是一些交互之类的业务逻辑之间的实现的一个层次结构，而数据层最重要的就是对于数据进行存储的。
互联网技术架构的主要特征
互联网架构作为一整套组织和结构，也应该存在相应的衡量指标，用来描述某一种互联网架构的好坏，包括：
可用性（Availability）：是指体系在执行任务的任意时刻能正常职业的概率。
可靠性（Reliability）：是指从它开始运行到某个时刻，这个时刻段内正常运行的概率。
可扩展性（Scalability）：是指体系通过添加资源(使硬件更强大(向上扩展)或添加更多节点(向外扩展))来容纳更大负载的能力。
弹性（Elasticity）：是指体系在向外扩展时动态处理负载所需的资源的能力。
一致性（Consistency）：是指体系更新操作成功并返回客户端完成后，所有节点在同一时刻的数据完全一致。
分区容错性（Partition tolerance）：是指体系在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供外界无法感知故障的“访问”的能力。
总体架构和技术架构区别
总体构架是指从整体性出发的一个框架图构造。而技术架构是指从技术层面来分析组成的可靠性。
全球互联网组织架构
正常互联网行业是由以上7大模块组成，接下来我们会从：管理/后勤（行政/财务）条线→市场条线→技术条线→产品条线→运营条线进行认识；
首席执行官，可以领会为是企业领导人和职业经理人两种身份的合一，通常也是董事会成员其中一个，在公司有最终的执行、经营、管理和决策的权利。
在较小的企业中CEO可能同时是董事会主席和总裁，大公司中通常不会由同一人承担以免权利过大。
a系列处理器架构
A系列是基于ARM架构的，从A6开始是在ARM公版上自行二次开发的自研架构。
火山引擎技术架构
下面内容是我的回答，火山引擎技术架构主要分为四层，分别是基础服务层、能力生产层、引擎能力层和客户业务层。基础服务层包括基础设施服务、云原生服务和数据库服务，旨在提供稳定、高效的基础服务。能力生产层包括音视频、数据存储、网络传输、安全等能力，这些能力是火山引擎的核心竞争力。引擎能力层基于以上两层，提供各种音视频应用、云游戏应用和通信应用的能力，为上层客户业务层提供支持。客户业务层则面向客户，提供各种业务解决方案，包括音视频解决方案、云游戏解决方案和通信解决方案等。整个架构以数据驱动为核心，以音视频和云游戏为重点，通过灵活扩展、高效管理和智能调度等手段，为客户提供全方位的解决方案。
标签体系技术架构
标签体系架构可以分为三个部分：数据加工层，数据服务层，数据应用层。每个层面面向用户对象不一样，处理事务有所不同。层级越往下，与业务的耦合度就越小。层级越往上，业务关联性就越强。
数据加工层
数据加工层收集，清洗和提取来处理数据。M公司有多个产品线：电商交易，电子书阅读，金融支付，智能硬件等等。每个产品线的业务数据又是分属在不同位置。为了搭建完善的用户标签体系，需要尽可能汇总最大范围内的数据。同时每个产品线的也要集合所有端的数据，比如：App，web，微信，其它第三方合作渠道。
收集了所有数据之后，需要经过清洗：去重，去刷单数据，去无效数据，去异常数据等等。接着再是提取特征数据，这部分就要根据产品和运营人员提的业务数据要求来做就好。
数据业务层
数据加工层为业务层提供最基础数据能力，提供数据原材料。业务层属于公共资源层，并不归属某个产品或业务线。它主要用来维护整个标签体系，集中在一个地方来进行管理。
在这一层，运营人员和产品能够参与进来，提出业务要求：将原材料进行切割。主要完成下面内容核心任务：
1、定义业务方需要的标签。
2、创建标签实例。
3、执行业务标签实例，提供相应数据。
数据应用层
应用层的任务是赋予产品和运营人员标签的工具能力，聚合业务数据，转化为用户的枪火弹药，提供数据应用服务。
什么叫架构技术
架构就是对体系中的实体以及实体之间的关系所进行的抽象描述，是一系列的决策。
架构是结构和愿景。
体系架构是概念的体现，是对物/信息的功能与形式元素之间的对应情况所做的分配，是对元素之间的关系以及元素同周边环境之间的关系所做的定义。
做好架构是个复杂的任务，也是个很大的话题，本篇就不做深入了。有了架构之后，就需要让干系人领会、遵循相关决策。
拼多多技术架构
拼多多的组织架构非常简单，研发部，产品，市场营销，平台管理，客服，综合管理等。
据说拼多多内部没有组织架构，只有老大知道自己团队下面的人，经常合作的团队知道对方部门是干什么，在内部就是这样的结构pdd1组-50组按入职顺序来。
拼多多的成绩源自公司上下“本分”的价格观，即“ 坚守自己的本职 ”。对于平台而言，最大的“本分”是始终专注于为消费者创新价格
心情识别技术架构
心情识别原本是指个体对于他人心情的识别，现多指AI通过获取个体的生理或非生理信号对个体的心情情形进行自动辨别，是情感计算的一个重要组成部分。
心情识别研究的内容包括面部表情、语音、心率、行为、文本和生理信号识别等方面，怎么样经过上面的分析内容来判断用户的心情情形。
