摘要:2025上半年系統架構設計師《案例分析》考試已結束,希賽網在考后對2025上半年系統架構設計師《案例分析》考試真題及答案進行了整理,2025上半年系統架構設計師《案例分析》考試真題及答案見正文。
2025上半年系統架構設計師《案例分析》考試真題及答案在考后整理,2025上半年系統架構設計師《案例分析》考試真題及答案參考如下:(真題PDF版本可在本文文首或文末的資料下載欄目下載)
1.給予質量屬性場景案例填對應的質量屬性名。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
解釋器風格的優勢:
1)動態執行
2)硬件抽象
3)即時優化
4)擴展性
5)跨平臺兼容性
試題解析
解釋器風格的優勢:
1)動態執行
2)硬件抽象
3)即時優化
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,說明優缺點。
參考答案
Redis持久化方法對比
1) RDB:定時生成內存數據的二進制快照(默認文件dump.rdb)。
優點:
文件緊湊,恢復速度快(直接加載二進制數據)。
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據(依賴備份頻率)。
BGSAVE的fork操作在大內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) 。
優點:
數據安全性高(最多丟失1秒數據,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,需定期執行BGREWRITEAOF重寫優化。
選做二 醫藥信息知識圖譜構建與智能
問答
1.根據知識圖譜分層,填空。比如業務層和知識層內部細節比如知識獲取知識管理,結構化數據。數據清洗,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
參考答案
1.根據知識圖譜分層,填空。比如業務層和知識層內部
細節比如知識獲取知識管理,結構化數據。數據清洗,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調度→Downloader下載器→ Middleware中間件→Spider解析→ Pipeline數據處理→Item輸出→ End
異步I/O的介紹和好處:Scrapy的異步I/O架構采用事件驅動+非阻塞操作,支持毫秒級響應切換和高并發請求處理。它通過錯誤隔離與靈活擴展,實現資源最大化利用、網絡請求高效調度。
3.請說一下知識圖譜的構建和智能問答如何存儲實現
解析:
知識圖譜通過結構化數據整理、文本向量化、實體與關系抽取等流程構建,并存儲在圖數據庫(如Neo4j)中以支持高效查詢。結合Scrapy的異步I/O爬取與數據層清洗,可實現知識更新;問答系統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的優勢與局限
優勢:
算力強大:支持復雜模型訓練與大規模數據處理;
全局優化:多設備數據聚合,適合宏觀分析與策略制定。
局限:
延遲與網絡依賴:實時性差,網絡波動影響服務穩定性;
隱私風險:數據傳輸易被截獲,合規成本高。
端AI的優勢與挑戰
優勢:
低延遲:本地處理實現毫秒級響應,提升用戶體驗;
隱私保護:數據無需上傳,符合GDPR等隱私法規要求;
成本優化:減少云端算力租賃與帶寬費用。
挑戰:
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,開發復雜度高。
選做四考察了區塊鏈。
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