逻辑架构视角，从系统用户的角度考虑问题，设计出来的软件架构能够满足业务逻辑的需求，能够处理现在越来越复杂的业务逻辑需求。 开发架构视角，从系统开发人员的角度来考虑问题，设计的架构要易于理解，易于开发，易于单元测试，最好做到让开发人员可以用最少的代码行数完成功能的开发。
单一职责原则（S）强调每个类只做一件事，开放封闭原则（O）鼓励在扩展时不修改原有代码，里氏替换原则（L）确保子类能安全替换基类，接口隔离原则（I）避免大而全的接口，依赖倒置原则（D）则提倡高内聚，低耦合的编码习惯。这些原则的实践，使软件设计更加模块化，易于维护和扩展。
方法/步骤一个软件项目在需求确定后，就可以开始系统的架构设计了。架构设计不同于编写代码，需要遵循严格的语法和编程规范。它没有规范可遵循，存在即合理，适合系统开发和运行的架构就是最合理的系统架构。
可靠性（Reliable）。软件系统对于用户的商业经营和管理来说极为重要，因此软件系统必须非常可靠。安全性（Secure）。软件系统所承担的交易的商业价值极高，系统的安全性非常重要。可扩展性（Scalable）。软件必须能够在用户的使用率、用户的数目增加很快的情况下，保持合理的性能。
1、从物联网开发的角度来看，设计基于物联网环境的仓储系统架构需要考虑以下方面：感知层：在仓储系统中，感知层是最基础的一环，涉及到各种传感器和设备，例如温湿度传感器、RFID标签、摄像头等。物联网开发公司需要设计支持这些设备的接入和数据采集方案，确保设备数据能够被可靠地获取。
2、系统遵循标准化，开放性设计原则，具有高度可扩充性，能够方便地与其他系统进行衔接。中间网络具有高度的可维护、可管理、可控制、可重构功能。 控制中心与仓库的的网络图如下图所示，系统采用分布式存储数据，在控制中心建立中心数据库，各区域建立分支数据库。
3、系统设计目的与原则 本文设计的基于物联网的物流管理系统是以物流企业作为主体，为不同的消费者提供个性化的物流服务。
4、感知层。感知层是物联网的底层，主要解决物联网全面感知的核心能力。物联网上有大量的多种类型传感器，每个传感器都是唯一的信息源。物联网中的射频识别器、全球定位系统、红外感应器等传感设备，可以识别和获取各类食物的数据信息，从而实现对物体的智能化控制。网络层。
1、分布式应用和服务：将分层和分割后的应用和服务模块分布式部署，除了可以改善网站性能和并发性、加快开发和发布速度、减少数据库连接资源消耗外；还可以使不同应用复用共同的服务，便于业务功能扩展。
2、设计网站的整体架构，包括首页、产品展示页面、购物车、用户中心等模块。合理规划网站的导航结构，确保用户能够方便地找到所需信息。网站技术选择：选择适合的网站开发技术和框架。常用的技术包括HTML、CSS、JavaScript，以及使用后端语言如PHP、Node.js、Python等，结合数据库如MySQL或MongoDB。
3、内容的深浅 网站上的内容，也必须基于网页进行搭建，因为内容架构是信息架构的一种具体形式（具体可查看马海祥博客《如何规划并架构网站的导航信息结构》的相关介绍）。
4、架构方面的缓存，对Apache比较熟悉的人都能知道Apache提供了自己的缓存模块，也可以使用外加的Squid模块进行缓存，这两种方式均可以有效的提高Apache的访问响应能力。
ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。 数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。
ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过萃取（extract）、转置（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。
ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据抽取、转换和加载。一般随着业务的发展扩张，产线也越来越多，产生的数据也越来越多，这些数据的收集方式、原始数据格式、数据量、存储要求、使用场景等方面有很大的差异。
ETL是数据仓库中的非常重要的一环，是承前启后的必要的一步。ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
ETL是数据处理中的一个关键过程，代表提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。它指的是从各种来源提取数据，对数据进行清洗、转换、加工，并最终加载到目标系统中的一系列操作。
其实呢，抽取是ETL中的关键环节，顾名思义，也就将数据从不同的数据源中抓取（复制）出来。太简单了！上面的解释无首无尾，有点象能让你吃饱的第七个烧饼，仔细一想，抽取是不可能单独存在，我们需要将与之关联的一些其它环节拿出来。
