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三个维度
IT 架构
IT 架构其实就是计算，网络，存储。这是云架构师的基本功，也是最传统的云架构师应该首先掌握的部分。
良好设计的 IT 架构，可以降低 CAPEX 和 OPEX，减轻运维的负担。数据中心，虚拟化，云平台，容器平台都属于 IT 架构的范畴。
应用架构
随着应用从传统应用向互联网应用转型，仅仅搞定资源层面的弹性还不够，常常会出现创建了大批机器，仍然撑不住高并发流量。因而基于微服务的互联网架构，越来越成为云架构师所必需的技能。
良好设计的应用架构，可以实现快速迭代和高并发。数据库，缓存，消息队列等 PaaS，以及基于 Spring Cloud 和 Dubbo 的微服务框架，都属于应用架构的范畴。
数据架构
数据成为人工智能时代的核心资产，在做互联网化转型的同时，往往进行的也是数字化转型，并有战略的进行数据收集，这就需要云架构师同时有大数据思维。
有意识的建设统一的数据平台，并给予数据进行数字化运营。搜索引擎，Hadoop，Spark，人工智能都属于数据架构的范畴。
六个层面
基础设施层
在数据中心里面，会有大量的机架，大量的服务器，并通过交换机和路由器将服务器连接起来，有的应用例如 Oracle 是需要部署在物理机上的。
为了管理的方便，在物理机之上会部署虚拟化，例如 Vmware，可以将对于物理机复杂的运维简化为虚拟机灵活的运维。
虚拟化采取的运维方式多是由运维部门统一管理，当一个公司里面部门非常多的时候，往往要引入良好的租户管理。
随着应用架构越来越重要，对于标准化交付和弹性伸缩的需求越来越大，容器做为软件交付的集装箱，可以实现基于镜像的跨环境迁移，Kubernetes 是容器管理平台的事实标准。
数据层
数据层，如果是传统应用，可能会使用 Oracle，并使用大量的存储过程，有大量的表联合查询，成本也往往比较高。
但是对于高并发的互联网应用，需要进行微服务的拆分，数据库实例会比较多，使用开源的 MySQL 是常见的选择。
大量的存储过程和联合查询往往会使得微服务无法拆分，性能会比较差，因而需要放到应用层去做复杂的业务逻辑，而且数据库表和索引的设计非常重要。
当并发量比较大的时候，需要实现横向扩展，就需要基于分布式数据库，也是需要基于单库良好的表和索引设计。
对于结构比较灵活的数据，可以使用 MongoDB 数据库，横向扩展能力比较好。
对于大量的联合查询需求，可以使用 ElasticSearch 之类的搜索引擎来做，速度快，更加灵活。
中间件层
数据库层往往需要保证数据的不丢失以及一些事务，因而并发性能不可能非常大。
所以我们经常说，数据库是中军大营，不能所有的请求都到这里来，因而需要一层缓存层，用来拦截大部分的热点请求。
Memcached 适合做简单的 key-value 存储，内存使用率比较高，而且由于是多核处理，对于比较大的数据，性能较好。
但是缺点也比较明显，Memcached 严格来讲没有集群机制，横向扩展完全靠客户端来实现。
另外 Memcached 无法持久化，一旦挂了数据就都丢失了，如果想实现高可用，也是需要客户端进行双写才可以。
Redis 的数据结构比较丰富，提供持久化的功能，提供成熟的主备同步，故障切换的功能，从而保证了高可用性。
另外微服务拆分以后，有时候处理一个订单要经过非常多的服务，处理过程会比较慢，这个时候需要使用消息队列，让服务之间的调用变成对于消息的订阅，实现异步处理。
RabbitMQ 和 Kafka 是常用的消息队列，当事件比较重要的时候，会结合数据库实现可靠消息队列。
基础服务层
有的时候称做中台层，将通用的能力抽象为服务对外提供原子化接口。
这样上层可以根据业务需求，通过灵活的组合这些原子化接口，灵活的应对业务需求的变化，实现能力的复用，以及数据的统一管理，例如用户数据，支付数据，不会分散到各个应用中。
另外基础服务层称为应用、数据库和缓存的一个分界线，不应该所有的应用都直接连数据库，一旦出现分库分表，数据库迁移，缓存选型改变等，影响面会非常大，几乎无法执行。
如果将这些底层的变更拦截在基础服务层，上层仅仅使用基础服务层的接口，这样底层的变化会对上层透明，可以逐步演进。
业务服务层或者组合服务层
大部分的业务逻辑都是在这个层面实现，业务逻辑比较面向用户，因而会经常改变，所以需要组合基础服务的接口进行实现。
在这一层，会经常进行服务的拆分，实现开发独立，上线独立，扩容独立，容灾降级独立。
微服务的拆分不应该是一个运动，而应该是一个遇到耦合痛点的时候，不断解决，不断演进的一个过程。
微服务拆分之后，有时候需要通过分布式事务，保证多个操作的原子性，也是在组合服务层来实现的。
用户接口层
用户接口层，也即对终端客户呈现出来的界面和 App，但是却不仅仅是界面这么简单。
这一层有时候称为接入层。在这一层，动态资源和静态资源应该分离，静态资源应该在接入层做缓存，使用 CDN 进行缓存。
也应该 UI 和 API 分离，界面应该通过组合 API 进行数据拼装。API 会通过统一的 API 网关进行统一的管理和治理。
一方面后端组合服务层的拆分对 APP 是透明的；另一方面当并发量比较大的时候，可以在这一层实现限流和降级。
支撑层
为了支撑这六个层次，在上图的左侧是一些公共能力：
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持续集成和持续发布是保证微服务拆分过程中的快速迭代，以及变更后保证功能不变的，不引入新的 Bug。
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服务发现和服务治理是微服务之间互相的调用，以及调用过程中出现异常情况下的熔断，限流，降级策略。
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大数据和人工智能是通过收集各个层面的数据，例如用户访问数据，用户下单数据，客服询问数据等，结合统一的中台，对数据进行分析，实现智能推荐。
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监控与 APM 是基础设施的监控和应用的监控，发现资源层面的问题以及应用调用的问题。