信息系统基础软件架构是构建和维护信息系统的基础，它决定了系统的可扩展性、可维护性和性能。以下是一些常见的信息系统基础软件架构：
1. 客户端/服务器（C/S）架构：这种架构将应用程序分为客户端和服务器两个部分。客户端负责与用户交互，服务器负责处理业务逻辑和数据存储。客户端/服务器架构适用于小型到中型的信息系统，因为它可以有效地利用客户端和服务器之间的资源。然而，随着系统规模的扩大，客户端/服务器架构可能面临性能瓶颈和可扩展性问题。
2. 浏览器/服务器（B/S）架构：这种架构将应用程序部署在服务器上，并通过浏览器访问。用户通过浏览器与服务器进行交互，服务器负责处理业务逻辑和数据存储。浏览器/服务器架构具有易于部署和维护的特点，但可能存在性能瓶颈和安全性问题。
3. 微服务架构：微服务架构是一种将应用程序拆分为一组独立的、可独立部署的服务的方法。每个服务都有自己的数据库、配置和服务接口。这种架构可以提高系统的可扩展性和可维护性，但需要更多的开发和测试工作。
4. 分层架构：分层架构将应用程序划分为多个层次，每个层次负责不同的功能。这种架构有助于降低系统的复杂性，提高代码的可读性和可维护性。常见的分层架构包括MVC（模型-视图-控制器）、MVVM（模型-视图-视图模型）和MVA（模型-视图-应用）等。
5. 容器化和微服务架构：容器化是将应用程序及其依赖项打包到一个轻量级的容器中的过程。微服务架构是一种将应用程序拆分为一组独立的、可独立部署的服务的方法。这两种架构都有助于提高系统的可扩展性和可维护性，但需要更多的技术知识和实践经验。
6. 云计算架构：云架构是一种将应用程序部署在云平台上的方法。云平台提供了弹性计算、存储和网络资源，可以根据需求自动调整资源。云架构有助于降低系统的运维成本，提高系统的可用性和可扩展性。常见的云架构包括公有云、私有云和混合云等。
7. 大数据架构：大数据架构是一种用于处理海量数据的架构。这种架构通常包括数据采集、存储、处理和分析等环节。大数据架构可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，支持决策制定和业务创新。常见的大数据架构包括Hadoop、Spark、Flink等。
8. 人工智能和机器学习架构：人工智能和机器学习架构是一种用于构建智能应用程序的架构。这些架构通常包括数据处理、特征工程、模型训练和预测等环节。人工智能和机器学习架构可以帮助企业实现自动化决策、优化业务流程和提升用户体验。常见的人工智能和机器学习架构包括TensorFlow、PyTorch、MXNet等。
总之，信息系统基础软件架构的选择取决于企业的业务需求、技术能力和预算限制。在选择软件架构时，需要考虑系统的可扩展性、可维护性、性能和安全性等因素。
