面向应用的数据系统架构主要是指数据存储、处理和访问的体系结构，它通常包括多个层次，每个层次都有其特定的功能和角色。以下是一些常见的面向应用的数据系统架构：
1. 客户端/服务器（Client/Server）架构：在这种架构中，客户端负责与用户交互，而服务器则负责处理请求并响应结果。这种架构适用于需要大量并发连接和数据处理的场景。
2. 分布式计算（Distributed Computing）架构：在这种架构中，数据被分布到多个计算机或服务器上进行处理，以提高性能和可扩展性。例如，Hadoop分布式文件系统（HDFS）就是一个典型的分布式计算架构。
3. 微服务（Microservices）架构：在这种架构中，应用程序被分解成一组小型的服务，每个服务都负责一个特定的功能。这种架构可以方便地进行扩展和更新，但可能会导致代码重复和耦合度增加。
4. 事件驱动架构（Event-Driven Architecture）：在这种架构中，应用程序通过监听事件来执行操作。例如，Spring框架就是一种事件驱动架构。
5. 云原生架构（Cloud Native Architecture）：在这种架构中，应用程序运行在云平台上，利用云资源进行计算和存储。例如，Kubernetes是一种用于管理容器化应用程序的云原生平台。
6. 大数据架构（Big Data Architecture）：在这种架构中，应用程序处理大量的数据，通常使用分布式数据库和大数据处理工具。例如，Apache Hadoop是一个大数据处理框架。
7. 物联网（IoT）架构：在这种架构中，应用程序通过网络连接各种设备，收集和处理数据。例如，MQTT是一种轻量级的消息传递协议，常用于物联网设备之间的通信。
8. 人工智能（AI）架构：在这种架构中，应用程序使用机器学习算法来处理和分析数据。例如，TensorFlow是一个开源的机器学习框架。
9. 区块链（Blockchain）架构：在这种架构中，应用程序使用区块链技术来验证和记录交易数据。例如，比特币就是一种基于区块链的数字货币。
10. 云计算（Cloud Computing）架构：在这种架构中，应用程序运行在云平台上，用户可以按需购买和使用资源。例如，AWS、Azure和Google Cloud是知名的云计算服务提供商。
