系统架构是描述一个软件系统如何组织和设计以实现其功能的技术。常见的系统架构类型包括：
1. 单体架构（Monolithic Architecture）：单体架构是一种将所有功能集成到一个单独的应用程序中的架构。这种架构通常用于小型项目，因为它可以简化开发和维护过程。然而，单体架构可能会导致代码重复、耦合度高和可扩展性差等问题。
2. 微服务架构（Microservices Architecture）：微服务架构是一种将应用程序分解成一组独立的、可独立部署的服务的方法。每个服务都有自己的数据库和数据存储，以及自己的网络通信机制。这种架构可以提高系统的可伸缩性、可维护性和可重用性。然而，微服务架构需要更多的资源和更复杂的管理，并且可能会增加开发和维护的复杂性。
3. 客户端-服务器架构（Client-Server Architecture）：客户端-服务器架构是一种将应用程序分为客户端和服务端的模式。客户端负责与用户交互，而服务端负责处理业务逻辑和数据存储。这种架构适用于需要大量计算资源和数据处理能力的应用，如大型电子商务网站或企业级应用。
4. 分层架构（Layered Architecture）：分层架构是一种将应用程序分成多个层次的方法。每个层次负责不同的功能，如表示层、业务逻辑层和数据访问层。这种架构可以提高代码的可读性和可维护性，同时也可以更容易地添加新功能或修改现有功能。
5. 事件驱动架构（Event-Driven Architecture）：事件驱动架构是一种基于事件的编程模型，其中事件是由特定条件触发的操作或动作。这种架构可以提高系统的响应速度和灵活性，因为事件可以在任何时间点触发，并且可以在不同的组件之间传递。
6. 分布式架构（Distributed Architecture）：分布式架构是一种将应用程序分布在多个计算机或服务器上的方法。这种架构可以提高系统的可伸缩性和容错性，因为单个服务器的故障不会影响整个系统的功能。分布式架构通常使用消息队列、缓存和负载均衡等技术来实现。
7. 云原生架构（Cloud Native Architecture）：云原生架构是一种利用云计算资源来构建和管理应用程序的方法。这种架构可以提高应用程序的可扩展性和可靠性，同时还可以提供更好的性能和成本效益。云原生架构通常使用容器化、微服务和自动化部署等技术来实现。
8. 大数据架构（Big Data Architecture）：大数据架构是一种用于处理和分析大规模数据集的架构。这种架构通常使用分布式文件系统、分布式数据库和分布式计算框架等技术来实现。大数据架构可以帮助企业更好地理解和利用其数据资产，从而获得竞争优势。
9. 物联网架构（IoT Architecture）：物联网架构是一种用于连接和控制物理设备和传感器的网络架构。这种架构通常使用无线通信协议、边缘计算和物联网平台等技术来实现。物联网架构可以帮助企业实现设备的智能化管理和优化运营效率。
10. 人工智能架构（AI Architecture）：人工智能架构是一种用于构建和训练机器学习模型的架构。这种架构通常使用深度学习框架、数据预处理和特征工程等技术来实现。人工智能架构可以帮助企业实现自动化决策和智能推荐等功能。
