今天是孤盡訓練營打卡的第二天，我們聚焦于數據處理和存儲支持服務的架構圖設計。在現代分布式系統中，數據處理與存儲是核心支撐，它直接關系到系統的性能、可靠性和可擴展性。

數據處理服務通常包括數據采集、清洗、轉換和加載（ETL）等環節。我們采用了分布式消息隊列（如Kafka）作為數據入口，確保高吞吐量的數據攝入。隨后，數據通過流處理引擎（如Flink）進行實時處理，同時批處理任務（通過Spark或Hadoop）處理歷史數據，實現了流批一體的數據處理模式。

在存儲方面，架構圖展示了多層次的存儲支持：

• 實時數據存儲在NoSQL數據庫（如HBase或Cassandra）中，以支持低延遲查詢。
• 分析型數據則導入到數據倉庫（如ClickHouse或Hive），便于復雜查詢和報表生成。
• 冷數據歸檔到對象存儲（如AWS S3或阿里云OSS），以降低成本。

架構中集成了數據治理和元數據管理服務，通過統一的數據目錄和權限控制，確保數據的安全性和合規性。監控和告警模塊實時跟蹤數據處理流水線的健康狀態，一旦出現異常，立即觸發告警機制。

通過今天的打卡，我深刻理解了構建健壯數據處理與存儲架構的關鍵要素：可擴展性、容錯性和數據一致性。我將繼續深化對組件選型和性能優化的學習，為實際項目打下堅實基礎。