今天是孤尽训练营打卡的第二天，我们聚焦于数据处理和存储支持服务的架构图设计。在现代分布式系统中，数据处理与存储是核心支撑，它直接关系到系统的性能、可靠性和可扩展性。

数据处理服务通常包括数据采集、清洗、转换和加载（ETL）等环节。我们采用了分布式消息队列（如Kafka）作为数据入口，确保高吞吐量的数据摄入。随后，数据通过流处理引擎（如Flink）进行实时处理，同时批处理任务（通过Spark或Hadoop）处理历史数据，实现了流批一体的数据处理模式。

在存储方面，架构图展示了多层次的存储支持：

• 实时数据存储在NoSQL数据库（如HBase或Cassandra）中，以支持低延迟查询。
• 分析型数据则导入到数据仓库（如ClickHouse或Hive），便于复杂查询和报表生成。
• 冷数据归档到对象存储（如AWS S3或阿里云OSS），以降低成本。

架构中集成了数据治理和元数据管理服务，通过统一的数据目录和权限控制，确保数据的安全性和合规性。监控和告警模块实时跟踪数据处理流水线的健康状态，一旦出现异常，立即触发告警机制。

通过今天的打卡，我深刻理解了构建健壮数据处理与存储架构的关键要素：可扩展性、容错性和数据一致性。我将继续深化对组件选型和性能优化的学习，为实际项目打下坚实基础。