按这种划分方法，服务器可分为：入门级服务器这类服务器是最基础的一类服务器，也是最低档的服务器。这类服务器所包含的服务器特性并不是很多，这类服务器主要采用Windows或者NetWare网络操作系统，可以充分满足办公室型的中小型网络用户的文件共享、数据处理、Internet接入及简单数据库应用的需求。
按应用层次划分按服务器档次划分，有入门级、工作组级、部门级、企业级以及针对特定应用的服务器，如视频服务器。入门级服务器：基础配置，功能相对简单，适合小型办公室，价格接近高性能PC。工作组服务器：性能提升，功能更全面，适合50台左右用户的网络，价格较入门级高。
按应用层次划分为入门级服务器、工作组级服务器、部门级服务器和企业级服务器四类。入门级服务器入门级服务器通常只使用一块CPU，并根据需要配置相应的内存（如256MB）和大容量IDE硬盘，必要时也会采用IDE RAID（一种磁盘阵列技术，主要目的是保证数据的可靠性和可恢复性）进行数据保护。
按应用层次划分为入门级服务器、工作组级服务器、部门级服务器和企业级服务器四类。（1）入门级服务器 （2）工作组级服务器 （3）部门级服务器 （4）企业级服务器 按服务器的处理器架构（也就是服务器CPU所采用的指令系统）划分把服务器分为CISC架构服务器、RISC架构服务器和VLIW架构服务器三种。
1、平台数据架构流程图 标准大数据平台架构，标准大数据平台架构，大数据平台架构，数据仓库，数据集市，大数据平台层级结构，数据挖掘，举报，包含该模版的分享。数据架构设计（数据架构组） 概述 总体描述 相对于业务架构和应用架构，数据架构在总体架构中处于基础和核心地位。
2、大数据管理数据处理过程图 大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力。大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。
3、大数据分析的五个基本方面 Analytic Visualizations（可视化分析）不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。
4、可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
5、最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。
C2风格是最常用的一种软件体系结构风格。从C2风格的组织规则和结构图中，我们可以得出，C2风格具有以下特点：（1）系统中的构件可实现应用需求，并能将任意复杂度的功能封装在一起；（2）所有构件之间的通讯是通过以连接件为中介的异步消息交换机制来实现的；（3）构件相对独立，构件之间依赖性较少。
软件结构风格是描述某一特定应用领域中系统组织方式的惯用模式。体系结构风格定义了一个系统家族，即一个体系结构定义一个词汇表和一组约束。词汇表中包含一些构件和连接件组合起来的。体系结构风格反映了领域中众多系统所共有的结构和语义特性，并指导如何将各个模块和子系统有效地组织成一租个完整的系统。
独立构件风格： 系统组件间通过独立进程通信，降低耦合，如事件驱动系统，事件触发执行相应功能。虚拟机风格： 自定义语言运行环境，解释器和规则系统提供程序灵活性和决策能力。以数据为中心： 如仓库风格和黑板体系，集中管理数据，提供一致性和可访问性，如数据库和问题求解框架。
软件体系结构主要有以下几种：单体应用体系结构 这是最简单的软件体系结构形式，整个应用程序都构建在一个单独的进程中。所有模块都直接交互，不需要外部系统支持。由于整个应用在一个服务或实例中运行，因此部署和维护相对简单。但随着应用复杂性的增加，这种结构的可扩展性和性能可能会受到限制。