一、UI/UX，表现层

• React

  • 图标：
  • 简要介绍：由Facebook推出的JavaScript库，用于构建用户界面，采用组件化开发模式。
  • 使用场景：适用于构建大型单页应用（SPA），如Facebook、Instagram等复杂前端交互场景。

• Angular

  • 图标：
  • 简要介绍：Google开发的前端框架，基于TypeScript，提供完整的MVC架构。
  • 使用场景：常用于企业级应用开发，如大型管理系统、电商平台等，需要强大的架构支持的场景。

• Vue.js

  • 图标：
  • 简要介绍：渐进式JavaScript框架，易于上手，灵活且轻量。
  • 使用场景：适合各类Web应用开发，从简单的个人项目到复杂的企业应用都可，如小型工具类网站、移动端Web应用等。

• Flutter

  • 图标：
  • 简要介绍：Google的UI工具包，可通过一套代码构建多平台（iOS、Android、Web等）应用。
  • 使用场景：跨平台应用开发，尤其适合需要同时开发多端应用且希望保持一致UI体验的项目。

• Tailwind CSS

  • 图标：
  • 简要介绍：实用优先的CSS框架，通过原子类快速构建自定义界面。
  • 使用场景：需要快速迭代、高度自定义UI的项目，如快速原型设计、个性化网站开发。

• Swift

  • 图标：
  • 简要介绍：苹果公司开发的编程语言，用于构建iOS、macOS等苹果平台应用。
  • 使用场景：iOS、macOS、watchOS、tvOS等苹果生态系统的应用开发。

• Kotlin

  • 图标：
  • 简要介绍：静态类型编程语言，可用于Android应用开发，与Java可交互。
  • 使用场景：Android应用开发，相比Java更简洁、安全，也可用于服务端开发等场景。

二、边缘与交付层，可选

• Cloudflare

  • 图标：
  • 简要介绍：提供内容分发网络（CDN）、DDoS防护、域名解析等服务。
  • 使用场景：网站加速、安全防护，尤其是高流量网站，需要抵御网络攻击并提升全球访问速度的场景。

• Akamai

  • 图标：
  • 简要介绍：全球知名的CDN服务提供商，提供内容交付、云安全等服务。
  • 使用场景：大型企业、媒体公司等，需要高效交付大量内容（如视频、静态资源）的场景。

• Fastly

  • 图标：
  • 简要介绍：实时内容交付网络，强调低延迟、高可靠性。
  • 使用场景：对内容交付延迟要求极高的场景，如直播平台、实时互动应用等。

• CloudFront

  • 图标：
  • 简要介绍：AWS提供的CDN服务，与AWS其他服务集成度高。
  • 使用场景：使用AWS云服务的企业，需要将内容快速分发给全球用户的场景，如AWS上部署的Web应用加速。

三、API，集成层

• Postman

  • 图标：
  • 简要介绍：API开发与测试工具，可用于设计、调试、测试API。
  • 使用场景：API开发流程中的各个阶段，如API设计验证、接口测试等。

• gRPC

  • 图标：
  • 简要介绍：高性能、开源的远程过程调用（RPC）框架，基于Protocol Buffers。
  • 使用场景：微服务架构中，服务间高效通信的场景，尤其适合低延迟、高吞吐量的需求。

• GraphQL

  • 图标：
  • 简要介绍：用于API的查询语言，允许客户端精确获取所需数据。
  • 使用场景：前端与后端数据交互，需要灵活获取数据的场景，如移动应用、单页应用等。

• WebSocket

  • 图标：
  • 简要介绍：在单个TCP连接上进行全双工通信的协议。
  • 使用场景：实时通信应用，如在线聊天、实时游戏、股票行情实时推送等场景。

• API Gateway

  • 图标：
  • 简要介绍：作为API的统一入口，提供路由、认证、限流等功能。
  • 使用场景：微服务架构中，统一管理API，为外部客户端提供统一访问接口的场景。

四、消息与异步处理层，可选

• Kafka

  • 图标：
  • 简要介绍：分布式流处理平台，用于高吞吐量的消息发布与订阅。
  • 使用场景：大规模数据管道、日志收集、实时分析等场景，如电商平台的订单消息处理。

• RabbitMQ

  • 图标：
  • 简要介绍：开源的消息代理软件，实现了AMQP等协议。
  • 使用场景：应用间的异步通信、解耦，如订单系统与库存系统的异步消息传递。

• SQS

  • 图标：
  • 简要介绍：AWS提供的托管消息队列服务。
  • 使用场景：AWS云环境下的应用解耦、异步任务处理，如处理图片上传后的异步缩略图生成。

• Celery

  • 图标：
  • 简要介绍：分布式任务队列，用于处理异步任务。
  • 使用场景：Python应用中的异步任务处理，如发送邮件、数据备份等耗时任务。

• Sidekiq

  • 图标：
  • 简要介绍：用于Ruby应用的后台任务处理系统。
  • 使用场景：Ruby on Rails应用中的异步任务处理，如处理用户注册后的欢迎邮件发送等。

五、业务逻辑层

• Spring

  • 图标：
  • 简要介绍：Java生态中的企业级应用框架，提供依赖注入、AOP等功能。
  • 使用场景：企业级Java应用开发，如金融系统、电商后端等复杂业务逻辑场景。

• Laravel

  • 图标：
  • 简要介绍：PHP的Web应用框架，遵循MVC架构，提供丰富的功能组件。
  • 使用场景：PHP Web应用开发，如内容管理系统、电商网站等。

• Express.js

  • 图标：
  • 简要介绍：基于Node.js的Web应用框架，简洁、灵活。
  • 使用场景：Node.js环境下的Web应用开发，如RESTful API服务、小型Web应用等。

• Django

  • 图标：
  • 简要介绍：Python的Web框架，遵循MVC架构，强调快速开发和DRY（Don't Repeat Yourself）原则。
  • 使用场景：Python Web应用开发，如内容管理系统、社交平台后端等。

• .NET

  • 图标：
  • 简要介绍：微软的开发平台，支持多种语言，用于构建各类应用。
  • 使用场景：Windows平台应用、企业级应用、云服务等开发，如企业内部管理系统、Azure云应用等。

六、数据访问层

• Redis

  • 图标：
  • 简要介绍：开源的内存数据结构存储系统，可作数据库、缓存和消息代理。
  • 使用场景：缓存热点数据（如电商商品信息）、会话存储、实时计数（如网站访问量）等场景。

• Elasticsearch

  • 图标：
  • 简要介绍：分布式搜索和分析引擎，基于Lucene。
  • 使用场景：全文搜索（如电商网站商品搜索）、日志分析、数据可视化等场景。

• Hibernate

  • 图标：
  • 简要介绍：Java的对象关系映射（ORM）框架，简化数据库操作。
  • 使用场景：Java应用中，需要将对象与关系型数据库表映射的场景，减少SQL编写工作量。

• Sequelize

  • 图标：
  • 简要介绍：Node.js的ORM框架，支持多种关系型数据库。
  • 使用场景：Node.js应用中与关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）的交互，如Web应用的数据持久化。

• SQLAlchemy

  • 图标：
  • 简要介绍：Python的SQL工具包和ORM框架。
  • 使用场景：Python应用中与数据库的交互，支持灵活的SQL操作和对象映射，适用于各类Python Web或数据处理应用。

七、数据存储层

• PostgreSQL

  • 图标：
  • 简要介绍：开源的关系型数据库管理系统，功能强大，支持复杂查询。
  • 使用场景：需要复杂关系数据管理的场景，如金融系统、地理信息系统等。

• MySQL

  • 图标：
  • 简要介绍：广泛使用的开源关系型数据库，性能稳定。
  • 使用场景：各类Web应用的数据存储，如博客系统、小型电商平台等。

• MongoDB

  • 图标：
  • 简要介绍：开源的文档型NoSQL数据库，模式灵活。
  • 使用场景：非结构化或半结构化数据存储，如社交应用的用户动态、日志数据等。

• BigQuery

  • 图标：
  • 简要介绍：Google Cloud提供的无服务器数据仓库，用于大规模数据分析。
  • 使用场景：海量数据的分析与挖掘，如企业级数据仓库、大数据分析项目。

• Snowflake

  • 图标：
  • 简要介绍：云原生的数据仓库平台，支持多租户、弹性扩展。
  • 使用场景：企业级数据存储与分析，尤其适合多云环境下的数据整合与分析。

八、分析与机器学习层，可选

• Spark

  • 图标：
  • 简要介绍：快速、通用的大规模数据处理引擎，支持批处理、流处理等。
  • 使用场景：大规模数据处理与分析，如日志数据处理、机器学习数据预处理等场景。

• PyTorch

  • 图标：
  • 简要介绍：开源的机器学习框架，以动态计算图和易用性著称。
  • 使用场景：深度学习模型开发，如图像识别、自然语言处理等AI应用场景。

• Databricks

  • 图标：
  • 简要介绍：基于Spark的云平台，提供数据集成、数据湖、机器学习等服务。
  • 使用场景：企业级大数据处理与AI开发，简化Spark等技术的使用流程。

• Looker

  • 图标：
  • 简要介绍：数据平台，用于数据探索、分析和可视化。
  • 使用场景：企业数据的分析与可视化，帮助业务人员从数据中获取 insights，如销售数据报表、运营指标监控等。

• TensorFlow

  • 图标：
  • 简要介绍：开源的机器学习框架，由Google开发，应用广泛。
  • 使用场景：各类机器学习和深度学习应用，如图像识别、语音识别、推荐系统等。

九、基础设施与云服务层，可选

• AWS（Amazon Web Services）

  • 图标：
  • 简要介绍：亚马逊提供的全面云服务平台，包括计算、存储、数据库、AI等众多服务。
  • 使用场景：企业上云，构建弹性、可扩展的应用，如Web应用部署、大数据处理、灾备等场景。

• Azure

  • 图标：
  • 简要介绍：微软的云平台，提供计算、AI、DevOps 等全套服务。
  • 使用场景：企业级应用、混合云部署、Windows/.NET 生态深度集成。