淘宝的技术架构主要基于以下几方面的技术：
分布式技术：
淘宝在处理大并发和大数据时，总体思路是采用分布式技术。他们基于HSF框架和Notify框架搭建了分布式通讯系统，基于TDDL框架搭建了分布式数据库系统，基于TFS框架搭建了分布式文件系统，以及基于Tair框架搭建了分布式缓存系统。
搜索引擎技术：
淘宝的搜索引擎与百度、Google等通用搜索引擎不同，它更关注于网站自身的内容，如商品搜索和店铺搜索等。因此，淘宝搜索引擎本质上是一款垂直搜索引擎。它对时效性要求很高，例如，店铺发布的新商品不可能十几分钟之后还没有在搜索引擎上搜索到。
云计算技术：
淘宝充分利用了阿里云的计算资源，实现了弹性计算和资源动态调配。在大数据处理方面，淘宝使用了Hadoop和Spark等技术，结合了离线和实时数据处理，为业务决策提供了强有力的支持。
大数据分析：
淘宝的技术模式涵盖了大数据分析，包括数据挖掘、机器学习和统计分析等技术。这些技术帮助淘宝更好地理解用户行为，优化用户体验，并为业务决策提供支持。
智能推荐系统：
淘宝的智能推荐系统包括协同过滤、内容过滤和深度学习等推荐算法，通过这些技术，淘宝能够向用户推荐他们可能感兴趣的商品，从而提高用户满意度和购买率。
安全技术：
淘宝在技术架构中还包括了安全技术，如防篡改、防攻击和数据安全等，以确保用户数据的安全和交易的可靠性。
前端和后端技术：
淘宝的前端技术采用了现代化的前端框架，如React和Vue.js，以保证用户界面的高效渲染和良好的用户体验。后端技术则采用了分布式计算架构，基于Java和Scala等编程语言，以及SpringBoot等框架，实现了高可扩展性和高可用性的服务。
数据库与存储：
淘宝的数据库系统采用了MySQL、Oracle等关系型数据库，以及HBase、Redis等非关系型数据库，以满足不同业务场景的需求。同时，淘宝还利用了对象存储服务（OSS）和云数据仓库（ODPS）等技术，实现了海量数据的存储和分析。
综上所述，淘宝的技术架构是一个综合性的解决方案，涵盖了分布式技术、搜索引擎技术、云计算技术、大数据分析、智能推荐系统、安全技术、前端和后端技术以及数据库与存储等多个方面。这些技术的运用使得淘宝能够处理高并发请求，提供稳定的服务，并不断优化用户体验。