高项02信息技术发展
2024-11-21 11:50:45 1 举报
AI智能生成
软考高级项目管理师第2章信息技术发展思维导图涵盖了必背知识点和高频考点,是多方面覆盖的高分手册。这份资料以思维导图的形式呈现,使考生能够清晰地理解信息化发展的各个关键概念、技术和趋势。它包括了信息化发展的背景、意义、战略、规划、实施和管理等多个方面的内容,为考生提供了全面的知识体系。通过这份资料,考生可以更好地把握软考高级项目管理师的考试重点和难点,提高考试成功率。预祝上岸!
作者其他创作
大纲/内容
计算机软硬件
计算机硬件
指计算机系统中由<font color="#a7932c">电子、机械和光电元件</font>等组成的各种<font color="#a7932c">物理装置</font>的总称
计算机软件
是指计算机系统中的<font color="#a7932c">程序及其文档</font>,程序是计算任务的处理对象和处理规则的描述
硬件和软件互相依存。硬件是软件赖以工作的物质基础,软件的正常工作是硬件
发挥作用的重要途径
计算机网络
网络标准协议
OSI 七层模型
(1)应用层
处理网应用
直接为端用户服务。负责对软件提供接口以使程序能使用
网络服务,如事务处理程序、文件传送协议和网络管理等
常见的协议有 HTTP、Telnet.FTP、SMTP(发图片,什么图片,合同图片,太烂了)
(2)表示层
数据表示
如同应用程序和网络之间的翻译官,数据将按照网络能理
解的方案进行格式化;这种格式化也因所使用网络的类型
不同而不同。表示层管理数据的解密加密、数据转换、格
式化和文本压缩
JPEG、ASCII、GIF、DES、MPEG(手表上可以——看GIF,JPEG,MPEG)
(3)会话层
互联主机通信
负责在网络中的两节点之间建立和维持通信,以及提供交互
会话的管理功能,如三种数据流方向的控制,即一路交互、
两路交替和两路同时会话模式。
常见的协议有 RPC、SQL、NFS(话说你——人品差,生气了,闹分手)
(4)传输层
端到端连接
主要负责确保数据可靠、顺序、无错地从 A 点传输到 B 点。
如提供建立、维护和拆除传送连接的功能;选择网络层提
供最合适的服务;在系统之间提供可靠的透明的数据传
送,提供端到端的错误恢复和流量控制。
常见的协议有<br>TCP、UDP、SPX.(脱层皮、有点痛、水平浅)
(5)网络层
分组传输和路<br>由选择
其主要功能是将网络地址(例如,IP 地址)翻译成对应的物
理地址(例如,MAC 地址),并决定如何将数据从发送方路
由到接收方
常见的协议有 IP、ICMP.IGMP、IPX、ARP。(爱拍。爱吃面怕、AR拍)
(6)数据链路层
传输以帧为单位
它控制网络层与物理层之间的通信。它的主要功能是将从
网络层接收到的数据分割成特定的可被物理层传输的帧。
常见的协议有 IEEE802.3/.2、HDLC、PPP
(7)物理层
二进制位传输(bit)物理存在
该层包括物理连网媒介,如电缆连线连接器。该层的协议
产生并检测电压以便发送和接收携带数据的信号。
具体标准有 RS232、RJ-45、FDDI。
巫术忘传会飙鹰
TCP/IP
应用层
(1)应用层
(2)表示层
(3)会话层
传输层
(4)传输层
网络层
(5)网络层
网络接口层
(6)数据链路层
(7)物理层
3,1,1,2
软件定义网络
是一种新型网络创新架构,是<font color="#a7932c">网络虚拟化</font>的一种实现方式,它可通过软件编程的形式定义和控制网络,其通过将网络设备<br>的<font color="#a7932c">控制面与数据面</font>分离开来,从而实现了网络流量的灵活控制,使网络变得更加智能,为<font color="#a7932c">核心网络及应用的创新</font>提供了良好的平台。
SDN 打破了传统网络设备的封闭性。此外,南北向和东西向的开放接口及可编程性,也使得网络管理变得更加简单、动态和灵活。
SDN 中的接口具有开放性,以控制器为逻辑中心,<font color="#a7932c">南向接口</font>负责与<font color="#a7932c">数据平面进行通信</font>,<font color="#a7932c">北向接口</font>负责与<font color="#a7932c">应用平面</font>进行通信,<font color="#a7932c">东西向</font>接口负责<font color="#a7932c">多控制器之间</font>的通信
SDN 的整体架构由下到上(由南到北)分为数据平面、控制平面和应用平面
<font color="#5b79e8">数据平面</font>由交换机等网络通用硬件组成,各个网络设备之间通<br>过不同规则形成的 SDN 数据通路连接
<font color="#5b79e8">控制平面</font>包含了逻辑上为中心的 SDN 控制器,<br>它掌握着全局网络信息,负责各种转发规则的控制
<font color="#5b79e8">应用平面</font>包含着各种基于 SDN<br>的网络应用,用户无须关心底层细节就可以编程、部署新应用。
第五代移动通信技术
第五代移动通信技术(5G)是具有<font color="#a7932c">高速率、低时延和大连接特点</font>的新一代移动通信技术。
在正交频分多址(0FDMA)和多入多出(MIM0)基础技术上,5G 为支持三大应用场景,釆用了灵活的全新系统设计。
5G 的三大类应用场景,即<font color="#a7932c">增强移动宽带</font>(eMBB)、<font color="#a7932c">超高可靠低时延通信</font>(uRLLC)和<font color="#a7932c">海量机器类通信</font>(mMTC)。
<font color="#5b79e8">增强移动宽带</font>主要面向移动互联网流量爆炸式增长,为移动互联网用户提供<br>更加极致的应用体验;
<font color="#5b79e8">超高可靠低时延通信</font>主要面向工业控制、远程医疗、自动驾驶等对时延和可<br>靠性具有极高要求的垂直行业应用需求
<font color="#5b79e8">海量机器类通信</font>主要面向智慧城市、智能家居、环境监测等以传感和数据釆<br>集为目标的应用需求
在频段方面,5G 同时支持<font color="#a7932c">中低频和高频频段</font>,4G 仅支持中低频,其中<font color="#5b79e8">中低频</font>满足<font color="#a7932c">覆盖和容量需求</font>,<font color="#5b79e8">高频</font>满足在<font color="#a7932c">热点区域提升容量</font>的需求,5G 针对中低频和高频设计了统一的技术方案,并支持百 MHz 的基础带宽。为了支持高速率传输和更优覆盖,5G 釆用 LDPC、Polar 新型信道编码方案、性能更强的大规模天线技术等。5G 釆用<font color="#a7932c">短帧、快速反馈、多层/多站数据重传</font>等技术
存储技术
封闭系统的存储
指大型机等服务器
开放系统的存储
指基于包括麒麟、欧拉、UNIX、Linux 等操作系统的
服务器
内置存储
外挂存储
直连式存储(Direct-Attached Storage,DAS)
通过电缆直连服务器
网络化存储(Fabric-Attached Storage,FAS)
为网络接入存储(Network-Attached Storage,NAS)
单独文件储存服务器
存储区域网络(Storage Area Network,SAN)
高速光纤通道为传输介质
存储虚拟化
是“云存储”的核心技术之一,它带给人们直接的好处是<font color="#a7932c">提高了存储利用率,降低了存储成本,简化了大<br>型、复杂、异构的存储环境的管理工作</font>。
存储虚拟化使存储设备能够转换为<font color="#a7932c">逻辑数据存储</font>。虚拟机作为一组文件存储在数据存储的目录中。数据存储是类似于文件系统的逻辑容器。它隐藏了每个存储设备的特性,形成一个统一的模型,为虚拟机提供磁盘。<font color="#a7932c">存储虚拟化技术帮助系统管理虚拟基础架构存储资源,提高资源利用率和灵活性,提高应用正常运行时间。</font>
绿色存储(Green Storage)
指从<font color="#a7932c">节能环保的角度出发</font>,用来设计生产能效更佳的存储产品,降低数据存储设备的功耗,提高存储设备每瓦性能的技术。<br>绿色存储是一个系统设计方案,贯穿于整个存储设计过程,包含存储系统的<font color="#a7932c">外部环境、存储架构、存储产品、存储技术、文件系统和软件配置</font>等多方面因素<br>
绿色存储技术的核心是<font color="#a7932c">设计运行温度更低的处理器</font>和<font color="#a7932c">更有效率的系统</font>,<font color="#a7932c">生产更低能耗的存储系统或组件</font>,降低产品所产生的电子碳化合物,其最终目的是提高所有网络存储设备的能源效率,<font color="#a7932c">用最少的存储容量来满足业务需求,从而消耗最低的能源</font>。以绿色理念为指导的存储系统最终是<font color="#a7932c">存储容量、性能、能耗</font>三者的平衡
绿色存储技术涉及所有<font color="#5b79e8">存储分享技术,包括磁盘和磁带系统、服务器连接、存储设备、网络架构及其他存储网络架构、文件服务和存储应用软件、重复数据删除、自动精简配置和基于磁带的备份技术</font>等可以提高存储利用率、降低建设成本和运行成本的存储技术,其目的是提高所有网络存储技术的能源效率
数据结构模型
<font color="#a7932c">数据结构模型是数据库系统的核心</font>。数据结构模型描述了在数据库中<font color="#a7932c">结构化和操纵数据的方法</font>,模型的结构部分规定了<font color="#a7932c">数据如何被描述</font>(例如树、表等)。<font color="#a7932c">模型的操纵部分规定了数据</font>的添加、删除、显示、维护、打印、查找、选择、排序和更新等操作。
常见的数据结构模型有三种:<font color="#a7932c">层次模型、网状模型和关系模型</font>
层次模型
层次模型是数据库系统最早使用的一种模型,它用“树”结构表示实体集之间的关联,其中实体集(用矩形框表示)为结点,而树中各结点之间的连线表示它们之间的关联
在层次模型中,<font color="#a7932c">同一双亲的子女结点称为兄弟结点</font>,<font color="#a7932c">没有子女结点</font>的结点称为<font color="#a7932c">叶结点</font>。<br>层次模型的一个基本的特点是任何一个给定的记录值<font color="#a7932c">只能按其层次路径查看</font>,没有一<br>个子女记录值能够脱离双亲记录值而独立存在。
层次数据库系统只能处理一对多的实体联系
网状模型
网状数据库系统采用网状模型作为数据的组织方式。
网状模型用网状结构表示实体类型及其实体之间的联系。网状模型是一种可以灵活地描述事物及其之间关系的数据库模型。
网状模型取消了层次模型的不能表示非树状结构的限制,两个或两个以上的
结点都可以有多个双亲结点,则此有向树变成了有向图,该有向图描述了网状模型
关系模型
关系模型是在关系结构的数据库中用<font color="#a7932c">二维表格的形式</font>表示实体以及实体之间的<br>联系的模型
关系模型中无论是实体还是实体间的联系均由<font color="#a7932c">单一的结构类型关系</font>来表示。
常用数据库类型
关系型数据库
采用关系模型作为数据的组织方式。关系数据库是在一个给定的应用领域中,所有实体及实体之间联系的集合。关系型数据库支持事务的 ACID 原则,即<br><font color="#a7932c">原子性</font>(Atomicity)、<font color="#a7932c">一致性</font>(Consistency)、<font color="#a7932c">隔离性</font>(Isolation)、<font color="#a7932c">持久性</font>(Durability),这四种原则保证在事务过程当中数据的正确性
优点
1.容易理解
2.使用方便:
3.易于维护:
缺点
1.数据读写必须经过 SQL 解析,大量数据、高并发下读写性
能不足
2.具有固定的表结构,因此扩展困难
3.多表的关联查询导致性能欠佳
非关系型数据库
非关系型数据库是分布式的、非关系型的、不保证遵循 ACID 原则的数据存储系统。
分类
键值数据库
列存储
面向文档
图形数据库
优点
1.高并发:
大数据下读写能力较强(基于键值对的,可以想象<br>成表中的主键和值的对应关系,且不需要经过 SQL 层的解析,<br>所以性能非常高)
2.基本支持分布式
3.简单:弱结构化存储
缺点
1.事务支持较弱
2.通用性差
3.无完整约束,复杂业务场景支持较差
数据仓库
数据仓库是一个<font color="#a7932c">面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的</font>数据集合,用于支持管理决策。
数据仓库相关的基础概念
清洗/转换/加载
将数据加载到数据
仓库中去
元数据
关于<font color="#a7932c">数据的数据</font>,指在数据仓库建设过程中所产生的<font color="#a7932c">有关数据源定义、<br>目标定义、转换规则</font>等相关的关键数据
粒度
数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别。细化程度越
高,粒度级就越小;相反,细化程度越低,粒度级就越大。
分割:
结构相同的数据被分成多个数据物理单元。
数据集市:
小型的,面向部门或工作组级的数据仓库
操作数据存储
能支持组织日常的全局应用的数据集
合,是不同于 DB 的一种新的数据环境,是 DW 扩展后得到的一个混合形式
数据模型
逻辑数据结构,包括由数据库管理系统为有效进行数据库处理提供
的操作和约束:用于表示数据的系统
人工关系
在决策支持系统环境中用于表示参照完整性的一种设计技术
数据仓库的体系结构
(1)数据源
它是数据仓库系统的<font color="#a7932c">基础</font>,是整个系统的数据源泉。
<font color="#5b79e8">内部信息</font>包括存放于关系型数据库管理系统中的各种业务处理数<br>据和各类文档数据
<font color="#5b79e8">外部信息</font>包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等
(2)数据的存储与管理
它是整个数据仓库系统的<font color="#a7932c">核心</font>。数据仓库的真正关键是数<br>据的存储和管理。
(3)联机分析处理
OLAP 对分析需要的数据进行有效集成,按多维模型予以组织,以便进行多角度、多层次的分析,并发现<br>趋势。
(4)前端工具
前端工具主要包括各种查询工具、报表工具、分析工具、数据挖掘
工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具
信息安全
信息安全基础
信息安全强调信息(数据)本身的安全属性,主要包括以下内容
①<font color="#5b79e8">保密性</font>(Confidentiality):信息不被未授权者知晓的属性
②<font color="#5b79e8">完整性</font>(Integrity):信息是正确的、真实的、未被纂改的、完整无缺的属性。
③<font color="#5b79e8">可用性</font>(Availability):信息可以随时正常使用的属性
信息必须依赖其存储、传输、处理及应用的载体(媒介)而存在,因此针对信息系<br>统,安全可以划分为<font color="#5b79e8">四个层次</font>:<font color="#a7932c">设备安全、数据安全、内容安全、行为安全</font>。
信息系统一般由计算机系统、网络系统、操作系统、数据库系统和应用系统组成,与此对应,信息系统安全主要包括计算机设备安全、网络安全、操作系统安全、数据库系统安全和应用系统安全等。
网络安全技术主要包括:<font color="#a7932c">防火墙、入侵检测与防护、VPN、安全扫描、网络蜜罐技术、用户和实体行为分析技术</font>等
加密解密
加密技术包括两个元素:<font color="#a7932c">算法和密钥</font>
发信者将明文数据加密成密文,然后将密文数据送入网络传输或存入计算机文件,而且只给合法收信者分配密钥。合法收信者接收到密文后,实行与加密变换相逆的变换,去掉密文的伪装并恢复出明文,这一过程称为解密(Decryption),解密在解密密钥的控制下进行。用于解密的一组数学变换称为解密算法。
对数据加密的技术分为两类
对称加密,DES算法
加密密钥和解密密钥相同
非对称加密,RSA算法
加密密钥和解密密钥不
同,加密密钥可以公开而解密密钥需要保密。
网络安全态势感知
安全态势感知<font color="#a7932c">不仅是一种安全技术,也是一种新兴的安全概念</font>。它是一种基于环境的、动态的、整体的洞悉安全风险的能力。<font color="#a7932c">安全态势感知的前提是安全大数据</font>,其在安全大数据的基础上进行数据整合、特征提取等,然后应用一系列态势评估算法生成网络的整体态势状况,应用态势预测算法预测态势的发展状况,并使用数据可视化技术,将态势状况和预测情况展示给安全人员,方便安全人员直观便徒地了解网络当前状态及预期的风险
网络安全态势感知的关键技术主要包括:<br><font color="#a7932c">海量多元异构数据的汇聚融合技术、<br>面向多类型的网络安全威胁评估技术、<br>网络安全态势评估与决策支撑技术、<br>网络安全态势可视化</font>等。<br>
新一代信息技术及应用
物联网
指通过信息传感设备,按约定的协议将任何物品与互联网相连接,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的网络。物联网主要解决<font color="#a66a30">物品与物品(Thing to Thing,T2T)、人与物品(Human to Thing,H2T)、人与人(Human to Human,H2H)</font>之间的互连。另外,许多学者在讨论物联网时经常会引入M2M的概念:可以解释为<font color="#a66a30">人与人(Man to Man)、人与机器(Man to Machine)或机器与机器(Machine to Machine)</font>
物联网架构
感知层
各种传感器构成,包括温度传感器,二维码标签、RFID 标签和读写器,摄像头,GPS 等感知终端
<font color="#a7932c">物联网识别物体、采集信息的来源</font>
网络层
由各种网络,包括互联网、广电网、网络管理系统和云计算平台等组成,是整个物联网的中枢,<font color="#a7932c">负责传递和处理感知层获<br>取的信息</font>
应用层
是物联网和用户的接口,它与行业需求结合以实现物联网的智能应用。
关键技术
传感器技术
传感网
应用系统框架
应用和发展
物联网的应用领域涉及人们工作与生活的方方面面
云计算
定义
<font color="#a7932c">分布式计算的一种</font>,指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序<font color="#a7932c">分解成无数</font>个小程序,然后通过<font color="#a7932c">由多部服务器组成的系统进行处理<br>和分析这些小程序得到结果并返回</font>给用户
云计算已经<font color="#a7932c">不单单是一种</font>分布式计算,而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗余和虚拟化<br>等计算机技术混合演进并跃升的结果
技术基础
基础设施即服务<font color="#a7932c">IaaS</font>
向用户提供<font color="#a7932c">计算机能力、存储空间等基础设施</font>方面的服务。这种服务模式需<br>要较大的基础设施投入和长期运营管理经验,其单纯出租资源的盈利能力有限。
平台即服务PaaS
S 向用户<font color="#a7932c">提供虚拟的操作系统、数据库管理系统、Web 应用等平台化</font>的服务。<br>PaaS 服务的重点不在于直接的经济效益,而更注重构建和形成紧密的产业生态
软件即服务SaaS
向用户提供应用软件(如 CRM、办公软件等)、组件、工作流等虚拟化软件的
服务
关键技术
虚拟化技术
虚拟化是一个广义术语,在计算机领域通常是指计算元件在虚拟的基础上而不是
真实的基础上运行。
虚拟化技术可以<font color="#a7932c">扩大硬件的容量</font>,简化软件的重新配置过程。
CPU 的虚拟化技术可以<font color="#a7932c">单 CPU 模拟多 CPU 并行</font>,允许一个平台同时运行多个操作系<br>统,并且应用程序都可以在相互独立的空间内运行而互不影响,从而显著提高计算机<br>的工作效率。
容器技术是一种全新意义上的虚拟化技术,属于<font color="#a7932c">操作系统虚拟化</font>的范<br>畴,也就是由操作系统提供虚拟化的支持。目前最受欢迎的容器环境是 Docker。
云存储技术
云存储技术是基于传统媒体系统发展而来的一种全新信息存储管理方式,该方式<br>整合应用了计算机系统的软硬件优势,<font color="#a7932c">可较为快速、高效地对海量数据进行在线处理</font>,<br>通过多种云技术平台的应用,实现了数据的深度挖掘和安全管理。
多租户和访问控制管理
云安全技术
<font color="#a7932c">云计算技术本身的安全保护工作</font>,涉及相应的数据完整性及可用性、隐私保护性以及服务可用性等方面的内容
<font color="#a7932c">借助于云服务的方式来保障客户端用户的安全防护需求</font>,通过云计算技术来实现互联网安<br>全,涉及基于云计算的病毒防治、木马检测技术等。
应用和发展
大数据
定义
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,是具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的<font color="#a7932c">海量、高增长率和多样化</font>的信息资产
大数据是具有<font color="#a7932c">体量大、结构多样、时效性强</font>等<font color="#5b79e8">特征的数据</font>,处理大数据需要采用<br>新型计算架构和智能算法等新技术
大数据<font color="#5b79e8">从数据源到最终价值实现一般需要经过</font><font color="#a7932c">数据准备</font>、<font color="#a7932c">数据存储与管理</font>、<font color="#a7932c">数据分析和计算</font>、<font color="#a7932c">数据治理</font>和<font color="#a7932c">知识展现</font>等过程
涉及数据模型、处理模型、计算理论以及与其相关的分布计算、分布存储平台技术、数据清洗和挖据技术、流式计算和增量处理技术、数据质量控制等方面的<font color="#5b79e8">研究</font>。
主要特征
数据海量
大数据的数据体量巨大,从 TB 级别跃升到 PB 级别(1PB=1024TB)、EB 级别(1EB=1024PB),甚至达到 ZB 级别(1ZB=1024EB)
数据类型多样
大数据的数据类型繁多,一般分为<font color="#a7932c">结构化数据</font>和<font color="#a7932c">非结构化数据</font>。
数据价值密度低
数据价值密度的高低与数据总量的大小成反比
数据处理速度快
为了从海量的数据中快速挖掘数据价值,一般要求要对不同
类型的数据进行快速的处理,这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征
关键技术
大数据获取技术
数据采集
整合
清洗
分布式数据处理技术
Hadoop
常用于离线的复杂的大数据处理
Spark 常用于离线的快速的大数据处理
而 Storm
常用于在线的实时的大数据处理
大数据管理技术
大数据存储
大数据协同
安全隐私
大数据应用和服务技术
分析应用技术
可视化技术
区块链
区块链技术具有<font color="#a7932c">多中心化存储、隐私保护、防篡改等特点</font>,提供了<font color="#a7932c">开放、分散和容错</font>的事务机制,成为新一代匿名在线支付、汇款和数字资产交易<br>的核心,被广泛应用于各大交易平台,为金融、监管机构、科技创新、农业以及政治等领域带来了深刻的变革
典型特征
多中心化
多方维护
时序数据
区块链运用带有时间截信息的链式结构来存储数据信息,为数据信
息添加时间维度的属性,从而可实现数据信息的可追溯性。
智能合约
区块链技术能够为用户提供灵活可变的脚本代码,以支持其创建新型的智能合约
不可篡改
开放共识
在区块链网络中,每台物理设备均可作为该网络中的一个节点,任
意节点可自由加入且拥有一份完整的数据库拷贝。
安全可信
数据安全可通过基于非对称加密技术对链上数据进行加密来实现,分布式系统中各节点通过区块链共识算法所形成的算力来抵御外部攻击、保证链上数<br>据不被篡改和伪造,从而具有较高的保密性、可信性和安全性
区块链分类
公有链
联盟链
私有链
混合链
关键技术
分布式账本
加密算法
共识机制
人工智能
定义
人工智能是指研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及
应用系统的一门技术科学
从当前的人工智能技术进行分析可知,其在技术研究方面主要聚焦在<font color="#a7932c">热点技术、<br>共性技术和新兴技术</font>三个方面
关键技术
1)机器学习
2)自然语言处理
3)专家系统
虚拟现实
虚拟现实技术的主要特征包括<font color="#a7932c">沉浸性、交互性、多感知性、构想性(也称想象性)和自主性。</font>
关键技术
1)人机交互技术
2)传感器技术
3)动态环境建模技术
4)系统集成技术
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