导图社区 第2章 信息技术发展-发布版本
软考高项备考资料，可直接使用。包含物联网、云计算、大数据、区块链、人工智能、虚拟现实等。
系统规划与管理师教材IT服务活动汇总内容，IT服务活动是指信息技术服务提供商为客户提供的一系列与信息技术相关的服务活动。这些服务旨在支持客户的技术运营、提高业务效率、保障信息安全，并优化资源配置。
这是一篇关于服务需求识别的思维导图，主要内容包括：关键成功因素，活动，目的，需求识别与规划设计的关系。
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互联网9大思维
组织架构-单商户商城webAPP 思维导图。
域控上线
python思维导图
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CSS
计算机操作系统思维导图
计算机组成原理
IMX6UL(A7)
考试学情分析系统
2405高项备考知识卡
内容来源 | 软考高项自习室 绘制 | 罗老师
信息技术及其发展
计算机软硬件
计算机硬件
指计算机系统中由电子、机械和广电原件等组成的各种物理装置的总称。
计算机软件
指计算机系统中的程序及其文档，程序是计算任务的处理对象和处理规则的描述
文档是为了便于了解程序所需的阐明性资料。
程序必须安装入机器内部才能工作，文档一般给人看的，不一定安装入机器。
计算机网络
网络类别
个人局域网（PAN）、局域网（LAN）、城域网（MAN）、广域网（WAN）、公用网（Public Network）、专用网（Private Network）
网络标准协议
网络协议三要素
语义、语法和时序
OSI
分层结构化技术
物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层
广域网协议
PPP点对点协议
ISDN综合业务数字网
xDSL（DSL数字用户线路的统称：HDSL、SDSL、MVL、ADSL）
DDN数字专线
x2.5
FR帧中继
ATM异步传输模式
IEEE802协议族
定义了网卡如何访问传输介质（如光缆、双绞线、无线等），以及如何在传输介质上传输数据的方法，还定义了传输信息的网络设备之间连接的建立、维护和拆除的途径。
规范类型
802.1（802协议概论）
802.2（逻辑链路控制层LLC协议）
802.3（以太网的CSMA/CD载波箭头多路访问/冲突检测协议
802.4（令牌总线Token Bus协议）
802.5（令牌环Token Ring协议）
802.6（城域网MNA协议）
802.7（FDDI宽带技术协议）
802.8（光纤技术协议）
802.9（局域网上的语音/数据集成规范）
802.10（局域网安全互操作标准）
802.11（无线局域网WLAN标准协议）
TCP/IP
应用层
FTP（文件传输协议）、TFTP（简单文件传输协议）、HTTP（超文本传输协议）、SMTP（简单邮件传输协议）、DHCP（动态主机配置协议）、Telnet（远程登录协议）、DNS（域名系统）、SNMP（简单网络管理协议）
传输层
两个传输协议
TCP：传输控制协议
UDP：用户数据报协议
网络层
IP、ICMP、IGMP、ARP、RARP
处理信息的路由和主机地址解析
网络接口层
既是传输数据的物理媒介，也为网络层提供一条准确无误的线路。
软件定义网络
定义（SND）
一种新型网络创新架构，是网络虚拟化的一种实现方式，可以通过软件编程的形式定义和控制网络，通过将网络设备的控制面板分离开来，实现了网络流量的灵活控制，使网络变得更加智能，为核心网络及应用的创新提供了良好平台。
利用分层的思想，SDN将数据与控制相分离。
控制层
具有逻辑中心化和可编程的控制器
数据层
包括亚交换机，仅提供简单的数据转发功能
两层之间采用开放的统一接口进行交互
南北向和东西向的开放接口及可编程性，使网络管理变得简单、动态和灵活
整体架构由下到上 （由南到北）分层
数据平面
由交换机等网络通用硬件组成，通过不同规则形成的SND连接；
控制平面
包含逻辑上为中心的SDN控制器，掌握全局网络信息，负责各种转发规则的控制
应用平面
包含各种基于SDN的网络应用；用户无需关心底层细节就可编程、部署新应用
5G
三大特点
高速率、低时延、大连接
八大指标
三大应用场景
增强移动宽带
面向移动互联网，为用户提供更加极致的应用体验。
超高可靠低时延通信
面向工业控制、远程医疗、自动驾驶等对低时延和可靠性具有极高要求的垂直行业的应用需求。
海量机器类通信
面向智慧城市、智能家居、环境监测等以传感和数据采集为目标的应用需求
存储与数据库
存储技术
分类
封闭系统的存储
大型机等服务器
开放系统的存储
基于麒麟、欧拉、UNIX、Linux等操作系统的服务器。
开放系统存储方式
内置存储和外挂存储
外挂存储方式分类
直连式存储DAS
基本过时
网络化存储FAS
网络接入存储NAS
安装简单
适合中小组织
存储区域网络SAN
安装困难
适合大型组织
存储虚拟化是“云存储”的核心技术之一，使存储设备能够转化为逻辑数据存储
数据结构模型
数据结构模型使数据库系统的核心。
层次模型
用“树”结构表示实体集之间的关联，其中实体集终点，而树中各节点之间的连线表示它们之间的关联。
网状模型
用网状结构表示实体类型及其实体之间的联系。以记录为数据的存储单位。
关系模型
在关系结果的数据库中用二维表格的形式表示实体以及实体之间的联系的模型。
格式化数据模型
数据库类型
关系型数据库
支持事物的ACID原则，即原子性、一致性、隔离性、持久性
非关系型数据库
键值数据库
列存储数据库
面向文档数据库
图形数据库
两种数据库的优缺点
优点
容易理解
使用方便
易于维护
缺点
数据读写麻烦
固定表结构，难拓展
多表查询性能差
高并发
支持分布式
简单
事务支持较弱
通用性差
无完整约束，复杂业务场景支持较差
数据仓库
基础概念
清洗/转换/加载（ETL）
经过数据清洗转换，加载到数据仓库中去。
元数据
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
分割
数据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
全局应用的数据集合
数据模型
逻辑数据结构
人工关系
表示参照完整性的设计技术
体系结构
数据源
组织内部信息和外部信息
数据的存储与关联
整个数据仓库系统的核心
联机分析处理（OLAP）服务器
ROLAP，基于关系数据库的OLAP
存放在RDMS
MOLAP，基于多维数据组织的OLAP
存放在多维数据库
HOLAP，基于混合数据组织的OLAP
基本数据在关系数据库
聚合数据在多维数据库
前端工具
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
安全属性
保密性
信息不被未授权者知晓的属性
完整性
信息是正确的、真实的、未被篡改的、完整无缺的属性
可用性
信息可以随时正常使用的属性
安全层次
设备安全、数据安全、内容安全、行为安全
信息系统安全
计算机设备安全
网络安全
操作系统安全
数据库系统安全
应用系统安全
网络安全技术
防火墙
入侵监测与防护
VPN
安全扫描
网络蜜罐技术
用户和实体行为分析技术
加密解密
算法
对称加密
DES
非对称加密
RSA
密钥
对称密钥体制
加密密钥和解密密钥相同
非对称密钥体制
加密密钥和解密密钥不同，加密密钥可以公开，解密密钥需要保密
安全行为分析技术
快速地感知内部用户和实体的可疑或非法行为
网络安全态势感知
前提是安全大数据
关键技术包括
海量多元异构数据的汇聚融合技术
面向多类型的网络安全威胁评估技术
网络安全态势评估与决策支撑技术
网络安全态势可视化
物联网
内容来源| 软考高项自习室 制图| 罗老师 软件|MindMaster
技术基础
定义
通过信息化传感设备，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。
解决：物品与物品（T2T）、人与物品（H2T）、人与人（H2H）之间的互联。
架构
感知层
感知设备：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。
物联网识别物体、采集信息的来源。
各种网络：互联网、广电网、网络管理系统和云计算平台等
整个物联网的中枢，负责传递和处理感知层获取的信息
物联网和用户的接口
与行业需求结合以实物物联网的智能应用
关键技术
传感器技术
实现自动检测和自动控制
射频识别技术
传感网
微型器件系统
微机电系统
应用系统框架
核心的、网络化的应用与服务
机器
传感器硬件
通信网络
中间件
应用
重要技术 部分
应用和发展
基础设施领域
工业、农业、环境、交通、物理、安保等
生活服务领域
家居、医疗健康、教育、金融与服务、旅游等
重点内容：感知层、网络层、应用层（敢裸泳）
区块链
以非对称加密算法为基础，以改进的默克尔树 (Merkle Tree) 为数据结构，使用共识机制、点对点网络、智能合约等技术结合而成的一种分布式存储数据库技术。
分为公有链、联盟链、私有链和混合链
特征
多中心化
在多个分布式节点之间构建信任关系，从而建立可信的分布式系统
多方维护
激励机制确保所有节点参与验证；共识机制选择特定节点将新产生的区块加入链中
时序数据
用带有时间戳信息的链式结构存储数据，实现可追溯性
智能合约
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
因相邻区块间后续区块可对前序区块进行验证，篡改代价巨大且限制时间，故不可篡改
开放共识
每台物理设备都可作为一个节点，任意节点可自由加入且拥有一份完整数据库拷贝
安全可信
非对称加密提供数据安全，公式算法形成的算力抵御外部攻击和不被篡改
分布式账本
区块链技术的核心之一
核心思想
分布式的多个节点共同交易记账
每个节点保存一个唯一、真实账本的副本
账本的任何改动都会在所有副本中被反映
除非所有节点被破坏，否则账目数据稳健安全
加密算法
散列（哈希）算法
数据的“指纹信息”
MD5、SHA-1/SHA-2、SM3
区块链主要用SHA-2的SHA256算法
非对称加密算法
只有用户本身才能解密信息
RSA、Elgamal、D-H、ECC
共识机制
某节点提议区块数据增减，则广播给所有参与节点
所有节点根据规则对提议能否达成一致计算和处理
主要机制
PoW、POS、DPOS、Paxos、PBFT
机制分析基于
合规监管、性能效率、资源消耗、容错性
应用与发展
区块链将成为互联网的基础协议之一
区块链架构的不同分层将承载不同的功能
区块链的应用和发展呈螺旋式上升趋势
重点内容：特征、三个关键技术
虚拟现实
一种可以创立和体验虚拟世界的计算机系统（其中虚拟世界是全体虚拟环境的总称）。
沉浸性
桌面虚拟现实系统
沉浸式虚拟现实系统
分布式虚拟现实系统
虚拟现实系统 元宇宙
交互性
多感知性
构想性（想像性）
自主性
人机交互技术
利用VR眼镜、控制手柄等传感器设备，让用户真实感受到周围事物存在的三维交互技术
现有VR设备存在的缺点与传感器的灵敏程度相关
传感器技术是更好地实现人机交互的关键
动态环境建模技术
利用三维数据建立虚拟环境模型
常用工具：计算机辅助设计CAD、视觉建模
系统集成技术
包括信息同步、数据转换、模型标定、识别和合成等技术
硬件性能优化迭代加快
虚拟现实设备的用户体验感不断提升
网络技术的发展有效助力应用化的发展
网络通信和高效网速提升体验
虚拟现实产业要素加速融通
形成“虚拟现实+”产业链条
元宇宙等新兴概念为虚拟现实技术带来新的商业理念
重点内容：特征、人机交互技术、传感器技术
人工智能
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。
聚焦
热点技术、共性技术、新兴技术
机器学习
一种自动将模型与数据匹配，并通过训练模型对数据进行“学习”的技术。
形式
神经网络
根据输入、输出、变量权重或将输入与输出关联的“特征”分析问题（深度学习是一种神经网络模型）
强化学习
机器学习系统制订了目标而且迈向目标的每一步都会得到某种形式的奖励
自然语言处理
研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论方法。（深度学习是重要技术支撑）
核心问题是：信息抽取、自动文摘/分词，识别转化等
主要应用机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、语音识别、中文OCR等
专家系统
一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统
由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成
当前研究已进入第四个阶段
从人工智能向人机混合智能发展
从“人工+智能”向自主智能系统发展
人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透
人工智能产业将蓬勃发展
人工智能的社会学将提上议程
重点内容：机器学习、自然语言处理、专家系统
云计算
一种基于互联网的计算方式，通过将网络上配置为共享的软件资源、计算资源、存储资源和信息资源，按需求提供给网上的终端设备和终端用户。
主要特点
用户与计算资源分离
快速、按需、弹性服务
共享、虚拟化、分布式、易扩展
服务类型
基础设施即服务IaaS
向用户提供计算机能力、存储空间等基础设施方面的服务
平台即服务PaaS
向用户提供虚拟的操作系统、数据库管理系统、Web应用等平台化的服务
阿里云 华为云 腾讯云
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
WPS 微软
虚拟化技术
计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行
可以扩大硬件容量，简化软件重新配置
容器技术，将应用隔离在一个独立的运行环境中，可以减少额外消耗，可在任何地方以相同的方式运行
属于操作系统虚拟化，最受欢迎是Docker
云存储技术
整合应用了计算机系统的软硬件优势，可较为快速、高效地对海量数据进行在线处理，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
结合分布式的文件结构，确保数据传输的完整性和容错性，降低存储成本
多租户和访问控制管理
云计算访问控制
云计算访问控制模型
基于ABE密码体制的访问控制
云中多租户及虚拟化访问控制研究
访问控制模型
基于任务的访问控制模型
基于属性模型的云计算访问控制
基于UCON模型的云计算访问控制
基于BLP模型的云计算访问控制
基于ABE访问控制的参与方
数据提供者
可信第三方授权中心
云存储服务器
用户
云安全技术
云计算技术本身的安全保护工作
借助云服务保障客户安全防护需求
研究方面
云计算安全性
保障云基础设施的安全性
云安全技术服务
创新
垂直
混合
生态
四大趋势随云计算快速发展
重点内容：三大服务（IaaS、PaaS、SaaS）、虚拟化技术、云存储技术
大数据
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，是具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
数据准备
数据存储 与管理
数据分析 与计算
数据治理 和知识展现
4个 环节
数据海量
大数据的数据体量巨大
数据类型多样
大数据的数据类型繁多
结构化数据
非结构化数据
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
进行快速处理，与传统数据挖掘最显著的特征
大数据获取技术
数据采集
通过分布式爬取、高速全网印象技术，从网站上获取数据信息
数据整合
采集基础上，实现数据到信息整合
数据清洗
根据数据约束规则，清除不合理和错误数据，对重要信息进行修复，保证数据完整性
分布式数据处理技术
分布式计算
将任务分解成许多小的部分，分配给多台计算机处理，通过并行节约时间，提高效率
Hadoop
离线的复杂的大数据处理
Spark
离线的快速的大数据处理
Storm
在线的实时的大数据处理
主流
大数据管理技术
集中在大数据存储、大数据协同和安全隐私等方面
存储技术 三个方面
采用MPP架构的新型数据库集群
围绕Hadoop衍生相关的技术
基于基础的服务器等，实现一体机
大数据应用和服务技术
分析应用技术
面向业务的分析应用，为用户提供高可用、高易用的数据分析服务
可视化技术
通过交互式视觉表现的方式，帮助人们探索和理解复杂的数据
互联网
每个人都是数据的生产者、使用者和受益者。
政府
跨部门数据共享，提高执法水平等
提高社会治理水平、城市管理能力和人民群众的服务能力
金融
大数据征信，为金融业务提供有效支撑
工业
海量数据分析，提供业务预警等，避免不必要的亏损
社会民生
大数据的分析应用能更好地为民生服务
重点内容：4大特征、4个环节、4个技术
