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文集：《信息系统项目管理师第四版攻略》

本节概要

信息技术在智能化、 系统化、微型化、云端化的基础上不断融合创新，促进了物联网、云计算、大数据、区块链、人工智能、虚拟现实等新一代信息技术的诞生。新一代信息技术与信息资源充分开发利用形成的新模式、新业态等，是信息化发展的主要趋势，也是信息系统集成领域未来的重要业务范畴。

物联网

物联网（The Internet of Things）是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。物联网主要解决物品与物品（Thing to Thing， T2T）、人与物品 (Human to Thing, H2T)、人与人(Human to Human，H2H）之间的互连。另外，许多学者在讨论物联网时经常会引 M2M 的概念：可以解释为人与人（Man to Man)）、人与机器（Man to Machine）或机器与机器 ( Machine to Machine).

技术基础

物联网架构：

1. 感知层：由各种传感器构成，是最高层，是物联网识别物体、采集信息的来源；
2. 网络层：包括互联网、广电网、云计算平台等，负责传递和处理感知层的信息；
3. 应用层：是物联网和用户的接口，是物联网发展的根本目标。

关键技术

1. 传感器技术：将检测信息按一定规律转变为电信号，即将模拟信号转换为数字信号。其中 RFID （射频识别）是最为常用的技术（ETC），它具有远距离读取、高存储容量、成本高、难复制、可工作于各种恶劣环境的特点。
2. 传感网：微机电系统 (Micro-Electro-Mechanical Systers, MEMS) 是由徽传感器、微执行器、信号处理和控制电路、通信接口和电源等部件组成的一体化的微型器件系统。
3. 应用系统框架：物联网应用系统框架是一种以机器终端智能交互为核心的、网络化的应用与服务。它将使对象实现智能化的控制，涉及 5 个重要的技术部分：机器、传感器硬件、通信网络、中间件和应用。

云计算

云计算 （Cloud Computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络 “云” 将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后通过由多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。在云计算早期，就是简单的分布式计算，进行任务分发并对计算结果进行合并。当前的云计算己经不单单是一种分布式计算，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等计算机技术混合演进并跃升的结果。

技术基础

云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式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。

云计算的特点：“快速、按需、弹性”

按照云计算服务提供的资源层次，可以分为：

1. 基础设施即服务（Infrastructure as a Service，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。这种服务模式需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。
2. 平台即服务（Platform as a Service，PaaS）
   向用户提供虛拟的操作系统、数据库管理系统、Web 应用等平台化的服务。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。
3. 软件即服务（Sofiware as a Service, SaaS）
   向用户提供应用软件（如 CRM、办公软件等）、组件、工作流等虛拟化软件的服务。

关键技术

1. 虚拟化技术
   常见的技术为 CPU 虚拟化技术和容器技术（Docker），应用可在一个隔离的独立环境中运行并几乎可以在任何地方复用。

2. 云存储技术
   可以较为快速、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数据的深度挖掘和安全管理。其中分布式文件系统为云存储技术的重要组成部分，在维持兼容性的基础上，对系统复制和容错能力进行提升。

3. 多租户和访问控制管理
   是云计算应用的核心问题，云计算访问控制模型就是按照特定的访问策略来描述安全系统，建立安全模型的一种方法。常见的有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等。而基于 ABE 密码机制的云计算访问控制包括 4 个参与方：数据提供者、可信第三方授权中心、云存储服务器和用户。首先，可信授权中心生成主密钥和公开参数，将系统公钥传给数据提供者，数据提供者收到系统公钥之后，用策略树和系统公钥对文件加密，将密文和策略树上传到云服务器；然后，当一个新用户加入系统后，将自己的属性集上传给可信授权中心并提交私钥申请请求，可信授权中心针对用户提交的属性集和主密钥计算生成私钥，传给用户；最后，用户下载感兴趣的数据。如果其属性集合满足密文数据的策略树结构，则可以解密密文；否则，访问数据失败。

4. 云安全技术
   云安全研究主要包含两个方面的内容，一是云计算技术本身的安全保护工作，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；二是借助于云服务的方式保障客户端用户的安全防护需求，通过云计算技术来实现互联网安全，涉及基于云计算的病毒防治、木马检测技术等。

应用和发展

发展带来新的问题：

1. 虽然云端己经能提供相当高的可用性，但为了避免单一供应商出现故障时的风险，关键应用仍须架设必要的技术元余；
2. 当业务规模较大时，从商业策略角度看，也需要避免过于紧密的厂商鄉定，以寻求某种层面的商业制衡和主动权。

“创新、垂直、混合、生态” 这四大趋势伴随云计算快速发展。云计算对 IT 硬件资源与软件组件进行了标准化、抽象化和规模化，某种意义上颠覆和重构了 IT 业界的供应链，是当前新一代信息技术发展的巨大的革新与进步。

大数据

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。

大数据特征：

1. 体量大
2. 结构多样
3. 时效性强

大数据过程：

1. 数据准备
2. 数据存储与管理
3. 数据分析和计算
4. 数据治理
5. 知识展现

大数据技术基础

1. 数据模型
2. 处理模型
3. 计算理论以及与其相关的分布计算
4. 分布存储平台技术
5. 数据清洗和挖掘技术
6. 流式计算和增量处理技术
7. 数据质量控制

大数据主要特征：

1. 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）。
2. 数据类型多样：大数据的数据类型繁多，一般分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等。
3. 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。
4. 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

主要研究集中在数据采集、整合、清洗。

1. 大数据获取技术
   分布式爬虫、分布式高速高可靠性数据采集、高速全网数据映像技术，从网站上获取数据信息。数据整合技术是在数据采集和实体识别的基础上，实现数据到信息的高质量整合。数据清洗技术一般根据正确性条件和数据约束规则，清除不合理和错误的数据，对重要的信息进行修复，保证数据的完整性。

2. 分布式数据处理技术
   其核心是将任务分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理，通过并行工作的机制，达到节约整体计算时间，提高计算效率的目的。主流的分布式计算系统有 Hadoop、Spark 和 Storm（在线）。

3. 大数据管理技术
   大数据管理技术主要集中在大数据存储、 大数据协同和安全隐私等方面。

4. 大数据应用和服务
   主要包含分析应用技术和可视化技术。

区块链

区块链技术具有多中心化存储、隐私保护、防篡改等特点，提供了开放、分散和容错的事务机制，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。

技术基础

区块链概念可以理解为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。其分为：

1. 公有链（Public Blockchain）
2. 联盟链（Consortium Blockchain）
3. 私有链（Private Blockchain）
4. 混合链（Hybird Blockchain）

特征：

1. 多中心化：链上数据的验证、核算、存储、维护和传输等过程均依赖分布式系统结构，运用纯数学方法代替中心化组织机构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。
2. 多方维护：激励机制可确保分布式系统中的所有节点均可参与数据区块的验证过程，并通过共识机制选择特定节点将新产生的区块加入到区块链中。
3. 时序数据：区块链运用带有时间戳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。
4. 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，以支特其创建新型的智能合约。
5. 不可篡改：在区块链系统中，因为相邻区块问后序区块可对前序区块进行验证，若篡改某一区块的数据信息，则需递归修改该区块及其所有后序区块的数据信息，然而每一次哈希的重新计算代价是巨大的，且须在有限时间内完成，因此可保障链上数据的不可篡改性。
6. 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。
7. 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。

关键技术

1. 分布式账本
   分布式账本是区块链技术的核心之一。分布式账本的核心思想是：交易记账由分布在不同地方的多个节点共同完成，而且每一个节点保存一个唯一、真实账本的副本，它们可以参与监督交易合法性，同时也可以共同为其作证；

2. 加密算法
   区块链系统中的加密算法一般分为散列（哈希〉算法和非对称加密算法。

3. 共识机制
   在没有中心点总体协调的情況下，当某个记账节点提议区块数据增加或减少，并把该提议广播给所有的参与节点，所有节点要根据一定的规则和机制，对这一提议是否能够达成一致进行计算和处理。制主要有 PoW、POS、DPOS、Paxos、 PBFT 等。

人工智能

1. 机器学习
   机器学习是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。常见的学习算法主要包含回归、聚类、分类、近似、估计和优化等基础算法的改进研宄，迁移学习、多核学习和多视图学习等，强化学习方法是当前的研究热点。

2. 自然语言处理
   自然语言处理（Natural Language Processing，NIP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。

3. 专家系统
   专家系统是一个智能计算机程序系统，通常由人机交互界面、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，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，它能够应用人工智能技术和计算机技术，根据系统中的知识与经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程。

虚拟现实

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

特征：

1. 沉浸性
2. 交互性
3. 多感知性
4. 构想性
5. 自主性

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