第 2 章 信息技术发展2.1 信息技术及其发展信息技术是以微电子学为基础融合计算机技术和电信技术用于获取、加工、处理、存储、传播和使用各类信息声音、图像、文字、数字等的应用技术总称是信息化的核心手段、信息系统的建设基础。按表现形态可分为硬技术物化技术如传感器、智能手机和软技术非物化技术如数据统计分析技术、软件技术。2.1.1 计算机软硬件计算机硬件计算机系统中由电子、机械、光电元件等组成的物理装置总称如主机、服务器、键盘是软件运行的物质基础像 “电脑的骨架”支撑所有功能的落地。计算机软件包括程序处理对象和规则的描述需安装到机器中和文档阐明程序的说明性资料供人查阅是 “电脑的灵魂”赋予硬件具体功能如办公软件帮用户处理文档游戏软件提供娱乐体验。核心关系软硬件相互依存、协同发展。硬件是软件的载体软件让硬件发挥作用硬件技术升级推动软件功能拓展软件的创新需求又倒逼硬件更新且部分功能可通过软硬件任选一种实现如数据计算可由 CPU 硬件加速或软件算法完成无绝对严格界限。2.1.2 计算机网络 计算机网络是将地理位置不同、具有独立功能的多个计算机系统通过通信设备和线路连接借助网络软件协议、操作系统等实现资源共享和通信的系统像 “连接电脑的桥梁”打破地理限制实现数据互通。1. 网络分类按作用范围个人局域网PAN覆盖个人周边如蓝牙连接手机和耳机局域网LAN小范围网络如公司办公室、校园内网城域网MAN覆盖城市范围如某市的政务专网广域网WAN跨大范围如互联网、跨省企业网络公用网Public Network面向公众开放如电信宽带网络专用网Private Network仅限特定群体使用如军事专网。2. 网络标准协议 网络协议是数据交换的规则集合核心三要素语义要做什么如控制信息含义、语法怎么做如数据格式、时序做的顺序如事件发生流程常用协议体系如下1OSI 参考模型 国际标准化组织ISO和国际电报电话咨询委员会CCITT联合制定为异种计算机互连提供标准框架采用分层结构从下到上物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层。广域网协议如 PPP、ISDN、xDSL、DDN 等在最下面三层操作定义不同介质上的通信规则。2IEEE 802 协议族 定义网卡访问传输介质、数据传输方法及设备连接规则涵盖以太网802.3、无线局域网802.11、令牌环802.5等常见产品有网卡、路由器、交换机等是局域网建设的核心标准。3TCP/IP 协议互联网的核心协议参考 OSI 模型简化为四层 ● 应用层合并 OSI 的应用层、表示层、会话层定义面向应用的协议如 HTTP 网页传输、FTP 文件传输、SMTP 邮件发送、DNS 域名解析等 ● 传输层提供流量控制、错误校验和排序服务核心协议是 TCP可靠传输如文件下载和 UDP快速传输如视频通话 ● 网络层处理路由和主机地址解析核心协议有 IP地址分配、ICMP差错控制、ARP地址转换等 ● 网络接口层合并 OSI 的物理层和数据链路层是传输数据的物理媒介如网线、无线信号为网络层提供可靠线路。3. 软件定义网络SDN定义新型网络创新架构通过软件编程定义和控制网络核心是 “控制面与数据面分离”让网络更智能、灵活像 “软件控制的智能交通系统”可按需调整数据传输路径。架构分层由下到上数据平面由交换机等通用硬件组成仅负责数据转发快速处理匹配数据包控制平面含逻辑中心化的可编程控制器掌握全局网络信息下发转发规则应用平面含各类 SDN 网络应用用户可编程部署新应用无需关注底层细节。核心接口南向接口CDPI连接控制平面与数据平面采用 OpenFlow 协议下发规则北向接口NBI连接控制平面与应用平面无统一标准支持用户定制网络管理应用东西向接口连接多个控制器保障负载均衡和可扩展性。4. 第五代移动通信技术5G核心特点高速率、低时延、大连接是新一代移动通信技术像 “超高速无线通信高速公路”支撑多场景智能应用。关键指标与 4G 对比流量密度达 10 Tb/(s・km²)4G 仅 0.1、连接数密度 100 万 /km²4G 仅 10 万、空口时延 1ms4G 为 10ms、用户体验速率 0.1~1Gbps4G 为 10Mbps等。技术基础与频段基于 OFDMA正交频分多址和 MIMO多入多出技术同时支持中低频满足覆盖和容量和高频热点区域提容采用 LDPC/Polar 新型信道编码、大规模天线等技术提升传输效率。三大应用场景增强移动宽带eMBB面向移动互联网流量增长提供极致体验如 4K/8K 视频、VR/AR超高可靠低时延通信uRLLC面向工业控制、远程医疗、自动驾驶等对时延和可靠性要求极高的场景海量机器类通信mMTC面向智慧城市、智能家居、环境监测等传感和数据采集场景。2.1.3 存储和数据库1. 存储技术 存储是数据的 “仓库”按服务器类型分为封闭系统存储如大型机存储和开放系统存储基于麒麟、Linux 等系统的服务器存储开放系统存储又分为1存储分类及对比存储类型定义核心特点技术与应用内置存储直接集成在服务器内部的存储安装简单适合单个服务器独立使用容量扩充能力低直连式存储DAS通过线缆直接连接服务器的外挂存储数据传输协议为 SCSI/FC/ATA传输对象为数据块适合中小组织服务器捆绑磁盘JBOD文档共享程度低网络接入存储NAS通过 TCP/IP 网络连接的存储设备支持 NFS/CIFS 等文件共享协议异种操作系统可共享安装管理简单适合中小组织、SOHO 族及部门级文件共享文档共享程度高存储区域网络SAN基于光纤通道FC的专用存储网络传输数据块集中式管理需专用工具容量扩充能力高适合大型组织、数据中心、大型资料库和数据库网络环境复杂2核心存储技术存储虚拟化整合多个网络存储资源向用户提供抽象逻辑视图用户无需关注物理位置提高存储利用率、降低成本是 “云存储” 核心技术绿色存储从节能环保角度设计存储产品和系统降低功耗、提高每瓦性能平衡存储容量、性能和能耗涵盖重复数据删除、自动精简配置等技术。2. 数据结构模型数据结构模型是数据库系统的核心定义数据的组织和操纵方式常见三类1层次模型用 “树” 结构表示实体间关联每个节点为记录类型仅支持一对多联系如 “部门 - 员工” 层级特点记录值需依赖双亲节点存在只能按层次路径查看无法直接表示非树状关系。2网状模型用 “有向图” 结构表示实体关系取消层次模型的非树状结构限制一个节点可有多个双亲能灵活描述复杂关联特点以记录为存储单位数据项可多值 / 复合需通过内部标识符DBK查找记录用户操作需指定存取路径导航式数据库。3关系模型用 “二维表格” 表示实体及关联是目前最主流的模型基于集合论中的关系概念实体和联系均用表格关系表示特点数据操作通过关系代数 / 演算实现支持数据库规范化访问计划由 DBMS 引擎处理用户无需关注底层存储结构表格中的行对应元组、列对应属性。3. 常用数据库类型按存储方式分为关系型数据库和非关系型数据库NoSQL核心对比如下数据库类型定义与核心特性优缺点常见类型 / 代表关系型数据库采用关系模型以二维表存储数据支持事务 ACID 原则原子性、一致性、隔离性、持久性优点易理解贴近逻辑世界、操作方便通用 SQL 语言、完整性强减少冗余和不一致缺点高并发下读写性能不足、固定表结构扩展困难、多表关联查询性能欠佳关系型MySQL、Oracle、SQL Server非关系型数据库分布式、非关系型不严格遵循 ACID 原则无固定表结构无需连接操作优点高并发读写能力强、易于分布式扩展、支持弱结构化存储缺点事务支持较弱、通用性差、复杂业务场景支撑不足键值数据库Redis、列存储数据库HBase、文档型数据库MongoDB、图形数据库Neo4j4. 数据仓库定义面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合用于支持管理决策解决传统数据库缺乏历史数据和决策分析能力的问题像 “决策支持的数据中枢”。核心概念ETLExtract/Transformation/Load抽取数据源数据经清洗、转换后加载到数据仓库元数据关于数据的数据如数据表结构、源数据映射规则粒度数据的细化或综合程度粒度越小数据越详细数据集市小型化、面向部门 / 工作组的数据仓库操作数据存储ODS支持日常全局应用的数据集具有面向主题、集成、可变、近实时的特点。体系结构数据源核心基础包括组织内部业务数据、文档数据和外部法律法规、市场信息等数据存储与管理核心环节整合清洗数据并按主题组织分为组织级数据仓库和部门级数据集市OLAP 服务器联机分析处理服务器按多维模型组织数据支持多角度、多层次分析含 ROLAP 基于关系数据库、MOLAP 基于多维数据库、HOLAP 混合模式前端工具包括查询工具、报表工具、分析工具、数据挖掘工具等面向用户提供决策支持。2.1.4 信息安全 信息安全聚焦信息数据本身的安全以及存储、传输、处理载体的安全核心是防范计算机病毒、恶意软件、黑客攻击、隐私泄露等风险。1. 信息安全基础1核心安全属性保密性信息不被未授权者知晓如个人银行密码仅本人可查完整性信息正确、真实、未被篡改如合同文件内容完整无修改可用性信息可随时正常使用如网站 24 小时可访问。2安全层次按载体划分设备安全计算机、服务器等硬件设备的物理安全数据安全数据的存储、传输、处理安全内容安全信息内容无有害、违法内容行为安全用户操作行为合规如未授权操作拦截。3信息系统安全范畴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、应用系统安全核心网络安全技术有防火墙、入侵检测与防护、VPN、安全扫描、网络蜜罐、用户和实体行为分析UEBA等。2. 加密解密加密是信息安全的 “防护盾”通过数学变换伪装信息防止非法窃取核心概念如下明文原始未加密信息密文加密后的伪装信息加密明文→密文的过程由加密算法和密钥实现解密密文→明文的过程由解密算法和密钥实现。1加密体制分类加密体制核心特点代表算法适用场景对称加密私人密钥加密加密密钥和解密密钥相同加密解密速度快DES大量数据快速加密如文件传输非对称加密公开密钥加密加密密钥公钥公开解密密钥私钥保密安全性高RSA密钥交换、数字签名如网银转账认证3. 安全行为分析技术UEBA定义通过用户画像和异常检测结合规则匹配、统计分析、机器学习等方法评估用户和实体主机、应用、网络等行为发现可疑或非法活动重点防范内部威胁。核心架构数据获取层采集行为数据→算法分析层建模和异常检测→场景应用层风险评分、调查反馈弥补传统基于特征检测的盲区快速感知内部风险。4. 网络安全态势感知定义在大规模网络环境中获取、理解、显示影响网络安全的要素预测安全发展趋势是 “网络安全的瞭望塔”基于安全大数据实现全局洞察。关键技术海量异构数据汇聚融合、网络安全威胁评估、态势决策支撑、数据可视化帮助安全人员直观掌握网络状态和潜在风险。2.1.5 信息技术的发展趋势计算机软硬件硬件向超高速、超小型、平行处理、智能化发展体积更小、速度更快、功耗更低软件功能更丰富强大“软件定义一切” 成为主流网络技术计算机网络与通信技术深度融合5G 成为主流NB-IoT、eMTC、IIoT、URLLC 等技术持续发展支撑物联网和工业互联网应用存储和数据库数据量爆炸式增长推动存储结构多元化数据库向模型拓展、架构解耦方向演进满足复杂业务需求信息安全从传统安全理念向可信计算理念过渡信息安全技术向标准化、集成化发展聚焦网络安全产品和服务的融合创新。2.2 新一代信息技术及应用 新一代信息技术是在传感器技术、通信技术、计算机技术基础上融合创新产生的包括物联网、云计算、大数据、区块链、人工智能、虚拟现实等是数字化转型的核心驱动力。2.2.1 物联网 物联网是通过信息传感设备按约定协议将任何物品与互联网连接实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的网络核心是解决 “物物相连、人物相连”T2T、H2T、H2H、M2M。1. 技术基础三层架构感知层“物联网的眼睛和耳朵”由传感器、二维码标签、RFID 标签、摄像头、GPS 等组成负责识别物体、采集信息网络层“物联网的神经中枢”由互联网、广电网、云计算平台等组成负责传递和处理感知层数据应用层“物联网的大脑和手脚”与行业需求结合实现智能应用如智能家居控制、工业监控。2. 产业链与关键技术产业链涵盖传感器和芯片、设备制造、网络运营及服务、软件与应用开发、系统集成关键技术传感器技术核心是 RFID射频识别技术通过无线电信号识别目标并读写数据无需机械 / 光学接触让物品 “开口说话”实现可跟踪性传感网以 MEMS微机电系统为核心将微传感器、微执行器等集成微型系统形成庞大传感网赋予普通物体数据传输和处理能力如智能衣服、智能文件夹应用系统框架以机器终端智能交互为核心包含机器、传感器硬件、通信网络、中间件和应用基于云计算和智能网络决策控制对象行为如智能停车场、老人健康监测手表。3. 应用和发展物联网应用覆盖工业、农业、交通、物流、家居、医疗、城市管理、金融等领域基础设施领域推动智能电网、智慧物流、智能交通等智能化发展优化资源配置提高效率生活服务领域通过与社会治理融合变革服务范围、方式和质量如智能家居自动控电、智慧医疗远程诊断。2.2.2 云计算 云计算是分布式计算的进阶形态通过网络将巨大计算处理程序分解为小程序由多台服务器组成的系统处理后返回结果核心是 “按需租用计算资源”像 “公共电力资源”无需自建机房即可使用算力和存储。1. 技术基础与服务模式核心特点基于互联网用户与计算资源分离云端集中大量计算设备提供 “快速、按需、弹性” 服务随时接入、按需扩容 / 缩容服务模式按资源层次划分基础设施即服务IaaS提供计算机能力、存储空间等基础设施如阿里云 ECS 服务器、AWS S3 存储需大量基础设施投入盈利能力有限平台即服务PaaS提供虚拟操作系统、数据库管理系统、Web 应用等平台如 Google App Engine、百度智能云 BAE注重构建产业生态软件即服务SaaS提供应用软件、组件、工作流等虚拟化软件如钉钉、Office 365、CRM 系统采用 Web 技术和 SOA 架构多租户可定制简化升级和运维。2. 关键技术虚拟化技术计算元件在虚拟基础上运行CPU 虚拟化可单 CPU 模拟多 CPU 并行支持多操作系统独立运行容器技术如 Docker是操作系统级虚拟化隔离应用运行环境减少资源消耗便于开发运维协作云存储技术整合软硬件优势通过分布式文件系统提升容错和复制功能借助云集群实现可扩展性降低存储成本保障数据传输完整性和安全性多租户和访问控制管理核心是按策略分配权限包括基于任务 / 属性的访问控制模型、ABE 密码体制的访问控制以及多租户隔离和虚拟机访问控制解决共享资源的安全冲突云安全技术涵盖云计算自身安全数据完整性、隐私保护、防攻击和基于云的客户端安全病毒防治、木马检测需保障开放环境可信认证、采用先进防护技术、构建稳定体系。3. 应用和发展趋势核心趋势创新成为 AI、IoT 等技术的基础载体、垂直下沉行业场景如金融云、工业云、混合多云 / 混合云成为大中型组织刚需避免厂商绑定和故障风险、生态构建繁荣的开发者社区和产业生态应用价值颠覆 IT 供应链标准化、抽象化和规模化 IT 资源成为组织数字化转型的必备前提支撑技术创新和业务增长。2.2.3 大数据大数据是无法在一定时间内用常规软件工具捕捉、管理和处理的海量、高增长率、多样化数据集合是具有强决策力、洞察发现力和流程优化能力的信息资产像 “蕴藏价值的金矿”需专用技术挖掘价值。1. 技术基础核心特征体量大数据规模从 TB 级跃升至 PB1PB1024TB、EB1EB1024PB、ZB1ZB1024EB级类型多样包含结构化数据如数据库表格和非结构化数据如网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息价值密度低海量数据中有用信息占比低如 1 小时监控视频中有用数据可能仅几秒处理速度快需快速处理不同类型数据是区别于传统数据挖掘的显著特征。2. 关键技术技术架构大数据获取技术含数据采集分布式爬取、DPI/DFI 带宽管理、整合多源数据集成、异构数据转换、清洗清除错误数据、修复重要信息保障数据质量分布式数据处理技术核心是将任务分解到多台计算机并行处理主流系统有 Hadoop离线复杂处理、Spark离线快速处理、Storm在线实时处理关键分析技术包括数据挖掘、机器学习、图挖掘、情感语义分析等大数据管理技术涵盖存储MPP 架构数据库集群、Hadoop 衍生技术、大数据一体机、多数据中心协同工作流调度、负载均衡、隐私保护新型数据发布技术平衡信息量和隐私大数据应用和服务技术包括面向业务的分析应用专题数据分析和可视化技术文本、网络、时空数据可视化原位交互分析帮助用户理解复杂数据。3. 应用和发展大数据已成为核心生产要素应用场景广泛互联网行业挖掘用户行为支撑精准营销和广告投放数据交易和资产化成为热点政府公共领域整合部门数据优化执法、财税、市场监管提升社会治理和公共服务能力金融领域通过大数据征信支撑信任管理、风控和借贷服务工业领域指导生产过程如航运航路预测、资源优化调配社会民生领域如疾病预测结合搜索数据、气温、人口流动建立模型提前部署预防。2.2.4 区块链区块链于 2008 年在《比特币一种点对点电子现金系统》中首次提出是基于非对称加密、默克尔树、共识机制、P2P 网络、智能合约的分布式存储数据库技术核心特点是多中心化、防篡改、可追溯。1. 技术基础与分类分类公有链公开开放如比特币、联盟链特定群体参与如企业联盟、私有链仅限内部使用如政务链、混合链结合多种链特性典型特征多中心化分布式节点构建信任、多方维护所有节点参与验证、时序数据带时间戳的链式存储、智能合约灵活脚本代码、不可篡改篡改需修改所有后续区块代价极高、开放共识节点自由加入拥有完整数据库拷贝、安全可信非对称加密 共识算法保障。2. 关键技术分布式账本核心技术交易记账由多个节点共同完成每个节点保存唯一真实账本副本账本改动实时同步安全性极高除非所有节点被破坏支持合法资产的安全存储和更新加密算法包括散列哈希算法如 SHA256抽取数据 “指纹”相同数据哈希值相同不同数据哈希值无关联和非对称加密算法如 RSA、ECC公钥加密、私钥解密保障数据传输安全共识机制解决分布式节点的信任和一致性问题常用机制有 PoW工作量证明如比特币、PoS权益证明、DPoS委托权益证明、Paxos、PBFT 等核心评估维度包括合规监管、性能效率、资源消耗、容错性。3. 应用和发展趋势核心价值弥补互联网 “信息多中心化但价值传输中心化” 的缺陷构建多中心化的价值存储和转移网络发展趋势成为互联网基础协议之一与 TCP/IP 并列构建价值互联网分层架构承载不同功能在统一底层协议上发展多样化应用层协议螺旋式上升发展经历泡沫期后深度融合传统产业构建价值互联网生态研究重点共识机制优化、安全算法升级防范后门和量子计算威胁、区块链治理、标准化制定。2.2.5 人工智能 人工智能是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的科学1956 年提出21 世纪后随大数据、高性能计算和深度学习技术进入蓬勃发展期成为科技革命和产业变革的核心驱动。1. 技术基础与发展阶段发展阶段起步发展期1956-20 世纪 60 年代初→反思发展期20 世纪 60-70 年代初→应用发展期20 世纪 70 年代初 - 80 年代中→低迷发展期20 世纪 80 年代中 - 90 年代中→稳步发展期20 世纪 90 年代中 - 2010 年→蓬勃发展期2011 年至今研究聚焦热点技术机器学习算法优化、迁移学习 / 强化学习等新型方法、共性技术自然语言处理基础技术、新兴技术知识图谱、专家系统。2. 关键技术机器学习自动将模型与数据匹配通过训练 “学习” 规律核心算法包括回归、聚类、分类、迁移学习等细分技术有神经网络模拟神经元处理信号、深度学习多等级特征预测如 CNN 卷积神经网络、RNN 循环神经网络、强化学习以目标为导向通过奖励机制优化行为自然语言处理NLP实现人机自然语言通信融语言学、计算机科学、数学于一体核心解决歧义性问题应用包括机器翻译、舆情监测、自动摘要、语音识别、中文 OCR 等依赖深度学习模型处理词向量专家系统智能计算机程序系统含人机交互界面、知识库、推理机、解释器等 6 个部分存储领域专家知识和经验模拟专家决策过程解决复杂问题已发展至第四代大型多专家协作系统、多知识表示、自组织解题机制。3. 应用和发展趋势当前阶段处于 “不能用” 到 “可以用” 的技术拐点距离 “很好用” 仍有瓶颈发展趋势人机混合智能将人的认知模型引入 AI 系统提升性能实现人机协同解决复杂问题自主智能系统减少人工干预提高机器对环境的自主学习能力跨学科交叉渗透与计算机科学、数学、神经科学、社会科学等深度融合产业蓬勃发展“人工智能 X” 模式成熟全球产业规模高速增长推动普惠型智能社会社会学议程凸显制定法律法规规避风险保障 AI 健康可持续发展造福人类。2.2.6 虚拟现实虚拟现实是创立和体验虚拟世界的计算机系统构建包容多种信息的多维化信息空间Cyberspace让人类感性和理性认识能力充分发挥核心是 “沉浸式体验”模糊虚拟与现实的界限。1. 技术基础与核心特征核心特征沉浸性身临其境、交互性与虚拟环境互动、多感知性融合视觉、听觉、触觉等、构想性激发想象、自主性虚拟环境自主运行发展演进从桌面 VR 系统、沉浸式 VR 系统、分布式 VR 系统向增强现实AR和元宇宙方向发展。2. 关键技术人机交互技术结合 VR 眼镜、控制手柄、语音识别等设备实现三维交互让用户真实感受虚拟环境传感器技术影响 VR 体验的关键需提升传感器灵敏度解决 VR 头显过重、分辨率低、延迟长等问题动态环境建模技术利用 CAD计算机辅助设计或视觉建模技术获取三维数据建立满足需求的虚拟环境模型系统集成技术包括信息同步、数据转换、模型标定、识别合成等整合语音、感知、数据模型等信息保障系统稳定运行。3. 应用和发展趋势硬件优化轻薄化、超清化加速终端性能指标分辨率、帧率、延时等持续优化用户体验提升网络助力5G 技术高峰值速率、低时延、大连接降低对 VR 终端的要求推动移动化 VR 应用产业融通形成完整产业链技术和人才协同突破应用覆盖舞台艺术、体育观赛、教育、医疗、商贸会展、工业生产、智慧生活、文娱休闲等领域概念赋能元宇宙带来新商业理念提升 VR 应用价值带动相关产业跃迁升级改变现实世界物理规则。
信息系统项目管理师教程（第4版）笔记——第 2 章 信息技术发展
第 2 章 信息技术发展2.1 信息技术及其发展信息技术是以微电子学为基础融合计算机技术和电信技术用于获取、加工、处理、存储、传播和使用各类信息声音、图像、文字、数字等的应用技术总称是信息化的核心手段、信息系统的建设基础。按表现形态可分为硬技术物化技术如传感器、智能手机和软技术非物化技术如数据统计分析技术、软件技术。2.1.1 计算机软硬件计算机硬件计算机系统中由电子、机械、光电元件等组成的物理装置总称如主机、服务器、键盘是软件运行的物质基础像 “电脑的骨架”支撑所有功能的落地。计算机软件包括程序处理对象和规则的描述需安装到机器中和文档阐明程序的说明性资料供人查阅是 “电脑的灵魂”赋予硬件具体功能如办公软件帮用户处理文档游戏软件提供娱乐体验。核心关系软硬件相互依存、协同发展。硬件是软件的载体软件让硬件发挥作用硬件技术升级推动软件功能拓展软件的创新需求又倒逼硬件更新且部分功能可通过软硬件任选一种实现如数据计算可由 CPU 硬件加速或软件算法完成无绝对严格界限。2.1.2 计算机网络 计算机网络是将地理位置不同、具有独立功能的多个计算机系统通过通信设备和线路连接借助网络软件协议、操作系统等实现资源共享和通信的系统像 “连接电脑的桥梁”打破地理限制实现数据互通。1. 网络分类按作用范围个人局域网PAN覆盖个人周边如蓝牙连接手机和耳机局域网LAN小范围网络如公司办公室、校园内网城域网MAN覆盖城市范围如某市的政务专网广域网WAN跨大范围如互联网、跨省企业网络公用网Public Network面向公众开放如电信宽带网络专用网Private Network仅限特定群体使用如军事专网。2. 网络标准协议 网络协议是数据交换的规则集合核心三要素语义要做什么如控制信息含义、语法怎么做如数据格式、时序做的顺序如事件发生流程常用协议体系如下1OSI 参考模型 国际标准化组织ISO和国际电报电话咨询委员会CCITT联合制定为异种计算机互连提供标准框架采用分层结构从下到上物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层。广域网协议如 PPP、ISDN、xDSL、DDN 等在最下面三层操作定义不同介质上的通信规则。2IEEE 802 协议族 定义网卡访问传输介质、数据传输方法及设备连接规则涵盖以太网802.3、无线局域网802.11、令牌环802.5等常见产品有网卡、路由器、交换机等是局域网建设的核心标准。3TCP/IP 协议互联网的核心协议参考 OSI 模型简化为四层 ● 应用层合并 OSI 的应用层、表示层、会话层定义面向应用的协议如 HTTP 网页传输、FTP 文件传输、SMTP 邮件发送、DNS 域名解析等 ● 传输层提供流量控制、错误校验和排序服务核心协议是 TCP可靠传输如文件下载和 UDP快速传输如视频通话 ● 网络层处理路由和主机地址解析核心协议有 IP地址分配、ICMP差错控制、ARP地址转换等 ● 网络接口层合并 OSI 的物理层和数据链路层是传输数据的物理媒介如网线、无线信号为网络层提供可靠线路。3. 软件定义网络SDN定义新型网络创新架构通过软件编程定义和控制网络核心是 “控制面与数据面分离”让网络更智能、灵活像 “软件控制的智能交通系统”可按需调整数据传输路径。架构分层由下到上数据平面由交换机等通用硬件组成仅负责数据转发快速处理匹配数据包控制平面含逻辑中心化的可编程控制器掌握全局网络信息下发转发规则应用平面含各类 SDN 网络应用用户可编程部署新应用无需关注底层细节。核心接口南向接口CDPI连接控制平面与数据平面采用 OpenFlow 协议下发规则北向接口NBI连接控制平面与应用平面无统一标准支持用户定制网络管理应用东西向接口连接多个控制器保障负载均衡和可扩展性。4. 第五代移动通信技术5G核心特点高速率、低时延、大连接是新一代移动通信技术像 “超高速无线通信高速公路”支撑多场景智能应用。关键指标与 4G 对比流量密度达 10 Tb/(s・km²)4G 仅 0.1、连接数密度 100 万 /km²4G 仅 10 万、空口时延 1ms4G 为 10ms、用户体验速率 0.1~1Gbps4G 为 10Mbps等。技术基础与频段基于 OFDMA正交频分多址和 MIMO多入多出技术同时支持中低频满足覆盖和容量和高频热点区域提容采用 LDPC/Polar 新型信道编码、大规模天线等技术提升传输效率。三大应用场景增强移动宽带eMBB面向移动互联网流量增长提供极致体验如 4K/8K 视频、VR/AR超高可靠低时延通信uRLLC面向工业控制、远程医疗、自动驾驶等对时延和可靠性要求极高的场景海量机器类通信mMTC面向智慧城市、智能家居、环境监测等传感和数据采集场景。2.1.3 存储和数据库1. 存储技术 存储是数据的 “仓库”按服务器类型分为封闭系统存储如大型机存储和开放系统存储基于麒麟、Linux 等系统的服务器存储开放系统存储又分为1存储分类及对比存储类型定义核心特点技术与应用内置存储直接集成在服务器内部的存储安装简单适合单个服务器独立使用容量扩充能力低直连式存储DAS通过线缆直接连接服务器的外挂存储数据传输协议为 SCSI/FC/ATA传输对象为数据块适合中小组织服务器捆绑磁盘JBOD文档共享程度低网络接入存储NAS通过 TCP/IP 网络连接的存储设备支持 NFS/CIFS 等文件共享协议异种操作系统可共享安装管理简单适合中小组织、SOHO 族及部门级文件共享文档共享程度高存储区域网络SAN基于光纤通道FC的专用存储网络传输数据块集中式管理需专用工具容量扩充能力高适合大型组织、数据中心、大型资料库和数据库网络环境复杂2核心存储技术存储虚拟化整合多个网络存储资源向用户提供抽象逻辑视图用户无需关注物理位置提高存储利用率、降低成本是 “云存储” 核心技术绿色存储从节能环保角度设计存储产品和系统降低功耗、提高每瓦性能平衡存储容量、性能和能耗涵盖重复数据删除、自动精简配置等技术。2. 数据结构模型数据结构模型是数据库系统的核心定义数据的组织和操纵方式常见三类1层次模型用 “树” 结构表示实体间关联每个节点为记录类型仅支持一对多联系如 “部门 - 员工” 层级特点记录值需依赖双亲节点存在只能按层次路径查看无法直接表示非树状关系。2网状模型用 “有向图” 结构表示实体关系取消层次模型的非树状结构限制一个节点可有多个双亲能灵活描述复杂关联特点以记录为存储单位数据项可多值 / 复合需通过内部标识符DBK查找记录用户操作需指定存取路径导航式数据库。3关系模型用 “二维表格” 表示实体及关联是目前最主流的模型基于集合论中的关系概念实体和联系均用表格关系表示特点数据操作通过关系代数 / 演算实现支持数据库规范化访问计划由 DBMS 引擎处理用户无需关注底层存储结构表格中的行对应元组、列对应属性。3. 常用数据库类型按存储方式分为关系型数据库和非关系型数据库NoSQL核心对比如下数据库类型定义与核心特性优缺点常见类型 / 代表关系型数据库采用关系模型以二维表存储数据支持事务 ACID 原则原子性、一致性、隔离性、持久性优点易理解贴近逻辑世界、操作方便通用 SQL 语言、完整性强减少冗余和不一致缺点高并发下读写性能不足、固定表结构扩展困难、多表关联查询性能欠佳关系型MySQL、Oracle、SQL Server非关系型数据库分布式、非关系型不严格遵循 ACID 原则无固定表结构无需连接操作优点高并发读写能力强、易于分布式扩展、支持弱结构化存储缺点事务支持较弱、通用性差、复杂业务场景支撑不足键值数据库Redis、列存储数据库HBase、文档型数据库MongoDB、图形数据库Neo4j4. 数据仓库定义面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合用于支持管理决策解决传统数据库缺乏历史数据和决策分析能力的问题像 “决策支持的数据中枢”。核心概念ETLExtract/Transformation/Load抽取数据源数据经清洗、转换后加载到数据仓库元数据关于数据的数据如数据表结构、源数据映射规则粒度数据的细化或综合程度粒度越小数据越详细数据集市小型化、面向部门 / 工作组的数据仓库操作数据存储ODS支持日常全局应用的数据集具有面向主题、集成、可变、近实时的特点。体系结构数据源核心基础包括组织内部业务数据、文档数据和外部法律法规、市场信息等数据存储与管理核心环节整合清洗数据并按主题组织分为组织级数据仓库和部门级数据集市OLAP 服务器联机分析处理服务器按多维模型组织数据支持多角度、多层次分析含 ROLAP 基于关系数据库、MOLAP 基于多维数据库、HOLAP 混合模式前端工具包括查询工具、报表工具、分析工具、数据挖掘工具等面向用户提供决策支持。2.1.4 信息安全 信息安全聚焦信息数据本身的安全以及存储、传输、处理载体的安全核心是防范计算机病毒、恶意软件、黑客攻击、隐私泄露等风险。1. 信息安全基础1核心安全属性保密性信息不被未授权者知晓如个人银行密码仅本人可查完整性信息正确、真实、未被篡改如合同文件内容完整无修改可用性信息可随时正常使用如网站 24 小时可访问。2安全层次按载体划分设备安全计算机、服务器等硬件设备的物理安全数据安全数据的存储、传输、处理安全内容安全信息内容无有害、违法内容行为安全用户操作行为合规如未授权操作拦截。3信息系统安全范畴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、应用系统安全核心网络安全技术有防火墙、入侵检测与防护、VPN、安全扫描、网络蜜罐、用户和实体行为分析UEBA等。2. 加密解密加密是信息安全的 “防护盾”通过数学变换伪装信息防止非法窃取核心概念如下明文原始未加密信息密文加密后的伪装信息加密明文→密文的过程由加密算法和密钥实现解密密文→明文的过程由解密算法和密钥实现。1加密体制分类加密体制核心特点代表算法适用场景对称加密私人密钥加密加密密钥和解密密钥相同加密解密速度快DES大量数据快速加密如文件传输非对称加密公开密钥加密加密密钥公钥公开解密密钥私钥保密安全性高RSA密钥交换、数字签名如网银转账认证3. 安全行为分析技术UEBA定义通过用户画像和异常检测结合规则匹配、统计分析、机器学习等方法评估用户和实体主机、应用、网络等行为发现可疑或非法活动重点防范内部威胁。核心架构数据获取层采集行为数据→算法分析层建模和异常检测→场景应用层风险评分、调查反馈弥补传统基于特征检测的盲区快速感知内部风险。4. 网络安全态势感知定义在大规模网络环境中获取、理解、显示影响网络安全的要素预测安全发展趋势是 “网络安全的瞭望塔”基于安全大数据实现全局洞察。关键技术海量异构数据汇聚融合、网络安全威胁评估、态势决策支撑、数据可视化帮助安全人员直观掌握网络状态和潜在风险。2.1.5 信息技术的发展趋势计算机软硬件硬件向超高速、超小型、平行处理、智能化发展体积更小、速度更快、功耗更低软件功能更丰富强大“软件定义一切” 成为主流网络技术计算机网络与通信技术深度融合5G 成为主流NB-IoT、eMTC、IIoT、URLLC 等技术持续发展支撑物联网和工业互联网应用存储和数据库数据量爆炸式增长推动存储结构多元化数据库向模型拓展、架构解耦方向演进满足复杂业务需求信息安全从传统安全理念向可信计算理念过渡信息安全技术向标准化、集成化发展聚焦网络安全产品和服务的融合创新。2.2 新一代信息技术及应用 新一代信息技术是在传感器技术、通信技术、计算机技术基础上融合创新产生的包括物联网、云计算、大数据、区块链、人工智能、虚拟现实等是数字化转型的核心驱动力。2.2.1 物联网 物联网是通过信息传感设备按约定协议将任何物品与互联网连接实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的网络核心是解决 “物物相连、人物相连”T2T、H2T、H2H、M2M。1. 技术基础三层架构感知层“物联网的眼睛和耳朵”由传感器、二维码标签、RFID 标签、摄像头、GPS 等组成负责识别物体、采集信息网络层“物联网的神经中枢”由互联网、广电网、云计算平台等组成负责传递和处理感知层数据应用层“物联网的大脑和手脚”与行业需求结合实现智能应用如智能家居控制、工业监控。2. 产业链与关键技术产业链涵盖传感器和芯片、设备制造、网络运营及服务、软件与应用开发、系统集成关键技术传感器技术核心是 RFID射频识别技术通过无线电信号识别目标并读写数据无需机械 / 光学接触让物品 “开口说话”实现可跟踪性传感网以 MEMS微机电系统为核心将微传感器、微执行器等集成微型系统形成庞大传感网赋予普通物体数据传输和处理能力如智能衣服、智能文件夹应用系统框架以机器终端智能交互为核心包含机器、传感器硬件、通信网络、中间件和应用基于云计算和智能网络决策控制对象行为如智能停车场、老人健康监测手表。3. 应用和发展物联网应用覆盖工业、农业、交通、物流、家居、医疗、城市管理、金融等领域基础设施领域推动智能电网、智慧物流、智能交通等智能化发展优化资源配置提高效率生活服务领域通过与社会治理融合变革服务范围、方式和质量如智能家居自动控电、智慧医疗远程诊断。2.2.2 云计算 云计算是分布式计算的进阶形态通过网络将巨大计算处理程序分解为小程序由多台服务器组成的系统处理后返回结果核心是 “按需租用计算资源”像 “公共电力资源”无需自建机房即可使用算力和存储。1. 技术基础与服务模式核心特点基于互联网用户与计算资源分离云端集中大量计算设备提供 “快速、按需、弹性” 服务随时接入、按需扩容 / 缩容服务模式按资源层次划分基础设施即服务IaaS提供计算机能力、存储空间等基础设施如阿里云 ECS 服务器、AWS S3 存储需大量基础设施投入盈利能力有限平台即服务PaaS提供虚拟操作系统、数据库管理系统、Web 应用等平台如 Google App Engine、百度智能云 BAE注重构建产业生态软件即服务SaaS提供应用软件、组件、工作流等虚拟化软件如钉钉、Office 365、CRM 系统采用 Web 技术和 SOA 架构多租户可定制简化升级和运维。2. 关键技术虚拟化技术计算元件在虚拟基础上运行CPU 虚拟化可单 CPU 模拟多 CPU 并行支持多操作系统独立运行容器技术如 Docker是操作系统级虚拟化隔离应用运行环境减少资源消耗便于开发运维协作云存储技术整合软硬件优势通过分布式文件系统提升容错和复制功能借助云集群实现可扩展性降低存储成本保障数据传输完整性和安全性多租户和访问控制管理核心是按策略分配权限包括基于任务 / 属性的访问控制模型、ABE 密码体制的访问控制以及多租户隔离和虚拟机访问控制解决共享资源的安全冲突云安全技术涵盖云计算自身安全数据完整性、隐私保护、防攻击和基于云的客户端安全病毒防治、木马检测需保障开放环境可信认证、采用先进防护技术、构建稳定体系。3. 应用和发展趋势核心趋势创新成为 AI、IoT 等技术的基础载体、垂直下沉行业场景如金融云、工业云、混合多云 / 混合云成为大中型组织刚需避免厂商绑定和故障风险、生态构建繁荣的开发者社区和产业生态应用价值颠覆 IT 供应链标准化、抽象化和规模化 IT 资源成为组织数字化转型的必备前提支撑技术创新和业务增长。2.2.3 大数据大数据是无法在一定时间内用常规软件工具捕捉、管理和处理的海量、高增长率、多样化数据集合是具有强决策力、洞察发现力和流程优化能力的信息资产像 “蕴藏价值的金矿”需专用技术挖掘价值。1. 技术基础核心特征体量大数据规模从 TB 级跃升至 PB1PB1024TB、EB1EB1024PB、ZB1ZB1024EB级类型多样包含结构化数据如数据库表格和非结构化数据如网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息价值密度低海量数据中有用信息占比低如 1 小时监控视频中有用数据可能仅几秒处理速度快需快速处理不同类型数据是区别于传统数据挖掘的显著特征。2. 关键技术技术架构大数据获取技术含数据采集分布式爬取、DPI/DFI 带宽管理、整合多源数据集成、异构数据转换、清洗清除错误数据、修复重要信息保障数据质量分布式数据处理技术核心是将任务分解到多台计算机并行处理主流系统有 Hadoop离线复杂处理、Spark离线快速处理、Storm在线实时处理关键分析技术包括数据挖掘、机器学习、图挖掘、情感语义分析等大数据管理技术涵盖存储MPP 架构数据库集群、Hadoop 衍生技术、大数据一体机、多数据中心协同工作流调度、负载均衡、隐私保护新型数据发布技术平衡信息量和隐私大数据应用和服务技术包括面向业务的分析应用专题数据分析和可视化技术文本、网络、时空数据可视化原位交互分析帮助用户理解复杂数据。3. 应用和发展大数据已成为核心生产要素应用场景广泛互联网行业挖掘用户行为支撑精准营销和广告投放数据交易和资产化成为热点政府公共领域整合部门数据优化执法、财税、市场监管提升社会治理和公共服务能力金融领域通过大数据征信支撑信任管理、风控和借贷服务工业领域指导生产过程如航运航路预测、资源优化调配社会民生领域如疾病预测结合搜索数据、气温、人口流动建立模型提前部署预防。2.2.4 区块链区块链于 2008 年在《比特币一种点对点电子现金系统》中首次提出是基于非对称加密、默克尔树、共识机制、P2P 网络、智能合约的分布式存储数据库技术核心特点是多中心化、防篡改、可追溯。1. 技术基础与分类分类公有链公开开放如比特币、联盟链特定群体参与如企业联盟、私有链仅限内部使用如政务链、混合链结合多种链特性典型特征多中心化分布式节点构建信任、多方维护所有节点参与验证、时序数据带时间戳的链式存储、智能合约灵活脚本代码、不可篡改篡改需修改所有后续区块代价极高、开放共识节点自由加入拥有完整数据库拷贝、安全可信非对称加密 共识算法保障。2. 关键技术分布式账本核心技术交易记账由多个节点共同完成每个节点保存唯一真实账本副本账本改动实时同步安全性极高除非所有节点被破坏支持合法资产的安全存储和更新加密算法包括散列哈希算法如 SHA256抽取数据 “指纹”相同数据哈希值相同不同数据哈希值无关联和非对称加密算法如 RSA、ECC公钥加密、私钥解密保障数据传输安全共识机制解决分布式节点的信任和一致性问题常用机制有 PoW工作量证明如比特币、PoS权益证明、DPoS委托权益证明、Paxos、PBFT 等核心评估维度包括合规监管、性能效率、资源消耗、容错性。3. 应用和发展趋势核心价值弥补互联网 “信息多中心化但价值传输中心化” 的缺陷构建多中心化的价值存储和转移网络发展趋势成为互联网基础协议之一与 TCP/IP 并列构建价值互联网分层架构承载不同功能在统一底层协议上发展多样化应用层协议螺旋式上升发展经历泡沫期后深度融合传统产业构建价值互联网生态研究重点共识机制优化、安全算法升级防范后门和量子计算威胁、区块链治理、标准化制定。2.2.5 人工智能 人工智能是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的科学1956 年提出21 世纪后随大数据、高性能计算和深度学习技术进入蓬勃发展期成为科技革命和产业变革的核心驱动。1. 技术基础与发展阶段发展阶段起步发展期1956-20 世纪 60 年代初→反思发展期20 世纪 60-70 年代初→应用发展期20 世纪 70 年代初 - 80 年代中→低迷发展期20 世纪 80 年代中 - 90 年代中→稳步发展期20 世纪 90 年代中 - 2010 年→蓬勃发展期2011 年至今研究聚焦热点技术机器学习算法优化、迁移学习 / 强化学习等新型方法、共性技术自然语言处理基础技术、新兴技术知识图谱、专家系统。2. 关键技术机器学习自动将模型与数据匹配通过训练 “学习” 规律核心算法包括回归、聚类、分类、迁移学习等细分技术有神经网络模拟神经元处理信号、深度学习多等级特征预测如 CNN 卷积神经网络、RNN 循环神经网络、强化学习以目标为导向通过奖励机制优化行为自然语言处理NLP实现人机自然语言通信融语言学、计算机科学、数学于一体核心解决歧义性问题应用包括机器翻译、舆情监测、自动摘要、语音识别、中文 OCR 等依赖深度学习模型处理词向量专家系统智能计算机程序系统含人机交互界面、知识库、推理机、解释器等 6 个部分存储领域专家知识和经验模拟专家决策过程解决复杂问题已发展至第四代大型多专家协作系统、多知识表示、自组织解题机制。3. 应用和发展趋势当前阶段处于 “不能用” 到 “可以用” 的技术拐点距离 “很好用” 仍有瓶颈发展趋势人机混合智能将人的认知模型引入 AI 系统提升性能实现人机协同解决复杂问题自主智能系统减少人工干预提高机器对环境的自主学习能力跨学科交叉渗透与计算机科学、数学、神经科学、社会科学等深度融合产业蓬勃发展“人工智能 X” 模式成熟全球产业规模高速增长推动普惠型智能社会社会学议程凸显制定法律法规规避风险保障 AI 健康可持续发展造福人类。2.2.6 虚拟现实虚拟现实是创立和体验虚拟世界的计算机系统构建包容多种信息的多维化信息空间Cyberspace让人类感性和理性认识能力充分发挥核心是 “沉浸式体验”模糊虚拟与现实的界限。1. 技术基础与核心特征核心特征沉浸性身临其境、交互性与虚拟环境互动、多感知性融合视觉、听觉、触觉等、构想性激发想象、自主性虚拟环境自主运行发展演进从桌面 VR 系统、沉浸式 VR 系统、分布式 VR 系统向增强现实AR和元宇宙方向发展。2. 关键技术人机交互技术结合 VR 眼镜、控制手柄、语音识别等设备实现三维交互让用户真实感受虚拟环境传感器技术影响 VR 体验的关键需提升传感器灵敏度解决 VR 头显过重、分辨率低、延迟长等问题动态环境建模技术利用 CAD计算机辅助设计或视觉建模技术获取三维数据建立满足需求的虚拟环境模型系统集成技术包括信息同步、数据转换、模型标定、识别合成等整合语音、感知、数据模型等信息保障系统稳定运行。3. 应用和发展趋势硬件优化轻薄化、超清化加速终端性能指标分辨率、帧率、延时等持续优化用户体验提升网络助力5G 技术高峰值速率、低时延、大连接降低对 VR 终端的要求推动移动化 VR 应用产业融通形成完整产业链技术和人才协同突破应用覆盖舞台艺术、体育观赛、教育、医疗、商贸会展、工业生产、智慧生活、文娱休闲等领域概念赋能元宇宙带来新商业理念提升 VR 应用价值带动相关产业跃迁升级改变现实世界物理规则。
