2021.1.24备战信息系统项目管理师学习笔记

1.3.6

网络工程的建设是一个极其复杂的系统工程，是对计算机网络、信息系统建设和项目管理等领域知识的综合利用的过程，项目团队必须根据用户单位的需求分析和市场调研，确定网络建设方案，依据方案有计划、分步骤地实施。按照实施过程的先后，网络工程可分为网络规划、网络设计、玩过实施三个阶段。
1、网络规划

• 需求分析

• 可行性分析

• 对现有网络的分析与描述
  2、网络设计
  这个阶段包括确定网络总体目标和设计原则，进行网络总体设计和拓扑结构设计，确定网络选型和进行网络安全设计等方面的内容。为了能够更好地分析与设计复杂的大型网络，在计算机网络设计中，主要采用分层（分级）设计模型，它类似于软件工程中的结构化设计。通过一些通用规则来设计网络，就可以简单设计、优化带宽的分配和规划。在分层设计中，引入了三个关键层的概念，分别是核心层，汇聚层和接入层。

• 核心层
  核心层主要目的在于通过高速转发通信，提供优化，可靠的骨干传输结构，因此，核心层交换机应拥有更高的可靠性，性能和吞吐量。核心层为网络提供了骨干组件或高速交换组件，在纯粹的分层设计中，核心层只完成数据交换的特殊任务。需要根据网络需求的地理距离，信息流量和数据负载的轻重来选择核心层技术。在主干网络中，考虑到高可用性的需求，通常会使用双星树结构，即采用两台同样的交换机，与汇聚层交换机分别连接，并使用链路聚合技术实现双机互联。

• 汇聚层
  汇聚层是核心层和接入层的分界面，完成网络访问策略控制，数据包处理，过滤，寻址，以及其他数据处理的任务。汇聚层交换机是多台接入层交换机的汇聚点，他必须能够处理来自接入层设备的所有通信量，并提供到核心层的上行链路，因此，汇聚层交换机和接入层交换机比较，需要更高的性能，更少的接口和更高的交换速率。

• 接入层
  网络中直接面向用户连接或者访问网络的部分称为接入层，将位于接入层和核心层之间的部分称为分步层和汇聚层。接入层的目的是允许终端用户连接到网络，因此接入层交换机（或路由器、同下）具有低成本和高端口密度特性。

网络设计工作主要包括：

• 网络拓扑结构设计。
  确立网络的物理拓扑结构是整个网络方案规划的基础，物理拓扑结构的选择往往和地理环境分布、传输介质与距离、网络传输可靠性等因素紧密相关，选择拓扑结构时，应该考虑的主要因素有：地理环境、传输介质与距离以及可靠性。

• 主干网络（核心层）设计。主干网络技术的选择，要根据以上需求分析中用户方网络规模大小、网上传输信息的种类和用户方可投入的资金等因素来考虑。

• 汇聚层和接入层设计，汇聚层的存在与否，取决于网络规模的大小。

• 广域网连接与远程访问设计，根据网络规模的大小、网络用户的数量、来选择对外连接通道的技术和带宽。

• 无线网络设计
  无线网络的出现就是为了解决有线网络无法克服的困难，无线网络首先适用于很难布线的地方，

• 网络安全设计
  网络安全是指网络系统的硬件，软件及其系统中的数据收到保护，不因偶然的或者恶意的原因而遭受到破坏，更改，泄露，系统连续可靠正常的运行，网络服务不中断。信息完全的基本要素如下

• 机密性

• 完整性

• 可用性

• 可控性

• 可审查性
  为了达成以上目标，需要做的工作有：制定安全策略，用户验证、加密、访问控制、审计和管理。

• 设备选型
  网络通信设备选型包括核心交换机选型，汇聚层、接入层交换机选型，远程接入与访问设备选型，网络安全设备选型包括防火墙选型，入侵检测设备选型，信息加密设备选型，身份认证设施选型

1.3.7 数据库管理系统

关系数据库：Oracle、MySQL、SQLServer
非关系型数据库：MongoDB

• Oracle
  系统可移植性好，使用方便，功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的适应高吞吐量的数据库解决方案。
  Oracle的结构包括数据库的内部结构，外存储结构，内存储结构和进程结构。在Oracle中，数据库不仅指物理上的数据，还包括处理这些数据的程序，即DBMS本身，Orecle提供了PL/SQL、Designer2000、Forms等开发和设计工具。

  除了以关系格式存储数据外，Oracle支持面向对象的结构（如抽象数据类型）。一个对象可以与其他对象建立联系，也可以包含其他对象，还可以用一个对象视图支持面向对象的接口数据而无须对表做任何修改。

  无论是面向对象的结构还是关系结构，Oracle数据库都将其数据存储在物理的数据文件中，数据库结构提供数据存储到文件的逻辑图，允许不同类型的数据分开存储，这些逻辑划分即表空间，在Orecal中，除了存储数据的文件外，还有DBMS的代码文件，日志文件和其他一些控制文件，跟着文件等。外部存储结构主要包括表空间和文件结构。

  Oracle在运行中使用两种类型的内存结构，分别是系统全局区和程序全局区，系统全局区是数据库运行时存放系统数据的内存区域，它由所有服务器进程和客户进程共享，程序全局区是单个存放Oracle进程工作时需要的数据和控制信息，程序全局区不能共享

• MySQL

  是目前最流行的关系型数据库管理系统之一，大量小型WEB应用都采用该数据库管理系统

  关联数据数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库，增加了速度并提高了灵活性。

  MySQL使用的SQL语言都是用于访问数据库最常用的标准化语言。MySQL软件采用了授权政策，它分为社区版和商业版，由于其体积小，速度快，总体用于成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择MySQL作为网站数据库。

• SQL server

  是微软公司的数据库产品，它的数据库体系结构把应用程序对数据库访问和数据库引擎分离开来。它的核心数据库服务器运行在基于Windows的服务器之上，基于Windows的服务器一般通过以太局域网与多个客户机系统连接，这些客户机系统一般是运行SQLServer 客户机软件的pc机。这些机既可以是单独的桌面系统，也可以是其他网络服务的平台，如IIS web 服务器。

  它的四个基本服务器组件包括OPen Data Services、MS SQL Server、SQL Server Agent和MSDTC。

MongoDB

是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写。旨在为web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的，它支持的数据结构非常松散，类似Json的Bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo 最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。


1.3.8数据仓库技术

在了解数据仓库的概念之前，我们需要先理解一些相关基础概念。

1. ETL（Extract 、Transformtion、 Load，清洗、转换、加载
   ）：用户从数据源抽取所需的数据，经过数据清洗，转换，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。

2. 元数据：关于数据的数据，指在数据仓库建设过程中所产生的有关数据源定义，目标定义，转换规则等相关的关键数据。同时元数据还包含关于数据含义的商业信息。典型的元数据包括：数据仓库表的结构，数据仓库标的属性，数据仓库的源数据（记录系统）、从记录系统到数据仓库的映射，数据模型的规格说明、抽取日志和访问数据的共用例行程序等。

3. 粒度：数据仓库的数据单位中保持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，则反之。

4. 分割：结构相同的数据被分成多个数据物理单元。任何给定的数据单元属于且仅属于一个分割。

5. 数据集市：小型的面向部门或工作组级数据仓库

6. ODS（Operation Data Store，操作数据存储）：能支持企业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。四个基本特点：面向主题的，集成的，可变的，当前或接近当前的。

7. 数据模型：逻辑数据结构，包括由数据库管理的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。

8. 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。
   传统的数据库技术在联机事物处理中获得了成功，但是无法满足随着市场竞争的加剧而带来的管理人员对决策分析数据提供的要求。传统的数据库系统中缺乏决策分析所需要的历史数据信息，因为传统的数据库一般只保留当前或近期的数据信息，为满足中高层人员预测、决策分析的需要，在传统数据库的基础上产生了能够满足预测、决策分析需要的数据环境-数据仓库。

数据仓库是一个面向主题的，非易失的，集成的，且随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。

1. 数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于关系型数据库管理系统中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等。
2. 数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取，清理，并有效集成，按照主题进行组织，数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）
3. OLAP：OnLine Analitycal Processing：对分析需要的数据进行有效的集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度，多层次的分析，并发现趋势，其具体实现可分为：ROLAP、MOlAP和HOLAP。ROLAP基本数据和聚合数据均存放于RDBMS之中，MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中，HOLAP基本数据和聚合数据存放在多维数据库中。
   
   图片是来自其他博主~
   https://blog.csdn.net/huanruiqi/article/details/51272789
4. 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。其中数据分析工具主要针对OLAP，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库

1.3.9中间件技术

目前还没有对中间件形成一个统一的定义，一下两种是普遍比较认可的定义

• 在一个分布式系统环境中处于操作系统和应用程序之间的软件。
• 中间件是一个独立的系统软件或服务程序，分布式应用软件借助这种在不同的技术之间共享资源，中间件位于客户机服务器之上，管理计算资源和网络通信。

中间件作为一大类系统软件，与操作系统、数据库管理系统并称为“三套车”
优点

• 缩短应用的开发周期
• 节约应用的开发成本
• 减少系统初期的建设成本
• 降低应用的失败率
• 保护已有的投资
• 简化应用集成
• 减少维护成本
• 提高应用开发质量
• 保证技术进步的连续性
• 增强应用的生命力

中间件的任务是使应用程序开发变得更容易，通过提供统一的程序抽象，隐藏异构系统和分布式系统下低级别编程的复杂度。中间件分类有很多种方式和很多种类型。我们由底向上从中间件的层次上来划分，可分为底层中间件，通用型中间件，集成型中间件三个大层次

1. 底层型中间件主流技术有JVM（Java Virtual Mechine，JAVA虚拟机）、CLR（common Language Runtime，公共语言数据库）、ACE（Adaptive Communication Environment，自适配通信环境）、JDBC（Java Database Connectivity，数据库连接）和ODBC（Open Database Connectivity，开放数据库互联）等，代表产品有 SUN JVM和Microsoft CLR等.
2. 通用型中间件的主流技术有CORBA（Common Object Request Broker Architecture，公共对象请求代理体系结构 ），J2EE、MOM（Message-Oriented Middleware，面向消息的中间件）和COM等，代表产品主要有（IONA Orbix、BEA Weblogic）
3. 集成型中间件的主流技术有WorkFlow和EAI（Enterprise application Integration，企业应用集成）
   

1，为了完成系统底层传输层的集成，可以采用COMMON OBJECT REQUEST BORKER ARCHITECTURE技术
2，为了完成不同系统的信息传递，可以采用消息中间件产品
3，为了完成不同硬件和操作系统的集成，可以采用j2ee中间件产品

1.3.10 高可用性和高可靠性的规划与设计

• 可用性（Availability）:是系统正常运行的时间比例。经常用两次故障时间长度或在出现故障时系统能够恢复正常的速度来表示。

• 可靠性（reliability）：是软件系统在应用或系统错误面前，在意外或错误使用的情况下维持软件系统的功能特性的基本能力

• 高可用（High Availability）通常用来描述一个系统经过专门的设计，从而减少停工时间，而保持其服务的高度可用性。

  计算机系统的可用性用平均无故时间（MTTF）来度量，即计算机系统平均能够正常运行多次时间，才发生一次故障。系统的可用性越高，平均无故时间越长，可维护用平均维护时间（MTTR）来度量，即系统发生故障后维修和重新恢复正常运行平均花费的时间。系统的可维护性越好，平均维护时间越短。计算系统的可用性定义为：

  MTTF/(MTTF+MTTR)*100%。由此可见，计算机系统的可用性定义为系统保持正常运行时间的百分比。所以，想要提高一个系统的可用性，要么提升系统的单次正常工作的时长，要么减少维修故障修复时间。

  常见的可用性战术如下：

• 错误检测：用于错误检测的战术包括命令响应，心跳和异常

• 错误恢复：用于错误恢复的战术包括表决、主动冗余、被动冗余

• 错误预防：用于错误预防的战术包括把可能出错的组件从服务中删除，引入进程监视器。
  

图片转自其他博主
https://blog.csdn.net/starshinning975/article/details/102893787