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一、嵌入式系统架构
软件脆弱性是软件中存在的弱点(或缺陷)利用它可以危害系统安全策略导致信息丢失、系统价值和可用性降低。嵌入式系统软件架构通常采用分层架构它可以将问题分解为一系列相对独立的子问题局部化在每一层中从而有效地降低单个问题的规模和复杂性实现复杂系统的分解。但是分层架构仍然存在脆弱性。常见的分层架构的脆弱性包括( )等两个方面。
A底层发生错误会导致整个系统无法正常运行、层与层之间功能引用可能导致功能失效
B底层发生错误会导致整个系统无法正常运行、层与层之间引入通信机制势必造成性能下降
C上层发生错误会导致整个系统无法正常运行、层与层之间引入通信机制势必造成性能下降
D上层发生错误会导致整个系统无法正常运行、层与层之间功能引用可能导致功能失效
答案B
解析
脆弱性表示人、事物、组织机构等面对波动性、随机性变化或者压力时表现出来的变化趋势软件脆弱性是指软件中存在的弱点(或缺陷)利用它可以危害系统安全策略导致信息丢失、系统价值和可用性降低等。
通常在软件设计时分层架构由于其良好的可扩展性和可维护性被广泛采纳但是分层架构也存在众多脆弱性问题主要表现在以下两个方面
① 一旦某个底层发生错误那么整个程序将会无法正常运行如产生一些数据溢出、空指针、空对象的安全问题也有可能会得出错误的结果;
②将系统隔离为多个相对独立的层这就要求在层与层之间引入通信机制这种本来“直来直去’的操作现在要层层传递势必造成性能的下降。
一、嵌入式系统架构的两种模式
1.层次化模式架构位于高层的抽象概念与低层的更加具体的概念之间存在着依赖关系
高层抽象、底层具体分为
封闭型只能调用本层和下层
开放型可以调用本层和下边所有层
2.递归模式架构需要将一个非常复杂的系统进行分解并且还要确保分解过程是可扩展的即只要有必要该分解过程就可以持续下去
对复杂系统分解
1自顶向下抽象到具体
2自底向上构造域达到子系统
二、嵌入式操作系统EOS
从嵌入式操作系统体系架构看主要存在4种结构:整体结构、层次结构、客户/服务器结构和面向对象结构。
整体结构也称为模块结构或无序结构它是基于结构化程序设计的一种软件设计方法
内核是操作系统的核心部分它管理着系统的各种资源。内核可以看成连接应用程序和硬件的一座桥梁是直接运行在硬件上的最基础的软件实体。目前从内核架构来划分可分为宏内核(即单体内核)和微内核。
任务管理是嵌入式操作系统最基本功能之一
1.整体结构 2.强实时调度算法EDF
1最早截止时间优先截至时间越早越优先
2最低松弛度优先LLF富裕时间越少越优先
3单调速率调度算法RMS静态的任务周期越短越优先
3.嵌入式通信方式
1共享内存
2信号量
3消息队列
4socket远程调用
5signals信号异步事件
嵌入式实时操作系统与一般操作系统相比具有许多特点。以下不属于嵌入式实时操作系统特点的是 )。
A可裁剪性
B实时性
C通用性
D可固化性
答案C
解析
RTOS专注于实时性需求的设计具有专业化因此没有通用性。
**问题**实时操作系统主要用于有实时要求的过程控制等领域。因此在实时操作系统中对于来自外部的事件必须在( )。
A:一个时间片内进行处理
B:一个周转时间内进行处理
C:一个机器周期内进行处理
D:被控对象允许的时间范围内进行处理
答案D
解析
实时是指计算机对于外来信息能够以足够快的速度进行处理,并在被控对象允许的时间范围内做出快速响应。
因此实时操作系统与分时操作系统的第一点区别是交互性强弱不同分时系统交互性强实时系统交互性弱但可靠性要求高第二点区别是对响应时间的敏感性强对随机发生的外部事件必须在被控制对象规定的时间内做出及时响应并对其进行处理第三点区别是系统的设计目标不同分时系统是设计成一个多用户的通用系统交互能力强而实时系统大都是专用系
三、嵌入式数据库
与传统数据库相比嵌入式数据库系统有以下几个主要特点: 嵌入式、实时性、移动性、伸缩性。
嵌入式数据库按存储位置的不同可分为三类: 基于内存方式、基于文件方式、基于网络方式。
1.基于内存的数据库系统MMSB典型产品eXtremeDB 2. 基于文件的数据库FDB产品SQLite 3.基于网络的数据库NDB由客户端、通信协议、远程服务器组成 没网时在本地嵌入式数据库存储、有网同步到云嵌入式数据库不需要改数据库驱动程序将数据库文件连接到应用程序通过API访问数据库
特点
1只允许应用程序对其访问
2数据与程序不分离交给应用程序
3不需要独立安装与应用一起发布
4需要持久化能力
基于网络的数据库系统(Netware Database SystemNDB)是基于4G/5G 的移动通信之上在逻辑上可以把嵌入式设备看作远程服务器的一个客户端。以下有关NDB的叙述中不正确的是( )。
ANDB主要由客户端、通信协议和远程服务器等三部分组成
BNDB的客户端主要负责提供接口给嵌入式程序通信协议负责规范客户端与远程服务器之间的通信远程服务器负责维护服务器上的数据库数据
CNDB具有客户端小、无需支持可剪裁性、代码可重用等特点
DNDB是以文件方式存储数据库数据。即数据按照一定格式储存在磁盘中使用时由应用程序通过相应的驱动程序甚至直接对数据文件进行读写
答案C
解析
与嵌入式设备有关就应该具有可剪裁性。
数据库服务器架构: 数据库客户端通常通过数据库驱动程序如JDBC、ODBC等访问数据库服务器数据库服务器再操作数据库文件。数据库服务是一种客户端服务器模式客户端和服务器是完全两个独立的进程。它们可以分别位于在不同的计算机甚至网络中。客户端和服务器通过TCP/IP进行通信。这种模式将数据与应用程序分离便于对数据访问的控制和管理。
3.3.1 嵌入式数据库架构: 嵌入式数据库不需要数据库驱动程序直接将数据库的库文件链接到应用程序中。应用程序通过API访问数据库而不是TCP/IP。因此嵌入式数据库的部署是与应用程序在一起的。
3.3.2 数据库服务器和嵌入式数据库对比如下:
3.3.3 数据库服务器通常允许非开发人员对数据库进行操作而在嵌入式数据中通常只允许应用程序对其进行访问和控制。
3.3.4 数据库服务器将数据与程序分离便于对数据库访问的控制。而嵌入式数据库则将数据的访问控制完全交给应用程序由应用程序来进行控制。.
3.3.5 数据库服务器需要独立的安装、部署和管理而嵌入式数据通常和应用程序一起发布不需要单独地部署一个数据库服务器具有程序携带性的特点。
四、嵌入式中间件
应用与操作系统之间的软件
分类
ESB、事务、分布式计算、RPC、对象请求、数据库访问、消息传递、基于XML
五、嵌入式系统的设计
1.基于架构的软件设计ABSD
自顶向下递归迭代
2.属性驱动的软件设计ADD
属性驱动的软件设计(ADD)是把一组质量属性场景作为输入利用对质量属性实现与架构设计之间的关系的了解(如体系结构风格、质量战术等)对软件架构进行设计的一种方法。
质量属性为输入 采用ADD方法进行软件开发时需要经历评审、选择驱动因子、选择系统元素、选择设计概念、实体化元素和定义接口、草拟视图和分析评价等七个阶段。
六、实时系统设计方法DARTS
将实时系统分解为多个并发任务
提供了分解与处理并发的设计
使用任务架构图TAD来显示分解并发任务的过程
组成部分
1.实时结构化分析方法RTSA
开发系统环境图SCD和状态转换图STD
2.将系统划分为多个并发任务
初步任务架构图TAD
3.定义任务间接口
4.设计每个任务
5.设计过程的成果RTSA规范、各种文档
主要优势
分解详细定义任务间的接口
用任务架构图TAD、用RTSA实现到实时的转换
不足RTSA没有做好创建任务非常困难
七、案例分析之鸿蒙操作系统 4个技术特征
1.分布式架构实现跨终端无缝协同
2.确定时延引擎和高性能IPC技术天生流畅
3.基于微内核终端可信、安全
4.通过统一IDE支撑一次开发多端部署
分布式架构带来的优势
1.分布式总线设备之间互联互通、
2.分布式设备虚拟化平台不同设备资源融合不同手机电脑自动匹配设备来执行
3.分布式数据管理应用数据与用户数据分布式管理。跨设备数据无缝衔接
4.分布式任务调度分布式服务管理
HOS安全性
分布式多端协同身份认证正确的人
分布式终端构筑可信运行环境正确的设备
**分布式数据跨终端过程中进行分类分级管理正确的使用数据 **
八、案例分析之安全攸关系统的跨领域GENESYS系统架构案例分析
GENESYS是一种跨领域的通用嵌入式架构平台
解决三个挑战
1.复杂性采用消息交换方式提高抽象级别
2.系统健壮性设计故障隔离框架
3.能量有效使用采用综合化资源管理方法
提供了三组服务领域无关、领域专用、应用专用服务 思想分离计算与通信、消息传输、多播单向消息
GENESYS四类消息构件接口
1.链路接口LIF构件与构件之间
2.局部接口LI构件与外部环境
3.技术无关架构TII配置和管理资源
4.技术相关接口TDI查看构件内部和变量
三级集成
芯片级构件是核、设备级构件是芯片、系统级构件是设备
二、大数据架构
大数据架构是指为了处理大规模数据而设计的系统架构。它能高效地存取、处理和分析海量数据挖掘数据中有价值的信息为相关决策提供支持。
大数据架构的典型架构有 Lamba 架构、Kappa 架构等。
1、传统数据处理的问题 数据孤岛问题不同部门或系统之间的数据隔离数据无法共享和整合。 数据不一致性问题由于数据维护分散同一数据在不同系统或部门中可能存在不同的版本造成数据不一致。 数据冗余问题同一数据在不同系统或部门中存在多份副本造成资源浪费和数据安全隐患。 数据安全问题数据安全保护措施相对较弱容易受到恶意攻击或数据泄露。 数据处理效率低下问题数据处理方式和技术相对落后处理效率低下无法满足大数据时代的需求。 数据分析能力不足问题仅提供简单的数据处理和查询功能无法进行高级的数据分析和挖掘无法支持数据驱动的业务决策。
2、大数据架构的几个方面
大数据处理系统架构主要包括以下几个方面 数据采集层大数据处理系统可以通过数据传感器、日志、文件等多种方式采集数据。数据采集层需要考虑数据的格式、容量、采集周期等因素。 数据存储层大数据处理系统可以使用多种存储方式如HDFS、NoSQL数据库、关系型数据库等。数据存储层需要考虑数据的安全性、可扩展性、高可用性等因素。 数据处理层数据处理是大数据系统中最复杂的一部分。大数据处理系统可以使用多种处理方式如MapReduce、Spark、Flink等。数据处理层需要考虑数据处理的速度、可扩展性、容错性、计算能力等因素。 数据查询层大数据处理系统可以使用多种查询方式如Hive、Presto、Drill等。数据查询层需要考虑查询的效率、可扩展性、数据精确性等因素。 数据可视化与分析层大数据处理系统可以使用多种数据可视化工具如Tableau、Power BI等。数据可视化与分析层需要考虑用户体验、数据分析的精准性等因素。
3、大数据面临的挑战
多源数据处理如何利用信息技术等手段处理非结构化和半结构化数据数据特征描述、刻画方法及系统建模方法如何探索大数据复杂性、不确定性特征描述的刻画方法及大数据的系统建模数据挖掘与决策支持数据异构性与决策异构性的关系对大数据知识发现与管理决策的影响
4、Lambda 架构 设计 Batch Layer 和 Speed Layer 的依据 容错性。复杂性隔离。 Batch Layer 处理离线数据。 Speed Layer 采用增量算法处理实时数据复杂性比 Batch Layer 要高很多。横向扩容。当数据量/负载增大时可扩展性的系统通过增加更多的机器资源来维持性能。 批处理层(Batch Layer)接收原始数据流处理离线数据。两个核心功能存储数据集和生成Batch View。处理的数据是全量数据进行复杂计算具有高可靠性和长时间窗口高延时。加速层(Speed Layer)存储实时视图并处理传入的实时数据流更新到 Real-time View。处理的数据是部分数据最近的增量数据流进行简单计算具有低延时。服务层(Serving Layer)用于响应用户的查询请求合并 Batch View 和 Real-time View 中的结果数据集到最终的数据集。
Lambda 架构的实现
Hadoop(HDFS)作为主数据存储层负责存储大规模数据集。Spark或Storm构成速度层提供快速的数据处理能力。
特别适合需要迭代计算的数据挖掘和机器学习任务。
Hbase或 Cassandra 作为服务层提供实时的数据访问和更新。Hive 用于创建可查询的视图使得数据可以被方便地查询和分析。
Lambda优缺点
优点容错性好、查询灵活度好、易伸缩、易扩展
缺点全场景覆盖带来的编码开销、针对具体场景重新离线训练一遍益处不大、重新部署和迁移成本很高
Lambda与其他架构模式对比
Lambda架构的诞生离不开很多现有设计思想和架构的铺垫如事件溯源 (Event Sourcing) 架构和命令查询分离 (Command Query Responsibility Segregation,CQRS) 架构 Lambda架构的设计思想和这两者有一定程度的相似。
下面对Lambda架构和这两者进行分析。
**1.事件溯源 (Event Sourcing)**与 Lambda架构
Event Sourcing本质上是一种数据持久化的方式其由三个核心观点构成
(1)整个系统以事件为驱动所有业务都由事件驱动来完成。
(2)事件是核心系统的数据以事件为基础事件要保存在某种存储上。
(3)业务数据只是一些由事件产生的视图不一定要保存到数据库中。
Lambda架构中数据集的存储使用的概念与Event Sourcing 中的思想完全一致二者都是在**使用统一的数据模型对数据处理事件本身进行定义。**这样在发生错误的时候能够通过模型找到错误发生的原因对这一事件进行重新计算以丢弃错误信息恢复到系统应该的正确状态以此实现了系统的容错性。
2.CQRS 与 Lambda 架构
CQRS架构分离了对于数据进行的读操作(查询)和写(修改)操作。其将能够改变数据模型状态的命令和对于模型状态的查询操作实现了分离。这是领域驱动设计 (Domain-Driven Design,DDD) 的一个架构模式主要用来解决数据库报表的输出处理方式。
Lambda架构中数据的修改通过批处理和流处理实现通过写操作将数据转换成查询时所对应的View。在 Lambda架构中对数据进行查询时实际上是通过读取 View 直接得到结果读出所需的内容。这实际上是一种形式的读写分离。进行读写分离设计的原因是读操作实际上比写操作要省时得多如果将读和写操作放在一起实际处理大量数据时会因为写操作的时长问题影响整体业务的处理效率。在大数据系统 中经常处理海量数据进行读写分离重要性不言而喻。
5、Kappa 架构 Kappa架构在Lambda基础上进行优化删除了batch layer的架构将数据通道以消息队列进行替代。因此对于 Kappa 架构来说依旧以流处理为主 数据在数据湖层面进行了存储当需要进行离线分析或者再次计算的时候则将数据湖的数据再次经过消息队列重播一次则可。
Kappa 架构
输入数据直接由实时层的实时数据处理引擎对源源不断的源数据进行处理;再由服务层的服务后端进一步处理以提供上层的业务查询。而中间结果的数据都是需要存储的这些数据包括历史数据与结果数据统一存储在存储介质中。
Kappa 优缺点
优点 将实时和离线代码统一起来了方便维护而且统一了数据口径避免了Lambda架构中与离线数据合并的问题。
缺点 (1)消息中间件缓存的数据量和回溯数据有性能瓶颈。 (2)在实时数据处理时遇到大量不同的实时流进行关联时非常依赖实时计算系统的能力很可能因为数据流先后顺序问题导致数据丢失。 (3)Kappa在抛弃了离线数据处理模块的时候同时抛弃了离线计算更加稳定可靠的特点。
6、Lambda架构 VS Kappa架构
对比内容Lambda架构Kappa架构复杂度需要维护两套系统(引擎)复杂度高只需要维护一套系统(引擎)复杂度低开发、维护成本开发、维护成本高开发、维护成本低计算开销需要一直运行批处理和实时计算计算开销大必要时进行全量计算计算开销相对较小实时性满足实时性满足实时性历史数据处理能力批式全量处理吞吐量大历史数据处理能力强流式全量处理吞吐量相对较低历史数据处理相对较弱使用场景直接支持批处理更适合对历史数据分析查询的场景期望尽快得到分析结果批处理可以更直接高效地满足这些需求。不是Lambda的替代架构而是简化 Kappa放弃了对批处理的支持更擅长业务本身为增量数据写入场景的分析需求。
7、案例 采用 Lambda 架构包括数据采集、集成、存储、计算、应用层
实时数据由Kalfka队列分发给Spark Streaming 进行实时增量计算。
离线数据持续追加存储在HDFS由 Spark/MR 进行批量计算
实时/离线计算结果分别更新到Real-time view 和 Batch view
合并计算层将两个 view 合并为最终结果由 MemSQL/HBase 存储 该平台采用 Kappa 架构使用 Flink 进行实时数据处理Elasticsearch 和 OpenTSDB 分别存储日志数据和时序指标数据。前端提供了丰富的搜索、分析和监控功能。
三、信息系统架构设计ISA
信息系统架构(ISA) 是指对某一特定内容里的信息进行统筹、规划、设计、安排等一系列有机处理的活动。为了更好地理解信息系统架构的定义特作如下说明
1.1 架构是对系统的抽象它通过描述元素、元素的外部可见属性及元素之间的关系来反映这种抽象。因此仅与内部具体实现有关的细节是不属于架构的即定义强调元素的“外部可见”属性。
1.2 架构由多个结构组成结构是从功能角度来描述元素之间的关系的具体的结构传达了架构某方面的信息但是个别结构一般不能代表大型信息系统架构。
1.3 任何软件都存在架构但不一定有对该架构的具体表述文档。即架构可以独立于架构的描述而存在。如文档己过时则该文档不能反映架构。
1.4 元素及其行为的集合构成架构的内容。体现系统由哪些元素组成这些元素各有哪些功能(外部可见)以及这些元素间如何连接与互动。即在两个方面进行抽象:在静态方面关注系统的大粒度(宏观)总体结构(如分层) ;在动态方面关注系统内关键行为的共同特征。
1.5 架构具有“基础”性: 它通常涉及解决各类关键重复问题的通用方案(复用性)以及系统设计中影响深远(架构敏感)的各项重要决策(一旦贯彻更改的代价昂贵)
1.什么是信息系统架构风格
信息系统架构风格是特定应用领域中系统组织方式的惯用模式。定义了一个系统家族包括一个词汇表和一组约束。词汇表包含构件和连接件类型约束则说明这些构件和连接件如何组合。架构风格反映领域内系统的共有结构和语义特性并指导模块和子系统的有效组织形成一个完整的系统。
2.信息系统架构风格通常遵循的架构风格有哪些
(1)数据流风格批处理序列管道/过滤器。
(2)调用/返回风格主程序/子程序面向对象风格层次结构。
(3)独立构件风格进程通信事件系统。
(4)虚拟机风格解释器基于规则的系统。
(5)仓库风格数据库系统超文本系统黑板系统。
3.什么是TOGAF框架包括哪6个组件其框架核心思想是什么
TOGAF是一种开放式企业架构框架标准它为标准、方法论和企业架构专业人员之间的沟通提供一致性保障。
TOGAF框架核心思想: 模块化架构、内容框架、扩展指南、架构风格。
TOGAF是信息管理技术架构采用迭代的过程模型支持最佳实践和可重用的架构资产。
TOGAF的六个组件
架构开发方法ADMTOGAF的核心描述了企业架构的分步开发方法。
ADM指南和技术包含应用ADM的指南和技术。
架构内容框架描述架构工件的结构化元模型及可重用架构构建块ABB的使用。
企业连续体和工具讨论对企业内部架构活动输出进行分类和存储的工具。
TOGAF参考模型提供两个架构参考模型即技术参考模型TRM和集成信息基础设施参考模型Ⅲ-RM。
架构能力框架讨论建立和运营架构实践所需的组织、流程、技能、角色和职责。
框架核心思想
模块化架构采用模块化结构便于灵活应用。
内容框架提供详细模型使架构产品一致性更强。
扩展指南支持大型组织内部团队开发多层级集成架构。
架构风格注重灵活性适用于不同的架构风格。
4.ADM全生命周期划分为哪些阶段
TOGAF中提出了一个著名的ADM架构开发的全生命周期模型此模型将ADM全生命周期划分为十个阶段分别为准备、需求管理、架构愿景、业务架构、信息系统架构、 技术架构、机会和解决方案、迁移规划、实施治理、架构变更管理等十个阶段。
5.企业应用集成有哪几个集成方式
**界面集成**把各应用的界面集成起来形成统一入口有整体的感觉。
**数据集成**应用集成和过程集成的基础可以提供企业信息共享能力。集成前对数据进行统一标识和分类并进行建模实现企业数据共享和数据分布。
**控制集成应用集成**多个应用系统进行绑定像一个系统一样输入和产生输出数据实现多个系统功能的叠加。
**过程集成业务流程集成**为实现整体的业务目标定义、关联管理不同的业务过程实现信息交换、降低成本包括过程管理、工程建模和工作流。
应用之间一对一接口集成的优缺点:
优点开发速度快开发比较容易实现
缺点工作量大维护费用高系统升级与扩展困难没有标准化导致管理困难、只能解决应用系统之间的数据集成问题难以支持过程集成和应用程序之间的协调。
在对遗留系统进行评估时对于技术含量较高、业务价值较低且仅能完成某个部门的业务管理的遗留系统一般采用的遗留系统演化策略是 策略。
A淘汰 B继承
C集成 D改造
答案C
解析
牢记四象限公式就行。 6.用户界面设计的3条黄金原则是什么
1置于用户的控制之下
2减少用户的记忆负担
3保持界面的一致性
7.信息系统的生命周期分为4个阶段是哪些阶段其中最重要和关键的阶段是哪个阶段该阶段又可以分为5个阶段是哪5个阶段每个阶段产出物是什么
信息系统的生命周期分为4个阶段即产生阶段、开发阶段、运行阶段和消亡阶段。
其中信息系统的开发阶段是信息系统生命周期中最重要和关键的阶段。
信息系统的开发阶段分为以下五个关键阶段
**总体规划阶段**明确系统的开发目标和总体架构规划企业的业务流程制定信息系统的组织结构、实施计划及技术规范。
产出物信息系统的开发目标、总体架构、组织结构和管理流程、实施计划、技术规范等。
**系统分析阶段**基于企业业务流程进行组织结构、业务流程和数据流程分析提出系统的逻辑模型及初步方案。
产出物系统的逻辑模型、组织结构及功能分析报告、业务流程分析报告、数据和数据流程分析报告、系统初步方案等。
**系统设计阶段**根据系统分析结果进行系统架构、数据库、处理流程、功能模块及安全控制的详细设计形成系统实施方案。
产出物系统架构设计文档、数据库设计方案、处理流程设计方案、功能模块设计方案、安全控制方案、系统管理流程设计方案等。
**系统实施阶段**将设计方案转换为可运行的软件系统进行系统部署、配置和测试确保系统可以正常运行。
产出物可运行的系统软件、系统安装与配置文件、系统测试报告、用户手册、培训资料等。
**系统验收阶段**在试运行中验证系统性能及用户体验进行最终的系统验收并根据反馈进行调整与优化。
产出物系统试运行报告、系统验收报告、最终用户反馈与改进方案等。
6.信息系统建设原则是什么
1高层管理人员介入原则
2用户参与开发原则
3自顶向下规划原则
4工程化原则
5其他原则
例如创新性原则用来体现信息系统的先进性
整体性原则用来体现信息系统的完整性
发展性原则用来体现信息 系统的超前性
经济性原则用来体现信息系统的实用性。
7.信息系统开发方法有哪些
**瀑布模型**线性顺序开发阶段包括需求分析、系统设计、编码、测试和维护。适用于需求明确且变化较少的项目。
**敏捷开发**强调灵活性与快速迭代采用短周期如迭代或冲刺进行开发与反馈。常用框架有Scrum和Kanban。
**迭代模型**分阶段开发每个阶段都涉及需求分析、设计、编码和测试。通过反馈不断完善系统适合需求不确定的项目。
**增量模型**将系统分为多个可独立开发的增量部分逐步交付并整合每个增量可以提供实际功能。
**螺旋模型**将开发过程视为多个迭代的螺旋强调风险管理和用户反馈。适合复杂且风险较高的项目。
**原型开发**通过构建原型与用户进行沟通以便更好地理解需求和功能常用于需求不明确的情况。
**V模型**将测试过程与开发过程并行强调验证和确认适用于对质量有严格要求的项目。
**RAD快速应用开发**采用快速迭代与原型开发减少开发周期快速交付原型以便用户反馈。
**DevOps**强调开发Dev与运维Ops的协作通过持续集成与持续交付提高软件交付速度与质量。
8.信息系统常用架构模型有哪些
常用4种架构模型
1单机应用系统
2两层/多层C/S
3MVC结构
4面向服务的 SOA 与多服务集合和数据交换总线等。
9. 信息化架构一般有两种模式。
一种是数据导向架构一种是流程导向架构。对于数据导向架构重点是在数据中心BI商业智能等建设中使用较多关注数据模型和数据质量;对于流程导向架构SOA 本身就是关键方法和技术关注端到端流程整合以及架构对流程变化的适应度。两种架构并没有严格的边界而是相互配合和补充。
1 数据导向架构研究的是数据对象和数据对象之间的关系这个是首要的内容。在这个完成后仍然要开始考虑数据的产生、变更、废弃等数据生命周期这些自然涉及的数据管理的相关流程。
2 流程导向架构关注的是流程架构本身的目的是为了端到端流程整合服务。因此研究切入点会是价值链分析流程分析和分解业务组件划分。
10.价值驱动的体系结构
价值模型核心的特征可以简化为三种基本形式:
1 价值期望值: 表示对某一特定功能的需求包括内容(功能)、满意度(质量)和不同级别质量的实用性。
2 反作用力: 系统部署实际环境中实现某种价值期望值的难度通常期望越高难度越大即反作用力。
3 变革催化剂: 表示环境中导致价值期望值发生变化的某种事件或者是导致不同结果的限制因素。
反作用力和变革催化剂称为限制因素把这三个统称为价值驱动因素。
