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基于pos機進行信息交互的系統(tǒng)
第2章 信息技術(shù)發(fā)展信息技術(shù)是在信息科學的基本原理和方法下，獲取信息、處理信息、傳輸信息和使用信息的應用技術(shù)總稱。信息技術(shù)是實現(xiàn)信息化的手段，是信息系統(tǒng)建設(shè)的基礎(chǔ)。
2.1信息技術(shù)及其發(fā)展信息技術(shù)是以微電子學為基礎(chǔ)的計算機技術(shù)和電信技術(shù)的結(jié)合而形成的，對聲音的、圖像的、文字的、數(shù)字的和各種傳感信號的信息進行獲取、加工、處理、存儲、傳播和使用的技術(shù)。
按表現(xiàn)形態(tài)的不同，信息技術(shù)可分為硬技術(shù)(物化技術(shù))與軟技術(shù)(非物化技術(shù))。前者指各種信息設(shè)備及其功能，如傳感器、服務器、智能手機、通信衛(wèi)星、筆記本電腦。后者指有關(guān)信息獲取與處理的各種知識、方法與技能，如語言文字技術(shù)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析技術(shù)、規(guī)劃決策技術(shù)、計算機軟件技術(shù)等。
2.1.1計算機軟硬件計算機硬件(Computer Hardware)是指計算機系統(tǒng)中由電子、機械和光電元件等組成的各種物理裝置的總稱。這些物理裝置按系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的要求構(gòu)成一個有機整體，為計算機軟件運行提供物質(zhì)基礎(chǔ)。
計算機軟件(Computer Software)是指計算機系統(tǒng)中的程序及其文檔，程序是計算任務的處理對象和處理規(guī)則的描述；文檔是為了便于了解程序所徹的闡明性資料。
硬件和軟件互相依存。硬件是軟件賴以工作的物質(zhì)基礎(chǔ)，軟件的正常工作是硬件發(fā)揮作用的重要途徑。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，在許多悄況下，計算機的某些功能既可以由硬件實現(xiàn)，也可以由軟件來實現(xiàn)。因此硬件與軟件在一定意義上來說沒有絕對嚴格的界線。
2.1.2計算機網(wǎng)絡在計算機領(lǐng)域中，網(wǎng)絡就是用物理鏈路將各個孤立的工作站或主機相連在一起，組成數(shù)據(jù)鏈路，從而達到資源共享和通信的目的。凡將地理位置不同，并具有獨立功能的多個計算機系統(tǒng)通過通信設(shè)備和線路連接起來，且以功能完善的網(wǎng)絡軟件(網(wǎng)絡協(xié)議、信息交換方式及網(wǎng)絡操作系統(tǒng)等)實現(xiàn)網(wǎng)絡資源共享的系統(tǒng)，均可稱為計算機網(wǎng)絡。從網(wǎng)絡的作用范圍可將網(wǎng)絡類別劃分為個入局域網(wǎng)(PersonalAreaNetwork,PAN)、局域網(wǎng)(Local Area Network, LAN)、城域網(wǎng)(Metropolitan Area Network, MAN)、廣域網(wǎng)(Wide Area Network, WAN)、公用網(wǎng)(Public Network)、專用網(wǎng)(Private Network)。
1.網(wǎng)絡標準協(xié)議
網(wǎng)絡協(xié)議是為計算機網(wǎng)絡中進行數(shù)據(jù)交換而建立的規(guī)則、標準或約定的集合。網(wǎng)絡協(xié)議由三個要素組成，分別是語義、語法和時序。語義是解釋控制信息每個部分的含義，它規(guī)定了需要發(fā)出何種控制信息，完成的動作以及做出什么樣的響應；語法是用戶數(shù)據(jù)與控制信息的結(jié)構(gòu)與格式，以及數(shù)據(jù)出現(xiàn)的順序：時序是對事件發(fā)生順序的詳細說明。
OSI：國際標準化組織(ISO)和國際電報電話咨詢委員會(CCITT)聯(lián)合制定的開放系統(tǒng)互連參考模型(Open System Interconnect ,OSI)。OSI采用了分層的結(jié)構(gòu)化技術(shù)，從下到上共分物理層、數(shù)據(jù)鏈路層、網(wǎng)絡層、傳輸層、會話層、表示匣和應用層。廣域網(wǎng)協(xié)議是在OSI參考模型的最下面三層操作，定義了在不同的廣域網(wǎng)介質(zhì)上的通信。廣域網(wǎng)協(xié)議主要包括：PPP點對點協(xié)議、ISDN綜合業(yè)務數(shù)字網(wǎng)、xDSL（DSL數(shù)字用戶線路的統(tǒng)稱：HDSL、SDSL、MVL、ADSL）、DDN數(shù)字專線、x.25、FR幀中繼、ATM異步傳輸模式。IEEE802協(xié)議：定義了煦卡如何訪問傳輸介質(zhì)(如光纜、雙絞線、無線等)，以及如何在傳輸介質(zhì)上傳輸數(shù)據(jù)的方法，還定義了傳輸信息的網(wǎng)絡設(shè)備之間連接的建立、維護和拆除的途徑。趙循IEEE802標準的產(chǎn)品包括網(wǎng)卡、橋接器、路由器以及其他一些用來建立局域網(wǎng)絡的組件。IEEE802規(guī)范包括：802.I(802協(xié)議概論)、802.2(邏輯鏈路控制層LLC協(xié)議)、802.3(以太網(wǎng)的CSMA/CD載波監(jiān)聽多路訪問/沖突檢測協(xié)議)、802.4(令牌總線Token Bus協(xié)議)、802.5(令牌環(huán)Token Ring協(xié)議)、802.6(城域網(wǎng)MAN協(xié)議)、802.7(FDDI寬帶技術(shù)協(xié)議)、802.8(光纖技術(shù)協(xié)議)、802.9(局域網(wǎng)上的語音/數(shù)據(jù)集成規(guī)范)、802.10(局域網(wǎng)安全互操作標準)、802.II(無線局域網(wǎng)WLAN標準協(xié)議)。TCP/IP：Internet是一個包括成千上萬相互協(xié)作的組織和網(wǎng)絡的集合體。TCP/IP是Internet的核心。TCP/IP在一定程度上參考了0Sl，將OSI的七層簡化為四層：應用層、表示層、會話層三個層次提供的服務相差不是很大，所以在TCP/IP中，它們被合并為應用層一個層次。傳輸層和網(wǎng)絡層在網(wǎng)絡協(xié)議中的地位十分重要，所以在TCP/IP中它們被作為獨立的兩個層次。數(shù)據(jù)鏈路層和物理層的內(nèi)容相差不多，所以在TCP/IP中它們被歸并在網(wǎng)絡接口層一個層次里。
在應用層中，定義了很多面向應用的協(xié)議，應用程序通過本層協(xié)議利用網(wǎng)絡完成數(shù)據(jù)交互的任務。
基于TCP
基于UDP
FTP(File Transfer Protocol,文件傳輸協(xié)議，控制端口21數(shù)據(jù)端口20)
SNMP(Simple Network Management Protocol,簡單網(wǎng)絡管理協(xié)議，161端口接收和發(fā)送請求,162端口接收trap)
HTTP(Hypertext Transfer Protocol,超文本傳輸協(xié)議，端口80)
TFTP(Trivial File Transfer Protocol,簡單文件傳輸協(xié)議，端口69)
SSH（Secure Shel，安全外殼協(xié)議，端口22）
DHCP(Dynamic Host Configuration Protocol，動態(tài)主機配置協(xié)議，端口53)、Telnet(遠程登錄協(xié)議，端口22)
HTTPS（Hypertext Transfer Protocol Secure，端口443）
DNS(Domain Name System,域名系統(tǒng)，端口53)
SMTP(Simple Mail Transfer Protocol，簡單郵件傳輸協(xié)議，端口25)
POP3（Post Office Protocol - Version 3，郵局協(xié)議版本3，端口110）
IMAP（Internet Message Access Protocol，交互郵件訪問協(xié)議端口143）
傳輸層主要有兩個傳輸協(xié)議，分別是TCP（傳輸控制協(xié)議，Transmission Control Protocol）和UDP (用戶數(shù)據(jù)報協(xié)議，User Datagram Protocol)，這些協(xié)議負貴提供流朵控制、錯誤校驗和排序服務。
網(wǎng)絡層中的協(xié)議主要有IP（網(wǎng)絡協(xié)議，Internet Protocol）、ICMP(Internet Control Message Protocol,網(wǎng)際控制報文協(xié)議)、IGMP(lnternet Group Management Protocol，網(wǎng)際組管理協(xié)議)、ARP(Address Resolution Protocol,地址解析協(xié)議)和RARP(Reverse Address Resolution Protocol,反向地址解析協(xié)議)等，這些協(xié)議處理信息的路由和主機地址解析。
由于網(wǎng)絡接口層兼并了物理層和數(shù)據(jù)鏈路層，所以網(wǎng)絡接口層既是傳輸數(shù)據(jù)的物理媒介，也可以為網(wǎng)絡層提供一條準確無誤的線路。
2.軟件定義網(wǎng)絡
軟件定義網(wǎng)絡(Software Defined Network, SDN)是一種新型網(wǎng)絡創(chuàng)新架構(gòu)，是網(wǎng)絡虛擬化的一種實現(xiàn)方式，它可通過軟件編程的形式定義和控制網(wǎng)絡，其通過將網(wǎng)絡設(shè)備的控制面與數(shù)據(jù)面分離開來。
利用分層的思想，SDN將數(shù)據(jù)與控制相分離。在控制層，包括具有邏輯中心化和可編程的控制器，可掌握全局阿絡信息，方便運營商和科研人員管理配置網(wǎng)絡和部署新協(xié)議等。在數(shù)據(jù)層，包括啞交換機(與傳統(tǒng)的二層交換機不同，專指用于轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的設(shè)備)，僅提供簡單的效據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)功能，可以快速處理匹配的數(shù)據(jù)包，適應流位日益增長虳衙求。兩層之間采用開放的統(tǒng)一接口(如Openflow等)進行交互?？刂破魍ㄟ^標準接口向交換機下發(fā)統(tǒng)一標準規(guī)則，交換機僅需按照這些規(guī)則執(zhí)行相應的動作即可。SDN打破了傳統(tǒng)網(wǎng)絡設(shè)備的封閉性。
SDN的整體架構(gòu)由下到上(由南到北)分為數(shù)據(jù)平面、控制平面和應用平面。其中，數(shù)據(jù)平面由交換機等網(wǎng)絡通用硬件組成，各個網(wǎng)絡設(shè)備之間通過不同規(guī)則形成的SDN數(shù)據(jù)通路連接；控制平面包含了邏輯上為中心的SDN控制器，它掌握著全局網(wǎng)絡信息，負賁各種轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則的控制；應用平面包含沿各種基于SDN的網(wǎng)絡應用，用戶無須關(guān)心底層細節(jié)就可以編程、部署新應用。
控制平面與數(shù)據(jù)平面之間通過 SDN 控制數(shù)據(jù)平面接口 (Control-Data-Plane Interface, CDPI) 進行通信，它具有統(tǒng)一的通信標準，主要負貢將控制器中的轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則下發(fā)至轉(zhuǎn)發(fā)設(shè)備，最主要應用的是OpenFlow協(xié)議?？刂破矫媾c應用平面之間通過SDN北向接口(North Bound Interface, NBI)進行通信，而NBI并非統(tǒng)一標準，它允許用戶根據(jù)自身需求定制開發(fā)各種網(wǎng)絡管理應用。
SDN中的接口具有開放性，以控制器為邏輯中心，南向接口負責與數(shù)據(jù)平面進行通信，北向接口負責與應用平面進行通信，東西向接口負責多控制器之間的通信。最主流的南向接口CDP!采用的是OpenFlow協(xié)議。OpenFlow最基本的特點是基于流(Flow)的概念來匹配轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則，每一個交換機都維護一個流表(FlowTable),依據(jù)流表中的轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則進行轉(zhuǎn)發(fā)，而流表的建立、維護和下發(fā)都是由控制器完成的。針對北向接口，應用程序通過北向接口編程來調(diào)用所需的各種網(wǎng)絡資源，實現(xiàn)對網(wǎng)絡的快速配置和部署。東西向按門使控制器具有可擴展性，為負載均衡和性能提升提供了技術(shù)保障。
3第五代移動通信技術(shù)
第五代移動通信技術(shù)(5th Generation Mobile Communication Technology, 5G)是具有高速率、低時延和大連接特點的新一代移動通信技術(shù)。國際電信聯(lián)盟(JTU) 定義了 5G 的八大指標：
5G 國際技術(shù)標準重點滿足靈活多樣的物聯(lián)網(wǎng)需要。在正交頻分多址(Orthogonal Frequency Division Multiple Access, OFDMA)和多入多出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)基礎(chǔ)技術(shù)上，5G為支持三大應用場景，采用了靈活的全新系統(tǒng)設(shè)計。在頻段方面，與4G支持中低頻不同， 5G同時支待中低頻和高頻頻段。為了支持高速率傳輸和更優(yōu)覆蓋，5G采用LDPC(一種具有稀疏校驗矩陣的分組糾錯碼)、Polar(一種基于信道極化理論的線性分組碼)新型信道編碼方案、性能更強的大規(guī)模天線技術(shù)等。為了支持低時延、高可靠，5G采用短幀、快速反饋、多層/多站數(shù)據(jù)重傳等技術(shù)。
國際電信聯(lián)盟(ITU)定義了5G的三大類應用場景，即增強移動寬帶(eMBB)、超高可靠低時延通信(uRLLC)和海量機器類通信(mMTC)。增強移動寬帶主要面向移動互聯(lián)網(wǎng)流量爆炸式增長，為移動互聯(lián)網(wǎng)用戶提供更加極致的應用體驗；超高可靠低時延通信主要面向工業(yè)控制、遠程醫(yī)療、自動駕駛等對時延和可靠性具有極高要求的垂直行業(yè)應用需求：海量機器類通信主要面向智慧城市、智能家居、環(huán)境監(jiān)測等以傳感和數(shù)據(jù)采集為目標的應用需求。
2.1.3存儲和數(shù)據(jù)庫1.存儲技術(shù)
存儲分類根據(jù)服務器類型分為：封閉系統(tǒng)的存儲和開放系統(tǒng)的存儲。封閉系統(tǒng)主要指大型機等服務器。開放系統(tǒng)指基于包括麒麟、歐拉、UNIX、Linux等橾作系統(tǒng)的服務器。開放系統(tǒng)的存儲分為：內(nèi)置存儲和外掛存儲。外掛存儲根據(jù)連接的方式分為直連式存儲(Direct-Attached Storage, DAS)和網(wǎng)絡化存儲(Fabric-Attached Storage, FAS)。網(wǎng)絡化存儲根據(jù)傳輸協(xié)議又分為網(wǎng)絡接入存儲(Network-Attached Storage, NAS)和存儲區(qū)域網(wǎng)絡(Storage Area Network, SAN)。
存儲虛擬化(Storage Virtualization)是“云存儲”的核心技術(shù)之一，它把來自一個或多個網(wǎng)絡的存儲資源整合起來，向用戶提供一個抽象的邏輯視圖，用戶可以通過這個視圖中的統(tǒng)一邏輯接口來訪問被整合的存儲資源。用戶在訪問數(shù)據(jù)時并不知道真實的物理位置。存儲虛擬化提高了存儲利用率，降低了存儲成本，簡化了大型、復雜、異構(gòu)的存儲環(huán)境的管理工作。
存儲虛擬化使存儲設(shè)備能夠轉(zhuǎn)換為邏輯數(shù)據(jù)存儲。虛擬機作為一組文件存儲在數(shù)據(jù)存儲的目錄中。數(shù)據(jù)存儲是類似千文件系統(tǒng)的邏輯容器。它隱藏了每個存儲設(shè)備的特性，形成一個統(tǒng)一的模型，為虛擬機提供磁盤。存儲虛擬化技術(shù)幫助系統(tǒng)管理虛擬基礎(chǔ)架構(gòu)存儲資源，提告資源利用率和靈活性、應用正常運行時間。
綠色存儲(Green Storage)技術(shù)是指從節(jié)能環(huán)保的角度出發(fā)，用來設(shè)計生產(chǎn)能效更佳的存儲產(chǎn)品，降低數(shù)據(jù)存儲設(shè)備的功耗，提高存儲設(shè)備每瓦性能的技術(shù)。綠色存儲是一個系統(tǒng)設(shè)計方案，貫穿千整個存儲設(shè)計過程，包含存儲系統(tǒng)的外部環(huán)境、存儲架構(gòu)、存儲產(chǎn)品、存儲技術(shù)、文件系統(tǒng)和軟件配置等多方面因素。
綠色存儲技術(shù)涉及所有存儲分享技術(shù)，包括磁盤和磁帶系統(tǒng)、服務器連接、存儲設(shè)備、網(wǎng)絡架構(gòu)及其他存儲網(wǎng)絡架構(gòu)、文件服務和存儲應用軟件、覓復數(shù)據(jù)刪除、自動精簡配置和基于磁帶的備份技術(shù)等可以提高存儲利用率、降低建設(shè)成本和運行成本的存儲技術(shù)，其目的是提高所有網(wǎng)絡存儲技術(shù)的能源效率。
2數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的核心。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)換型描述了在數(shù)據(jù)庫中結(jié)構(gòu)化和操縱數(shù)據(jù)的方法，模型的結(jié)構(gòu)部分規(guī)定了數(shù)據(jù)如何被描述(例如樹、表等)。模型的操縱部分規(guī)定了數(shù)據(jù)的添加、刪除、顯示、維護、打印、查找、選擇、排列和更新等操作。常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型有三種：層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型，層次模型和網(wǎng)狀模型又統(tǒng)稱為格式化數(shù)據(jù)模型。
層次模型：層次模型是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)最早使用的一種模型，它用“樹”結(jié)構(gòu)表示實體集之間的關(guān)聯(lián)，其中實體集(用矩形框表示)為結(jié)點，而樹中各結(jié)點之間的連線表示它們之間的關(guān)聯(lián)。層次模型中任何一個給定的記錄值只能按其層次路徑查看，沒有一個子女記錄值能夠脫離雙親記錄值而獨立存在。網(wǎng)狀模型：網(wǎng)狀模型是一種可以靈活地描述事物及其之間關(guān)系的數(shù)據(jù)庫模型。用有向圖結(jié)構(gòu)表示實體類型及實體間聯(lián)系的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型稱為網(wǎng)狀模型。網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫是導航式(Navigation)數(shù)據(jù)庫，用戶在操作數(shù)據(jù)庫時不但說明要做什么，還要說明怎么做。關(guān)系模型：關(guān)系模型是在關(guān)系結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫中用二維表格的形式表示實體以及實體之間的聯(lián)系的模型。關(guān)系模型的基本原理是信息原理，即所有信息都表示為關(guān)系中的數(shù)據(jù)值。關(guān)系變量在設(shè)計時是相互無關(guān)聯(lián)的；反而，設(shè)計者在多個關(guān)系變量中使用相同的域，如果一個屬性依賴于另一個屬性，則通過參照完整性來強制這種依賴性。3常用數(shù)據(jù)庫類型
數(shù)據(jù)庫根據(jù)存儲方式可以分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(SQL)和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(Not Only SQL, NoSQL)。
l)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫采用關(guān)系模型作為數(shù)據(jù)的組織方式。關(guān)系數(shù)據(jù)庫是在一個給定的應用領(lǐng)域中，所有實體及實體之間聯(lián)系的集合。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫支持事務的ACID原則，即原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔離性(Isolation)、持久性(Durability)這四種原則保證在事務過程當中數(shù)據(jù)的正確性。
2)非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫：
非關(guān)系型數(shù)掘庫是分布式的、非關(guān)系型的、不保證遵循ACID原則的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)。NoSQL數(shù)據(jù)存儲不需要固定的表結(jié)構(gòu)，通常也不存在連接操作。在大數(shù)據(jù)存取上具備關(guān)系型數(shù)據(jù)庫無法比擬的性能優(yōu)勢。
常見的非關(guān)系數(shù)據(jù)庫分為：
鍵值數(shù)據(jù)庫：類似傳統(tǒng)語言中使用的哈希表?？梢酝ㄟ^key來添加、查詢或者刪除數(shù)據(jù)庫，因為使用key主鍵訪問，會獲得很高的性能及擴展性。Key/Value極型對于信息系統(tǒng)來說，其優(yōu)勢在于簡單、易部署、高并發(fā)。
列存儲(Column-oriented)數(shù)據(jù)庫：將數(shù)據(jù)存儲在列族中，一個列族存儲常被一起查詢，比如人們經(jīng)常會查詢某個人的姓名和年齡，而不是薪資。這種悄況下姓名和年齡會被放到一個列族中，薪資會被放到另一個列族中。這種數(shù)據(jù)庫通常用來應對分布式存儲海量數(shù)據(jù)。
面向文檔(Document-Oriented)數(shù)據(jù)庫：文檔型數(shù)據(jù)庫可以看作是鍵值數(shù)據(jù)庫的升級版，允許之間嵌套鍵值，而且文檔型數(shù)據(jù)庫比鍵值數(shù)據(jù)庫的查詢效率更高。面向文檔數(shù)據(jù)庫會將數(shù)據(jù)以文檔形式存儲。
圖形數(shù)據(jù)庫：允許人們將數(shù)據(jù)以圖的方式存儲。實體會作為頂點，而實體之間的關(guān)系則會作為邊。
3)不同存儲方式數(shù)據(jù)庫的優(yōu)缺點
4數(shù)據(jù)倉庫
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中缺乏決策分析所需的大盤歷史數(shù)據(jù)信息，因為傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫一般只保留當前或近期的數(shù)據(jù)信息。為了滿足中高層管理人員預測、決策分析的需要，在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上產(chǎn)生了能夠滿足預測、決策分析需要的數(shù)據(jù)環(huán)境—一數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)倉庫相關(guān)的基礎(chǔ)概念包括
消洗/轉(zhuǎn)換/加載(Extract/Transformation/Load, ETL)：用戶從數(shù)據(jù)源抽取出所有的數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換，奻終按照預先定義好的數(shù)據(jù)倉庫模型，將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉 庫中去。
元數(shù)據(jù)：關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，指在數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)過程中所產(chǎn)生的有關(guān)數(shù)據(jù)源定義、目標定義、轉(zhuǎn)換規(guī)則等相關(guān)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。同時元數(shù)據(jù)還包含關(guān)于數(shù)據(jù)含義的商業(yè)信息。典型的元數(shù)據(jù)包括：數(shù)據(jù)倉庫表的結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)倉庫表的屬性、數(shù)據(jù)倉庫的源數(shù)據(jù)(記錄系統(tǒng))、從記錄系統(tǒng)到數(shù)據(jù)倉庫的映射、數(shù)據(jù)模型的規(guī)格說明、抽取日志和訪問數(shù)據(jù)的公用例行程序等。
粒度：數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)單付中保存數(shù)據(jù)的細化或綜合程度的級別。細化程度越高，粒度級就越??；相反，細化程度越低，粒度級就越大。
分割：結(jié)構(gòu)相同的數(shù)據(jù)被分成多個數(shù)據(jù)物理單元。任何給定的數(shù)據(jù)單元屈于且僅屈千一個分割。
數(shù)據(jù)集市：小型的，面向部門或工作組級的數(shù)據(jù)倉庫。
操作數(shù)據(jù)存儲(Operation Data Store, ODS)：能支持組織日常的全局應用的數(shù)據(jù)集合，是不同千DB的一種新的數(shù)據(jù)環(huán)埮，是DW擴展后得到的一個混合形式。它具有四個
基本特點：面向主題的、集成的、可變的、當前或接近當前的。
數(shù)據(jù)模型：邏輯數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括由數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)為有效進行數(shù)據(jù)庫處理提供的操作和約束；用于表示數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。
人工關(guān)系：在決策支待系統(tǒng)環(huán)境中用1一表示參照完整性的一種設(shè)計技術(shù)。
數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的、集成的、非易失的且隨時間變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。
數(shù)據(jù)源。它是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的基礎(chǔ)，是整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源泉。通常包括組織內(nèi)部信息和外部信息。內(nèi)部信息包括存放千關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)中的各種業(yè)務處理數(shù)據(jù)和各類文檔數(shù)據(jù)。外部信息包括各類法律法規(guī)、市場信息和競爭對手的信息等。數(shù)據(jù)的存儲與管理。它是整個數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的核心。數(shù)據(jù)倉庫的組織管理方式?jīng)Q定了它有別千傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，同時也決定了其對外部數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式。針對現(xiàn)有各業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，進行抽取、消理并有效集成，按照主題進行組織。數(shù)據(jù)倉庫按照數(shù)據(jù)的稷蓋范圍可以分為組織級數(shù)據(jù)倉庫和部門級數(shù)據(jù)倉庫(通常稱為數(shù)據(jù)集市)。聯(lián)機分析處理(On-LineAnalyticProcessing,OLAP)服務器。OLAP對分析需要的數(shù)據(jù)進行有效集成，按多維模型予以組織，以便進行多角度、多層次的分析，并發(fā)現(xiàn)趨勢。其具體實現(xiàn)可以分為：基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的OLAP(Relational OLAP, ROLAP)、基于多維數(shù)據(jù)組織的OLAP(Multidimensional OLAP, MOLAP)和基于混合數(shù)據(jù)組織的OLAP(Hybrid OLAP, HOLAP)。ROLAP基本數(shù)據(jù)和聚合數(shù)據(jù)均存放在RDBMS之中；MOLAP基本數(shù)據(jù)和聚合數(shù)據(jù)均存放千多維數(shù)據(jù)庫中；HOLAP基本數(shù)據(jù)存放千關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(Relational Database Management System, RDBMS)之中，聚合數(shù)據(jù)存放于多維數(shù)據(jù)庫中。前端工具。前端工具主要包括各種查詢工具、報表工具、分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具以及各種基于數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市的應用開發(fā)工具。其中數(shù)據(jù)分析工具主要針對OLAP服務器，報表工具、數(shù)據(jù)挖掘工具主要針對數(shù)據(jù)倉庫。2.1.4信息安全常見的信息安全問題主要表現(xiàn)為：計算機病毒泛濫、惡意軟件的入侵、黑客攻擊、利用計算機犯罪、網(wǎng)絡有告信息泛濫、個人隱私泄露等。隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計鍔、人工智能、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)的廣泛應用，信息安全也面臨著新的問題和挑戰(zhàn)。
1.信息安全基礎(chǔ)
信息安全強調(diào)信息(數(shù)據(jù))本身的安全屬性，主要包括以下內(nèi)容。
保密性(Confidentiality)：信息不被未授權(quán)者知曉的屬性。
完整性(Integrity)：信息是正確的、真實的、未被尊改的、完整無缺的屬性。
可用性(Availability)：信息可以隨時正常使用的屬性9信息必須依賴其存儲、傳輸、處理及應用的載體(媒介)而存在，因此針對信息系統(tǒng)，安全可以劃分為四個層次：設(shè)備安全、數(shù)據(jù)安全、內(nèi)容安全、行為安全。
信息系統(tǒng)一般由計算機系統(tǒng)、網(wǎng)絡系統(tǒng)、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和應用系統(tǒng)組成。與此對應，信息系統(tǒng)安全主要包括計算機設(shè)備安全、網(wǎng)絡安全、操作系統(tǒng)安全、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)安全和應用系統(tǒng)安全等。
網(wǎng)絡安全技術(shù)主要包括：防火墻、入侵檢測與防護、VPN、安全掃描、網(wǎng)絡蜜罐技術(shù)、用戶和實體行為分析技術(shù)等。
2加密解密
為了保證信息的安全性，就需要采用信息加密技術(shù)對信息進行偽裝，使得信息非法竊取者無法理解信息的真實含義；豁要采用加密算法提取信息的特征碼(校驗碼)或特征矢量，并與有關(guān)信息封裝在一起，信息的合法擁有者可以利用特征碼對信息的完整性進行校驗；需要采用加密算法對信息使用者的身份進行認證、識別和確認，以對信息的使用進行控制。
發(fā)信者將明文數(shù)據(jù)加密成密文，然后將密文數(shù)據(jù)送入網(wǎng)絡傳輸或存入計算機文件，而且只給合法收信者分配密鑰。合法收信者接收到密文后，實行與加密變換相逆的變換，去掉密文的偽裝并恢復出明文，這一過程稱為解密(Decryption)。解密在解密密鑰的控制下進行。用于解密的一組數(shù)學變換稱為解密算法。加密技術(shù)包括兩個元素：算法和密鑰。
密鑰加密技術(shù)的密碼體制分為對稱密鑰體制和非對稱密鑰體制。相應地，對數(shù)據(jù)加密的技術(shù)分為兩類，即對稱加密(私人密鑰加密)和非對稱加密(公升密鑰加密)。對稱加密以數(shù)踞加密標準(Data Encryption Standard, DES)算法為典型代表，非對稱加密通常以RSA(Rivest Shamir Adleman)算法為代表。對稱加密的加密密鑰和解密密鑰相同，而非對稱加密的加密和解密密鑰不同，加密密鑰可以公開而解密密鑰需要保密。
3.安全行為分析技術(shù)
傳統(tǒng)安全產(chǎn)品、技術(shù)、方案基本都是基于已知特征進行規(guī)則匹配來進行分析和檢測?；谔卣鳌⒁?guī)則和人下分析，以“特征”為核心的檢測分析存在安全可見性盲區(qū)，有滯后效應、容易被繞過，以及難以適應攻防對抗的網(wǎng)絡現(xiàn)實和快速變化的組織環(huán)境、外部威脅等問題。另一方面，雖然大多數(shù)的攻擊可能來自組織以外，但嚴重的損害往往是內(nèi)部人員造成的，只有管理好內(nèi)部威脅，才能保證信息和阿絡安全。
用戶和實體行為分析(User and Entity Behavior Analytics, UEBA)提供了用戶畫像及基于各種分析方法的異常檢測，結(jié)合基本分析方法(利用簽名的規(guī)則、模式匹配、簡單統(tǒng)計、闕值等)和高級分析方法(監(jiān)督和無監(jiān)督的機器學習等)，用打包分析來評估用戶和其他實體(主機、應用程療、網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)庫等)，發(fā)現(xiàn)與用戶或?qū)嶓w標準畫像或行為異常的活動所相關(guān)的潛在事件。
UEBA是一個完整的系統(tǒng)，涉及符法、工程等檢劓部分，以及用戶與實體風險評分排序、調(diào)杳等用戶交換和反鎖。從架構(gòu)上來看，UEBA系統(tǒng)通常包括數(shù)據(jù)獲取層、算法分析層和場烘應用層。
4網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知
網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知(Network Security Situation Awareness)是在大規(guī)倓網(wǎng)絡環(huán)境中，對能夠引起網(wǎng)絡態(tài)勢發(fā)生變化的安全要素進行獲取、理解、顯示，并據(jù)此預測未來的網(wǎng)絡安全發(fā)展趨勢。它是一種基十環(huán)境的、動態(tài)的、整體的洞悉安全風險的能力。在安全大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進行數(shù)據(jù)整合、特征提取等，然后應用一系列態(tài)勢評估符法生成網(wǎng)絡的整體態(tài)勢狀況，應用態(tài)勢預測算法預測態(tài)勢的發(fā)展狀況，并使用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，將態(tài)勢狀況和預測情況展示給安全人員。
網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知的關(guān)鍵技術(shù)主要包括：海量多元異構(gòu)數(shù)據(jù)的匯聚融合技術(shù)、面向多類型的網(wǎng)絡安全威脅評估技術(shù)、網(wǎng)絡安全態(tài)勢評估與決策支撐技術(shù)、網(wǎng)絡安全態(tài)勢可視化等。
2.1.5信息技術(shù)的發(fā)展作為信息技術(shù)的基礎(chǔ)，計算機軟硬件、阿絡、存儲和數(shù)據(jù)庫、信息安全等都在不斷的發(fā)展創(chuàng)新，引領(lǐng)蓿當前信息技術(shù)發(fā)展的潮流。
在計算機軟硬件方面，計算機硬件技術(shù)將向超高速、超小型、平行處理、智能化的方向發(fā)展，計算機硬件設(shè)備的體積越來越小、速度越來越高、容量越來越大、功耗越來越低、可靠性越來越高。計算機軟件越來越豐富，功能越來越強大，“軟件定義一切”概念成為當前發(fā)展的主流。
在網(wǎng)絡技術(shù)方面，計算機阿絡與通信技術(shù)之間的聯(lián)系日益密切，甚至是已經(jīng)融為一體。作為國家最藍要的基礎(chǔ)設(shè)施之一，5G成為當前的主流，面向物聯(lián)網(wǎng)、低時延場景的窄帶物聯(lián)網(wǎng)(Narrow Band Internet of Things, NB-IoT)和增強型機器類型通信(enhanced Machine-Type Communication, eMTC)、工業(yè)物聯(lián)隕(Industrial Internet of Things, lloT)和低延時高可靠通信(Ultra Reliable Low Latency Communication, URLLC)等技術(shù)，將進一步得到充分發(fā)展。
在存儲和數(shù)據(jù)庫方面，數(shù)據(jù)量的不斷爆炸式增長推動數(shù)據(jù)庫技術(shù)不斷向著模型拓展、架構(gòu)解耦的方向演進。在信息安全方面，傳統(tǒng)計算機安全理念將過渡到以可信計算理念為核心的計算機安全，由網(wǎng)絡普及應用引發(fā)的技術(shù)與應用模式的變革，正在進一步推動信息安全網(wǎng)絡化關(guān)鍵技術(shù)的創(chuàng)新；同時信息安全標準的研究與制定，信息安全產(chǎn)品和服務的集成和融合，正引領(lǐng)著當前信息安全技術(shù)標準化和集成化發(fā)展。
2.2新—代信息技術(shù)及應用信息技術(shù)在智能化、系統(tǒng)化、微型化、云端化的基礎(chǔ)上不斷副合創(chuàng)新，促進了物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能、虛擬現(xiàn)實等新一代信息技術(shù)的誕生，新一代信息技術(shù)與信息資源充分開發(fā)利用形成的新模式、新業(yè)態(tài)等，是信息化發(fā)展的主要趨勢，也是信息系統(tǒng)集成領(lǐng)域未來的重要業(yè)務范疇。
2.2.1物聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)(The Internet of Things)是指通過信息傳感設(shè)各，按約定的協(xié)議將任何物品與互聯(lián)網(wǎng)相連接，進行信息交換和通信，以實現(xiàn)智能化識別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理的網(wǎng)絡。物聯(lián)網(wǎng)主要解決物品與物品(Thing to Thing, T2T)、人與物品(Human to Thing, H2T)、人與入(Human to Human, H2H)之間的互連。另外，許多學者在討論物聯(lián)網(wǎng)時經(jīng)常會引入M2M的概念：可以解釋為人與人(Man to Man)、人與機器(Man to Machine)或機器與機器(Machine to Machine)。
1技術(shù)基礎(chǔ)
物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)可分為三層：感知層、網(wǎng)絡層和應用層。
感知層由各種傳感器構(gòu)成，包括溫度傳感器，二維碼標簽、RFID標簽和讀寫器，攝像頭，GPS等感知終端。感知層是物聯(lián)網(wǎng)識別物體、采集信息的來源。
網(wǎng)絡層由各種網(wǎng)絡，包括互聯(lián)網(wǎng)、廣電網(wǎng)、網(wǎng)絡管理系統(tǒng)和云計算平臺等組成，是整個物聯(lián)網(wǎng)的中樞，負責傳遞和處理感知層獲取的信息。
應用層是物聯(lián)隕和用戶的接口，它與行業(yè)需求結(jié)合以實現(xiàn)物聯(lián)際的智能應用。
物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)鏈包括傳感器和芯片、設(shè)備、網(wǎng)絡運營及服務、軟件與應用開發(fā)和系統(tǒng)集成。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智能電網(wǎng)、智慧物流、智能家居、智能交通、智慧農(nóng)業(yè)、環(huán)境保護、醫(yī)療健康、城市管理(智慧城市)、金融服務與保險業(yè)、公共安全等方面有非常關(guān)鍵和重要的應用。
2關(guān)鍵技術(shù)
物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)主要涉及傳感器技術(shù)、傳感網(wǎng)和應用系統(tǒng)框架等。
傳感器技術(shù)：傳感器是一種檢測裝置，它能“感受”到被測量的信息，并能將檢測到的信息按一定規(guī)律變換成為電信號或其他所搖形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等要求。它是實現(xiàn)自動檢測和自動控制的首要環(huán)節(jié)，也是物聯(lián)網(wǎng)獲取物理世界信息的基本手段。射頻識別技術(shù)(Radio Frequency Identification, RFID)是物聯(lián)網(wǎng)中使用的一種傳感器技術(shù)，在物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中備受關(guān)注。RIFD可通過無線電信號識別特定目標并讀寫相關(guān)數(shù)據(jù)，而無須識別系統(tǒng)與特定目標之間建立機械或光學接觸。傳感網(wǎng)微機電系統(tǒng)(Micro-Electro-Mechanical Systems, MEMS)是由微傳感器、微執(zhí)行器、信號處理和控制電路、通信接口和電源等部件組成的一體化的微型器件系統(tǒng)。其目標是把信息的獲取、處理和執(zhí)行集成在一起，組成具有多功能的微型系統(tǒng)，集成于大尺寸系統(tǒng)中，從而大幅地提高系統(tǒng)的自動化、智能化和可靠性水平。應用系統(tǒng)框架物聯(lián)網(wǎng)應用系統(tǒng)框架是一種以機器終端智能交互為核心的、網(wǎng)絡化的應用與服務。它將使對象實現(xiàn)智能化的控制，涉及5個重要的技術(shù)部分：機器、傳感器硬件、通信網(wǎng)絡、中間件和應用。該框架基于云計算平臺和智能網(wǎng)絡，可以依據(jù)傳感器網(wǎng)絡獲取的數(shù)據(jù)進行決策，改變對象的行為控制和反饋。
3應用和發(fā)展
在工業(yè)、衣業(yè)、環(huán)境、交通、物流、安保等基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的應用，有效地推動了這些方面的智能化發(fā)展，使得有限的資源能更加合理地使用分配；在家居、醫(yī)療健康、教育、金觸與服務業(yè)、旅游業(yè)等領(lǐng)域的應用，通過與社會科學和社會治理的充分融合，實現(xiàn)了服務范圍、服務方式和服務質(zhì)量等方面的巨大變革和進步。
2.2.2云計算云計算(Cloud Computing)是分布式計算的一種，在云計算早期，就是簡單的分布式計算，進行任務分發(fā)并對計算結(jié)果進行合并。當前的云計算已經(jīng)不單單是一種分布式計算，而是分布式計算、效用計算、負載均衡、并行計算、網(wǎng)絡存儲、熱備份冗余和虛擬化等計算機技術(shù)混合演進并躍升的結(jié)果。
1.技術(shù)基礎(chǔ)
云計算是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的計算方式，通過這種方式將網(wǎng)絡上配置為共享的軟件資源、計算資源、存儲資源和信息資源，按需求提供給網(wǎng)上的終端設(shè)備和終端用戶。云計算也可以理解為向用戶屏蔽底層差異的分布式處理架構(gòu)。在云計算環(huán)境中，用戶與實際服務提供的計算資源相分離，云端集合了計算設(shè)備和資源。
當使用云計算服務時，用戶不需要安排專門的維護人員，云計算服務的提供商會為數(shù)據(jù)和服務器的安全做出相對較高水平的保護。由于云計算將數(shù)據(jù)存儲在云端(分布式的云計算設(shè)備中承擔計算和存儲功能的部分)，業(yè)務邏輯和相關(guān)計算都在云端完成，因此，終端只需要一個能夠滿足基礎(chǔ)應用的普通設(shè)備即可。
云計算實現(xiàn)了“快速、按需、彈性”的服務，用戶可以隨時通過寬帶網(wǎng)絡接入“云”并獲得服務，按照實際需求獲取或釋放資源，根據(jù)需求對資源進行動態(tài)擴展。按照云計算服務提供的資源層次，可以分為基礎(chǔ)設(shè)施即服務(Infrastructure as a Service, IaaS)、平臺即服務(Platform as a Service, PaaS)和軟件即服務(Software as a Service, SaaS)三種服務類型。
IaaS向用戶提供計算機能力、存儲空間等基礎(chǔ)設(shè)施方面的服務。這種服務模式需要較大的基礎(chǔ)設(shè)施投入和長期運營管理經(jīng)驗，其單純出租資源的盈利能力有限。
PaaS向用戶提供虛擬的操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、Web應用等平臺化的服務。PaaS服務的重點不在千直接的經(jīng)濟效益，而更注重構(gòu)建和形成緊密的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。
SaaS向用戶提供應用軟件(如CRM、辦公軟件等)、組件、工作流等虛擬化軟件的服務，SaaS一般采用Web技術(shù)和SOA架構(gòu)，通過Internet向用戶提供多租戶、可定制的應用能力，減少了軟件升級、定制和運行維護的復雜程度，并使軟件提供商從軟件產(chǎn)品的生產(chǎn)者轉(zhuǎn)變?yōu)閼梅盏倪\營者。
2.關(guān)鍵技術(shù)
云計算的關(guān)鍵技術(shù)主要涉及虛擬化技術(shù)、云存儲技術(shù)、多租戶和訪問控制管理、云安全技術(shù)等。
虛擬化技術(shù)：虛擬化是一個廣義術(shù)語，在計算機領(lǐng)域通常是指計算元件在虛擬的基礎(chǔ)上而不是直實的基礎(chǔ)上運行。虛擬化技術(shù)可以擴大硬件的容量，簡化軟件的重新配置過程。CPU的虛擬化技術(shù)可以單CPU模擬多CPU并行，允許一個平臺同時運行多個操作系統(tǒng)，并且應用程序都可以在相互獨立的空間內(nèi)運行而互不影響，從而顯話提高計算機的工作效率。容器(Container)技術(shù)是一種全新意義上的虛擬化技術(shù)，屬于操作系統(tǒng)虛擬化的范疇，也就是由操作系統(tǒng)提供虛擬化的支持。目前最受歡迎的容器環(huán)境是Docker。容器技術(shù)將單個操作系統(tǒng)的資源劃分到孤立的組中，以便更好地在孤立的組之間平衡有沖突的資源使用需求。使用容器技術(shù)可將應用隔離在一個獨立的運行環(huán)境中，可以減少運行程序帶來的額外消耗，并可以在幾乎任何地方以相同的方式運行。云存儲技術(shù)：云存儲技術(shù)是基于傳統(tǒng)媒體系統(tǒng)發(fā)展而來的一種全新信息存儲管理方式，該方式整合應用了計算機系統(tǒng)的軟硬件優(yōu)勢，可較為快速、高效地對海批數(shù)據(jù)進行在線處理，通過多種云技術(shù)平臺的應用，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的深度挖掘和安全管理。分布式文件系統(tǒng)作為云存儲技術(shù)中的重要組成部分，在維待兼容性的基礎(chǔ)上，對系統(tǒng)復制和容錯功能進行提升。多租戶和訪問控制管理：云計算訪問控制的研究主要集中在云計算訪問控制模型、基于ABE密碼體制的云計算訪問控制、云中多租戶及虛擬化訪問控制研究。云計算訪問控制模型就是按照特定的訪問策略來描述安全系統(tǒng)，建立安全模型的一種方法。根據(jù)訪問控制模型功能的不同，研究的內(nèi)容和方法也不同，常見的有基于任務的訪問控制模型、基于屬性模型的云計算訪問控制、基于UCON模型的云計算訪問控制、基于BLP模型的云計算訪問控制等。云安全技術(shù)：云安全研究主要包含兩個方面的內(nèi)容，一是云計算技術(shù)本身的安全保護工作，涉及相應的數(shù)據(jù)完整性及可用性、隱私保護性以及服務可用性等方面的內(nèi)容；二是借助于云服務的方式來保障客戶端用戶的安全防護需求，通過云計算技術(shù)來實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)安全，涉及基于云計算的病毒防治、木馬檢測技術(shù)等。在云安全技術(shù)的研究方面，主要包含：云計算安全性：主要是對于云自身以及所涉及的應用服務內(nèi)容進行分析，重點探討其相應的安全性間題，這里主要涉及如何有效實現(xiàn)安全隔離，保降互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)據(jù)的安全性，如何有效防護惡意網(wǎng)絡攻擊，提升云計算平臺的系統(tǒng)安全性，以及用戶接入認證以及相應的信息傳輸審計、安全等方面的工作。
保障云基礎(chǔ)設(shè)施的安全性：主要就是如何利用相應的互聯(lián)網(wǎng)安全基礎(chǔ)設(shè)備的相應資源，有效實現(xiàn)云服務的優(yōu)化，從而保賠滿足預期的安全防護的要求。
云安全技術(shù)服務：如何保障實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)終端用戶的安全服務要求，能有效實現(xiàn)客戶端的計算機病毒防治等相關(guān)服務工作。從云安全架構(gòu)的發(fā)展情況來看，如果云計算服務筒的安全等級不高，會造成服務用戶需要具備更強的安全能力、承擔更多管理職責。
為了提升云安全體系的能力，保陷其具有較強的可靠性，云安全技術(shù)要從開放性、安全保障體系結(jié)構(gòu)的角度考慮。
云安全系統(tǒng)具有一定的開放性，要保障開放環(huán)境下可信認證：在云安全系統(tǒng)方面，要積極采用先進的網(wǎng)絡技術(shù)和病毒防護技術(shù)；在云安全體系構(gòu)建過程中，要保證其穩(wěn)定性，以滿足海量數(shù)據(jù)動態(tài)變化的需求。3.應用和發(fā)展
云計算經(jīng)歷十余年的發(fā)展，已逐步進入成熟期，在眾多領(lǐng)域正發(fā)揮著越來越大的作用，“上云”將成為各類組織加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型、鼓勵技術(shù)創(chuàng)新和促進業(yè)務增長的第一選擇，甚至是必備的前提條件。
云計算將進一步成為創(chuàng)新技術(shù)和最佳工程實踐的重要載體和試驗場。從AI與機器學習、IoT與邊緣計算、區(qū)塊鏈到工程實踐領(lǐng)域的DevOps、云原生和Service Mesh,都有云計算廠商積極參與、投入和推廣的身影。以人工智能為例，從前而提到的TaaS中GPU計算資源的提供，到面向特定領(lǐng)域成熟模型能力開放(如各類自然語言處理、圖像識別、語言合成的API)，再到幫助打造定制化AJ模型的機器學習平臺，云計算實際上已成為Al相關(guān)技術(shù)的基礎(chǔ)。
云計算將順應產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大潮，下沉行業(yè)場景，向垂直化、產(chǎn)業(yè)化縱深發(fā)展?！皠?chuàng)新、垂直、混合、生態(tài)”這四大趨勢伴隨云計算快速發(fā)展。云計算對IT硬件資源與軟件組件進行了標準化、抽象化和規(guī)?；?/p>2.2.3大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)(Big Data)指無法在一定時間范困內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。
1.技術(shù)基礎(chǔ)
大數(shù)據(jù)是具有體益大、結(jié)構(gòu)多樣、時效性強等特征的數(shù)據(jù)，處理大數(shù)據(jù)需要采用新型計貸架構(gòu)和智能算法等新技術(shù)。大數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源到最終價值實現(xiàn)一般需要經(jīng)過數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)存儲與管理、數(shù)據(jù)分析和計算、數(shù)據(jù)治理和知識展現(xiàn)等過程，涉及數(shù)據(jù)模型、處理膜型、計算理論以及與其相關(guān)的分布計算、分布存儲平臺技術(shù)、數(shù)據(jù)清洗和挖掘技術(shù)、流式計算和增量處理技術(shù)、數(shù)據(jù)質(zhì)橄控制等方面的研究。一般來說，大數(shù)據(jù)主要特征包括：
數(shù)據(jù)海量：從TB級別躍升到PB級別(IPB=l024TB)、EB級別(IEB=I024PB),甚至達到ZB級別(IZB=I024EB)。
數(shù)據(jù)類型多樣：大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型繁多，一般分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。相對于以往便千存儲的以文本為主的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多，包括網(wǎng)絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高要求。
數(shù)據(jù)價值密度低：數(shù)據(jù)價值密度的高低與數(shù)據(jù)總豐的大小成反比。以視頻為例，一部1小時的視頻，在連續(xù)不間斷的監(jiān)控中，有用數(shù)據(jù)可能僅有一二秒。如何通過強大的機器算法更迅速地完成數(shù)據(jù)的價值”提純”，成為目前大數(shù)據(jù)背景下亟待解決的難題。
數(shù)據(jù)處理速度快：為了從海量的數(shù)據(jù)中快速挖掘數(shù)據(jù)價值，一般要求要對不同類型的數(shù)據(jù)進行快速的處理，這是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的最顯著特征。
2關(guān)鍵技術(shù)
大數(shù)據(jù)技術(shù)作為信息化時代的一項新興技術(shù)，涉及數(shù)據(jù)的處理、管理、應用等多個方面。具體來說，技術(shù)架構(gòu)是從技術(shù)視角研究和分析大數(shù)據(jù)的獲取、管理、分布式處理和應用等。大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)主要包含大數(shù)據(jù)獲取技術(shù)、分布式數(shù)據(jù)處理技術(shù)和大數(shù)據(jù)管理技術(shù)，以及大數(shù)據(jù)應用和服務技術(shù)。
大數(shù)據(jù)獲取技術(shù)目前，大數(shù)據(jù)獲取的研究主要集中在數(shù)據(jù)采集、整合和清洗三個方面。數(shù)據(jù)采集技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)源的獲取，然后通過整合和清理技術(shù)保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)采集技術(shù)主要是通過分布式爬取、分布式高速高可靠性數(shù)據(jù)采集、高速全網(wǎng)數(shù)據(jù)映像技術(shù)，從網(wǎng)站上獲取數(shù)據(jù)信息。除了網(wǎng)絡中包含的內(nèi)容之外，對于網(wǎng)絡流費的采集可以使用DPI或DFI等帶寬管理技術(shù)進行處理。數(shù)據(jù)整合技術(shù)是在數(shù)據(jù)采集和實體識別的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)數(shù)據(jù)到信息的高質(zhì)證整合。數(shù)據(jù)整合技術(shù)包括多源多模態(tài)信息集成模型、異構(gòu)數(shù)據(jù)智能轉(zhuǎn)換模型、異構(gòu)數(shù)據(jù)集成的智能模式抽取和模式匹配算法、自動容錯映射和轉(zhuǎn)換校型及算法、整合信息的正確性驗證方法、整合信息的可用性評估方法等。數(shù)據(jù)清洗技術(shù)一般根據(jù)正確性條件和數(shù)據(jù)約束規(guī)則，清除不合理和錯誤的數(shù)據(jù)，對重要的信息進行修復，保證數(shù)據(jù)的完整性。包括數(shù)據(jù)正確性語義模型、關(guān)聯(lián)模型和數(shù)據(jù)約束規(guī)則、數(shù)據(jù)錯誤模型和錯誤識別學習框架、針對不同錯誤類型的自動檢測和修復算法、錯誤檢測與修復結(jié)果的評估模型和評估方法等。分布式數(shù)據(jù)處理技術(shù)分布式計算是隨著分布式系統(tǒng)的發(fā)展而興起的，其核心是將任務分解成許多小的部分，分配給多臺計算機進行處理，通過并行工作的機制，達到節(jié)約整體計算時間，提高計算效率的目的。目前，主流的分布式計算系統(tǒng)有Hadoop、Spark和Storm。Hadoop常用于離線的復雜的大數(shù)據(jù)處理，Spark常用于離線的快速的大數(shù)據(jù)處理，而Storm常用于在線的實時的大數(shù)據(jù)處理。大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)主要指改進已有數(shù)據(jù)挖掘和機器學習技術(shù)：升發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；創(chuàng)新基于對象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù)：突破用戶興趣分析、網(wǎng)絡行為分析、情感語義分析等面向領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。大數(shù)據(jù)管理技術(shù)大數(shù)據(jù)管理技術(shù)主要集中在大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)協(xié)同和安全隱私等方面。大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)主要有三個方面。采用MPP架構(gòu)的新型數(shù)據(jù)庫集群；圍繞Hadoop衍生出相關(guān)的大數(shù)據(jù)技術(shù)；基于集成的服務器、存儲設(shè)備、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，實現(xiàn)具有良好的穩(wěn)定性、擴展性的大數(shù)據(jù)一體機。多數(shù)據(jù)中心的協(xié)同管理技術(shù)是大數(shù)據(jù)研究的另一個重要方向。通過分布式工作流引擎實現(xiàn)工作流調(diào)度、負載均衡，整合多個數(shù)據(jù)中心的存儲和計算資源，從而為構(gòu)建大數(shù)據(jù)服務平臺提供支撐。大數(shù)據(jù)隱私性技術(shù)的研究，主要集中于新型數(shù)據(jù)發(fā)布技術(shù)，嘗試在盡可能少損失數(shù)據(jù)信息的同時最大化地隱藏用戶隱私。大數(shù)據(jù)應用和服務技術(shù)大數(shù)據(jù)應用和服務技術(shù)主要包含分析應用技術(shù)和可視化技術(shù)。大數(shù)據(jù)分析應用主要是面向業(yè)務的分析應用。在分布式海位數(shù)據(jù)分析和挖掘的基礎(chǔ)上，大數(shù)據(jù)分析應用技術(shù)以業(yè)務搖求為驅(qū)動，面向不同類型的業(yè)務需求開展專題數(shù)據(jù)分析，為用戶提供高可用、高易用的數(shù)據(jù)分析服務。
可視化通過交互式視覺表現(xiàn)的方式來幫助人們探索和理解復雜的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的可視化技術(shù)主要集中在文本可視化技術(shù)、網(wǎng)絡(圖)可視化技術(shù)、時空數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、多維數(shù)據(jù)可視化和交互可視化等。在技術(shù)方面，主要關(guān)注原位交互分析(In-Situ Interactive Analysis)、數(shù)據(jù)表示、不確定性散化和面向領(lǐng)域的可視化工具庫。
3.應用和發(fā)展
在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，從大欖的數(shù)據(jù)中挖掘用戶行為，反向傳輸?shù)綐I(yè)務領(lǐng)域，支持更準確的社會營銷和廣告，可增加業(yè)務收入，促進業(yè)務發(fā)展、。在政府的公共數(shù)據(jù)領(lǐng)域，結(jié)合大數(shù)據(jù)的采集、治理和集成，將各個部門搜集的信息進行剖析和共享，能夠發(fā)現(xiàn)管理上的漏洞，增進財稅增收和加大市場監(jiān)管程度，大大改變政府管理模式提高社會治理水平。在金融領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)征信是重要的應用領(lǐng)域。通過大數(shù)據(jù)的分析和畫像，為金融業(yè)務提供有效支撐。在工業(yè)領(lǐng)域，結(jié)合海壓的數(shù)據(jù)分析，能夠為工業(yè)生產(chǎn)過程提供準確的指導。在社會民生領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的分析應用能夠更好地為民生服務。2.2.4區(qū)塊鏈“區(qū)塊鏈”概念于2008年在《比特幣：一種點對點電子現(xiàn)金系統(tǒng)》中被首次提出，并在比特幣系統(tǒng)的數(shù)據(jù)加密貨幣體系中成功應用，已成為政府、組織和學者等重點關(guān)注和研究的熱點。區(qū)塊鏈技術(shù)具有多中心化存儲、隱私保護、防篡改等特點，提供了開放、分散和容錯的事務機制，成為新一代匿名在線支付、匯款和數(shù)字資產(chǎn)交易的核心，被廣泛應用于各大交易平臺，為金融、監(jiān)管機構(gòu)、科技創(chuàng)新、農(nóng)業(yè)以及政治等領(lǐng)域帶來了深刻的變革。
1.技術(shù)基礎(chǔ)
區(qū)塊鏈概念可以理解為以非對稱加密算法為基礎(chǔ)，以改進的默克爾樹(MerkleTree)為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，使用共識機制、點對點網(wǎng)絡、智能合約等技術(shù)結(jié)合而成的一種分布式存儲數(shù)據(jù)庫技術(shù)。區(qū)塊鏈分為公有鏈(PublicBlockchain)、聯(lián)盟鏈(ConsortiumBlockchain)、私有鏈(PrivateBlockchain)和混合鏈(HybridBlcokchain)四大類。
一般來說，區(qū)塊鏈的典型特征包括：
多中心化：鏈上數(shù)據(jù)的驗證、核算、存儲、維護和傳輸?shù)冗^程均依賴分布式系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，運用純數(shù)學方法代替中心化組織機構(gòu)在多個分布式節(jié)點之間構(gòu)建信任關(guān)系，從而建立可信的分布式系統(tǒng)。
多方維護：激勵機制可確保分布式系統(tǒng)中的所有節(jié)點均可參與數(shù)據(jù)區(qū)塊的驗證過程，并通過共識機制選擇特定節(jié)點將新產(chǎn)生的區(qū)塊加入到區(qū)塊鏈中。
時序數(shù)據(jù)：區(qū)塊鏈運用帶有時間戳信息的鏈式結(jié)構(gòu)來存儲數(shù)據(jù)信息，為數(shù)據(jù)信息添加時間維度的屬性，從而可實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的可追溯性。
智能合約：區(qū)塊鏈技術(shù)能夠為用戶提供靈活可變的腳本代碼，以支持其創(chuàng)建新型的智能合約。
不可篡改：在區(qū)塊鏈系統(tǒng)中，因為相鄰區(qū)塊間后序區(qū)塊可對前序區(qū)塊進行驗證，若篡改某一區(qū)塊的數(shù)據(jù)信息，則衙遞歸修改該區(qū)塊及其所有后序區(qū)塊的數(shù)據(jù)信息，然而每一次哈希的重新計算代價是巨大的，且須在有限時間內(nèi)完成，因此可保障鏈上數(shù)據(jù)的不可篡改性。
開放共識：在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡中，每臺物理設(shè)備均可作為該網(wǎng)絡中的一個節(jié)點，任意節(jié)點可自由加入且擁有一份完整的數(shù)據(jù)庫拷貝.
安全可信：數(shù)據(jù)安全可通過基于非對稱加密技術(shù)對鏈上數(shù)據(jù)進行加密來實現(xiàn)，分布式系統(tǒng)中各節(jié)點通過區(qū)塊鏈共識算法所形成的算力來抵御外部攻擊、保證鏈上數(shù)據(jù)不被篡改和偽造，從而具有較高的保密性、可信性和安全性。
2.關(guān)鍵技術(shù)
從區(qū)塊鏈的技術(shù)體系視角看，區(qū)塊鏈基于底層的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)處理、管理和存儲技術(shù)，以區(qū)塊數(shù)據(jù)的管理、鏈式結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)、數(shù)字簽名、哈希函數(shù)、默克爾樹、非對稱加密等，通過基于P2P網(wǎng)絡的對稱式網(wǎng)絡，組織節(jié)點參與數(shù)據(jù)的傳播和驗證，每個節(jié)點均會承擔網(wǎng)絡路由、驗證區(qū)塊數(shù)據(jù)、傳播區(qū)塊數(shù)據(jù)、記錄交易數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)新節(jié)點等功能，包含傳播機制和驗證機制。為保陷區(qū)塊鏈應用層的安全，通過激勵層的發(fā)行機制和分配機制，在整個分布式網(wǎng)絡的節(jié)點以最高效率的方式達成共識。
分布式賬本分布式賬本是區(qū)塊鏈技術(shù)的核心之一。分布式賬本的核心思想是：交易記賬由分布在不同地方的多個節(jié)點共同完成，而且每一個節(jié)點保存一個唯一、真實賬本的副本，它們可以參與監(jiān)督交易合法性，同時也可以共同為其作證；賬本里的任何改動都會在所有的副本中被反映出來。分布式賬本中存儲的資產(chǎn)是指法律認可的合法資產(chǎn)，如金融、實體、電子的資產(chǎn)等任何形式的有價資產(chǎn)。為了確保資產(chǎn)的安全性和準確性，分布式賬本一方面通過公私鑰以及簽名控制賬本的訪問權(quán)；另一方面根據(jù)共識的規(guī)則，賬本中的信息更新可以由一個、一部分人或者是所有參與者共同完成。分布式賬本技術(shù)能夠保障資產(chǎn)的安全性和準確性，具有廣泛的應用場景，特別在公共服務領(lǐng)域，能夠重新定義政府與公民在數(shù)據(jù)分享、透明度和信任意義上的關(guān)系，目前已經(jīng)廣泛應用到金融交易、政府征稅、土地所有權(quán)登記、護照管理、社會福利等領(lǐng)域。加密算法區(qū)塊鏈系統(tǒng)中的加密算法一般分為散列(哈希)算法和非對稱加密算法。散列算法也叫數(shù)據(jù)摘要或者哈希算法，其原理是將一段信息轉(zhuǎn)換成一個固定長度并具備以下特點的字符串：如果某兩段信息是相同的，那么字符也是相同的：即使兩段信息十分相似，但只要是不同的，那么字符串將會十分雜亂、隨機并且兩個字符串之間完全沒有關(guān)聯(lián)。本質(zhì)上，散列算法的目的不是為了“加密”而是為了抽取“數(shù)據(jù)特征”，也可以把給定數(shù)據(jù)的散列值理解為該數(shù)據(jù)的”指紋信息"。典型的散列算法有MD5、SHA-I/SHA-2和SM3,目前區(qū)塊鏈主要使用SHA-2中的SHA256算法。非對稱加密算法由對應的一對唯一性密鑰(即公開密鑰和私有密鑰)組成的加密方法。任何獲悉用戶公鑰的人都可用用戶的公鑰對信息進行加密與用戶實現(xiàn)安全信息交互。由于公鑰與私鑰之間存在的依存關(guān)系，只有用戶本身才能解密該信息，任何未受授權(quán)用戶甚至信息的發(fā)送者都無法將此信息解密。常用的非對稱加密算法包括RSA、Elgamal、D-H、ECC(橢圓曲線加密算法)等。共識機制區(qū)塊鏈共識問題需要通過區(qū)塊鏈的共識機制來解決。共識算法能保證分布式的計算機或軟件程序協(xié)作一致，對系統(tǒng)的輸入輸出做出正確的響應。
區(qū)塊鏈的共識機制的思想是：在沒有中心點總體協(xié)調(diào)的情況下，當某個記賬節(jié)點提議區(qū)塊數(shù)據(jù)增加或減少，并把該提議廣播給所有的參與節(jié)點，所有節(jié)點要根據(jù)一定的規(guī)則和機制，對這一提議是否能夠達成一致進行計算和處理。
目前，常用的共識機制主要有PoW、PoS、DPoS、Paxos、PBFT等。根據(jù)區(qū)塊鏈不同應用場景中各種共識機制的特性，共識機制分析可基于：
合規(guī)監(jiān)管：是否支持超級權(quán)限節(jié)點對全網(wǎng)節(jié)點、數(shù)據(jù)進行監(jiān)管。
性能效率：交易達成共識被確認的效率。
資源消耗：共識過程中耗費的CPU、網(wǎng)絡輸入輸出、存儲等資源。
容錯性：防攻擊、防欺詐的能力。
當前，TCP/IP協(xié)議是全球互聯(lián)網(wǎng)的"牽手協(xié)議”。將“多中心化、分布式”理念變成了一種可執(zhí)行的程序，并在此基礎(chǔ)上派生出了更多的類似協(xié)議?；ヂ?lián)網(wǎng)上能多中心化的活動是無需信用背書的活動，需要信用做保證的都是中心化的、有第三方中介機構(gòu)參與的活動。因此，無法建立全球信用的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)就在發(fā)展中遇到了障礙——人們無法在互聯(lián)網(wǎng)上通過多中心化方式參與價值交換活動。
區(qū)塊鏈將成為互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)協(xié)議之一。區(qū)塊鏈作為一種可以傳輸所有權(quán)的協(xié)議，將會基于現(xiàn)有的互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議架構(gòu)，構(gòu)建出新的基礎(chǔ)協(xié)議層。區(qū)塊鏈(協(xié)議)會和傳輸控制協(xié)議/因特網(wǎng)互聯(lián)協(xié)議(TCP/IP)一樣，成為未來互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)協(xié)議，構(gòu)建出一個高效的、多中心化的價值存儲和轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡。區(qū)塊鏈架構(gòu)的不同分層將承載不同的功能。類似TCP/IP協(xié)議棧的分層結(jié)構(gòu)，入們在統(tǒng)一的傳輸層協(xié)議之上，發(fā)展出了各種各樣的應用層協(xié)議，最終構(gòu)建出了今天豐富多彩的互聯(lián)網(wǎng)。未來區(qū)塊鏈結(jié)構(gòu)也將在一個統(tǒng)一的、多中心化的底層協(xié)議基礎(chǔ)上，發(fā)展出各種各樣應用層協(xié)議。區(qū)塊鏈的應用和發(fā)展呈螺旋式上升趨勢。區(qū)塊鏈作為數(shù)字化浪潮中下一個階段的核心技術(shù)，其發(fā)展周期將比預想得要長，影響的范圍和深度也會遠遠超出人們的想象，將會構(gòu)建出多樣化生態(tài)的價值互聯(lián)網(wǎng)，從而深刻改變未來商業(yè)社會的結(jié)構(gòu)和每個人的生活。2.2.5人工智能人工智能是研究和開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的技術(shù)科學。
1技術(shù)基礎(chǔ)
人工智能從產(chǎn)生到現(xiàn)在，其發(fā)展歷程經(jīng)歷了6個主要階段：起步發(fā)展期(]956年至20世紀60年代初)、反思發(fā)展期(20世紀60年代至20世紀70年代初)、應用發(fā)展期(20世紀70年代初至20世紀80年代中)、低迷發(fā)展期(20世紀80年代中至20世紀90年代中)、穩(wěn)步發(fā)展期(20世紀90年代中至2010年)、蓬勃發(fā)展期(2011年至今)。從當前的人工智能技術(shù)進行分析可知，其在技術(shù)研究方面主要聚焦在熱點技術(shù)、共性技術(shù)和新興技術(shù)三個方面。
2關(guān)鍵技術(shù)
入工智能的關(guān)鍵技術(shù)主要涉及機器學習、自然語言處理、專家系統(tǒng)等技術(shù)。
機器學習機器學習是一種自動將模型與數(shù)據(jù)匹配，并通過訓練模型對數(shù)據(jù)進行“學習"的技術(shù)。機器學習的研究主要聚焦在機器學習算法及應用、強化學習算法、近似及優(yōu)化算法和規(guī)劃問題等方面，其中常見的學習算法主要包含回歸、聚類、分類、近似、估計和優(yōu)化等基礎(chǔ)算法的改進研究，遷移學習、多核學習和多視圖學習等強化學習方法是當前的研究熱點。神經(jīng)網(wǎng)絡是機器學習的一種形式，該技術(shù)出現(xiàn)在20世紀60年代，并用于分類型應用程序。它根據(jù)輸入、輸出、變世權(quán)重或?qū)⑤斎肱c輸出關(guān)聯(lián)的“特征”來分析問題。它類似千神經(jīng)元處理信號的方式。深度學習是通過多等級的特征和變址來預測結(jié)果的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，得益千當前計算機架構(gòu)更快的處理速度，這類模型有能力應對成千上萬個特征。與早期的統(tǒng)計分析形式不同，深度學習模型中的每個特征通常對于人類觀察者而言意義不大，使得該模型的使用難度很大且難以解釋。深度學習模型使用一種稱為反向傳播的技術(shù)，通過模型進行預測或?qū)敵鲞M行分類。強化學習是機器學習的另外一種方式，指機器學習系統(tǒng)制訂了目標而且邁向目標的每一步都會得到某種形式的獎勵。機器學習模型是以統(tǒng)計為基礎(chǔ)的，而且應該將其與常規(guī)分析進行對比以明確其價值增量。它們往往比基于人類假設(shè)和回歸分析的傳統(tǒng)“手工”分析模型更準確，但也更復雜和難以解釋。相比于傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析，自動化機器學習模型更容易創(chuàng)建，而且能夠揭示更多的數(shù)據(jù)細節(jié)。自然語言處理自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)是計算機科學領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向。它研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數(shù)學于一體的科學。自然語言處理主要應用于機器翻譯、輿悄監(jiān)測、自動摘要、觀點提取、文本分類、問題回答、文本語義對比、語音識別、中文OCR等方面。自然語言處理(即實現(xiàn)人機間自然語言通信，或?qū)崿F(xiàn)自然語言理解和自然語言生成)是十分困難的，困難的根本原因是自然語言文本和對話的各個層次上廣泛存在著各種各樣的歧義性或多義性。自然語言處理解決的核心問題是信息抽取、自動文摘/分詞、識別轉(zhuǎn)化等，用于解決內(nèi)容的有效界定、消歧和模糊性、有瑕疵的或不規(guī)范的輸入、語言行為理解和交互。當前，深度學習技術(shù)是自然語言處理的重要技術(shù)支撐，在自然語言處理中需應用深度學習模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等，通過對生成的詞向獄進行學習，以憲成自然語言分類、理解的過程。專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是一個智能計算機程序系統(tǒng)，通常由人機交互界面、知識庫、推理機、解釋器、綜合數(shù)據(jù)庫、知識獲取等6個部分構(gòu)成，其內(nèi)部含有大位的某個領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R與經(jīng)驗，它能夠應用人工智能技術(shù)和計算機技術(shù)，根據(jù)系統(tǒng)中的知識與經(jīng)驗，進行推理和判斷，模擬入類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復雜問題。簡而言之，專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計算機程序系統(tǒng)。
在人工智能的發(fā)展過程中，專家系統(tǒng)的發(fā)展已經(jīng)歷了三個階段，正向第四代過渡和發(fā)展。第一代專家系統(tǒng)以高度專業(yè)化、求解專門問題的能力強為特點。但在體系結(jié)構(gòu)的完整性、可移植性、系統(tǒng)的透明性和靈活性等方面存在缺陷。第二代專家系統(tǒng)屬于單學科專業(yè)型、應用型系統(tǒng)，其體系結(jié)構(gòu)較完整，移植性方面也有所改善，而且在系統(tǒng)的人機接口、解釋機制、知識獲取技術(shù)、不確定推理技術(shù)、增強專家系統(tǒng)的知識表示和推理方法的啟發(fā)性、通用性等方面都有所改進。第三代專家系統(tǒng)屈多學科綜合型系統(tǒng)，采用多種人工智能語言，綜合采用各種知識表示方法和多種推理機制及控制策略，并運用各種知識工程語言、骨架系統(tǒng)及專家系統(tǒng)開發(fā)工具和環(huán)境來研制大型綜合專家系統(tǒng)。當前人工智能的專家系統(tǒng)研究已經(jīng)進入到第四個階段，主要研究大型多專家協(xié)作系統(tǒng)、多種知識表示、綜合知識庫、自組織解題機制、多學科協(xié)同解題與并行推理、專家系統(tǒng)工具與環(huán)境、人工神經(jīng)網(wǎng)絡知識獲取及學習機制等。
3應用和發(fā)展
經(jīng)過60多年的發(fā)展，人工智能在算法、賀力(計貨能力)和算料(數(shù)據(jù))等方而取得了重要突砐，正處于從“不能用”到“可以用"的技術(shù)拐點，但是距離“很好用”還存在諸多瓶頸。實現(xiàn)從專用人工智能向通用人工智能的跨越式發(fā)展，既是下一代人工智能發(fā)展的必然趨勢。
從人工智能向人機涅合智能發(fā)展。借鑒腦科學和認知科學的研究成果是人工智能的一個重要研究方向。人機混合智能旨在將人的作用或認知模型引入到人工智能系統(tǒng)中，提升人工智能系統(tǒng)的性能，使人工智能成為人類智能的自然延伸和拓展，通過人機協(xié)同更加高效地解決復雜問題。(2)從“人工+智能“向自主智能系統(tǒng)發(fā)展。當前人工智能領(lǐng)域的大監(jiān)研究集中在深度學習，但是深度學習的局限是需要大量工干預。因此，科研人員開始關(guān)注減少人工干預的自主智能方法，提高機器智能對環(huán)境的自主學習能力。
(3)人工智能將加速與其他學科領(lǐng)域交叉滲透。人工智能是一門綜合性的前沿學科和高度交叉的復合型學科，需要與計算機科學、數(shù)學、認知科學、神經(jīng)科學和社會科學等學科深度融合。借助于生物學、腦科學、生命科學和心理學等學科的突破，將機理變?yōu)榭捎嬎愕哪Ｐ?，人工智能將與更多學科深入地交叉滲透。
(4)人工智能產(chǎn)業(yè)將蓬勃發(fā)展?！?/strong>人工智能+X"的創(chuàng)新模式將隨著技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展日趨成熟，對生產(chǎn)力和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生革命性影響，并推動人類進入普惠型智能社會。
(5)人工智能的社會學將提上議程。為了確保人工智能的健康可持續(xù)發(fā)展，使其發(fā)展成果造福千民，需要從社會學的角度系統(tǒng)全面地研究人工智能對人類社會的影響，制定完善人工智能法律法規(guī)。
2.2.6虛擬現(xiàn)實如何把人類的感知能力和認知經(jīng)歷及計算機信息處理環(huán)境直接聯(lián)系起來，是虛擬現(xiàn)實產(chǎn)生的業(yè)大背景。
1.技術(shù)基礎(chǔ)
虛擬現(xiàn)實(Virtual Reality, VR)是一種可以創(chuàng)立和體驗虛擬世界的計算機系統(tǒng)。通過虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)所建立的信息空間，是一個包容多種信息的多維化的信息空間(Cyberspace)，人類的感性認識和理性認識能力都能在這個多維化的信息空間中得到充分的發(fā)揮。在硬件方面，需要高性能的計算機軟硬件和各類先進的傳感器；在軟件方面，主要是需要提供一個能產(chǎn)生虛擬環(huán)境的工具集。
虛擬現(xiàn)實技術(shù)的主要特征包括沉浸性、交互性、多感知性、構(gòu)想性(想象性)和自主性。隨著虛擬現(xiàn)實技術(shù)的快速發(fā)展，按照其“沉浸性”程度的高低和交互程度的不同，虛擬現(xiàn)實技術(shù)已經(jīng)從桌面虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)、沉浸式虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)、分布式虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)等，向增強式虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)(Augmented Reality, AR)和元宇宙的方向發(fā)展。
2關(guān)鍵技術(shù)
虛擬現(xiàn)實的關(guān)鍵技術(shù)主要涉及人機交互技術(shù)、傳感器技術(shù)、動態(tài)環(huán)境建校技術(shù)和系統(tǒng)集成技術(shù)等。
人機交互技術(shù)：與傳統(tǒng)的只有鍵盤和鼠標的交互模式不同，是一種新型的利用VR眼鏡、控制手柄等傳感器設(shè)備，能讓用戶真實感受到周圍事物存在的一種三維交互技術(shù)，將三維交互技術(shù)與語音識別、語音輸入技術(shù)及其他用于監(jiān)測用戶行為動作的設(shè)備相結(jié)合，是目前主流的人機交互手段。傳感器技術(shù)：VR技術(shù)的進步受制千傳感器技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)有的VR設(shè)備存在的缺點與傳感器的靈敏程度有很大的關(guān)系。動態(tài)環(huán)境建模技術(shù)：虛擬環(huán)境的設(shè)計是VR技術(shù)的重要內(nèi)容，該技術(shù)是利用三維數(shù)據(jù)建立膨擬環(huán)境模型。目前常用的虛擬環(huán)境建模工具為計算機輔助設(shè)計(Computer Aided Design, CAD),操作者可以通過CAD技術(shù)獲取所需數(shù)據(jù)，并通過得到的數(shù)據(jù)建立滿足實際需要的虛擬環(huán)境模型。除了通過CAD技術(shù)獲取三維數(shù)據(jù)，多數(shù)悄況下還可以利用視覺建模技術(shù)，兩者相結(jié)合可以更有效地獲取數(shù)據(jù)。系統(tǒng)集成技術(shù)：包括信息同步、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、模型標定、識別和合成等技術(shù)，由于VR系統(tǒng)中儲存著許多的語音輸入信息、感知信息以及數(shù)據(jù)模型，因此VR系統(tǒng)中的集成技術(shù)顯得越發(fā)重要。3應用和發(fā)展
硬件性能優(yōu)化迭代加快。輕量化、超清化加速了虛擬現(xiàn)實終端市場的迅速擴大，虛擬現(xiàn)實設(shè)備的顯示分辨率、幀率、自由度、延時、交互性能、重址、眩暈感等性能指標日趨優(yōu)化。網(wǎng)絡技術(shù)的發(fā)展有效助力其應用化的程度。泛在網(wǎng)絡通信和高速的網(wǎng)絡速度，有效提升了虛擬現(xiàn)實技術(shù)在應用端的體驗。借助于終端輕型化和移動化5G技術(shù)，高峰值速率、毫秒級的傳輸時延和干億級的連接能力，降低了對虛擬現(xiàn)實終端側(cè)的要求。虛擬現(xiàn)實產(chǎn)業(yè)要素加速融通。虛擬現(xiàn)實產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出從創(chuàng)新應用到常態(tài)應用的產(chǎn)業(yè)趨勢，在舞臺藝術(shù)、體育智慧觀賽、新文化弘揚、教育、醫(yī)療等領(lǐng)域普遍應用?！疤摂M現(xiàn)實+商貿(mào)會展”成為后疫情時代的未來新常態(tài)，“虛擬現(xiàn)實+工業(yè)生產(chǎn)”是組織數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新動能，“虛擬現(xiàn)實+智慧生活”大大提升了未來智能化的生活體驗，“虛擬現(xiàn)實+文娛休閑”成為新型信息消費模式的新載體等。元宇宙等新興概念為虛擬現(xiàn)實技術(shù)帶來了“沉浸和疊加”“激進和漸進”“開放和封閉”等新的商業(yè)理念，大大提升了其應用價值和社會價值，將逐漸改變?nèi)藗兯晳T的現(xiàn)實世界物理規(guī)則，以全新方式激發(fā)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，以新模式、新業(yè)態(tài)等方式帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)躍遷升級。2.3本章練習1.選擇題
關(guān)于信息技術(shù)的描述，不正確的是。A.信息技術(shù)是研究如何獲取信息、處理信息、傳輸信息和使用信息的技術(shù)B信息技術(shù)是信息系統(tǒng)的前提和基礎(chǔ)，信息系統(tǒng)是信息技術(shù)的應用和體現(xiàn)C.信息、信息化以及信息系統(tǒng)都是信息技術(shù)發(fā)展不可或缺的部分D.信息技術(shù)是在信息科學的基本原理和方法下的關(guān)于一切信息的產(chǎn)生、信息的傳輸、信息的轉(zhuǎn)化應用技術(shù)的總稱參考答案：D-關(guān)鍵技術(shù)主要涉及傳感器技術(shù)、傳感網(wǎng)和應用系統(tǒng)架構(gòu)等。A物聯(lián)網(wǎng)B.云計算C.大數(shù)據(jù)D.人工智能參考答案：A關(guān)鍵技術(shù)主要涉及機器學習、自然語言處理、專家系統(tǒng)等技術(shù)。A物聯(lián)網(wǎng)B.云計算C.大數(shù)據(jù)D人工智能參考答案：D關(guān)于云計算的描述，不正確的是。A云計算可以通過寬帶網(wǎng)絡連接，用戶需要通過寬帶網(wǎng)絡接入“云”中并獲得有關(guān)的服務，“云”內(nèi)節(jié)點之間也通過內(nèi)部的高速網(wǎng)絡相連B云計算可以快速、按需、彈性服務，用戶可以按照實際需求迅速獲取或釋放資源，并可以根據(jù)衙求對資源進行動態(tài)擴展C按照云計算服務提供的資源層次，可以分為基礎(chǔ)設(shè)施即服務和平臺即服務兩種服務類型D.云計算是一種基于并高度依賴Internet,用戶與實際服務提供的計算資源相分離，集合了大獨計算設(shè)備和資源，并向用戶屏蔽底層差異的分布式處理架構(gòu)參考答案：C區(qū)塊鏈有以下幾種特性：多中心化、多方維護、時序數(shù)據(jù)、智能合約、開放共識、安全可信和。
A.可回溯性 B不可篡改C周期性D穩(wěn)定性
參考答案：B
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