一、嵌入式体系架构
软件脆弱性是软件中存在的缺点(或缺陷)，利用它可以危害体系安全计谋，导致信息丢失、体系价值和可用性降低。嵌入式体系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，从而有用地降低单个问题的规模和复杂性，实现复杂体系的分解。但是，分层架构仍旧存在脆弱性。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体系无法正常运行、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体系无法正常运行、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体系无法正常运行、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体系无法正常运行、层与层之间功能引用可能导致功能失效
答案：B
解析：
脆弱性表现人、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缺点(或缺陷)，利用它可以危害体系安全计谋，导致信息丢失、体系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取，但是，分层架构也存在众多脆弱性问题，主要表如今以下两个方面：
① 一旦某个底层发生错误，那么整个步伐将会无法正常运行，如产生一些数据溢出、空指针、空对象的安全问题，也有可能会得堕落误的效果;
②将体系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，这种原来“直来直去’的操纵如今要层层通报，势必造成性能的下降。
一、嵌入式体系架构的两种模式
1.条理化模式架构：位于高层的抽象概念与低层的更加详细的概念之间存在着依赖关系
高层抽象、底层详细，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体系进行分解，而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
对复杂体系分解
（1）自顶向下：抽象到详细
（2）自底向上：构造域，到达子体系
二、嵌入式操纵体系（EOS）
从嵌入式操纵体系体系架构看，主要存在4种结构:整体结构、条理结构、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，它是基于结构化步伐设计的一种软件设计方法
内核是操纵体系的核心部分，它管理着体系的各种资源。内核可以当作毗连应用步伐和硬件的一座桥梁，是直接运行在硬件上的最基础的软件实体。目前从内核架构来分别，可分为宏内核(即单体内核)和微内核。
任务管理是嵌入式操纵体系最根本功能之一
1.整体结构
2.强实时调理算法（EDF）
（1）最早制止时间优先：制止时间越早越优先
（2）最低松弛度优先（LLF）：富裕时间越少越优先
（3）单调速率调理算法（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
（4）socket长途调用
（5）signals信号：异步事件
嵌入式实时操纵体系与一般操纵体系相比，具有许多特点。以下不属于嵌入式实时操纵体系特点的是（ )。
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：**实时操纵体系主要用于有实时要求的过程控制等领域。因此，在实时操纵体系中，对于来自外部的事件必须在( )。
A:一个时间片内进行处置惩罚
B:一个周转时间内进行处置惩罚
C:一个机器周期内进行处置惩罚
D:被控对象允许的时间范围内进行处置惩罚
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置惩罚,并在被控对象允许的时间范围内做出快速响应。
因此，实时操纵体系与分时操纵体系的第一点区别是交互性强弱差别，分时体系交互性强，实时体系交互性弱，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实时响应并对其进行处置惩罚；第三点区别是体系的设计目标差别，分时体系是设计成一个多用户的通用体系，交互能力强，而实时体系大都是专用系
三、嵌入式数据库
与传统数据库相比，嵌入式数据库体系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差别可分为三类: 基于内存方式、基于文件方式、基于网络方式。
1.基于内存的数据库体系（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、长途服务器构成
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步伐，将数据库文件毗连到应用步伐，通过API访问数据库
特点：
（1）只允许应用步伐对其访问
（2）数据与步伐不分离，交给应用步伐
（3）不需要独立安装，与应用一起发布
（4）需要恒久化能力
基于网络的数据库体系(Netware Database System，NDB)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长途服务器的一个客户端。以下有关NDB的叙述中，不正确的是( )。
A：NDB主要由客户端、通信协议和长途服务器等三部分构成
B：NDB的客户端主要负责提供接口给嵌入式步伐，通信协议负责规范客户端与长途服务器之间的通信，长途服务器负责维护服务器上的数据库数据
C：NDB具有客户端小、无需支持可剪裁性、代码可重用等特点
D：NDB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，使用时由应用步伐通过相应的驱动步伐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步伐如JDBC、ODBC等访问数据库服务器，数据库服务器再操纵数据库文件。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差别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步伐分离，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步伐，直接将数据库的库文件链接到应用步伐中。应用步伐通过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步伐在一起的。
3.3.2 数据库服务器和嵌入式数据库对好比下:
3.3.3 数据库服务器通常允许非开辟人员对数据库进行操纵，而在嵌入式数据中通常只允许应用步伐对其进行访问和控制。
3.3.4 数据库服务器将数据与步伐分离，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步伐，由应用步伐来进行控制。.
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步伐一起发布，不需要单独地部署一个数据库服务器，具有步伐携带性的特点。
四、嵌入式中间件
应用与操纵体系之间的软件
分类
ESB、事务、分布式计算、RPC、对象请求、数据库访问、消息通报、基于XML
五、嵌入式体系的设计
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方法进行软件开辟时，需要履历评审、选择驱动因子、选择体系元素、选择设计概念、实体化元素和界说接口、草拟视图和分析评价等七个阶段。
六、实时体系设计方法（DARTS）
将实时体系分解为多个并发任务
提供了分解与处置惩罚并发的设计
使用任务架构图（TAD）来显示分解并发任务的过程
构成部分
1.实时结构化分析方法（RTSA）
开辟体系环境图（SCD）和状态转换图（STD）
2.将体系分别为多个并发任务
初步任务架构图（TAD）
3.界说任务间接口
4.设计每个任务
5.设计过程的效果：RTSA规范、各种文档
主要上风
分解，详细界说任务间的接口
用任务架构图（TAD）、用RTSA实现到实时的转换
不敷：RTSA没有做好，创建任务非常困难
七、案例分析之鸿蒙操纵体系
4个技术特性
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支撑一次开辟，多端部署
分布式架构带来的上风
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：差别设备资源融合，差别手机，电脑，自动匹配设备来实验
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.分布式任务调理：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体系的跨领域GENESYS体系架构案例分析
GENESYS是一种跨领域的通用嵌入式架构平台
解决三个挑衅
1.复杂性：采用消息交换方式提高抽象级别
2.体系健壮性：设计故障隔离框架
3.能量有用使用：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）：设置和管理资源
4.技术相干接口（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）、体系级（构件是设备）
二、大数据架构
大数据架构是指为了处置惩罚大规模数据而设计的体系架构。它能高效地存取、处置惩罚和分析海量数据，挖掘数据中有价值的信息，为相干决议提供支持。
大数据架构的典型架构有 Lamba 架构、Kappa 架构等。
1、传统数据处置惩罚的问题
- 数据孤岛问题：差别部门或体系之间的数据隔离，数据无法共享和整合。
- 数据差别等性问题：由于数据维护分散，同一数据在差别体系或部门中可能存在差别的版本，造成数据差别等。
- 数据冗余问题：同一数据在差别体系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：数据安全掩护措施相对较弱，轻易受到恶意攻击或数据泄露。
- 数据处置惩罚效率低下问题：数据处置惩罚方式和技术相对落伍，处置惩罚效率低下，无法满足大数据时代的需求。
- 数据分析能力不敷问题：仅提供简朴的数据处置惩罚和查询功能，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议。
2、大数据架构的几个方面
大数据处置惩罚体系架构主要包括以下几个方面：
- 数据采集层：大数据处置惩罚体系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：大数据处置惩罚体系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。
- 数据处置惩罚层：数据处置惩罚是大数据体系中最复杂的一部分。大数据处置惩罚体系可以使用多种处置惩罚方式，如MapReduce、Spark、Flink等。数据处置惩罚层需要考虑数据处置惩罚的速度、可扩展性、容错性、计算能力等因素。
- 数据查询层：大数据处置惩罚体系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：大数据处置惩罚体系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、大数据面临的挑衅
- 多源数据处置惩罚：怎样利用信息技术等手段处置惩罚非结构化和半结构化数据
- 数据特性形貌、刻画方法及体系建模方法：怎样探索大数据复杂性、不确定性特性形貌的刻画方法及大数据的体系建模
- 数据挖掘与决议支持：数据异构性与决议异构性的关系对大数据知识发现与管理决议的影响
4、Lambda 架构
- 设计 Batch Layer 和 Speed Layer 的依据
- 容错性。
- 复杂性隔离。 Batch Layer 处置惩罚离线数据。 Speed Layer 采用增量算法处置惩罚实时数据，复杂性比 Batch Layer 要高很多。
- 横向扩容。当数据量/负载增大时，可扩展性的体系通过增加更多的机器资源来维持性能。
- 批处置惩罚层(Batch Layer)：接收原始数据流，处置惩罚离线数据。两个核心功能：存储数据集和天生Batch View。处置惩罚的数据是全量数据，进行复杂计算，具有高可靠性和长时间窗口（高延时）。
- 加快层(Speed Layer)：存储实时视图并处置惩罚传入的实时数据流，更新到 Real-time View。处置惩罚的数据是部分数据（最近的增量数据流），进行简朴计算，具有低延时。
- 服务层(Serving Layer)：用于响应用户的查询请求，归并 Batch View 和 Real-time View 中的效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，提供快速的数据处置惩罚能力。
- 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、针对详细场景重新离线训练一遍益处不大、重新部署和迁移本钱很高
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) 架构和下令查询分离 (Command Query Responsibility Segregation,CQRS) 架构， Lambda架构的设计思想和这两者有一定水平的相似。
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本质上是一种数据恒久化的方式，其由三个核心观点构成：
(1)整个体系以事件为驱动，所有业务都由事件驱动来完成。
(2)事件是核心，体系的数据以事件为基础，事件要生存在某种存储上。
(3)业务数据只是一些由事件产生的视图，不一定要生存到数据库中。
Lambda架构中数据集的存储使用的概念与Event Sourcing 中的思想完全划一，二者都是在**使用统一的数据模子对数据处置惩罚事件本身进行界说。**这样在发生错误的时候，能够通过模子找到错误发生的缘故原由，对这一事件进行重新计算以扬弃错误信息，恢复到体系应该的正确状态，以此实现了体系的容错性。
2.CQRS 与 Lambda 架构
CQRS架构分离了对于数据进行的读操纵(查询)和写(修改)操纵。其将能够改变数据模子状态的下令和对于模子状态的查询操纵实现了分离。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置惩罚方式。
Lambda架构中，数据的修改通过批处置惩罚和流处置惩罚实现，通过写操纵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 直接得到效果，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缘故原由是，读操纵实际上比写操纵要省时得多，如果将读和写操纵放在一起，实际处置惩罚大量数据时会因为写操纵的时长问题影响整体业务的处置惩罚效率。在大数据体系 中经常处置惩罚海量数据，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换。因此对于 Kappa 架构来说，仍旧以流处置惩罚为主
- 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置惩罚引擎对源源不停的源数据进行处置惩罚;
- 再由服务层的服务后端进一步处置惩罚以提供上层的业务查询。
- 而中间效果的数据都是需要存储的，这些数据包括汗青数据与效果数据，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架构中与离线数据归并的问题。
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)在实时数据处置惩罚时，遇到大量差别的实时流进行关联时，非常依赖实时计算体系的能力，很可能因为数据流先后顺序问题，导致数据丢失。
(3)Kappa在扬弃了离线数据处置惩罚模块的时候，同时扬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体系(引擎)，复杂度高只需要维护一套体系(引擎)，复杂度低开辟、维护本钱开辟、维护本钱高开辟、维护本钱低计算开销需要不停运行批处置惩罚和实时计算，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汗青数据处置惩罚能力批式全量处置惩罚，吞吐量大，汗青数据处置惩罚能力强流式全量处置惩罚，吞吐量相对较低，汗青数据处置惩罚相对较弱使用场景直接支持批处置惩罚，更得当对汗青数据分析查询的场景，期望尽快得到分析效果，批处置惩罚可以更直接高效地满足这些需求。不是Lambda的替换架构，而是简化， Kappa放弃了对批处置惩罚的支持，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/离线计算效果分别更新到Real-time view 和 Batch view
归并计算层将两个 view 归并为最终效果，由 MemSQL/HBase 存储
该平台采用 Kappa 架构，使用 Flink 进行实时数据处置惩罚，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、信息体系架构设计（ISA）
信息体系架构(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置惩罚的活动。为了更好地明白信息体系架构的界说，特作如下阐明：
1.1 架构是对体系的抽象，它通过形貌元素、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，仅与内部详细实现有关的细节是不属于架构的，即界说夸大元素的“外部可见”属性。
1.2 架构由多个结构构成，结构是从功能角度来形貌元素之间的关系的，详细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体系架构。
1.3 任何软件都存在架构，但不一定有对该架构的详细表述文档。即架构可以独立于架构的形貌而存在。如文档己过期，则该文档不能反映架构。
1.4 元素及其行为的聚集构成架构的内容。表现体系由哪些元素构成，这些元素各有哪些功能(外部可见)，以及这些元素间怎样毗连与互动。即在两个方面进行抽象:在静态方面，关注体系的大粒度(宏观)总体结构(如分层) ;在动态方面，关注体系内关键行为的共同特性。
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)，以及体系设计中影响深远(架构敏感)的各项重要决议(一旦贯彻，更改的代价昂贵)
1.什么是信息体系架构风格？
信息体系架构风格是特定应用领域中体系组织方式的惯用模式。界说了一个体系家属，包括一个词汇表和一组约束。词汇表包罗构件和毗连件类型，约束则阐明这些构件和毗连件怎样组合。架构风格反映领域内体系的共有结构和语义特性，并指导模块和子体系的有用组织，形成一个完备的体系。
2.信息体系架构风格通常遵循的架构风格有哪些？
(1)数据流风格：批处置惩罚序列；管道/过滤器。
(2)调用/返回风格：主步伐/子步伐；面向对象风格；条理结构。
(3)独立构件风格：进程通信；事件体系。
(4)虚拟机风格：表明器；基于规则的体系。
(5)堆栈风格：数据库体系；超文本体系；黑板体系。
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划一性保障。
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，采用迭代的过程模子，支持最佳实践和可重用的架构资产。
TOGAF的六个组件：
架构开辟方法（ADM）：TOGAF的核心，形貌了企业架构的分步开辟方法。
ADM指南和技术：包罗应用ADM的指南和技术。
架构内容框架：形貌架构工件的结构化元模子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参考模子：提供两个架构参考模子，即技术参考模子（TRM）和集成信息基础设施参考模子（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、脚色和职责。
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：提供详细模子，使架构产品划一性更强。
扩展指南：支持大型组织内部团队开辟多层级集成架构。
架构风格：注意灵活性，适用于差别的架构风格。
4.ADM全生命周期分别为哪些阶段？
TOGAF中提出了一个著名的ADM架构开辟的全生命周期模子，此模子将ADM全生命周期分别为十个阶段，分别为准备、需求管理、架构愿景、业务架构、信息体系架构、 技术架构、机会息争决方案、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）：**多个应用体系进行绑定，像一个体系一样输入和产生输出数据，实现多个体系功能的叠加。
**过程集成（业务流程集成）：**为实现整体的业务目标，界说、关联管理差别的业务过程，实现信息交换、降低本钱，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：开辟速度快，开辟比力轻易实现
缺点：工作量大，维护费用高，体系升级与扩展困难，没有标准化导致管理困难、只能解决应用体系之间的数据集成问题，难以支持过程集成和应用步伐之间的协调。
在对遗留体系进行评估时，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体系，一般采用的遗留体系演化计谋是（ ）计谋。
A：镌汰 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）保持界面的划一性
7.信息体系的生命周期分为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？
信息体系的生命周期分为4个阶段，即产生阶段、开辟阶段、运行阶段和灭亡阶段。
其中信息体系的开辟阶段是信息体系生命周期中最重要和关键的阶段。
信息体系的开辟阶段分为以下五个关键阶段：
**总体规划阶段：**明确体系的开辟目标和总体架构，规划企业的业务流程，订定信息体系的组织结构、实施计划及技术规范。
产出物：信息体系的开辟目标、总体架构、组织结构和管理流程、实施计划、技术规范等。
**体系分析阶段：**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，提出体系的逻辑模子及初步方案。
产出物：体系的逻辑模子、组织结构及功能分析陈诉、业务流程分析陈诉、数据和数据流程分析陈诉、体系初步方案等。
**体系设计阶段：**根据体系分析效果，进行体系架构、数据库、处置惩罚流程、功能模块及安全控制的详细设计，形成体系实施方案。
产出物：体系架构设计文档、数据库设计方案、处置惩罚流程设计方案、功能模块设计方案、安全控制方案、体系管理流程设计方案等。
**体系实施阶段：**将设计方案转换为可运行的软件体系，进行体系部署、设置和测试，确保体系可以正常运行。
产出物：可运行的体系软件、体系安装与设置文件、体系测试陈诉、用户手册、培训资料等。
**体系验收阶段：**在试运行中验证体系性能及用户体验，进行最终的体系验收，并根据反馈进行调整与优化。
产出物：体系试运行陈诉、体系验收陈诉、最终用户反馈与改进方案等。
6.信息体系建设原则是什么？
（1）高层管理人员介入原则
（2）用户到场开辟原则
（3）自顶向下规划原则
（4）工程化原则
（5）其他原则：
比方：创新性原则，用来表现信息体系的先进性；
整体性原则，用来表现信息体系的完备性；
发展性原则，用来表现信息 体系的超前性；
经济性原则，用来表现信息体系的实用性。
7.信息体系开辟方法有哪些？
**瀑布模子：**线性顺序开辟，阶段包括需求分析、体系设计、编码、测试和维护。适用于需求明确且变化较少的项目。
**敏捷开辟：**夸大灵活性与快速迭代，采用短周期（如迭代或冲刺）进行开辟与反馈。常用框架有Scrum和Kanban。
**迭代模子：**分阶段开辟，每个阶段都涉及需求分析、设计、编码和测试。通过反馈不停美满体系，得当需求不确定的项目。
**增量模子：**将体系分为多个可独立开辟的增量部分，逐步交付并整合，每个增量可以提供实际功能。
**螺旋模子：**将开辟过程视为多个迭代的螺旋，夸大风险管理和用户反馈。得当复杂且风险较高的项目。
**原型开辟：**通过构建原型与用户进行沟通，以便更好地明白需求和功能，常用于需求不明确的环境。
**V模子：**将测试过程与开辟过程并行，夸大验证和确认，适用于对质量有严格要求的项目。
**RAD（快速应用开辟）：**采用快速迭代与原型开辟，减少开辟周期，快速交付原型以便用户反馈。
**DevOps：**夸大开辟（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.信息体系常用架构模子有哪些？
常用4种架构模子：
（1）单机应用体系
（2）两层/多层C/S
（3）MVC结构
（4）面向服务的 SOA 与多服务聚集和数据交换总线等。
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央，BI贸易智能等建设中使用较多，关注数据模子和数据质量;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，而是相互配合和增补。
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。在这个完成后仍旧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干流程。
2 流程导向架构关注的是流程，架构本身的目标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，业务组件分别。
10.价值驱动的体系结构
价值模子核心的特性可以简化为三种根本形式:
1 价值期望值: 表现对某一特定功能的需求，包括内容(功能)、满足度(质量)和差别级别质量的实用性。
2 反作用力: 体系部署实际环境中，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 厘革催化剂: 表现环境中导致价值期望值发生变化的某种事件，或者是导致差别效果的限定因素。
反作用力和厘革催化剂称为限定因素，把这三个统称为价值驱动因素。
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