1. 软件工程

1.1. 软件架构设计

1.1.1. 软件架构风格

• 定义：软件架构设计的一个核心问题是能否达到架构级的 软件复用,也就 是说,能否在不同的系统中,使用同一个软件架构。

• 分类：

  • 1、数据流风格：数据流风格包括批处理序列和管道/过滤器两种风格。
  • 2、调用/返回风格：调用/返回风格包括主程序/子程序、数据抽象 和面向对象,以及层次结构。
  • 3、独立构件风格 独立构件风格包括进程通信和事件驱动的系统。
  • 4、虚拟机风格：虚拟机风格包括计时器和基于规则的系统。
  • 5、仓库风格 e 仓库风格包括数据库系统、黑板系统和超文本系统。

1.1.2. 软件架构评估

• 敏感点：是一个或多个构件的特性

• 权衡点：是影响多个质量属性的特性,是多个质量属性的敏感点。

• 评估方式分类：

  • 1、调查问卷(或检查表)的方式

  • 2、基于场景的方式

  • 3、基于度量的方式

    • 分析方法
    • 对场景进行描述

1.2. 软件设计

• 1.结构化设计（SD）

  • 定义：是一种面向数据流的方法,它以SRS和SA阶段所产生的DFD和数据 9 字段等文档为基础,是一个自顶向下、逐步求精和模块化的过程。
  • 阶段：概要设计（总体设计）、详细设计
  • 遵循的基本原则：高内聚,低耦合。模块内部高度内聚, 模块与模块之间需要降低耦合度。

• 2.面向对象设计（OOD）

  • 基本思想

    • 抽象
    • 封装
    • 可扩展性：其中可扩展性主要是通过继承和多态来实现

  • 三大特征：继承、封装、多态

• 3.设计模式

  • 定义：就是前人经验的总结,它使人们可以方便地复用成功的软件设计。

  • 按处理范围分类：类模式、对象模式

  • 按目的和用途

    • 创建型：主要用户创建对象
    • 结构型：用于处理类或对象的组合
    • 行为型：用于描述类或对象的交互以及职责的分配。

1.3. 软件工程的过程管理

• 定义：软件过程是软件生命周期中一些列相关活动,即用于开发和维护软 件相关产品的一些列活动。

• CMMI：能力成熟度模型集成(Capability Mathturity Model Integration),它融合了多种模型,形成了组织范围内过程改进的单一集成模型,其主要的目的是消除不同模型之间的不一致性和重复,降低基于模型进行改进的成本。

• 两种表示法

  • 阶段式
  • 连续式
  • 两者联系：这两种方法各有优缺点,均采用统一的24个过程域,他们在逻辑上 IP是等价的,对同一组织采用阶段式模型和连续式模型分别进行 CMMI评估,得到的结论应该是相同的。

1.4. 软件测试及其管理

• 阶段式模型

  • 可管理级：需求管理、项目计划、配置管理、项目监督与控制、供应商合同管理、度量和分析、 过程和产品质量保证
  • 已定义级：需求开发、技术解决方案、产品集成、验证、确认、组织级过程焦点、组织级过程 定义、组织级培训、集成项目管理、风险管理、集成化的团队、决策分析和解决方 案、组织级集成环境
  • 量化管理级：组织级过程性能、定量项目管理
  • 优化管理级：组织级改革与实施、因果分析和解决方案

• 连续式模型

  • 过程管理：组织级过程焦点,组织级过程定义、组织级培训、组织级过程性能、组织级改革与实施
  • 项目管理：项目计划、项目监督与控制、供应商合同管理、集成项目管理、风险管理、集成化的团队、定量项目管理
  • 工程：需求管理、需求开发、技术解决方案、产品集成、验证、确认
  • 支持：配置管理、度量和分析、过程和产品质量保证、决策分析和解决方案、组织级集成环境、因果分析和解决方案

软件测试管理：

• 测试用例：每个测试用例应包括名称和标识、测试追踪、用例说明、测试的初 始化要求、测试的输入、期望的测试结果、评价测试结果的准则、 日 操作过程、前提和约束、测试终止条件。

• 1、测试方法：有专门的章节讲解

• 2、测试类型：有专门的章节讲解

• 3、面向对象测试：无重要考点

• 4、软件调试

  • 软件调试策略：蛮力法、回溯法、排除法

  • 调试与测试区别：

    • 1、测试的目的是找出存在的错误,而调试的目的是定位并修改程 序以修正错误。
    • 2、调试是测试之后的活动,测试和调试在目标、方法和思路上都有所不同。
    • 3、测试从一个已知的条件开始,使用预先定义的过程,有预知的 结果;调试是从一个未知的条件开始,结束的过程不可预计。
    • 4、测试过程可以事先设计,进度可以事先确定;调试不能描述过 程或持续时间。

• 5、软件测试管理

  • 1、过程管理：过程管理包括测试活动管理和测试资源管理。软件测试应有相对独立的人员进行。
  • 2、配置管理：应按照软件配置管理的要求,将测试过程中产生的各种工作产品纳入配置管理。
  • 3、评审：测试过程中的评审包括测试就绪评审和测试评审。

1.5. 软件集成技术

企业应用集成EAI

1.5.1. 表示集成

表示集成也称为界面集成,是黑盒集成。

表示集成通常应用于以下几种情况:

• (1) 在现有的基于终端的应用系统上配 置基于PC的用户界面。
• (2)为用户提供一个看上去统一,但是 由多个系统组成的应用系统。
• (3)当只有可能在显示界面上实现集成时

1.5.2. 数据集成

也称为白盒集成

1.5.3. 控制集成

控制集成也称为功能集成或应用集成,是在业务逻辑层对应用系统进行集成,控制集成是黑盒集成。

1.5.4. 业务集成

业务流程集成也称为过程集成,这种集成超越了数据和系统,它由一系列的基于标准的,异同的数据格式的工作流组成。

1.5.5. 企业之间的应用集成

• EAI技术可以使用于大多数需要实施电子商务的企业,以及企业之 间的应用集成。EAI使得应用集成框架里的客户和业务伙伴都可以 通过集成供应链内的所有应用和数据库实现信息共享。
• 能够使企业充分利用外部资源。

1.6. 新一代信息技术

1.6.1. 物联网

• 定义：

  • 通过信息传感设备,按照约定的协议,将物品与互联网连接,进行 信息交互和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的 一种网络。
  • 物联网主要解决物品与物品、人与物品、人与人的互联
  • 在物联网应用中有两项关键技术,分别是传感器技术和嵌入式技术。

• RFID(射频识别)

  • 物联网中使用的一种传感器技术
  • 可通过无线电信号识别特定目标并读写相关数据, 而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。
  • 识别工作无须人工干预
  • 防水、防磁、耐高温、使用寿命长、读取距离大、 标签上数据可以加密、存储数据容量更大、 存储信息更改自如、更容易附在不同的产品上

• 嵌入式技术：综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。

• 架构

  • 应用层：是物联网和用户的接口,它与行业需求集合,实现物联网的智能应用

  • 网络层：

    • 物联网的中枢,负责传递和处理感知层获取的信息
    • 各种网络:互联网、广电网、网络管理系统、云计算平台

  • 感知层

    • 物联网识别物体、采集信息的来源
    • 各种传感器:温湿度传感器、二维码标签、 RFID标签、读写器、摄像头、GPS等感知终端

• 智慧城市

  • 建设内容

    • 通过传感器或信息采集设备全方位地获取城市系统数据
    • 通过网络将城市数据关联、融合、处理、分析为信息
    • 通过充分共享、智能挖掘将信息变成知识
    • 结合信息技术,把知识应用到各行各业形成智慧

  • 功能层

    • 物联感知层
    • 通信网络层
    • 计算与存储层
    • 数据及服务支撑层
    • 智慧应用层

  • 支撑体系

    • 安全保障体系
    • 建设与运营管理体系
    • 标准规范体系

1.6.2. 云计算

• 定义

  • 一种基于互联网计算方式
  • 推动信息技术能力实现按需供给、促进信息技术和数据资源充分利 用的全新业态

• 特性：动态易扩展、虚拟化

• 特点

  • 宽带网络连接：用户需要通过宽带网络接入"云"中并获得有关的服务, 。 "云"内节点之间也可以通过内部的高速网络相连
  • 快速、按需、弹性的服务：用户可以按照实际需求迅速获取或释放资源, 9 并可以根据需求对资源进行动态扩展

• 服务分类

  • SaaS(软件即服务)：向用户提供应用软件(如CRM、办公软件等)、组件、工作流等虚拟 化软件的服务

  • PaaS(平台即服务)：

    • 向用户提供虚拟的操作系统、数据库管理系统、Web应用等平台化 服务
    • PaaS服务的重点不在于直接的经济效益,而更注重构件和形成紧密 的产业生态

  • laaS(基础设施即服务)：

    • 向用户提供计算机能力、存储空间等基础设施方面的服务
    • 这种服务模式需要较大的基础设施投入和长期运营管理经验

• 云平台分类：

  • 公有云：第三方提供商提供的云平台服务
  • 私有云：为一个用户单独使用而构件的
  • 混合云：将公有、私有两种模式结合起来,根据需求提供统一服务的模式

1.6.3. 大数据

• 定义：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力 e 和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

• 特征

  • Volume(大量)、Variety(多样)、Value(价值)、Velocity(高速)和 Veracity(真实性)
  • 体量大、结构多样、时效性强
  • 处理大数据需要采用新型的计算框架和智能算法等新技术

• 过程：数据准备、数据存储与管理、计算处理、数据分析、知识展现

• 大数据的价值与应用

  • 1、大数据征信
  • 2、大数据风控
  • 3、大数据消费金融
  • 4、大数据财富管理
  • 5、大数据疾病预测

1.6.4. 移动互联网

• 定义

  • 核心是互联网
  • 是桌面互联网的补充和延伸
  • 应用和内容仍是移动互联网的根本

• 特点：

  • 终端移动性
  • 业务使用的私密性
  • 终端和网络的局限性
  • 业务与终端、网络的强关联性

• 新特点

  • 重视对传感技术的应用
  • 有效地实现人与人的连接
  • 浏览器竞争及孤岛问题突出

1.6.5. 互联网+

• 作用：

  • “互联网+”行动可以推进传统行业的转型升级
  • 传统制造企业采用移动互联网、云计算、大数据、物联网等信息通 信技术,改造原有产品及研发生产方式。
  • 互联网+各个传统行业
  • 提升制造业数据化、网络化、智能化水平

• 重点：

  • 智能制造
  • 大规模个性化定制
  • 网络化协同制造
  • 服务型制造

• 发展：

  • 工业互联网通过系统构件网络、平安、安全三大功能体系、 打造人、机、物全面互联的新型网络基础设施
  • 形成智能化发展的新兴业态和应用模式

1.6.6. AI

• 定义：

  • 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技 术及应用系统的一门新的技术科学。

• 智能化的特征

  • 感知能力：感知外部世界,获取外部信息的能力
  • 记忆和思维能力：能够存储感知到的外部信息及由思维产生的知识, e 对信息进行分析、计算、比较、判断、联想、决策
  • 学习能力和自适应能力：与环境的相互作用,不断学习积累知识,能够适应环境变化
  • 行为决策能力：对外界的刺激做出反应,形成决策并传达相应的信息

1.6.7. 区块链

• 特征：

  • 分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术 新型应用模式。
  • 所谓共识机制是区块链系统实现不同节点之间建立信任、获取权益 的数据算法。
  • 去中心化、公开透明、让每个均可参与数据库记录

• 概念：

  • 交易：一次操作,导致账本状态的改变,如添加一条记录
  • 区块： 记录一段时间内发生的交易和状态结果,是对当时账本状态的一次共识
  • 链：由一个个区块按照发生顺序串联而成,是整个状态变化的日志记录

• 应用：如比特币、分布式账本