信息系统管理工程师 - 备考笔记 - 持续更新中

软考中级 - 信息系统管理工程师

背诵知识点
应用架构（逻辑视图，系统视图）
基本原则有:业务适配性原则、应用聚合化原则、功能专业化原则、风险最
小化原则、资产复用化原则速记【业应风功资】

WPDRRC模型
六个环节包括:预警( W )、保护( P )、检测( D )、响应( R )、恢复( R )和反击( C )
三要素：人员（核心）、策略（桥梁）、技术（保障）

云原生架构的常见的原则主要包括服务化、弹性、可观测、韧性、所有过程自动化、零信任、架构持续 演进等原则。
云原生架构有非常多的架构模式，不同的组织环境、业务场景和价值定位等，通常采用不同的架构模式，常用的架构模式主要有服务化架构、Mesh化架构、Serverless、存储计算分离、分布式事务、可观测、事件驱动等。

IT治理系统框架包含：(1)IT战略目标(2)1T治理组织(3)1T治理机制(4)IT治理域(5)IT治理标准(6)1T绩效目标速记【战组机域标绩】
IT治理五个关键决策
(1)IT原则决策(2)IT架构决策(3)IT基础设施决策(4)业务应用需求决策(5)IT投资和优先顺序决策
速记【原架基业投】
决策关系:IT原则决策驱动IT架构决策形成，IT架构决策决定IT基础设施决策，IT基础设施决策支撑业务应用需求决策，
IT投资和优先顺序决策驱动以上四项决策。

IT服务生存周期是指IT服务从战略规划、设计实现、运营提升到退役终止的演变。
速记【战绩（计） 赢（营） 终止】

监督管理环节的主要活动包括服务风险管理、服务测量、服务质量管理、服务回顾及服务改进
资源测量:跟踪服务资源现状和变化趋势，针对IT服务所涉及的工具、服务台、知识库、备件库等资速记【服备工知】
技术测量包括:识别研发规划、识别研发成果、技术手册及SOP统计、应急预案实施统计、监控点和阈值统计。速记【手机（技）监阈果】
服务改进包含服务改进设计，服务改进实施，服务改进验证速记【及（计）时（实）验】

PDCA实施方法七步骤:明确问题、掌握现状、分析问题产生的原因、拟订对策并实施、确认效果、防止问题再发生并标准化、总结。
DMAIC方法:定义(Define)、测量(Measure)、分析(Analyze)、改进(Improve)、控制(Control)5个阶段构成的过程改进方法。速记【定测分改制】

系统集成实施管理是数字化转型和信息化项目中的关键活动，涉及多个阶段和多个方面的管理，主要包括需求分析与转化、设计开发、实施交付、验证与确认、配置管理、人员管理、技术管理、资源管理等

信息的特征主要包括客观性、普遍性、无限性、动态性、相对性、依附性、变换性、传递性、层次性、系统性和转化性等。
(1)客观性: 信息是客观事物在人脑中的反映，分主观和客观且主观必然转化为客观信息。
(2)普遍性: 物质的普遍性决定了信息的普遍存在。
(3)无限性: 客观世界是无限的，所以信息也是无限性。
(4)动态性: 信息是随着时间的变化而变化的。
(5)相对性: 不同的认识主体从同一事物中获取的信息及信息量可能是不同的。
(6)依附性: 任何信息必然由客观事物所产生，不存在无源的信息;信息不能完全脱离物质载体而独立存在。
(7)变换性: 信息通过处理可以实现变换或转换，使其形式和内容发生变化，以适应特定的需要。
(8)传递性: 信息在时间上的传递就是存储，在空间上的传递就是转移或扩散。
(9)层次性: 客观世界是分层次的，反映它的信息也是分层次的。
(10)系统性: 信息可以表示为一种集合，不同类别的信息可以形成不同的整体。
(11)转化性: 有效地使用信息，可以将信息转化为物质或能量。

信息的质量属性主要包括精确性、完整性、可靠性、及时性、经济性、可验证性、安全性等。
(1)精确性: 精准程度。
(2)完整性: 全面程度。
(3)可靠性: 可靠性指信息的来源、采集方法、传输过程是可以信任的，符合预期。
(4)及时性: 获得信息的时刻与事件发生时刻的问隔长短。
(5)经济性: 信息获取和传输带来的成本在可以接受的范围之内。
(6)可验证性: 信息的主要质量属性可以被证实或者证伪的程度。
(7)安全性: 信息可以被非授权访问的可能性，可能性越低，安全性越高。

信息系统的主要性能指标是有效性和可靠性。
(1)有效性就是在系统中传送尽可能多的信息;
(2)可靠性是要求信宿收到的信息尽可能地与信源发出的信息一致，话说三遍或增加冗余码。

信息系统的开放性、脆弱性和健壮性等特性会表现得比较突出。
(1)开放性:系统的开放性是指系统的可访问性。这个特性决定了系统可以被外部环境识别，外部环境或者其他系统可以按照预定的方法，使用系统的功能或者影响系统的行为。系统的开放性体现在系统有可以清晰描述并被准确识别和理解的所谓接口层。
(2)脆弱性:这个特性与系统的稳定性相对应，即系统可能存在着丧失结构、功能、秩序的特性，这个特性往往是隐蔽的且不易被外界感知的。
(3)健壮性:当系统面临干扰、输入错误和入侵等因素时，系统可能会出现非预期的状态而丧失原有功能、出现错误甚至表现出破坏功能。系统具有能够抵御出现非预期状态的特性称为健壮性，也称鲁棒性(robustness)。一般来说，具有高可用性的信息系统，会采取冗余技术、容错技术、身份识别技术和可靠性技术等来抵御系统出现非预期的状态并保持系统的稳定性。

信息传输通常包括信源、编码、信道、解码、信宿和噪声等。

信息系统的五个基本功能:输入、存储、处理(OLAP连级分析处理，DM数据挖掘)、输出和控制。

诺兰模型:初始阶段、传播阶段、控制阶段、集成阶段、数据管理阶段和成熟阶段。（初传控集数成）
前3个阶段具有计算机时代的特征，后3个阶段具有信息时代的特征，其转折点是进行信息资源规划的时机。
1)初始阶段计算机刚进入组织时只作为办公设备使用，这一阶段的主要特点是:
· 组织中只有个别人具有使用计算机的能力;该阶段一般发生在一个组织的财务部门。
2)传播阶段
· 组织对计算机有了一定了解，想利用计算机解决工作中的问题，这一阶段的主要特点是:数据处理能力得到迅速提高;
· 出现许多新问题(如数据冗余、数据不一致性、难以共享等);计算机使用效率不高等。
3)控制阶段
软件系统之间存在"部门壁垒"与"信息孤岛"，信息系统呈现单点、分散的特点，系统和资源的利用率不高。这一阶段的主要特点是:
· 出现了计算机系统的管理组织;
·数据库(DB)技术得以应用;
· 开始从计算机管理向数据管理转变。
4)集成阶段
在控制的基础上，组织在集成阶段开始重新进行规划设计，建立基础数据库并建成统一的信息管理系统。信息能够在组织中集成共享。这一阶段的主要特点是:
· 建立集中式的数据库及相应的信息系统;
· 增加大量硬件，预算费用随之迅速增长。
5)数据管理阶段在这一阶段中，组织开始选定统一的数据库平台、数据管理体系和信息管理平台，统一数据的管理和使用，各部门、各系统基本实现资源整合和信息共享。IT系统的规划及资源利用更加高效。
6)成熟阶段
信息系统已经可以满足组织各个层次的需求，从简单的事务处理到支持高效管理的决策。组织真正把IT与管理过程结合起来，将组织内部与外部的资源充分整合和利用，从而提升了组织的竞争力和发展潜力。

信息系统的生命周期:系统规划(可行性分析与项目开发计划)，系统分析(需求分析)，系统设计(概要设计、详细设计)，系统实施(编码、测试)，系统运行和维护等阶段信息。
系统规划产出：可行性分析和初步的任务书。
系统分析产出：需求规格说明书SRS（逻辑模型）
系统设计产出：概要设计和详细说明书（物理模型）
系统实施产出：编码、系统实施报告、测试报告

系统开发的常用原则包括:
高层管理人员介入原则、
用户参与开发原则、
自顶向下规划原则、
工程化原则
其他原则(创新性原则、整体性原则、发展性原则、经济性原则)。

信息系统是管理模型、信息处理模型和系统实现条件的结合。
管理模型是指系统服务对象领域的专门知识，以及分析和处理该领域问题的模型，又称为对象的处理模型;
信息处理模型指系统处理信息的结构和方法。管理模型中的理论和分析方法，在信息处理模型中转化为信息获取、存储、传输、加工和使用的规则;
系统实现条件指可供应用的计算机技术和通信技术、从事对象领域工作的人员，以及对这些资源的控制与融合人+技术+资源。

信息化的核心是要通过全体社会成员的共同努力，在经济和社会各个领域充分应用基于信息技术的先进社会生产工具(表现为各种信息系统或软硬件产品)，提高信息时代的社会生产力，并推动生产关系和上层建筑的改革(表现为法律、法规、制度、规范、标准、组织结构等),使国家的综合实力、社会的文明程度和人民的生活质量全面提升。

信息化内涵主要包括:
· 信息网络体系:包括信息资源、各种信息系统、公用通信网络平台等。
· 信息产业基础:包括信息科学技术研究与开发、信息装备制造、信息咨询服务等。
· 社会运行环境:包括现代工农业、管理体制、政策法律、规章制度、文化教育、道德观念等生产关系与上层建筑。
· 效用积累过程:包括劳动者素质、国家现代化水平和人民生活质量的不断提高，精神文明和物质文明建设不断进步等。

国家信息化体系6要素:
·新信息技术引用（龙头）
·信息资源（核心任务）
·信息技术和产业（物质基础）
·信息化人才（成功之本）
·信息化政策法规和标准规范（保障）

组织数字化转型的模型框架有成熟度等级、能力域和成熟度要求描述，其中能力域由能力子域构成。各类组织数字化转型主要涉及组织、技术、数据、资源、数字化运营、数字化生产和数字化服务。

工业互联网平台体系具有四大层级，它以网络为基础，平台为中枢，数据为要素(重要性、专业性、复杂性)，安全为保障。

融合应用6大类：平台化设计、智能制造、网络化协同、个性定制、服务化延伸、数字化管理。

物联网（IoT）：通信与识别、智能化、互联性。
智慧城市：系统感知、传递可靠、高度智能。
智能制造由智能机器人和人类专家共同组成。

企业智能制造成熟度分为5个级别(低到高)：
一级(规划级):企业应开始对实施智能制造的基础和条件进行规划、能够对核心业务活动(设计、生产、物流、销售、服务)进行流程化管理。
二级(规范级):企业应采用自动化技术、信息技术手段对核心装备和业务活动等进行改造和规范，实现单一业务活动的数据共享。
三级(集成级):企业应对装备、系统等开展集成，实现跨业务活
动间的数据共享。
四级(优化级):企业应对人员、资源、制造等进行数据挖掘，形成知识、模型等，实现对核心业务活动的精准预测和优化。
五级(引领级):企业应基于模型持续驱动业务活动的优化和创新，实现产业链协同并衍生新的制造模式和商业模式。

数字化转型的成熟度模型：
成熟度等级:成熟度等级分为五个等级，自低向高分别为一级、二级、三级、四级和五级。
一级:组织初具转型意识。
二级:组织初步具备基于数据的运营和优化能力。
三级:组织具备数字化转型总体规划并有序实施。
四级:组织将数据作为核心要素，构建算法和模型为业务相关方提供数据智能体验。
五级:组织基于数据持续推动业务活动的优化和创新。
能力发展路径
一级:以确立业务领域需要完成的主要工作为主，以及完成这些工作通常要开展哪些规范化建设，以及推动该领域数字化转型的基本策划的。
二级:侧重管理的精细化和流程化，并以解决业务领域的运行效率为聚焦点，强调在业务领域中，信息技术手段的使用(以数据为重点的部分)以及信息应用系统的部署(以流程为重点的部分)。
三级:侧重业务流域中部分职能、分工之间的协同一体化，以数据流动逐步替代业务流程化管理强化集成平台化、数据平台化等对业务协同的优化和改革，以及对组织知识、技能的沉淀与创新的支撑等。
四级:侧重组织的敏捷能力建设，强调如何快速响应客户的各种服务需求，以数据模型应用与预测和快速决策为重点，驱动组织治理与决策体系的深度改革。
五级:侧重围绕组织生态一体化建设为重点，持续推进业务自组织、管理自组织、生产自组织、服务自组织等，以期通过自组织模式，强化对未知风险的应对能力。

计算机硬件主要分为:控制器、运算器、存储器、输入设备和输出设备。计算机软件分为系统软件、应用软件和中间件。从网络的作用范围可将网络类别划分为个人局域网、局域网、城域网、广域网。

计算机网络协议

开放系统的存储分为:内置存储和外挂存储。外挂存储根据连接的方式分为直连式存储(DAS)和网络化存储(FAS)。网络化存储根据传输协议又分为:网络接入存储(NAS 文件形式占用同一个网络)和存储区域网络(SAN 块级存储独立网络)。


数据结构模型

数据库类型比对

数据仓库相关概念
清洗/转换/加载(Extract/Transformation/Load,ETL)
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。
粒度:细化程度越高，粒度级就越小;相反，细化程度越低，粒度级就越大。
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。
数据集市:小型的，面向部门或工作组级的数据仓库。
操作数据存储(Operation Data Store,ODS):能支持组织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。它具有四个基本特点:面向主题的、集成的，可变的、当前或接近当前的。
数据模型:逻辑数据结构，包括由数据库管理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。
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。

数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合。

信息安全基础的CIA三要素:
(1)保密性(Confidentiality):确保信息不被未授权者访问或使用，通过加密、访问控制、信息隐写等手段实现。
(2)完整性(Integrity):确保信息在存储、处理和传输过程中阻止未授权主体做出的修改。
阻止授权主体做未授权的修改，例如:误操作。确保数据没有被改变，这需要某种方法进行验证。
(3)可用性(Availability):确保授权用户在需要时可以访问和使用信息。

四个安全层次:
(1)设备安全:信息系统安全的物质基础，包括设备的稳定性(设备在一定时间内不出故障的概率)、可靠性(设备能在一定时间内正常执行任务的概率)和可用性(设备随时可以正常使用的概率)，是信息系统安全的基础。
(2)数据安全:涉及数据的秘密性、完整性和可用性，保护数据不受损害。
(3)内容安全:确保信息内容在政治、法律和道德上健康，符合国家法律法规和道德规范。
(4)行为安全:行为安全是一种动态安全，主要包括:
· 行为的秘密性:行为的过程和结果不能危害数据的秘密性。必要时，行为的过程和结果也应是秘密的。
· 行为的完整性:行为的过程和结果不能危害数据的完整性，行为的过程和结果是可预期的。
· 行为的可控性:行为的过程出现偏离预期时，能够发现、控制或纠正。

物联网架构的三层：感知层、网络层、应用层。

物联网关键技术主要涉及传感器技术、传感网和应用系统框架等。
1)传感器技术
· 传感器是一种检测装置，它能"感受"到被测量的信息，并能将检测到的信息按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。它是实现自动检测和自动控制的首要环节，也是物联网获取物理世界信息的基本手段。—射频识别技术(RadioFrequency Identification,RFID)是物联网中使用的一种传感器技术。
2)传感网
·微机电系统(Micro-Electro-Mechanical Systems,MEMS)是由微传感器、微执行器、信号处理和控制电路、通信接口和电源等部件组成的一体化的微型器件系统。
3)应用系统框架
· 物联网应用系统框架是一种以机器终端智能交互为核心的、网络化的应用与服务。它将使对象实现智能化的控制，涉及5个重要的技术部分:机器、传感器硬件、通信网络、中间件和应用。

云计算实现了快速、按需、弹性的服务。
云计算的三种服务类型
IaaS向用户提供计算机能力、存储空间等基础设施方面的服务。
PaaS向用户提供虚拟的操作系统、数据库管理系统、Web应用等平台化的服务。PaaS服务的重点不在于直接的经济效益，而更注重构建和形成紧密的产业生态。
SaaS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，SaaS一般采用Web技术和SOA架构，通过Internet向用户提供多租户、可定制的应用能力

云计算关键技术

大数据主要特征
数据海量:大数据的数据体量巨大。
数据类型多样:大数据的数据类型繁多，一般分为结构化数据和非结构化数据。
数据价值密度低:数据价值密度的高低与数据总量的大小成反比。
数据处理速度快:这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。

区块链概念可以理解为以非对称加密算法为基础，以改进的默克尔树(Merkle Tree)为数据结构，使用共识机制、点对点网络、智能合约等技术结合而成的一种分布式存储数据库技术,

区块链的典型特征包括:
去中心化:分布式系统结构，去中心化。
多方维护:激励机制可确保分布式系统中的所有节点均可参与数据区块的验证过程，并通过共识机制选择特定节点将新产生的区块加入到区块链中。
时序数据:区块链运用带有时间戳信息的链式结构来存储数据信息，为数据信息添加时间维度的属性，
从而可实现数据信息的可追溯性。
智能合约:区块链技术能够为用户提供灵活可变的脚本代码，以支持其创建新型的智能合约。
不可篡改:在区块链系统中，因为相邻区块间后序区块可对前序区块进行验证，若篡改某一区块的数据信息，则需递归修改该区块及其所有后序区块的数据信息，然而每一次哈希的重新计算代价是巨大的,且须在有限时间内完成，因此可保障链上数据的不可篡改性。
开放共识:在区块链网络中，每台物理设备均可作为该网络中的一个节点，任意节点可自由加入且拥有一份完整的数据库拷贝。
安全可信:数据安全可通过基于非对称加密技术对链上数据进行加密来实现，分布式系统中各节点通过区块链共识算法所形成的算力来抵御外部攻击、保证链上数据不被篡改和伪造，从而具有较高的保密性、可信性和安全性。

架构的本质是决策，是在权衡方向、结构、关系以及原则各方面因素后进行的决策。信息系统项目可基于项目建设的指导思想、设计原则和建设目标等展开各类架构的设计。

总体框架
框架是一个用于规划、开发、实施、管理和维持架构的概念性结构，框架对架构设计是至关重要的。信息框架是一个用于规划系统体系架构总体参考框架由四个部分组成，即战略系统、业务系统、应用系统和信息基础设施。这四个部分相互关联，并构成与管理金字塔相一致的层次。
战略系统处在第一层，其功能与战略管理层次的功能相似，一方面向业务系统提出创新、重构与再造的要求，另一方面向应用系统提出集成的要求。
业务系统和应用系统同在第二层，属于战术管理层，业务系统在业务处理流程的优化上对组织进行管理控制和业务控制，应用系统则为这种控制提供有效利用信息和数据实现的手段，并提高组织的运行效率。
信息基础设施处在第三层，是组织实现信息化、数字化的基础部分，相当于运行管理层，它为应用系统和战略系统提供计算、传输、数据等支持。为组织的业务系统实现重组提供一个有效的、灵活响应的技术与管理支持平台。

[详细架构设计详见上篇文章](https://blog.csdn.net/weixin_43832793/article/details/155738778?spm=1011.2124.3001.6209)

架构设计、软件开发模型、开发方法等

ADM

在移动通信网中，5G常用业务应用方式包括:5GS(5G System)与DN(Data Network，数据网络)互联、5G网络边缘计算等。
1.5GS与DN互联
(1)5GS为移动终端用户(UE)提供服务时，需要与DN网络(如Internet、IMS、专用网络等)互连。UPF网元作为DN的接入点，通过N6接口实现5GS与DN的互连。UE访问DN的业务流通过双向路由配置实现转发。
(2)业务流方向:
上行(UL)业务流:从UE流向DN。
下行(DL)业务流:从DN流向UE。

从UE通过5GS接入DN的方式来说，存在两种模式:透明模式和非透明模式。
(1)透明模式:
5GS通过UPF的N6接口直接连至运营商特定的IP网络，然后通过防火墙或代理服务器连至DN。
UE分配由运营商规划的IP地址。
通常不触发外部DN-AAA服务器的认证过程。认证与服务:5GS发起会话建立请求时，一般不触发向外部DN-AAA服务器的认证过程，为UE提供基本ISP服务及隧道QoS流服务，UE访问Intranet网络时，UE级别的配置独立于5GS完成。
(2)非透明模式:
5GS可直接或通过其他IP网络接入Intranet/ISP。
在UPF和Intranet/ISP之间建立专用隧道来转发业务。
UE被指派属于Intranet/ISP地址空间的IP地址。
SMF通过外部DN-AAA服务器对UE进行认证。认证与服务:作为UE会话建立一部分，5GS中SMF需向外部DN-AAA服务器对UE认证，认证成功后UE可访问Internet/ISP服务

5G网络边缘计算
5G网络以用户为中心的理念，强调提升用户服务体验QoE.
1.边缘计算的重要性:
5G网络边缘计算(MEC)支持在网络边缘部署UPF网元，结合边缘计算平台(MEP)为垂直行业提供服务。边缘计算为用户提供极佳服务体验，同时减轻移动网络后端处理压力。
2.边缘计算架构:
运营商自有应用或第三方应用AF通过5GS的NEF触发5G网络为边缘应用生成动态本地分流策略。PCF将策略配置给SMF，SMF依据终端用户位置及位置变化信息，动态实现 UPF在用户会话中的插入或移除以及对UPF分流规则的动态配置，以达用户访问业务的良好效果。
3.5G网络业务连续性模式
5G网络提供三种业务连续性模式:
SSC模式1:用户移动过程中IP接入点不变。
SSC模式2:用户移动过程中释放现有会话并立即建立新会话。
SSC模式3:在释放现有会话前先建立新会话。
业务提供者或运营商可根据需求选择合适的模式。

云原生架构的常见的原则主要包括服务化、弹性、可观测、韧性、所有过程自动化、零信任、架构持续 演进等原则。

云原生架构有非常多的架构模式，不同的组织环境、业务场景和价值定位等，通常采用不同的架构模式，常用的架构模式主要有服务化架构、Mesh化架构、Serverless、存储计算分离、分布式事务、向观测、事件驱动等。

IT治理起到重要的统筹、评估、指导和监督的作用。

驱动组织开展高质量IT治理因素包括:
(1) 良好的IT治理能够确保组织IT投资有效性;
(2) IT属于知识高度密集型领域，其价值发挥的弹性较大;
(3) IT已经融入组织管理、运行、生产和交付等各领域中，成为各领域高质量发展的重要基础;
(4) 信息技术的发展演进以及新兴信息技术的引入，可为组织提供大量新的发展空间和业务机会等;
(5) IT治理能够推动组织充分理解价值，从而促进IT价值挖掘和融合利用;
(6) IT价值不仅仅取决于好的技术，也需要良好的价值管理，场景化的业务融合应用;
(7) 高级管理层的管理幅度有限，无法深入到IT每项管理当中，需要采用明确责权利和清晰管理去确保IT价值;
(8) 成熟度较高的组织以不同的方式治理IT，获得了领域或行业领先的业务发展效果。

IT治理的内涵主要体现在5个方面:
(1) IT治理作为组织上层管理的一个有机组成部分，由组织治理层或高级管理层负责，从组织全局的高度上对组织信息化与数字化转型做出制度安排，体现了治理层和最高管理层对信息相关活动的关注;
(2) IT治理强调数字目标与组织战略目标保持一致，通过对IT的综合开发利用，为组织战略规划提供技术或控制方面的支持，以保证相关建设能够真正落实并贯彻组织业务战略和目标;
(3) IT治理保护利益相关者的权益，对风险进行有效管理，合理利用IT资源，平衡成本和收益，确保信息系统应用有效、及时地满足需求，并获得期望的收益，增强组织的核心竞争力;
(4) IT治理是一种制度和机制，主要涉及管理和制衡信息系统与业务战略匹配、信息系统建设投资、信息系统安全和信息系统绩效评价等方面的内容;
(5) IT治理的组成部分包括管理层、组织结构、制度、流程、人员、技术等多个方面，共同构建完善的IT治理架构，达到数字战略和支持组织的目标。

IT治理主要目标包括:与业务目标一致、有效利用信息与数据资源、风险管理。
(1)与业务目标一致。
(2)有效利用信息与数据资源。目前信息系统工程超期、IT客户的需求没有满足、IT平台不支持业务应用、数据开发利用效能与价值不高、信息技术与业务发展融合深度不够等问题突出，通过IT治理对信息与数据资源的管理职责进行有效管理，保证投资的回收，并支持决策。
(3)风险管理。由于组织越来越依赖于信息网络、信息系统和数据资源等，新的风险不断涌现，例如，新出现的技术没有管理，不符合现有法律和规章制度，没有识别对IT服务的威胁等。IT治理重视风险管理，通过制定信息与数据资源的保护级别，强调对关键的信息与数据资源，实施有效监控和事件处理。

管理层次大致可分为三层:最高管理层、执行管理层、业务与服务执行层。

建立IT治理机制的原则包括:
(1)简单。机制应该明确地定义特定个人和团体所承担的责任和目标。
(2)透明。有效的机制依赖于正式的程序。对于那些被治理决策所影响或是想要挑战治理决策的人来说，机制如何工作是需要非常清晰的。
(3)适合。机制鼓励那些处于最佳位置的个人去制定特定的决策。
组织开展IT治理活动的主要任务聚焦在五个方面:全局统筹、价值导向、机制保障、创新发展、文化助推。

COBIT给出了建议设计流程:1了解组织环境和战略; 2确定治理系统的初步范围; 3优化治理系统的范围; 4最终确定治理系统的设计。

IT治理的评估(Evaluate)、(指导)(Direct)、监视(Monitor) 简称:EDM。
EDM的6个原则:职责分工、IT支持组织发展、可获得性、可用性、合规性、以人为本。
EDM的具体过程:
(1)评估现在和将来对IT的利用情况:治理组织评判当前和未来IT利用，考虑业务压力变化、需求和目标。
(2)对策略和方针的相关准备事项和实施进行指导，以保证IT的使用是符合业务目标。对策略和方针的准备和实施进行职责安排，确保IT投资方向和行为规则符合业务目标。
(3)监视方针的符合性，以及对应计划的实际绩效。通过测量体系监视IT绩效，确保IT符合外部义务和内部要求。

IT服务的特征
1. 信息技术服务是随着信息技术的发展和信息技术在各行业的深入应用而产生的一种新兴业态，是信息技术与服务的结合，其既具有传统服务的特征，又具有信息技术的独特特征。
2. 服务是一种通过提供必要的手段和方法，满足服务接受者需求的过程，其外延是指具备服务本质的一切服务。
3. 服务的特征包括无形性、不可分离性、可变性和不可储存性等(速记词:无不可变)。

IT服务具备本质特征、形态特征、过程特征、阶段特征、效益特征、内部关联性特征及外部关联性特 征7个方面的内涵。

IT服务业的特征:IT服务业具备高知识和高技术含量、高集群性、服务过程的交互性、服务的非独立性、知识密集性、产业内部呈金字塔分布、法律和契约的强依赖性以及声誉机制等特征。

IT服务生存周期是指IT服务从战略规划、设计实现、运营提升到退役终止的演变。
1. 战略规划。根据组织战略要求，分析内外部环境，明确服务战略、目标和计划。
2. 设计实现。以服务战略为指导，对服务进行整体设计，协调安排服务要素，构建符合服务设计要求的资源、计划、方案，确保提供的服务就绪。
3. 运营提升。持续改进服务质量、改善需方服务感受或降低服务成本、提升服务效率，确保组织服务战略和目标的实现。
4. 退役终止。因某种制约因素，需要终止某项信息技术服务时，应确保服务退役过程的顺利实施，释放资源、保存相关文件和数据。

质量改进实施方法。
1. POCA实施方法七步骤:明确问题、掌握现状、分析问题产生的原因、拟订对策并实施、确认效果、防止问题再发生并标准化、总结。
5. DMAIC方法:定义(Define)、测量(Measure)、分析(Analyze)、改进(Improve)、控制(Control)5个阶段构成的过程改进方法。

工具管理
1. 常用的项目管理工具包括进度管理工具(Microsoft Project、JIRA、Trello等)、任务管理工具(JIRA、Trello、Asana等)、资源管理工具(Microsoft Project、Smartsheet、Resource Guru等)、风险管理工具(RiskyProject、SAPRiskManagement、Spiceworks等)。
2. 常用的版本控制工具包括版本管理工具、分支管理工具、冲突管理工具，如:Git、Subversion、Mercurial等。
3. 代码审查用于保证代码的质量和规范性。代码审查工具可以提高代码审查的效率和质量。常用的包括代码比较工具(Beyond Compare、WinMerge、Meld等)、代码审查工具(Crucible、CodeCollaborator、Review Board等)、代码分析工具(SonarQube、Codacy、CodeClimate等)
4. 自动化测试是开发过程中的重要环节，用于保证代码的功能和性能。自动化测试工具可以提高测试的效率和质量。常用的包括功能测试工具(Selenium、TestComplete、Ranorex等)、性能测试工具有(JMeter、LoadRunner、BlazeMeter等)、安全测试工具有OWASPZAP、Burp Suite、Veracode等。
5.持续集成是指将代码频繁地集成到主分支，持续交付是指将代码频繁地交付到生产环境。持续集成和持续交付工具可以提高集成和交付的效率和质量。常用的包括持续集成工具(Jenkins、TravisCI、CiroleCI等)、持续交付工具(Jenkins、GoCD、Spinnaker等)。

CSMM能力成熟度5个等级：初始级，项目规范级，组织改进级，量化提升级，创新引领级。

分析并确认需求，对开发客户需求和开发技术需求工作进行分析评估，验证需求，确保需求可实现，并对需求描述进行确认，形成需求规格说明书，以供开发解决方案。
1.需求分析记录:记录需求分析的全过程，从而确你分析活动的有效性及可回溯性等。主要关注点包括分析需求的必要性与充分性的记录、对已识别的干系人的需要与约束进行分析的记录、建立并维护的产品与产品组件需求。
2.需求分配记录:应将产品与产品组件需求进行分配，并形成技术需求规格说明书，用于开发解决方案。
3.需求确认记录:对需求的描述应经过客户和干系人的认可和确认。

准备产品集成指建立并维护产品集成与安装部署的规范和规程，以及对所需的人员和资源进行确定，并对集成的接口和可能发生的异常事项进行管理。该部分活动主要包括:
1.确定产品集成的方式与顺序
2.确定参与的相关干系人和具备适当技能的人员
3.确定产品集成的内部与外部接口
4.制定产品集成的步骤、规程和技术规范
5.制定安装部署的步骤、规程和技术规范
6.制定产品、系统、数据迁移的步骤、规程和技术规范。
7.制定交付规程和准则。

安装部署并交付是指经过验证的产品组件得到装配，经过集成、验证与确认的产品或系统得到交付
该部分活动主要包括:
1.确定待装配的产品或产品组件得到正确识别，并能够正常运行和提供既定的功能。
2.装配产品组件或安装部署产品以形成产品或集成的系统。
3.进行产品、系统、数据迁移。
4.评价装配后的产品或系统。
5.交付产品或系统。

技术管理是系统集成项目成功的关键因素之一。在系统集成过程中对技术进行管理主要包括:技术选型和规划、技术标准和规范、技术验证和评估、技术团队管理、技术支持和解决方案、技术创新和持续改进。
资源管理在系统集成过程中涉及多种资源，主要包括人力资源、时间资源、财务资源、按术资源、信息资源、工具资源和知识资源。

运维管理能力通过策划、实施、检查和改进等活动。

运维过程主要包括服务级别管理、服务报告管理、事件管理、问题管理、配置管理、变更管理、发布管理、可用性和连续性管理、系统容量管理与运维安全管理。
速记词:口诀:抱鸡问事，不安变质，容颜可连

配置管理过程的基本活动主要包括配置管理规划、配置项识别、配置项控制、配置状态报告、配置验证和审计、配置管理回顾及改进等。
速记词:规别状控审回改

可用性：MTBF(平均故障间隔时间)，MTRS(平均恢复服务时间)
服务连续性：RTO(恢复时间目标)，RPO(恢复点目标)

智能运维框架(如图智能运维框架所示):
1)由组织治理、智能运维场景实现、能力域三部分构成。
2)组织治理包括组织策略、管理方针、组织架构、组织文化、相关方需求和期望;
3)智能运维场景实现包括场景分析、场景构建、场景交付和效果评估4个过程;
4)能力域包括数据管理、分析决策、自动控制等，每个能力域由若干能力项构成，每个能力项由人员、技术、过程、数据、算法、资源、知识7个能力要素构成。

智能运维需具备若干智能特征，包括能感知、会描述、自学习、会诊断、可决策、自执行、自适应。
能感知:能够灵敏、准确地识别和反映人、活动和对象的状态
会描述:能够直观友好地编排、展现和表达运维场景中的各类信息。
自学习:能够挖掘数据、完善模型、总结规律，主动沉淀知识。
会诊断:能够对人、活动和对象进行分析定位并判断原因。
可决策:能够通过信息搜集、加工和综合分析，给出后续依据或解决方案。
自执行:能够对运维场景自动分析、判断、决策和处理。
自适应:能够自动适应环境变化，动态调配应对措施，并优化处理。

智能运维场景实现是围绕质量可靠、安全可控、效率提升、成本降低的运维目标，通过场景分析构建、场景交付、效果评估4个关键过程，建设智能运维场景(简称场景)的一组活动。
场景

云服务运营管理重点聚焦在7个领域
(1)云服务规划:封装云计算资源，设计符合业务需求的云服务，包括容量管理、可用性管理、业务连续性管理、供应商管理、IT财务管理，以及云服务产品管理和云架构管理。
(2)云服务交付:在传统服务交付基础上，强化服务计费管理，重点管理资源使用的计费模式和用户服务诉求响应。云服务交付快速且标准化，强调自助化和自动化。
3)云运维:在传统运维基础上，强化服务质量管理，引入服务发布管理，关注服务目录、技术模型、资源模型的更新，以及资源供应者管理。
(4)云资源操作:涵盖服务操作的所有内容，包括计划操作和变更操作，并针对云计算特点增加了资源供应、任务管理、资源部署和回收的动态管理。
(5)云资源管理:记录资源状况，扩展配置管理至资源计量管理，并引入资源服务模型和镜像管理。资产管理增加软件资产管理特性，资源监控针对云环境特色进行管理。
(6)云信息安全:与传统信息安全管理类似，但针对云服务特点，安全管理活动分为安全制度、架构安全、资源安全和操作安全四个模块。
(7)云审计:确保云服务管理工作的落实，记录准确合规。包括云风险和合规审计、技术和架构审计、服务和运营审计、模型和计费审计。

云服务交付负责管理云服务与最终用户之间的交互，是对外的统一服务窗口，在整个运营管理中处于最前端，包括服务目录管理、服务水平管理、服务报告管理、服务计费管理和满意度管理。
速记字:露水抱即满

云运维七大管理功能模块：监控管理、变更管理、故障管理、问题管理、知识管理、云配置管理、服务质量管理。
速记字:渐(监)变故问知配量)



云信息安全框架可从安全制度、架构安全、资源安全与操作安全四大管理领域，安全风险管理、法律
及合同遵循等15个管理模块进行建设和实施，如图所示。

项目管理过程可分为以下五个项目管理过程组。
1.启动过程组:定义了新项目或现有项目的一个新阶段，授权开始该项目或阶段。
2.规划过程组:明确项目范围、优化目标，为实现目标制定行动方案。
3.获行过程组:完成项目管理计划中确定的工作，以满足项目要求。
4.监控过程组:监控过程组跟踪、审查和调整项目进展与绩效，识别必要的计划变更并启动相应的变更
5.收尾过程组:正式完成或结束项目、阶段或合同。

信息系统项目进行可行性研究有很多方面的内容，包括技术可行性分析、经济可行性分析、社会效益可行性分析、运行环境可行性分析以及其他方面的可行性分析等。

项目管理计划组件主要包括:
1.子管理计划:包括范围管理计划、需求管理计划、进度管理计划、成本管理计划、质量管理计划、资源管理计划、沟通管理计划、风险管理计划、采购管理计划、干系人参与计划。
2.基准:包括范围基准、进度基准和成本基准。
3.其他组件:项目管理计划过程中生成的组件会因项目而异，但是通常包括变更管理计划、配置管理计划、绩效测量基准、项目生命周期、开发方法、管理审查。

识别风险的工具或方法
1.提示清单:识别风险可以使用要考虑的项目、行动或要点的清单帮助识别，可列出过去曾出现且可能与当前项目相关的具体项目风险，这是吸取已完成的类似项目的经验教训的有效方式;
2.头脑风暴:同时邀请团队以外的多学科专家参与识别的风险进行清晰描述;
3.访谈:通过对资深项目参与者、干系人和主题专家的访谈，来识别项目风险的来源。
4.SWOT分析可以对项目的优势、劣势、机会和威胁进行逐个检查。

数据安全管理的目的是确保数据的安全性、完整性和可用性，防止数据泄露、篡改或损坏，保障数据的机密性和可靠性。应用系统数据管理包括:(速记字:备密访 急审训)
数据加密:对敏感数据进行加密存储和传输，保护数据的隐私和机密性。常用的加密算法包括对称加密和非对称加密，可以根据具体需求选择合适的加密算法和密钥管理方案。
数据备份和恢复:定期备份数据，并建立恢复机制，确保数据在意外丢失或损坏时可以及时恢复。备份可以采用完整备份、增量备份或差异备份等方式，按需选择。恢复机制则需要制订详细的恢复流程和测试计划，以确保恢复过程的可靠性和数据完整性。
数据访问控制:建立访问控制机制，限制用户对数据的访问权限，防止未经授权的数据泄露和被篡改。访问控制可以采用基于角色的访问控制(RBAC)或基于属性的访问控制(ABAC)等模式，根据需求选择。
数据验证和校验:对数据进行验证和校验，确保数据的完整性和准确性，防止数据被篡改或损坏。数据验证和校验可以采用数据校验、数据签名、哈希值计算等方式，根据需求选择。
数据安全审计:定期对数据的安全性进行审计和检查，发现和修复潜在的安全风险和漏洞。数据安全审计需要建立审计日志、监控和分析系统，对数据的访问、修改、删除等操作进行记录和分析，及时发现异常操作和潜在的安全风险。
数据安全培训和教育:对系统管理员和用户进行数据安全培训，提高他们对数据安全的意识和能力。培训和教育包括数据安全政策、安全意识、密码管理、安全操作等方面的内容。
建立应急响应机制:针对数据安全事件，建立应急响应机制，及时采取措施进行应对和处理，降低损失。应急响应机制需要包括应急响应流程、恢复计划、危机管理等方面的内容，确保在发生数据安全事件时能够迅速、有效地应对和处理。