前言
今年报考了11月份的软考高级:系统分析师。
考试时间:11月9日。
倒计时:6天。
目标:优先应试,其次学习,再次实践。
复习计划第三阶段:总结案例知识点,并作为论文的框架知识点来源。
题源:软考官网每日一练以及历年真题。
案例知识点总结
一、容器和虚拟机
问:
争论焦点是采用容器技术还是虚拟机(VM)技术。
李工指出由于容器技术共享主机内核。不能像虚拟机一样完全隔离,系统存在安全问题;如果采用虚拟机技术除满足需求外,还保证了系统的安全和稳定,会上领导根据系统升级的初衷选择了张工的升级方案。
请用300字以内的文字说明容器技术和虚拟机技术的含义,并简要论述公司领导采纳容器技术的原因。
答:
容器的含义:
容器是一个不依赖操作系统的运行应用程序的环境。
它通过 linux 的 Namespaces 和 Cgroups技术对应用程序进程进行隔离和限制;Namespace 的作用是隔离,它让应用进程只能看到该 Namespace 内的世界;而Cgroups 的作用是限制分配给进程的宿主机资源。
但对于宿主机来说,这些被“隔离”了的进程跟其他进程并没有太大区别。
容器只是运行在宿主机上的一种特殊进程,多容器之间使用的还是同一个宿主机的操作系统内核(该特点导致隔离性比虚拟机差)。
虚拟机的含义:
虚拟机技术是指通过软件的技术将一台物理主机虚拟化为多台逻辑计算机,每台逻辑计算机可独立的运行不同的操作系统和各种应用程序。
通过虚拟机技术,使得每一台虚拟机都拥有自己的虚拟硬件(虚拟cpu、网卡、内存等),并让运行在虚拟机上的操作系统认为自己独占一台物理主机。
为何选择容器?
虚拟机和容器对资源的隔离层次不同。
虚拟机是从系统层面出发,通过虚拟化硬件资源来达到隔离不同的操作系统,从而隔离不同的应用;容器是从进程层面出发,运行在操作系统之上的进程,通过分隔进程资源达到隔离不同的应用。
容器的优势在于性能和效率;虚拟机的优势在于稳定和安全。
系统升级的初衷是资源快速提升,对系统资源和性能要求更高,所以选择了容器技术。
二、数据库相关
问:
李工建议采用SNS中常见的NoSQL数据库技术,原因是传统的关系数据库不能满足实际需求。
请用200字内说明该系统不能采用传统关系数据库的原因,并给出NoSQL数据库的基本特点。
答:
在线社交网络服务(SNS)中的即时通讯系统,需要存储的数据种类多,比如图片、视频、文件、语音,文字,需要存储的数据量大。
传统关系型数据库的特点是适合存储结构化数据,NOSQL 数据库比如:键值存储,列存储、图存储等都适合SNS应用场景。
它们的特点:扩展性好,灵活性强,大量操作时性能高,支持复杂的图形算法等。
三、大数据处理技术
问:
根据项目要求,该系统需考虑电商平台用户行为的随机性,具有应对突发数据,流量数据的处理能力。
请基于大数据相关技术的了解,说明可选哪个技术支持流系统应对突发流量暴增情况?并用200字以内说明该技术优势。
答:
可选择消息中间件技术对突发流量进行削峰、异步、解耦。
消息中间件是基于队列与消息传递技术,在网络环境中为应用系统提供同步或异步、可靠的消息传输的支撑性软件系统。
消息中间件具有以下优势:
- 异步通信:消息中间件支持异步通信,发送方不需要等待接收方的响应,从而提高系统的响应速度和吞吐量。
- 可靠性:消息中间件通常支持消息的持久化和事务处理,确保消息能够被可靠地传输和处理,从而提高系统的可靠性和稳定性。
- 解耦合:消息中间件可以将应用程序之间的直接依赖关系解耦合,从而提高系统的可扩展性和可维护性。
- 灵活性:消息中间件支持多种消息传递模式,如点对点和发布/订阅,可以根据具体的
- 透明性:消息中间件可以提供监控、追踪、统计等功能,方便开发人员进行调试和性能优化。
- 消息缓冲:消息中间件可以作为消息缓冲区,暂时存储未处理的消息,从而平衡系统的负载和压力。
四、数据脱敏方法
问:
根据李工的建议,项目组拟应用数据脱敏方法,对该系统的敏感数据进行脱敏。请用300字以内文字说明常用5种数据脱敏方法。
答:
脱敏方法包括:
- 无效化:无效化方案通过对字段数据值进行截断、加密、隐藏等方式让敏感数据脱敏,使其不再具有利用价值。一般采用特殊字符(*等)代替真值。
- 随机值:随机值替换,字母变为随机字母,数字变为随机数字,文字随机替换文字的方式来改变敏感数据。
- 数据替换:数据替换与前边的无效化方式比较相似,不同的是这里不以特殊字符进行遮挡,而是用一个设定的虚拟值替换真值。
- 对称加密:对称加密是一种特殊的可逆脱敏方法,通过加密密钥和算法对敏感数据进行加密。
- 平均值:平均值方案经常用在统计场景,针对数值型数据,先计算它们的均值,然后使脱敏后的值在均值附近随机分布,从而保持数据的总和不变。
- 偏移和取整:通过随机移位改变数字数据,偏移取整在保持了数据的安全性的同时保证了范围的大致真实性,比之前几种方案更接近真实数据,在大数据分析场景中意义比较大。
写在最后
以上均为从案例题中提炼的知识点,如何对应到题,只能靠刷题多看。
但是如有发现谬误,感谢各位随时指出。
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