本章内容：软件硬件、网络、存储、新技术。

2.1 信息技术及其发展

信息技术：
定义：获取、处理、传输和使用信息的应用技术。
包括：物联网、云计算、大数据、区块链、人工智能、虚拟现实。

2.1.1 计算机硬件

2.1.2 计算机网络

类型

网络标准协议：OSI协议。
7层协议：物联网叔会使用

IEEE 802协议族
802.3：以太网协议
802.11： 无线局域网协议

TCP/IP协议
4层协议：（物联）网叔用

1. 应用层协议：FPT, TFTP, HTTP SMTP DHCP TELNET DNS SNMP
2. 传输层：tcp udp
3. 网络层：arp rarp ip icmp igmp
4. 网络接口层：RS232 V.35, RJ-45

软件定义网络（SDN）：
在软件定义的网络中，可以在线上使用软件进行 网络流量控制。
分层（从下到上），分部分：

1. 数据平面：交换机组成，硬件层
2. 控制平面：掌握全局网络信息，负责各种转发规则的控制
3. 应用平面：基于SDN的网络应用

数据平面与控制平面通信：SDN控制数据平面接口，OpenFlow协议。
应用平面与控制平面通信：SDN北向接口，

5G：
特点：高速率，低时延，大连接。
4g中的是中低频。5g使用的是中低频和高频。
低频特点是连接广，高频的特点是速度快
应用场景：

1. 增强移动宽带：提升用户体验
2. 超高可靠低时延通信：自动驾驶、工业控制、远程医疗
3. 海量机器类通信：智慧城市，数据采集，智能家居

2.1.3 存储和数据库

存储技术
根据服务器类型分类：

对比：

存储虚拟化：
是云存储的核心技术。把多个网络资源整合起来提供统一接口。

绿色存储：
更加环保的存储设备（耗电少等）

数据结构模型：
描述了数据结构化方法，数据如何描述。数据支持的操作（增删改查）。
数据结构模型分类：

1. 层次模型：用树的结构表示。
2. 网状模型：有向图。可以有多个根节点，子节点可以有多个父亲。
3. 关系模型：二维表格。
   网状和层析结构已经解决了：数据集中和共享的问题。但是缺乏：数据独立、数据抽象

关系模型的特点：

1. 数据结构单一：实体和实体之间的联系都是关系，关系就是二维表格。
2. 关系规范化：
3. 简单

数据库类型分为：sql， nosql

关系型数据库：表格
非关系型数据库：文档、键值对、图结构， 列存储。

对比：

数据库和数据仓库：
数据仓库是数据量更大的数据库。面向主题的、集成好的数据。用于数据挖掘和数据分析，辅助决策。
数据库一般存储业务数据，数据仓库存储历史数据

数据集市：小型数据仓库
操作数据存储：数据集合？
数据模型：XXX
人工关系：XXX

数据仓库结构：数据源，数据存储与管理、联机分析处理（OLAP服务器），前端工具

2.1.4 信息安全

信息安全的目的是保证数据的：

1. 保密性
2. 完整性
3. 可用性

信息安全划分为：

1. 设备安全
2. 数据安全
3. 内容安全
4. 行为安全

加密解密：
对称加密：如DES算法
非对称加密：如RSA算法。加密密钥公开，解密的密钥要保密。

安全行为分析技术：
定义：简单说就是 管理内部人员的危险行为。
用户和实体行为分析（UEBA）提供了完整的算法来评估风险。包括3层：

1. 数据获取层
2. 算法分析层
3. 场景应用层

网络安全态势感知
定义：提前通过网络中的数据，预测网通罗态势，发现网络风险。
关键技术：多元异构数据的汇聚融合。面向对类型的网络安全维系评估，网络安全态势评估与决策，网络安全态势可视化

2.2 新一代信息技术

新一代信息技术包括：
物联网、云计算、大数据、区块链、人工智能、虚拟现实。

2.2.1 物联网

the internet of things :lot
物联网解决：物与物、物与人，人与人之间的连接
物联网的技术架构：

1. 感知层：各种传感器，摄像头
2. 网络层：互联网等，用于传递信息。
3. 应用层： 结合需求实现智能应用。
   3个关键技术：传感器，传感网（各种传感器构成网络），应用系统框架（涉及机器、传感器、通信网络、中间件、应用）

2.2.2 云计算

定义：通过网络云，将巨大的计算处理程序分解成多个小程序，通过多个服务器计算后将结果返回给应用。
云计算涉及分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗余、虚拟化。
提供软件资源、计算资源、存储资源、信息资源。
特点是：快速、按需、弹性。
3层架构：

1. 基础设施即服务 iaas：基础设施就是硬件。把硬件租给用户就是把基础设施当成服务。
2. 平台即服务 paas：各种平台应用，开发包等。
3. 软件即服务 saas：出租各种web软件，例如租一个零售系统。

关键技术：

1. 虚拟化：cpu虚拟化使得用户在一个机器上运行多个操作系统，多个应用。容器是一种全新的虚拟化技术。
2. 云存储技术：支持快速处理、多地访问。
3. 多租户和访问控制管理：多用于静态分配用户的权限。
4. 云安全技术：两个方面：数据完整、隐私、可用。以及病毒防护等安全防护。

2.2.3 大数据

海量、高增长的数据，
特征：

1. 数据海量
2. 数据类型多样：日志、音频、视频、图片、地理位置
3. 价值密度低
4. 数据处理速度快

关键技术：

1. 大数据获取技术：采集、整合、清洗
2. 分布式数据处理技术：分解任务给多个机器
3. 大数据管理技术：协同、安全、隐私、存储
4. 大数据应用和服务技术：使用，可视化分级结果

2.2.4 区块链

特点：

1. 多中心化存储、
2. 多方维护：
3. 时序数据：带有时间信息
4. 智能合约。
5. 不可篡改
6. 开放共识：
7. 安全可信：

用于：
匿名匿名在线支付等

应用？
分布式账本、非对称加密、共识机制（通过投票决定达成共识）

关键技术：
数据基础处理、数字签名、哈希函数、非对称加密等

2.2.5 人工智能

6个阶段：

1. 起步
2. 反思
3. 应用
4. 低迷
5. 稳步
6. 蓬勃 2011-

关键技术：

1. 机器学习：能够将模型与数据，包括神经网络和强化学习。
2. 自然语言处理：
3. 专家系统：由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6部分组成。内部含有专家知识。

专家系统的发展阶段

1. 高度专业化：能够求解专门的问题
2. 单学科专业化：能够求解单一学科的问题
3. 多学科综合系统。
4. 当前进入第四阶段。大型专家协作系统。

虚拟现实

通过计算机模拟各种感觉。
特征：

1. 沉浸性
2. 交互性
3. 多感知性
4. 构想性
5. 自主性

发展过程：
桌面虚拟现实-沉浸式虚拟现实-分布式虚拟现实-增强式虚拟现实-元宇宙

关键技术：

1. 人机交互技术：VR眼睛、手柄等
2. 传感器技术：延迟、重量、灵敏度、分辨率、
3. 动态环境建模技术：建模
4. 系统集成技术：信息同步、语音合成、模型标定等