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来源：W3xue 发布时间：2023/10/25 10:19:06
信息技术，基于信息科学原理与方法，用于获取、处理、传输和利用信息的应用技术，经过融合与不断创新，已发展成物联网、云计算、大数据、区块链、人工智能和虚拟现实等新一代信息技术，成为支撑现代经济和社会的基石，代表了先进生产力的发展方向。信息技术、信息化和信息系统密切相关。信息技术是实现信息化的手段，也是信息系统建设的基础。信息化需求推动信息技术快速发展，广泛应用促进技术创新。新一代信息技术的兴起将信息及相关数据成为重要资源，推动产业升级和劳动生产率提高，带动全球信息化和数字化转型。
一、信息技术发展
信息技术以微电子学为基础，涵盖计算机和电信技术，用于获取、处理、传播和利用声音、图像、文字、数字和传感信号的技术。它可分为硬技术和软技术。硬技术包括传感器、服务器、智能手机等设备。软技术则是关于信息获取和处理的知识、方法和技能，如语言文字处理、数据统计分析、决策技术和计算机软件。
1、计算机软硬件
计算机硬件包括电子、机械和光电元件等构成的物理设备，构建了计算机系统，为软件提供支持。计算机软件包括程序和文档，程序描述计算任务和处理规则，文档提供程序的理解。硬件和软件相互依赖，共同实现计算机功能。系统需要完善的软件支持才能发挥硬件功能。二者相互促进，软硬件共同发展，不可分割。计算机技术的发展使得某些功能既可由硬件，也可由软件实现。因此硬件与软件在一定意义上来说没有绝对严格的界线。
2、计算机网络
在计算机领域中，网络用物理链路连接多个地理位置不同、具有独立功能的计算机系统，以实现资源共享和通信。不同范围的网络包括个人局域网（PAN）、局域网（LAN）、城域网（MAN）、广域网（WAN）、公用网和专用网。
网络标准协议
网络协议是用于计算机网络数据交换的规则与标准。它包含三个要素：语义（控制信息含义）、语法（数据结构与格式）、时序（事件发生顺序）。人们形象地称之为“语义（做什么）”、“语法（怎么做）”和“时序（做的顺序）”。
OSI
国际标准化组织（ISO）和国际电报电话咨询委员会（CCITT）联合制定的开放系统互连参考模型（OSI），旨在为不同计算机互联提供基础和标准。OSI采用分层结构，包括物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。
IEEE 802协议族
IEEE 802规定了网络设备如何访问传输介质、数据传输方法，以及网络设备间的连接建立、维护与拆除方式。它包括以太网、CSMA/CD协议、令牌总线、令牌环、城域网、FDDI宽带、光纤、语音/数据集成规范、局域网安全操作和无线局域网标准。
TCP/IP
Internet由成千上万的组织和网络协同工作组成，而TCP/IP则是Internet的核心协议。它为网络通信提供了规则和标准。
TCP/IP在一定程度上参考了OSI模型，将OSI的七层简化为四层：应用层、传输层、网络层、链路层。应用层定义了多种面向应用的协议，如FTP、TFTP、HTTP、SMTP、DHCP、Telnet、DNS、SNMP等。
传输层包括TCP和UDP，负责流量控制、错误校验和数据排序。网络层的协议包括IP、ICMP、IGMP、ARP和RARP，处理信息路由和主机地址解析。
由于数据链路层和物理层内容相似，它们在TCP/IP中被合并为网络接口层。网络接口层提供物理媒介和网络层之间的连接。
软件定义网络
软件定义网络（SDN）是一种新兴网络架构，通过分离网络设备的控制和数据层来灵活控制网络流量。它提供了中央控制器和智能数据交换机，通过统一接口，实现网络配置和管理的简化。
SDN的架构分为数据平面、控制平面和应用平面。数据平面包括网络硬件，交换机等通过规则形成的SDN数据通路。控制平面由中央控制器管理全局网络信息和控制各种转发规则。应用平面包含各种SDN网络应用，用户可以编程和部署新应用而不必关心底层细节。
SDN的采用打破了传统网络设备的封闭性，提供了开放接口和可编程性，使网络管理更加简化、动态和灵活。
（SDN体系架构图）
控制平面与数据平面之间通过SDN控制数据平面接口（Control-Data-Plane Interface，CDPI）通信，具备统一的通信标准，主要负责下发控制器中的转发规则至转发设备，主要应用OpenFlow协议。控制平面与应用平面之间通过SDN北向接口（NorthBound Interface，NBI）通信，NBI不是统一标准，可根据需求定制各种网络管理应用。SDN接口具有开放性，控制器为逻辑中心，南向接口与数据平面通信，北向接口与应用平面通信，东西向接口用于多控制器间通信。南向接口主流采用OpenFlow协议，基于流概念匹配转发规则，每交换机维护一个流表，控制器完成流表建立、维护和下发。北向接口允许应用程序通过编程调用网络资源，实现网络快速配置和部署。东西向接口提高控制器可扩展性，支持负载均衡和性能提升。
第五代移动通信技术 第五代移动通信技术（5th Generation Mobile Communication Technology，5G）具有高速、低时延和大连接特点。国际电信联盟（ITU）定义了5G的八大指标，与4G对比如下：
5G国际技术标准主要满足多样化的物联网需求。基于正交频分多址（Orthogonal Frequency Division Multiple Access，OFDMA）和多入多出（Multiple Input Multiple Output，MIMO）基础技术，5G通过全新系统设计支持三大应用场景。与4G不同，5G在频段上考虑到资源有限，同时支持中低频和高频，中低频用于覆盖和容量，高频用于提升热点区域的容量。5G为中低频和高频设计了统一技术，支持百MHz的基础带宽。为实现高速传输和卓越覆盖，5G采用了新型信道编码方案，如LDPC（一种分组纠错码）和Polar（一种线性分组码），以及强大的大规模天线技术。此外，为实现低时延和高可靠性，5G采用了短时间、快速反馈和多层/多站数据重传等技术。
国际电信联盟（ITU）定义了5G的三大应用场景：增强移动宽带（eMBB）、超高可靠低时延通信（uRLLC）和海量机器类通信（mMTC）。增强移动宽带服务移动互联网的爆炸性增长，为移动互联网用户提供卓越的应用体验。超高可靠低时延通信针对工业控制、远程医疗、自动驾驶等要求高时延和可靠性的垂直行业应用。海量机器类通信服务智慧城市、智能家居、环境监测等需要传感和数据采集的应用。
3、存储和数据库
存储技术 根据服务器类型，存储分为封闭系统和开放系统。封闭系统主要指大型机等服务器，而开放系统包括基于不同操作系统（如麒麟、欧拉、UNIX、Linux）的服务器。开放系统的存储可分为内置存储和外挂存储。外挂存储根据连接方式分为直连式存储（Direct-Attached Storage，DAS）和网络化存储（Fabric-Attached Storage，FAS）。网络化存储又根据传输协议分为网络接入存储（Network-Attached Storage，NAS）和存储区域网络（Storage Area Network，SAN）。不同存储模式之间的技术与应用对比如下表所示。
存储虚拟化（Storage Virtualization）是“云存储”的核心技术之一。它整合来自一个或多个网络的存储资源，向用户提供一个抽象的逻辑视图，用户可以通过这个视图的统一逻辑接口访问整合的存储资源，而无需了解真实的物理位置。这提高了存储利用率，降低了存储成本，并简化了大型、复杂、异构的存储环境的管理。存储虚拟化能够转换存储设备为逻辑数据存储，其中虚拟机以文件组形式存储在数据存储目录中。数据存储类似于文件系统的逻辑容器，它掩盖了各存储设备特性，形成一个统一模型，为虚拟机提供磁盘支持。存储虚拟化技术有助于管理虚拟基础架构的存储资源，提高资源利用率、灵活性和应用正常运行时间。
绿色存储（Green Storage）技术旨在通过节能环保设计，减少数据存储设备的功耗，提高每瓦性能。它需要系统性的设计，包括外部环境、存储架构、存储产品、存储技术、文件系统、和软件配置等。核心是设计低温度、高效率的系统，降低电子碳排放，以提高所有网络存储设备的能源效率，用最少的存储容量满足业务需求，降低能耗，实现性能、容量和能耗的平衡。
绿色存储技术涵盖了多种存储技术，包括磁盘和磁带系统、服务器连接、存储设备、网络架构、文件服务、存储应用软件、重复数据删除、自动精简配置、基于磁带的备份技术等。这些技术能提高存储利用率、降低建设和运行成本，从而提高网络存储技术的能源效率。
数据结构模型
数据结构模型是数据库系统的核心。它描述了数据库中数据的结构化和操作方法，结构部分规定了数据如何被描述，例如树、表等。操纵部分规定了数据的添加、删除、显示、维护、打印、查找、选择、排序和更新等操作。
三种常见的数据结构模型包括层次模型、网状模型和关系模型，其中层次模型和网状模型通常被合称为格式化数据模型。
层次模型：层次模型是数据库系统最早采用的模型之一，它以树形结构表示实体集间的关系。在层次模型中，实体集被表示为矩形框，它们是节点，节点之间的连线表示它们之间的关系。每个节点代表一个记录类型，这些记录类型间的关系由节点之间的有向边表示，表示父子关系，允许处理一对多的实体联系。每个记录类型可以包含多个字段，描述实体的属性。记录类型和字段需要命名，且不可同名。记录类型可定义一个排序字段，若其值唯一，则可标识一个记录值。层次模型的基本特点是每个记录值只能按其层次路径查看，子记录值不能独立存在。
网状模型：网状数据库系统采用网状模型组织数据。网状模型以网络结构表示实体类型及它们之间的联系，适用于更灵活地描述事物及其关系。现实世界中的关系通常是非层次化的，多个实体彼此相互关联。网状模型消除了层次模型的限制，多个实体可有多个父节点，构成有向图，明确描述了非层次化关系。网状数据库以记录为数据存储单位，每个记录包含多个数据项，可包含多值和复合数据。每个记录有内部标识符（Database Key，DBK），由数据库管理系统自动分配，用作记录的唯一标识和寻找记录。用户在操作数据库时需明确指定操作对象和存取路径，这使网状数据库成为导航式数据库。
关系模型：关系模型以二维表格的形式表示实体及其关系。该模型基于集合论的关系概念。关系模型中实体和它们的联系都由关系结构表示，以单一的关系类型描述。关系模型的核心概念是关系，关系是数据库表格的形式，包含多个属性列。
关系模型基于数学关系的假设，将数据表示为数学关系，数据的推理使用二元的谓词逻辑进行，只有真或假两种可能。关系模型通过关系演算和关系代数操作数据。它采用二维表格结构表示实体和实体间的联系。
关系模型支持建立信息一致性的模型，设计者可以通过数据库规范化建立一个一致的模型，而访问计划和操作细节则由数据库管理系统(DBMS)处理，不应该反映在逻辑模型中。这与SOLDBMS常见的实践相反，后者在逻辑模型变更时需要调整性能。
关系模型的基本组成是域或数据类型。元组是属性的有序多重集，属性是域和值的有序对。关系变量是域和名称的有序对，用作关系的表头。关系是元组的集合，表格是它的可视表示，元组类似于行。
关系模型的核心原则是信息原理，将所有信息表示为关系中的数据值。关系变量在设计时是相互无关的，设计者可以在多个关系变量中使用相同的域，通过参照完整性来强制属性间的依赖关系。
常用数据库类型：
1) 关系型数据库： 关系型数据库采用关系模型，支持ACID原则，确保数据事务的原子性、一致性、隔离性和持久性。
2) 非关系型数据库： 非关系型数据库是分布式、非关系型的，不保证遵循ACID原则。它们支持灵活的数据存储方式，适应大数据的存取需求。
键值数据库：使用哈希表存储数据，高性能和扩展性。
列存储数据库：将数据存储在列族中，适用于大数据存储。
面向文档数据库：允许嵌套键值，提高查询效率。
图形数据库：以图形方式存储数据，适合复杂关系。
3) 不同数据库类型的优缺点：
下面总结了关系型数据库和非关系型数据库的优缺点。
关系型数据库：
优点：支持复杂查询、数据完整性、ACID原则、广泛使用。
缺点：性能受限于表结构、难以扩展。
非关系型数据库：
优点：高性能、数据灵活性、适应大数据、容易扩展。
缺点：不支持复杂查询、数据一致性难以维护。
传统的数据库系统通常缺乏所需的大量历史数据信息来进行决策分析。这是因为传统数据库通常只保留当前或近期的数据。为了满足中高层管理人员的预测和决策分析需求，数据仓库作为一个能够满足这些需求的数据环境产生了。数据仓库涉及以下核心概念：
ETL (抽取/转换/加载): 用户从数据源中提取所需数据，然后进行数据清洗和转换，最终根据预定义的数据仓库模型加载数据到数据仓库。
元数据: 这是关于数据的数据，包括数据源定义、目标定义、转换规则以及与商业信息有关的数据含义。典型的元数据包括数据仓库表的结构、属性、数据源、数据抽取规则、数据模型规格、抽取日志等。
粒度: 表示数据仓库中数据单元的细化或综合级别。细化程度高则粒度级小，相反，细化程度低则粒度级大。
分割: 将结构相似的数据分成多个物理单元，确保每个数据单元属于且仅属于一个分割。
数据集市: 是小型的、面向部门或工作组级别的数据仓库。
操作数据存储 (ODS): 这是一个用于支持组织日常全局应用的数据集合。它是数据仓库的扩展，具有四个基本特点：面向主题、集成、可变以及当前或接近当前的数据。
数据模型: 这是逻辑数据结构，包括数据库管理系统提供的操作和约束，用于有效处理数据库的数据表示。
人工关系: 这是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、集成、非易失、时间变化的数据集合，用于支持管理决策。下图展示了常见的数据仓库体系结构。
（数据仓库体系结构）
4. 数据仓库
(1) 数据源: 数据仓库系统的基础，为整个系统提供数据。通常包括组织内部和外部信息。内部信息包括各种业务处理数据和文档数据，存放在关系型数据库管理系统中。外部信息包括法规、市场信息和竞争对手数据等。
(2) 数据存储与管理: 数据仓库系统的核心。数据的存储和管理方式决定了数据仓库与传统数据库的不同之处，也决定了其外部数据表现形式。数据仓库的组织方式按主题对现有业务系统数据进行抽取、清理和有效集成。
(3) 联机分析处理 (OLAP) 服务器: OLAP对数据进行有效集成，按多维模型组织数据，以进行多角度、多层次的分析和趋势发现。实现方式包括基于关系数据库的OLAP (ROLAP)、基于多维数据的OLAP (MOLAP) 和基于混合数据的OLAP (HOLAP)。ROLAP中，基本数据和聚合数据存放在RDBMS中；MOLAP中，基本数据和聚合数据存放在多维数据库中；HOLAP中，基本数据存放在关系数据库管理系统 (RDBMS) 中，聚合数据存放在多维数据库中。
(4) 前端工具: 包括查询工具、报表工具、分析工具、数据挖掘工具以及基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。数据分析工具主要用于OLAP服务器，而报表工具和数据挖掘工具主要用于数据仓库。
信息安全
信息安全问题主要表现为计算机病毒传播、恶意软件入侵、黑客攻击、计算机犯罪、网络恶意信息、个人隐私泄露等。随着物联网、云计算、人工智能和大数据等新技术的广泛应用，信息安全也面临新挑战。
(1) 信息安全基础: 信息安全关注数据本身的安全性，包括保密性、完整性和可用性。安全涵盖设备、数据、内容和行为。
(2) 信息系统安全: 包括计算机、网络、操作系统、数据库和应用系统的安全。网络安全技术包括防火墙、入侵检测、VPN、安全扫描、网络蜜罐和用户行为分析。
(3) 加密解密: 为确保信息安全，使用信息加密技术伪装信息，同时确保合法拥有者可以识别并解密信息。加密技术包括算法和密钥，可分为对称密钥体制和非对称密钥体制。密钥用于信息的加密和解密过程。
(4) 安全行为分析技术
传统的安全产品、技术和方案主要依赖于已知特征的规则匹配进行分析和检测。这种以“特征”为核心的检测方法存在安全可见性盲区、滞后效应，难以检测未知攻击、容易被绕过，无法适应不断变化的网络和组织环境的外部威胁等问题。此外，虽然大多数威胁来自外部，但最严重的威胁通常由内部人员构成，因此管理内部威胁至关重要以确保信息和网络安全。
用户与实体行为分析 (User and Entity Behavior Analytics, UEBA) 提供用户画像和各种异常检测方法，结合基本的规则、模式匹配、简单统计和高级的机器学习等分析方法，通过对用户和其他实体（如主机、应用程序、网络、数据库等）的行为进行评估，发现与标准画像或行为不符的潜在事件。UEBA采用大数据，结合规则和机器学习模型，通过定义此类基线来进行用户和实体行为分析和异常检测，以尽早感知内部用户和实体的可疑或非法行为。
UEBA 是一个完整的系统，涉及算法、工程、用户交互和反馈。在架构上，UEBA 系统通常包括数据获取层、算法分析层和场景应用层。
(5) 网络安全态势感知
网络安全态势感知 (Network Security Situation Awareness) 是在大规模网络环境中获取、理解和显示引发网络态势变化的安全要素，并基于此预测未来网络安全发展趋势的能力。安全态势感知不仅是一项安全技术，也是新兴的安全概念。它是一种基于环境、动态、综合的安全风险识别能力。
安全态势感知的前提是安全大数据。它汇聚、整合安全大数据，提取特征，运用各种态势评估和预测算法生成网络的整体状态，并通过数据可视化展示给安全人员，帮助他们直观了解网络状态和风险趋势。
网络安全态势感知的关键技术包括多元异构数据融合、多类型网络安全威胁评估、态势评估与决策支持、以及态势可视化等。
这些安全措施和技术在信息安全中起着重要的作用。
5、信息技术的演进
作为信息技术的基石，计算机软硬件、网络、存储和数据库、信息安全等领域持续创新，引领信息技术发展趋势。计算机硬件迈向超高速、微型化、并行处理和智能化。设备不断缩小、速度飞升、存储容量扩展、能耗降低、可靠性提高。计算机软件不断丰富，功能更强大，"软件定义一切"成为主流。
网络技术与通信融合，5G成为重要基础设施。物联网、低时延网络（如NB-IoT、eMTC）、工业物联网和低时延高可靠通信等将进一步发展。
随着数据爆炸性增长，存储和数据库领域变革持续推进，满足多样业务需求。数据库技术走向模型拓展和架构解耦。
信息安全从传统理念过渡到以可信计算为核心，网络普及和技术变革促进了信息安全创新。标准化和集成化引领信息安全技术发展。
二、新一代信息技术及应用
信息技术在智能化、系统化、微型化、云端化基础上不断融合创新，推动物联网、云计算、大数据、区块链、人工智能、虚拟现实等新一代信息技术的发展。新一代信息技术与充分开发的信息资源形成新模式和业态，是信息化发展的主趋势，也是信息系统集成未来重要领域。
1、物联网
物联网（The Internet of Things）通过信息传感设备，按约定协议将物品连接至互联网，实现智能化的识别、定位、跟踪、监控和管理。物联网解决了物与物（T2T）、人与物（H2T）、人与人（H2H）的互联。另外，物联网通常包括M2M，即人与人（Man to Man）、人与机器（Man to Machine）、或机器与机器（Machine to Machine）。
物联网架构包括三层：感知层、网络层、应用层。感知层由各种传感器如温度传感器、RFID标签、摄像头等构成，用于识别和采集信息。网络层包括互联网、广电网、网络管理系统和云计算平台等，负责传递和处理感知层数据。应用层是物联网和用户接口，结合行业需求实现智能应用。
物联网的产业链包括传感器与芯片、设备、网络运营与服务、软件应用开发和系统集成等。物联网技术已广泛应用于智能电网、智慧物流、智能家居、智能交通、智慧农业、环境保护、医疗健康、城市管理（智慧城市）、金融服务与保险业、公共安全等领域。
关键技术
1) 传感器技术传感器是检测装置，能感知信息并将其转换成电信号等形式。它是自动检测和控制的核心，也是物联网获取信息的基本工具。射频识别技术（RFID）是物联网中备受关注的传感器技术，通过无线电信号识别目标并读写相关数据，无需机械或光学接触。这提供了物品可跟踪的能力，实时获取位置和环境信息。
2) 传感网微机电系统（MEMS）由微传感器、微执行器、信号处理、通信接口和电源等组成，实现信息获取、处理和执行的一体化。MEMS使普通物体拥有数据传输通路、存储功能、操作系统和应用程序，形成传感网络，实现对人的监控和保护。未来，传感网将广泛应用，如衣物建议洗涤方式，文件夹检查遗漏文件，食品标签提供安全信息。
3) 应用系统框架物联网应用系统框架以机器终端智能交互为核心，涉及机器、传感器硬件、通信网络、中间件和应用。基于云计算平台和智能网络，它可以依据传感器数据做出决策，改变对象的行为。例如，智能停车场通过传感器与电子车卡实现自动识别车辆和司机信息。此外，老人佩戴智能传感器手表，子女可通过手机查询其健康状况。
应用和发展
物联网广泛应用于工业、农业、环境、交通、物流安保等领域，提高了资源使用效率，推动了智能化发展。在家居、医疗、教育、金融、旅游等领域，与社会科学与治理融合，实现服务变革和提升。物联网已经成为信息技术领域中的关键驱动力，引领着未来科技发展的浪潮。
2、云计算
云计算是分布式计算的一种方式，通过网络将复杂的计算任务分解成多个小程序，然后利用由多台服务器组成的系统来处理和分析这些小程序，最后将结果返回给用户。在云计算的早期，它主要是分布式计算，用于任务分发和计算结果合并。如今，云计算已经不仅仅是分布式计算，它还包括了效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗余和虚拟化等多种计算技术的混合应用。
技术基础
云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软件、计算、存储和信息资源可以根据需求提供给终端设备和用户。云计算可以看作是一种分布式处理架构，它向用户隐藏了底层的技术差异。在云计算环境中，用户与实际的计算资源相分离，云计算平台集合了大量的计算设备和资源。用户使用云计算服务时，无需担心专门的维护人员，因为云计算提供商会提供相对高水平的数据和服务器安全性。因为云计算将数据存储在云中，业务逻辑和计算都在云中完成，所以终端设备只需是普通设备，能够运行基本应用即可。
云计算实现了"快速、按需、弹性"的服务。用户可以通过宽带网络随时接入云，根据实际需求获取或释放资源，并动态扩展资源。
根据云计算服务提供的资源层次，可以分为基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）这三种服务类型。
IaaS提供计算能力、存储空间等基础设施服务，但需要大量的基础设施投入和运营管理经验，盈利能力有限。
PaaS提供虚拟操作系统、数据库管理系统、Web应用等平台服务。它的重点不在于经济效益，而更注重产业生态的建设。
SaaS提供应用软件（如CRM、办公软件等）和虚拟化软件服务，通过Web技术和SOA架构，使软件提供商从生产者变为服务运营者，大大缩短了软件产业链条。
云计算已成为信息技术的重要推动力，引领着未来科技发展的浪潮。
关键技术
云计算的关键技术包括虚拟化技术、云存储技术、多租户和访问控制管理、云安全技术等。
1) 虚拟化技术
虚拟化是一种广义术语，通常用于计算机领域，它指的是计算元件在虚拟环境而非真实环境中运行。虚拟化技术能够扩展硬件容量，简化软件重新配置的过程。CPU虚拟化技术能够模拟多个CPU并行，允许一个平台同时运行多个操作系统，而各个应用程序在相互独立的空间内运行，不会相互干扰，从而显著提高了计算机的工作效率。
虚拟化技术与多任务和超线程技术是完全不同的。多任务指的是在一个操作系统中多个程序同时并行运行，而虚拟化技术可以同时运行多个操作系统，每个操作系统中都有多个程序运行，而每个操作系统都运行在一个虚拟的CPU或虚拟主机上。超线程技术只是模拟单个CPU来平衡程序运行性能，这两个模拟出来的CPU不能分离，只能协同工作。
容器技术是一种全新意义上的虚拟化技术，属于操作系统虚拟化的范畴，由操作系统提供虚拟化的支持。目前最流行的容器环境是Docker。容器技术将单个操作系统的资源划分到孤立的组中，以更好地平衡有冲突的资源使用需求。例如，用户创建一个应用程序，传统方式需要使用虚拟机，但虚拟机本身占用更多系统资源。使用容器技术，应用程序可以隔离在独立的运行环境中，称为容器，这可以减少运行程序的额外开销，并且可以在几乎任何地方以相同的方式运行。
2) 云存储技术
云存储技术是一种基于传统媒体系统的信息存储管理方式，整合了计算机系统的软件和硬件优势。这种技术能够快速、高效地处理大量数据，实现数据的深度挖掘和安全管理。分布式文件系统是云存储技术的重要组成部分，它提高了系统的复制和容错功能，通过云集群管理来实现云存储的可扩展性，从而解决了网络存储问题、联合存储问题、多节点存储问题、备份处理和负载均衡等问题。
云存储技术的实现使用了分布式文件结构，通过硬件支持对硬件运行环境进行优化，以确保数据传输的完整性和容错性。此外，云存储技术结合了成本较低的硬件扩展，大大降低了存储成本。
通过分布式文件系统的支持，用户可以扩展云存储资源，辅助高吞吐量数据分析，使用户能够更全面地进行数据管理，实现信息上传的优化管理，同时确保信息存储过程中的病毒防护和安全监控，以保障信息存储的安全性。
3) 多租户和访问控制管理
云计算环境下的访问控制是随着云计算的发展而兴起的，访问控制管理是云计算应用的核心问题之一。研究集中在云计算访问控制模型、基于属性密码机制的云计算访问控制、云中多租户和虚拟化访问控制等领域。
云计算访问控制模型描述了安全系统的特定访问策略，以构建安全模型。用户（租户）可以根据这些模型获得特定的权限，以便访问云中的数据。目前，访问控制模型主要基于传统模型，但针对云计算环境进行改进，以适应云计算的需求。
多租户和虚拟化访问控制是云计算的特点之一，因为租户共享物理资源，所以需要确保租户之间的通信和访问受到访问控制的保护。每个租户都有自己的访问控制策略，以确保整个云平台的访问控制复杂而完备。
4) 云安全技术
云安全技术研究包括两个方面：云计算技术本身的安全保护，以及通过云服务实现互联网安全。前者涵盖数据完整性、可用性、隐私保护和服务可用性等方面，后者包括云计算病毒防治、木马检测等内容。
在云安全技术的研究中，关注以下几个方面：
云计算安全性：关注云平台的安全性，如如何实现安全隔离、保障互联网用户数据的安全、防御恶意网络攻击、提升系统安全性等。
保障云基础设施的安全性：利用互联网安全基础设备资源，以保障云服务的安全优化，确保满足安全防护需求。
云安全技术服务：关注互联网终端用户的安全服务需求，如计算机病毒防治等。为了提高云安全系统的可靠性，需要考虑开放性、安全保障和体系结构等因素。
云安全技术是互联网安全的核心内容，反映了云计算的发展趋势。随着云计算应用领域的扩展，云安全技术将不断成熟，有效保障广大互联网用户的数据应用安全性，对云计算的进一步推广和应用至关重要。
应用和发展
云计算在经过十余年的发展后，已经进入成熟期。它在多个领域发挥着越来越关键的作用，"上云"已经成为各类组织推动数字化转型、鼓励技术创新和促进业务增长的首选，甚至是必要条件。
云计算将继续成为创新技术和最佳工程实践的重要平台和试验场。从AI与机器学习、IoT与边缘计算、区块链到工程实践领域的DevOps、云原生和Service Mesh，云计算公司积极参与并推广各类技术。以人工智能为例，云计算已成为AI相关技术的基础，从提供GPU计算资源到开放成熟的模型能力，再到机器学习平台，均融合在云上。
云计算也将满足产业互联网的需求，走向垂直、产业化的发展。随着通用架构的完善和对行业客户的深耕，云计算将渗透更多垂直领域，成为提供更贴近行业业务与典型场景的基础。以金融云为例，云计算提供特殊合规与安全需求的基础设施，以及支付、结算、风控和审计等服务。
多云和混合云将成为大中型组织的必选项，但随之而来的挑战是保障可用性和避免厂商绑定，以保持商业灵活性。
云生态的建设变得愈发关键，它直接影响云计算竞争力。云发展到一定规模时，需要构建繁荣的生态和社区，吸引开发者、架构师和运维工程师。只有获得技术从业者的支持，才能在云计算市场取得成功。
总之，云计算伴随着创新、垂直、混合和生态四大趋势迅速发展。它标准化、抽象化和规模化了IT资源，颠覆并重构了IT供应链，是新一代信息技术的革新与进步。
3、大数据
大数据具有庞大体量、多样性结构和强时效性等特点。其处理需要采用新型计算架构和智能算法等创新技术。数据从源头到实际应用需经历数据准备、存储与管理、分析计算、治理和展现等多个阶段，涉及数据模型、处理模型、计算理论、分布计算、分布存储平台、数据清洗和挖掘、流式计算、增量处理、数据质量控制等领域的研究。总的来说，大数据的特点包括：
数据海量：数据量巨大，从TB级跃升到PB、EB，甚至ZB。
数据多样性：包含结构化和非结构化数据，如文本、网络日志、音频、视频、图片等。
数据价值密度低：数据价值分布不均，要提纯有用信息是一个挑战。
数据处理速度快：要求快速处理不同类型的数据。
关键技术：大数据技术是一个快速发展的领域，涉及数据处理、管理、应用等多个方面。其技术架构关键包括：
1. 大数据获取技术：数据采集、整合、清洗。采集使用分布式爬虫、高速数据采集等，整合涉及多源信息集成和智能数据转换，清洗保证数据完整性。
2. 大数据分析和计算技术：包括分布式计算和存储平台、数据挖掘技术、流式计算、增量处理、数据质量控制。
3. 大数据管理技术：数据存储、安全、备份与恢复、数据治理和数据湖等。
4. 大数据应用和服务技术：构建大数据应用、提供数据服务和展现数据成果。
总的来说，大数据在不断演进，挑战和机遇并存，为数据驱动的决策和创新提供了强大的支持。
应用和发展
大数据，如同水、矿石和石油，正逐渐演化为新的资源和社会生产要素，潜藏着巨大的价值。如何迅速采集、存储和关联分析海量、多源、多格式的数据，以探索新知识、创造新价值、增强新能力，这已经成为当前大数据时代的核心问题。
互联网与商业应用：在互联网行业，广泛的网络应用和社交媒体渗透到方方面面，创造了海量数据，为每个人提供了数据的生成、使用和受益机会。这些数据可以被挖掘，用于更准确的社交营销和广告，从而增加业务收入。同时，数据已经成为可交易的资产，大数据交易和数据资产化也成为有价值的领域。
政府与公共服务：在政府领域，大数据的采集、治理和整合能够揭示管理上的漏洞，提高执法水平，促进财政增收和市场监管，深刻改变了政府管理方式，节省政府开支，提高了社会治理和城市管理能力。
金融领域：大数据征信在金融领域具有重要应用，通过分析和建立用户画像，能够更好地管理信任、风险和借贷服务，为金融业务提供了坚实的支持。
工业与生产：结合海量数据分析，为工业生产过程提供了精确的指导。例如，在航运大数据领域，可以使用大数据对未来的国际贸易货物量进行预测，分析各个港口的活跃度，考虑天气数据对航线的影响，提供业务预警、航线调整和资源优化方案，避免不必要的损失。
社会民生领域：大数据分析应用能够更好地为民生服务。以疾病预测为例，基于大数据的积累和智能分析，可以预测传染病的趋势，帮助卫生管理部门提前采取预防措施。
大数据已经成为创新和应用的引擎，不仅推动着商业和社会的发展，还改变着我们的生活方式。
4、区块链
“区块链”概念首次出现于2008年的《比特币:一种点对点电子现金系统》中，成功应用于比特币等加密货币，引发政府、机构和学者的广泛研究。区块链技术以分散存储、隐私保护和防篡改为特点，提供了开放、分散和容错的交易机制，成为匿名在线支付、汇款和数字资产交易的核心。它广泛用于金融、监管、科技创新、农业和政治等领域，带来了深刻的变革。
技术基础
区块链是一种分布式数据库技术，基于非对称加密、改进的默克尔树、共识机制、点对点网络和智能合约等技术。它包括公有链、联盟链、私有链和混合链等四大类。
多中心化：区块链使用数学方法代替中心机构，构建信任，确保可信的分布式系统。
多方维护：激励机制鼓励所有节点参与验证和添加区块，通过共识机制选择节点。
时序数据：区块链存储数据信息的链式结构包括时间戳，实现数据的可追溯性。
智能合约：提供脚本代码支持，创造新型的智能合约。
不可篡改：相邻区块验证前序区块，保证链上数据的不可篡改性。
开放共识：每个物理设备作为节点，自由加入并拥有完整的数据库拷贝。
安全可信：基于非对称加密技术，共识算法抵御攻击，确保数据的安全和可信性。
区块链不仅为金融和监管领域带来变革，还为技术创新和社会进步创造了新机会。其潜力在于更多领域的应用，推动着数字革命的进程。
关键技术
从技术角度来看，区块链是一个基于分布式数据处理、管理和存储技术的体系。它构建在底层技术基础上，包括区块数据管理、链式数据结构、数字签名、哈希函数、默克尔树、非对称加密等元素，通过对等网络组织节点来传播和验证数据。每个节点在网络中扮演着多重角色，如网络路由、数据验证、交易记录、新节点发现等，这涉及传播和验证机制。为了确保区块链应用的安全性，激励层的发行和分配机制被引入以实现分布式网络节点的最有效共识。
1) 分布式账本
分布式账本是区块链的核心之一，它允许多个分散的节点参与交易记录和监督合法性。每个节点存有一个唯一而真实的账本副本，它们一同验证交易的合法性并记录。账本中的任何变动会在所有副本中立刻反映，保证数据的安全和稳定。分布式账本不仅应用于金融交易，还用于政府税收、土地登记、护照管理、社会福利等领域。这重新定义了政府与公民之间数据分享、透明度和信任的关系。
2) 加密算法
数据的安全传输、存储和修改是区块链技术的焦点，它主要依赖于加密算法，分为散列算法和非对称加密算法两类。
散列算法：将信息转换成固定长度、特点明显的字符串，即散列值。不同信息的散列值具有差异，保证了数据的唯一性和不可预测性。区块链主要使用SHA256等散列算法。
非对称加密算法：使用一对公私密钥进行加密。公钥可加密信息，只有私钥持有者才能解密。这种加密方式确保了信息的机密性和完整性。常见的非对称加密算法包括RSA、EIgamal、D-H、ECC等。
3) 共识机制
在区块链中，共识机制是解决安全和管理问题的关键。它控制交易的合法性、数据的传输、处理错误信息等问题。区块链的共识问题需要通过共识机制解决。
共识机制是计算机和软件程序协同一致的基本保障，它保证了分布式系统节点或程序的运行。主要的共识算法有PoW、PoS、DPoS、Paxos、PBFT等。共识机制的选择基于合规监管、性能效率、资源消耗和容错性等要求，根据不同应用场景进行分析。共识机制在区块链技术中发挥着至关重要的作用，它确保了整个系统的稳定性和安全性。
应用和发展
TCP/IP协议如今是全球互联网的基础，但它无法实现价值的多中心化。这意味着互联网上的多中心化活动不需要信用保障，而需要信用保障的活动则是中心化的，需要第三方中介机构。因此，互联网技术未能建立全球信用，这成为了一大障碍，阻碍了通过多中心化方式在互联网上进行价值交换。
区块链技术的研究重点
共识机制：研究如何解决公有链、私有链、联盟链中的权限控制、共识效率、约束和容错率等问题，寻求更好的共识算法以满足不同场景的需求。
安全算法：现行的安全算法存在潜在的“后门”风险，需要升级。管理安全、隐私保护、监管缺乏，新技术（如量子计算）的安全问题需要认真对待。
区块链治理：如何结合现有信息技术治理体系，研究区块链实施中的各种问题，从战略、组织、架构到区块链应用体系，实现区块链的价值，进行相关区块链审计。
标准化：当技术日益成熟时，研究区块链的标准化。
区块链技术的未来前景
基础协议：区块链将成为互联网的基础协议之一，构建高效的多中心化的价值存储和传输网络。
分层架构：区块链架构的不同分层将承载不同的功能，类似于TCP/IP协议栈的分层结构，将发展各种应用层协议。
螺旋式上升：区块链应用将呈螺旋式上升趋势，可能经历过热和泡沫阶段，最终颠覆传统产业，深刻改变商业社会结构和人们的生活。
5、人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门技术科学，旨在研究和开发理论、方法、技术和应用系统，以模拟、延伸和扩展人类智能。这一概念诞生于1956年，经历了半个多世纪的发展演变。随着21世纪初大数据、高性能计算和深度学习技术的快速进步，人工智能进入了新的发展时期，对经济、社会、国际政治经济格局产生了深刻影响，成为新一轮科技革命和产业变革的重要推动力。
1）技术基础
人工智能的发展经历了多个阶段：起步发展期、反思发展期、应用发展期、低迷发展期、稳步发展期、蓬勃发展期。
目前的人工智能技术主要集中在热点技术、共性技术和新兴技术三个方面。其中，机器学习是一个重要研究领域，包括了基础算法的优化改进和新型学习方法，如迁移学习、强化学习、多核学习和多视图学习等。此外，自然语言处理领域也取得显著成果，包括特征提取、语义分类、词嵌入等基础技术，以及应用领域如智能自动问答和机器翻译。知识图谱和专家系统也在不断取得突破，扩大了人工智能的应用领域。
2）关键技术
人工智能的关键技术包括机器学习、自然语言处理和专家系统等。此外，新兴技术也在快速发展。
机器学习：机器学习是一种自动将模型与数据匹配，通过训练模型对数据进行“学习”的技术。当前的研究主要集中在机器学习算法、强化学习、近似及优化算法和规划问题等领域。深度学习，一种利用多层次特征和变量的神经网络模型，已经成为重要支持技术。深度学习的快速发展得益于计算机架构的提高。强化学习是机器学习的另一方式，它以机器学习系统设定的目标和奖励为导向。机器学习模型是以统计为基础的，与传统统计分析相比，更复杂但通常更准确。
自然语言处理：自然语言处理（NLP）涉及计算机与人类之间用自然语言进行通信的理论和方法。它包括内容有效界定、消除歧义、模糊性、人机交互和语言理解等问题。深度学习技术在NLP领域发挥着关键作用，如卷积神经网络和循环神经网络等用于自然语言分类和理解。
专家系统：专家系统是一种智能计算机程序，它模拟人类专家的知识和经验，用于解决复杂问题。专家系统的发展已经经历了多个阶段，包括单一学科应用型系统、多学科综合型系统和大型多专家协作系统。目前的研究关注于多学科协同解决和自组织解题机制等方面。
人工智能作为一门技术科学，正处于新一轮的蓬勃发展时期。机器学习、自然语言处理和专家系统等关键技术正不断演化和改进，将为科技和产业领域带来深远的影响。这一领域的未来充满挑战，但也充满机遇。
3）应用和发展
人工智能（AI）经过六十余年的发展，在算法、计算能力和数据等方面取得了显著突破，正处于技术拐点，从“不能用”逐步走向“可以用”。然而，实现从专用AI向通用AI的跨越发展仍需克服多重挑战。
人机混合智能：借鉴脑科学和认知科学成果，人工智能将朝着人机混合智能方向发展。这意味着将人类认知引入AI系统，提升性能，使AI成为人智的延伸，通过人机协同解决复杂问题。
自主智能系统：深度学习是AI领域的热点，但过于依赖人工干预。自主智能系统是未来的发展趋势，强调AI的自主学习能力，减少人工干预，提高机器对环境的自主适应。
学科交叉：AI需要与多个学科深入融合，包括计算机科学、数学、认知科学、神经科学等。这种交叉将推动AI的发展，借鉴生物学、脑科学等，将机理建模成可计算的形式。
AI产业发展：AI技术日益成熟，政府和产业投资增加，云端化应用迅速扩展。未来十年，全球AI产业将高速增长，AI将深刻改变生产力和产业结构。
社会学关注：AI对社会的影响将成为重要议题。为确保AI的健康发展，需要深入研究其社会影响，制定法规规避潜在风险，追求“有益于整个人类的友好AI”。
6、虚拟现实
自计算机的发明以来，计算机在传统信息处理中一直扮演主要角色，但这与人类的感知和计算机处理信息的空间之间存在不一致。因此，虚拟现实技术的发展成为了解决这一矛盾的关键。虚拟现实的目标是将多源信息，包括图像、声音、甚至气味等，融入一个信息空间，并与人类的感官世界，如视觉、听觉、嗅觉、语言和手势等交互。
1）技术基础
虚拟现实（VR）是一种计算机系统，可以创造并提供虚拟世界。这个虚拟世界不再仅仅是数字信息空间，而是一个多维信息空间，包含了多种信息源，从而让人类的感知和认知得到更充分的体验。要创建这样一个可以让参与者完全沉浸的虚拟现实系统，需要高性能计算机硬件和各种先进的传感器。此外，必须提供工具来生成虚拟环境。
虚拟现实的主要特征包括：
沉浸性：能让用户完全沉浸在虚拟环境中。
交互性：用户可以与虚拟环境进行互动。
多感知性：模拟多种感官体验，如视觉、听觉等。
构想性：用户可以在虚拟环境中创造和探索。
自主性：虚拟现实系统能够自主地适应环境和用户。
虚拟现实技术已经发展出多种类型，包括桌面虚拟现实、沉浸式虚拟现实、分布式虚拟现实，还有增强现实（AR）和元宇宙等新方向。
2）关键技术
虚拟现实的关键技术包括人机交互、传感器技术、动态环境建模和系统集成。
人机交互技术：传统的键盘和鼠标交互方式与虚拟现实不同。虚拟现实使用新型传感器设备如VR眼镜和控制手柄，使用户可以在三维环境中与虚拟世界互动。
传感器技术：传感器技术的进步直接影响虚拟现实设备的性能。例如，VR眼镜的重量、分辨率和刷新率都影响了用户体验，所以传感器的灵敏度非常重要。
动态环境建模技术：虚拟环境的设计是虚拟现实的核心内容，主要通过三维建模工具如计算机辅助设计（CAD）和视觉建模技术来创建虚拟环境。
系统集成技术：这包括信息同步、数据转换、模型标定、识别和合成等技术，以管理虚拟现实系统中的各种信息，如语音输入、感知信息和数据模型。
虚拟现实技术在多领域有着广泛的应用，从娱乐到医疗保健，都展示了其潜力。未来的发展将取决于这些关键技术的不断进步和创新。
3）应用和发展
(1) 硬件性能优化不断加速。虚拟现实终端市场迅速扩大，轻薄和超清技术的应用为虚拟现实产业带来了新的增长机遇。虚拟现实设备的显示分辨率、刷新率、自由度、延时、交互性能、重量以及减轻晕感等性能指标正在不断提升，用户体验不断改善。
(2) 网络技术的进步助力虚拟现实的广泛应用。泛在网络通信和高速网络加速了虚拟现实技术在各领域的应用。终端轻量化和5G移动技术的使用提供了高速网络，拥有高峰速率、毫秒级传输延迟和千亿级连接能力，降低了虚拟现实终端的需求。
(3) 虚拟现实产业要素快速融合。技术和人才的多方面支持，使虚拟现实产业的核心技术不断突破，已经形成了较为完整的产业链。虚拟现实已经从创新应用转向了常态应用，包括在舞台艺术、体育观赛、文化传承、教育和医疗等领域广泛应用。 "虚拟现实+商贸会展"、 "虚拟现实+工业生产" 和 "虚拟现实+智慧生活" 大大提升了未来的生活体验，同时 "虚拟现实+文娱休闲" 也成为新型信息消费的载体。
(4) 元宇宙等新概念带来了新的商业理念。这些概念为虚拟现实技术带来了新的商业机会，包括“沉浸和叠加”、“激进和渐进”以及“开放和封闭”等。这些概念大大提升了虚拟现实技术的应用和社会价值，将逐渐改变人们所习惯的现实世界规则，以新的方式激发产业技术创新，引领相关产业的升级和发展。
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来源：W3xue 发布时间：2023/10/25 10:19:06