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  • 层次和层面
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    2020-10-27 10:33:44

    云计算的三个层次

    第一层次:
      最底层的硬件资源,首要包括CPU(核算资源),硬盘(存储资源),还有网卡(网络资源)等。

    第二层次:
      要高档一些,我不计划直接运用CPU、硬盘、网卡,我期望你把操作系统(例如Windows、Linux)装好,把数据库软件装好,我再来运用。

    第三层次
      更高档一些,你不但要装好操作系统这些根本的,还要把具体的应用软件装好,例如FTP服务端软件、在线视频服务端软件等,我可以直接运用服务。

    这三种层次,就是大家常常听到的IaaS、Paas、SaaS。

      SaaS: Software-as-a-Service(软件即服务)

      PaaS: Platform-as-a-Service(平台即服务)

      IaaS: Infrastructure-as-a-Service(基础设施即服务)

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    传统计算机系统由硬件底层到软件用户高层主要分为以下层次

    1、应用(问题)

    使用计算机的目的是完成或解决任何一个应用(问题),最开始是由自然语言描述的,但是计算机只能理解机器语言。

    传统计算机系统采用分层方式构建,通过向上层用户提供一个抽象简洁的接口而降较低层次的实现细节隐藏起来。

    2、算法

    算法层面是将一个具体的应用分割成为多个模块,通过算法层面将之转换多个较为简化的步骤。

    3、编程(语言)

    通过编程,将自然语言描述的问题转换为机器语言,需要经过应用问题描述,算法抽象,高级语言程序设计,将高级语言转换成团顶机器语言。

    4、操作系统/虚拟机

    提供具有人机交互功能的用户界面和底层系统调用服务例程。

    5、指令集体系结构(ISA)

    软件和硬件之间接口的一个完整定义。ISA定义了一个计算机可以执行的所有指令的集合,每条指令规定了计算机执行什么操作,以及所处理的操作数存放的地址空间和操作数的类型。

    6、微体系结构

    ISA是对指令系统的一种规定或结构规范,具体实现的组织就是微体系结构。是软件中不可感知的部分。

    7、逻辑电路

    微体系结构最终是由逻辑电路实现的。

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    扩展资料

    现代计算机系统(冯诺依曼机)的特点

    (1)采用存储程序方式,指令和数据不加区别混合存储在同一个存储器中,数据和程序在内存中是没有区别的,它们都是内存中的数据,当EIP指针指向哪 CPU就加载那段内存中的数据,如果是不正确的指令格式,CPU就会发生错误中断这就变相的指定了哪些内存中存储的是指令哪些是数据)。

    指令和数据都可以送到运算器进行运算,即由指令组成的程序是可以修改的。

    (2)存储器是按地址访问的线性编址的一维结构,每个单元的位数是固定的。

    (3)指令由操作码和地址组成。操作码指明本指令的操作类型,地址码指明操作数和地址。操作数本身无数据类型的标志,它的数据类型由操作码确定。

    (4)通过执行指令直接发出控制信号控制计算机的操作。指令在存储器中按其执行顺序存放,由指令计数器指明要执行的指令所在的单元地址。指令计数器只有一个,一般按顺序递增,但执行顺序可按运算结果或当时的外界条件而改变。

    (5)以运算器为中心,I/O设备与存储器间的数据传送都要经过运算器。

    (6)数据以二进制表示。参考资料来源:百度百科-冯·诺依曼体系结构

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    今天的读书会很碰巧有一位同学分享《用户体验要素-以用户为中心的产品设计》这本书。里面讲述了用户体验要素的五个层面:战略层,范围层,结构层,框架层,表现层。也是产品设计的五个层面,所以学习记录下。首先附上这五个层次的图:
    产品设计的五个层次
    首先介绍下用户体验要素这本书,这本书主要以web网页作为例子进行5个层次的论述。看起来已经不符合现在移动互联网的的时代需求了。其实不是,正所谓“心中有剑,折根树枝都能杀人”,即使书中的例子没有涉及到移动的端的APP应用。但是仍然试用于相关产品的设计。
    战略层:主要是明确我们的产品目标和用户目标。用流行的话说就是我们的商业模式和解决用户的什么痛点。当然一般来说,领导在描述商业模式时都是高瞻远瞩,目标宏大(给投资人希望),用技术人员的话说,用户量上来了,基于大数据,我想干什么都能挣钱。对于解决用户的痛点,这就需要产品经理和领导来发掘现实场景中用户的痛点。比如:滴滴打车解决用户打车难和等车烦的痛点,现在的各种巴士(小龙巴士,嗒嗒巴士)解决上班族坐车难得痛点。
    范围层:为了满足用户需求,解决用户的痛点,我们应该提供什么样的服务,更具体的说就是去采集用户需求,对用户需求进行分析,确定好优先级,然后确定要做的功能模块。用户采集可参考产品思维学习(二)–获取用户需求
    结构层:这个层级主要是页面的交互设计,功能模块间的逻辑设计。一般来说,在这个层次上产品会写出PRD和开发人员进行交流讨论,进行业务逻辑的梳理。比如登录注册,注册成功登录后用户目前具有哪些权限,能够使用哪些功能,进一步验证能够开启哪些功能。又或者用够购买一个商品后是不是需要送积分等类似的业务逻辑设计。
    框架层:这层主要包括界面设计,导航设计,信息设计等。这个层面就是展示给用户看的界面了,界面设计,比如根据不同的情况使用复选框,单选框,下拉菜单或者按钮等。导航设计就是我们网站或者APP上的导航栏,信息设计一般包括个人中心的信息展示或者商品详情的展示又或者订单的信息展示。这里面包含很多的用户体验设计,还需要继续学习。
    表现层:这个层面主要是文字、图片、音视频给人感受的设计。这个就需要很深入的了解用户的洗好了。比如现在的iphone或者小米或者锤子官方页面,呈现的文字不多,主要以高清大图为主,给人震撼,兴奋的感觉。它们页面还包括一些动画,声音更能够触动人们的听觉,也使页面停留时间拉长。表现层对用户的心理研究要求较高。

    五个层次从抽象到具体,可能我们产品和开发的同学不太能参与到战略层,但是了解公司的产品战略还是很有必要的。也可能因为时间的原因,我们做设计和开发时,不一定非要具体到某个层次,一个时间段可能做多个层次的事,这也是敏捷开发,快速迭代的要求。但是总体思想还是以上五个层次。就像独孤九剑,对战时不一定先想到要用哪一招哪一式,只要宗义在心中,便可以做到对招行云流水。也就是手中无剑,心中有剑。

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  • 大数据技术包含哪些结构层次

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    大数据领域每年都会涌现出大量新的技术,大数据技术可以挖掘出大规模数据中隐藏的信息知识,为人类社会经济活动提供依据,提高各领域的运行效率,甚至提高整个社会经济的集约化程度。那么大数据计算包含哪些结构...

      大数据领域每年都会涌现出大量新的技术,大数据技术可以挖掘出大规模数据中隐藏的信息和知识,为人类社会经济活动提供依据,提高各领域的运行效率,甚至提高整个社会经济的集约化程度。那么大数据计算包含哪些结构层次

     

      (1)统一数据基础层

     

      我们通过各种方式采集到的丰富数据,在清洗、结构化后进入统一的ODS数据基础层。

     

      其主要功能包括:

     

      -同步:结构化数据增量或全量同步到数据中台

     

      -结构化:非结构化(日志)结构化处理并存储到数据中台

     

      累积历史、清洗:根据数据业务需求及稽核和审计要求保存历史数据、数据清洗

     

      在权责方面,所有数据应该在源头统一,统一所有的数据基础层,并由一个团队负责和管控,其他团队无权复制数据基础层的数据。

     

      (2)数据中间层

     

      我们进行数据建模研发,并处理不因业务特别是组织架构变动而轻易转移的数据中间层。包括DWD明细数据中间层和DWS汇总数据中间层。

     

      其主要功能包括:

     

      -组合相关和相似数据:采用明细宽表,复用关联计算,减少数据扫描。

     

      -公共指标统一加工:基于OneData体系构建命名规范、口径一致和算法统一的统计指标,为上层数据产-品、应用和服务提供公共指标;建立逻辑汇总宽表;

     

      -建立一致性维度:建立一致数据分析维度表,降低数据计算口径、算法不统一的风险。

     

      在权责方面,面向业务提供服务之前,由统一的团队负责从业务中抽象出源于业务而又不同于业务的数据域,再主导统一建设数据中间层,包括侧重明细数据预JOIN等处理的明细中间层、侧重面向应用可复用维度和指标的汇总数据中间层。特别是要由团队负责将核心业务数据统一加入数据中间层。允许部分业务数据有独立的数据团队按照统一的OneModel体系方法论建设数据体系,ODS数据基础层和DWD+DWS数据中间层因其统一性和可复用性,被称为数据公共层。

     

      (3)数据应用层

     

      在面向应用提供服务时,业务团队或深入业务线的数据团队有极大的自由度,只要依赖数据公共层,即可自由的建设ADS数据应用层。

     

      其主要功能包括:

     

      -个性化指标加工:不公用性;复杂性(指数型、比值型、排名型指标)

     

      -基于应用的数据组装:大宽表集市、横表转纵表、趋势指标串

     

      不同功能的模块组合成一个具有实际应用价值的大数据分析平台,实现对各种业务的前瞻性预测和分析,为用户提供统一的决策分析支持,从而更好地突出平台本身的价值。

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  • 产品设计的五个层面

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    引用《用户体验的要素》作者的概念,把产品设计分为:表现层、框架层、结构层、范围层、战略层。 可以简单理解为, 表现层:侧重产品色系标准、图片、logo设计等。--How 框架层:页面内部元素设计,包含文本、...
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