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  • 重庆高新技术交流会

    千次阅读 2012-04-16 21:06:57
    概述目的:l 产品展示l 技术交流l 产品推广 2. 我们产品的关注者限于展会性质, 跟我们产品有直接交流的客户名单,将在本章最后的表单中提供, 大致涉及的行业包括:l 传感器提供商l 军工企业l 医疗企业l 投资...


    注意: 涉及到产品信息已经删除

    1. 概述

    目的:

    l  产品展示

    l  技术交流

    l  产品推广

     

    2. 我们产品的关注者

    限于展会性质, 跟我们产品有直接交流的客户名单,将在本章最后的表单中提供, 大致涉及的行业包括:

    l  传感器提供商

    l  军工企业

    l  医疗企业

    l  投资公司

    l  重型设备提供商

    l  以及比重最大的重庆市民

     

    个人分析,我们产品能吸引客户的特点在于:

    1. 无处不在的监管——无论出差外地、拜访亲友、都可以进行全方位设备监督

    2. 可降低成本、盈利的数据分析手段——工作量分析统计工具,能让用户直接受益

    3. 锁定专业领域的信息交互的能力——二手交易、业务信息、招聘信息发布

     

    3. 同类解决方案展示

    3.1 车务通

    产品提供方: 中国移动

    简要介绍: 这个跟我们的解决方案相似程度最高。——【远程车辆监控管理系统】, 通过对车辆加装具有GPS功能的监控终端,辅以LBS技术,采集车辆运行数据,并通过GPRS/EDGE/TD-SCDMA网络,将数据传输至后台管理服务器,从而实现对车辆的实施监控,远程对调度,告警,里程油耗统计等功能,方便用户通过电脑,手机灵活监控管理。车务通可以很好的提升企业车辆管理效率,降低运营成本。

     

    套餐成本: 60元/年, 15S上传GPS一次

     

    评价: 相似度超过60%, 费用就更不说了。

    图一: 车务通介绍和架构

    3.2 智能家居、有线一体机

    产品提供方: 重庆有线

    简要介绍: 该解决方案最大的特点: 对智能电视和机顶盒大做文章, 重庆有线已经完全从服务提供商的角色转变为内容提供商,内容提供包含: 家庭教育、电视购物、家庭游戏、小区信息化。更重要的是:它在做智能家居的解决方案,机顶盒,就是其整理用户家居信息的焦点,也是控制的中心,用户无需配备更多的终端设备了。

    评价: 电视已经成为IT产业下一个竞争最激烈的领域之一,传统的电视领域已经升级为家庭娱乐中心,重庆有线能看到这些,能做到这些,实属难得。

     


    图一: 智能家居


    图二: 家庭物联网

     


    图三:家庭云计算中心【图片是真实的电视】

    3.3 城市燃气安全检测网

    产品提供方: 不详

    简要介绍: 这份名单是地上捡起来的,后面一直没有找到这个方案的提供商。该方案用来解决人们最关心的安全问题。方案没有什么离奇之处。但足够聚焦,所以引起我的兴趣。

     

    评价: 能方便用户的解决方案,当然能满足用户需求,但用户更需要的是:1. 帮我盈利 2. 或者降低成本。作为资产,生命和健康是最重要的资产,因此,这个应用,应该是用户最需要的,当然,还有防盗,智能家居,应该从这两个方向切入,才有机会赢得市场。

    3.4 应急救援管理数字化解决方案

    产品提供方:上海波宝仟赫科技有限公司

    简要介绍: 这个是展会上看到的NFC【近场通信】的一个最佳应用,这个应用在119救火的案例是非常有效的。每辆车救火车的援救人员佩戴一个工卡,里面的感应器可以感应到环境,以及佩戴工卡的人员位置,事发地点有一个设备专门采集信息,用来调配救援人员,并提供安全支援。提供20个人的系统大概配备是20W费用,硬件一年质保

     

    评价: 作为技术人员,看不到后面的市场究竟有多大,NFC我们听到最多的,是支付功能,这里描述的解决方案,将让NFC技术发扬光大。


    图一 解决方案示意图

     

    3.5 天翼看交通

    产品提供方:中国电信

    产品介绍: 重庆的各大街口,都树立了一个摄像头,然后电信就获取到这些路口的视频信息,提供给手机用户,甚至,他们将景区的视频也调出来使用,这样可以看到景区是否利于游客观赏。另外,某些大商场的停车位信息,电信也调出来使用了。

     

    评价: 运营商都做得那么细致,移动应用的细分市场,也到处是他们的足迹。所幸的是,他们用的是外包公司提供的解决方案,这个公司叫做:北京视博云科技有限公司。所以中小开发团队,依然还有机会。


    图一: 天翼看交通

    3.6 道路车辆卫星监控方案

    产品提供方:中科院重庆研究所

    产品介绍: 跟我们的产品很相似,只有宣传,不见产品。

    4. 其它亮点产品

    4.1 中科院人脸识别

    介绍: 对人脸进行识别,包括年龄,性别,移动位置监控。准确度应该在99%以上

    评价: 图像识别技术最近几年貌似没什么进展,同时该产品所监测到的信息,属于个人信息中不重要的信息,类似于LBS的服务,也是用户不是非常敏感的GPS信息,所以这些信息如果被较好的应用,比如广告推送,将达到比较有意义的效果。

    4.2 生物、医疗方面

    家庭医疗的概念

    4.3 云办公

    机顶盒 + 显示器的方式进行办公,这个已经有成熟应用(如华为),不做进一步介绍

     

    5. 总结

    l  物联网、移动应用、云计算领域的产业已经开始爆发。

    l  终端设备,衍生成两端: 一个是物联网的传感器,另外一个是向用户展示的可移动终端,如手机、平板、PC等

    l  数据采集相关领域将得到发展。

    l  数据分析/数据挖掘相关领域将得到发展。由于数据量过载导致的信息爆炸,必须出现对数据决策的支持。

    l  用户量大的领域,已经被财大气粗公司包办,细分领域、垂直领域仍存在大量机遇。

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  •  ------------------------------------------------------ 南京软件企业挨个介绍计算机学习的一点经验交流(希望对6系所有对这一行感兴趣的同学有一点帮助) 在计算机行业,准确地说是计算机科学与技术中的...

    偶然翻到几年前自己写的一篇文章,发现自己又做了一次井底之蛙,不管怎样,贴到这里,兼为自勉。

     

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    南京软件企业挨个介绍及计算机学习的一点经验交流(希望对6系及所有对这一行感兴趣的同学有一点帮助)

     

    在计算机行业,准确地说是计算机科学与技术中 的软件行业,也干了一段时间了,今天偷得浮生半日闲,想总结一下南京软件行业的情况,主要是对南京各个软件企业的工资,福利,加班情况,升职机会,工作地 点,工作要求等做一些简要介绍,另外介绍一些自己个人的学习经验。其实我在软件行业顶多算刚入门,不再是井底之蛙,而是站在井口看世界,但兴高采烈地睁眼 望去,看到的却是渺无边际的大海和耸立云端的高山。只是希望自己的那么一点点经验能对理工大计算机系(自动化系)以及所有希望在这一行干技术活的兄弟们有 点帮助,帮你们跳到井口看世界。

     

    当然,首先送给大家一个忠告,如果你 不是对软件有兴趣,或者生活所逼,或者其他客观原因,最好不要选择这一行,很苦很累不说,以后升职、转型也要看个人造化。能考公务员的考公务员,能做人民 教师的做人民教师,有魄力有胆识自己创业的去自己创业,想稳定一点的去研究所混,口才了得的去做销售,体格强壮的去做保安,能歌善舞的去参加超级女(男) 声或我型我秀,至不济在三号门开个小饭店、在莱迪开个小店卖衣服,到一号门外卖盗版光盘,或烤羊肉串其实也很赚钱的(开个玩笑)。

     

    但是你既然选择了这一行,选择了每天 与二进制打交道的枯燥而繁琐的生活,你就要坚持下去,不要今天看到张三这样能赚钱,明天看到李四那样也能赚钱,一颗心就浮躁起来,就不断的彷徨、犹豫、后 悔。搞技术一定要踏踏实实地学习,一点一点的进步,最忌浮躁,急功近利性格的人不适合搞这一行。

     

    我们理工大是工科院校,尤其是六系十系的同学,大部分人毕业后可能还是到外面的软件公司,因此在这里参考网上的资料和自己的了解,给南京的软件企业排个座次,情况应该基本属实,但肯定会有出入,所以仅供大家找工作时参考。(其实是怕排名靠后的公司的人力资源的哥们儿来砍我^_^ )

     

    首先说南京的三大软件外企:趋势(TrendMicro) ,  朗讯(Lucent) ,  南摩(Motorola) 。这三家企业是相对来说工资最多,福利最好,加班也不多的。千万别把西门子算在知名外企里面,西门子缺点明显,工资相对以上三家低不少,而且又远在江宁,招聘的时候也不走精英路线,走的是大众路线。

     

    趋势是我认为工作环境最好的,在市中心( 地铁大厦) ,有免费饮料喝,  每月还有Brithday   Party ,年终的抽奖也是非常之丰厚。上班弹性制度,不打卡,当然也就没有加班工资了,不过,晚上加班有加班晚餐。里面有GGS 的级别制度,本科生刚进去一般都是7 ,研究生大多是8 。薪水嘛跟GGS 挂钩,譬如,本科起薪6000 ,  研究生7500 ,工作满一年参加公司的股票期权分配。当然如果水平不错可以要的更高,水平次了点,  还有可能比这些少一点。关键看个人,至于发展前景嘛,  就难了,里面的管理人员都很年轻,而且都比较稳定,想在很短的时间内(3 年内) 升到Manager ,几乎是不大可能的了。

     

    朗讯环境也不错,在苏宁环球大厦,据说是南京Top5 的写字楼。里面的饮料是没有的。不过,员工都会有健身卡,可以在五台山体育馆和苏宁环球大厦内的健身场所免费使用。记住,是免费的哦。公司也是弹性工作制度,不打卡上班,但是确有加班补贴,大概是20 元一天吧。里面也有等级制度,入门级别是本科生的级别STA   ,之后是研究生的级别MTS-1 ,然后就是MTS ,  DMTS ,  CMTS ,  bell   lab   fellow 。薪水也跟这个挂钩,大概是本科生起薪7W/ 年,研究生9w/ 年。没有期权的分配。发展么,难啊~~~~~~~~~~Lucent 里面牛人太多,升职得好好熬,一般5 年内,职位不怎么会有变化。

     

    最后讲讲南摩吧。南摩的福利是最好的,公积金的缴纳比例是最多的。里面也有级别的概念,工资也和此相关,所有收入加在一起,总体上和趋势,Lucent 都 差不多,关键看你怎么看待这个了。不过,南摩有个最不好的缺点,在江宁,离主城很远,上班不是很方便,虽然有班车,可是对于爱睡懒觉的人来说,还是不爽。 提醒理工大的兄弟们,班车是一辆绿色的雅高,现在只在三号门口停,一号门孝陵卫那一站由于坐的人少,司机基本不在那边停。我去面试的时候就吃了亏,差点没 坐上。 

     

        三星研发中心现在也南京,其实三星待遇很高的,但三星虽然有软件开发,但更多需要的是硬件开发人员,因此我没有将它算在知名软件外企里面。而且我对里面的具体情况也不熟,只听以前一个同事聊起过,说工资很高,硕士和博士兄弟们有机会还是可以去试试的。

     

    接下来就是二流的企业了,说是二流,其实还是很好的,只不过相对以上三家外企来说总体上差了一点。想必我不用说大家都知道是中兴和华为。其实中兴和华为的工资不比上面三家外企低多少,今年通过校园招聘进去的硕士生,华为是6500 ,中兴是5500 ,以上收入是税前每个月的工资和奖金加在一起,至于年终奖和项目奖就看你的能耐了,华为如果年底考评时能够得个A , 工资加的还是很多的,不过很难,累死累活一年,值不值得是个问题。提到累死累活,大家都知道华为提倡“床垫文化”,累死过人,因此不得不告诉大家的是,华 为和中兴都有一个加班制度,那就是每周一、二、四晚上必定加班,周六全天必定加班,所有上述那些时间段其实就不叫加班,叫“正常上班”。因此如果工资按照 小时来算,人家是除以176 个小时(按每个月22 个工作日来算),华为中兴是除以244 个小时,那么这笔账怎么算,大家自己就懂了吧。

     

        在接下来就是 为数众多的三流企业了,广泛分布在江苏软件园,新街口,鼓楼等南京各地。相对来说比较知名,待遇也还可以的有:夏新,联创,新大陆,英华达,南瑞,移软, 义铎,南大苏富特,东大金智,擎天科技,远志科技,熊猫,金思维等等等等。数目实在太多就不一一列举了,而且参差不齐,有效益好的也有暂时处于困境的,工 资有高有低,低到不用缴纳个人所得税的有(1600 ),高到七八千的也有。但是相对一流二流企业,企业文化,流程管理,福利待 遇等都差很多,很多公司不要说住房公积金,连养老保险和医疗保险都不给你交。对于学得不算扎实,没有工作经验,又不是研究生的兄弟们来说,可以先进去干几 年,混点经验,学点东西,以后再跳槽到好公司。

     

    至于那些规模小于十人的小作坊企业, 除非你自己当老板,或做投资人和合伙人,想干技术这一行的话千万不要进去,里面没有牛人指导你,学不到任何技术上的东西,而且吃了上顿没下顿。不要被暂时 也许还算比较高的工资蒙蔽双眼,还不如回自己的小城市找份稳定点但收入不高的工作,那样过的还舒服些。

     

        唠唠叨叨说了半天,其实目的就是激起大家学习计算机的兴趣。毕竟你我皆凡人,养家糊口,老婆孩子热炕头才是首要目的,软件行业的平均工资还是比较高的,因此冲着这个高工资,大家努力学习吧!下面结合CSDN 网友的帖子中的内容,和我自己的一些体会,说说我们应该学好那些东西,在找工作和面试的时候才能胸有成竹,应付自如。

     

    其实我一直都认为,4 年根本不够学习计算机的基础知识,因为面太宽了,要是真学的话,我想至少8 年的学习能使你具有一定的科学素养......

     

    1 . 计算机基础和计算机文化

    这方面我想先说说在各校普遍开设的 《计算机基础》。在高等学校开设《计算机基础课程》是我国高教司明文规定的各专业必修课程要求。主要内容是使学生初步掌握计算机的发展历史,学会简单的使 用操作系统,文字处理,表格处理功能和初步的网络应用功能。但是在计算机科学系教授此门课程的目标决不能与此一致。在计算机系课程中目标应是:让学生较为 全面的了解计算机学科的发展,清晰的把握计算机学科研究的方向,发展的前沿即每一个课程在整个学科体系中所处的地位。搞清各学科的学习目的,学习内容,应 用领域。使学生在学科学习初期就对整个学科有一个整体的认识,以做到在今后的学习中清楚要学什么,怎么学。计算机基本应用技能的位置应当放在第二位或更靠 后,因为这一点对于本系的学生应当有这个摸索能力。这一点很重要。推荐给大家一本书:机械工业出版社的《计算机文化》(New Perspective of Computer Science ),看了这本书我才深刻的体会到自己还是个计算机科学初学者,才比较透彻的了解了什么是计算机科学。

     

    2 . 汇编语言和微机原理

    汇编语言和微机原理是两门特烦人的课。你的数学/ 理 论基础再好,也占不到什么便宜。这两门课之间的次序也好比先有鸡还是先有蛋,无论你先学哪门,都会牵扯另一门课里的东西。所以,只能静下来慢慢琢磨。这就 是典型的工程课,不需要太多的聪明和顿悟,却需要水滴石穿的渐悟。有些人说不想了解计算机体系结构,也不想制造计算机,所以诸如计算机原理,汇编语言,接 口之类的课觉得没必要学,这样合理吗?显然不合理,这些东西迟早得掌握,肯定得接触,而且,这是计算机专业与其他专业学生相比的少有的几项优势。做项目的 时候,了解这些是非常重要的,不可能说,仅仅为了技术而技术,只懂技术的人最多做一个编码工人,而永远不可能全面地了解整个系统的设计,而编码工人是越老 越不值钱。

     

    3 . 操作系统   

      操作系统可以选用《操作系统的内核设计与实现》和《现代操作系统》两书之一。这两部都可以算经典。操作系统这门学科同程序设计结合得很紧密,不自己试着做些什么恐怕很难搞通。我想作为实践类的参考首推的是这本:《4.4BSD 操作系统设计与实现》作为开源文化很重要的一个分支的BSD 操作系统家族做得非常出色,其中现在若干出色的分支系统( 例FreeBSD,NetBSD,OpenBSD,DragonflyBSD) 都与4.4BSD 有着难解的渊源。而4.4BSD 的开发者亲自撰写的这本理论设计与实现便是一本绝佳的参考。另外在有一些辅助材料的基础上研究*nix 的源代码也是深入操作系统设计与实现的一条绝佳之路。

     

    4 . 编译原理

    如果先把形式语言学好了,则编译原理中的前端我看只要学四个算法:最容易实现的递归下降;最好的自顶向下算法LL(k) ;最好的自底向上算法LR(k) ;LR(1) 的简化SLR( 也许还有另一简化LALR) 。后端完全属于工程性质,自然又是another story 。 推荐教材:Kenneth C.Louden 写的《Compiler Construction Principles and Practice 》即是《编译原理及实践》(机械工业出版社的译本)

     

    5 . 数据库

    学数据库要提醒大家的是,会用VFP ,VB, Power builder 不等于懂数据库。( 这世界上自以为懂数据库的人太多了!) 数据库设计既是科学又是艺术,数据库实现则是典型的工程。所以从某种意义上讲,数据库是最典型的一门计算机课程-- 理工结合,互相渗透。另外推荐大家学完软件工程学后再翻过来看看数据库技术,又会是一番新感觉。至少对一些基本概念与描述方法会有很深的体会,比如说数据字典,E-R 图之类的。推荐教材:Abraham Silberschatz 等著的 "Database System Concepts". 作为知识的完整性,还推荐大家看一看机械工业出版社的《数据仓库》译本。

     

    6 . 计算机网络

    计算机网络的标准教材还是来自Tanenbaum 的《Computer Networks 》(清华大学有译本)。还有就是推荐谢希仁的《计算机网络教程》(人民邮电出版社)问题讲得比较清楚,参考文献也比较权威。不过,网络也属于Hardcore System ,所以光看书是不够的。建议多读RFC ,http://www.ietf.org/rfc.html 里可以按编号下载RFC 文档。从IP 的读起。等到能掌握10 种左右常用协议,就没有几个人敢小看你了。再做的工作我看放在网络设计上就比较好了。

     

    7 . 数据结构

      数据结构的重要性就不言而喻了,学完数据结构你会对你的编程思想进行一番革命性的洗礼,会对如何建立一个合理高效的算法有一个清楚的认识。对于算法的建立我想大家应当注意以下几点:

      当遇到一个算法问题时, 首先要知道自己以前有没有处理过这种问题. 如果见过, 那么你一般会顺利地做出来; 如果没见过, 那么考虑以下问题:

    1. 问题是否是建立在某种已知的熟悉的数据结构( 例如, 二叉树) 上? 如果不是, 则要自己设计数据结构。

    2. 问题所要求编写的算法属于以下哪种类型?( 建立数据结构, 修改数据结构, 遍历, 查找, 排序...)

    3. 分析问题所要求编写的算法的数学性质. 是否具备递归特征?( 对于递归程序设计, 只要设计出合理的参数表以及递归结束的条件, 则基本上大功告成.)

    4. 继续分析问题的数学本质. 根据你以前的编程经验, 设想一种可能是可行的解决办法, 并证明这种解决办法的正确性. 如果题目对算法有时空方面的要求, 证明你的设想满足其要求. 一般的, 时间效率和空间效率难以兼得. 有时必须通过建立辅助存储的方法来节省时间.

    5. 通过一段时间的分析, 你对解决这个问题已经有了自己的一些思路. 或者说, 你已经可以用自然语言把你的算法简单描述出来. 继续验证其正确性, 努力发现其中的错误并找出解决办法. 在必要的时候( 发现了无法解决的矛盾), 推翻自己的思路, 从头开始构思.

    6. 确认你的思路可行以后, 开始编写程序. 在编写代码的过程中, 尽可能把各种问题考虑得详细, 周密. 程序应该具有良好的结构, 并且在关键的地方配有注释.

    7. 举一个例子, 然后在纸上用笔执行你的程序, 进一步验证其正确性. 当遇到与你的设想不符的情况时, 分析问题产生的原因是编程方面的问题还是算法思想本身有问题.

    8. 如果程序通过了上述正确性验证, 那么在将其进一步优化或简化。

    9. 撰写思路分析, 注释.

    对于具体的算法思路, 只能靠你自己通过自己的知识和经验来加以获得, 没有什么特定的规律( 否则程序员全部可以下岗了, 用机器自动生成代码就可以了). 要有丰富的想象力, 就是说当一条路走不通时, 不要钻牛角尖, 要敢于推翻自己的想法. 我也只不过是初学者, 说出上面的一些经验, 仅供大家参考和讨论。

     

    9 . 软件工程

    关于计算机科学的一些边缘科学我想谈 一谈软件工程技术,对于一个企业,推出软件是不是就是几个程序员坐在一起,你写一段程序,我写一段程序呢?显然不是。软件工程是典型的计算机科学和数学, 管理科学,心理学,社会学等学科的综合。它使我们这些搞理论和技术的人进入了一个社会。你所要考虑的不仅仅是程序的优劣,更应该考虑程序与软件的区别,软 件与软件产品的区别,软件软件产品的市场前景,如何去更好的与人交流。这方面我还在学习阶段,以后这方面再写文章吧,先推荐给大家几本书:畅销20 年不衰的《人月神话》(清华大学中文版,中国电力出版社影印版),《软件工程- 实 践者研究的方法》(机械工业出版社译本),《人件》(据说每一位微软公司的部门经理都读过这本书,推荐老总们和想当老总的同学都看看,了解一下什么是软件 企业中的人)以及微软公司的《软件开发的科学与艺术》和《软件企业的管理与文化》(研究软件企业的制胜之道当然要研究微软的成功经验了!)

     

    关于计算机技术的学习我想是这样的:学校开设的任何一门科学都有其滞后性,不要总认为自己掌握的某门技术就已经是天下无敌手了,虽然现在Java,VB,C,C++ 用的都很多,怎能保证没有被淘汰的一天,我想.NET 平台的诞生和X# 语言的初见端倪完全可以说明问题。换言之,在我们掌握一门新技术的同时就又有更新的技术产生。举个例子,就像有些同学总说,我做网页设计就喜欢直接写html ,不愿意用什么Frontpage,Dreamweaver 。能用语言写网页固然很好,但有高效的手段你为什么不使呢?仅仅是为了显示自己的水平高? 我看真正水平高的是能够以最快的速度接受新事物的人。高级程序设计语言的发展日新月异,今后的程序设计就像人们在说话一样,我想大家从xml 中应是有所体会了。难道我们真就写个什么都要用汇编,以显示自己的水平高,真是这样倒不如直接用机器语言写算了。反过来说,想要以最快的速度接受并利用新技术关键还是在于你对计算机科学地把握程度。当然有一点我们必须指出,就是对于新技术要辩证得看,不能盲从。

     

    一个一流计算机系的优秀学生决不该仅 仅是一个编程高手,但他一定首先是一个编程高手。念计算机的人从某种角度讲相当一部分人是靠写程序吃饭的。关于第一程序设计语言该用哪一种。我个人认为, 用哪种语言属于末节,关键在养成良好的编程习惯,打好基础后学一门新语言只要一个星期,当然前提是先把基础打好。不要再犹豫了,学了再说,等你抉择好了, 别人已经会了几门语言了。

     

        啰啰嗦嗦了一大堆,其中好多文字都是从网上直接Copy 过来的,我想这些都是对我们的学习有莫大帮助的。

     

    不管怎样,如果你已经下定决心搞这一行,请从今天开始认真而艰苦的学习和积累吧。目标:25 岁时至少要选定一个行业并入行,30 岁时要基本学会自己这一行需要的知识和技能,35 岁前要积累好自己的人脉并建立起自己诚信的声誉。这样才算搭上了成功之船,以后就是惯性的成功和社会对你的回报了。

     

    我想大家上逸事来的主要目的都是为了 休闲和娱乐,但请在娱乐和休闲的同时,多想想自己的社会责任,多想想自己的前途和未来。尤其是男同学,身在外地,要买房买车,要照顾父母,要承担家庭的责 任,必须要有自己赚钱和谋生的能力(当然富家子弟除外)。我想请问一句:毕业后不靠父母的帮助,你能用自己的双脚坚实的站在异乡大地上吗?

     

    教育体制是存在一些弊端,社会上也确 实还有很多问题,但这些我们暂时是解决不了的,你不能去改变的,只能去适应,否则你就会被淘汰。少一点叛逆,少一点愤世嫉俗,少到网上无聊的发帖灌水、口 舌之争、风花雪月、浪漫小资、寻死觅活,到头来你才发现原来这些都如镜花水月,像水晶一样晶莹,却也像水晶一样易碎。多踏踏实实的学习一些知识,掌握一些 技能,积累一点人脉,结识一些同行业的朋友,你才能独立的、笔直的、坚实的用自己的双脚站立在这个社会中。

     

    仅以此文送给理工大6 系及所有希望在软件行业有所发展的同学们,希望能有一点帮助,兼为自勉。

     

     

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  • 程序员写个人技术博客的价值与意义

    万次阅读 多人点赞 2019-11-08 21:31:07
    被别人超越想写,但不知道写什么技术含量低,写出来没意义,怕别人嘲笑写博客最初的想法写博客的价值与意义加深对技术点的理解,记录足迹,反映成长,分类检索,方便日后查阅观点碰撞,分享收获结交更多志同道...

    什么是博客

    百度百科:博客,仅音译,英文名为Blogger,为Web Log的混成词。它的正式名称为网络日记;又音译为部落格或部落阁等,是使用特定的软件,在网络上出版、发表和张贴个人文章的人,或者是一种通常由个人管理、不定期张贴新的文章的网站。博客上的文章通常以网页形式出现,并根据张贴时间,以倒序排列。博客是继MSN、BBS、ICQ之后出现的第4种网络交流方式,现已受到大家的欢迎,是网络时代的个人“读者文摘”,是以超级链接为入口的网络日记,它代表着新的生活、工作和学习方式。许多博客专注在特定的课题上提供评论或新闻,其他则被作为个人性的日记。一个典型的博客结合了文字、图像、其他博客或网站的链接及其它与主题相关的媒体,能够让读者以互动的方式留下意见,是许多博客的重要要素。大部分的博客内容以文字为主,但仍有一些博客专注在艺术、摄影、视频、音乐、播客等各种主题。博客是社会媒体网络的一部分。比较著名的有新浪、网易等博客。

    程序猿第三方博客平台:CSDN、博客园、掘金、简书、GitHub等

    主要用途

    1、个人自由表达和出版;

    2、知识过滤与积累;

    3、深度交流沟通的网络新方式;

    4、博客营销。

    但是,要真正了解什么是博客,最佳的方式就是自己马上去实践一下,实践出真知;如果你现在对博客还很陌生,我建议直接去找一个博客托管网站。先开一个自己的博客帐号。反正比注册邮件更简单,也不用花费一分钱,觉得没劲也就随手扔掉得了。

    博客,之所以公开在网络上,就是因为他不等同于私人日记,博客的概念肯定要比日记大很多,它不仅仅要记录关于自己的点点滴滴,还注重它提供的内容能帮助到别人,也能让更多人知道和了解。

    很好的一句话:博客永远是共享与分享精神的体现。

    博客分类

    按功能分:基础博客与微型博客

    1.基本博客

    Blog中最简单的形式。单个的作者对于特定的话题提供相关的资源,发表简短的评论。这些话题几乎可以涉及人类的所有领域。

    2.微型博客

    即微型博客,目前是全球最受欢迎的博客形式,博客作者不需要撰写很复杂的文章,而只需要抒写140字(这是大部分的微博字数限制,如新浪微博。

    按用户分:个人博客与企业博客

    个人博客

    个人博客主要分为两类,一类是使用第三方平台的个人博客,常见平台有CSDN、博客园、掘金、简书,新浪博客等;另一类是独立博客,自己买域名、搭建空间和程序建立的独立个人博客。

    使用第三方平台个人博客与独立博客的优缺点

    其实使用第三方平台个人博客的优点也是独立博客的缺点,独立博客的优点也是使用第三方平台个人博客的缺点。

    使用第三方平台个人博客的优点

    • 节省大量的前期投入,包括时间与金钱成本
    • 在不投入推广的情况下,只要自己的博客质量有保证,能带来可观的流量

    独立博客的优点

    • 独立博客的展示程度与效果本身便是个人能力的直接体现,由于独立博客的独立性,可以作出非常个性化的博客与内容
    • 相比较使用第三方平台的个人博客,独立博客的价值在于自由,不会受到第三方平台的限制

    本文不详细讨论独立博客搭建的技术教程,而使用免费博客平台则省去了大量的前期投入工作,可以留出更多的精力去经营自己博客的内容。但是很多程序员受到各种各样的困扰,没有写博客,这里分析一下没有写博客的原因,让我们排除困扰,开启自己的博客写作生涯。

    没写博客的原因

    在这里插入图片描述

    浪费时间

    刚开始写博客,你可能会担心这个的问题。就拿我个人经历来说吧,当时在整理 史上最强Tomcat8性能优化 这篇博客的时候各种修修补补,排版等共花了一个多星期的时间,但是当你发布博客并获得别人的认可时你会有成就感的。写博客的过程也是你成长的过程,当你渐渐养成写博客的习惯时,会意识到这是花费时间而不是浪费时间。

    工作太忙,没时间写

    确实IT行业的加班情况比较普遍,995的一抓一大把,不乏还有996的就不说了,但是有热情爱分享的程序员不会以这个理由为推脱,时间就像海绵,挤一挤总是有的,俗话说得好,习惯成自然。

    懒于思考,疏于总结

    脑子不思考就会生锈,可能当时你解决问题的时候知道了其中的原理,或者对某个知识点了如指掌,但是好记性不如烂笔头,不去温故知新,随着时间的流逝,会慢慢忘记掉的。通过写博客的方式总结记录下来,以后都可以温故知新。

    怕自己的技术被别人学到,被别人超越

    这个大可不必担心,你分享出来别人不一定会去学,学了也不一定懂,退一万步讲,你可以持续学习,人无我有,人有我优嘛。

    想写,但不知道写什么

    你需要用心去发现,去感受这个世界,每个人都有自己的想法,同一项技术,每个人的总结也不一样,说不定你写的就比别人好呢,能让更多的人接受呢。大胆迈出第一步,把写博客当作一种常态。

    技术含量低,写出来没意义,怕别人嘲笑

    没有人一开始就能写出很牛逼的博客,只要将你真实的所思所想所悟记录下来就可以了,比如一个很简单的Maven配置阿里云镜像,你也是可以写成一篇博客的。事实上,除了你的挚友和亲人,没有人会那么在意你,这些担心都是庸人自扰。知识是自己的,我总结我进步

    写博客最初的想法

    我当时开始写博客的想法也简单,想把自己在工作学习中学到的知识和解决问题的思路记录下来,放到云端,方便自己以后要用的时候可以快速的找到。我相信别人可以写那么好的博客,我自己也同样可以的。

    写博客的价值与意义

    在这里插入图片描述

    加深对技术点的理解,记录足迹,反映成长,

    加深对技术点的理解:每写一篇博客,都可以加深对技术点的理解

    记录足迹,反映成长:写博客实际上是记录一个人思考和解决问题的成长过程。很久之后,你再翻看自己以前写的文章,你会感觉得到自己的点滴变化和进步。写博客就像种一颗种子,只要记得浇水、施肥、除草和松土,秋天就会有收获

    分类检索,方便日后查阅

    博客就像一本书,有书名,有目录,有内容,个人都对博文进行了分类,喜欢看哪一类文章,直接去查询即可。关键词搜索也非常便捷,需要看谁的哪类型的文章,输上关键词,就有一组文章呈现出来,供你挑选阅读,它比查阅纸质书本还要方便,若写文章需要引用部分内容,直接复制过来就是了,方便得很。

    观点碰撞,分享收获

    有些问题大家一起讨论,或赞同,或反对,听听别人的思想,可以促进双方的共同进步。写博客的过程其实也是分享自己学习收获的过程,也可以看看别人的活法,你会受到启发;你有困难或忧愁,博友们相互排忧解难。有朋友帮助,何愁之有?分享就是快乐!交流与思想碰撞中发现问题,取其精华去其糟粕,然后更新文章,使文章更加有深度和广度。

    结交更多志同道合的朋友,共同进步

    博客平台上有很多高手,更有与自己兴趣爱好、思想观点相近或者对立的朋友,写了博客,自然会有许多志趣相同甚至观点完全相反的朋友来阅读,这样就可以认识许多朋友。有共同的兴趣爱好自然就谈得来,对有些观点进行探讨,也可以互相交流心得体会。

    提高自己的思维能力,促进学习,锻炼大脑

    看书、写博文就会经常动脑,爱动脑大脑就不会生诱变笨,经常写博客,就象经常练习脑保健操一样,天天做,月月想,能够让大脑一直得到锻炼,对于一个要靠脑袋来生活的人来讲,非常有价值。

    博客写多了,你的逻辑思维是很强的,解决问题的思路会非常清晰,有利于程序员的长远发展。

    辛勤耕耘,锻炼毅力,贵在坚持。

    写博客并不难,就像小学生写日记一样,可长可短,可深可浅,可精可粗,没有标准。但要一直写下去就需要一定的毅力与耐力了,不写博客的理由可以罗列一大堆,比如:每天工作压力很大,事情太多等等,因此,每当想放弃的时候,都要告诉自己:不能轻易把已坚持那么久的东西给丢掉,这本身就是一种对毅力的锻炼。其实,喜欢上写博客就会成为一种习惯,一天不看就想少了什么似得,你想不看、不写都困难,慢慢地习惯就成了自然。

    获得阅读量,得到更多人的认可,满足小小的成就感

    好的博客,正常情况下是可以获得可观的阅读量,获得不少的点赞,得到更多人的认可。当你的博客被推送到首页,获得更多的人的点赞,收藏和评论时,你会感到无比的喜悦,满满的成就感,付出总是有收获的。

    提升自己的技术写作能力,努力成为技术大牛,提高知名度,成为行业大咖

    博客写多了,熟能生巧,总是能提升自己的写作能力。写的好博客多了,每天学习,每天都在进步,日积月累,你会成为一名技术大牛的,知名度也会随之提高。

    传播正能量,发展自己,服务社会

    多写传播正能量的博客,想有阳关心态,自己心里要有阳光,多看别人的优点自己就会进步的快一些。看别人的博客,多看正能量的,笑脸就多一点;写自己的博客,多写正能量的,精神就会爽一点。

    博客被认为是报纸、广播、电视、网络以外的第5媒体,长期的积累可形成专题文献,达到与其他媒体的互动。每个领域都有一批名博,关注人数多,点击率高,有着其他媒体不可替代的优势,有深度有力度的好博文,能够很好的宣传社会、引导社会,发挥重要的影响。由此可见,写博客小处说可以发展自己,大处说可以服务社会。

    总结

    最后,我们来做一个总结。对于一个程序员来说,写博客可以加深对技术点的理解,记录自己的成长经历,可以结交更多志同道合的朋友,在自己进步的同时,传播正能量,帮助他人,服务社会。博客永远是共享与分享精神的体现,希望大家都可以排除各种困扰,分享自己的收获,坚持写博客,建立一个属于自己的个人博客,从今天开始,为时不晚

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  • 联邦企业架构之FEA参考模型

    千次阅读 2019-01-19 11:37:11
    在CIO委员提出了FEAF与联邦企业架构实施指南后,美国白宫的管理与预算办公室(OMB)接下了管理和协调联邦企业架构建设的责任,并于2002年成立了专门从事联邦企业架构开发的企业架构项目管理办公室(FEA-PMO)。...

    在CIO委员会提出了FEAF与联邦企业架构实施指南后,美国白宫的管理与预算办公室(OMB)接下了管理和协调联邦企业架构建设的责任,并于2002年成立了专门从事联邦企业架构开发的企业架构项目管理办公室(FEA-PMO)。与FEAF不一样,FEA(Federal Enterprise Architecture,即联邦企业架构)并不是一种理论化的企业架构开发方法论,而是联邦政府所要建立的企业架构本身,以及在联邦企业架构的建设过程中所需要的各种管理和规划工具。FEA用于指导联邦政府改善其对信息技术的投资,并着眼于在全联邦政府范围内共享可重用的信息技术资源。OMB的《Enterprise Architecture Assessment Framework v3.0》将FEA所涵盖的内容分为如下三个部分:

    • FEA参考模型
    • 联邦过渡框架(FTF,The Federal Transition Framework)
    • 企业架构评估框架(OMB EA Assessment Framework)

          在这三个部分中,FEA参考模型充是整个企业架构的核心内容。通过从五个层面定义参考模型(性能模型、业务模型、服务组件模型、技术模型和数据模型),FEA为各个机构提供了一套公共的企业架构描述方法,从而使得采用不同企业架构框架的机构可以使用相同的语言进行交流。

          由于FEA的重点之一就是帮助机构发现联邦政府各机构中可被重用的信息技术资源(数据、应用或业务流程等),因而需要一个可以通观全局的机构来为其他各个机构定期发布能够进行跨部门使用的各种信息技术资源。这个部门就是OMB,而这些被定期发布的能够进行跨部门使用的信息就是联邦过渡框架(TFT)所定义的内容了。同时,为了使这些共享的信息能够被很好地集成到各个机构之中,TFT中的各项内容也采用五层参考模型的方式进行描述。

          为了评估和检验各个机构的企业架构建设情况,OMB提出了企业架构评估框架(EAAF)。在此框架中,OMB从企业架构的完成度、使用情况和结果影响这三个角度出发,分别制定了一系列评估标准来衡量各机构对于联邦企业架构项目的执行情况,并且此框架还指明了这一评估过程的具体执行方式。

    FEA参考模型

          FEA包含了一系列便于在联邦各机构中进行跨部门分析的参考模型,同时这些参考模型还有助于在整个联邦政府范围内或在某个部门之中寻找重复的投资、识别差距和合作机会。这些参考模型形成了一套框架,借此各部门可以用一种通用且统一的方式对联邦企业架构的重要组成元素进行描述,从而实现在全联邦政府范围内改善针对信息技术资源的管理和利用。按照关注点的不同,FEA的参考模型序列包含如下五种参考模型:

    • 性能参考模型(PRM,Performance Reference Model)
    • 业务参考模型(BRM,Business Reference Model)
    • 服务组件参考模型(SRM/CRM,Service Component Reference Model)
    • 技术参考模型(TRM,Technical Reference Model)
    • 数据参考模型(DRM,Data Reference Model)

    FEA五层参考模型

     

    性能参考模型PRM

          作为处在所有参考模型最上面的参考模型,性能参考模型从战略的角度对各个机构的业务进行了分类和描述,在这里称为业务视线(line of sight)。每条业务视线描述了各个机构相关任务的输入、输出以及其对外所产生结果之间的因果关系。这里所说的“输入”指的是执行业务所必需的各种先决条件,例如技术等方面内容;“输出”指的是各个机构在日常活动和流程中所产生出的各种直接结果; “结果”指的是各机构日常活动和流程对外所提供的服务以及所产生的影响。简单来说,这些视线描述了这样一个过程:各个机构采用某些输入,在某些业务流程和日常活动的支持下对外界提供服务,并通过这些服务对外界环境发生影响。

    PRM框架示意图

     

          除了对这些视线的定义,性能参考模型在这些视线的基础之上针对“输入”、“输出”和“结果”这三个方面分别提出了一系列性能衡量指标。通过使用性能参考模型各个机构可以在战略层面以业务线的方式裁剪和描述其任务目标,并且该参考模型还对业务线中各个组成部分如何进行性能评估提出了可供借鉴的参考指标及其定义,而针对这些种类繁多的性能指标,PRM采用了如下的层次结构对他们进行分类归纳:

    PRM内容组织结构

     

    • 测量域(Measurement Area):是PRM框架针对各测量指标在最高层次进行组织的概念,与在机构和方案层面制定的性能目标直接相关。PRM中包含如下六种测量域:
      • 任务与业务结果(Mission and Business Results)
      • 客户结果(Custom Results)
      • 流程与活动(Processes and Activities)
      • 人力资本(Human Capital)
      • 技术(Technology)
      • 其他固定资产(Other Fixed Assets)

     

    • 测量分类(Measurement Category):在每个测量域中根据不同的属性而归纳出的不同组合。例如,在任务与业务结果(Mission and Business Results)测量域中就包含了市民服务(Services for Citizens)、服务交付支持(Support Delivery of Services)和政府资源管理(Management of Government Resources)这三个测量分类。
    • 测量分组(Measurement Grouping):在测量分类中根据测量指标的类型而进行的进一步分组。
    • 测量指标(Measurement Indicator):具体的测量标准,例如用户满意度百分比等。

    业务参考模型BRM

          业务参考模型为联邦政府的各条业务线(LOB,Line-of-Business)提供了一个功能性的视图,它既包括了各机构的内部运营行为,也包括了其对公民提供的各种服务。需要注意的是,业务参考模型中关于机构业务的定义独立于具体的机构,它采用一种通用的方式对各机构的业务进行描述,而不是为每个机构量身定制一套业务模型。业务参考模型采用如下的层次化组织方式对联邦政府的业务功能进行了归纳:

    BRM内容组织结构

     

     

          在业务参考模型中定义了如下四种业务领域:

    • 市民服务(Services for Citizens)业务领域:此服务是政府的最终目标,是其对外部公民所能提供的各种服务。
    • 交付模式(Mode of Delivery)业务领域:包含了政府为了达成目标所采用的机制。
    • 服务交付支持(Support Delivery of Services)业务领域:包含了用于支持政府运行的各种关键政策和计划与管理基础。
    • 政府资源管理(Management of Government Resources)业务领域:包含为了支持联邦政府的有效率运行而针对所有领域资源的管理功能。

          业务参考模型采用上面的划分方式将联邦政府的各项业务和功能进行了归纳,从而形成了如下图所示的业务参考模型:

    BRM内容示意

     

          如上图所示,业务参考模型从四个业务领域对联邦政府的各条业务线进行了归类。其中需要注意的是,市民服务(Services for Citizens)、服务交付支持(Support Delivery of Services)和政府资源管理(Management of Government Resources)这三个业务领域在前面的性能参考模型中已经出现过,但是在性能参考模型中这三个同名测量分类中的内容表示的是联邦政府对这三个方面所定义的各项性能评估指标,而在业务参考模型中这三个业务领域被用来对联邦政府为了实现政府目标而采用的业务行为进行描述,即性能参考模型定纲领和指标,而业务参考模型定内容。此外,服务交付支持(Support Delivery of Services)业务领域中定义了各种用于支援政府运行的支持性功能,而针对这些功能性能衡量指标就要参照性能参考模型中流程与活动(Processes and Activities)测量域的内容了。

    服务组件参考模型SRM/CRM

          服务组件参考模型是一个业务驱动的功能性框架,它依据服务组件如何对业务和性能目标进行支持而对其进行分类归纳。服务组件参考模型的定义与机构的业务功能相互独立,致力于在全联邦政府范围内对应用和服务组件进行重用。需要注意的是,服务组件参考模型的英文缩写比较杂乱,有的文档用SRM来代表,而其他一些文章则使用CRM,为了避免混淆本文下面部分采用SRM来代表,而这也正是OMB的参考模型定义文档中所采用的。服务组件参考模型的具体内容通过如下图所示的树形层次结构来进行组织:

    SRM内容组织结构

     

    • 服务领域(Service Domain):服务领域为用于支持机构流程和应用的各种服务和能力提供了一份高层次视图。根据所面向的业务的不同,服务组件参考模型中将服务领域定义为如下几种:
      • 客户服务(Custom Services)
      • 流程自动化(Process Automation)
      • 业务管理服务(Business Management Services)
      • 数字资产服务(Digital Asset Services)
      • 业务分析服务(Business Analytical Services)
      • 后台服务(Back Office Services)
      • 支持服务(Support Services)
    • 服务类型(Service Type):服务类型对服务领域进行了进一步的细化,它为具体的服务组件提供了更为详细的分类上下文。

    • 组件(Component):为业务提供信息管理能力的构建块,即自包含的业务流程或服务,其预定功能是通过业务或技术接口来对外提供的。

    SRM内容示意

    数据参考模型DRM

          数据参考模型的目标是通过标准的数据描述、通用数据的发现以及统一的数据管理实践的推广使得联邦政府实现跨机构的信息共享和重用。数据参考模型的适用范围很广,它可以用在一个机构内部,也可以用在某一个利益共同体(COI,Community of Interest,指的是一组为了实现共同利益和目标而相互合作的人或组织,而为了达成这一目标,他们需要一个共享的词汇表来实现信息共享)内或不同利益共同体之间。为了实现这一目的,数据参考模型采用了一种灵活的且基于标准的方式对数据的描述、分类和共享进行定义,因而数据参考模型的内容被划分为如下三个标准领域:

    DRM标准领域及其关系

    • 数据描述(Data Description):提供对于数据的统一描述方法,从而支持数据的发现和共享。
    • 数据上下文(Data Context):采用某种分类法对数据进行归类,从而便于数据的发现。此外,数据上下文还使得定义一个利益共同体的权威数据资产(authoritative data assets)成为可能。
    • 数据共享(Data Sharing):支持数据的访问和交换,其中数据访问是指单次性的特定请求(例如对于数据的查询),而数据交换指的是在不同团体之间经常性发生的针对于固定模式或需求的数据的往来交互事务(例如库存部门和审核部门之间经常需要对库存中的货物信息进行核对,虽然每次交互的货物信息的内容有所不同,但是其对于用于描述货物信息的数据模型却是早已确定好了的)。

          数据参考模型作为一个参考模型为各机构提供了一套抽象的框架,而对于其具体实现就由各机构在符合参考模型原则的基础上自行决定了,从而为各机构对于数据方面的描述提供了巨大的灵活性。此外,由于各个机构可以将组成其数据架构的各种元素与该抽象框架相关联,从而使得原本隔绝的不同机构在数据方面得到了沟通途径,促进了不同机构之间的互操作。此数据参考模型所使用的抽象框架模型如下所示:

    DRM抽象模型

     

          数据参考模型的抽象模型为各机构用来进行信息集成、互操作、发现和共享的数据架构的优化提供了一套架构模式。为了达到这个目标,该抽象模型对数据架构概念元素以及他们之间的关系进行了明确定义,并且针对每个概念元素此抽象模型还分别定义了一系列的通用属性。此抽象模型按照上述三个标准区域被划分为三个部分,分别用于包含与这三个标准区域相关的概念元素及其关系。需要注意的是,由于这三个标准相互关联,因而上图所示的一些概念元素会出现多次,但是只有具有实线边框的概念元素才是其真正的定义,而虚线边框的概念元素则用来表示从其他标准区域“借用”而来的意义。

          除了抽象模型之外,数据参考模型还包含了对于数据在安全和隐私方面的考虑。数据参考模型强调了在这三个标准区域中都需要遵循安全和隐私方面的策略,并允许现存的联邦安全和隐私策略被应用到这些标准区域中。

    数据描述

          数据描述标准区域的目标是为利益共同体提供关于数据结构(语法)和意义(语义)的共识。为了达成这一共识,利益共同体需要基于数据参考模型在这一标准区域中的内容创建各种相关的数据描述制品。关于数据标准领域的内容都已被定义在DRM抽象模型的相关部分中:

    DRM数据描述模型

     

          这一数据描述抽象模型在一个高度抽象的层次上对数据描述标准领域中涉及到的各种制品进行了抽象。从上面的数据描述模型中我们可以看出,数字数据资源(Digital Data Resource)可以分为两大类:

    • 结构化数据:在数据描述模型中,结构化数据资源由数据模式(Data Schema)和结构化数据资源(Structured Data Resource)这两个部分组成。
      • 数据模式为结构化数据资源的语法和语义进行了定义,可以说是结构化数据的元数据(Meta data)。在数据描述模型中,数据模式是通过实体(Entity)、属性(Attribute)、关系(Relationship)和数据类型(Data Type)这四个概念以及他们之间的关系来定义的。
      • 结构化数据资源(Structured Data Resource)可以看作是遵守数据模式定义的实例化数据。
    • 非结构化和半结构化数据(Unstructured /
      Semi-structured Data Resource):除了结构化数据之外,现实中还存在着诸如视频数据、音频数据等非结构化数据,其与结构化数据的最大区别在于,非结构化数据的语义和语法与实例数据本身是紧密结合在一起的,因而一般来讲,其数据的组织结构和意义对外界并不具备很强的公开和交互性,而结构化数据与之相反,定义其数据结构和意义的数据模式信息可以独立于实例数据之外,用于在不同的数据交互团体之间进行针对语义和语法的交流。当然事实总不是那么绝对,数据参考模型的数据描述部分还定义了半结构化数据资源这一概念,用于代表同时包含结构化数据和非结构化数据的数据资源。在这部分模型中,一个名为文档(Document)的概念也被提了出来,而且还被定义为包含各种数字数据资源的容器。

     

          按照OMB的数据参考模型中所述,这一部分模型中所涉及到的各种概念元素定义如下:

    • 数据模式(Data Schema):对于元数据的一种表述,经常采用诸如逻辑数据模型或概念数据模型的形式。数据模式概念组包含了与结构化数据的表述相关的各个概念元素。一份数据模式为数据共享提供了独立于其所描述的具体数据值的语义。数据模式与其它概念元素之间具有如下关系:
      • 数据模式定义了结构化数据资源。由于在数据参考模型中数据资源是一种信息容器的概念(通常来讲就是文件),所以这里的“结构化数据资源”实际上指的是用于存放数据模式这一元数据信息的信息容器,例如模式文件等。
      • 数据模式描述了一个结构化数据资产。与数据资源类似,数据资产也是一个信息容器,只不过它指代的是一个托管容器(managed container),在大多数情况下指的是关系数据库,当然它还可以代表网站、文件资源库、字典或者数据服务。

    • 实体(Entity):针对现实世界中客观事物的抽象。实体与其它概念元素之间具有如下关系:

      • 实体包含若干属性。
      • 实体通过“关系”观念元素与其他实体建立关联。
    • 数据类型(Data Type):对于一个属性的物理表述的类型约束。
    • 属性(Attribute):针对实体某一特性的抽象。属性与其它概念元素之间具有如下关系:
      • 一个属性的取值受约束于一个数据类型
    • 关系(Relationship):用于描述实体间的关系。“关系”概念元素与其它概念元素之间具有如下关系:
      • 关系概念元素关联了参与此关系意义的各个实例。
    • 数字数据资源(Digital Data Resource):用于描述一个信息的数字容器,一般来讲就是“文件”。数字数据资源按照其包含的数据类型分为三类:结构化数据资源、非结构化数据资源和半结构化数据资源,同时由于元数据本质上也是数据,因而一个数字数据资源还可以作为元数据的容器。数字数据资源与其它概念元素之间具有如下关系:
      • 数字数据资源可以描述半结构化数据资产。
      • 数字数据资源可以描述非结构化数据资产。
    • 结构化数据资源(Structured Data Resource):用于包含结构化数据的数字数据资源。一旦数据模式可知,那么被其描述的数据将可以通过一种统一且独立于数据值的方式进行访问。结构化数据资源与其它概念元素之间具有如下关系:
      • 结构化数据资源是数字数据资源的一种。
    • 非结构化数据资源(Unstructured Data Resource):用于包含非结构化数据的数字数据资源。非结构化数据是一系列可能被某些特定应用程序进行处理的数据值的集合。非结构化数据资源与其它概念元素之间具有如下关系:
      • 非结构化数据资源是数字数据资源的一种。
    • 半结构化数据资源(Semi-structured Data Resource):用于包含半结构化数据的数字数据资源,即其包含的数据中一部分是结构化数据而另一部份是非机构化数据。半结构化数据资源与其它概念元素之间具有如下关系:
      • 半结构化数据资源是数字数据资源的一种。
    • 文档(Document):用于指代用来容纳数字数据资源的文件。文档与其它概念元素之间具有如下关系:
      • 文档可以包含结构化、非结构化或半结构化数据资源。
      • 文档可以对实体进行引用。例如,一份文档引用了“人”这个实体,因而就可以进行这样的查询:“寻找引用了如下个人的所有文档”。

    数据上下文

          数据上下文用于为数据添加与其被使用和创建的目标相关的意义,从而便于具有不同视角的数据消费者对于数据的发现和使用。经过数据描述的定义,利益共同体内或者他们之间对于数据的描述将会产生共识,但是这并不意味着具有不同视角的数据消费者就对所有的数据实体或者数据实体的所有属性都关心,甚至即便是针对某个数据实体的实例数据,不同的数据消费者由于其视角的不同也可能只对其中部分实例数据感兴趣。举例来说,假设一个名为“人”的实体,它对人进行了抽象并在利益共同体内根据所有参与者的共识定义了符合所有数据消费者要求的属性,但是在使用过程中,可能有更关注于商业行为方面的数据消费者从顾客的角度来看待人,因而对他来说诸如头发颜色之类的信息并不一定关注,而对于执法机构方面的数据消费者却不然。由此我们可以看出,数据可以根据不同的方式进行分类,而针对分类方式的描述和定义就构成了“数据上下文”。除了关于数据的分类划分这一核心概念,在数据参考模型中数据上下文相关的各种制品至少要能回答如下几个具体问题:

    • 数据资产中数据的主题是什么?
    • 什么组织负责维护数据资产?
    • 数据与业务参考模型的关系是什么?
    • 用于访问数据资产的服务都有哪些?

          数据上下文的定义实际上就是针对数据使用背景的分类法的定义。虽然用来进行分类的角度纷繁复杂,但是本质上来讲不论何种分类法都可以通过结构化的方式进行表述,而这也为不同团体之间对于分类法的语义和语法的获得共识提供了基础。借由经过结构化表述的分类法定义,数据消费者可以识别符合自己要求的数据资产是否存在,并检测其包含的数据是否符合他对信息的要求。站在数据上下文的角度,其实前面讲述过的各个参考模型也是一种分类方法,因而数据上下文也可以看成是联系数据参考模型与其他参考模型的桥梁(例如,可以将数据按照不同的业务线或子功能进行划分,从而将数据参考模型与业务参考模型结合在一起)。

    DRM数据上下文模型

     

          上图展示了数据参考模型的抽象模型的数据上下文部分,它对数据上下文相关制品进行了定义。从图中可知:

    • 关于数据上下文的分类法(Taxonomy)包含若干主题(Topic),而且主题之间是具有相互联系的。分类法被描述为结构化数据并存放于结构化数据资源中。为了与其他参考模型建立联系,在此图中其他参考模型作为分类方法的具体实现被表述出来,当然这并不排除其他分类方法的定义。
    • 每个分类法的主题被用来为数据资产进行分类,同时也可以为各种数字数据资产、访问点和信息交换包进行分类。
    • 可以为数据资产指定一个数据管理负责人。

          按照OMB的数据参考模型中所述,这一部分模型中所涉及到的各种概念元素定义如下:

    • 分类法(Taxonomy):一个通过层次结构进行组织的受控词汇(controlled vocabulary terms)的集合。分类法提供了一种通过使用合理且定义良好的缔合结构对信息进行分类的方法。分类法与其它概念元素之间具有如下关系:
      • 分类法包含若干主题。
      • 分类法被表述为结构化数据资源。
    • 主题(Topic):分类法中的一个分类,它是为数据赋予上下文的核心概念元素。主题与其它概念元素之间具有如下关系:

      • 主题对数据资产进行分类。
      • 主题可以对数字数据资源进行分类。
      • 主题可以对访问点进行分类。
      • 主题可以对交换信息包进行分类。
      • 主题通过“关系”概念元素与别的主题建立关联。
    • 关系(Relationship):用于描述主题间的关系。关系概念元素与其它概念元素之间具有如下关系:
      • “关系”概念元素关联了参与此关系主题概念元素。
    • 数据资产(Data Asset):用于代表数据的托管容器。在很多情况下,数据资产代表着关系数据库,然而数据资产还可以被用来代表网站、文档库、字典或者数据服务。数据资产与其它概念元素之间具有如下关系:
      • 数据资产为数字数据资源提供管理上下文。例如,一份被某个数据资产(例如文档库)存储和管理的文档会具有管理上下文,而此管理上下文是通过与那个文档关联并存储于文档库中的元数据来提供的。
    • 数据管理员(Data Steward):用来代表对数据资产的管理负责的人。数据管理员与其它概念元素之间具有如下关系:
      • 数据资产可以被数据管理员进行管理。
    • 其他联邦企业架构参考模型(Other FEA Reference Model):用于代表其他的联邦企业架构参考模型。通过将其他参考模型看作为具体的分类方法,该概念元素在数据参考模型和其他参考模型之间搭建了关联。此概念元素与其它概念元素之间具有如下关系:
      • 其他联邦企业架构参考模型是分类方法的具体类型。

    数据共享

          在定义了数据描述和数据上下文之后,利益共同体就需要把精力放在规划和实现信息访问及相互交换方面上面,而在数据参考模型中数据共享标准区域为这一方面能力的实现提供了参考。所谓信息互交换通常是指在信息生产者和信息消费者之间所存在的相对固定且时常发生的信息交互过程,而针对信息的使用除了这种互交换的方式外,作为信息源的信息生产者往往还需要对外提供各种信息访问接口和服务,从而为各种不确定的外界信息消费者提供信息访问的能力,而这种通过各种信息访问接口和服务而获取信息的能力就是信息访问能力。

    数据提供和使用矩阵

          如图可见,在信息交换和信息访问之间,除了前者一般是经常性或周期性地发生,而后者的发生则更具随机性之外,他们之间最大差别还在于信息交换对于参与双方在交换发生前就已经得到了明确,而信息访问则只是数据生产者提供信息访问的接口和服务,而对于数据的消费者却并不明确,即前者更加主动,而后者则采用了被动方式。不过无论是信息交换还是信息访问,他们都是在不同的数据资产之间进行的信息共享过程,因而要对这些信息共享方式进行归纳和建模,首先需要明确参与信息共享的各种信息存储系统。为了这些系统,数据共享标准领域采用了数据提供和消费矩阵(data supplier-to-customer matrix),从而将用于存储信息的各种数据资产进行了归纳整理。此矩阵从两个维度将参与信息共享的数据资产分为四种:

    • 这两种纬度分别是:
      • 根据所存信息的类型,数据资产可以分为用于存储和操作结构化数据的系统(图中第一、二象限)和用于存储和操作非结构化数据的系统(如图中第三、四象限)。
      • 根据对信息所能进行的操作类型,数据资产又可以分为能够对数据进行全权操作(创建、更新和删除)的系统(如图中第一、三象限)和仅能针对数据进行检索与分析的系统(如图中第二、四象限)
    • 根据这两种维度,能够参与信息共享的数据资产被分为如下四种系统:
      • 事务数据库(Transactional Database):此种数据库包含了用于支持业务流程和工作流的结构化数据对象,并且经过精心的设计,这些数据库的事务性能往往能够得到高度的规范化和优化。通常此种类型的数据信息库包括了支持联机事务处理系统(OLTP)、企业资源管理系统(ERP),以及其他用于实现核心业务流程和工作流的后台系统数据库。通常来讲,由于执行业务逻辑和引用完整性的需要,用户并不能对此数据信息库中的数据直接进行创建、读取、更新和删除操作,而需要通过由应用程序接口(API)提供的各种服务来达成。
      • 分析数据库(Analytical Database):此种数据库包含了用于支持查询和分析的结构化数据,并且为了提高查询方便性和效率,这些结构化的数据库倾向于有目的性地去规范化和优化。在此数据信息库中的数据一般来自于一个或多个事务数据库,并且以某种结构联合在一起来支持回答与业务和/或任务利益相关的特定问题。此数据信息库包括了联机分析(OLAP)、数据仓库(Data warehouse)、数据集市(Data mart),以及目录(例如支持轻量目录访问协议(LDAP)或者X.500的信息库)。一般来讲,存储在这种信息库中的数据可以通过查询进行直接访问,而针对数据的创建、更新和删除操作通常会通过间接方法(例如,抽取、转换和加载(ETL)过程)来对相关的事务数据库来进行。
      • 著作系统信息库(Authoring Systems Repository):在数据参考模型的背景下,“文档”这个词的概念范围非常大,它涵盖了广大范围内的各种信息对象,例如多媒体、嵌入图片的文本文档、XML模式或文档类型定义(DTD)等。通常来讲,在这个背景下“著作系统”也同样具有广阔的范围。从一个极端来讲,一个著作系统可以是一个数码照相机,而在相反的另一极端,一个著作系统也可以是用于产生正规出版物的一个复杂工作流。虽然著作系统范围广阔,但是不论在哪个极端,著作系统的产物都是“文档”,而且著作系统底层的信息库也包括了各种能够保存数据对象的系统(最常见的例子就是文件系统和关系数据库)。与事务数据库类似,对于著作系统的底层信息库中的数据进行直接访问和操作是不提倡的,因为忽略业务逻辑而对数据进行的操作往往会影响数据的完整性。
      • 文档信息库(Document Repository):与分析数据库类似,文档信息库的目标也是为了优化信息检索而对数据进行存储。此种信息库包括了网站的文件系统、内容管理系统之下的关系数据库,XML注册和信息库。同样与分析数据库类似,针对此种信息库中数据的操作一般只倾向于对其中数据的查询,而创建、更新和删除操作则通常并不对最终用户开放,而是通过一个由著作系统执行的发布功能来实现。

       通过数据提供和消费矩阵针对上述四种数据系统的归纳,我们可以将数据交换和数据访问进行更进一步的具体化:

    • 所谓数据交换就是在上述四种数据系统之间所进行的内容定义相对固定且时常发生的交换数据过程。这些数据交换过程以及他们所适用情景描述如下:
      • 抽取、转换和加载(从结构化数据到结构化数据):在抽取、转换和加载(ETL)过程中,首先数据源中的结构化数据对象被读取(抽取)出来,然后将这些被抽取出来的数据的结构转换为符合目标数据库要求的结构(转换),最后使用转换后的数据更新目标数据库(加载)。用于执行ETL过程的各种服务可以非常复杂也可以是非常简单,同时他们也可以是其他服务的一个组成部分。这种类型的数据交换服务的信息载体是结构化数据。
      • 发布(从结构化数据或文档到聚集后的文档):“发布”是一个将若干文档片段按照需要的格式组合在一起,并最终存入目标数据库的过程。此种类型的数据交换服务的信息载体是文档。
      • 实体/关系抽取(从非结构化文档到结构化文档或结构化数据对象):实体/关系抽取是一个从文档中识别并抽取出特定元素的过程。在这个过程中,实体是指代特定的人、地点或事物的名词,而关系代表了实体之间的关联。一般来讲,在此过程中识别出来的实体可以作为元数据而合并到源文档之中,或被插入到一个独立的文档或结构化数据库中。此种类型的数据交换服务的信息载体是结构化数据。
      • 文档翻译(从文档到文档):文档翻译是为了支持目标应用的需要,而将文档从一种形式转换为另一种的过程。这种转换可以是基于结构的,也可以是面向语言或其他特定目标的。此种类型的数据交换服务的信息载体是文档

     

    数据交换服务

    数据提供者

    数据消费者

    抽取、转换和加载

    事务数据库

    事务数据库

    事务数据库

    分析数据库

    事务数据库

    著作系统

    分析数据库

    事务数据库

    分析数据库

    分析数据库

    分析数据库

    著作系统

    著作系统

    事务数据库

    著作系统

    分析数据库

    发布

    事务数据库

    文档信息库

    分析数据库

    文档信息库

    著作系统

    著作系统

    著作系统

    文档信息库

    实体/关系抽取

    文档信息库

    事务数据库

    文档信息库

    分析数据库

    文档翻译

    文档信息库

    著作系统

    文档信息库

    文档信息库

     

    • 所谓数据访问就是上述各数据系统为了便于外界访问自身数据而对外提供的各种服务。
      • 上下文获知服务(Context Awareness Services):此服务允许用户可以对利益共同体数据资产的上下文信息进行快速获取。上下文信息可以被存放在一个正规化的数据架构、元数据注册表或者是独立的数据库之中。上述所有的数据系统都应该提供这项服务。
      • 结构获知服务(Structural Awareness Services):此服务允许数据架构师和数据库管理员能够快速地识别出存在于数据资产中的数据结构。数据描述信息可以被存放于一个正规化的数据架构、元数据注册表或者是独立的数据库之中。上述所有的数据系统都应该提供这项服务。
      • 事务服务(Transactional Services):此服务使得在维护业务和引用完整性规则时,针对底层数据存储库的事务的创建、更新和删除操作成为可能。此服务允许外界服务或最终用户将执行数据相关的功能作为工作流或业务流程的一部分。在事务数据库和著作系统中需要提供此服务。
      • 数据查询服务(Data Query Services):此服务允许用户、服务或者应用直接对信息库中的数据进行查询。在事务数据库和分析数据库中需要提供此服务。
      • 内容搜索和发现服务(Content Search and Discovery Services):此服务允许自由文本搜索或者对信息库中各文档所包含的元数据的搜索,并且这些可进行搜索的元数据还应该包括数据上下文。在著作系统和文档信息库系统中需要提供此服务。
      • 检索服务(Retrieval Services):此服务允许一个应用可以通过某一个唯一标识(例如URL)来请求返回信息库中的一份特定文档。在著作系统和文档信息库系统中需要提供此服务。
      • 订阅服务(Subscription Services):此服务允许其他服务或最终用户在符合某预定义的策略或配置的前提下可以对自己进行提名,从而对新加入到信息库的文档进行自动化接收。在著作系统和文档信息库系统中需要提供此服务。
      • 通知服务(Notification Services):此服务会依据某预定义的策略或配置,将信息库内容的变化通知给其他服务或最终用户。在事务数据库、著作系统和文档信息库系统中需要提供此服务。

    访问服务

    事务数据库

    分析数据库

    著作系统

    文档信息库

    上下文获知服务

    结构获知服务

    事务服务

    ×

    ×

    数据查询服务

    ×

    ×

    内容搜索和发现服务

    ×

    ×

    检索服务

    ×

    ×

    订阅服务

    ×

    ×

    通知服务

    ×

        通过上述的关于数据系统的分类,以及针对他们之间进行信息交换和对外提供信息访问能力所需的各种服务的描述,利益共同体可以将各种数据资产和进行信息共享所需的各种服务进行分类总结,从而明确企业数据架构中关于信息共享这部分的内容。与数据描述和数据上下文一样,数据共享中所涉及到的各种制品的定义也体现在了数据参考抽象模型的数据共享部分:

    DRM数据共享模型

    • 交换包(Exchange Package):用于表述产生于数据提供者和数据消费者之间的经常性的数据交换。交换包中包含了与交换过程相关的各种信息(例如数据提供者ID、数据消费者ID、数据有效期等),以及对于进行交换的数据载体的引用。交换包还可以被用来定义在一次信息交换中被某个查询点(Query point)接受与处理的查询结果的格式。交换包与其它概念元素之间具有如下关系:
      • 交换包引用了实体。
      • 交换包被传播给数据消费者。
      • 交换包对查询点进行查询。
      • 交换包引用了针对交换数据载体的定义。
    • 数据提供者(Supplier):用于代表提供数据给数据消费者的实体。数据提供者与其它概念元素之间具有如下关系:
      • 数据提供着产生交换包。
    • 数据消费者(Consumer):用于代表对数据提供者产生的数据进行使用的实体。
    • 数据载体定义(Payload Definition):用于代表针对在数据提供者和消费者之间进行交换的数据载体的需求而制定的电子化定义。
    • 查询点(Query Point):用于代表为访问和查询数据资产而提供接口的端点。一个查询点的具体表达可以是一个特定的用于引发Web服务的URL。查询点与其概念元素之间具有如下关系:
      • 查询点访问数据资产。

    技术参考模型TRM

          技术参考模型是一个组件驱动的技术框架,它对用于支持服务组件和能力的各种技术和标准进行了分类归纳,同时技术参考模型还联合了各机构已经存在的技术参考模型和电子政府指南,从而可以站在整个联邦政府的角度上为技术和服务组件的标准化以及重用的提升打下基础。技术参考模型的内容采用如下图所示的树形层次结构来组织:

    TRM内容组织结构

     

    • 服务领域(Service Area):代表用于支持服务组件的安全构建、交互和交付的一个技术层。
    • 服务分类(Service Category):将技术和标准按照其所服务的业务或技术功能进行进一步的细分。每个服务分类包含若干服务标准。
    • 服务标准(Service Standard):定义了支持某一服务分类的具体技术和标准。为了帮助各机构将自身技术情况映射到技术参考模型之上,在OMB的这份参考模型文档中,很多标准除了详细定义外还采用了说明性的应用或技术作为实例。

          下图展示了技术参考模型的内容:

    TRM内容示意

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