Abel的博客

一网统管”通常从城市治理突出问题出发，以城市事件为牵引，统筹管理网格，统一城市运行事项清单，构建多级城市运行“一网统管”应用体系，推动城市管理、应急指挥、综合执法等领域的“一网统管”,实现城市运行态势感知、体征指标监测、统一事件受理、智能调度指挥、联动协同处置、监督评价考核等全流程监管。“一网通办”是政务服务发展的一个阶段性目标，在各类信息共享的基础上，能进一步优化业务流程，提升政务服务水平，提高政务服务效率。●预警：基于多维、海量、全息数据汇集，实现城市运行体征的全量、实时掌握和智能预警。

2022年国务院印发的《关于加强数字政府建设的指导意见》提出加强数字政府建设是适应新一轮科技革命和产业变革趋势、引领驱动数字经济发展和数字社会建设、营造良好数字生态、加快数字化发展的必然要求，是建设网络强国、数字中国的基础性和先导性工程，是创新政府治理理念和方式、形成数字治理新格局、推进国家治理体系和治理能力现代化的重要举措，对加快转变政府职能，建设法治政府、廉洁政府和服务型政府意义重大。数字政府，数据先行。●数据化：数据化也是现阶段数字政府建设的重点，是建立在政务数据整合共享基础上的数字化的转型。

数据价值化包括但不限于数据采集、数据标准、数据确权、数据标注、数据定价、数据交易、数据流转、数据保护等。数据资源化是激发数据价值的基础，其本质是提升数据质量，形成数据使用价值的过程。作为新兴生产要素和关键的治理资源，数据要素成为大国竞争的主要领域，对数据的治理成为制定数字经济规则的重要内容，数据要素的所有权、使用权、监管权，以及信息保护和数据安全等都需要全新治理体系。数字化治理的核心特征是全社会的数据互通、数字化全面协同与跨部门的流程再造，形成“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的治理机制。

数字善治是社会及市场两个维度有机融合的具体体现，其既是产业数字化发展的机制条件，也是驱动产业数字化发展的重要动力机制。产业数字化是指在新一代数字科技支撑和引领下，以数据为关键要素，以价值释放为核心，以数据赋能为主线，对产业链上下游的全要素数字化升级、转型和再造的过程。企业应加深对数据的利用水平和治理水平，通过数据积累与运营，打通企业内部不同层级、不同系统之间的数据壁垒，盘活数据资产价值，实现对内支撑业务应用和管理决策；未来以数据驱动的业务形式将成为主流，全渠道的数据盘活将成为企业的核心。

从这个定义出发，云计算、人工智能、大数据等技术在与社会经济活动的融合重构中，经过技术与经济的相互促进，形成了一些相对稳定的经济新结构和新形态，如平台经济、分享经济、算法经济、服务经济、协同经济等。数字经济的技术经济范式的结构主要包括驱动力、新结构、价值创造和经济增长。从本质上看，数字经济是一种新的技术经济范式，它建立在信息与通信技术的重大突破的基础上，以数字技术与实体经济融合驱动的产业梯次转型和经济创新发展的主引擎，在基础设施、生产要素、产业结构和治理结构上表现出与农业经济、工业经济显著不同的新特点。

互联网环境下的“无身份社会”带来了更加快捷的社会活动与经济效能，相关参与者可以不用消耗时间精力来完成共同参与者的“身份认定”,这是因为互联网搭建了更高层级的信任校验模式，其通过数据记录、存储、整合与共享等方面的能力，实现了社会活动的一定程度上的复杂校验和过程可回溯，正是这种天然模式，进一步强化了“无身份社会”的发展进程。社交网络的出现，极大地推动了社会化信息的传播效率。社交圈会因特定的因素而聚集，从而带来了新型网络经济，如网络商城、快递、餐饮外卖、网红带货等，成就了社交网络的消费互联网的核心地位。

资源包括装备、网络2个能力域。智能制造(Intelligent Manufacturing,IM)是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。成熟度等级分为五个等级，自低向高分别是一级(规划级)、二级(规范级)、三级(集成级)、四级(优化级)和五级(引领级)。●一级(规划级):企业应开始对实施智能制造的基础和条件进行规划，能够对核心业务活动(设计、生产、物流、销售、服务)进行流程化管理。

信息化和工业化深度融合是信息化和工业化两个历史进程的交汇与创新，是中国特色新型工业化道路的集中体现，是新发展阶段制造业数字化、网络化、智能化发展的必由之路，是数字经济时代建设制造强国、网络强国和数字中国的扣合点。信息世界与物理世界的深度融合是未来世界发展的总趋势，两化深度融合顺应这一趋势，正在全面加速数字化转型，推动制造业企业形态、生产方式、业务模式和就业方式的根本性变革。产业衍生是指两化融合可以催生出的新产业，形成一些新兴业态，如工业电子、工业软件、工业信息服务业。

车联网是一个云架构的车辆运行信息平台，它的生态链包含了ITS、物流、客货运、危特车辆、汽修汽配、汽车租赁、企事业车辆管理、汽车制造商、4S店、车管、保险、紧急救援、移动互联网等，是多源海量信息的汇聚，因此需要虚拟化、安全认证、实时交互、海量存储等云计算功能，其应用系统也是围绕车辆的数据汇聚、计算、调度、监控、管理与应用的复合体系。管系统解决车与车、车与路、车与网、车与人等的互联互通，实现车辆自组网及多种异构网络之间的通信与漫游，在功能和性能上保障实时性、可服务性与网络泛在性，同时它是公网与专网的统一体。

网络化协同是通过跨部门、跨层级、跨企业的数据互通和业务互联，推动供应链上的企业和合作伙伴共享客户、订单、设计、生产、经营等各类信息资源，实现网络化的协同设计、协同生产、协同服务，进而促进资源共享、能力交易以及业务优化配置等。平台化设计是依托工业互联网平台，汇聚人员、算法、模型、任务等设计资源，实现高水平高效率的轻量化设计、并行设计、敏捷设计、交互设计和基于模型的设计，变革传统设计方式，提升研发质量和效率。

标识解析体系实现要素的标记、管理和定位，由标识编码、标识解析系统和标识数据服务组成，通过为物料、机器、产品等物理资源和工序、软件、模型、数据等虚拟资源分配标识编码，实现物理实体和虚拟对象的逻辑定位和信息查询，支撑跨企业、跨地区、跨行业的数据共享共用。网络层面采集的多源、异构、海量数据，传输至工业互联网平台，为深度分析和应用提供基础。工业互联网安全体系涉及设备、控制、网络、平台、工业App、数据等多方面网络安全问题，其核心任务就是要通过监测预警、应急响应、检测评估、功能测试等手段确保工业互联网健康有序发展。

工业互联网促进设计、生产、管理、服务等环节由单点的数字化向全面集成演进，加速创新方式、生产模式、组织形式和商业范式的深刻变革，催生平台化设计、智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化延伸、数字化管理等诸多新模式、新业态、新产业。一是加速网络演进升级。②建设高速泛在、天地一体、集成互联、安全高效的信息基础设施，增强数据感知、传输、存储和运算能力；通过跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的全面互联互通，实现各种生产和服务资源在更大范围、更高效率、更加精准的优化配置，实现提质、降本、增效、绿色、安全发展，推动。

新型基础设施是以新发展理念为引领，以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。目前，新型基础设施主要包括如下三个方面。(1)信息基础设施。信息基础设施主要指基于新一代信息技术演化生成的基础设施。信息基础设施包括：①以5G、物联网、工业互联网、卫星互联网为代表的通信网络基础设施；②以人工智能、云计算、区块链等为代表的新技术基础设施；③以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施等。信息基础设施凸显“技术新”。(2)融合基础设施。

组织信息化除驱动和加速组织转型升级和生产力建设外，还呈现出产品信息化、产业信息化、社会生活信息化和国民经济信息化等趋势和方向。社会生活信息化指包括市场、科技、教育、军事、政务、日常生活等在内的整个社会体系采用先进的信息技术，建立各种互联网平台和网络，大力拓展人们日常生活的信息内容，丰富人们的精神生活，拓展人们的活动时空等。各行业领域组织的信息化是国家经济与社会信息化的基础，指组织在产品的设计、开发、生产、管理、经营等多个环节中广泛利用信息技术，并大力培养信息人才，完善信息服务，加速建设组织信息系统。

在这个过程中，综合利用各种信息技术，支撑改善人类的各项政治、经济、社会活动，并把贯穿于这些活动中的各种数据有效、可靠地进行管理，经过符合业务需求的数据处理，形成信息资源，通过信息资源的整合与融合，促进信息交流和知识共享，形成新的经济和社会形态，推动各方面的高质量发展。例如，“企业信息化”不仅指在企业中应用信息技术，更重要的是通过深入应用信息技术，促进企业的业务模式、组织架构。将所研究对象各要素汇总至数据库，供特定人群生活、工作、学习、辅助决策等，是和人类息息相关的各种行为相结合的一种技术。

信息系统的目的、性能、内部结构和秩序、外部接口、部件组成等由人来规划，它的产生、建设、运行和完善构成一个循环的过程，这个过程遵循一定的规律。另外，信息系统建设周期长、投资大、风险大，比一般技术工程有更大的难度和复杂性，其在使用过程中，随着生存环境的变化，需要不断维护和修改，当它不再适应的时候就要被淘汰，由新系统代替老系统。面向管理和支持生产是信息系统的显著特点，以计算机为基础的信息系统可以定义为：结合管理理论和方法，应用信息技术解决管理问题，提高生产效率，为生产或信息化过程以及管理和决策提供支撑的系统。

1948年，数学家香农(Claude E.Shannon)在题为《通信的数学理论》的论文中指出：“信息是用来消除随机不定性的东西”。创建一切宇宙万物的最基本单位是信息。香农还给出了信息的定量描述，并确定了信息量的单位为比特(bit)。1比特的信息量，在变异度为2的最简单情况下，就是能消除非此即彼的不确定性所需要的信息量。这里的“变异度”是指事物的变化状态空间为2,例如大和小、高和低、快和慢等。同时，香农将热力学中的熵引入了信息论。

信息化继工业化后，正在催生一场新的人类社会革命，其影响更加广泛、变革更加深入，已经成为世界各国的关注焦点和共同选择：①信息化的发展水平代表一个国家的信息能力，信息产业成为国家核心竞争力的新战略高地，信息技术成为国家间竞争的核心聚焦；加剧了各种文化、思想的相互交流和融合。近年来，随着以大数据、人工智能等为代表的新一代信息技术的高速发展和深化应用，数据成了继土地、劳动力、技术和资本后，经济与社会发展的新型生产要素，正在孕育和促进新一轮的科技革命和产业革命，成为经济社会高质量发展和人类命运共同体的重要驱动因素。

信息安全系统的建设是在OS I 网络参考模型的各个层面进行的， 因此信息安全系统工程活动离不开其他相关工程， 主要包括： 硬件工程、软件工程、通信及网络工程、数据存储与灾备工程、系统工程、测试工程、密码工程和组织信息化工程等。2 、I SSE C则主要用于指导信息安全系统工程的完善和改进， 使信息安全系统工程成为一个清晰定义的、成熟的、可管理的、可控制的、有效的和可度量的学科。1 、安全服务包括对等实体认证服务、数据保密服务、数据完整性服务、数据源点认证服务、禁止否认服务和犯罪证据提供服务等。

(9） 安全防范体系。应用安全主要包括业务软件的程序安全性测试（Bug 分析）、业务交往的防抵赖测试、业务资源的访问控制验证测试、业务实体的身份鉴别检测、业务现场的备份与恢复机制检查， 以及业务数据的唯一性与一致性及防冲突检测、业务数据的保密性测试、业务系统的可靠性测试、业务系统的可用性测试等。1 、安全机制包含基础设施实体安全、平台安全、数据安全、通信安全、应用安全、运行安全、管理安全、授权和审计安全、安全防范体系等。基础设施实体安全主要包括机房安全、场地安全、设施安全、动力系统安全、灾难预防与恢复等。

为了论述信息安全系统工程， 我们需要区分几个术语， 并了解它们之间的关系， 包括： 信息系统、业务应用信息系统、信息安全系统、信息系统工程、业务应用信息系统工程和信息安全系统工程等。

通过数据集成、数据挖掘和数据服务（目录服务、查询服务、浏览和下载服务、数据分发服务）、数据可视化、信息检索等技术手段， 帮助数据用户从数据资源中找到所需要的数据， 并将数据以一定的方式展现出来， 实现对数据的开发利用。2 、由于所要展现数据的内容和角度不同， 可视化的表现方式也多种多样， 主要可分为七类： 一维数据可视化、二维数据可视化、三维数据可视化、多维数据可视化、时态数据可视化、层次数据可视化和网络数据可视化。分发服务的核心内容包括数据发布、数据发现、数据评价和数据获取。(1 ） 数据目录服务。

1 、数据备份是为了防止由于用户操作失误、系统故障等意外原因导致的数据丢失， 而将整个应用系统的数据或一部分关键数据复制到其他存储介质上的过程。1 、数据质量高低必须从用户使用的角度来看， 即使准确性相当高的数据， 如果时效性差或者不为用户所关心， 仍达不到质量管理标准。数据质量是一个广义的概念， 是数据产品满足指标、状态和要求能力的特征总和。3 、数据容灾则关注于保证用户数据的高可用性， 在灾难发生时能够保证应用系统中的数据尽量少丢失或不丢失， 使得应用系统能不问断地运行或尽快地恢复正常运行。

1 、通过数据集模式的标准化， 一方面对数据的内容、组成、结构以及各部分的相互关系进行统一规范， 相关领域、部门或者数据集制作者都可以根据数据模式制作出标准化的数据；存储介质是数据存储的载体， 是数据存储的基础。存储管理在存储系统中的地位越来越重要， 例如如何提高存储系统的访问性能， 如何满足数据量不断增长的需要， 如何有效的保护数据、提高数据的可用性， 如何满足存储空间的共享等。1 、数据存储就是根据不同的应用环境， 通过采取合理、安全、有效的方式将数据保存到物理介质上， 并能保证对数据实施有效的访问。

3 、为了使数据在各种不同的应用环境中易于交换和共享，国际标准化组织CISO )提出了数据元标准的概念， 要求按共同约定的规则进行统一组织、分类和标识数据， 规范统一数据的含义、表示方法和取值范围等，保证数据从产生的源头就具备一致性。从最基本的资源内容描述元数据开始， 指导描述元数据的元元数据， 形成了一个层次分明、结构开放的元数据体系。其实质是用于描述信息资源或数据的内容、覆盖范围、质量、管理方式、数据的所有者、数据的提供方式等有关的信息。1 、数据元是数据库、文件和数据交换的基本数据单元。

1 、数据工程是信息系统的基础工程。围绕数据的生命周期， 规范数据从产生到应用的全过程， 目标是为信息系统的运行提供可靠的数据保障和服务， 为信息系统之间的数据共享提供安全、高效的支撑环境， 为信息系统实现互连、互通、互操作提供有力的数据支撑。1 、数据建模是对现实世界中具体的人、物、活动和概念进行抽象、表示和处理，变成计算机可处理的数据， 也就是把现实世界中的数据从现实世界抽象到信息世界和计算机世界。2 、数据工程的主要研究内容包括数据建模、数据标准化、数据运维、数据开发利用和数据安全等理论和技术。

3）管理与支持： 包括项目策划、项目监控、项目结项、质量保证、风险管理、配置管理、供应商管理能力子域， 这些能力子域覆盖了软件开发项目的全过程， 以确保软件项目能够按照既定的成本、进度和质量交付， 能够满足顾客与利益干系人的要求。2） 开发与交付： 包括需求、设计、开发、测试、部署、服务、开源应用能力子域，这些能力子域确保通过软件工程过程交付满足需求的软件， 为顾客与利益干系人增加价值。1 ） 治理： 包括战略与治理、目标管理能力子域， 用于确定组织的战略、产品的方向、组织的业务目标， 并确保目标的实现。

1 、根据国家标准GB/T15532 《计算机软件测试规范》， 软件测试的目的是验证软件是否满足软件开发合同或项目开发计划、系统／子系统设计文档、SRS 、软件设计说明和软件产品说明等规定的软件质量要求。2 、软件配置管理活动包括软件配置管理计划、软件配置标识、软件配置控制、软件配置状态记录、软件配置审计、软件发布管理与交付等活动。1 、软件配置管理通过标识产品的组成元素、管理和控制变更、验证、记录和报告配置信息， 来控制产品的演进和完整性。1 、根据处理范围不同， 设计模式可分为类模式和对象模式。

2 、OOD 的主要任务是对类和对象进行设计， 包括类的属性、方法以及类与类之间的关系。对于OOD 而言，在支持可维护性的同时，提高软件的可复用性是一个至关重要的问题， 如何同时提高软件的可维护性和可复用性， 是OOD 需要解决的核心问题之一。由于现实世界中的事物都可以抽象出对象的集合， 所以OOD 方法是一种更接近现实世界、更自然的软件设计方法。1 、SD 是一种面向数据流的方法， 它以SRS 和SA 阶段所产生的DFD 和数据字典等文档为基础， 是一个自顶向下、逐步求精和模块化的过程。

l 、统一建模语言（ UML ）是一种定义良好、易于表达、功能强大且普遍适用的建模语言， 它融入了软件工程领域的新思想、新方法和新技术， 它的作用域不限于支持OOA 和OOD ， 还支持从需求分析开始的软件开发的全过程。UML 中的事物也称为建模元素， 包括结构事物、行为事物（也称动作事物）、分组事物和注释事物（也称注解事物）。UML 用关系把事物结合在一起， 主要有四种关系， 分别为：依赖： 依赖是两个事物之间的语义关系， 其中一个事物发生变化会影响另一个事物的语义。3 、UML 中的事物。

2 、根据IEEE 的软件工程标准词汇表， 软件需求是指用户解决问题或达到目标所需的条件或能力， 是系统或系统部件要满足合同、标准、规范或其他正式规定文档所需具有的条件或能力， 以及反映这些条件或能力的文档说明。3 、一个好的需求应该具有无二义性、完整性、一致性、可测试性、确定性、可跟踪性、正确性、必要性等特性， 因此， 需要分析人员把杂乱无章的用户要求和期望转化为用户需求， 这就是需求分析的工作。需求过程主要包括需求获取、需求分析、需求规格说明书编制、需求验证与确认等。(1 ） 结构化分析（ SA)

1 、软件架构研究的主要内容涉及软件架构描述、软件架构风格、软件架构评估和软件架构的形式化方法等。解决好软件的复用、质量和维护问题， 是研究软件架构的根本目的。3 、敏感点（ S en s iti v ity Point ） 和权衡点（ Trade off Point)2 、软件架构设计的一个核心问题是能否达到架构级的软件复用。2 、在架构评估过程中， 评估人员所关注的是系统的质量属性。1 、软件架构设计是软件开发过程中的关键一步。

根据等级保护对象在国家安全、经济建设、社会生活中的重要程度， 以及一旦遭到破坏、丧失功能或数据被篡改、泄露、丢失、损毁后， 对国家安全、社会秩序、公共利益以及公民、法人和其他组织的合法权益的侵害程度等因素， 等级保护对象的安全保护等级分。①软件工程方法是完成软件工程项目的技术手段， 它支持整个软件生命周期；③软件工程中的过程贯穿于软件开发的各个环节， 管理人员在软件工程过程中，要对软件开发的质量、进度和成本进行评估、管理和控制， 包括人员组织、计划跟踪与控制、成本估算、质量保证和配置管理等。

在管理层成立信息系统安全管理委员会或信息系统安全领导小组， 对覆盖全国或跨地区的组织机构， 应在总部和下级单位建立各级信息系统安全领导小组， 在基层至少要有一位专职的安全管理人员负责信息系统安全工作。保证配置、变更的正确与安全；2 、组织通过场景分析、场景构建、场景交付和效果评估四个过程， 基于数据管理能力域提供的高质量数据， 结合分析决策能力域做出合理判断或结论， 并根据需要驱动自动控制能力域执行运维操作， 使运维场景具备智能特征， 提升智能运维水平， 实现质量可靠、安全可控、效率提升、成本降低。

执行组件包含业务和数据架构、数据和技术架构、数据质量管理、数据治理职能域；国内外常用的数据管理模型包括： 数据管理能力成熟度模型（ DCMM ）、数据治理框架（ DG I ）、数据管理能力评价模型（DCAM ） 以及数据管理模型（ DAMA 定义的模型） 等。从组织结构、治理规则和治理过程这三个维度提出了关于数据治理活动的10 个关键通用组件， 并在这些要素的基础上构建了数据治理框架。4 ） 数据管理模型。DC则将组织的管理成熟度划分为5 个等级， 分别是： 初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级。

2 、DC胁i 定义了数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期8 个核心能力域。1 ） 数据治理组织。4 、组织的数据质量能力域通常包括数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析和数据质量提升四个能力项。6 、组织的数据生存周期能力域通常包括数据需求、数据设计和开发、数据运维和数据退役四个能力项。5 、组织的数据标准能力域通常包括业务术语、参考数据和主数据、数据元和指标数据四个能力项。组织的数据治理能力域通常包括数据治理组织、数据制度建设和数据治理沟通三个能力项。

信息系统管理涉及系统准备、设计、实施、运行等活动的众多方面， 管理重点范围和细致程度随各组织的战略和业务目标的不同而存在差异。从日常管理活动视角来看， 各组织关注的管理内容主要聚焦在数据管理、运维管理和信息安全管理等方面的体系化管理。

1 、优化和持续改进是信息系统管理活动中的一个环节，良好的优化和持续改进管理活动能够有效保障信息系统的性能和可用性等， 延长整体系统的有效使用周期。2 、优化和持续改进常用的方法为戴明环， 即POCA 循环。POCA 循环是将持续改进分为四个阶段， 即Plan （计划）、Do （执行）、Check （检查）和Act （处理）。

5 ）服务级别管理： 是对IT 服务的级别进行定义、记录和管理， 并在可接受的成本之下与干系人达成一致的管理过程， 通过服务水平协议（SLA）、服务绩效监控和报告的不断循环， 持续维护和改进服务质量， 以及触发采取行动消除较差服务，从而满足干系人的服务需求。容量管理由三个子过程组成： 业务容量管理、服务容量管理、资源容量管理。2 、IT 服务管理由若干不同的活动组成： 服务台、事件管理、问题管理、变更管理、配置管理、发布管理、服务级别管理、财务管理、容量管理、服务连续性管理和可用性管理。

2 、组织需要与架构设计人员合作， 将这些业务需求转换为构成信息系统架构的系统要求、标准和流程的更详细视图。2 、功能规格可以分为硬件规格、软件规格、存储规格、接口规格、网络规格等。1 、信息系统的运维和服务由各类管理活动组成， 主要包括： 运行管理和控制、IT 服务管理、运行与监控、终端侧管理、程序库管理、安全管理、介质控制和数据管理等。过程和项目应具有足够的记录保存。3 、管理信息系统运行的管理控制主要活动包括： 过程开发、标准制定、资源分配、过程管理。1 、信息系统战略是组织用来提供信息服务的计划。