第 2 章　信息技术发展

一、考情分析

二、学习目标

三、知识点精讲：计算机软硬件

3.1 计算机硬件：冯·诺依曼体系

现代计算机普遍遵循冯·诺依曼（von Neumann）体系结构，其核心思想是存储程序——程序与数据同样以二进制形式存放在存储器中，计算机按地址顺序自动逐条取出指令并执行。冯·诺依曼体系把计算机硬件划分为五大部件：

• 运算器：完成算术运算与逻辑运算，是数据加工的场所；
• 控制器：指挥协调各部件工作，是计算机的「指挥中心」；运算器与控制器合称中央处理器（CPU），是硬件的核心；
• 存储器：存放程序与数据。内存储器（主存）速度快、容量小、断电易失（RAM），外存储器（辅存，如磁盘、固态硬盘）容量大、速度慢、可长期保存；
• 输入设备：向计算机送入信息，如键盘、鼠标、扫描仪；
• 输出设备：将处理结果呈现给用户，如显示器、打印机。

3.2 计算机软件：系统软件与应用软件

计算机软件是指计算机系统中的程序及其文档，分为两大类：

• 系统软件：管理、控制和维护计算机硬件与软件资源，为应用软件提供运行环境的软件，主要包括操作系统（如 Windows、Linux、麒麟）、数据库管理系统（如 Oracle、MySQL）、语言处理程序（编译程序、解释程序、汇编程序）以及各类实用工具程序；
• 应用软件：面向用户具体业务需求开发的软件，如办公软件、财务系统、教务管理系统。信息系统项目开发的各类业务系统，本质上都属于应用软件。

3.3 信息技术发展的总体趋势

从经典信息技术到新一代信息技术，总体呈现泛在感知、高速互联、智能服务、安全可信的演进方向：感知能力从单点走向泛在（物联网），连接能力从固定走向移动与万物互联（5G），处理能力从集中走向分布式与智能化（云计算、大数据、人工智能），信任机制从依赖中心走向多中心化（区块链），人机交互从键盘鼠标走向沉浸式（虚拟现实）。本章后半部分的六大新一代信息技术，正是这一趋势的具体展开。

四、知识点精讲：计算机网络

4.1 网络的功能与分类

计算机网络最基本的两项功能是数据通信与资源共享，此外还支持分布式处理、负载均衡、提高可靠性等。按分布范围，网络可分为：

• 局域网（LAN）：覆盖范围小（一栋楼、一个园区），速率高、时延低；以太网（IEEE 802.3）与无线局域网（IEEE 802.11）是当前主流技术；
• 城域网（MAN）：覆盖一个城市范围；
• 广域网（WAN）：跨城市、跨国家，互联网是全球最大的广域互连网络。

按通信子网的拓扑结构，又可分为总线型、星型、环型、树型与网状（分布式）网络。星型结构便于管理、单点故障不影响全网（中央节点除外），是局域网最常用的拓扑。

4.2 OSI 参考模型与 TCP/IP 模型

国际标准化组织（ISO）提出的开放系统互连参考模型（Open Systems Interconnection, OSI）将网络通信功能划分为七个层次，自底向上依次为：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层。

实际互联网使用的是 TCP/IP 模型，通常表述为四层：网络接口层、网络层（互连层）、传输层、应用层。它与 OSI 七层的对应关系及各层要点如下表：

在地址体系上，IPv4 地址长度为 32 位，地址资源已经枯竭；IPv6 地址长度为 128 位，从根本上解决了地址不足问题，并简化了报文头部、增强了安全性。域名系统（DNS）负责域名与 IP 地址之间的解析。

4.3 网络协议三要素

网络协议是为进行网络中数据交换而建立的规则、标准或约定，包含三个要素：

• 语法：规定数据与控制信息的结构或格式，即「长什么样」；
• 语义：规定需要发出何种控制信息、完成何种动作以及做出何种应答，即「什么含义、做什么」；
• 同步（时序）：规定事件实现顺序的详细说明，即「按什么顺序做」。

4.4 网络存储：DAS、NAS 与 SAN

存储架构从「盘挂服务器」演进到「存储成网络」，形成三种典型模式：

• 直连式存储（Direct-Attached Storage, DAS）：存储设备通过电缆（如 SCSI、SAS）直接连接到一台服务器，依赖服务器操作系统读写管理，结构简单、成本低，但扩展性差、不能共享；
• 网络附加存储（Network-Attached Storage, NAS）：存储设备直接接入局域网，提供文件级数据共享服务（支持 NFS、CIFS 等文件共享协议），即插即用、共享方便，但走以太网、性能受限于网络负载；
• 存储区域网络（Storage Area Network, SAN）：通过专用高速网络（光纤通道 FC 或 IP 网络）将存储设备与服务器连接，提供块级存储访问，性能高、扩展强，适合数据库、核心业务系统，但建设成本高。

五、知识点精讲：存储和数据库

5.1 存储技术基础

除网络存储架构外，还需要理解两个基础概念。一是存储分级：按访问速度与单位成本，存储介质大体分为高速缓存、内存（主存）、固态硬盘、机械磁盘、磁带/光盘归档等层级，越靠近 CPU 的层速度越快、容量越小、单位成本越高。二是独立磁盘冗余阵列（RAID）：将多个磁盘组合为一个逻辑盘以提升性能与可靠性，常见级别如 RAID 0（条带化，性能高但无冗余）、RAID 1（镜像，可靠性高但磁盘利用率低）、RAID 5（分布式奇偶校验，兼顾性能与可靠性，允许一块盘故障而不丢数据）。考试对 RAID 通常只考「条带、镜像、校验」三种思想的辨认。

5.2 数据模型及其三要素

数据模型是数据库系统的核心，是对现实世界数据特征的抽象。一个完整的数据模型包含三个要素：

• 数据结构：描述数据的静态特性，即数据对象类型及其关系（如表、字段、主外键）；
• 数据操作：描述数据的动态特性，即允许对数据执行的操作的集合（如查询、插入、删除、修改）；
• 数据约束：描述数据及其联系所具有的制约和依赖规则（如实体完整性、参照完整性）。

按抽象层次，数据模型可分为概念模型（面向用户，按用户观点建模，典型工具是实体—联系模型，即 E-R 图）、逻辑模型（面向系统，按计算机观点组织数据，包括层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型等）与物理模型（描述数据在存储介质上的组织方式）。数据库设计中「概念结构设计画 E-R 图、逻辑结构设计转换为关系模式」的流程，正是沿这一抽象层次展开的。

5.3 数据库的分类

按所采用的数据模型与体系结构，数据库可分为三大类：

NoSQL 内部又按数据组织方式细分：键值（Key-Value）型（Redis，按 key 取 value，速度极快）、列族型（HBase，面向海量列式存储）、文档型（MongoDB，存储 JSON 风格文档）、图型（Neo4j，用节点和边表达复杂关联关系）。

5.4 数据仓库

数据库面向日常业务操作（联机事务处理，OLTP），数据仓库（Data Warehouse）则面向分析决策（联机分析处理，OLAP）。按经典定义，数据仓库具有四个特点：面向主题、集成的、相对稳定的、反映历史变化的。它将分散在各业务系统中的数据抽取、清洗、转换后按主题集成存放，数据一旦进入一般不再修改，主要用于支持管理决策——这一特点对比是大数据章节的基础。

六、知识点精讲：信息安全

6.1 信息安全的基本属性：CIA 三要素

信息安全的基本属性是三个词：

• 保密性（Confidentiality）：信息不被未授权者获取与利用，防「偷看」；
• 完整性（Integrity）：信息在存储与传输中保持不被篡改、破坏与丢失，防「篡改」；
• 可用性（Availability）：授权用户在需要时能够及时、可靠地访问信息与服务，防「瘫痪」。

三者合称 CIA 三要素，是信息安全最经典的度量维度。此外，教材还提及真实性、可控性、不可否认性（抗抵赖性）等扩展属性——不可否认性指通信参与者不能否认自己的操作，主要靠数字签名实现。

6.2 加密算法：对称、非对称与单向散列

密码技术是保障保密性的核心手段，按密钥使用方式分为两类，另有一类单向散列函数不可逆、不用于加密而用于校验：

我国密码管理部门发布的国产密码算法（国密算法）中，SM2 为椭圆曲线公钥密码算法（非对称），SM3 为密码杂凑算法（摘要），SM4 为分组密码算法（对称）——「2 公 3 摘 4 对称」，与上表类别一一对应。

实际系统中通常采用混合加密：用对称算法加密大量数据（快），用非对称算法加密传递对称密钥（解决分发问题），两者取长补短。

6.3 数字签名

数字签名用于保证完整性、真实性与不可否认性。其典型过程是：发送方先对消息计算散列摘要，再用发送方自己的私钥对摘要加密生成签名，将消息与签名一起发出；接收方用发送方公钥解密签名得到摘要，再对收到的消息重新计算散列，两个摘要一致即验证通过。由于私钥只有发送方持有，发送方无法否认，第三方也无法冒充。

七、知识点精讲：物联网与云计算

7.1 物联网：三层架构

物联网（Internet of Things, IoT）是通过射频识别、传感器、全球定位系统等信息感知设备，按约定的协议把任何物品与互联网相连接，进行信息交换与通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的网络。其体系结构通常划分为三层：

• 感知层：物联网的基础与前端，负责识别物体、采集信息，关键技术包括RFID（射频识别）、传感器、二维码、摄像头、GPS 定位等；
• 网络层：负责将感知层获取的信息传输与初步处理，依托互联网、电信网、卫星通信网等各种网络；
• 应用层：物联网与行业专业技术的深度融合，面向具体行业提供应用服务，如智慧交通、智慧农业、智能电网、环境监测。

7.2 云计算：定义与基本特征

云计算是一种按使用量付费的模式，提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作或与服务供应商进行很少的交互。其基本特征可归纳为五条：按需自助服务、广泛的网络接入、资源池化（多租户）、快速弹性伸缩、可度量的服务。

支撑云计算的关键技术首推虚拟化——将物理资源抽象为逻辑资源统一调度，是资源池化与弹性的技术基础；此外还包括分布式存储、分布式计算等。

7.3 云计算的三种服务模式

7.4 云计算的四种部署模式

八、知识点精讲：大数据与区块链

8.1 大数据的 5V 特征

大数据通常被认为具有 5V 特征，即满足其中多数特征的数据集合才称为大数据：

8.2 大数据处理流程

大数据的价值需要通过一套完整的处理流程来释放，一般包括四个环节：数据采集与预处理 → 数据存储 → 数据处理与分析 → 数据可视化（结果呈现）。

• 数据采集与预处理：从业务系统、日志、传感器、互联网等多源渠道获取数据，完成清洗、转换等预处理；
• 数据存储：采用分布式存储等技术，将海量异构数据存入大数据平台与数据仓库；
• 数据处理与分析：利用分布式并行计算框架与数据挖掘、机器学习方法，从数据中提炼知识与规律；
• 数据可视化：以图表、仪表盘等形式呈现分析结果，支撑决策。

8.3 区块链：概念与特征

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术在互联网时代的创新应用模式，本质上是一种按时间顺序将数据区块以链式结构连接，由多方共同维护的分布式账本技术。每个区块记录一批交易并包含前一区块的哈希值，任何对历史数据的篡改都会导致后续哈希校验失败，从而实现防篡改。其主要特征包括：

• 多中心化（去中心化）：不依赖单一中心节点，由多方共同记账、共同维护；
• 不可篡改：链式哈希结构与共识规则使得历史记录极难被单方面修改；
• 可追溯：全部交易按时间顺序留痕，可逐笔追踪；
• 公开透明（集体维护）：账本与规则在参与方之间共享，且可采用匿名身份参与。

8.4 共识机制与区块链的类型

记账权在多方之间如何分配、如何保证各节点账本一致，依靠共识机制解决：

按参与方的开放程度，区块链分为三类：公有链——完全开放，任何人可自由加入、读取与记账，如比特币；联盟链——由若干机构共同管理，仅授权节点接入与记账，适合跨机构业务协作（如多家银行共建的贸易金融链）；私有链——由单一组织控制与使用，多用于组织内部的存证与审计。

九、知识点精讲：人工智能与虚拟现实

9.1 人工智能：概念、学派与关键技术

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能的一门技术科学。1956 年美国达特茅斯会议首次提出「人工智能」这一术语，标志着人工智能学科正式诞生。此后的发展并非一帆风顺，经历了多次高潮与低谷的交替，大体沿「符号推理与专家系统 → 统计机器学习 → 深度学习」的脉络演进，近年来以大规模预训练模型为代表的生成式人工智能掀起了新的浪潮。人工智能领域存在三大学派：

• 符号主义：认为智能的本质是符号操作与逻辑推理，代表性成果是专家系统；
• 连接主义：主张通过模拟神经元之间的连接（神经网络）产生智能，代表性成果是深度学习；
• 行为主义：强调智能来自与环境的「感知—行动」交互，代表性方向是智能控制与机器人。

当前人工智能的关键技术主要包括：

• 机器学习：让计算机从数据中自动学习规律的技术总纲，按学习方式分为监督学习（有标注样本训练，如分类、回归）、无监督学习（无标注数据中发现结构，如聚类）与强化学习（在与环境的试错反馈中学习策略）；
• 深度学习：基于多层神经网络的学习方法，是连接主义在当代的集中体现，驱动了图像、语音等能力的突破；
• 自然语言处理（NLP）：让计算机理解与生成人类语言，如机器翻译、智能问答；
• 计算机视觉：让计算机「看懂」图像与视频，如人脸识别、目标检测；
• 知识图谱：以图结构组织实体及其关系，支撑知识推理与检索问答。

9.2 虚拟现实：特征与 VR/AR/MR 之分

虚拟现实（Virtual Reality, VR）技术借助计算机系统与传感器技术生成一个三维虚拟环境，用户借助特定设备沉浸其中并通过自然方式与之交互。虚拟现实的主要特征是沉浸性、交互性、多感知性、构想性、自主性——其中沉浸、交互、构想三项常被称为「三 I」特征（Immersion、Interaction、Imagination）。按虚实结合程度，衍生出三个概念：

十、典型案例分析

案例：某汽车零部件集团的数字化车间改造项目

背景：某汽车零部件集团启动数字化车间改造项目，总体规划如下：在每条产线加装温湿度传感器、在物料托盘上加装 RFID 标签；新建数据中心，采购一批服务器与 DAS 存储部署 MES 系统；同时计划把面向经销商的订货门户迁到公有云；后期再基于生产数据做质量分析。项目组技术方案初稿中写道：「传感器采集的数据经 MES 系统内网传输，体现了物联网感知层的作用；订货门户采用 SaaS 模式部署在公有云；生产数据与门户数据分别保存在两朵云中，互不连通，构成混合云架构；所有数据统一用 RSA 加密存储以满足完整性要求。」

问题描述：该方案在技术评审中被指出多处概念性错误，请逐条诊断并给出改进建议。

问题诊断：

1. 物联网层次表述不完整。「传感器经 MES 内网传输」只覆盖了感知层采集与网络层传输两个环节，遗漏了应用层——MES 系统面向生产管理提供行业应用，恰是物联网应用层的价值出口；方案应按「感网应」三层整体规划，明确每层的设备、网络与应用边界。
2. 把自建门户误判为 SaaS。订货门户是集团自行开发部署的应用，若只是放在公有云的虚拟机上运行，用户拿到的是计算与网络资源，属于 IaaS；只有直接订阅云上现成的订货/CRM 软件才是 SaaS。若使用云数据库与运行环境托管门户，则涉及 PaaS。
3. 「互不连通」不构成混合云。混合云要求私有云与公有云作为一个整体统一部署与管理；「分别保存、互不连通」只是两朵孤立的云。应打通数据通道，实现业务协同与统一管理，才能称为混合云架构。
4. 加密目标用错工具。RSA 加密保障的是保密性；完整性应通过散列摘要（如国密 SM3）校验或数字签名实现。且 RSA 运算速度慢，不适合对海量生产数据全文加密，应采用对称算法（如 SM4）加密数据、非对称算法分发密钥的混合方案。
5. 存储选型欠考虑。MES 等核心系统采用 DAS 直连存储，扩展性差且无法多服务器共享；建议核心数据库采用 SAN 承载块级高速访问，文件共享类数据采用 NAS，并为后续大数据分析预留分布式存储的扩展空间。

改进建议：

1. 按物联网「感知层（传感器、RFID）—网络层（工业网络、5G）—应用层（MES、能源管理）」三层重新梳理架构并分界验收；
2. 明确云上部署模式：门户基础设施用 IaaS，开发测试环境可评估 PaaS，办公协同类软件直接采购 SaaS；
3. 建设真正意义的混合云：敏感生产数据留在私有环境，弹性对外业务放公有云，建立统一的身份、数据与监控通道；
4. 制定密码应用方案：传输与存储加密采用对称算法，密钥管理与签名采用非对称算法，完整性校验采用摘要算法，优先采用国密算法体系；
5. 按「采集与预处理—存储—处理与分析—可视化」四环节规划大数据平台，先建数据仓库实现主题集成，再逐步引入数据挖掘。

命题落点：本题可拆出五问：物联网三层划分、IaaS/PaaS/SaaS 判断、混合云定义、加密算法选用、大数据处理流程排序——每一问都对应本章一道独立单选的原型，案例分析中则要求「找出错误并改正」，务必按「指出错误概念 → 给出正确概念 → 说明理由」三段式作答。

十一、考点速记卡