Transcript 資訊科技基礎建設 - 長榮大學資訊管理學系

資訊科技基礎建設
硬體、網路、軟體、資料處理等技術(II)
1
大綱

IT的基礎建設






硬體
網路
軟體
資料處理
電腦系統架構
發展趨勢
2
軟體學習目標


軟體定義
軟體分類

系統軟體



應用軟體




系統管理
系統發展
一般用途
特殊用途
軟體導入來源
軟體發展趨勢
3
軟體定義

電腦系統中與硬體
(hardware)相互依
存的另一部分，包
括程式(program)、
相關資料(data)及其
說明文件
(document)
4
Classification of Software
5
軟體的種類
6
作業系統Operating System


負責管理CPU的運作，控制輸入／輸出、儲存體資源與電
腦系統活動
提供使用者執行應用程式時的各種支援服務

資源管理（resource management）



虛擬記憶體（virtual memory）
檔案管理（file management）
工作管理（task management）

多工（multitasking）
7
作業系統種類

微軟Windows





UNIX



Sun Microsystems Solaris
IBM AIX
Linux






Windows NT（New Technology）作業系統
Windows 2000 作業系統
Widows XP
Windows Server 2003
開放程式碼（open-source）
免費分享軟體
Red Hat
Caldera
SUSE Linux 等
Mac OS X
8
其他系統管理程式








系統管理軟體
資料庫管理系統
網路管理程式
工具程式（utilities）
效能監視器（performance monitors）
安全監視器（security monitor）
應用伺服器（application servers）
中介軟體（middleware）
9
程式語言Programming Languages


一套用來告訴電
腦要做什麼的規
則，用於開發系
統軟體與應用軟
體；
種類很多，每一
種都有專屬的語
法（Syntax）及
語意(Semantics）
10
程式語言的發展
第一代語言：伴隨著電腦的發明而發展出來的，稱
為機器語言（Machine Language） ，也就是不須
經過任何翻譯即能與電腦直接溝通的語言。
 第二代語言：組合語言（Assembly Language）
，使用了具有特定功能的符號來下達指令，稱之為記
憶碼（Mnemonic Code），以替代0與1的組合，
省去了記憶一大堆編碼的困擾。
 第三代語言：高階語言（High Level Language），
已更接近人類語言，就像是文字的敘述加數學公式
的組合，不僅告訴電腦該做什麼，也告訴電腦該如
何做，為程序性語言（Procedure Language）。

11
程式語言的發展


第四代語言：僅須設定自己想要的結果是什麼，而
不須編寫如何做。只須詳述說明該做什麼，而不須
告訴電腦該如何做。稱為問題導向語言（ProblemOriented Language）或非程序性語言（NonProcedure Language），
第五代語言：也稱為自然語言（Natural
Language） 。自然語言是程式語言發展的下一步，
很相似於第四代的查詢語言，不過它期望達成使用
者不必學習特定字彙、文法或者語法就可讓電腦執
行指令。
12
程式語言-網站語言與服務



HTML（Hypertext Markup Language ，超文件標示語言）
XML（eXtensible Markup Language ，延伸性標示語言）
Java




獨立運算平台
Java applets
J2EE（Java2 Enterprise Edition）
微軟.Net 軟體開發平台
13
網頁設計工具- HTML

超文件標記語言（Hypertext Markup Language,
HTML）：標記語言（Markup Language）主要功
能是告訴瀏覽器如何來呈現文件的內容和結構。


可用來控制文字、圖表、聲音、影像等內容的配置，
以及建立網頁間的超連結。
包含兩大部分，一是文件標記語法（Document
Tag），另一是文件內容，標記語法都是以起始及結
束成對的方式標記。
14
網頁設計工具- JAVA



目前被普遍的應用於網站的開發與管理。由昇陽電
腦（Sun Microsystems）的Green專案團隊於
1992年開發出來的程式語言，
一種物件導向（Object-Oriented）高階程式語言，
程式撰寫後必須經過編譯器的編譯。
JAVA編譯器並非將JAVA語言編譯成二進位的機器
語言，而是編譯成JAVA位元組碼（Byte Code），
由JAVA虛擬機器（JAVA Virtual Machine, JVM）
來執行程式。
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Java2EE vs.MS.Net 軟體開發平台
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Programming Tools




Graphical Programming Interfaces
Programming Editors
Debuggers除錯器
Computer-Aided Software Engineering (CASE)
電腦輔助軟體工程tools
17
資料處理課程大綱





文件vs.資料處理基礎觀念
傳統檔案處理vs.資料庫處理之差異
SQL Queries
資料倉儲與資料探勘
資料庫發展歩驟
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Document Concepts
(Unstructured Information)
Character字母
Word/Phrase字／詞
Sentence句
Paragraph段
Section/Chapter節／章
Document文件
Document Repository 文件儲存庫
19
Data Concepts（structured Information)







Character – single alphabetic, numeric or other
symbol字串、數字等
Field欄位– group of related characters
Attribute屬性– characteristic of an entity
Entity實體– person, place, object or event
Record記錄– collection of attributes that
describe an entity
File檔案– group of related records
Database資料庫– integrated collection of
logically related data elements
20
邏輯資料元件
21
Traditional File Processing Systems and problems



Data Redundancy資料重覆 – duplicate data requires an
update to be made to all files storing that data
Lack of Data Integration缺乏整合 – data stored in
separate files require special programs for output making
ad hoc reporting difficult
Data Dependence依賴性 – programs must include
information about how the data is stored so a change in
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storage format requires a change in programs
Database Management Approach
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DBMS Software Components
資料庫定義
非程序性查詢
應用系統發展
程序性語言介面
交易處理
資料庫調校
24
Natural Language vs. SQL Queries
25
Data Warehouse資料倉儲


Large database with data that have been extracted from the
various operational, external, and other databases of an
organization
存放著從組織內部營運資料庫與外部資料庫所萃取而來的大型資
料庫。
26
Data Mart資料市集

Databases that hold subsets of data from a data
warehouse that focus on specific aspects of a
company, such as a department or a business
process
27
Data Mining資料探勘


Analyzing the data in a data warehouse to
reveal hidden patterns and trends in historical
business activity
為資料倉儲的一主要用途。能試圖從儲存的商業
活動記錄，找出潛在的趨勢或模型。
選取
轉換
探勘（型態） 解釋評估
28
Data Mining Uses





Perform “market-basket analysis” to identify new
product bundles.找出新的產品組合
Find root causes to quality or manufacturing
problems.找出問題的根源
Prevent customer attrition and acquire new
customers.避免顧客流失，贏得新顧客
Cross-sell to existing customers.交互銷售產品給
現有顧客
Profile customers with more accuracy.較正確的
顧客分析與歸類
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Database Development Process
資料規畫
實體設計
需求規格
邏輯設計
概念設計
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Data Modeling資料模型
Definition:
 Process where the relationships between data
elements are identified
 Ex. Entity Relationship Diagram實體關係圖
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Logical(邏輯)and Physical(實體)Database Views
32
電腦系統架構(System Architecture)

以運算資源提供方式可分：



單機Stand alone PC
集中式（Centralized）
分散式（Distributed）:

主從式





2-Tier
3-Tier
Network computing
對等式 (P2P)
主從式架構（Client Server Architecture）

分為伺服器端（Server）與客戶端（Client），使
用者在客戶端操作，而伺服器端主管資料部分。
33
主從式架構（Client Server Architecture）

兩層式架構

客戶端直接與伺服器端連結溝通，由客戶端向伺服器提
出資料與服務要求，伺服器端則依據要求的內容提供資
料與服務。常見的架構將應用程式裝於客戶端，而將資
料庫管理系統（DBMS）置放於伺服器端上 。
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主從式架構（Client Server Architecture）

三層式架構

又稱為N-層（N-tier）或多層（Multitiered）的主從
式架構。除了如兩層式架構中的客戶端與伺服端外，
還增加了另一個伺服器層，通常會將應用程式放在
這個額外的伺服器層上，此伺服器層稱之為應用伺
服器（Application Server）。
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Network Computing網路運算
多層式，展示和展示邏輯層於用戶端之網頁瀏覽器，下
載網站伺服器的內容。


展示邏輯層則連接到在應用伺服器上執行的應用邏輯
層，後者再連接到在後端的資料庫伺服器。
最大的潛力是可用它來重新設計傳統的資訊系統，在
internet/intranet上執行。
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對等式架構（Peer-to-Peer P2P Architecture）


沒有伺服器端與客戶端之分，連線的電腦皆可以
彼此直接分享資源，而不須透過伺服器主機，彼
此的角色對等。
連線的使用者必須具備管理自己電腦的能力，包
括設定分享資源，保護密碼等。
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ITI的主要六個平台
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ITI的四大演化階段
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