一般产品:功能、质量、结构

**一般产品:**功能、质量、结构

通用工程: 收益-风险;过程-结果;少数-多数

  • 风险 vs 收益

  • 过程 vs 结果

  • 少数 vs 多数

工程师的特点:

  • 人道无害
  • 雇主
  • 实事求是,恪守公心,严守纪律,蓄意学习

*软件特点:复杂性;商品属性;可变性;功能的契合性

软件家族:版本序列;产品线;产品家族;成品组件

软件的功能

  • 包括基本功能、高级功能和定制功能等
  • 开发人员需要根据产品需求和设计要求进行开发和测试,以确保软件的功能和特性能够满足业务需求和用户需求。

软件的质量

  1. 用户反馈:软件的质量需要通过用户反馈进行评估,包括用户满意度、用户体验等。
  2. 软件的自适应:软件需要具备自适应性,即能够根据用户的需求和环境变化进行调整和优化。
  3. 移植性:软件需要具备良好的移植性,即能够在不同的平台和操作系统上运行,并且能够兼容各种硬件和软件环境。
  4. 功能稳定性:软件的各种功能需要保证稳定性,即能够在各种情况下正常运行,并且不会出现崩溃和异常情况。
  5. 性能效率:软件的性能效率需要保证,即能够在各种数据量和负载情况下保持良好的性能表现。
  • 在软件工程领域中,没有银弹能够解决所有问题。 没有银弹的核心原因是软工非常复杂,比过程更重要的是人

软件天花板

  • 天花板的核心是复杂度太高,进而规模的上升导致复杂度更快的增长,而人类的能力无法承受复杂度的增长;

  • 期望设计一个结构,使得复杂度线性增长而非超线性增长,这属于架构师的工作了

    • 如何设计架构?
    • 判断哪个架构最好?
      • 适合产品的设计
      • 可行性、可构造性
      • 可变性(持续)【与实体工业的区别
      • 因为软件有如下特性
        • 复杂性
        • 可变性
        • 商品属性
    • 软件三层金字塔(从上到下):质量、功能、结构
    • 软件结构形态
      • 单体架构
      • 模块集成:模块化是一种常见的软件架构设计方法,它能够将系统拆分为多个独立的模块,每个模块之间的关系简单明了。这种方法适用于变更频率较低的中小型软件项目。
        • 缺点:模块化使得关系数量上升,复杂性超线性增长
        • 使用与变更频率低的中小场合
      • (大型)平台服务【微服务】:平台服务是一种分布式系统架构,能够实现热插拔和冗余存储,同时具备高可用和高可伸缩性。这种方法适用于大型复杂的软件系统。
        • 分布式
        • 热插拔
        • 冗余存储
      • 系统乌合:取源于“乌合之众”
        • "乌合之众"是指没有明确目标和领导的人群,他们的行动和思想容易受到外界影响。系统乌合设计方法的缺点可能包括以下几个方面:
          1. 缺乏统一的规划和控制
          2. 不兼容和冲突问题
          3. 维护成本高
          4. 可扩展性受限
  • 平台+服务会成为主流

  • 平台就是一个软件产品

  • 从产品为中心 -> 服务为中心

    • 提高开发效率
    • 可扩展性和可维护性
    • 降低系统的复杂性,使得系统更易于维护
    • 提高系统的可用性和稳定性、
    • 灵活(热插拔)
  • 未来:平台会被垄断;服务会被分散;云服务一定是主流

    • 对服务端/云端:最上游被垄断
      • 资金
      • 时间
      • 布局
      • 功能相同,适者生存,仅留胜者
    • 对开发者和中小公司
      • 快速开发,省时、省钱、省力
      • 培训成本降低
      • 不同的服务可以使用相同的平台(大模型)
    • 对非cs领域
      • 省钱
    • 对程序员而言会被淘汰,我们需要:
      1. 大局观
      2. 对行业的见解和规划
      3. 领导能力
      4. 冲破性的技术革新
  • 分久必合,合久必分:微服务(now)和serverless(future)。

    • 微服务架构是将一个大型的应用系统分解为多个小型的服务,每个服务都可以独立部署和扩展。而Serverless架构则更进一步,将服务拆分为更小粒度的函数,不需要自己管理服务器,只需要编写和部署函数即可。
  • 服务 = 设计+开发+测试+托管

    • 平台面向领域
      • 实现领域共性需求
      • 实现领域特定架构
      • 一个领域只需要一个平台
    • 高度集成一体化 Devops:高度集成一体化的DevOps则是指在服务的开发、测试、部署和运营过程中,采用高度集成的工具和流程,实现快速迭代和持续交付。这种DevOps方式可以提高服务的效率和质量,同时也可以降低开发和运维的成本和复杂性。
  • (如何设计平台)开发大规模平台

    • 知识
    • 经验:架构设计经验
    • 领域需求
  • 设计审查-设计质量(贯穿整个软件生命周期)-架构质量

  • 架构

    • 架构分为抽象架构和具象架构

    • 跨模块型缺陷MCD

      • 解决:代码审查;测试验证;接口设计和模块化设计
    • 架构质量:

      • 经验视角
      • 主观视角
      • 客观视角(结构;缺陷)
    • 架构质量评估:

      • 经验视角、主观视角和客观视角来评估软件系统的架构质量
      • 编码之前
        • 设计原理:模块化、高内聚低耦合、单一职责
        • 设计共识:设计模式、架构模式、UML建模
        • 在这个阶段,可以通过评审、审查等方式来评估系统的架构质量,确保软件系统的设计符合最佳实践和标准。
      • 演化之中
        • 结构视角:结构偏差;评估软件系统的结构是否符合设计原则和设计共识,以及模块之间的耦合和内聚关系是否合理
        • 缺陷视角:评估软件系统中存在的缺陷和问题,例如跨模块型缺陷(MCD)
    • 软件开发过程:设计->架构

    • 架构中心开发方法:

      • 业务驱动
      • 复用优先
  • 设计

    • 软件设计质量:K、R、E
    • 设计于维护
      • 维护的概念
        • 维护是指在软件、硬件或其他系统运行期间,对其进行修复、更新和改进的过程。维护可以分为预防性维护和修复性维护两种类型。预防性维护是指在问题发生之前采取的措施,以防止问题的出现。而修复性维护则是指在问题已经出现之后,对其进行修复和改进。
      • 维护实践(独立维护)
      • 设计从何而来:逆向工程
        • 逆向工程是指通过分析已有的产品或系统,来了解其设计和实现的过程。通过逆向工程,维护人员可以了解一个产品或系统的内部结构和工作原理,从而可以二次开发或进行维护。
      • 设计如何使用:CIA
    • 设计于演化
      • 演化概念
      • 演化实践;演化开发
      • 架构恶化
  • 设计审查需要考虑的点:

    • 设计审查清单
      • Y轴:方法、过程、工具
      • X轴:产品、模式、代码
    • 交互设计审查清单
    • image-20230614112837422
    • 设计审查是基于清单的自查自纠
    • 软件系统的质量控制:审查+测试
  • 软件架构模式:界面层、逻辑层、数据层和DB

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    1. 界面层(Presentation Layer):负责与用户交互,展示数据和处理用户的输入。在Web应用中,通常是Web页面或Web应用程序。
    2. 逻辑层(Application Layer):负责处理业务逻辑,包括数据处理、计算、校验等。通常是一个独立的应用程序或服务。
    3. 数据层(Data Layer):负责处理数据的存储和访问,包括数据库和数据访问层。在传统的软件架构中,数据层通常是一个独立的数据库,而在现代的云架构中,数据层常常被拆分成多个分布式存储和处理服务。
    4. 数据库(DB):负责存储应用程序的数据。可以是关系型数据库(如MySQL、Oracle等)或非关系型数据库(如MongoDB、Redis等)。
  • 界面工程:

    • 界面属性:颜色、字体、排版
    • 界面元素:按钮、文本框、下拉框
    • 界面设计
      • 静态 (草图)、 动态(流程图)
    • 界面实现
      • 内容、样式、行为分离MVC或MVVM等设计模式
      • 低代码平台
    • 界面质控
      • 两个等级:愉悦感和可用性
      • 界面审查:基于清单
  • 数据工程:

    • 关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库、数据湖
    • 数据需求:使全部功能得以执行的所有数据
    • image-20230614111933719
    • 数据定义
      • 合规审查(前提):合法性和安全性
        • 数据合规官(Data Compliance Officer,DCO)是一个组织中负责数据合规的专业人员
      • 数据画像:对数据进行深度分析和可视化,以便更好地理解数据。数据画像可以帮助人们快速了解数据的特征、质量和价值,从而更好地利用数据。
      • 定义元数据:对数据进行描述和分类
    • 数据层开发
      • 数据获取
      • 数据访问
    • DB管理、数据分析:备份、恢复、性能优化
    • 数据库工程
      • DB概念模型:ER图
      • DB逻辑模型:表
      • DB物理实现:sql语言和文件系统
    • 生产数据:实际生产中产生的数据,包括企业、机构或个人在业务过程中产生的所有数据。生产数据是实际业务活动的结果,包括交易数据、客户数据、产品数据、供应链数据等,是企业和机构的重要资产之一。
    • 元数据先导型Proactive Metadata,后生型Reactive Metadata
    • 数据本体(Data Ontology)是指描述数据和数据之间关系的概念模型,是知识表示和知识管理的一种方式。数据本体通常包括一组定义良好的概念和关系,用于描述领域中的实体、属性和关系,并提供一种共享和重用这些概念和关系的方式。
      • 实体:描述领域中的实体,如人、物、事等。
      • 属性:描述实体的各种属性,如名称、年龄、性别等。
      • 关系:描述实体之间的各种关系,如父子关系、雇佣关系等。
    • Q:获得数据前需要做什么?
      1. 需要什么数据?
      2. 能收集么?能商用吗?
      3. 有能力保护数据吗?
      4. 基于什么条件来收集?
      5. 数据怎么使用?(合规审查,数据合规官DCO)
  • 管理的三重境界:

    • 人:都需要经理调控
      • 工程师
      • 客户、投资人
      • 用户
      • 变更未知,不想1+1算1w次那样简单
      • 风险预测未知;时间、成本管理困难
      • CTO不管理? 不行
      • 胶冻团队:临时组建的跨部门或跨职能团队,在短时间内迅速响应某项任务或项目,快速协作完成任务并在完成后解散的一种团队形式。
      • 产品
      • 文档(制品)
      • 议素
        • 待实现和决议的内容
        • 带移除修复的缺陷
  • 软件管理三部分

    • 产品管理
    • 项目管理
    • 过程管理
  • 软件管理的三种项目

    • 软件开发项目

      • 项目规划

        • 进度规划

          • 项目估算

            • 项目规模
            • 技术难度
            • 人力资源
          • 软件里程碑

        • 质量规划

          • 质量保障(QA)

            • 质量标准和规范
            • 过程管理
            • 质量培训
          • 质量控制(QC)【审查+测试】

            • 质量检查和测试
            • 缺陷管理
            • 质量评估审查
      • 项目监管

        • 项目风险
        • 项目团队
      • 项目改进

    • 软件运营项目

    • 软件维护项目

      • 逆向开发,开发者小队+维护二次开发者小队
    • 软件演化项目

      • 常规
      • 非常规
  • 开发过程需要考虑的:规模 -> 工作量 -> 工期、用人 -> 成本

  • 规模增长 + 软件具有复杂性和频变性,导致软件有三高:价值、成本、风险 【考点】

  • 这些因素都会对软件开发的工作量、工期和成本产生重要的影响,做决策规划之前需要确认和考虑:

    • 立项谈判

    • 目标产品

    • 合同价格

    • 交付日期

    • 完工标准

      • 逆向开发,开发者小队+维护二次开发者小队
    • 软件演化项目

      • 常规
      • 非常规
  • 开发过程需要考虑的:规模 -> 工作量 -> 工期、用人 -> 成本

  • 规模增长 + 软件具有复杂性和频变性,导致软件有三高:价值、成本、风险 【考点】

  • 这些因素都会对软件开发的工作量、工期和成本产生重要的影响,做决策规划之前需要确认和考虑:

    • 立项谈判

    • 目标产品

    • 合同价格

    • 交付日期

    • 完工标准

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