2019年上半年 系統(tǒng)分析師 論文 答案解析

2019年系統(tǒng)分析師考試科目三：論文試題一論系統(tǒng)需求分析方法系統(tǒng)需求分析是開(kāi)發(fā)人員經(jīng)過(guò)調(diào)研和分析，準(zhǔn)確理解用戶(hù)和項(xiàng)目的功能、性能、可靠性等要求，將用戶(hù)非形式的訴求表述轉(zhuǎn)化為完整的需求定義，從而確定系統(tǒng)必須做什么的過(guò)程。系統(tǒng)需求分析具體可分為功能性需求、非功能性需求與設(shè)計(jì)約束三個(gè)方面。請(qǐng)圍繞“系統(tǒng)需求分析方法”論題，依次從以下三個(gè)方面進(jìn)行論述。概要敘述你參與管理和開(kāi)發(fā)的軟件項(xiàng)目，以及你在其中所擔(dān)任的主要工作。2.詳細(xì)論述系統(tǒng)需求分析的主要方法。3.結(jié)合你具體參與管理和開(kāi)發(fā)的實(shí)際軟件項(xiàng)目，說(shuō)明是如何使用系統(tǒng)需求分析方法進(jìn)行系統(tǒng)需求分析的，說(shuō)明具體實(shí)施過(guò)程，以及應(yīng)用效果?！窘馕觥啃枨蠓治龅姆椒ㄖ饕蠸A方法、OOA方法和面向問(wèn)題域的PDOA方法。SA方法SA方法的基本思想是自頂向下，逐層分解，把一個(gè)大問(wèn)題分解成若干個(gè)小問(wèn)題，每個(gè)小問(wèn)題再分解成若干個(gè)更小的問(wèn)題。經(jīng)過(guò)逐層分解，每個(gè)最低層的問(wèn)題都是足夠簡(jiǎn)單、容易解決的，于是復(fù)雜的問(wèn)題也就迎刃而解了。OOA方法OOA的基本任務(wù)是運(yùn)用OO方法，對(duì)問(wèn)題域進(jìn)行分析和理解，正確認(rèn)識(shí)其中的事物及它們之間的關(guān)系，找出描述問(wèn)題域和系統(tǒng)功能所需的類(lèi)和對(duì)象，定義它們的屬性和職責(zé)，以及它們之間所形成的各種聯(lián)系。最終產(chǎn)生一個(gè)符合用戶(hù)需求，并能直接反映問(wèn)題域和系統(tǒng)功能的OOA模型及其詳細(xì)說(shuō)明。PDOA方法與SA和OOA相比，PDOA更多地強(qiáng)調(diào)描述，而少?gòu)?qiáng)調(diào)建模。它的描述大致分為以下兩個(gè)部分：（1）關(guān)注問(wèn)題域。用一個(gè)文檔對(duì)含有的問(wèn)題域進(jìn)行相關(guān)的描述，并列出需要在該域中求解的問(wèn)題列表，也就是需求列表。只有這個(gè)文檔是在分析時(shí)產(chǎn)生的。（2）關(guān)注需求行為。用一個(gè)文檔對(duì)解決問(wèn)題的系統(tǒng)中的需求行為進(jìn)行描述。該文檔將在需求定義階段完成。在PDOA方法中，對(duì)整個(gè)過(guò)程有著一個(gè)清晰的定義：①：收集基本的信息并開(kāi)發(fā)問(wèn)題框架，以建立問(wèn)題域的類(lèi)型。②：在問(wèn)題框架類(lèi)型的指導(dǎo)下，進(jìn)一步收集詳細(xì)信息，并給出一個(gè)問(wèn)題域相關(guān)特性的描述。（3）基于以上兩點(diǎn)，收集并用文檔說(shuō)明新系統(tǒng)的需求。試題二論系統(tǒng)自動(dòng)化測(cè)試及其應(yīng)用軟件系統(tǒng)測(cè)試是在將軟件交付給客戶(hù)之前所必須完成的重要步驟之一，目前，軟件測(cè)試仍是發(fā)現(xiàn)軟件缺陷的主要手段。軟件系統(tǒng)測(cè)試的對(duì)象是完整的、集成的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，系統(tǒng)測(cè)試的目的是驗(yàn)證完整的軟件配置項(xiàng)能否和系統(tǒng)正確連接，并滿(mǎn)足系統(tǒng)設(shè)計(jì)文檔和軟件開(kāi)發(fā)合同規(guī)定的要求。系統(tǒng)測(cè)試工作任務(wù)難度高，工作量大，存在大量的重復(fù)性工作，因此自動(dòng)化測(cè)試日益成為當(dāng)前軟件系統(tǒng)測(cè)試的主要手段。請(qǐng)圍繞“系統(tǒng)自動(dòng)化測(cè)試及其應(yīng)用”論題，依次從以下三個(gè)方面進(jìn)行論述。概要敘述你參與管理和開(kāi)發(fā)的軟件項(xiàng)目，以及你在其中所擔(dān)任的主要工作。2.詳細(xì)論述系統(tǒng)自動(dòng)化測(cè)試的主要工作內(nèi)容及優(yōu)缺點(diǎn)。3.結(jié)合你具體參與管理和開(kāi)發(fā)的實(shí)際項(xiàng)目，說(shuō)明是如何進(jìn)行系統(tǒng)自動(dòng)化測(cè)試的，說(shuō)明具體實(shí)施過(guò)程及應(yīng)用效果?！窘馕觥孔詣?dòng)化測(cè)試是把以人為驅(qū)動(dòng)的測(cè)試行為轉(zhuǎn)化為機(jī)器執(zhí)行的一種過(guò)程。通常，在設(shè)計(jì)了測(cè)試用例并通過(guò)評(píng)審之后，由測(cè)試人員根據(jù)測(cè)試用例中描述的規(guī)程一步步執(zhí)行測(cè)試，得到實(shí)際結(jié)果與期望結(jié)果的比較。在此過(guò)程中，為了節(jié)省人力、時(shí)間或硬件資源，提高測(cè)試效率，便引入了自動(dòng)化測(cè)試的概念。自動(dòng)化測(cè)試的過(guò)程可以分為：1、自動(dòng)化測(cè)試需求分析：此過(guò)程需要確定自動(dòng)化測(cè)試的范圍，以及相應(yīng)的測(cè)試用例、測(cè)試數(shù)據(jù)，并形成詳細(xì)的文檔，以便于自動(dòng)化測(cè)試框架的建立。2、自動(dòng)化測(cè)試框架的搭建：自動(dòng)化測(cè)試框架類(lèi)似于軟件架構(gòu)，定義了在使用該套腳本時(shí)需要調(diào)用哪些文件、結(jié)構(gòu)，調(diào)用的過(guò)程，以及文件結(jié)構(gòu)如何劃分。自動(dòng)化測(cè)試框架的典型要素有公用的對(duì)象、公用的環(huán)境、公用的方法和測(cè)試數(shù)據(jù)。試題三論處理流程設(shè)計(jì)方法及應(yīng)用處理流程設(shè)計(jì)（ProcessFlowDesign，PFD）是軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)的重要組成部分，它的主要目的是設(shè)計(jì)出軟件系統(tǒng)所有模塊及它們之間的相互關(guān)系，并具體設(shè)計(jì)出每個(gè)模塊內(nèi)部的功能和處理過(guò)程，包括局部數(shù)據(jù)組織和控制流，以及每個(gè)具體加工過(guò)程和實(shí)施細(xì)節(jié)，為實(shí)現(xiàn)人員提供詳細(xì)的技術(shù)資料。每個(gè)軟件系統(tǒng)都包含了一系列核心處理流程，對(duì)這些處理流程的理解和設(shè)計(jì)將直接影響軟件系統(tǒng)的功能和性能。因此，設(shè)計(jì)人員需要認(rèn)真掌握處理流程的設(shè)計(jì)方法。請(qǐng)圍繞“處理流程設(shè)計(jì)方法及應(yīng)用”論題，依次從以下三個(gè)方面進(jìn)行論述。簡(jiǎn)要敘述你參與的軟件開(kāi)發(fā)項(xiàng)目，以及你所承擔(dān)的主要工作。2.詳細(xì)說(shuō)明目前主要有哪幾類(lèi)處理流程設(shè)計(jì)工具，每個(gè)類(lèi)別至少詳細(xì)說(shuō)明一種流程設(shè)計(jì)工具。3.根據(jù)你所參與的項(xiàng)目，說(shuō)明是具體采用哪些流程設(shè)計(jì)工具進(jìn)行流程設(shè)計(jì)的，實(shí)施效果如何?！窘馕觥科渲谐Ｒ?jiàn)的圖形工具包括程序流程圖、IPO圖、N-S圖、問(wèn)題分析圖、判定樹(shù)，表格工具包括判定表，語(yǔ)言工具包括過(guò)程設(shè)計(jì)語(yǔ)言等。1.程序流程圖程序流程圖用一些圖框表示各種操作，它獨(dú)立于任何一種程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，比較直觀、清晰，易于學(xué)習(xí)掌握。但也存在一些嚴(yán)重的缺點(diǎn)，例如，程序流程圖所使用的符號(hào)不夠規(guī)范，常常會(huì)使用一些習(xí)慣性用法。2.IPO圖IPO圖是由IBM公司發(fā)起并逐步完善的一種流程描述工具。系統(tǒng)分析階段產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流程圖經(jīng)轉(zhuǎn)換和優(yōu)化后形成的系統(tǒng)模塊結(jié)構(gòu)圖的過(guò)程中將產(chǎn)生大量的模塊，分析與設(shè)計(jì)人員應(yīng)為每個(gè)模塊寫(xiě)一份說(shuō)明，即可用IPO圖來(lái)對(duì)每個(gè)模塊進(jìn)行表述，IPO圖用來(lái)描述每個(gè)模塊的輸入、輸出和數(shù)據(jù)加工。3.N-S圖為避免流程圖在描述程序邏輯時(shí)的隨意性與靈活性，美國(guó)學(xué)者I.Nassi和B.Shneiderman在1973年提出了用方框代替?zhèn)鹘y(tǒng)的程序流程圖，通常把這種圖稱(chēng)為N-S圖或盒圖，與程序流程圖類(lèi)似，在N-S圖中也包括5種控制結(jié)構(gòu)，分別是順序型、選擇型、WHILE循環(huán)型（當(dāng)型循環(huán)）、UNTIL循環(huán)型（直到型循環(huán)）和多分支選擇型，任何一個(gè)N?S圖都是這5種基本控制結(jié)構(gòu)相互組合與嵌套的結(jié)果。4.問(wèn)題分析圖問(wèn)題分析圖是繼程序流程圖和N-S圖之后，又一種描述詳細(xì)設(shè)計(jì)的工具，它由日立公司于1979年提出，也是一種支持結(jié)構(gòu)化程序設(shè)計(jì)的圖形工具。問(wèn)題分析圖也包含5種基本控制結(jié)構(gòu)，并允許遞歸使用。5.過(guò)程設(shè)計(jì)語(yǔ)言過(guò)程設(shè)計(jì)語(yǔ)言也稱(chēng)為結(jié)構(gòu)化語(yǔ)言或偽代碼，它是一種混合語(yǔ)言，采用自然語(yǔ)言的詞匯和結(jié)構(gòu)化程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言的語(yǔ)法，用于描述處理過(guò)程怎么做，類(lèi)似于編程語(yǔ)言。過(guò)程設(shè)計(jì)語(yǔ)言用于描述模塊中算法和加工邏輯的具體細(xì)節(jié)，以便在開(kāi)發(fā)人員之間比較精確地進(jìn)行交流。6.判定表對(duì)于具有多個(gè)互相聯(lián)系的條件和可能產(chǎn)生多種結(jié)果的問(wèn)題，用結(jié)構(gòu)化語(yǔ)言描述則顯得不夠直觀和緊湊，這時(shí)可以用以清楚、簡(jiǎn)明為特征的判定表來(lái)描述。判定表采用表格形式來(lái)表達(dá)邏輯判斷問(wèn)題。7.判定樹(shù)判定樹(shù)也是用來(lái)表示邏輯判斷問(wèn)題的一種常用的圖形工具，它用樹(shù)來(lái)表達(dá)不同條件下的不同處理流程，比語(yǔ)言、表格的方式更為直觀。試題四論企業(yè)智能運(yùn)維技術(shù)與方法智能運(yùn)維（ArtificialIntelligenceforITOperations，AIOps）是將人工智能應(yīng)用于運(yùn)維領(lǐng)域，基于已有的運(yùn)維數(shù)據(jù)（日志數(shù)據(jù)、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、應(yīng)用信息等），采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法來(lái)進(jìn)一步解決自動(dòng)化運(yùn)維難以解決的問(wèn)題。具體來(lái)說(shuō)，智能運(yùn)維在自動(dòng)化運(yùn)維的基礎(chǔ)上，增加了一個(gè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能決策模塊，控制監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集運(yùn)維決策所需的數(shù)據(jù)，做出智能分析與決策，并通過(guò)自動(dòng)化腳本等手段去執(zhí)行決策，以達(dá)到運(yùn)維系統(tǒng)的整體目標(biāo)。智能運(yùn)維能夠提高企業(yè)信息系統(tǒng)的預(yù)判能力和穩(wěn)定性，降低IT成本，提升企業(yè)產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力。請(qǐng)圍繞“企業(yè)智能運(yùn)維技術(shù)與方法”論題，依次從以下三個(gè)方面進(jìn)行論述。概要敘述你參與管理與實(shí)施的軟件運(yùn)維項(xiàng)目，以及你在其中所擔(dān)任的主要工作。2.智能運(yùn)維主要從效率提高、質(zhì)量保障和成本管理三個(gè)方面提升運(yùn)維水平，其成熟程度可以分為嘗試應(yīng)用、單點(diǎn)應(yīng)用、串聯(lián)應(yīng)用、能力完備和能力成熟五個(gè)級(jí)別，請(qǐng)任意選擇三個(gè)成熟度級(jí)別，說(shuō)明其在效率提升、質(zhì)量保障和成本管理方面的特征。3.結(jié)合你具體參與管理與實(shí)施的實(shí)際軟件系統(tǒng)運(yùn)維項(xiàng)目，舉例說(shuō)明如何采用智能運(yùn)維技術(shù)和方法提高運(yùn)維效率、保障運(yùn)維質(zhì)量并降低運(yùn)維成本，實(shí)施效果如何。在智能運(yùn)維過(guò)程中都遇到了哪些具體問(wèn)題，是如何解決的。【解析】智能運(yùn)維是指通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能算法，自動(dòng)地從海量運(yùn)維數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并總結(jié)規(guī)則，并做出決策的運(yùn)維方式。智能運(yùn)維概念最早由Gartner提出，它是將人工智能科技融入運(yùn)維系統(tǒng)中，以大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)，從多種數(shù)據(jù)源中采集海量數(shù)據(jù)（包括日志、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、系統(tǒng)數(shù)據(jù)等）進(jìn)行實(shí)時(shí)或離線分析，通過(guò)主動(dòng)性、人性化和動(dòng)態(tài)可視化，增強(qiáng)傳統(tǒng)運(yùn)維的能力。AIOps能力分級(jí)為：（1）嘗試應(yīng)用。開(kāi)始嘗試應(yīng)用AI能力，還無(wú)較成熟單點(diǎn)應(yīng)用。（2）單點(diǎn)應(yīng)用。具備單場(chǎng)景的AI運(yùn)維能力，