資訊系統設計速查表

PetterLiu發表於2024-09-01

資訊系統設計速查表

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  1. 需求收集

    • 功能性需求：透過使用者訪談、問卷調查和市場分析來確定系統必須實現的功能。
    • 非功能性需求：定義效能基準（如響應時間）、安全性要求（如資料加密標準，傳輸加密）、可靠性標準（如系統的正常執行時間, MTTR）。
    • 使用者故事：使用敏捷方法論，如Scrum，來建立和優先順序排序使用者故事。
    • 設定優先順序：使用RICE（Reach, Impact, Confidence, Effort）或其他優先順序排序框架來確定需求的優先順序，KANO模型
    • AI工具：使用自然語言處理（NLP）工具來分析使用者反饋和調查資料，提取關鍵需求和痛點。

  2. 可擴充套件性

    • 水平擴充套件：設計微服務架構，使得每個服務可以獨立擴充套件。
    • 垂直擴充套件：選擇合適的硬體規格，以便在需要時可以升級CPU、記憶體或儲存。
    • 負載均衡：使用如Nginx或AWS ELB，SLB, HaProxy等負載均衡器來分配使用者請求。
    • 冷啟動問題：實現服務的快速啟動機制，如使用容器化技術（Docker, Kubernetes）。
    • AI工具：利用機器學習模型預測流量模式和系統負載，以便更智慧地進行資源分配和擴充套件。

  3. 系統架構

    • 定義系統元件：建立元件圖來展示系統的各個部分及其互動。
    • 選擇架構風格：根據業務需求選擇微服務、事件驅動或分層架構，黑板，管道等。
    • 考慮可擴充套件性和可維護性：採用模組化設計，確保系統的各個部分可以獨立更新和替換。
    • AI工具：使用AI輔助的設計工具來評估不同架構設計的優缺點，以及它們對系統效能和可維護性的影響。
      可靠性

  4. 可靠性

    • 故障容錯：使用冗餘設計，如資料庫的主從複製，以及自動故障轉移機制。
    • 監控和警報：使用工具如Zabbix, Prometheus和Grafana進行系統監控，並設定警報閾值。
    • 恢復計劃：制定詳細的災難恢復計劃，並定期進行演練。
    • AI工具：部署AI監控系統來實時檢測和預測潛在的系統故障，以及自動執行故障恢復操作。
      可用性

  5. 可用性

    • 資料模型和架構：設計高可用的資料庫架構，如使用分散式資料庫，如TiDb, OceanBase
    • 資料複製：在不同的地理位置複製資料，以防止區域性故障。
    • 最小化系統停機時間：實施藍綠部署或滾動升級策略來減少停機時間。
    • AI工具：使用AI最佳化的資料複製和備份策略，確保資料的高可用性和一致性。
      效能

  6. 效能

    • 定義效能目標：基於使用者期望和業務需求設定具體的效能指標。
    • 最佳化資料結構：選擇適合查詢模式的資料結構，如B樹+、雜湊表、連結串列等。
    • 減少領域間的依賴：使用事件驅動架構來解耦服務, MQ解除耦合.
    • AI工具：利用AI分析工具來識別效能瓶頸，最佳化系統配置和資源分配。

  7. 領域模型設計

    • 業務領域劃分：使用領域驅動設計（DDD）來識別和劃分業務領域。
    • 快取策略：使用Redis或Hazelcast等快取技術來減少資料庫訪問。
    • AI工具：使用AI輔助的領域分析工具來識別和定義業務領域，以及它們之間的關係。

  8. 安全性

    • 認證和授權：實現OAuth 2.0、OpenID Connect、SAML等現代認證協議。
    • 資料加密：使用TLS/SSL加密資料傳輸，使用AES, SM4, SM3等演算法加密資料儲存。
    • 敏感資料儲存：使用加密儲存解決方案，如AWS KMS或HashiCorp Vault。
    • AI工具：部署AI驅動的安全系統來實時監控和防禦網路攻擊，以及自動更新安全策略。

  9. 成本估算

    • 硬體TCO：考慮硬體的購買成本、運維成本、能源消耗和支援服務。
    • 許可和訂閱費用：評估軟體許可費用，包括開源和商業軟體。

  10. 可維護性

    • 程式碼結構和文件：遵循編碼標準和最佳實踐，編寫自文件化的程式碼。
    • SDLC管理：採用持續整合/持續部署（CI/CD）流程來自動化測試和部署。
    • 可演進的架構：設計易於擴充套件和修改的架構，以適應未來的需求變化。
    • AI工具：採用AI程式碼分析工具來檢測程式碼質量問題，以及自動化測試工具來提高測試覆蓋率和效率。

  11. 文件

    • 技術文件：使用工具如Swagger來自動生成API文件。
    • 使用者手冊：建立詳細的使用者手冊和線上幫助文件。
    • AI工具：使用AI文件生成工具自動生成技術文件和使用者手冊，以及AI輔助的文件管理系統來維護文件的一致性和可訪問性。

  12. 測試

    • 單元測試：使用JUnit,pytest,Testng等框架來編寫和執行單元測試。
    • 整合測試：使用Docker Compose或Kubernetes來模擬生產環境進行整合測試。
    • 系統測試：進行全面的系統測試，包括端到端測試和壓力測試。
    • 效能和安全測試：使用工具如JMeter進行效能測試，使用OWASP Top 10標準進行安全測試。
    • AI工具：利用AI測試生成工具來建立測試用例，以及AI驅動的測試執行和結果分析工具來提高測試的準確性和效率。

  13. 遷移計劃

    • 技術棧相容性：確保新系統與現有系統整合，如透過API閘道器。
    • 系統互操作性：設計RESTful API或GraphQL來提高系統的互操作性。
    • 資料遷移：使用ETL工具或定製指令碼來遷移資料。
    • AI工具：使用AI輔助的資料遷移工具來自動化資料遷移過程，以及AI驅動的遷移影響分析工具來評估遷移的影響。

  14. 使用者體驗設計

    • 使用者介面設計：使用設計思維和使用者研究來建立直觀的使用者介面。
    • 可用性測試：進行使用者測試，收集反饋並迭代改進設計。
    • 響應性：使用響應式設計框架，如Bootstrap或Material-UI，確保跨裝置相容性。
    • AI工具：利用AI使用者行為分析工具來理解使用者偏好和行為模式，以及AI驅動的UI/UX設計工具來建立更直觀和個性化的使用者體驗。


總結

系統設計是一個複雜的過程，涉及多個核心概念，包括需求收集、可擴充套件性、系統架構、可靠性、可用性、效能、域設計、安全性、成本估算、可維護性、文件、測試、遷移計劃和使用者體驗設計。AI工具的加持應用可以顯著提升系統設計在各個階段的效率和質量，透過自動化、深入分析和智慧決策支援，幫助設計團隊構建更可靠、高效和使用者友好的系統。


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作者：Petter Liu
出處：http://www.cnblogs.com/wintersun/
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