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计算机最新技术发展趋势的论文。有具体题目及字数限定吗？有用户Q号谈吧！
最早的电子计算机远远不同于如今强有力的台式机。它们的重量达到好几吨，可是仅能存储少量的数字和字母。这类首批计算机之一是约翰·莫奇利与约翰·埃克尔特领导的一群科学家在美国研制出来的。他们在1942年-1946年间建造了该计算机，并给它取名为“ENIAC”（即电子数值积分计算机—译注）。 ENIAC的极小存储量意味着它很难使用。另外它还非常不可靠，因为它装有约8万个电子管。这此电子管很容易过热，并且经常需要更换。但那是一个开端。ENIAC能在2毫秒内算出两数之和，这意味着它1天能做的计算相当于人类一个数学家花1年时间所做的。 右图：第一台计算机非常难用。现代计算机被设计得如此简单，幼儿居然也能操作它们！ 后来计算机的发展是从使它用起来更为方便着手的：存入了“程序”，或者说一系列告诉计算机做什么的指令；寻找到了增加计算机存储量的途径；加上了诸如键盘这样日器械，使所需数据的输入更为容易。 也许计算机的突飞猛进是与晶体管在1947年发明出来分不开的。这项发明为电子管提供了较小的替代物，它是一种会变热的东西。 很快，计算机变得更小、更可靠。现代“信息时代”真正开始了！ 左图：约翰·莫奇利在操作ENIAC,必须输入的数字使用了几百个标度盘。与今天的键盘相比，这些处理是费力的，但那时却具有革命性。 19世纪时，英国发明家查尔斯·巴贝奇曾得到洛夫莱斯伯爵夫人埃达（变以埃达·奥古斯塔而出名）的协助，设计了一部巨大的机械“计算发动机”。它满是控制杆和嵌齿轮。有些人把这部机器看作第一台计算机。
一、行业稳步增长，疫情影响正逐步消除2020年上半年计算机行业实现营业收入3亿元，同比增长6%，相较于2019年同期增长水平9%有所下滑。随着疫情影响的逐步消除，计算机行业营业收入迅速增长，2020年第二季度实现收入3亿元，同比2019年第二季度实现增长4%，相比之下，2020年第二季度比增长更为明显，环比增长3%。数据来源：公开资料整理2020年上半年计算机行业实现归母净利润4亿元，同比下滑7%，相比去年同期有较大幅度的下降。2020年上半年由于疫情的影响导致上市公司的商机有所减少以及收入确认有所延缓，而公司的日常费用及人员支出较为刚性。随着二季度疫情的影响逐步减弱，下游客户经营活动逐步恢复正常，计算机板块2020第一季度实现归母净利润为亏损14亿元，2020第二季度实现9亿元，不但实现了同比7%的增长，更是实现了环比大幅增长。数据来源：公开资料整理计算机行业2020年上半年扣除非经常性损益后归母净利润为61亿元，同比2019年同期下滑1%。扣非净利润下滑的主要原因与归母净利润一致，都是因为收入的延缓确认以及费用的刚性支出。数据来源：公开资料整理计算机行业2020年上半年有12%的公司扣非净利润增速超过为100%或扭亏为盈，有7%的公司业绩增速在70%-100%之间，有7%的公司业绩增速在30%-50%之间，有13%的公司业绩增速在0%-30%之间，还有61%的公司业绩呈现下滑状态。数据来源：公开资料整理相关报告：华经产业研究院发布的《2020-2025年中国计算机行业市场深度分析及发展前景预测报告》二、金融信息化空间广阔，市场规模在千亿级别金融信息化主要是指金融机构的信息化业务，在国内主要包括银行IT投入、保险IT投入和证券IT投入，其中从发展时间来说，国内证券IT和银行IT发展较早，而保险IT起步较晚；从发展规模来看，银行IT的规模最大。根据研究机构数据，银行IT投入规模在2020年达到1351亿元，同比增长8%；保险IT投入规模在2020年达到412亿元，同比增长4%，我国金融信息化总体规模接近2000亿元。数据来源：公开资料整理三、软件定义汽车迎来发展大时代软件定义汽车是软件在车辆中扮演的角色逐步放大，纵观汽车发展历史，从最开始的“机械定义汽车”到“电器定义汽车”再到“电子定义汽车”最后到现在的“软件定义汽车”。一方面是汽车电子占整车成本逐渐提高，根据摩根斯坦利研究中心的调查结果，到2020年，车辆的软件价值占车身本来价格的比例为40%。数据来源：公开资料整理四、云计算蓬勃发展在国内，2009年阿里云成立拉开了我国云计算市场的序幕，随着阿里云技术的逐步成熟和效益逐渐显现，各巨头纷纷入局，同时独立云厂商相继成立，国内云计算行业呈现蓬勃发展的良好局面。根据中国信息通信研究院的数据显示，2019年我国云计算整体规模达到1334亿元，同比增速6%，保持快速增长态势，预计到2023年，市场规模将超过3700亿元。数据来源：信通院，华经产业研究院整理五、计算机行业未来发展前景近几年，我国计算机行业发展迅猛，特别是在软件领域，已经成为世界第一。但是我国各行业对于计算机行业的需求并没有减少，反而有了更大的需求。这主要是由于我们正处于信息时代，各行业对于信息的需求巨大，而获取信息的主要途径便是互联网；再加上我国正处于产业结构调整的重要时期，产业从资源密集型和劳动密集型转向资金密集型和技术密集型，因此对于IT行业的存在着巨大的需求。从全球IT行业的发展看，经过几年的低迷发展，IT行业已经走出低谷、大有东山再起之势，IT行业在国民经济发展中日益显现出蓬勃生机。华经情报网隶属于华经产业研究院，专注大中华区产业经济情报及研究，目前主要提供的产品和服务包括传统及新兴行业研究、商业计划书、可行性研究、市场调研、专题报告、定制报告等。涵盖文化体育、物流旅游、健康养老、生物医药、能源化工、装备制造、汽车电子等领域，还深入研究智慧城市、智慧生活、智慧制造、新能源、新材料、新消费、新金融、人工智能、“互联网+”等新兴领域。
随着我国经济高速发展,我国的计算机网络技术研究也取得了重大的突破,目前计算机网络技术已应用在各个行业,并为各行业带来了巨大的利益,计算机网络技术已成为人们生活和工作必不可少的一门技术,但是从目前计算机的应用来看,无论是在硬件还是在软件上都存在着较大的浪费现象,所以避免这种情况建立起完善的计算机网络不仅能够有效的实现软件和硬件资源共享,同时也能够避免重复开发或投资情况。
1绪论1研究背景与研究目的意义中国互联网络信息中心（CNNIC，2018）发布了截至2018年12月的第43次中国互联网发展统计报告。根据该报告，截至2018年12月，中国互联网用户数量为29亿，并且每年保持在5000多万增量。而且这种趋势将在未来几年继续保持。5G时代的来临将会加快促进互联网与其他产业融合，网络规模必然会进一步增大。传统的网络管理系统以分布式网络应用系统为基础，采用软件和硬件相结合的方式。SNMP协议是目前网络管理领域运用最为广泛的网络管理协议，它将从各类网络设备中获取数据方式进行了统一化，几乎所有的网络设备生产厂商都支持此协议。然而传统的基于SNMP的网络管理软件大多基于C/S架构，存在着扩展性和灵活性差，升级维护困难等缺点，对网为网络的管理带来了一定程度的不便。因此，基于三层的网管系统己经成为发展趋势，随着Web技术迅猛发展，诞生了以Web浏览器和服务器为核心，基于B/S ( Browser/Server)架构的“Web分布式网络管理系统”，它具有不依赖特定的客户端应用程序，跨平台，方便易用，支持分布式管理，并且可动态扩展和更新等优点。本文将重点研究基于BP故障诊断模型，实现了一种以接口故障为研究对象的智能网络管理系统模型，并以此为基础，设计与实现基于web的智能网络管理系统，不仅可以通过对网络数据实时监控，而且基于BP网络故障诊断模型可以诊断通信网中的接口故障，在一定程度上实现网络故障管理的自动化。该系统在保证网络设备提供稳定可靠的网络服务同时，也可以降低企业在维护网络设备上的成本。2国内外研究现状网络设备管理是指对各种网络设备(如核心层、汇接层、接入层路由与交换设备、服务器和计算机)进行各种操作和相关配置，管理服务器（Manager）用来处理网络信息，配合管理服务器对网络信息处理并管理的实体被称为代理服务器（Agent），被管对象是指用于提供网络服务或使用网络服务等设备的全部资源信息，各种不同的被管对象构成了管理信息库。在实际的网络管理过程当中，管理服务器和代理服务器以及代理服务器和被管对象三种实体之间都是通过规范的网络管理协议来进行信息的交互（王鹤 2015）。相比国外的网络管理系统及产品，国内相应的网络管理系统和产品起步比较晚，但是随着互联网技术的发展网络管理软件发展势头迅猛，诞生了很多优秀的网络管理软件，这些软件已经广泛运用在我国网络管理领域。1国外研究现状目前国外大型网络服务商都有与其产品相对应的网络管理系统。从最初步的C/S架构逐步过渡到现在的B/S架构。比较著名的:Cabletron系统公司的SPECTRUM,Cisco公司的CiscoWorks，HP公司的OpenView,Tivoli系统公司的TH NetView。这些网络管理产品均与自家产品相结合，实现了网络管理的全部功能，但是相对专业化的系统依旧采用C/S架构。NetView这款管理软件在网络管理领域最为流行。NetView可以通过分布式的方式实时监控网络运行数据，自动获取网络拓扑中的变化生成网络拓扑。另外，该系统具有强大的历史数据备份功能，方便管理员对历史数据统计管理。OpenView具有良好的兼容性，该软件集成了各个网络管理软件的优势，支持更多协议标准，异种网络管理能力十分强大。CiscoWorks是Cisco产品。该软件支持远程控制网络设备，管理员通过远程控制终端管理网络设备，提供了自动发现、网络数据可视化、远程配置设备和故障管理等功能。使用同一家产品可以更好的服务，因此CiscoWorks结合Cisco平台其他产品针对Cisco设备可以提供更加细致的服务。Cabletron的SPECTRUM是一个具有灵活性和扩展性的网络管理平台，它采用面向对象和人工智能的方法，可以管理多种对象实体，利用归纳模型检查不同的网络对象和事件，找到它们的共同点并归纳本质。同时，它也支持自动发现设备，并能分布式管理网络和设备数据。2国内研究现状随着国内计算机发展迅猛，网络设备规模不断扩大，拓扑结构复杂性也随之日益增加，为应对这些问题，一大批优秀的网络管理软件应运而生。像南京联创OSS综合网络管理系统、迈普公司Masterplan等多个网络管理系统。华为公司的iManager U2000网络管理系统，北京智和通信自主研发的SugarNMS开源网络管理平台，均得到较为广泛应用。Masterplan主要特点是能够对网络应用实现良好的故障诊断和性能管理，适用于网络内服务器、网络设备以及设备上关键应用的监测管理。SugarNMS具有一键自动发现、可视化拓扑管理、网络资源管理、故障管理、日志管理、支付交付等功能，并提供C/S和B/S两种使用方式。iManager U2000定位于电信网络的网元管理层和网络管理层，采用开放、标准、统一的北向集成，很大程度上缩短OSS集成时间，系统运行以业务为中心，缩短故障处理时间，从而减少企业故障处理成本。近些年来，随着人工智能技术的崛起，越来越多的企业开始将人工智能技术应用在网络管理上面，替代传统的集中式网络管理方式。为了减小企业维护网络的成本，提高网管人员工作效率，智能化、自动化的网络管理系统成为许多学者研究的热点。3神经网络在网络管理中的适用性分析网络管理的功能就是对网络资源进行管控、监测通信网络的运行状态以及排查网络故障。管控网络资源，本质上就是管理员为了满足业务需求下发相关设备配置命令改变网络设备状态，以保证稳定的服务；监测网络运行状态一般是指周期的或者实时的获取设备运行状态进行可视化，以方便管理员进行分析当前设备是否正常运行。排查网络故障是管理员通过分析网络设备运行数据与以往数据进行比较或者根据自身经验进行分析，确定故障源头、故障类别、产生原因、解决方法。故障排除是针对前一阶段发现的网络故障进行特征分析，按照诊断流程得出结果，执行特定的指令动作来恢复网络设备正常运行（洪国栋，2016）。神经网络具有并行性和分布式存储、自学习和自适应能力、非线性映射等基本特点。当下最为流行的神经网络模型就是BP(Back-Propagation)神经网络，是一种按照误差逆向传播算法训练多层前馈神经网络，属于监督式学习神经网络的一种。该模型分为输入层、隐含层以及输出层，网络模型在外界输入样本的刺激不断改变连接权值，将输出误差以某种形式通过隐含层向输入层逐层反转，使得网络输出不断逼近期望输出，其本质就是连接权值的动态调整。BP神经网络拥有突出的泛化能力，善于处理分类问题。BP网络是目前常用的误差处理方式，在众多领域得到了广泛的应用，它的处理单元具有数据量大、结构简单等特点，并且神经网络以对大脑的生理研究成果为基础，模拟大脑某些机制与机理组成十分繁杂的非线性动力学系统，其在处理网络设备运行中的数据时以及在比较模糊信号问题的时候，能够自主学习并得出需要的结果。能够将模型中输入输出矢量进行分类、连接、来适应复杂的传输存储处理。因此，本文会基于现有网络管理技术结合BP神经网络去解决网络故障问题。4本文主要研究目标1本文研究目标针对传统网络管理中故障方案的问题与不足，本文探究基于BP神经网络的方法来构建基于通信网接口故障诊断模型。通过构建的通信网接口故障诊断模型可以有效的诊断接口故障并判别出故障类型。推动现有网络管理系统更趋近于智能化。以此为基础，分析、设计、实现基于三层架构的智能网络管理系统2技术路线智能网络研究首先要确定该系统的开发技术路线，课题研究的主要过程首先是在查阅相关科研资料的基础上，搭建实验环境。在保证网络正常通信的前提下采集各个端口的流入流出流量，记录设备的运行状态并对设备进信息进行管理。同时布置实验环境相应故障，包括：改变端口状态、更改端口ip地址、子网掩码，采集通讯网络接口故障发生时网络拓扑中产生的异常数据。查阅BP神经网络在故障在诊断方面的相关论文，基于网络通讯设备接口的常见故障以及相关故障文档构建BP神经网络故障模型，并判断故障模型的有效性。逐步地实现系统的全部功能。最后进行系统测试，得出结论，应用于实际。5本文组织结构本文主要由六个章节构成，各章节主要内容如下：第一章绪论。本章首先简要介绍了网络管理系统当前的发展及应用现状从而进一步分析出建立智能网络管理系统的重要意义。阐述了网络管理系统国内外研究现状。最后论述了本文研究目的与组织结构。第二章相关概念及相关技术。本章对SNMP的相关技术进行详细介绍，SNMP组织模型 、SNMP管理模型、SNMP信息模型、SNMP通讯模型。然后对前端框架Vue和绘图插件Echarts技术进行介绍，其次介绍了常见的故障分析技术，专家系统、神经网络等，最后对神经网络基本概念和分类进行简要描述。第三章基于BP神经网络故障推理模型。介绍了BP神经网络的基本概念、网络结构、设计步骤、训练过程，以接口故障为例详细介绍了BP神经网络故障模型的构建过程。第四章智能网络管理系统分析与系统设计。首先进行了需求分析，其次对体系结构设计、系统总体模块结构设计进行说明，对系统各个功能模块分析设计结合活动图进行详细说明，最后对数据库设计进行简要说明。第五章智能网络管理系统的实现。对整体开发流程进行了说明，对用户管理模块、配置管理模块、设备监控模块、故障诊断模块实现流程进行描述并展示实现结果。第六章系统测试与结论。并对系统的部分功能和性能进行了测试，并加以分析。第七章总结与展望。总结本文取得的研究成果和存在的问题，并提出下一步改进系统的设想与对未来的展望。2相关概念及相关技术1网络管理概述网络管理就是通过合适手段和方法，确保通信网络可以根据设计目标稳定，高效运行。不仅需要准确定位网络故障，还需要通过分析数据来预先预测故障，并通过优化设置来降低故障的发生率。网络管理系统的五大基本功能，分别为:配置管理、性能管理、故障管理、计费管理和安全管理：1）配置管理：配置管理是最重要和最基础的部分。它可以设置网络通讯设备的相关参数，从而管理被管设备，依据需求周期的或实时的获取设备信息和运行状态，检查和维护设备状态列表，生成数据表格，为管理员提供参考和接口以更改设备配置。2）性能管理：性能管理是评估系统网络的运行状态和稳定性，主要工作内容包括从被管理对象获取与网络性能相关数据，对这些数据进行统计和分析，建立模型以预测变化趋势、评估故障风险，通过配置管理模块修改网络参数，以确保网络性能最优利用网络资源保证通信网络平稳运行。3）故障管理：故障管理的主要功能就是及时辨别出网络中出现的故障，找出故障原因，分析并处理故障。故障管理一般分为四个部分：（1）探测故障。通过被管设备主动向管理站发送故障信息或者管理站主动轮询被管设备两种方式发现故障源。（2）发出告警。管理站发现故障信息之后，会以短信、信号灯等方式提示管理员。（3）解决故障。对故障信息进行分析，明确其故障原因和类型，找到对应方法得以解决。（4）保存历史故障数据。对历史故障数据进行维护备份，为以后的故障提供一定依据，使得处理网络故障更为高效。4）计费管理：计费管理主要功能是为客户提供一个合理的收费依据，通过将客户的网络资源的使用情况进行统计，例如将客户消费流量计算成本从而向客户计费。5）安全管理：目的就是保证网络能够平稳安全的运行，可以避免或者抵御来自外界的恶意入侵，防止重要数据泄露，例如用户的个人隐私泄露问题等。根据网络管理系统的体系结构和ISO定义的基本功能，基于Web的网络管理系统基本模型如图基于Web的网络管理系统基本模型所示，整个模型包括六个组成部分:Web浏览器，Web服务器，管理服务集，管理信息库，网络管理协议，被管资源。 2 SNMP协议简单网络管理协议SNMP(Simple Network Management Protocol)，既可以作为一种协议，也可以作为一套标准。事实上SNMP己经成为网络管理领域的工业标准，从提出至今共有八个版本，在实践中得到广泛应用的有三个版本，分别是SNMPv1, SNMPv2c和SNMPv3（唐明兵2017）。最初的SNMPv1主要是为了满足基于TCP/IP的网络管理而设计的，但是随着网络管理行业的迅猛发展，第一版本的SNMP协议已经不适应网络行业的发展，身份验证、批量数据传输问题等暴露导致SNMPv1难以支持日益庞大的网络设备。第二版本就演变成了一个运行于多种网络协议之上的网络管理协议，较第一版本有了长足的进步，不仅提供了更多操作类型，支持更多的数据类型而且提供了更加丰富的错误代码，能够更加细致的区分错误，另外支持的分布式管理在一定程度上大大减轻了服务器的压力。但是SNMPv2c依旧是明文传输密钥，其安全性有待提高。直到1998年正式推出SNMPv3，SNMPv3的进步主要体现在安全性能上，他引入USM和VACM技术，USM添加了用户名和组的概念，可以设置认证和加密功能，对NMS和Agent之间传输的报文进行加密，提升其安全性防止窃听。VACM确定用户是否允许特定的访问MIB对象以及访问方式。1 SNMP管理模型与信息模型SNMP系统包括网络管理系统NMS（Network Management System）、代理进程Agent、被管对象Management object和管理信息库MIB（Management Informoation Base）四部分组成管理模型图如图所示：1）NMS称为网络管理系统，作为网络管理过程当中的核心，NMS通过SNMP协议向网络设备发送报文，并由Agent去接收NMS发来的管理报文从而对设备进行统一管控。NMS可以主动向被管对象发送管理请求，也可以被动接受被管对象主动发出的Trap报文。2）Agent相当于网络管理过程中的中间件，是一种软件，用于处理被管理设备的运行数据并响应来自NMS的请求，并把结果返回给NMS。Agent接收到NMS请求后，通过查询MIB库完成对应操作，并把数据结果返回给NMS。Agent也可以作为网络管理过程中的中间件不仅可以使得信息从NMS响应到具体硬件设备上，当设备发生故障时，通过配置Trap开启相应端口，被管设备也可以通过Agent主动将事件发送到NMS，使得NMS及时发现故障。3）Management object指被管理对象。一个设备可能处在多个被管理对象之中，设备中的某个硬件以及硬件、软件上配置的参数集合都可以作为被管理对象。4）MIB是一个概念性数据库，可以理解为Agent维护的管理对象数据库，里面存放了被管设备的相关变量信息。MIB库定义了被管理设备的一系列属性：对象的名称、对象的状态、对象的访问权限和对象的数据类型等。通过读取MIB变量的值， Agent可以查询到被管设备的当前运行状态以及硬件信息等，进而达到监控网络设备的目的。Agent可以利用修改对应设备MIB中的变量值，设置被管设备状态参数来完成设备配置。SNMP的管理信息库是树形结构，其结构类型与DNS相似，具有根节点且不具有名字。在MIB功能中，每个设备都是作为一个oid树的某分支末端被管理。每个OID（object identifier，对象标识符）对应于oid树中的一个管理对象且具有唯一性。有了树形结构的特性，可以高效迅速地读取其中MIB中存储的管理信息及遍历树中节点，读取顺序从上至下。目前运用最为广泛的管理信息库是MIB-Ⅱ，它在MIB-Ⅰ的基础上做了扩充和改进。MIB-Ⅱ结构示意图如3图如所示：（1）system组：作为MIB中的基本组，可以通过它来获取设备基本信息和设备系统信息等。（2）interfac组：定了有关接口的信息，例如接口状态、错误数据包等，在故障管理和性能管理当中时常用到。（3）address translation组:用于地址映射。（4）ip组：包含了有关ip的信息，例如网络编号，ip数据包数量等信息。（5）icmp组：包含了和icmp协议有关信息，例如icmp消息总数、icmp差错报文输入和输出数量。（6）tcp组：包含于tcp协议相关信息，例如tcp报文数量、重传时间、拥塞设置等。应用于网络拥塞和流量控制。（7）udp组：与udp协议相关，可以查询到udp报文数量，同时也保存了udp用户ip地址。（8）egp组：包含EGP协议相关信息，例如EGP协议下邻居表信息、自治系统数。（9）cmot组：为CMOT协议保留（10）transmission组：为传输信息保留（11）snmp组：存储了SNMP运行与实现的信息，例如收发SNMP消息数据量。2 SNMP通讯模型SNMP规定了5种协议基本数据单元PDU，用于管理进程与代理进程之间交换。（1）get-request操作：管理进程请求数据。（2）get-next-request操作：在当前操作MIB变量的基础上从代理进程处读取下一个参数的值。（3）set-request操作：用于对网络设备进行设置操作。（4）get-response操作：在上面三种操作成功返回后，对管理进程进行数据返回。这个操作是由代理进程返回给管理进程。（5）trap操作：SNMP代理以异步的方式主动向SNMP管理站发送Trap数据包。一般用于故障告警和特定事件发生。SNMP消息报文包含两个部分：SNMP报头和协议数据单元PDU。根据TCP/IP模型SNMP是基于UDP的应用层协议，而UDP又是基于IP协议的。因此可以得到完整的SNMP报文示意图如下：（1）版本号表示SNMP版本，其中版本字段的大小是版本号减1，如果SNMPv2则显示的字段值是1。（2）团体名（community）本质上是一个字符串，作为明文密钥在管理进程和代理进程之间用于加密传输的消息，一般默认设置成“public”。 （3）请求标识符(request ID)用于消息识别。由管理进程发送消息时自带一个整数值，当代理进程返回消息时带上该标识符。管理进程可以通过该标识符识别出是哪一个代理进程返回的数据从而找到对应请求的报文。（4）差错状态(error status)表示出现错误时由代理进程返回时填入差错状态符0～5中的某一数字，数字对应相关错误信息。差错状态描述符如下表：（5）差错索引(error index)表示在通信过程当中出现上表2的差错时，代理进程在应答请求时设置一个整数，整数大小对应差错变量在变量列表中偏移大小。（6）变量名-值对以key-value的方式存储变量名称和对应值。（7）trap报文是代理进程主动向管理进程发送的报文，不必等待管理进程下一次轮询。SNMPv2的trap报文格式较SNMPv1的trap报文格式更趋近于普通的SNMP响应报文，更加统一化。以SNMPv2为例的trap报文格式如下：trap类型已定义的特定trap共有7种，后面的则是由供养商自己定制。Trap类型如下表所示：3 SNMP组织模型SNMP代理组织分成分散式和集中式模型。在分散模型中，每一个服务器对应一个SNMP代理，可以理解为一一对应的关系，管理站分别与每个被管服务器上的代理进行通信。集中模型当中，在管理服务器上只创建一个SNMP代理。管理站只与管理管理服务器上的SNMP代理进行通信， SNMP代理接收来自某一固定区域的所有数据。如图6所示：3 Vue为实现前后端分离开发的理念，Vue应运而生。作为构建用户界面框架的Vjs简单易上手使得前端开发人员不必再编写复杂的DOM操作通过this来回寻找相关节点，很大程度上提高了开发的效率。通过MVVM框架，可以自动完成视图同步数据更新，在对实例new Vue（data:data）进行声明后data中数据将与之相应的视图绑定，一旦data中的数据发生变更，视图中对应数据也会发生相应改变。Vjs基于MVVM框架实现了视图与数据一致性，MVVM框架可以分为三个部分：Model、ViewModel、View。MVVM框架模式：Vjs的理念是“一切皆为组件”，可以说组件是Vjs的最强大功能。组件可以扩展HTML元素，将HTML、CSS、JavaScript封装成可重用的代码组件，可以应用在不同的场景，大大提高效率。它与传统的JavaScript相比，采用虚拟DOM渲染页面。当有数据发生变更时，生成虚拟DOM结构与实际页面结构对比，重新渲染差离部分，进一步提供了页面性能。4 EchartsEcharts（Enterprise Charts），它是由百度公司研发的纯JavaScript图表库，可以流畅的运行在PC和移动设备上。ECharts兼容当前主流浏览器，底层依赖轻量级Canvas库ZRender，Echarts提供直观、生动、交互性强、高度自定义化的可视化图标。ECharts包含了以下特性：1）丰富的可视化类型：既有柱状图、折线图、饼图等常规图，也有可用于地理数据可视化的热力图、线图等，还有多维数据可视化的平行坐标。2）支持多种数据格式共存：在0+版本中内置的dataset属性支持直接传入包括二维表中。3）多维数据的支持：可以传入多维度数据。4）移动端优化：特别针对移动端可视化进行了一定程度优化，可以使用手指在坐标系中进行缩放、平移。5）动态类型切换：支持不同类型图形随意切换，既可以用柱形图也可以用折线图展示统一数据，可以从不同角度展现数据。6）时间轴：对数据进行可视化的同时，可以分为周期或者定时进行展示，所有利用时间轴可以很好的动态观察数据的变化。5目前常见的故障诊断方法1基于专家系统的故障诊断方法专家系统是目前最常使用的诊断方法。通俗来讲，专家系统就是模拟人类专家去解决现实中某一特定领域的复杂问题。专家系统接收用户界面数据，将数据传递到推理引擎进行推理，做出决策并执行。专家系统作为人工智能的前身，从上世纪60年代开始到现在专家系统的应用已经产生了巨大的经济效益和社会效益，灵活可靠、极高的专业水平和良好的有效机制使得专家系统已经成为最受欢迎、最活跃的领域之一。2基于模糊理论的故障诊断方法在实际的工业生产过程当中，设备的“故障”状态与“正常”状态之间并没有严格的界限，它们之间存在一定的模糊过渡状态，并且在特征获取、故障判定过程中都中存在一定的模糊性。 因此，该方法不需要建立精确的数学分析模型，本质上是一个模式识别问题。 根据建议的症状参数，得出系统状态。 通常选择“择近原则”和“最大隶属原则”作为基本诊断原理（尤海鑫，2012）。3基于免疫算法的故障诊断方法通过模拟自然生物免疫系统的功能，即快速识别外来生物和外来生物，最后通过自我排斥将异物排出体外。生物免疫系统还建立了一套算法来测试各种条件，主要是在线检测，通过不合格的自我和外部组织消除系统来实现故障识别的能力。免疫算法的故障诊断方法属于并行处理能力，可以进行很多复杂的操作和处理。同时可以与遗传算法等其他智能优化算法结合使用，以增强自适应能力和自学习能力。从公开的文献中，学者们并不热衷于这种原理的方法。一般来说，在故障诊断领域，目前人工免疫理论的研究尚处于萌芽阶段。4基于神经网络的故障诊断方法神经网络是由大量简单的神经节点组成的复杂网络，以网络拓扑分布的方式存储信息，利用网络拓扑分布和权重实现对实际问题的非线性映射调整，并运用使用全局并行处理的方式，实现从输入空间到输出空间的非线性映射。该方法属于典型的模型诊断模式，不需要了解内部诊断过程，而是使用隐式方法完全表达知识。在获取知识时，它将自动生成由已知知识和连接节点的权重构成的网络的拓扑结构，并将这些问题完全连接到互连的网络中，有利于知识的自动发现和获取。并行关联推理和验证提供了便利的途径；神经网络通过神经元之间的交互来实现推理机制。
最早的电子计算机远远不同于如今强有力的台式机。它们的重量达到好几吨，可是仅能存储少量的数字和字母。这类首批计算机之一是约翰·莫奇利与约翰·埃克尔特领导的一群科学家在美国研制出来的。他们在1942年-1946年间建造了该计算机，并给它取名为“ENIAC”（即电子数值积分计算机—译注）。 ENIAC的极小存储量意味着它很难使用。另外它还非常不可靠，因为它装有约8万个电子管。这此电子管很容易过热，并且经常需要更换。但那是一个开端。ENIAC能在2毫秒内算出两数之和，这意味着它1天能做的计算相当于人类一个数学家花1年时间所做的。 右图：第一台计算机非常难用。现代计算机被设计得如此简单，幼儿居然也能操作它们！ 后来计算机的发展是从使它用起来更为方便着手的：存入了“程序”，或者说一系列告诉计算机做什么的指令；寻找到了增加计算机存储量的途径；加上了诸如键盘这样日器械，使所需数据的输入更为容易。 也许计算机的突飞猛进是与晶体管在1947年发明出来分不开的。这项发明为电子管提供了较小的替代物，它是一种会变热的东西。 很快，计算机变得更小、更可靠。现代“信息时代”真正开始了！ 左图：约翰·莫奇利在操作ENIAC,必须输入的数字使用了几百个标度盘。与今天的键盘相比，这些处理是费力的，但那时却具有革命性。 19世纪时，英国发明家查尔斯·巴贝奇曾得到洛夫莱斯伯爵夫人埃达（变以埃达·奥古斯塔而出名）的协助，设计了一部巨大的机械“计算发动机”。它满是控制杆和嵌齿轮。有些人把这部机器看作第一台计算机。
一、行业稳步增长，疫情影响正逐步消除2020年上半年计算机行业实现营业收入3亿元，同比增长6%，相较于2019年同期增长水平9%有所下滑。随着疫情影响的逐步消除，计算机行业营业收入迅速增长，2020年第二季度实现收入3亿元，同比2019年第二季度实现增长4%，相比之下，2020年第二季度比增长更为明显，环比增长3%。数据来源：公开资料整理2020年上半年计算机行业实现归母净利润4亿元，同比下滑7%，相比去年同期有较大幅度的下降。2020年上半年由于疫情的影响导致上市公司的商机有所减少以及收入确认有所延缓，而公司的日常费用及人员支出较为刚性。随着二季度疫情的影响逐步减弱，下游客户经营活动逐步恢复正常，计算机板块2020第一季度实现归母净利润为亏损14亿元，2020第二季度实现9亿元，不但实现了同比7%的增长，更是实现了环比大幅增长。数据来源：公开资料整理计算机行业2020年上半年扣除非经常性损益后归母净利润为61亿元，同比2019年同期下滑1%。扣非净利润下滑的主要原因与归母净利润一致，都是因为收入的延缓确认以及费用的刚性支出。数据来源：公开资料整理计算机行业2020年上半年有12%的公司扣非净利润增速超过为100%或扭亏为盈，有7%的公司业绩增速在70%-100%之间，有7%的公司业绩增速在30%-50%之间，有13%的公司业绩增速在0%-30%之间，还有61%的公司业绩呈现下滑状态。数据来源：公开资料整理相关报告：华经产业研究院发布的《2020-2025年中国计算机行业市场深度分析及发展前景预测报告》二、金融信息化空间广阔，市场规模在千亿级别金融信息化主要是指金融机构的信息化业务，在国内主要包括银行IT投入、保险IT投入和证券IT投入，其中从发展时间来说，国内证券IT和银行IT发展较早，而保险IT起步较晚；从发展规模来看，银行IT的规模最大。根据研究机构数据，银行IT投入规模在2020年达到1351亿元，同比增长8%；保险IT投入规模在2020年达到412亿元，同比增长4%，我国金融信息化总体规模接近2000亿元。数据来源：公开资料整理三、软件定义汽车迎来发展大时代软件定义汽车是软件在车辆中扮演的角色逐步放大，纵观汽车发展历史，从最开始的“机械定义汽车”到“电器定义汽车”再到“电子定义汽车”最后到现在的“软件定义汽车”。一方面是汽车电子占整车成本逐渐提高，根据摩根斯坦利研究中心的调查结果，到2020年，车辆的软件价值占车身本来价格的比例为40%。数据来源：公开资料整理四、云计算蓬勃发展在国内，2009年阿里云成立拉开了我国云计算市场的序幕，随着阿里云技术的逐步成熟和效益逐渐显现，各巨头纷纷入局，同时独立云厂商相继成立，国内云计算行业呈现蓬勃发展的良好局面。根据中国信息通信研究院的数据显示，2019年我国云计算整体规模达到1334亿元，同比增速6%，保持快速增长态势，预计到2023年，市场规模将超过3700亿元。数据来源：信通院，华经产业研究院整理五、计算机行业未来发展前景近几年，我国计算机行业发展迅猛，特别是在软件领域，已经成为世界第一。但是我国各行业对于计算机行业的需求并没有减少，反而有了更大的需求。这主要是由于我们正处于信息时代，各行业对于信息的需求巨大，而获取信息的主要途径便是互联网；再加上我国正处于产业结构调整的重要时期，产业从资源密集型和劳动密集型转向资金密集型和技术密集型，因此对于IT行业的存在着巨大的需求。从全球IT行业的发展看，经过几年的低迷发展，IT行业已经走出低谷、大有东山再起之势，IT行业在国民经济发展中日益显现出蓬勃生机。华经情报网隶属于华经产业研究院，专注大中华区产业经济情报及研究，目前主要提供的产品和服务包括传统及新兴行业研究、商业计划书、可行性研究、市场调研、专题报告、定制报告等。涵盖文化体育、物流旅游、健康养老、生物医药、能源化工、装备制造、汽车电子等领域，还深入研究智慧城市、智慧生活、智慧制造、新能源、新材料、新消费、新金融、人工智能、“互联网+”等新兴领域。
计算机现状1、人工智能目前计算机可以模拟人的思维能力和判断能力，通过人工智能系统来提高适应能力和推理能力；2、控制领域和过程检测领域这是计算机常用应用范围，通过手机企业生产数据并进行核对，工程师可以在计算机中发现生产过程中可能会出现的问题，并及时的纠正问题，更好地实现机械化的生产和控制，有效的提高生产效率，帮助企业更好的运行；3、数值计算领域数值计算领域是范围最广的领域之一，也是应用的核心领域。由于计算机应用有着逻辑判断力、速算能力和较高的精确度，因此在生物控制、力学、化学等方面都能够得到广泛应用；4、数据处理领域该领域应用范围最广，大部分的企业都已经有了一套内部的数据管理系统来处理加工、生产、整理等方面的事宜，这样不仅便于企业实现内部共享机制，提高办公效率，也能让企业随时随地的都观察企业的生产、销售变化状况，实现良好的运营。计算机发展趋势1、网络化发展趋势随着互联网时代的到来，计算机应用也不可避免的和互联网关联在一起，呈现出信息化、数字化、网络化的特征，特别是在卫星通信技术、光纤通信等方面应用广泛。自从计算机技术深入到人们生活中后，对人们的生活方式也是有着极大的影响，网络化的发展更是让计算机应用更为得心应手。2、集成化发展趋势和以往的计算机系统不同，现在的计算机应用都朝着小巧、精细化方向发展，越来越多的功能也表示这计算机应用技术已经不断深化，应用的水平也越来越高。在集成化的发展趋势下，原来的信息处理方式终将被淘汰，取而代之的应当是能够集成计算机技术、网络技术、通信技术、同步技术、多媒体技术等各个方面的技术集合体。3、 智能化发展趋势随着人工智能的带来，未来的时代将是人工智能化的时代，机器人也将逐步融入到人们的生活中来。计算机技术的进步和发展进程也在不断加快，这种智能化技术的应用将作用到各个领域当中去，产生对社会有益的效果。目前，已有无人驾驶汽车、无人超市已经开始应用到了城市中，虽然还尚存有一些争议，但是不可避免的是未来发展的主流将会是人工智能。
最早的电子计算机远远不同于如今强有力的台式机。它们的重量达到好几吨，可是仅能存储少量的数字和字母。这类首批计算机之一是约翰·莫奇利与约翰·埃克尔特领导的一群科学家在美国研制出来的。他们在1942年-1946年间建造了该计算机，并给它取名为“ENIAC”（即电子数值积分计算机—译注）。 ENIAC的极小存储量意味着它很难使用。另外它还非常不可靠，因为它装有约8万个电子管。这此电子管很容易过热，并且经常需要更换。但那是一个开端。ENIAC能在2毫秒内算出两数之和，这意味着它1天能做的计算相当于人类一个数学家花1年时间所做的。 右图：第一台计算机非常难用。现代计算机被设计得如此简单，幼儿居然也能操作它们！ 后来计算机的发展是从使它用起来更为方便着手的：存入了“程序”，或者说一系列告诉计算机做什么的指令；寻找到了增加计算机存储量的途径；加上了诸如键盘这样日器械，使所需数据的输入更为容易。 也许计算机的突飞猛进是与晶体管在1947年发明出来分不开的。这项发明为电子管提供了较小的替代物，它是一种会变热的东西。 很快，计算机变得更小、更可靠。现代“信息时代”真正开始了！ 左图：约翰·莫奇利在操作ENIAC,必须输入的数字使用了几百个标度盘。与今天的键盘相比，这些处理是费力的，但那时却具有革命性。 19世纪时，英国发明家查尔斯·巴贝奇曾得到洛夫莱斯伯爵夫人埃达（变以埃达·奥古斯塔而出名）的协助，设计了一部巨大的机械“计算发动机”。它满是控制杆和嵌齿轮。有些人把这部机器看作第一台计算机。