软考高级系规,案例计算专项,冲刺篇
2026-10-08 08:51:08
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附件1:理解背诵知识和结构框架合集,详细版更新完毕,部分重要章节如下

1. 第4章信息系统规划,理解背诵知识和结构框架,详细版上

2. 第12章信息系统服务管理,12.1服务战略规划,理解背诵知识和结构框架,详细版

第15章技术与研发管理 关键背内容&图集

第15章技术与研发管理,理解背诵知识和结构框架,详细版

诊断与评估工作的开展需要制订详细的工作计划,并全面识别每项能力诊断与评估的干系人,诊断评估可以采用量化打分模式进行,以便发现最短板、最长板所在,以及组织各项能力的等级状态分布。

量化打分需要针对每项能力的每个等级展开,由低到高逐次进行,可以参考如下分值定义方法

●0.5分:能够部分满足,形成了系统性缺陷。

●0.8分:大部分满足,在局部执行或非关键内容上存在缺陷和不足。

在有些场景下,为确立组织整体或局部重点能力,在诊断与评估中也会引入分项权重的概念,从而获取并计算整体的情况,用于设定或分析整体的目标。相关权重可以参考国家、行业相关标准,也可以根据组织业务能力的重要程度进行自动设定。

存储性能优化。存储资源规划涉及优化存储性能,以满足应用程序的需求,包括选择具有高IOPS(每秒输入/输出操作数)和低延迟的存储设备,使用缓存技术、负载均衡和数据分区等方法来提高存储性能。

某数据库有30个并发用户,某分钟内平均每个用户发起10次I/O请求

则 IOPS=总IO操作次数/总时间(秒) =30*10/60=5

PUE(Power Usage Effectiveness)是评价数据中心能源效率的指标,是数据中心消耗的所有能源与IT负载使用的能源之比。计算公式为

PUE=数据中心的总用电量(Total Facility Power)/IT设备的总用电量(IT Equipment Power)

PUE的值越接近1,表示一个数据中心的绿色化程度越高。在固定IT设备不变的条件下,其能耗主要由承载的业务负荷值决定。建立绿色节能、低PUE的数据中心,是提高能源利用效率、降低运营商能耗成本的根本解决途径。

某数据中心的总用电量为800万度,其中IT设备的总用电量为500万度

则该数据中心的PUE为=数据中心的总用电量/IT设备的总用电量=800/500=1.6

则平均无故障时间MTBF=系统运行时间/系统在运行时间的故障次数=(200+300+400)/3=300小时

平均故障修复时间MTTR=系统故障耗时/故障次数=(1+3+2)/3=2小时

平均故障间隔= 平均无故障时间+ 平均故障修复时间=300+2=302小时

12.3.4服务项目预算、核算和结算

某公司2025年的IT服务项目核算表如下

1.项目投入产出比=投入总额/收入总额=50/80=1:1.6

2.投资回报率=利润/投资总额*100%=30/50*100%=60%

3.净产出=收入-开支=80-10-20-20=30万

4.人均产出=净利润总额/人员数量=30/3=10万元/人

派单准确率=首次派单解决数/请求数

平均通话时间=通话时间/响应的呼叫数

某公司对服务台在2025年6月份的服务情况进行测量,各项数据如下所示。

接听率=服务台人员响应的电话总数量/用户呼叫服务台的总数量*100%=240/300*100%=80%

录单率=接受用户呼叫并做记录的事件或服务请求总数量/服务台接到的所有用户呼叫总数量*100%=200/240 *100%=83.3%

派单准确率=服务台人员首次派单得到解决的事件或服务或服务请求总数量/事件或服务请求总的数量 *100%=120/200 *100%=60%

平均通话时间=用户呼叫持续总时间/事件或服务请求总数量=300/200=1.5分钟

补偿性原则。补偿性原则是指工作申请人在招聘测评中成绩高的项目可以补偿成绩低的项目,因此在评价时可以对不同项目设置不同的权重。例如, 未来工作绩效预测值=0.6+0.4x工龄+0.3xIQ成绩+0.5x学历分值。 这种补偿性原则适用于对申请人没有某种最低要求而是强调申请人综合素质的情况。

招聘成功率是指实际上岗人数和面试人数的比例。

招聘成功率与用人组织的知名度、所处行业的热门程度等也有直接关系。

招聘达成率是指实际上岗人数与计划招聘人数的比例。

特别是基础岗位,需要的员工人数较多、招聘量大,但往往因为各种因素的干扰,实际能上岗的人数不能达到计划人数,这一比例与组织岗位设置有必然的关系。

某公司运维岗位计划招聘60人,参加面试人数100人,实际上岗人数30人。

招聘成功率=实际上岗人数/面试人数*100%=30/100 *100%=30%

招聘达成率=实际上岗人数/计划招聘人数 *100% =30/60 *100%=50%

设备综合效率(Overall Equipment Effectiveness,OEE)是一个独立的测量工具,用来表现机器实际的生产能力相对于理论产能的比率。它由时间稼动率、性能效率以及合格率三个关键要素组成, 即0EE=稼动率×性能效率×合格率。

通过收集设备实时数据,分析设备的有效利用时间,以便实时监控设备运行,最大化挖掘设备生产潜力,降低由于设备停机、待料、空转、降速运行等带来的设备运行损失,不断提高设备运行效率,提升设备综合效率。

0EE的统计分析根据统计时长的不同和实时程度的不同,用于不同的业务场景,如设备管理人员的绩效、生产主计划的生成、生产工艺的优化(含自动优化)、生产调动的自优化等。

假设某设备某天的计划生产时间为360分钟,实际因故障停机30分钟。该设备理论上每分钟生产1件产品,实际生产300件(其中不合格品30件)。

则该设备的综合效率= 稼动率×性能效率×合格率=(330/360)×(300/330*1)×(270/300)=75%

附件2:关键背诵知识,简版已更新完毕,部分重要章节如下

1. 软考系规案例论文,第4章必背内容

2. 软考系规,第4章信息系统规划关键背内容上

3. 软考系规,第12章信息系统服务管理 必背内容

4. 软考系规,第12章信息系统服务管理 关键背内容1

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