IT项目管理的风险有哪些

随着互联网的不断发展，我们在进行服务器开发组织架构上通常会采用分布式架构方法来进行设计。今天，我们就一起来了解一下，微服务架构都有哪些特点。

InfoQ:你近的QConSanFrancisco提出的一个关键前提是，组织如果要从单体大型应用转变为基于微服务的体系结构就得要打破它们的庞大的整体流程。你能再进一步解释一下吗

RafaelSchloming:对于转变为微服务本身，人们实际上并不怎么关心，他们真正关心的是提升特性的完成速度。为了提升特征的完成速度就必需做出改变，而微服务只是这种改变所产生的一个附属物罢了。

对于组织来说非常常见的一种情况是，当他们发展到一个临界点，增加再多的人也不会提升特性的完成速度。当这种情况发生时，通常是因为组织用于产出特性的结构和/或过程成为了瓶颈，而不是人员的数量。

当一个组织遇到这种障碍，开始调查为什么这些特性似乎花费的时间远远超出了合理的资源，答案往往是，每个特性都需要太多不同团队的协调。

这会发生在两个不同的维度上。你的人员可以按职能划分为团队：产品与开发、质保与运维。你的人员也可以按组件划分:例如，前端与领域模型、搜索索引和消息通知。当单个特性需要跨多个不同的团队进行协调时，交付特性的控制因素是不同团队之间的沟通速度和效率。像这样组织结构的组织实际上是被一个庞大的整体过程所阻碍的，这个过程要求每个特性(在某种程度上)要有许多许多的组织来理解它。

InfoQ:那么如何解决这个问题呢

Schloming:为了把很多人用在一个问题上，你需要把他们分成团队，因为人们不能在非常大的群体中有效地沟通。你这么做的时候，其实就是在做出一系列的权衡。你所营造的是每支团队内部具有高保真的沟通和协调，而团队之间是低保真和相对较差的协调。

为改进一个组织内的特性完成速度，您可以将你的人组织成独立的、跨职能的、自给自足的特性团队，可以从头到尾自主掌控一个完整的特性。这将以两种方式提高特性的完成速度。先，由于不同的职能(产品、开发、质保和运维)都圈定于一个特性内，你就可以自定义该特性区域的流程了，例如，IT培训分享对于一个没有人正在使用的新特性，你的流程就不需要优先考虑其稳定性了。其次，由于该特性所需的所有组件都由同一个团队拥有，因此，要想赶紧推出一个特性，就可以进行更快速有效的沟通和协调。

说到IT行业，大家第一印象估计都是高大上、福利待遇好、就业前景广阔、人才需求强烈、薪资水涨船高、发展势头不减等等。因为各种各样的原因，诸如专业不对口啊、薪资太低啊、不满意工作啊、找不到合适的、想学技术的、提升自己的越来越多的人开始转行学起了IT。那在转行之前需要准备些什么呢1明确目标IT行业，涉足的领域也是非常广泛的。可能当你想好要转到这个行业的时候，才发现你又不知道到底该学什么好了。要敲代码，做软件开发，得先学计算机语言，就光计算机语言就有好多种，什么Java、Python、C++、C、C#等等，包括还有Web前端，UI设计，软件测试一系列计算机相关的。刚开始难免迷茫，不清楚到底学什么好。所以在转行之前得先把转行的切入点想清楚，要有一个大致的规划，现在学什么，之后做什么，经验上去之后又可以做什么。不说分析透彻，但至少要有一个大致的规划。如果自己查到的资料不清楚，其实可以去进行下咨询，多去几家培训学校看看，再加上自己的判断，分析清楚后瞄准目标，就成功了第一步。正所谓有目标才能走得远，才能坚持得下去。那在转行之前需要准备些什么呢1明确目标IT行业，涉足的领域也是非常广泛的。可能当你想好要转到这个行业的时候，才发现你又不知道到底该学什么好了。要敲代码，做软件开发，得先学计算机语言，就光计算机语言就有好多种，什么Java、Python、C++、C、C#等等，包括还有Web前端，UI设计，软件测试一系列计算机相关的。刚开始难免迷茫，不清楚到底学什么好。所以在转行之前得先把转行的切入点想清楚，要有一个大致的规划，现在学什么，之后做什么，经验上去之后又可以做什么。不说分析透彻，但至少要有一个大致的规划。如果自己查到的资料不清楚，其实可以去进行下咨询，多去几家培训学校看看，再加上自己的判断，分析清楚后瞄准目标，就成功了第一步。正所谓有目标才能走得远，才能坚持得下去。3实践 *** 作所谓“眼过千遍，不如手过一边”，记东西如此，掌握一门技术更是需要如此。看再多的技巧，不去实践和 *** 作永远掌握不了。所以项目实训就不可缺少，java课程培训机构认为在培训学校的选择时，也要注意这一点。当然北大青鸟是完全可以满足你的所有需求。

IT项目管理的风险有哪些

项目风险是一种不确定事件或状况，一旦发生，会对至少一个项目目标，如进度、成本、范围或质量目标产生积极或消极影响。那么IT项目管理的风险有哪些呢？一起来了解下吧：

(1)技术风险。

核心系统升级引入了外包厂商的最新产品，使用了很多新技术，行内研发人员熟悉这些技术需要一定的时间，而在项目过程中却不可避免地会遇到一些技术问题。如何能快速解决这些棘手的技术问题我们的做法是：第一，指定行内外包厂商接头人，由接头人负责和外包厂商的技术人员进行沟通，同时该接头人也是行内对厂商产品最熟悉的人，一般性的小问题基本上此人就可以解决，比较复杂的问题才提交给厂商解决，这样比起全部问题都去找厂商解决，节省了时间。第二，购买厂商的人力进行技术支持，请厂商的研发人员来到开发现场和我们一块研发。第三，预约厂商在系统上线期间到现场待命，以应对紧急问题发生，对可能出现的问题进行第一时间的响应。

(2)沟通风险。

参与项目的外包厂商有多个，沟通渠道多，沟通成本大，而且容易出现理解不一致的情况。所以，项目组成立了专门的PMO，负责制定相应的沟通计划，为每个厂商指定行内的接头人，对内部人员实行分级管理，组织定期例会解决项目过程中出现的问题，防范由于对需求理解不一致造成的项目延误，充分利用已有的邮件、会议、电话和短信等沟通工具，并推广使用某即时通讯工具以作为主要的工作沟通工具。

(3)需求变更风险。

针对IT软件项目中不可避免的需求变更活动，在项目开始后，我部就停止了除政策性需求以外的所有规模超过20人/天的新业务需求，同时制定了需求变更流程：所有业务需求的变更必须由业务方的代表统一提出，变更必须有书面记录，开发人员仔细评估是否接受，最后由总管变更的领导(CCB)复审，总管领导具有一票否决权，从而精简了一些不合理的需求变更。在项目中期引入了IBM的配置管理工具CCCQ来管理代码和缺陷，所有Bug都进行了分类，并录入CQ系统，防止重复修改和修改后无记录等情况的发生。迁移演练之后的缺陷都由各个系统的负责人统一对缺陷进行分析评审，消除Bug修复可能导致的系统关联问题。

(4)进度风险。

项目进行核心升级，引起了客户面数据结构和一些外部接口的变化，同时前端业务平台也做了很大的调整，如开发了新的权限系统、迁移主机老权限系统上的权限数据到微机、替换传输协议XML为JSON、改造微机调用主机框架等。主机平台和开放平台开发工作量巨大，需要留有足够的ST、UAT测试时间，项目开发时间有限，为了应对可能造成的进度延误，我们采用了以下应对方法：一是制定详细的进度计划，明确每个人的任务，各项目组每周定期检视项目进度，如出现偏差及时纠正;二是与外包公司合作，引入外包人力，为项目临时增派了多名生力军;三是强制加班;四是并行化详细设计和编码同时加强代码评审，在加快进度的同时减少返工。

(5)数据迁移风险。

项目涉及的系统多达上百个，系统集成环境复杂，需要迁移的数据量庞大，而且数据迁移对数据的准确性和完整性有着很高的要求。项目制定了分阶段集成和多次迁移演练的策略：将迁移工作进行提前预演，模拟真实上线迁移场景。经过多次演练以后，问题大大减少，减轻了系统上线的数据迁移风险。

(6)人力资源风险。

项目建设周期长，历时两年，大范围人员流动可能会造成项目延误。针对这一风险，应对的方法是：做两手准备，尽力挽留要走的人员，晓之以理，动之以情，请求公司人力资源部提升员工待遇;同时加紧社会招聘，在重要的岗位上安排备份，防止由于成员生病、离职等意外造成的减员。最终这个风险没有成为问题。

在项目升级项目中，我负责两个子系统的开放部分，由于高层对风险管理的重视，我在执行的时候也特别重视对风险的控制。项目组有四个人，沟通成本比较低，所以我们每隔一周进行一次代码评审，解决遇到的一些技术难题和编码规范问题，在实际开发中使用Checkstyle进行代码规范检视，及早扼杀了可能出现的Bug和不规范的代码;制定组员每周报告进度制度，防范进度偏差;面对前端最可能出现的需求变更——UI变更，我尝试在设计初期使用原型方法和业务进行有效沟通，大大减少了后期UAT阶段UI变更需求。回想刚进公司时我做过的某个项目，由于没有考虑到UI类需求变更风险，前期没有进行UI设计的交流，导致UAT阶段大量返工，使项目延误了一个多月，并且浪费了不少人力资源。设想如果当时识别了这类风险，在早期就把风险发生的概率降低，那么项目可能会顺利得多。

由于前期风险控制得当，一直到迁移演练前我负责的项目都很顺利，但是在迁移演练过程中出现了一些问题，其中一个问题是导库程序不能正常执行，并多次发生。我和同事花了很多时间研究问题，最后找到的原因是某个配置参数的问题，研发人员使用了错误的配置参数，ST、UAT期间导库的数据量比真实演练期间的数据量小太多，所以没有被发现，修改配置后再演练环境导库成功。还有一些问题是没有有效沟通导致的。例如，在演练的时候用户反映某个查询交易很慢，经排查，后台人员说前台调错了交易，前台人员提出异议：为什么ST环境查询很快原来后台人员写了多个查询交易，新交易确实能提升查询速度，但是没有在正式的文档上注明前台应使用新交易替换老交易，也没有通过别的途径告知前台，这样前台调用的还是老交易，导致了查询性能问题。由于ST、UAT环境和生产环境的差异性，上述两类问题很难暴露，试想如果没有进行迁移演练，这个问题恐怕要在生产上出现了。迁移演练提前暴露了ST、UAT所不能测出的系统缺陷，使得研发人员能有充分的时间去排查问题和修复缺陷，有效降低了系统上线风险。

经过这次核心升级项目的洗礼，我深深认识到风险管理在IT项目中的重要性，正因为对风险管理足够重视，提前制定了风险应对计划，我们才得以如庖丁解牛般化解项目中遇到的各种风险，并最终取得了上线的胜利。任何项目都不能回避风险问题，风险的存在导致几乎每个项目都不可能顺风顺水地完成项目目标，良好的风险管理技能将帮助项目经理处理好项目中的不确定因素，保证项目的顺利进行。

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我们都知道，服务器数据库的开发一般都是通过java或者是PHP语言来编程实现的，而为了提高我们数据库的运行速度和效率，数据库优化也成为了我们每日的工作重点，今天，北京IT培训就一起来了解一下mysql服务器数据库的优化方法。

为什么要了解索引

真实案例

案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。

案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。

索引的优点

合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。

索引的类型

mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但底层存储的数据结构都是BTREE;有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。

BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。

B-TREE

查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录;如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。

现代数据库的索引文件和文件系统的文件块都被组织成BTREE。

btree的每个节点都包含有key，data和只想子节点指针。

btree有度的概念d>=1。假设btree的度为d，则每个内部节点可以有n=[d+1，2d+1)个key，n+1个子节点指针。树的大高度为h=Logb[(N+1)/2]。

索引和文件系统中，B-TREE的节点常设计成接近一个内存页大小(也是磁盘扇区大小)，且树的度非常大。这样磁盘I/O的次数，就等于树的高度h。假设b=100，一百万个节点的树，h将只有3层。即，只有3次磁盘I/O就可以查找完毕，性能非常高。

索引查询

建立索引后，合适的查询语句才能大发挥索引的优势。

另外，由于查询优化器可以解析客户端的sql语句，会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配合适的索引。

由于写作层面的缘故《IT狂人》将“掌握分寸”，已不发布第五季。根据查询相关资料显示，有关电视连续剧《IT狂人》停拍的缘故，《IT狂人》的连续剧制片人格拉汉姆莱因汉在接纳访谈时表明，由于写作层面的缘故《IT狂人》将“掌握分寸”，已不发布第五季。令一众《IT狂人》的粉丝大呼遗憾。《IT狂人》是一部英国电视剧，是由美国Channel 4 Television Corporation荣誉出品并制做的。英国电视剧的特性是每一季的剧集的很少，《IT狂人》一共拍摄了四季，总共24集，均值每季度6集。

数据库的存在让我们无论是在制定营销计划还是获取新用户等目标上有一个更好的结果，下面昌平IT培训就一起来了解一下，数据化的服务器都有哪些特点。

强调互联网，这是因为本文所讨论的前提是互联网应用。与“传统”应用不同，互联网中的应用每天面临的是海量的数据、大量的请求以及对系统可靠性和响应速度有着更高的要求。“传统”应用，我姑且浅显地认为是，数据量不大，面对的用户群范围相对较小，自然大量的高并发请求场景几乎不存在。

在上文对互联网应用和传统应用有了一个大概的认识后，接下来我们来谈一谈，本文的主题关系型数据库在两种类型应用的不同使用方式，以及关系型数据在如今的互联网应用中是否不再是关注的焦点。

海量的数据。百万级甚至千万级亿级的数据已不可能存储在单一的数据表中，甚至不可能存储在一个数据库中。试想如果将所有的数据存储在单库单表中，一旦发生全表扫描，这对于系统响应速度来讲将是一个灾难。然而在传统应用中，可能单库单表已经足以适用。

二，由于产生了海量数据，进而数据在磁盘上的存储被设计成了“分库分表”的模式，利用某种特定的“路由”算法，定位一个数据所处的位置。正是因为“分库分表”的设计，使得关系型数据中的“联表查询”场景失效，所以在互联网应用中，一张表的设计已经几乎不再有“外键”，也就是联表查询几乎已消失。

三，大量的请求。这在互联网应用中比较常见，一起突发事件，一个明星的突发新闻，都会造成大量的请求瞬时到达。数据库的承载能力是有限的，一旦所有的访问量在某一时刻同时涌入，这直接会造成数据库宕机，整个系统甚至会因为数据库的原因造成服务不可用。所以在如今的互联网应用中，对数据的读取写入几乎已经不再直接 *** 作数据库，而是在数据库前加入了一道“安全”屏障——缓存。

四，服务的可靠性。服务的可靠性，即使系统出现问题，也要保证部分可用，读写分离是一个很好的解决方案，读取和写入 *** 作不再同一个数据库中进行，而是将他们分开。如果此时有大量写 *** 作，要尽量不影响读 *** 作，或者如果如果在写入数据库时造成数据库宕机，此时要尽量不能影响数据库的读 *** 作。此时在互联网应用中通常就会部署一套“主从”数据库，主库写，从库读，这就会衍生出数据同步的问题，或者归纳为数据一致性问题。

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