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系統分析設計、軟體開發知識� 教學簡報���TIPCI學會製作

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系統分析與設計 教學簡報

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1.1 系統開發生命週期（SDLC）

  • 1.1.1 SDLC 的定義：
  • 系統化方法，用於計劃、建立、測試和部署資訊系統。
  • 1.1.2 主要階段：
  • • 需求分析
  • • 系統設計
  • • 開發與實作
  • • 測試
  • • 部署
  • • 維護與更新

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1.2 需求分析與系統設計的關鍵步驟

  • 1.2.1 需求分析：
  • • 確定目標
  • • 需求收集
  • • 分類（功能與非功能）
  • • 驗證

​

  • 1.2.2 系統設計：
  • • 高階設計：架構、模組
  • • 詳細設計：API、資料庫、UI

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1.3 傳統方法 vs. 敏捷方法

  • 傳統方法（瀑布模型）：線性流程、需求變更困難、一次性交付
  • 敏捷方法：迭代開發、可靈活變更、持續交付

​

  • 適用場景：
  • • 瀑布模型：政府、金融
  • • 敏捷方法：新創開發

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2.1 需求收集技術

  • 2.1.1 訪談：與業務或IT人員面談
  • 優：獲得詳細資訊

​

  • 2.1.2 問卷調查：適用大規模用戶
  • 優：數據量大

​

  • 2.1.3 觀察：觀察用戶操作
  • 優：獲得真實行為資料

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2.2 需求建模

  • 2.2.1 UML：
  • • 使用案例圖
  • • 類別圖
  • • 活動圖

​

  • 2.2.2 DFD：
  • • Level 0：整體資料流
  • • Level 1：細部模組資料流

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2.3 功能需求與非功能需求

  • • 功能需求：系統必須完成的任務，例如：訂單管理
  • • 非功能需求：性能、安全性、可擴展性等系統品質

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第三章：系統設計方法

  • 3.1 概念設計與資料流設計：
  • • 概念設計：確立系統架構與模組設計
  • • 資料流設計：使用 DFD 設計數據流向

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3.2 結構化設計方法

  • • 功能分解：系統模組化設計
  • • 程式設計標準化：使用流程圖與DFD
  • • 提高穩定性：模組間依賴清晰

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3.3 物件導向設計（OOD）

  • • 封裝：將數據與方法封裝於類別
  • • 繼承：類別功能擴展
  • • 多型：相同方法不同行為

​

  • UML 圖應用：
  • • 類別圖
  • • 序列圖

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章節總結表

  • 第一章：SDLC, 傳統 vs. 敏捷
  • 第二章：需求收集、建模、功能與非功能需求
  • 第三章：概念設計、結構化與物件導向設計

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第四章：系統架構與開發

  • 介紹三種系統架構模式：
  • • MVC 架構
  • • 微服務架構
  • • 分層架構
  • 並包含資料庫與 API 設計

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4.1.1 MVC 架構

  • • Model：資料處理邏輯
  • • View：UI 呈現
  • • Controller：請求處理

​

  • 優勢：模組化、高可測試性
  • 應用：Django、Spring MVC

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4.1.2 微服務架構

  • • 拆分為小型服務
  • • 各自部署與維護
  • • API 溝通

​

  • 適用場景：大型電商、CI/CD 環境

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4.1.3 分層架構

  • • 表現層：UI 顯示
  • • 業務層：邏輯處理
  • • 資料層：資料庫操作

​

  • 適用於企業系統如 ERP、CRM

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4.2 資料庫設計

  • • ER 模型：實體、屬性、關係
  • • 正規化：
  • - 1NF：單一欄位值
  • - 2NF：消除部分依賴
  • - 3NF：僅依賴主鍵

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4.3 API 設計與集成

  • • RESTful API：GET/POST/PUT/DELETE
  • • JSON 數據、OAuth2/JWT 安全機制
  • • GraphQL：精確查詢
  • • gRPC：高效能、適用微服務

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第五章：系統測試與維護

  • 涵蓋測試計畫、品質保證與系統維護策略，確保軟體可靠性與穩定性。

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5.1 測試計劃與測試技術

  • • 單元測試：模組功能測試
  • • 整合測試：模組間整合測試
  • • 系統測試：整體功能測試
  • • 使用者驗收測試（UAT）：由使用者驗證

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5.2 軟體品質保證與版本控制

  • • SQA 方法：
  • - Code Review
  • - 靜態分析工具（SonarQube）
  • - CI/CD 測試（Jenkins、GitHub Actions）

​

  • • 版本控制：
  • - Git 為主流系統
  • - 使用 Git Flow 或 Trunk-based 策略

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5.3 系統維護與優化策略

  • • 預防性維護：提升效能，如資料庫優化
  • • 適應性維護：因應技術升級
  • • 修正性維護：修正錯誤與漏洞

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第六章：系統開發案例與實踐

  • 透過實際案例分析與趨勢探討，深化系統開發實務應用理解。

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6.1 企業級系統開發案例分析

  • 案例：電子商務平台
  • • 架構：微服務
  • • 技術：React, Spring Boot, MongoDB
  • • 挑戰：高流量處理、即時支付

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6.2 成功與失敗案例解析

  • 成功案例：
  • • 敏捷開發，快速迭代

​

  • 失敗案例：
  • • 測試不足 → 系統漏洞
  • • 供應商鎖定 → 難以轉移雲端

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6.3 未來系統開發的挑戰與趨勢

  • • 低程式碼平台：OutSystems, Mendix
  • • AI 驅動開發：GitHub Copilot
  • • 雲端原生：Kubernetes, Serverless
  • • 量子運算影響資訊安全

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軟體開發知識教學簡報

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第一章：軟體開發基礎

  • 介紹主要開發模型、版本控制與開發流程管理。

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1.1 軟體開發模型

  • • 瀑布模型：線性開發、需求明確
  • • 敏捷開發：迭代開發、持續溝通
  • • DevOps：整合開發與運維，CI/CD 加快交付

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1.2 版本控制與協作工具

  • • Git 指令：init、clone、commit、pull、push
  • • 協作：多人開發版本管理
  • • CI/CD 工具：Jenkins、GitHub Actions、GitLab CI/CD

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1.3 軟體開發流程與管理

  • • 專案管理工具：Jira、Trello
  • • 文件管理：Confluence、Google Docs
  • • 敏捷流程：收集需求 → Sprint → 開發 → 交付

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第二章：程式設計與軟體工程

  • 涵蓋程式語言基礎、設計模式與最佳開發實踐。

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2.1 程式設計基礎

  • • Python：Web、AI
  • • Java：企業級應用
  • • C++：高效能應用，如遊戲與系統程式

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2.2 設計模式

  • • Singleton：單一實例
  • • Factory：物件創建
  • • Observer：通知訂閱者變更

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2.3 軟體開發最佳實踐

  • • KISS、DRY 原則
  • • 撰寫可測試程式
  • • 良好註解與文件
  • • 使用設計模式提高維護性

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第三章：前端與後端開發

  • 介紹前端與後端技術、框架與資料庫及 API 設計。

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3.1 前端開發技術

  • • HTML：標記語言
  • • CSS：樣式設計
  • • JavaScript：互動控制
  • • 框架：React、Vue、Angular

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3.2 後端開發技術

  • • Node.js：JavaScript 後端框架
  • • Spring Boot：Java 企業級開發
  • • Django：Python 快速開發框架

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3.3 資料庫與 API 開發

  • • SQL：MySQL、PostgreSQL
  • • NoSQL：MongoDB、Redis
  • • API 設計：RESTful API、GraphQL

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章節總結表

  • 第一章：瀑布、敏捷、DevOps、Git、CI/CD
  • 第二章：Python/Java/C++、設計模式、實踐原則
  • 第三章：前端 React、後端 Node.js、資料庫與 API 設計

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第四章：軟體測試與品質保證

  • 介紹各類測試方法、自動化框架與軟體安全測試。

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4.1 軟體測試類型

  • • 單元測試：測試單一函數
  • • 集成測試：模組整合測試
  • • 功能測試：整體功能驗證

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4.2 自動化測試框架

  • • JUnit：Java 單元測試
  • • Selenium：Web 自動化
  • • PyTest：Python 測試
  • • Jest：JavaScript 測試

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4.3 軟體安全測試與漏洞修復

  • • 滲透測試、靜態分析（SonarQube）、DAST
  • • 漏洞：SQL 注入、XSS、CSRF
  • • 修復：使用 ORM、防注入、CSRF Token

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第五章：持續整合與部署

  • 涵蓋 DevOps 工具、自動化部署與雲端應用開發。

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5.1 DevOps 文化與工具

  • • Jenkins：CI/CD 自動部署
  • • Docker：容器化
  • • Kubernetes：自動擴展
  • • Terraform：基礎設施即代碼

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5.2 自動化部署與 IaC

  • • IaC 工具：Terraform、Ansible
  • • 範例：Terraform 建立 AWS EC2
  • • 自動化部署提高一致性與效率

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5.3 雲端應用開發與部署

  • • PaaS：AWS Beanstalk、Heroku
  • • Serverless：AWS Lambda、Azure Functions
  • • Kubernetes：容器管理

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第六章：未來技術趨勢

  • 探討 AI、低代碼開發與未來挑戰與機會。

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6.1 AI 與軟體開發結合

  • • GitHub Copilot：AI 代碼生成
  • • 測試自動化與除錯建議
  • • 提升效率與測試覆蓋率

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6.2 低代碼與無代碼開發

  • • 低代碼平台：OutSystems、Mendix
  • • 無代碼平台：Bubble、Zapier
  • • 比較：低代碼較高彈性，無代碼較簡便

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6.3 軟體開發的挑戰與機遇

  • • 挑戰：安全、技術變遷、跨平台
  • • 機遇：雲端技術成熟、AI 輔助開發、開源社群推動

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總結表格

  • 第四章：單元、自動化、安全測試
  • 第五章：DevOps 工具、CI/CD、雲端部署
  • 第六章：AI 開發、低代碼平台、技術趨勢