互聯(lián)網(wǎng)專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)速查手冊(cè)2024版引言身處瞬息萬(wàn)變的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，新的概念與術(shù)語(yǔ)層出不窮，如同潮水般涌來(lái)。對(duì)于從業(yè)者而言，準(zhǔn)確理解并熟練運(yùn)用這些術(shù)語(yǔ)，不僅是日常溝通的基石，更是把握行業(yè)動(dòng)態(tài)、提升專(zhuān)業(yè)素養(yǎng)的關(guān)鍵。本手冊(cè)旨在梳理2024年互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域內(nèi)依然重要或嶄露頭角的核心術(shù)語(yǔ)，為各位同仁提供一份便捷的參考工具。我們力求內(nèi)容的專(zhuān)業(yè)性與嚴(yán)謹(jǐn)性，同時(shí)兼顧實(shí)用性，希望能助您在快速迭代的行業(yè)浪潮中，保持清晰的認(rèn)知與高效的協(xié)作。一、基礎(chǔ)技術(shù)與架構(gòu)一種基于互聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算方式，通過(guò)共享的可配置計(jì)算資源池（如網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲(chǔ)、應(yīng)用程序、服務(wù)等），向用戶(hù)提供按需、可擴(kuò)展的服務(wù)。用戶(hù)無(wú)需了解底層基礎(chǔ)設(shè)施細(xì)節(jié)，即可通過(guò)網(wǎng)絡(luò)便捷地獲取所需資源。1.2容器化(Containerization)一種輕量級(jí)的虛擬化技術(shù)，它將應(yīng)用程序及其所有依賴(lài)項(xiàng)（如庫(kù)、配置文件等）打包在一起，形成一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的可執(zhí)行單元，稱(chēng)為容器。容器確保了應(yīng)用在不同環(huán)境中能夠以一致的方式運(yùn)行，提高了開(kāi)發(fā)、測(cè)試和部署的效率。1.3微服務(wù)(Microservices)1.4API(ApplicationProgrammingInterface)應(yīng)用程序編程接口，是不同軟件組件之間進(jìn)行交互的規(guī)范和協(xié)議。它定義了如何請(qǐng)求服務(wù)、數(shù)據(jù)格式以及響應(yīng)方式，使得開(kāi)發(fā)者可以利用現(xiàn)有功能快速構(gòu)建新的應(yīng)用，而無(wú)需了解底層實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。1.5中間件(Middleware)位于操作系統(tǒng)和應(yīng)用程序之間的軟件層，提供通用的服務(wù)和功能，以簡(jiǎn)化應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)、集成和管理。常見(jiàn)的中間件包括消息隊(duì)列、緩存系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)連接池等。1.6數(shù)據(jù)庫(kù)(Database)存儲(chǔ)和管理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的集合。常見(jiàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如MySQL,PostgreSQL），其數(shù)據(jù)以表格形式組織，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)間的關(guān)系；以及非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如MongoDB,Redis），其數(shù)據(jù)模型更加靈活，適用于處理大規(guī)模或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。1.7緩存(Caching)一種將頻繁訪問(wèn)的數(shù)據(jù)臨時(shí)存儲(chǔ)在高速存儲(chǔ)介質(zhì)（如內(nèi)存）中的技術(shù)，以減少對(duì)原始數(shù)據(jù)源（如數(shù)據(jù)庫(kù)）的訪問(wèn)次數(shù)，從而提高數(shù)據(jù)訪問(wèn)速度和系統(tǒng)性能。1.8CDN(ContentDeliveryNetwork)內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)，是一組分布在不同地理位置的服務(wù)器所組成的網(wǎng)絡(luò)。其目的是將網(wǎng)站內(nèi)容（如圖片、視頻、靜態(tài)資源）緩存到離用戶(hù)最近的服務(wù)器上，使用戶(hù)能夠更快地獲取內(nèi)容，同時(shí)減輕源服務(wù)器的負(fù)載。1.9負(fù)載均衡(LoadBalancing)一種在多個(gè)服務(wù)器之間分配網(wǎng)絡(luò)流量或應(yīng)用請(qǐng)求的技術(shù)。通過(guò)合理分配負(fù)載，可以避免單一服務(wù)器過(guò)載，提高系統(tǒng)的可用性、可靠性和處理能力。1.10DevOpsDevelopment和Operations的組合，是一種強(qiáng)調(diào)軟件開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)和運(yùn)維團(tuán)隊(duì)協(xié)作與溝通的文化、實(shí)踐和工具的集合。其目標(biāo)是縮短軟件開(kāi)發(fā)周期，提高部署頻率，并確保高質(zhì)量交付。1.11CI/CD(ContinuousIntegration/ContinuousDeployment)持續(xù)集成/持續(xù)部署，是DevOps中的核心實(shí)踐。持續(xù)集成指開(kāi)發(fā)人員頻繁將代碼合并到主干，并通過(guò)自動(dòng)化構(gòu)建和測(cè)試及早發(fā)現(xiàn)問(wèn)題；持續(xù)部署則是在代碼通過(guò)測(cè)試后，自動(dòng)部署到生產(chǎn)環(huán)境或預(yù)生產(chǎn)環(huán)境。1.12敏捷開(kāi)發(fā)(AgileDevelopment)一種以人為核心、迭代、循序漸進(jìn)的開(kāi)發(fā)方法。它強(qiáng)調(diào)快速響應(yīng)變化、頻繁交付可用產(chǎn)品、緊密的客戶(hù)協(xié)作以及自組織的團(tuán)隊(duì)。常見(jiàn)的敏捷框架包括Scrum、Kanban等。1.13區(qū)塊鏈(Blockchain)二、人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)2.1人工智能(ArtificialIntelligence,AI)研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。其目標(biāo)是使機(jī)器能夠執(zhí)行通常需要人類(lèi)智能才能完成的任務(wù)，如推理、學(xué)習(xí)、自適應(yīng)等。2.2機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning,ML)人工智能的一個(gè)分支，它使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠通過(guò)經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)改進(jìn)。核心在于設(shè)計(jì)算法，讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，并利用這些規(guī)律對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)或決策，而無(wú)需顯式編程。2.3深度學(xué)習(xí)(DeepLearning,DL)機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，其核心是使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）來(lái)模擬人腦的結(jié)構(gòu)和功能。深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展。2.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NeuralNetwork)受生物神經(jīng)系統(tǒng)啟發(fā)而設(shè)計(jì)的計(jì)算模型，由大量相互連接的人工神經(jīng)元組成。神經(jīng)元之間通過(guò)權(quán)重傳遞信號(hào)，網(wǎng)絡(luò)通過(guò)調(diào)整這些權(quán)重來(lái)學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的模式。2.5自然語(yǔ)言處理(NaturalLanguageProcessing,NLP)人工智能的一個(gè)重要分支，研究計(jì)算機(jī)如何理解、解釋和生成人類(lèi)語(yǔ)言。其目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信，應(yīng)用包括機(jī)器翻譯、文本摘要、情感分析、問(wèn)答系統(tǒng)等。一種基于海量文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，通常具有數(shù)十億甚至數(shù)千億的參數(shù)。它能夠理解和生成類(lèi)人文本，在語(yǔ)言理解、文本生成、知識(shí)問(wèn)答等方面表現(xiàn)出強(qiáng)大的能力。2.7生成式AI(GenerativeAI)人工智能的一個(gè)分支，致力于使計(jì)算機(jī)能夠“看懂”圖像或視頻。它涉及圖像獲取、處理、分析和理解等技術(shù)，應(yīng)用包括圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛等。2.9監(jiān)督學(xué)習(xí)(SupervisedLearning)2.10無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)(UnsupervisedLearning)2.11強(qiáng)化學(xué)習(xí)(ReinforcementLearning,RL)一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過(guò)智能體（Agent）與環(huán)境的交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)行為策略。智能體在環(huán)境中執(zhí)行動(dòng)作，獲得獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰，并根據(jù)這些反饋調(diào)整自己的行為，以最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)。2.12特征工程(FeatureEngineering)在機(jī)器學(xué)習(xí)流程中，從原始數(shù)據(jù)中提取、選擇、轉(zhuǎn)換和構(gòu)建有意義特征的過(guò)程。高質(zhì)量的特征對(duì)于模型性能至關(guān)重要，它直接影響模型能否有效學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的規(guī)律。2.13模型訓(xùn)練(ModelTraining)2.14模型推理(ModelInference)使用訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)新的、未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)或決策的過(guò)程。推理是模型部署到實(shí)際應(yīng)用中后執(zhí)行的主要任務(wù)。2.15AIGC(AI-GeneratedContent)2.16提示詞工程(PromptEngineering)三、數(shù)據(jù)與分析3.1大數(shù)據(jù)(BigData)指規(guī)模巨大、類(lèi)型多樣、處理速度快的數(shù)據(jù)集合，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理工具難以在合理時(shí)間內(nèi)對(duì)其進(jìn)行捕捉、管理和處理。其特征通常被概括為海量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、低價(jià)值密度（Value）和真實(shí)性（Veracity）。3.2數(shù)據(jù)湖(DataLake)一種集中存儲(chǔ)大量原始數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化）的存儲(chǔ)庫(kù)，數(shù)據(jù)以其原始格式保存，直到需要使用時(shí)才進(jìn)行轉(zhuǎn)換和處理。數(shù)據(jù)湖支持各種分析需求，從報(bào)表到機(jī)器學(xué)習(xí)。3.3數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(DataWarehouse)一個(gè)面向主題的、集成的、相對(duì)穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常來(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)源，經(jīng)過(guò)清洗、轉(zhuǎn)換和集成后，以結(jié)構(gòu)化形式存儲(chǔ)，便于高效查詢(xún)和分析。3.4數(shù)據(jù)集市(DataMart)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一個(gè)子集，針對(duì)特定業(yè)務(wù)部門(mén)或業(yè)務(wù)需求而構(gòu)建，包含該領(lǐng)域相關(guān)的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集市規(guī)模較小，更專(zhuān)注，能更快地為特定用戶(hù)提供決策支持。3.5ETL/ELT(Extract,Transform,Load/Extract,Load,Transform)數(shù)據(jù)集成過(guò)程中的關(guān)鍵步驟。ETL指從源系統(tǒng)提取數(shù)據(jù)，進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和整合，然后加載到目標(biāo)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；ELT則是先將原始數(shù)據(jù)加載到目標(biāo)系統(tǒng)，再在目標(biāo)系統(tǒng)中進(jìn)行轉(zhuǎn)換，更適用于大數(shù)據(jù)場(chǎng)景。3.6數(shù)據(jù)治理(DataGovernance)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理行使權(quán)力和控制的活動(dòng)集合，包括規(guī)劃、監(jiān)控和執(zhí)行。其目的是確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量、可用性、一致性、安全性和合規(guī)性，以支持有效的決策和業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)。3.7數(shù)據(jù)安全(DataSecurity)保護(hù)數(shù)據(jù)免受未授權(quán)的訪問(wèn)、使用、披露、修改或破壞的過(guò)程和實(shí)踐。它涉及數(shù)據(jù)加密、訪問(wèn)控制、數(shù)據(jù)脫敏、安全審計(jì)等多種技術(shù)和策略。3.8數(shù)據(jù)脫敏(DataMasking)在保留數(shù)據(jù)格式和可用性的同時(shí)，通過(guò)替換、加密、模糊化等方法隱藏或修改敏感信息的技術(shù)。其目的是在非生產(chǎn)環(huán)境（如開(kāi)發(fā)、測(cè)試）中使用真實(shí)數(shù)據(jù)時(shí)，保護(hù)個(gè)人隱私和商業(yè)機(jī)密。3.9數(shù)據(jù)可視化(DataVisualization)將數(shù)據(jù)以圖形、圖表、地圖等視覺(jué)形式呈現(xiàn)的技術(shù)。通過(guò)直觀的視覺(jué)表達(dá)，幫助用戶(hù)快速理解數(shù)據(jù)中的模式、趨勢(shì)和關(guān)聯(lián)，從而做出更明智的決策。3.10BI(BusinessIntelligence)商業(yè)智能，指利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、查詢(xún)報(bào)表等技術(shù)，對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理、分析和展現(xiàn)，將其轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的信息，輔助企業(yè)決策和業(yè)務(wù)優(yōu)化。四、前端與用戶(hù)體驗(yàn)4.1UI(UserInterface)用戶(hù)界面，指用戶(hù)與產(chǎn)品或系統(tǒng)進(jìn)行交互的所有視覺(jué)元素和控件的總和，包括布局、顏色、圖標(biāo)、按鈕等。UI設(shè)計(jì)關(guān)注界面的美觀性和易用性。4.2UX(UserExperience)用戶(hù)體驗(yàn)，指用戶(hù)在使用產(chǎn)品或系統(tǒng)的整個(gè)過(guò)程中的感受和體驗(yàn)，包括易用性、效率、情感連接等多個(gè)方面。UX設(shè)計(jì)致力于提升用戶(hù)在與產(chǎn)品交互時(shí)的整體滿(mǎn)意度。4.3前端框架(FrontendFramework)用于構(gòu)建用戶(hù)界面的軟件框架，提供了一套預(yù)定義的組件、工具和最佳實(shí)踐，以簡(jiǎn)化和加速前端開(kāi)發(fā)。常見(jiàn)的前端框架有React,Vue.js,Angular等。4.4響應(yīng)式設(shè)計(jì)(ResponsiveDesign)一種網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)方法，使網(wǎng)站能夠根據(jù)用戶(hù)設(shè)備的屏幕尺寸、分辨率和方向自動(dòng)調(diào)整布局和內(nèi)容，以提供最佳的瀏覽體驗(yàn)，無(wú)論是在桌面、平板還是手機(jī)上。4.5SPA(SinglePageApplication)單頁(yè)應(yīng)用，是一種在單個(gè)網(wǎng)頁(yè)中加載所有必要資源，并通過(guò)JavaScript動(dòng)態(tài)更新頁(yè)面內(nèi)容的Web應(yīng)用。用戶(hù)在與應(yīng)用交互時(shí)，頁(yè)面不會(huì)重新加載，從而提供更流暢的用戶(hù)體驗(yàn)，類(lèi)似原生應(yīng)用。4.6PWA(ProgressiveWebApp)漸進(jìn)式Web應(yīng)用，是一種結(jié)合了Web和原生應(yīng)用優(yōu)點(diǎn)的應(yīng)用形式。它通過(guò)ServiceWorker等技術(shù)，提供離線(xiàn)訪問(wèn)、推送通知、類(lèi)似原生應(yīng)用的用戶(hù)體驗(yàn)，同時(shí)保持Web應(yīng)用的跨平臺(tái)性和易于訪問(wèn)的特點(diǎn)。4.7用戶(hù)畫(huà)像(UserPersona)基于用戶(hù)調(diào)研數(shù)據(jù)創(chuàng)建的虛構(gòu)人物形象，代表了產(chǎn)品的典型用戶(hù)群體。用戶(hù)畫(huà)像包含用戶(hù)的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征、行為習(xí)慣、目標(biāo)需求、痛點(diǎn)等信息，用于指導(dǎo)產(chǎn)品設(shè)計(jì)和決策。4.8用戶(hù)旅程(UserJourney)描述用戶(hù)為了完成某個(gè)特定目標(biāo)，與產(chǎn)品或服務(wù)進(jìn)行交互的一系列步驟和體驗(yàn)的過(guò)程。繪制用戶(hù)旅程圖有助于理解用戶(hù)在不同觸點(diǎn)的需求和痛點(diǎn)，從而優(yōu)化產(chǎn)品體驗(yàn)。4.9A/B測(cè)試(A/BTesting)一種對(duì)比實(shí)驗(yàn)方法，將用戶(hù)隨機(jī)分為兩組，向每組用戶(hù)展示產(chǎn)品的不同版本（如不同的界面設(shè)計(jì)、功能或文案），通過(guò)比較關(guān)鍵指標(biāo)（如轉(zhuǎn)化率、點(diǎn)擊率）來(lái)確定哪個(gè)版本表現(xiàn)更優(yōu)。五、業(yè)務(wù)與運(yùn)營(yíng)5.1SaaS/PaaS/IaaS(Software/Platform/InfrastructureasaService)云計(jì)算的三種主要服務(wù)模式。SaaS是軟件即服務(wù)，用戶(hù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)直接使用供應(yīng)商提供的應(yīng)用軟件；PaaS是平臺(tái)即服務(wù)，為開(kāi)發(fā)者提供開(kāi)發(fā)、測(cè)試和部署應(yīng)用的平臺(tái)；IaaS是基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)，提供虛擬化的計(jì)算資源，如服務(wù)器、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)。5.2B2B/B2C/C2C(Business-to-Business/Business-to-Consumer/Consumer-to-Consumer)常見(jiàn)的電子商務(wù)模式。B2B指企業(yè)之間的商業(yè)交易；B2C指企業(yè)直接向消費(fèi)者銷(xiāo)售產(chǎn)品或服務(wù)；C2C指消費(fèi)者之間進(jìn)行的商品交易。5.3流量(Traffic)通常指網(wǎng)站、應(yīng)用或平臺(tái)的訪問(wèn)量，是衡量其受歡迎程度和影響力的重要指標(biāo)。流量來(lái)源包括搜索引擎、社交媒體、直接訪問(wèn)、廣告投放等。5.4轉(zhuǎn)化率(ConversionRate)5.5DAU/MAU(Daily/MonthlyActiveUsers)日活躍用戶(hù)數(shù)/月活躍用戶(hù)數(shù)，用于衡量產(chǎn)品的用戶(hù)活躍度。DAU指一天內(nèi)訪問(wèn)或使用產(chǎn)品的獨(dú)立用戶(hù)數(shù)量；MAU指一個(gè)月內(nèi)的相應(yīng)數(shù)據(jù)。5.6GMV(GrossMerchandiseVolume)商品交易總額，指平臺(tái)在一定時(shí)期內(nèi)所有訂單的總金額，通常用于衡量電商平臺(tái)的交易規(guī)模。GMV并不等同于平臺(tái)的實(shí)際收入。5.7ROI(ReturnonInvestment)投資回報(bào)率，衡量一項(xiàng)投資的收益與成本之比。在營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域，ROI用于評(píng)估