Как называются общие принципы создания определенного семейства компьютеров

Обновлено: 21.11.2024

Карла Тарди — технический редактор и продюсер цифрового контента с более чем 25-летним опытом работы в ведущих инвестиционных банках и компаниях по управлению капиталом.

Маргарита является сертифицированным специалистом по финансовому планированию (CFP®), сертифицированным консультантом по пенсионному планированию (CRPC®), сертифицированным специалистом по пенсионному доходу (RICP®) и сертифицированным консультантом по социально ответственным инвестициям (CSRIC). Она работает в сфере финансового планирования более 20 лет и проводит дни, помогая своим клиентам обрести ясность, уверенность и контроль над своей финансовой жизнью.

Что такое закон Мура?

Закон Мура основан на представлении Гордона Мура о том, что количество транзисторов в микрочипе удваивается каждые два года, хотя стоимость компьютеров снижается вдвое. Закон Мура гласит, что мы можем ожидать, что скорость и возможности наших компьютеров будут увеличиваться каждые пару лет, и мы будем платить за них меньше. Другой принцип закона Мура утверждает, что этот рост является экспоненциальным.

Ключевые выводы

  • Закон Мура гласит, что количество транзисторов в микрочипе удваивается примерно каждые два года, хотя стоимость компьютеров снижается вдвое.
  • В 1965 году Гордон Э. Мур, один из основателей Intel, сделал наблюдение, известное как закон Мура.
  • Другой принцип закона Мура гласит, что рост числа микропроцессоров экспоненциальный.

Смотрите сейчас: что такое закон Мура?

Понимание закона Мура

В 1965 году Гордон Э. Мур, соучредитель компании Intel (INTC), предположил, что количество транзисторов, которые можно разместить в данной единице пространства, будет удваиваться примерно каждые два года.

Гордон Мур не называл свое наблюдение "законом Мура" и не собирался создавать "закон". Мур сделал это заявление, отметив новые тенденции в производстве чипов в Intel. В конце концов догадка Мура превратилась в предсказание, которое, в свою очередь, стало золотым правилом, известным как закон Мура.

В течение десятилетий, последовавших за первоначальным наблюдением Гордона Мура, закон Мура руководил полупроводниковой промышленностью при долгосрочном планировании и определении целей для исследований и разработок (НИОКР). Закон Мура был движущей силой технологических и социальных изменений, производительности и экономического роста, характерных для конца двадцатого и начала двадцать первого веков.

Закон Мура подразумевает, что компьютеры, машины, работающие на компьютерах, и вычислительная мощность со временем становятся меньше, быстрее и дешевле, поскольку транзисторы на интегральных схемах становятся более эффективными.

Почти 60 лет; Все еще сильно

Спустя более 50 лет мы ощущаем непреходящее влияние и преимущества закона Мура во многих отношениях.

Вычисления

По мере того, как транзисторы в интегральных схемах становятся все более эффективными, компьютеры становятся меньше и быстрее. Чипы и транзисторы — это микроскопические структуры, содержащие молекулы углерода и кремния, которые идеально выровнены для более быстрого перемещения электричества по цепи. Чем быстрее микрочип обрабатывает электрические сигналы, тем эффективнее становится компьютер. Стоимость более мощных компьютеров ежегодно снижается, отчасти из-за более низкой стоимости рабочей силы и снижения цен на полупроводники.

Электроника

Практически каждый аспект высокотехнологичного общества извлекает выгоду из закона Мура в действии. Мобильные устройства, такие как смартфоны и компьютерные планшеты, не будут работать без крошечных процессоров; как и видеоигры, электронные таблицы, точные прогнозы погоды и системы глобального позиционирования (GPS).

Выгода для всех секторов

Кроме того, более компактные и быстрые компьютеры улучшают транспорт, здравоохранение, образование и производство энергии — и это лишь некоторые из отраслей, которые развиваются благодаря возросшей мощности компьютерных чипов.

Неизбежный конец закона Мура

Эксперты сходятся во мнении, что в 2020-х годах компьютеры должны достичь физических пределов закона Мура. Высокие температуры транзисторов в конечном итоге сделают невозможным создание схем меньшего размера. Это связано с тем, что для охлаждения транзисторов требуется больше энергии, чем количество энергии, которое уже проходит через транзисторы. В интервью 2005 года сам Мур признал, что «тот факт, что материалы состоят из атомов, является фундаментальным ограничением, и это не так уж и далеко. Мы преодолеваем некоторые довольно фундаментальные ограничения, поэтому однажды мы собираемся нужно перестать делать вещи меньше."

Создать невозможное?

Тот факт, что закон Мура приближается к своей естественной смерти, возможно, наиболее болезненно проявляется у самих производителей чипов; поскольку эти компании обременены задачей создания все более мощных чипов вопреки реальным физическим трудностям. Даже Intel соревнуется сама с собой и со своей отраслью, создавая то, что в конечном итоге может оказаться невозможным.

В 2012 году корпорация Intel смогла похвастаться выпуском 22-нанометрового процессора с самыми маленькими и самыми современными транзисторами в массовом производстве. В 2014 году Intel выпустила еще более компактный и мощный 14-нм чип; и сегодня компания изо всех сил пытается вывести на рынок свой 10-нм чип.

Для сравнения, один нанометр равен одной миллиардной части метра, что меньше длины волны видимого света. Диаметр атома колеблется от 0,1 до 0,5 нанометра.

Особые соображения

Видение бесконечного и взаимосвязанного будущего несет в себе как проблемы, так и преимущества. Уменьшение размеров транзисторов уже более полувека способствует развитию вычислительной техники, но вскоре инженеры и ученые должны будут найти другие способы сделать компьютеры более функциональными. Вместо физических процессов приложения и программное обеспечение могут помочь повысить скорость и эффективность компьютеров. Облачные вычисления, беспроводная связь, Интернет вещей (IoT) и квантовая физика могут сыграть свою роль в будущем компьютерных инноваций.

Несмотря на растущую озабоченность по поводу конфиденциальности и безопасности, преимущества постоянно совершенствующихся вычислительных технологий могут помочь нам сохранить здоровье, безопасность и продуктивность в долгосрочной перспективе.

Что такое закон Мура?

В 1965 году Джордж Мур заявил, что примерно каждые два года количество транзисторов в микросхемах удваивается. Это явление, обычно называемое законом Мура, предполагает, что вычислительный прогресс со временем станет значительно быстрее, меньше и эффективнее. Закон Мура, широко известный как одна из основных теорий 21 века, имеет важные последствия для будущего технического прогресса — наряду с его возможными ограничениями.

Как закон Мура повлиял на вычислительную технику?

Закон Мура оказал непосредственное влияние на развитие вычислительной мощности. В частности, это означает, что транзисторы в интегральных схемах стали быстрее. Транзисторы проводят электричество, содержащее молекулы углерода и кремния, которые ускоряют передачу электричества по цепи. Чем быстрее интегральная схема проводит электричество, тем быстрее работает компьютер.

Закону Мура приходит конец?

По мнению экспертов, закон Мура перестанет действовать где-то в 2020 году. Это означает, что компьютеры, по прогнозам, достигнут своих пределов, потому что транзисторы не смогут работать в меньших схемах при все более высоких температурах. Это связано с тем, что для охлаждения транзисторов потребуется больше энергии, чем энергия, проходящая через сам транзистор.

Несмотря на то, что были приложены все усилия для соблюдения правил стиля цитирования, могут быть некоторые расхождения. Если у вас есть какие-либо вопросы, обратитесь к соответствующему руководству по стилю или другим источникам.

Наши редакторы рассмотрят то, что вы отправили, и решат, нужно ли пересматривать статью.

Информатика — это изучение компьютеров и вычислений, а также их теоретических и практических приложений. Информатика применяет принципы математики, инженерии и логики во множестве функций, включая формулирование алгоритмов, разработку программного и аппаратного обеспечения и искусственный интеллект.

Самые влиятельные ученые-компьютерщики – Алан Тьюринг, взломщик кодов времен Второй мировой войны, которого обычно называют "отцом современных вычислений"; Тим Бернерс-Ли, изобретатель Всемирной паутины; Джон Маккарти, изобретатель языка программирования LISP и пионер искусственного интеллекта; и Грейс Хоппер, офицер ВМС США и ключевая фигура в разработке первых компьютеров, таких как UNIVAC I, а также в разработке компилятора языка программирования.

Информатика применяется в широком спектре дисциплин, включая моделирование последствий изменения климата и вируса Эбола, создание произведений искусства и визуализацию с помощью графического рендеринга, а также моделирование человеческого интерфейса с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения.< /p>

Разработка видеоигр основана на принципах информатики и программирования. Современный рендеринг графики в видеоиграх часто использует передовые методы, такие как трассировка лучей, для обеспечения реалистичных эффектов. Развитие дополненной реальности и виртуальной реальности также расширило спектр возможностей разработки видеоигр.

Многие университеты по всему миру предлагают программы обучения основам теории информатики и применениям компьютерного программирования. Кроме того, распространенность онлайн-ресурсов и курсов позволяет многим людям самостоятельно изучать более практические аспекты информатики (такие как программирование, разработка видеоигр и дизайн приложений).

информатика, изучение компьютеров и вычислений, включая их теоретические и алгоритмические основы, аппаратное и программное обеспечение, а также их использование для обработки информации. Дисциплина информатики включает изучение алгоритмов и структур данных, проектирование компьютеров и сетей, моделирование данных и информационных процессов, а также искусственный интеллект. Информатика черпает некоторые из своих основ из математики и инженерии и поэтому включает в себя методы из таких областей, как теория массового обслуживания, вероятность и статистика, а также проектирование электронных схем. Информатика также широко использует проверку гипотез и экспериментирование при концептуализации, проектировании, измерении и уточнении новых алгоритмов, информационных структур и компьютерных архитектур.

Информатика считается частью семейства пяти отдельных, но взаимосвязанных дисциплин: компьютерная инженерия, информатика, информационные системы, информационные технологии и разработка программного обеспечения. Это семейство стало известно под общим названием компьютерной дисциплины. Эти пять дисциплин взаимосвязаны в том смысле, что компьютеры являются объектом их изучения, но они разделены, поскольку каждая из них имеет свою собственную исследовательскую перспективу и учебную направленность. (С 1991 года Ассоциация вычислительной техники [ACM], Компьютерное общество IEEE [IEEE-CS] и Ассоциация информационных систем [AIS] сотрудничают в разработке и обновлении таксономии этих пяти взаимосвязанных дисциплин и руководств, которые образовательные учреждения использовать во всем мире для своих программ бакалавриата, магистратуры и исследовательских программ.)

Основные разделы информатики включают традиционное изучение компьютерной архитектуры, языков программирования и разработки программного обеспечения. Однако они также включают вычислительную науку (использование алгоритмических методов для моделирования научных данных), графику и визуализацию, взаимодействие человека и компьютера, базы данных и информационные системы, сети, а также социальные и профессиональные проблемы, которые являются уникальными для практики информатики. . Как может быть очевидно, некоторые из этих подполей пересекаются по своей деятельности с другими современными областями, такими как биоинформатика и вычислительная химия. Эти совпадения являются следствием склонности ученых-компьютерщиков признавать многочисленные междисциплинарные связи в своей области и действовать в соответствии с ними.

Развитие информатики

Информатика возникла как самостоятельная дисциплина в начале 1960-х годов, хотя электронный цифровой компьютер, являющийся объектом ее изучения, был изобретен на два десятилетия раньше. Корни информатики лежат в основном в смежных областях математики, электротехники, физики и информационных систем управления.

Математика является источником двух ключевых концепций разработки компьютеров — идеи о том, что вся информация может быть представлена ​​в виде последовательности нулей и единиц, и абстрактного понятия «хранимой программы». В двоичной системе счисления числа представляются последовательностью двоичных цифр 0 и 1 точно так же, как числа в знакомой нам десятичной системе представляются цифрами от 0 до 9. Относительная легкость, с которой два состояния (например, высокое и низкое напряжение) могут быть реализованы в электрических и электронных устройствах, что естественным образом привело к тому, что двоичная цифра или бит стала основной единицей хранения и передачи данных в компьютерной системе.

Электротехника обеспечивает основы проектирования цепей, а именно идею о том, что электрические импульсы, поступающие в цепь, можно комбинировать с помощью булевой алгебры для получения произвольных выходных сигналов. (Булева алгебра, разработанная в 19 веке, предоставила формализм для проектирования схемы с двоичными входными значениями нулей и единиц [ложь или истина, соответственно, в терминологии логики], чтобы получить любую желаемую комбинацию нулей и единиц на выходе.) Изобретение транзистора и миниатюризация схем, а также изобретение электронных, магнитных и оптических носителей для хранения и передачи информации стали результатом достижений электротехники и физики.

Информационные системы управления, первоначально называвшиеся системами обработки данных, предоставили ранние идеи, на основе которых развились различные концепции информатики, такие как сортировка, поиск, базы данных, поиск информации и графические пользовательские интерфейсы. В крупных корпорациях размещались компьютеры, на которых хранилась информация, необходимая для ведения бизнеса: начисление заработной платы, бухгалтерский учет, управление запасами, контроль производства, отгрузка и получение.

Теоретическая работа над вычислительностью, начавшаяся в 1930-х годах, обеспечила необходимое распространение этих достижений на проектирование целых машин; важной вехой стала спецификация машины Тьюринга (теоретическая вычислительная модель, которая выполняет инструкции, представленные в виде последовательности нулей и единиц) в 1936 году британским математиком Аланом Тьюрингом и его доказательство вычислительной мощности модели. Еще одним прорывом стала концепция компьютера с хранимой в памяти программой, которую обычно приписывают американскому математику венгерского происхождения Джону фон Нейману. Это истоки области информатики, которая позже стала известна как архитектура и организация.

В 1950-х годах большинство пользователей компьютеров работали либо в научно-исследовательских лабораториях, либо в крупных корпорациях. Первая группа использовала компьютеры для выполнения сложных математических расчетов (например, траектории ракет), в то время как вторая группа использовала компьютеры для управления большими объемами корпоративных данных (например, платежных ведомостей и запасов). Обе группы быстро поняли, что писать программы на машинном языке нулей и единиц непрактично и ненадежно. Это открытие привело к разработке языка ассемблера в начале 1950-х годов, который позволяет программистам использовать символы для инструкций (например, ADD для сложения) и переменных (например, X). Другая программа, известная как ассемблер, переводила эти символические программы в эквивалентную двоичную программу, шаги которой компьютер мог выполнять или «выполнять».

Другие элементы системного программного обеспечения, известные как связывающие загрузчики, были разработаны для объединения фрагментов собранного кода и загрузки их в память компьютера, где они могли выполняться. Концепция связывания отдельных частей кода была важна, поскольку позволяла повторно использовать «библиотеки» программ для выполнения общих задач. Это был первый шаг в развитии области компьютерных наук, называемой разработкой программного обеспечения.

Позже, в 1950-х годах, язык ассемблера оказался настолько громоздким, что разработка языков высокого уровня (более близких к естественным языкам) стала поддерживать более простое и быстрое программирование. FORTRAN стал основным языком высокого уровня для научного программирования, а COBOL стал основным языком для бизнес-программирования. Эти языки несли с собой потребность в другом программном обеспечении, называемом компилятором, которое переводит программы на языке высокого уровня в машинный код. По мере того, как языки программирования становились все более мощными и абстрактными, создание компиляторов, создающих высококачественный машинный код и эффективных с точки зрения скорости выполнения и использования памяти, стало сложной задачей в области информатики. Разработка и реализация языков высокого уровня лежит в основе области компьютерных наук, называемой языками программирования.

Расширение использования компьютеров в начале 1960-х послужило толчком к разработке первых операционных систем, которые состояли из системно-резидентного программного обеспечения, которое автоматически обрабатывало ввод и вывод, а также выполняло программы, называемые «заданиями». Потребность в более совершенных вычислительных методах привела к возрождению интереса к численным методам и их анализу, и эта деятельность распространилась настолько широко, что стала известна как вычислительная наука.

В 1970-х и 80-х годах появились мощные компьютерные графические устройства, как для научного моделирования, так и для других видов визуальной деятельности. (Компьютерные графические устройства были представлены в начале 1950-х годов с отображением грубых изображений на бумажных графиках и экранах электронно-лучевых трубок [ЭЛТ].) Дорогое оборудование и ограниченная доступность программного обеспечения не позволяли этой области расти до начала 1980-х годов, когда компьютерная память, необходимая для растровой графики (в которой изображение состоит из маленьких прямоугольных пикселей), стала более доступной. Технология растровых изображений вместе с экранами с высоким разрешением и разработкой графических стандартов, которые делают программное обеспечение менее зависимым от машин, привели к взрывному росту этой области. Поддержка всех этих видов деятельности превратилась в область информатики, известную как графика и визуальные вычисления.

С этой областью тесно связано проектирование и анализ систем, которые напрямую взаимодействуют с пользователями, выполняющими различные вычислительные задачи. Эти системы получили широкое распространение в 1980-х и 90-х годах, когда линейное взаимодействие с пользователями было заменено графическими пользовательскими интерфейсами (GUI). Дизайн графического пользовательского интерфейса, который впервые был разработан Xerox, а затем был подхвачен Apple (Macintosh) и, наконец, Microsoft (Windows), важен, поскольку он представляет собой то, что люди видят и делают, взаимодействуя с вычислительным устройством. Разработка подходящих пользовательских интерфейсов для всех типов пользователей превратилась в область компьютерных наук, известную как взаимодействие человека с компьютером (HCI).

Xerox Alto был первым компьютером, в котором для управления системой использовались графические значки и мышь — первый графический пользовательский интерфейс (GUI).

Область компьютерной архитектуры и организации также претерпела значительные изменения с тех пор, как в 1950-х годах были разработаны первые компьютеры с хранимой в памяти программой. В 1960-х годах появились так называемые системы с разделением времени, позволяющие нескольким пользователям запускать программы одновременно с разных терминалов, жестко подключенных к компьютеру. В 1970-е годы были разработаны первые глобальные компьютерные сети (WAN) и протоколы для передачи информации на высоких скоростях между компьютерами, разделенными большими расстояниями. По мере развития этих видов деятельности они объединились в область компьютерных наук, называемую сетями и коммуникациями. Крупным достижением в этой области стало развитие Интернета.

Идея о том, что инструкции и данные могут храниться в памяти компьютера, имела решающее значение для фундаментальных открытий, касающихся теоретического поведения алгоритмов. То есть такие вопросы, как «Что можно/нельзя вычислить?» были официально рассмотрены с использованием этих абстрактных идей. Эти открытия положили начало области информатики, известной как алгоритмы и сложность. Ключевой частью этой области является изучение и применение структур данных, подходящих для различных приложений. Структуры данных, наряду с разработкой оптимальных алгоритмов для вставки, удаления и поиска данных в таких структурах, являются серьезной проблемой для ученых-компьютерщиков, поскольку они так интенсивно используются в компьютерном программном обеспечении, особенно в компиляторах, операционных системах, файловых системах и т. д. и поисковые системы.

В 1960-х годах изобретение накопителей на магнитных дисках обеспечило быстрый доступ к данным, расположенным в произвольном месте на диске. Это изобретение привело не только к более продуманным файловым системам, но и к развитию баз данных и систем поиска информации, которые позже стали необходимы для хранения, поиска и передачи больших объемов и разнообразных данных через Интернет. Эта область информатики известна как управление информацией.

Еще одной долгосрочной целью исследований в области компьютерных наук является создание вычислительных машин и роботизированных устройств, способных выполнять задачи, которые обычно считаются требующими человеческого интеллекта. К таким задачам относятся движение, зрение, слух, речь, понимание естественного языка, мышление и даже проявление человеческих эмоций. Область информатики интеллектуальных систем, первоначально известная как искусственный интеллект (ИИ), на самом деле возникла еще до появления первых электронных компьютеров в 1940-х годах, хотя термин искусственный интеллект появился только в 1956 году.

Три достижения в области вычислительной техники в начале 21 века — мобильные вычисления, клиент-серверные вычисления и взлом компьютеров – способствовали появлению трех новых областей компьютерных наук: разработка на основе платформ, параллельные и распределенные вычисления, и обеспечение безопасности и информации. Платформенная разработка — это изучение особых потребностей мобильных устройств, их операционных систем и их приложений. Параллельные и распределенные вычисления касаются разработки архитектур и языков программирования, которые поддерживают разработку алгоритмов, компоненты которых могут работать одновременно и асинхронно (а не последовательно), чтобы лучше использовать время и пространство. Безопасность и обеспечение информации связаны с проектированием вычислительных систем и программного обеспечения, которое защищает целостность и безопасность данных, а также конфиденциальность лиц, которые характеризуются этими данными.

Наконец, особую озабоченность компьютерных наук на протяжении всей их истории вызывает уникальное общественное влияние, которое сопровождает исследования в области компьютерных наук и технологические достижения. Например, с появлением Интернета в 1980-х разработчикам программного обеспечения необходимо было решить важные вопросы, связанные с информационной безопасностью, личной конфиденциальностью и надежностью системы. Кроме того, вопрос о том, является ли программное обеспечение интеллектуальной собственностью, и связанный с ним вопрос «Кому оно принадлежит?» породила совершенно новую правовую область лицензирования и стандартов лицензирования, которые применялись к программному обеспечению и связанным с ним артефактам. Эти и другие проблемы составляют основу социальных и профессиональных проблем компьютерных наук, и они появляются почти во всех других областях, указанных выше.

Подводя итог, можно сказать, что дисциплина компьютерных наук превратилась в следующие 15 отдельных областей:

Шимон Шокен и еще 1 преподаватель

Доступна финансовая помощь

Создание современного компьютера с нуля: от Nand до Tetris (проектный курс)

Об этом известно

Чего вы добьетесь:

В этом проектно-ориентированном курсе* вы создадите современную компьютерную систему с нуля. Мы разделим это увлекательное путешествие на шесть практических проектов, которые проведут вас от создания элементарных логических вентилей до создания полностью функционирующего компьютера общего назначения. В процессе вы самым прямым и конструктивным образом узнаете, как работают компьютеры и как они устроены. Что вам понадобится: Это автономный курс: все знания, необходимые для успешного прохождения курса и создания компьютерной системы, будут даны как часть учебного процесса. Поэтому мы не предполагаем никаких предыдущих знаний в области информатики или инженерии, и все учащиеся приветствуются на борту. Вам не понадобятся физические материалы, так как вы будете собирать компьютер на своем собственном ПК, используя программный аппаратный симулятор, точно так же, как настоящие компьютеры разрабатываются компьютерными инженерами в полевых условиях. Аппаратный симулятор, а также другие программные инструменты будут предоставлены бесплатно после того, как вы зарегистрируетесь на курс. Формат курса: Курс состоит из шести модулей, каждый из которых состоит из серии видеолекций и проекта. Вам понадобится около 2-3 часов, чтобы посмотреть лекции каждого модуля, и около 5-10 часов, чтобы выполнить каждый из шести проектов. Курс можно пройти за шесть недель, но вы можете проходить его в своем собственном темпе. Вы можете посмотреть доклад TED об этом курсе, набрав в Google «nand2tetris TED talk». *О курсах, ориентированных на проекты: Курсы, ориентированные на проекты, предназначены для того, чтобы помочь вам выполнить личный значимый проект из реальной жизни, а ваш инструктор и сообщество учащихся со схожими целями будут давать советы и предложения на этом пути. Активно применяя новые концепции по мере обучения, вы более эффективно освоите содержание курса; вы также получите преимущество в использовании полученных навыков, чтобы внести позитивные изменения в свою жизнь и карьеру. Когда вы закончите курс, у вас будет законченный проект, который вы будете гордиться тем, что будете использовать его и делиться им.

Субтитры: Арабский, Французский, Португальский (Европа), Итальянский, Вьетнамский, Немецкий, Русский, Английский, Иврит, Испанский

Краткое содержание: 10 основных принципов интерактивного дизайна Джейкоба Нильсена. Их называют "эвристиками", поскольку они представляют собой общие эмпирические правила, а не конкретные рекомендации по удобству использования.

Якоб Нильсен

2020-11-15 24 апреля 1994 г .; Обновлено 15 ноября 2020 г.

Темы:

Поделиться этой статьей:

Загрузите бесплатный постер с 10 эвристиками юзабилити Джейкоба внизу этой статьи.

Дизайн должен всегда информировать пользователей о том, что происходит, посредством соответствующей обратной связи в течение разумного периода времени.

Когда пользователи знают текущее состояние системы, они узнают о результатах своих предыдущих взаимодействий и определяют следующие шаги. Предсказуемое взаимодействие создает доверие как к продукту, так и к бренду.

Советы

  • Четко сообщайте пользователям о состоянии системы — никакие действия с последствиями для пользователей не должны предприниматься без их информирования.
  • Отправьте отзыв пользователю как можно быстрее (в идеале сразу).
  • Укрепляйте доверие посредством открытого и постоянного общения.

Подробнее

Дизайн должен говорить на языке пользователей. Используйте слова, фразы и понятия, знакомые пользователю, а не внутренний жаргон. Следуйте принятым в реальном мире правилам, чтобы информация отображалась в естественном и логичном порядке.

То, как вы должны проектировать, во многом зависит от ваших конкретных пользователей. Термины, понятия, значки и изображения, которые кажутся совершенно понятными вам и вашим коллегам, могут быть незнакомы или сбивать с толку ваших пользователей.

Когда элементы управления дизайна следуют принятым в реальном мире правилам и соответствуют желаемым результатам (так называемое естественное сопоставление), пользователям легче изучить и запомнить, как работает интерфейс. Это помогает создать интуитивно понятный интерфейс.

Советы

  • Убедитесь, что пользователи могут понять смысл без необходимости искать определение слова.
  • Никогда не предполагайте, что ваше понимание слов или понятий будет таким же, как у ваших пользователей.
  • Исследования пользователей помогут вам выявить знакомую пользователям терминологию, а также их ментальные модели, связанные с важными понятиями.

Подробнее

Пользователи часто совершают действия по ошибке. Им нужен четко обозначенный «аварийный выход», чтобы выйти из нежелательного действия без необходимости выполнять расширенный процесс.

Когда людям легко отказаться от процесса или отменить действие, это способствует чувству свободы и уверенности. Выходы позволяют пользователям сохранить контроль над системой и избежать зависания и разочарования.

Советы

  • Поддержка Отменить и Повторить.
  • Покажите четкий способ выхода из текущего взаимодействия, например кнопку Отмена.
  • Убедитесь, что выход четко обозначен и его можно обнаружить.

Подробнее

Пользователи не должны задаваться вопросом, означают ли разные слова, ситуации или действия одно и то же. Соблюдайте правила платформы и отрасли.

Закон Якоба гласит, что люди проводят большую часть своего времени, используя цифровые продукты не ваши. Опыт пользователей с этими другими продуктами формирует их ожидания. Несоблюдение согласованности может увеличить когнитивную нагрузку пользователей, заставив их узнавать что-то новое.

Советы

  • Повысьте обучаемость, поддерживая оба типа согласованности: внутреннюю и внешнюю.
  • Поддерживать согласованность в пределах одного продукта или семейства продуктов (внутренняя согласованность).
  • Следуйте установленным отраслевым правилам (внешняя согласованность).

Подробнее

Хорошие сообщения об ошибках важны, но лучший дизайн в первую очередь тщательно предотвращает возникновение проблем. Либо устраните подверженные ошибкам условия, либо проверьте их и предоставьте пользователям возможность подтверждения, прежде чем они совершат действие.

Есть два типа ошибок: промахи и ошибки. Промахи — это неосознанные ошибки, вызванные невнимательностью. Ошибки — это сознательные ошибки, основанные на несоответствии между ментальной моделью пользователя и дизайном.

Советы

  • Расставьте приоритеты в своих усилиях: сначала предотвратите дорогостоящие ошибки, а затем мелкие разочарования. предоставляя полезные ограничения и хорошие значения по умолчанию.
  • Предотвратите ошибки, удалив нагрузку на память, поддерживая отмену и предупреждая пользователей.

Подробнее

Сведите к минимуму нагрузку на память пользователя, сделав элементы, действия и параметры видимыми. Пользователь не должен запоминать информацию из одной части интерфейса в другую. Информация, необходимая для использования дизайна (например, метки полей или пункты меню), должна быть видна или легкодоступна при необходимости.

У людей ограничена кратковременная память. Интерфейсы, способствующие распознаванию, сокращают количество когнитивных усилий, требуемых от пользователей.

Советы

  • Позвольте людям распознавать информацию в интерфейсе, а не запоминать («вызывать») ее.
  • Предлагайте помощь в контексте, а не давайте пользователям длинное руководство для запоминания.
  • Сократите количество информации, которую пользователи должны помнить.

Подробнее

Ярлыки, скрытые от пользователей-новичков, могут ускорить взаимодействие для опытного пользователя, так что дизайн будет удобен как для неопытных, так и для опытных пользователей. Разрешить пользователям настраивать частые действия.

Гибкие процессы можно выполнять разными способами, поэтому люди могут выбрать любой метод, который им подходит.

Советы

  • Предоставьте ускорители, такие как сочетания клавиш и сенсорные жесты.
  • Обеспечивайте персонализацию, адаптируя контент и функции для отдельных пользователей.
  • Разрешить настройку, чтобы пользователи могли выбирать, как они хотят, чтобы продукт работал.

Подробнее

Интерфейсы не должны содержать неактуальную или редко используемую информацию. Каждая дополнительная единица информации в интерфейсе конкурирует с соответствующими единицами информации и снижает их относительную видимость.

Эта эвристика не означает, что вы должны использовать плоский дизайн. Она заключается в том, чтобы убедиться, что содержание и визуальный дизайн сосредоточены на главном. Убедитесь, что визуальные элементы интерфейса соответствуют основным целям пользователя.

Советы

  • Контент и визуальный дизайн пользовательского интерфейса должны быть сосредоточены на главном.
  • Не позволяйте ненужным элементам отвлекать пользователей от информации, которая им действительно нужна. для поддержки основных целей.

Подробнее

Сообщения об ошибках должны быть выражены простым языком (без кодов ошибок), точно указывать на проблему и конструктивно предлагать решение.

Эти сообщения об ошибках также должны быть представлены с визуальным оформлением, которое поможет пользователям заметить и распознать их.

Советы

  • Используйте традиционные изображения сообщений об ошибках, например полужирный красный текст.
  • Сообщите пользователям, что пошло не так, на понятном им языке — избегайте технического жаргона.
  • Предлагайте пользователям решение, например ярлык, который может немедленно устранить ошибку.

Подробнее

Лучше, если система не нуждается в дополнительных пояснениях. Однако может потребоваться предоставить документацию, чтобы помочь пользователям понять, как выполнять свои задачи.

Содержимое справки и документации должно быть удобным для поиска и сосредоточено на задаче пользователя. Будьте кратки и перечислите конкретные шаги, которые необходимо выполнить.

Советы

  • Убедитесь, что справочную документацию легко найти.
  • По возможности представляйте документацию в контексте именно в тот момент, когда она требуется пользователю.
  • Перечислите конкретные шаги, которые необходимо выполнить.

Подробнее

Примечание от Джейкоба

Первоначально я разработал эвристику для эвристической оценки в сотрудничестве с Рольфом Моличем в 1990 году [Молич и Нильсен, 1990; Нильсен и Молич, 1990]. Четыре года спустя я усовершенствовал эвристику на основе факторного анализа 249 проблем юзабилити [Nielsen 1994a], чтобы получить набор эвристик с максимальной объяснительной силой, в результате чего появился этот пересмотренный набор эвристик [Nielsen 1994b].

В 2020 году мы обновили эту статью, добавив больше объяснений, примеров и связанных ссылок. Хотя мы немного усовершенствовали язык определений, сами 10 эвристик остались актуальными и неизменными с 1994 года. Если что-то остается верным в течение 26 лет, это, скорее всего, будет применяться и к будущим поколениям пользовательских интерфейсов.

Бесплатный плакат с 10 эвристиками

Загрузите бесплатный постер с 10 эвристиками юзабилити Якоба внизу этой статьи в разделе Загрузки. Вы можете скачать итоговый постер в 3-х размерах: полный постер, A4 и Letter. Вы также можете загрузить полный набор из 11 постеров (10 эвристик юзабилити и итоговый плакат).

Загрузите и распечатайте наши бесплатные плакаты об эвристике юзабилити. Повесьте их дома, в офисе или подарите коллеге.

См. также

Примеры

  • 10 эвристик удобства использования, применяемых к сложным приложениям — примеры эвристик, применяемых к сложным и специализированным программным приложениям.
  • 10 эвристик юзабилити, применяемых к виртуальной реальности — см. эвристики, применяемые к виртуальным 3D-средам. — Отличные примеры 10 эвристик в высокоинтерактивных и наглядных пользовательских интерфейсах, предназначенных для развлечения.
  • 10 эвристик юзабилити, применяемых в повседневной жизни (просто для развлечения)

Контрольные списки и рекомендации

  • Полный набор из 2397 рекомендаций по дизайну пользовательского интерфейса (в нескольких отчетах).
  • Список основных принципов дизайна интерфейса, составленный Брюсом "Тог" Тоньяццини. Список немного слишком длинный для эвристической оценки, но служит полезным контрольным списком.

Ссылки

Загрузки

Об авторе

Якоб Нильсен, доктор философии, является адвокатом пользователей и руководителем Nielsen Norman Group, которую он основал вместе с доктором Дональдом А. Норманом (бывшим вице-президентом по исследованиям в Apple Computer). Доктор Нильсен основал движение «проектирование юзабилити со скидкой» для быстрого и дешевого улучшения пользовательских интерфейсов и изобрел несколько методов юзабилити, включая эвристическую оценку. Он является обладателем 79 патентов США, в основном касающихся способов упрощения использования Интернета.

Подпишитесь на нашу электронную рассылку Alertbox:

Последние статьи об удобстве использования интерфейсов, дизайне веб-сайтов и исследованиях UX от Nielsen Norman Group.

Виртуальные машины: виртуальные компьютеры внутри компьютеров

Виртуальная машина, обычно сокращенная до ВМ, ничем не отличается от любого другого физического компьютера, например ноутбука, смартфона или сервера. Он имеет процессор, память, диски для хранения ваших файлов и при необходимости может подключаться к Интернету. В то время как части, составляющие ваш компьютер (называемые аппаратным обеспечением), являются физическими и осязаемыми, виртуальные машины часто рассматриваются как виртуальные компьютеры или программно-определяемые компьютеры на физических серверах, существующие только как код.

Исследуйте виртуальные машины и облако с бесплатной учетной записью Azure

Создавайте, развертывайте и отслеживайте виртуальные машины, используя 12 месяцев бесплатного обслуживания

Как работает виртуальная машина?

Виртуализация — это процесс создания программной или «виртуальной» версии компьютера с выделенным объемом ЦП, памяти и хранилища, которые «заимствованы» у физического хост-компьютера, например вашего персонального компьютера, — и/или удаленный сервер, например, сервер в центре обработки данных облачного провайдера. Виртуальная машина — это компьютерный файл, обычно называемый образом, который ведет себя как настоящий компьютер. Он может работать в окне как отдельная вычислительная среда, часто для запуска другой операционной системы — или даже функционировать как весь компьютер пользователя — как это часто бывает на рабочих компьютерах многих людей. Виртуальная машина отделена от остальной системы, а это означает, что программное обеспечение внутри виртуальной машины не может мешать основной операционной системе хост-компьютера.

Для чего используются виртуальные машины?

Вот несколько способов использования виртуальных машин:

  • Создание и развертывание приложений в облаке.
  • Опробование новой операционной системы (ОС), включая бета-версии.
  • Создание новой среды, чтобы разработчики могли проще и быстрее запускать сценарии разработки и тестирования.
  • Резервное копирование существующей ОС.
  • Доступ к зараженным вирусом данным или запуск старого приложения путем установки более старой ОС.
  • Запуск программного обеспечения или приложений в операционных системах, для которых они изначально не предназначались.

Каковы преимущества использования виртуальных машин?

Хотя виртуальные машины работают как отдельные компьютеры с отдельными операционными системами и приложениями, их преимущество заключается в том, что они остаются полностью независимыми друг от друга и от физического хост-компьютера. Программное обеспечение, называемое гипервизором или диспетчером виртуальных машин, позволяет одновременно запускать разные операционные системы на разных виртуальных машинах. Это позволяет запускать виртуальные машины Linux, например, в ОС Windows или запускать более раннюю версию Windows в более современной ОС Windows.

А поскольку виртуальные машины не зависят друг от друга, они также чрезвычайно портативны. Вы можете практически мгновенно переместить виртуальную машину с гипервизора на другой гипервизор на совершенно другой машине.

Благодаря своей гибкости и портативности виртуальные машины обеспечивают множество преимуществ, например:

  • Экономия средств. Запуск нескольких виртуальных сред из одной части инфраструктуры означает, что вы можете значительно уменьшить нагрузку на физическую инфраструктуру. Это увеличивает вашу прибыль, уменьшая потребность в обслуживании почти такого же количества серверов и экономя на расходах на обслуживание и электроэнергии.
  • Гибкость и скорость. Развернуть виртуальную машину относительно легко и быстро, и это намного проще, чем подготовка совершенно новой среды для ваших разработчиков. Виртуализация значительно ускоряет выполнение сценариев разработки и тестирования.
  • Сокращение времени простоя — виртуальные машины настолько портативны, что их легко перемещать с одного гипервизора на другой на другой машине — это означает, что они являются отличным решением для резервного копирования на случай неожиданного сбоя хоста.
  • Масштабируемость. Виртуальные машины позволяют легко масштабировать приложения, добавляя дополнительные физические или виртуальные серверы для распределения рабочей нагрузки между несколькими виртуальными машинами. В результате вы можете повысить доступность и производительность своих приложений.
  • Преимущества в плане безопасности. Поскольку виртуальные машины работают в нескольких операционных системах, использование гостевой операционной системы на виртуальной машине позволяет запускать приложения с сомнительной безопасностью и защищает основную операционную систему. Виртуальные машины также позволяют лучше проводить криминалистическую экспертизу безопасности и часто используются для безопасного изучения компьютерных вирусов, изолируя вирусы, чтобы не подвергать риску главный компьютер.

Начало работы с виртуальными машинами

Откройте для себя облачные вычисления Azure и узнайте, как создавать и развертывать виртуальные машины от технического эксперта Azure.

Сопутствующие продукты и услуги для ВМ

Виртуальные машины Azure

Создавайте виртуальные машины Linux и Windows за считанные секунды и сокращайте расходы

Виртуальные машины Windows

Защищенная и масштабируемая виртуализированная инфраструктура по требованию с виртуальными машинами Windows в Azure

Виртуальные машины Linux

Создавайте и развертывайте программное обеспечение корпоративного уровня с открытым исходным кодом и по инициативе сообщества за считанные секунды и сокращайте расходы

Выделенный хост Azure

Выделенный физический сервер для размещения и запуска виртуальных машин для Windows и Linux в Azure

Сервер машинного обучения на виртуальных машинах

Гибкая платформа машинного обучения для раскрытия информации с помощью R и Python

SQL Server на виртуальных машинах

Перенос рабочих нагрузок SQL Server в облако с минимальной совокупной стоимостью владения

Спотовые виртуальные машины Azure

Используйте Azure, чтобы сократить расходы на облако благодаря масштабируемым вычислительным ресурсам с большими скидками

Инфраструктура Azure как услуга (IaaS)

Используйте высокодоступную, масштабируемую и безопасную облачную инфраструктуру Azure и платите только за те ресурсы, которые вы используете

Масштабируемые наборы виртуальных машин Azure

Прочитайте документацию по созданию масштабируемых приложений с помощью масштабируемых наборов виртуальных машин

Часто задаваемые вопросы

  • Что такое машина виртуализации? Это то же самое, что и виртуальная машина?

Процесс создания программной или «виртуальной» версии чего-либо, будь то вычислительные ресурсы, хранилище, сеть, серверы или приложения, называется виртуализацией. Виртуализация как технология имеет долгую историю, и сегодня она по-прежнему актуальна для построения стратегии облачных вычислений. Итак, виртуализация — это процесс, и машины, созданные с использованием этого процесса, чаще всего называются виртуальными машинами или просто виртуальными машинами.

Несколько виртуальных машин могут работать одновременно на одном физическом компьютере, и все они управляются гипервизором. Гипервизор — это программное обеспечение, объединяющее физическое оборудование и виртуальное «оборудование» виртуальной машины.Это очень похоже на то, как работает операционная система на типичном компьютере: так же, как школьный охранник помогает нескольким учащимся безопасно перемещаться туда и обратно через оживленный перекресток, гипервизор гарантирует, что каждая виртуальная машина получает необходимые ей ресурсы с физического сервера в упорядоченным и своевременным образом.

Это основная категория служб облачных вычислений. При использовании IaaS вы арендуете ИТ-инфраструктуру — серверы и виртуальные машины (ВМ), хранилище, сети и операционные системы — с оплатой по факту использования у поставщика облачных услуг, такого как Microsoft Azure.

И да, и нет! Виртуальные машины Azure — это инфраструктура Azure как услуга (IaaS), используемая для развертывания постоянных виртуальных машин практически с любой рабочей нагрузкой сервера виртуальных машин, которую вы хотите. Это экземпляры службы изображений, которые предоставляют масштабируемые вычислительные ресурсы по запросу с оплатой на основе использования.

Итак, виртуальные машины Azure — это служба, которая предоставляет виртуальные машины, оптимизированные для общих целей или для рабочих нагрузок с интенсивным хранением, памятью, вычислениями и графикой, и предлагаются в различных типах и размерах, чтобы удовлетворить ваши потребности и контролировать ваш бюджет. .

Спотовые виртуальные машины являются частью услуг, предлагаемых поставщиком облачных услуг, например Microsoft Azure, которые предоставляют масштабируемые вычислительные ресурсы с большими скидками.

Спотовые ВМ идеально подходят для рабочих нагрузок, выполнение которых может быть прервано, например:

  • Выберите сценарии высокопроизводительных вычислений, задания пакетной обработки или приложения визуального рендеринга.
  • Среды разработки и тестирования, включая рабочие нагрузки непрерывной интеграции и непрерывной доставки.
  • Большие данные, аналитика, контейнеры, крупномасштабные приложения без сохранения состояния.

Azure Disk Storage — это служба, предлагающая высокопроизводительное и надежное блочное хранилище, предназначенное для использования с виртуальными машинами Azure. Благодаря непревзойденной отказоустойчивости, плавной масштабируемости и встроенной системе безопасности Azure Disk Storage обеспечивает соотношение цены и качества, необходимое для ваших задач и критически важных бизнес-приложений.

В целом под гибридными облачными вычислениями понимается облачная среда, которая сочетает в себе общедоступное облако и локальную инфраструктуру, включая частное облако, позволяя обмениваться данными и приложениями между ними. Он расширяет возможности облачного развертывания, предлагая большую гибкость для масштабирования ресурсов и использования преимуществ облачных технологий, а также обеспечивает совместимость с локальными средами.

Поставщики облачных услуг иногда называют службы облачных вычислений "стеком", поскольку они строятся поверх друг друга. Хотя инфраструктура как услуга (IaaS) представляет собой основополагающий элемент в стеке, другие услуги часто используются вместе с IaaS, например платформа как услуга (PaaS), программное обеспечение как услуга (SaaS) и бессерверные вычисления.

Ресурсы ВМ

5-минутные краткие руководства

Для Linux создайте веб-сервер NGINX на виртуальной машине Ubuntu, используя:

Для Windows создайте веб-сервер IIS на виртуальной машине Windows Server 2016, используя:

Перенести в облако

Управляйте затратами и переносите приложения, данные и инфраструктуру с помощью этих бесплатных ресурсов:

Обучающие модули

Узнайте, как подготовить виртуальные машины в Azure, используя пошаговые инструкции от Microsoft Learn.

Все, что вам нужно для начала работы с виртуальными машинами

Узнайте, как выбрать виртуальную машину, подходящую для вашей рабочей нагрузки, и сократить расходы с помощью Microsoft Azure.

Читайте также: