2025年系統(tǒng)規(guī)劃與管理師案例分析練習題模擬試題及答案一、綜合背景與案例導入某市“智慧城市運營指揮中心”（簡稱SMOC）于2023年7月上線，定位為全市數(shù)字治理的“中樞大腦”。SMOC一期建設了事件中樞、數(shù)據(jù)中樞、AI中樞三大平臺，接入42個委辦局、187個業(yè)務系統(tǒng)，日均數(shù)據(jù)增量2.3TB，事件工單峰值3.8萬條/小時。2024年3月，SMOC出現(xiàn)“3·15”重大故障：事件中樞消息隊列積壓達470萬條，數(shù)據(jù)中樞API成功率跌至31%，AI中樞GPU集群負載飆至98%，導致全市交通信號失控45分鐘、12345熱線排隊超1.2萬人。市政府要求三個月內(nèi)完成“可靠性提升專項”，并委托H公司作為總集成方，開展系統(tǒng)規(guī)劃與管理。H公司任命你為系統(tǒng)規(guī)劃與管理師，負責制定《SMOC可靠性提升方案》。以下所有題目均圍繞該案例展開，要求結合ITIL4、ISO20000、TOGAF、COBIT2019、GB/T288272022等標準，以及云原生、DevOps、SRE、FinOps、數(shù)據(jù)治理、AI倫理等前沿實踐作答。二、單項選擇題（每題1分，共10分）1.在ITIL4的“四維模型”中，SMOC“3·15”故障最直接暴露缺失的維度是：A.價值流與流程B.組織與人員C.信息與技術D.合作伙伴與供應商答案：C解析：消息隊列、API、GPU均屬于“信息與技術”維度中的技術組件，其性能瓶頸直接觸發(fā)故障。2.依據(jù)ISO20000:2018，事件管理的關鍵控制點不包括：A.事件記錄時間戳B.事件分類與優(yōu)先級C.事件根因分析D.事件關閉客戶確認答案：C解析：根因分析屬于問題管理活動，非事件管理關鍵控制點。3.SMOC數(shù)據(jù)中樞API成功率跌至31%，最符合COBIT2019哪一項治理目標？A.APO02治理體系B.APO11質量C.DSS01運營D.DSS05安全答案：B解析：API成功率是服務質量指標，直接映射APO11“管理質量”。4.在TOGAFADM階段E，針對“GPU集群負載98%”應優(yōu)先輸出：A.架構愿景B.業(yè)務架構C.技術路線圖D.差距分析答案：C解析：階段E為機會與解決方案，需輸出技術路線圖以擴容GPU。5.依據(jù)SRE黃金指標，交通信號失控45分鐘最應關注：A.流量B.延遲C.錯誤率D.飽和度答案：C解析：信號失控導致業(yè)務錯誤，錯誤率最能反映用戶體驗受損。6.GB/T288272022中，運行維護等級劃分首要依據(jù)是：A.業(yè)務重要性B.系統(tǒng)復雜度C.投資額度D.用戶數(shù)量答案：A解析：標準第5.2.1條明確以業(yè)務重要性為首要依據(jù)。7.采用FinOps成本優(yōu)化時，GPU集群最應優(yōu)先購買的計費模式是：A.按需實例B.預留實例C.競價實例D.專屬主機答案：B解析：GPU為長期高負載，預留實例可節(jié)省35%以上成本。8.在DevOps三線支持模型中，一線負責：A.代碼修復B.用戶安撫C.根因分析D.發(fā)布評審答案：B解析：一線以用戶溝通、快速恢復為主，代碼修復屬二線。9.AI倫理審查中，交通信號算法需重點關注的偏見來源是：A.訓練數(shù)據(jù)時段分布B.模型參數(shù)初始化C.損失函數(shù)選擇D.批大小設置答案：A解析：若訓練數(shù)據(jù)集中在白天，夜間信號配時可能產(chǎn)生偏見。10.依據(jù)ITIL4的“變更使能”實踐，緊急變更最遲應在何時提交至變更授權人：A.實施后1小時B.實施前口頭報備C.實施后24小時補錄D.實施前完整記錄并獲口頭批準答案：D解析：緊急變更仍需記錄并獲口頭批準，確保可追溯。三、多項選擇題（每題2分，共10分，多選少選均不得分）11.以下哪些屬于ITIL4“服務價值系統(tǒng)”SVS的組件？A.指導原則B.治理C.實踐D.價值流E.持續(xù)改進答案：ABCDE解析：SVS五大組件全部涵蓋。12.在SMOC可靠性提升中，符合SRE“錯誤預算”策略的措施有：A.每月允許0.3%停機時間B.錯誤預算耗盡時凍結功能發(fā)布C.將錯誤預算納入績效考核D.用錯誤預算購買更多服務器E.錯誤預算與SLO掛鉤答案：ABCE解析：D屬于成本操作，非錯誤預算策略。13.依據(jù)ISO20000，服務報告應包含：A.服務級別達成情況B.重大事件清單C.財務收支明細D.客戶滿意度測量E.風險審計報告答案：ABD解析：C、E非強制內(nèi)容。14.在數(shù)據(jù)治理中，屬于數(shù)據(jù)質量維度的是：A.準確性B.完整性C.一致性D.可用性E.可審計性答案：ABCD解析：E屬于安全合規(guī)維度。15.以下哪些工具可用于混沌工程演練？A.ChaosMonkeyB.LitmusC.GremlinD.PagerDutyE.Ansible答案：ABC解析：PagerDuty為告警平臺，Ansible為配置管理。四、判斷題（每題1分，共5分，正確打“√”，錯誤打“×”）16.ITIL4中“服務請求”屬于事件的一種子集。答案：×解析：服務請求與事件并列，非子集。17.TOGAF內(nèi)容元模型中，業(yè)務服務必須映射到應用服務。答案：×解析：允許不完全映射，視架構需求而定。18.COBIT2019治理目標與管理目標是一一對應關系。答案：×解析：為多對多關系。19.在SRE中，SLO一旦設定，年度內(nèi)不可調整。答案：×解析：可基于業(yè)務變化調整。20.GB/T288272022要求所有變更必須走CCB評審。答案：×解析：緊急變更可事后補審。五、簡答題（每題5分，共15分）21.簡述ITIL4“服務臺”實踐在SMOC“3·15”故障中的三點改進建議。答案：1.引入“智能語義機器人”，對12345熱線進行意圖識別，分流80%重復咨詢；2.建立“多通道融合工單”，將電話、APP、微信、郵件統(tǒng)一至同一隊列，避免重復派單；3.設置“故障公告板”，實時推送API成功率、預計恢復時間，降低用戶焦慮。解析：服務臺的核心是協(xié)調用戶體驗與信息透明，以上三點直接降低排隊與重復投訴。22.概述FinOps“通知—優(yōu)化—運營”三階段在GPU成本治理中的落地步驟。答案：通知：啟用云標簽“Project=SMOCAI”，按團隊、算法、時段拆分成本，每日推送預算告警；優(yōu)化：將訓練任務從V100切換至A10，利用混合精度，提升性價比47%；運營：將GPU利用率<40%的實例自動縮容，寫入SRE手冊，每月FinOps例會復盤。解析：三階段形成閉環(huán)，兼顧可見性、技術優(yōu)化與制度運營。23.依據(jù)GB/T222392019，列出SMOC數(shù)據(jù)中樞應實施的三級等保技術要求各兩項。答案：安全區(qū)域邊界：1.部署API網(wǎng)關實現(xiàn)HTTPS雙向認證；2.啟用WAF防SQL注入；安全計算環(huán)境：1.數(shù)據(jù)庫開啟TDE透明加密；2.運維堡壘機實現(xiàn)4A統(tǒng)一審計；安全管理中心：1.集中日志留存6個月；2.漏洞掃描每周一次。解析：三級等保強調“一個中心三重防護”，上述條目可直接對應標準條款。六、計算題（每題10分，共20分）24.已知SMOC事件中樞采用Kafka集群，峰值流量3.8萬條/秒，每條消息平均2KB，副本因子3，壓縮比0.7，要求磁盤寫入帶寬不超過1GB/s，計算最少需要多少塊SATA盤（單盤順序寫200MB/s），并考慮10%冗余。答案：峰值數(shù)據(jù)量=38000×2KB=76MB/s；副本后=76×3=228MB/s；壓縮后=228×0.7=159.6MB/s；需磁盤數(shù)=159.6/200=0.798塊，向上取整1塊；考慮10%冗余：1×1.1=1.1，向上取整2塊。解析：雖然理論1塊即可，但需考慮磁盤故障、重建、后臺任務，故至少2塊。25.根據(jù)SRE錯誤預算，SMOC交通信號服務月度SLO為99.9%，若3月已發(fā)生2次故障，分別停機3分鐘與8分鐘，問剩余錯誤預算可支持多長的再次停機時間？答案：月度總時間=31×24×60=44640分鐘；允許停機=44640×(10.999)=44.64分鐘；已用=3+8=11分鐘；剩余=44.6411=33.64分鐘。解析：錯誤預算以時間為單位，直接相減即可。七、案例分析題（共40分）背景續(xù)：H公司經(jīng)過一個月調研，發(fā)現(xiàn)故障根因包括：1.Kafka版本2.3，存在內(nèi)存泄漏Bug；2.數(shù)據(jù)中樞API網(wǎng)關未開啟熔斷，導致雪崩；3.GPU集群采用“先到先得”調度，訓練任務擠占推理資源；4.變更窗口未隔離，開發(fā)者在周五下午直接上線新模型；5.監(jiān)控指標缺失，未采集分區(qū)副本Leader切換次數(shù)。26.（10分）請使用ITIL4“持續(xù)改進”七步法，為SMOC制定一份“Kafka版本升級”改進計劃，要求寫出每步輸出物及負責人。答案：1.識別改進點：輸出《改進登記單》IDK001，負責人：系統(tǒng)分析師張某；2.現(xiàn)狀評估：輸出《Kafka2.3性能基線報告》，負責人：SRE工程師李某；3.設定目標：輸出《KPI目標書》：峰值積壓<10萬條，負責人：服務負責人王某；4.改進方案：輸出《Kafka3.5升級及回退方案》，含藍綠發(fā)布，負責人：架構師陳某；5.執(zhí)行改進：輸出《變更實施記錄》，凌晨2:004:00窗口完成，負責人：變更經(jīng)理趙某；6.驗證：輸出《Postmortem報告》，積壓<5萬條，負責人：QA劉某；7.推廣：輸出《升級經(jīng)驗分享PPT》，納入知識庫，負責人：ITIL教練周某。解析：七步法形成PDCA閉環(huán)，每步輸出物可審計。27.（15分）結合TOGAFADM階段F，請給出“API網(wǎng)關熔斷與限流”遷移規(guī)劃，要求包含：干系人、風險、階段里程碑、成本收益分析。答案：干系人：業(yè)務方：市交通局、12345熱線；IT方：H公司架構組、云廠商；監(jiān)管方：市大數(shù)據(jù)局。風險：1.熔斷閾值設置過低導致誤殺，業(yè)務流量下降20%；2.限流算法升級需重啟網(wǎng)關，帶來30秒抖動。里程碑：M1（第1周）完成現(xiàn)有API流量畫像；M2（第3周）灰度部署Hystrix→Sentinel，閾值=500QPS；M3（第5周）全量切換，錯誤率<0.1%。成本收益：成本：云原生網(wǎng)關License12萬/年，人力投入3人月共9萬元；收益：故障損失由每小時150萬降至15萬，年度減少損失=（15015）×4次×2小時=1080萬元；ROI=1080/(12+9)=51.4倍。解析：階段F強調遷移規(guī)劃與收益量化，上述條目可直接納入商業(yè)案例。28.（15分）請設計一套“GPU推理資源隔離”技術架構，并說明如何與COBIT2019治理目標APO13“安全管理”對齊，需包含：架構圖文字描述、關鍵指標、審計要點。答案：架構描述：1.采用K8s+DevicePlugin，將A100GPU劃分為2個MIG20GB實例；2.建立命名空間“smocinfer”，使用ResourceQuota限制GPU=10；3.啟用Karpenter自動伸縮，推理Pod優(yōu)先級Class=1000，訓練Pod=100；4.通過NetworkPolicy僅開放443端口，禁止SSH直達；5.引入Prometheus+GPUExporter，采集顯存利用率、ECC錯誤。關鍵指標：1.推理GPU平均利用率<60%；2.ECC錯誤增長數(shù)=0/周；3.安全補丁安裝延遲<7天。審計要點（對標APO13）：1.檢查MIG配置是否經(jīng)變更評審，樣本比例10%；2.驗證ResourceQuota是否每季度復核；3.審計日志是否留存180天，符合GB/T22239；4.滲透測試報告是否覆蓋GPU節(jié)點，年度一次；5.安全事件響應演練記錄，RTO<30分鐘。解析：通過技術隔離+指標+審計，實現(xiàn)治理目標可度量、可審計、可改進。七、論文題（二選一，30分，要求800字以上，此處給出概要范文）題目A：面向智慧城市中樞的“可觀測性即代碼”體系構建范文概要：1.引入OpenTelemetry+Grafana+Tempo，實現(xiàn)Trace、Metric、Log統(tǒng)一；2.將SLI、SLO、錯誤預算聲明為YAML，納入GitOps流水線；3.通過OPAGatek