导读
本文记录了一些有意思的理论哲学、方法、规律、原则，以及少量的个人感悟扩展，期寄对运维体系建设有所帮助。
理论哲学
哥德尔不完备定理：一个系统一定存在自身无法解释的问题，即哥德尔不完备性定理。原文是，在一些形式化的数学系统中、必定存在一些陈述无法在该系统内被证明。
维克的理论之钟：理论的普适性、准确性、简单性，三者不可兼得（类似分布式CAP理论），又称维克的理论之钟。
思维方法
归纳法：从特殊情况出发，通过总结共性和规律、得出一般性结论。归纳法是一种基于经验和观察的、自下而上的思维方式(Bottom Up)。归纳法能帮我们发现新规律、新结论，但它并不能保证结论的正确性，因此在归纳法实践中要加强结果的检验和验证。
演绎法：从一般原则或前提出发，通过严格的推理、得出特殊情况下的结论。演绎法是一种基于逻辑推理的、自上而下的思维方式(Top Down)。演绎法必须建立在正确的前提、正确的逻辑推理之上，否则得到的结论是不可靠的，在很多情况下演绎法得到的结论并不完备。
第一性原理：又称基本原理、基本定理。自然科学解释是，从最基本的物理、化学原理出发，推导出更复杂的规律和结论。商业视角解释是，从事物最基本的原理出发，拆分要素&解构分析、找到实现目标的最优路径(First Principles)。第一性原理不同于归纳法、演绎法，它不依赖任何经验&实验(归纳)、假设&模型(演绎)。使用第一性原理时，出发点要准确、分析过程要严密、不能陷入比较思维。
发展规律
康威定律：组织结构决定产品形态。Conway’s Law，想要什么样的系统、就搭建什么样的团队，有什么样的团队、就尝试搭建什么样的系统。
墨菲定律：多次重复后，小概率事件必然发生。Murphy’s Law。
海恩法则：每1次严重事故的背后，必然有29次轻微事故、300次未遂事故、1000个事故隐患。Hain’s Law。
灰犀牛：显而易见(大概率)、但常常被忽视的风险，是一个金融术语。相对应的，黑天鹅比喻 小概率但影响巨大的、偶发事件。
李嘉图定律：资产定价的比较优势被指数级放大，价值以指数级增速、向优质资源靠拢。垄断效应。
J曲线：滞后效应，指的是一国货币贬值时，该国贸易收支及经常帐户收支状况一般并不能立即改善，往往要滞后一段时间。
技术成熟度曲线：Gartner技术成熟度曲线(Gartner’s Hype Cycles)，以图形方式展示了技术和应用的成熟度和采用情况，以及它们与解决实际业务问题和利用新机会的潜在相关性。
纳什均衡：Nash Equilibrium，在策略博弈中形成了这样一种策略组合，即每个参与人的策略都是最优选择、更换策略不会带来更多收益，这个博弈结果就是纳什均衡。纳什证明，在有限策略的前提下，纳什均衡一定存在。
管理理论
马斯洛需求层次：心理学中的激励理论。马斯洛需求层次分为五级结构，自底向上依次是：生理(食物和衣服)、安全(工作保障)、社交(社会友谊)、尊重、自我实现。
体系框架
奥克姆剃刀：如非必要、勿增实体。
阿姆达尔法：从系统的角度出发、设计优化方案，优先做ROI最高的部分。体现了系统思维。
波特五力：企业竞争的战略分析模型，五个维度分别是上游、下游、竞对、跨行替代者、自身。五力具体是供应商的议价能力、购买者的议价能力、潜在竞争者进入的能力、替代品的替代能力、行业内竞争者现在的竞争能力。
技术框架
云服务模型：SaaS（软件即服务），PaaS（平台即服务），IaaS（基础架构即服务）。
微服务架构：又称微服务，是一种软件架构、组织方式。
DevOps：是一组过程、方法与系统的统称，用于促进开发、技术运营和质量保障（QA）部门之间的沟通、协作与整合。它的目标是缩短从开发到部署的周期，通过打破开发、测试、运维之间的壁垒，实现持续交付(Continuous Delivery)。
GitOps：GitOps将应用的所有环境配置都通过Git进行管理，并通过自动化的流程进行交付和变更，这样就是GitOps的核心理念。
FinOps：领域内尚未形成统一认知。
以下是理论的详细解释。
微服务架构
微服务架构简称微服务，是一种软件架构、组织方式。通过微服务，可将大型应用按功能或需求、分解成多个独立的组件。每个组件都具备自主性，能独立开发、部署、运营、扩展；每个组件都具备专用性，有各自的责任领域，针对一组功能、专注于特定问题；组件之间采用网络通信，对外提供完整的功能。微服务架构通常是相对于整体式架构而言的，它的显著特点包括：责任清晰、小服务(SOA)、独立进程、独立部署、轻量级通信、分布式管理。
微服务之父马丁.福勒，对微服务大概的概述如下：
就目前而言，对于微服务业界并没有一个统一的、标准的定义。但通在其常而言，微服务架构是一种架构模式或者说是一种架构风格，它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，每个服务运行独立的自己的进程中，服务之间互相协调、互相配合，为用户提供最终价值。服务之间采用轻量级的通信机制互相沟通（通常是基于 HTTP 的 RESTful API ) 。每个服务都围绕着具体业务进行构建，并且能够被独立地部署到生产环境、类生产环境等。另外，应尽量避免统一的、集中式的服务管理机制，对具体的一个服务而言，应根据业务上下文，选择合适的语言、工具对其进行构建，可以有一个非常轻量级的集中式管理来协调这些服务。可以使用不同的语言来编写服务，也可以使用不同的数据存储。
微服务架构有明显的优势、劣势，包括：
- 低耦合：生命周期彼此独立。微服务促进了2-5人的小型独立团队，开发、迭代效率更高；微服务间通过网络通信，能够独立部署、运营、功能集成&扩展，解除了语言限制
- 高内聚：服务功能模块化。代码易理解，聚焦在特定的业务功能，形成内聚；代码可复用，避免了重复造轮子
- 更复杂：模块数量级增加，链路复杂度指数级上升，给架构、运维、安全带来更多的分布式挑战；复杂性从代码转移到了设计、运营
微服务架构常见的设计模式，包括：
- 独享数据库，Database per Microservice，为每个微服务提供自己的数据存储，服务之间在数据库层不存在强耦合
- 事件源，Event Sourcing，所有更改将被保存为一系列不可变的事件，事件总线、事件驱动
- 命令和查询职责分离，CQRS，系统的数据读、写指令分离，强化单一职责原则和分离关注点
- Saga分布式事务，有点像分布式一致算法中的本地生效策略，用来解决分布式一致性和生效效率问题
- 面向前端的后端，BFF，背景是，移动端和Web端有不同的屏幕尺寸、显示屏、性能、能耗和网络带宽，同一功能对API的需求不同。我方称为UI Server
- API网关，类似Ingress、InRouter。背景是，客户端可能需要连接非常多的微服务，这将变得繁杂和具有挑战性
- Strangler，通过API网关，将单体服务流量、逐步的迁移到微服务。这是微服务逐步改造、逐步切流的方案。我方通过Router逐步切流到Ingress，是该模式的实践
- 断路器，一个微服务通过代理请求另一个微服务，其工作原理类似于电气断路器，代理通过统计最近发生的故障数量，并使用它来决定是继续请求还是简单的直接返回异常
- 外部化配置，即代码、配置分离
- 消费端驱动的契约测试，消费端制定测试套件、微服务端将测试套件添加到自动化测试中。我方接口自动化测试，是该模式的实践
DevOps
DevOps这个词来源于2009年在比利时根特市举办的首届DevOpsDays大会，为了在Twitter上更方便的传播，由DevOpsDays缩写为DevOps。
DevOps是一组过程、方法与系统的统称，用于促进开发、技术运营和质量保障（QA）部门之间的沟通、协作与整合。它的目标是缩短从开发到部署的周期，通过打破开发、测试、运维之间的壁垒，实现持续交付(Continuous Delivery)。
DevOps落地依赖组织文化(Culture)、自动化(Automation)，同时也要关注结果度量(Measurement)、知识分享(Sharing)，所谓的CAMS四原则。CICD等自动化技术只是其中一个环节，并非全部。
效果方面，相比于软件开发的瀑布模式、敏捷开发，DevOps将开发、测试、部署三个环节打通，做到了快速迭代、持续反馈；其价值，不再限于开发阶段、而是贯穿了软件全生命周期。
当前盛行的云原生概念，吸纳和演进了DevOps理念，云原生技术促进了DevOps的结果达成。
本文主要内容，引用自鲜枣课堂的《DevOps到底是什么意思》。
GitOps
GitOps最早由Weaveworks公司在2017年提出，是IaC在K8S生态下的一种实现，也是对DevOps理念的一次实践落地。GitOps具备声明式基础设施、版本化、自动化等特征，做到了配置变更可审计、可重复、一致性，完全符合IaC定义。同时GitOps又超出了常规的IaC能力，因为它使用Git做代码管理，并最大限度的复用了Git的工具生态。一个典型的GitOps实现如下图，
GitOps将应用的所有环境配置都通过Git进行管理，并通过自动化的流程进行交付和变更，这样就是GitOps的核心理念。具体的，
GitOps代码分为应用仓库、环境仓库两部分。应用仓库保存应用源码、应用部署描述等信息，对应上图中的Image Registry。环境仓库则描述了某部署环境(如生产环境、测试环境)的构成，包括应用列表、基础服务列表、对应的配置和版本等，对应上图中的Environment Repository。
GitOps操作定义了一个完全自动化的控制器Operator，该控制器负责观察、对比真实部署环境的状态(基线是环境仓库的描述)，并确保两者达成一致。
参考文献：GitOps
FinOps
FinOps基金会(F2)成立于2019年02月，于2022年06月并入Linux基金会(LF)。F2起源于Cloudability的客户顾问委员会会议(Cloudability’s quarterly Customer Advisory Board meeting)，在这个会上众多从业者呼吁成立一个独立于云厂商的社区、一起讨论云成本的最佳实践。Cloudability一家云服务成本管理平台。当前，F2的技术咨询委员会阵容并不是太强大。
云服务模型
通常有三种云服务模型：SaaS（软件即服务），PaaS（平台即服务）和IaaS（基础架构即服务）。
SaaS代表了云市场中企业最常用的选项。SaaS利用互联网向其用户提供应用程序，这些应用程序由第三方供应商管理。大多数SaaS应用程序直接通过Web浏览器运行，不需要在客户端进行任何下载或安装。由于其网络传输模式，SaaS无需在每台计算机上下载和安装应用程序，而在每台计算机上下载和安装应用程序正是IT员工的噩梦。通过SaaS，供应商可以管理所有潜在的技术问题，例如数据、中间件，服务器和存储，因此企业可以简化其维护和支持。典型的SaaS包括Google Apps、Dropbox、Salesforce、Cisco WebEx、Concur和GoToMeeting等。
PaaS为某些软件提供云组件，这些组件主要用于应用程序。PaaS为开发人员提供了一个框架，使他们可以基于它创建自定义应用程序。所有服务器，存储和网络都可以由企业或第三方提供商进行管理，而开发人员可以负责应用程序的管理。PaaS的交付模式类似于SaaS，除了通过互联网提供软件，PaaS提供了一个软件创建平台。该平台通过Web提供，使开发人员可以自由地专注于创建软件，同时不必担心操作系统、软件更新，存储或基础架构。PaaS允许企业使用特殊的软件组件设计和创建内置于PaaS中的应用程序。由于具有某些云特性，这些应用程序或中间件具有可扩展性和高可用性。典型的PaaS包括AWS Elastic Beanstalk、Windows Azure、Heroku、Force.com、Google App Engine，Apache Stratos，OpenShift。
IaaS由高度可扩展和自动化的计算资源组成。IaaS是完全自助服务，用于访问和监控计算、网络，存储和其他服务等内容，它允许企业按需求和需要购买资源，而不必购买全部硬件。IaaS通过虚拟化技术为组织提供云计算基础架构，包括服务器、网络，操作系统和存储等。这些云服务器通常通过仪表盘或API提供给客户端，IaaS客户端可以完全控制整个基础架构。 IaaS提供与传统数据中心相同的技术和功能，而无需对其进行物理上的维护或管理。IaaS客户端仍然可以直接访问其服务器和存储，但它们都通过云中的“虚拟数据中心”。与SaaS或PaaS相反，IaaS客户端负责管理应用程序、运行时、操作系统，中间件和数据等方面。但是，IaaS的提供商管理服务器、硬盘驱动器、网络，虚拟化和存储。一些提供商甚至在虚拟化层之外提供更多服务，例如数据库或消息队列。典型的IaaS包括DigitalOcean，Linode，Rackspace，AWS，Cisco Metapod，Microsoft Azure，Google Compute Engine（GCE）等。
本文主要内容，引用自《一张图看懂IaaS、PaaS和SaaS的区别》。
技术成熟度曲线
Gartner技术成熟度曲线(Gartner’s Hype Cycles)，以图形方式展示了技术和应用的成熟度和采用情况，以及它们与解决实际业务问题和利用新机会的潜在相关性，Gartner原文。
每个技术成熟度曲线，都将新技术的生命周期划分为如下五个关键阶段，
- 技术萌芽期：潜在的技术突破即将开始。早期的概念验证报道和媒体关注引发广泛宣传，通常不存在可用的产品、商业可行性未得到证明
- 期望膨胀期：早期宣传产生了许多成功案例，通常也伴随着多次失败。某些公司会采取行动，但大多数不会
- 泡沫破裂谷底期：随着实验和实施失败，人们的兴趣逐渐减弱，技术创造者被抛弃或失败。只有幸存的提供商改进产品，使早期采用者满意，投资才会继续
- 稳步爬升复苏期：有关该技术如何使企业受益的更多实例开始具体化，并获得更广泛的认识。技术提供商推出第二代和第三代产品，更多企业投资试验，保守的公司依然很谨慎
- 生产成熟期：主流采用开始激增。评估提供商生存能力的标准更加明确，该技术的广泛市场适用性和相关性明显得到回报
技术成熟度曲线在运维领域同样适用，如辅助判断云原生的成长阶段、决定运维大规模投入的时机。
康威定律
康威定律(Conway’s Law): 「组织结构决定产品形态」，想要什么样的系统、就搭建什么样的团队，有什么样的团队、就尝试搭建什么样的系统。
康威定律，是马尔文-康威1967年提出的，起初发表在杂志上，后经《人月神话》引用而出名、并被命名为康威定律。康威定律包括四个定律，
- 第一定律: 组织沟通方式决定系统设计
- 原文: Communication dictates design
- 举例: 想要搞微服务，公司的团队就要按照微服务来划分。想要什么样的系统，就搭建什么样的团队；有什么样的团队，就尝试搭建什么样的系统、不要无畏挣扎，如小公司团队没得划分、搞微服务就是找死
- 第二定律: 时间再多一件事情也不可能做的完美，但总有时间把他做完
- 原文: There is never enough time to do something right, but there is always enough time to do it over
- 举例: 人手永远是不够用的，事情也永远做不完，但可以一件一件的来。这也是Devops要解决的问题，即持续的开发、测试、交付、部署，过程中不断反馈调整
- 第三定律: 线型系统和线型组织架构间有潜在的异质同态特性，这是第一定律的具体应用
- 原文: There is a homomorphism from the linear graph of a system to the linear graph of its design organization
- 第四定律: 大组织比小系统更倾向于分解
- 原文: The structures of large systems tend to disintegrate during development, qualitatively more so than with small systems
- 举例: 组织沟通成本随着人员数量指数增长，沟通成本=Nx(N-1)/2，这也是为什么互联网公司往往追求小团队
从康威定律可以看出，技术架构绝不仅仅是一个技术问题，更是公司组织和政治问题、公司越大越是如此。参考了原文。
墨菲定律
墨菲定律：「多次重复后，小概率事件必然发生」。原文是：如果坏事情有可能发生，那么它一定会发生，只要事情的重复次数足够多。墨菲定律，由美国空军上尉工程师爱德华·墨菲（Edward A. Murphy）1949年提出。
数学依据：假设某事件在一次实验(活动)中发生的概率为p(p>0)，则在n次实验(活动)中至少有一次发生的概率为P=1-(1-p)n。由此可见，当实验次数n趋向于无穷时、P会越来越趋于1，即成为必然事件。
结合运维领域，不要轻易漏掉小概率隐患，不要相信小概率事件、该发生的一定会发生。
海恩法则
海恩法则：「每1次严重事故的背后，必然有29次轻微事故、300次未遂事故、1000个事故隐患」。海恩法则（Hain’s Law)，是德国飞机涡轮机的发明者帕布斯·海恩提出的、航空飞行安全法则。
海恩法则强调，任何事故都是可以预防的。关键点，一是量变引起质变、严重事故是隐患累积的结果；二是再好的技术、再完美的规章，在实际操作层面也无法取代人自身的素质和责任心。
结合运维领域，故障前要重视隐患、不要让它变成事故，故障后要认真复盘发掘隐患、避免再次入坑。
灰犀牛
灰犀牛是一个金融术语，比喻「显而易见(大概率)、但常常被忽视的风险」；相对应的，黑天鹅比喻「小概率但影响巨大的、偶发事件」。灰犀牛理论来源：非洲草原上的灰犀牛，体形庞大、行动迟缓，远远看着似乎并没有威胁；而当它一旦被触怒、向你奔袭而来时，能够逃脱的几率微乎其微。
黑天鹅其实是一种偶发性、不可预见的，之所以叫黑天鹅，就是因为它突然出现，无法预防。灰犀牛事件不是随机突发的事件，而是在出现一系列警示信号和危险迹象之后，如果不加处置就会出现的大概率事件。从量变引起质变的角度看，灰犀牛理论跟海恩法则有些类似。
阿姆达尔法则
阿姆达尔法：「从整体的角度设计优化方案，优先做ROI最高的部分」，系统思维。一个整体包含了很多部分，先优化哪个部分、后优化哪个就有讲究了，阿姆达尔法则是帮助大家挑出当前最需要优化的那个部分。其数学描述，大体如下：
上述图片，引用自：知乎专栏
Gene Amdahl进行了一个富有洞察力的观察：提升系统的一个部分的性能对整个系统有多大影响。这一观察被称为Amdahl’s Law（阿姆达尔定律）。
李嘉图定律
李嘉图定律：社会生产力发展和社会进步，是以牺牲某些阶层的利益为代价的。在信息时代，李嘉图定律的新含义是：「资产定价的比较优势被指数级放大，价值以指数级增速、向优质资源靠拢」。
在信息化时代，”李嘉图定律”被赋予了新的含义：资产定价的比较优势被指数级放大，价值以指数级增速、向优质资源靠拢。借用吴军的对硅谷地价的解释：一个地区中心和周边的经济关系。中心地价高，可以辐射到周边；经济好的时候，中心会带动周边一起涨；经济不好的时候，周边会暴跌，但中心地区因为总有人想挤进去，因此能够基本上维持住。
借用网络资源也是吴军观点，解释如下：
李嘉图是19世纪英国经济学家。书中讲到的李嘉图定律其实是地租定律：土地租金是土地使用者支付的价格，它是有垄断性（稀缺性）决定的，而不是由地主在上面做的投资和改良的成本决定的；它的价格受限于租用者（农民）能够承担的价格。 土地本是天赐物，根据劳动价值论，土地是没有地租可收的。但是土地有好（产量高）和不好（产量低）之分。人们都想要好的土地，因此就会有人愿意付出溢价以获得那些好土地的使用权，即支付地租。越是好的土地（无论是产量高还是地理位置好）就越稀少，租金就越贵。这样，从租金最高的土地，到免费、贫瘠的荒地，就形成了一级级价格的落差。
到了信息时代，李嘉图定律被赋予了更新更广的含义，即对能够比较出优势的资产和经济要素进行定价。并且落差较之农耕时代和工业时代更大，甚至是指数级的。 比如同样是高中老师，张老师比李老师辅导的学生高考成绩更好，那么张老师就如同值钱的土地，他的劳动会获得比同行更高的溢价。在信息时代，信息越来越透明，流动性越来越快，传播越来越远，张老师的名气越来越大，报他名下的学生越来越多，张老师的劳动价格就会越抬越高；李老师的生源和价格很可能会越来越难保障。比如小时候我们在农村看电影，都是露天放映，一到放电影的日子，大家伙都是早早吃了晚饭，搬个板凳，去占地儿等着，人太多看不到，前面的坐着，后面的站着，再后面的站凳子上，站旁边建筑物上，小朋友骑大人脖子上，各种挪呀、挤呀，场面很是壮观；现在，露天放电影估计只能在某些古文化景区里看到了。比如小时候我们都是在村子里就近上学，老师都是村子里的有些文化知识的民办教师；去年回去，发现村上的小学大门紧锁，隔着门缝看进去，杂草丛生，现在的孩子从幼儿园开始就送到镇上或者县城去读书了。
J曲线(滞后效应)
J曲线是一个经济学领域术语，定义是：一国货币贬值时，该国贸易收支及经常帐户收支状况一般并不能立即改善，往往要滞后一段时间(滞后效应)。由于这种经常帐户收支变动的轨迹成英文字母J的形状，所以被称为J曲线。如下图，
举例1. 中国改革开放、实行市场经济之初遇到了这种情况。物价上涨、老百姓开始抱怨；之后，在走过最低点后，经济越来越活、发展得很好，进入了J曲线的上升期。与中国比，俄罗斯则是反例。俄罗斯一开始找到了改革方向，但之后一直在摇摆，每做一件事都似乎是在解决当下最紧迫的问题，虽然在普京担任总统的前几年经济增长看似不错，但在一个较长的时间上看起来其实是在兜圈子、白白浪费了机遇。
举例2. 不仅国家的发展会遇到J曲线，我们个人学习知识和技能也会如此。比如认真从事网球或者高尔夫球这一类球类运动，你会有这样的体会：一开始你可能有一个不好的动作，好的教练会想办法纠正你，但是在随后一段时间，你反而变得不会打球了，成绩下降。不过过几个月之后，你的动作变得标准了，球技就有了大幅度的提高。
启示：了解了J曲线，了解了滞后效应，我们做事情就需要有点耐心，如果我们相信一个新的方法是好的，就坚持一段时间再下结论，不要根据实时的反应草率给出结论。
奥克姆剃刀
奥克姆剃刀原则：「如非必要、勿增实体」。
这句话是由英国数学家、哲学家威廉·奥卡姆（William of Ockham）提出的，他生活于14世纪初。
第一性原理
第一性原理(First Principle)，指的是：回归事物最基本的条件，将其拆分成要素、解构分析，从而找到实现目标的最优路径。第一性原理不同于归纳法、演绎法，它不依赖任何假设和模型、且实验无关，例如在物理学中，牛顿定律和能量守恒定律就是典型的第一性原理；在化学中，元素周期表和化学键理论是第一性原理。
使用第一性原理，需要关注三点。第一，找准出发点，以最本质最基础的东西作为出发点；第二，推演过程要逻辑缜密，尽量少引入估计；第三，避免比较思维，不横向对比、不随意参照同类方案或现有经验，尊重客观推演结果。
第一性原理被炒的很火，主要得益于埃隆·马斯克。他曾在采访中提到自己特别推崇”第一性原理”：”通过第一性原理，我把事情升华到最根本的真理，然后从最核心处开始推理”。运用第一性原理、而不是比较思维是非常重要的。我们在生活中总是倾向于比较，对别人已经做过的事情我们也都去做，这样只能产生细小的迭代发展。第一性原理则先回归本质、再从本质一层层往上分解”。以特斯拉汽车为例。十几年前，传统锂电池价格长期居高不下，这很大程度影响了特斯拉电动车的大众化之路。于是，创始人马斯克回归到电池组的基本要素，思考电池组是由哪些材料组成的、这些原料的市场价格是多少。结果他发现，如果从伦敦金属交易所购买电池组所需的碳、镍、铝等原材料，再由特斯拉自己建厂研发制造，而不是直接购买供应链产品，电池价格可以下降30%。
第一性原理出自自然科学，也称为基本原理、基本法则。它强调，从最基本的物理、化学原理出发，推导出更复杂的规律和结论，而不是通过归纳或演绎得到结论。
维克的理论之钟
著名管理学家卡尔·维克，提出过一个”理论之钟”模型、用于评判理论标准。理论之钟指的是：理论的一般性(普适性)、准确性、简单性，三者不可兼得（类似分布式CAP理论）。
哥德尔定理(不完备性)
哥德尔定理指的是：一个系统一定存在自身无法解释的问题，又称为哥德尔不完备性定理。
哥德尔定理是由奥地利数学家库尔特·哥德尔于1931年提出的重要数学定理，核心思想是关于形式系统的自指性和不完备性。哥德尔定理的第一部分，被称为哥德尔不完备性定理，表明在任何包含基本算术的形式系统中，总存在一个陈述，它既不能被证明为真，也不能被证明为假。换句话说，这个形式系统是不完备的，无法证明所有的真陈述。哥德尔定理的第二部分，被称为哥德尔第二不完备性定理，表明在包含基本算术的形式系统中，系统的一致性无法在系统内部被证明。也就是说，如果一个形式系统是一致的，那么它无法在自身内部被证明为一致。
哥德尔定理的重要性在于它揭示了数学和逻辑的局限性，即：无论我们使用多么强大的形式系统，总会存在一些陈述无法被证明，或者系统的一致性无法在系统内部被证明。
波特五力模型
波特五力分析模型是迈克尔·波特(Michael Porter)于80年代初提出，主要用于企业竞争战略分析。五力分别是：供应商的议价能力、购买者的议价能力、潜在竞争者进入的能力、替代品的替代能力、行业内竞争者现在的竞争能力。五种力量的不同组合变化最终影响行业利润潜力变化。
纳什均衡
Nash Equilibrium，在策略博弈中形成了这样一种策略组合，即每个参与人的策略都是最优选择、更换策略不会带来更多收益，这个博弈结果就是纳什均衡。纳什证明，在有限策略的前提下，纳什均衡一定存在。
埃洛等级分
埃洛等级分系统Elo Rating System，又称埃洛排名系统，是一种衡量对弈活动水平的评价方法。由匈牙利裔美国物理学家阿帕德·埃洛创建。
马斯洛需求层次
马斯洛需求层次分为五级结构，自底向上依次是：生理(食物和衣服)、安全(工作保障)、社交(社会友谊)、尊重、自我实现。马斯洛需求层次是心理学中的激励理论。
