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云原生數(shù)據(jù)中臺:架構(gòu)、方法論與實踐 版權(quán)信息
- ISBN：9787111678465
- 條形碼：9787111678465 ; 978-7-111-67846-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
云原生數(shù)據(jù)中臺:架構(gòu)、方法論與實踐 本書特色
（1）作者在Twitter等硅谷獨角獸企業(yè)有多年大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)與開發(fā)經(jīng)驗，同時又在國內(nèi)有數(shù)年數(shù)據(jù)中臺建設(shè)經(jīng)驗，本書在內(nèi)容上對這兩方面的經(jīng)驗進行了充分比較和深度融合。 （2）本書得到了武漢大學(xué)計算機學(xué)院前院長、FaceBook和Twitter前工程總監(jiān)、明略科技副總裁等多位國內(nèi)外學(xué)術(shù)界和企業(yè)界專家的一致好評。 （3）從云原生角度切入，全面講解云原生數(shù)據(jù)中臺的架構(gòu)、技術(shù)選型、落地方法論、實施路徑和行業(yè)案例。 【免費視頻課】數(shù)字化能力與平臺構(gòu)建，搭配圖書學(xué)習(xí)效果更佳！ 獲取方式： 1、微信關(guān)注“華章計算機” 2、在后臺回復(fù)關(guān)鍵詞：舞動數(shù)字
云原生數(shù)據(jù)中臺:架構(gòu)、方法論與實踐 內(nèi)容簡介
這是一部從云原生角度講解數(shù)據(jù)中臺的業(yè)務(wù)價值、產(chǎn)品形態(tài)、架構(gòu)設(shè)計、技術(shù)選型、落地方法論、實施路徑和行業(yè)案例的著作，得到了國內(nèi)外企業(yè)界和學(xué)術(shù)界的技術(shù)專家一致好評。 本書的作者曾在硅谷的Twitter等企業(yè)從事大數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)工作多年，隨后又成功創(chuàng)辦了國內(nèi)領(lǐng)先的以云原生數(shù)據(jù)中臺為核心技術(shù)和產(chǎn)品的企業(yè)。他們將在硅谷的大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)經(jīng)驗與在國內(nèi)的數(shù)據(jù)中臺建設(shè)經(jīng)驗進行深度融合，并系統(tǒng)闡述了云原生架構(gòu)對數(shù)據(jù)中臺的必要性及其相關(guān)實踐，對國內(nèi)企業(yè)的中臺建設(shè)和運營具有很高的參考價值。 全書共18章，分為四個部分： 第1部分（第1~4章） 數(shù)據(jù)中臺與硅谷大數(shù)據(jù)平臺 首先，從起源、定義、能力、應(yīng)用場景、建設(shè)目標、建設(shè)方法論總綱等角度對數(shù)據(jù)中臺做了全面的介紹；其次，講解了數(shù)據(jù)中臺如何驅(qū)動數(shù)字化轉(zhuǎn)型；Z后，通過對硅谷的Twitter等獨角獸企業(yè)的數(shù)據(jù)平臺和國內(nèi)的數(shù)據(jù)中臺進行對比，給出了這兩種架構(gòu)之間的異同點。核心內(nèi)容是讓讀者透徹理解數(shù)據(jù)中臺對于業(yè)務(wù)的價值。 第二部分（第5~8章） 數(shù)據(jù)中臺架構(gòu)與方法論 結(jié)合硅谷的數(shù)據(jù)平臺的架構(gòu)方法，講解了數(shù)據(jù)中臺的架構(gòu)方法和9大原則、數(shù)據(jù)中臺建設(shè)的全套準備工作和系統(tǒng)方法論，以及云原生架構(gòu)與數(shù)據(jù)中臺的融合。 第三部分（第9~15章）數(shù)據(jù)中臺技術(shù)選型與核心內(nèi)容 首先，全方位地介紹了建設(shè)數(shù)據(jù)中臺時如何進行技術(shù)選型，然后重點講解了數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)流水線管理、數(shù)據(jù)中臺應(yīng)用開發(fā)、數(shù)據(jù)門戶等數(shù)據(jù)中臺建設(shè)的核心內(nèi)容。 第四部分（第16~18章）數(shù)據(jù)中臺案例分析 通過游戲、零售、物聯(lián)網(wǎng)3個領(lǐng)域的案例講解了數(shù)據(jù)中臺的搭建、實現(xiàn)與運營。
云原生數(shù)據(jù)中臺:架構(gòu)、方法論與實踐 目錄
前言
**部分 數(shù)據(jù)中臺與硅谷大數(shù)據(jù)平臺
第1章 全面了解數(shù)據(jù)中臺
1.1 數(shù)據(jù)中臺概念的起源 3
1.1.1 藝電的“數(shù)據(jù)中臺”改造 4
1.1.2 Twitter的數(shù)據(jù)驅(qū)動 6
1.2 什么是數(shù)據(jù)中臺 8
1.2.1 數(shù)據(jù)中臺建設(shè)的目標 8
1.2.2 如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)中臺建設(shè)的目標 11
1.2.3 數(shù)據(jù)中臺的定義和4個特點 13
1.3 大數(shù)據(jù)平臺與數(shù)據(jù)中臺 16
1.3.1 為什么要建設(shè)數(shù)據(jù)中臺 16
1.3.2 數(shù)據(jù)中臺與傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺的區(qū)別 20
1.3.3 數(shù)據(jù)中臺的評判標準 24
1.4 數(shù)據(jù)中臺建設(shè)方法論總綱 24
1.5 本章小結(jié) 27
第2章 數(shù)據(jù)中臺能力和應(yīng)用場景
2.1 數(shù)據(jù)中臺不是“銀彈” 28
2.2 數(shù)據(jù)中臺的核心能力 31
2.2.1 全局商業(yè)洞見 31
2.2.2 個性化服務(wù) 34
2.2.3 實時數(shù)據(jù)報表 38
2.2.4 共享能力開發(fā)新業(yè)務(wù) 39
2.3 數(shù)據(jù)中臺的行業(yè)應(yīng)用場景 41
2.3.1 互聯(lián)網(wǎng)行業(yè) 41
2.3.2 連鎖零售業(yè) 42
2.3.3 金融業(yè) 43
2.3.4 物聯(lián)網(wǎng) 44
2.4 數(shù)據(jù)中臺如何為企業(yè)賦能 45
2.4.1 組織架構(gòu) 46
2.4.2 決策部門 48
2.4.3 業(yè)務(wù)部門 51
2.4.4 研發(fā)部門 53
2.4.5 大數(shù)據(jù)部門 55
2.5 本章小結(jié) 56
第3章 數(shù)據(jù)中臺與數(shù)字化轉(zhuǎn)型
3.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的4個階段 58
3.1.1 信息化 58
3.1.2 數(shù)據(jù)倉庫（數(shù)據(jù)平臺1.0） 59
3.1.3 大數(shù)據(jù)平臺（數(shù)據(jù)平臺2.0） 61
3.1.4 數(shù)據(jù)中臺（數(shù)據(jù)平臺3.0） 63
3.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動 64
3.2.1 面向用戶的數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品及服務(wù) 66
3.2.2 面向內(nèi)部業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)驅(qū)動服務(wù) 68
3.2.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動的系統(tǒng)管理 71
3.3 數(shù)據(jù)中臺如何支持數(shù)字化轉(zhuǎn)型 72
3.3.1 從技術(shù)層面支持數(shù)字化轉(zhuǎn)型 73
3.3.2 從組織架構(gòu)層面支持數(shù)字化轉(zhuǎn)型 74
3.4 本章小結(jié) 75
第4章 從大數(shù)據(jù)平臺到數(shù)據(jù)中臺
4.1 大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)階段 76
4.1.1 大數(shù)據(jù)平臺起步 77
4.1.2 系統(tǒng)自動化 77
4.1.3 大數(shù)據(jù)平臺的生產(chǎn)化 78
4.2 數(shù)據(jù)管理及應(yīng)用階段 80
4.2.1 數(shù)據(jù)湖/數(shù)據(jù)倉庫建設(shè) 80
4.2.2 數(shù)據(jù)管理 81
4.2.3 數(shù)據(jù)安全 82
4.3 數(shù)據(jù)能力中臺化階段 84
4.3.1 全局的數(shù)據(jù)治理 85
4.3.2 數(shù)據(jù)能力的復(fù)用和共享 85
4.3.3 云原生架構(gòu)的支撐 85
4.4 DataOps 87
4.4.1 什么是DataOps 87
4.4.2 DataOps解決的問題 88
4.4.3 DataOps的目標功能 90
4.4.4 DataOps的主要技術(shù) 91
4.4.5 DataOps與數(shù)據(jù)中臺 92
4.5 本章小結(jié) 93
第二部分 數(shù)據(jù)中臺架構(gòu)與方法論
第5章 數(shù)據(jù)中臺建設(shè)須知
5.1 數(shù)據(jù)中臺建設(shè)需要一套方法論 96
5.2 從失敗的大數(shù)據(jù)項目中吸取教訓(xùn) 98
5.3 數(shù)據(jù)中臺建設(shè)中的常見問題 99
5.4 評判數(shù)據(jù)中臺建設(shè)效果 101
5.5 數(shù)據(jù)中臺建設(shè)的人員規(guī)劃 103
5.6 數(shù)據(jù)中臺的技術(shù)選型要求 106
5.7 本章小結(jié) 107
第6章 數(shù)據(jù)中臺建設(shè)方法論
6.1 基礎(chǔ)架構(gòu) 109
6.2 數(shù)據(jù)工具 114
6.3 頂層架構(gòu)設(shè)計 115
6.4 數(shù)據(jù)規(guī)范 116
6.5 業(yè)務(wù)驅(qū)動 118
6.6 關(guān)鍵指標 120
6.7 明確責權(quán)利 125
6.8 管理迭代 127
6.9 數(shù)據(jù)中臺建設(shè)流程 128
6.10 本章小結(jié) 130
第7章 數(shù)據(jù)中臺的架構(gòu)
7.1 數(shù)據(jù)中臺的功能定位 132
7.2 數(shù)據(jù)中臺架構(gòu)設(shè)計的9大原則 135
7.3 典型的硅谷大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu) 137
7.3.1 Twitter的大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu) 137
7.3.2 Airbnb的大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu) 140
7.3.3 Uber的大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu) 141
7.3.4 云平臺作為大數(shù)據(jù)平臺的通用底座 143
7.3.5 硅谷大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)的共性和建設(shè)思路 145
7.4 數(shù)據(jù)中臺架構(gòu) 147
7.5 數(shù)據(jù)中臺子系統(tǒng) 150
7.5.1 應(yīng)用基礎(chǔ)能力平臺 151
7.5.2 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)能力平臺 152
7.5.3 數(shù)據(jù)集成開發(fā)平臺 154
7.5.4 數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營平臺 156
7.5.5 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)能力層 158
7.5.6 數(shù)據(jù)中臺重點建設(shè)內(nèi)容 159
7.6 本章小結(jié) 160
第8章 數(shù)據(jù)中臺與云原生架構(gòu)
8.1 云原生架構(gòu)及云平臺 161
8.2 PaaS平臺的主要功能 165
8.2.1 資源管理 167
8.2.2 應(yīng)用全生命周期管理 169
8.2.3 高可用和容錯 170
8.2.4 運維平臺 172
8.3 傳統(tǒng)方式下搭建數(shù)據(jù)中臺的難點 173
8.4 云原生架構(gòu)對于數(shù)據(jù)中臺建設(shè)的5大意義 175
8.5 數(shù)據(jù)中臺的IaaS層選擇 178
8.6 本章小結(jié) 180
第三部分 數(shù)據(jù)中臺技術(shù)選型與核心內(nèi)容
第9章 數(shù)據(jù)中臺建設(shè)與開源軟件
9.1 開源軟件的起源和建設(shè)過程 185
9.2 開源軟件的合理使用 189
9.3 集成開源軟件的5個注意事項 192
9.4 應(yīng)用基礎(chǔ)能力平臺的開源選擇 193
9.5 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)能力平臺的開源選擇 196
9.6 數(shù)據(jù)集成開發(fā)平臺的開源選擇 203
9.7 本章小結(jié) 205
第10章 數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉庫
10.1 數(shù)據(jù)湖 207
10.1.1 數(shù)據(jù)湖的起源與作用 208
10.1.2 數(shù)據(jù)湖建設(shè)的4個目標 211
10.1.3 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)的采集和存儲 212
10.1.4 數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)治理 216
10.2 數(shù)據(jù)倉庫 218
10.2.1 數(shù)據(jù)建模方式 219
10.2.2 數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)的層次 221
10.2.3 數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)治理 225
10.2.4 數(shù)據(jù)清洗 229
10.3 數(shù)據(jù)中臺中的數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖建設(shè) 231
10.4 本章小結(jié) 233
第11章 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理
11.1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的難題 235
11.2 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理定義 238
11.3 主數(shù)據(jù)管理 239
11.4 元數(shù)據(jù)管理 242
11.4.1 元數(shù)據(jù)的分類 243
11.4.2 元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的功能 245
11.5 開源的元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng) 247
11.6 數(shù)據(jù)資產(chǎn)的ROI 249
11.7 本章小結(jié) 250
第12章 數(shù)據(jù)流水線管理
12.1 數(shù)據(jù)流水線的定義與模型 251
12.2 數(shù)據(jù)流水線中的應(yīng)用類別 254
12.3 數(shù)據(jù)流水線的運行方式 256
12.4 數(shù)據(jù)流水線示例 257
12.5 數(shù)據(jù)流水線管理系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn) 259
12.6 數(shù)據(jù)流水線管理系統(tǒng)的功能需求 262
12.6.1 自動化流水線 262
12.6.2 數(shù)據(jù)管理 263
12.6.3 性能要求 264
12.7 數(shù)據(jù)流水線管理系統(tǒng)的組件 265
12.8 批流合一的數(shù)據(jù)流水線 266
12.9 本章小結(jié) 269
第13章 數(shù)據(jù)中臺應(yīng)用開發(fā)
13.1 數(shù)據(jù)應(yīng)用的形態(tài) 270
13.2 應(yīng)用開發(fā)工具 277
13.3 3種典型的數(shù)據(jù)中臺應(yīng)用 279
13.3.1 數(shù)據(jù)即服務(wù) 279
13.3.2 模型即服務(wù) 281
13.3.3 用戶標簽系統(tǒng) 282
13.4 數(shù)據(jù)中臺應(yīng)用的開發(fā)和管理 283
13.4.1 應(yīng)用調(diào)度系統(tǒng) 284
13.4.2 多租戶管理 285
13.4.3 持續(xù)集成和發(fā)布 286
13.5 本章小結(jié) 287
第14章 數(shù)據(jù)門戶
14.1 數(shù)據(jù)門戶出現(xiàn)的背景 288
14.2 硅谷的數(shù)據(jù)門戶建設(shè) 289
14.2.1 Twitter的DAL和EagleEye 290
14.2.2 LinkedIn的Data Hub 292
14.2.3 Airbnb的Data Portal 293
14.2.4 Lyft的Amundsen 294
14.2.5 Netflix的Metacat 296
14.2.6 Intuit的SuperGlue 297
14.2.7 硅谷數(shù)據(jù)門戶總結(jié) 298
14.3 數(shù)據(jù)門戶的定位及功能 299
14.4 數(shù)據(jù)門戶的實現(xiàn)原理 301
14.5 數(shù)據(jù)門戶的社交屬性 303
14.6 數(shù)據(jù)應(yīng)用的自助及協(xié)同工作 304
14.7 數(shù)據(jù)智能運維 306
14.8 本章小結(jié) 308
第15章 管理數(shù)據(jù)中臺的演進
15.1 不斷演進的數(shù)據(jù)中臺 310
15.2 人員變動下的數(shù)據(jù)管理 310
15.2.1 數(shù)據(jù)安全 311
15.2.2 數(shù)據(jù)能力的傳遞 312
15.3 數(shù)據(jù)和應(yīng)用的演進 314
15.4 資源的演進 316
15.5 演進中的關(guān)鍵指標 318
15.6 本章小結(jié) 321
第四部分 數(shù)據(jù)中臺案例分析
第16章 EA“數(shù)據(jù)中臺”實踐
16.1 建設(shè)背景 324
16.2 組織架構(gòu)調(diào)整 327
16.3 建設(shè)過程 328
16.4 體系架構(gòu) 333
16.5 數(shù)據(jù)治理 336
16.5.1 數(shù)據(jù)標準和規(guī)范 336
16.5.2 元數(shù)據(jù)管理 338
16.5.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理 339
16.6 數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品 340
16.6.1 推薦系統(tǒng) 340
16.6.2 打造動態(tài)游戲體驗 341
16.6.3 標簽系統(tǒng)及游戲運營 343
16.7 EA“數(shù)據(jù)中臺”功能總結(jié) 344
16.8 本章小結(jié) 345
第17章 零售行業(yè)的數(shù)據(jù)中臺
17.1 零售行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型 346
17.2 零售行業(yè)數(shù)據(jù)中臺解決方案 347
17.3 零售行業(yè)數(shù)據(jù)中臺的建設(shè) 349
17.3.1 數(shù)據(jù)匯聚 350
17.3.2 業(yè)務(wù)調(diào)研 352
17.3.3 數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)及數(shù)據(jù)分析 354
17.3.4 業(yè)務(wù)系統(tǒng)的能力反饋 356
17.4 零售行業(yè)數(shù)據(jù)中臺的應(yīng)用場景 357
17.4.1 用戶標簽體系 357
17.4.2 精準市場營銷 359
17.5 本章小結(jié) 361
第18章 物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域數(shù)據(jù)中臺建設(shè)
18.1 現(xiàn)代物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)鏈 362
18.2 物聯(lián)網(wǎng)與ABC 365
18.3 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中臺架構(gòu) 366
18.4 智慧建筑物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中臺應(yīng)用 371
18.5 本章小結(jié) 374
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云原生數(shù)據(jù)中臺:架構(gòu)、方法論與實踐 作者簡介
彭鋒 智領(lǐng)云科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO 武漢大學(xué)計算機系本科及碩士，美國馬里蘭大學(xué)計算機專業(yè)博士，主要研究方向是流式半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的高性能查詢引擎，在數(shù)據(jù)庫頂級會議和期刊SIGMOD、ICDE、TODS上發(fā)表多篇開創(chuàng)性論文。 2005年加入世界五百強企業(yè)IAC Ask.com，任分布式系統(tǒng)及大數(shù)據(jù)工程總監(jiān)，負責研發(fā)分布式操作系統(tǒng)及中間件，以及集團大數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)。2011年加入Twitter，任大數(shù)據(jù)平臺主任工程師、公司架構(gòu)師委員會大數(shù)據(jù)負責人，負責公司大數(shù)據(jù)平臺及流水線的建設(shè)和管理。作為硅谷天使投資人，曾投資硅谷多家大數(shù)據(jù)相關(guān)初創(chuàng)企業(yè)，并擔任技術(shù)指導(dǎo)和行業(yè)顧問。2016年回國聯(lián)合創(chuàng)立智領(lǐng)云科技有限公司。 宋文欣 智領(lǐng)云科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO 武漢大學(xué)計算機系本科及碩士，美國紐約州立大學(xué)石溪分校計算機專業(yè)博士。曾先后就職于Ask.com和EA（電子藝界）。在Ask.com期間，擔任大數(shù)據(jù)部門技術(shù)負責人及工程經(jīng)理，使用Hadoop集群處理實時搜索數(shù)據(jù)，形成全球第1大Search Ads Arbitrage用戶；在EA期間，擔任數(shù)字平臺部門高級研發(fā)經(jīng)理，從無到有組建EA數(shù)據(jù)平臺團隊，建設(shè)公司大數(shù)據(jù)平臺，為EA全球工作室提供數(shù)據(jù)能力支持。 2016年回國聯(lián)合創(chuàng)立智領(lǐng)云科技有限公司，組建智領(lǐng)云技術(shù)團隊，開發(fā)了BDOS大數(shù)據(jù)平臺操作系統(tǒng)。 孫浩峰 智領(lǐng)云科技市場總監(jiān) 前CSDN內(nèi)容運營副總編，負責網(wǎng)站內(nèi)容和商務(wù)合作、新媒體方面事宜，關(guān)注云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)領(lǐng)域，對云計算、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)存儲有深刻認識。擁有豐富的媒體從業(yè)經(jīng)驗和專業(yè)的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)功底，具有超過15年的企業(yè)級IT市場傳播、推廣、宣傳和寫作經(jīng)驗，撰寫過多篇在業(yè)界具有一定影響力的文章。
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