中台落地手记业务服务化与数据资产化
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九五品
仅1件
作者 张亮 著
出版社 机械工业出版社
出版时间 2021-06
版次 1
装帧 平装
货号 104
上书时间 2024-10-19
商品详情
品相描述:九五品
图书标准信息
作者
张亮 著
出版社
机械工业出版社
出版时间
2021-06
版次
1
ISBN
9787111682608
定价
89.00元
装帧
平装
开本
32开
页数
432页
字数
262千字
【内容简介】
当前,中台建设如火如荼,相关技术也在快速发展。本书试图帮助读者拨开迷雾,旨在向读者提供一个“step by step”的中台建设实操指导。本书从中台的规划、设计、实现、运维等多个方面入手,从组织架构、业务流程、技术选型角度,以一个典型的民航生产系统落地场景为例,对基于微服务的“业务中台”、基于大数据的“数据中台”以及基于企业战略的“组织中台”分别进行了阐述。 中台落地手记 业务服务化与数据资产化分10章,内容主要涉及总体规划、业务服务化建设、微服务解决方案、收集各类数据、数据预处理、数据湖和数据仓库数据处理、数据计算开发、深入挖掘业务数据、安全措施和中台运营及周边。 中台落地手记 业务服务化与数据资产化的主要读者对象为企业信息化人员(包括管理人员及产品设计、开发人员等)、数字化转型研究方向和专业的高校师生等。
【目录】
前言 第1章 总体规划1 11 统一内部认识1 12 把握外部环境2 13 中台具体建设思路3 131 阿里巴巴中台建设思路拆解3 132 企业组织变革5 133 业务与数据逻辑架构设计7 14 运营中台规划与设计8 141 运营中台面临的几个典型痛点8 142 行业规范与趋势8 143 运营中台前期准备情况9 第2章 业务服务化建设11 21 多种方法梳理业务11 22 领域驱动(DDD)业务建模13 221 领域驱动建模介绍13 222 业务架构设计16 23 业务服务化带来的效益19 24 服务提供者20 25 服务消费者21 26 服务管理者22 27 运营中台业务服务化设计26 271 梳理各业务线流程26 272 定义业务领域28 273 确定聚合与聚合根28 274 确定限界上下文29 第3章 微服务解决方案31 31 RPC框架:Apache Dubbo32 311 架构分层剖析32 312 核心流程介绍33 313 关键生态组件介绍34 314 Dubbo使用举例35 32 Spring框架:Spring Cloud40 321 网关平台40 322 服务注册与发现41 323 配置管理41 324 负载均衡42 325 服务保护43 326 链路追踪44 327 安全控制44 33 微服务难点剖析45 331 网络延迟45 332 分布式事务46 333 分布式计算48 34 服务网格Service Mesh50 35 无服务架构Serviceless51 36 运营中台基于微服务技术搭建业务中台52 361 微服务划分52 362 整体微服务架构53 363 缓存方案54 364 搜索方案57 365 通信方案58 366 SPI与插件化方案59 第4章 收集各类数据62 41 多渠道收集数据64 42 多数据结构收集数据65 43 收集工具介绍66 431 Apache Flume66 432 Apache Sqoop67 433 Alibaba DataX71 434 爬虫系统工具74 435 Apache Kafka76 436 Alibaba Canal83 44 运营中台数据收集过程92 第5章 数据预处理94 51 数据标准建立95 52 数据建模子系统95 521 关系型数据建模95 522 数据仓库建模96 523 非关系型数据建模99 524 通用建模步骤99 53 元数据管理子系统101 531 元数据的内涵101 532 元数据管理的意义102 533 元数据管理开源方案:Apache Atlas102 54 数据质量控制子系统104 541 数据质量维度度量104 542 数据质量控制方案105 543 数据质量管理开源方案:Apache Griffin106 55 运营中台数据预处理107 551 建立内部数据标准107 552 与业务模型对应的数据模型子系统108 553 自研元数据管理子系统110 554 自研数据质量控制子系统112 第6章 数据湖和数据仓库数据处理113 61 数据仓库113 611 数据仓库分层113 612 数据仓库分类114 62 数据湖与大数据116 621 Lambda架构116 622 Kappa架构117 623 大数据平台118 63 开源数据湖方案:Apache Hudi119 631 Hudi存储120 632 Hudi读取122 64 运营中台数据仓库和数据湖的建设情况123 641 基于Hive的离线数据仓库123 642 基于Kylin的准实时数据仓库125 643 基于Flink+TiDB的实时数据仓库126 644 基于Hudi的数据湖建设127 第7章 数据计算开发130 71 离线计算130 711 MapReduce经典计算引擎130 712 Apache Spark内存计算引擎132 72 在线计算137 721 事务优先类引擎137 722 非事务优先类引擎143 723 预计算类引擎151 73 流式计算154 731 无状态计算引擎:Apache Storm154 732 有状态计算引擎:Apache Flink156 74 运营中台数据资产化过程163 741 典型问题解决方案165 742 性能调优168 第8章 深入挖掘业务数据174 81 利用机器学习进行数据挖掘174 811 监督学习175 812 非监督学习176 813 强化学习177 82 机器学习通用步骤177 821 数据清洗处理178 822 特征工程179 823 对模型进行训练182 824 评估模型的泛化程度184 825 模型保存及导入185 83 运营中台业务数据挖掘188 831 客户数据挖掘:分类营销188 832 安全数据挖掘:运行事件预测190 第9章 安全措施192 91 安全体系范畴192 911 平台安全192 912 数据安全193 913 隐私安全194 92 大数据平台安全开源方案:Apache Ranger195 93 运营中台安全措施197 931 运营中台安全告警系统199 932 运营中台两地三中心数据容灾方案199 第10章 中台运营及周边203 101 运营中的运维:维护优势203 102 运营中的营收:提升价值204 103 各类中台形态204 1031 数据中台204 1032 业务中台205 1033 AI中台206 104 运营中台的运营规划207 后记208
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