中台落地手记——业务服务化与数据资产化
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￥ 20.4 2.3折 ￥ 89 九品
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天津宝坻
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作者张亮
出版社"机械工业出版社
ISBN9787111682608
出版时间2021
装帧其他
开本
定价89元
货号1409572750237895014
上书时间2024-05-23
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商品详情
- 品相描述：九品
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- 商品描述
-
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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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