定 價：89 元
叢書名：數字經濟創(chuàng)新驅動與技術賦能叢書
- 作者：張亮 編著
- 出版時間：2021/6/1
- ISBN：9787111682608
- 出 版 社：機械工業(yè)出版社
- 中圖法分類：F272.7-39
- 頁碼：208
- 紙張：
- 版次：
- 開本：16開
當前，中臺落地手記 業(yè)務服務化與數據資產化建設如火如荼，相關技術也在快速發(fā)展。本書試圖幫助讀者撥開迷霧，旨在向讀者提供一個“step by step”的中臺建設實操指導。本書從中臺的規(guī)劃、設計、實現、運維等多個方面入手，從組織架構、業(yè)務流程、技術選型角度，以一個典型的民航生產系統(tǒng)落地場景為例，對基于微服務的“業(yè)務中臺”、基于大數據的“數據中臺”以及基于企業(yè)戰(zhàn)略的“組織中臺”分別進行了闡述。
中臺落地手記 業(yè)務服務化與數據資產化分10章，內容主要涉及總體規(guī)劃、業(yè)務服務化建設、微服務解決方案、收集各類數據、數據預處理、數據湖和數據倉庫數據處理、數據計算開發(fā)、深入挖掘業(yè)務數據、安全措施和中臺運營及周邊。
中臺落地手記 業(yè)務服務化與數據資產化的主要讀者對象為企業(yè)信息化人員（包括管理人員及產品設計、開發(fā)人員等）、數字化轉型研究方向和專業(yè)的高校師生等。
前言
第1章 總體規(guī)劃1
1.1 統(tǒng)一內部認識1
1.2 把握外部環(huán)境2
1.3 中臺具體建設思路3
1.3.1 阿里巴巴中臺建設思路拆解3
1.3.2 企業(yè)組織變革5
1.3.3 業(yè)務與數據邏輯架構設計7
1.4 運營中臺規(guī)劃與設計8
1.4.1 運營中臺面臨的幾個典型痛點8
1.4.2 行業(yè)規(guī)范與趨勢8
1.4.3 運營中臺前期準備情況9
第2章 業(yè)務服務化建設11
2.1 多種方法梳理業(yè)務11
2.2 領域驅動（DDD）業(yè)務建模13
2.2.1 領域驅動建模介紹13
2.2.2 業(yè)務架構設計16
2.3 業(yè)務服務化帶來的效益19
2.4 服務提供者20
2.5 服務消費者21
2.6 服務管理者22
2.7 運營中臺業(yè)務服務化設計26
2.7.1 梳理各業(yè)務線流程26
2.7.2 定義業(yè)務領域28
2.7.3 確定聚合與聚合根28
2.7.4 確定限界上下文29
第3章 微服務解決方案31
3.1 RPC框架：Apache Dubbo32
3.1.1 架構分層剖析32
3.1.2 核心流程介紹33
3.1.3 關鍵生態(tài)組件介紹34
3.1.4 Dubbo使用舉例35
3.2 Spring框架：Spring Cloud40
3.2.1 網關平臺40
3.2.2 服務注冊與發(fā)現41
3.2.3 配置管理41
3.2.4 負載均衡42
3.2.5 服務保護43
3.2.6 鏈路追蹤44
3.2.7 安全控制44
3.3 微服務難點剖析45
3.3.1 網絡延遲45
3.3.2 分布式事務46
3.3.3 分布式計算48
3.4 服務網格Service Mesh50
3.5 無服務架構Serviceless51
3.6 運營中臺基于微服務技術搭建業(yè)務中臺52
3.6.1 微服務劃分52
3.6.2 整體微服務架構53
3.6.3 緩存方案54
3.6.4 搜索方案57
3.6.5 通信方案58
3.6.6 SPI與插件化方案59
第4章 收集各類數據62
4.1 多渠道收集數據64
4.2 多數據結構收集數據65
4.3 收集工具介紹66
4.3.1 Apache Flume66
4.3.2 Apache Sqoop67
4.3.3 Alibaba DataX71
4.3.4 爬蟲系統(tǒng)工具74
4.3.5 Apache Kafka76
4.3.6 Alibaba Canal83
4.4 運營中臺數據收集過程92
第5章 數據預處理94
5.1 數據標準建立95
5.2 數據建模子系統(tǒng)95
5.2.1 關系型數據建模95
5.2.2 數據倉庫建模96
5.2.3 非關系型數據建模99
5.2.4 通用建模步驟99
5.3 元數據管理子系統(tǒng)101
5.3.1 元數據的內涵101
5.3.2 元數據管理的意義102
5.3.3 元數據管理開源方案：Apache Atlas102
5.4 數據質量控制子系統(tǒng)104
5.4.1 數據質量維度度量104
5.4.2 數據質量控制方案105
5.4.3 數據質量管理開源方案：Apache Griffin106
5.5 運營中臺數據預處理107
5.5.1 建立內部數據標準107
5.5.2 與業(yè)務模型對應的數據模型子系統(tǒng)108
5.5.3 自研元數據管理子系統(tǒng)110
5.5.4 自研數據質量控制子系統(tǒng)112
第6章 數據湖和數據倉庫數據處理113
6.1 數據倉庫113
6.1.1 數據倉庫分層113
6.1.2 數據倉庫分類114
6.2 數據湖與大數據116
6.2.1 Lambda架構116
6.2.2 Kappa架構117
6.2.3 大數據平臺118
6.3 開源數據湖方案：Apache Hudi119
6.3.1 Hudi存儲120
6.3.2 Hudi讀取122
6.4 運營中臺數據倉庫和數據湖的建設情況123
6.4.1 基于Hive的離線數據倉庫123
6.4.2 基于Kylin的準實時數據倉庫125
6.4.3 基于Flink+TiDB的實時數據倉庫126
6.4.4 基于Hudi的數據湖建設127
第7章 數據計算開發(fā)130
7.1 離線計算130
7.1.1 MapReduce經典計算引擎130
7.1.2 Apache Spark內存計算引擎132
7.2 在線計算137
7.2.1 事務優(yōu)先類引擎137
7.2.2 非事務優(yōu)先類引擎143
7.2.3 預計算類引擎151
7.3 流式計算154
7.3.1 無狀態(tài)計算引擎：Apache Storm154
7.3.2 有狀態(tài)計算引擎：Apache Flink156
7.4 運營中臺數據資產化過程163
7.4.1 典型問題解決方案165
7.4.2 性能調優(yōu)168
第8章 深入挖掘業(yè)務數據174
8.1 利用機器學習進行數據挖掘174
8.1.1 監(jiān)督學習175
8.1.2 非監(jiān)督學習176
8.1.3 強化學習177
8.2 機器學習通用步驟177
8.2.1 數據清洗處理178
8.2.2 特征工程179
8.2.3 對模型進行訓練182
8.2.4 評估模型的泛化程度184
8.2.5 模型保存及導入185
8.3 運營中臺業(yè)務數據挖掘188
8.3.1 客戶數據挖掘：分類營銷188
8.3.2 安全數據挖掘：運行事件預測190
第9章 安全措施192
9.1 安全體系范疇192
9.1.1 平臺安全192
9.1.2 數據安全193
9.1.3 隱私安全194
9.2 大數據平臺安全開源方案：Apache Ranger195
9.3 運營中臺安全措施197
9.3.1 運營中臺安全告警系統(tǒng)199
9.3.2 運營中臺兩地三中心數據容災方案199
第10章 中臺運營及周邊203
10.1 運營中的運維：維護優(yōu)勢203
10.2 運營中的營收：提升價值204
10.3 各類中臺形態(tài)204
10.3.1 數據中臺204
10.3.2 業(yè)務中臺205
10.3.3 AI中臺206
10.4 運營中臺的運營規(guī)劃207
后記208
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