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110千字 字数
2021-06-01 发行日期
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主编推荐语

一本从0到1落地实操的中台技术使用书，为企业数字化转型中的中台建设提供项目落地的实施指导。

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。

本书分为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。

目录

  • 版权信息
  • 内容提要
  • 前言 Preface
  • 第1章 总体规划
  • 1.1 统一内部认识
  • 1.2 把握外部环境
  • 1.3 中台具体建设思路
  • 1.3.1 阿里巴巴中台建设思路拆解
  • 1.3.2 企业组织变革
  • 1.3.3 业务与数据逻辑架构设计
  • 1.4 运营中台规划与设计
  • 1.4.1 运营中台面临的几个典型痛点
  • 1.4.2 行业规范与趋势
  • 1.4.3 运营中台前期准备情况
  • 第2章 业务服务化建设
  • 2.1 多种方法梳理业务
  • 2.2 领域驱动（DDD）业务建模
  • 2.2.1 领域驱动建模介绍
  • 2.2.2 业务架构设计
  • 2.3 业务服务化带来的效益
  • 2.4 服务提供者
  • 2.5 服务消费者
  • 2.6 服务管理者
  • 2.7 运营中台业务服务化设计
  • 2.7.1 梳理各业务线流程
  • 2.7.2 定义业务领域
  • 2.7.3 确定聚合与聚合根
  • 2.7.4 确定限界上下文
  • 第3章 微服务解决方案
  • 3.1 RPC框架：Apache Dubbo
  • 3.1.1 架构分层剖析
  • 3.1.2 核心流程介绍
  • 3.1.3 关键生态组件介绍
  • 3.1.4 Dubbo使用举例
  • 3.2 Spring框架：Spring Cloud
  • 3.2.1 网关平台
  • 3.2.2 服务注册与发现
  • 3.2.3 配置管理
  • 3.2.4 负载均衡
  • 3.2.5 服务保护
  • 3.2.6 链路追踪
  • 3.2.7 安全控制
  • 3.3 微服务难点剖析
  • 3.3.1 网络延迟
  • 3.3.2 分布式事务
  • 3.3.3 分布式计算
  • 3.4 服务网格Service Mesh
  • 3.5 无服务架构Serviceless
  • 3.6 运营中台基于微服务技术搭建业务中台
  • 3.6.1 微服务划分
  • 3.6.2 整体微服务架构
  • 3.6.3 缓存方案
  • 3.6.4 搜索方案
  • 3.6.5 通信方案
  • 3.6.6 SPI与插件化方案
  • 第4章 收集各类数据
  • 4.1 多渠道收集数据
  • 4.2 多数据结构收集数据
  • 4.3 收集工具介绍
  • 4.3.1 Apache Flume
  • 4.3.2 Apache Sqoop
  • 4.3.3 Alibaba DataX
  • 4.3.4 爬虫系统工具
  • 4.3.5 Apache Kafka
  • 4.3.6 Alibaba Canal
  • 4.4 运营中台数据收集过程
  • 第5章 数据预处理
  • 5.1 数据标准建立
  • 5.2 数据建模子系统
  • 5.2.1 关系型数据建模
  • 5.2.2 数据仓库建模
  • 5.2.3 非关系型数据建模
  • 5.2.4 通用建模步骤
  • 5.3 元数据管理子系统
  • 5.3.1 元数据的内涵
  • 5.3.2 元数据管理的意义
  • 5.3.3 元数据管理开源方案：Apache Atlas
  • 5.4 数据质量控制子系统
  • 5.4.1 数据质量维度度量
  • 5.4.2 数据质量控制方案
  • 5.4.3 数据质量管理开源方案：Apache Griffin
  • 5.5 运营中台数据预处理
  • 5.5.1 建立内部数据标准
  • 5.5.2 与业务模型对应的数据模型子系统
  • 5.5.3 自研元数据管理子系统
  • 5.5.4 自研数据质量控制子系统
  • 第6章 数据湖和数据仓库数据处理
  • 6.1 数据仓库
  • 6.1.1 数据仓库分层
  • 6.1.2 数据仓库分类
  • 6.2 数据湖与大数据
  • 6.2.1 Lambda架构
  • 6.2.2 Kappa架构
  • 6.2.3 大数据平台
  • 6.3 开源数据湖方案：Apache Hudi
  • 6.3.1 Hudi存储
  • 6.3.2 Hudi读取
  • 6.4 运营中台数据仓库和数据湖的建设情况
  • 6.4.1 基于Hive的离线数据仓库
  • 6.4.2 基于Kylin的准实时数据仓库
  • 6.4.3 基于Flink+TiDB的实时数据仓库
  • 6.4.4 基于Hudi的数据湖建设
  • 第7章 数据计算开发
  • 7.1 离线计算
  • 7.1.1 MapReduce经典计算引擎
  • 7.1.2 Apache Spark内存计算引擎
  • 7.2 在线计算
  • 7.2.1 事务优先类引擎
  • 7.2.2 非事务优先类引擎
  • 7.2.3 预计算类引擎
  • 7.3 流式计算
  • 7.3.1 无状态计算引擎：Apache Storm
  • 7.3.2 有状态计算引擎：Apache Flink
  • 7.4 运营中台数据资产化过程
  • 7.4.1 典型问题解决方案
  • 7.4.2 性能调优
  • 第8章 深入挖掘业务数据
  • 8.1 利用机器学习进行数据挖掘
  • 8.1.1 监督学习
  • 8.1.2 非监督学习
  • 8.1.3 强化学习
  • 8.2 机器学习通用步骤
  • 8.2.1 数据清洗处理
  • 8.2.2 特征工程
  • 8.2.3 对模型进行训练
  • 8.2.4 评估模型的泛化程度
  • 8.2.5 模型保存及导入
  • 8.3 运营中台业务数据挖掘
  • 8.3.1 客户数据挖掘：分类营销
  • 8.3.2 安全数据挖掘：运行事件预测
  • 第9章 安全措施
  • 9.1 安全体系范畴
  • 9.1.1 平台安全
  • 9.1.2 数据安全
  • 9.1.3 隐私安全
  • 9.2 大数据平台安全开源方案：Apache Ranger
  • 9.3 运营中台安全措施
  • 9.3.1 运营中台安全告警系统
  • 9.3.2 运营中台两地三中心数据容灾方案
  • 第10章 中台运营及周边
  • 10.1 运营中的运维：维护优势
  • 10.2 运营中的营收：提升价值
  • 10.3 各类中台形态
  • 10.3.1 数据中台
  • 10.3.2 业务中台
  • 10.3.3 AI中台
  • 10.4 运营中台的运营规划
  • 后记
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评分及书评

3.3
3个评分
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    给这本书评了
    3.0

    这本书适合翻翻，了解采集，存储，计算，服务和管理有哪些组件。不足之处在于，罗列了很多技术方案，但缺少主观评价，不少方案已经过时了。

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    出版方

    机械工业出版社

    机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。