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云原生數據中臺:架構、方法論與實踐 版權信息
- ISBN：9787111678465
- 條形碼：9787111678465 ; 978-7-111-67846-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
云原生數據中臺:架構、方法論與實踐 本書特色
（1）作者在Twitter等硅谷獨角獸企業有多年大數據平臺架構與開發經驗，同時又在國內有數年數據中臺建設經驗，本書在內容上對這兩方面的經驗進行了充分比較和深度融合。 （2）本書得到了武漢大學計算機學院前院長、FaceBook和Twitter前工程總監、明略科技副總裁等多位國內外學術界和企業界專家的一致好評。 （3）從云原生角度切入，全面講解云原生數據中臺的架構、技術選型、落地方法論、實施路徑和行業案例。 【免費視頻課】數字化能力與平臺構建，搭配圖書學習效果更佳！ 獲取方式： 1、微信關注“華章計算機” 2、在后臺回復關鍵詞：舞動數字
云原生數據中臺:架構、方法論與實踐 內容簡介
這是一部從云原生角度講解數據中臺的業務價值、產品形態、架構設計、技術選型、落地方法論、實施路徑和行業案例的著作，得到了國內外企業界和學術界的技術專家一致好評。 本書的作者曾在硅谷的Twitter等企業從事大數據平臺的建設工作多年，隨后又成功創辦了國內領先的以云原生數據中臺為核心技術和產品的企業。他們將在硅谷的大數據平臺建設經驗與在國內的數據中臺建設經驗進行深度融合，并系統闡述了云原生架構對數據中臺的必要性及其相關實踐，對國內企業的中臺建設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） 數據中臺與硅谷大數據平臺 首先，從起源、定義、能力、應用場景、建設目標、建設方法論總綱等角度對數據中臺做了全面的介紹；其次，講解了數據中臺如何驅動數字化轉型；Z后，通過對硅谷的Twitter等獨角獸企業的數據平臺和國內的數據中臺進行對比，給出了這兩種架構之間的異同點。核心內容是讓讀者透徹理解數據中臺對于業務的價值。 第二部分（第5~8章） 數據中臺架構與方法論 結合硅谷的數據平臺的架構方法，講解了數據中臺的架構方法和9大原則、數據中臺建設的全套準備工作和系統方法論，以及云原生架構與數據中臺的融合。 第三部分（第9~15章）數據中臺技術選型與核心內容 首先，全方位地介紹了建設數據中臺時如何進行技術選型，然后重點講解了數據湖、數據倉庫、數據資產管理、數據流水線管理、數據中臺應用開發、數據門戶等數據中臺建設的核心內容。 第四部分（第16~18章）數據中臺案例分析 通過游戲、零售、物聯網3個領域的案例講解了數據中臺的搭建、實現與運營。
云原生數據中臺:架構、方法論與實踐 目錄
前言
**部分 數據中臺與硅谷大數據平臺
第1章 全面了解數據中臺
1.1 數據中臺概念的起源 3
1.1.1 藝電的“數據中臺”改造 4
1.1.2 Twitter的數據驅動 6
1.2 什么是數據中臺 8
1.2.1 數據中臺建設的目標 8
1.2.2 如何實現數據中臺建設的目標 11
1.2.3 數據中臺的定義和4個特點 13
1.3 大數據平臺與數據中臺 16
1.3.1 為什么要建設數據中臺 16
1.3.2 數據中臺與傳統大數據平臺的區別 20
1.3.3 數據中臺的評判標準 24
1.4 數據中臺建設方法論總綱 24
1.5 本章小結 27
第2章 數據中臺能力和應用場景
2.1 數據中臺不是“銀彈” 28
2.2 數據中臺的核心能力 31
2.2.1 全局商業洞見 31
2.2.2 個性化服務 34
2.2.3 實時數據報表 38
2.2.4 共享能力開發新業務 39
2.3 數據中臺的行業應用場景 41
2.3.1 互聯網行業 41
2.3.2 連鎖零售業 42
2.3.3 金融業 43
2.3.4 物聯網 44
2.4 數據中臺如何為企業賦能 45
2.4.1 組織架構 46
2.4.2 決策部門 48
2.4.3 業務部門 51
2.4.4 研發部門 53
2.4.5 大數據部門 55
2.5 本章小結 56
第3章 數據中臺與數字化轉型
3.1 數字化轉型的4個階段 58
3.1.1 信息化 58
3.1.2 數據倉庫（數據平臺1.0） 59
3.1.3 大數據平臺（數據平臺2.0） 61
3.1.4 數據中臺（數據平臺3.0） 63
3.2 數據驅動 64
3.2.1 面向用戶的數據驅動產品及服務 66
3.2.2 面向內部業務部門的數據驅動服務 68
3.2.3 數據驅動的系統管理 71
3.3 數據中臺如何支持數字化轉型 72
3.3.1 從技術層面支持數字化轉型 73
3.3.2 從組織架構層面支持數字化轉型 74
3.4 本章小結 75
第4章 從大數據平臺到數據中臺
4.1 大數據平臺建設階段 76
4.1.1 大數據平臺起步 77
4.1.2 系統自動化 77
4.1.3 大數據平臺的生產化 78
4.2 數據管理及應用階段 80
4.2.1 數據湖/數據倉庫建設 80
4.2.2 數據管理 81
4.2.3 數據安全 82
4.3 數據能力中臺化階段 84
4.3.1 全局的數據治理 85
4.3.2 數據能力的復用和共享 85
4.3.3 云原生架構的支撐 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 91
4.4.5 DataOps與數據中臺 92
4.5 本章小結 93
第二部分 數據中臺架構與方法論
第5章 數據中臺建設須知
5.1 數據中臺建設需要一套方法論 96
5.2 從失敗的大數據項目中吸取教訓 98
5.3 數據中臺建設中的常見問題 99
5.4 評判數據中臺建設效果 101
5.5 數據中臺建設的人員規劃 103
5.6 數據中臺的技術選型要求 106
5.7 本章小結 107
第6章 數據中臺建設方法論
6.1 基礎架構 109
6.2 數據工具 114
6.3 頂層架構設計 115
6.4 數據規范 116
6.5 業務驅動 118
6.6 關鍵指標 120
6.7 明確責權利 125
6.8 管理迭代 127
6.9 數據中臺建設流程 128
6.10 本章小結 130
第7章 數據中臺的架構
7.1 數據中臺的功能定位 132
7.2 數據中臺架構設計的9大原則 135
7.3 典型的硅谷大數據平臺架構 137
7.3.1 Twitter的大數據平臺架構 137
7.3.2 Airbnb的大數據平臺架構 140
7.3.3 Uber的大數據平臺架構 141
7.3.4 云平臺作為大數據平臺的通用底座 143
7.3.5 硅谷大數據平臺架構的共性和建設思路 145
7.4 數據中臺架構 147
7.5 數據中臺子系統 150
7.5.1 應用基礎能力平臺 151
7.5.2 數據基礎能力平臺 152
7.5.3 數據集成開發平臺 154
7.5.4 數據資產運營平臺 156
7.5.5 數據業務能力層 158
7.5.6 數據中臺重點建設內容 159
7.6 本章小結 160
第8章 數據中臺與云原生架構
8.1 云原生架構及云平臺 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 傳統方式下搭建數據中臺的難點 173
8.4 云原生架構對于數據中臺建設的5大意義 175
8.5 數據中臺的IaaS層選擇 178
8.6 本章小結 180
第三部分 數據中臺技術選型與核心內容
第9章 數據中臺建設與開源軟件
9.1 開源軟件的起源和建設過程 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 應用基礎能力平臺的開源選擇 193
9.5 數據基礎能力平臺的開源選擇 196
9.6 數據集成開發平臺的開源選擇 203
9.7 本章小結 205
第10章 數據湖與數據倉庫
10.1 數據湖 207
10.1.1 數據湖的起源與作用 208
10.1.2 數據湖建設的4個目標 211
10.1.3 數據湖數據的采集和存儲 212
10.1.4 數據湖中的數據治理 216
10.2 數據倉庫 218
10.2.1 數據建模方式 219
10.2.2 數據倉庫建設的層次 221
10.2.3 數據倉庫中的數據治理 225
10.2.4 數據清洗 229
10.3 數據中臺中的數據倉庫和數據湖建設 231
10.4 本章小結 233
第11章 數據資產管理
11.1 數據資產管理的難題 235
11.2 數據資產管理定義 238
11.3 主數據管理 239
11.4 元數據管理 242
11.4.1 元數據的分類 243
11.4.2 元數據管理系統的功能 245
11.5 開源的元數據管理系統 247
11.6 數據資產的ROI 249
11.7 本章小結 250
第12章 數據流水線管理
12.1 數據流水線的定義與模型 251
12.2 數據流水線中的應用類別 254
12.3 數據流水線的運行方式 256
12.4 數據流水線示例 257
12.5 數據流水線管理系統面臨的挑戰 259
12.6 數據流水線管理系統的功能需求 262
12.6.1 自動化流水線 262
12.6.2 數據管理 263
12.6.3 性能要求 264
12.7 數據流水線管理系統的組件 265
12.8 批流合一的數據流水線 266
12.9 本章小結 269
第13章 數據中臺應用開發
13.1 數據應用的形態 270
13.2 應用開發工具 277
13.3 3種典型的數據中臺應用 279
13.3.1 數據即服務 279
13.3.2 模型即服務 281
13.3.3 用戶標簽系統 282
13.4 數據中臺應用的開發和管理 283
13.4.1 應用調度系統 284
13.4.2 多租戶管理 285
13.4.3 持續集成和發布 286
13.5 本章小結 287
第14章 數據門戶
14.1 數據門戶出現的背景 288
14.2 硅谷的數據門戶建設 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 硅谷數據門戶總結 298
14.3 數據門戶的定位及功能 299
14.4 數據門戶的實現原理 301
14.5 數據門戶的社交屬性 303
14.6 數據應用的自助及協同工作 304
14.7 數據智能運維 306
14.8 本章小結 308
第15章 管理數據中臺的演進
15.1 不斷演進的數據中臺 310
15.2 人員變動下的數據管理 310
15.2.1 數據安全 311
15.2.2 數據能力的傳遞 312
15.3 數據和應用的演進 314
15.4 資源的演進 316
15.5 演進中的關鍵指標 318
15.6 本章小結 321
第四部分 數據中臺案例分析
第16章 EA“數據中臺”實踐
16.1 建設背景 324
16.2 組織架構調整 327
16.3 建設過程 328
16.4 體系架構 333
16.5 數據治理 336
16.5.1 數據標準和規范 336
16.5.2 元數據管理 338
16.5.3 數據質量管理 339
16.6 數據應用產品 340
16.6.1 推薦系統 340
16.6.2 打造動態游戲體驗 341
16.6.3 標簽系統及游戲運營 343
16.7 EA“數據中臺”功能總結 344
16.8 本章小結 345
第17章 零售行業的數據中臺
17.1 零售行業的數字化轉型 346
17.2 零售行業數據中臺解決方案 347
17.3 零售行業數據中臺的建設 349
17.3.1 數據匯聚 350
17.3.2 業務調研 352
17.3.3 數據倉庫建設及數據分析 354
17.3.4 業務系統的能力反饋 356
17.4 零售行業數據中臺的應用場景 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 361
第18章 物聯網領域數據中臺建設
18.1 現代物聯網的產業鏈 362
18.2 物聯網與ABC 365
18.3 物聯網數據中臺架構 366
18.4 智慧建筑物聯網數據中臺應用 371
18.5 本章小結 374
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云原生數據中臺:架構、方法論與實踐 作者簡介
彭鋒 智領云科技聯合創始人兼CEO 武漢大學計算機系本科及碩士，美國馬里蘭大學計算機專業博士，主要研究方向是流式半結構化數據的高性能查詢引擎，在數據庫頂級會議和期刊SIGMOD、ICDE、TODS上發表多篇開創性論文。 2005年加入世界五百強企業IAC Ask.com，任分布式系統及大數據工程總監，負責研發分布式操作系統及中間件，以及集團大數據平臺的建設。2011年加入Twitter，任大數據平臺主任工程師、公司架構師委員會大數據負責人，負責公司大數據平臺及流水線的建設和管理。作為硅谷天使投資人，曾投資硅谷多家大數據相關初創企業，并擔任技術指導和行業顧問。2016年回國聯合創立智領云科技有限公司。 宋文欣 智領云科技聯合創始人兼CTO 武漢大學計算機系本科及碩士，美國紐約州立大學石溪分校計算機專業博士。曾先后就職于Ask.com和EA（電子藝界）。在Ask.com期間，擔任大數據部門技術負責人及工程經理，使用Hadoop集群處理實時搜索數據，形成全球第1大Search Ads Arbitrage用戶；在EA期間，擔任數字平臺部門高級研發經理，從無到有組建EA數據平臺團隊，建設公司大數據平臺，為EA全球工作室提供數據能力支持。 2016年回國聯合創立智領云科技有限公司，組建智領云技術團隊，開發了BDOS大數據平臺操作系統。 孫浩峰 智領云科技市場總監 前CSDN內容運營副總編，負責網站內容和商務合作、新媒體方面事宜，關注云計算、大數據、人工智能、區塊鏈等技術領域，對云計算、網絡技術、網絡存儲有深刻認識。擁有豐富的媒體從業經驗和專業的網絡安全技術功底，具有超過15年的企業級IT市場傳播、推廣、宣傳和寫作經驗，撰寫過多篇在業界具有一定影響力的文章。
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