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出版者:电子工业出版社

作者:赵国玲

出品人:

页数:188

译者:

出版时间:2002-6-1

价格:14.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505372108

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 数据库应用
• SQL
• 数据管理
• 数据分析
• 编程入门
• 计算机基础
• 信息技术
• 实践教程
• 高等教育

计算机科学与信息技术前沿探索 书名：《数字时代的架构与智能：从底层逻辑到上层应用的全景解析》 简介： 本书旨在为读者构建一个全面而深入的数字世界认知框架，聚焦于驱动现代信息技术革命的核心底层逻辑、前沿架构设计理念以及正在重塑产业格局的人工智能技术栈。我们避开了对传统、基础的数据库操作原理的冗余叙述，转而将目光投向更广阔、更具未来性的领域。 第一部分：超越传统界限的系统架构设计 本部分深入探讨了支撑万亿级并发与海量数据处理的现代系统架构范式。我们不再满足于单机或简单的三层结构，而是着力解析微服务架构（MSA）的深度演进，重点剖析服务网格（Service Mesh）如 Istio 和 Linkerd 如何在复杂环境中实现流量治理、安全加密与可观察性。我们将详细论述分布式事务的终极难题，引入Saga 模式、TCC（Try-Confirm-Cancel）的精细化实践，并比较其在不同业务场景下的适用性与权衡。 接着，本书将花大量篇幅探讨云原生计算的底层基石。Kubernetes（K8s）不再仅仅是一个容器编排工具，它已成为现代应用部署的操作系统。我们将透彻分析 K8s 的核心组件——API Server、Controller Manager、Scheduler 和 Etcd 的协同工作机制。重点讲解如何通过 Operator 模式实现有状态应用的自动化运维，以及无服务器（Serverless）架构（如 AWS Lambda、Google Cloud Functions）的编程模型、冷启动优化策略和成本效益分析。读者将理解 FaaS (Function as a Service) 如何改变传统的应用生命周期管理。 在数据存储层面，本书完全侧重于NoSQL 数据库的特定应用场景与底层原理，完全不涉及 SQL 的基础语法或关系模型构建。我们将深入研究图数据库（如 Neo4j）在复杂关系建模中的优势，探讨其查询语言 Cypher 的高级特性；分析时序数据库（如 InfluxDB）如何高效处理物联网（IoT）和金融高频交易数据流；并对文档数据库（MongoDB）和键值存储（Redis）的底层数据结构（如 LSM-Tree、Skip List）进行深度剖析，理解它们在特定读写模式下的性能瓶颈与优化路径。特别地，我们还将探讨NewSQL 数据库如何试图在分布式环境下融合 ACID 事务与高扩展性，如 CockroachDB 或 TiDB 的核心技术选型。 第二部分：下一代数据处理范式与流式计算 本部分彻底转向实时数据处理和大数据生态系统的前沿技术。我们假设读者已经掌握了批处理的基本概念，而是聚焦于实时流处理的革命。Apache Flink 将作为核心讲解对象，深度解析其时间语义（Event Time, Processing Time, Ingestion Time）、Watermark 机制如何精确解决乱序事件问题，以及 Checkpointing 与 Savepoint 如何确保状态一致性。我们将对比 Flink 与 Kafka Streams 在流处理领域的不同哲学和适用边界。 此外，本书将详细阐述数据湖与湖仓一体（Data Lakehouse）架构的兴起。我们不再讨论传统的数据仓库建模，而是聚焦于 Delta Lake、Apache Hudi 和 Apache Iceberg 等开放表格式如何为数据湖带来 ACID 事务、Schema 演进和时间旅行（Time Travel）能力，从而打破数据湖与数据仓库之间的壁垒。读者将学会如何利用这些格式构建统一的数据服务层。 第三部分：人工智能的工程化落地与模型部署 本部分聚焦于将复杂的机器学习模型转化为稳定、可扩展的生产级服务的工程实践。我们关注的重点是MLOps (机器学习运维)的全生命周期管理，而非算法本身的数学推导。我们将详细介绍如何使用工具链（如 MLflow、Kubeflow）实现实验跟踪、模型版本控制和管道自动化。 在模型服务化方面，本书将深入探讨模型部署的挑战。我们会分析使用 Triton Inference Server 或 TensorFlow Serving 等高性能推理引擎的优势，讲解模型量化、剪枝和知识蒸馏等模型压缩技术如何为边缘计算和低延迟场景服务。重点内容包括如何设计高效的 A/B 测试框架来对比不同模型版本的生产性能，以及利用蓝绿部署和金丝雀发布策略确保模型迭代的平滑过渡。 最后，我们将探索大模型（LLM）的定制化与应用落地。这部分内容侧重于工程实现，如使用 LoRA 等参数高效微调（PEFT）技术，以及如何结合检索增强生成（RAG）架构，利用向量数据库（Vector Database）技术（如 Milvus, Pinecone）来增强 LLM 对私有知识库的准确调用能力。我们将分析在生产环境中处理上下文窗口限制、幻觉（Hallucination）问题的工程策略。 结论： 本书为致力于构建、维护和优化下一代高可用、高智能信息系统的技术人员提供了一套整合了底层架构思维、实时数据处理能力和前沿 AI 工程实践的路线图。它假定读者已具备扎实的计算理论基础，并希望直接深入到决定系统上限的关键技术瓶颈和创新解决方案中。

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