具体描述
《基于数据仓库的数据挖掘技术》从数据库、数据库管理系统与数据仓库比较开始，介绍了数据仓库原理、数据仓库设计、联机分析处理、数据挖掘算法、统计类数据挖掘和知识类数据挖掘、其他数据挖掘技术和工具及数据仓库的应用和管理，辅以大量具有启发怀的解决方案，从应用的角度分析了数据仓库的建设过程和联机分析、数据挖掘技术的选择。
新技术产生、发展和不断完善的推动力，来自于现实生活需要。在人们发出“网络到底是存储信息的金矿还是埋葬信息的沼泽地”的困惑时，基于数据仓库的数据挖掘技术无颖为人们带来了新的希望。
《基于数据仓库的数据挖掘技术》除可作为高等院校相关专业高年级本科生或研究生教材外，也可供各企、事业单位从事信息系统开发的工程技术人员参考。
图书简介：现代软件工程实践与前沿技术探析 书名：现代软件工程实践与前沿技术探析 摘要 本书旨在为软件开发领域的专业人士、高级学生以及技术决策者提供一套全面、深入且极具前瞻性的知识体系，聚焦于当前软件工程领域最核心的实践方法、新兴技术趋势及其在复杂系统构建中的应用。我们跳脱出传统、局限于特定工具或语言的范畴，转而探讨那些能够提升整个软件生命周期质量、效率和可维护性的普适性原则和架构哲学。全书内容横跨敏捷与精益开发模式的深化应用、DevOps文化的落地实施、面向服务的架构设计（SOA、微服务）、云原生应用构建策略，直至探讨安全左移（Security by Design）和AI赋能的工程实践。本书强调理论与实践的紧密结合，通过大量的案例分析和最佳实践总结，引导读者构建出具有高弹性、可观测性和可持续演进能力的现代软件系统。 --- 第一部分：工程哲学的重塑与敏捷的深化 本部分着眼于软件开发范式的根本性转变，探讨如何从根本上优化团队协作和价值交付流程。 第一章：超越Scrum与看板：精益思想在复杂项目中的融合应用 本章深入剖析精益（Lean）原则如何超越敏捷框架的表面实践，渗透到需求管理、价值流映射和浪费消除的每一个环节。我们将讨论如何利用价值流图（VSM）识别并消除开发过程中的瓶颈，尤其是在大型跨职能团队中常见的等待时间与上下文切换成本。重点解析“延迟决策”策略的有效实施，以及如何平衡快速交付与长期架构健康之间的关系。此外，我们将对比传统敏捷中的“迭代”与精益中的“持续流动”模型，探讨在快速变化的市场环境中，哪种模型更适合处理高不确定性需求。 第二章：DevOps文化的构建与持续交付的工程基石 DevOps不仅仅是工具链的集成，更是一种文化和组织变革。本章详细阐述了构建高绩效DevOps实践的文化要素，包括信任、透明度和责任共担。在技术层面，我们将深入探讨基础设施即代码（IaC）的进阶实践，特别是如何利用工具（如Terraform, Pulumi）实现多云环境下的环境一致性。持续交付（CD）部分将聚焦于零停机部署策略，如金丝雀发布（Canary Releases）、蓝绿部署（Blue/Green）的自动化实现，并探讨如何设计健壮的自动化回滚机制，确保系统的业务连续性。 第三章：现代质量保障：从测试到质量工程的范式转移 本章摒弃了传统“测试是QA的责任”的观点，转向“质量内建于设计与开发之中”。我们将探讨“测试金字塔”在现代应用（尤其是微服务架构）中的重构，强调单元测试、集成测试和契约测试（Contract Testing）的平衡。重点剖析了如何将质量活动前置（Shift-Left Testing），包括静态代码分析（SAST/DAST）的集成、模糊测试（Fuzz Testing）的应用，以及如何利用机器学习辅助的缺陷预测模型，实现更精准的风险评估。 --- 第二部分：架构设计的演进与分布式系统的挑战 本部分聚焦于构建可扩展、高可用和面向未来的软件架构。 第四章：微服务架构的深层考量：服务边界、通信与治理 微服务架构已成为主流，但其复杂性同样显著。本章将详尽分析服务边界划分的艺术（如使用DDD/限界上下文），并深入对比同步（REST/gRPC）与异步（事件驱动）通信模式的适用场景。治理方面，我们将探讨服务发现、配置管理、分布式日志追踪（Tracing）的实现，以及API网关在安全、限流和协议适配中的核心作用。此外，本章将探讨如何有效管理微服务间的事务一致性问题，如Saga模式的应用与挑战。 第五章：云原生范式：容器编排、服务网格与无服务器计算 本章探讨现代应用部署的基石——云原生技术栈。Docker和Kubernetes是核心议题，但重点将放在K8s的高级用法，如自定义控制器（Operators）、服务质量保障（QoS）和资源配额的精细化管理。服务网格（Service Mesh，如Istio/Linkerd）部分将详细阐述其在流量管理、安全性（mTLS）和可观测性方面提供的能力，以及其引入的运维复杂性。最后，对无服务器（Serverless）计算模型（FaaS, BaaS）的适用性进行深入评估，分析其在成本优化和快速迭代方面的潜力与局限。 第六章：数据一致性与弹性数据层设计 在分布式环境中，数据不再是单一实体。本章侧重于处理数据持久化的挑战。我们将回顾CAP理论在实践中的权衡，探讨如何根据业务需求选择最终一致性、强一致性或线性一致性模型。内容包括基于事件溯源（Event Sourcing）的系统设计、CQRS（命令查询职责分离）模式的应用，以及如何为不同的查询负载选择合适的数据存储技术（多模数据库策略）。对数据迁移和Schema演进策略的讨论，确保数据层在架构重构时保持稳定。 --- 第三部分：工程的前沿与未来的赋能 本部分展望了软件工程领域最新的研究方向和工具集成，特别是安全与AI在开发流程中的作用。 第七章：安全左移与零信任架构的实现 安全不再是部署后的附加项，而是设计阶段的固有属性。本章深入探讨如何将安全实践（DevSecOps）无缝集成到CI/CD管道中。内容包括安全编码实践、依赖项扫描、秘密管理（Secrets Management）的最佳实践，以及基于策略即代码（Policy as Code）的自动化合规性检查。零信任（Zero Trust）网络模型在微服务环境中的应用将是重点，包括服务间身份验证和授权机制的设计。 第八章：可观测性（Observability）的构建与实践 现代复杂系统需要超越简单的监控（Monitoring）。本章详细阐述了可观测性的三大支柱：Metrics（指标）、Logs（日志）和Traces（追踪）。我们将探讨如何设计具有高保真度的分布式追踪系统，以及如何利用这些数据进行根因分析（RCA）。此外，本章将介绍AIOps的基础概念，即如何利用机器学习来分析海量的运营数据，实现异常检测和预测性维护，从而主动发现并解决潜在的系统问题。 第九章：AI赋能的软件工程：代码生成、辅助调试与自动化测试 本章探讨人工智能技术如何直接作用于软件开发流程。内容包括大型语言模型（LLMs）在代码自动补全、文档生成和代码重构中的应用。我们将分析AI辅助的调试工具如何通过模式识别加速故障排除过程。更具前瞻性的是，本章将探讨如何利用AI技术自动生成高质量的测试用例，并根据生产环境的实时数据动态调整测试优先级和覆盖范围，从而真正实现开发效率和代码质量的飞跃。 --- 本书特色 本书的撰写严格遵循技术的前沿性和工程的实用性原则。我们拒绝晦涩的理论堆砌，而是聚焦于为什么需要某种技术，如何在实际复杂项目中成功实施，以及实施后需要关注哪些新的运维挑战。通过对多个行业标杆案例的解构分析，读者将获得一套可立即应用到自身工作中的系统化工程方法论。本书是为那些致力于构建下一代、高韧性、低维护成本软件系统的工程师和架构师所准备的权威参考指南。
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