具体描述
《大数据时代的IT架构设计》以大数据时代为背景，邀请著名企业中的一线架构师，结合工作中的实际案例展开与架构相关的讨论。《大数据时代的IT架构设计》作者来自互联网、教育、传统行业等领域，分享的案例极其实用，代表了该领域较先进的架构。无论你就职于哪一行业都可以从本书中找到相关的架构经验，对您在今后的架构设计工作中都能起到很好的帮助作用。
《大数据时代的IT架构设计》适合具备一定架构基础和架构经验的人阅读。
作者简介
目录信息
Hadoop 技术在电信运营商上网日志处理中的应用架构／方建国............... 2
Hadoop 平台在金融银行业的应用架构／薛强彦................. 9
优酷土豆Hadoop 平台开放之路／傅杰....................... 16
第2 篇 推荐系统架构
腾讯个性化精准推荐平台架构／洪坤乾............... 28
社交网络大数据挖掘与社会化推荐引擎的构建／邓雄.............. 42
第3 篇 应用架构实践
微博用户兴趣建模系统架构／张俊林.............. 58
针对移动互联网应用的网络建设和优化／李永斌......... 65
西门子系统架构管理实践／李伟.................. 80
如何构建高性能、稳定的SOA 应用／汪洋............ 91
基于开源技术的网络安全架构实践／李晨光..................106
TOGAF 应用架构设计落地之道／温昱.....................120
分布式系统安全设计解决方案／汪洋............129
第4 篇 大数据下的存储实践
淘宝海量文件存储实践／张友东.......................136
内存作为统一存储实践／尹伟铭.....................145
第5 篇 数据库架构实践
数据库优化精髓暨数据架构最佳实践／侯圣文..............154
Oracle、MySQL 还是NoSQL／简朝阳.................162
SQL Server 中的高可用性／宋沄剑.......................169
第6 篇 大数据下的IT 架构变迁
京东商城网站架构演变／王晓钟..............................180
庶民架构——新浪视频后台架构变迁／郝光普....................189
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读后感
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用户评价
这本《大数据时代的IT架构设计》读起来，让人有一种拨开迷雾、直击核心的痛快感。我原本以为，面对“大数据”这个名词，书里充斥的会是各种高深的理论堆砌和抽象的框架图解，结果不然。作者的叙述方式非常务实，不是空谈概念，而是聚焦于实际落地中的痛点和挑战。比如，书中对数据湖与数据仓库之间边界模糊问题的探讨，就极其深刻。它没有简单地站队，而是细致分析了在不同业务场景下，如何权衡批处理和流处理的优劣，以及如何构建一个既能支持探索性分析，又能满足高并发查询需求的混合架构。特别让我眼前一亮的是关于“数据治理”那一章节的论述。作者非常强调，架构的健壮性绝不仅仅是技术选型的问题，而是一套自上而下的文化和流程支撑。他们提出的“数据血缘追踪”的实践案例，清晰地展示了如何通过技术手段确保数据在流转过程中的一致性和可信度，这对于我们这种需要做大量监管合规报告的企业来说，简直是救命稻草。整本书的行文流畅，逻辑严密，即便是涉及复杂的分布式计算模型，作者也能用非常形象的比喻来解释其工作原理，让一个非底层开发出身的架构师也能快速领会其精髓。它更像是一位资深架构师在项目复盘会议上，毫无保留地分享他的踩坑经验和成功秘诀，而不是一本教科书。
评分这本书的章节组织结构看似传统，实则暗藏玄机，它遵循的是一个由宏观愿景到微观实现的递进逻辑。我最受启发的环节是关于“架构演进与遗留系统融合”的讨论。很多企业在引入大数据平台时，最头疼的就是如何平滑地迁移那些运行了十几年的核心业务系统，这些系统往往数据格式老旧、接口单一，但业务逻辑又无比复杂。作者没有主张“推倒重来”，而是提出了一个“数据同步代理层”的设计模式，利用事件溯源（Event Sourcing）的原理，将遗留系统的数据变更“镜像化”到现代化的消息总线中，从而实现了新旧系统在数据层面的并行运作，大大降低了业务中断的风险。这种“外科手术式”的改造方案，展示了作者深厚的工程智慧和对企业IT现实的深刻理解。这种务实的态度，使得书中的所有高级概念都具有了落地的可能性，而不是停留在PPT演示文稿的华丽辞藻中。它教会我们的不是去盲目追求最新的技术栈，而是如何用智慧去驾驭和融合现有的技术资产，实现平稳的数字化转型。
评分初捧此书，我心中充满了疑虑：市面上关于“架构”的书籍汗牛充栋，大多不过是追逐热点、浅尝辄止。然而，《大数据时代的IT架构设计》却以一种近乎“反潮流”的稳健姿态，将目光锁定在了那些真正决定系统成败的基石问题上。最让我感到震撼的是作者对于“弹性伸缩”的理解。他们没有停留在Kubernetes或者云服务商提供的PaaS能力上赞美一番，而是深入剖析了在TB级数据量下，如何设计状态管理机制才能实现真正的无损扩缩容。书中详细对比了基于Actor模型的服务与基于消息队列的最终一致性服务在应对瞬时流量洪峰时的表现差异，并提供了一套可供参考的SLA（服务等级协议）量化模型。读完这部分内容，我立刻回想起上个季度一次因为弹性策略失误导致的系统宕机事件，深感自己当时对“状态”的复杂性认识不足。此外，作者对于微服务拆分边界的界定，也提供了不同于传统DDD（领域驱动设计）的视角，他们更侧重于“数据访问模式”而非纯粹的业务边界来划分服务，这在追求极致查询性能的大数据场景下，显得尤为精辟和实战化。这本书的价值在于，它不教你“做什么”，而是教你“为什么这么做”——并且提供了多种技术路径的优缺点对比，让读者自己做出最符合当下环境的决策。
评分要评价《大数据时代的IT架构设计》，我必须提及它在“成本优化”方面的独到见解。在云原生和大数据领域，技术堆砌往往意味着惊人的账单，而如何用最少的资源实现最高的吞吐量和最低的延迟，是衡量架构师能力的关键指标之一。这本书的中间部分花费了大量的篇幅来探讨“资源调度与数据亲和性”的优化策略。作者深入对比了不同调度器（如YARN、Mesos、Kubernetes）在处理异构计算负载（CPU密集型ML训练与I/O密集型查询）时的效率差异，并提出了一套基于预留实例与Spot实例动态混用的成本控制模型。更具前瞻性的是，书中还讨论了“Serverless”架构在未来大数据处理中的潜力与局限，特别是对于那些具有高度间歇性的数据分析任务，如何通过函数计算的弹性特性来最大化节约成本。我按照书中的指导，重新评估了我们内部一个长期运行的流处理作业的资源配置，仅仅是微调了数据分区的策略和内存参数，在一个月内就实现了超过20%的云资源开销节省，这直接证明了本书理论指导的实战价值。它是一本能为你省钱的架构书。
评分与其说这是一本技术专著，不如说它是一份关于未来十年IT基础设施演进的路线图。我尤其欣赏作者在“安全与合规”议题上所倾注的心力。在当前数据安全日益成为企业核心竞争力和法律责任的背景下，许多架构设计书籍常常将其视为一个可选项或附加模块。但在这本书里，安全被内嵌到了整个架构生命周期的每一个环节。例如，关于“零信任模型”在大数据管道中的落地，书中不仅提到了身份认证，还详细阐述了如何通过硬件信任根（如TPM）和软件定义边界（SDP）技术，确保数据在ETL过程中不被非授权组件窃取或篡改。这种从芯片到应用层的全栈式安全思考，在同类书籍中是极其罕见的。更重要的是，作者没有将这些安全措施描绘成成本中心，而是展示了如何通过加密计算（如联邦学习中的同态加密初步概念）将数据安全转化为新的业务增长点。阅读过程中，我经常停下来，拿起纸笔，试图将书中描述的复杂安全域划分和策略映射到我司现有的安全框架中，这种强烈的代入感，是阅读大部分理论书籍时所不具备的体验。
评分只是博文集，并没有什么系统的东西
评分算是博文集了，部分文章值得一读。
评分文章较短较简陋，沒什么干货和参考价值。
评分IT构架还是逐渐的演变出来的，不是设计出来的。
评分正在看，书本薄了点，虽说浓缩的都是精华，多几章也是可以吧
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