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出版者:水利水電

作者:劉竹林

出品人:

頁數:181

译者:

出版時間:2008-1

價格:19.00元

裝幀:

isbn號碼:9787508450131

叢書系列:

圖書標籤:

• Oracle
• 數據庫
• 開發
• SQL
• PLSQL
• 數據庫編程
• 數據管理
• Oracle教程
• 數據庫應用
• 開發實戰

《現代數據架構與雲計算實踐指南》 本書簡介 在當前以數據為核心驅動力的技術浪潮中，企業對高效、安全、可擴展的數據管理和應用能力的需求達到瞭前所未有的高度。本書《現代數據架構與雲計算實踐指南》正是在此背景下應運而生，它聚焦於如何利用最新的雲原生技術和設計範式，構建麵嚮未來的、高彈性的企業級數據解決方案。 一、 核心關注點：從傳統到雲原生 本書並非傳統數據庫管理係統的操作手冊，而是深入探討數據基礎設施的演進方嚮。我們假設讀者已經對基礎的數據庫原理有所瞭解，本書的重點在於“如何設計和部署一個適應未來業務變化的數據生態係統”。 內容涵蓋瞭從傳統數據倉庫（DW）嚮現代數據湖倉一體（Lakehouse）架構的遷移策略，詳細分析瞭這種轉變對數據治理、實時處理和成本效益帶來的深刻影響。我們將重點剖析主流雲服務商（如AWS、Azure、GCP）提供的核心數據服務，並提供跨雲環境下的最佳實踐，確保架構的靈活性和避免供應商鎖定。 二、 分布式計算與大數據處理引擎 數據量的爆炸式增長要求我們必須掌握分布式計算的能力。本書花費大量篇幅講解瞭下一代大數據處理引擎，特彆是 Apache Spark 的高級特性和調優技巧。這不僅僅是學習 API 的層麵，更是深入理解其內存管理、容錯機製和Stage劃分原理，以便在PB級數據集上實現高效的數據轉換（ETL/ELT）。 此外，我們還探討瞭流處理技術的重要性。Apache Flink 和 Kafka Streams 被視為構建實時數據管道的核心工具。本書將詳細演示如何使用這些工具實現低延遲的事件驅動架構（EDA），包括如何處理亂序數據、實現精確一次（Exactly-Once）的語義保證，以及如何將流處理的結果安全地注入到在綫服務中。 三、 數據存儲的多元化與選型藝術 現代數據架構強調“數據適用性優先於統一存儲”。本書係統性地梳理瞭當前主流的非關係型數據庫技術及其適用場景，包括： 1. 鍵值存儲（Key-Value Stores）： 如 Redis 或 DynamoDB，適用於高並發讀寫、低延遲緩存場景。我們將深入探討其一緻性模型（如最終一緻性）對應用設計的影響。 2. 文檔數據庫（Document Databases）： 以 MongoDB 為代錶，分析其靈活的Schema如何支持快速迭代的微服務應用。 3. 圖數據庫（Graph Databases）： 以 Neo4j 或 Amazon Neptune 為例，重點講解如何利用圖模型解決復雜的關聯分析問題，如社交網絡、推薦係統和欺詐檢測。 4. 時序數據庫（Time-Series Databases）： 針對物聯網（IoT）和監控數據的高效存儲和查詢需求，介紹 InfluxDB 等技術的索引機製。 本書旨在指導讀者掌握“何時使用關係型數據庫（RDBMS），何時切換到NoSQL，以及何時采用專業化的存儲方案”的決策藝術。 四、 雲原生數據治理與安全 在雲環境中管理數據，數據治理和安全策略必須與基礎設施深度融閤。本書介紹瞭一種“治理即代碼”（Governance as Code）的方法論。 元數據管理： 探討現代數據目錄工具（如 Amundsen 或 Apache Atlas）如何自動發現、標記和分類分散在不同存儲中的數據資産，實現血緣追蹤（Data Lineage）。 數據安全與隱私保護： 詳細闡述瞭零信任架構在數據訪問控製中的應用，包括基於角色的訪問控製（RBAC）和基於屬性的訪問控製（ABAC）。內容還包括數據脫敏、加密（靜態加密與傳輸中加密）以及閤規性（如GDPR、CCPA）的自動化審計流程。 五、 數據庫即服務（DBaaS）的運營與優化 雖然本書不側重於特定供應商的SQL操作，但它深入分析瞭DBaaS模式帶來的運營變革。我們將對比自建集群與托管服務（如Amazon RDS, Azure SQL Database）在運維負載、彈性伸縮和成本模型上的差異。重點內容包括： 1. 成本優化策略： 如何利用雲服務的Serverless能力和預留實例進行精細化成本控製。 2. 性能監控與調優： 介紹基於雲原生指標（Metrics）的異常檢測方法，以及如何利用雲廠商提供的性能洞察工具快速定位瓶頸，而不是僅僅依賴傳統的SQL執行計劃分析。 本書麵嚮對象： 本書適閤希望從傳統IT環境嚮現代化雲數據架構轉型的技術架構師、資深數據工程師、DevOps 專傢，以及對構建下一代數據平颱感興趣的軟件開發人員。閱讀本書，您將獲得一套係統性的知識體係，能夠自信地設計、部署並管理麵嚮未來的、數據驅動的復雜業務係統。

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