Software-Intensive Systems and New Computing Paradigms pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:H. Lzl, Matthias 编

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页数:277

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价格:$ 73.39

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isbn号码:9783540894360

丛书系列:

图书标签:

• 软件工程
• 系统工程
• 计算范式
• 软件架构
• 分布式系统
• 云计算
• 边缘计算
• 人工智能
• 形式化方法
• 新兴技术

软件密集型系统与新兴计算范式：深入解析与实践指南 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨当今信息技术领域最为关键的两大支柱：软件密集型系统（Software-Intensive Systems, SIS）的复杂性管理，以及以人工智能、量子计算、边缘计算为代表的新兴计算范式的技术演进与融合趋势。本书并非仅仅停留在理论探讨，而是力求在理论构建与实际工程实践之间搭建一座坚实的桥梁，指导工程师、架构师和研究人员如何驾驭现代系统的内在复杂性，并有效利用前沿计算模型来解决传统方法难以企及的挑战。 第一部分：软件密集型系统的本质与挑战 软件密集型系统是现代社会运作的核心基础设施，从航空航天控制系统到金融交易平台，无不依赖于高度集成、运行时间极长且功能异常复杂的软件。本部分将首先界定软件密集型系统的核心特征，如高耦合性、长生命周期、需求易变性以及对安全性、可靠性的极端要求。 1.1 复杂性管理的工程化 我们将剖析软件复杂性的根源——不仅是代码量的累积，更是系统内部组件间非线性交互的涌现特性。重点讨论如何运用面向方面编程（Aspect-Oriented Programming, AOP）和领域驱动设计（Domain-Driven Design, DDD）等高级抽象技术来管理结构复杂性。书中将详细阐述如何建立分层的架构模型，确保关注点分离，从而使维护和演进成为可控的过程。 1.2 可信赖性与验证 在SIS领域，错误不仅仅是功能上的缺陷，更可能导致灾难性的后果。本部分将深入研究形式化方法在系统验证中的应用，包括模型检验（Model Checking）和定理证明（Theorem Proving）。我们将探讨如何将这些严谨的数学工具集成到敏捷的开发流程中，特别是在处理实时嵌入式系统和安全关键系统（Safety-Critical Systems）时，需要遵循的严格认证标准（如DO-178C或ISO 26262）。此外，还会讨论基于变异测试（Mutation Testing）和强化回归测试策略，以提高测试覆盖率和质量保证的有效性。 1.3 软件演化与遗留系统重构 软件系统的生命周期往往远超初始设计预期。本书将提供一套系统的、循序渐进的方法论，用于评估和重构具有深厚技术债务的遗留SIS。内容涵盖静态与动态分析技术在识别代码“热点”和耦合度过高区域的应用，以及采用“绞杀者模式”（Strangler Fig Pattern）等渐进式替换策略，最小化重构过程对现有生产系统的影响。 第二部分：新兴计算范式概览与融合潜力 随着摩尔定律的放缓和问题规模的爆炸式增长，新的计算范式正在重塑我们解决问题的方式。本部分将对当前最具颠覆性的几种计算模型进行深入的技术剖析和应用场景分析。 2.1 人工智能驱动的系统工程 我们将重点关注机器学习模型（特别是深度学习）在构建新型软件系统中的作用。这不仅包括使用AI来优化代码生成和缺陷检测，更侧重于“智能体系统”（Agent-Based Systems）的设计。书中将分析如何为这些系统定义有效的奖励机制、探索多智能体协作与竞争的博弈论基础，并讨论部署在资源受限环境下的模型压缩与边缘推理技术。 2.2 异构计算架构的编程模型 现代高性能计算严重依赖于异构资源（CPU, GPU, FPGA, ASIC）。本书将详细介绍支持这些异构编程的最新框架，例如统一计算设备架构（CUDA/OpenCL）的底层原理，以及更高级别的抽象层，如并行编程模型（如Ray或Dask）在数据流图构建中的应用。重点在于如何设计能够透明地将任务负载分配给最适合的硬件加速器的软件层。 2.3 量子计算的初步接触与对现有系统的影响 虽然通用量子计算仍处于早期阶段，但其对特定领域的颠覆性潜力不容忽视。本部分将以务实的态度介绍量子计算的基本原理（如量子比特、叠加态和纠缠），并聚焦于目前可实现的量子算法，如VQE和QAOA。更重要的是，本书将探讨NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）时代下，如何设计“混合经典-量子”算法，并将量子计算作为一种特殊的加速器嵌入到现有的软件服务架构中。 第三部分：软件密集型系统与新兴范式的集成策略 本部分是全书的核心，它探讨了如何将新兴计算能力安全、可靠地植入到原有的软件密集型系统的生命周期和架构中。 3.1 可解释性、鲁棒性与新兴系统 将AI和黑箱模型集成到需要高度可信赖性的SIS中，带来了巨大的可解释性（Explainability, XAI）和鲁棒性挑战。我们将探讨基于因果推理（Causal Inference）的方法来增强AI决策的可追溯性，并研究对抗性攻击对控制系统的潜在威胁。书中将提供一套工程框架，用于在系统部署前对智能组件进行压力测试和边界条件验证。 3.2 边缘智能与分布式一致性 随着物联网和5G技术的普及，决策权正从集中式云端下沉到边缘节点。本书将分析在资源受限、网络不可靠的环境下，如何维护分布式SIS的数据一致性。内容包括联邦学习（Federated Learning）在保护数据隐私的同时实现模型训练的机制，以及基于共识算法（如Raft或Paxos的变体）来确保边缘设备间状态同步的可靠性。 3.3 供应链安全与系统韧性 现代SIS严重依赖于第三方库和开源组件。本书将详细讨论如何构建具有韧性的软件供应链。这包括使用软件物料清单（SBOM）进行依赖项追踪，并结合形式化验证技术对关键依赖库的安全性进行审计。此外，还将介绍主动防御机制，例如在运行时监控和隔离潜在被利用的组件，以提高系统的整体抗攻击能力。 结论：面向未来的系统设计哲学 本书最后总结，未来的软件密集型系统将不再是单一技术的产物，而是高度异构、自适应和不断学习的复杂实体。我们必须从传统瀑布或纯粹敏捷的思维中走出来，拥抱一种“演化式架构”和“持续验证”的新哲学，以应对计算范式快速迭代带来的结构性挑战。本书为读者提供了必要的理论工具和实践蓝图，以引领下一代关键系统的设计与构建。

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