具体描述
计算机技术是现代社会发展最为迅速的学科之一，因此而产生的计算机新术语也层出不穷。为了方便读者全面了解和掌握计算机方面的有关知识, 《计算机术语汇编(第10版)(英文版)》收入了3000余条计算机术语，术语主要包括如何使用计算机、计算机由什么组成、如何发展计算机和计算机如何工作四方面内容。 《计算机术语汇编(第10版)(英文版)》的主要特点：（一）每条术语均有较详细的解释；（二）易于快速查找；（三）指出相关词汇所在页码；（四）书后附有按字母顺序排序的词汇索引及所在页码；（五）书后附有常用缩略语索引及所在页码。
读者对象：计算机及其及其应用专业的大学师生和研究人员。
《数字时代下的信息架构与数据治理实践》 图书简介 在信息爆炸与技术飞速迭代的今天，我们正处于一个由数据驱动的全新时代。海量信息的涌入、复杂系统的互联以及日益严格的合规要求，对传统的组织信息管理模式提出了前所未有的挑战。本书《数字时代下的信息架构与数据治理实践》旨在为行业专业人士、系统架构师、数据科学家以及关注数字化转型的企业决策者，提供一套系统、前沿且极具实操性的理论框架与落地方法论。 本书的撰写立足于对当前主流技术趋势的深刻洞察，聚焦于如何构建一个面向未来的、弹性的、安全且高效的信息基础设施。我们不探讨基础的计算机词汇定义或特定技术的历史沿革，而是直接深入到如何将这些技术融合成一个有机整体，以支撑复杂的业务目标。 全书共分为六个核心部分，层层递进，构建起从宏观战略到微观执行的完整蓝图。 --- 第一部分：新范式的确立——信息架构的战略定位 本部分首先明确了在云计算、边缘计算和微服务架构普及的背景下，传统的信息架构（IA）如何演进为支撑企业数字化转型的核心战略资产。我们深入分析了“数据即资产”理念下的架构重塑必要性。 1.1 数字化转型的架构驱动力： 阐述了从单体到分布式、从集中式到混合云的迁移路径中，信息架构面临的核心约束与机遇。重点分析了技术债务的识别、量化与偿还策略。 1.2 业务能力与技术能力的解耦映射： 介绍如何使用业务能力模型（Business Capability Mapping）作为桥梁，将高层业务需求转化为可被技术实现的模块化服务。这包括对领域驱动设计（DDD）在宏观架构设计中的应用探讨，而非仅仅停留在代码层面的划分。 1.3 可持续架构的构建原则： 探讨了绿色计算、低功耗设计在大型系统规划中的重要性，以及如何通过架构决策提前嵌入可扩展性（Scalability）和弹性（Resilience）的成本效益分析。 --- 第二部分：数据治理的重构——从合规到价值驱动 数据治理不再仅仅是数据质量和安全合规的代名词，它已成为驱动数据价值变现的关键引擎。本部分聚焦于如何在复杂的跨部门、跨地域数据生态中实施有效的治理策略。 2.1 数据治理框架的现代化： 详细介绍了基于DAMA-DMBOK V2.0框架的深化应用，尤其关注如何将治理实践与敏捷开发周期（Agile/DevOps）相结合，实现“治理即代码”的理念。 2.2 元数据管理与知识图谱的融合： 探讨如何构建统一的、可追踪的元数据管理平台，并利用知识图谱技术，将结构化、半结构化和非结构化数据之间的关系清晰化、可视化，从而极大地提升数据发现和理解的效率。 2.3 隐私计算与数据主权： 深入分析联邦学习（Federated Learning）、安全多方计算（SMPC）等前沿隐私保护技术，论述如何在不牺牲数据可用性的前提下，满足全球日益严格的数据本地化和隐私法规（如GDPR、CCPA等）的要求。 --- 第三部分：现代数据平台的构建与选型 本部分着眼于构建支撑实时分析和大规模交易处理的新一代数据基础设施。我们不局限于介绍某一特定数据库产品的性能指标，而是侧重于平台选型背后的决策逻辑。 3.1 湖仓一体（Lakehouse）架构的深度剖析： 对比分析Delta Lake、Apache Hudi、Apache Iceberg等开源项目在事务处理、模式演进和成本控制方面的优劣，指导读者根据业务场景选择最合适的抽象层。 3.2 流批一体化处理范式的工程实践： 详细阐述如何使用Kafka Streams、Apache Flink或Spark Structured Streaming构建端到端的实时数据管道，强调状态管理、窗口聚合和故障恢复的工程细节。 3.3 数据库多样性管理（Polyglot Persistence）： 探讨在微服务架构下，如何为不同的服务场景（例如，高并发键值存储、复杂查询的关系型、图数据分析）合理地选择和部署不同类型的数据库，以及如何通过API网关层统一访问策略。 --- 第四部分：数据安全与信任的工程化落地 信息安全已从传统的边界防御转向纵深防御和零信任模型。本部分将安全内建于架构的每一个环节。 4.1 零信任网络架构（ZTNA）下的数据访问控制： 介绍如何利用身份和访问管理（IAM）系统、细粒度授权（Attribute-Based Access Control, ABAC）和基于上下文的策略引擎，实现对敏感数据访问的动态、实时管控。 4.2 数据生命周期中的加密策略： 覆盖静态加密（Encryption at Rest）、传输中加密（Encryption in Transit）以及使用硬件安全模块（HSM）进行密钥管理的最佳实践，并讨论后量子密码学的初步部署考量。 4.3 安全可观察性与威胁建模： 强调将安全事件监测（SIEM）与业务流程监控相结合，实现安全审计的自动化和前瞻性。 --- 第五部分：AI/MLOps与架构的协同演进 本部分探讨了如何将机器学习模型从实验阶段平稳、可靠地部署到生产环境，并确保模型在持续运行中的质量和公平性。 5.1 MLOps管道的标准化与自动化： 详细介绍特征存储（Feature Store）的设计，模型注册与版本控制，以及CI/CD流程中对模型性能漂移（Drift）的自动检测与再训练触发机制。 5.2 模型可解释性（XAI）的架构要求： 论述在金融、医疗等高风险领域，架构设计必须为模型决策提供透明度路径，如何将LIME或SHAP等解释性工具嵌入到实时推理服务中。 5.3 负责任的AI（Responsible AI）的治理嵌入： 探讨在数据采集、模型训练到部署的全流程中，如何通过架构约束来规避偏见、确保公平性，并记录决策路径以满足监管要求。 --- 第六部分：组织能力与架构落地 最终，成功的架构依赖于正确的组织结构和文化。本部分从人与流程的角度，指导读者如何推动大型架构变革。 6.1 跨职能团队的组织模式设计： 分析如何根据Conway定律，设计最适合微服务和数据驱动战略的团队结构（如平台工程团队、数据产品团队），并平衡集中式标准制定与去中心化执行的权力关系。 6.2 架构治理与度量体系： 定义一套可衡量的架构健康度指标（如平均修复时间MTTR、架构复杂度指数），并建立有效的架构评审委员会（ARB）机制，确保长期规划不被短期需求侵蚀。 6.3 投资回报率（ROI）的量化分析： 提供方法论，用以量化新的信息架构和数据治理措施对业务效率、风险降低和创新速度的具体财务影响，为架构决策争取高层支持。 --- 本书的价值不在于罗列已知概念，而在于提供一个整合的、面向未来的、解决复杂工程与管理难题的系统化方法论。它是一本关于如何构建和管理下一代数字基础设施的实战指南。
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