具体描述
《局域网组建与管理》是电子商务专业的基础课教材，也是高等职业教育电子商务专业“双证课程”培养方案配套教材，同时也是“CEAC国家信息化计算机教育认证”的指定教材，具有鲜明的特色。全书主要介绍了局域网组建与管理的相关知识和方法，分为8章：第1章介绍了局域网的基本知识，包括局域网的定义、拓扑结构、应用领域、组成、分类、通信协议、操作系统等；第2章主要介绍了局域网中使用的TCP/IP；第3章介绍局域网使用的传输介质和设备；第4章详细介绍了Windows 2000局域网组建与管理的方法；第5章、第6章、第7章分别详细介绍了3种常用局域网的组建与应用，分别是校园宿舍网、办公局域网和网吧的局域网；第8章介绍了局域网安全的基础知识以及保障局域网安全的各种方法。
《局域网组建与管理》适合于中等职业学校、高等职业学校、成人高等学院校举办的职业技术学院电子商务专业教学使用。
数字化转型浪潮下的组织效能重塑：企业级云计算与数据治理实务 【图书简介】 在当前以云计算、大数据、人工智能为核心驱动力的第四次工业革命浪潮中，传统企业的数字化转型已不再是可选项，而是关乎生存与发展的必答题。本书并非聚焦于基础的网络基础设施搭建与日常维护，而是将视角提升至企业级战略层面，深入剖析如何利用前沿的云计算架构和精细化的数据治理体系，实现组织效能的根本性重塑与业务的持续创新。 本书旨在为企业高层管理者、IT战略规划师、系统架构师以及致力于深度业务转型的技术精英，提供一套系统、前瞻且极具实操性的方法论与工具集。我们坚信，高效的数字化转型，源于对底层技术资源的灵活驾驭和对核心数据资产的有效掌控。 第一部分：云原生时代的架构演进与弹性基础设施 本部分彻底跳脱出局域网的概念范畴，专注于宏观的、可弹性伸缩的企业级云环境构建与优化。 第一章：从物理机房到混合云战略的顶层设计 本章探讨企业在面对业务快速增长和突发性需求激增时的应对之道。我们详细分析了公有云（如AWS、Azure、阿里云等）的特性、私有云的部署考量（如OpenStack、VMware vSphere的高级功能集成），以及如何制定一个合理的混合云策略。重点剖析了关键的考量因素：数据主权、合规性要求、成本效益分析（TCO/ROI）以及云供应商锁定风险的规避。书中将详细阐述多云环境下的统一身份认证与访问管理（IAM）机制，确保跨环境的安全策略一致性。 第二章：微服务架构与容器化技术的深度应用 本书深入探讨了如何利用容器技术（Docker、Kubernetes/K8s）实现应用的快速迭代与部署。我们不仅仅介绍基础的容器编排，更侧重于在企业级场景下如何实现高可用性、服务网格（Service Mesh，如Istio）的引入以实现流量管理、安全加密和可观测性增强。针对遗留系统的现代化改造（Monolith to Microservices），书中提供了成熟的“绞杀者模式”（Strangler Fig Pattern）实施路线图，并探讨了Serverless架构在特定场景下的价值最大化。 第三章：DevOps与GitOps的文化与流程再造 数字化成功的关键在于速度与质量的平衡。本章聚焦于将持续集成/持续部署（CI/CD）流水线提升至企业级标准。内容涵盖 Jenkins、GitLab CI/CD、ArgoCD等主流工具链的深度整合，以及如何通过基础设施即代码（IaC，如Terraform、Ansible）实现环境的快速、一致性部署。特别强调了安全左移（Shift Left Security）在自动化流程中的具体嵌入点，确保在构建阶段即完成安全扫描与合规性检查。 第二部分：数据驱动决策：企业级数据治理与智能工厂 本部分彻底转向数据资产的管理与价值挖掘，这是构建未来智能业务的核心支柱。 第四章：构建现代数据平台（MDP）的蓝图 本书详细描绘了企业级数据平台的演进方向，从传统数据仓库（DW）过渡到数据湖（Data Lake）和数据湖仓一体（Data Lakehouse）的架构选择。我们对比了Hadoop生态（HDFS/Hive/Spark）与现代云原生数据服务（如Snowflake、Databricks）的优劣，并提供了一套完整的ETL/ELT流程设计指南。重点阐述了如何通过Kappa或Lambda架构设计实时数据处理能力，以支持快速的业务响应。 第五章：数据治理的组织、流程与技术实现 数据治理是确保数据资产安全、可靠和合规的基石。本章详尽介绍了数据治理的“人、流程、技术”三位一体框架。内容包括：数据所有权（Data Ownership）的界定、元数据管理（Metadata Management）系统的选型与实施、数据质量（Data Quality）监控指标的制定与自动化稽核。书中特别关注了全球数据隐私法规（如GDPR、CCPA）对企业数据生命周期管理提出的强制性要求，以及如何通过技术手段（如数据脱敏、加密、访问控制）实现合规性落地。 第六章：数据安全、隐私计算与可信AI基础 随着数据价值的提升，安全防护的复杂性也同步增加。本章聚焦于高级数据安全技术，包括但不限于数据加密的密钥管理服务（KMS）、数据沿袭（Data Lineage）的可追溯性。更前沿的部分，本书深入探讨了隐私计算技术，如联邦学习（Federated Learning）和同态加密（Homomorphic Encryption），如何在不直接暴露原始数据的情况下，实现跨机构或跨部门的数据协作与模型训练，为企业迈向“可信人工智能”奠定了坚实的技术基础。 总结与展望 本书的篇幅和深度，着眼于驱动企业在云计算和数据两个维度上实现质的飞跃。它提供的不是简单的网络配置手册，而是关于如何重构IT架构以支撑未来业务创新的战略参考。通过对云原生技术栈的深度解析和对数据治理体系的系统化构建，读者将掌握驱动组织数字化转型的核心能力。 适合读者对象： 企业首席信息官（CIO）及IT高管层 系统架构师和企业架构师（EA） 数据科学家和数据工程师团队负责人 负责合规性与数据安全的高级经理 本书的价值在于： 将前沿的架构思维与严格的工程实践相结合，帮助企业实现从“IT支撑”到“IT驱动业务”的战略转型。
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