The Manager's Handbook of Client/Server Computing in Business and Finance pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Siegel, Joel G.; Shim, Jae K., PhD; Shim, Jae K., PhD

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2002-12

价格:$ 97.12

装帧:

isbn号码:9780538726962

丛书系列:

图书标签:

• Client/Server
• Finance
• Business
• Management
• Computing
• Technology
• IT
• Handbook
• Networking
• Data Communication

深入解析现代企业运营的基石：云计算与边缘计算的战略部署 数字化转型中的基础设施重塑 在当前的商业环境中，企业面临着前所未有的技术迭代速度和市场竞争压力。传统的IT架构，特别是那些过度依赖集中式数据中心的模式，正逐渐暴露出其在敏捷性、成本效益以及数据实时性处理方面的局限性。本书旨在为技术领导者、企业架构师和高级IT专业人员提供一个全面的路线图，用以理解、评估并成功实施下一代计算范式——云计算（Cloud Computing）和边缘计算（Edge Computing）的战略融合。 本书将焦点置于如何利用这些先进的计算模型，来重塑企业的核心业务流程、优化资源配置，并最终驱动业务创新。我们不会停留在对技术术语的简单罗列，而是深入探讨在实际业务场景中，如何通过架构设计实现业务价值最大化。 第一部分：云计算的演进与深度优化 云计算已不再是一个新兴概念，它已成为现代企业IT的默认基础设施。然而，许多组织仍停留在“使用云”的初级阶段，未能充分挖掘其弹性、可扩展性和成本效率的潜力。本部分将带领读者超越基础的IaaS、PaaS和SaaS概念，探讨高级的云原生实践和多云环境下的治理挑战。 1.1 云计算架构的成熟度模型与评估 我们将构建一个详细的云计算成熟度模型，帮助企业识别其当前在采用云服务时的位置。这包括对以下关键领域的深入分析： 云成本优化（FinOps的实践）： 深入探讨资源预留、自动伸缩策略的精细化调整，以及如何建立跨部门的成本可见性和问责制。我们将分析 FinOps 框架的各个阶段，并展示如何在复杂的账单结构中识别并消除隐性浪费。 无服务器（Serverless）的战略应用： 探讨 FaaS（Function as a Service）和 BaaS（Backend as a Service）在微服务架构中的应用潜力，特别是对于事件驱动型工作负载的优化。讨论无服务器架构在冷启动延迟、供应商锁定以及复杂状态管理方面的应对策略。 云安全态势管理（CSPM）： 鉴于云环境的动态性和共享责任模型，我们将详细阐述如何利用自动化工具持续监控和修复安全配置漂移。重点关注身份与访问管理（IAM）的最佳实践、数据加密策略的跨区域部署，以及合规性自动审计框架的建立。 多云与混合云的统一管理平面： 面对日益增长的跨云部署需求，本书将分析统一控制平面（如Kubernetes的跨云部署、服务网格的实现）的技术选型和运营挑战。探讨如何通过抽象层实现工作负载的可移植性，同时维护一致的安全和网络策略。 1.2 容器化与Kubernetes的深度集成 容器技术已成为部署云原生应用的事实标准。本章将侧重于如何在生产环境中大规模、高可靠地运行Kubernetes集群。 K8s的资源管理与调度优化： 深入研究资源配额、LimitRange、PriorityClasss以及自定义调度器的使用，以确保关键业务应用的资源隔离和性能保证。 服务网格（Service Mesh）的引入与治理： 探讨 Istio 或 Linkerd 等服务网格技术在流量管理（蓝绿部署、金丝雀发布）、可观察性（分布式追踪）和零信任网络安全模型中的实际部署经验与性能考量。 持续交付流水线的现代化（GitOps）： 阐述如何利用 ArgoCD 或 FluxCD 等工具，将基础设施和应用程序配置的部署流程完全纳入版本控制，实现声明式、可审计的自动化部署。 第二部分：边缘计算的战略崛起与场景落地 随着物联网（IoT）、5G网络和实时数据分析需求的爆炸式增长，计算能力的下沉已成为必然趋势。边缘计算不再仅仅是数据采集的延伸，而是演变成一个具有战略意义的计算层，它直接影响着用户体验和运营效率。 2.1 边缘计算的分类、架构与关键驱动力 我们将明确区分近边缘（Near Edge，如区域数据中心）和远边缘（Far Edge，如工厂车间或零售终端）的计算模型，并分析每种模型的适用场景。 低延迟与带宽限制的应对： 详细分析边缘计算如何通过本地数据预处理、模型推理和实时决策来减轻核心云的压力，并降低对网络带宽的依赖。 边缘基础设施的标准化： 探讨工业级硬件、加固型设备以及在资源受限环境中部署容器化工作负载的挑战。介绍如 K3s 或 MicroK8s 等轻量级 Kubernetes 发行版在边缘场景的应用。 数据治理与同步策略： 边缘环境下的数据主权和合规性问题至关重要。本书将设计一套复杂的数据生命周期管理策略，包括本地数据的安全存储、数据清洗、以及与核心云的数据一致性同步机制（例如，基于事件的异步同步）。 2.2 边缘智能：AI/ML在现场的部署 边缘计算价值的核心在于将人工智能能力推向数据产生的第一线。 模型压缩与优化（TinyML）： 介绍用于资源受限边缘设备的机器学习模型量化、剪枝和知识蒸馏技术，以确保复杂的AI模型能够在低功耗硬件上高效运行。 联邦学习（Federated Learning）在边缘的应用： 探讨如何在不集中收集敏感数据的前提下，利用分散的边缘设备共同训练模型，保护用户隐私并提高模型的泛化能力。 实时决策回路的构建： 展示如何设计一个集成的系统，实现从传感器数据采集、边缘推理到执行器反馈的毫秒级决策回路，这在自动驾驶辅助、智能制造检测等场景中至关重要。 第三部分：融合之道——混合计算环境的运营与安全 云计算和边缘计算的未来不是互相替代，而是深度融合。本部分专注于管理这种异构、分布式计算环境所带来的复杂性。 3.1 分布式系统的可观测性与故障排除 在数千个分散的节点上进行故障排除是一项艰巨的任务。 统一日志、指标和追踪（Logs, Metrics, Traces）： 设计一个端到端的可观测性框架，确保数据可以从最远的边缘设备无缝流向集中式分析平台（如Prometheus/Grafana或ELK Stack）。重点讨论如何处理边缘数据的高基数问题和网络中断期间的数据丢失。 AIOps在复杂环境中的作用： 探讨如何利用机器学习分析海量分布式系统的遥测数据，实现预测性维护、异常检测和根因分析的自动化。 3.2 跨边界的安全与信任链构建 安全边界在分布式环境中变得模糊不清。 零信任模型在边缘的实施： 详细阐述如何在资源受限的边缘设备上实施强大的身份验证和授权机制，确保“永不信任，始终验证”。 固件和容器镜像的安全供应链： 建立从开发环境到边缘部署设备的全生命周期安全验证流程，包括代码签名、可信启动（Trusted Boot）和运行时完整性监控。 通过对云计算的深度优化和边缘计算的战略部署的详尽探讨，本书将为读者提供一套实用的、面向未来的技术蓝图，确保企业在数字化浪潮中保持计算基础设施的敏捷性、安全性和创新驱动力。

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