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出版者:

作者:Karim, Mohammad A./ Chen, Xinghao

出品人:

页数:504

译者:

出版时间:

价格:99.95

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isbn号码:9781420061314

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• 数字设计
• 计算机组成原理
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• 计算机硬件
• 电子工程

跨越数据洪流：现代信息架构的演进与实践 书籍名称：《跨越数据洪流：现代信息架构的演进与实践》 内容简介： 本书旨在深入剖析当前信息技术领域最为核心且不断演进的一环——现代信息架构。我们不再将信息架构视为静态的蓝图，而是将其视为一个动态的、适应性强的生命体，它支撑着从底层硬件到顶层用户体验的每一个环节。本书将带领读者，穿越从早期集中式计算到云计算、再到边缘智能的广阔历史长廊，聚焦于构建下一代高可用、可扩展、安全可靠的信息系统的核心理念与工程实践。 第一部分：基石的重塑——从传统到云原生的范式转移 信息架构的演变史，即是计算能力与数据处理范式不断突破物理限制的历史。本部分首先回顾了冯·诺依曼结构在现代系统中的遗留影响与局限性，特别是面对“数据爆炸”时的性能瓶颈。随后，我们将重点探讨云计算（Cloud Computing）如何从根本上改变了资源分配与系统部署的逻辑。 1.1 虚拟化与资源池化：现代架构的温床 详细阐述了从物理服务器到虚拟机（VMs）的抽象过程，以及这些抽象如何催生了弹性伸缩（Elasticity）这一革命性概念。我们将分析Hypervisor的内部工作原理，并评估其在I/O密集型和计算密集型工作负载中的性能权衡。此外，容器化技术，特别是Docker和Kubernetes（K8s）的兴起，被视为继虚拟化之后的又一次重大飞跃。本书将深入解析容器的隔离机制（Namespaces和cgroups），以及Kubernetes如何通过声明式API实现复杂微服务集群的自动化管理、服务发现和负载均衡。这不是对Kubernetes操作手册的简单复述，而是对其设计哲学——如何通过控制回路（Control Loops）维持期望状态——的深刻解读。 1.2 微服务架构的深层设计原则 微服务并非仅仅是“把单体拆开”。本章将聚焦于微服务架构的治理、通信协议和数据一致性挑战。我们将细致探讨同步通信（如RESTful API，gRPC）与异步通信（如消息队列、事件驱动架构）的选择标准。特别关注服务间通信中的“韧性”（Resilience）设计，例如断路器（Circuit Breaker）、重试策略（Retry Policies）和超时管理，这些是确保分布式系统不因单个组件故障而雪崩的关键。对于数据一致性，我们将对比Saga模式、两阶段提交（2PC）的局限性，强调最终一致性（Eventual Consistency）在现代高可用系统中的核心地位，并结合领域驱动设计（DDD）来划分服务边界的艺术。 第二部分：数据驱动的智能——存储、处理与分析的集成 现代信息架构的价值最终体现在对数据的掌控和利用上。本部分将深入探讨数据生命周期管理中的关键技术和架构决策。 2.1 新一代数据存储范式 关系型数据库（RDBMS）的局限性促使了NoSQL运动的兴起。本书将系统地比较键值存储（Key-Value Stores）、文档数据库（Document Databases）、列式存储（Column-Family Stores）以及图数据库（Graph Databases）的内部结构和适用场景。例如，深入解析Cassandra或HBase中一致性哈希（Consistent Hashing）如何实现无主节点的扩展性，以及MongoDB的WiredTiger存储引擎如何平衡读写性能。我们还将探讨NewSQL数据库如何试图在扩展性与ACID事务性之间架起桥梁。 2.2 实时流处理与Lambda/Kappa架构的演进 在数据处理层面，从批处理到流处理的转变是不可逆转的趋势。本章详细分析了Lambda架构（批处理层与速度层分离）的复杂性，并重点介绍Kappa架构如何通过统一的流处理引擎（如Apache Flink或Kafka Streams）来简化运维。我们将讨论状态管理（State Management）在流处理中的挑战，例如窗口（Windowing）的定义（滚动、滑动、会话）及其在容错恢复中的意义。对事件时间（Event Time）和处理时间（Processing Time）的区分，是理解高精度流分析的基础。 第三部分：架构的边界拓展——安全、可观测性与边缘计算 随着系统复杂度的增加和攻击面的扩大，架构设计必须内置安全与洞察力。同时，业务需求正将计算能力推向更靠近数据源的“边缘”。 3.1 零信任安全模型与身份治理 传统基于边界的安全模型在分布式和云环境中已然失效。本书倡导“永不信任，始终验证”的零信任（Zero Trust）原则。我们将探讨如何在服务网格（Service Mesh，如Istio）中实现强大的mTLS（互相传输层安全）加密，确保服务间的通信完全加密且身份可验证。此外，对OAuth 2.0和OpenID Connect（OIDC）在微服务架构中进行授权与身份验证的实践方案进行细致剖析。 3.2 可观测性（Observability）的“三支柱” 现代架构无法在没有深入洞察力的情况下有效运行。本书超越了传统的监控（Monitoring）概念，专注于可观测性。详细介绍指标（Metrics）、日志（Logs）和分布式追踪（Distributed Tracing）的集成。重点分析OpenTelemetry标准如何统一遥测数据的收集，以及如何利用追踪数据（Trace Data）来识别分布式系统中的延迟瓶颈和跨服务调用链的根本原因。 3.3 边缘计算与去中心化架构的展望 最后，本书将展望信息架构的未来方向——边缘计算（Edge Computing）。探讨为何低延迟和数据主权要求需要将部分计算负载移出中心化云端。我们将分析Fog Computing与Edge Computing的区别，讨论物联网（IoT）设备的数据预处理、安全传输协议（如MQTT）以及如何在资源受限的边缘节点上部署轻量级的容器化应用，实现智能决策的分发与执行。 总结： 《跨越数据洪流》不是一本速成指南，而是一本深入的技术参考书。它要求读者具备一定的编程和系统基础，目标是培养架构师和高级工程师在面对高度复杂、动态变化的技术栈时，能够基于深厚的原理知识做出最优化的工程决策，设计出既能满足当前业务需求，又具备强大未来适应性的信息系统。本书的重点在于“为什么”（Why）和“如何设计”（How to Design），而非仅仅是“如何使用特定的工具”（How to Use a Specific Tool）。

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