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出版者:

作者:朱根宜 编

出品人:

页数:311

译者:

出版时间:2004-1

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787302088103

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现代信息技术前沿：云计算、大数据与人工智能的深度融合实践 本书导读： 在信息技术日新月异的今天，传统的IT架构正面临前所未有的变革压力。云计算的弹性伸缩、大数据的洞察能力以及人工智能的决策优化，已不再是独立的尖端技术，而是深度融合、相互驱动的系统性力量。本书旨在深入剖析这三大核心技术栈的内在联系、前沿发展趋势以及在实际行业应用中的集成策略，为读者构建一个全面、立体的现代信息技术认知框架。我们摒弃对基础概念的冗余罗列，专注于探讨如何在实际工程中驾驭这些复杂系统的能力，特别侧重于云原生架构下的数据处理流水线构建和AI模型在边缘计算环境中的部署优化。 第一部分：云原生架构的演进与实践 本部分着眼于当前企业级应用部署的主流范式——云原生。我们不从Kubernetes的安装手册讲起，而是直接切入云原生设计哲学的核心：不可变基础设施、服务网格（Service Mesh）与微服务治理的深入挑战。 1. 容器编排的下一站：超越Kubernetes的范式转移 讨论将聚焦于K8s在超大规模集群管理中面临的控制平面效率瓶颈、网络策略的复杂性以及资源隔离的精细化需求。重点分析如eBPF技术如何重塑Linux内核的网络和安全能力，以及基于WebAssembly（Wasm）的应用如何在资源受限或极高安全要求的场景下，成为容器的有力补充甚至替代方案。我们将探讨Wasm在无服务器（Serverless）计算中的潜力，以及其跨平台一致性如何简化DevOps流程。 2. 服务网格的成熟与挑战：从Istio到更轻量化的实现 服务网格的引入显著提升了分布式系统的可观察性、安全性和流量控制能力。然而，Sidecar模式带来的性能开销和控制平面的资源消耗，促使业界探索更轻量级的解决方案。本章深入剖析基于eBPF的Sidecarless架构（如Cilium Service Mesh）的工作原理，对比Envoy与Linkerd在不同负载模型下的性能表现。重点讨论服务治理策略的自动化，包括基于历史观测数据进行自适应的熔断与重试阈值调整。 3. 弹性基础设施的资源优化：FinOps与绿色计算 在云成本日益成为企业IT核心关注点的情况下，单纯的自动伸缩已不足够。本章探讨FinOps（财务运营）在云原生环境中的实践落地，包括如何通过资源标签、预留实例的动态购买策略以及更精细的资源配额管理来控制支出。同时，我们将引入“绿色计算”的概念，分析如何通过优化工作负载的部署密度、选择更高能效比的实例类型，并利用闲置资源的调度机制，实现技术性能与环境责任的平衡。 第二部分：大数据处理的实时化与智能化转型 大数据处理正从传统的批处理（如MapReduce）向实时流处理演进。本部分的核心在于探讨如何构建低延迟、高吞吐的数据湖与数据网格架构，并将AI模型的训练和推理无缝嵌入到数据流中。 4. 实时数据流的深度处理框架比较与选型 对比Apache Flink、Spark Streaming以及Kafka Streams在状态管理、容错机制和时间语义处理（Event Time vs. Processing Time）上的差异。重点分析状态后端（如RocksDB）的优化策略，以及如何利用增量计算（Incremental Computation）来减少状态检查点的开销。探讨构建“Lambda”架构的复杂性，并提出在特定场景下，如何通过优化流处理引擎实现接近Lambda的实时性，从而简化架构。 5. 数据湖到数据网格的范式转变 传统数据湖往往成为数据孤岛的集中地。本章详细阐述数据网格（Data Mesh）的“领域驱动”设计思想，以及它如何通过去中心化的数据所有权和“数据即产品”的理念，解决大规模数据治理的难题。我们将讨论如何在Kubernetes上部署数据平面基础设施（如Trino/Presto集群），实现跨数据源的联邦查询，确保数据访问的自治性和互操作性。 6. 特征工程的自动化与特征存储 在AI驱动的数据管道中，特征工程占据了大量时间和资源。本部分将深入探讨在线（Online）和离线（Offline）特征存储的一致性问题。介绍主流特征存储平台（如Feast）的设计原理，包括如何确保训练时使用的特征值与在线推理时实时计算的特征值保持严格一致。讨论基于元数据管理和数据血缘追踪的特征版本控制策略。 第三部分：人工智能在基础设施与应用中的融合 本部分超越了AI模型本身的算法研究，聚焦于如何利用AI能力来优化IT基础设施的运维、提升应用的智能化水平，并讨论模型部署的工程挑战。 7. AIOps：从监控到预测性运维的飞跃 AIOps的核心在于将机器学习应用于海量运维日志、指标和追踪数据的分析。我们将详细解析如何利用时间序列分析模型（如Prophet或LSTM）来识别基础设施的异常漂移（Anomaly Drift），而不是仅仅依赖静态阈值。重点讨论基于图神经网络（GNN）的服务依赖分析，用于快速定位复杂微服务故障的根本原因（Root Cause Analysis）。 8. 模型部署的工程化：MLOps的深度实践 本书探讨将训练好的AI模型投入生产环境所必须解决的工程问题。这包括模型序列化（如ONNX）、模型服务框架（如Triton Inference Server）的选择、动态批处理（Dynamic Batching）以提高GPU利用率。对于高并发场景，讨论模型量化（Quantization）和剪枝（Pruning）技术对推理延迟和内存占用的影响，以及如何利用云服务商提供的专用推理芯片进行加速。 9. 边缘智能与联邦学习：数据主权与实时决策 在物联网（IoT）和5G场景下，数据需要在靠近源头的地方进行处理。本章探讨边缘计算（Edge Computing）的挑战，如资源异构性、网络不稳定性和远程模型更新策略。联邦学习（Federated Learning）作为解决数据隐私和数据本地化要求的重要手段，其模型聚合算法（如FedAvg的变种）在通信效率和模型收敛速度上的权衡将作为重点分析对象。 结语：构建适应未来的全栈技术能力 本书的最终目标是帮助技术人员从单一技术栈的视角中解放出来，理解云计算、大数据和人工智能如何协同工作，共同驱动下一代信息系统的创新。掌握这些前沿技术的融合之道，是应对未来技术复杂性和不确定性的关键能力。

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翻阅这本书时，我最大的感受是它试图构建一个非常宏大和完整的知识体系，它并没有刻意去追逐时髦的热点，比如什么SDN或者5G的超详细介绍，而是将重心放在了“基石”的巩固上。这有好处也有坏处。好处在于，无论网络技术如何演变，这些基础知识都是永恒的；坏处在于，对于那些急于想了解当前业界正在用什么新技术来解决实际问题的读者来说，可能会觉得内容更新稍显滞后。教材的习题部分设计得很有层次感，从简单的概念问答到需要综合运用多个章节知识的计算题，难度梯度设置合理。我个人尤其喜欢它在每一章末尾设置的“思考与讨论”环节，这些问题往往不是书本上能直接找到答案的，它在潜移默化中引导读者去思考协议设计的哲学和局限性，这比单纯的知识记忆更有价值。这本书的价值在于，它帮你建立了一个坚固的“骨架”，而不是给你一堆零散的“皮肤”信息。

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这本书的讲解方式透露着一种“务实”的态度，它不炫技，不卖弄复杂的术语，而是目标明确地指向“让读者能够理解并应用网络技术”。这一点在讲解IP寻址和子网划分时体现得淋漓尽致，作者用大量的图示和实例，把原本让人头疼的二进制计算变得像做小学数学题一样直观。我注意到书中对于IPv4向IPv6过渡的论述非常客观和中立，没有过度渲染IPv6的优越性，而是侧重于介绍其结构和过渡机制，这对于一个面向基础读者的教材来说是非常负责任的。如果说有什么可以改进的，那就是全书的案例代码和配置脚本如果能配套提供在线资源或二维码链接，让读者能够即时下载和运行，而不是完全依赖手工输入，那将会是一个巨大的加分项，毕竟在如今这个动手实践至上的时代，理论学习的效率总是与实践的便捷性紧密相关的。

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这本书的写作风格非常严谨，学术气息挺浓厚的，几乎每一个技术名词的定义都标注得清清楚楚，参考文献和术语索引做得相当到位，对于需要深入查阅特定细节的读者来说，简直是福音。它更像是一本工具手册，而不是一本轻松的读物，你不能指望一口气读完它，它要求的是你必须停下来思考、甚至动手去验证书中的每一个网络配置示例。我尝试着跟着书中的步骤配置了一个简易的局域网模拟环境，发现书中的讲解虽然详尽，但在实际操作的“陷阱”处理上略显不足，可能更侧重于理论推导和模型建立，对于实际部署中那些琐碎的、意料之外的错误处理经验分享得不多。不过，对于理解TCP/IP协议栈的七层模型，这本书的剖析深度是令人信服的，尤其是对三次握手和四次挥手的状态转换图解，清晰到让人感觉可以把它们刻在脑子里。总的来说，它适合那些已经具备一定计算机基础，并且目标是精通网络底层机制的学习者。

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这本书的装帧设计，嗯，说实话，第一眼看上去挺朴实无华的，那种经典的教科书风格，没有太多花哨的色彩或者引人注目的封面插图。内页的纸张质量还算可以，阅读起来不费劲，不过排版上感觉稍微有点密集，尤其是在涉及大量公式和网络协议流程图的时候，初学者可能需要花点时间适应。内容覆盖的广度倒是挺让人惊喜的，从最基础的物理层概念讲起，一直深入到应用层的一些热门技术，逻辑性比较强，像一个循序渐进的旅程。我尤其欣赏作者在讲解复杂概念时使用的类比，比如用“邮局分拣包裹”来比喻路由器的工作原理，一下子就把抽象的东西具象化了。当然，作为一本入门教材，它在深入探讨前沿技术方面自然有所保留，但对于打下坚实的理论基础来说，它无疑是称职的。只是希望后续的印刷版本能在图文的配合上做一些优化，让阅读体验更佳一些，毕竟网络知识本身就容易枯燥，视觉上的友好度还是很关键的。

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坦白讲，这本书的语言组织上，有时候会给人一种“翻译腔”的错觉，一些长难句的结构读起来需要反复咀嚼才能抓住核心意思。它仿佛是将一套外文原版教材经过非常精确但略显生硬的本地化处理后的产物。不过，这种严谨性也带来了极高的准确性。关于网络安全和性能评估的部分，我认为是这本书的一个亮点，它没有仅仅把安全当作附加章节，而是将其融入到了协议的讨论之中，比如在讲解加密和认证机制时，会同时提及它们对网络延迟的影响。但就用户体验而言，如果能增加一些真实的案例分析，比如某个知名互联网公司是如何优化其CDN网络布局的“幕后故事”或者某个著名的网络安全事件的复盘，想必能极大地激发读者的学习热情。目前的内容更像是对标准的完美复述，缺少了一点点“人情味”和现实世界的烟火气。

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