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出版者:中国财政经济出版社

作者:李晓林等编

出品人:

页数:192 页

译者:

出版时间:2004年1月1日

价格:30.0

装帧:平装

isbn号码:9787500573159

丛书系列:

图书标签:

• 保险科技
• 金融科技
• IT服务
• 数字化转型
• 保险行业
• 市场调研
• 行业分析
• 中国保险
• 技术应用
• 信息技术

软件定义世界的未来：云计算、大数据与人工智能在企业转型中的实践路径 本书导读： 在数字浪潮席卷全球的今天，企业面临着前所未有的变革压力与转型机遇。传统的信息技术架构已难以支撑瞬息万变的市场需求和日益复杂的业务场景。本书深入剖析了以云计算、大数据和人工智能（AI）为核心驱动力的现代企业IT战略，为管理者和技术人员提供了一套系统化、可操作的转型蓝图与实践指南。我们聚焦于如何将这些前沿技术深度融合进企业的核心运营、产品创新乃至商业模式重塑之中，探讨技术如何成为企业构建核心竞争力的关键引擎。 --- 第一部分：数字基石的重构——企业云化战略与架构演进 第一章：云原生时代的架构哲学与挑战 本章首先界定了“云原生”的真正内涵，它不仅仅是简单地将应用迁移上云，而是一种全新的软件开发、部署和运维范式的转变。我们将详细阐述微服务架构、容器化（Docker与Kubernetes）在提升系统弹性、可扩展性和开发效率方面的核心优势。同时，也直面企业在云迁移过程中可能遇到的技术债务清理、遗留系统兼容性、以及跨云/混合云环境下的治理复杂性等重大挑战。重点分析了“一切皆服务”（XaaS）模型对企业IT预算规划和资源调度的深刻影响，并提供了评估不同云服务模式（IaaS, PaaS, SaaS）适用性的决策框架。 第二章：深度解析企业级云平台的技术选型与治理 企业在构建其数字底座时，需要审慎选择公有云、私有云还是混合云的部署策略。本章将对主流公有云提供商的技术栈进行客观对比，侧重于安全性、合规性、区域覆盖和成本效益分析。对于采用混合云架构的企业，我们将详细探讨如何构建统一的数据平面和控制平面，实现资源的无缝编排与统一身份认证管理（IAM）。此外，我们将探讨FinOps（财务运营）在云成本管理中的重要性，介绍自动化成本优化工具和策略，确保技术投入能带来最大化的商业价值。 第三章：基础设施即代码（IaC）与DevOps的深度融合 现代IT运营的核心在于自动化和标准化。本章深入探讨基础设施即代码（IaC）的实践，重点介绍Terraform、Ansible等工具在自动化部署、环境一致性保障中的应用。我们将详细阐述DevOps文化如何渗透到开发、测试、部署乃至安全（DevSecOps）的每一个环节，通过持续集成/持续交付（CI/CD）流水线的构建，显著缩短产品上市时间（Time-to-Market）。本章将通过实际案例展示如何通过自动化测试和蓝绿部署策略，实现零停机时间（Zero-Downtime）的发布。 --- 第二部分：数据驱动的决策引擎——大数据分析与实时洞察 第四章：构建企业级数据湖仓一体化架构 数据是新时代的石油，但“油田”的建设至关重要。本书不再局限于传统的数据仓库概念，而是全面介绍数据湖（Data Lake）的构建原则，聚焦于如何高效地存储、管理和治理海量的、多结构化的原始数据。随后，我们将探讨数据湖与数据仓库的融合趋势——数据湖仓一体化（Lakehouse Architecture）的优势，即兼顾灵活性与高性能分析能力。本章还将覆盖数据治理框架的建立，包括数据血缘追踪、质量管理和元数据管理，确保数据的可信度和可用性。 第五章：流式处理与实时决策系统的构建 在金融交易、物联网监控和个性化推荐等场景中，批处理已无法满足实时决策的需求。本章聚焦于流式计算技术栈，如Kafka、Flink或Spark Streaming，探讨如何设计和实现低延迟的数据管道。我们将详细解析事件驱动架构（EDA）的设计模式，以及如何利用这些实时数据流进行即时风险评估、异常检测和动态定价。重点分析了如何平衡流处理的吞吐量与延迟要求，并提供了构建高可用流处理集群的经验总结。 第六章：高级数据可视化与商业智能的民主化 再强大的数据分析能力，也需要清晰的展示才能转化为商业洞察。本章关注下一代商业智能（BI）工具的应用，强调数据叙事（Data Storytelling）的重要性。我们将介绍如何利用交互式仪表板设计原则，将复杂的分析结果转化为业务用户易于理解的视觉报告。此外，我们探讨了“数据民主化”的理念，即赋能非技术背景的业务人员也能通过自助式分析工具（Self-Service BI）发现问题、验证假设，从而加速组织的决策循环。 --- 第三部分：智能赋能的未来——人工智能与机器学习的工业化落地 第七章：企业级机器学习平台的构建与M LOps实践 将实验室中的AI模型转化为生产力是当前企业面临的最大挑战之一。本章系统阐述了机器学习运维（MLOps）的必要性与实践路径。我们将详细介绍如何构建端到端、可重复、可监控的ML平台，涵盖数据预处理、特征工程、模型训练、版本控制和自动化再训练的完整生命周期。重点剖析了模型漂移（Model Drift）的检测机制和应对策略，确保AI模型在生产环境中长期保持准确性和稳定性。 第八章：生成式AI与大语言模型（LLM）在企业场景的应用前沿 生成式AI的爆发式发展正在重塑知识工作。本章深入探讨企业如何安全、高效地将大型语言模型（LLM）集成到内部流程中，如智能客服优化、代码生成辅助、内部知识库问答等。我们将重点分析“检索增强生成”（RAG）架构，这是解决LLM幻觉（Hallucination）问题和确保输出基于企业私有数据的关键技术。同时，本书强调企业在应用开源或闭源LLM时必须关注的数据隐私、安全隔离和合规性挑战。 第九章：AI伦理、可解释性（XAI）与技术治理 随着AI在信贷审批、招聘筛选等敏感决策中的应用加深，技术的可解释性、公平性和透明度成为企业声誉和法律合规的基石。本章系统介绍可解释性AI（XAI）的核心技术，如SHAP值和LIME，帮助企业理解模型决策背后的逻辑。我们还将探讨建立AI伦理委员会、制定负责任的AI使用准则的重要性，确保技术发展与社会价值观保持一致，构建客户信任的AI体系。 --- 第四部分：面向未来的技术与组织融合 第十章：低代码/无代码平台与业务敏捷性的加速 为了应对业务对IT需求的快速响应，低代码/无代码（LCNC）平台正成为弥合业务与IT鸿沟的有力工具。本章分析了LCNC平台如何赋能业务部门在IT部门的监督下，快速构建和迭代轻量级应用。重点探讨了LCNC平台在流程自动化（RPA与BPM的结合）和快速原型验证中的实际效能，并界定了其适用范围与扩展性的边界。 第十一章：构建安全驱动的数字化转型框架（Security by Design） 在万物互联的时代，安全不再是事后补救，而是贯穿于设计之初的DNA。本章倡导“安全左移”的理念，将安全实践嵌入到DevOps流水线的每一个阶段。我们将讨论零信任网络架构（Zero Trust Architecture）的实施原则，强调对每一个访问请求、每一个数据流进行持续验证。同时，本书也涵盖了云环境下的身份和访问管理（CIEM）、数据加密策略以及威胁情报共享机制的构建。 第十二章：组织变革：培养适应未来IT生态的复合型人才 技术转型归根结底是人的转型。本书的最终章聚焦于组织结构和人才战略的革新。我们将探讨如何打破传统的“烟囱式”部门壁垒，构建跨职能、以价值流为导向的敏捷团队。重点讨论了如何通过内部培训、导师制度和设立“数字创新实验室”，培养既懂业务又精通前沿技术的复合型人才，为企业的持续创新提供组织保障。本书强调领导层对技术驱动变革的坚定承诺，是成功转型的关键先决条件。

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