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出版者:John Wiley & Sons

作者:Marcel Rizcallah

出品人:

页数:470

译者:

出版时间:2002-06-15

价格:USD 65.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780470843888

丛书系列:

图书标签:

• LDAP
• 目录服务
• 身份验证
• 授权
• 网络安全
• Active Directory
• OpenLDAP
• 系统管理
• 数据库
• 协议

《数据管理艺术：构建与优化的现代实践》 本书深入探讨了当今信息时代的核心挑战之一：如何高效、安全地管理不断增长的数据。我们不再局限于单一数据源或传统数据库模型，而是着眼于构建和优化一个复杂、互联的数据生态系统。本书的重点在于揭示数据管理领域的前沿思想和实用技术，帮助读者理解并掌握管理各类数据资产的艺术。 第一部分：现代数据架构的基石 我们将从构建健壮、可扩展的数据架构入手。这包括深入理解各种数据模型，不仅仅是关系型数据库，还会涵盖非关系型数据库、图数据库、时序数据库等，以及它们在不同场景下的适用性。我们将分析如何设计一个能够应对未来增长和变化的灵活数据架构，包括微服务架构中的数据一致性问题，以及如何利用云原生技术实现数据的弹性伸缩和高可用性。 数据模型的演进与选择： 探索从关系型到NoSQL，再到图和时序数据库的演变历程。分析不同数据模型的优缺点，以及如何根据业务需求选择最合适的数据模型。我们将深入探讨文档数据库、键值对数据库、列族数据库以及图数据库在实际应用中的案例，例如社交网络连接、推荐系统、物联网数据采集等。 分布式系统中的数据管理： 深入研究分布式数据存储的挑战，包括数据分片、复制、一致性协议（如CAP理论、Paxos、Raft）以及分布式事务处理。我们将剖析如何设计和实现可靠的分布式数据存储解决方案，确保数据的高可用性和强一致性。 云原生数据平台： 探讨云环境下的数据管理新范式。我们将分析如何利用容器化技术（如Kubernetes）和Serverless架构来部署和管理数据库，以及如何利用云服务提供商（AWS、Azure、GCP）提供的托管数据库服务来简化运维。 第二部分：数据治理与质量的保障 构建了一个良好的数据架构之后，数据治理和质量就成为了确保数据价值的关键。本部分将聚焦于如何建立一套全面的数据治理框架，包括数据标准、数据生命周期管理、数据安全和隐私保护。我们将深入讲解数据质量的度量、监控和改进方法，以及如何通过自动化工具来提升数据质量。 数据治理框架与策略： 介绍数据治理的基本原则和关键要素，如数据所有权、数据字典、元数据管理、数据血缘追溯等。我们将探讨如何建立一套行之有效的数据治理流程，以确保数据的准确性、一致性和可用性。 数据安全与隐私： 详细讲解数据加密、访问控制、权限管理、数据脱敏等关键技术。我们将深入分析GDPR、CCPA等数据隐私法规的要求，并提供如何在数据管理实践中满足这些合规性要求的具体指导。 数据质量管理： 教授如何定义、衡量、监控和改进数据质量。我们将介绍数据清洗、数据验证、数据转换等技术，以及如何利用数据质量工具来识别和纠正数据错误。 第三部分：数据集成与互操作性的实现 在当今互联互通的世界里，数据很少孤立存在。本部分将重点关注如何实现不同数据源之间的高效集成和互操作性。我们将探讨ETL/ELT流程、数据仓库、数据湖、数据网格等概念，以及如何利用API、消息队列等技术来构建灵活的数据集成解决方案。 数据集成模式与技术： 深入解析ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）的异同及适用场景。我们将介绍各种数据集成工具和平台，以及如何设计和实现批处理和实时数据集成。 构建统一的数据视图： 探讨如何构建数据仓库、数据湖和数据湖仓一体（Lakehouse）架构，以提供一个统一、可查询的数据视图。我们将分析这些架构的优缺点，以及如何根据业务需求选择合适的方案。 API驱动的数据访问： 介绍如何利用API（Application Programming Interface）来暴露和访问数据。我们将讲解RESTful API、GraphQL等现代API设计原则，以及如何构建安全、高效的数据API服务。 第四部分：数据分析与价值挖掘的驱动 最终，数据的价值体现在其能够驱动决策和业务创新。本部分将展望如何利用现代数据工具和技术来提取数据的洞察，并将其转化为可行的业务策略。我们将触及大数据处理框架（如Hadoop、Spark）、数据可视化技术、商业智能（BI）工具以及机器学习基础，以帮助读者理解如何将数据转化为驱动力。 大数据处理与分析： 介绍Hadoop生态系统、Spark等大数据处理框架。我们将探讨如何利用这些技术进行大规模数据的存储、处理和分析。 数据可视化与商业智能： 讲解如何利用Tableau、Power BI等BI工具进行数据可视化和仪表板构建。我们将指导读者如何清晰、有效地呈现数据洞察，以支持业务决策。 机器学习与数据挖掘入门： 简要介绍机器学习的基本概念和常用算法，以及如何利用数据进行预测分析、分类、聚类等任务。我们将提供入门级的指导，帮助读者理解数据分析的潜力。 本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，理解并实践现代数据管理的艺术。通过学习本书，读者将能够构建出更健壮、更智能、更具价值的数据系统，从而在快速变化的商业环境中获得竞争优势。

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我是一名系统管理员，日常工作中经常需要处理用户身份认证和授权的问题。一本关于LDAP Directories的书籍，对我来说，就像是找到了解决“谁是谁，他们有什么权限”这一核心问题的金钥匙。我非常好奇，这本书是否会深入讲解LDAP协议的底层细节，比如LDAP的请求/响应模型，以及不同版本的协议（LDAPv2, LDAPv3）在功能和安全性上的区别。对于那些希望在大型组织中实现统一身份管理解决方案的读者，这本书是否有提供关于如何构建高可用性LDAP集群的指导？我特别关注其在高并发访问场景下的性能调优建议，以及如何通过负载均衡和数据复制来确保服务的稳定性和可靠性。另外，书中对LDAP数据迁移的策略是否有涉及？比如，从一个LDAP服务器迁移到另一个，或者将关系型数据库中的用户数据迁移到LDAP中，这些过程中的注意事项和可能遇到的问题，都希望得到详细的解答。在日志记录和监控方面，这本书是否提供了关于如何有效利用LDAP服务器的日志来诊断问题，以及如何设置监控告警，以确保LDAP服务的健康运行。这本书能否成为我排查和解决LDAP相关技术难题的可靠参考，是我衡量其价值的重要标准。

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从数据治理和合规性的角度来看，LDAP Directories的安全性与准确性至关重要。我希望这本书能够详细阐述LDAP在企业数据安全和隐私保护方面的重要性，以及如何通过LDAP的配置来满足各种法规要求，比如GDPR（通用数据保护条例）等。书中是否会涉及LDAP数据的审计和追踪机制，以便在发生安全事件时能够迅速定位问题源头，并为合规性审查提供必要的证据？我特别关注书中关于LDAP数据加密的讨论，包括传输层安全（TLS）的应用，以及静态数据的加密方法。此外，对于那些拥有大量敏感用户信息的组织，这本书是否会提供关于如何实施严格的访问控制策略，以防止未经授权的访问和数据泄露的详细指导？我希望这本书能够提供一套完整的LDAP安全管理框架，帮助读者理解如何在复杂的IT环境中，构建一个既强大又符合合规性要求的LDAP解决方案，从而最大限度地降低数据安全风险。

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当我拿到这本《LDAP Directories》时，我满怀期待地想深入了解这个在IT世界中扮演着如此关键角色的技术。我尤其关注的是它在现代企业级应用中的实际部署和管理策略。这本书是否能提供关于如何设计一个高效、可扩展且安全的LDAP架构的实用指导？例如，我希望它能涵盖诸如数据模型设计、属性选择、以及如何有效地利用索引来优化查询性能等细节。此外，对于安全性，我期待书中能详细阐述LDAP的认证和授权机制，包括如何配置ACLs（访问控制列表），以及如何应对常见的安全威胁，如LDAP注入攻击。在用户管理方面，我希望看到关于批量用户导入、导出、以及用户生命周期管理的最佳实践。书中是否有关于如何与其他系统（如Web服务器、数据库、或应用程序）进行集成的详细案例研究？我非常感兴趣的是它在理解LDAP的内部工作原理方面的深度，比如查找、绑定、搜索操作是如何实现的，以及不同LDAP服务器实现（如OpenLDAP, Active Directory）之间的差异和选择。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，而是能提供一套实操性的方法论，帮助读者在面对复杂的LDAP环境时，能够游刃有余地进行管理和维护，并能解决实际工作中遇到的各种挑战。

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作为一名初入IT领域的新手，我一直在寻找能够帮助我快速掌握核心技术，并为我未来的职业发展打下坚实基础的书籍。《LDAP Directories》这个名字听起来既专业又重要，但我对其具体内容却知之甚少。我希望能在这本书中找到LDAP的基本概念和术语的清晰解释，比如Distinguished Name (DN)、Relative Distinguished Name (RDN)、Attribute、Object Class等。我期待它能用通俗易懂的语言，逐步引导我理解LDAP的目录结构是如何组织的，以及信息是如何存储和检索的。如果书中能包含一些简单的LDAP命令行的使用示例，比如如何进行搜索、添加、修改条目，那对我来说将是极大的帮助。我也很想知道LDAP在实际应用中有哪些常见的场景，它和我们日常使用的账户登录、权限管理有什么样的联系。这本书是否会涉及到LDAP与Web应用、目录服务、身份管理等概念的关联？希望它能为我打开一扇了解更广阔IT世界的大门，让我能循序渐进地学习和实践，最终能够自信地在工作中运用LDAP技术。

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我对这本书的期望，在于它能否提供关于LDAP在云计算环境下的应用实践。随着越来越多的企业将业务迁移到云端，LDAP作为核心的身份认证和授权基础设施，其在云环境下的部署和管理方式也必然会发生变化。我希望这本书能探讨LDAP如何与云服务提供商（如AWS, Azure, GCP）的身份管理服务进行集成，以及如何利用云原生技术来构建和维护LDAP服务。例如，书中是否有关于使用容器化技术（如Docker, Kubernetes）来部署LDAP的指南，或者关于如何利用云平台的自动化工具来简化LDAP的配置和管理？另外，在混合云或多云环境中，LDAP如何实现跨云的身份同步和管理，这也是一个我非常感兴趣的话题。这本书是否会深入分析LDAP在现代微服务架构中的作用，以及如何通过LDAP来实现服务间的身份认证和授权？我期待这本书能提供前沿的思考和实践，帮助我理解LDAP在不断演进的IT技术浪潮中，如何继续发挥其不可或缺的作用，并为企业数字化转型提供有力的支持。

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