具体描述
本书是从计算机网络与通信技术相结合的角度，结合高职高专教学的实际需要和特点，组织编写的通信技术专业系列教材之一。全书共分为9章。第1、2、3章主要介绍计算机网络的基本概念和作为计算机网络基础的数据通信方面的内容，以及计算机网络的体系结构，这是计算机网络的基本概念部分；第4、5、6章主要介绍局域网、城域网与广域网以及网络互连问题；第7、8章主要介绍因特网的协议和应用；第9章介绍网络的一些相关技术和应用，如计算机网络系统集成技术、管理技术、安全技术、代理技术等。本书在编写过程中保持了原书的新颖性、实用性、技能性，突出了“重在应用、突出技能”的编写思路，内容与实际紧密结合，深入浅出，并附有大量的插图和实例，使读者能够在掌握计算机网络基本知识的前提下，熟练掌握当今计算机网络的组网、使用和维护方法。
本书特别适用于高等职业教育、高等专科、成人高校及民办高校的通信专业学生，非计算机专业和通信专业的学生亦可使用，也可供其他专业的学生、教师、网络工程技术人员参考。
《数字时代的企业级数据架构与治理实践》 —— 驾驭数据洪流，构建智能驱动的未来企业 书籍简介 在当今这个由数据驱动的商业环境中，数据已不再是简单的信息载体，而是驱动企业创新、优化运营和保持竞争力的核心资产。然而，面对爆炸式增长的异构数据源、日益复杂的合规要求以及对实时洞察的迫切需求，许多企业正陷入“数据泥潭”——数据孤岛林立、质量参差不齐、治理体系缺失。本书正是为应对这一挑战而作，它系统性地阐述了如何从战略层面和技术层面重塑企业的数据架构，并建立起一套行之有效的、可持续的数据治理体系。 本书深度聚焦于企业级数据架构（Enterprise Data Architecture, EDA）的规划、设计与实施，并将其与数据治理（Data Governance）的落地紧密结合。我们摒弃了对单一技术栈的盲目推崇，转而强调构建一个灵活、弹性、可扩展的“数据生态系统”。全书内容涵盖了从数据战略制定、数据建模、数据平台选型，到数据生命周期管理和风险控制的全过程。 --- 第一部分：数据战略与架构蓝图——奠定数据驱动的基石 第一章：数据驱动的商业转型与战略对齐 本章首先剖析了数字经济时代数据资产化的核心价值，探讨了数据战略如何反向驱动业务目标。我们详细阐述了如何通过业务能力成熟度模型（BCMM）来评估企业当前的数据准备度，并构建一个与企业整体战略高度契合的、可落地的三至五年数据发展路线图。重点讨论了数据治理的“为什么”——超越合规性要求，真正实现数据驱动的决策优化。 第二章：企业数据架构的宏观视野与核心原则 本章深入讲解了企业数据架构（EDA）的四大支柱：业务数据架构、应用数据架构、数据存储架构和数据集成架构。我们引入了“数据即服务（DaaS）”的理念，强调架构设计应遵循的十二项核心原则，包括原子性、可重用性、弹性、安全性和可观测性。通过丰富的案例分析，展示了传统“烟囱式”架构向现代“共享中心式”架构的演进路径。 第三章：数据建模的深度进化：从关系型到数据网格 数据建模是架构的骨架。本章对传统概念模型、逻辑模型和物理模型进行了回顾，并重点介绍了应对海量、多样化数据的现代建模范式。我们详细拆解了数据中台（Data Middle Platform）的构建逻辑，特别是数据域的划分、统一元数据的管理机制。更进一步，本书引入并深入探讨了数据网格（Data Mesh）架构，强调“数据即产品”的去中心化理念，以及如何平衡分布式所有权与全局互操作性之间的张力。 --- 第二部分：数据平台的构建与实施——打造弹性数据基础设施 第四章：新一代数据存储与计算平台选型 数据基础设施是实现架构蓝图的载体。本章全面对比了批处理、流处理和实时计算的适用场景。我们详细评估了数据湖（Data Lake）、数据仓库（Data Warehouse）和湖仓一体（Lakehouse）的优劣势及其在企业中的最佳部署模式。本章重点分析了云原生技术栈（如容器化、Serverless计算）如何赋能数据平台实现弹性伸缩，并给出了评估云服务商及开源技术选型的实用决策框架。 第五章：高效能的数据集成与交换策略 数据孤岛的消除依赖于强大的集成能力。本章超越了传统的ETL范畴，系统性地介绍了数据虚拟化、CDC（Change Data Capture）技术、API驱动的数据服务化，以及消息队列在构建实时数据管道中的关键作用。我们强调了构建一个统一的“数据接入层”，确保数据在进入平台前就能具备基础的可信度和可追踪性。 第六章：数据质量管理（DQM）的自动化与前置化 高质量的数据是所有分析和AI应用的基础。本章提出了“预防优于修复”的数据质量理念。内容涵盖了数据质量维度（准确性、完整性、一致性、及时性）的量化指标设定，以及如何将质量校验嵌入到数据管道的各个阶段。我们详细介绍了使用机器学习模型进行异常值检测和自动清洗的实践方法，并阐述了数据质量仪表板的设计原则。 --- 第三部分：数据治理与价值实现——保障数据资产的生命周期 第七章：构建企业级数据治理框架与组织落地 数据治理绝非技术项目，而是组织变革。本章详细构建了一个实用的数据治理组织模型，包括数据治理委员会、数据治理办公室（DGO）以及关键的数据所有者（Data Owner）和数据管理者（Data Steward）的权责划分。我们提供了从“治理愿景”到“治理章程”的实用模板，并阐述了如何通过迭代试点项目逐步建立治理的文化认同。 第八章：元数据管理与数据血缘的可视化追踪 元数据是数据的“字典”和“地图”。本章深入探讨了技术元数据、业务元数据和操作元数据的集成管理。我们强调了数据血缘（Data Lineage）追踪的重要性，它不仅是故障排查的关键，更是合规审计和影响分析的基础。内容包括主流的元数据管理工具的比较，以及如何利用知识图谱技术来增强元数据的关联分析能力。 第九章：数据安全、隐私合规与风险控制 在GDPR、CCPA及国内数据安全法的大背景下，数据安全已成为架构设计的核心约束。本章聚焦于数据分类分级的实施方法，并详细介绍了在不同架构层面对数据进行加密、脱敏和访问控制的技术手段。我们探讨了如何在数据共享和外部集成场景中，通过联邦学习或差分隐私技术，实现数据价值的最大化利用与个人隐私保护的平衡。 第十章：数据产品化与价值量化 架构的最终目标是创造价值。本章引导读者将数据视为可被消费的“产品”。我们阐述了如何定义清晰的数据产品契约（SLA），如何构建内部数据市场（Data Marketplace）以促进数据资产的复用。最后，本章提供了一套量化数据治理和架构投资回报率（ROI）的方法论，确保数据项目能够持续获得高层的支持与投入。 --- 面向读者 本书适合于企业级架构师、首席数据官（CDO）办公室成员、数据治理专家、资深数据工程师、IT战略规划人员，以及所有希望从根本上提升企业数据管理水平和驱动业务创新的技术领导者和业务决策者。本书兼具理论深度与工程实践的指导意义，是构建未来智能企业的必备参考手册。
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