簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 阿裏巴巴
• 技術
• 雲計算
• 大數據
• 機器學習
• 企業IT
• 架構
• 轉型
• 阿裏雲
• 技術成長

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121327681

商品編碼：17681006646

齣版時間：2017-10-01

4本 逆流而上 阿裏巴巴技術成長之路

機器學習在綫 解析阿裏雲機器學習平颱

大數據之路 阿裏巴巴大數據實踐

企業IT架構轉型之道書

YL10432 9787121327681 9787121314384 9787121318696 9787111564805



産品名稱：逆流而上-阿裏巴巴技術成...是否是套裝: 否書名: 逆流而上-阿裏巴巴技術成長之路定價: 59.00元齣版社名稱: 電子工業齣版社齣版時間: 2017年10月作者: 阿裏巴巴集團成長集編委會書名: 逆流而上-阿裏巴巴技術成長之路ISBN編號: 9787121327681

目錄

 

第1章  基礎架構高可用     1

 

 

 

1.1  域名解析異常的排查思路   2

 

 

 

1.2  網絡靜默丟包        14

 

 

 

1.3  運營商網絡問題不再隻能“乾著急”        20

 

 

 

1.4  一個存儲係統master節點磁盤故障引發的慘案      23

 

 

 

1.5  服務器異常斷電的數據丟失分析        31

 

 

 

第2章  中間件使用常見隱患與預防          38

 

 

 

2.1  高並發場景下緩存擊穿問題分析        39

 

 

 

2.2  論如何實施限流保護   43

 

 

 

2.3  VIPServer負載均衡案例分析       48

 

 

 

2.4  瞬間高流量觸發Tomcat bug引起集群奔潰       60

 

 

 

第3章  數據庫常見問題     74

 

 

 

3.1  性能的殺手-SQL執行計劃   75

 

 

 

3.2  記一次詭異的數據庫延遲   84

 

 

 

3.3  一次AliSQL連接風暴的排查和深究    93

 

 

 

3.4  ORM規約變更反例       100

 

 

 

3.5  雲數據庫篇SQL優化**案例分析    104

 

 

 

第4章  業務研發**案例          121

 

 

 

4.1  分布式鎖在超時情況下可能引起並發的案例   122

 

 

 

4.2  分布式一緻性問題的另類解法   126

 

 

 

4.3  探索分布式故障模型相關問題處理方法的設計 空間      130

 

 

 

4.4  序列化結果有兩種        140

 

 

 

4.5  JVM源碼分析之不保證順序的Class.getMethods     149

 

 

 

4.6  應用啓動初期JIT編譯引發load飆高問題         157

 

 

 

第5章  運行管理域穩定性建設          171

 

 

 

5.1  洞若觀火，讓故障無處遁形        172

 

 

 

5.2  運營商故障體係·佳實踐   180

 

 

 

5.3  通過故障演練保障係統穩定性   186

...

逆流而上-阿裏巴巴技術成長之路 

企業IT架構轉型之道 阿裏巴巴中颱戰略思想與架構實戰

• 齣版社： 
• ISBN：9787111564805
• 版次：1
• 商品編碼：12176278
• 品牌：
• 包裝：平裝
• 開本：16開
• 齣版時間：2017-05-01
• 用紙：膠版紙

79.00

 

阿裏巴巴啓動中颱戰略的原因，及架構演變過程。
包含共享服務中心搭建原則、技術選型、高可用和高並發技術等。
本書從10年前阿裏巴巴為何要啓動中颱戰略說起，詳細講述瞭驚心動魄的架構轉型過程，以及在這個過程中的深度思考和各種實踐，包括成功經驗，也包括失敗教訓。這是迄今為止首次披露阿裏巴巴集團中間件體係*全麵係統的資料，這些寶貴資料對所有進行“互聯網+”實踐的企業和單位都有參考價值，對軟件開發人員和架構師也會有所啓發。
本書主要內容：
1）阿裏巴巴分布式服務框架解析。
2）業務中颱如何支撐業務快速創新。
3）服務在綫化帶來高效的服務共享。
4）組織陣型優化帶來團隊效能的提升。
5）傳統企業互聯網轉型的成功案例。
6）數據庫分庫分錶的*佳實踐。
7）提升應用性能的典型設計方案。
8）如何打造數字化運營平颱。
9）大規模業務平颱穩定性能力的打造。
10）海量日誌實時處理的分布式體係構建。
11）錯綜復雜的服務調用鏈路如何跟蹤與分析。本書從阿裏巴巴啓動中颱戰略說起，詳細闡述共享服務體係如何給企業的業務發展提供瞭支持。介紹阿裏巴巴在建設共享服務體係時如何進行技術框架選擇，構建瞭哪些重要的技術平颱等，此外，還介紹瞭組織架構和體製如何更好地支持共享服務體係的持續發展。
主要內容分為三大部分：，部分介紹阿裏巴巴集團中颱戰略引起的思考，以及構建業務中颱的基礎——共享服務體係。第二部分詳細介紹共享服務體係搭建的過程、技術選擇、組織架構等，如分布式服務框架的選擇、共享服務中心建設原則、數據拆分實現數據庫能力綫性擴展、異步化與緩存原則、打造數字化運營能力的方案、平颱穩定性能力的開發、共享服務中心對內和對外的開放共享等。第三部分結閤兩個典型案例，介紹共享服務體係項目落地的過程，以及企業進行互聯網轉型過程中的實踐經驗。鍾華（花名：古謙）阿裏巴巴中間件首席架構師，15年中間件領域行業經驗。對傳統企業IT建設和互聯網架構都有較為深入的理解，有著紮實的理論基礎和豐富的實戰經驗，多次作為總架構師協助大型傳統企業打造業務中颱項目，為企業實現“互聯網+”轉型提供瞭科學的發展方嚮和強有力的技術支持，項目涉及政府、製造業、金融、交通、媒體等多個領域。本書將阿裏巴巴一係列在工程上的實踐進行瞭係統的總結，也為進一步的係統演進積纍瞭很好的經驗，打下瞭堅實的基礎。
——阿裏巴巴集團CTO張建鋒（行癲）

..

機器學習在綫：解析阿裏雲機器學習平颱

79.00

齣版社: 電子工業齣版社; 第1版 (2017年8月1日)

 

叢書名: 阿裏巴巴集團技術叢書

 

其他: 264頁

 

ISBN: 9787121318696

 

條形碼: 9787121318696

 

2004年獲南開大學數學博士學位；隨後在南開大學信息學院從事博士後研究工作；2006年加入微軟亞洲研究院，進行符號計算、大規模矩陣計算及機器學習算法研究；2010年加入阿裏巴巴，從事大數據相關的統計和機器學習算法研發。著有《重構大數據統計》。

 

 

 

目錄

 

第1章 阿裏雲機器學習 1

 

1.1 産品特點 1

 

1.2 名詞解釋 2

 

1.3 構建機器學習實驗 3

 

1.3.1 新建實驗 3

 

1.3.2 使用組件搭建工作流 4

 

1.3.3 運行實驗、查看結果 5

 

1.3.4 模型部署、在綫預測 6

 

第2章 商傢作弊行為檢測 7

 

2.1 數據探索 8

 

2.2 建模、預測和評估 15

 

2.3 嘗試其他分類模型 19

 

2.4 判斷商傢作弊 24

 

第3章 生存預測 27

 

3.1 數據集一 27

 

3.1.1 特徵分析 28

 

3.1.2 生存預測 33

 

3.2 數據集二 36

 

3.2.1 隨機森林模型 39

 

3.2.2 樸素貝葉斯模型 47

 

 

 

第4章 信用風險預測 50

 

4.1 整體流程 53

 

4.1.1 特徵啞元化 54

 

4.1.2 特徵重要性 57

 

4.2 模型效果評估 61

 

4.3 減少模型特徵的個數 62

 

第5章 用戶購買行為預測 65

 

5.1 數據探索 66

 

5.2 思路 68

 

5.2.1 用戶和品牌的各種特徵 69

 

5.2.2 二分類模型訓練 71

 

5.3 計算訓練數據集 71

 

5.3.1 原始數據劃分 72

 

5.3.2 計算特徵 74

 

5.3.3 計算標簽 89

 

5.4 二分類模型訓練 90

 

5.4.1 正負樣本配比 90

 

5.4.2 邏輯迴歸算法 92

 

5.4.3 隨機森林算法 94

 

第6章 聚類與分類 96

 

6.1 數據可視化 97

 

6.2 K-Means聚類 98

 

6.2.1 聚類、評估流程 100

 

6.2.2 聚成兩類 101

 

6.2.3 聚成三類 103

 

6.3 K·近鄰算法 104

 

6.3.1 使用KNN算法進行分類 105

 

6.3.2 算法比較 108

 

6.4 多分類模型 109

 

6.4.1 使用樸素貝葉斯算法 109

 

6.4.2 使用邏輯迴歸多分類算法 112

 

6.4.3 使用隨機森林算法 115

 

6.4.4 各多分類模型效果對比 118

 

第7章 葡萄酒品質預測 119

 

7.1 數據探索 120

 

7.2 綫性迴歸 123

 

7.3 GBDT迴歸 125

 

第8章 文本分析 127

 

8.1 分詞 128

 

8.2 詞頻統計 130

 

8.3 單詞的區分度 131

 

8.4 字符串比較 133

 

8.5 抽取關鍵詞、關鍵句 139

 

8.5.1 原理簡介 139

..

産品名稱：阿裏巴巴 是否是套裝: 是 書名: 阿裏巴巴 定價: 79.00元 齣版社名稱: 電子工業齣版社 作者: 阿裏巴巴數據技術及産品部 書名: 阿裏巴巴 ISBN編號: 9787121314384

 

 

 

第1章 總述1

 

第1篇 數據技術篇

 

第2章 日誌采集8

 

2.1 瀏覽器的頁麵日誌采集8

 

2.1.1 頁麵瀏覽日誌采集流程9

 

2.1.2 頁麵交互日誌采集14

 

2.1.3 頁麵日誌的服務器端清洗和預處理15

 

2.2 無綫客戶端的日誌采集16

 

2.2.1 頁麵事件17

 

2.2.2 控件點擊及其他事件18

 

2.2.3 特殊場景19

 

2.2.4  H5 & Native日誌統一20

 

2.2.5 設備標識22

 

2.2.6 日誌傳輸23

 

2.3 日誌采集的挑戰24

 

2.3.1 典型場景24

 

2.3.2 大促保障26

 

第3章 數據同步29

 

3.1 數據同步基礎29

 

3.1.1 直連同步30

 

3.1.2 數據文件同步30

 

3.1.3 數據庫日誌解析同步31

 

3.2 阿裏數據倉庫的同步方式35

 

3.2.1 批量數據同步35

 

3.2.2 實時數據同步37

 

3.3 數據同步遇到的問題與解決方案39

 

3.3.1 分庫分錶的處理39

 

3.3.2 高效同步和批量同步41

 

3.3.3 增量與全量同步的閤並42

 

3.3.4  同步性能的處理43

 

3.3.5 數據漂移的處理45

 

第4章 離綫數據開發48

 

4.1 數據開發平颱48

 

4.1.1 統一計算平颱49

 

4.1.2 統一開發平颱53

 

4.2 任務調度係統58

 

4.2.1 背景58

 

4.2.2 介紹60

 

4.2.3 特點及應用65

 

第5章 實時技術68

 

5.1 簡介69

 

5.2 流式技術架構71

 

5.2.1 數據采集72

 

5.2.2 數據處理74

 

5.2.3 數據存儲78

 

5.2.4 數據服務80

 

5.3 流式數據模型80

 

5.3.1 數據分層80

 

5.3.2 多流關聯83

 

5.3.3 維錶使用84

 

5.4 大促挑戰&保障86

 

5.4.1 大促特徵86

 

5.4.2 大促保障88

 

第6章 數據服務91

 

6.1 服務架構演進91

 

6.1.1  DWSOA92

 

6.1.2  OpenAPI93

 

6.1.3  SmartDQ94

 

6.1.4 統一的數據服務層96

 

6.2 技術架構97

 

6.2.1  SmartDQ97

 

6.2.2  iPush100

 

6.2.3  Lego101

 

6.2.4  uTiming102

 

6.3 ·佳實踐103

 

6.3.1 性能103

 

6.3.2 穩定性111

 

第7章 數據挖掘116

 

7.1 數據挖掘概述116

 

7.2 數據挖掘算法平颱117

 

7.3 數據挖掘中颱體係119

 

7.3.1 挖掘數據中颱120

 

7.3.2 挖掘算法中颱122

 

7.4 數據挖掘案例123

 

7.4.1 用戶畫像123

 

7.4.2 互聯網反作弊125

 

第2篇 數據模型篇

 

第8章 大數據領域建模綜述130

 

8.1 為什麼需要數據建模130

 

8.2 關係數據庫係統和數據倉庫131

 

8.3 從OLTP和OLAP係統的區彆看模型方法論的選擇132

 

8.4 典型的數據倉庫建模方法論132

 

8.4.1  ER模型132

 

8.4.2 維度模型133

 

8.4.3  Data Vault模型134

 

8.4.4  Anchor模型135

 

8.5 阿裏巴巴數據模型實踐綜述136

 

第9章 阿裏巴巴數據整閤及管理體係138

 

9.1 概述138

 

9.1.1 定位及價值139

 

9.1.2 體係架構139

 

9.2 規範定義140

 

9.2.1 名詞術語141

《逐浪前行：探索技術浪潮中的創新與轉型》 在這個信息爆炸、技術迭代日新月異的時代，每一個企業、每一個技術從業者都麵臨著巨大的挑戰與機遇。如何理解並駕馭技術發展的澎湃浪潮，如何在激烈的市場競爭中保持創新活力，如何推動企業架構的現代化升級以適應未來需求，這些都是關乎生存與發展的核心命題。《逐浪前行：探索技術浪潮中的創新與轉型》一書，正是為解答這些時代之問而生。它不是對某一具體公司或産品技術的詳盡復盤，而是一次對驅動技術變革、賦能業務增長、重塑企業形態的深層洞察與係統梳理。 本書聚焦於構建一個宏觀的技術視野，帶領讀者穿越紛繁復雜的技術圖景，把握前沿趨勢，理解核心驅動力。我們將從宏觀經濟環境與産業格局齣發，探討技術創新在不同領域的滲透與融閤，例如人工智能、大數據、雲計算、物聯網等，這些前沿技術如何相互賦能，催生新的商業模式與服務形態。我們將深入剖析技術創新背後的邏輯，理解其從實驗室走嚮市場的演進路徑，以及它對社會生産力、生活方式帶來的顛覆性影響。 在技術演進的脈絡中，我們特彆關注那些能夠為企業帶來長期價值、實現可持續增長的關鍵技術領域。其中，人工智能（AI） 作為本世紀最具顛覆性的技術之一，將是本書的重要探討對象。我們將不僅僅局限於AI算法本身，更會關注AI在實際業務場景中的落地應用，例如如何通過機器學習模型解決復雜的業務問題，如何利用自然語言處理技術提升用戶體驗，如何通過計算機視覺技術實現自動化生産與質量檢測。本書將解析AI技術從數據采集、模型訓練、部署應用到持續優化的全生命周期管理，以及在這一過程中需要關注的倫理、安全與可解釋性問題。讀者將瞭解到，AI並非遙不可及的黑科技，而是可以被係統性地引入並創造實際價值的工具。 大數據 的價值毋庸置疑，它被譽為“新時代的石油”。本書將帶領讀者深入理解大數據的全貌，從數據的收集、存儲、清洗、處理、分析到最終的洞察提取。我們將探討大數據技術如何幫助企業構建全麵的客戶畫像，實現精準營銷；如何通過數據分析優化運營效率，降低成本；如何基於大數據洞察進行産品迭代與創新，預測市場趨勢。本書將介紹多種大數據處理框架與平颱，以及在實際應用中需要考慮的數據治理、數據安全與隱私保護等關鍵環節。我們將看到，數據不再是孤立的記錄，而是連接業務、驅動決策的智能引擎。 雲計算 作為現代IT基礎設施的基石，其重要性不言而喻。本書將深入剖析雲計算的內涵與外延，涵蓋公有雲、私有雲、混閤雲等多種模式，以及IaaS、PaaS、SaaS等服務形態。我們將探討雲計算如何為企業提供彈性、可擴展、高可用的計算資源，如何降低IT成本，提高部署效率。更重要的是，本書將重點關注雲計算如何賦能企業實現業務的敏捷化、智能化，以及在雲原生時代的架構演進與最佳實踐。從微服務架構到容器化部署，從DevOps到Serverless，我們將理解雲計算如何構建一個充滿活力的技術生態係統。 除瞭對這些核心技術領域的深入剖析，本書還將重點關注 企業IT架構的轉型與升級。在快速變化的市場環境中，傳統的IT架構往往成為企業發展的瓶頸。本書將探討企業如何從單體應用嚮微服務架構演進，如何擁抱雲原生技術，實現IT與業務的深度融閤。我們將分析現代化IT架構的關鍵要素，例如服務的解耦、數據的分布式存儲與處理、DevOps文化的建立，以及如何通過敏捷開發與持續集成/持續交付（CI/CD）來加速産品迭代與創新。本書將提供一套係統性的方法論，幫助企業識彆當前的架構痛點，規劃可行的轉型路徑，並逐步實現IT基礎設施的現代化。 在探討技術與架構的同時，本書也強調 人纔與組織 的重要性。任何技術與架構的成功落地，都離不開具備相應技能的人纔和與之匹配的組織文化。我們將討論如何構建一支高績效的技術團隊，如何培養技術人纔，如何建立支持創新與協作的組織氛圍。從技術領導者的角色，到團隊的溝通協作模式，再到學習型組織的建設，本書將提供一係列關於人纔與組織發展的思考與建議。 《逐浪前行：探索技術浪潮中的創新與轉型》一書，旨在為讀者提供一個全麵、深入、前瞻性的視角，幫助大傢理解當前技術發展的脈絡，把握未來趨勢，並為企業的技術創新與架構轉型提供切實可行的思路與方法。本書麵嚮的讀者群體廣泛，包括但不限於企業技術決策者、IT架構師、係統工程師、數據科學傢、産品經理，以及對技術發展與企業轉型感興趣的各類專業人士。我們希望通過本書，能夠激發讀者在技術浪潮中乘風破浪的勇氣與智慧，引領企業走嚮更廣闊的未來。 本書的結構設計注重邏輯的嚴謹與內容的層次性。首先，我們將從宏觀層麵齣發，描繪技術發展的大背景，然後逐步深入到各個關鍵技術領域，進行詳細的解析。在技術解析之後，我們將聚焦於企業IT架構的轉型，並將其與技術發展緊密聯係起來。最後，我們將探討人纔與組織在這一過程中的關鍵作用，形成一個完整的技術與商業戰略框架。 在內容呈現上，本書力求理論與實踐相結閤。我們將引用經典的理論模型與框架，同時也會結閤大量真實世界的案例與實踐經驗，來闡述復雜的概念。我們不會止步於技術的羅列，而是會深入分析技術背後的商業邏輯，以及技術如何轉化為企業的核心競爭力。本書的目標是幫助讀者建立一套係統性的思維方式，能夠將零散的技術信息整閤起來，形成對技術趨勢的深刻理解，並能將其應用於實際的決策與行動中。 本書的語言風格力求清晰、準確、富有啓發性，避免使用過於晦澀的專業術語，同時也要保證技術的嚴謹性。我們希望通過本書，能夠幫助讀者構建一個清晰的技術認知地圖，能夠在大浪淘沙的技術洪流中，找到屬於自己的方嚮，抓住屬於自己的機遇。 我們相信，《逐浪前行：探索技術浪潮中的創新與轉型》將成為您在技術探索與企業轉型道路上的重要參考與伴侶。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字，老早就吸引到我瞭。“逆流而上”，這個詞本身就帶著一股勁兒，仿佛預示著這是一條充滿挑戰但最終能夠實現突破的道路。我本身就對科技公司，尤其是像阿裏巴巴這樣在中國乃至全球都具有重要影響力的企業充滿瞭好奇，想知道他們是如何在瞬息萬變的科技浪潮中保持領先地位的。這本書，從書名上來看，似乎就提供瞭一個窺探內部運作、理解技術演進的絕佳視角。我期待它能像一本詳實的成長日記，記錄下那些關鍵的時刻、決策的糾結，以及最終的創新成果。更重要的是，我想瞭解，在麵對重重睏難和競爭壓力時，他們是如何保持戰略定力，並且不斷尋求突破的。這種“逆流而上”的精神，不僅是技術上的，更是企業文化和戰略層麵的體現，這部分內容，是我特彆期待能在這本書裏看到的。它不僅僅是關於代碼和算法，更是關於如何在不確定性中找到方嚮，如何在壓力下激發潛能。

評分☆☆☆☆☆

“企業IT架構轉型之道”，這絕對是當下許多企業麵臨的共同課題。隨著業務的快速發展和技術的不斷革新，傳統的IT架構往往顯得力不從心，阻礙瞭企業的敏捷性和創新能力。這本書如果能深入探討企業IT架構轉型的必要性、挑戰以及實現路徑，那對我來說，將是極具價值的參考。我特彆想瞭解，在數字化轉型的大背景下，企業應該如何重新思考和設計自己的IT架構？是走嚮雲原生，還是擁抱微服務？如何平衡靈活性、可擴展性和安全性？我期待這本書能分享一些成功的轉型案例，以及在轉型過程中遇到的典型問題和解決方案。更重要的是，我希望它能提供一些可操作的建議，幫助企業製定清晰的轉型戰略，並有效推動實施，最終實現IT能力的提升，支撐業務的快速發展。

評分☆☆☆☆☆

對於“解析阿裏雲機器學習平颱”，我可以說是充滿瞭期待，甚至可以說是有點“迫不及待”。機器學習這個領域，發展實在太快瞭，各種新算法、新模型層齣不窮，對於我們這些在實際工作中想要應用這些技術的人來說，如何選擇、如何部署、如何優化，一直是頭疼的問題。而阿裏雲，作為國內頂尖的雲計算服務提供商，他們的機器學習平颱，肯定凝聚瞭大量的技術實力和實踐經驗。我特彆想知道，這個平颱是如何設計的，它的核心優勢在哪裏，以及在處理海量數據、復雜模型時，它能提供哪些高效的解決方案。是它提供瞭更便捷的開發工具，還是更強大的計算能力，亦或是更智能的算法推薦？這本書如果能深入淺齣地解釋這些問題，並且輔以實際的應用案例，那對我來說，簡直是福音。我希望能從中學習到如何更好地利用現有的平颱，加速自己的機器學習項目落地，解決實際業務中的痛點。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，能夠從一傢頂尖科技公司的成長曆程中學習經驗，是非常寶貴的。這本書的書名，以及它所涵蓋的內容，都指嚮瞭這個方嚮。我期待它不僅僅是簡單地羅列技術名詞和理論，而是能夠通過具體的案例，講述阿裏巴巴在技術領域是如何不斷探索、創新和成長的。從早期的技術積纍，到如今在雲計算、大數據、人工智能等領域的領先地位，這條“逆流而上”的路，一定充滿瞭智慧和堅持。我希望能從這本書中，看到那些推動技術進步的“幕後故事”，理解他們是如何解決復雜的技術難題，如何構建支撐龐大業務體係的架構，以及如何培養和吸引頂尖的技術人纔。這本書，如果能夠提供一種“看進去、學得懂、用得上”的知識，那將是對我個人和團隊極大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

“大數據之路”這個題目，讓我立刻聯想到瞭那些龐大、復雜的數據集，以及如何從中挖掘齣有價值的信息。現在，大數據已經滲透到各個行業，但真正能駕馭大數據的，依然是少數。我很好奇，這本書會從哪個角度來解讀這條“大數據之路”？是技術實現，還是商業應用？是數據治理，還是數據分析？我希望它能提供一個相對完整的視角，從數據的采集、存儲、處理，到分析、挖掘、可視化，都能有所涉獵。特彆是對於那些常見的挑戰，比如數據孤島、數據質量問題，以及如何建立有效的數據驅動文化，我非常希望能在這本書中找到答案。我期待它能分享一些成功的實踐經驗，讓我能更清晰地認識到大數據的潛力，並學習到一些行之有效的方法，以便在自己的工作領域中更好地利用大數據。