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數字化運維:IT運維架構的數字化轉型
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這是一本能指導企業掌握數字化運維方法和構建數字化運維體系的著作。嘉為科技是運維領域的頭部企業,在運維領域深耕20余年,本書既有嘉為科技實戰經驗和理論研究成果的總結,又有他們對未來數字化運維解決方案的新思考。本書以傳統運維管理體系(PPTR)為基座,在融合數字化轉型、ITIL4、DevOps、SRE以及敏捷精益思想的基礎上,首先提出了數字化運維管理體系OPDM(OperationProcessDataMeasurement,平臺化工具、高速化流程、數據化驅動、體系化度量),然后詳細講解了數字化運維一體化平臺的建設路徑和方法。通過閱讀本書,你將:深入理解“監”體系,全鏈路端到端的監控告警、可觀測的服務感知體系。深入理解“管”體系,以應用為中心的CMDB配置管理方法論和數據閉環體系。深入理解“控”體系,通過自動化巡檢、安全基線比對、補丁更新、應用發布、資源自動交付、多云管理等場景理解企業生產如何降本提效。深入理解“服”體系,從ITSM服務管理到ESM企業服務管理的邏輯演進。深入理解業務連續性保障能力建設,如災備演練、應急服務、重保和護網服務等。深入理解“營”體系,運維度量指標體系到運營可視化展示的演進過程。深入理解“數”體系,通過運維大數據分析與治理能力建設,理解運維數據治理。深入理解“智”體系,探索智能運維體系的DAO模型,從數據管理、智能分析到場景服務,以及智能運維與生產場景的融合。此外,書中給出的不同行業運維體系轉型的真實案例,也為讀者開展運維數字化轉型工作提供了難得的參考和借鑒。

嘉為科技 ·IT服務 ·21.7萬字

工業大數據分析算法實戰
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《工業大數據分析算法實踐》以工業大數據的特點和需求為牽引,闡述了工業大數據分析的算法與實現機制,使具有工科背景讀者建立起數據思維,靈活利用數據分析算法進行實際問題的建模,并實現分析項目高效迭代與落地。具體主題覆蓋了工業大數據分析工程思維和軟件棧,工業數據的數據探索,預處理方法和常用機器學習算法,故障診斷、質量優化、流程優化的分析算法,專家規則驅動方法,以及工業數據分析工程等內容。《工業大數據分析算法實踐》分10章,可劃分為四個部分。第一部分(第1章)是數據分析概覽,目的是建立起數據分析算法的概念框架,并給出學習路線。第2~5章是第二部分,側重在通用數據分析算法,包括數據預處理、機器學習、時序挖掘算法和最優化等其他算法。第三部分包括第6~8章,討論了工業分析的算法思路,覆蓋了生產質量分析(PQM)、生產效率優化(PEM)等典型分析課題的算法組合套路。第四部分側重在分析工程方法,第9章討論了工業專家知識沉淀方法,第10章討論了數據分析的軟件工程。《工業大數據分析算法實踐》適合工業大數據分析從業者、工業企業研發技術人員、工業互聯網企業數據分析師閱讀,也可作為上述人員的培訓教材和相關專業師生的參考書。

田春華 ·數據庫 ·21.7萬字

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