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分布式數據服務:事務模型、處理語言、一致性與體系結構
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隨著物聯網、云計算、大數據與人工智能等技術的蓬勃發展,計算服務逐漸從計算密集型向數據密集型(DataIntensive)轉變。高性能、高通量的數據服務關鍵技術成為智慧城市、智能制造、智慧農業等國家重大需求解決方案的核心基礎。并行與分布式數據處理的概念啟發于上世紀80年代,源自討論在內存及二級存儲極為有限的條件下如何跨越“內存墻”,完成計算任務的優化技術。而今,互聯網與私有網絡數據指數級增長、數據服務的事務性需求復雜多變、跨地域數據同步需求動態不統一、如何應對當前及未來大數據服務及其上的人工智能計算對并行與分布式數據服務提出了新的問題與挑戰。本書從并行與分布式數據服務的基礎理論、事務模型、數據處理語言等基礎內容,并進一步討論分布式數據一致性模型及全觀性的數據處理架構方面的先進及實用的研究及系統軟件相關知識,,對分布式數據服務的其他研究也進行了概述,并對其未來發展方向進行展望。本書可以作為計算機、數據科學與大數據技術、人工智能等相關專業的高年級本科生與研究生在數據庫理論及分布式系統等課程上的輔助教材,也可以為物聯網、云計算、大數據與人工智能等領域的科研人員及從業者提供創新研究與技術應用的參考。

徐子晨 柳杰 婁俊升 ·數據庫 ·15.5萬字

數據要素化時代的數據治理
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隨著數字化的發展,數據逐漸融入生產、分配、流通、消費和社會服務管理等環節,為數據的擁有者或使用者帶來經濟效益,成為一種新型的生產要素,給生產方式、生活方式和社會治理方式帶來了深刻的變革。本書主要介紹數據要素化時代的數據治理。本書分為5篇。第一篇“數據治理新趨勢”介紹DataOps的發展及實踐,產業級數據治理新趨勢,數據治理的場景化、工程化和智能化,以及數據資產的安全運營。第二篇“新理論、新方法和新技術”介紹數業的邏輯及路徑、數據治理的閉環管理方法、數據資產價值的呈現、數據治理的共治共享、精益數據治理,以及數據治理的“新四化”。第三篇“新型數據基礎設施”詳細介紹來自平安人壽、阿里巴巴和鏡舟科技3家企業的數據中臺產品的創新情況。第四篇“行業數據治理與數據安全治理”首先介紹高校是如何進行數據治理的,然后介紹數據的安全運營和數據質量問題解決之道。第五篇“企業最佳實踐”分享中國石化、中電金信和中國聯通3家企業在數據要素化過程中積累的經驗。本書適合對數據管理、數據治理、數字化轉型等相關主題感興趣的讀者閱讀,尤其適合從事相關工作的讀者參考借鑒。

上海市靜安區國際數據管理協會編 ·數據庫 ·12.1萬字

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