Books# 微服务架构设计模式 第1章 逃离单体地狱 1.1 迈向单体地狱的漫长旅程 1.2 为什么本书与你有关 1.3 你会在本书中学到什么 1.4 拯救之道:微服务架构 1.5 微服务架构的好处和弊端 1.6 微服务架构的模式语言 1.7 微服务之上:流程和组织 第2章 服务的拆分策略 2.1 微服务架构到底是什么 2.2 为应用程序定义微服务架构 第3章 微服务架构中的进程间通信 3.1 微服务架构中的进程间通信概述 3.2 基于同步远程过程调用模式的通信 3.3 基于异步消息模式的通信 3.4 使用异步消息提高可用性 第4章 使用Saga管理事务 4.1 微服务架构下的事务管理 4.2 Saga的协调模式 4.3 解决隔离问题 4.4 Order Service和Create Order Saga的设计 第5章 微服务架构中的业务逻辑设计 5.1 业务逻辑组织模式 5.2 使用聚合模式设计领域模型 5.3 发布领域事件 5.4 Kitchen Service的业务逻辑 5.5 Order Service的业务逻辑 第6章 使用事件溯源开发业务逻辑 6.1 使用事件溯源开发业务逻辑概述 6.2 实现事件存储库 6.3 同时使用Saga和事件溯源 第7章 在微服务架构中实现查询 7.1 使用API组合模式进行查询 7.2 使用CQRS模式 7.3 设计CQRS视图 7.4 实现基于AWS DynamoDB的CQRS视图 第8章 外部API模式 8.1 外部API的设计难题 8.2 API Gateway模式 8.3 实现一个API Gateway 第9章 微服务架构中的测试策略(上) 9.1 微服务架构中的测试策略概述 9.2 为服务编写单元测试 第10章 微服务架构中的测试策略(下) 10.1 编写集成测试 10.2 编写组件测试 10.3 端到端测试 第11章 开发面向生产环境的微服务应用 11.1 开发安全的服务 11.2 设计可配置的服务 11.3 设计可观测的服务 11.4 使用微服务基底模式开发服务 第12章 部署微服务应用 12.1 部署模式:编程语言特定的发布包格式 12.2 部署模式:将服务部署为虚拟机 12.3 部署模式:将服务部署为容器 12.4 使用Kubernetes部署FTGO应用程序 12.5 部署模式:Serverless部署 12.6 使用AWS Lambda和AWS Gateway部署RESTful服务 第13章 微服务架构的重构策略 13.1 重构到微服务需要考虑的问题 13.2 将单体应用重构为微服务架构的若干策略 13.3 设计服务与单体的协作方式 13.4 将新功能实现为服务:处理错误配送订单 13.5 从单体中提取送餐管理功能 Microservice patterns References IoT变现 第一章 IoT战略的关键 什么是IoT 作为社会系统刚刚起步的IoT 从今往后是IoT的时代 IoT的组成要素 IoT设备的基本结构(图4) 从M2M扩大的IoT世界 IoT发达国家的应用事例 IoT商业模型的思考方法 设计收益模型 IoT对企业来说意味着什么 通过IoT创造价值及具体步骤 IoT战略的关键 日本的工业4.0 第二章 IoT怎样改变未来 日本的互联网起源于JUNET After the Internet T is for Things T is for Transportation 3D打印机 T is for TV 将数据作为社会基础 IoT怎样改变未来 第三章 西门子与德国的新制造业战略(工业4.0) 日本的课题是什么 通往工业4.0之路 数字化的发展程度 工业4.0为什么必不可少(图4) 制造业的进化(图5) 西门子基于大趋势的战略(图6) 西门子早在十五六年前就看准了数字化 西门子的产品群与工业4.0的相关领域 实现智能创新的变革力(图12) 数字化事业 工程与生产设备、PLC设计的整体情况(图15) 全世界性能最高的CAD系统NX与西门子的TIA博途 提供开放的云平台(图18) 利用工厂网络削减成本 第四章 汽车的自动驾驶与智能交通系统的新形态 移动系统的变化要因 数字化改变汽车市场 城市化带来的商机 汽车行业的两个商业模式 为什么需要自动驾驶 自动驾驶的商业模式 大陆集团的eHorizon Park&Go @SG(图14、图15) 智能交通系统(图16) References 云原生数据中台 前言 第1章 全面了解数据中台 1.1 数据中台概念的起源 1.2 什么是数据中台 1.3 大数据平台与数据中台 第2章 数据中台能力和应用场景 2.1 数据中台不是“银弹” 2.2 数据中台的核心能力 2.3 数据中台的行业应用场景 2.4 数据中台如何为企业赋能 第3章 数据中台与数字化转型 3.1 数字化转型的4个阶段 3.2 数据驱动 第4章 从大数据平台到数据中台 4.1 大数据平台建设阶段 4.2 数据管理及应用阶段 4.3 数据能力中台化阶段 4.4 DataOps 第5章 数据中台建设须知 5.2 从失败的大数据项目中吸取教训 第6章 数据中台建设方法论 6.1 基础架构 6.3 顶层架构设计 6.5 业务驱动 6.9 数据中台建设流程 第7章 数据中台的架构 7.1 数据中台的功能定位 7.3 典型的硅谷大数据平台架构 7.4 数据中台架构 7.5 数据中台子系统 第8章 数据中台与云原生架构 8.1 云原生架构及云平台 8.2 PaaS平台的主要功能 第9章 数据中台建设与开源软件 9.4 应用基础能力平台的开源选择 9.5 数据基础能力平台的开源选择 9.6 数据集成开发平台的开源选择 第10章 数据湖与数据仓库 10.1 数据湖 10.2 数据仓库 第11章 数据资产管理 11.2 数据资产管理定义 11.3 主数据管理 11.4 元数据管理 11.5 开源的元数据管理系统 第12章 数据流水线管理 12.1 数据流水线的定义与模型 12.3 数据流水线的运行方式 12.4 数据流水线示例 12.7 数据流水线管理系统的组件 12.8 批流合一的数据流水线 第13章 数据中台应用开发 13.1 数据应用的形态 13.4 数据中台应用的开发和管理 第14章 数据门户 14.2 硅谷的数据门户建设 14.4 数据门户的实现原理 14.6 数据应用的自助及协同工作 第16章 EA“数据中台”实践 16.4 体系架构 16.6 数据应用产品 第17章 零售行业的数据中台 17.2 零售行业数据中台解决方案 17.3 零售行业数据中台的建设 第18章 物联网领域数据中台建设 18.1 现代物联网的产业链 18.3 物联网数据中台架构 References