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数据中台架构实践（2019）.pdf

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简介：
本书《数据中台架构实践（2019）》详细介绍了构建企业级数据中台所需的技术框架、实施策略及实践经验，旨在帮助企业实现数据资产化与业务智能化转型。 数据中台架构实践涉及构建一个集中的平台来管理和分析企业内部的数据资源，通过整合各个业务系统产生的海量数据，并对其进行清洗、转换和建模处理，形成统一且标准化的高质量数据资产库。这不仅有助于提升企业的数据分析能力与决策水平，还能够促进跨部门间的信息流通及协同工作效率。 在此过程中，通常会采用微服务架构设计理念来实现模块化开发模式；借助大数据技术栈支持大规模复杂计算任务执行需求；同时运用AI算法模型优化智能推荐、用户画像等领域应用效果。此外，在确保数据安全合规前提下探索更多创新应用场景也十分重要。

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  • 数据中台架构实践（2019）.pdf
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    本书《数据中台架构实践（2019）》详细介绍了构建企业级数据中台所需的技术框架、实施策略及实践经验，旨在帮助企业实现数据资产化与业务智能化转型。 数据中台架构实践涉及构建一个集中的平台来管理和分析企业内部的数据资源，通过整合各个业务系统产生的海量数据，并对其进行清洗、转换和建模处理，形成统一且标准化的高质量数据资产库。这不仅有助于提升企业的数据分析能力与决策水平，还能够促进跨部门间的信息流通及协同工作效率。 在此过程中，通常会采用微服务架构设计理念来实现模块化开发模式；借助大数据技术栈支持大规模复杂计算任务执行需求；同时运用AI算法模型优化智能推荐、用户画像等领域应用效果。此外，在确保数据安全合规前提下探索更多创新应用场景也十分重要。
     
  • 2019年阿里巴巴数据中台实践经验分享.pdf
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    该PDF文档详述了阿里巴巴在构建和应用数据中台方面的实践经验，包括技术架构、业务场景及实施效果等，适合大数据和技术爱好者参考学习。 2019年阿里巴巴数据中台实践分享
     
  • 蚂蚁金服的技术中台架构实践
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    本文介绍了蚂蚁金服在技术中台建设中的实践经验与成果，涵盖其核心理念、设计原则以及关键技术，为读者提供了宝贵的参考和借鉴。 通常一个初创型项目都是从单体架构开始的。优点是快速开发、测试和部署，只需将一个WAR包发布到生产环境即可完成所有操作。然而，缺点也很明显：由于所有模块都包含在一个程序包中，这会导致编译慢、启动慢以及代码冲突等问题，在合并代码时尤为头疼，并且每次发布的成功率完全依赖运气。在复杂度较低的情况下采用单体应用的生产效率较高；但当项目规模达到一定水平时，单体应用的生产效率会急剧下降，这时将其拆分为微服务架构才是合理的选择。 微服务架构之所以广受认可，是因为它能够应对业务需求变化带来的不确定性，并且可以不断自我演化以快速适应这些变化。在设计阶段就从顶层开始考虑如何按照不同的业务线进行模块化分解和独立剥离单体应用的工作，包括表现层、逻辑层以及数据层的划分等步骤。许多企业都经历了将单体架构逐步转换为微服务架构的过程。
     
  • 关于DDD及微服务中台架构的构建与实践
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    本课程聚焦于领域驱动设计(DDD)及其在微服务体系结构中的应用，深入探讨如何通过中台架构提高软件系统的灵活性和可维护性。 DDD（领域驱动设计）强调面向对象的设计理念，在这种模式下数据与行为紧密结合，从而摆脱了贫血模型的局限性；通过将复杂问题分解为更小的部分来降低系统复杂度；在开发过程中优先考虑构建丰富的领域模型而不是简单地分割数据和功能；准确表达业务规则，并确保业务逻辑占据主导地位；代码本身即是设计的一部分。欢迎有需求的朋友了解或应用这一设计理念。
     
  • 城市大脑数据中台整体架构方案.pdf
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    本PDF文档详细阐述了构建城市大脑数据中台的整体架构方案，涵盖技术选型、系统设计及实施路径等内容，旨在推动智慧城市建设。 《城市大脑数据中台总体架构方案》介绍了构建高效、智能的城市管理系统的数据平台设计思路和技术框架。该文档深入探讨了如何通过集成各类城市管理相关的数据资源，建立统一的数据处理中心，以支持智慧城市的各种应用和服务需求。同时，它还详细阐述了确保信息安全和隐私保护的技术措施以及实现高可用性和扩展性的策略。
     
  • 蚂蚁金服的技术中台架构实践经验
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    本文介绍了蚂蚁金服在技术中台建设方面的实践和经验，详细阐述了其架构设计、关键技术以及如何赋能业务发展等内容。 通常一个初创型项目都是从单体架构开始的。这种架构的优点在于快速开发、易于测试与部署；只需将一个WAR包发布到生产环境中即可完成上线工作。然而，缺点也很明显：所有模块都在同一程序包内，这导致了编译时间长、启动慢以及代码冲突等问题，在每次合并代码时会变得非常棘手，成功率几乎全凭运气决定。在复杂度较低的情况下，单体应用的生产效率更高；但当系统规模达到一定水平后，其生产效率开始急剧下降。此时进行服务化拆分才是更为合理的选择。 微服务架构之所以受到广泛认可，是因为它能够适应业务多变性的不可预测性，并且可以不断自我演化以快速响应这些变化。采用微服务架构时，从顶层设计出发按照业务线来划分模块，在表现层、逻辑层和数据层面进行独立的剥离处理单体应用。许多企业都经历了从单体应用向服务化转变的过程。
     
  • 大数据平台架构及数据中台建设实战（含原型实现）.pptx
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    本PPT深入探讨了大数据平台架构设计与数据中台构建的关键技术，并结合实际案例讲解其应用和实践方法。 《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》是关于企业大数据战略及其实现的一本权威书籍。书中详细介绍了构建高效能的大数据平台所需的各个关键部分及其相互关系，包括但不限于数据采集、存储、处理、分析和可视化等环节，并深入探讨了这些组成部分在提升企业数据分析能力中的作用。 作者不仅讨论了设计大数据架构时应考虑的原则（如可扩展性、可靠性及安全性），还提供了实际案例来说明如何将理论应用于实践。此外，书中详细阐述了数据中台建设的实际应用策略和技术细节，强调了数据来源的多样性以及确保数据质量的重要性，并探讨了解决方案以优化性能和保障安全。 本书适合所有对大数据领域感兴趣的专业人士阅读，无论是技术爱好者还是企业管理层都能从中受益匪浅。通过学习书中的内容，读者可以更好地理解和实施大数据平台架构与原型实现的概念和技术，从而提升企业的竞争力和创新能力。
     
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    本资料深入探讨了企业数据中台的概念、架构设计及实施策略，帮助企业有效整合与利用内部数据资源，提升决策效率和业务灵活性。 在DT（数据技术）时代背景下，越来越多的企业包括传统型企业加入到数字化转型的行列之中。此时此刻，如何更好地挖掘企业内部的数据价值成为了一个关键问题。目前看来，“数据中台”是实现这一目标的重要工具之一。 与传统的数仓和BI系统相比，数据中台通过业务数据化、数据资产化、服务化以及将这些成果反馈到业务中的方式形成了一个良性高效的闭环流程，从而加速了从原始的数据资源转变为具有价值的数据资产的过程。这不仅提高了企业的应对能力及创新能力，也增加了其整体的价值。 通过对成本和效率的优化，并借助智能化运营手段来实现数据驱动的企业运作模式，可以更高效地创造出更多的企业价值。本段落将围绕以下几个方面详细介绍整个数据中台建设体系方案： 1. 为何需要构建一个数据中台； 2. 哪些类型的企业适合进行此类项目； 3. 数据中台的建设和实施过程中有哪些方法论和策略可供参考； 4. 关于核心内容的具体实施方案建议； 5. 行业内一些关于如何有效建立并运用数据中台的成功案例分享。
     
  • 云原生技术架构及实践.pdf
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    《云原生技术架构及实践》一书深入浅出地介绍了云原生理念、关键技术及其在实际项目中的应用方法，为读者提供了一套全面的技术指南。 云原生技术架构与实践探讨了如何利用现代云计算环境的优势来设计、开发和部署应用程序。这种方法强调容器化、微服务、持续集成/交付以及自动化管理工具的使用，以提高软件的可移植性、弹性和性能。通过实施这些策略，企业能够更高效地响应市场变化，并快速迭代产品功能。