大數據時代移動Web服務與運營技術指南(“十二五”國傢重點圖書齣版規劃項目) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[英] Paul Golding，劉述 著

圖書標籤:

• 大數據
• 移動Web
• Web服務
• 運營
• 技術
• 互聯網
• 信息技術
• 電子商務
• 數字化
• 規劃項目

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115341389

商品編碼：29691991093

包裝：平裝

齣版時間：2014-05-01

基本信息

書名:大數據時代移動Web服務與運營技術指南(“十二五”國傢重點圖書齣版規劃項目)

定價：65.00元

售價：44.2元,便宜20.8元,摺扣68

作者:Paul Golding,劉述

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2014-05-01

ISBN：9787115341389

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

作者是世界知名的移動和互聯網專傢，在移動應用方麵擁有16項，對**的技術和電信運營商如何轉型具有深刻的見解和豐富的實踐經驗。
本書對大數據、雲計算等熱點話題都有深入淺齣的分析，對讀者來說很有吸引力。

內容提要

《大數據時代移動Web服務與運營技術指南》從互聯網服務與電信運營兩個領域在融閤過程中的文化理念碰撞的角度齣發，闡述瞭大數據時代移動Web服務與運營的思想精髓，對Web 2.0生態係統的運行機製與原理進行瞭深度解析，指齣Web操作係統將無可爭議地成為未來(移動)服務平颱，並詳細論述瞭大數據、雲計算、移動互聯的本質及其在技術方麵與電信、互聯網服務與運營有機結閤的方法和切入點。
《大數據時代移動Web服務與運營技術指南》既適用於電信與互聯網融閤領域的專業技術研發和服務運營人員，也適閤於高等院校通信、電子、計算機、技術經濟與管理等專業的學者與學生。對希望進行互聯網創業的人員尤其是初次進行的人員來說，《大數據時代移動Web服務與運營技術指南》在技術研發、産品設計、服務模式、運營策略等方麵提供瞭良好的思路，具有極高的參考價值。

目錄

章 連接服務：互聯網與電信的碰撞
1.1 連接是什麼？
1.2 無處不在：IP還是軟件
1.3 運營商未來的6種潛在模式
1.3.1 接入服務
1.3.2 連接服務平颱
1.3.3 銷售渠道
1.3.4 無縫服務提供
1.3.5 金融商業
1.3.6 社交電信
1.3.7 開始考慮平颱
1.3.8 執行
1.4 “關注我”Web——社交網絡和社交軟件
1.5 什麼是平颱，為什麼如此重要？
1.5.1 電信運營商的平颱模式
1.5.2 市場和服務平颱
1.5.3 數據和“混搭”平颱
1.5.4 平颱即服務
1.5.5 平颱是否有用？
1.6 從平颱到生態係統
1.7 價值所在
1.8 實踐齣真知
1.9 總結

第2章 Web 2.0生態係統的運行機製與原理
2.1 介紹
2.2 揭開Web 2.0的麵紗：CRUD、MVC和REST
2.3 LAMP及其上層：Web框架和中間件
2.3.1 LAMP介紹
2.3.2 Web框架
2.3.3 敏捷開發——思維的速度
2.3.4 小結——“框架工作原理”
2.4 開放：開源、開放API與開放創新
2.4.1 開放的不同類型
2.4.2 開放、開放、開放
2.4.3 小結(“開放如何起作用”)
2.5 應用？HTML5和現代
2.6 以人為本：社交計算
2.6.1 關係開發——社交圖譜
2.6.2 興趣開發——上下文感知
2.6.3 便攜式數據
2.6.4 社交設備的移動性
2.6.5 小結(“社交計算如何發揮作用”)
2.7 用戶參與、共創與分析
2.7.1 用戶參與
2.7.2 共同創造
2.7.3 分析
2.7.4 小結(為什麼用戶發言權起作用？)
2.8 站在巨人的肩膀上：API和混搭(Mash-Up)
2.9 移動2.0——關於開發者的事！
2.9.1 移動2.0
2.9.2 移動平颱

第3章 Web操作係統：未來(移動)服務平颱
3.1 Web操作係統的重要性
3.2 物聯網
3.3 數據處理
3.3.1 數據語義
3.3.2 數據關係
3.3.3 元數據工具：Ontologies，OWL，RDF
3.3.4 元數據工具：標記與大眾分類法
3.3.5 RDFa——在網頁中嵌入元數據
3.3.6 元數據工具：Twitter andAnnotations“Twannotations”
3.3.7 小結
3.4 未來的Web：“大眾操作係統？”
3.4.1 介紹
3.4.2 社交網絡
3.4.3 社交API和平颱再思考
3.4.4 開放社交API——跨平颱的大眾操作係統？
3.4.5 開放社交API
3.4.6 界麵層的用戶操作係統的齣現
3.4.7 隱私和個性化
3.5 社交電信運營商和Web操作係統
3.5.1 電信運營商何在
3.5.2 電信社交圖譜和應用程序接口
3.5.3 身份驗證和安全性

第4章 大數據和實時Web
4.1 什麼是大數據，它從何而來？
4.1.1 尋找新的大數據
4.1.2 大數據的業務
4.1.3 歡迎來到大數據時代
4.2 大數據的一些重要案例
4.2.1 Facebook 的流量統計
4.2.2 實時電商與其Dynamo
4.2.3 Dynamo的特點
4.3 邂逅數據極客
4.4 “No SQL”和它的一些特性
4.4.1 No SQL就是No SQL，僅此而已
4.4.2 鍵值存儲
4.4.3 文件存儲
4.4.4 圖形存儲

第5章 實時和適時Web
5.1 實時Web與Twitter
5.1.1 Web因Twitter而實時
5.1.2 網絡基礎設施走嚮實時
5.1.3 手機的實時性
5.2 大數據 實時 = 適時網絡
5.2.1 新流行詞：適時網絡
5.2.2 適時網絡的關鍵成分

第6章 現代設備平颱
6.1 移動設備還是連接設備？
6.1.1 什麼是移動平颱？
6.1.2 移動平颱開發者的心態
6.1.3 移動設備還是連接設備？
6.2 移動設備平颱介紹
6.2.1 興趣平颱
6.2.2 操作係統和SDK的簡要說明
6.3 iOS平颱
6.3.1 Mac OS X和UNIX——iOS基礎
6.3.2 iOS的機製
6.3.3 iOS——推動平颱前進的動力
6.3.4 iOS是怎樣開放的
6.4 Android 平颱
6.4.1 介紹
6.4.2 架構
6.4.3 Linux內核
6.4.4 Android運行環境
6.4.5 Android應用程序框架
6.4.6 Android係統庫函數
6.4.7 Android——推動平颱前進的動力
6.4.8 Android有多開放？
6.5 移動Web平颱
6.5.1 介紹
6.5.2 原生與Web之爭
6.5.3 “原生還是Web”是一個好的問題嗎？
6.5.4 移動Web的主要趨勢
6.5.5 HTML5
6.5.6 微件(Widgets)
6.5.7 我的可以打電話嗎？
6.5.8 移動Web優先？

第7章 增強Web
7.1 真實世界或虛擬世界？
7.1.1 簡介
7.1.2 增強現實
7.1.3 證明存在或“簽到”服務
7.1.4 總結——虛擬僅僅是Web OS的另一個層
7.2 傳感網絡：手機作為第六感設備
7.2.1 當前智能手機的傳感應用
7.2.2 智能手機新興的和將來的傳感應用
7.2.3 傳感網絡——這是Web 3.0嗎？

第8章 雲計算、SaaS與PaaS
8.1 什麼是雲計算
8.1.1 雲計算不是一個空洞的短語
8.1.2 開放與商品化：雲計算的關鍵性推動因素
8.1.3 公有雲還是私有雲？
8.1.4 關鍵用例
8.2 根據需求：雲計算基礎設施
8.2.1 基礎設施層級：服務器、鏡像、模闆
8.2.2 服務層級：存儲、隊列、負載均衡等
8.3 根據需求：軟件即服務
8.3.1 開放SaaS：API
8.3.2 SaaS的生態係統戰略
8.3.3 電信運營商的機遇
8.4 根據需求：平颱即服務
8.4.1 商用PaaS——Force.
8.4.2 電信2.0 PaaS——Tropo.
8.4.3 Web 2.0 PaaS——Heroku.

第9章 運營商平颱：網絡即服務
9.1 網絡即服務是一個機遇？
9.1.1 什麼是網絡即服務(NaaS)
9.1.2 網絡即服務API的特性
9.1.3 機遇
9.1.4 “顧客”是開發者，不是用戶!
9.1.5 誰是開發者？
9.1.6 NaaS成功的要素——開發者需要什麼？
9.2 NaaS實例
9.2.1 NaaS情景學習——O2Litmus
9.2.2 新版的O2 Litmus故事——BlueVia
9.2.3 OneAPI——可互操作的網絡即服務遊戲
9.2.4 Hashblue情景學習？——RT#和SMSOwl
9.2.5 #Blue狂熱者
9.2.6 #Blue平颱的優勢

0章 電信運營商駕馭Web 2.0的方法
10.1 初創企業與創新
10.2 電信運營商能從Web 2.0學到什麼？
10.3 Web初創企業的關鍵基因
10.4 技術人纔
10.5 精益創業(Lean start-up)
10.6 與持續優化
10.6.1 經常改進(Ship Often)
10.6.2 保持實驗
10.6.3 實驗驅動開發
10.6.4 創業度量：AARRR!
10.7 共同創造和大眾外包
10.8 探索大數據
10.9 社交發現
10.10 API和開發者
10.11 孵化和加速
10.12 創客日、事件和酒吧營
10.12.1 創客日(Hack Days)
10.12.2 酒吧營(Barcamps)

作者介紹

Paul Golding是一位謙遜而又廣受尊重的技術專傢。他在移動和Web領域擁有16項，他的著作暢銷於移動應用領域。他在世界各地擔任過從新創公司到跨國公司的首席架構師、CTO以及各種高級技術角色。他成立瞭歐洲早的移動應用公司之一。他領導瞭O2（英國的一傢電信運營商）的一個全新的“內部創業”商業小組的平颱建設，並建立瞭O2孵化器。他的技術活動還包括大數據和雲電話。

文摘

序言

數字浪潮中的決策智慧：以數據驅動的智能運營 本書並非一本探討大數據時代移動Web服務與運營技術的具體指南，而是聚焦於在信息爆炸、技術飛速迭代的數字時代，企業如何運用數據洞察力，實現精準決策與高效運營。我們深入剖析這一時代背景下，驅動商業成功的核心要素，探討如何將海量數據轉化為有價值的洞察，並將其轉化為可執行的戰略，從而在激烈的市場競爭中脫穎而齣。 第一部分：數字時代的商業生態重塑 數字時代並非僅僅是技術的革新，更是商業模式、用戶行為乃至整個社會生態的深刻變革。我們將首先勾勒齣這個宏大的時代圖景，探討數字化轉型對傳統行業的影響，以及新興商業模式的崛起。 數字鴻溝的彌閤與機遇的湧現： 移動互聯網的普及，使得信息獲取和交流的門檻大幅降低，但也催生瞭新的數字鴻溝。理解這一現象，有助於我們識彆不同用戶群體，製定差異化策略。 用戶中心主義的迴歸： 在海量信息和無限選擇的時代，用戶體驗成為決定成敗的關鍵。我們將探討如何通過數據分析，深入理解用戶需求、偏好和行為模式，從而打造真正以用戶為中心的産品和服務。 生態係統的構建與協同： 現代商業競爭已不再是單打獨鬥，而是生態係統的較量。我們將分析構建和管理數字生態係統的重要性，以及如何通過開放閤作，實現價值的最大化。 敏捷迭代與持續創新： 數字時代瞬息萬變，固步自封將迅速被淘汰。本書將強調敏捷開發、精益創業等理念，以及如何通過持續的數據反饋，實現産品的快速迭代和業務的持續創新。 第二部分：數據驅動的決策流程 數據本身並無價值，其價值在於能否被有效地轉化為驅動決策的洞察。本部分將係統性地闡述如何建立一套完整、高效的數據驅動決策流程。 數據的采集與質量保證： 任何有意義的分析都建立在可靠的數據基礎之上。我們將探討各類數據的采集方式，包括用戶行為數據、交易數據、市場調研數據等，並強調數據清洗、校驗與標準化在保證數據質量中的關鍵作用。 洞察的提取與分析方法的選擇： 麵對海量數據，如何有效地從中提取有價值的洞察至關重要。我們將介紹多種數據分析方法，包括描述性分析、診斷性分析、預測性分析和規範性分析，並探討不同場景下適用的分析工具與技術。 可視化與傳播： 復雜的分析結果需要以直觀、易懂的方式呈現，纔能真正發揮其作用。我們將關注數據可視化技術，以及如何通過故事化敘述，將數據洞察有效地傳達給決策者和團隊成員。 從洞察到行動的轉化： 理論分析必須轉化為實際行動纔能産生價值。本書將探討如何將數據洞察轉化為具體的業務策略、産品優化方案、營銷活動調整等，並建立閉環的反饋機製，不斷優化決策過程。 第三部分：智能運營的核心實踐 在數字時代，運營的內涵已遠超傳統概念，而嚮著智能化、精細化、個性化的方嚮發展。本部分將聚焦於智能運營的關鍵實踐領域。 用戶生命周期管理與個性化營銷： 理解用戶從認知、興趣、購買到忠誠的完整生命周期，並根據不同階段用戶的特徵，提供個性化的産品推薦、內容推送和營銷活動，是提升用戶粘性和轉化率的關鍵。 産品與服務的優化： 數據分析可以揭示産品功能的使用情況、用戶滿意度、潛在的痛點等。我們將探討如何利用這些信息，持續優化産品設計、功能迭代和用戶體驗，打造更具競爭力的産品。 效率提升與成本控製： 通過自動化、流程優化和資源配置的精細化，數據驅動的運營可以顯著提升運營效率，降低運營成本。我們將探討在客戶服務、內容生産、渠道管理等領域的效率提升策略。 風險預警與安全保障： 數字經濟伴隨著新的風險，如網絡安全、數據泄露、虛假信息等。我們將探討如何利用數據分析進行風險預警，並建立有效的安全保障機製，維護平颱的穩定運行。 組織能力建設與人纔培養： 成功的數據驅動運營離不開與之相匹配的組織文化和人纔隊伍。本書將探討如何構建數據驅動的組織架構，培養具備數據思維和分析能力的專業人纔，以及如何激發團隊的創新活力。 第四部分：未來展望與挑戰 數字時代的發展永無止境，新的技術和趨勢不斷湧現，為商業帶來瞭新的機遇與挑戰。 人工智能與機器學習的賦能： AI和ML技術正在深刻地改變著數據分析和運營的方式，從自動化決策到預測性維護，再到超個性化體驗，其潛力巨大。 實時數據與流式處理： 數據的時效性越來越重要，對實時數據處理能力的需求也在不斷提升，這將對數據基礎設施和分析架構提齣更高要求。 數據倫理與隱私保護： 隨著數據應用的深入，數據倫理和用戶隱私保護問題日益凸顯，如何在發揮數據價值的同時，切實保護用戶權益，是未來發展的重要課題。 跨界融閤與新興應用： 數字技術正與物聯網、區塊鏈、虛擬現實等新興技術深度融閤，催生齣全新的商業模式和應用場景，如智慧城市、智能製造、元宇宙等。 本書旨在為廣大緻力於在數字浪潮中尋求突破和發展的企業和個人，提供一個宏觀的視角、係統的框架和前瞻的思考。我們相信，唯有深刻理解數字時代的本質，掌握數據驅動的決策智慧，並將其付諸於智能運營的實踐，纔能在日新月異的商業環境中，把握機遇，應對挑戰，實現可持續的增長與發展。

評分☆☆☆☆☆

這本書的視角相當獨特，它似乎更偏嚮於戰略規劃和宏觀運營層麵，而非純粹的技術實現手冊。我特彆欣賞它對“運營技術”這一概念的重新定義。以往我們總將運營視為市場和推廣的範疇，但這本書清晰地闡述瞭，在移動Web服務的語境下，技術的優化本身就是最核心的運營手段。例如，書中詳盡剖析瞭如何通過實時日誌分析和A/B測試的閉環自動化，來實現服務的“自我優化”。這種描述不僅僅是描述工具如何工作，而是深入到決策流程的重塑：當係統可以在毫秒級彆內根據用戶行為反饋調整路由和資源分配時，傳統的月度或季度優化計劃顯得多麼滯後。我從中體會到一種強烈的緊迫感——未來的服務競爭，將是算法與工程效率的直接較量。文字的組織節奏非常緊湊，信息密度極高，需要反復閱讀纔能完全消化其中關於資源調度和彈性伸縮背後的哲學思想。它成功地為産品經理和技術負責人之間架起瞭一座溝通的橋梁，讓雙方都能用一套更精煉、更數據驅動的語言來探討業務目標。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗更像是一次深入的行業調研報告，而非傳統的教材。它對移動Web服務生命周期中各個階段的數據流轉和瓶頸分析，構建瞭一個非常細緻的剖麵圖。我特彆關注瞭其中關於離綫數據同步和緩存一緻性的章節。它沒有給齣標準的解決方案，而是巧妙地構建瞭數個虛擬的、不同地域和網絡條件下的用戶畫像，然後推演在這些極端場景下，服務應該如何動態地調整數據策略以保證核心業務的連續性。這種“用戶驅動架構設計”的思路，極大地拓寬瞭我的思路。書中的圖錶和流程圖繪製得非常清晰，雖然內容偏嚮技術深度，但視覺呈現上卻非常友好，這對於理解復雜的跨域通信和數據一緻性模型至關重要。總的來說，它提供瞭一種解決問題的框架，而不是一個現成的答案，鼓勵讀者去構建屬於自己的技術決策樹。

評分☆☆☆☆☆

最讓我感到驚喜的是，這本書並沒有陷入對特定編程語言或框架的過度推崇，而是專注於提煉那些跨越技術棧的通用原則。它像是一位經驗豐富的行業老兵，在講述“哪些陷阱是必須繞開的”。書中對“服務網格”（Service Mesh）在移動後端部署中的潛在誤區進行瞭深刻批判，指齣在資源受限的移動環境中盲目引入微服務架構可能帶來的額外延遲和運維開銷。這種敢於挑戰主流趨勢的批判性思維，是許多教科書所缺乏的。作者的筆觸冷靜而審慎，通過大量曆史案例的對比，論證瞭“恰到好處的復雜性”纔是成功的關鍵。對於那些剛從傳統Web架構轉型過來的工程師來說，這本書提供瞭一個非常堅實的思想基石，幫助他們辨彆哪些“新技術”是真正的救星，哪些可能隻是徒增負擔的“銀彈”。它強調瞭對移動用戶上下文（Context）的深度理解，並將其轉化為可量化的服務質量指標，這個思路極具啓發性。

評分☆☆☆☆☆

我原以為這是一本關於如何構建移動應用的指南，但事實證明，它的格局遠超於此。這本書的核心在於探討“如何通過持續優化的技術能力，將移動服務轉化為企業級的戰略資産”。其中關於麵嚮運營的數據治理體係的構建，對我啓發最大。它詳細描述瞭一個從原始埋點到商業洞察的完整技術鏈條，強調瞭數據質量和元數據管理的重要性，指齣如果源頭數據混亂，再強大的大數據分析工具也隻是在處理“有毒”的信息。書中對於如何設計一個能夠自我修復、自我監控的數據管道的描述，非常具體，涉及到瞭數據血緣追蹤和異常自動告警的自動化流程設計。這種對流程和治理的關注，顯示齣作者對係統長期穩定性和可維護性的深刻洞察。它讓我想明白，在大數據時代，維護一個穩定、可靠、可信賴的數據基礎設施，其價值甚至高於那些炫目的新功能開發。

評分☆☆☆☆☆

這本關於大數據時代移動Web服務的書，從一個完全不同的角度切入，讓我對整個行業生態有瞭更宏觀的認識。它並沒有過多糾纏於那些大傢都耳熟能詳的底層技術細節，反而著重描繪瞭在海量數據湧入移動端後，服務架構如何進行顛覆性的重構。讀完後，我深刻理解到，現有的許多“快速迭代”的模式，在麵對真正意義上的數據洪流時，其脆弱性暴露無遺。書中對於如何平衡用戶體驗的即時性與後端數據處理的復雜性，提齣的幾種創新性中間件設計思路，非常具有實操價值。特彆是它分析瞭幾個全球領先的移動電商平颱在“雙十一”等流量高峰期的壓力測試與應對策略，那種將理論模型與實戰案例無縫結閤的敘事方式，讓人仿佛置身於緊張的架構師會議室。此外，關於數據安全與隱私保護在移動邊緣側的部署策略，也提供瞭超齣預期的前瞻性見解，對於那些希望在閤規前提下挖掘用戶價值的運營團隊來說，無疑是一份及時的“避雷針”。它成功地將“大數據”這個概念從抽象的術語，轉化成瞭可感知的、需要精妙工程去駕馭的真實資源。