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中国通信学会5G+行业应用培训指导用书编审委员会
序一
序二
前言
第1章 概述
 1.1 系统架构概述
  1.1.1 软件架构的定义
  1.1.2 软件架构的重要性
  1.1.3 架构模型
 1.2 架构需求分析
  1.2.1 业务功能需求
  1.2.2 非功能需求
  1.2.3 技术与环境需求
 1.3 架构规划设计
  1.3.1 需求分析与梳理
  1.3.2 架构选型
  1.3.3 架构细节设计
  1.3.4 架构评估与优化
 1.4 架构模型设计原则
  1.4.1 单一职责原则
  1.4.2 开闭原则
  1.4.3 里氏替换原则
  1.4.4 依赖倒置原则
  1.4.5 接口隔离原则
  1.4.6 最少知识原则
第2章 分布式CAP理论
 2.1 一致性
  2.1.1 一致性的定义
  2.1.2 一致性的分类与衡量
  2.1.3 一致性的实现机制
 2.2 可用性
  2.2.1 可用性的定义
  2.2.2 可用性的影响因素
  2.2.3 可用性的保障机制
 2.3 分区容错性
  2.3.1 分区容错性的定义
  2.3.2 分区的类型与影响
  2.3.3 分区容错性的实现策略
 2.4 分布式数据系统的CAP原理
  2.4.1 CAP三者的关系与权衡
  2.4.2 CAP理论的局限性
  2.4.3 CAP理论的扩展与演进
 2.5 CAP应用案例分析
  2.5.1 互联网电商系统的CAP实践
  2.5.2 金融分布式数据库的CAP实践
  2.5.3 分布式缓存系统的CAP实践
第3章 软件架构设计
 3.1 软件架构风格
  3.1.1 架构风格的分类
  3.1.2 架构风格选择原则
 3.2 层次系统架构风格
  3.2.1 层次架构的核心要素
  3.2.2 经典层次架构模型
  3.2.3 层次架构的核心技术
  3.2.4 层次架构风格的优势与不足
  3.2.5 层次架构的应用案例
 3.3 面向服务架构
  3.3.1 面向服务架构的核心要素
  3.3.2 面向服务架构的特点
  3.3.3 面向服务架构与微服务架构对比
  3.3.4 面向服务架构的优势与不足
  3.3.5 面向服务架构的应用案例
 3.4 软件架构文档化
  3.4.1 架构文档的重要性
  3.4.2 架构文档的构建
  3.4.3 文档化工具
 3.5 软件架构评估
  3.5.1 质量属性
  3.5.2 软件架构评估方法
  3.5.3 SAAM和ATAM评估流程
  3.5.4 评估方法比较与选择
 3.6 构件及其复用
  3.6.1 构件的基础概念
  3.6.2 构件复用的分类
  3.6.3 构件复用的四个阶段
 3.7 产品线及系统演化
  3.7.1 产品线开发方法
  3.7.2 系统演化驱动因素
  3.7.3 系统演化类型
  3.7.4 产品线演化协调
 3.8 软件架构视图
  3.8.1 经典视图模型
  3.8.2 4+1视图模型
  3.8.3 绘图标准
 3.9 软件架构新技术Service Mesh
  3.9.1 Service Mesh的概念
  3.9.2 Service Mesh的架构
  3.9.3 Service Mesh的功能
  3.9.4 主流实现
  3.9.5 应用案例
第4章 分布式存储
 4.1 存储系统概述
  4.1.1 分布式存储系统的定义
  4.1.2 分布式存储系统的演进历史
  4.1.3 分布式存储系统的应用场景
  4.1.4 分布式存储系统的挑战
 4.2 分布式存储原理
  4.2.1 数据分片
  4.2.2 冗余存储与容错机制
  4.2.3 一致性原理
  4.2.4 负载均衡
 4.3 分布式存储系统
  4.3.1 Google File System（GFS）
  4.3.2 Hadoop Distributed File System（HDFS）
 4.4 分布式存储与虚拟化存储
  4.4.1 虚拟化存储的定义与特点
  4.4.2 虚拟化存储分类及原理
  4.4.3 分布式存储分类及原理
  4.4.4 分布式存储与虚拟化存储的区别
  4.4.5 分布式存储与虚拟化存储的关联
第5章 分布式计算
 5.1 分布式计算原理
  5.1.1 分布式计算概述
  5.1.2 资源分布与任务分解
  5.1.3 节点协同与并行运算
  5.1.4 通信与协调机制
  5.1.5 透明性与统一接口
  5.1.6 容错与冗余设计
 5.2 分布式计算组件MapReduce
  5.2.1 MapReduce的定义
  5.2.2 MapReduce的核心架构
  5.2.3 MapReduce的运行机制
  5.2.4 MapReduce作业调度
  5.2.5 MapReduce的优势与局限
 5.3 分布式计算模式Spark
  5.3.1 Spark的概述
  5.3.2 弹性分布式数据集
  5.3.3 Spark存储机制
  5.3.4 Spark的核心架构
  5.3.5 DAG构建与应用划分
  5.3.6 Spark运行机制
  5.3.7 Spark的内存分配机制
  5.3.8 Spark与MapReduce的核心差异
 5.4 实例分析
  5.4.1 实例1：MapReduce的应用
  5.4.2 实例2：Spark搭建电商分析平台
第6章 分布式平台技术
 6.1 虚拟化与云管理平台
  6.1.1 OpenStack云平台
  6.1.2 XenServer虚拟化
 6.2 容器技术与编排系统
  6.2.1 Docker的核心技术特性
  6.2.2 Docker的生态与工具链支撑
  6.2.3 Docker的性能表现与场景适配
  6.2.4 Docker的安全与防护
  6.2.5 Kubernetes核心技术架构
  6.2.6 Kubernetes的核心实现与简要配置
  6.2.7 Kubernetes的性能优化与监控技术
 6.3 分布式大数据生态平台
  6.3.1 Hadoop生态系统
  6.3.2 生态协同与优势
 6.4 Serverless：分布式平台的无服务器技术
  6.4.1 Serverless的工作原理
  6.4.2 Serverless与相关技术的融合
  6.4.3 主流Serverless平台
  6.4.4 应用实践：基于Serverless的智能图片处理与内容审核平台
 6.5 私有云OpenStack、Docker与Kubernetes节点创建
  6.5.1 OpenStack虚拟机创建
  6.5.2 Docker容器创建
  6.5.3 Kubernetes最小管理单元Pod的创建
第7章 NoSQL数据库与分布式数据库
 7.1 NoSQL数据库
  7.1.1 NoSQL数据库的特征
  7.1.2 NoSQL数据库与关系型数据库的差异
  7.1.3 NoSQL数据库类型
  7.1.4 典型NoSQL数据库实现
 7.2 分布式数据库原理
  7.2.1 分布式数据库的定义与特征
  7.2.2 数据分片机制
  7.2.3 数据复制与一致性保障
  7.2.4 分布式查询与优化
  7.2.5 分布式数据库与集中式数据库的差异
 7.3 实例分析
  7.3.1 实例1：Redis在业务访问频次控制中的应用
  7.3.2 实例2：日志管理系统
  7.3.3 实例3：使用MongoDB存储商品分类信息
第8章 分布式架构应用案例
 8.1 案例1：亚马逊AWS的互联网架构
  8.1.1 AWS发展背景
  8.1.2 AWS架构演进
  8.1.3 关键技术实现
  8.1.4 AWS架构成效
 8.2 案例2：华为云FusionPlant的工业互联网架构
  8.2.1 FusionPlant发展背景
  8.2.2 FusionPlant分布式架构设计
  8.2.3 关键技术实现
  8.2.4 FusionPlant架构成效
 8.3 案例3：中国移动5G SA网络架构
  8.3.1 5G网络分布式架构发展背景
  8.3.2 5G SA网络架构演变
  8.3.3 关键技术实现
  8.3.4 5G SA网络架构成效
 8.4 案例4：百度PaddlePaddle的分布式人工智能训练架构
  8.4.1 PaddlePaddle发展背景
  8.4.2 PaddlePaddle分布式训练架构关键技术与优势
  8.4.3 PaddlePaddle分布式训练架构成效
参考文献
后折页
封底