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軟件成本度量國家標準實施指南:理論、方法與實踐
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為落實工業和信息化部優化軟件產業環境的工作部署,進一步推動功能規模測量、軟件開發成本度量、軟件測試成本度量、IT運維成本度量和云服務計量指標等方面的標準推廣及深化應用,本書系統地闡述軟件成本度量理論體系,深入解讀軟件成本度量標準內容及實施要點,結合不同場景及典型案例給出具體的應用指導。本書正文分5個部分,共11章。第一部分是軟件成本度量概述和軟件規模測量方法(第1~2章),第二部分是GB/T36964—2018《軟件工程軟件開發成本度量規范》標準解讀、實施指南和案例分析(第3~5章),第三部分是GB/T32911—2016《軟件測試成本度量規范》標準解讀、實施指南和案例分析(第6~8章),第四部分是其他軟件相關成本度量標準(第9~10章),對IT運維成本度量(國標在研)和GB/T37735—2019《信息技術云計算云服務計量指標》進行介紹,第五部分是軟件成本度量相關技術展望(第11章)。本書還包含5個附錄:附錄A中國軟件行業基準數據(2019年),該數據可作為軟件研發與測試成本測算的依據;附錄B涉及本書標準實施的常見問題及回答(Q&A),附錄C標準術語和定義,附錄D快速功能點分析方法介紹,附錄E調整因子參數表。

張旸旸 ·數據庫 ·11.7萬字

Greenplum:從大數據戰略到實現
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本書分為四個部分。第一部分介紹大數據戰略。其中,第1章將分享作者對于ABC(人工智能、大數據和云計算)之間關系的理解以及對人和人工智能的思考。第2章將介紹進取型企業為什么需要大數據戰略以及如何建立大數據戰略。第二部分介紹大數據平臺。其中,第3章將以數據平臺演進歷史和未來趨勢為主題,描述三次整合的背景及影響,介紹選擇大數據平臺需要考慮的因素,以及為什么Greenplum是理想的大數據平臺。第4章為Greenplum數據庫快速入門指南。第5章將介紹Greenplum架構的主要特點和核心引擎。第6章將介紹數據加載、數據聯邦和數據虛擬化。第7章將介紹Greenplum的資源管理以及對混合負載的支持。第三部分介紹機器學習與數據分析。其中,第8章介紹Greenplum的各種過程化編程語言(用戶自定義函數),用戶可以使用Python、R、Java等語言實現用戶自定義函數,還可以通過容器化技術實現自定義函數的安全性和隔離性。第9章將介紹Greenplum內建的機器學習庫MADlib,數據科學家可以使用內建的50多種機器學習算法基于SQL對數據進行高級分析,并介紹如何擴展MADlib以實現新算法。第10章和第11章將分別介紹Greenplum如何對文本數據和時空數據(GIS)進行存儲、計算和分析。第12章將介紹Greenplum豐富的圖計算能力。第四部分介紹運維管理和數據遷移。其中,第13章將介紹各種監控和管理工具及相關企業級產品。第14章介紹數據庫備份、恢復和遷移。第15章和第16章將分別介紹如何從Oracle和Teradata遷移到Greenplum。

馮雷 ·數據庫 ·21.5萬字

openGauss數據庫核心技術
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本書系統論述了openGauss數據庫理論、技術及應用。本書共11章,首先介紹數據庫發展歷史,包括傳統的網狀數據庫、層次數據庫、關系數據庫、NoSQL數據庫、NewSQL數據庫、云數據庫、多模數據庫、分布式數據庫等。其次介紹結構化查詢語言(SQL)、SQL語法、存儲過程、觸發器、游標、數據庫設計規范和E-R模型等數據庫基礎知識。再次介紹數據庫未來發展趨勢,包括新硬件、不同部署形態、新應用對數據庫的影響。最后重點介紹openGauss的核心技術,包括openGauss的核心架構、面向鯤鵬和昇騰等新硬件的優化技術、SQL引擎、執行器技術、數據庫存儲技術、數據庫事務機制、數據庫安全、數據庫自治技術等。為方便讀者掌握數據庫教學內容,本書每章都提供了小結和習題(含答案)。通過閱讀本書,讀者可以深入了解數據庫的發展歷史與未來趨勢、數據庫系統架構、鯤鵬和昇騰優化技術、數據庫事務處理技術、數據庫執行器技術、數據庫安全技術,從而既可以在將來開發數據庫的核心代碼,也可以更好地利用數據庫開發應用。本書既可作為高校本科生和研究生學習數據庫的參考書,也可作為高等院校、科研機構等相關單位從事數據庫理論教學或科學研究的教師、系統實現的研究人員的參考書,還可供企業工程師進行數據庫二次開發和應用開發的參考。

李國良 周敏奇編著 ·數據庫 ·14.2萬字

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