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云原生Kubernetes全棧架構(gòu)師實(shí)戰(zhàn)
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本書以一個(gè)Kubernetes工程師的視角,全面系統(tǒng)地介紹Kubernetes常見的知識(shí)點(diǎn)、企業(yè)應(yīng)用實(shí)踐及運(yùn)維管理方法。本書共分18章,第1、2章介紹如何快速搭建高可用的Kubernetes集群;第3~7章介紹Docker的基礎(chǔ)和鏡像的制作優(yōu)化,以及Kubernetes的基礎(chǔ)概念(Master、Node和Pod)、核心調(diào)度資源(Deployment、StatefulSet、DaemonSet、CronJob)、服務(wù)發(fā)布(Service和Ingress)和配置管理(ConfigMap和Secret)。第8~11章主要介紹Kubernetes的持久化存儲(chǔ)、動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)、CSI、高級(jí)調(diào)度(容忍、污點(diǎn)和親和力)、服務(wù)質(zhì)量、權(quán)限管理、Kubernetes資源配額管理。第12、13章主要介紹云原生存儲(chǔ)、中間件容器化、Operator和Helm的使用。第14~16章主要介紹針對(duì)Kubernetes的日志收集(EFK)、監(jiān)控告警(Prometheus和Grafana)、生產(chǎn)級(jí)服務(wù)發(fā)布Ingress的使用。第17章主要介紹基于Kubernetes、Jenkins、Harbor、GitLab等工具建設(shè)生產(chǎn)級(jí)的DevOps平臺(tái),實(shí)現(xiàn)開發(fā)、測(cè)試、UAT、生產(chǎn)環(huán)境的流水線設(shè)計(jì)。第18章主要介紹服務(wù)網(wǎng)格Istio的使用,實(shí)現(xiàn)對(duì)Kubernetes內(nèi)部服務(wù)的細(xì)粒度流量管理。

杜寬 ·軟件工程 ·14.7萬字

業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的推薦系統(tǒng):方法與實(shí)踐
會(huì)員

這是一本從業(yè)務(wù)視角解讀推薦系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、評(píng)估方法、數(shù)據(jù)工程和算法原理的著作。市面上推薦系統(tǒng)方面的著作,內(nèi)容多以推薦技術(shù)、算法和模型為主,讓讀者誤以為掌握了推薦算法就能用好推薦系統(tǒng)并提升業(yè)務(wù)指標(biāo),其實(shí)推薦算法只是工具,要真正發(fā)揮推薦系統(tǒng)的價(jià)值,需要將推薦系統(tǒng)植根于業(yè)務(wù)之上。本書從業(yè)務(wù)視角出發(fā),描繪了當(dāng)下主流推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想和架構(gòu)全貌,重點(diǎn)突出系統(tǒng)每個(gè)模塊所需要解決的問題,進(jìn)而介紹一到兩種實(shí)踐檢驗(yàn)普遍有效、在學(xué)術(shù)界具備里程碑性質(zhì)的算法。幫助讀者練成識(shí)別算法的火眼金睛,從每年大量產(chǎn)出的新算法研究中去粗取精,真正解決實(shí)際問題。閱讀本書,你將有如下收獲:從商業(yè)、運(yùn)營(yíng)、算法、工程視角理解推薦系統(tǒng),對(duì)推薦系統(tǒng)的認(rèn)知更加立體化;從業(yè)務(wù)視角理解推薦系統(tǒng)的頂層設(shè)計(jì),掌握業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)思想;掌握業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)型推薦系統(tǒng)的評(píng)估方法,涵蓋B端、C端和平臺(tái)等多個(gè)維度;了解推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)工程,掌握獲取各類數(shù)據(jù)、構(gòu)建特征體系的方法;從業(yè)務(wù)視角理解召回、排序和決策智能方面的經(jīng)典算法和學(xué)術(shù)界有里程碑意義的算法;從技術(shù)和業(yè)務(wù)的雙重視角去規(guī)劃推薦算法工程師的成長(zhǎng)路徑,以達(dá)到事半功倍的效果。

付聰 ·軟件工程 ·15.1萬字

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