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出版社： 机械工业出版社
ISBN：9787111598831
商品编码：28707403727
丛书名： 计算机科学丛书
出版时间：2018-05-01
具体描述
| 书名： | 云计算系统与人工智能应用|8004540 |
| 图书定价： | 99元 |
| 图书作者： | （美）黄铠（Kai Hwang） |
| 出版社： | 机械工业出版社 |
| 出版日期： | 2018/5/1 0:00:00 |
| ISBN号： | 9787111598831 |
| 开本： | 16开 |
| 页数： | 0 |
| 版次： | 1-1 |
| 作者简介 |
| 作者简介 黄铠教授是计算机系统和互联网技术领域的国际知名资深学者。目前，他是香港中文大学（深圳）校长讲座教授，兼任中国科学院云计算中心首席科学家。他拥有加州大学伯克利分校的博士学位，主要研究领域为计算机体系结构、并行与分布式处理、云计算、大数据、物联网、移动互联网、网络安全与人工智能应用等方面，目前主要关注大数据在医疗保健、智慧城市与移动社交网络方面的应用。 加盟香港中文大学与中国科学院之前，他是美国南加州大学（USC）电子工程与计算机科学系的终身教授，现在已从该校退休。他曾在普渡大学任教多年，并先后在清华大学、香港大学、台湾大学和浙江大学担任特聘讲座教授。他在专业领域发表了260篇科学论文，截至2018年4月在谷歌学术搜索中被引次数超过17400次，h指数为55。他是IEEE计算机协会的终身会士。他于2012年获得国际云计算大会（IEEE CloudCom）终身成就奖，2004年获得中国计算机学会（CCF）首届海外杰出贡献奖。 黄教授创作或合著了10余本英文学术专著，被翻译为五国语言。其中，有5本被翻译为中文，包括清华大学出版社出版的《高等计算机系统结构》（1995），以及机械工业出版社出版的《可扩展并行计算》（2000）、《云计算与分布式系统》（2013）与《认知计算与深度学习：基于物联网云平台的智能应用》（2018）等。这些书与本书是配套的关系。此外，他曾担任《并行与分布式计算》（JPDC）杂志主编28年，还曾担任IEEE《云计算会刊》（TCC）、 《并行和分布式系统》（TPDS）、《服务计算》（TSC）以及《大数据智能》杂志的编委。 多年来，黄教授在南加州大学和普渡大学共培养博士生21人，其中4人晋升为IEEE会士，1人为IBM会士。他在IEEE与ACM国际会议和全球领先的大学进行过60多次主题演讲和杰出讲座。他曾在IBM研究院、Intel 公司、富士通研究院、麻省理工学院林肯实验室、加州理工学院喷气推进实验室（JPL）、台湾工业技术研究院（ITRI）、法国国家计算科学研究中心（ENRIA）和中国科学院计算所担任高级顾问或首席科学家。 |
| 内容简介 |
| 本书关注云计算、大数据、物联网、认知计算、机器学习的基本原理、智能应用和编程实战，包括AWS、微软Azure云、谷歌DeepMind和寒武纪神经芯片等大量案例。全书共四个部分，第一部分介绍云计算、数据科学和自适应计算的基本原理，第二部分涵盖云架构、虚拟机、Docker容器和多云混搭服务等，第三部分讲解机器学习、深度学习、类脑计算机和AR/VR等的原理，第四部分讨论MapReduce、Hadoop、Spark、TensorFlow和GraphX云编程。 本书适合作为高等院校计算机相关专业高年级本科生和研究生的教材，也适合互联网、物联网等领域的专业技术人员参考。 |
| 目录 |
出版者的话 译者序 前言 作者简介 第一部分 云平台、大数据与认知计算 第1章 云计算系统原理 2 1.1 可扩展计算的弹性云系统 2 1.1.1 云计算的驱动技术 2 1.1.2 可扩展的分布式/并行计算的演化 3 1.1.3 云系统中的虚拟资源 5 1.1.4 云计算与本地计算 7 1.2 云平台架构与分布式系统的比较 8 1.2.1 基本云平台的架构 8 1.2.2 公共云、私有云、社区云和混合云 10 1.2.3 物理集群与虚拟集群 12 1.2.4 云与传统并行/分布式系统的比较 14 1.3 云服务模型、生态系统与可扩展性分析 16 1.3.1 云服务模型：IaaS、PaaS和SaaS 16 1.3.2 云性能分析与可扩展性定理 18 1.3.3 云生态系统与用户环境 20 1.3.4 云计算的技术成熟度曲线 23 1.3.5 云计算与其他技术的关系 24 1.4 集群的可用性、移动性和优化 26 1.4.1 云服务器集群的可用性分析 26 1.4.2 虚拟集群操作中的容错 28 1.4.3 云中多服务器集群的排队模型 29 1.4.4 云计算的多服务器集群优化 30 1.5 结论 32 习题 33 参考文献 35 第2章 数据分析、物联网与认知计算 37 2.1 大数据科学与应用面临的挑战 37 2.1.1 数据科学与大数据特征 37 2.1.2 物联网的技术成熟度曲线 38 2.1.3 走向大数据工业 40 2.1.4 大数据应用概述 41 2.2 物联网与云平台的互动模式 44 2.2.1 IoT感知与平台架构 45 2.2.2 IoT价值链与发展路线 47 2.2.3 独立使用和与云平台结合的IoT应用 49 2.2.4 智慧城市与智慧社区的发展 52 2.3 在云平台上的数据收集、挖掘与分析 54 2.3.1 数据质量控制与表达 54 2.3.2 数据挖掘与分析 57 2.3.3 在云平台上提升数据分析能力 59 2.3.4 支撑大数据分析的云资源 61 2.4 神经形态硬件与认知计算 63 2.4.1 认知计算与神经形态处理器 63 2.4.2 IBM SyNAPSE与相关的神经类脑计算机项目 66 2.4.3 中国科学院的神经处理器Cambricon 68 2.4.4 Google TPU与相关的人工智能应用 68 2.5 结论 70 习题 71 参考文献 72 第二部分 云系统架构与服务平台设计 第3章 虚拟机、Docker容器和服务器集群 74 3.1 云计算系统中的虚拟化 74 3.1.1 虚拟化的基本概念 74 3.1.2 虚拟化的实现层级 75 3.1.3 集群或云系统中的资源虚拟化 78 3.2 用于创建虚拟机的虚拟机监控器 79 3.2.1 虚拟机架构类型 79 3.2.2 完全虚拟化和托管虚拟化 81 3.2.3 修改客户操作系统的半虚拟化 83 3.2.4 平台虚拟化软件产品与工具包比较 85 3.3 Docker引擎和应用程序容器 86 3.4 Docker容器和部署要求 89 3.4.1 使用Linux内核函数创建的Docker容器 89 3.4.2 虚拟机与Docker容器的比较 91 3.4.3 从虚拟机到容器和unikernel的架构演变 92 3.5 虚拟机管理和容器编排 94 3.5.1 虚拟机管理解决方案 94 3.5.2 用于灾难恢复的虚拟机迁移 95 3.5.3 Docker容器调度和编排 98 3.6 Eucalyptus、OpenStack和VMware云构建 100 3.6.1 私有云中的Eucalyptus虚拟集群 100 3.6.2 用于构建私有云或公共云的OpenStack软件 102 3.6.3 支持构建混合云的VMware虚拟化 103 3.7 结论 105 习题 105 参考文献 107 第4章 云架构与服务平台设计 109 4.1 云架构与基础设施设计 109 4.1.1 公共云平台及其服务项目 109 4.1.2 云服务的商业模型 111 4.1.3 数据中心到云平台的转换 113 4.1.4 资源弹性配置方法 117 4.2 虚拟集群的动态配置 119 4.2.1 虚拟集群配置项目 119 4.2.2 虚拟集群配置自适应 121 4.2.3 数据中心集群的虚拟化支持 122 4.2.4 VMware vSphere 6：商用云操作系统 123 4.3 AWS云及其服务项目 124 4.3.1 三大云架构与服务融合 124 4.3.2 AWS EC2计算引擎和S3存储云服务 127 4.3.3 其他AWS云服务产品 129 4.4 Google AppEngine与Microsoft Azure 133 4.4.1 Google AppEngine及其计算引擎 133 4.4.2 Google硬件/软件支持下的机器学习服务 137 4.4.3 Microsoft Azure云及其服务项目 138 4.5 Salesforce、IBM SmartCloud及其他云平台 141 4.5.1 用于SaaS服务的Salesforce云平台 141 4.5.2 IBM SmartCloud云平台、物联网及认知项目 143 4.5.3 SGI、NASA和CERN建立的云平台 145 4.6 结论 148 习题 149 参考文献 150 第5章 移动云、物联网、社交媒体与混搭云服务 153 5.1 无线互联网与移动云计算 153 5.1.1 移动设备与边际互联子网 153 5.1.2 WiFi、蓝牙和无线传感器网络 155 5.1.3 移动云计算的微云网 156 5.1.4 移动云与托管云 158 5.2 物联网感知以及与云的交互 160 5.2.1 本地与全球定位系统 161 5.2.2 构建移动云的无线接入网 162 5.2.3 物联网和云的互动框架与设备 164 5.3 社交媒体应用中的云计算 167 5.3.1 社交媒体大数据工业应用 167 5.3.2 社交网络与应用编程接口 170 5.3.3 社交图的特性与表示 172 5.3.4 智慧云的社交图分析 175 5.4 多云混搭架构与服务 176 5.4.1 混搭云的敏捷性与可扩展性 177 5.4.2 混搭云服务架构 179 5.4.3 混搭云服务的Skyline发现 182 5.4.4 混搭云服务的动态组成 184 5.5 结论 185 习题 185 参考文献 187 第三部分 机器学习原理与人工智能机器 第6章 机器学习算法与预测模型拟合 190 6.1 机器学习方法的分类 190 6.1.1 机器学习算法的种类 190 6.1.2 监督式机器学习算法 192 6.1.3 无监督机器学习算法 193 6.2 监督式回归与分类方法 193 6.2.1 预测的线性回归方法 194 6.2.2 机器学习的决策树 199 6.2.3 贝叶斯分类与训练样本 202 6.2.4 支持向量机 205 6.3 聚类方法与降维方法 207 6.3.1 聚类分析与k均值聚类 207 6.3.2 降维方法与强化学习 210 6.3.3 主成分分析方法 212 6.3.4 半监督学习方法 214 6.4 机器学习的建模方法 216 6.4.1 模型拟合的性能指标 216 6.4.2 降低模型过拟合的方法 217 6.4.3 避免欠拟合的方法 219 6.4.4 选择机器学习算法 219 6.5 结论 221 习题 221 参考文献 224 第7章 智能机器与深度学习网络 225 7.1 人工智能机器的发展 225 7.1.1 智能机器的技术成熟度曲线 225 7.1.2 谷歌人工智能产品及服务进展 226 7.1.3 IBM与其他公司的认知服务 230 7.1.4 Intel、Nvidia和CAS/ICT的深度学习芯片 231 7.2 增强现实、虚拟现实与区块链技术 233 7.2.1 增强、介导与虚拟现实 234 7.2.2 虚拟现实与相关产品 235 7.2.3 区块链在商业交易安全中的应用 236 7.3 深度学习人工神经网络 237 7.3.1 深度学习模仿人类认知功能 237 7.3.2 ANN的演进和应用 239 7.3.3 人工神经元的数学描述 240 7.3.4 多层ANN 241 7.3.5 ANN的正向传播与反向传播 244 7.4 深度学习网络的分类 247 7.4.1 深度学习网络的类型 247 7.4.2 卷积神经网络 248 7.4.3 深度神经网络的连接性能 252 7.4.4 循环神经网络 252 7.5 深度学习应用与其他认知功能 255 7.5.1 受限玻尔兹曼机 255 7.5.2 深度信念网络 256 7.5.3 深度学习与脑功能开发 257 7.6 结论 258 习题 258 参考文献 261 第四部分 云编程、性能提升与数据安全 第8章 基于Hadoop和Spark的云计算 264 8.1 大型集群的可扩展并行计算 264 8.1.1 可扩展计算的特点 264 8.1.2 从MapReduce到Hadoop和Spark 265 8.1.3 大数据处理的应用软件库 266 8.2 Hadoop及其HDFS和YARN 267 8.2.1 MapReduce云计算引擎 267 8.2.2 用于并行矩阵乘法的MapReduce 271 8.2.3 Hadoop架构及其最新扩展 273 8.2.4 Hadoop分布式文件系统 276 8.2.5 Hadoop YARN资源管理系统 279 8.3 Spark核心组件和弹性分布式数据集 280 8.3.1 Spark通用核心组件 280 8.3.2 弹性分布式数据集 282 8.3.3 用于DAG的RDD 284 8.4 Spark SQL和流编程 287 8.4.1 具有结构化数据的Spark SQL 287 8.4.2 使用实时数据流的Spark Streaming 288 8.4.3 Spark Streaming应用示例 290 8.5 用于机器学习的Spark MLlib和用于图像处理的GraphX 291 8.5.1 用于机器学习的Spark MLlib库 292 8.5.2 MLlib应用示例 293 8.5.3 用于图像处理的Spark GraphX 294 8.5.4 GraphX编程示例 295 8.6 结论 299 习题 300 参考文献 304 第9章 TensorFlow、Keras、DeepMind和图分析 306 9.1 神经网络计算平台TensorFlow 306 9.1.1 TensorFlow的关键概念 306 9.1.2 张量、变量、输入和提取操作 309 9.1.3 分布式TensorFlow执行环境 310 9.1.4 TensorFlow程序的执行会话 313 9.2 用于深度学习的TensorFlow系统 315 9.2.1 分层TensorFlow系统架构 315 9.2.2 TensorFlow在不同主机上的安装 317 9.2.3 分布式资源共享的TensorFlow生态系统 319 9.2.4 TensorFlow用于手写数字识别 320 9.2.5 TensorFlow用于认知服务 323 9.3 Google DeepMind及其他AI计划 326 9.3.1 强化深度学习算法 326 9.3.2 政策网络与价值网络的互动 328 9.3.3 AlphaGo计划中的强化学习 330 9.3.4 英国DeepMind Health项目 332 9.4 预测软件库、Keras库、DIGITS库和图库 333 9.4.1 用于认知应用的预测软件库 333 9.4.2 用于深度学习的Keras库和DIGITS 5 335 9.4.3 云中的图并行计算 338 9.4.4 社交网络中的社区检测 339 9.5 结论 342 习题 342 参考文献 343 第10章 云性能、安全和数据隐私 344 10.1 引言 344 10.1.1 什么是云性能和QoS 344 10.1.2 如何保护云和共享数据 345 10.2 云性能指标和基准 346 10.2.1 自动扩展、横向扩展和放大策略 347 10.2.2 云性能指标 350 10.2.3 雷达图表示的云性能模型 353 10.3 云基准结果的性能分析 357 10.3.1 可扩展云性能的弹性分析 357 10.3.2 横向扩展、放大和混合扩展性能 358 10.3.3 扩展策略的优缺点 360 10.4 云安全和数据隐私保护 362 10.4.1 云安全和隐私问题 362 10.4.2 云安全基础设施 364 10.4.3 移动云和安全威胁 369 10.5 云和数据中心的信任管理 370 10.5.1 分布式入侵和异常检测 370 10.5.2 云中基于信誉的信任管理 371 10.5.3 多个数据中心的P2P信任覆盖网络 374 10.6 结论 377 习题 377 参考文献 379 索引 381 |
【图书信息】 书名： 包邮 云计算系统与人工智能应用|8004540 【图书简介】 本书并非关于“云计算系统与人工智能应用”的入门教材，亦非旨在提供一套放之四海而皆准的万能解决方案。它是一次深入的探索，一次对信息技术前沿领域融合之处的细致观察和解读。我们关注的不是抽象的概念堆砌，而是那些驱动着现代科技进步的关键要素，以及它们如何相互作用，孕育出前所未有的能力。 第一部分：理解变革的基石——云计算的深度解析 在当今技术格局中，云计算已不再是一个陌生的词汇。然而，对于其底层架构、核心原理以及演进趋势的深入理解，仍然是驾驭这场技术革命的关键。本书的第一部分，将带领读者穿越云计算的重重迷雾，触及那些构建起强大弹性与灵活性的基石。 我们将从最基础的虚拟化技术谈起，深入剖析虚拟机（VM）和容器（Container）的工作原理，探讨它们在资源隔离、效率提升以及应用部署上的独特优势与权衡。这并非简单的技术罗列，而是要揭示它们如何在硬件资源之上构建起灵活的抽象层，使得计算、存储和网络资源能够被动态地分配和管理。我们将关注不同虚拟化技术栈的演进，从早期的Xen、KVM，到后来容器技术的崛起，如Docker和Kubernetes，并深入分析它们在不同场景下的适用性。 接着，我们将聚焦于云计算的核心服务模型：IaaS、PaaS和SaaS。与其仅仅介绍这些缩写的含义，我们更侧重于分析它们各自的价值定位、目标用户以及它们如何共同构成一个完整的服务生态。例如，IaaS如何为企业提供最底层的计算基础设施，使其能够按需获取计算能力；PaaS如何进一步抽象化基础设施，让开发者专注于应用逻辑的开发；而SaaS又如何将复杂的软件服务直接交付给终端用户，极大地降低了技术门槛。我们将通过实际的案例分析，展示这些服务模型如何被企业和开发者所利用，以加速创新和业务增长。 弹性伸缩（Elasticity）和高可用性（High Availability）是云计算最引人注目的特性。本书将详细阐述实现这些特性的关键技术和设计模式。我们将探讨负载均衡（Load Balancing）的多种策略，分析其如何在流量高峰期有效地分散请求，确保服务的稳定运行。同时，我们也将深入研究故障转移（Failover）和冗余（Redundancy）机制，以及它们如何协同工作，在硬件或软件发生故障时，最小化服务中断的时间。这部分内容将揭示云计算系统如何具备“自愈”的能力，以及这种能力是如何通过精密的工程设计来实现的。 此外，我们还将讨论云计算的架构演进，从早期的集中式数据中心，到如今遍布全球的分布式云基础设施。我们将探讨多云（Multi-cloud）和混合云（Hybrid Cloud）的兴起，分析它们带来的机遇和挑战，以及企业如何在这种复杂的环境下进行资源规划和管理。我们将深入分析服务网格（Service Mesh）等新兴技术，以及它们如何在微服务架构中实现更精细化的服务治理和可观测性。 第二部分：智慧的涌现——人工智能应用的深度剖析 如果说云计算提供了强大的计算“肌肉”，那么人工智能则赋予了系统“智慧”。本书的第二部分，将带领读者深入了解人工智能的核心概念、关键技术以及它们如何在实际应用中释放巨大的价值。 我们将从人工智能的几个主要分支入手，包括机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）和自然语言处理（Natural Language Processing）。对于机器学习，我们不会止步于算法的介绍，而是会深入探讨不同类型的学习范式，如监督学习、无监督学习和强化学习，并分析它们在解决实际问题时的适用性。我们将关注经典的算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）和决策树，并探讨它们背后的数学原理和工程实现。 深度学习作为当前人工智能领域最活跃的研究方向之一，将占据我们分析的重点。我们将详细介绍神经网络（Neural Networks）的基本结构，包括前馈神经网络（FNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。我们还将深入探讨更复杂的模型，如长短期记忆网络（LSTM）和Transformer模型，并分析它们在图像识别、语音识别和自然语言理解等领域的突破性进展。我们将通过案例研究，展示深度学习模型如何从海量数据中学习复杂的模式，并生成具有创造性的内容。 自然语言处理（NLP）是人工智能与人类交互的关键桥梁。本书将探讨NLP的核心任务，包括文本分类、情感分析、命名实体识别、机器翻译和问答系统。我们将关注最新的NLP模型和技术，如预训练语言模型（如BERT、GPT系列）及其在各种NLP任务中的应用。我们将分析这些模型如何理解文本的语义和上下文，以及它们如何为构建更智能的对话系统、内容生成工具和信息检索系统奠定基础。 人工智能的应用场景是极其广泛的，本书将选取几个具有代表性的领域进行深度剖析。例如，在计算机视觉领域，我们将探讨目标检测、图像分割和人脸识别技术的实现原理及其在安防、医疗和自动驾驶等领域的应用。在推荐系统领域，我们将分析协同过滤、基于内容的推荐和混合推荐模型的原理，以及它们如何在电商、内容平台等场景中提升用户体验和转化率。我们还将探讨在金融领域的风险评估、欺诈检测，以及在医疗领域的辅助诊断等实际应用。 第三部分：融合的力量——云计算与人工智能的协同效应 本书的第三部分，将聚焦于云计算与人工智能的深度融合，探讨两者如何相互促进，共同推动技术和商业的边界。这种融合并非简单的技术叠加，而是两者在数据、算力、算法和应用层面进行的深度协同。 云计算为人工智能提供了强大的算力基础设施。训练大规模的深度学习模型需要海量的计算资源，而云计算平台能够以弹性、按需的方式提供这些资源，包括GPU、TPU等专用硬件。本书将详细分析如何利用云计算平台来高效地进行模型训练，包括分布式训练、模型并行和数据并行等技术。我们将探讨如何利用云上的存储服务来管理海量训练数据，以及如何利用云上的容器服务来部署和管理AI模型。 同时，人工智能也反哺着云计算的发展。例如，AI驱动的运维可以实现对云计算基础设施的自动化监控、故障预测和性能优化。AI还可以用于智能化的资源调度，更有效地分配和管理计算、存储和网络资源，从而提高整体的资源利用率和效率。我们将探讨AI在提高云计算服务可靠性、安全性和用户体验方面的潜在应用。 本书将深入分析“AI即服务”（AIaaS）的模式。通过云计算平台，开发者和企业可以轻松地获取和使用各种预训练的AI模型和AI开发工具，而无需从头开始构建和训练模型。这将极大地降低AI应用的开发门槛，加速AI技术的普及。我们将探讨各种AIaaS平台提供的服务，以及它们如何支持不同类型的AI应用开发。 最后，我们将展望云计算和人工智能融合的未来趋势。我们将讨论边缘AI（Edge AI）的发展，以及AI模型如何部署到靠近数据源的边缘设备上，以实现更低延迟、更高隐私的智能处理。我们将探讨联邦学习（Federated Learning）等隐私保护技术，以及它们如何在不共享原始数据的情况下，实现跨多个参与方的模型训练。 总而言之，本书旨在提供一种深入的视角，帮助读者理解云计算和人工智能这两个驱动当前技术变革的关键领域是如何相互联系、相互促进的。它并非一本简单的技术手册，而是一次对技术前沿的深度思考和探索，旨在激发读者对未来智能计算世界的想象与实践。
用户评价
评分
我是一位在传统企业 IT 部门工作了十多年的老兵，对新技术总有一种既好奇又抵触的复杂情感。这本厚厚的书摆在桌上，最初我只是抱着“了解一下”的心态随便翻了翻，没想到却被其中对“数据治理与合规性”这部分的深入剖析给彻底吸引住了。在我的经验里，谈论人工智能的炫酷应用时，人们往往会忽略掉数据隐私保护和跨区域法规的复杂性。然而，这本书非常扎实地讨论了在混合云环境下，如何设计一套既能充分利用云端AI能力，又能满足GDPR或国内相关数据安全标准的体系。其中提到的一种“联邦学习在边缘侧的初步筛选”的架构模型，简直是为我们这种担心核心数据外泄的机构量身定做。作者并没有停留在概念层面，而是给出了详细的实施路线图和潜在风险点预警，读完后我立刻组织了一个小会，将其中关于“数据脱敏流程标准化”的建议应用到了我们下个季度的项目规划中。这本书的价值在于，它真正理解了企业级应用落地的痛点，而不是单纯的学术探讨。
评分说实话，我对市面上很多宣称结合了“XX和YY”的书籍都持保留态度，因为很多时候它们只是将两个不相干的技术名词简单地拼接在一起，内容深度严重不足。但这本书在探讨“AI模型部署与性能优化”这一章节时，展现出了惊人的专业水准。他们没有仅仅停留在TensorFlow或PyTorch的使用层面，而是深入到了容器化部署、GPU资源调度以及模型推理速度的优化瓶颈分析。我尤其欣赏作者对“模型漂移（Model Drift）”的监控与应对策略的论述。他们详细比较了基于时间窗口重训练和基于实时数据分布变化触发重训练的优劣势，并给出了一个实用的自动化反馈循环图。我之前在尝试优化一个图像识别模型的延迟时，遇到了平台资源抢占导致的不稳定问题，这本书提供的关于Kubernetes中资源配额和QoS等级设定的讲解，直接点亮了我对解决这个问题的思路。这不再是纸上谈兵，更像是站在一位经验丰富的DevOps工程师的肩膀上进行思考。
评分这本书的封面设计得相当有品味，那种深沉的蓝色调配上简洁的白色字体，立刻给人一种专业、前沿的感觉，让我对里面的内容充满了期待。翻开扉页，首先映入眼帘的是作者团队的介绍，看起来都是业界资深人士，这无疑给这本书增添了不少可信度。我原本以为这会是一本晦涩难懂的纯技术手册，但阅读第一章时，我发现作者的叙事方式非常平易近人。他们没有急于抛出复杂的公式或架构图，而是从一个宏观的视角切入，用生动的比喻和实际的行业案例来解释“云计算”这个庞大概念的基石。特别是关于资源弹性伸缩的那一节，作者用一个高峰期电商促销场景的模拟，清晰地展现了传统IT架构与现代化云架构在应对突发流量时的巨大差异。我甚至在通勤路上，都能迅速理解那些过去让我感到困惑的虚拟化技术的核心逻辑。这本书的优点在于，它成功地架起了一座理论与实践之间的桥梁，让初学者也能快速建立起对云原生概念的整体认知框架，而不是被细枝末节的技术细节绊住脚步。这种循序渐进的引导，绝对是市面上同类书籍中少有的高明之处。
评分这本书的排版和装帧质量非常高，纸张的厚度适中，即便是长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。内容结构上，作者非常注重逻辑的连贯性，从基础概念到高级架构，过渡得非常自然流畅。尤其让我印象深刻的是，书中穿插了大量的图表和架构示意图，这些图表设计得非常精美且信息量巨大。举例来说，在解释“微服务架构下的数据一致性挑战”时，作者画了一个清晰的状态机图，将Saga模式和两阶段提交（2PC）在云环境下的适用场景做了明确的对比划分。这比我过去看的所有教程都要直观。我是一个视觉学习者，这种清晰的图形化表达对我理解复杂分布式事务的难点至关重要。此外，书的注释部分做得也很到位，对于一些特定的开源工具或行业黑话，都有简短而准确的解释，避免了读者因为查阅过多外部资料而打断阅读的节奏。整体感觉，这本书在保证技术深度的同时，极大地提升了阅读体验。
评分我买这本书的初衷，其实是想找一些关于如何将人工智能技术与现有的企业资源规划（ERP）系统进行深度集成的实战案例。我对那些只谈论理论框架的“高大上”书籍已经审美疲劳了。这本书在后半部分专门开辟了一个“垂直行业赋能”的篇章，这正是我需要的干货。作者没有泛泛而谈，而是聚焦于金融风控和智能制造这两个领域，详细描述了如何利用云计算的弹性算力，快速搭建AI模型训练环境，并将其无缝嵌入到传统的业务流程中。关于金融风控部分，书中描述了一种利用迁移学习加速欺诈模型迭代的策略，这极大地启发了我对我们现有反洗钱系统的思考方向。最妙的是，作者在每个案例的结尾，都附带了一个“技术栈选型建议”的表格，对比了不同厂商提供的服务（例如，哪种数据库更适合处理海量交易日志，哪种AI平台对模型版本控制更友好）。这种面向决策层的实用建议，使得这本书不仅仅是一本学习资料，更像是一本可以指导实际采购和技术选型的工具书。
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