全书共8章，每一章的内容都干货十足： 第1章介首先绍了云原生PaaS平台如何重塑云计算以及它在数字化转型中的作用，然后对OpenShift做了宏观的介绍。 第2章从源代码的角度对OpenShift的设计哲学、架构设计和核心功能模块的实现原理进行了深入剖析。 第3章从工程实践的角度详细讲解了OpenShift集群的部署、运维和管理。 第4章重点讲解了基于OpenShift平台的云原生应用自动构建与部署。 第5章介绍如何在OpenShift上实现云原生DevOps工具链。 第6章主要讲解了Service Mesh技术，以及基于Istio的微服务在OpenShift上的云原生实践。 第7章重点阐述了Serverless技术，以及基于Knative的无服务器应用在OpenShift上的云原生实践。 第8章主要讲解了以Spark为核心的数据科学应用及其在OpenShift上的云原生实践。

全书共18章，分为四个部分：云端选型篇（第1~5章）主要从云平台-云产品-软件技术-系统技术-服务器配置五个方面系统性讲解在云端如何进行运维技术选型和运维架构规划；云端实践篇（第6~13章）是基于云端选型篇，在云端运维架构涉及相关常见技术的重要实践，也是本书中的重点篇幅；云端安全篇（第14~16章）通过黑客常见攻击案例，及结合云端安全防御方案，带您一起走进云端黑客攻防的世界；云端架构篇（第17~18章）结合前面云端选型篇-云端实践篇-云端安全篇相应实践经验，通过一个小型网站逐步演变到千万级架构的案例，讲解如何在云端构建千万级架构。

《云安全实用指南》是一本关于云环境安全防护的实用指南，书中给出了目前在主流云平台上的一些安全实践和设计建议。《云安全实用指南》的特色如下。首先，作者用一个具体的例子串联起了整本的内容，从“一张白纸”开始，带领读者设计了一个部署在公有云上的企业环境，用来对外提供Web服务；然后逐步向其添加安全控制，直至它变成一个安全的企业级环境。接着，在讨论每个安全主题之前，作者都会与传统环境的安全做对比，这不仅让读者对云安全的特点有了深入理解，而且可以为那些正在从传统环境迁移到云环境的从业人员带来更直接的帮助。《云安全实用指南》每章的内容都可作为相应安全主题的非常好的查漏补缺清单。

本书在第1版的基础上，介绍大数据的时代背景及应用方案、常用的离线大数据和流式大数据组件，以及基于云平台的容器级数据平台搭建。书中以离线大数据和流式大数据两个具体示例，贯穿本书的第二、三部分内容，对组件之间的协同工作关系进行剖析。书中的代码部分基本上使用Python编写，用户可以下载参考。如果你是一位在校学生、Python编程爱好者或是想转行从事大数据工作的在职IT人员，阅读本书必有所收获！

城市计算以城市大数据为背景，将城市中发生的所有活动和信息进行融合，涉及计算机、城市规划、交通、通信等多个领域，是智慧城市建设的核心、关键环节。本书囊括了智慧城市、城市计算及移动通信大数据等概念和理论的相关背景知识，详细阐释了结合移动通信数据进行城市计算的全部处理过程——从采集、预处理、分析挖掘直至构建相应大数据平台，对其中每个环节在工程实践中常用的相关工具和技术进行了讲解。此外，结合典型的基于真实移动通信大数据的城市计算应用实践案例，从数据处理、数据分析、系统展示等方面进行了详尽的技术性阐述，并对在实际项目实施过程中遇到的问题进行了诠释，从多个视角对基于移动通信大数据的城市计算的优势和成果进行了展示。后，在基于移动通信大数据的城市计算实践基础上，对城市计算在智慧城市中的应用发展进行了展望，对智慧城市、城市计算的未来进行了设想，并针对可能出现的问题及挑战进行了探讨。 本书适用于城市计算相关专业的本科生或研究生对相关领域知识的学习、学术或工程技术探索，也适用于业内希望使用相关技术进行开发工作的工程师，以及相关领域研究者借鉴和参考。

《云原生架构进阶实战》从云原生的核心思想和理念开始，重点讲述企业引入云原生架构的必要条件、企业如何准备云原生开发和部署环境，企业如何运维云原生架构，并在*后提供云原生相关案例，为企业展现云原生的实战场景和步骤，从而让企业对云原生架构有一个直观的感受。书中案例也为企业引入云原生架构提供了真实的样例。《云原生架构进阶实战》主要面向云原生和微服务开发人员、云原生架构运维人员以及相关管理者。

《多模式多尺度数据融合理论及其应用》首先针对一类不可重复测量的物理量，如时间、飞行器的位置、姿态及惯性参数等，建立多模式多尺度数据融合模型。该模型既考虑随机变量的长期特性和中期特性，也顾及随机变量的短期特性。然后，将多模式多尺度数据融合模型用于时间尺度的建立、精密定时、组合导航及飞行器姿态的测量，详细介绍相应的工程案例及实验结果。最后，从数学上证明多模式多尺度数据融合的原理，表明多模式多尺度数据融合结果优于经典的方法，可以抑制测量噪声，提高测量精度。

这是一本从技术、产品和运营3个角度讲解如何从0到1构建用户画像系统的著作，同时它还为如何利用用户画像系统驱动企业的营收增长给出了解决方案。作者有多年的大数据研发和数据化运营经验，曾参与和负责多个亿级规模的用户画像系统的搭建，在用户画像系统的设计、开发和落地解决方案等方面有丰富的经验。 全书一共9章： 第1~6章主要讲解了搭建用户画像系统需要掌握的概念、技术、流程、方法论等，包括用户画像的基础知识、数据指标体系、标签数据存储、标签数据开发、开发性能调优、作业流程调度等； 第7章讲解了如何对用户画像进行产品化，为工程实践提供解决方案； 第8章详细讲解了用户画像在经营分析、精准营销和个性化推荐3个经典领域的应用； 第9章通过8个常见的场景讲解了8个用户画像系统的落地案例，帮助读者掌握如何利用用户画像系统来驱动企业的营收增长。

本书系统化介绍云原生监控系统Prometheus的基本概念和使用方法。本书从基础内容讲起，由浅入深，分析了监控系统的主要功能和运维原则。主要内容包括三大部分，第壹部分“入门基础篇”介绍初识Prometheus云监控的基本点和主要方向，Prometheus架构及核心组件，监控指标与Labels，常用Exporter探测器等；第二部分“技术提高篇”介绍服务发现、告警处理、PromQL数据查询、可视化、Pushgateway等；第三部分“应用实践篇”介绍监控方向，如监控Docker与cAdvisor、Kubernetes、业务程序，编写Exporter探测器和日志监控指标，生产部署，云业务监控平台搭建等。

云计算是一种商业计算模型，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算能力、存储空间和信息服务。与以往的计算模式不同，云计算环境下，信息安全和服务保障问题更严重、更突出。本书从云计算的安全技术和服务质量评价两个方面论述云计算服务保障的体系架构，安全技术方面主要阐述了基于可信计算的实时度量、基于角色的数据隔离访问、云节点信任链的动态维护模型与验证机制和多级安全访问控制模型；服务质量评价方面提出基于动态筛选评价指标的云服务QoS模型（CSERVQUAL）和改进TOPSIS的云服务QoS评价方法（IEC-TOPSIS）。本书适合开发、维护和使用云计算服务的人员阅读，可以作为云计算研究人员的参考书，也可以作为计算机与信息安全相关专业高年级本科和研究生阶段教材。