《Docker+Kubernetes应用开发与快速上云》第1-7章主要介绍Docker相关内容，从发展简史到基础概念，从市场趋势、应用场景到各环境的安装，从基础操作命令到Docker应用持续开发的工作流程，从主流的编程语言实践到数据库容器化。《Docker+Kubernetes应用开发与快速上云》第8-10章主要讲解Kubernetes的相关内容，从主体架构、核心概念到开发、生产环境搭建以及集群故障处理，从应用部署、伸缩、回滚到应用访问，从云端理念到将应用部署到容器云服务。《Docker+Kubernetes应用开发与快速上云》第11章主要讲解容器化之后的DevOps实践，从DevOps的理念到CI/CD的流程和实践，最后讲述如何使用AzureDevOps、TencentHub以及自建的TeamCity来完成CI/CD，并附有相关参考流程。

-了解对你的应用程序代码进行测控的位置以及对应的测控量级。 -使用标签来区分指标：唯W一的键值对。 -对Grafana这个流行的仪表盘工具进行介绍。 -学习如何使用节点导出器对你的基础设施进行监控。 -使用服务发现为你的机器和服务提供不同的监控视角。 -在Kubernetes中使用Prometheus，并测试你可以在容器中使用的导出器。 -将其他监控系统的数据转换为Prometheus能够识别的格式。

这是一本从原理与实践角度全面讲解InfluxDB的著作，由腾讯监控大数据平台负责人撰写，融入了作者构建千亿级大数据监控平台的工程实践经验。从生态、应用场景、功能使用、源码分析等角度对InfluxDB进行了深入的讲解，包含9个企业级实战案例，100余示例，300余条命令和语法详解，能帮助读者从零开始，彻底吃透InfluxDB的功能和原理，快速晋级为InfluxDB实战专家。 全书一共9章，从结构上分为四个部分： 第一部分 准备篇（第1~2章） 首先，从宏观角度介绍了InfluxDB的发展历程、适应场景、特点、优势以及社区和生态；然后，手把手教读者如何快速在各种环境中搭建InfluxDB生产环境。 第二部分 基础篇（第3~8章） 着重、全面地讲解InfluxDB的核心功能，包括基础操作、连续查询、保留策略、认证授权、集群和可用性、备份管理、节点管理、第三方协议等，并以多个DevOps实战为例，透彻讲解了InfluxDB的原理和实战技巧。 第三部分 实战篇（第9~10章） 分别以基于TICK的DevOps实战和基于InfluxDB、Grafana、Prometheus的DevOps实战为例，讲解了以InfluxDB为核心的企业级监控系统的构建方法。 第四部分 扩展篇（第11章） 着重讲解了InfluxDB的源码编译方法，并采用抛砖引玉的方式，对启动流程、配置模块、HTTP写入和查询流程等进行了源码分析，帮助读者打开探索和研究InfluxDB源码的精彩之门。

· 确定公司可视化流数据的目标。 · 确定关键数据源并了解如何对其进行流式处理。 · 了解处理流数据的实用方法。 · 构建与事件、日志和记录进行交互的客户端应用程序。 · 探索可视化流数据的通用组件。 · 考虑用于开发可视化的分析概念。 · 定义仪表板的布局、流向和组件移动。 · 通过协作提高可视化质量和生产力。 · 探索包括安全性、物联网设备，以及应用程序数据在内的用例。

主要内容 ·使用Drill来清洗、准备和汇总原始数据供后期分析使用。 ·对日志文件、Parquet文件、JSON和其他复杂的数据文件进行查询。 ·使用标准SQL对Hadoop、关系型数据库、MongoDB和Kafka进行查询。 ·通过各种编程语言访问Drill。 ·使用Drill分析各种结构复杂或存在二义性的数据。 ·通过自定义函数扩展Drill的功能，完成复杂的分析任务。 ·为网络安全、图片元数据或机器学习数据提供分析能力。

《企业数据治理那些事》全面探讨了企业数据治理的方向、策略、总体架构、治理机制、运维管理等内容。首先介绍企业数据治理的发展方向，提出了企业数据治 理的“八步走”策略。然后从项目层面对企业如何进行数据治理进行了深入分析，分别对数据治理项目的前期准备、项目实施方法论及调研分析、构建数据管理体系、存量数据清洗、完善数据交换架构、优化增量数据质量、企业数据治理项目的管理，以及数据治理项目后的数据运维工作、风险监控进行了探讨，并分享了大量数据治理项目实际案例。 《企业数据治理那些事》是一部完整的企业数据治理实战读物，内容主要面向企业信息总监、企业架构师和数据管理人员等，能够帮助读者系统地掌握企业数据治理的策略、方法。

本书主要研究了一类非线性系统的时域辨识、频域辨识、总体*小二乘辨识及应用、非线性系统建模、非线性系统故障诊断应用等内容。本书内容大体上可分为三部分，第一部分研究了一类非线性系统：Volterra级数模型基本理论，介绍了其时域分析和频域分析方法；第二部分研究了Volterra级数模型的辨识与建模方法，介绍了Volterra级数模型的时域辨识和频域辨识等多种迭代方法；第三部分研究了Volterra级数时域、频域方法及混沌方法等在电路等复杂系统参数估计、故障诊断中的应用。本书的很大一部分内容十分新颖，反映了国内外非线性系统建模与辨识领域方向上研究和应用的*新进展。

本书详细阐述了培养具有数据素养的综合型人才所需要的大数据相关知识储备。本书在确定知识布局时，秉持的一个基本原则是，紧紧围绕通识教育核心理念，努力培养学生的数据意识、数据思维、数据伦理和数据能力。全书共11章，内容包括大数据概述，大数据与云计算、物联网、人工智能，大数据技术，大数据应用，大数据安全，大数据思维，大数据伦理，数据共享，数据开放，大数据交易，大数据治理。为了避免陷入空洞的理论介绍，本书在很多章节都融入了丰富的案例，这些案例就发生在我们生活的大数据时代，很具有代表性和说服力，能够让学生直观感受相应理论的具体内涵。作为通识类课程教材，本书服务于具有数据素养的综合型人才的培养，并非面向大数据专业人才的培养，因此，本书面向的读者对象是非计算机专业（尤其是文科）大学生。

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《Excel财经数据处理与分析》编写的主要目的是让经管类的学生更好地运用Excel软件来对财经数据进行处理与分析。教材根据财经院校的实际情况，结合经济管理专业的特点，通过案例详细介绍利用Excel来处理、分析财经数据的实用技能、技巧和方法，让学生掌握所需要的Excel处理与分析财经数据的应用能力，培养学生的动手能力。教材结构清晰，内容由浅入深、步骤详细、图文并茂、通俗易懂，突出应用性，以培养学生解决实际问题的能力为重点，选取的案例贴近实际的财经数据处理与分析工作，可作为“计算机应用基础”课程的后续教材使用。