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《移动云环境下的可信计算理论》从全新的角度研究了移动云计算的可信计算理论和方法。在云环境下，通过用户、环境、服务三个维度所涉及的服务资源之间的协作与配合，实现彼此之间的互相映射与协调（或约束），在保证用户身份和用户操作可靠与安全的前提下，依据用户的个性化服务需求和能耗情况，智能决策服务提供模式，快速映射或动态调配服务资源，保障向用户提供满足需求的连续云服务，包括用户可信、环境可信、服务可信三个层面。以移动微学习为例，通过对上述内容的分析和应用，使学习资源得到有效的组织和合理的配置，在保证学习者所请求云服务质量的同时，降低云服务提供所产生的能源消耗，实现“合法用户可使用较低能耗获取连续的学习服务”。

·了解云原生应用的新编程模型。 ·编写高性能的分布式应用，而无需深入技术细节。 ·使用Dapr轻松编写基于任何语言或框架的微服务。 ·了解Dapr如何通过开放的API，以及可扩展、社区驱动的组件来提供的一致性和可移植性。 ·探索Dapr如何处理状态、资源绑定、以及发布/订阅来实现可伸缩、可扩展、事件驱动的架构。 ·将各种SaaS产品的能力集成进云应用，比如机器学习。

《云原生构建：微服务、容器化与容器编排》力求对构建云原生应用做一个较为完整的梳理，意在建立云原生应用编程技术的知识体系和对云原生的理解。《云原生构建：微服务、容器化与容器编排》从单体应用编程基础开始，带领读者一步步地完成单体应用并将单体应用改造成微服务，然后进行容器化以及容器编排，循序渐进地构造云原生应用。该书着重于经验分享和总结，同时也会有相关的概念解析以及代码示例，希望能够帮助大家少走弯路，共同学习与进步。《云原生构建：微服务、容器化与容器编排》主要面向有一定基础和工作经验的软件工程师和架构师，旨在通过梳理云原生应用编程中的关键和实用知识点，并伴有相应的概念解析及实践案例，进而更快地建立起自身对云原生应用的理解以及感受传统应用演变为云原生应用的过程变化。

本书着重介绍了偏最小二乘、支持向量机、时间序列、数据包络法以及层次分析法的理论知识，并在此基础上分别进行了偏最小二乘通径模型在宁波与国内试点海绵城市水资源利用率比较、偏最小二乘通径模型的公共文化服务满意度测评与实证研究—以宁波市为例、偏最小二乘通径模型的新建本科院校学生自主学习能力实证研究、数据包络分析法的高校实验室投入产出效率评价及优化路径—以宁波大红鹰学院为例研究报告、支持向量机方法在宁波海洋生态环境安全预测研究、预测模型在宁波港口集装箱吞吐量中应用、基于层次分析法的社会创新驱动下地方社科人才绩效评价等研究。

本书介绍了CoreDNS与其他DNS服务器的区别、DNS基础理论、CoreDNS基本配置、CoreDNS管理区域数据的选项、基于DNS的服务发现的工作原理，以及如何在etcd和Kubernetes中配置CoreDNS服务发现。此外，还讲解了如何重写查询和响应，如何监控和排查CoreDNS故障以及如何构建CoreDNS的定制版本并编写新的插件。

传统的微服务应用正在经历着云原生技术的“洗礼”。随着该领域技术的不断变革与完善，以原生方式开发基于云的微服务成了降本提效的重要手段。 FreeWheel核心业务系统开发团队在多年的实践中探索出了一条云原生微服务应用构建之路。本书基于这些实践经验，从设计、开发到测试、部署，介绍了团队如何利用云原生技术为应用开发的全生命周期赋能。从架构技术选型到具体工程实践，书中内容理论联系实际，较为全面地剖析了容器落地、服务网格、无服务器计算、持续集成和持续部署等核心云原生技术，适合关注微服务、云原生技术的架构师、工程师及技术决策者阅读。

针对交通运输物流领域的大数据环境特点，对大数据存储以及大数据分析方法进行分析研究，主要内容如下：大数据环境下交通运输物流领域数据资源存储、计算和资源调度管理、离线数据并行计算和在线数据实时计算等方法进行剖析，实现了实时热力分析、车货信息资源实时匹配、热点词分析、物流企业信用评价等典型的交通运输物流领域大数据应用。主要章节包括：绪 论；大数据分析平台软件技术基础架构；交通运输物流大数据的数据组织与描述；交通运输物流领域流式数据实时分析与应；交通运输物流领域离线数据并行计算与应用。

本书由浅入深地讲解了Apache Pulsar中各个组件的使用方式及内部实现原理，通过阅读本书，读者可以快速、轻松地了解Apache Pulsar内部的运行机制。 第1章介绍Apache Pulsar的背景，以及如何快速部署一个Apache Pulsar服务。第2章介绍Apache Pulsar客户端的实现机制与原理，包括生产者、消费者、管理流客户端等。第3章介绍Apache Pulsar中最重要的逻辑组件—Broker，读者通过这部分内容可以了解Broker所有的特性。除了最基础的收发消息，Apache Pulsar还能进行轻量级的函数计算、数据流转。第4章详细介绍Apache Pulsar的Function和Pulsar IO （Connector）。第5章介绍Apache Pulsar的存储层—BookKeeper，通过对本章的学习，读者可以了解Apache Pulsar的数据存储模型及流程实现。第6章介绍线上实战的一些经验，包括高可用、扩/缩容、资源隔离等。

过去，入侵检测能力的度量是个公认的行业难题，各个企业得安全负责人每年在入侵防护上都投入大量费用，但几乎没有人能回答CEO 的问题："买了这么多产品，我们的入侵防御和检测能力到底怎么样，能不能防住黑客？”。这个问题很难回答，核心原因是缺乏一个明确的、可衡量、可落地的标准。所以，防守方对于入侵检测通常会陷入不可知和不确定的状态中，既说不清自己的能力高低，也无法有效弥补自己的短板。 Mitre ATT＆CK 的出现解决了这个行业难题。它给了我们一把尺子，让我们可以用统一的标准去衡量自己的防御和检测能力。ATT＆CK并非一个学院派的理论框架，而是来源于实战。安全从业者们在长期的攻防对抗，攻击溯源，攻击手法分析的过程中，逐渐提炼总结，形成了实用性强、可落地、说得清道得明的体系框架。这个框架是先进的、充满生命力的，而且具备非常高的使用价值。 青藤是一家专注于前沿技术研究的网络安全公司，自2017年开始关注ATT＆CK，经过多年系统性的研究、学习和探索，积累了相对比较成熟和系统化的资料，涵盖了ATT＆CK 的设计思想、核心架构、应用场景、技术复现、对抗实践、指标评估等多方面的内容。研究越深入，愈发意识到Mitre ATT＆CK 可以为行业带来的贡献。因此编写本书，作为ATT＆CK 系统性学习材料，希望让更多的人了解ATT＆CK，学习先进的理论体系，提升防守方的技术水平，加强攻防对抗能力。也欢迎大家一起加入到研究中，为这个体系的完善贡献一份力量。