更新时间：2021-09-08 16:36:05
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内容概述
前言 Preface
第1章 总体规划
1.1 统一内部认识
1.2 把握外部环境
1.3 中台具体建设思路
1.3.1 阿里巴巴中台建设思路拆解
1.3.2 企业组织变革
1.3.3 业务与数据逻辑架构设计
1.4 运营中台规划与设计
1.4.1 运营中台面临的几个典型痛点
1.4.2 行业规范与趋势
1.4.3 运营中台前期准备情况
第2章 业务服务化建设
2.1 多种方法梳理业务
2.2 领域驱动（DDD）业务建模
2.2.1 领域驱动建模介绍
2.2.2 业务架构设计
2.3 业务服务化带来的效益
2.4 服务提供者
2.5 服务消费者
2.6 服务管理者
2.7 运营中台业务服务化设计
2.7.1 梳理各业务线流程
2.7.2 定义业务领域
2.7.3 确定聚合与聚合根
2.7.4 确定限界上下文
第3章 微服务解决方案
3.1 RPC框架：Apache Dubbo
3.1.1 架构分层剖析
3.1.2 核心流程介绍
3.1.3 关键生态组件介绍
3.1.4 Dubbo使用举例
3.2 Spring框架：Spring Cloud
3.2.1 网关平台
3.2.2 服务注册与发现
3.2.3 配置管理
3.2.4 负载均衡
3.2.5 服务保护
3.2.6 链路追踪
3.2.7 安全控制
3.3 微服务难点剖析
3.3.1 网络延迟
3.3.2 分布式事务
3.3.3 分布式计算
3.4 服务网格Service Mesh
3.5 无服务架构Serviceless
3.6 运营中台基于微服务技术搭建业务中台
3.6.1 微服务划分
3.6.2 整体微服务架构
3.6.3 缓存方案
3.6.4 搜索方案
3.6.5 通信方案
3.6.6 SPI与插件化方案
第4章 收集各类数据
4.1 多渠道收集数据
4.2 多数据结构收集数据
4.3 收集工具介绍
4.3.1 Apache Flume
4.3.2 Apache Sqoop
4.3.3 Alibaba DataX
4.3.4 爬虫系统工具
4.3.5 Apache Kafka
4.3.6 Alibaba Canal
4.4 运营中台数据收集过程
第5章 数据预处理
5.1 数据标准建立
5.2 数据建模子系统
5.2.1 关系型数据建模
5.2.2 数据仓库建模
5.2.3 非关系型数据建模
5.2.4 通用建模步骤
5.3 元数据管理子系统
5.3.1 元数据的内涵
5.3.2 元数据管理的意义
5.3.3 元数据管理开源方案：Apache Atlas
5.4 数据质量控制子系统
5.4.1 数据质量维度度量
5.4.2 数据质量控制方案
5.4.3 数据质量管理开源方案：Apache Griffin
5.5 运营中台数据预处理
5.5.1 建立内部数据标准
5.5.2 与业务模型对应的数据模型子系统
5.5.3 自研元数据管理子系统
5.5.4 自研数据质量控制子系统
第6章 数据湖和数据仓库数据处理
6.1 数据仓库
6.1.1 数据仓库分层
6.1.2 数据仓库分类
6.2 数据湖与大数据
6.2.1 Lambda架构
6.2.2 Kappa架构
6.2.3 大数据平台
6.3 开源数据湖方案：Apache Hudi
6.3.1 Hudi存储
6.3.2 Hudi读取
6.4 运营中台数据仓库和数据湖的建设情况
6.4.1 基于Hive的离线数据仓库
