王力等

随着社会数字化和信息化的程度越来越高，数据资源作为一种互联网时代的新能源所表现出的数据流动价值越来越得到人们的重视。在大数据背景下，机器学习技术正被广泛应用在各个领域，充分发挥数据的价值。与此同时，在对数据隐私的担忧声中，政府开始行动制定数据使用合规法案。传统的机器学习方法受到了制约，大量的数据因为需要依法保护而无法被联合在一起进行建模，隐私保护机器学习的概念应运而生。本书将介绍隐私保护机器学习的

本书从实践出发，包括了作者参与并主导的3家电商互联网公司架构从0到1的构建经历，从多个角度讲解稳定、性能、效率、成本四大职责落地经验，并结合Mikey金字塔进行了部分创新，很多内容都可以直接复用于实际工作。本书分为7篇，分别是开端篇、监控篇、故障篇、容量篇、全局视角篇、性能篇和扩展篇。本书适合互联网行业内的运维人员、SRE和DevOps工程师、架构师、技术团队负责人及关注用户体验的相关开发者阅读，