大数据时代移动Web服务与运营技术指南

大数据时代移动Web服务与运营技术指南
作　者： （英）Paul,Golding 著，刘述，栗蔚，陈凯，刘佳良，朱晓云，宋菲 等译
出版时间： 2014
丛编项： \"十二五\"国家重点图书出版规划项目
内容简介
　　《大数据时代移动Web服务与运营技术指南》从互联网服务与电信运营两个领域在融合过程中的文化理念碰撞的角度出发，阐述了大数据时代移动Web服务与运营的思想精髓，对Web 2.0生态系统的运行机制与原理进行了深度解析，指出Web操作系统将无可争议地成为未来（移动）服务平台，并详细论述了大数据、云计算、移动互联的本质及其在技术方面与电信、互联网服务与运营有机结合的方法和切入点。《大数据时代移动Web服务与运营技术指南》既适用于电信与互联网融合领域的专业技术研发和服务运营人员，也适合于高等院校通信、电子、计算机、技术经济与管理等专业的学者与学生。对希望进行互联网创业的人员尤其是初次进行的人员来说，《大数据时代移动Web服务与运营技术指南》在技术研发、产品设计、服务模式、运营策略等方面提供了良好的思路，具有极高的参考价值。
目　录
第1章　连接服务：互联网与电信的碰撞　1
1．1　连接是什么？　1
1．2　无处不在：IP还是软件　5
1．3　运营商未来的6种潜在模式　6
1．3．1　接入服务　7
1．3．2　连接服务平台　7
1．3．3　销售渠道　8
1．3．4　无缝服务提供　8
1．3．5　金融商业　9
1．3．6　社交电信　9
1．3．7　开始考虑平台　10
1．3．8　执行　12
1．4　“关注我”Web——社交网络和社交软件　13
1．5　什么是平台，为什么如此重要？　16
1．5．1　电信运营商的平台模式　20
1．5．2　市场和服务平台　21
1．5．3　数据和“混搭”平台　22
1．5．4　平台即服务　24
1．5．5　平台是否有用？　26
1．6　从平台到生态系统　26
1．7　价值所在　27
1．8　实践出真知　28
1．9　总结　30
第2章　Web 2．0生态系统的运行机制与原理　33
2．1　介绍　33
2．2　揭开Web 2．0的面纱：CRUD、MVC和REST　34
2．3　LAMP及其上层：Web框架和中间件　40
2．3．1　LAMP介绍　40
2．3．2　Web框架　41
2．3．3　敏捷开发——思维的速度　44
2．3．4　小结——“框架工作原理”　46
2．4　开放：开源、开放API与开放创新　46
2．4．1　开放的不同类型　46
2．4．2　开放、开放、开放　50
2．4．3　小结(“开放如何起作用”)　52
2．5　万能应用？HTML5和现代浏览器　52
2．6　以人为本：社交计算　56
2．6．1　关系开发——社交图谱　56
2．6．2　兴趣开发——上下文感知　57
2．6．3　便携式数据　57
2．6．4　社交设备的移动性　59
2．6．5　小结(“社交计算如何发挥作用”)　60
2．7　用户参与、共创与分析　60
2．7．1　用户参与　60
2．7．2　共同创造　61
2．7．3　分析　61
2．7．4　小结(为什么用户发言权起作用？)　62
2．8　站在巨人的肩膀上：API和混搭(Mash-Up)　62
2．9　移动2．0——关于开发者的事！　64
2．9．1　移动2．0　64
2．9．2　移动平台　65
第3章　Web操作系统：未来(移动)服务平台　67
3．1　Web操作系统的重要性　67
3．2　物联网　72
3．3　数据处理　75
3．3．1　数据语义　75
3．3．2　数据关系　78
3．3．3　元数据工具：Ontologies，OWL，RDF　79
3．3．4　元数据工具：标记与大众分类法　81
3．3．5　RDFa——在网页中嵌入元数据　83
3．3．6　元数据工具：Twitter andAnnotations“Twannotations”　84
3．3．7　小结　87
3．4　未来的Web：“大众操作系统？”　88
3．4．1　介绍　88
3．4．2　社交网络　89
3．4．3　社交API和平台再思考　92
3．4．4　开放社交API——跨平台的大众操作系统？　92
3．4．5　开放社交API　93
3．4．6　界面层的用户操作系统的出现　96
3．4．7　隐私和个性化　98
3．5　社交电信运营商和Web操作系统　98
3．5．1　电信运营商何在　98
3．5．2　电信社交图谱和应用程序接口　99
3．5．3　身份验证和安全性　101
第4章　大数据和实时Web　103
4．1　什么是大数据，它从何而来？　103
4．1．1　寻找新的大数据　103
4．1．2　大数据的业务　104
4．1．3　欢迎来到大数据时代　108
4．2　大数据的一些重要案例　108
4．2．1　Facebook 的流量统计　108
4．2．2　实时电商Amazon与其Dynamo　110
4．2．3　Amazon Dynamo的特点　113
4．3　邂逅数据极客　114
4．4　“No SQL”和它的一些特性　116
4．4．1　No SQL就是No SQL，仅此而已　116
4．4．2　键值存储　117
4．4．3　文件存储　119
4．4．4　图形存储　120
第5章　实时和适时Web　123
5．1　实时Web与Twitter　123
5．1．1　Web因Twitter而实时　123
5．1．2　网络基础设施走向实时　127
5．1．3　手机的实时性　134
5．2　大数据 + 实时 = 适时网络　136
5．2．1　新流行词：适时网络　136
5．2．2　适时网络的关键成分　137
第6章　现代设备平台　141
6．1　移动设备还是连接设备？　142
6．1．1　什么是移动平台？　142
6．1．2　移动平台开发者的心态　144
6．1．3　移动设备还是连接设备？　145
6．2　移动设备平台介绍　147
6．2．1　兴趣平台　147
6．2．2　操作系统和SDK的简要说明　148
6．3　iOS平台　151
6．3．1　Mac OS X和UNIX——iOS基础　151
6．3．2　iOS的机制　153
6．3．3　iOS——推动平台前进的动力　156
6．3．4　iOS是怎样开放的?　156
6．4　Android 平台　157
6．4．1　介绍　157
6．4．2　架构　158
6．4．3　Linux内核　159
6．4．4　Android运行环境　159
6．4．5　Android应用程序框架　160
6．4．6　Android系统库函数　161
6．4．7　Android——推动平台前进的动力　162
6．4．8　Android有多开放？　162
6．5　移动Web平台　163
6．5．1　介绍　163
6．5．2　原生与Web之争　164
6．5．3　“原生还是Web”是一个好的问题吗？　165
6．5．4　移动Web的主要趋势　167
6．5．5　HTML5　169
6．5．6　微件(Widgets)　176
6．5．7　我的浏览器可以打电话吗？　182
6．5．8　移动Web优先？　183
第7章　增强Web　185
7．1　真实世界或虚拟世界？　185
7．1．1　简介　185
7．1．2　增强现实　186
7．1．3　证明存在或“签到”服务　190
7．1．4　总结——虚拟仅仅是Web OS的另一个层　191
7．2　传感网络：手机作为第六感设备　191
7．2．1　当前智能手机的传感应用　192
7．2．2　智能手机新兴的和将来的传感应用　195
7．2．3　传感网络——这是Web 3．0吗？　200
第8章　云计算、SaaS与PaaS　203
8．1　什么是云计算　203
8．1．1　云计算不是一个空洞的短语　203
8．1．2　开放与商品化：云计算的关键性推动因素　204
8．1．3　公有云还是私有云？　206
8．1．4　关键用例　207
8．2　根据需求：云计算基础设施　209
8．2．1　基础设施层级：服务器、镜像、模板　209
8．2．2　服务层级：存储、队列、负载均衡等　211
8．3　根据需求：软件即服务　214
8．3．1　开放SaaS：API　215
8．3．2　SaaS的生态系统战略　216
8．3．3　电信运营商的机遇　217
8．4　根据需求：平台即服务　219
8．4．1　商用PaaS——Force．com　219
8．4．2　电信2．0 PaaS——Tropo．com　222
8．4．3　Web 2．0 PaaS——Heroku．com　226
第9章　运营商平台：网络即服务　233
9．1　网络即服务是一个机遇？　234
9．1．1　什么是网络即服务(NaaS)?　234
9．1．2　网络即服务API的特性　234
9．1．3　机遇?　235
9．1．4　“顾客”是开发者，不是用户!　236
9．1．5　谁是开发者？　236
9．1．6　NaaS成功的要素——开发者需要什么？　238
9．2　NaaS实例　246
9．2．1　NaaS情景学习——O2Litmus　246
9．2．2　新版的O2 Litmus故事——BlueVia　248
9．2．3　OneAPI——可互操作的网络即服务游戏　249
9．2．4　Hashblue情景学习？——RT#和SMSOwl　250
9．2．5　#Blue狂热者　251
9．2．6　#Blue平台的优势　254
第10章　电信运营商驾驭Web 2．0的方法　255
10．1　初创企业与创新　255
10．2　电信运营商能从Web 2．0学到什么？　256
10．3　Web初创企业的关键基因　257
10．4　技术人才　258
10．5　精益创业(Lean start-up)　260
10．6　极致与持续最优化　262
10．6．1　经常改进(Ship Often)　262
10．6．2　保持实验　264
10．6．3　实验驱动开发　266
10．6．4　创业度量：AARRR!　268
10．7　共同创造和大众外包　269
10．8　探索大数据　273
10．9　社交发现　275
10．10　API和开发者　276
10．11　孵化和加速　277
10．12　创客日、事件和酒吧营　278
10．12．1　创客日(Hack Days)　279
10．12．2　酒吧营(Barcamps)　280