内容简介
本书中讨论了云原生架构对于数据中台的必要性。数据中台的一个天然特性是支持多元异构的数据以及处理这些数据的工具。虽然很多时候孤岛的产生有组织架构的原因，但是缺乏统一的数据平台，无法快速支持不同部门对数据的不同需求，这些也是产生孤岛的重要原因—因为业务部门需要不断建设独立的系统以满足眼前的紧迫需求。在Twitter的大数据平台建设过程中，公司规模从300人发展到4000人，集群规模从80台服务器扩展到8000台服务器，利用云原生架构我们快速满足了各个部门对不同数据的需求，并极大简化了统一数据规范的工作。各个业务部门可以快速自主地在平台上开发自己的数据应用，很少需要额外的系统支持，从而大大降低了出现孤岛的可能性。随着云平台及容器技术的不断成熟，我们认为云原生架构一定是未来数据平台建设的必然选择。
AI简介
这是一本深度探讨数据中台在云原生架构下的建设原则、方法论和实践案例的著作。书中首先解释了数据中台的概念起源，并探讨了它与硅谷大数据平台、数据仓库等概念的传承关系。同时，书中也阐述了数据中台的建设原则，包括避免重复造轮子、兼顾灵活性和易用性、业务驱动、敏捷式实施和迭代、强调规范的制定和工具的使用等方面。
在探讨数据中台与云原生架构的关系时，书中强调了数据共享和复用对云原生架构的需求，并指出云原生架构可以帮助我们快速开发、测试、迭代和上线大数据应用，轻松实现数据能力的共享和复用。同时，书中也详细阐述了数据中台的技术选型要求，包括易用性、快速性、安全性、可衡量性、可审计性、协作性、健壮性、自助性、性能等多个方面。
书中还详细介绍了数据中台的能力表现形式，包括业务系统的能力反馈、快速智能的商业决策支持、OneID、OneModel和OneService、数据驱动的决策(BI)和数据驱动的应用(AI)、灵活方便的多用户支持等方面。同时，书中也探讨了数据中台在金融、零售、物联网等领域的应用案例，以及数据中台在数字化转型中的重要作用。
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