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内容大纲
随着科技的飞速发展，软件系统的复杂性不断增加，对软件架构的要求也越来越高。本书采用了循序渐进的介绍方法，深入探讨了数字化时代软件架构的分析与设计方法，涵盖了先进的架构模式、技术趋势以及应对复杂业务需求的策略。本书还明确定义了利益相关者——包括IT部门、用户、执行发起人和第三方供应商——的角色和职责，能够帮助分析师在重新设计现有应用程序和数据库以及选择第三方产品、转换方法与网络控制机制时获得更高的成功率。通过丰富的实例和详细的讲解，读者能够了解如何充分利用5G、物联网、区块链、云计算、量子计算、人工智能等领域的新技术，从而设计高效、可扩展、可靠的软件架构。
具体来说，第1章为概述，交代本书的相关背景；第2章介绍如何整合内部用户和消费者的需求；第3章对面向对象的相关概念进行了回顾；第4章介绍了分布式客户端/服务器和数据相关内容；第5～8章则分别介绍无线通信、物联网、区块链、量子计算、人工智能、机器学习和云计算等相关技术对软件设计的影响；第9～11章介绍对遗留系统的处理以及新系统的建设相关权衡；第12章介绍数字化时代的软件架构分析和项目管理；最后一章则是对全书内容的总结以及对未来的展望。
本书的读者对象包括IT开发人员、软件工程师、架构师、应用程序供应商、业务经理和高管，能够为他们提供实用的指导，助力他们在不断变化的技术环境中设计出卓越的软件架构。 -
作者介绍
阿瑟·M.兰格（Arthur M. Langer），美国纽约哥伦比亚大学技术管理中心主任和专业实践教授、专业研究学院技术管理课程的学术主任、教育学院（师范学院）组织与领导系的实践教授。兰格博士还是WOS（Workforce Opportunity Services）的主席和创始人，这是一家非营利性非政府组织，致力于帮助难以融入社会的青年和退伍军人接受教育并展开职业生涯。他的其他出版物包括Springer的Guide to Software Development、Analysis and Design of Information Systems和The Art of Analysis。 -
目录
序
前言
致谢
第1章 概述
1.1 传统分析和设计的局限性
1.2 数字化时代的技术消费化
1.3 不断发展的分析师角色
1.4 为未来消费者的需要开发需求
1.5 新范式：5G、物联网、云、区块链、网络安全和量子计算
1.5.1 5G
1.5.2 物联网
1.5.3 云
1.5.4 区块链
1.5.5 网络安全
1.5.6 量子计算
1.6 问题和练习
第2章 整合内部用户和消费者需求
2.1 软件开发的层次结构
2.1.1 用户/消费者界面
2.1.2 工具
2.1.3 通过自动化提高生产率
2.1.4 面向对象
2.1.5 客户端/服务器
2.1.6 互联网/内部网络到移动性的转变
2.2 建立内部用户界面
2.3 形成访谈方法
2.4 与不同关系的群体打交道
2.5 内部用户的类别和级别
2.6 无用户、无输入的需求
2.7 S曲线与数字化转型分析和设计
2.8 实践社区
2.9 数字化转型时代的分析师
2.10 问题和练习
第3章 回顾对象范式
3.1 逻辑等价的概念
3.2 结构化分析工具
3.3 进行更改
3.4 什么是面向对象分析
3.5 识别对象和类
3.6 对象建模
3.7 与结构化分析的关系
3.7.1 应用耦合
3.7.2 应用内聚
3.8 面向对象的数据库
3.9 借助用例分析和设计来设计分布式对象
3.9.1 用例模型
3.9.2 参与者
3.10 用例
3.11 伪代码
3.12 先序后序
3.13 矩阵
3.14 问题和练习
3.15 小型项目
第4章 分布式客户端/服务器和数据
4.1 客户端/服务器和面向对象分析
4.2 客户端/服务器应用程序的定义
4.3 数据库
4.4 逻辑数据建模
4.5 逻辑数据建模程序
4.6 键属性
4.7 范式化
4.8 范式化的局限性
4.9 超类型/子类型模型
4.10 关键业务规则
4.11 组合用户视图
4.12 与现有数据模型集成
4.13 确定域和触发操作
4.14 去范式化
4.15 总结
4.16 问题和练习
4.16.1 小型项目1
4.16.2 小型项目2
第5章 无线通信的影响
5.1 无线革命
5.2 5G和分布式处理
5.3 5G世界中的分析和设计
5.4 用户生成的数据和性能测量
5.5 总结
5.6 问题和练习
第6章 物联网
6.1 物联网与通信模型的逻辑设计
6.2 物联网通信替代方案
6.2.1 请求-响应模型
6.2.2 发布-订阅模型
6.2.3 推送-拉取模型
6.2.4 独占对模型
6.3 物联网是对传统分析和设计的颠覆
6.4 传感器、执行器和计算
6.4.1 传感器
6.4.2 执行器
6.4.3 计算
6.5 连通性
6.6 可组合性
6.7 可招募性
6.8 物联网安全和隐私
6.9 沉浸
6.10 物联网系统开发生命周期
6.11 向物联网过渡
6.12 总结
第7章 区块链分析和设计
7.1 了解区块链架构
7.2 区块链增长预测
7.3 区块链的分析和设计
7.4 总结
7.5 问题和练习
第8章 量子计算、人工智能、机器学习和云计算
8.1 数据集
8.2 物联网和量子
8.3 人工智能、机器学习和预测分析
8.4 服务环境中的机器学习
8.5 分析机器学习用例
8.6 数据准备
8.7 云
8.8 云架构
8.8.1 多数据中心架构
8.8.2 全球服务器负载均衡
8.8.3 数据库的恢复能力
8.8.4 混合云架构
8.9 云、边缘和雾计算
8.10 问题和练习
第9章 分析和设计中的网络安全
9.1 概述
9.2 S曲线中的网络安全风险
9.3 网络安全分析中的分解
9.4 风险责任
9.5 制定过程系统
9.6 物联网与安全
9.7 ISO 9000作为网络标准的参考
9.8 如何将ISO 9000纳入现有的安全管理和软件生命周期
9.9 关联IT人员
9.10 致力于ISO 9000
9.11 问题和练习
第10章 遗留系统转换
10.1 概述
10.2 遗留系统的类型
10.3 第三代语言遗留系统集成
10.4 替换第三代遗留系统
10.5 逻辑重构方法
10.6 增强第三代遗留系统
10.7 数据元素增强
10.8 “保持原样离开”——第三代遗留系统
10.9 第四代语言遗留系统集成
10.10 替换第四代遗留系统
10.11 逻辑重构方法
10.12 增强第四代遗留系统
10.13 “保持原样离开”——第四代遗留系统
10.14 混合方法：网关方法
10.15 增量式应用程序集成
10.16 增量式数据集成
10.17 转换遗留的基于字符的屏幕
10.18 遗留屏幕编码值的挑战
10.19 遗留迁移方法论
10.20 问题和练习
第11章 构建与购买
11.1 概述
11.2 核心与外围
11.3 覆盖范围
11.4 方向
11.5 总拥有成本
11.6 规模
11.7 时间
11.8 标准
11.9 其他评价标准
11.10 驱动者/支持者
11.11 购买决策中的支持者一方
11.12 开源范式
11.13 云计算选项
11.14 部署模型
11.15 总结
11.16 问题和练习
第12章 下一代分析师和项目管理
12.1 概述
12.2 定义项目
12.3 确定项目目标
12.4 确定用户和消费者
12.5 确定项目的范围
12.6 管理范围
12.7 预算
12.8 项目团队
12.9 项目团队动态
12.10 为沟通制定规则和指导方针
12.11 审查网站
12.12 使用用户资源
12.13 外包
12.14 计划和过程开发
12.15 技术计划
12.16 确定技术开发要求
12.17 维护
12.18 项目管理与沟通
12.19 总结
12.20 问题和练习
第13章 结论以及未来的道路
13.1 感知与响应以及计划的终结
13.2 人工智能和机器学习的作用
13.3 区块链
13.4 云
13.5 量子计算
13.6 下一代数字化组织的人的因素
13.7 向数字化企业转型
13.8 安全是一个核心问题
13.9 分析师的角色
13.10 问题和练习
参考文献
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