大資料實用DevOps
- 波城大學 — Franck Barbier (前言)
- Netfective Technology — Youssef Ridene, Joas Yannick Kinouani, Laurie-Anne Parant
- 帝國理工學院 — Giuliano Casale, Chen Li, Lulai Zhu, Tatiana Ustinova, Pooyan Jamshidi
- 米蘭理工大學 — Danilo Ardagna, Marcello Bersani, Elisabetta Di Nitto, Eugenio Gianniti, Michele Guerriero, Matteo Rossi, Damian Andrew Tamburri, Safia Kalwar, Francesco Marconi
- IeAT — Gabriel Iuhasz, Dana Petcu, Ioan Dragan
- XLAB d.o.o. — Matej Artač, Tadej Borovšak
- flexiOPS — Craig Sheridan, David McGowran, Grant Olsson
- ATC SA — Vasilis Papanikolaou, George Giotis
- Prodevelop — Christophe Joubert, Ismael Torres, Marc Gil
- 薩拉戈薩大學 — Simona Bernardi, Abel Gómez, José Merseguer, Diego Pérez, José-Ignacio Requeno
本書介紹了一種構建大資料應用程式的方法論。方法論是為了解決軟體開發問題而存在的。它由開發流程（工作流程、做事方式）和工具組成，以幫助將其具體化。方法論的理想和指導原則是在軟體專案中促進工作並保證利益相關者（包括終端使用者和維護人員）的滿意度。我們的方法論解決了有效且高效地構建高質量的大資料系統的問題，該問題涉及重用複雜且不易學習的大資料技術。為此，它借鑑了另外兩種成功的方法論：DevOps 和模型驅動工程。關於先決條件，我們假設讀者對軟體工程有基本的瞭解，並且從工具的角度來看，熟悉統一建模語言 (UML) 和 Eclipse IDE。
本書由八部分組成。第一部分是引言（第 1 章）和現狀（第 2 章）。第二部分闡述了我們的方法論（第 3 章）並回顧了一些適合建模大資料系統的 UML 圖（第 4 章）。第三部分展示瞭如何調整 UML 以使其支援逐步細化方法，其中模型變得越來越詳細和精確。除了第 5 章介紹了主題之外，接下來的每一章（第 6、7 和 8 章）都專門介紹我們三個細化步驟中的一個。第四部分側重於模型分析。實際上，模型使設計人員能夠仔細研究系統，而無需實現它：模型檢查器（第 9 章）可以驗證系統（如建模）是否滿足某些服務質量要求；模擬器（第 10 章）可以探索其可能的行為；最佳化器（第 11 章）可以找到最佳行為。第五部分解釋了模型如何用於自動安裝（第 12 章）、配置（第 13 章）和測試（第 14 章和第 15 章）建模的大資料技術。第六部分描述了收集執行時效能資料（第 16 章）以檢測異常（第 17 章）、違反質量要求（第 18 章）並相應地重新思考模型（第 19 章）。第七部分介紹了該方法論的三個案例研究（第 20、21 和 22 章）。最後，第八部分在提到未來的研究方向（第 23 章）後總結了本書（第 24 章）。
