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內(nèi)容簡介

　　本書可以指導(dǎo)讀者在AWS云平臺上部署Serverless項目，并學(xué)習(xí)和探索更多的Serverless服務(wù)，如Amazon Athena，一種交互式查詢服務(wù)，使用標(biāo)準(zhǔn)SQL輕松分析Amazon S3中的數(shù)據(jù)。本書還介紹了AWS Glue，這是一種完全托管的ETL服務(wù)，可以使數(shù)據(jù)分類變得簡單，并且經(jīng)濟(jì)、高效。圖書介紹了如何利用Amazon Kinesis流數(shù)據(jù)分析，實(shí)時洞察和分析數(shù)據(jù)。在本書的最后，介紹了如何創(chuàng)建和運(yùn)行第一個無服務(wù)器應(yīng)用程序，該應(yīng)用程序充分利用了AWS的高可用性、安全性和可伸縮性。讀者閱讀本書，可以循序漸進(jìn)的掌握無服務(wù)器架構(gòu)的核心技術(shù)。

作者簡介

　　Mohit Gupta是一名解決方案架構(gòu)師，專注于云技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。他擁有超過12年的IT經(jīng)驗(yàn)，并且自2012年以來一直致力于AWS和Azure的研究。史天，AWS解決方案架構(gòu)師。曾在世紀(jì)互聯(lián)、惠普等知名公司任職，擁有豐富的云計算、大數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)，目前致力于數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、無服務(wù)器等領(lǐng)域的研究和實(shí)踐。張媛，解決方案交付工程師，翻譯愛好者。在云計算領(lǐng)域有著豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，目前專注于云計算的架構(gòu)設(shè)計和實(shí)現(xiàn)，希望在企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面有進(jìn)一步的探索。

圖書目錄

1 AWS、AWS Lambda和無服務(wù)器應(yīng)用程序\t1
1．1 無服務(wù)器概述\t1
1．2 無服務(wù)器模型\t2
1．2．1 無服務(wù)器模型的優(yōu)勢\t4
1．3 AWS簡介\t6
1．3．1 AWS無服務(wù)器生態(tài)系統(tǒng)\t6
1．4 AWS Lambda\t8
1．4．1 AWS Lambda語言支持\t10
1．4．2 練習(xí)1：運(yùn)行第一個Lambda函數(shù)\t10
1．4．3 思考題1：計算兩個數(shù)字平均值的平方根\t16
1．4．4 AWS Lambda的限制\t16
1．4．5 AWS Lambda定價\t17
1．4．6 Lambda免費(fèi)套餐\t18
1．4．7 思考題2：計算Lambda費(fèi)用\t19
1．4．8 其他成本\t19
1．5 小結(jié)\t20
2 AWS無服務(wù)器平臺\t21
2．1 概述\t21
2．2 Amazon S3\t22
2．2．1 Amazon S3的主要特征\t23
2．2．2 部署靜態(tài)網(wǎng)站\t25
2．2．3 練習(xí)2：在S3存儲桶中設(shè)置靜態(tài)網(wǎng)站（使用Route 53管理域名）\t25
2．2．4 啟用版本控制\t32
2．3 S3和Lambda集成\t33
2．3．1 練習(xí)3：編寫Lambda函數(shù)，讀取S3中的文本文件\t33
2．4 Amazon API Gateway\t38
2．4．1 什么是Amazon API Gateway\t38
2．4．2 Amazon API Gateway概念\t39
2．4．3 練習(xí)4：創(chuàng)建REST API，并將其與Lambda集成\t40
2．5 其他AWS服務(wù)\t47
2．5．1 Amazon SNS\t47
2．5．2 Amazon SQS\t48
2．5．3 Amazon DynamoDB\t50
2．5．4 DynamoDB流\t51
2．5．5 DynamoDB流與Lambda集成\t51
2．5．6 練習(xí)5：創(chuàng)建SNS主題并訂閱\t52
2．5．7 練習(xí)6：SNS與Lambda集成\t56
2．5．8 思考題3：將對象上傳到S3存儲桶時獲取電子郵件通知\t61
2．6 小結(jié)\t62
3 構(gòu)建和部署媒體應(yīng)用程序\t63
3．1 概述\t63
3．2 設(shè)計媒體Web應(yīng)用程序――從傳統(tǒng)架構(gòu)到無服務(wù)器\t64
3．3 構(gòu)建無服務(wù)器媒體Web應(yīng)用程序\t65
3．3．1 練習(xí)7：構(gòu)建要與API一起使用的角色\t66
3．3．2 練習(xí)8：創(chuàng)建與Amazon S3服務(wù)交互的API\t69
3．3．3 練習(xí)9：構(gòu)建圖像處理系統(tǒng)\t81
3．4 無服務(wù)器架構(gòu)中的部署選項\t86
3．4．1 思考題4：創(chuàng)建刪除S3存儲桶的API\t88
3．5 小結(jié)\t89
4 Amazon Athena和AWS Glue無服務(wù)器數(shù)據(jù)分析與管理\t91
4．1 概述\t91
4．2 Amazon Athena\t92
4．2．1 數(shù)據(jù)庫和表\t94
4．2．2 練習(xí)10：使用Amazon Athena創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫和表\t95
4．3 AWS Glue\t102
4．3．1 練習(xí)11：使用AWS Glue構(gòu)建元數(shù)據(jù)存儲庫\t104
4．3．2 思考題5：為CSV數(shù)據(jù)集構(gòu)建AWS Glue數(shù)據(jù)目錄，
并使用Amazon Athena分析數(shù)據(jù)\t110
4．4 小結(jié)\t111
5 Amazon Kinesis實(shí)時數(shù)據(jù)洞察\t113
5．1 概述\t113
5．2 Amazon Kinesis\t114
5．2．1 Amazon Kinesis優(yōu)勢\t114
5．3 Amazon Kinesis Data Streams\t115
5．3．1 Amazon Kinesis Data Streams工作機(jī)制\t116
5．3．2 練習(xí)12：創(chuàng)建樣本Kinesis流\t116
5．4 Amazon Kinesis Data Firehose\t124
5．4．1 練習(xí)13：創(chuàng)建Amazon Kinesis Data Firehose傳輸流\t125
5．4．2 思考題6：對傳入數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換\t135
5．5 Amazon Kinesis Data Analytics\t137
5．5．1 練習(xí)14：設(shè)置Amazon Kinesis Data Analytics應(yīng)用程序\t139
5．5．2 思考題7：添加參考數(shù)據(jù)，并與實(shí)時數(shù)據(jù)進(jìn)行連接\t153
5．6 小結(jié)\t154
附錄\t157