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AWS Serverless架構(使用AWS從傳統部署方式向Serverless架構遷移)/雲計算技術實踐系列叢書

  • 作者：(印)莫希特·古普塔|譯者:史天//張媛
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121381164
  • 出版日期：2019/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：178
人民幣：RMB 98 元      售價：元
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內容大鋼
    Serverless無伺服器應用可以說是當今的行業熱點，用戶無須提前部署配置伺服器，只需要進行功能開發和代碼編寫，就可以在AWSLambda服務的支持下進行應用程序的快速部署，並且資源可以根據使用情況自動地進行彈性伸縮。Serverless不僅僅是AWS Lambda，還有像Amazon Athena、Aws Glue、Amazon Kinesis等Serverles框架的服務。Serverless的使用場景非常廣泛，從微服務架構到數據批處理、流處理、運維自動化和移動計算，都可以看到Serverless的身影。
    本書對Serveles這個領域進行了充分介紹，逐步指導讀者在AWS雲平台上部署第一個Serverles項目，並探索更多的Serverless服務，可以幫助讀者快速掌握該項技術。
作者介紹
(印)莫希特·古普塔|譯者:史天//張媛
目錄
1  AWS、AWS Lambda和無伺服器應用程序
  1.1  無伺服器概述
  1.2  無伺服器模型
    1.2.1  無伺服器模型的優勢
  1.3  AWS簡介
    1.3.1  AWS無伺服器生態系統
  1.4  AWS Lambda
    1.4.1  AWS Lambda語言支持
    1.4.2  練習1：運行第一個Lambda函數
    1.4.3  思考題1：計算兩個數字平均值的平方根
    1.4.4  AWS Lambda的限制
    1.4.5  AWS Lambda定價
    1.4.6  Lambda免費套餐
    1.4.7  思考題2：計算Lambda費用
    1.4.8  其他成本
  1.5  小結
2  AWS無伺服器平台
  2.1  概述
  2.2  Amazon S3
    2.2.1  Amazon S3的主要特徵
    2.2.2  部署靜態網站
    2.2.3  練習2：在S3存儲桶中設置靜態網站（使用Route 53管理域名）
    2.2.4  啟用版本控制
  2.3  S3和Lambda集成
    2.3.1  練習3：編寫Lambda函數，讀取S3中的文本文件
  2.4  Amazon API Gateway
    2.4.1  什麼是Amazon API Gateway
    2.4.2  Amazon API Gateway概念
    2.4.3  練習4：創建REST API，並將其與Lambda集成
  2.5  其他AWS服務
    2.5.1  Amazon SNS
    2.5.2  Amazon SQS
    2.5.3  Amazon DynamoDB
    2.5.4  DynamoDB流
    2.5.5  DynamoDB流與Lambda集成
    2.5.6  練習5：創建SNS主題並訂閱
    2.5.7  練習6：SNS與Lambda集成
    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
  2.6  小結
3  構建和部署媒體應用程序
  3.1  概述
  3.2  設計媒體Web應用程序——從傳統架構到無伺服器
  3.3  構建無伺服器媒體Web應用程序
    3.3.1  練習7：構建要與API一起使用的角色
    3.3.2  練習8：創建與Amazon S3服務交互的API
    3.3.3  練習9：構建圖像處理系統
  3.4  無伺服器架構中的部署選項
    3.4.1  思考題4：創建刪除S3存儲桶的API
  3.5  小結
4  Amazon Athena和AWS Glue無伺服器數據分析與管理

  4.1  概述
  4.2  Amazon Athena
    4.2.1  資料庫和表
    4.2.2  練習10：使用Amazon Athena創建資料庫和表
  4.3  AWS Glue
    4.3.1  練習11：使用AWS Glue構建元數據存儲庫
    4.3.2  思考題5：為CSV數據集構建AWS Glue數據目錄，並使用Amazon Athena分析數據
  4.4  小結
5  Amazon Kinesis實時數據洞察
  5.1  概述
  5.2  Amazon Kinesis
    5.2.1  Amazon Kinesis優勢
  5.3  Amazon Kinesis Data Streams
    5.3.1  Amazon Kinesis Data Streams工作機制
    5.3.2  練習12：創建樣本Kinesis流
  5.4  Amazon Kinesis Data Firehose
    5.4.1  練習13：創建Amazon Kinesis Data Firehose傳輸流
    5.4.2  思考題6：對傳入數據執行數據轉換
  5.5  Amazon Kinesis Data Analytics
    5.5.1  練習14：設置Amazon Kinesis Data Analytics應用程序
    5.5.2  思考題7：添加參考數據，並與實時數據進行連接
  5.6  小結
附錄

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