微软开源跨平台移动开发实践：利用ASP.NET Core 1.0 、Apache Cordova、Xamarin和Azure快速构建移动应用解决方案 - (EPUB全文下载)

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书籍内容：

微软开源跨平台移动开发实践：利用ASP.NET Core 1.0 、Apache Cordova、Xamarin和Azure快速构建移动应用解决方案
第1章　微软“云+端”战略
第2章　革命性的ASP.NET Core
第3章　开源跨平台的设备端开发
第4章　项目介绍和需求分析
第5章　构建开发环境
第6章　构建实体模型
第7章　创建Web网站
第8章　创建Web API
第9章　在Azure上部署服务
第10章　AngularJS和Ionic Framework
第11章　使用Cordova开发跨平台移动应用
第12章　使用Xamarin开发跨平台移动应用
第1章微软“云+端”战略
本章将带领读者概览一下微软这些年在云和端上做的工作，以及“云+端”的模式究竟会给IT行业带来什么样的影响。
1.1　云计算介绍
云计算，是最近一个非常热的词汇。作为一个IT人士要是不跟人家聊聊云计算，都不好意思跟别人打招呼。那么云计算到底是什么呢？本节将带你了解什么是云计算。
1.1.1　我们为什么要拥抱云计算
当今的世界发展日新月异。对于IT应用来说，十几年前提出的“企业级”应用和“电信级”应用已经不再适应当今业务发展的需要了。我们先来了解一下什么是“企业级”应用计算。所谓企业级的计算，一般来说是指能够在企业工作时间内，保障稳定高效运行的计算系统。典型地，比如，企业内的人力资源系统、供应链系统、财务系统等。这些系统的用户都是企业内部员工和企业的供应商。因此，我们在构建这些系统时可以明确地知道应用的用户数量和用户使用这个系统的主要时间段。例如，对于企业的财务系统来说，用户就是企业的财会人员，数据量根据企业每月交易笔数也非常好判断，这样的系统只要保证在企业正常工作时间（最多早8点到晚8点）正常运行就够了。遇到业务忙时，比如月初和月末的几天，适当增加保障和运维的力度也就可以了。因此，当时很多软件标榜的“企业级”在现在看来也不是什么高标准的系统。
随着全球经济一体化，和IT对社会变革的深刻影响。以前的“企业级”计算将不再适应当前的业务需求。这主要表现在以下几个方面。
对于全球化的企业，企业的IT系统也需要全年无休且稳定地运行了。现在很多企业都进行了跨国并购和在海外设立分支机构。企业员工的工作时间覆盖了地球的全部时区，往往是亚洲的员工下班，欧洲的员工开始工作，欧洲的员工下班，美洲的员工开始工作这样周而复始。每个工作周留给业务系统运维的时间窗口极其有限。
随着企业面临更多的业务挑战，IT系统必须随之迅速变化为企业的业务提供有力支持。比如我们熟知的SOHO中国有限公司，它从以前一家专营房屋建造的房地产公司转换为持有优质房产资源的房产租赁公司。这由卖变租的转变，将会给其IT系统带来极大的挑战。它的IT系统现在要记录公司持有的各项物业的精确信息，如租房合同、租赁到期信息等内容。这比以前售卖房产要复杂得多。但是，IT系统不能拖公司转型的后腿。因此，需要快速地实施IT系统的转变。
随着人力成本增加，企业的IT成本也在与日俱增。以前企业构建一套系统就安排专人维护的时代将一去不返。企业迫切需要易于部署、低成本、高效运行的IT系统。
这一切的挑战，都需要一种全新的计算方式来革命性地解决。云计算就是一种革命性的计算方式。
1.1.2　当今计算模型的变化
随着企业需求的转变，计算模型也随之产生了深刻的变化。以下是目前几种典型的计算模型。
模型一：开关式计算模型（见图1.1）。
图1.1　开关式计算模型
这种计算模型的特点是服务只在特定的时间段开启，应用需要在服务开启的时间段内进行高等级的维护保障。举例来说，每年公务员招考报名、研究生招考报名和各种选秀投票都属于这种类型的计算应用。在计算服务开启时，要严格保障数据的准确性、应用的稳定性以及大开发情况下的执行效率。另一方面这些应用并不强调每天一直不停顿地运行。
从宏观的方面来说，这种类型的应用只在一定的时间段内对计算资源有需求。从财务的角度来说，这是相当不划算的。因为服务器和其他硬件一旦购置了就开始计算折旧，无论使用与否都会计入成本。在计算资源闲置的时候，在资金财务成本上与一直保持运行的应用差不多。
模型二：快速增长模型（见图1.2）。
图1.2　快速增长模型
这种模型是创业者们普遍喜爱的计算模型。一个创业团队的产品一旦解决了用户的痛点，那么就会有大量的用户蜂拥而至，业务量呈现暴增的趋势。传统IDC机房的部署模式：下订单→服务器上架→安装软件→投产切换的服务上线模式显得力不从心。因为业务的增速很轻松地就可以超过软硬件购置、部署和上架的速度。
模型三：不可预测的爆发增长计算模型（见图1.3）。
图1.3　不可预测的爆发增长计算模型
这种计算模型在互联网领域也非常常见。一个商品的降价优惠，一个短暂的新闻热点会导致大量的访问请求趋之若鹜。瞬间的访问量暴增会给服务带来极大的挑战。而且这种短时间内的爆发往往不可预测，很可能一个不经意的事件就成了互联网的热点。这种流量往往来得快去得也快，但是如果高峰时期处理不好，将会给网站、服务带来很大的负面影响。
模型四：可预测的爆发增长计算模型（见图1.4）。
图1.4　可预测的爆发增长计算模型
这种计算模型相对比较好理解。就是在预设的时间、地域条件下，出现的访问量大幅度波动。比如著名的双十一购物节、每年中央电视台的春节联欢晚会在线直播等。相比较与之前不可预测的波动模型，可预测虽然波动的时间可以预期，但是波动的幅度以及持续的时间是不可预期的。尤其是波动幅度，由于商务、市场等方面的提前宣传和准备，波动幅度往往更大。从宏观的角度说，这种大幅度的波动并不能持续较长的时间，往往是需要超量的计算资源然后又很快地不需要了。
由于基于互联网应用的大量使用，以前对计算资源相对稳定的需求，变得越来越不稳定了。因此，上面说到的这几种计算方式就需要一种敏捷、高效、经济的部署和维护方式加以应对。
除此之外，随着大数据和机器学习技术在越来越多的领域中逐渐得到应用。人们对于海量数据的存储、计算都较之以前提出了更高 ............

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