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  • 云计算和大数据服务——技术架构、运营管理与智能实践
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    • 作者: 陈赤榕、叶新江、李彦涛、刘国萍著
    • 出版社: 清华大学出版社
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    • 作者: 陈赤榕、叶新江、李彦涛、刘国萍著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 开本:16开
    • ISBN:9780726064402
    • 版权提供:清华大学出版社

    《云计算和大数据服务——技术架构、运营管理与智能实践》采用理论与实践相结合的形式,系统阐述云计算和大数据服务的具体实现。 云计算和大数据服务战略的落地,包括技术构建和运营管理、新兴的人工智能技术的应用,以及组织能力的建设。针对这一目标,全书分为七部分:云计算技术、大数据及数据智能、服务的技术运营、智能运营、安全技术与管理、服务质量管理和组织能力。《云计算和大数据服务——技术架构、运营管理与智能实践》的目的是帮助读者对这些云计算和大数据的重要专题从基本概念、发展思路到解决方案有一个系统认识。 本书具有非常强的可读性和实践指导意义,可作为云计算和大数据企业的高层管理人员和技术架构师的参考读物,也可以作为高校相关专业师生的教学参考用书。

    基本信息
    商品名称: 云计算和大数据服务——技术架构、运营管理与智能实践 开本: 16开
    作者: 陈赤榕、叶新江、李彦涛、刘国萍 定价: 168.00
    ISBN号: 9787302586586 出版时间: 2022-01-01
    出版社: 清华大学出版社 印刷时间: 2021-12-01
    版次: 1 印次: 1

    章综述

    1.1本书的框架思路: 云计算和大数据服务实现的四要素

    1.2本书的框架结构

    1.2.1技术构建(、第2部分): 云计算和大数据

    1.2.2服务运营(第3、第4、第5部分): 技术、管理、AIOps和安全

    1.2.3服务质量管理(第6部分)

    1.2.4组织能力(第7部分)

    1.3本书的章节结构

    1.4云计算技术与服务

    1.4.1云计算的发展史

    1.4.2云计算的定义

    1.4.3云计算的服务模式

    1.4.4云计算的部署方式

    1.5大数据和数据智能的技术与服务

    1.5.1大数据的定义

    1.5.2云计算与大数据的关系

    1.5.3数据智能

    1.6技术运营: 从技术升级到服务的实现关键

    1.7智能实践

    部分云计算技术

    第2章云计算技术综述

    2.1云计算的技术发展回顾

    2.1.1云计算技术概念的发展

    2.1.2云计算相关技术的发展

    2.2云服务的技术结构

    2.2.1云服务的技术层次

    2.2.2云服务的技术结构适用场景

    2.3云服务对技术团队带来的挑战

    2.3.1对研发团队的挑战

    2.3.2对技术运营团队的挑战

    2.3.3对服务质量控制团队的挑战

    第3章云计算的技术框架: 面向服务的架构

     

     

    3.17×24小时云服务的挑战

    3.1.1传统企业服务软件与云服务软件对比

    3.1.2特性化与统一服务

    3.1.3面向运营及服务系统功能

    3.1.4IT管理与服务监控

    3.2云服务架构

    3.2.1设计的基础模式

    3.2.2设计的结构模式

    3.3构建高可靠性

    3.3.1可靠性理论与云计算平台的需求实现

    3.3.2可靠性设计

    3.3.3负载均衡与集群

    3.3.4双机热备

    3.3.5异地灾备

    3.4构建高性能

    3.4.1系统容量与性能瓶颈

    3.4.2接入与Web层容量与性能设计与优化

    3.4.3服务层容量与性能设计与优化

    3.4.4数据层容量与性能设计与优化

    3.4.5应对高并发容量

    3.5构建高伸缩性

    3.5.1设计规则扩展与性能

    3.5.2并发访问量

    3.5.3并发数据访问与I/O

    3.6构建高可配置性

    3.6.1系统配置

    3.6.2站点配置

    3.6.3用户配置

    3.6.4服务配置与技术运营关系

    3.7构建高可管理性云计算平台

    3.7.1系统维护周期

    3.7.2系统维护与服务中断

    3.7.3系统可配置性

    3.7.4系统监控能力

    3.7.5日志记录与错误处理

    3.7.6用于服务的配置、监控与日志系统

    3.8案例分析

    3.8.1背景介绍

    3.8.2解决方案

    3.8.3讨论

    3.9本章小结

    第4章云服务的技术基础:  虚拟化

    4.1虚拟化技术的发展历史

    4.2虚拟化技术分类

    4.3系统虚拟化

    4.3.1系统虚拟化的优势

    4.3.2系统虚拟化存在的问题

    4.3.3系统虚拟化的不足

    4.4网络虚拟化

    4.4.1网络虚拟化的分类

    4.4.2网络虚拟化的优势

    4.4.3网络虚拟化的不足

    4.5容器的虚拟化

    4.6其他虚拟化技术

    4.7市场主流虚拟化技术对比

    4.8虚拟化对云计算的推动

    4.9虚拟化与数据中心

    4.9.1虚拟化数据中心的优点

    4.9.2虚拟化数据中心的风险

    4.9.3虚拟化数据中心风险应对

    4.10研究分析: 虚拟化技术的发展趋势

    4.11本章小结

    第5章云服务的平台技术:  IaaS、PaaS和SaaS

    5.1平台技术的发展

    5.1.1平台技术演进阶段

    5.1.2云管理平台贯穿云平台技术发展始终

    5.1.3云平台技术发展的展望

    5.1.4关于FaaS平台的思考

    5.2IaaS

    5.2.1IaaS平台架构

    5.2.2IaaS的适用场景

    5.2.3IaaS的优缺点

    5.2.4IaaS的市场价值

    5.2.5IaaS的局限性

    5.3PaaS

    5.3.1PaaS平台架构

    5.3.2PaaS的适用场景

    5.3.3PaaS的优缺点

    5.3.4PaaS的市场价值

    5.3.5PaaS的局限性

    5.4SaaS

    5.4.1SaaS平台架构

    5.4.2SaaS的适用场景

    5.4.3SaaS的优缺点

    5.4.4SaaS的市场价值

    5.4.5SaaS的局限性

    5.5CaaS

    5.5.1CaaS平台架构

    5.5.2CaaS的适用场景

    5.5.3CaaS的优缺点

    5.5.4CaaS的市场价值

    5.6云管理平台

    5.6.1云管理平台的规范架构

    5.6.2云管理平台的职能

    5.6.3云管理平台的应用场景举例

    5.7平台的实施要点和挑战

    5.7.1技术选型

    5.7.2实施要点

    5.7.3风险和挑战

    5.8案例研究: SaaS的构建、演进、成果与教训

    5.8.1背景介绍

    5.8.2自建IDC阶段

    5.8.3采用IaaS公有云阶段

    5.8.4混合云阶段

    5.8.5容器化及微服务阶段

    5.8.6数据安全

    第6章云服务的应用层技术:  微服务

    6.1微服务与云计算

    6.2微服务的定义


    6.3微服务的发展简史

    6.4微服务和SOA的关系

    6.5微服务的构成要素

    6.6微服务的优缺点

    6.6.1微服务的优点

    6.6.2微服务的缺点

    6.7微服务的实施要点

    6.8案例分析: SMS推送平台的微服务化

    6.8.1背景简介

    6.8.2系统特点

    6.8.3早期设计

    6.8.4解决方案

    6.8.5决策过程

    6.8.6实施过程

    6.8.7实施效果

    6.8.8未来改进

    6.8.9项目回顾

    第2部分大数据与数据智能

    第7章大数据理论及相关模型

    7.1大数据概念的提出和演进

    7.24V 1O特征模型: 大数据特征

    7.3第四范式: 问题解决的新模式

    7.4蜜蜂效应: 数据的选择价值

    7.5大数据业务成熟度模型

    7.5.1业务监测

    7.5.2业务洞察

    7.5.3业务优化


    7.5.4数据变现

    7.5.5商业重塑

    7.6数据智能

    第8章数据智能平台构建策略

    8.1数据业务的构建过程

    8.1.1数据系统建设

    8.1.2数据业务建模

    8.1.3数据业务开展


    8.2数据智能体系要求

    8.2.1建设思路、原则和目标

    8.2.2基础平台

    8.2.3融合平台

    8.2.4治理系统

    8.2.5质量保证

    8.2.6安全计算

    8.2.7分析挖掘

    8.2.8数据可视化

    8.3数据中台策略

    8.3.1数据仓库和数据湖

    8.3.2数据中台

    8.3.3数据中台和数据仓库、数据湖的差别

    第9章大数据技术和平台

    9.1大数据基础技术系统组成

    9.2大数据开源体系各部分介绍

    9.2.1Hadoop介绍

    9.2.2开源生态系统

    9.3大数据生态的发展态势

    9.3.1数据治理与安全

    9.3.2基础设施

    9.3.3数据协作工作台

    9.3.4数据分析流程自动化

    9.3.5AI驱动的应用发展趋势

    9......

    《云计算和大数据服务——技术架构、运营管理与智能实践》采用理论与实践相结合的形式,系统阐述云计算和大数据服务的具体实现。 云计算和大数据服务战略的落地,包括技术构建和运营管理、新兴的人工智能技术的应用,以及组织能力的建设。针对这一目标,全书分为七部分:云计算技术、大数据及数据智能、服务的技术运营、智能运营、安全技术与管理、服务质量管理和组织能力。《云计算和大数据服务——技术架构、运营管理与智能实践》的目的是帮助读者对这些云计算和大数据的重要专题从基本概念、发展思路到解决方案有一个系统认识。 本书具有非常强的可读性和实践指导意义,可作为云计算和大数据企业的高层管理人员和技术架构师的参考读物,也可以作为高校相关专业师生的教学参考用书。

    陈赤榕:
    30年云服务技术运营架构与管理经验,硅谷早期的云计算技术运营人员之一。北京聆通科技有限公司联合创始人,CEO。


    叶新江:
    20年大数据技术架构与管理经验,每日互动股份有限公司(个推)创始团队成员,CTO。

    李彦涛:
    30年通信和云计算行业经验, 国内通信及云计算系统架构师之一。北京聆通科技有限公司联合创始人,CTO。

    刘国萍:
    20年云计算、物联网、人工智能行业经验,网络安全技术领域专家。中国电信研究院教授级工程师,博士。

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