更新时间：2023-09-26 15:58:45
封面
版权信息
内容简介
作者简介
本书各章作者
推荐序1——乘云以致远，驭数以明智
推荐序2
推荐序3
前言 PREFACE
第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
1.3 本书的章节结构
1.4 云计算技术与服务
1.5 大数据和数据智能的技术与服务
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
第1部分 云计算技术
开篇
第2章 云计算计算综合
2.1 云计算的技术发展回顾
2.2 云服务的技术结构
2.3 云服务对技术团队带来的挑战
第3章 云计算的技术框架：面向服务的架
3.1 7×24小时云服务的挑战
3.2 云服务架构
3.3 构建高可靠性
3.4 构建高性能
3.5 构建高伸缩性
3.6 构建高可配置性
3.7 构建高可管理性云计算平台
3.8 案例分析
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
4.4 网络虚拟化
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
4.10 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
5.2 IaaS
5.3 PaaS
5.4 SaaS
5.5 CaaS
5.6 云管理平台
5.7 平台的实施要点和挑战
5.8 案例研究：SaaS的构建、演进、成果与教训
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
6.7 微服务的实施要点
6.8 案例分析：SMS推送平台的微服务化
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
7.2 4V＋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
7.6 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
8.2 数据智能体系要求
8.3 数据中台策略
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
9.3 大数据生态的发展态势
9.4 实践讨论：大数据存储的建模
第10章 大数据分析系统技术
10.1 分析系统架构设计
10.2 架构选择
第11章 企业大数据实施策略
11.1 企业实施大数据战略面临的挑战
11.2 实施规划
11.3 案例研究：大数据运营场景及系统实施
11.4 实践中的经验教训
第3部分 服务的技术运营
第12章 服务的技术运营综述
12.1 技术运营的基本概念
12.2 云服务的技术运营
12.3 云服务技术运营的目标
12.4 技术运营的双维模型
12.5 DevOps方法论
12.6 服务可靠性工程
12.7 双维模型、DevOps与SRE的指导意义和应用
第13章 服务的生产设计
13.1 生产设计的目的
