商品详情
书名:揭秘云计算与大数据
定价:89.8
ISBN:9787115610775
作者:嬴图团队
版次:第1版
出版时间:2023-07
内容提要:
本书使用通俗的语言将相关知识和技术分五大部分进行详细介绍,能够帮助读者快速掌握云计算与大数据的知识、原理、架构和实战技巧。本书的内容包括揭秘云计算、揭秘大数据、云计算与大数据体系架构剖析、云计算与大数据进阶、大数据应用与云平台实战。书中大量的理论和实践来自编写团队在云计算和大数据领域的科研成果和实战经验,这些经验很好地将理论和实际应用进行了融合。 本书适合*基础的读者阅读,也可作为高等院校大数据和云计算相关课程的教材,亦可作为从事大数据、云计算技术相关工作的专业人员的参考书。
作者简介:
赢图团队是一支致力于构建世界上快速、直观、易用的下一代实时图数据库的国际化的技术研发与推广团队。该团队目前已获得高密度并行图计算、节点处理、高性能查询语言及半结构化图数据 处理、海量数据导入、装置、设备及存储介质、数据库深度路径搜索、动态图剪枝过滤等30多项技术成果和专利,100%自研并拥有全部底层架构,研发成果已成功服务于多家大型央企、国有企业及全球500强企业。 团队成员孙宇熙、刘思燕等毕业于哈佛大学商学院、清华大学等世界学府,以及来自于硅谷和全球100强企业,拥有丰富的海内外创业与技术工程经验。
目录:
第 1章 揭秘云计算
1.1 云从哪里来
1.1.1 云计算科技史
1.1.2 业务需求推动IT发展
1.2 云的多重形态
1.2.1 云计算的多重服务模式
1.2.2 3种云的对比
1.2.3 云的形态并非一成不变
1.3 关于云计算效率的讨论
1.3.1 公有云效率更高?
1.3.2 云计算优化要论
1.4 业界如何建云
1.4.1 云计算*实践5原则
1.4.2 云服务与产品的演进
1.4.3 开源
第 2章:揭秘大数据
2.1 大数据从何而来
2.1.1 大数据的催化剂
2.1.2 数据→大数据→快数据→深数据
2.1.3 大数据不只是Hadoop
2.2 大数据的5大原则
2.2.1 大数据的存储
2.2.2 大数据管理与分析
2.2.3 大数据科学
2.2.4 大数据应用
2.3 大数据4大阵营
2.3.1 OLTP 阵营
2.3.2 OLAP 阵营
2.3.3 MPP 阵营
2.3.4 流数据处理阵营
第3章:云计算与大数据体系架构剖析
3.1 关于开源与闭源的探讨
3.1.1 软件在吃所有人的午餐
3.1.2 商品化硬件趋势分析
3.1.3 硬件回归
3.2 XaaS:一切即服务
3.2.1 软件定义的*要性
3.2.2 软件定义的数据中心
3.2.3 软件定义的计算
3.2.4 软件定义的存储
3.2.5 软件定义的网络
3.2.6 资源管理、高可用与自动化
第4章:云计算与大数据进阶
4.1 可扩展系统构建
4.1.1 可扩展数据库
4.1.2 可扩展存储系统
4.2 开源模式探讨
4.2.1 开源业务模式
4.2.2 大数据开源案例
4.3 从SOA到MSA
第5章:大数据实践应用
5.1 大数据应用实践
5.1.1 基于开源架构的股票行情分析与预测
5.1.2 IMDG应用场景
5.1.3 VADL系统
5.1.4 Ultipa实时图数据库的应用场景剖析
5.2 云平台与应用实践
5.2.1 如何改造传统应用为云应用?
5.2.2 探究业界云存储平台
定价:89.8
ISBN:9787115610775
作者:嬴图团队
版次:第1版
出版时间:2023-07
内容提要:
本书使用通俗的语言将相关知识和技术分五大部分进行详细介绍,能够帮助读者快速掌握云计算与大数据的知识、原理、架构和实战技巧。本书的内容包括揭秘云计算、揭秘大数据、云计算与大数据体系架构剖析、云计算与大数据进阶、大数据应用与云平台实战。书中大量的理论和实践来自编写团队在云计算和大数据领域的科研成果和实战经验,这些经验很好地将理论和实际应用进行了融合。 本书适合*基础的读者阅读,也可作为高等院校大数据和云计算相关课程的教材,亦可作为从事大数据、云计算技术相关工作的专业人员的参考书。
作者简介:
赢图团队是一支致力于构建世界上快速、直观、易用的下一代实时图数据库的国际化的技术研发与推广团队。该团队目前已获得高密度并行图计算、节点处理、高性能查询语言及半结构化图数据 处理、海量数据导入、装置、设备及存储介质、数据库深度路径搜索、动态图剪枝过滤等30多项技术成果和专利,100%自研并拥有全部底层架构,研发成果已成功服务于多家大型央企、国有企业及全球500强企业。 团队成员孙宇熙、刘思燕等毕业于哈佛大学商学院、清华大学等世界学府,以及来自于硅谷和全球100强企业,拥有丰富的海内外创业与技术工程经验。
目录:
第 1章 揭秘云计算
1.1 云从哪里来
1.1.1 云计算科技史
1.1.2 业务需求推动IT发展
1.2 云的多重形态
1.2.1 云计算的多重服务模式
1.2.2 3种云的对比
1.2.3 云的形态并非一成不变
1.3 关于云计算效率的讨论
1.3.1 公有云效率更高?
1.3.2 云计算优化要论
1.4 业界如何建云
1.4.1 云计算*实践5原则
1.4.2 云服务与产品的演进
1.4.3 开源
第 2章:揭秘大数据
2.1 大数据从何而来
2.1.1 大数据的催化剂
2.1.2 数据→大数据→快数据→深数据
2.1.3 大数据不只是Hadoop
2.2 大数据的5大原则
2.2.1 大数据的存储
2.2.2 大数据管理与分析
2.2.3 大数据科学
2.2.4 大数据应用
2.3 大数据4大阵营
2.3.1 OLTP 阵营
2.3.2 OLAP 阵营
2.3.3 MPP 阵营
2.3.4 流数据处理阵营
第3章:云计算与大数据体系架构剖析
3.1 关于开源与闭源的探讨
3.1.1 软件在吃所有人的午餐
3.1.2 商品化硬件趋势分析
3.1.3 硬件回归
3.2 XaaS:一切即服务
3.2.1 软件定义的*要性
3.2.2 软件定义的数据中心
3.2.3 软件定义的计算
3.2.4 软件定义的存储
3.2.5 软件定义的网络
3.2.6 资源管理、高可用与自动化
第4章:云计算与大数据进阶
4.1 可扩展系统构建
4.1.1 可扩展数据库
4.1.2 可扩展存储系统
4.2 开源模式探讨
4.2.1 开源业务模式
4.2.2 大数据开源案例
4.3 从SOA到MSA
第5章:大数据实践应用
5.1 大数据应用实践
5.1.1 基于开源架构的股票行情分析与预测
5.1.2 IMDG应用场景
5.1.3 VADL系统
5.1.4 Ultipa实时图数据库的应用场景剖析
5.2 云平台与应用实践
5.2.1 如何改造传统应用为云应用?
5.2.2 探究业界云存储平台
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