本書首先介紹了云計(jì)算與大數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)史、發(fā)展歷程，討論了當(dāng)前大數(shù)據(jù)所要解決的5大問(wèn)題，然后對(duì)面向云計(jì)算與大數(shù)據(jù)的體系架構(gòu)搭建進(jìn)行全面剖析，給讀者講述在云與大數(shù)據(jù)的時(shí)代做什么、怎么做才是對(duì)的，然后結(jié)合業(yè)界的具體實(shí)踐講解了2個(gè)平臺(tái)建設(shè)的案例，一個(gè)是大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建，一個(gè)是混合云平臺(tái)的搭建。
本書抽絲剝繭地講述了云計(jì)算簡(jiǎn)史、大數(shù)據(jù)的前世今生，糾正了一些時(shí)下被誤導(dǎo)的觀點(diǎn)，分析了大數(shù)據(jù)與Hadoop的關(guān)系、云計(jì)算與大數(shù)據(jù)的關(guān)系，從開(kāi)源vs.閉源的角度闡釋了整個(gè)業(yè)界的軟件定義趨勢(shì)、商用硬件趨勢(shì)并預(yù)言了硬件回歸的必然趨勢(shì)，然后用案例講解了云計(jì)算或大數(shù)據(jù)系統(tǒng)體系架構(gòu)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。
Ricky Sun (孫宇熙)
業(yè)界知名的云計(jì)算、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與大數(shù)據(jù)專家�，F(xiàn)任完美世界集團(tuán)執(zhí)行副總裁，互聯(lián)網(wǎng)信息娛樂(lè)產(chǎn)品線總經(jīng)理。Ricky有在硅谷和國(guó)內(nèi)超過(guò)20年的學(xué)習(xí)、工作、生活和創(chuàng)業(yè)的經(jīng)驗(yàn)。既有在大型跨國(guó)公司(EMC、Microsoft、Yahoo!)的工作經(jīng)歷，也有過(guò)往成功的創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷。哈爾濱工業(yè)大學(xué)外籍客座教授、中國(guó)電子學(xué)會(huì)云計(jì)算專家委員會(huì)委員。愛(ài)好：史前文明探索、瓷器收藏、健身、跨國(guó)交流。
目 錄
第1章 揭秘云計(jì)算 1
1.1 云從哪里來(lái) 1
1.1.1 云計(jì)算科技史 1
1.1.2 業(yè)務(wù)需求推動(dòng)IT發(fā)展 6
1.2 云的多重形態(tài) 8
1.2.1 云計(jì)算的多重服務(wù)模式 8
1.2.2 公有云vs.私有云vs.混合云 9
1.2.3 云的形態(tài)并非一成不變 12
1.3 關(guān)于云計(jì)算效率的討論 18
1.3.1 公有云效率更高？ 18
1.3.2 云計(jì)算優(yōu)化要論 22
1.4 業(yè)界如何建云 24
1.4.1 云計(jì)算最佳實(shí)踐五原則 25
1.4.2 云服務(wù)與產(chǎn)品的演進(jìn) 28
1.4.3 開(kāi)源 33
第1章參考文獻(xiàn) 42
第2章 揭秘大數(shù)據(jù) 44
2.1 大數(shù)據(jù)從何而來(lái)？ 44
2.1.1 大數(shù)據(jù)的催化劑 44
2.1.2 Data Big Data Data 47
2.1.3 大數(shù)據(jù)不只是Hadoop 52
2.2 大數(shù)據(jù)的五大問(wèn)題 54
2.2.1 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 55
2.2.2 大數(shù)據(jù)管理與分析 63
2.2.3 大數(shù)據(jù)科學(xué) 66
2.2.4 大數(shù)據(jù)應(yīng)用 68
2.3 大數(shù)據(jù)四大陣營(yíng) 71
2.3.1 OLTP陣營(yíng) 71
2.3.2 OLAP陣營(yíng) 77
2.3.3 MPP陣營(yíng) 80
2.3.4 流數(shù)據(jù)處理陣營(yíng) 83
第2章參考文獻(xiàn) 87
第3章 云計(jì)算與大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)剖析 89
3.1 關(guān)于開(kāi)源與閉源的探討 89
3.1.1 軟件在吃所有人的午餐！ 89
3.1.2 商品化硬件趨勢(shì)分析 92
3.1.3 硬件回歸 97
3.2 XaaS：一切即服務(wù) 106
3.2.1 軟件定義的必要性 108
3.2.2 軟件定義的數(shù)據(jù)中心 113
3.2.3 軟件定義的計(jì)算 117
3.2.4 軟件定義的存儲(chǔ) 121
3.2.5 軟件定義的網(wǎng)絡(luò) 126
3.2.6 資源管理、高可用與自動(dòng)化 135
第3章參考文獻(xiàn) 143
第4章 云計(jì)算與大數(shù)據(jù)進(jìn)階 144
4.1 可擴(kuò)展系統(tǒng)構(gòu)建 144
4.1.1 可擴(kuò)展數(shù)據(jù)庫(kù) 148
4.1.2 可擴(kuò)展存儲(chǔ)系統(tǒng) 153
4.2 開(kāi)源模式探討 159
4.2.1 開(kāi)源業(yè)務(wù)模式 159
4.2.2 大數(shù)據(jù)開(kāi)源案例 162
4.3 從SOA到MSA 165
第4章參考文獻(xiàn) 170
第5章 大數(shù)據(jù)應(yīng)用與云平臺(tái)實(shí)戰(zhàn) 172
5.1 大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐 172
5.1.1 基于開(kāi)源架構(gòu)的股票行情分析與預(yù)測(cè) 172
5.1.2 IMDG應(yīng)用場(chǎng)景 175
5.1.3 VADL（視頻分析數(shù)據(jù)湖泊）系統(tǒng) 178
5.2 云平臺(tái)&應(yīng)用實(shí)踐 182
5.2.1 如何改造傳統(tǒng)應(yīng)用為云應(yīng)用 182
5.2.2 探究業(yè)界云存儲(chǔ)平臺(tái) 186
第5章參考文獻(xiàn) 197
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