CLA111:云計算架構與技術

開班計劃時間:30 小時
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課程介紹
適用對象:CTO、運維經理、開發經理、IT技術工程師、云計算工程師。
學習收獲:學習云計算架構級別的知識,可以承云計算架構級別的設計、選型工作。通過本課程的學習,主要收獲以下方面的技能和知識:云計算的技術框架;傳統開發如何轉向基于云計算的開發;云計算架構設計的思維方式;大數據環境下的數據中心設計。
詳細大綱
1 云計算概述
1.1 解讀云計算
1.1.1 云計算商業價值分析
1.1.2 云計算的核心-服務與資源
1.1.3 云計算的歷史與未來
1.1.4 互聯網思維與云計算
1.1.5 解讀互聯網+
1.2 云計算的五大特征
1.2.1 用戶可按需獲得云計算資源與服務
1.2.2 云計算資源與服務可通過互聯網獲得
1.2.3 綠色、安全的規模化數據中心提供的共享資源池與服務池
1.2.4 快速伸縮并且彈性易擴展
1.2.5 按需付費的公用服務模式
1.3 云計算的三種交付方式
1.3.1 SaaS軟件即服務
1.3.2 PaaS平臺即服務
1.3.3 IaaS云基礎設施即服務
1.4 云計算的部署模式
1.4.1 公共云
1.4.2 私有云
1.4.3 混合云
1.5 IT廠商云計算架構
1.5.1 Google的云計算
1.5.2 Amazon的云計算
1.5.3 微軟的云計算
1.5.4 Yahoo的云計算
1.5.5 VMware的云計算
1.5.6 IBM的云計算(智慧地球)
1.6 云計算的創新發展
1.6.1 云計算的用戶體驗
1.6.2 創新思維模式
1.6.3 以用戶為中心的云計算
1.6.4 改造用戶使用本地資源的習慣
2 云計算技術框架
2.1 云計算“分布式存儲”技術框架
2.1.1 Google GFS與Apache HDFS
2.1.2 MongoDB與MySQL
2.1.3 分布式NoSQL列數據庫(HBase)
2.1.4 Hive:由Facebook貢獻數據倉庫工具
2.1.5 Pig: 大數據分析平臺,為用戶提供多種接口
2.1.6 企業私有云的分布式存儲框架與關系型數據庫對比
2.1.7 案例實踐:企業級數據中心設計
2.2 云計算“分布式計算”技術框架
2.2.1 HTTP同步通信與AMQP異步通信
2.2.2 基于RabbitMQ實現AMQP通信
2.2.3 ZooKeeper分布式鎖服務
2.2.4 HADOOP與MapReduce批處理服務
2.2.5 Storm流式計算處理
2.2.6 MemCached與Redis
2.2.7 案例分析:Hadoop資源調度算法分析
2.3 云計算“面向服務”技術模式
2.3.1 云計算的服務公式=IaaS+PaaS+SaaS
2.3.2 案例:Salesforce.com的force.com API的內涵
2.3.3 對比“SOA中的服務”與“云計算中的服務”
2.3.4 服務中的“內容抽象”與“行為抽象”
2.3.5 案例分析:800客與Salesforce.com的成敗分析
2.3.6 服務的信用與安全保證-SLA評價標準
2.4 云計算“虛擬化”技術框架
2.4.1 企業私有云是否需要虛擬化技術?
2.4.2 軟件運維部署的痛苦
2.4.3 私有云自動化運維管理
2.4.4 虛擬映像的標準格式
2.4.5 介紹私有云OpenStack技術
2.4.6 討論:數據庫虛擬化的性能問題
3 傳統開發轉向私有云計算開發
3.1 技術框架的差異
3.1.1 企業級應用架構與云計算應用架構對比
3.1.2 傳統的開發技術與互聯網開發技術對比
3.1.3 開發語言的演繹與決策(C/C++,Java,C#,PHP,Ruby,Python)
3.1.4 開發框架中間件演繹與決策
3.1.5 基于SQL的關系型數據庫與基于NoSQL的分布式文件系統
3.1.6 企業應用規模與私有云開發決策
3.2 云安全
3.2.1 影響企業級云安全的主要因素
3.2.2 公有云安全框架思維與私有云安全框架思維
3.2.3 云數據安全設計
3.2.4 企業云的統一安全認證
3.2.5 企業云的代碼安全性
3.2.6 建立企業級云安全生態環境
3.2.7 案例:棱鏡門事件帶來的思考
3.3 運維服務變遷
3.3.1 企業IT運行維護成本分析
3.3.2 Google云計算運行維護分析
3.3.3 企業私有云運行維護策略
3.3.4 企業級混合云運行維護之道
3.4 企業級私有云開發模式
3.4.1 解讀Salesforce.com的公有云開發模式
3.4.2 云計算對變化的快速響應-敏捷研發模式
3.4.3 云計算研發組織模式
3.4.4 云計算的測試模式
3.4.5 云計算者的“小工-常規開發者”與“大工-卓越開發者”
3.4.6 企業級私有云開發的管理模式
3.4.7 “軟件工廠”的開發模式應用于私有云開發
3.4.8 云計算中的首席架構師
4 云計算架構思維
4.1 基本“云計算”原則
4.1.1 分布容量原則
4.1.2 分布均衡原則
4.1.3 業務切割原則
4.1.4 蝴蝶效應原則
4.1.5 統一管理原則
4.1.6 耦合編排原則
4.2 云計算的調度與抽象設計
4.2.1 巨量服務器群的資源調度模式
4.2.2 數據一致性與邏輯一致性問題
4.2.3 案例:烏龍指事件帶來的思考
4.2.4 虛擬化設計-資源抽象設計
4.2.5 活字API設計-服務抽象設計
4.2.6 巨量服務器的運行與維護模式
4.3 云計算的質量設計
4.3.1 基于QFD的質量設計
4.3.2 云計算的海量性能設計
4.3.3 云計算的彈性設計
4.3.4 云計算的可靠性設計
4.4 分布式內存系統
4.4.1 分布式內存系統的整體架構
4.4.2 分布式內存系統與分布式文件系統的關系
4.4.3 內存中對象的定位機制(COID、HASH)
4.4.4 內存中對象的分配機制
4.4.5 內存中對象的爭用機制
4.4.6 內存中對象的加載機制
4.4.7 內存中對象的回收機制
4.4.8 內存中對象的狀態機制
4.4.9 案例分析:MemCached
5 數據中心與大數據
5.1 數據中心相關業務分析
5.1.1 企業級業務信息架構分析
5.1.2 企業與互聯網對接業務信息架構分析
5.1.3 企業之間互相協同業務分析
5.1.4 核心業務與邊緣業務分析
5.1.5 業務抽象分析
5.1.6 案例分析:ERP5中“5”的含義分析
5.2 數據中心的OLTP結構設計
5.2.1 可擴展數據庫結構設計
5.2.2 提升數據庫性能的設計策略
5.2.3 數據庫安全設計策略
5.2.4 案例分析:沃爾瑪超市ERP軟件數據庫結構分析
5.2.5 案例分析:多年運行軟件性能不降低的數據庫結構分析
5.3 數據中心的OLAP結構設計
5.3.1 定義數據質量規范
5.3.2 ETL與數據庫倉庫設計
5.3.3 高性能的星型結構數據分析模型設計
5.3.4 分析數據可視化設計
5.3.5 案例分析:國家電網SG186商業智能化設計
5.4 虛擬化技術與數據庫中心分布設計
5.4.1 數據庫實例與硬件資源充分利用
5.4.2 數據庫是否適合于虛擬化方式
5.4.3 數據庫分布策略
5.4.4 虛擬化技術、虛擬資源管理技術與OpenStack
5.4.5 云計算設備的部署方案
5.4.6 案例分析:社交站點的數據庫分布方案剖析
5.5 關系型數據庫轉向NOSQL分布式文件系統
5.5.1 案例分析:天貓、淘寶的“去關系型數據庫”過程分析
5.5.2 DFS的數據操作方式與數據庫的數據操作方式對比
5.5.3 案例分析:Google的GFS與Apache的HDFS架構分析
5.5.4 案例分析:OceanBase淘寶開源的千億級別分布式數據庫系統分析(支持讀寫事務的線上服務)
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