云计算架构技术与实践 [Cloud Computing Architecture Technologies & Practi] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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顾炯炯 著

图书标签:

• 云计算
• 架构
• 技术
• 实践
• 云原生
• 微服务
• 容器化
• DevOps
• 虚拟化
• 分布式系统

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302378204

版次：1

商品编码：11537731

品牌：清华大学

包装：平装

外文名称：Cloud Computing Architecture Technologies & Practi

开本：16开

出版时间：2014-09-01

用纸：胶版纸

页数：324

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　企业IT部门首席信息官、IT主管、IT技术工程师、技术类人员、IT技术公司员工、互联网公司员工、教育机构师生等。

内容简介

　　云计算概念诞生至今已发展了约七年的时间。这七年来，相比云计算诞生初期，云计算技术条件、行业和市场环境均发生了巨大变化，广大读者对云计算的认知需求也从当初的粗浅概念阶段，发展到希望深度探索的阶段。
　　《云计算架构技术与实践》以云计算架构技术为核心，从讨论云计算发展为起点，围绕云计算架构涉及的核心技术与商业实践进行展开。论及的核心技术包括计算、存储、网络、数据、管理、接入、安全等，涵盖了云计算的全新趋势、原理、特性与实践。
　　本书适用于企业IT部门首席信息官、IT主管、IT技术工程师、技术类人员、IT技术公司员工、互联网公司员工、教育机构师生等。

作者简介

　　顾炯炯，华为公司云计算首席架构师，主导完成华为公司云计算操作系统(FusionSphere)和融合架构一体机(FusionCube)的技术规划与架构设计，支撑华为公司的ICT战略转型、云计算数据中心及电信云化解决方案，完成浙江移动、上海联通、上海健康云、新加坡StarHub、华为桌面云及数据仓库等数百个云计算项目的商用落地。曾任华为公司融合IMS解决方案首席架构师、华为公司移动软交换产品首席架构师，拥有已获授权并发布的个人专利30多项。

目录

第 1 章 云计算理念的发展
1.1 云计算的基础概念与架构
1.2 云计算的发展趋势
第 2 章 云计算的架构内涵与关键技术
2.1 云计算的总体架构
2.2 云计算架构的关键技术
2.3 云计算核心架构的竞争力衡量维度
2.4 云计算解决方案的典型架构组合及落地应用场景
第 3 章 云计算相关的开源软件
3.1 云计算领域开源软件概览
3.2 Cloud OS开源软件：CloudStack
3.3 Cloud OS开源软件：OpenStack
3.4 开源和社区发展
3.5 开源还是闭源
第 4 章 面向电信及企业关键应用的计算虚拟化
4.1 计算虚拟化核心引擎：Hypervisor介绍
4.2 跨服务器的计算资源调度算法
4.3 计算高可靠性保障
第 5 章 面向网络自动化、多租户的网络虚拟化
5.1 网络虚拟化的驱动力与关键需求
5.2 SDN架构
5.3 网络虚拟化关键技术：大二层实现
5.4 网络虚拟化关键技术：多租户网络实现
5.5 网络虚拟化端到端解决方案
5.6 网络云化还有多远
第 6 章 面向企业关键应用性能提升和存储管理简化的存储虚拟化
6.1 云计算的存储虚拟化概述
6.2 灵活的软件定义存储
6.3 传统存储SAN/NAS的虚拟化
6.4 分布式存储池化和加速
第 7 章 云接入的关键技术架构与应用
7.1 云接入的概述
7.2 云接入的架构
7.3 云接入的典型应用
7.4 云接入的关键技术
7.5 云接入的发展趋势
第 8 章 云管理与自动化的关键技术架构与应用
8.1 业务应用驱动的拉通计算、存储、网络自动化
8.2 物理和虚拟化资源的统一管控
8.3 基于网络的硬件即插即用的自动化机制
8.4 异构硬件的统一接入管理
8.5 服务目录和应用管理
8.6 面向云管理的ITSM
8.7 云平台第三方App资源使用计量
8.8 云管理的应用案例
第 9 章 云安全架构与应用实践
9.1 端到端云安全架构
9.2 可信计算TPM/vTPM
9.3 虚拟机的安全隔离
9.4 虚拟化环境中的网络安全
9.5 云数据安全
9.6 公有云、私有云的安全组
9.7 云安全管理
9.8 云安全应用实施案例
9.9 云计算安全的其他考虑
第 10 章 大数据平台核心技术与架构
10.1 大数据特点与支撑技术
10.2 企业级Hadoop
10.3 流处理技术
10.4 大数据在金融领域的探索与实践
10.5 未来大数据应用畅想
第 11 章 企业私有云和公有云对IAAS层的诉求
11.1 企业私有云和公有云对IAAS层的诉求
11.2 一体机的市场和技术
11.3 一体机市场、技术趋势
结语
缩略语
后记

前言/序言

　　序 言 一
　　早在三千多年前，《易经》出现时，人类便用朴实的哲学思想揭示了一个变化的世界。变化无所不在，体现在政治、经济、社会、科学等方方面面。其中科学技术的发展变化，是这几个领域中最能被人们感同身受的。在科学技术领域，IT技术成为科技发展变化的急先锋。IT领域的"云计算"在2007年还是一个未知的概念，到2014年"云计算"不仅家喻户晓，而且在基于云计算的平台上创造了一个又一个发展速度的新记录：一款在云平台上的游戏，可以在几个月发展数千万用户；云平台支撑的电子商务，1秒钟可以完成数万笔交易。目前这种IT云计算领域的发展变化模式不再局限于令人瞠目的数字，而开始向传统行业乃至国家整体经济与社会领域进行快速渗透。我们相信，在不久的将来，全球的经济、社会与科学的面貌在云计算技术、服务与理念的推动下会焕然一新。这就是我们过去十几年常说的"信息技术革命"，在我们眼前正在发生、发展和不断演变着。
　　"云计算"这个名词虽然已经家喻户晓，而且业内基本认可美国国家标准与技术研究院（NIST）对云计算的概念定义，但人们对云计算的理解至今不同。究其根因，一方面是云计算的技术、服务模式和理念在不断演进和发展变化；另一方面，云计算的宣传推广主体，出于商业或理念的差异而对云计算的内涵进行了不同方向的强化和引申。人们对云计算的不同理解，势必引发概念定义上的争议，但一个不争的共识是：云计算已经落地生根，并快速地发展壮大，"像用电一样使用信息服务"的云计算理想虽然还未完全实现，但距离这个目标已经越来越近。我们每个人对云计算的发展阶段可能有不同的理解和划分，这很正常也很有益，因为多样化的观点碰撞是创新灵感的源泉。本书也将"云计算"的技术内涵进行了更大范围的发展和延伸。这让我联想到互联网行业正在发生的变化，早期的互联网公司仅仅开发与其直接相关的Web网站，但现如今，大型互联网公司所做的产品与业务早已远远地超出当初的范畴，不仅在看似简单的Web网站下面搭建了一个庞大的数据处理与分析平台，而且支撑其网站的服务器、存储、网络乃至数据中心。这些硬件产品均由互联网公司自己研发与设计，领先的互联网公司做的产品还远不止这些，Google推出了手机操作系统、眼镜，并致力于开发、完善无人驾驶汽车；开发无人飞机用于物流投递；Facebook在虚拟现实领域进行了高额投入；国内的阿里巴巴、腾讯等公司在开发各种金融类创新产品。针对这些巨大的变化，在没有更好的名称之前，我们依然要称呼它们是互联网公司，我们只能说当今互联网的含义比10年前的互联网更加宽泛。"云计算"也是如此。在IT领域，基本上每3～5年便会进行一次产品技术的更新换代，云计算经过多年发展，无论在技术深度还是在技术广度上均会有显著延展。通过阅读此书，可以明显感受到云计算技术这些年来的发展和进步，以及云计算技术在企业IT和电信网络重构中的作用。
　　云计算不仅对企业和电信的发展有重大的推动作用，对教育科研领域也有深远的影响。"云计算"是由企业提出的概念，并一直由企业主导"云计算"技术的研发、推广与应用。云计算所支撑的大数据概念与技术的出现，企业主导，特别是互联网企业主导技术发展的趋势更加明显。企业之所以能够主导云计算与大数据技术的发展，原因可能来自三个方面：一是企业拥有雄厚的资金；二是云计算技术与企业应用及市场需求呈现出了紧耦合的发展；三是企业（特别是互联网企业）拥有足量的数据资源和计算资源。企业主导同时意味着在云计算与大数据领域传统的先有理论后有应用的模式基本不再适用，即大学科研机构负责理论（学术）创新，企业负责应用创新（工程实践）的分工模式。大学教育科研机构，特别是信息技术学科，需要调整自身角色来适应这一趋势的发展。云计算领域提供了非常丰富的开源环境，比如OpenStack、Hadoop、Xen、KVM等，互联网同时提供了数量庞大的信息技术文章，云计算厂商会提供免费或低价的试用软件或云计算环境，再加上不断出版更新的信息技术类书籍，这些资源构成了一个开放且实时更新的教学乃至实验环境，可以供广大学生学习和实践使用。未来大学对学生的培养工作可能集中在4个方面：
　　方向性的指导，综合技能的认证，给学生提供专心学习交流的环境，为学生搭建创新的平台。大学的信息技术类学科的科研机构，需要与企业和市场更加紧密地结合，双方共享数据，共享研发测试环境，专利交叉共享，项目收益共享。大学科研机构可侧重承担企业偏远期的云计算与大数据技术的开发，企业侧重承担近期应用技术的开发，双方的界限会很模糊。在云计算时代，年龄、资历和职称都不再是科研创新的门槛，大学生可以广泛参与和承担云平台类产品应用开发，学生的自主创新成果（同时参照产品受市场欢迎的程度）将是个人能力认证的一个重要依据。
　　希望本书的所有读者，在了解云计算技术的同时，都能够积极地投身到云计算产业实践中来。只有更多的人认识到云计算的价值，才能挖掘出更多云计算的价值，云计算产业才会有源源不断的动力来蓬勃发展。相信各位读者中的很多人都将成为云计算产业的中坚力量。
　　李德毅
　　中国工程院院士，国际欧亚科学院院士
　　序 言 二
　　合作创新，云以致用云计算从概念到大规模实践，短短数年间迅猛发展。它与诸多行业深度融合，带来了
　　颠覆性的创新，凸显出巨大的应用价值和发展前景。读到华为公司云计算首席架构师顾炯炯新著《云计算架构技术与实践》，我倍感兴奋。著作概括了华为的云计算构想，表明华为云计算布局已走在行业的前列，也预示着英特尔和华为在云计算方面的合作将更加密切。
　　随着计算的延伸与扩展、移动互联网的发展，中国消费者拥有了越来越多的智能设备。为了让消费者在不同时间、不同场合获得实时信息服务，需要将各种内容和应用通过云端进行整合、匹配，推向不同的终端用户，实现从云到端高效顺畅的体验。从电信运营商到服务提供商，通过云架构部署各种移动设备和个性化服务，无疑是非常经济、便捷的途径。
　　同时，在经济发展和行业变革中，人们所遇到的挑战也日益复杂，需要综合的解决
　　方案来应对。比如，在城镇化进程中，利用云计算结合物联网与大数据解决方案，可推动智能交通、平安城市、智慧医疗、环境监控等项目的建设，带来更好的城市运营管理和公共服务。将云计算与传统行业融合，将带来跨界创新，催生前所未有的商业模式、产业生态。云计算越来越从一种降低成本与提高效率的方式，演变成为向企业和消费者提供新服务的途径。
　　面对在线应用、服务和数据的高速增长，数据中心规模急剧膨胀，需要对数据中心
　　IT基础设施的主要组成部分--服务器、存储和网络设备进行以软件定义为导向的创新，实现自动供给的IT资源池。英特尔于2013年开始践行"软件定义基础设施"战略，在开放平台上由用户自行定义他们的基础设施，这将使用户在云资源池内"调兵遣将"时更加轻松，进而也让他们的新应用和新服务更快地得到底层支持，实现迅速交付。
　　英特尔长期专注于计算的创新，提供从服务器到存储、网络全面的计算能力及软件优化支持，与产业伙伴共同应对各种云计算的发展难题，真正实现"云以致用"。为此，英特尔与产业界协同合作，基于开放架构推出了英特尔云构建计划，帮助开放数据中心联盟发掘和定义企业用户的云计算需求，并提供丰富的云计算解决方案。
　　携手推动云计算创新，英特尔与华为的合作是一个很好的例证。华为不仅在通信行业处于领先地位，过去几年间其云计算业务也成倍增长。英特尔与华为的合作由来已久，双方都较早受到信息通信产业中最大的潮流--信息技术和通信技术融合的影响，合作领域不断拓展，从最初在通信领域，扩展到服务器、存储、网络领域，现在又把共同的目标放在了云计算和大数据的创新机会上。我们对双方的合作前景充满信心。
　　中国互联网用户众多，信息终端普及率很高，企业及消费者对于IT技术的了解和接受速度也非常快，再加上政府大力支持云计算产业，并实施宽带中国战略，这就使得中国在云计算部署规模、技术以及商业模式创新方面迅猛发展。我们期待着与国内合作伙伴深化和扩展合作领域，让更多源自中国的云计算创新成果去影响并推动全球信息技术和通信产业的发展进程！
　　杨 叙
　　英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁
　　什么是云计算？美国国家标准与技术研究院（NIST）对此有这样一个权威和经典的定义： "所谓云计算，就是这样一种模式，该模式允许用户通过无所不在的、便捷的、按需获得的网络接入到一个可动态配置的共享计算资源池（其中包括了网络设备、服务器、存储、应用以及业务），并且以最小的管理代价或者业务提供者交互复杂度即可实现这些可配置计算资源的快速发放与发布。"
　　云计算的核心可以用五大基本特征、三种服务模式以及四类部署模式来概括，五大基本特征是按需获得的自助服务、广泛的网络接入、资源池化、快捷的弹性伸缩以及可计量的服务。三种服务模式为云基础设施即服务（IaaS）、云平台即服务（PaaS）以及云软件即服务（SaaS）。四类部署模式可以划分为专有云（私有云）、行业云、公有云以及混合云。
　　从各类云服务的创建、部署以及消费角度来描述云计算的实质，意味着云计算天然要求支持面向服务的能力。现代企业通常会将其IT基础设施、业务平台以及软件即服务的对外开放作为其整体端到端企业信息架构SOA解决方案中的重要一环来执行。当然，软件即服务（SaaS）作为一个流行多年的话题，最早出现是在云计算概念出现之前，已经不是什么新鲜概念了。
　　以2006年3月13日发布的S3服务为起点，到"云计算"概念于2008年最早被Google提出，至今已有8年多的历史了，其核心理念已广为人们所传播和接受，也经历了方兴未艾的发展。当云计算还处于概念炒作的初级阶段时，云计算一度成为IT业界、媒体传播渠道乃至所有涉及IT信息化、政府宏观规划、关系国计民生的各大垂直行业关注的焦点，云计算也因此成为街头巷尾热议的 "时髦"话题。与此同时，各种关于云计算的商业和解决方案也应运而生，各类理念和包装良莠不齐、不一而足，反而让大家对云计算到底能做些什么，对其潜在的客户到底能够解决什么实际问题，能够带来什么样的实际价值感到迷惘，甚至使得大家对云计算的未来前景产生了怀疑。
　　关于云计算的社会价值与意义，我们常常用一句话表达云计算的目标诉求："未来让人们像用水和用电那样使用云计算"。在这里，人们将云计算视为一种"水和电"那样无处不在、人类社会日常生产和生活过程中必不可少的基础资源。这里我们用"电力"来形容云计算可能更为恰当，因为电力是用来驱动上一个工业文明时代最关键的生产资料。
　　电灯、收音机、电视机、电冰箱、电风扇，乃至于自动化生产线等无不需要依赖电力的驱动。相比电力，云计算则对应于当前的知识与信息时代进行任何信息分析与处理的生产资料，用于支撑ERP/CRM/Email/BI大数据乃至金融实时交易数据处理等所有维持企业业务正常运作所需的按需获取、按需分配的关键资源。
　　从技术架构演进的视角来看，有人将云计算视为自IT领域冯·诺依曼计算机架构诞生之后的第三次里程碑式的变革，是对传统计算架构与计算模式的颠覆与创新。也有人认为云计算无非是一种商业理念上的包装，所谓"新瓶装旧酒"，只是各个IT厂商用来"促销"自己产品的一种"营销活动"，并没有带来根本性的技术变革，也并没有给IT架构带来根本性的变化，那么真相究竟是怎样的呢？
　　回顾企业IT架构演进的整个历史，我们不难看到，冯·诺依曼架构的第一台计算机
　　诞生以来的前30年，计算高度集中化、支持多用户多任务的大型机和小型机是企业IT的主流形态，构成IT系统的软硬件堆栈各层之间缺少统一的工业标准，呈现出内聚与耦合的特征，仅少数厂家拥有提供端到端高度复杂化的IT系统软硬件的能力。那个时代，IT系统造价高昂，往往是少数高端企业才能拥有的"奢侈品" 。
　　于是，20世纪80年代，以x86服务器和PC系统的诞生为标志，企业IT系统迎来了第二次里程碑式的变革：从All in One、全封闭的软硬件栈走向了水平分层的网络、存储、服务器、操作系统、中间件、应用层等多层次水平分工的架构，各层之间接口标准化、规范化，极大地简化了每一层的技术复杂度，各层IT产业链获得了大繁荣与大发展，涌现出一批优秀的专业化厂家，聚焦于提供该领域内质量最佳的产品和解决方案，IT系统终于开始走入"寻常百姓家"。
　　然而，所谓"物极必反"，当这个架构分层发展到一定阶段，弊端逐步显现，由于企业IT层次太多，各层之间集成交付的难度越来越大，尤其是当今企业软件应用已从单一实例应用，迅速走向大规模分布式应用，一个关键业务的部署往往需要涉及服务器、网络、存储等各方面基础设施资源的协同配合，使得业务驱动的基础设施层服务器、存储、网络资源的集成管理配置和按需供给成为影响企业IT快速响应企业业务需求的关键制约因素。
　　同时软硬件各层的开发虽然实现了解耦，但部署和运行态仍然是软硬件耦合绑定的关系，因此跨服务器的资源出现忙闲不均时，依然无法有效利用IT资源。
　　随着企业信息化进程的不断推进，企业IT系统的使用者和维护者们逐渐发现，分层架构体系也存在着诸多弊端：
　　软硬件开发态解耦，但部署和运行态并未解耦；
　　● 生态链大繁荣的同时，多厂家硬件异构集成与管理的复杂度越来越高；
　　● 企业信息化的重心向软件转移，但计算、存储、网络硬件弹性供给能力及其相互协同的不足，越来越成为软件价值提升的制约性因素。
　　那么，是否存在一条IT架构演进路径，可以在代价最小化，即在不对现有软硬件堆栈做颠覆式改动的前提下，有效应对上述关键痛点与挑战呢？
　　答案是肯定的，这就是IT领域的第三次里程碑式演进变革，即从PC与服务器时代迈入云计算时代，通过虚拟化与云调度管理技术，将来自不同厂家的、多台烟囱式的、彼此孤立和割裂的计算、存储、网络设备在逻辑上整合成为一台"超大规模云计算机"，为上层的软件提供弹性的按需资源供给的能力，从而实现软硬件部署过程与运行态的解耦，屏蔽软硬件异构多厂家差异性与复杂度，并填补计算与存储之间的性能鸿沟。
　　其实大家也许已经注意到，我们谈到云计算驱动的第三次IT架构变革浪潮，其实早在云计算理念问世前的几年时间里，在众多互联网厂家中已被多次实践过，并且取得了巨大成功。那么普遍意义上的企业IT的云化重构又与互联网成功的实践之间存在着什么样的关联呢？
　　Google、Facebook的"云计算机"服务于其特定的商业模式和业务应用，比如搜索
　　类、社交类应用，而企业IT云化架构所期望的"云计算机"，则面临着大量的、形形色色的面向传统IT基础设施架构开发的企业应用和电信应用，它们的应用场景需求既有相同点，也存在着巨大的差异化。
　　相同点在于：
　　计算、存储实现了大规模资源池化，实现了规模经济效益；
　　● 分布式架构与负载均衡能力，资源可按业务需求灵活扩展伸缩；
　　● 依赖分布式软件在系统整体层面而非单点硬件层面实现高可靠性及高性能保障。
　　不同点在于：
　　● 普适性--互联网平台一般仅为其特定业务模型定制，企业云平台则要求具备对异构多厂家应用的普遍适用性；
　　● 异构兼容性--企业云平台需要考虑异构厂家硬件的兼容性，需要实现对企业IT基础设施现有投资的最大化保护；
　　● 高性能--互联网业务虽然并发量和注册用户量庞大，但企业高端应用在时延和性能方面却有更高的要求；
　　● 自动化、虚拟化--互联网业务模式一般为自主开发、自运主营（DevOps、Development和Operations的组合），因此对管理自动化要求不迫切，企业应用则由于应用颗粒度不一，基础设施采购自第三方，因此管理自动化和虚拟化基本为必选能力。
　　"天下大势，合久必分，分久必合"，云计算时代IT基础设施演进的下一个十年，是从分离重新走向融合的十年：
　　● 通过云操作系统，将数据中心多厂家异构的计算、存储、网络资源进行水平融合，对外提供开放与标准化的IT服务接口，实现面向利用IT基础设施的"融合"；
　　● 通过融合架构一体机，将单厂家计算、存储与网络资源进行垂直融合，提供模块化、一站式、高性能、性价比最优、面向新建IT基础设施的交付模式。
　　无论IT架构如何螺旋式演进，客户价值和驱动力都体现在：
　　● 更低的TCOa；
　　a　TCO，总拥有成本，即从产品采购到后期使用、维护的总成本。
　　更高的业务部署与生命周期管理效率；
　　● 更优的业务性能与用户体验。
　　IT基础设施架构从分离重新走向融合，并非简单的历史重复，而是在继承现有成果的基础上创新突破。无论是水平融合，还是垂直融合，在核心技术支撑方面并未将现有已形成产业规模的x86 CPU及其服务器计算架构推倒重来，而是在最大限度地重用这些成熟产业组件的前提下，借助虚拟化及分布式云计算调度管理软件的作用，将多厂家异构或者单厂家同构的计算、存储、网络整合为规模可大可小的"云计算机"，从而有效地解决传统IT架构所面临的挑战--业务上线周期长，TCO居高不下，企业关键应用性能低下。
　　顾炯炯

《大数据时代的数据科学与智能应用》 内容简介 随着信息技术的飞速发展，数据已成为驱动社会进步和经济增长的核心要素。海量数据的涌现，催生了数据科学这一新兴领域，并以前所未有的力量重塑着我们的生活、工作和思考方式。从智能推荐到自动驾驶，从精准医疗到金融风控，数据科学正以前所未有的广度和深度渗透到各个行业，引领着智能应用的浪潮。 本书旨在为读者构建一个全面、深入理解大数据时代数据科学理论与实践的知识体系。我们不仅仅停留在概念的介绍，而是致力于将抽象的理论与具体的应用场景相结合，帮助读者掌握分析海量数据、挖掘潜在价值、并将其转化为实际智能解决方案的关键技能。 第一部分：数据科学的基石——数据处理与存储 在进入核心的数据分析和建模之前，扎实的数据基础是必不可少的。本部分将深入探讨大数据环境下复杂的数据处理与存储技术。 数据采集与预处理： 我们将详细阐述多种数据采集技术，包括但不限于网络爬虫、API接口、传感器数据、日志文件等，并针对不同来源和格式的数据，讲解数据清洗、去重、转换、缺失值处理、异常值检测等关键预处理流程。理解并熟练掌握这些技术，是保证后续数据分析质量的第一步。 分布式存储系统： 面对TB甚至PB级别的数据量，传统的单机存储早已力不从心。本部分将深入剖析Hadoop Distributed File System (HDFS) 的设计理念、架构原理、读写机制、副本策略以及容错机制。同时，还会介绍Amazon S3、Azure Blob Storage等云存储解决方案的特性与优势，帮助读者选择最适合自身需求的存储方案。 数据仓库与数据湖： 传统的结构化数据仓库在应对半结构化和非结构化数据时显得力不从心。本部分将深入对比分析数据仓库和数据湖的概念、技术栈、适用场景，以及它们在企业数据战略中的定位。我们将探讨如何构建统一的数据平台，实现数据的集中管理、高效查询和灵活分析。 流式数据处理： 实时数据流的应用场景日益广泛，例如金融交易、物联网监控、用户行为追踪等。本部分将重点介绍Apache Kafka、Apache Pulsar等消息队列系统的原理与应用，并深入讲解Apache Flink、Apache Spark Streaming等流式处理框架的技术细节，包括事件时间、窗口操作、状态管理等核心概念，以及如何构建低延迟、高吞吐量的实时数据处理管道。 第二部分：数据洞察的利器——数据分析与挖掘 掌握了海量数据的处理和存储之后，如何从中挖掘有价值的信息和洞察，是数据科学的核心挑战。本部分将带领读者深入探索各种数据分析和挖掘技术。 统计学基础与数据可视化： 严谨的统计学是数据分析的理论基石。本部分将回顾概率论、统计推断、假设检验等核心统计学概念，并重点讲解描述性统计、探索性数据分析 (EDA) 的方法论。同时，我们将强调数据可视化的重要性，介绍Matplotlib、Seaborn、Plotly等可视化工具的使用，以及如何通过有效的图表呈现数据规律和异常，辅助决策。 机器学习算法详解： 机器学习是驱动智能应用的核心技术。本部分将系统地介绍监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等主要范式。我们将深入剖析常用的算法，包括但不限于： 回归模型： 线性回归、岭回归、Lasso回归、决策树回归、随机森林回归、梯度提升回归 (如XGBoost, LightGBM) 等，以及它们在预测分析中的应用。 分类模型： 逻辑回归、支持向量机 (SVM)、K近邻 (KNN)、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、梯度提升分类器等，以及它们在模式识别、文本分类、图像识别等领域的应用。 聚类算法： K-Means、DBSCAN、层次聚类等，以及它们在用户分群、异常检测、数据降维等场景下的应用。 降维技术： 主成分分析 (PCA)、t-SNE 等，以及它们在数据可视化和特征提取中的作用。 特征工程与模型评估： 高质量的特征是模型性能的关键。本部分将详细讲解特征选择、特征提取 (如TF-IDF, Word2Vec)、特征构建等技术，以及如何处理类别特征、数值特征、时间序列特征等。同时，我们将介绍多种模型评估指标 (如准确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值、均方误差、R²分数等)，并讲解交叉验证、网格搜索等模型调优方法，确保模型具有良好的泛化能力。 第三部分：智能应用的实践——深度学习与前沿技术 随着计算能力的飞跃和算法的创新，深度学习已成为实现高度智能化应用的关键驱动力。本部分将聚焦深度学习及其在各个领域的应用，并展望数据科学的未来发展。 深度学习基础： 本部分将从神经网络的基本概念入手，深入讲解反向传播算法、激活函数、损失函数、优化器等核心组件。我们将详细介绍各种重要的神经网络架构，包括： 卷积神经网络 (CNN)： 及其在图像识别、物体检测、图像分割等领域的广泛应用，重点解析卷积层、池化层、全连接层的作用。 循环神经网络 (RNN) 及其变种 (LSTM, GRU)： 及其在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域的应用，重点理解其处理序列数据的能力。 Transformer 模型： 及其在自然语言理解、机器翻译等任务中取得的突破性进展，重点分析自注意力机制 (Self-Attention) 的原理。 深度学习框架实战： 本部分将引导读者掌握TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架的使用。我们将通过实际案例，演示如何构建、训练和部署深度学习模型，包括数据加载、模型定义、损失函数选择、优化器配置、模型训练与评估等完整流程。 自然语言处理 (NLP) 技术： 随着大模型的涌现，NLP技术取得了飞速发展。本部分将介绍文本预处理、词嵌入、主题模型、文本分类、情感分析、命名实体识别、机器翻译、问答系统等经典NLP任务，并重点讲解基于Transformer的预训练语言模型 (如BERT, GPT系列) 的原理与应用。 计算机视觉 (CV) 技术： 计算机视觉在自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等领域扮演着越来越重要的角色。本部分将介绍图像预处理、特征提取、图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等关键CV任务，并探讨深度学习在CV领域的最新进展。 智能应用案例分析： 本部分将结合前述的各项技术，深入分析多个真实的智能应用案例。例如，如何利用推荐系统实现个性化内容分发；如何构建智能客服系统提升用户体验；如何利用计算机视觉技术实现智能制造的质量检测；如何应用深度学习进行药物发现或基因组学分析等。这些案例将帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 数据科学的伦理与未来： 随着数据科学的广泛应用，数据隐私、算法偏见、信息安全等伦理问题日益凸显。本部分将探讨这些重要议题，并呼吁负责任地使用数据和技术。同时，我们将展望数据科学的未来发展趋势，如可解释AI、联邦学习、图神经网络、AI for Science等，为读者指明进一步学习的方向。 本书力求语言通俗易懂，理论严谨，实践性强。我们不仅提供原理和方法，更注重代码示例和案例分析，帮助读者在实践中巩固所学。无论是数据分析师、机器学习工程师、AI研究者，还是希望在工作中运用数据驱动智能化的技术人员，本书都将是您在大数据时代探索数据价值、解锁智能应用的不二之选。

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我一直在寻找一本能够帮助我从“应用开发者”向“架构师”转变的书籍，而这本书无疑是我的一个重要契机。它并没有直接教我如何写代码，而是从更高的层面，教会我如何去思考一个系统是如何被构建起来的。书中对于系统设计原则的阐述，比如解耦、弹性、可伸缩性等，让我对构建健壮、可维护的系统有了全新的认识。特别是关于云原生架构的部分，它所介绍的各种技术和模式，比如Kubernetes、Docker、Istio等，都让我看到了未来软件开发和部署的趋势。我感觉这本书不仅仅是一本技术书，更是一本思维的启迪书，它让我开始用不同的方式去审视和设计我的项目。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验非常流畅，行文风格很像是我平时阅读一些深度技术博客文章的感觉，虽然内容很专业，但丝毫不会让人感到枯燥乏味。作者似乎非常善于抓住技术的精髓，然后用一种非常易于理解的方式呈现出来。我特别喜欢书中对于一些“为什么”的深入探讨，比如为什么需要微服务，为什么容器化如此重要，为什么Serverless能带来效率提升等等。这些问题的解答，帮助我构建了一种“知其然，更知其所以然”的认知。而且，书中在讲解完一个概念之后，往往会立刻紧随一个相关的实践案例，这种理论与实践相结合的方式，让我能够很快地将学到的知识与实际工作联系起来，并且尝试去应用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我一种简洁大气的感觉，书名《云计算架构技术与实践》也直击主题，让人一看就知道是讲什么的。我平时工作中接触云计算比较多，但总感觉自己的知识体系有些碎片化，尤其是在架构层面，很多概念似懂非懂。我一直想找一本能够系统梳理云计算架构原理，并且能结合实际落地案例的书籍。这本书的书名就给了我这样的期待，它似乎承诺了一个从理论到实践的完整旅程。我希望它不仅仅是罗列技术名词，而是能深入浅出地讲解各种架构模式，比如微服务、容器化、Serverless 等等，以及它们是如何在真实环境中被设计和部署的。如果书中还能探讨一些常见的挑战，比如如何进行资源管理、安全防护、成本优化等，那就更完美了。我期望这本书能帮助我建立起更扎实的云计算架构知识框架，让我能够更自信地参与到项目的架构设计和技术选型中去。

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坦白说，这本书的出版时间点对我来说非常关键。最近公司在推进一个大型的云计算项目，我作为技术骨干，需要负责其中的一部分架构设计。在项目初期，我曾经尝试阅读过一些零散的技术文档和博客，但总觉得缺乏一个整体的指导。这本书的出现，就像及时雨一样。它系统的梳理了云计算的各种架构模式和技术选型，并且对每一种技术的优劣势都进行了详细的分析，这让我能够更清晰地认识到我们在项目中所面临的技术挑战，并且能够更有针对性地选择最适合我们的技术方案。书中关于性能优化和成本控制的章节，更是为我们项目落地提供了宝贵的实践指导。

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读完这本书，我最大的感受是它提供的视角非常独特。它并没有局限于介绍某一种具体的云服务提供商的技术，而是从更宏观的角度去剖析云计算的本质和核心理念。书中对于不同架构风格的对比分析，让我对各种技术选择背后的权衡有了更深刻的理解。例如，在讨论高可用性和容错性时，书中不仅列举了各种实现机制，还详细分析了它们各自的优缺点以及适用场景。我尤其欣赏的是书中在讲解复杂概念时，能够采用形象的比喻和清晰的图示，这极大地降低了阅读的门槛，让我这种非科班出身的技术人员也能轻松理解。它不仅仅是技术手册，更像是一位经验丰富的架构师在分享他的思考过程和实践心得，这种“过来人”的经验分享，对于正在摸索中的技术人员来说，价值连城。

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很有科普意义的

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写得比较详细 正看着，技术书确实要看得慢一些 之前没接触到这个正在学习

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还没看，同事推荐的，应该错不了

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帮公司买的，挺不错的。

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希望看完对自己有用。

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学习云技术，扩展自己知识面

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书比较厚重，没有趣味性，倒是内容挺杂事

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很好用，买了很多次了，物美价廉

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几万元的书，好多，好多。