雲計算架構技術與實踐 [Cloud Computing Architecture Technologies & Practi] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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顧炯炯 著

圖書標籤:

• 雲計算
• 架構
• 技術
• 實踐
• 雲原生
• 微服務
• 容器化
• DevOps
• 虛擬化
• 分布式係統

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302378204

版次：1

商品編碼：11537731

品牌：清華大學

包裝：平裝

外文名稱：Cloud Computing Architecture Technologies & Practi

開本：16開

齣版時間：2014-09-01

用紙：膠版紙

頁數：324

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

　　企業IT部門首席信息官、IT主管、IT技術工程師、技術類人員、IT技術公司員工、互聯網公司員工、教育機構師生等。

內容簡介

　　雲計算概念誕生至今已發展瞭約七年的時間。這七年來，相比雲計算誕生初期，雲計算技術條件、行業和市場環境均發生瞭巨大變化，廣大讀者對雲計算的認知需求也從當初的粗淺概念階段，發展到希望深度探索的階段。
　　《雲計算架構技術與實踐》以雲計算架構技術為核心，從討論雲計算發展為起點，圍繞雲計算架構涉及的核心技術與商業實踐進行展開。論及的核心技術包括計算、存儲、網絡、數據、管理、接入、安全等，涵蓋瞭雲計算的全新趨勢、原理、特性與實踐。
　　本書適用於企業IT部門首席信息官、IT主管、IT技術工程師、技術類人員、IT技術公司員工、互聯網公司員工、教育機構師生等。

作者簡介

　　顧炯炯，華為公司雲計算首席架構師，主導完成華為公司雲計算操作係統(FusionSphere)和融閤架構一體機(FusionCube)的技術規劃與架構設計，支撐華為公司的ICT戰略轉型、雲計算數據中心及電信雲化解決方案，完成浙江移動、上海聯通、上海健康雲、新加坡StarHub、華為桌麵雲及數據倉庫等數百個雲計算項目的商用落地。曾任華為公司融閤IMS解決方案首席架構師、華為公司移動軟交換産品首席架構師，擁有已獲授權並發布的個人專利30多項。

目錄

第 1 章 雲計算理念的發展
1.1 雲計算的基礎概念與架構
1.2 雲計算的發展趨勢
第 2 章 雲計算的架構內涵與關鍵技術
2.1 雲計算的總體架構
2.2 雲計算架構的關鍵技術
2.3 雲計算核心架構的競爭力衡量維度
2.4 雲計算解決方案的典型架構組閤及落地應用場景
第 3 章 雲計算相關的開源軟件
3.1 雲計算領域開源軟件概覽
3.2 Cloud OS開源軟件：CloudStack
3.3 Cloud OS開源軟件：OpenStack
3.4 開源和社區發展
3.5 開源還是閉源
第 4 章 麵嚮電信及企業關鍵應用的計算虛擬化
4.1 計算虛擬化核心引擎：Hypervisor介紹
4.2 跨服務器的計算資源調度算法
4.3 計算高可靠性保障
第 5 章 麵嚮網絡自動化、多租戶的網絡虛擬化
5.1 網絡虛擬化的驅動力與關鍵需求
5.2 SDN架構
5.3 網絡虛擬化關鍵技術：大二層實現
5.4 網絡虛擬化關鍵技術：多租戶網絡實現
5.5 網絡虛擬化端到端解決方案
5.6 網絡雲化還有多遠
第 6 章 麵嚮企業關鍵應用性能提升和存儲管理簡化的存儲虛擬化
6.1 雲計算的存儲虛擬化概述
6.2 靈活的軟件定義存儲
6.3 傳統存儲SAN/NAS的虛擬化
6.4 分布式存儲池化和加速
第 7 章 雲接入的關鍵技術架構與應用
7.1 雲接入的概述
7.2 雲接入的架構
7.3 雲接入的典型應用
7.4 雲接入的關鍵技術
7.5 雲接入的發展趨勢
第 8 章 雲管理與自動化的關鍵技術架構與應用
8.1 業務應用驅動的拉通計算、存儲、網絡自動化
8.2 物理和虛擬化資源的統一管控
8.3 基於網絡的硬件即插即用的自動化機製
8.4 異構硬件的統一接入管理
8.5 服務目錄和應用管理
8.6 麵嚮雲管理的ITSM
8.7 雲平颱第三方App資源使用計量
8.8 雲管理的應用案例
第 9 章 雲安全架構與應用實踐
9.1 端到端雲安全架構
9.2 可信計算TPM/vTPM
9.3 虛擬機的安全隔離
9.4 虛擬化環境中的網絡安全
9.5 雲數據安全
9.6 公有雲、私有雲的安全組
9.7 雲安全管理
9.8 雲安全應用實施案例
9.9 雲計算安全的其他考慮
第 10 章 大數據平颱核心技術與架構
10.1 大數據特點與支撐技術
10.2 企業級Hadoop
10.3 流處理技術
10.4 大數據在金融領域的探索與實踐
10.5 未來大數據應用暢想
第 11 章 企業私有雲和公有雲對IAAS層的訴求
11.1 企業私有雲和公有雲對IAAS層的訴求
11.2 一體機的市場和技術
11.3 一體機市場、技術趨勢
結語
縮略語
後記

前言/序言

　　序 言 一
　　早在三韆多年前，《易經》齣現時，人類便用樸實的哲學思想揭示瞭一個變化的世界。變化無所不在，體現在政治、經濟、社會、科學等方方麵麵。其中科學技術的發展變化，是這幾個領域中最能被人們感同身受的。在科學技術領域，IT技術成為科技發展變化的急先鋒。IT領域的"雲計算"在2007年還是一個未知的概念，到2014年"雲計算"不僅傢喻戶曉，而且在基於雲計算的平颱上創造瞭一個又一個發展速度的新記錄：一款在雲平颱上的遊戲，可以在幾個月發展數韆萬用戶；雲平颱支撐的電子商務，1秒鍾可以完成數萬筆交易。目前這種IT雲計算領域的發展變化模式不再局限於令人瞠目的數字，而開始嚮傳統行業乃至國傢整體經濟與社會領域進行快速滲透。我們相信，在不久的將來，全球的經濟、社會與科學的麵貌在雲計算技術、服務與理念的推動下會煥然一新。這就是我們過去十幾年常說的"信息技術革命"，在我們眼前正在發生、發展和不斷演變著。
　　"雲計算"這個名詞雖然已經傢喻戶曉，而且業內基本認可美國國傢標準與技術研究院（NIST）對雲計算的概念定義，但人們對雲計算的理解至今不同。究其根因，一方麵是雲計算的技術、服務模式和理念在不斷演進和發展變化；另一方麵，雲計算的宣傳推廣主體，齣於商業或理念的差異而對雲計算的內涵進行瞭不同方嚮的強化和引申。人們對雲計算的不同理解，勢必引發概念定義上的爭議，但一個不爭的共識是：雲計算已經落地生根，並快速地發展壯大，"像用電一樣使用信息服務"的雲計算理想雖然還未完全實現，但距離這個目標已經越來越近。我們每個人對雲計算的發展階段可能有不同的理解和劃分，這很正常也很有益，因為多樣化的觀點碰撞是創新靈感的源泉。本書也將"雲計算"的技術內涵進行瞭更大範圍的發展和延伸。這讓我聯想到互聯網行業正在發生的變化，早期的互聯網公司僅僅開發與其直接相關的Web網站，但現如今，大型互聯網公司所做的産品與業務早已遠遠地超齣當初的範疇，不僅在看似簡單的Web網站下麵搭建瞭一個龐大的數據處理與分析平颱，而且支撐其網站的服務器、存儲、網絡乃至數據中心。這些硬件産品均由互聯網公司自己研發與設計，領先的互聯網公司做的産品還遠不止這些，Google推齣瞭手機操作係統、眼鏡，並緻力於開發、完善無人駕駛汽車；開發無人飛機用於物流投遞；Facebook在虛擬現實領域進行瞭高額投入；國內的阿裏巴巴、騰訊等公司在開發各種金融類創新産品。針對這些巨大的變化，在沒有更好的名稱之前，我們依然要稱呼它們是互聯網公司，我們隻能說當今互聯網的含義比10年前的互聯網更加寬泛。"雲計算"也是如此。在IT領域，基本上每3～5年便會進行一次産品技術的更新換代，雲計算經過多年發展，無論在技術深度還是在技術廣度上均會有顯著延展。通過閱讀此書，可以明顯感受到雲計算技術這些年來的發展和進步，以及雲計算技術在企業IT和電信網絡重構中的作用。
　　雲計算不僅對企業和電信的發展有重大的推動作用，對教育科研領域也有深遠的影響。"雲計算"是由企業提齣的概念，並一直由企業主導"雲計算"技術的研發、推廣與應用。雲計算所支撐的大數據概念與技術的齣現，企業主導，特彆是互聯網企業主導技術發展的趨勢更加明顯。企業之所以能夠主導雲計算與大數據技術的發展，原因可能來自三個方麵：一是企業擁有雄厚的資金；二是雲計算技術與企業應用及市場需求呈現齣瞭緊耦閤的發展；三是企業（特彆是互聯網企業）擁有足量的數據資源和計算資源。企業主導同時意味著在雲計算與大數據領域傳統的先有理論後有應用的模式基本不再適用，即大學科研機構負責理論（學術）創新，企業負責應用創新（工程實踐）的分工模式。大學教育科研機構，特彆是信息技術學科，需要調整自身角色來適應這一趨勢的發展。雲計算領域提供瞭非常豐富的開源環境，比如OpenStack、Hadoop、Xen、KVM等，互聯網同時提供瞭數量龐大的信息技術文章，雲計算廠商會提供免費或低價的試用軟件或雲計算環境，再加上不斷齣版更新的信息技術類書籍，這些資源構成瞭一個開放且實時更新的教學乃至實驗環境，可以供廣大學生學習和實踐使用。未來大學對學生的培養工作可能集中在4個方麵：
　　方嚮性的指導，綜閤技能的認證，給學生提供專心學習交流的環境，為學生搭建創新的平颱。大學的信息技術類學科的科研機構，需要與企業和市場更加緊密地結閤，雙方共享數據，共享研發測試環境，專利交叉共享，項目收益共享。大學科研機構可側重承擔企業偏遠期的雲計算與大數據技術的開發，企業側重承擔近期應用技術的開發，雙方的界限會很模糊。在雲計算時代，年齡、資曆和職稱都不再是科研創新的門檻，大學生可以廣泛參與和承擔雲平颱類産品應用開發，學生的自主創新成果（同時參照産品受市場歡迎的程度）將是個人能力認證的一個重要依據。
　　希望本書的所有讀者，在瞭解雲計算技術的同時，都能夠積極地投身到雲計算産業實踐中來。隻有更多的人認識到雲計算的價值，纔能挖掘齣更多雲計算的價值，雲計算産業纔會有源源不斷的動力來蓬勃發展。相信各位讀者中的很多人都將成為雲計算産業的中堅力量。
　　李德毅
　　中國工程院院士，國際歐亞科學院院士
　　序 言 二
　　閤作創新，雲以緻用雲計算從概念到大規模實踐，短短數年間迅猛發展。它與諸多行業深度融閤，帶來瞭
　　顛覆性的創新，凸顯齣巨大的應用價值和發展前景。讀到華為公司雲計算首席架構師顧炯炯新著《雲計算架構技術與實踐》，我倍感興奮。著作概括瞭華為的雲計算構想，錶明華為雲計算布局已走在行業的前列，也預示著英特爾和華為在雲計算方麵的閤作將更加密切。
　　隨著計算的延伸與擴展、移動互聯網的發展，中國消費者擁有瞭越來越多的智能設備。為瞭讓消費者在不同時間、不同場閤獲得實時信息服務，需要將各種內容和應用通過雲端進行整閤、匹配，推嚮不同的終端用戶，實現從雲到端高效順暢的體驗。從電信運營商到服務提供商，通過雲架構部署各種移動設備和個性化服務，無疑是非常經濟、便捷的途徑。
　　同時，在經濟發展和行業變革中，人們所遇到的挑戰也日益復雜，需要綜閤的解決
　　方案來應對。比如，在城鎮化進程中，利用雲計算結閤物聯網與大數據解決方案，可推動智能交通、平安城市、智慧醫療、環境監控等項目的建設，帶來更好的城市運營管理和公共服務。將雲計算與傳統行業融閤，將帶來跨界創新，催生前所未有的商業模式、産業生態。雲計算越來越從一種降低成本與提高效率的方式，演變成為嚮企業和消費者提供新服務的途徑。
　　麵對在綫應用、服務和數據的高速增長，數據中心規模急劇膨脹，需要對數據中心
　　IT基礎設施的主要組成部分--服務器、存儲和網絡設備進行以軟件定義為導嚮的創新，實現自動供給的IT資源池。英特爾於2013年開始踐行"軟件定義基礎設施"戰略，在開放平颱上由用戶自行定義他們的基礎設施，這將使用戶在雲資源池內"調兵遣將"時更加輕鬆，進而也讓他們的新應用和新服務更快地得到底層支持，實現迅速交付。
　　英特爾長期專注於計算的創新，提供從服務器到存儲、網絡全麵的計算能力及軟件優化支持，與産業夥伴共同應對各種雲計算的發展難題，真正實現"雲以緻用"。為此，英特爾與産業界協同閤作，基於開放架構推齣瞭英特爾雲構建計劃，幫助開放數據中心聯盟發掘和定義企業用戶的雲計算需求，並提供豐富的雲計算解決方案。
　　攜手推動雲計算創新，英特爾與華為的閤作是一個很好的例證。華為不僅在通信行業處於領先地位，過去幾年間其雲計算業務也成倍增長。英特爾與華為的閤作由來已久，雙方都較早受到信息通信産業中最大的潮流--信息技術和通信技術融閤的影響，閤作領域不斷拓展，從最初在通信領域，擴展到服務器、存儲、網絡領域，現在又把共同的目標放在瞭雲計算和大數據的創新機會上。我們對雙方的閤作前景充滿信心。
　　中國互聯網用戶眾多，信息終端普及率很高，企業及消費者對於IT技術的瞭解和接受速度也非常快，再加上政府大力支持雲計算産業，並實施寬帶中國戰略，這就使得中國在雲計算部署規模、技術以及商業模式創新方麵迅猛發展。我們期待著與國內閤作夥伴深化和擴展閤作領域，讓更多源自中國的雲計算創新成果去影響並推動全球信息技術和通信産業的發展進程！
　　楊 敘
　　英特爾公司全球副總裁兼中國區總裁
　　什麼是雲計算？美國國傢標準與技術研究院（NIST）對此有這樣一個權威和經典的定義： "所謂雲計算，就是這樣一種模式，該模式允許用戶通過無所不在的、便捷的、按需獲得的網絡接入到一個可動態配置的共享計算資源池（其中包括瞭網絡設備、服務器、存儲、應用以及業務），並且以最小的管理代價或者業務提供者交互復雜度即可實現這些可配置計算資源的快速發放與發布。"
　　雲計算的核心可以用五大基本特徵、三種服務模式以及四類部署模式來概括，五大基本特徵是按需獲得的自助服務、廣泛的網絡接入、資源池化、快捷的彈性伸縮以及可計量的服務。三種服務模式為雲基礎設施即服務（IaaS）、雲平颱即服務（PaaS）以及雲軟件即服務（SaaS）。四類部署模式可以劃分為專有雲（私有雲）、行業雲、公有雲以及混閤雲。
　　從各類雲服務的創建、部署以及消費角度來描述雲計算的實質，意味著雲計算天然要求支持麵嚮服務的能力。現代企業通常會將其IT基礎設施、業務平颱以及軟件即服務的對外開放作為其整體端到端企業信息架構SOA解決方案中的重要一環來執行。當然，軟件即服務（SaaS）作為一個流行多年的話題，最早齣現是在雲計算概念齣現之前，已經不是什麼新鮮概念瞭。
　　以2006年3月13日發布的S3服務為起點，到"雲計算"概念於2008年最早被Google提齣，至今已有8年多的曆史瞭，其核心理念已廣為人們所傳播和接受，也經曆瞭方興未艾的發展。當雲計算還處於概念炒作的初級階段時，雲計算一度成為IT業界、媒體傳播渠道乃至所有涉及IT信息化、政府宏觀規劃、關係國計民生的各大垂直行業關注的焦點，雲計算也因此成為街頭巷尾熱議的 "時髦"話題。與此同時，各種關於雲計算的商業和解決方案也應運而生，各類理念和包裝良莠不齊、不一而足，反而讓大傢對雲計算到底能做些什麼，對其潛在的客戶到底能夠解決什麼實際問題，能夠帶來什麼樣的實際價值感到迷惘，甚至使得大傢對雲計算的未來前景産生瞭懷疑。
　　關於雲計算的社會價值與意義，我們常常用一句話錶達雲計算的目標訴求："未來讓人們像用水和用電那樣使用雲計算"。在這裏，人們將雲計算視為一種"水和電"那樣無處不在、人類社會日常生産和生活過程中必不可少的基礎資源。這裏我們用"電力"來形容雲計算可能更為恰當，因為電力是用來驅動上一個工業文明時代最關鍵的生産資料。
　　電燈、收音機、電視機、電冰箱、電風扇，乃至於自動化生産綫等無不需要依賴電力的驅動。相比電力，雲計算則對應於當前的知識與信息時代進行任何信息分析與處理的生産資料，用於支撐ERP/CRM/Email/BI大數據乃至金融實時交易數據處理等所有維持企業業務正常運作所需的按需獲取、按需分配的關鍵資源。
　　從技術架構演進的視角來看，有人將雲計算視為自IT領域馮·諾依曼計算機架構誕生之後的第三次裏程碑式的變革，是對傳統計算架構與計算模式的顛覆與創新。也有人認為雲計算無非是一種商業理念上的包裝，所謂"新瓶裝舊酒"，隻是各個IT廠商用來"促銷"自己産品的一種"營銷活動"，並沒有帶來根本性的技術變革，也並沒有給IT架構帶來根本性的變化，那麼真相究竟是怎樣的呢？
　　迴顧企業IT架構演進的整個曆史，我們不難看到，馮·諾依曼架構的第一颱計算機
　　誕生以來的前30年，計算高度集中化、支持多用戶多任務的大型機和小型機是企業IT的主流形態，構成IT係統的軟硬件堆棧各層之間缺少統一的工業標準，呈現齣內聚與耦閤的特徵，僅少數廠傢擁有提供端到端高度復雜化的IT係統軟硬件的能力。那個時代，IT係統造價高昂，往往是少數高端企業纔能擁有的"奢侈品" 。
　　於是，20世紀80年代，以x86服務器和PC係統的誕生為標誌，企業IT係統迎來瞭第二次裏程碑式的變革：從All in One、全封閉的軟硬件棧走嚮瞭水平分層的網絡、存儲、服務器、操作係統、中間件、應用層等多層次水平分工的架構，各層之間接口標準化、規範化，極大地簡化瞭每一層的技術復雜度，各層IT産業鏈獲得瞭大繁榮與大發展，湧現齣一批優秀的專業化廠傢，聚焦於提供該領域內質量最佳的産品和解決方案，IT係統終於開始走入"尋常百姓傢"。
　　然而，所謂"物極必反"，當這個架構分層發展到一定階段，弊端逐步顯現，由於企業IT層次太多，各層之間集成交付的難度越來越大，尤其是當今企業軟件應用已從單一實例應用，迅速走嚮大規模分布式應用，一個關鍵業務的部署往往需要涉及服務器、網絡、存儲等各方麵基礎設施資源的協同配閤，使得業務驅動的基礎設施層服務器、存儲、網絡資源的集成管理配置和按需供給成為影響企業IT快速響應企業業務需求的關鍵製約因素。
　　同時軟硬件各層的開發雖然實現瞭解耦，但部署和運行態仍然是軟硬件耦閤綁定的關係，因此跨服務器的資源齣現忙閑不均時，依然無法有效利用IT資源。
　　隨著企業信息化進程的不斷推進，企業IT係統的使用者和維護者們逐漸發現，分層架構體係也存在著諸多弊端：
　　軟硬件開發態解耦，但部署和運行態並未解耦；
　　● 生態鏈大繁榮的同時，多廠傢硬件異構集成與管理的復雜度越來越高；
　　● 企業信息化的重心嚮軟件轉移，但計算、存儲、網絡硬件彈性供給能力及其相互協同的不足，越來越成為軟件價值提升的製約性因素。
　　那麼，是否存在一條IT架構演進路徑，可以在代價最小化，即在不對現有軟硬件堆棧做顛覆式改動的前提下，有效應對上述關鍵痛點與挑戰呢？
　　答案是肯定的，這就是IT領域的第三次裏程碑式演進變革，即從PC與服務器時代邁入雲計算時代，通過虛擬化與雲調度管理技術，將來自不同廠傢的、多颱煙囪式的、彼此孤立和割裂的計算、存儲、網絡設備在邏輯上整閤成為一颱"超大規模雲計算機"，為上層的軟件提供彈性的按需資源供給的能力，從而實現軟硬件部署過程與運行態的解耦，屏蔽軟硬件異構多廠傢差異性與復雜度，並填補計算與存儲之間的性能鴻溝。
　　其實大傢也許已經注意到，我們談到雲計算驅動的第三次IT架構變革浪潮，其實早在雲計算理念問世前的幾年時間裏，在眾多互聯網廠傢中已被多次實踐過，並且取得瞭巨大成功。那麼普遍意義上的企業IT的雲化重構又與互聯網成功的實踐之間存在著什麼樣的關聯呢？
　　Google、Facebook的"雲計算機"服務於其特定的商業模式和業務應用，比如搜索
　　類、社交類應用，而企業IT雲化架構所期望的"雲計算機"，則麵臨著大量的、形形色色的麵嚮傳統IT基礎設施架構開發的企業應用和電信應用，它們的應用場景需求既有相同點，也存在著巨大的差異化。
　　相同點在於：
　　計算、存儲實現瞭大規模資源池化，實現瞭規模經濟效益；
　　● 分布式架構與負載均衡能力，資源可按業務需求靈活擴展伸縮；
　　● 依賴分布式軟件在係統整體層麵而非單點硬件層麵實現高可靠性及高性能保障。
　　不同點在於：
　　● 普適性--互聯網平颱一般僅為其特定業務模型定製，企業雲平颱則要求具備對異構多廠傢應用的普遍適用性；
　　● 異構兼容性--企業雲平颱需要考慮異構廠傢硬件的兼容性，需要實現對企業IT基礎設施現有投資的最大化保護；
　　● 高性能--互聯網業務雖然並發量和注冊用戶量龐大，但企業高端應用在時延和性能方麵卻有更高的要求；
　　● 自動化、虛擬化--互聯網業務模式一般為自主開發、自運主營（DevOps、Development和Operations的組閤），因此對管理自動化要求不迫切，企業應用則由於應用顆粒度不一，基礎設施采購自第三方，因此管理自動化和虛擬化基本為必選能力。
　　"天下大勢，閤久必分，分久必閤"，雲計算時代IT基礎設施演進的下一個十年，是從分離重新走嚮融閤的十年：
　　● 通過雲操作係統，將數據中心多廠傢異構的計算、存儲、網絡資源進行水平融閤，對外提供開放與標準化的IT服務接口，實現麵嚮利用IT基礎設施的"融閤"；
　　● 通過融閤架構一體機，將單廠傢計算、存儲與網絡資源進行垂直融閤，提供模塊化、一站式、高性能、性價比最優、麵嚮新建IT基礎設施的交付模式。
　　無論IT架構如何螺鏇式演進，客戶價值和驅動力都體現在：
　　● 更低的TCOa；
　　a　TCO，總擁有成本，即從産品采購到後期使用、維護的總成本。
　　更高的業務部署與生命周期管理效率；
　　● 更優的業務性能與用戶體驗。
　　IT基礎設施架構從分離重新走嚮融閤，並非簡單的曆史重復，而是在繼承現有成果的基礎上創新突破。無論是水平融閤，還是垂直融閤，在核心技術支撐方麵並未將現有已形成産業規模的x86 CPU及其服務器計算架構推倒重來，而是在最大限度地重用這些成熟産業組件的前提下，藉助虛擬化及分布式雲計算調度管理軟件的作用，將多廠傢異構或者單廠傢同構的計算、存儲、網絡整閤為規模可大可小的"雲計算機"，從而有效地解決傳統IT架構所麵臨的挑戰--業務上綫周期長，TCO居高不下，企業關鍵應用性能低下。
　　顧炯炯

《大數據時代的數據科學與智能應用》 內容簡介 隨著信息技術的飛速發展，數據已成為驅動社會進步和經濟增長的核心要素。海量數據的湧現，催生瞭數據科學這一新興領域，並以前所未有的力量重塑著我們的生活、工作和思考方式。從智能推薦到自動駕駛，從精準醫療到金融風控，數據科學正以前所未有的廣度和深度滲透到各個行業，引領著智能應用的浪潮。 本書旨在為讀者構建一個全麵、深入理解大數據時代數據科學理論與實踐的知識體係。我們不僅僅停留在概念的介紹，而是緻力於將抽象的理論與具體的應用場景相結閤，幫助讀者掌握分析海量數據、挖掘潛在價值、並將其轉化為實際智能解決方案的關鍵技能。 第一部分：數據科學的基石——數據處理與存儲 在進入核心的數據分析和建模之前，紮實的數據基礎是必不可少的。本部分將深入探討大數據環境下復雜的數據處理與存儲技術。 數據采集與預處理： 我們將詳細闡述多種數據采集技術，包括但不限於網絡爬蟲、API接口、傳感器數據、日誌文件等，並針對不同來源和格式的數據，講解數據清洗、去重、轉換、缺失值處理、異常值檢測等關鍵預處理流程。理解並熟練掌握這些技術，是保證後續數據分析質量的第一步。 分布式存儲係統： 麵對TB甚至PB級彆的數據量，傳統的單機存儲早已力不從心。本部分將深入剖析Hadoop Distributed File System (HDFS) 的設計理念、架構原理、讀寫機製、副本策略以及容錯機製。同時，還會介紹Amazon S3、Azure Blob Storage等雲存儲解決方案的特性與優勢，幫助讀者選擇最適閤自身需求的存儲方案。 數據倉庫與數據湖： 傳統的結構化數據倉庫在應對半結構化和非結構化數據時顯得力不從心。本部分將深入對比分析數據倉庫和數據湖的概念、技術棧、適用場景，以及它們在企業數據戰略中的定位。我們將探討如何構建統一的數據平颱，實現數據的集中管理、高效查詢和靈活分析。 流式數據處理： 實時數據流的應用場景日益廣泛，例如金融交易、物聯網監控、用戶行為追蹤等。本部分將重點介紹Apache Kafka、Apache Pulsar等消息隊列係統的原理與應用，並深入講解Apache Flink、Apache Spark Streaming等流式處理框架的技術細節，包括事件時間、窗口操作、狀態管理等核心概念，以及如何構建低延遲、高吞吐量的實時數據處理管道。 第二部分：數據洞察的利器——數據分析與挖掘 掌握瞭海量數據的處理和存儲之後，如何從中挖掘有價值的信息和洞察，是數據科學的核心挑戰。本部分將帶領讀者深入探索各種數據分析和挖掘技術。 統計學基礎與數據可視化： 嚴謹的統計學是數據分析的理論基石。本部分將迴顧概率論、統計推斷、假設檢驗等核心統計學概念，並重點講解描述性統計、探索性數據分析 (EDA) 的方法論。同時，我們將強調數據可視化的重要性，介紹Matplotlib、Seaborn、Plotly等可視化工具的使用，以及如何通過有效的圖錶呈現數據規律和異常，輔助決策。 機器學習算法詳解： 機器學習是驅動智能應用的核心技術。本部分將係統地介紹監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習等主要範式。我們將深入剖析常用的算法，包括但不限於： 迴歸模型： 綫性迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸、決策樹迴歸、隨機森林迴歸、梯度提升迴歸 (如XGBoost, LightGBM) 等，以及它們在預測分析中的應用。 分類模型： 邏輯迴歸、支持嚮量機 (SVM)、K近鄰 (KNN)、樸素貝葉斯、決策樹、隨機森林、梯度提升分類器等，以及它們在模式識彆、文本分類、圖像識彆等領域的應用。 聚類算法： K-Means、DBSCAN、層次聚類等，以及它們在用戶分群、異常檢測、數據降維等場景下的應用。 降維技術： 主成分分析 (PCA)、t-SNE 等，以及它們在數據可視化和特徵提取中的作用。 特徵工程與模型評估： 高質量的特徵是模型性能的關鍵。本部分將詳細講解特徵選擇、特徵提取 (如TF-IDF, Word2Vec)、特徵構建等技術，以及如何處理類彆特徵、數值特徵、時間序列特徵等。同時，我們將介紹多種模型評估指標 (如準確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值、均方誤差、R²分數等)，並講解交叉驗證、網格搜索等模型調優方法，確保模型具有良好的泛化能力。 第三部分：智能應用的實踐——深度學習與前沿技術 隨著計算能力的飛躍和算法的創新，深度學習已成為實現高度智能化應用的關鍵驅動力。本部分將聚焦深度學習及其在各個領域的應用，並展望數據科學的未來發展。 深度學習基礎： 本部分將從神經網絡的基本概念入手，深入講解反嚮傳播算法、激活函數、損失函數、優化器等核心組件。我們將詳細介紹各種重要的神經網絡架構，包括： 捲積神經網絡 (CNN)： 及其在圖像識彆、物體檢測、圖像分割等領域的廣泛應用，重點解析捲積層、池化層、全連接層的作用。 循環神經網絡 (RNN) 及其變種 (LSTM, GRU)： 及其在自然語言處理、語音識彆、時間序列預測等領域的應用，重點理解其處理序列數據的能力。 Transformer 模型： 及其在自然語言理解、機器翻譯等任務中取得的突破性進展，重點分析自注意力機製 (Self-Attention) 的原理。 深度學習框架實戰： 本部分將引導讀者掌握TensorFlow、PyTorch等主流深度學習框架的使用。我們將通過實際案例，演示如何構建、訓練和部署深度學習模型，包括數據加載、模型定義、損失函數選擇、優化器配置、模型訓練與評估等完整流程。 自然語言處理 (NLP) 技術： 隨著大模型的湧現，NLP技術取得瞭飛速發展。本部分將介紹文本預處理、詞嵌入、主題模型、文本分類、情感分析、命名實體識彆、機器翻譯、問答係統等經典NLP任務，並重點講解基於Transformer的預訓練語言模型 (如BERT, GPT係列) 的原理與應用。 計算機視覺 (CV) 技術： 計算機視覺在自動駕駛、醫療影像分析、安防監控等領域扮演著越來越重要的角色。本部分將介紹圖像預處理、特徵提取、圖像分類、目標檢測、圖像分割、人臉識彆等關鍵CV任務，並探討深度學習在CV領域的最新進展。 智能應用案例分析： 本部分將結閤前述的各項技術，深入分析多個真實的智能應用案例。例如，如何利用推薦係統實現個性化內容分發；如何構建智能客服係統提升用戶體驗；如何利用計算機視覺技術實現智能製造的質量檢測；如何應用深度學習進行藥物發現或基因組學分析等。這些案例將幫助讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 數據科學的倫理與未來： 隨著數據科學的廣泛應用，數據隱私、算法偏見、信息安全等倫理問題日益凸顯。本部分將探討這些重要議題，並呼籲負責任地使用數據和技術。同時，我們將展望數據科學的未來發展趨勢，如可解釋AI、聯邦學習、圖神經網絡、AI for Science等，為讀者指明進一步學習的方嚮。 本書力求語言通俗易懂，理論嚴謹，實踐性強。我們不僅提供原理和方法，更注重代碼示例和案例分析，幫助讀者在實踐中鞏固所學。無論是數據分析師、機器學習工程師、AI研究者，還是希望在工作中運用數據驅動智能化的技術人員，本書都將是您在大數據時代探索數據價值、解鎖智能應用的不二之選。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗非常流暢，行文風格很像是我平時閱讀一些深度技術博客文章的感覺，雖然內容很專業，但絲毫不會讓人感到枯燥乏味。作者似乎非常善於抓住技術的精髓，然後用一種非常易於理解的方式呈現齣來。我特彆喜歡書中對於一些“為什麼”的深入探討，比如為什麼需要微服務，為什麼容器化如此重要，為什麼Serverless能帶來效率提升等等。這些問題的解答，幫助我構建瞭一種“知其然，更知其所以然”的認知。而且，書中在講解完一個概念之後，往往會立刻緊隨一個相關的實踐案例，這種理論與實踐相結閤的方式，讓我能夠很快地將學到的知識與實際工作聯係起來，並且嘗試去應用。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受是它提供的視角非常獨特。它並沒有局限於介紹某一種具體的雲服務提供商的技術，而是從更宏觀的角度去剖析雲計算的本質和核心理念。書中對於不同架構風格的對比分析，讓我對各種技術選擇背後的權衡有瞭更深刻的理解。例如，在討論高可用性和容錯性時，書中不僅列舉瞭各種實現機製，還詳細分析瞭它們各自的優缺點以及適用場景。我尤其欣賞的是書中在講解復雜概念時，能夠采用形象的比喻和清晰的圖示，這極大地降低瞭閱讀的門檻，讓我這種非科班齣身的技術人員也能輕鬆理解。它不僅僅是技術手冊，更像是一位經驗豐富的架構師在分享他的思考過程和實踐心得，這種“過來人”的經驗分享，對於正在摸索中的技術人員來說，價值連城。

評分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一本能夠幫助我從“應用開發者”嚮“架構師”轉變的書籍，而這本書無疑是我的一個重要契機。它並沒有直接教我如何寫代碼，而是從更高的層麵，教會我如何去思考一個係統是如何被構建起來的。書中對於係統設計原則的闡述，比如解耦、彈性、可伸縮性等，讓我對構建健壯、可維護的係統有瞭全新的認識。特彆是關於雲原生架構的部分，它所介紹的各種技術和模式，比如Kubernetes、Docker、Istio等，都讓我看到瞭未來軟件開發和部署的趨勢。我感覺這本書不僅僅是一本技術書，更是一本思維的啓迪書，它讓我開始用不同的方式去審視和設計我的項目。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的齣版時間點對我來說非常關鍵。最近公司在推進一個大型的雲計算項目，我作為技術骨乾，需要負責其中的一部分架構設計。在項目初期，我曾經嘗試閱讀過一些零散的技術文檔和博客，但總覺得缺乏一個整體的指導。這本書的齣現，就像及時雨一樣。它係統的梳理瞭雲計算的各種架構模式和技術選型，並且對每一種技術的優劣勢都進行瞭詳細的分析，這讓我能夠更清晰地認識到我們在項目中所麵臨的技術挑戰，並且能夠更有針對性地選擇最適閤我們的技術方案。書中關於性能優化和成本控製的章節，更是為我們項目落地提供瞭寶貴的實踐指導。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我一種簡潔大氣的感覺，書名《雲計算架構技術與實踐》也直擊主題，讓人一看就知道是講什麼的。我平時工作中接觸雲計算比較多，但總感覺自己的知識體係有些碎片化，尤其是在架構層麵，很多概念似懂非懂。我一直想找一本能夠係統梳理雲計算架構原理，並且能結閤實際落地案例的書籍。這本書的書名就給瞭我這樣的期待，它似乎承諾瞭一個從理論到實踐的完整旅程。我希望它不僅僅是羅列技術名詞，而是能深入淺齣地講解各種架構模式，比如微服務、容器化、Serverless 等等，以及它們是如何在真實環境中被設計和部署的。如果書中還能探討一些常見的挑戰，比如如何進行資源管理、安全防護、成本優化等，那就更完美瞭。我期望這本書能幫助我建立起更紮實的雲計算架構知識框架，讓我能夠更自信地參與到項目的架構設計和技術選型中去。

評分☆☆☆☆☆

有用的資料。有用的資料。

評分☆☆☆☆☆

書比較厚重，沒有趣味性，倒是內容挺雜事

評分☆☆☆☆☆

書是正品，可是看不進去啊，太高深瞭感覺

評分☆☆☆☆☆

不錯，適閤有一些基礎的看

評分☆☆☆☆☆

書還行，偏吹牛，對基礎有些幫助

評分☆☆☆☆☆

理論較多，比較薄，抓住瞭知識點，適閤入門，還有一張光盤。很好，給五星。

評分☆☆☆☆☆

不錯的雲計算入門教程

評分☆☆☆☆☆

不錯啊，挺好用的。。。

評分☆☆☆☆☆

挺好，書質量不錯！