本書首先介紹了云計算與大數(shù)據(jù)的簡史、發(fā)展歷程,討論了當(dāng)前大數(shù)據(jù)所要解決的5大問題,然后對面向云計算與大數(shù)據(jù)的體系架構(gòu)搭建進行全面剖析,給讀者講述在云與大數(shù)據(jù)的時代做什么、怎么做才是對的,然后結(jié)合業(yè)界的具體實踐講解了2個平臺建設(shè)的案例,一個是大數(shù)據(jù)平臺的搭建,一個是混合云平臺的搭建。
本書抽絲剝繭地講述了云計算簡史、大數(shù)據(jù)的前世今生,糾正了一些時下被誤導(dǎo)的觀點,分析了大數(shù)據(jù)與Hadoop的關(guān)系、云計算與大數(shù)據(jù)的關(guān)系,從開源vs.閉源的角度闡釋了整個業(yè)界的軟件定義趨勢、商用硬件趨勢并預(yù)言了硬件回歸的必然趨勢,然后用案例講解了云計算或大數(shù)據(jù)系統(tǒng)體系架構(gòu)的設(shè)計與實現(xiàn)。
Ricky Sun (孫宇熙)
業(yè)界知名的云計算、數(shù)據(jù)存儲與大數(shù)據(jù)專家。現(xiàn)任完美世界集團執(zhí)行副總裁,互聯(lián)網(wǎng)信息娛樂產(chǎn)品線總經(jīng)理。Ricky有在硅谷和國內(nèi)超過20年的學(xué)習(xí)、工作、生活和創(chuàng)業(yè)的經(jīng)驗。既有在大型跨國公司(EMC、Microsoft、Yahoo!)的工作經(jīng)歷,也有過往成功的創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷。哈爾濱工業(yè)大學(xué)外籍客座教授、中國電子學(xué)會云計算專家委員會委員。愛好:史前文明探索、瓷器收藏、健身、跨國交流。
目 錄
第1章 揭秘云計算 1
1.1 云從哪里來 1
1.1.1 云計算科技史 1
1.1.2 業(yè)務(wù)需求推動IT發(fā)展 6
1.2 云的多重形態(tài) 8
1.2.1 云計算的多重服務(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)于云計算效率的討論 18
1.3.1 公有云效率更高? 18
1.3.2 云計算優(yōu)化要論 22
1.4 業(yè)界如何建云 24
1.4.1 云計算最佳實踐五原則 25
1.4.2 云服務(wù)與產(chǎn)品的演進 28
1.4.3 開源 33
第1章參考文獻 42
第2章 揭秘大數(shù)據(jù) 44
2.1 大數(shù)據(jù)從何而來? 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)的五大問題 54
2.2.1 大數(shù)據(jù)存儲 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 71
2.3.1 OLTP陣營 71
2.3.2 OLAP陣營 77
2.3.3 MPP陣營 80
2.3.4 流數(shù)據(jù)處理陣營 83
第2章參考文獻 87
第3章 云計算與大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)剖析 89
3.1 關(guān)于開源與閉源的探討 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 軟件定義的計算 117
3.2.4 軟件定義的存儲 121
3.2.5 軟件定義的網(wǎng)絡(luò) 126
3.2.6 資源管理、高可用與自動化 135
第3章參考文獻 143
第4章 云計算與大數(shù)據(jù)進階 144
4.1 可擴展系統(tǒng)構(gòu)建 144
4.1.1 可擴展數(shù)據(jù)庫 148
4.1.2 可擴展存儲系統(tǒng) 153
4.2 開源模式探討 159
4.2.1 開源業(yè)務(wù)模式 159
4.2.2 大數(shù)據(jù)開源案例 162
4.3 從SOA到MSA 165
第4章參考文獻 170
第5章 大數(shù)據(jù)應(yīng)用與云平臺實戰(zhàn) 172
5.1 大數(shù)據(jù)應(yīng)用實踐 172
5.1.1 基于開源架構(gòu)的股票行情分析與預(yù)測 172
5.1.2 IMDG應(yīng)用場景 175
5.1.3 VADL(視頻分析數(shù)據(jù)湖泊)系統(tǒng) 178
5.2 云平臺&應(yīng)用實踐 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)界云存儲平臺 186
第5章參考文獻 197