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本书抽丝剥茧地讲述了云计算简史、大数据的前世今生，纠正了一些时下被“误导”的观点，分析了大数据与Hadoop的关系、云计算与大数据的关系，从开源vs.闭源的角度阐释了整个业界的软件定义趋势、商用硬件趋势并预言了硬件回归的必然趋势，然后用案例讲解了云计算或大数据系统体系架构的设计与实现。

内容简介

本书首先介绍了云计算与大数据的简史、发展历程，讨论了当前大数据所要解决的5大问题，然后对面向云计算与大数据的体系架构搭建进行全面剖析，给读者讲述在云与大数据的时代做什么、怎么做才是对的，然后结合业界的具体实践讲解了2个平台建设的案例，一个是大数据平台的搭建，一个是混合云平台的搭建。

作者简介

Ricky Sun (孙宇熙) 业界知名的云计算、数据存储与大数据专家。现任完美世界集团执行副总裁，互联网信息娱乐产品线总经理。Ricky有在硅谷和国内超过20年的学习、工作、生活和创业的经验。既有在大型跨国公司(EMC、Microsoft、Yahoo!)的工作经历，也有过往成功的创业经历。哈尔滨工业大学外籍客座教授、中国电子学会云计算专家委员会委员。爱好：史前文明探索、瓷器收藏、健身、跨国交流。

目　　录

目录

第1章　揭秘云计算　1

1.1　云从哪里来　1

1.1.1　云计算科技史　1

1.1.2　业务需求推动IT发展　6

1.2　云的多重形态　8

1.2.1　云计算的多重服务模式　8

目 录 
第1章　揭秘云计算　1 
1.1　云从哪里来　1 
1.1.1　云计算科技史　1 
1.1.2　业务需求推动IT发展　6 
1.2　云的多重形态　8 
1.2.1　云计算的多重服务模式　8 
1.2.2　公有云vs.私有云vs.混合云　9 
1.2.3　云的形态并非一成不变　12 
1.3　关于云计算效率的讨论　18 
1.3.1　公有云效率更高？　18 
1.3.2　云计算优化要论　22 
1.4　业界如何建云　24 
1.4.1　云计算最佳实践五原则　25 
1.4.2　云服务与产品的演进　28 
1.4.3　开源　33 
第1章参考文献　42 
第2章　揭秘大数据　44 
2.1　大数据从何而来？　44 
2.1.1　大数据的催化剂　44 
2.1.2　Data → Big Data → Data　47 
2.1.3　大数据不只是Hadoop　52 
2.2　大数据的五大问题　54 
2.2.1　大数据存储　55 
2.2.2　大数据管理与分析　63 
2.2.3　大数据科学　66 
2.2.4　大数据应用　68 
2.3　大数据四大阵营　71 
2.3.1　OLTP阵营　71 
2.3.2　OLAP阵营　77 
2.3.3　MPP阵营　80 
2.3.4　流数据处理阵营　83 
第2章参考文献　87 
第3章　云计算与大数据体系架构剖析　89 
3.1　关于开源与闭源的探讨　89 
3.1.1　软件在吃所有人的午餐！　89 
3.1.2　商品化硬件趋势分析　92 
3.1.3　硬件回归　97 
3.2　XaaS：一切即服务　106 
3.2.1　软件定义的必要性　108 
3.2.2　软件定义的数据中心　113 
3.2.3　软件定义的计算　117 
3.2.4　软件定义的存储　121 
3.2.5　软件定义的网络　126 
3.2.6　资源管理、高可用与自动化　135 
第3章参考文献　143 
第4章　云计算与大数据进阶　144 
4.1　可扩展系统构建　144 
4.1.1　可扩展数据库　148 
4.1.2　可扩展存储系统　153 
4.2　开源模式探讨　159 
4.2.1　开源业务模式　159 
4.2.2　大数据开源案例　162 
4.3　从SOA到MSA　165 
第4章参考文献　170 
第5章　大数据应用与云平台实战　172 
5.1　大数据应用实践　172 
5.1.1　基于开源架构的股票行情分析与预测　172 
5.1.2　IMDG应用场景　175 
5.1.3　VADL（视频分析数据湖泊）系统　178 
5.2　云平台&应用实践　182 
5.2.1　如何改造传统应用为云应用　182 
5.2.2　探究业界云存储平台　186 
第5章参考文献　197

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