北京云計(jì)算與大數(shù)據(jù)

師資：

由業(yè)界知名云計(jì)算專家親自授課：

楊老師 主要研究網(wǎng)絡(luò)信息分析以及云計(jì)算相關(guān)技術(shù)，長期從事通信網(wǎng)管系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)信息處理、商務(wù)智能(BI)以及電信決策支持系統(tǒng)的研究開發(fā)工作，主持和參與了多個(gè)國家和省部級基金項(xiàng)目，具有豐富的工程實(shí)踐及軟件研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。

王老師 國內(nèi)知名企業(yè)云平臺技術(shù)負(fù)責(zé)人，中國云親身實(shí)踐者。主要研究方向是云計(jì)算、NFV/SDN、邊緣計(jì)算以及云原生等領(lǐng)域。先后發(fā)表過了2部學(xué)術(shù)專著，國內(nèi)外雜志論文10余篇，發(fā)明專利20多項(xiàng)。

培訓(xùn)內(nèi)容：

第一講 云計(jì)算的概念與現(xiàn)狀

  1）云計(jì)算的概念

  2）云計(jì)算發(fā)展現(xiàn)狀

  3）云計(jì)算實(shí)現(xiàn)機(jī)制

  4）云計(jì)算的發(fā)展環(huán)境

  5）云計(jì)算的優(yōu)勢

第二講 從Google云計(jì)算體系，理解海量數(shù)據(jù)處理的方法

  1）如何構(gòu)建海量存儲文件系統(tǒng)？

      GFS系統(tǒng)架構(gòu) 

      GFS容錯(cuò)機(jī)制 

      GFS系統(tǒng)管理技術(shù) 

      MapReduce產(chǎn)生背景 

      MapReduce編程模型 

      MapReduce實(shí)現(xiàn)機(jī)制 

      MapReduce案例分析 

  2）如何提供鎖服務(wù)解決分布式數(shù)據(jù)一致性問題？

      Chubby的設(shè)計(jì)思路

      Chubby中的Paxos算法

      Chubby文件系統(tǒng)

  3）如何建立規(guī)模龐大的高性能表結(jié)構(gòu)？

      BigTable設(shè)計(jì)目標(biāo) 

      BigTable系統(tǒng)架構(gòu)

      BigTable服務(wù)器 

      BigTable性能優(yōu)化

  4）如何建立高可用性和高可擴(kuò)展性的數(shù)據(jù)系統(tǒng)？

      Megastore設(shè)計(jì)目標(biāo)

      Megastore數(shù)據(jù)模型 

      Megastore事務(wù)及并發(fā)控制  

      Megastore基本架構(gòu) 

      Dapper監(jiān)控系統(tǒng)

      Dapper關(guān)鍵性技術(shù) 

      Dapper工具

第三講 從Hadoop云計(jì)算項(xiàng)目，進(jìn)一步研究云數(shù)據(jù)處理方法

  1）HDFS：高可靠性處理機(jī)制及應(yīng)用

      Hadoop項(xiàng)目簡介

      HDFS體系結(jié)構(gòu)

      HDFS關(guān)鍵運(yùn)行機(jī)制

      Hadoop vs Google

      Hadoop API

      Hadoop環(huán)境搭建

  2）HBASE：龐大、極其稀疏的可擴(kuò)展性數(shù)據(jù)模型

      Hbase簡介

      HBase的運(yùn)行機(jī)制

      HBase與 HDFS

      HBase的對外接口

      ZooKeeper的數(shù)據(jù)模型

      ZooKeeper的讀寫機(jī)制

      ZooKeeper的使用方法

第四講 從Windows Azure，理解平臺即服務(wù)的本質(zhì)

  1）微軟云計(jì)算平臺 

  2）微軟云操作系統(tǒng)Windows Azure 

  3）微軟云關(guān)系數(shù)據(jù)庫SQL Azure 

  4）Azure AppFabric 

  5）Azure Marketplace 

第五講 從Amazon云計(jì)算，討論如何提供云服務(wù)

  1）Dynamo基礎(chǔ)存儲架構(gòu)

  2）彈性計(jì)算云EC2 

  3）簡單存儲服務(wù)S3 

  4）簡單隊(duì)列服務(wù)SQS  

  5）簡單數(shù)據(jù)庫服務(wù)Simple DB 

  6）關(guān)系數(shù)據(jù)庫服務(wù)RDS 

  7）內(nèi)容推送服務(wù)CloudFront

  8）彈性塊存儲EBS

  9）彈性文件存儲EFS

第六講 實(shí)施云計(jì)算的關(guān)鍵點(diǎn)：安全策略

  1）云計(jì)算安全是一個(gè)必須前期重視的策略

  2）云計(jì)算的特征與安全挑戰(zhàn)

  3）云計(jì)算的安全體系與關(guān)鍵技術(shù)

  4）基礎(chǔ)架構(gòu)云安全框架

  5）云計(jì)算安全平臺

第七講 當(dāng)前數(shù)據(jù)中心如何向云計(jì)算環(huán)境轉(zhuǎn)變

  1）VMware云產(chǎn)品 

  2）云管理平臺 vCenter 

  3）vCloud Service Director 

  4）VMware的網(wǎng)絡(luò)和存儲虛擬化

  5）主流商業(yè)云計(jì)算解決方案比較 

  6）主流開源云計(jì)算系統(tǒng)比較  

  7）國內(nèi)代表性云計(jì)算平臺比較  

第八講 基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）關(guān)鍵實(shí)現(xiàn)技術(shù)

  1）IaaS技術(shù)體系概述

  2）服務(wù)器虛擬化技術(shù)

      CPU虛擬化

      內(nèi)存虛擬化

      I/O虛擬化

  3）存儲虛擬化技術(shù)

      存儲系統(tǒng)概述

      存儲設(shè)備層的存儲虛擬化 

      塊聚合層的存儲虛擬化

      文件/記錄層的存儲虛擬化

  4）主機(jī)網(wǎng)絡(luò)虛擬化

  5）虛擬機(jī)鏡像管理

  6）加速技術(shù)

      計(jì)算加速

網(wǎng)絡(luò)加速

第九講 平臺即服務(wù)（PaaS）關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)

  1）PaaS技術(shù)體系概述

  2）容器技術(shù)

     Docker簡介

     Linux cgroup及namespace技術(shù)

     容器網(wǎng)絡(luò)管理

     容器鏡像及鏡像倉庫

     OCI規(guī)范

     安全容器等其他容器運(yùn)行時(shí)技術(shù)介紹

  3）容器編排調(diào)度技術(shù)

     容器編排概覽

     Kubernetes框架

     Kubernetes工作負(fù)載類型

     Kubernetes網(wǎng)絡(luò)模型

     Kubernetes存儲管理

     Kubernetes應(yīng)用部署

     Kubernetes監(jiān)控

  4）微服務(wù)

  5）DevOps

  6）服務(wù)網(wǎng)格

  7）中間件

第十講 軟件即服務(wù)（SaaS）關(guān)鍵實(shí)現(xiàn)技術(shù)

  1）SaaS技術(shù)概述

  2）呈現(xiàn)層技術(shù)綜述

  3）調(diào)度層技術(shù)

      基于DNS的調(diào)度

      基于虛擬IP的調(diào)度

      基于鏈路聚合的調(diào)度

      基于應(yīng)用的調(diào)度

      調(diào)度策略

  4）業(yè)務(wù)層

  5）數(shù)據(jù)層

  6）用戶管理和配置管理

  7）用戶體驗(yàn)的設(shè)計(jì)

  8）課程總結(jié)

培訓(xùn)目標(biāo)：

1，深入理解通過云計(jì)算實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)處理的思想、方法與實(shí)踐。

2，理解安全性和可用性設(shè)計(jì)的問題、方法與實(shí)踐。

3，掌握把傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心改造成云計(jì)算中心的技術(shù)與方法。

4，掌握虛擬化技術(shù)的核心技術(shù)方法以及應(yīng)用特征。