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云计算与大数据处理技术(北京,11月5-7日)         ★★★
云计算与大数据处理技术(北京,11月5-7日)
云计算与大数据处理技术(北京,11月5-7日)
作者:佚名 文章来源:本站原创 点击数:1052 更新时间:2015-09-22 14:20:15

云计算与大数据处理技术(北京,11月5-7日)
【举办单位】北京曼顿培训网www.mdpxb.com 中国培训资讯网www.e71edu.com
【联系电话】4006820825 010-56129138 13810210257
【培训日期】2015年11月5-7日
【培训地点】北京
【培训对象】系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员;牵涉到海量数据处理的机构数据中心运行、规划、设计负责人;云服务运营服务提供商规划负责人;高校、科研院所牵涉到大数据与分布式数据处理的项目负责人。
 
【课程背景】
  中国科学院计算技术研究所是国家专门的计算技术研究机构,同时也是中国信息化建设的重要支撑单位,中科院计算所培训中心是致力于高端IT类人才培养及企业内训的专业培训机构。中心凭借科学院的强大师资力量,在总结多年大型软件开发和组织经验的基础上,自主研发出一整套课程体系,其目的是希望能够切实帮助中国软件企业培养高级软件技术人才,提升整体研发能力,迄今为止已先后为国家培养了数万名计算机专业人员,并先后为数千家大型国内外企业进行过专门的定制培训服务。
云计算提供了一种对资源“按需索取服务”的能力,确保了使用时间与需要时间的完全一致,从而建立了一种分布式、高效率、低成本的IT商业模式。正是这些特点,使云计算成为IT发展的潮流与趋势。

【培训要点】
今天、随着IT规模越来越大、数据规模呈几何级数增长、已经超出了传统技术方法所能解决的范畴。为此、人们把目光转向了刚刚兴起的云计算、希望通过云计算来实施海量数据处理解决方案、实现以更小的成本来处理更大规模数据的目标、并成为目前云计算应用所面对的极大挑战。本课程基本思想如下:
1、目前、“云计算”已经不是一个刚刚流行的时髦概念了、在一些传统IT方法显得无能为力的场合、云计算正在开始大展拳脚、表现了强大的解决问题的能力、海量数据存储与处理正是属于这种场合。我们如何在云计算分布式环境下正确设计大数据量数据模型?如何在设计中解决资源、效率、安全性、可靠性等一系列极难平衡的问题?如何通过云计算帮助我们解决在传统IT技术中看似解决不了的敏感问题?这些都是我们在云计算架构设计中需要深入研究的键问题。
2、理解问题最好的方法是分析成功案例、本课程分别从多个角度分析在面对海量数据处理的困难时、不同的应用体系是如何解决问题并获得成功的。研究这些已有的体系不是目的、而是希望学员能够通过学习这些解决问题的方法和思路、通过归纳整理深入理解、再根据自己所面对的领域特征、形成解决具体实际问题的方案。这也是让云计算在海量数据处理领域真正发挥作用的有效途径。
3、云计算是一种服务、在云计算应用架构设计中、就必须考虑作为服务与普通的产品设计有哪些不同?需要考虑的产品的服务特征有哪些?如何搭建面向不同层次、合适的服务平台?在这个过程中、我们需要考虑哪些问题?有哪些成功的案例?有些什么解决方案?
4、云计算应用最重要的问题是安全问题。安全不是一个后期需要解决的独立问题、而是在前期就需要投入巨大精力来考虑的产品策略。可以说、安全性与可用性是云计算能否顺利实施与应用的关键点、也是云计算架构设计的关键因素。我们应该如何考虑安全问题?如何解决诸如数据安全、网络安全、主机安全、数据管理以及灾难恢复等一系列问题?如何制定合适的安全性与可用性策略?在实践中有什么经验和教训?
5、为了把传统数据中心改造为基于云计算的服务系统、虚拟化是一个重要手段。我们必须深入研究虚拟化技术是如何实现的。虚拟化技术有哪几个层面的问题?如何正确应用虚拟化技术来实现把基础设施向服务转型?各种虚拟化技术有些什么优点?有哪些陷阱?如何规划技术解决方案?如何正确进行云计算体系结构设计?
本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程、而是针对问题讨论解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验、在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究、在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究、以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习、希望推动国内云计算项目开发上升到一个新水平。

【学员基础】
1、对IT系统设计有一定的理论与实践经验。
2、数据仓库与大数据处理有一定的基础知识。

【课程大纲】
第一讲 云计算的概念与现状
1、云计算的概念
2、云计算发展现状
3、云计算实现机制
4、云计算的发展环境
5、云计算的优势

第二讲 从Google云计算体系、理解海量数据处理的方法
1、如何构建海量存储文件系统?
  ■GFS系统架构
  ■GFS容错机制
  ■GFS系统管理技术
  ■MapReduce产生背景
  ■MapReduce编程模型
  ■MapReduce实现机制
  ■MapReduce案例分析
2、如何提供锁服务解决分布式数据一致性问题?
  ■Chubby的设计思路
  ■Chubby中的Paxos算法
  ■Chubby文件系统
3、如何建立规模庞大的高性能表结构?
  ■BigTable设计目标
  ■BigTable系统架构
  ■BigTable服务器
  ■BigTable性能优化
4、如何建立高可用性和高可扩展性的数据系统?
  ■Megastore设计目标
  ■Megastore数据模型
  ■Megastore事务及并发控制
  ■Megastore基本架构
  ■Dapper监控系统
  ■Dapper关键性技术
  ■Dapper工具

第三讲 从Hadoop云计算项目、进一步研究云数据处理方法
1、HDFS:高可靠性处理机制及应用
  ■Hadoop项目简介
  ■HDFS体系结构
  ■HDFS关键运行机制
  ■Hadoop vs Google
  ■Hadoop API
  ■Hadoop环境搭建
2、HBASE:庞大、极其稀疏的可扩展性数据模型
  ■Hbase简介
  ■HBase的运行机制
  ■HBase与 HDFS
  ■HBase的对外接口
  ■ZooKeeper的数据模型
  ■ZooKeeper的读写机制
  ■ZooKeeper的使用方法

第四讲 从Windows Azure、理解平台即服务的本质
1、微软云计算平台
2、微软云操作系统Windows Azure
3、微软云关系数据库SQL Azure
4、Azure AppFabric
5、Azure Marketplace

第五讲 从Amazon云计算、讨论如何提供云服务
1、Dynamo基础存储架构
2、弹性计算云EC2
3、简单存储服务S3
4、简单队列服务SQS
5、简单数据库服务Simple DB
6、关系数据库服务RDS
7、内容推送服务CloudFront

第六讲 实施云计算的关键点:安全策略
1、云计算安全是一个必须前期重视的策略
2、云计算的特征与安全挑战
3、云计算的安全体系与关键技术
4、基础架构云安全框架
5、云计算安全平台

第七讲 当前数据中心如何向云计算环境转变?
1、VMware云产品
2、云管理平台 vCenter
3、vCloud Service Director
4、VMware的网络和存储虚拟化
5、主流商业云计算解决方案比较
6、主流开源云计算系统比较
7、国内代表性云计算平台比较

第八讲 基础设施即服务(IaaS、关键实现技术
1、IaaS技术体系概述
2、服务器虚拟化技术
  ■CPU虚拟化
  ■内存虚拟化
  ■I/O虚拟化
3、存储虚拟化技术
  ■存储系统概述
  ■存储设备层的存储虚拟化
  ■块聚合层的存储虚拟化
  ■文件/记录层的存储虚拟化
4、主机网络虚拟化

第九讲 软件即服务(SaaS、关键实现技术
1、SaaS技术概述
2、呈现层技术综述
3、调度层技术
  ■基于DNS的调度
  ■基于虚拟IP的调度
  ■基于链路聚合的调度
  ■基于应用的调度
  ■调度策略
4、业务层
5、数据层
6、用户管理和配置管理
7、用户体验的设计
8、课程总结
 
【讲师介绍】
  杨老师,中国培训资讯网(www.e71edu.com)资深讲师。
主要研究网络信息分析以及云计算相关技术、长期从事通信网管系统、网络信息处理、商务智能(BI)以及电信决策支持系统的研究开发工作、主持和参与了多个国家和省部级基金项目、具有丰富的工程实践及软件研发经验。
  雷老师,中国培训资讯网(www.e71edu.com)资深讲师。
国内知名企业云平台技术负责人、中国云亲身实践者。

【费用及报名】
1、费用:培训费5500元(含培训费、讲义费);如需食宿,会务组可统一安排,费用自理。
2、报名咨询:4006820825010-561291385602809013810210257 鲍老师
3、报名流程:电话登记-->填写报名表-->发出培训确认函
4、备注:如课程已过期,请访问我们的网站,查询最新课程
5、详细资料请访问北京曼顿培训网:www.mdpxb.com (每月在全国开设四百多门公开课,欢迎报名学习)

   【自助报名】 点击下载报名表!
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