新书推荐 | 云计算和大数据服务——技术架构、运营管理与智能实践

《云计算和大数据服务——技术架构、运营管理与智能实践》

作者：陈赤榕、叶新江、李彦涛、刘国萍

定价：168元

近些年，云计算技术在国内有了长足发展，但是从始至终一直奋战在云服务领域的领导者与从业者却不多， 《云计算和大数据服务——技术架构、运营管理与智能实践》一书的作者就是这样一群扎根在云服务与大数据领域各环节的领航者，他们既有硅谷第一批Saas服务的开创者，也有一直扎根在国内通信、金融、安全等领域的领航者。

本书不仅讲述如何实现云计算和大数据的服务，更高屋建瓴，跳出技术细节，从整体上讲解一个公司在战略上决定做云计算和大数据服务后，如何将该战略逐步分解，最终落地实施。这个战略的落地过程包括技术构建、运营管理、组织能力建设等一系列活动。

目录

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第1章综述

1.1本书的框架思路：云计算和大数据服务实现的四要素

1.2本书的框架结构

1.3本书的章节结构

1.4云计算技术与服务

1.5大数据和数据智能的技术与服务

1.6技术运营：从技术升级到服务的实现关键

1.7智能实践

第1部分云计算技术

第2章云计算技术综述

2.1云计算的技术发展回顾

2.2云服务的技术结构

2.3云服务对技术团队带来的挑战

第3章云计算的技术框架：面向服务的架构

3.1 7×24小时云服务的挑战

3.2云服务架构

3.3构建高可靠性

3.4构建高性能

3.5构建高伸缩性

3.6构建高可配置性

3.7构建高可管理性云计算平台

3.8案例分析

第4章云服务的技术基础： 虚拟化

4.1虚拟化技术的发展历史

4.2虚拟化技术分类

4.3系统虚拟化

4.4网络虚拟化

4.5容器的虚拟化

4.6其他虚拟化技术

4.7市场主流虚拟化技术对比

4.8虚拟化对云计算的推动

4.9虚拟化与数据中心

4.10研究分析：虚拟化技术的发展趋势

第5章云服务的平台技术： IaaS、PaaS和SaaS

5.1平台技术的发展

5.2IaaS

5.3PaaS

5.4SaaS

5.5CaaS

5.6云管理平台

5.7平台的实施要点和挑战

5.8案例研究：SaaS的构建、演进、成果与教训

第6章云服务的应用层技术： 微服务

6.1微服务与云计算

6.2微服务的定义

6.3微服务的发展简史

6.4微服务和SOA的关系

6.5微服务的构成要素

6.6微服务的优缺点

6.7微服务的实施要点

6.8案例分析：SMS推送平台的微服务化

第2部分大数据与数据智能

第7章大数据理论及相关模型

7.1大数据概念的提出和演进

7.2 4V+1O特征模型：大数据特征

7.3第四范式：问题解决的新模式

7.4蜜蜂效应：数据的选择价值

7.5大数据业务成熟度模型

7.6数据智能

第8章数据智能平台构建策略

8.1数据业务的构建过程

8.2数据智能体系要求

8.3数据中台策略

第9章大数据技术和平台

9.1大数据基础技术系统组成

9.2大数据开源体系各部分介绍

9.3大数据生态的发展态势

9.4实践讨论：大数据存储的建模

第10章大数据分析系统技术

10.1分析系统架构设计

10.2架构选择

第11章企业大数据实施策略

11.1企业实施大数据战略面临的挑战

11.2实施规划

11.3案例研究：大数据运营场景及系统实施

11.4实践中的经验教训

第3部分服务的技术运营

第12章服务的技术运营综述

12.1技术运营的基本概念

12.2云服务的技术运营

12.3云服务技术运营的目标

12.4技术运营的双维模型

12.5DevOps方法论

12.6服务可靠性工程

12.7双维模型、DevOps与SRE的指导意义和应用

第13章服务的生产设计

13.1生产设计的目的

13.2生产设计方法

13.3生产设计(1)： 工程开发期间的任务

13.4生产设计（2）：上线期间的任务

13.5服务支持结构：团队和知识

13.6实践和讨论

第14章服务的业务连续性

14.1云服务业务连续性及其挑战

14.2云计算的业务连续性方案概述

14.3灾备系统架构

14.4灾备方案的成本效率

14.5案例研究：云服务提供商思科WebEx的灾备系统

第15章服务运营的监控体系

15.1服务监控概述

15.2监控体系架构

15.3基础设施层的监控

15.4应用层监控

15.5服务层监控

15.6案例研究——基础设施层监控

第16章服务运营的自动化

16.1自动化理论

16.2自动化运维的一般过程

16.3自动化等级

16.4自动化工具

16.5自动化的风险及控制

16.6运维自动化的深入：引入控制理论

16.7人工智能在自动化中的应用

第17章7×24小时服务的运营管理综述

17.1 7×24小时服务运营的管理目标

17.2 经典的运营管理框架

17.3以服务为核心的运营管理流程

17.4日常的运营管理

17.5管理流程面对的挑战

17.6运营管理的成熟度：五重境界

17.7案例研究：运营管理流程的推广与改进

17.8案例的延伸讨论：主动式和被动式的运营管理

第18章事件、事故和问题管理三流程

18.1 7×24小时生产线运营的挑战

18.2服务运营的整体思路

18.3事件管理和生产线监控

18.4事故管理

18.5问题管理

18.6实践(1)：事故管理流程的设计

18.7实践(2)：对管理者的建议

18.8案例分析：从技术和管理的双维角度剖析事故

第19章变更管理

19.1变更管理介绍

19.2变更管理的原理

19.3云服务运营中的挑战

19.4实践中的要点

19.5实践中的难点

19.6案例研究(1)：变更管理实施中所发现的运营问题和改进

19.7案例研究(2)： 复杂环境下变更管理流程的设计

第20章容量管理

20.1容量管理的目的

20.2ITIL的容量管理方法介绍

20.3云服务容量管理的挑战和要点

20.4容量规划

20.5性能管理

20.6容量规划的关键：建模

20.7建模的数学方法

20.8容量管理的衡量指标

20.9成功因素和风险

20.10案例研究： 苏宁金融容量管理的技术解决方案

第4部分智能运营（AIOps）

第21章数据能力——智能运营（AIOps）介绍

21.1数据能力的新阶段：AIOps

21.2AIOps发展历史：从ITOA到AIOps

21.3AIOps的技术栈

21.4机器学习介绍

21.5AIOps为工厂运营管理赋能

21.6场景讨论：运维报警风暴的处理

第22章AIOps中的算法基础

22.1AIOps适用场景和算法策略

22.2KPI聚类

22.3瓶颈分析

22.4异常检测与容量预测

22.5异常定位

22.6故障预测

22.7实践讨论：异常检测场景中的算法选择思路

22.8数据重视和增量学习

第23章AIOps的落地： 企业实施

23.1AIOps企业实施战略

23.2建立基础：数据先行

23.3实践讨论

23.4案例研究：苏宁金融的智能运维实践

第5部分安全技术与管理

第24章云计算安全概述

24.1概述

24.2云计算安全的挑战和研究现状

24.3国内外云计算安全相关的标准化组织及其研究成果

第25章云计算安全架构

25.1云计算安全体系架构

25.2云计算模型与安全架构模型间的映射关系

25.3云计算安全职责划分

第26章云计算基础设施安全

26.1云计算基础设施面临的安全风险

26.2云计算基础设施的安全保护机制

第27章云计算数据安全

27.1云计算环境下数据安全综述

27.2服务提供商面临的数据安全风险及挑战

27.3数据安全保护机制

27.4案例分析：政务云的数据安全设施

第28章IaaS和PaaS服务安全

28.1IaaS服务用户需重点关注的安全问题

28.2IaaS服务用户安全检查清单

28.3PaaS服务用户需重点关注的安全问题

28.4PaaS服务用户安全检查清单

第29章SaaS服务安全

29.1SaaS服务安全风险

29.2SaaS应用安全保护机制

29.3案例研究：桌面云服务安全部署方案

第30章云计算安全治理

30.1组织架构与过程模型

30.2云计算安全治理操作

30.3隐私保护

30.4案例：金融业的电子支付运营安全

第31章云计算的合规性

31.1IT合规概述

31.2信息化合规规划

31.3IT合规实践

31.4合规工作中的难点和解决思路

31.5案例研究：在线金融服务商的合规实践

第6部分服务质量管理

第32章云服务的质量工程

32.1服务质量保证的基本原理

32.2质量保证过程

32.3云服务平台的特有质量诉求

32.4需求评审和设计评审

32.5云服务的验证

第33章服务运营的质量管理

33.1服务质量管理的目的

33.2经典的服务质量管理方法

33.3云服务运营中质量管理所面临的挑战

33.4对服务质量管理的探索：GMAI方法及其要点

33.5GMAI服务质量管理：服务改进的框架

33.6GMAI服务质量管理：服务改进的持续

33.7实践讨论(1)：如何保证服务质量改进的持续性

33.8实践讨论(2)：服务质量管理如何获得管理层的支持

33.9服务质量管理方案的选择

第7部分组织能力

第34章组织能力的构建与发展

34.1组织能力概述

34.2云计算服务公司面临的挑战

34.3员工能力

34.4员工的思维模式

34.5员工治理

34.6技术体系的组织架构

34.8实践研究(1)：构建高效的技术运营团队

34.9实践研究(2)：构建大数据的组织能力

34.10实践研究(3)：构建服务导向的客户服务部门

关键词： 案例研究 服务质量 基础设施