云计算与大数据处理技术培训
云计算与大数据处理技术培训详细内容
云计算与大数据处理技术培训(北京,6月17-19日)
【培训日期】北京,2021年6月17-19日;直播,2021年6月17-19日
【培训地点】北京
【培训对象】
1,系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。
2,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。
3,云服务运营服务提供商规划负责人。
4,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】
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。为解决广大系统设计人员深入研究与开发云计算系统的需要,培训中心特举办“云计算与大数据处理技术”培训班
【学员基础】
1,对IT系统设计有一定的理论与实践经验。
2,有一定的数据仓库与大数据处理基础知识。
【培训目标】
1,深入理解通过云计算实现海量数据处理的思想、方法与实践。
2,理解安全性和可用性设计的问题、方法与实践。
3,掌握把传统数据中心改造成云计算中心的技术与方法。
4,掌握虚拟化技术的核心技术方法以及应用特征。
【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。
【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,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。
饶老师,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:培训费线下培训费:6200元/人;线上培训费:4900元/人(含培训费、讲义费);如需食宿,会务组可统一安排,费用自理。
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