課程大綱：云(yun)計算與數據中心培訓
1 數據(ju)中心(xin)相(xiang)關業務分析
1.1 企業級(ji)業務信息架構分析
1.2 企業與(yu)互聯網對接業務信息架構分析
1.3 企業之間(jian)互相(xiang)協(xie)同業務分(fen)析
1.4 核心業(ye)(ye)務(wu)與(yu)邊緣業(ye)(ye)務(wu)分析(xi)
1.5 業務抽象分析(xi)
1.6 案例(li)分析：ERP5中(zhong)“5”的含(han)義分析
2 數據中(zhong)心的OLTP結構(gou)設計
2.1 可擴展數據庫結構設(she)計(ji)
2.2 提(ti)升數據庫性能(neng)的設計(ji)策略
2.3 數據(ju)庫安全設計策略
2.4 案例分(fen)(fen)析：沃爾瑪超市(shi)ERP軟件(jian)數據(ju)庫結(jie)構分(fen)(fen)析
2.5 案例分(fen)析(xi)：多(duo)年(nian)運行(xing)軟件(jian)性能(neng)不降低的數(shu)據庫結構分(fen)析(xi)
3 數據(ju)中心的OLAP結構(gou)設計(ji)
3.1 定義數據質量規范(fan)
3.2 ETL與數據(ju)庫倉庫設計(ji)
3.3 高(gao)性能的星型結構數據分析模型設計
3.4 分析數據可視(shi)化設計
3.5 案(an)例(li)分(fen)析：國家電網SG186商業(ye)智能(neng)化設(she)計
4 虛擬化技術(shu)與數據中心分布(bu)設計
4.1 數據庫實例與(yu)硬件資源充(chong)分(fen)利用(yong)
4.2 數據(ju)庫是否適(shi)合于虛擬化方式
4.3 數據庫(ku)分布策(ce)略
4.4 虛(xu)擬(ni)化技術、虛(xu)擬(ni)資源(yuan)管理(li)技術與OpenStack
4.5 云計算設備的部署(shu)方案
4.6 案例分析(xi)：社交站(zhan)點(dian)的數據庫分布方案剖析(xi)
5 關(guan)系型數據庫轉向NoSQL分布式文件系統
5.1 案例分(fen)析：天(tian)貓、淘(tao)寶的“去關系型(xing)數據庫(ku)”過(guo)程分(fen)析
5.2 DFS的數(shu)據(ju)操作方式(shi)與數(shu)據(ju)庫的數(shu)據(ju)操作方式(shi)對比
5.3 案例分析(xi)：Google的(de)GFS與Apache的(de)HDFS架構分析(xi)
5.4 案例分析(xi)：OceanBase淘寶(bao)開源的千(qian)億級(ji)別分布(bu)式數據庫(ku)系統分析(xi)(支持讀(du)寫事務的線上(shang)服務)
6 高可(ke)靠的數據(ju)訪問(wen)技術
6.1 ORM設計模式(shi)與(yu)ORM框架(jia)技術(shu)演繹
6.2 基于“云存(cun)儲”的數據訪問技術
6.3 案例分析：iCloud的(de)穩(wen)定(ding)性問題分析
6.4 MapReduce的(de)分布(bu)計算框架
7 數據緩存技術
7.1 內(nei)存數(shu)據庫與緩存技術
7.2 分布(bu)式緩存(cun)技(ji)術框(kuang)架(jia)
7.3 案例(li)分析(xi)：本地Cache設計策略(lve)
7.4 案(an)例分析：MemCached與Redis對比分析
8 混合SQL與NoSQL的APP架構
8.1 案例分(fen)(fen)析(xi)：天貓(mao)商(shang)戶APP的數據庫整合(he)分(fen)(fen)析(xi)
8.2 數據服務總線框架設計
8.3 案例(li)分析(xi)：阿里聚(ju)石塔框(kuang)架分析(xi)與ISV開發模式(shi)
8.4 案(an)例(li)分析(xi)：Salesforce.com的Database As A Service
9 云數據中心的質量保證
9.1 云(yun)計(ji)算的安全設計(ji)
9.2 云計(ji)算的(de)可用性設計(ji)
9.3 云計(ji)算的(de)性(xing)能設計(ji)
9.4 云(yun)計算的運營設計
10 云數據中心的應用與開發模式
10.1 云計(ji)算的主(zhu)要應用
10.2 云計算的主要開源軟(ruan)件架構及相關架構的技術成熟度
10.3 由傳統架(jia)(jia)構(gou)向云計算架(jia)(jia)構(gou)轉型的方法、步(bu)驟和(he)策略
10.4 測試云與云測試
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