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- 资源管理云平台项目是企业数字化项目中的核心部分,其目标是构建一个高效、弹性、高可靠、可扩展的数字化资源与能力基座,以支撑企业数字化应用与转型。 新建高规格的数据中心机房、并搭建大规模私有云平台,并利用统一云管平台纳管所有基础资源,构建多地多中心的混合云架构,支撑全公司各业务的数字化升级。 通过建设多个数据中心,搭建私有云并兼容公有云资源,利用云管平台进行统一纳管,进而构建一个多地多中心的混合云架构,保障整个架构的可靠、可用与弹性。 统一规划、逐步实施,从单一数据中心+异地灾备中心到同城双活架构+异地灾备架构演进,后期再转化为多城多活多云架构,业务就近访问,互为容灾备份。0 8浏览免费
- 1-传统数据中心面临的问题 2-新一代云数据中心建设目标 3-什么是云数据中心和发展趋势 4-云数据中心关键技术 5-如何去建设云数据中心0 5浏览会员免费
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- 云计算Group-Based-Policy章节的ppt总结 1.GBP的产生 2.什么是GBP? 3.GBP是如何工作的? 4.GBP的模型(六种原语) 5.GBP应用(实例) 1.GBP的产生 尽管Neutron对于网络、端口、子网、路由器和安全组等的建模为构建连接的逻辑网络拓扑结构提供了必要的构建模块。 由于 Neutron 不能理解应用程序的详细信息(如应用程序端口号等) Neutron并不能为应用程序管理员提供合适的抽象方法去管理网络。 应用程序的运维人员也不希望去管理与底层基础设施(网络、路由等)直接相关的细节操作。 为了向程序开发人员和应用程序运维人员提供更好的网络管理抽象,基于组的策略(Group-Based Policy,GBP)应运而生。0 14浏览会员免费
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- 本章介绍了MapReduce编程模型的相关知识。MapReduce将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了两个函数:Map和Reduce,并极大地方便了分布式编程工作,编程人员在不会分布式并行编程的情况下,也可以很容易将自己的程序运行在分布式系统上,完成海量数据集的计算 MapReduce执行的全过程包括以下几个主要阶段:从分布式文件系统读入数据、执行Map任务输出中间结果、通过 Shuffle阶段把中间结果分区排序整理后发送给Reduce任务、执行Reduce任务得到最终结果并写入分布式文件系统。在这几个阶段中,Shuffle阶段非常关键,必须深刻理解这个阶段的详细执行过程 MapReduce具有广泛的应用,比如关系代数运算、分组与聚合运算、矩阵-向量乘法、矩阵乘法等。0 56浏览会员免费
- HDFS采用了主从(Master/Slave)结构模型,一个HDFS集群包括一个名称节点和若干个数据节点。名称节点负责管理分布式文件系统的命名空间;数据节点是分布式文件系统HDFS的工作节点,负责数据的存储和读取 HDFS采用了冗余数据存储,增强了数据可靠性,加快了数据传输速度。HDFS还采用了相应的数据存放、数据读取和数据复制策略,来提升系统整体读写响应性能。HDFS把硬件出错看作一种常态,设计了错误恢复机制 本章最后介绍了HDFS的数据读写过程以及HDFS编程实践方面的相关知识0 88浏览会员免费
- Linux,全称GNU/Linux,是一种免费使用和自由传播的类UNIX操作系统,其内核由林纳斯·本纳第克特·托瓦兹于1991年10月5日首次发布,它主要受到Minix和Unix思想的启发,是一个基于POSIX的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。它能运行主要的Unix工具软件、应用程序和网络协议。它支持32位和64位硬件。Linux继承了Unix以网络为核心的设计思想,是一个性能稳定的多用户网络操作系统。Linux有上百种不同的发行版,如基于社区开发的debian、archlinux,和基于商业开发的Red Hat Enterprise Linux、SUSE、Oracle Linux等。0 45浏览会员免费
- Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台,为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构 Hadoop基于Java语言开发,具有很好的跨平台特性,并且可以部署在廉价的计算机集群中 Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce Hadoop被公认为行业大数据标准开源软件,在分布式环境下提供了海量数据的处理能力 几乎所有主流厂商都围绕Hadoop提供开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务,如谷歌、雅虎、微软、思科、淘宝等,都支持Hadoop0 60浏览会员免费
- 本章介绍了大数据技术的发展历程,并指出信息科技的不断进步为大数据时代提供了技术支撑,数据产生方式的变革促成了大数据时代的来临 大数据具有数据量大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度低等特点,统称“4V”。大数据对科学研究、思维方式、社会发展、就业市场和人才培养等方面,都产生了重要的影响,深刻理解大数据的这些影响,有助于我们更好把握学习和应用大数据的方向 大数据在金融、汽车、零售、餐饮、电信、能源、政务、医疗、体育、娱乐等在内的社会各行各业都得到了日益广泛的应用,深刻地改变着我们的社会生产和日常生活 大数据并非单一的数据或技术,而是数据和大数据技术的综合体。大数据技术主要包括数据采集、数据存储和管理、数据处理与分析、数据安全和隐私保护等几个层面的内容 大数据产业包括IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层和数据应用层,在不同层面,都已经形成了一批引领市场的技术和企业 本章最后介绍了云计算和物联网的概念和关键技术,并阐述了大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系0 68浏览会员免费
- 云计算是一种能够通过网络以便利的、按需付费的方式获取计算资源(包括网络、服务器、存储、应用和服务等)并提高其可用性的模式。这些资源来自一个共享的、可配置的资源池,并能够以最省力和无人干预的方式获取和释放。这种模式具有 5 个关键功能、3 种服务模式和 4 种部署方式。0 26浏览会员免费
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- NBF(New-Retail Business Framework)是一个新零售服务开放框架,提供标准化业务定义、快捷服务开发和生态开放的能力,旨在为生态伙伴提供一整套完整的新零售 PaaS 和 SaaS 的解决方案。本次演讲将介绍 NBF 中的核心能力— Serverless 的架构设计和深度实践。 1、为什么做 NBF 和 NBF 的生态; 2、NBF 云原生的 Serverless 架构; 3、NBF-Serverless 的核心能力; 极速的服务发布能力——通过典型的 FaaS 特性实现服务秒级发布; 灵活的服务路由能力——通过 NBF-Broker 实现无侵入式的服务多态和服务降级的路由; 强大的服务运维能力——毫秒级的弹性扩容能力,大促脉冲流量也能从容应对; 4、NBF-Serverless 深度实践——阿里双十二和女王节等大促的 Serverless 实施方案和实践数据; 5、NBF-Serverless 的展望——上云和出海。0 163浏览会员免费