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云计算与数据中心IDC建设
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上课地址
北京市海淀区西3环北路87号6层1-608
开课安排
4.23-25(北京) 6.18-20(青岛) 8.26-28(珠海)
10.22-24(杭州) 12.27-29(上海)
课程介绍
为进一步加强云计算与数据中心专业技术人才队伍建设,推动企事业单位和政府机构有效地进行公共服务云\IDC数据中心管理,使相关人员更好理解和掌握云计算的关键技术原理、未来发展方向。
适合对象
地方政府云计算物联网产业负责人;各地云计算中心负责人;云计算物联网产业规划负责人;云计算产业投资团队;云计算应用开发商;云计算硬件设备提供商;云服务运营服务提供商;高校、科研院所云计算项目负责人。
课程目标
了解云计算的发展历史;
掌握云计算的实践应用;
学习云计算的核心技术;
通晓云计算的商业价值。
课程师资
朱老师 中心顾问、架构。主要从事系统架构、高可用性及高性能规划等工作。对大型金融机构对IT的高可用性,高性能以及灾备方案有丰富经验;具备独有方案设计经验与技能。主导完成美国、加拿大、中国等行业客户的高可用性及高性能系统架构设计、性能管理与优化等方案近几十项;多年的国际团队领导经验、擅长复合型项目管理;截止目前主要服务客户包括国内主要银行、省地税局等大型企事业单位近30家。
课程长度
3天(18学时)
课程内容
第一天 |
主题 | 云计算与虚拟化 |
大纲 | 云计算 当前企业所面临的挑战 & 什么是云计算 云计算的基石 & 云计算的特征 云服务的分类 & 云计算的部署模式 云计算面临的挑战 & 为云计算选择适当的工作负载 实现云计算所必须的基础设施 IBM云计算参考架构 & 云计算的实施周期 虚拟化 虚拟化概述 & 纵向扩展与横向扩展 虚拟资源对象 & 虚拟化带来的支出与收益 循序渐进最终实现IT的虚拟化 IT组件整合的维度 DB2pureScale–数据库整合解决方案示例 CPU的虚拟化 & I/0的虚拟化 虚拟化相关的系统能力比照 Hypervisor与操作系统能力比照 |
第二天 |
主题 | 大数据与数据处理 |
大纲 | 大数据存储 大数据存储概述 分布式文件系统 分布式文件系统介绍 & 大文件存储(GFS,HDFS) 小文件存储(Haystack) 分布式KeyValue存储 KeyValue存储系统介绍 & Dynamo,PNuts 大规模结构化存储 大规模结构化存储介绍 & BigTable,HBase 数据处理与查询 并行数据处理(MapReduce) 数据查询统计(Pig,Hive,Tenzing) |
第三天 |
主题 | 性能设计与优化 |
大纲 | 开源云计算平台详解 Hadoop详解 & Hadoop编程实践 Hapdoop/Hbase等的安装与部署 & Hapdoop编程实践 MapReduce编程实践 & Hive编程实践 容量评估与性能管理之压力测试基本理论 容量评估内容 基准理论–吞吐量与CPU使用率的关系 基准理论–响应时间与吞吐量的关系 基准理论–二八定律 & 基准理论–多节点内耗 I/0因素对处理能力的影响 压力测试前提 & 测试结果分析 容量评估与性能管理之某银行系统容量评估参考案例 开放系统容量评估内容 & 开放系统评估流程 开放系统数据采集方法 & 开放系统建立不同类别评估模型 开放系统CPU评估模型 & 开放系统CPU评估样例 系统性能设计与调优 系统性能设计与调优的开始阶段 响应时间的3个组成部分 取得更好性能的6类通用技术 & 专注于:数据库的性能设计 设计与调优的通用指南 & 紧急情况下的性能调 |
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校区安排(1)
嘉理融智校区
北京市海淀区西三环北路87号6层1-608
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