云计算和大数据服务 技术架构、运营管理与智能实践

本书采用理论与实践相结合的形式，系统阐述云计算和大数据服务的具体实现。
云计算和大数据服务战略的落地，包括技术构建和运营管理、新兴的人工智能技术的应用，以及组织能力的建设。针对这一目标，全书分为七部分：云计算技术、大数据与数据智能、服务的技术运营、智能运营（AIOps）、安全技术与管理、服务质量管理和组织能力。写作本书的目的是帮助读者对云计算和大数据的重要专题从基本概念、发展思路到解决方案有一个系统认识。
本书具有非常强的可读性和实践指导意义，可作为云计算和大数据企业的高层管理人员和技术架构师的参考读物，也可作为高校相关专业师生的教学参考用书。

"陈赤榕： 30年云服务技术运营架构与管理经验，硅谷早期的云计算技术运营人员之一。北京聆通科技有限公司联合创始人，CEO。 叶新江： 20年大数据技术架构与管理经验，每日互动股份有限公司（个推）创始团队成员，CTO。 李彦涛： 30年通信和云计算行业经验， 国内有名通信及云计算系统架构师之一。北京聆通科技有限公司联合创始人，CTO。 刘国萍： 20年云计算、物联网、人工智能行业经验，网络安全技术领域专家。中国电信研究院教授级高级工程师，博士。 "

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
1.2.1 技术构建（第1、第2部分）：云计算和大数据
1.2.2 服务运营（第3、第4、第5部分）：技术、管理、AIOps和安全
1.2.3 服务质量管理（第6部分）
1.2.4 组织能力（第7部分）
1.3 本书的章节结构
1.4 云计算技术与服务
1.4.1 云计算的发展史
1.4.2 云计算的定义
1.4.3 云计算的服务模式
1.4.4 云计算的部署方式
1.5 大数据和数据智能的技术与服务
1.5.1 大数据的定义
1.5.2 云计算与大数据的关系
1.5.3 数据智能
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
2.1.1 云计算技术概念的发展
2.1.2 云计算相关技术的发展
2.2 云服务的技术结构
2.2.1 云服务的技术层次
2.2.2 云服务的技术结构适用场景
2.3 云服务对技术团队带来的挑战
2.3.1 对研发团队的挑战
2.3.2 对技术运营团队的挑战
2.3.3 对服务质量控制团队的挑战
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
3.1.1 传统企业服务软件与云服务软件对比
3.1.2 特性化与统一服务
3.1.3 面向运营及服务系统功能
3.1.4 IT管理与服务监控
3.2 云服务架构
3.2.1 设计的基础模式
3.2.2 设计的结构模式
3.3 构建高可靠性
3.3.1 可靠性理论与云计算平台的需求实现
3.3.2 可靠性设计
3.3.3 负载均衡与集群
3.3.4 双机热备
3.3.5 异地灾备
3.4 构建高性能
3.4.1 系统容量与性能瓶颈
3.4.2 接入与Web层容量与性能设计与优化
3.4.3 服务层容量与性能设计与优化
3.4.4 数据层容量与性能设计与优化
3.4.5 应对高并发容量
3.5 构建高伸缩性
3.5.1 设计规则扩展与性能
3.5.2 并发访问量
3.5.3 并发数据访问与I/O
3.6 构建高可配置性
3.6.1 系统配置
3.6.2 站点配置
3.6.3 用户配置
3.6.4 服务配置与技术运营关系
3.7 构建高可管理性云计算平台
3.7.1 系统维护周期
3.7.2 系统维护与服务中断
3.7.3 系统可配置性
3.7.4 系统监控能力
……
第2部分 大数据与数据智能
第3部分 服务的技术运营
第4部分 智能运营（AIOps）
第5部分 安全技术与管理
第6部分 服务质量管理
第7部分 组织能力
参考文献
后记——行自云起时，更上一层楼