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版权归出版社和原作者所有，链接已删除，误买正?/b>
 
 
用户下蝲说明Q?/strong>
?sh)子版仅供预览，下蝲?4时内务必删除，支持正版Q喜Ƣ的误买正版书c：
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相关截图Q?br />


资料介：

本书以帮助读者Ş成完整的数字化{型和q云知识体系为宗旨，延箋从点到线、由U到面的内容l织{略Qƈl合源自真实的项目案例，详细介绍如何考虑、制定企业数字化转型Ҏ(gu)q成功实施。本书既融合了作者团队和阉K云丰富的实战l验Q又有对当前业界x的热炚w题的分析与思考，如业务中台、数据中台、AIoT、大数据上云{。无论是企业数字化{型的决策者，q是技术团队的负责人、技术h员，都可以通过本书全面了解、实施企业迁云?/strong>

本书分ؓ五个部分?/strong>

  • *部分介绍云计与企业数字化{型。第1章对云计的历史、发展现状和未来势q行了阐qͼW?章对企业数字化{型的必要性、IT理上的变化、基本方法等做了介绍?/strong>
  • W二部分Q第 3 章）介绍云上通用架构设计与改造，包括云上|络架构、运l管理架构、云上安全管理、云上应用架构等Qؓ制订具体的迁云方案奠定基?/strong>
  • W三部分Q第4章）解读了业务中収ͼ包括什么是业务中台、ؓ何需要业务中台、业务中台的演进、业务中台的设计原则{?/strong>
  • W四部分介绍企业IT各部分迁云的Ҏ(gu)与技术。其中，W?章介l应用系l迁云，W?章介l数据库服务q云Q第7章介l数据库q云Q第8章介l文件存储服务迁云，W?章介l云上应用容量评C优化Q第10章介l大数据q云?/strong>
  • W五部分Q第11章）l出了交通管理和互联|金融两个行业的企业q云l合案例Q帮助读者理解迁云方法论的实际运用?/strong>


资料目录Q?/strong>

?/strong>

前言

 

W?1 章　云计时代的到来

1.1　云计的h

1.2　云计的概念

1.3　云服务的发展现状

1.3.1　DaaS

1.3.2　SaaS

1.3.3　PaaS

1.3.4　IaaS

1.4　云计的未来

W?2 章　企业数字化{型与企业q云

2.1　企业数字化{型之?/strong>

2.2　数字化{型后 IT 理的改?/strong>

2.3　企业数字化{型的Ҏ(gu)

2.4　数字化{型的云端实践

2.4.1　12306

2.4.2　天猫双十一

2.4.3　视频Ҏ(gu) / 直播cȝ?/strong>

W?3 章　云上通用架构设计与改?/strong>

3.1　|络架构设计

3.1.1　|络产品?/strong>

3.1.2　|络接入与规?/strong>

3.1.3　混合云架构实?/strong>

3.2　云上q维理架构设计

3.2.1　Z RAM 实现账号权限理Ҏ(gu)

3.2.2　云上开发、测试、生产环境管理方?/strong>

3.3　云上安全理

3.3.1　云上应用安全保障Ҏ(gu)

3.3.2　云上安全理实践

3.4　应用架构设计

3.4.1　负蝲均衡

3.4.2　可扩展?/strong>

3.4.3　微服?/strong>

3.4.4　异步?/strong>

3.4.5　高可用与容灾

3.4.6　云数据库架构实践

3.4.7　大数据处理技术架?/strong>

3.5　应用攚w实?/strong>

3.5.1　应用架构攚w?/strong>

3.5.2　数据库改?/strong>

3.5.3　文g存储攚w?/strong>

3.5.4　大数据实时计应用改?/strong>

3.5.5　大数据离U分析应用改?/strong>

W?4 章　业务中台

4.1　什么是业务中台

4.2　业务中台的h(hun)?/strong>

4.2.1　“烟囱?rdquo;pȝ开发方?/strong>

4.2.2　Z业务中台的系l开?/strong>

4.3　业务中台的实践过E?/strong>

4.4　需求调?/strong>

4.4.1　需求调研前的准备工?/strong>

4.4.2　开始调?/strong>

4.4.3　调研内容

4.4.4　业务调研分析

4.5　企业业务中台的演q\U?/strong>

4.6　业务中台的设计方案和原则

4.6.1　业务中台的核?mdash;׃n服务中心

4.6.2　业务中台的设计方?/strong>

4.7　业务中台的实?/strong>

4.7.1　业务中台的技术实跉|?mdash;微服?/strong>

4.7.2　微服务的业务拆分原则

4.7.3　微服务的架构设计

4.7.4　微服务技术框枉型

4.7.5　EDAS 微服务技术框架剖?/strong>

4.8　阉K巴巴业务中台能力输出与案?/strong>

W?5 章　应用pȝq云

5.1　应用pȝq云的挑?/strong>

5.2　pȝq云Ҏ(gu)

5.2.1　q云原则

5.2.2　q云{略

5.2.3　q云节奏

5.3　q云评估

5.4　q云的整体流E?/strong>

5.4.1　pȝ调研 97

5.4.2　风险评估

5.4.3　云上架构设计

5.4.4　pȝ攚w?/strong>

5.4.5　数据q移验证

5.4.6　功能 / 性能试

5.4.7　pȝ割接交付

5.5　pȝq云技术选型

5.6　直接q移上云

5.7　攚w迁UM?/strong>

5.7.1　OLTP cd

5.7.2　OLAP cd

5.7.3　文g / 内容理cd

5.7.4　大规模离U计类?/strong>

5.8　云上安全保障

5.9　应用镜像服务q云

5.9.1　镜像q移概述

5.9.2　镜像q移可行性评?/strong>

5.9.3　镜像q移和{换工?/strong>

5.9.4　阉Kq云工具

5.9.5　通用镜像q移Ҏ(gu)

5.9.6　阉K云上?VPC 和区域、̎号镜像迁Ud?/strong>

W?6 章　数据库服务迁?/strong>

6.1　RDS

6.2　DRDS

6.3　异构数据库改造上云实?/strong>

6.3.1　Oracle ?MySQL

6.3.2　MySQL 开发规?/strong>

6.3.3　MySQL 表设?/strong>

6.3.4　MySQL 分布式数据库

6.3.5　关键功能攚w?/strong>

6.3.6　RDS 性能优化

6.3.7　RDS 控制?/strong>

6.4　数据传输服务

6.4.1　DTS 产品架构

6.4.2　数据q移

6.4.3　实时同步

6.4.4　数据订阅

6.4.5　DTS 的应用场?/strong>

W?7 章　数据库迁云工具ADAM

7.1　数据库迁云面临的挑战

7.1.1　传统企业数据中心的现?/strong>

7.1.2　传统业务pȝ架构的局?/strong>

7.1.3　数据库架构的选择

7.2　ADAM 及数据库q云的流E?/strong>

7.2.1　ADAM 概述

7.2.2　ADAM q云的流E?/strong>

7.3　ADAM 数据库采集工?/strong>

7.4　ADAM SaaS 分析q_

7.5　ADAM SQL 在线译工具

7.6　ADAM Studio

7.6.1　ADAM Studio 客户端工hq?/strong>

7.6.2　ADAM Studio 的安?/strong>

7.6.3　ADAM Studio Mq移操作

7.7　ADAM PL/SQL Java 自动转换

7.7.1　P2J 工作原理

7.7.2　PL/SQL ?Java 的背?/strong>

7.7.3　PL/SQL ?Java 的难?/strong>

7.7.4　PL/SQL ?Java 的功能特?/strong>

7.8　ADAM 一键迁Ud?/strong>

7.9　ADAM 在项目中的实?/strong>

W?8 章　文g存储服务q云

8.1　OSS 的适用场景

8.2　本地文gqxq移到OSS

8.2.1　q移步骤

8.2.2　OSS 回源规则讄

8.2.3　q移工具 OSSImport2

8.3　云上 OSS 应用实践

8.3.1　OSS 权限控制

8.3.2　OSS 防盗?/strong>

8.3.3　客户端直?OSS 的实?/strong>

8.3.4　数据传输完整性校?/strong>

W?9 章　云上应用定w评估与优?/strong>

9.1　应用定w规划概述

9.2　应用定w压测评估Ҏ(gu)

9.3　应用定w评估工具

9.4　应用监控与弹性׾~?/strong>

9.5　应用性能定w评估及优化案?/strong>

W?10 章　大数据上?273

10.1　大数据上云概q?/strong>

10.1.1　阉K云大数据架构

10.1.2　阉K云大数据产品介绍

10.1.3　大数据上云工?/strong>

10.1.4　大数据上云的优势

10.1.5　大数据处理场?/strong>

10.1.6　常见的大数据上云Ҏ(gu)

10.2　大数据上云工?/strong>

10.2.1　客户调研

10.2.2　资源评估

10.2.3　数据上云

10.2.4　业务逻辑上云

10.3　大数据上云（E-MapReduceQ?/strong>

10.3.1　准备工作

10.3.2　资源评估

10.3.3　数据q移

10.3.4　Hive q移

10.3.5　作业部v

10.3.6　双跑和校?/strong>

10.4　大数据上云案?/strong>

10.4.1　某气象企业数据上云案?/strong>

10.4.2　某直播企业数据上云案?/strong>

10.4.3　某政务^台数据上云案?/strong>

W?11 章　企业q云l合案例

11.1　交通管理行业案?/strong>

11.1.1　行业背景

11.1.2　OLTP pȝq云

11.1.3　典型 OLTP pȝqxq云

11.1.4　大规模离U计系l迁?/strong>

11.1.5　典型的大规模ȝ计算pȝq云

11.1.6　q云后的变化

11.2　互联|金融行业案?/strong>

11.2.1　q云背景

11.2.2　q云解决Ҏ(gu)

11.2.3　q云q程中的问题剖析

11.2.4　q云后的变化
 
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