云计算与数据中心建设
线下培训时长：12 小时
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课程介绍
适用对象：CTO、运维经理、开发经理、IT技术工程师、云计算工程师。
课程简介：本课程面向的数据中心建设主要指数据层面，学习如何基于业务进行数据中心的设计，以及如何结合云计算技术进行数据中心的设计。通过本课程的学习，可以掌握以下方面的知识与技能：数据中心相关业务分析；数据中心的OLTP结构设计；虚拟化技术与数据中心分布设计；关系型数据库向NoSQL的转变；高可用的数据架构；数据缓存技术；云数据中心的质量保证与开发模式等。
课程大纲
1 数据中心相关业务分析
1.1 企业级业务信息架构分析
1.2 企业与互联网对接业务信息架构分析
1.3 企业之间互相协同业务分析
1.4 核心业务与边缘业务分析
1.5 业务抽象分析
1.6 案例分析：ERP5中“5”的含义分析
2 数据中心的OLTP结构设计
2.1 可扩展数据库结构设计
2.2 提升数据库性能的设计策略
2.3 数据库安全设计策略
2.4 案例分析：沃尔玛超市ERP软件数据库结构分析
2.5 案例分析：多年运行软件性能不降低的数据库结构分析
3 数据中心的OLAP结构设计
3.1 定义数据质量规范
3.2 ETL与数据库仓库设计
3.3 高性能的星型结构数据分析模型设计
3.4 分析数据可视化设计
3.5 案例分析：国家电网SG186商业智能化设计
4 虚拟化技术与数据中心分布设计
4.1 数据库实例与硬件资源充分利用
4.2 数据库是否适合于虚拟化方式
4.3 数据库分布策略
4.4 虚拟化技术、虚拟资源管理技术与OpenStack
4.5 云计算设备的部署方案
4.6 案例分析：社交站点的数据库分布方案剖析
5 关系型数据库转向NoSQL分布式文件系统
5.1 案例分析：天猫、淘宝的“去关系型数据库”过程分析
5.2 DFS的数据操作方式与数据库的数据操作方式对比
5.3 案例分析：Google的GFS与Apache的HDFS架构分析
5.4 案例分析：OceanBase淘宝开源的千亿级别分布式数据库系统分析(支持读写事务的线上服务)
6 高可靠的数据访问技术
6.1 ORM设计模式与ORM框架技术演绎
6.2 基于“云存储”的数据访问技术
6.3 案例分析：iCloud的稳定性问题分析
6.4 MapReduce的分布计算框架
7 数据缓存技术
7.1 内存数据库与缓存技术
7.2 分布式缓存技术框架
7.3 案例分析：本地Cache设计策略
7.4 案例分析：MemCached与Redis对比分析
8 混合SQL与NoSQL的APP架构
8.1 案例分析：天猫商户APP的数据库整合分析
8.2 数据服务总线框架设计
8.3 案例分析：阿里聚石塔框架分析与ISV开发模式
8.4 案例分析：Salesforce.com的Database As A Service
9 云数据中心的质量保证
9.1 云计算的安全设计
9.2 云计算的可用性设计
9.3 云计算的性能设计
9.4 云计算的运营设计
10 云数据中心的应用与开发模式
10.1 云计算的主要应用
10.2 云计算的主要开源软件架构及相关架构的技术成熟度
10.3 由传统架构向云计算架构转型的方法、步骤和策略
10.4 测试云与云测试
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