本书抽丝剥茧地讲述了云计算简史、大数据的前世今生，纠正了一些时下被“误导”的观，分析了大数据与Hadoop的关系、云计算与大数据的关系，从源vs.闭源的角度阐释了整个业界的软件定义趋势、商用硬件趋势并预言了硬件回归的必然趋势，然后用案例讲解了云计算或大数据系统体系架构的设计与实现。
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内容简介
前言
致谢
第1章 揭秘云计算
1.1 云从哪里来
1.1.1 云计算科技史
1.1.2 业务需求推动IT发展
1.2 云的多重形态
1.2.1 云计算的多重服务模式
1.2.2 公有云vs.私有云vs.混合云
1.2.3 云的形态并非一成不变
1.3 关于云计算效率的讨论
1.3.1 公有云效率更高？
1.3.2 云计算优化要论
1.4 业界如何建云
1.4.1 云计算最佳实践五原则
1.4.2 云服务与产品的演进
1.4.3 开源
第1章参考文献
第2章 揭秘大数据
2.1 大数据从何而来？
2.1.1 大数据的催化剂
2.1.2 Data → Big Data → Data
2.1.3 大数据不只是Hadoop
2.2 大数据的五大问题
2.2.1 大数据存储
2.2.2 大数据管理与分析
2.2.3 大数据科学
2.2.4 大数据应用
2.3 大数据四大阵营
2.3.1 OLTP阵营
2.3.2 OLAP阵营
2.3.3 MPP阵营
2.3.4 流数据处理阵营
第2章参考文献
第3章 云计算与大数据体系架构剖析
3.1 关于开源与闭源的探讨
3.1.1 软件在吃所有人的午餐！
3.1.2 商品化硬件趋势分析
3.1.3 硬件回归
3.2 XaaS：一切即服务
3.2.1 软件定义的必要性
3.2.2 软件定义的数据中心
3.2.3 软件定义的计算
3.2.4 软件定义的存储
3.2.5 软件定义的网络
3.2.6 资源管理、高可用与自动化
第3章参考文献
第4章 云计算与大数据进阶
4.1 可扩展系统构建
4.1.1 可扩展数据库
4.1.2 可扩展存储系统
4.2 开源模式探讨
4.2.1 开源业务模式
4.2.2 大数据开源案例
4.3 从SOA到MSA
第4章参考文献
第5章 大数据应用与云平台实战
5.1 大数据应用实践
5.1.1 基于开源架构的股票行情分析与预测
5.1.2 IMDG应用场景
5.1.3 VADL（视频分析数据湖泊）系统
5.2 云平台&应用实践
5.2.1 如何改造传统应用为云应用？
5.2.2 探究业界云存储平台
第5章参考文献
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