云计算架构技术与实践 2024 pdf epub mobi 电子书


云计算架构技术与实践

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云计算架构技术与实践 2024 pdf epub mobi 电子书 著者简介

顾炯炯,华为公司云计算首席架构师,主导完成华为公司云计算产品与解决方案的技术规划与架构设计,支撑了德国电信公有云、西班牙电信公有云、华为企业云、某世界500强大型银行OpenStack私有云、浙江移动IDC公有云、上海联通私有云、华为开发测试及桌面云等数百个云计算项目的商用落地。曾历任华为公司移动软交换产品首席架构师、融合IMS解决方案首席架构师,拥有已获授权并发布的个人专利30多项。


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发表于2024-12-23

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云计算架构技术与实践 电子书 读后感

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这本书整体上还是不错的,它的定位更像是入门级别的百科全书,可以作为一张地图,来探索云计算的世界。其优点在于内容全面,配图丰富,结构清晰,而且作者们都是一线大厂的工程师,经验很丰富,内容布局也很合理。它的缺点也存在,由于本书作者为多人,所以其内容有部分重复和...

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出版者:清华大学出版社
作者:顾炯炯
出品人:
页数:327
译者:
出版时间:2016-9
价格:68
装帧:平装
isbn号码:9787302448778
丛书系列:

图书标签: 云计算  计算机  华为  OpenStack  架构  大数据  Hadoop  软件工程   


云计算架构技术与实践 2024 pdf epub mobi 电子书 图书描述

云计算概念诞生至今已约十年的时间,这十年来,相比云计算诞生初期,技术条件、行业和市场环境均发生了巨大的变化,广大读者对云计算的认知需求,也从当初的粗浅概念阶段,发展到希望深度探索的阶段。

本书以云计算架构技术为核心,从讨论云计算发展为起点,围绕云计算架构涉及的核心技术与商业实践展开。论及的核心技术包括计算、存储、网络、数据、管理、接入、安全等方面,涵盖了云计算的*新趋势、原理、特性与实践。

本书在第2版做了与时俱进的更新,分享了华为在云计算核心竞争力构建与价值转换方面的经验与建议,并补充了业界在公有云、私有云、行业云,以及电信网络云化商用落地与技术应用方面的成功优秀实践。与此同时,针对两年来云计算在前沿创新领域*新进入人们视野的新热点,如Docker容器与微服务敏捷迭代、大数据与数据库云化、行业建模与机器学习算法、混合云与管理自动化编排、云生态建设等,第2版重点新增了对其技术与架构发展动态以及应用前景的探讨,希望能给大家带来更多的启发与帮助。

本书对希望了解云计算技术*新进展的读者和希望深入探索云计算架构技术的读者有所帮助,适用于企业IT部门首席信息官(CIO)、IT主管、IT技术工程师、技术类人员、IT技术公司员工、互联网公司员工、教育机构的师生等。

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云计算架构技术与实践 2024 pdf epub mobi 用户评价

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疫情当前,宅家看「极客时间」《技术大咖们的开年5堂课》直播,其中最爱刘超的《别闷头死学,咱得先看看企业需要哪些技术》。关于云计算,刘超推荐了此书,作者是华为云计算首席架构师顾炯炯。大概喜欢的人都有相似的脾性吧,这本书也是喜欢。 工作,侧重工程实践,需要玩转各色软件,但总缺乏穿针引线的绳索。本书是一本极好的地图,厘清架构,拓实基础,适合按图索骥。缺点也很明显,请把书名中的"实践"2字去掉。 PS: 我为啥总喜欢跳天坑? 还是和虫爷多多学习,不"从入门到放弃",而"从看看到算了"。em……大概好像也许算不了了……

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通过作者自身在华为从事云计算架构开发工作的经验,将云计算产业,ICT产业转型、公有云,私有云,行业云和电信网络云等内容贯穿一起,呈现一个整体的画面给读者。因为华为本身是通信企业,也在面向IT企业转型,所以文中很多内容是从华为的案例来解读。对于学习和了解云计算产业链的读者有一定的帮助,但是书中也有部分打字错误。

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疫情当前,宅家看「极客时间」《技术大咖们的开年5堂课》直播,其中最爱刘超的《别闷头死学,咱得先看看企业需要哪些技术》。关于云计算,刘超推荐了此书,作者是华为云计算首席架构师顾炯炯。大概喜欢的人都有相似的脾性吧,这本书也是喜欢。 工作,侧重工程实践,需要玩转各色软件,但总缺乏穿针引线的绳索。本书是一本极好的地图,厘清架构,拓实基础,适合按图索骥。缺点也很明显,请把书名中的"实践"2字去掉。 PS: 我为啥总喜欢跳天坑? 还是和虫爷多多学习,不"从入门到放弃",而"从看看到算了"。em……大概好像也许算不了了……

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国内写的最好的一本关于云计算架构的书籍,干货不少,对概念解释的很清晰,很实用

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很久没看这么“硬”的书了[捂脸]:①开源or闭源?以Oracle代表的闭源数据库以其安全性、可靠性占据企业核心业务,而开源的SQL数据库,特别是非关系型数据库,在企业级特性上不断成熟。开源的Android市场占有率领先,但闭源的iOS却占有更多的利润空间。②从海量数据中挖掘隐含的信息是大数据分析的终极目标,目前已经实现机器学习平台或库(Mahout),但数据挖掘、机器学习、深度机器学习技术与大数据结合解决特定的场景问题目前尚不成熟,仍有很大提升空间—— <Could Computing architecture technologies & practice>

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