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        云計(jì)算培訓(xùn)

★當(dāng)前企業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)★什么是云計(jì)算

★云計(jì)算的基石★云計(jì)算的特征

★云服務(wù)的分類★云計(jì)算的部署模式

★云計(jì)算面臨的挑戰(zhàn)★為云計(jì)算選擇適當(dāng)?shù)墓ぷ髫?fù)載

★實(shí)現(xiàn)云計(jì)算所必須的基礎(chǔ)設(shè)施

★IBM云計(jì)算參考架構(gòu)★云計(jì)算的實(shí)施周期

★虛擬化概述★縱向擴(kuò)展與橫向擴(kuò)展

★虛擬資源對(duì)象★虛擬化帶來(lái)的支出與收益

★循序漸進(jìn)終實(shí)現(xiàn)IT的虛擬化

★IT組件整合的維度

★DB2pureScale–數(shù)據(jù)庫(kù)整合解決方案示例

★CPU的虛擬化★I/0的虛擬化

★虛擬化相關(guān)的系統(tǒng)能力比照

★Hypervisor與操作系統(tǒng)能力比照

大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)概述
分布式文件系統(tǒng)
★分布式文件系統(tǒng)介紹★大文件存儲(chǔ)（GFS,HDFS）

★小文件存儲(chǔ)（Haystack）

分布式KeyValue存儲(chǔ)
★KeyValue存儲(chǔ)系統(tǒng)介紹★Dynamo,PNuts

大規(guī)模結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)
★大規(guī)模結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)介紹★BigTable,HBase

數(shù)據(jù)處理與查詢

★并行數(shù)據(jù)處理（MapReduce）

★數(shù)據(jù)查詢統(tǒng)計(jì)(Pig,Hive,Tenzing)

開(kāi)源云計(jì)算平臺(tái)詳解

★Hadoop詳解★Hadoop編程實(shí)踐

★Hapdoop/Hbase等的安裝與部署★Hapdoop編程實(shí)踐

★MapReduce編程實(shí)踐★Hive編程實(shí)踐

容量評(píng)估與性能管理之壓力測(cè)試基本理論

★容量評(píng)估內(nèi)容

★基準(zhǔn)理論–吞吐量與CPU使用率的關(guān)系

★基準(zhǔn)理論–響應(yīng)時(shí)間與吞吐量的關(guān)系

★基準(zhǔn)理論–二八定律★基準(zhǔn)理論–多節(jié)點(diǎn)內(nèi)耗

★I/0因素對(duì)處理能力的影響

★壓力測(cè)試前提★測(cè)試結(jié)果分析

容量評(píng)估與性能管理之某銀行系統(tǒng)容量評(píng)估參考案例

★開(kāi)放系統(tǒng)容量評(píng)估內(nèi)容★開(kāi)放系統(tǒng)評(píng)估流程

★開(kāi)放系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集方法★開(kāi)放系統(tǒng)建立不同類別評(píng)估模型

★開(kāi)放系統(tǒng)CPU評(píng)估模型★開(kāi)放系統(tǒng)CPU評(píng)估樣例

系統(tǒng)性能設(shè)計(jì)與調(diào)優(yōu)

★系統(tǒng)性能設(shè)計(jì)與調(diào)優(yōu)的開(kāi)始階段

★響應(yīng)時(shí)間的3個(gè)組成部分

★取得更好性能的6類通用技術(shù)★專注于：數(shù)據(jù)庫(kù)的性能設(shè)計(jì)

★設(shè)計(jì)與調(diào)優(yōu)的通用指南★緊急情況下的性能調(diào)研