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云计算宝典:技术与实践
虚拟化与云计算小组更新时间:2018-12-28 21:57:59
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探究核心技术,总结实践方法。本书四篇十二章,对云计算进行了系统的探讨。战略蓝图篇以概述云计算为起点,纵览其在一系列重要行业中的应用场景和实践方针,继而深入实施步骤,为云计算产业参与者勾画了蓝图。技术基石篇首先描述数据中心的核心功能,管理维护方法,以及新一代数据中心的需求和挑战,随后介绍云计算的技术基础:服务器虚拟化和虚拟器件。系统架构篇从横向和纵向两个维度定义了云架构,在基础设施即服务、平台即服务和软件即服务的层面进行了深入的技术探讨,并给出相关的参考实现。业界动态篇勾勒了生态系统的动态和趋势,从虚拟化和云计算两个维度介绍了业界的基本情况和主流产品。
上架时间:2011-09-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
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- 附录A:参考文献
- 12.7 小结
- 12.6 开源云计算
- 12.5 Microsoft
- 12.4 Salesforce.com
- 12.3 Google
- 12.2 Amazon
- 12.1 IBM
- 第12章 云计算的业界动态
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云数据中心基础
本教材共介绍7个项目,项目1为云数据中心认知,主要介绍了什么是数据中心、云数据中心的特点、体系结构、云数据中心和传统数据中心的区别、绿色数据的概念以及发展趋势。项目2介绍了云数据中心的规划与设计,主要包括云数据中心的设计建设的指标、基础设施的规划以及云数据中心的优化策略。项目3介绍了云数据中心的硬件选型,主要包括服务器设备、网络设备以及存储设备的介绍和选型。项目4到项目6则重点介绍了虚拟化技术、云计算机12.1万字 - 会员
网络科学与网络大数据结构挖掘
《网络科学与网络大数据结构挖掘》作为网络科学的工具性图书共分两大模块:第一模块是基础理论,包括网络基本概念、网络拓扑性质、复杂网络社团挖掘等内容,旨在让读者熟悉一些基本的建模方法和分析技巧。第二模块为应用模块,包括复杂网络在几个代表性领域中的应用研究分析及案例剖析等。全书没有过多地数学和物理推导,而是更为关注网络科学的思维习惯和研究方式,兼具理论性、资料性和实践性。可用于各学科领域的教学及研究人员计算机0字 - 会员
数据挖掘算法实践与案例详解
数据挖掘算法为大数据与人工智能的核心,掌握数据挖掘各算法的编程实现,有助于提升大数据的实践运用能力。本书详细阐述了数据挖掘常用算法与编程实现,同时,本书以多个经典的数据挖掘赛题为案例,详细论述了数据预处理、特征选择、可视化、算法选择等全流程数据挖掘过程的编程实现,有助于提升读者面对实际数据问题时灵活运用各类算法能力。计算机4.7万字 - 会员
新媒体数据分析基础教程
本书共8章,第1章介绍新媒体数据分析的基础知识;第2章介绍各种新媒体数据分析指标;第3章介绍新媒体数据的采集;第4章介绍新媒体数据处理;第5章介绍新媒体数据分析的思维和方法;第6章介绍新媒体数据可视化;第7章介绍不同新媒体平台的数据分析方法和实战技能;第8章介绍新媒体数据分析报告的制作。计算机9.2万字 - 会员
Python数据分析、挖掘与可视化从入门到精通
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ETL数据整合与处理(Kettle)
本书以Kettle实现ETL流程为目标,将ETL知识点与任务相结合,配套真实案例,深入浅出地介绍了ETL数据整合与处理的相关内容。全书共8章,第1章介绍了ETL概念和ETL工具,让读者在了解ETL相关的概念后,立刻上手ETL工具Kettle;第2~6章介绍了Kettle工具转换相关的组件,包括源数据获取、记录处理、字段处理、高级转换、迁移和装载等内容,内容与ETL流程匹配,能帮助读者快速掌握ETL计算机8.1万字 - 会员
OLAP引擎底层原理与设计实践
本书分为6篇,共14章。从OLAP核心概念出发,以Presto为例,从整体执行流程到不同SQL的执行原理,力图把OLAP查询的核心流程以一种系统化的方式来给读者讲清楚。第一篇背景知识(第1章和第2章)介绍OLAP的基础知识和Presto相关的背景知识,并给出了后续贯穿全书的SQL代码;第二篇核心原理(第3章和第4章)非常详细地串讲了SQL执行流程,介绍了执行计划的生成和优化;第三篇经典SQL(第5计算机19.7万字 - 会员
商业分析思维与实践:用数据分析解决商业问题
本书本书基于业务问题,就如何搭建分析框架,厘清分析思路,按照标准分析步骤对数据进行怡当的预处理,选择合适的分析方法和分析模型,使用恰当的分析工具对数据进行分析,以及对分析结果进行可视化和符合业务要求的解读等内容展开讲解,帮助业务专家做出合适的业务判断,制定准确的业务策略。计算机13万字 - 会员
Python数据分析
本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识,涵盖了Python基础知识、网络爬虫技术、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy与Pandas处理数据、数据可视化技术、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习以及量化投资。本书通过结合数据分析技术的理论知识与Python的实战应用,帮助读者更好地运用Pyth计算机12.3万字