云計算和大數(shù)據(jù)服務(wù)：技術(shù)架構(gòu)、運(yùn)營管理與智能實(shí)踐

第1章綜述
1.1本書的框架思路： 云計算和大數(shù)據(jù)服務(wù)實(shí)現(xiàn)的四要素
1.2本書的框架結(jié)構(gòu)
1.2.1技術(shù)構(gòu)建(第1、第2部分)： 云計算和大數(shù)據(jù)
1.2.2服務(wù)運(yùn)營(第3、第4、第5部分)： 技術(shù)、管理、AIOps和安全
1.2.3服務(wù)質(zhì)量管理(第6部分)
1.2.4組織能力(第7部分)
1.3本書的章節(jié)結(jié)構(gòu)
1.4云計算技術(shù)與服務(wù)
1.4.1云計算的發(fā)展史
1.4.2云計算的定義
1.4.3云計算的服務(wù)模式
1.4.4云計算的部署方式
1.5大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)智能的技術(shù)與服務(wù)
1.5.1大數(shù)據(jù)的定義
1.5.2云計算與大數(shù)據(jù)的關(guān)系
1.5.3數(shù)據(jù)智能
1.6技術(shù)運(yùn)營： 從技術(shù)升級到服務(wù)的實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵
1.7智能實(shí)踐
第1部分云計算技術(shù)
第2章云計算技術(shù)綜述
2.1云計算的技術(shù)發(fā)展回顧
2.1.1云計算技術(shù)概念的發(fā)展
2.1.2云計算相關(guān)技術(shù)的發(fā)展
2.2云服務(wù)的技術(shù)結(jié)構(gòu)
2.2.1云服務(wù)的技術(shù)層次
2.2.2云服務(wù)的技術(shù)結(jié)構(gòu)適用場景
2.3云服務(wù)對技術(shù)團(tuán)隊(duì)帶來的挑戰(zhàn)
2.3.1對研發(fā)團(tuán)隊(duì)的挑戰(zhàn)
2.3.2對技術(shù)運(yùn)營團(tuán)隊(duì)的挑戰(zhàn)
2.3.3對服務(wù)質(zhì)量控制團(tuán)隊(duì)的挑戰(zhàn)
第3章云計算的技術(shù)框架： 面向服務(wù)的架構(gòu)
 
 
3.17×24小時云服務(wù)的挑戰(zhàn)
3.1.1傳統(tǒng)企業(yè)服務(wù)軟件與云服務(wù)軟件對比
3.1.2特性化與統(tǒng)一服務(wù)
3.1.3面向運(yùn)營及服務(wù)系統(tǒng)功能
3.1.4IT管理與服務(wù)監(jiān)控
3.2云服務(wù)架構(gòu)
3.2.1設(shè)計的基礎(chǔ)模式
3.2.2設(shè)計的結(jié)構(gòu)模式
3.3構(gòu)建高可靠性
3.3.1可靠性理論與云計算平臺的需求實(shí)現(xiàn)
3.3.2可靠性設(shè)計
3.3.3負(fù)載均衡與集群
3.3.4雙機(jī)熱備
3.3.5異地災(zāi)備
3.4構(gòu)建高性能
3.4.1系統(tǒng)容量與性能瓶頸
3.4.2接入與Web層容量與性能設(shè)計與優(yōu)化
3.4.3服務(wù)層容量與性能設(shè)計與優(yōu)化
3.4.4數(shù)據(jù)層容量與性能設(shè)計與優(yōu)化
3.4.5應(yīng)對高并發(fā)容量
3.5構(gòu)建高伸縮性
3.5.1設(shè)計規(guī)則擴(kuò)展與性能
3.5.2并發(fā)訪問量
3.5.3并發(fā)數(shù)據(jù)訪問與I/O
3.6構(gòu)建高可配置性
3.6.1系統(tǒng)配置
3.6.2站點(diǎn)配置
3.6.3用戶配置
3.6.4服務(wù)配置與技術(shù)運(yùn)營關(guān)系
3.7構(gòu)建高可管理性云計算平臺
3.7.1系統(tǒng)維護(hù)周期
3.7.2系統(tǒng)維護(hù)與服務(wù)中斷
3.7.3系統(tǒng)可配置性
3.7.4系統(tǒng)監(jiān)控能力
3.7.5日志記錄與錯誤處理
3.7.6用于服務(wù)的配置、監(jiān)控與日志系統(tǒng)
3.8案例分析
3.8.1背景介紹
3.8.2解決方案
3.8.3討論
3.9本章小結(jié)
第4章云服務(wù)的技術(shù)基礎(chǔ)：  虛擬化
4.1虛擬化技術(shù)的發(fā)展歷史
4.2虛擬化技術(shù)分類
4.3系統(tǒng)虛擬化
4.3.1系統(tǒng)虛擬化的優(yōu)勢
4.3.2系統(tǒng)虛擬化存在的問題
4.3.3系統(tǒng)虛擬化的不足
4.4網(wǎng)絡(luò)虛擬化
4.4.1網(wǎng)絡(luò)虛擬化的分類
4.4.2網(wǎng)絡(luò)虛擬化的優(yōu)勢
4.4.3網(wǎng)絡(luò)虛擬化的不足
4.5容器的虛擬化
4.6其他虛擬化技術(shù)
4.7市場主流虛擬化技術(shù)對比
4.8虛擬化對云計算的推動
4.9虛擬化與數(shù)據(jù)中心
4.9.1虛擬化數(shù)據(jù)中心的優(yōu)點(diǎn)
4.9.2虛擬化數(shù)據(jù)中心的風(fēng)險
4.9.3虛擬化數(shù)據(jù)中心風(fēng)險應(yīng)對
4.10研究分析： 虛擬化技術(shù)的發(fā)展趨勢
4.11本章小結(jié)
第5章云服務(wù)的平臺技術(shù)：  IaaS、PaaS和SaaS
5.1平臺技術(shù)的發(fā)展
5.1.1平臺技術(shù)演進(jìn)階段
5.1.2云管理平臺貫穿云平臺技術(shù)發(fā)展始終
5.1.3云平臺技術(shù)發(fā)展的展望
5.1.4關(guān)于FaaS平臺的思考
5.2IaaS
5.2.1IaaS平臺架構(gòu)
5.2.2IaaS的適用場景
5.2.3IaaS的優(yōu)缺點(diǎn)
5.2.4IaaS的市場價值
5.2.5IaaS的局限性
5.3PaaS
5.3.1PaaS平臺架構(gòu)
5.3.2PaaS的適用場景
5.3.3PaaS的優(yōu)缺點(diǎn)
5.3.4PaaS的市場價值
5.3.5PaaS的局限性
5.4SaaS
5.4.1SaaS平臺架構(gòu)
5.4.2SaaS的適用場景
5.4.3SaaS的優(yōu)缺點(diǎn)
5.4.4SaaS的市場價值
5.4.5SaaS的局限性
5.5CaaS
5.5.1CaaS平臺架構(gòu)
5.5.2CaaS的適用場景
5.5.3CaaS的優(yōu)缺點(diǎn)
5.5.4CaaS的市場價值
5.6云管理平臺
5.6.1云管理平臺的規(guī)范架構(gòu)
5.6.2云管理平臺的職能
5.6.3云管理平臺的應(yīng)用場景舉例
5.7平臺的實(shí)施要點(diǎn)和挑戰(zhàn)
5.7.1技術(shù)選型
5.7.2實(shí)施要點(diǎn)
5.7.3風(fēng)險和挑戰(zhàn)
5.8案例研究： SaaS的構(gòu)建、演進(jìn)、成果與教訓(xùn)
5.8.1背景介紹
5.8.2自建IDC階段
5.8.3采用IaaS公有云階段
5.8.4混合云階段
5.8.5容器化及微服務(wù)階段
5.8.6數(shù)據(jù)安全
第6章云服務(wù)的應(yīng)用層技術(shù)：  微服務(wù)
6.1微服務(wù)與云計算
6.2微服務(wù)的定義
6.3微服務(wù)的發(fā)展簡史
6.4微服務(wù)和SOA的關(guān)系
6.5微服務(wù)的構(gòu)成要素
6.6微服務(wù)的優(yōu)缺點(diǎn)
6.6.1微服務(wù)的優(yōu)點(diǎn)
6.6.2微服務(wù)的缺點(diǎn)
6.7微服務(wù)的實(shí)施要點(diǎn)
6.8案例分析： SMS推送平臺的微服務(wù)化
6.8.1背景簡介
6.8.2系統(tǒng)特點(diǎn)
6.8.3早期設(shè)計
6.8.4解決方案
6.8.5決策過程
6.8.6實(shí)施過程
6.8.7實(shí)施效果
6.8.8未來改進(jìn)
6.8.9項(xiàng)目回顧
第2部分大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)智能
第7章大數(shù)據(jù)理論及相關(guān)模型
7.1大數(shù)據(jù)概念的提出和演進(jìn)
7.24V 1O特征模型： 大數(shù)據(jù)特征
7.3第四范式： 問題解決的新模式
7.4蜜蜂效應(yīng)： 數(shù)據(jù)的選擇價值
7.5大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)成熟度模型
7.5.1業(yè)務(wù)監(jiān)測
7.5.2業(yè)務(wù)洞察
7.5.3業(yè)務(wù)優(yōu)化
7.5.4數(shù)據(jù)變現(xiàn)
7.5.5商業(yè)重塑
7.6數(shù)據(jù)智能
第8章數(shù)據(jù)智能平臺構(gòu)建策略
8.1數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的構(gòu)建過程
8.1.1數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)
8.1.2數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)建模
8.1.3數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)開展
8.2數(shù)據(jù)智能體系要求
8.2.1建設(shè)思路、原則和目標(biāo)
8.2.2基礎(chǔ)平臺
8.2.3融合平臺
8.2.4治理系統(tǒng)
8.2.5質(zhì)量保證
8.2.6安全計算
8.2.7分析挖掘
8.2.8數(shù)據(jù)可視化
8.3數(shù)據(jù)中臺策略
8.3.1數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖
8.3.2數(shù)據(jù)中臺
8.3.3數(shù)據(jù)中臺和數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖的差別
第9章大數(shù)據(jù)技術(shù)和平臺
9.1大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)技術(shù)系統(tǒng)組成
9.2大數(shù)據(jù)開源體系各部分介紹
9.2.1Hadoop介紹
9.2.2開源生態(tài)系統(tǒng)
9.3大數(shù)據(jù)生態(tài)的發(fā)展態(tài)勢
9.3.1數(shù)據(jù)治理與安全
9.3.2基礎(chǔ)設(shè)施
9.3.3數(shù)據(jù)協(xié)作工作臺
9.3.4數(shù)據(jù)分析流程自動化
9.3.5AI驅(qū)動的應(yīng)用發(fā)展趨勢
9.4實(shí)踐討論： 大數(shù)據(jù)存儲的建模
9.4.1分布式存儲的架構(gòu)
9.4.2數(shù)據(jù)存儲設(shè)計
9.4.3NoSQL的問題
9.4.4存儲設(shè)計實(shí)例
第10章大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)技術(shù)
10.1分析系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計
10.1.1CAP理論
10.1.2分析系統(tǒng)考量三要素
10.1.3實(shí)時查詢過程
10.2架構(gòu)選擇
10.2.1大規(guī)模并行處理架構(gòu)
10.2.2基于搜索引擎的架構(gòu)
10.2.3預(yù)計算系統(tǒng)架構(gòu)
10.2.4三種架構(gòu)的對比
第11章企業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)施策略
11.1企業(yè)實(shí)施大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略面臨的挑戰(zhàn)
11.2實(shí)施規(guī)劃
11.2.1切入點(diǎn)規(guī)劃
11.2.2組織配置和調(diào)整
11.2.3數(shù)據(jù)獲取和挖掘
11.2.4效果評估
11.3案例研究： 大數(shù)據(jù)運(yùn)營場景及系統(tǒng)實(shí)施
11.3.1背景介紹
11.3.2演化路徑
11.3.3個推V1.0——基礎(chǔ)SaaS產(chǎn)品
11.3.4個推V2.0——大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)下的智能推送
11.3.5個推V3.0——數(shù)據(jù)智能下的個推
11.4實(shí)踐中的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)
11.4.1技術(shù)陷阱
11.4.2簡潔及成本意識
11.4.3新技術(shù)的進(jìn)一步應(yīng)用
11.4.4總結(jié)
第3部分服務(wù)的技術(shù)運(yùn)營
第12章服務(wù)的技術(shù)運(yùn)營綜述
12.1技術(shù)運(yùn)營的基本概念
12.2云服務(wù)的技術(shù)運(yùn)營
12.2.1云服務(wù)的技術(shù)運(yùn)營也是關(guān)于生產(chǎn)系統(tǒng)的運(yùn)營
12.2.2技術(shù)運(yùn)營的功能
12.2.3是技術(shù)運(yùn)營，而不僅僅是維護(hù)
12.3云服務(wù)技術(shù)運(yùn)營的目標(biāo)
12.3.1從航空服務(wù)公司的要求來看
12.3.2云服務(wù)的運(yùn)營管理目標(biāo)
12.3.3技術(shù)運(yùn)營永恒的四大指標(biāo)
12.4技術(shù)運(yùn)營的雙維模型
12.4.1技術(shù)運(yùn)營的雙維概念
12.4.2雙維的目的
12.4.3技術(shù)運(yùn)營的雙維模型
12.4.4雙維平臺的實(shí)施
12.5DevOps方法論
12.5.1DevOps簡史
12.5.2DevOps定義
12.5.3DevOps的關(guān)鍵過程
12.6服務(wù)可靠性工程
12.6.1服務(wù)可靠性工程的定義與要點(diǎn)
12.6.2SRE與DevOps
12.7雙維模型、DevOps與SRE的指導(dǎo)意義和應(yīng)用
12.7.1雙維模型： 給CXO的運(yùn)營指導(dǎo)
12.7.2DevOps與SRE： 給技術(shù)架構(gòu)師的指導(dǎo)
12.7.3實(shí)踐討論(1)： Dev與Ops的和與分
12.7.4實(shí)踐討論(2)： 技術(shù)運(yùn)營不同階段各種方法論的應(yīng)用
12.7.5實(shí)踐討論(3)： 在研發(fā)團(tuán)隊(duì)中引進(jìn)DevOps思維
第13章服務(wù)的生產(chǎn)設(shè)計
13.1生產(chǎn)設(shè)計的目的
13.1.1建立生產(chǎn)型的云服務(wù)
13.1.2云服務(wù)的生產(chǎn)設(shè)計
13.2生產(chǎn)設(shè)計方法
13.2.1生產(chǎn)設(shè)計目標(biāo)
13.2.2生產(chǎn)設(shè)計流程
13.3生產(chǎn)設(shè)計(1)：  工程開發(fā)期間的任務(wù)
13.3.1服務(wù)平臺的重要部分： 基礎(chǔ)建設(shè)工程
13.3.2服務(wù)可用度
13.3.3服務(wù)的可管理性
13.3.4安全性
13.3.5可擴(kuò)展性
13.4生產(chǎn)設(shè)計（2）： 上線期間的任務(wù)
13.4.1生產(chǎn)線驗(yàn)收
13.4.2生產(chǎn)線部署
13.4.3日常維護(hù)計劃
13.5服務(wù)支持結(jié)構(gòu)： 團(tuán)隊(duì)和知識
13.5.1團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)
13.5.2知識傳遞：  文檔的需求
13.6實(shí)踐和討論
13.6.1從工程到實(shí)施的關(guān)鍵： 系統(tǒng)層的邏輯設(shè)計
13.6.2進(jìn)入生產(chǎn)線： 生產(chǎn)線的部署設(shè)計
第14章服務(wù)的業(yè)務(wù)連續(xù)性
14.1云服務(wù)業(yè)務(wù)連續(xù)性及其挑戰(zhàn)
14.1.1業(yè)務(wù)連續(xù)性的定義
14.1.2云服務(wù)提供商面臨的挑戰(zhàn)
14.2云計算的業(yè)務(wù)連續(xù)性方案概述
14.2.1業(yè)務(wù)連續(xù)性的管理
14.2.2業(yè)務(wù)連續(xù)性的技術(shù)方案——災(zāi)備系統(tǒng)概述
14.3災(zāi)備系統(tǒng)架構(gòu)
14.3.1網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)
14.3.2云計算應(yīng)用系統(tǒng)
14.3.3數(shù)據(jù)同步系統(tǒng)
14.3.4管理工具： 手動服務(wù)轉(zhuǎn)移
14.4災(zāi)備方案的成本效率
14.4.1災(zāi)備資源的合理使用
14.4.2公有云和私有云之間的結(jié)合
14.5案例研究： 云服務(wù)提供商思科WebEx的災(zāi)備系統(tǒng)
14.5.1背景介紹
14.5.2WebEx GSB架構(gòu)
14.5.3WebEx GSB的設(shè)計挑戰(zhàn)和要點(diǎn)
14.5.4項(xiàng)目回顧
14.6本章小結(jié)
第15章服務(wù)運(yùn)營的監(jiān)控體系
15.1服務(wù)監(jiān)控概述
15.2監(jiān)控體系架構(gòu)
15.2.1監(jiān)控體系的層級結(jié)構(gòu)
15.2.2監(jiān)控體系的“4 2”要素
15.2.3Google SRE的監(jiān)控方法論
15.2.4監(jiān)控體系常涉及的數(shù)據(jù)庫
15.3基礎(chǔ)設(shè)施層的監(jiān)控
15.3.1基礎(chǔ)設(shè)施層監(jiān)控對象
15.3.2基礎(chǔ)設(shè)施的監(jiān)控方法
15.3.3虛擬化監(jiān)控
15.3.4容器化監(jiān)控
15.4應(yīng)用層監(jiān)控
15.5服務(wù)層監(jiān)控
15.5.1互聯(lián)網(wǎng)性能監(jiān)控
15.5.2用戶體驗(yàn)監(jiān)控
15.6案例研究——基礎(chǔ)設(shè)施層監(jiān)控
15.6.1背景介紹
15.6.2監(jiān)控軟件選擇
15.6.3OpenFalcon簡介
15.6.4分布式監(jiān)控系統(tǒng)的指標(biāo)體系
15.6.5監(jiān)控平臺的架構(gòu)
15.6.6痛點(diǎn)與難點(diǎn)
第16章服務(wù)運(yùn)營的自動化
16.1自動化理論
16.1.1自動化簡介
16.1.2IT自動化的一般模型
16.1.3自動化的優(yōu)點(diǎn)
16.1.4自動化的風(fēng)險和局限性
16.2自動化運(yùn)維的一般過程
16.2.1一個新手運(yùn)維工程師的升級之路
16.2.2運(yùn)維自動化發(fā)展階段總結(jié)
16.3自動化等級
16.3.1駕駛自動化的等級
16.3.2Google SRE對自動化的分級
16.4自動化工具
16.4.1平臺自動化工具： Kubernetes
16.4.2實(shí)踐討論： 用Kubernetes建立持續(xù)交付流程
16.4.3任務(wù)自動化工具： SaltStack
16.4.4實(shí)踐討論： 用SaltStack管理操作系統(tǒng)內(nèi)核參數(shù)
16.4.5系統(tǒng)自動化工具： PXE
16.4.6實(shí)踐討論： 用PXE實(shí)施批量裝機(jī)
16.5自動化的風(fēng)險及控制
16.5.1自動化帶來的技術(shù)風(fēng)險
16.5.2自動化導(dǎo)致的故障
16.5.3自動化風(fēng)險控制的一些方法
16.6運(yùn)維自動化的深入： 引入控制理論
16.6.1控制原理介紹
16.6.2數(shù)據(jù)庫自動化中控制理論的應(yīng)用——自治數(shù)據(jù)庫
16.6.3實(shí)踐研究： HBase的壓縮和分區(qū)狀態(tài)遷移
16.7人工智能在自動化中的應(yīng)用
16.7.1人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)
16.7.2人工智能與自動化：  實(shí)施策略
16.7.3人工智能與自動化：  實(shí)施切入點(diǎn)
16.8本章小結(jié)
第17章7×24小時服務(wù)的運(yùn)營管理綜述
17.17×24小時服務(wù)運(yùn)營的管理目標(biāo)
17.2經(jīng)典的運(yùn)營管理框架
17.2.1ITIL
12.2.2CMM和CMMI
17.2.3敏捷
17.2.4eTom
17.2.56Sigma
17.2.6COBIT
17.2.7經(jīng)典框架的局限性
17.3以服務(wù)為核心的運(yùn)營管理流程
17.4日常的運(yùn)營管理
17.4.1溝通效率
17.4.2知識管理
17.4.3運(yùn)營會議
17.5管理流程面對的挑戰(zhàn)
17.5.1建立流程過程中的挑戰(zhàn)
17.5.2成熟的運(yùn)營——持續(xù)改進(jìn)
17.6運(yùn)營管理的成熟度： 五重境界
17.7案例研究： 運(yùn)營管理流程的推廣與改進(jìn)
17.7.1背景
17.7.2推廣計劃
17.7.3結(jié)果分析
17.7.4下一步計劃
17.8案例的延伸討論： 主動式和被動式的運(yùn)營管理
17.9本章小結(jié)
第18章事件、事故和問題管理三流程
18.17×24小時生產(chǎn)線運(yùn)營的挑戰(zhàn)
18.2服務(wù)運(yùn)營的整體思路
18.3事件管理和生產(chǎn)線監(jiān)控
18.3.1目的
18.3.2事件管理的流程
18.3.3生產(chǎn)線的監(jiān)控系統(tǒng)
18.3.4實(shí)踐中的要點(diǎn)
18.3.5實(shí)踐中的要點(diǎn)與難點(diǎn)
18.4事故管理
18.4.1目的
18.4.2流程
18.4.3實(shí)踐中的要點(diǎn)
18.4.4實(shí)踐中的難點(diǎn)
18.5問題管理
18.5.1目的
18.5.2流程
18.5.3實(shí)踐中的要點(diǎn)
18.5.4實(shí)踐中的難點(diǎn)： 主動型問題管理
18.6實(shí)踐(1)： 事故管理流程的設(shè)計
18.6.1背景
18.6.2事故管理流程的總體設(shè)計
18.6.3設(shè)計中的特別關(guān)注點(diǎn)
18.7實(shí)踐(2)： 對管理者的建議
18.7.1生產(chǎn)服務(wù)管理體系建立的切入點(diǎn)： 事故管理
18.7.2立足于“技術(shù) 管理”的雙維模型： 生產(chǎn)線事故一半出自
管理問題
18.7.3整體生產(chǎn)線管理框架： 各流程之間的交互
18.8案例分析： 從技術(shù)和管理的雙維角度剖析事故
18.8.1背景
18.8.2事故復(fù)盤
18.8.3事故分析
18.8.4改進(jìn)措施及成果
第19章變更管理
19.1變更管理介紹
19.1.1變更管理的目的
19.1.2變更管理的范疇
19.2變更管理的原理
19.2.1變更管理的任務(wù)
19.2.2變更的執(zhí)行策略
19.2.3變更管理的流程
19.2.4變更流程的效果衡量
19.3云服務(wù)運(yùn)營中的挑戰(zhàn)
19.3.1云服務(wù)生產(chǎn)運(yùn)營所面臨的挑戰(zhàn)
19.3.2變更管理對服務(wù)運(yùn)營和商務(wù)的益處
19.3.3了解服務(wù)生產(chǎn)運(yùn)營狀況： 好還是差
19.4實(shí)踐中的要點(diǎn)
19.4.1實(shí)踐的核心：  控制
19.4.2實(shí)施的關(guān)鍵步驟
19.4.3變更流程1： 變更申請
19.4.4變更流程2： 變更審批
19.4.5變更流程3： 變更實(shí)施 
19.4.6變更流程4： 變更反思
19.4.7團(tuán)隊(duì)和職責(zé)
19.5實(shí)踐中的難點(diǎn)
19.5.1運(yùn)營管理文化的建立
19.5.2高層管理者的支持
19.5.3支持變更管理的政策
19.6案例研究(1)： 變更管理實(shí)施中所發(fā)現(xiàn)的運(yùn)營問題和改進(jìn)
19.6.1背景介紹
19.6.2研發(fā)與運(yùn)營的沖突
19.6.3解決方案： 變更管理與用戶管理、發(fā)布管理的結(jié)合
19.6.4藍(lán)綠部署、灰度發(fā)布
19.6.5環(huán)境一致性管理
18.6.6進(jìn)一步的討論
19.7案例研究(2)：  復(fù)雜環(huán)境下變更管理流程的設(shè)計
19.7.1背景介紹
19.7.2團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)
19.7.3流程及其說明
19.7.4實(shí)施要素
19.7.5進(jìn)一步的討論
第20章容量管理
20.1容量管理的目的
20.2ITIL的容量管理方法介紹
20.2.1容量管理的基本流程
20.2.2容量管理的三個層次
20.2.3容量管理相關(guān)的基本要素
20.3云服務(wù)容量管理的挑戰(zhàn)和要點(diǎn)
20.3.1來自云服務(wù)的挑戰(zhàn)
20.3.2容量管理的要點(diǎn)
20.4容量規(guī)劃
20.4.1容量需求分析
20.4.2容量建模與容量方案
20.4.3成本審核與調(diào)整
20.4.4實(shí)施計劃
20.5性能管理
20.6容量規(guī)劃的關(guān)鍵： 建模
20.6.1使用量的模擬： 使用量與時間的關(guān)系
20.6.2成本的模擬： 成本與使用量的關(guān)系
20.7建模的數(shù)學(xué)方法
20.7.1回歸分析法
20.7.2趨勢外推預(yù)測方法
20.7.3時間序列平滑預(yù)測法
20.7.4機(jī)器學(xué)習(xí)算法
20.8容量管理的衡量指標(biāo)
20.9成功因素和風(fēng)險
20.10案例研究：  蘇寧金融容量管理的技術(shù)解決方案
20.10.1背景介紹
20.10.2技術(shù)解決方案
20.10.3成本管理的實(shí)施
20.10.4容量模型的建立
20.10.5智能算法的應(yīng)用
第4部分智能運(yùn)營（AIOps）
第21章數(shù)據(jù)能力——智能運(yùn)營（AIOps）介紹
21.1數(shù)據(jù)能力的新階段： AIOps
21.2AIOps發(fā)展歷史： 從ITOA到AIOps
21.2.1ITOA
21.2.2AIOps
21.3AIOps的技術(shù)棧
21.4機(jī)器學(xué)習(xí)介紹
21.4.1機(jī)器學(xué)習(xí)的定義
21.4.2監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)
21.4.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)
21.4.4機(jī)器學(xué)習(xí)中的分類與聚類
21.5AIOps為工廠運(yùn)營管理賦能
21.6場景討論： 運(yùn)維報警風(fēng)暴的處理
21.6.1報警風(fēng)暴
21.6.2基于時間序列數(shù)據(jù)定義異常值
21.6.3使用機(jī)器學(xué)習(xí)的非監(jiān)督算法報警
21.6.4用機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)一步提取更豐富的數(shù)據(jù)
21.7本章小結(jié)
第22章AIOps中的算法基礎(chǔ)
22.1AIOps適用場景和算法策略
22.1.1AIOps適用場景
22.1.2AIOps策略： 場景分解和算法組合
22.2KPI聚類
22.2.1k中心聚類算法
22.2.2密度聚類算法
22.2.3隨機(jī)聚類算法
22.3瓶頸分析
22.3.1皮爾遜(Pearson)相關(guān)系數(shù)
22.3.2邏輯回歸
22.3.3決策樹
22.4異常檢測與容量預(yù)測
22.4.1異常檢測
22.4.2容量預(yù)測
22.4.3ARIMA模型
22.4.4HoltWinters指數(shù)平滑算法
22.4.5長短期記憶算法
22.5異常定位
22.5.1異常定位的定義與難點(diǎn)
22.5.2iDice
22.5.3Adtributor算法
22.6故障預(yù)測
22.6.1故障預(yù)測的定義
22.6.2隱式馬爾可夫模型
22.6.3支持向量機(jī)與核函數(shù)
22.6.4多示例學(xué)習(xí)
22.7實(shí)踐討論： 異常檢測場景中的算法選擇思路
22.8數(shù)據(jù)重視和增量學(xué)習(xí)
第23章AIOps的落地：  企業(yè)實(shí)施
23.1AIOps企業(yè)實(shí)施戰(zhàn)略
23.1.1實(shí)施路線圖
23.1.2實(shí)施策略
23.2建立基礎(chǔ)： 數(shù)據(jù)先行
23.2.1數(shù)據(jù)整合
23.2.2數(shù)據(jù)處理
23.3實(shí)踐討論
23.3.1階段性實(shí)施策略
23.3.2落地點(diǎn)之一 ： 降低MTTR
23.3.3策略實(shí)施中容易犯的錯誤
23.4案例研究： 蘇寧金融的智能運(yùn)維實(shí)踐
23.4.1背景介紹
23.4.2蘇寧金融智能運(yùn)維生態(tài)體系
23.4.3AIOps切入點(diǎn)選擇： 問題根因分析
23.4.4技術(shù)挑戰(zhàn)
23.4.5智能問題診斷流程
23.4.6智能問題診斷算法模型
23.4.7模型效果表現(xiàn)
23.4.8總結(jié)： 挑戰(zhàn)、思路與計劃
第5部分安全技術(shù)與管理
第24章云計算安全概述
24.1概述
24.1.1云計算安全的定義
24.1.2廣義的云計算安全
24.2云計算安全的挑戰(zhàn)和研究現(xiàn)狀
24.2.1云計算安全研究焦點(diǎn)域
24.2.2國內(nèi)外云計算安全技術(shù)研究現(xiàn)狀
24.2.3云計算模式下信息安全技術(shù)演進(jìn)趨勢
24.3國內(nèi)外云計算安全相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)化組織及其研究成果
24.3.1云安全聯(lián)盟（CSA）
24.3.2聯(lián)合技術(shù)委員會
24.3.3國際電信聯(lián)盟電信標(biāo)準(zhǔn)化部門
24.3.4分布式管理任務(wù)組
24.3.5全國信息安全標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會
24.3.6中國通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會
24.4本章小結(jié)
第25章云計算安全架構(gòu)
25.1云計算安全體系架構(gòu)
25.2云計算模型與安全架構(gòu)模型間的映射關(guān)系
25.3云計算安全職責(zé)劃分
25.4本章小結(jié)
第26章云計算基礎(chǔ)設(shè)施安全
26.1云計算基礎(chǔ)設(shè)施面臨的安全風(fēng)險
26.2云計算基礎(chǔ)設(shè)施的安全保護(hù)機(jī)制
26.2.1物理安全
26.2.2網(wǎng)絡(luò)安全
26.2.3主機(jī)安全
26.2.4虛擬化安全
26.2.5中間件安全
26.3本章小結(jié)
第27章云計算數(shù)據(jù)安全
27.1云計算環(huán)境下數(shù)據(jù)安全綜述
27.1.1數(shù)據(jù)安全保護(hù)的意義
27.1.2數(shù)據(jù)生命周期
27.2服務(wù)提供商面臨的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險及挑戰(zhàn)
27.2.1數(shù)據(jù)加密
27.2.2釣魚行為
27.2.3數(shù)據(jù)審計與監(jiān)控
27.3數(shù)據(jù)安全保護(hù)機(jī)制
27.3.1數(shù)據(jù)加密介紹
27.3.2數(shù)據(jù)脫敏
27.3.3數(shù)據(jù)殘余銷毀
27.3.4數(shù)據(jù)沿襲(Data Lineage)
27.3.5數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)
27.3.6訪問控制
27.3.7新一代云計算安全技術(shù)
27.4案例分析： 政務(wù)云的數(shù)據(jù)安全設(shè)施
27.4.1項(xiàng)目背景
27.4.2技術(shù)方案
27.4.3實(shí)施要點(diǎn)
27.5本章小結(jié)
第28章IaaS和PaaS服務(wù)安全
28.1IaaS服務(wù)用戶需重點(diǎn)關(guān)注的安全問題
28.1.1系統(tǒng)基礎(chǔ)服務(wù)安全風(fēng)險及應(yīng)對措施
28.1.2遠(yuǎn)程管理風(fēng)險及應(yīng)對措施
28.1.3DNS威脅及應(yīng)對措施
28.2IaaS服務(wù)用戶安全檢查清單
28.3PaaS服務(wù)用戶需重點(diǎn)關(guān)注的安全問題
28.3.1安全相關(guān)的API
28.3.2應(yīng)用安全部署
28.3.3遠(yuǎn)程安全訪問
28.3.4服務(wù)鎖定風(fēng)險
28.4PaaS服務(wù)用戶安全檢查清單
28.5本章小結(jié)
第29章SaaS服務(wù)安全
29.1SaaS服務(wù)安全風(fēng)險
29.1.1互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)安全現(xiàn)狀
29.1.2SaaS服務(wù)安全需求
29.2SaaS應(yīng)用安全保護(hù)機(jī)制
29.2.1安全開發(fā)生命周期
29.2.2Web應(yīng)用防火墻
29.2.3身份識別與訪問管理
29.2.4終端用戶安全
29.3案例研究： 桌面云服務(wù)安全部署方案
29.3.1桌面云服務(wù)概述
29.3.2設(shè)計挑戰(zhàn)
29.3.3設(shè)計要點(diǎn)
29.4本章小結(jié)
第30章云計算安全治理
30.1組織架構(gòu)與過程模型
30.1.1組織架構(gòu)
30.1.2風(fēng)險管理
30.1.3過程模型
30.2云計算安全治理操作
30.2.1云計算安全指南制定
30.2.2安全監(jiān)控與事件響應(yīng)
30.2.3威脅管理和滲透測試
30.2.4變更管理
30.2.5安全審計與日志
30.3隱私保護(hù)
30.3.1云計算環(huán)境下隱私保護(hù)的概念
30.3.2云計算環(huán)境下的隱私數(shù)據(jù)
30.3.3云計算環(huán)境下隱私數(shù)據(jù)保護(hù)對策
30.4案例： 金融業(yè)的電子支付運(yùn)營安全
30.4.1需求分析
30.4.2設(shè)計考慮
30.4.3安全運(yùn)營治理實(shí)施
30.4.4成效評估
30.5本章小結(jié)
第31章云計算的合規(guī)性
31.1IT合規(guī)概述
31.1.1什么是IT合規(guī)
31.1.2IT合規(guī)對云計算提供商的必要性
31.1.3云服務(wù)提供商在合規(guī)中面臨的挑戰(zhàn)
31.2信息化合規(guī)規(guī)劃
31.2.1信息科技合規(guī)整體框架
31.2.2IT合規(guī)解決方案
31.3IT合規(guī)實(shí)踐
31.3.1IT合規(guī)的工作內(nèi)容
31.3.2IT合規(guī)的實(shí)踐建議
31.4合規(guī)工作中的難點(diǎn)和解決思路
31.4.1公司的戰(zhàn)略與支持
31.4.2IT管理
31.4.3技術(shù)運(yùn)營團(tuán)隊(duì)的工作
31.5案例研究： 在線金融服務(wù)商的合規(guī)實(shí)踐
31.5.1背景介紹
31.5.2安全整改內(nèi)容
31.5.3實(shí)施階段
31.5.4合規(guī)整改結(jié)果
31.5.5項(xiàng)目挑戰(zhàn)點(diǎn)
31.5.6后期項(xiàng)目的風(fēng)險和困難點(diǎn)
31.6本章小結(jié)
31.6.1合規(guī)實(shí)施的要點(diǎn)
31.6.2合規(guī)實(shí)施的難點(diǎn)
31.6.3進(jìn)一步的建議
第6部分服務(wù)質(zhì)量管理
第32章云服務(wù)的質(zhì)量工程
32.1服務(wù)質(zhì)量保證的基本原理
32.1.1軟件服務(wù)質(zhì)量
32.1.2軟件過程質(zhì)量
32.1.3質(zhì)量管理體系的構(gòu)成
32.1.4軟件質(zhì)量控制
32.1.5軟件質(zhì)量保證
32.1.6軟件質(zhì)量改進(jìn)
32.2質(zhì)量保證過程
32.2.1驗(yàn)證與確認(rèn)
32.2.2評審
32.2.3正式評審會議
32.2.4單元測試與集成測試
32.2.5功能測試
32.2.6回歸測試
32.2.7系統(tǒng)的非功能性測試
32.2.8驗(yàn)收測試
32.2.9技術(shù)運(yùn)營階段的質(zhì)量保證活動
32.3云服務(wù)平臺的特有質(zhì)量訴求
32.3.1可用性
32.3.2安全性
32.3.3可擴(kuò)充性
32.4需求評審和設(shè)計評審
32.4.1需求評審
32.4.2系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計評審
32.4.3系統(tǒng)部署物理設(shè)計評審
32.5云服務(wù)的驗(yàn)證
32.5.1可用性驗(yàn)證
32.5.2安全性驗(yàn)證
32.5.3可伸縮性驗(yàn)證
32.5.4通過SLA來保證質(zhì)量水平
第33章服務(wù)運(yùn)營的質(zhì)量管理
33.1服務(wù)質(zhì)量管理的目的
33.2經(jīng)典的服務(wù)質(zhì)量管理方法
33.2.1ITIL/CSI框架
33.2.26Sigma框架
33.2.3戴明循環(huán)理論
33.3云服務(wù)運(yùn)營中質(zhì)量管理所面臨的挑戰(zhàn)
33.3.1源自運(yùn)營目標(biāo)的挑戰(zhàn)
33.3.2來自執(zhí)行中的難度
33.4對服務(wù)質(zhì)量管理的探索： GMAI方法及其要點(diǎn)
33.5GMAI服務(wù)質(zhì)量管理： 服務(wù)改進(jìn)的框架
33.5.1質(zhì)量管理目標(biāo)(Goal)
33.5.2衡量(Measure)
33.5.3分析(Analysis)
33.5.4改進(jìn)(Improve)
33.6GMAI服務(wù)質(zhì)量管理： 服務(wù)改進(jìn)的持續(xù)
33.6.1持續(xù)性的實(shí)現(xiàn)方法： 來自目標(biāo)和項(xiàng)目的驅(qū)動
33.6.2持續(xù)性的基礎(chǔ)： 證明自己的業(yè)務(wù)價值
33.7實(shí)踐討論(1)： 如何保證服務(wù)質(zhì)量改進(jìn)的持續(xù)性
33.8實(shí)踐討論(2)： 服務(wù)質(zhì)量管理如何獲得管理層的支持
33.8.1高質(zhì)量的報告
33.8.2高級管理人員儀表板
33.9服務(wù)質(zhì)量管理方案的選擇
第7部分組織能力
第34章組織能力的構(gòu)建與發(fā)展
34.1組織能力概述
34.1.1企業(yè)成功的關(guān)鍵
34.1.2組織能力的定義和建設(shè)
34.1.3云服務(wù)的組織能力框架
34.2云計算服務(wù)公司面臨的挑戰(zhàn)
34.3員工能力
34.3.1建立學(xué)習(xí)型組織
34.3.2有效的培訓(xùn)體系
34.4員工的思維模式
34.4.1公司價值觀的建立： 如何確定價值觀的內(nèi)容
34.4.2價值觀落地：  團(tuán)隊(duì)的接受
34.5員工治理
34.5.1組織架構(gòu)： 合理的團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)
34.5.2組織架構(gòu)中的邊界管理： 邊界弱化、增強(qiáng)及平衡
34.5.3業(yè)務(wù)流程： 明確的制度
34.5.4有效的信息管理
34.6技術(shù)體系的組織架構(gòu)
34.6.1一元初始： 研發(fā)
34.6.2二元架構(gòu)： 研發(fā)、運(yùn)營
34.6.3三元架構(gòu)： 研發(fā)、運(yùn)營、數(shù)據(jù)
34.6.4四元架構(gòu)： 研發(fā)、運(yùn)營、數(shù)據(jù)、管理
34.7客服體系的組織架構(gòu)
34.8實(shí)踐研究(1)： 構(gòu)建高效的技術(shù)運(yùn)營團(tuán)隊(duì)
34.8.1背景
34.8.2思維方式： 技術(shù)運(yùn)營的管理思想
34.8.3團(tuán)隊(duì)治理： 團(tuán)隊(duì)的結(jié)構(gòu)與責(zé)任
34.8.4團(tuán)隊(duì)能力： 團(tuán)隊(duì)的培養(yǎng)
34.9實(shí)踐研究(2)： 構(gòu)建大數(shù)據(jù)的組織能力
34.9.1企業(yè)的新型競爭力：  分析能力
34.9.2大數(shù)據(jù)組織能力模型
34.9.3員工思維
34.9.4員工治理
34.10實(shí)踐研究(3)： 構(gòu)建服務(wù)導(dǎo)向的客戶服務(wù)部門
34.10.1客服的三種核心服務(wù)方式
34.10.2被動式服務(wù)： 問題的快速響應(yīng)
34.10.3主動式服務(wù)： 有效的客戶管理
34.10.4服務(wù)體系的改進(jìn)
34.10.5本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
后記——行自云起時，更上一層樓