En los últimos veinte años, he estado involucrado en la investigación, el desarrollo y la promoción de la computación en la nube, big data, almacenamiento de alto rendimiento y arquitectura de sistemas informáticos. A menudo me encuentro con personas dentro y fuera de la industria que tienen diferentes puntos de vista, necesidades y problemas. sobre computación en la nube y big data., y descubrió que algunas opiniones, opiniones y entendimientos eran "engañosos", y muchas necesidades comerciales y entendimientos de los problemas se desviaban en gran medida de la esencia de los hechos después de despegar los capullos. personas que escriben libros que combinan los dos temas principales: la nube y el big data. Da algunos ejemplos.
1. Big Data se ha arraigado profundamente en los corazones de la gente en los últimos dos o tres años. Todo el mundo lo sabe en la calle. Mientras digas que estás haciendo Big Data, la gente definitivamente te preguntará si estás haciendo Hadoop. . Como resultado, si no se especializa en Hadoop, le dará vergüenza decirles a otros que está haciendo big data. Entonces, ¿puede Hadoop resolver todos los problemas de big data?Respuesta: Por supuesto que no.
Este libro explica en detalle por qué big data es más que solo Hadoop. De manera similar, con el surgimiento de Spark (y su reemplazo de Hadoop), muchas personas sienten que Spark es el techo del procesamiento de datos. Esta limitación cognitiva seguramente quedará expuesta a medida que el sistema Spark decaiga gradualmente en el futuro.
2. La computación en la nube se hizo famosa cuatro o cinco años antes que los big data. Todos, desde individuos hasta empresas y gobiernos, acudieron en masa a ella. Los más famosos en el mercado son los proveedores de servicios públicos en la nube, por lo que existe una visión universal: "Aquellos que No utilice la nube pública (como la nube privada, la nube híbrida, etc.) y no domine la tecnología central de la computación en la nube. ¡Este no es el caso! Este libro le informará sobre las cosas bajo las nubes basándose en los entresijos de la industria y el desarrollo tecnológico, utilizando datos y hechos para hablar.
3. Otro ejemplo son las plataformas de hardware comerciales y basadas en software. Una visión común en el mercado es que el software tiene capacidades y flexibilidad ilimitadas, mientras que la innovación de valor del hardware ya no es importante. Por lo tanto, todos los centros de datos se basan completamente en la arquitectura X86. Plataforma de hardware comercial (Commodity Hardware & COTS (Commodity Off-the-Shelf)).
Este enfoque es cuestionable, desde dos puntos de vista: el límite de las capacidades del software está limitado por el hardware subyacente; la arquitectura de hardware comercial obviamente no puede resolver todos los problemas comerciales y no es la mejor solución (la de mayor eficiencia, el mayor costo y rendimiento) para el problema... En el libro, el autor presenta una voz diferente sobre el nombre de COTS: VDH (Hardware con descuento por volumen). En esencia, esta es la forma final de hardware comercial en la era "Internet +": compre más, obtenga más descuentos. .
Entonces, con el auge de la computación en la nube y los big data, ¿cuáles son los desafíos y oportunidades que encontramos hoy en todos los ámbitos de la vida? ¿Es el diseño y la implementación de la computación en la nube o la arquitectura del sistema de big data, o el diseño y la entrega de aplicaciones finales? ¿O la integración y construcción de cada capa de la arquitectura de servicios de plataforma entre los dos temas principales anteriores? Este libro se basa en algunos problemas reales y representativos que mi equipo y yo hemos experimentado en la práctica laboral, y he compartido algunas experiencias. Espero Puede ayudar al estudio, el trabajo y la vida de todos.
Echemos un vistazo a ¿qué historias hay bajo las nubes?
El libro está dividido en 5 capítulos, a saber: Desmitificación de la computación en la nube, Desmitificación de Big Data, Análisis de la computación en la nube y la arquitectura del sistema de Big Data, Computación en la nube avanzada y Big Data, Aplicación de Big Data y práctica de plataformas en la nube.
El Capítulo 1 revela los secretos de la computación en la nube, centrándose en la breve historia y el proceso de desarrollo de la computación en la nube, las características de la computación en la nube en comparación con la TI tradicional, la relación interactiva entre la nube y las necesidades comerciales, la existencia de múltiples formas de nube y la introducción. de sus respectivas características, y analiza las diferentes La eficiencia y comparación de tipos de nubes, y finalmente se introduce la construcción de plataformas y servicios en la nube basados en proyectos de código abierto.
El Capítulo 2 revela los secretos de Big Data, comienza presentando el pasado y el presente de Big Data, aclara los malentendidos generalizados actuales sobre Big Data y luego se centra en los cinco problemas principales que Big Data debe resolver (almacenamiento de Big Data, gestión de big data, análisis de big data, ciencia de big data y aplicación de big data) se analizan uno por uno, y finalmente se analiza la esencia de la ciencia de big data y cómo construir soluciones de big data desde las dos dimensiones de plataforma y aplicación.
Capítulo 3: Análisis de la computación en la nube y la arquitectura del sistema de big data. Primero, explica la tendencia de definición de software y la tendencia de hardware comercial de toda la industria desde las dos perspectivas de código abierto y código cerrado, y predice la tendencia inevitable de regresión del hardware. analiza la nube desde cuatro niveles: batallas tecnológicas en los campos de la informática y el big data: almacenamiento subyacente, infraestructura como servicio, plataforma como servicio y aplicaciones.
El Capítulo 4, Computación en la nube avanzada y Big Data, explica a los lectores qué hacer y cómo hacerlo correctamente en la era de la computación en la nube y los big data. El contenido incluye proximidad de aplicaciones, escalabilidad horizontal, cómo jugar con el código abierto y cómo implementar operaciones y arquitecturas técnicas basadas en servicios.
El Capítulo 5, Combinación práctica de aplicaciones de Big Data y plataforma en la nube, explica dos casos de construcción de plataformas basados en las prácticas específicas de la industria: uno es la construcción de una plataforma de Big Data y el otro es la construcción de una plataforma de nube híbrida. una explicación profunda y detallada del control de riesgos, etc. provienen de casos prácticos de primera mano de escenarios de aplicación.