云计算与大数据处理技术培训

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1，系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。2，牵涉到海量数据处理的机构数据中心运行、规划、设计负责人。3，云服务运营服务提供商规划负责人。4，高校、科研院所牵涉到大数据与分布式数据处理的项目负责人。学员基础1，对IT系统设计有一定的理论与实践经验。2，数据仓库与大数据处理有一定的基础知识。

云计算相关内容导读“云计算” HP Helion OpenStack社区版 北京2016-4-8(1天)
HP Helion OpenStack社区版培训，使学员深入学习HP Helion OpenStack 社区版，介绍HP Helion OpenStack 的架构，帮助学员学习如何规划、安装和使用HP Helion，能够通过HP Helion OpenStack社区版快速建立云计算环境，了解HP Helion OpenStack 的安装和部署细节。
创客思维＆互联网思维—移动互联网与社群经济 上海2016-4-23(1天)
21世纪注定是一个不平凡的世纪，国际……

第一讲 云计算的概念与现状
1）云计算的概念
2）云计算发展现状
3）云计算实现机制
4）云计算的发展环境
5）云计算的优势
第二讲 从Google云计算体系，理解海量数据处理的方法
1）如何构建海量存储文件系统？
GFS系统架构
GFS容错机制
GFS系统管理技术
MapReduce产生背景
MapReduce编程模型
MapReduce实现机制
MapReduce案例分析
2）如何提供锁服务解决分布式数据一致性问题？
Chubby的设计思路
Chubby中的Paxos算法
Chubby文件系统
3）如何建立规模庞大的高性能表结构？
BigTable设计目标
BigTable系统架构
BigTable服务器
BigTable性能优化
4）如何建立高可用性和高可扩展性的数据系统？
Megastore设计目标
Megastore数据模型
Megastore事务及并发控制
Megastore基本架构
Dapper监控系统
Dapper关键性技术
Dapper工具
第三讲 从Hadoop云计算项目，进一步研究云数据处理方法
1）HDFS：高可靠性处理机制及应用
Hadoop项目简介
HDFS体系结构
HDFS关键运行机制
Hadoop vs Google
Hadoop API
Hadoop环境搭建
2）HBASE：庞大、极其稀疏的可扩展性数据模型
Hbase简介
HBase的运行机制
HBase与 HDFS
HBase的对外接口
ZooKeeper的数据模型
ZooKeeper的读写机制
ZooKeeper的使用方法
第四讲 从Windows Azure，理解平台即服务的本质
1）微软云计算平台
2）微软云操作系统Windows Azure
3）微软云关系数据库SQL Azure
4）Azure AppFabric
5）Azure Marketplace
第五讲 从Amazon云计算，讨论如何提供云服务
1）Dynamo基础存储架构
2）弹性计算云EC2
3）简单存储服务S3
4）简单队列服务SQS
5）简单数据库服务Simple DB
6）关系数据库服务RDS
7）内容推送服务CloudFront
第六讲 实施云计算的关键点：安全策略
1）云计算安全是一个必须前期重视的策略
2）云计算的特征与安全挑战
3）云计算的安全体系与关键技术
4）基础架构云安全框架
5）云计算安全平台
第七讲 当前数据中心如何向云计算环境转变？
1）VMware云产品
2）云管理平台 vCenter
3）vCloud Service Director
4）VMware的网络和存储虚拟化
5）主流商业云计算解决方案比较
6）主流开源云计算系统比较
7）国内代表性云计算平台比较
第八讲 基础设施即服务（IaaS）关键实现技术
1）IaaS技术体系概述
2）服务器虚拟化技术
CPU虚拟化
内存虚拟化
I/O虚拟化
3）存储虚拟化技术
存储系统概述
存储设备层的存储虚拟化
块聚合层的存储虚拟化
文件/记录层的存储虚拟化
4）主机网络虚拟化
第九讲 软件即服务（SaaS）关键实现技术
1）SaaS技术概述
2）呈现层技术综述
3）调度层技术
基于DNS的调度
基于虚拟IP的调度
基于链路聚合的调度
基于应用的调度
调度策略
4）业务层
5）数据层
6）用户管理和配置管理
7）用户体验的设计
8）课程总结

由业界知名云计算专家亲自授课：
杨老师 主要研究网络信息分析以及云计算相关技术，长期从事通信网管系统、网络信息处理、商务智能(BI)以及电信决策支持系统的研究开发工作，主持和参与了多个国家和省部级基金项目，具有丰富的工程实践及软件研发经验。
雷老师 国内知名企业云平台技术负责人，中国云亲身实践者课程对象1，系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。
2，牵涉到海量数据处理的机构数据中心运行、规划、设计负责人。
3，云服务运营服务提供商规划负责人。
4，高校、科研院所牵涉到大数据与分布式数据处理的项目负责人。
学员基础1，对IT系统设计有一定的理论与实践经验。
2，数据仓库与大数据处理有一定的基础知识。