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云计算与大数据处理技术

今天，随着IT规模越来越大，数据规模呈几何级数增长，已经超出了传统

技术方法所能解决的范畴。为此，人们把目光转向了刚刚兴起的云计算，希望通

过云计算来实施海量数据处理解决方案，实现以更小的成本来处理更大规模数据

的目标，并成为目前云计算应用所面对的极大挑战。本课程基本思想如下：

1，目前，“云计算”已经不是一个刚刚流行的时髦概念了，在一些传统IT

方法显得无能为力的场合，云计算正在开始大展拳脚，表现了强大的解决问题的

能力，海量数据存储与处理正是属于这种场合。我们如何在云计算分布式环境下

正确设计大数据量数据模型？如何在设计中解决资源、效率、安全性、可靠性等

一系列极难平衡的问题？如何通过云计算帮助我们解决在传统IT技术中看似解

决不了的敏感问题？这些都是我们在云计算架构设计中需要深入研究的键问题。

2，理解问题最好的方法是分析成功案例，本课程分别从多个角度分析在面

对海量数据处理的困难时，不同的应用体系是如何解决问题并获得成功的。研究

这些已有的体系不是目的，而是希望学员能够通过学习这些解决问题的方法和思

路，通过归纳整理深入理解，再根据自己所面对的领域特征，形成解决具体实际

问题的方案。这也是让云计算在海量数据处理领域真正发挥作用的有效途径。

3，云计算是一种服务，在云计算应用架构设计中，就必须考虑作为服务与

普通的产品设计有哪些不同？需要考虑的产品的服务特征有哪些？如何搭建面

向不同层次、合适的服务平台？在这个过程中，我们需要考虑哪些问题？有哪些

成功的案例？有些什么解决方案？

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4，云计算应用最重要的问题是安全问题。安全不是一个后期需要解决的独

立问题，而是在前期就需要投入巨大精力来考虑的产品策略。可以说，安全性与

可用性是云计算能否顺利实施与应用的关键点，也是云计算架构设计的关键因

素。我们应该如何考虑安全问题？如何解决诸如数据安全、网络安全、主机安全、

数据管理以及灾难恢复等一系列问题？如何制定合适的安全性与可用性策略？

在实践中有什么经验和教训？

5，为了把传统数据中心改造为基于云计算的服务系统，虚拟化是一个重要

手段。我们必须深入研究虚拟化技术是如何实现的。虚拟化技术有哪几个层面的

问题？如何正确应用虚拟化技术来实现把基础设施向服务转型？各种虚拟化技

术有些什么优点？有哪些陷阱？如何规划技术解决方案？如何正确进行云计算

体系结构设计？

本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程，而是针对问题讨论解决

方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验，在课程中将

会针对这些问题与学员一起进行研究，在关键点上还会搭建实验环境进行实践研

究，以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习，希望推动国内云计算项

目开发上升到一个新水平。

云计算与大数据处理技术

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

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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

Megas