班級(jí)規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號(hào)) |
每期人數(shù)限3到5人。 |
上課時(shí)間和地點(diǎn) |
上課地點(diǎn):【上海】:同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】:北京中山學(xué)院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(hào)(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈
最近開課時(shí)間(周末班/連續(xù)班/晚班):2020年3月16日 |
實(shí)驗(yàn)設(shè)備 |
☆資深工程師授課
☆注重質(zhì)量
☆邊講邊練
☆合格學(xué)員免費(fèi)推薦工作
★實(shí)驗(yàn)設(shè)備請(qǐng)點(diǎn)擊這兒查看★ |
質(zhì)量保障 |
1、培訓(xùn)過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽;
2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。 |
課程大綱 |
一、 課程簡(jiǎn)介
本課程講解云平臺(tái)架構(gòu)、資源池建設(shè)與運(yùn)維管理實(shí)踐,分別介紹云計(jì)算平臺(tái)解決方案,云資源池的管理、資源分配,企業(yè)私有云的建設(shè)和運(yùn)維經(jīng)驗(yàn),使學(xué)員掌握主流的虛擬化技術(shù)、云服務(wù)器、云數(shù)據(jù)庫(kù)和開放云存儲(chǔ)服務(wù)、云平臺(tái)架構(gòu)、云數(shù)據(jù)中心的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)技術(shù)、VMware VSphere私有云解決方案以及應(yīng)用實(shí)踐、XenServer私有云解決方案以及應(yīng)用實(shí)踐、OpenStack開放私有云平臺(tái)解決方案以及應(yīng)用實(shí)踐。
本課程讓學(xué)員充分云OS(操作系統(tǒng))與虛擬化的平臺(tái)應(yīng)用,云遷移和整合解決方案的設(shè)計(jì)、部署、配置、實(shí)施和運(yùn)維管理。本課程針對(duì)企業(yè)云平臺(tái)管理員,企業(yè)IT基礎(chǔ)架構(gòu)運(yùn)維人員,云計(jì)算應(yīng)用開發(fā)人員,大數(shù)據(jù)從業(yè)人員等專業(yè)人士,重點(diǎn)講述云計(jì)算應(yīng)用的遷移方法和模板應(yīng)用的實(shí)戰(zhàn)操作。本課程針對(duì)業(yè)務(wù)應(yīng)用云開發(fā)人員和運(yùn)維人員在管理應(yīng)用系統(tǒng)時(shí)面臨的計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)等資源管理難題,講解將傳統(tǒng)應(yīng)用遷移到云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)彈性擴(kuò)展的遷移方法和模板應(yīng)用,使企業(yè)靈活管理和有效整合IT基礎(chǔ)架構(gòu)資源。本課程的特點(diǎn)是通過全方位方法原理講解加上實(shí)戰(zhàn)操作讓學(xué)員掌握云應(yīng)用的遷移方法和模板應(yīng)用,并掌握云平臺(tái)的高級(jí)操作技巧,舉一反三,觸類旁通地學(xué)會(huì)云應(yīng)用操作實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
本課程同時(shí)講解大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)(Hadoop、Spark、Storm)的技術(shù)架構(gòu)、以及平臺(tái)的安裝部署、運(yùn)維配置、應(yīng)用開發(fā)實(shí)戰(zhàn)技能,熟悉國(guó)內(nèi)外主流的大數(shù)據(jù)處理解決方案、以及大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例。強(qiáng)調(diào)主流的大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)及其在不同行業(yè)中企業(yè)的實(shí)際應(yīng)用,立足于實(shí)際的行業(yè)應(yīng)用需求,旨在讓企業(yè)學(xué)員能夠掌握大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)及應(yīng)用如何落地,以及基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的技術(shù)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)、高性能大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序開發(fā),以及大數(shù)據(jù)集群的運(yùn)維技術(shù),讓學(xué)員掌握業(yè)界主流的大數(shù)據(jù)平臺(tái)的應(yīng)用和部署,并且結(jié)合當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)+行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景下產(chǎn)生的大規(guī)模結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理以及分析處理需求,詳細(xì)講解有機(jī)地集成大數(shù)據(jù)平臺(tái)各個(gè)功能組件(大數(shù)據(jù)收集、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)管理、大數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)可視化組件)設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目,并分享大數(shù)據(jù)項(xiàng)目應(yīng)用實(shí)施案例。
本課程讓企業(yè)學(xué)員掌握主流大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)技能,著重講解Hadoop高性能處理平臺(tái)和Spark實(shí)時(shí)內(nèi)存計(jì)算處理平臺(tái)和Storm流式技術(shù)處理平臺(tái)的技術(shù)架構(gòu)和實(shí)際應(yīng)用開發(fā)技能,并用結(jié)合實(shí)際的生產(chǎn)系統(tǒng)案例進(jìn)行教學(xué),講解利用Hadoop和Spark對(duì)行業(yè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)管理和分析挖掘的技術(shù)應(yīng)用,掌握基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分布式系統(tǒng)平臺(tái)應(yīng)用,以及主流的大數(shù)據(jù)平臺(tái)產(chǎn)品剖析。本課程著重培訓(xùn)業(yè)界最流行Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)平臺(tái)的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開發(fā),深入講解Hadoop和Spark高性能大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的生態(tài)系統(tǒng)組件,包括Storm,HDFS,MapReduce,HIVE,HBase,Spark,GraphX,MLib,Shark, ElasticSearch等大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、大數(shù)據(jù)查詢與搜索、大數(shù)據(jù)分析挖掘與分布式處理技術(shù)的實(shí)踐應(yīng)用。
二、 培訓(xùn)目標(biāo)
1. 旨在讓企業(yè)學(xué)員能夠掌握云計(jì)算平臺(tái)技術(shù)如何落地的開發(fā)技術(shù)手段,并且結(jié)合移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下產(chǎn)生的大規(guī)模結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理、分析處理需求,學(xué)會(huì)打造一款云服務(wù)應(yīng)用產(chǎn)品的開發(fā)技能和項(xiàng)目管理技能。
2. 讓學(xué)員掌握大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)技能,重點(diǎn)講解業(yè)界最流行大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)體系的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品研發(fā),包括運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)體系規(guī)劃解決方案滿足實(shí)際項(xiàng)目需求、大數(shù)據(jù)高性能處理平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)與項(xiàng)目選型規(guī)劃、大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)管理技術(shù)、NoSQL與NewSQL分布式數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析挖掘與商業(yè)智能(BI)技術(shù)、大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理技術(shù)、大數(shù)據(jù)離線處理技術(shù)、流式數(shù)據(jù)處理技術(shù)、大數(shù)據(jù)采集技術(shù)和大數(shù)據(jù)管理技術(shù)的原理知識(shí)和應(yīng)用開發(fā)的技能。
3. 讓學(xué)員掌握互聯(lián)網(wǎng)移動(dòng)應(yīng)用產(chǎn)品的開發(fā)技能,包括互聯(lián)網(wǎng)APP移動(dòng)應(yīng)用的研發(fā)流程和研發(fā)管理,以及技術(shù)選型和新技術(shù)應(yīng)用。
4. 緊密結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)產(chǎn)品開發(fā)的最新技術(shù)趨勢(shì),通過學(xué)習(xí)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的應(yīng)用開發(fā)技能,熟練掌握移動(dòng)應(yīng)用開發(fā)技能、云計(jì)算應(yīng)用開發(fā)技能、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)技能,以及相應(yīng)的需求分析、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、研發(fā)流程管理、測(cè)試分析和迭代管理,深入掌握開發(fā)新技術(shù)解決方案。
5. 本課程采用技術(shù)原理與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)相結(jié)合的方式進(jìn)行教學(xué),在講授原理的過程中,穿插實(shí)際操作,本課程講師也精心準(zhǔn)備的實(shí)際的應(yīng)用案例供學(xué)員動(dòng)手訓(xùn)練。
三、 培訓(xùn)人群
1. 開發(fā)工程師
2. IT項(xiàng)目產(chǎn)品規(guī)劃咨詢?nèi)藛T
3. 互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品項(xiàng)目研發(fā)管理人員
4. 云計(jì)算、移動(dòng)APP、大數(shù)據(jù)應(yīng)用研發(fā)工程師
5. 產(chǎn)品研發(fā)管理人員
四、 詳細(xì)大綱與培訓(xùn)內(nèi)容
日程 培訓(xùn)模塊 培訓(xùn)要點(diǎn)
一、 云計(jì)算和大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)技能在產(chǎn)品研發(fā)中的應(yīng)用 1. 云平臺(tái)應(yīng)用的開發(fā)案例,
2. 云平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)
3. 云計(jì)算平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)
4. 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景、發(fā)展歷程
5. 大數(shù)據(jù)分析在產(chǎn)品開發(fā)的應(yīng)用
6. 業(yè)界最新的大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展態(tài)勢(shì)與應(yīng)用趨勢(shì)
7. 大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的技術(shù)選型與架構(gòu)設(shè)計(jì)
8. “互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代下的電子商務(wù)、制造業(yè)、零售批發(fā)業(yè)、電信運(yùn)營(yíng)商、互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)、網(wǎng)上銀行、電子政務(wù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、教育信息化等行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐與應(yīng)用案例剖析
二、 云操作系統(tǒng)原理及應(yīng)用解決方案 9. 云計(jì)算平臺(tái)技術(shù)與層次架構(gòu)分析,云計(jì)算的服務(wù)模式與SPI服務(wù)模型,IaaS、PaaS、SaaS、DaaS技術(shù)解析
10. 云計(jì)算分布式計(jì)算技術(shù)以及存儲(chǔ)虛擬化、計(jì)算虛擬化、網(wǎng)絡(luò)虛擬化技術(shù)原理,VMware、XenServer、OpenStack云計(jì)算解決方案,以及核心運(yùn)維管理、資源分配以及多租戶管理應(yīng)用實(shí)踐
11. VMware云計(jì)算與虛擬化解決方案
12. Citrix XenServer云計(jì)算與虛擬化解決方案
13. OpenStack云計(jì)算與虛擬化解決方案
三、 業(yè)界主流的云計(jì)算PAAS平臺(tái)-----大數(shù)據(jù)平臺(tái)產(chǎn)品與項(xiàng)目解決方案 14. 國(guó)內(nèi)外主流的大數(shù)據(jù)解決方案介紹
15. 當(dāng)前大數(shù)據(jù)解決方案與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)方案的剖析比較
16. Apache大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案剖析
17. CDH大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案剖析
18. HDP大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案剖析
19. 開源的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)平臺(tái)剖析
20. Hadoop的發(fā)展歷程以及產(chǎn)業(yè)界的實(shí)際應(yīng)用介紹
21. Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)
22. 基于Hadoop平臺(tái)的PB級(jí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理與分析處理的工作原理與機(jī)制
23. Hadoop的核心組件剖析
四 云遷移和整合集成應(yīng)用解決方案 24. 云計(jì)算應(yīng)用和云服務(wù)模式
25. 云應(yīng)用的遷移規(guī)劃、需求收集和遷移內(nèi)容整理方法
26. 云應(yīng)用的遷移方案設(shè)計(jì)、云應(yīng)用遷移方案的總體思路、遷移評(píng)估
27. 云應(yīng)用的服務(wù)器硬件環(huán)境的遷移方案
28. 云應(yīng)用的系統(tǒng)軟件環(huán)境的遷移方案
29. 云應(yīng)用的遷移評(píng)估、遷移步驟、備份方案
30. 云應(yīng)用的遷移工具的應(yīng)用
31. 云應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)環(huán)境規(guī)劃、遷移周期和遷移項(xiàng)目管理方案
32. 云應(yīng)用遷移的遷移測(cè)試計(jì)劃、測(cè)試步驟、應(yīng)用性能測(cè)試
33. 云應(yīng)用的遷移實(shí)施方案和計(jì)劃
34. 云應(yīng)用的虛擬化遷移方法和服務(wù)器虛擬化的遷移方法和步驟
35. 云應(yīng)用的遷移后的虛擬化平臺(tái)的容量規(guī)劃、虛擬化規(guī)劃、虛擬機(jī)分配、遷移工具在線遷移
36. VMware虛擬化遷移工具的應(yīng)用實(shí)踐
37. Citrix虛擬化遷移工具的應(yīng)用實(shí)踐
38. OpenStack虛擬化遷移工具的應(yīng)用實(shí)踐
五、 NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)新技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品研發(fā)中應(yīng)用 39. NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)與NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)介紹,及其在半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)方面的應(yīng)用實(shí)踐
40. HBase分布式數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介、數(shù)據(jù)模型以及工作原理
41. HBase分布式數(shù)據(jù)庫(kù)集群的平臺(tái)架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)剖析
42. HBase應(yīng)用項(xiàng)目開發(fā)技巧,以及客戶端開發(fā)實(shí)戰(zhàn)
43. HBase表設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)操作以及數(shù)據(jù)庫(kù)管理API調(diào)用
44. HBase集群的安裝部署與配置優(yōu)化
45. ZooKeeper分布式協(xié)調(diào)服務(wù)系統(tǒng)的工作原理、平臺(tái)架構(gòu)、集群部署與配置應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)
46. HBase集群的運(yùn)維與監(jiān)控管理
六、 Hive云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)新技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品研發(fā)中應(yīng)用 47. 基于Hadoop的大型分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)知識(shí),HIVE在行業(yè)中的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用案例
48. Hive大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)簡(jiǎn)介以及應(yīng)用介紹
49. Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群的平臺(tái)體系結(jié)構(gòu)、核心技術(shù)剖析
50. Hive Server的工作原理、機(jī)制與應(yīng)用
51. Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群的安裝部署與配置優(yōu)化
52. Hive應(yīng)用開發(fā)技巧
53. Hive SQL剖析與應(yīng)用實(shí)踐
54. Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)表與表分區(qū)、表操作、數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出、客戶端操作技巧
55. Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)報(bào)表設(shè)計(jì)
56. Hive JDBC與ODBC的工作原理與實(shí)現(xiàn)機(jī)制
57. Hive HWI、CLI客戶端操作以及UDF應(yīng)用實(shí)踐
七、 Spark大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析新技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品研發(fā)中應(yīng)用 58. Spark的發(fā)展歷程以及業(yè)界的實(shí)際應(yīng)用介紹
59. Spark實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)架構(gòu)
60. Spark RDD內(nèi)存彈性分布式數(shù)據(jù)集的工作原理與機(jī)制
61. Spark的核心組件剖析
62. 基于Spark的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與實(shí)時(shí)分析挖掘處理在行業(yè)中的應(yīng)用實(shí)踐案例
63. 部署與配置Spark集群,以及Spark性能調(diào)優(yōu)
64. 構(gòu)建Spark開發(fā)環(huán)境
65. Spark程序運(yùn)行以及操作
八、 產(chǎn)品研發(fā)的完整實(shí)踐與咨詢討論 66. 根據(jù)講師布置的實(shí)際應(yīng)用案例,開展產(chǎn)品設(shè)計(jì)和應(yīng)用開發(fā)實(shí)踐、應(yīng)用實(shí)施、解決方案分享咨詢與交流討論
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