數據存儲技術與實踐 精裝 数据存储技术与实践(精)
查偉
- 出版商: 清華大學
- 出版日期: 2016-08-18
- 定價: $348
- 售價: 8.5 折 $296
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 360
- 裝訂: 精裝
- ISBN: 7302447527
- ISBN-13: 9787302447528
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商品描述
<內容簡介>
由查偉著的《數據存儲技術與實踐(精)》試圖以時間軸的方式描述自20世紀50年代IBM的第一個硬盤出現以來,整個存儲工業及技術的演進。本書內容聚焦於存儲的技術演進,除基本技術的描述外,重點放在數據中心在雲計算及大數據環境下存儲新技術出現的背景、新技術架構、原理及實現,同時本書也把一部分內容放在具體的存儲解決方案及實際運維管理中。
作為存儲知識技術類圖書,本書可以用於高校信息管理專業的教材或參考書,也非常適合信息管理專業技術人員、IT經理人等專業人士閱讀參考,為技術專家、高校學生以及更多願意瞭解和投入到存儲浪潮中的人們搭建一座橋樑。
<章節目錄>
第一篇 企業存儲概述
第1章 存儲工業演進歷史
1.1 高端存儲系統的演進
1.2 中端存儲興起
1.3 SAN外置存儲陣列
1.4 NAS外置存儲陣列
1.5 塊、文件統一存儲系統
1.6 全Flash外置存儲陣列
1.7 ServerSAN融合存儲
第2章 存儲產品架構演進趨勢
2.1 高端存儲架構演進
2.2 中端存儲架構演進
第3章 企業存儲產品架構及關鍵技術要素簡介
3.1 存儲軟件技術的發展與演進
3.2 高端存儲產品架構及關鍵技術要素簡介
3.3 中端存儲產品硬件及軟件架構分析
3.4 全Flash架構分析
3.5 企業存儲關鍵技術及特性
3.6 案例:OceanStorV3融合存儲
第二篇 雲存儲
第4章 雲平臺及OpenStack開源架構提供的存儲服務縱覽
4.1 雲平臺的存儲介紹
4.2 雲平臺的存儲分類
4.3 雲平臺的存儲標準
4.4 OpenStack開源領域的雲平臺全景
4.5 本章小結
第5章 分佈式塊存儲服務
5.1 分佈式塊存儲介紹
5.2 分佈式塊存儲功能和特點
5.3 業界分佈式塊存儲技術
5.4 本章小結
第6章 分佈式對象存儲服務
6.1 分佈式對象存儲介紹
6.2 分佈式對象存儲功能和特點
6.3 業界分佈式對象存儲技術
6.4 本章小結
第7章 分佈式隊列服務
7.1 分佈式隊列介紹
7.2 分佈式隊列功能和特點
7.3 業界分佈式隊列功能和特點
7.4 本章小結
第8章 分佈式存儲系統的可靠性
8.1 分佈式存儲系統可靠性介紹
8.2 分佈式存儲系統可靠性關鍵技術
8.3 開源實現分析
8.4 本章小結
第9章 分佈式存儲系統的管理及運維
9.1 分佈式存儲系統管理運維介紹
9.2 分佈式存儲對管理的挑戰
9.3 分佈式存儲的管理
9.4 分佈式存儲的維護
9.5 本章小結
第10章 面向雲平臺的存儲安全架構體系
10.1 面向雲平臺的存儲安全風險分析
10.2 存儲系統安全解決方案設計原則
10.3 存儲系統安全解決方案架構
10.4 存儲安全解決方案描述
10.5 本章小結
第11章 雲平臺架構下的企業存儲實踐
11.1 華為看
11.2 SDS與華為OceanS
11.3 Ocean
11.4 本章小結
第12章 案例
12.1 銀行數據中心:支撐業務快速上線
12.2 公安廳警務雲:提供自動化存儲服務
12.3 智慧城市時空雲平臺:提供便捷數據服務
第三篇 數據庫
第13章 數據庫存儲技術的演進
13.1 數據庫系統概述
13.2 數據庫存儲技術的發展
13.3 數據庫存儲的主要形態
13.4 數據庫存儲的關鍵技術
13.5 數據庫存儲的備份容災
13.6 存儲介質對未來數據庫存儲的影響
13.7 本章小結
第14章 傳統數據庫系統架構
14.1 傳統數據庫技術和架構的發展演進
14.2 OLTP數據庫技術及架構
14.3 OLAP數據庫技術及架構
14.4 MPPDB數據庫技術及架構
14.5 傳統數據庫業務發展趨勢
14.6 本章小結
第15章 數據庫和存儲的融合技術與實踐
15.1 數據庫和存儲融合技術概述
15.2 數據庫和存儲融合技術的發展
15.3 數據庫和存儲融合的主要途徑
15.4 數據庫和存儲融合技術的實踐
15.5 數據庫和存儲融合技術的發展趨勢
15.6 本章小結
第16章 新興數據庫技術與實踐
16.1 新興數據庫技術和架構發展演進
16.2 NoSQL數據庫技術及架構
16.3 NewSQL數據庫技術及架構
16.4 內存數據庫技術及架構
16.5 分佈式數據庫技術發展趨勢
16.6 本章小結
第17章 案例
17.1 案例一:雙活場景下與數據庫的案例
17.2 案例二:中型規模OLAP類型Oracle數據庫案例
第四篇 大數據
第18章 大數據的前世今生
18.1 大數據概念的由來
18.2 什麼是大數據
18.3 我們能用大數據來做什麼
18.4 大數據生態體系及其發展趨勢
18.5 本章小結
第19章 大數據對存儲系統的挑戰
19.1 大容量(Volume)的挑戰
19.2 數據多樣化(Variety)的挑戰
19.3 性能(Velocity)問題的挑戰
19.4 本章小結
第20章 大數據存儲技術實踐
20.1 數據庫領域
20.2 ApacheHadoop的存儲組件
20.3 基於內存的大數據組件
20.4 商用Hadoop版本的獨特貢獻
20.5 數據湖泊
20.6 本章小結
第21章 最佳應用實踐案例
21.1 招商銀行利用大數據進行業務創新
21.2 交通管理領域大數據研判系統
21.3 電信運營商運用大數據優化業務