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『簡體書』云计算、大数据与智能制造

書城自編碼： 3532050
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→數據庫
作者： 孙傲冰，姜文超，涂旭平，劳作媚
國際書號(ISBN)： 9787568062046
出版社： 华中科技大学出版社
出版日期： 2020-09-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 精装

售價：HK$ 118.8

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編輯推薦：
本书带您解惑如何利用云和大数据技术解决制造业发展相关问题，形成数据积累和推动智能制造技术的落地
內容簡介：
云计算和大数据技术作为构建全球新型信息基础设施的商业模式和技术模式，一经提出就广受业界重视。本书讨论了云计算和大数据技术发展现状，分析了国内外市场的发展趋势，总结了国际国内企业、组织和开源社区的相关进展。本书以中国制造2025作为切入点，指出云计算和大数据不仅为智能制造提供了基础技术层面的支持，且通过将市场、生产、物流、售后和回收环节转换为在线按需服务，在微观上实现个性化定制，为中国制造的全球化提供了可能。
關於作者：
孙傲冰，博士后，研究员，博士生导师。现任中研究课题15项。在International Journal of Grid and Utility Computing？、International Journal of Communications、Network and System Sciences等科技计划项目、广东省重点领域研发计划项目、广州市科技计划项目、教育部留学回优秀博士学位论文奖。项目大规模网络流媒体服务核心支撑技术获得教育部技术发明奖一等奖。

劳作媚，2010年6月毕业于北部湾大学。毕业后就职于东莞中课题工作，包括项目等。获专利授权1篇，参与标准制定1项。接受过CMMI-Intro培训并顺利结业，是国云科技股份有限公司申办CMMI5（Capability Maturity Model Integration）的评估组成员以及评定ITSS（Information Technology Service Standards）的内审员。
目錄：
第1章绪论1
1.1引言1
1.1.1信息世界与人类世界的交互1
1.1.2智慧社会是信息社会的高级阶段4
1.1.3信息世界是人机物融合的三元世界5
1.2云计算构建新型IT基础设施7
1.2.1云计算概念的定义8
1.2.2云计算技术相关特征9
1.2.3云计算技术应用现状10
1.2.4云计算技术发展趋势10
1.3大数据深挖数据的价值11
1.3.1大数据的概念11
1.3.2大数据处理技术13
1.3.3大数据技术应用现状14
1.3.4大数据技术面临挑战15
1.4人工智能成为云 大数据交叉点16
1.4.1人工智能技术定义16
1.4.2人工智能与云计算和大数据的关系17
1.4.3人工智能技术发展现状17
1.4.4人工智能发展趋势18
1.5智能制造是新技术与制造的融合19
1.5.1物联网是智能制造的感觉神经系统20
1.5.2云计算是智能制造的中枢神经系统20
1.5.3大数据是智能制造的智慧之源21
1.6小结21
本章参考文献22
第2章云计算体系与层次 25
2.1引言25
2.1.1五个特性26
2.1.2三种服务模型26
2.1.3四种部署模型27
2.2云计算技术体系28
2.3虚拟化和容器技术29
2.3.1计算虚拟化技术30
2.3.2存储虚拟化技术 32
2.3.3网络虚拟化技术33
2.3.4容器技术35
2.3.5Kubernetes（K8s）39
2.4云基础设施管理平台41
2.4.1OpenStack42
2.4.2CloudStack46
2.4.3Eucalyptus48
2.4.4其他云平台50
2.5PaaS技术体系50
2.5.1PaaS服务概述51
2.5.2Cloud Foundry52
2.5.3OpenShift53
2.5.4Google App Engine（GAE）54
2.5.5其他PaaS平台55
2.6SaaS技术体系55
2.6.1SaaS体系结构56
2.6.2SaaS多租户技术57
2.6.3Salesforce.com59
2.7云服务提供商59
2.7.1亚马逊60
2.7.2谷歌60
2.7.3微软60
2.7.4阿里云60
2.7.5腾讯云61
2.7.6其他61
2.8小结61
本章参考文献62
第3章大数据技术体系 66
3.1引言66
3.2大数据采集技术68
3.3大数据存储和管理技术70
3.3.1分布式文件系统70
3.3.2分布式列式数据库72
3.4大数据分布式批处理技术74
3.4.1MapReduce技术75
3.4.2弹性分布式数据集77
3.5大数据实时流处理技术78
3.5.1流处理基本技术79
3.5.2流处理调度技术80
3.6大规模图数据处理技术82
3.6.1图计算模型82
3.6.2图计算应用示例84
3.7大数据分析技术84
本章参考文献86
第4章大数据开源生态 88
4.1大数据开源生态分层结构88
4.2分布式存储系统89
4.2.1Hadoop分布式文件系统89
4.2.2HBase90
4.2.3MemcachedRedis91
4.2.4Haystack91
4.3消息发布订阅系统92
4.3.1Apache Kafka92
4.3.2RabbitMQ94
4.4分布式批处理系统95
4.4.1Apache Hadoop95
4.4.2Apache Hadoop YARN96
4.4.3Spark97
4.5实时流处理系统98
4.5.1Apache Storm98
4.5.2Spark Streaming99
4.5.3Apache Flink100
4.5.4Twitter Heron101
4.5.5Apache Samza103
4.6大规模图计算系统104
4.6.1PowerGraph 104
4.6.2Ligra105
4.6.3GraphChi106
4.7大数据分析系统107
4.7.1TensorFlow107
4.7.2Caffe108
4.8分布式协调服务108
4.8.1Apache Zookeeper108
4.8.2Spring Cloud110
本章参考文献110
第5章云和大数据应用113
5.1智慧城市应用案例113
5.1.1智慧城市简介113
5.1.2现状及分析114
5.1.3建设模型114
5.1.4建设案例116
5.1.5效益分析117
5.2电子政务应用案例117
5.2.1建设模式118
5.2.2建设思路120
5.2.3安全保障122
5.2.4效益分析123
5.3教育应用案例124
5.3.1建设需求124
5.3.2建设框架124
5.3.3建设内容125
5.3.4效益分析128
5.4小结128
本章参考文献129
第6章云计算、大数据与智能制造的关系131
6.1智能制造发展背景131
6.1.1工业1.0到4.0的发展历程131
6.1.2世界各国智能制造发展现状132
6.1.3智能制造系统的研究134
6.2智能制造系统的定义135
6.3智能制造技术框架139
6.3.1体系架构139
6.3.2层次结构141
6.4智能制造支撑平台142
6.5大数据促进智能制造144
6.5.1工业数据大量产生144
6.5.2智能制造产生大数据的场景144
6.5.3智能制造与大数据融合144
6.6小结147
本章参考文献147第7章总结和展望149
7.1云 大数据推动产业进步149
7.1.1云和大数据成为信息能力的倍增器149
7.1.2新技术推动全连接的新型组织模式150
7.1.3新技术推动全新的协作模式150
7.1.4新技术推动全新的产业生态模式151
7.1.5新技术推动跨境协同模式152
7.2云计算和大数据的时代153
7.2.1云和大数据技术是关键和基础153
7.2.2云和大数据技术发展方向153
7.2.3云和大数据技术展望153
本章参考文献156

 

 

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