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        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,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。

一、 課程簡介
本課程講解云平臺架構(gòu)、資源池建設(shè)與運維管理實踐，分別介紹云計算平臺解決方案，云資源池的管理、資源分配，企業(yè)私有云的建設(shè)和運維經(jīng)驗，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)庫和開放云存儲服務(wù)、云平臺架構(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)用實踐、XenServer私有云解決方案以及應(yīng)用實踐、OpenStack開放私有云平臺解決方案以及應(yīng)用實踐。
本課程讓學(xué)員充分云OS（操作系統(tǒng)）與虛擬化的平臺應(yīng)用，云遷移和整合解決方案的設(shè)計、部署、配置、實施和運維管理。本課程針對企業(yè)云平臺管理員，企業(yè)IT基礎(chǔ)架構(gòu)運維人員，云計算應(yīng)用開發(fā)人員，大數(shù)據(jù)從業(yè)人員等專業(yè)人士，重點講述云計算應(yīng)用的遷移方法和模板應(yīng)用的實戰(zhàn)操作。本課程針對業(yè)務(wù)應(yīng)用云開發(fā)人員和運維人員在管理應(yīng)用系統(tǒng)時面臨的計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)等資源管理難題，講解將傳統(tǒng)應(yīng)用遷移到云平臺實現(xiàn)彈性擴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。本課程的特點是通過全方位方法原理講解加上實戰(zhàn)操作讓學(xué)員掌握云應(yīng)用的遷移方法和模板應(yīng)用，并掌握云平臺的高級操作技巧，舉一反三，觸類旁通地學(xué)會云應(yīng)用操作實踐經(jīng)驗。
本課程同時講解大數(shù)據(jù)處理平臺（Hadoop、Spark、Storm）的技術(shù)架構(gòu)、以及平臺的安裝部署、運維配置、應(yīng)用開發(fā)實戰(zhàn)技能，熟悉國內(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)的實際應(yīng)用，立足于實際的行業(yè)應(yīng)用需求，旨在讓企業(yè)學(xué)員能夠掌握大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)及應(yīng)用如何落地，以及基于大數(shù)據(jù)平臺的技術(shù)架構(gòu)實現(xiàn)、高性能大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序開發(fā)，以及大數(shù)據(jù)集群的運維技術(shù)，讓學(xué)員掌握業(yè)界主流的大數(shù)據(jù)平臺的應(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)講解有機地集成大數(shù)據(jù)平臺各個功能組件（大數(shù)據(jù)收集、大數(shù)據(jù)存儲、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)計大數(shù)據(jù)項目，并分享大數(shù)據(jù)項目應(yīng)用實施案例。
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高性能處理平臺和Spark實時內(nèi)存計算處理平臺和Storm流式技術(shù)處理平臺的技術(shù)架構(gòu)和實際應(yīng)用開發(fā)技能，并用結(jié)合實際的生產(chǎn)系統(tǒng)案例進行教學(xué)，講解利用Hadoop和Spark對行業(yè)大數(shù)據(jù)進行存儲管理和分析挖掘的技術(shù)應(yīng)用，掌握基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫分布式系統(tǒng)平臺應(yīng)用，以及主流的大數(shù)據(jù)平臺產(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)存儲管理、分布式數(shù)據(jù)庫、大型數(shù)據(jù)倉庫、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)員能夠掌握云計算平臺技術(shù)如何落地的開發(fā)技術(shù)手段，并且結(jié)合移動互聯(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)會打造一款云服務(wù)應(yīng)用產(chǎn)品的開發(fā)技能和項目管理技能。
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)，包括運用大數(shù)據(jù)技術(shù)體系規(guī)劃解決方案滿足實際項目需求、大數(shù)據(jù)高性能處理平臺架構(gòu)設(shè)計與項目選型規(guī)劃、大數(shù)據(jù)分布式存儲管理技術(shù)、NoSQL與NewSQL分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)、大數(shù)據(jù)倉庫與統(tǒng)計機器學(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)實時處理技術(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)的原理知識和應(yīng)用開發(fā)的技能。
3. 讓學(xué)員掌握互聯(lián)網(wǎng)移動應(yīng)用產(chǎn)品的開發(fā)技能，包括互聯(lián)網(wǎng)APP移動應(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，通過學(xué)習(xí)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的應(yīng)用開發(fā)技能，熟練掌握移動應(yīng)用開發(fā)技能、云計算應(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、研發(fā)流程管理、測試分析和迭代管理，深入掌握開發(fā)新技術(shù)解決方案。
5. 本課程采用技術(shù)原理與項目實戰(zhàn)相結(jié)合的方式進行教學(xué)，在講授原理的過程中，穿插實際操作，本課程講師也精心準(zhǔn)備的實際的應(yīng)用案例供學(xué)員動手訓(xùn)練。
三、 培訓(xùn)人群
1. 開發(fā)工程師
2. IT項目產(chǎn)品規(guī)劃咨詢?nèi)藛T
3. 互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品項目研發(fā)管理人員
4. 云計算、移動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
一、 云計算和大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)技能在產(chǎn)品研發(fā)中的應(yīng)用 1. 云平臺應(yīng)用的開發(fā)案例，
2. 云平臺關(guān)鍵技術(shù)
3. 云計算平臺架構(gòu)設(shè)計
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)勢與應(yīng)用趨勢
7. 大數(shù)據(jù)項目的技術(shù)選型與架構(gòu)設(shè)計
8. “互聯(lián)網(wǎng)+”時代下的電子商務(wù)、制造業(yè)、零售批發(fā)業(yè)、電信運營商、互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)、網(wǎng)上銀行、電子政務(wù)、移動互聯(lián)網(wǎng)、教育信息化等行業(yè)應(yīng)用實踐與應(yīng)用案例剖析
二、 云操作系統(tǒng)原理及應(yīng)用解決方案 9. 云計算平臺技術(shù)與層次架構(gòu)分析，云計算的服務(wù)模式與SPI服務(wù)模型，IaaS、PaaS、SaaS、DaaS技術(shù)解析
10. 云計算分布式計算技術(shù)以及存儲虛擬化、計算虛擬化、網(wǎng)絡(luò)虛擬化技術(shù)原理，VMware、XenServer、OpenStack云計算解決方案，以及核心運維管理、資源分配以及多租戶管理應(yīng)用實踐
11. VMware云計算與虛擬化解決方案
12. Citrix XenServer云計算與虛擬化解決方案
13. OpenStack云計算與虛擬化解決方案
三、 業(yè)界主流的云計算PAAS平臺-----大數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)品與項目解決方案 14. 國內(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)庫方案的剖析比較
16. Apache大數(shù)據(jù)平臺方案剖析
17. CDH大數(shù)據(jù)平臺方案剖析
18. HDP大數(shù)據(jù)平臺方案剖析
19. 開源的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)平臺剖析
20. Hadoop的發(fā)展歷程以及產(chǎn)業(yè)界的實際應(yīng)用介紹
21. Hadoop大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)
22. 基于Hadoop平臺的PB級大數(shù)據(jù)存儲管理與分析處理的工作原理與機制
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、云應(yīng)用遷移方案的總體思路、遷移評估
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、遷移周期和遷移項目管理方案
32. 云應(yīng)用遷移的遷移測試計劃、測試步驟、應(yīng)用性能測試
33. 云應(yīng)用的遷移實施方案和計劃
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的容量規(guī)劃、虛擬化規(guī)劃、虛擬機分配、遷移工具在線遷移
36. VMware虛擬化遷移工具的應(yīng)用實踐
37. Citrix虛擬化遷移工具的應(yīng)用實踐
38. OpenStack虛擬化遷移工具的應(yīng)用實踐
五、 NOSQL數(shù)據(jù)庫新技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品研發(fā)中應(yīng)用 39. NoSQL數(shù)據(jù)庫與NewSQL數(shù)據(jù)庫技術(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)用實踐
40. HBase分布式數(shù)據(jù)庫簡介、數(shù)據(jù)模型以及工作原理
41. HBase分布式數(shù)據(jù)庫集群的平臺架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)剖析
42. HBase應(yīng)用項目開發(fā)技巧，以及客戶端開發(fā)實戰(zhàn)
43. HBase表設(shè)計與數(shù)據(jù)操作以及數(shù)據(jù)庫管理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、平臺架構(gòu)、集群部署與配置應(yīng)用實戰(zhàn)
46. HBase集群的運維與監(jiān)控管理
六、 Hive云數(shù)據(jù)倉庫新技術(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)倉庫基礎(chǔ)知識，HIVE在行業(yè)中的數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用案例
48. Hive大數(shù)據(jù)倉庫簡介以及應(yīng)用介紹
49. Hive數(shù)據(jù)倉庫集群的平臺體系結(jié)構(gòu)、核心技術(shù)剖析
50. Hive Server的工作原理、機制與應(yīng)用
51. Hive數(shù)據(jù)倉庫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)用實踐
54. Hive數(shù)據(jù)倉庫表與表分區(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)倉庫報表設(shè)計
56. Hive JDBC與ODBC的工作原理與實現(xiàn)機制
57. Hive HWI、CLI客戶端操作以及UDF應(yīng)用實踐
七、 Spark大數(shù)據(jù)實時分析新技術(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)界的實際應(yīng)用介紹
59. Spark實時大數(shù)據(jù)處理平臺架構(gòu)
60. Spark RDD內(nèi)存彈性分布式數(shù)據(jù)集的工作原理與機制
61. Spark的核心組件剖析
62. 基于Spark的實時數(shù)據(jù)倉庫與實時分析挖掘處理在行業(yè)中的應(yīng)用實踐案例
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程序運行以及操作
八、 產(chǎn)品研發(fā)的完整實踐與咨詢討論 66. 根據(jù)講師布置的實際應(yīng)用案例，開展產(chǎn)品設(shè)計和應(yīng)用開發(fā)實踐、應(yīng)用實施、解決方案分享咨詢與交流討論