云计算和大数据服务——技术架构、运营管理与智能实践

随着云计算和大数据技术的发展，我们几位在行业一线的开发和管理人员共同努力，于2014年出版了《云计算服务： 运营管理与技术架构》一书。该书主要介绍云计算相关的运营与技术。随着技术的进一步发展，
在上一版的基础上，我们这十多位来自云计算与大数据一线企业的从业者，希望结合自己的实践经验和理论思考，写一本涵盖云计算与大数据领域的技术书。
1. 本书的内容
本书是《云计算服务： 运营管理与技术架构》一书的延续和发展，是在其基础上，结合业界的技术和理论做出的实践与
总结，包括大数据、数据智能、AIOps等内容。
(1) 关于《云计算服务： 运营管理与技术架构》。
《云计算服务： 运营管理与技术架构》一书的撰写用了近四年的时间。那时云计算在国内
刚崭露头角。云计算从理论到实际应该怎样落地，对国内云计算行业是一个很大的挑战。我们结合在
美国硅谷的云计算的经验，在理论和实践上做了系统的探讨。

当我们决定开始动笔时，并没有想到写作会耗费那么长时间，以为通过收集项目的系统结构文档和管理文档并对
其进行排序，这本书就应该眉目清晰了。写作经历证明，这个方法从来没有真正实现过。在实际写作中，我们不得不多次重新构建全书的结构，通过大量的阅读和思考，重新组织材料，重新确定各个部分的重点和顺序，甚至某些章节在写成后还要推倒重写。读者终看到的，已经是几易其稿后的内容了。

此书的大多数作者是在云服务公司任职的高层管理人员和技术架构师，虽然有很丰富的业界实践经验，个个都是工作中的高手，但由于日常工作繁忙，又几乎都是次写书，因此被要求在实践的基础上，对所撰写的内容做理论上的总结和提炼，也导致了本书的写作时间和写作难度超过了预先的估计。

在此书的写作过程中，我们对云服务领域的管理和技术有了更加深入和成熟的思考，这的确是除去书稿付梓之外值得
欣慰和骄傲的事情。
《云计算服务： 运营管理与技术架构》主要包括： 
 商务运营： 财务、成本、并购等。
 技术运营： 7×24小时生产线管理技术与流程。
 技术架构： 云服务的技术及构建。
 安全技术与管理。
 组织能力。

（2） 关于本书。
距上一本书的出版已经过去七年了，云计算已经从理论阶段到了实践阶段，有了大量的落地场景。在更多的实践中，我们对云计算的技术架构和理论方法也有了更深入和更成熟的理解。同时，与云计算密切相关的大数据也从理论
阶段到了实践阶段，在技术和商业上日趋成熟，完成了自己的进化。以大数据为基础的智能化也开始实施，成为
未来发展的趋势。

技术的发展总是出人意料，特别是人工智能和大数据。当然，这些技术也对云计算提出了更高的安全性
和稳定性的要求，因为它们都是以大规模分布式的数据为基础的。
在数据驱动业务中，数据要求更高效的资源利用，因此在传统云化基础上，轻量级的容器化、
应用层的微服务等新技术应运而生，这也是本书增加的内容。另外，随着时代的进步，
现在开发、技术运营的流程体系比之前
更加优化了，所以本书更新了很多章节的实践与案例，来阐述云服务的新特性和新发展。

本书内容更新主要体现在以下几方面。

 大数据与数据智能： 加入了完整的大数据技术与服务，以及数据智能的讲解。
 技术运营： 基于更深入的实践，提出了技术运营的“技术 管理”的双维模型，并以此为中心，做了深入的讲解。
 智能实践： 根据一线的实践经验，在数据智能和AIOps上做了总结归纳、系统分析，并给出落地实施的建议。
 云计算： 系统讲解新的技术与发展。

2. 本书的重点： 服务的实现
云计算的真正价值是云服务。

(1) 推动云计算大规模发展的是云计算带来的服务，如IaaS、PaaS和SaaS给商务带来的价值。如果没有这些服务带来的价值，云计算只会像网格计算(Grid Computing)和分布式计算(Distributed Computing)一样，是实验室的几项技术或是某几个公司的产品，而不会成为改变整个IT和互联网产业的一项重大变革。
(2) 本书着重于云计算与大数据服务的讲解，是一整套基于标准化和可度量的系统理论及实践经验，而不是单纯的技术本身。这也是在本书书名中强调“服务”的原因。

(3) 云服务的落地仍然要靠“人”来实现，因此本书中也会介绍和云服务相结合的组织能力，包括团队能力、团队思维和团队管理。

在过去的十年里，云计算在中国有了很大的发展：  出版了很多书，在互联网上也有很多文章出现。这些著作和文章
讨论了许多云计算的概念、商业模式、技术和未来的期望等。也有很多行业会议和技术论坛在谈论云计算和大数据实施的各
方面。然而，能够全面、系统、详细地阐述一个公司如何实现和运营云计算和大数据服务的书却很少。

本书的重点在于讲述如何实现云计算和大数据的服务。换句话说，当一个公司在战略上决定做云计算和大数据服务后，如何将该战略进行逐步分解，终落地实施。这个战略的落地过程
包括技术构建、运营管理、组织能力建设等一系列活动。
3. 本书的特点
本书的特点是理论和实践相结合。

 丰富的实践经验： 本书的作者都来自云计算和大数据产业，并有多年的一线实践(handon)经验。
 深入的理论讲解： 每个专题都有系统的理论讲解。根据我们的实践，讲解我们的思路和方法。

作者在云计算和大数据产业中的丰富经验使得这本书有非常强的可读性和实践指导意义，书中的
绝大部分案例都是作者亲自主导完成的，因此案例的讲解也比较深入，这是本书的特色之一。
在理论和案例的讲解中，读者可以汲取具体实践中的抽象思想，体会
案例中的问题和场景是否似曾相识，并且做推演和点评，终化为己用。
4. 本书的读者群
本书定位的读者群包括： 
（1） 资深的管理人员，尤其是高层管理人员，如CTO和CIO。
本书将帮助他们： 
 了解实现云计算和大数据服务战略所涉及的各个主题的基本原理、主要思路和具体实践，以帮助管理人员建立和制定公司云战略落地的总体框架。

 了解整个云计算和大数据服务的运营管理和技术架构的框架，以及在运营和技术层面上建立云服务。

（2） 技术架构师。

本书将帮助技术架构师了解企业的商务和技术运营要求，如成本效率、服务的稳定性和可管理性等，
以便技术架构师在搭建技术架构时能够充分考虑商务和运营因素，将云计算和大数据服务的技术平台建立在扎实的基础上。
同时，对技术团队而言，本书还可以帮助工程师了解高层管理者的决策背景和决策考虑因素，树立“为实现战略目标而做工程
”的指导思想，而不是“为做工程而做工程”。
（3） 高等院校的管理类与计算机类的师生。
本书希望帮助他们： 
 了解在云计算和大数据这个领先的行业中，企业所用到的管理与技术的理论及框架。
 了解服务型公司运营的核心目标、基本运行模式、挑战等。
 了解目前企业对技术的关注点及其采用的技术和实施的方式。
本书对目的、原理、挑战和实际方案或案例进行了系统化的讲解，是能够帮助高校师生切入企业运作的一本很好的教材。
5. 本书的作者
本书的作者有着丰富的云计算和大数据服务的行业背景以及技术和管理经验。
 在经验上，有10～20年IT产业中实际运营经验和技术研究能力，并在云计算和大数据刚兴起时就进入该行业，有深厚的实践与研究经验。
 在职责上，或是公司的高层管理人员，或是公司的技术架构师。

实际上，不同于一般的此类书的作者是跟随着云计算的发展而进入这个产业的，本书的主要作者实际上是“被”进入云计算服务领域的。

SaaS是云服务体系中的一部分,也是云计算产业链中早商业化的。追溯到2001年，当我们开始在硅谷的SaaS公司工作时，未曾刻意有过“云”的概念。真正的商业意义上的SaaS服务是2000年前后由发源于美国硅谷、后来
非常著名的SaaS公司所推出的。这些公司包括Salesforce（全球的在线CRM服务提供商）和WebEx(全球的网络会议服务提供商)。Salesforce的CEO马克·贝尼奥夫（Marc Benioff）更是直接提出了“软件终结”(The End of Software)的理念来推动传统企业软件向SaaS服务转型。

实际上，正是由于商业需求的驱动，才真正使云计算的技术和服务得到了快速发展，使我们
突然发现自己已经身在云中。
（1） 讲解的思路。
本书的每一章基本上都是按照以下思路来进行的。
 目的： 说明本章所讲解的专题的目的。
 基本原理： 基本的概念、原理和框架。
 挑战：  在所讲解的专题上，云计算产业面临的挑战。
 解决方案： 解决方案的思路、要点和难点。
 案例分析： 通过真实的案例，探索更深层次的关键点和难点。

在重要的专题上，本书会介绍相应的经典理论和框架，目的是告诉读者这些专题研究和发展的历史，使
读者有明确的思路，以作为他们实践的参考。

写作本书的目的是帮助读者对云计算和大数据
从基本概念、发展思路到解决方案有一个系统的了解。这样可以帮助他们在
实际环境中根据自己的实际情况设计出自己的解决方案。
（2） 作者寄语。
我们希望本书是一本系统和全面的、理论和实践兼备的、技术和管理统一的书，也希望
本书是一本经得起时间考验的书。
在这一年多的写作过程中，我们一直朝着这个方向在不懈地努力，也衷心地希望能够得到读者的指正。

《云计算和大数据服务——技术架构、运营管理与智能实践》采用理论与实践相结合的形式，系统阐述云计算和大数据服务的具体实现。 云计算和大数据服务战略的落地，包括技术构建和运营管理、新兴的人工智能技术的应用，以及组织能力的建设。针对这一目标，全书分为七部分：云计算技术、大数据及数据智能、服务的技术运营、智能运营、安全技术与管理、服务质量管理和组织能力。《云计算和大数据服务——技术架构、运营管理与智能实践》的目的是帮助读者对这些云计算和大数据的重要专题从基本概念、发展思路到解决方案有一个系统认识。 本书具有非常强的可读性和实践指导意义，可作为云计算和大数据企业的高层管理人员和技术架构师的参考读物，也可以作为高校相关专业师生的教学参考用书。

陈赤榕：
30年云服务技术运营架构与管理经验，硅谷早期的云计算技术运营人员之一。北京聆通科技有限公司联合创始人，CEO。

叶新江：
20年大数据技术架构与管理经验，每日互动股份有限公司（个推）创始团队成员，CTO。

李彦涛：
30年通信和云计算行业经验， 国内著名通信及云计算系统架构师之一。北京聆通科技有限公司联合创始人，CTO。

刘国萍：
20年云计算、物联网、人工智能行业经验，网络安全技术领域专家。中国电信研究院教授级高级工程师，博士。

第1章综述

1.1本书的框架思路： 云计算和大数据服务实现的四要素

1.2本书的框架结构

1.2.1技术构建(第1、第2部分)： 云计算和大数据

1.2.2服务运营(第3、第4、第5部分)： 技术、管理、AIOps和安全

1.2.3服务质量管理(第6部分)

1.2.4组织能力(第7部分)

1.3本书的章节结构

1.4云计算技术与服务

1.4.1云计算的发展史

1.4.2云计算的定义

1.4.3云计算的服务模式

1.4.4云计算的部署方式

1.5大数据和数据智能的技术与服务

1.5.1大数据的定义

1.5.2云计算与大数据的关系

1.5.3数据智能

1.6技术运营： 从技术升级到服务的实现关键

1.7智能实践

第1部分云计算技术

第2章云计算技术综述

2.1云计算的技术发展回顾

2.1.1云计算技术概念的发展

2.1.2云计算相关技术的发展

2.2云服务的技术结构

2.2.1云服务的技术层次

2.2.2云服务的技术结构适用场景

2.3云服务对技术团队带来的挑战

2.3.1对研发团队的挑战

2.3.2对技术运营团队的挑战

2.3.3对服务质量控制团队的挑战

第3章云计算的技术框架： 面向服务的架构

3.17×24小时云服务的挑战

3.1.1传统企业服务软件与云服务软件对比

3.1.2特性化与统一服务

3.1.3面向运营及服务系统功能

3.1.4IT管理与服务监控

3.2云服务架构

3.2.1设计的基础模式

3.2.2设计的结构模式

3.3构建高可靠性

3.3.1可靠性理论与云计算平台的需求实现

3.3.2可靠性设计

3.3.3负载均衡与集群

3.3.4双机热备

3.3.5异地灾备

3.4构建高性能

3.4.1系统容量与性能瓶颈

3.4.2接入与Web层容量与性能设计与优化

3.4.3服务层容量与性能设计与优化

3.4.4数据层容量与性能设计与优化

3.4.5应对高并发容量

3.5构建高伸缩性

3.5.1设计规则扩展与性能

3.5.2并发访问量

3.5.3并发数据访问与I/O

3.6构建高可配置性

3.6.1系统配置

3.6.2站点配置

3.6.3用户配置

3.6.4服务配置与技术运营关系

3.7构建高可管理性云计算平台

3.7.1系统维护周期

3.7.2系统维护与服务中断

3.7.3系统可配置性

3.7.4系统监控能力

3.7.5日志记录与错误处理

3.7.6用于服务的配置、监控与日志系统

3.8案例分析

3.8.1背景介绍

3.8.2解决方案

3.8.3讨论

3.9本章小结

第4章云服务的技术基础：  虚拟化

4.1虚拟化技术的发展历史

4.2虚拟化技术分类

4.3系统虚拟化

4.3.1系统虚拟化的优势

4.3.2系统虚拟化存在的问题

4.3.3系统虚拟化的不足

4.4网络虚拟化

4.4.1网络虚拟化的分类

4.4.2网络虚拟化的优势

4.4.3网络虚拟化的不足

4.5容器的虚拟化

4.6其他虚拟化技术

4.7市场主流虚拟化技术对比

4.8虚拟化对云计算的推动

4.9虚拟化与数据中心

4.9.1虚拟化数据中心的优点

4.9.2虚拟化数据中心的风险

4.9.3虚拟化数据中心风险应对

4.10研究分析： 虚拟化技术的发展趋势

4.11本章小结

第5章云服务的平台技术：  IaaS、PaaS和SaaS

5.1平台技术的发展

5.1.1平台技术演进阶段

5.1.2云管理平台贯穿云平台技术发展始终

5.1.3云平台技术发展的展望

5.1.4关于FaaS平台的思考

5.2IaaS

5.2.1IaaS平台架构

5.2.2IaaS的适用场景

5.2.3IaaS的优缺点

5.2.4IaaS的市场价值

5.2.5IaaS的局限性

5.3PaaS

5.3.1PaaS平台架构

5.3.2PaaS的适用场景

5.3.3PaaS的优缺点

5.3.4PaaS的市场价值

5.3.5PaaS的局限性

5.4SaaS

5.4.1SaaS平台架构

5.4.2SaaS的适用场景

5.4.3SaaS的优缺点

5.4.4SaaS的市场价值

5.4.5SaaS的局限性

5.5CaaS

5.5.1CaaS平台架构

5.5.2CaaS的适用场景

5.5.3CaaS的优缺点

5.5.4CaaS的市场价值

5.6云管理平台

5.6.1云管理平台的规范架构

5.6.2云管理平台的职能

5.6.3云管理平台的应用场景举例

5.7平台的实施要点和挑战

5.7.1技术选型

5.7.2实施要点

5.7.3风险和挑战

5.8案例研究： SaaS的构建、演进、成果与教训

5.8.1背景介绍

5.8.2自建IDC阶段

5.8.3采用IaaS公有云阶段

5.8.4混合云阶段

5.8.5容器化及微服务阶段

5.8.6数据安全

第6章云服务的应用层技术：  微服务

6.1微服务与云计算

6.2微服务的定义

6.3微服务的发展简史

6.4微服务和SOA的关系

6.5微服务的构成要素

6.6微服务的优缺点

6.6.1微服务的优点

6.6.2微服务的缺点

6.7微服务的实施要点

6.8案例分析： SMS推送平台的微服务化

6.8.1背景简介

6.8.2系统特点

6.8.3早期设计

6.8.4解决方案

6.8.5决策过程

6.8.6实施过程

6.8.7实施效果

6.8.8未来改进

6.8.9项目回顾

第2部分大数据与数据智能

第7章大数据理论及相关模型

7.1大数据概念的提出和演进

7.24V 1O特征模型： 大数据特征

7.3第四范式： 问题解决的新模式

7.4蜜蜂效应： 数据的选择价值

7.5大数据业务成熟度模型

7.5.1业务监测

7.5.2业务洞察

7.5.3业务优化

7.5.4数据变现

7.5.5商业重塑

7.6数据智能

第8章数据智能平台构建策略

8.1数据业务的构建过程

8.1.1数据系统建设

8.1.2数据业务建模

8.1.3数据业务开展

8.2数据智能体系要求

8.2.1建设思路、原则和目标

8.2.2基础平台

8.2.3融合平台

8.2.4治理系统

8.2.5质量保证

8.2.6安全计算

8.2.7分析挖掘

8.2.8数据可视化

8.3数据中台策略

8.3.1数据仓库和数据湖

8.3.2数据中台

8.3.3数据中台和数据仓库、数据湖的差别

第9章大数据技术和平台

9.1大数据基础技术系统组成

9.2大数据开源体系各部分介绍

9.2.1Hadoop介绍