云数据中心构建实战 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:杨欢

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:2014-11

价格:69.00元

装帧:

isbn号码:9787111484448

丛书系列:云计算与虚拟化技术丛书

图书标签:

运维
IT
数据中心架构&运营
工作
电脑p
混口饭吃
数据中心
待定
云数据中心
构建
实战
云计算
数据中心
架构设计
高可用
分布式
运维
性能优化

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小哈图书下载中心

qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

这是一本从实践角度系统、深度讲解如何构建和运营大规模云数据中心的著作，也是国内第一本关于云计算中心的专著，作者从事运维工作近10年，是作者在云计算和数据中心领域实践经验的总结。

以传统数据中心开篇，第1章介绍了传统数据中心的等级与分类、规划与设计、管理和运维的目标与范畴、运营要求，目的是指导读者构建规范化的数据中心。第2章着重介绍了云计算的理念、优势，以及因地制宜的云选型，并对广大读者关注的云风险、云怀疑论进行批判性的分析。第3章直面传统数据中心的现状和运营弊端，提出新型的云管理理念，同时阐述了当前最为流行的IaaS、PaaS、SaaS核心技术体系。

以”云”为核心的数据中心需要自主、扩展、伸缩的技术架构，第4章从动态架构方向入手，详细介绍了云数据中心的基础架构、核心技术，以及结构建模。第5章详述云数据中心技术框架，以及不可忽略的虚拟化、大数据管理等核心技术。第6章将焦点定位在全球顶级标准协议，向读者朋友描述云在标准领域的进展，同时绘制出未来智慧云数据中心的蓝图。

安全与风险长期并存，哪怕是全球顶级云数据中心也会遭遇近乎离奇的事件，第7章会和大家共同“经历”云数据中心的灾难事件，并对风险的源头进行解析。第8章则从顶级安全架构入手，详细阐明云安全指南、云；合理、云审计等安全措施，以及关键安全意识培养和各层面的安全保障。

对于应用，则是贯穿于书籍的整体，云应用表现在多个方面，不论是底层的，或者是顶层的。在第9章，我们会重新审视云计算，展望未来云数据中心对丌产业的种种影响，同时还会为大家揭示非主流的XaaS架构。

好的，这是一本名为《深度学习中的Transformer架构解析与应用实践》的图书简介。 --- 深度学习中的Transformer架构解析与应用实践本书聚焦于当前人工智能领域最为核心和颠覆性的技术之一——Transformer模型。随着自然语言处理（NLP）乃至计算机视觉（CV）等多个领域的飞速发展，以注意力机制为核心的Transformer架构已经彻底改变了我们构建复杂深度学习模型的方式。本书旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的指南，从基础理论到前沿应用，系统性地剖析Transformer的内在机制、演变历程及其在实际工程中的部署策略。目标读者：本书面向具备一定Python编程基础和深度学习（如CNN、RNN/LSTM）基础的工程师、研究人员、数据科学家以及计算机科学专业的高年级本科生和研究生。尤其适合希望深入理解大语言模型（LLM）底层原理、并计划将先进Transformer模型应用于实际业务场景的开发者。核心内容概览：本书结构清晰，分为理论基础、核心组件详解、模型架构演进、前沿模型剖析和工程实践五大部分，确保读者不仅知其然，更能知其所以然。第一部分：深度学习与注意力机制的奠基在正式进入Transformer世界之前，本书首先回顾了深度学习中序列建模的挑战，并详细阐述了驱动Transformer革命的基石——注意力机制。 1. 序列建模的痛点与瓶颈：探讨传统RNN/LSTM在处理长距离依赖、并行计算和梯度消失等方面遇到的固有难题。 2. 注意力机制的萌芽：从早期的Encoder-Decoder架构中的软注意力模型讲起，逐步引入如何通过加权和的方式捕捉输入序列中不同部分的重要性。 3. 自注意力（Self-Attention）的精髓：深入剖析自注意力的数学原理，详细解释Query（查询）、Key（键）和Value（值）向量的生成过程、缩放点积的意义，以及如何通过注意力权重矩阵实现上下文信息的聚合。第二部分：Transformer核心架构的深度剖析本部分是全书的理论核心，对2017年“Attention Is All You Need”论文提出的原始Transformer架构进行层层剥茧的解析。 1. 编码器（Encoder）的结构：详细讲解了多头自注意力（Multi-Head Attention）的机制，解释为何需要“多头”——以捕获不同子空间中的依赖关系。同时，深入解析了前馈网络（Feed-Forward Network, FFN）的作用及其在注意力层后的地位。 2. 解码器（Decoder）的精妙设计：重点阐述了掩码自注意力（Masked Self-Attention）在生成任务中的必要性，以及编码器-解码器注意力层（Encoder-Decoder Attention）如何实现输入信息到输出生成的有效对齐和信息传递。 3. 位置编码（Positional Encoding）的必要性：解释Transformer缺乏循环和卷积结构，如何通过正弦/余弦函数或可学习的嵌入方式，为模型引入序列的绝对和相对位置信息。 4. 残差连接与层归一化：分析这些正则化和优化技术在深层Transformer结构中对稳定训练和加速收敛的关键作用。第三部分：Transformer架构的演进与分支 Transformer并非一成不变，本书将梳理其在不同应用领域和优化目标下的重要变体。 1. 预训练范式的确立：介绍BERT家族（如BERT、RoBERTa）如何利用掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务，推动了双向编码器模型的兴起，并将其应用于下游任务的微调（Fine-tuning）。 2. 自回归生成模型的飞跃：深入探讨GPT系列（Generative Pre-trained Transformer）的架构特点，强调其单向性在文本生成、对话系统中的优势，以及模型规模化带来的涌现能力。 3. 效率与稀疏化探索：鉴于标准Transformer的计算复杂度（$O(N^2)$，其中$N$为序列长度），本书将介绍旨在降低计算开销的改进方案，如稀疏注意力机制（如Reformer、Longformer）和线性化注意力模型。 4. 跨模态的迁移：简要介绍Vision Transformer (ViT) 如何将图像切块（Patching）映射为序列输入，展示Transformer在计算机视觉领域的强大适用性。第四部分：应用实践与高级主题理论结合实践，本部分侧重于读者在实际项目中部署和优化Transformer模型所需的知识。 1. 高效能的微调策略：讲解参数高效微调（PEFT）技术，如LoRA (Low-Rank Adaptation)、Prefix Tuning等，如何在有限的计算资源下，对数十亿参数的大模型进行定制化训练。 2. 推理优化与量化部署：探讨模型部署中的性能瓶颈，介绍知识蒸馏（Knowledge Distillation）和模型量化（Quantization）技术，以实现模型在边缘设备或低延迟服务中的高效运行。 3. 解码策略的精细控制：详细对比贪婪搜索（Greedy Search）、集束搜索（Beam Search）以及温度采样（Temperature Sampling）等生成策略，指导读者根据任务需求选择最佳的解码路径，控制生成文本的创造性与连贯性。 4. 可解释性研究：探讨如何通过可视化注意力权重、梯度分析等方法，初步理解Transformer模型“思考”的过程，增强模型的可信赖度。第五部分：前沿探索与未来展望本书在结语部分将目光投向更广阔的领域，激励读者持续跟进前沿研究。 1. MoE（Mixture of Experts）架构：介绍如何通过专家混合模型，在保持模型容量的同时，有效降低训练和推理成本，这是当前超大规模模型训练的重要方向。 2. 多模态融合：展望Transformer在统一处理文本、图像、音频等多种数据类型方面的最新进展和挑战。总结：《深度学习中的Transformer架构解析与应用实践》不仅仅是一本技术手册，更是一张通往下一代人工智能核心技术的地图。通过本书的系统学习，读者将能够彻底掌握Transformer的设计哲学，能够自信地从零开始构建、微调和部署最先进的深度学习模型，引领自身在AI浪潮中占据技术前沿。 ---

作者简介

杨欢：资深网络运维工程师，有近10年一线运维经验。对虚拟化和云计算技术有非常深入的研究，有大型数据中心的工作经验，从构建、运维、管理到安全建设，熟悉数据中心的整套技术和整个流程。51CTO技术专家，在《网络运维与管理》、《电脑报》、《计算机应用文摘》等国内多家知名的IT杂志发表数百篇技术文章，累计超过100万字。

曾获得多个奖项：

华硕举办的“第四届华硕服务器丌硬件平台搭建大赛”第2名

微软举办的”首届微软云创益大赛”最佳数据中心奖

《网管员世界》举办的”最牛网管大赛”第1名

目录信息

第1章　奠定基石：典型数据中心搭建模式
1.1　数据中心概述
1.2　数据中心的发展历程与未来趋势
1.2.1　数据中心的发展历程
1.2.2　数据中心的未来发展趋势
1.3　数据中心分类与分级
1.3.1　数据中心分类
1.3.2　数据中心分级
1.4　数据中心规划与设计
1.4.1　建筑总体规划
1.4.2　布线系统模型设计
1.4.3　电源管理设计
1.4.4　冷却系统设计
1.4.5　安防系统设计
1.5　数据中心管理与运维
1.5.1　数据中心管理运维目标
1.5.2　数据中心管理运维范畴
1.5.3　数据中心的运营要求
1.6　小结
第2章　风起云涌：云计算渐入佳境
2.1　什么是云计算
2.1.1　云计算的概念
2.1.2　云计算的主要特征
2.2　云计算的怀疑论与支持论
2.2.1　云计算的怀疑论
2.2.2　云计算的支持论
2.3　云计算的优缺点
2.3.1　云计算为IT运营带来哪些助力
2.3.2　云计算会为企业带来何种风险
2.4　云计算的发展历程与未来趋势
2.4.1　云计算的发展历程
2.4.2　云计算的未来趋势
2.4.3　触手可得的云计算
2.5　云计算的落地
2.5.1　IaaS --虚拟化的广泛应用
2.5.2　PaaS--中间件的高效推广
2.5.3　SaaS --云计算浏览器
2.6　因地制宜的云选型
2.6.1　公有云
2.6.2　私有云
2.6.3　混合云
2.6.4　云计算的选择
2.7　云计算带来的新挑战
2.7.1　IT管理的挑战
2.7.2　系统运行模式的挑战
2.7.3　用户隐私挑战
2.7.4　安全管控挑战
2.7.5　标准制定挑战
2.8　小结
第3章　挑战传统：核心应用聚合云端
3.1　传统数据中心运作
3.1.1　"烟囱式"数据中心运作理念
3.1.2　传统数据中心敢以回避的现状
3.1.3　传统数据中心VS.云数据中心
3.2　应用瓶颈与系统转移
3.2.1　遭遇瓶颈，制约发展
3.2.2　系统转移，寻求新生
3.3　IaaS核心技术体系
3.3.1　IaaS发展状况
3.3.2　IaaS的优势
3.3.3　IaaS关键技术
3.3.4　虚拟化技术及其实现模式
3.3.5　IaaS可靠性与安全性
3.4　PaaS核心技术体系
3.4.1　PaaS发展状况
3.4.2　PaaS的优势
3.4.3　PaaS平台格局分析
3.4.4　PaaS关键技术
3.4.5　PaaS可靠性与安全性
3.5　SaaS核心技术体系
3.5.1　SaaS发展状况
3.5.2　SaaS成熟度模型分级
3.5.3　哪些企业需要应用SaaS
3.5.4　哪些应用更加适合SaaS
3.5.5　SaaS关键技术
3.5.6　SaaS可靠性与安全性
3.6　小结
第4章　动态规划：构建云时代数据中心
4.1　传统数据中心的运营模式渐行渐远
4.2　架设云端的新型数据中心
4.3　云数据中心新功能、特性、挑战、关键因素
4.3.1　云数据中心新功能
4.3.2　云数据中心主要特性
4.3.3　云数据中心机遇与挑战
4.4　云数据中心建模
4.4.1　云数据中心体系结构
4.4.2　云数据中心结构分层
4.5　云数据中心基础架构剖析
4.5.1　云计算数据中心总体架构
4.5.2　资源池分类
4.5.3　资源池管理
4.5.4　动态分配服务
4.5.5　自助服务门户
4.6　云数据中心核心技术
4.6.1　虚拟调度技术
4.6.2　网络支撑技术
4.6.3　系统监控与管理技术
4.6.4　数据保护技术
4.6.5　绿色数据中心技术
4.7　小结
第5章　顶级管理：构建云时代数据中心平台
5.1　云数据中心技术框架概述
5.2　云数据中心计算模式分析
5.2.1　并行计算
5.2.2　分布式计算
5.2.3　网格计算
5.2.4　效用计算
5.2.5　各种计算模式的区别
5.3　云数据中心与虚拟化技术
5.3.1　虚拟化技术功能简介
5.3.2　虚拟化技术为"云"带来哪些支撑
5.3.3　服务器虚拟化技术
5.3.4　存储虚拟化
5.3.5　网络虚拟化
5.3.6　应用程序虚拟化技术
5.3.7　桌面虚拟化
5.3.8　虚拟化管理
5.3.9　虚拟化技术之风险
5.4　云数据中心与大数据管理
5.4.1　大数据级别与特点
5.4.2　大数据存储技术
5.4.3　大数据处理技术
5.4.4　大数据处理的辅助技术
5.5　小结
第6章　标准与智能：孕育规范的智慧"云"
6.1　云标准化的必要性
6.2　云标准化对行业的影响
6.2.1　标准化对IaaS的影响
6.2.2　标准化对PaaS的影响
6.2.3　标准化对SaaS的影响
6.2.4　标准化对云供应商、云用户的影响
6.3　当前云标准化现状
6.3.1　国际云标准化的现状
6.3.2　国内云数据中心标准化现状
6.3.3　开放云计算联盟
6.4　云计算的主要标准
6.4.1　建筑评估系统
6.4.2　绿色云数据中心的标准
6.4.3　虚拟架构的标准
6.4.4　云存储的标准
6.4.5　云接口的标准
6.5　智慧云数据中心
6.5.1　IDC的发展历程
6.5.2　智慧云数据中心的特征
6.5.3　智慧云数据中心的广泛应用
6.6　小结
第7章　居安思危：规避潜在云数据中心危机
7.1　下一代信息技术的机遇与风险
7.2　云数据中心风险评定
7.3　数据中心灾难回顾
7.3.1　不可抗力灾难回顾
7.3.2　云供应商灾难回顾
7.4　云中风险解析
7.4.1　单一数据中心的风险分析
7.4.2　云落地的风险
7.4.3　数据隐私的风险
7.4.4　虚拟行为的风险
7.4.5　平台与硬件风险
7.4.6　人为损失与误操作风险
7.4.7　病毒攻击与自然灾害风险
7.5　小结
第8章　安全至上：云数据中心高可用性建设
8.1　"矛"与"盾"的纷争
8.1.1　"矛"--永远的风险预警
8.1.2　"盾"--云数据中心安全的概念
8.1.3　"争"--云安全随时面临挑战
8.2　云安全的顶层结构
8.2.1　定义云计算、服务模式及部署模型
8.2.2　云中治理
8.2.3　合规审查
8.2.4　云风险监管与审计
8.2.5　GRC因素
8.3　云安全意识
8.3.1　从"斯诺登事件"看安全
8.3.2　云安全的关键用户
8.3.3　云安全目标
8.3.4　云安全素养的提升措施
8.4　云数据中心必备安全措施
8.4.1　物理设备的安全建设
8.4.2 　数据的安全
8.4.3　通信的安全
8.5　云内灾难恢复机制
8.5.1　云中灾难的可控管理
8.5.2　安全机制与应急方案
8.5.3　严格的记录审核
8.5.4　云容灾数据中心
8.6　小结
第9章　展望未来：云计算制衡IT规则
9.1　云计算对未来IT产业的影响
9.1.1　商务模式的转变
9.1.2　云计算助力商业分析
9.1.3　下一代桌面虚拟化的到来
9.1.4　云引发新型存储技术
9.1.5　物联网渐行渐近
9.2　云计算带来的种种变革
9.3　展望未来的云数据中心
9.3.1　标准化数据中心
9.3.2　大虚拟化时代的到来
9.3.3　绿色节能模式的深入应用
9.3.4　多层次、高等级管理
9.4　云计算对企业信息生命的影响
9.4.1　云计算对TCO的贡献
9.4.2　云计算对ROI的贡献
9.4.3　全面高可用性时代
9.5　云开放的契机
9.5.1　开放平台的加速推进
9.5.2　关键应用的转移
9.5.3　交付模式的变更
9.6　小结
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我近期拿到了一本《云数据中心构建实战》，我主要关注的是书中关于“弹性伸缩与高可用性设计”的部分。在构建一个能够应对多变业务需求的云数据中心时，弹性伸缩和高可用性无疑是两个至关重要的方面。我希望这本书能详细阐述如何设计和实现一个能够根据负载自动调整资源的系统，以及如何构建冗余机制来确保服务的连续性。从负载均衡的原理到故障转移的策略，再到数据库集群的搭建，我都希望能在这本书中找到清晰的解答。更让我期待的是，书中关于“性能监控与容量规划”的内容。一个高效运行的云数据中心，离不开持续的性能监控和前瞻性的容量规划。我希望这本书能够提供一套完整的监控体系构建思路，包括需要关注的关键性能指标，以及如何利用各种监控工具来收集、分析和可视化这些数据。同时，我也期望从中学习到如何根据业务发展趋势和历史数据，进行科学的容量规划，避免资源浪费或性能瓶颈的出现。这些实用的知识，将帮助我更好地管理和优化云数据中心的运行状态。

评分☆☆☆☆☆

说实话，《云数据中心构建实战》这本书的书名就已经非常吸引人了，点出了“实战”二字，这对于我这种喜欢理论结合实践的人来说，简直是福音。我最近正在研究如何将现有的企业级应用迁移到云端，而这本书中关于“应用迁移策略与工具”的章节，让我看到了希望。它似乎会详细介绍各种应用迁移的场景，从单体应用到分布式系统，再到数据库的迁移，并且会推荐一些业界成熟的迁移工具和最佳实践。这对我来说，是非常迫切的需求，能够帮助我避免在迁移过程中走弯路，减少不必要的成本和风险。更让我感到兴奋的是，“运维与监控体系建设”这一章节。我深知，一个云数据中心从搭建完成到稳定运行，离不开强大的运维和监控能力。这本书似乎会从多个维度来讲解如何构建高效的运维体系，包括自动化运维工具的应用、性能监控指标的选取、故障预警与应急响应机制的建立等等。我期待能够学习到如何利用现代化工具，将日常的运维工作变得更加智能化和高效化，从而能够更专注于业务发展，而不是被琐碎的运维事务所困扰。书中提供的具体操作指南和案例分析，将是我非常看重的部分。

评分☆☆☆☆☆

最近刚入手一本名为《云数据中心构建实战》的书，说实话，还没来得及深入阅读，但仅从目录和一些章节的标题来看，就足以让人充满期待。尤其是“虚拟化技术深度解析”和“容器化部署与管理”这两部分，让我眼前一亮。我一直对虚拟化技术在现代IT基础设施中的核心地位有所关注，而这本书似乎打算从最基础的原理讲起，逐步深入到KVM、VMware等主流虚拟化平台的实际应用和调优。这对于想要理解数据中心底层运作机制，或者希望优化现有虚拟化环境的读者来说，无疑是一笔宝贵的财富。更让我感到惊喜的是，它还涵盖了“微服务架构下的容器化实践”这一前沿话题。在如今快速迭代的软件开发模式下，容器化技术如Docker和Kubernetes的普及程度不言而喻。这本书不只是简单介绍它们的语法和命令，而是强调如何在真实的微服务场景下，高效地进行容器的构建、部署、编排和监控。这对我来说，是解决实际工作中遇到的部署复杂性、资源利用率低下等问题的关键线索。我期待它能提供一些非常实用的技巧和案例，帮助我将这些理论知识转化为实际生产力，让我的工作效率更上一层楼。

评分☆☆☆☆☆

拿到《云数据中心构建实战》这本书，我立刻被其厚重的篇幅和扎实的选题所吸引。从“网络架构设计与优化”到“存储方案选择与配置”，再到“安全加固与风险管控”，这本书仿佛是一本全景式的云数据中心建造指南。我尤其关注关于网络和存储的部分，因为这直接关系到整个数据中心的性能和稳定性。书中对各种网络协议、拓扑结构，以及不同类型存储（如SAN、NAS、SDS）的优劣势分析，都显得非常透彻。我希望它能提供一些超越理论层面的指导，比如如何根据业务需求进行合理的网络带宽分配，如何选择性价比最高的存储设备，以及在面对海量数据时，有哪些行之有效的存储策略。此外，对于“安全”这一核心议题，书中列出的内容也让我眼前一亮。“多层次安全防护体系”、“身份认证与访问控制”、“入侵检测与防御”等章节，预示着这本书将从宏观到微观，全面覆盖云数据中心的安全性建设。在当前网络威胁日益严峻的背景下，构建一个安全可靠的数据中心至关重要。我期待这本书能提供一些实操性的安全配置方法，例如如何部署防火墙策略，如何进行日志审计，以及如何应对常见的安全攻击。这些具体的、可落地的知识，对于提升数据中心的整体安全水平，将有巨大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了一本名为《云数据中心构建实战》的书，我个人对其中关于“自动化与编排”的探讨非常感兴趣。在现代化的云数据中心中，自动化已经成为提升效率、降低成本的关键。我希望这本书能深入讲解自动化部署、自动化配置管理以及自动化运维的实现方式。特别期待书中能有关于Ansible、Terraform等自动化工具在云数据中心构建中的实战案例，比如如何利用它们来快速、稳定地部署服务器、网络设备和应用。我一直觉得，掌握这些自动化技术，是成为一名合格的云数据中心工程师的必备技能。此外，关于“资源管理与成本优化”的部分，也引起了我的高度关注。云数据中心的运营成本是一个非常现实的问题，如何有效地管理和利用云资源，实现成本的最优化，是每个云数据中心管理者都需要面对的挑战。我希望这本书能提供一些切实可行的方法和策略，例如如何进行资源容量规划，如何通过弹性伸缩来应对业务峰谷，以及如何利用成本监控工具来识别和消除不必要的开销。书中关于这些方面的深度分析和实践建议，将对我未来的工作非常有指导意义，能够帮助我更好地控制数据中心的运营成本，提高投资回报率。

评分☆☆☆☆☆

内容比较系统，但深度不够。对于已经在工作中接触过云数据中心的人来说，感觉深度不够，重复性内容太多，看了半本书都看不到有深度的内容，感觉有点浪费时间，现在都几乎只是看小标题，几乎重复到读不下去。

评分☆☆☆☆☆

啥都有

评分☆☆☆☆☆

运维类的

评分☆☆☆☆☆

啥都有

评分☆☆☆☆☆