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出版者:电子工业出版社作者:韩晓光出品人: 页数:533 译者: 出版时间:2015-11 价格:89.00元装帧:平装 isbn号码:9787121271403 丛书系列:

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具体描述

《系统运维全面解析：技术、管理与实践》由一线权威企业IT系统运维工程师撰写。书中总结了系统运维相关技术经验，针对运维管理、技术、经验进行归纳与演绎。书中涉及内容广泛：有运维管理流程，也有专业技术知识；有运维常识，也有开发介绍；既有软件论述，也有硬件介绍；既有系统常用知识，也有云计算虚拟化、集群及Web应用等专项内容。

《系统运维全面解析：技术、管理与实践》全面解析运维体系的点、线、面，涵盖了大量实践经验总结，同时兼具基础运维理论知识。希望带给读者一种思路和视野，使读者对运维工作能够高屋建瓴，又能切中肯綮，做到知行合一，至运维之大道。

《系统运维全面解析：技术、管理与实践》适合系统运维从业者，以及技术研发、系统集成、项目管理等广大IT相关工作者，同时也适合在校师生以及有意从事IT运维工作的相关人员。

深入理解现代数据科学的基石：从理论到实践的全面指南本书旨在为读者提供一个关于现代数据科学领域核心概念、方法论和实践工具的系统性、深度解析。我们不专注于传统的系统管理或基础设施维护领域，而是将目光聚焦于数据驱动决策的整个生命周期，从数据采集、清洗、建模，直至最终的洞察提炼与业务应用。第一部分：数据科学的理论基础与思维框架本部分将奠定读者理解复杂数据问题的理论基石。我们首先探讨数据科学的哲学基础，解析数据在现代商业和社会中的战略价值。随后，我们将深入剖析统计学在数据分析中的不可或缺性。这不仅仅是简单的描述性统计，而是涵盖了推断统计、假设检验的严谨流程，以及贝叶斯统计学在处理不确定性情境下的强大应用。概率论与随机过程：我们将详细介绍概率分布的精妙世界，包括正态分布、泊松分布、二项分布等核心分布的性质及其在实际问题中的映射。重点内容包括随机过程（如马尔可夫链）在时间序列分析和模拟建模中的作用。线性代数在数据中的体现：数据集本质上是高维向量空间中的点。本章将重点阐述矩阵分解技术（如奇异值分解 SVD、主成分分析 PCA）如何成为降维、特征提取和理解数据结构的核心工具。读者将理解这些代数运算背后，如何转化为对数据模式的有效识别。优化理论与算法设计：数据科学模型的构建过程，本质上是一个最小化（或最大化）某个目标函数的过程。我们将系统介绍梯度下降法及其变体（如动量、Adam），凸优化和非凸优化的挑战，以及如何利用拉格朗日乘数法处理约束优化问题，确保模型训练的效率和准确性。第二部分：数据处理与特征工程的艺术高质量的数据是成功分析的前提。本部分将超越基础的数据清洗，深入探讨如何从原始、嘈杂的数据中提炼出具有预测能力的特征。大规模数据处理架构：面对TB级甚至PB级数据，传统的单机处理已不再适用。本书将详述分布式计算框架（如 Hadoop 生态系统下的 MapReduce 范式，以及 Spark 的 RDD/DataFrame/Dataset 结构）的设计理念和编程模型。重点分析 Spark Streaming 在实时数据流处理中的应用场景和性能调优技巧。数据清洗与异常检测：我们将探讨复杂的数据缺失值插补技术（如基于模型插补 MICE），处理非结构化文本数据中的噪声，以及如何利用统计模型（如隔离森林、LOF 算法）来识别和量化数据中的异常点，而非简单地删除它们。特征工程的深度挖掘：这是数据科学实践中最具创造性的环节。内容包括：高阶特征交互：如何通过领域知识和自动化技术（如特征交叉）构建更具解释力的组合特征。嵌入技术（Embeddings）：深入解析词嵌入（Word2Vec, GloVe）和图嵌入（Node2Vec）的原理，它们如何将离散实体映射到低维连续向量空间，从而捕获语义关系。时间序列特征提取：探讨滞后特征、移动窗口统计量以及傅里叶变换在捕捉时间依赖性方面的应用。第三部分：机器学习模型：从经典到前沿本部分全面覆盖了监督学习、无监督学习和强化学习中的关键模型，并着重于模型选择、评估和可解释性。经典判别与生成模型回顾：重新审视逻辑回归、支持向量机（SVM）的核技巧，以及朴素贝叶斯分类器的实用价值。同时，深入理解高斯混合模型（GMM）在聚类和密度估计中的作用。集成学习的威力：我们将系统对比 Bagging（如随机森林）和 Boosting（如 AdaBoost, XGBoost, LightGBM）的底层机制。重点解析 XGBoost 如何通过正则化项和分块并行计算实现高性能预测，以及如何针对特定业务场景选择最优的集成策略。深度学习架构的原理与应用：卷积神经网络（CNN）：不仅介绍 LeNet, VGG, ResNet 等经典架构，更侧重于解释残差连接、批归一化等关键创新如何解决深度网络训练中的梯度问题。循环神经网络（RNN）及其变体：深入解析 LSTM 和 GRU 如何有效解决长期依赖问题，以及它们在序列建模（如机器翻译、语音识别）中的结构优化。注意力机制与 Transformer：全面解析 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）如何彻底改变了序列模型的范式，并探讨 BERT 等预训练模型的结构和迁移学习的应用。模型评估与稳健性：仅有高准确率是不够的。本章将详细讲解 ROC 曲线、PR 曲线下的面积指标（AUC, AUPRC），以及如何使用 K 折交叉验证、蒙特卡洛模拟来评估模型在未知数据上的泛化能力。特别关注公平性（Fairness）和鲁棒性（Robustness）在模型部署前必须考虑的指标。第四部分：可解释性、因果推断与前沿探索在数据驱动的时代，模型决策的透明度和可靠性至关重要。本部分将关注模型背后的“为什么”以及如何从相关性走向因果性。模型可解释性（XAI）：我们将区分局部解释（Local Interpretability）和全局解释（Global Interpretability）。深入讲解 LIME、SHAP 值等工具如何量化单个特征对模型预测的贡献，以及部分依赖图（PDP）在揭示特征边缘效应中的作用。走向因果推断：数据相关性并不能等同于业务因果。本章将介绍处理混淆变量和选择偏差的统计学方法：倾向性得分匹配（PSM）、双重差分（DiD）模型，以及使用因果图（DAGs）来识别和调整潜在的混淆路径，从而更准确地评估干预措施（如 A/B 测试的局限性及替代方案）的真实效果。强化学习在决策优化中的实践：探讨如何将环境、状态、动作和奖励定义为马尔可夫决策过程（MDP）。重点分析 Q-Learning, SARSA 等基于价值的方法，以及策略梯度方法（如 REINFORCE）在解决动态资源分配和复杂控制问题中的应用潜力。本书力求提供一个既有深厚理论根基，又紧密贴合业界前沿实践的全面蓝图，旨在培养读者构建、评估和部署复杂数据智能系统的能力。

作者简介

韩晓光，从事系统运维工作近10年。曾就职于中航信旗下航空结算公司，承担国内外几十家航空公司业务系统运维。

现就职于新华网，负责运维开发团队，承担社交互动媒体等几十套业务系统、技术平台运维。拥有“信息系统项目管理师”、“IBM CATE”、“ITIL Foundation”、“RHCE”专业资格认证。

专业运维、兼职开发、干过商务。熟悉开源与商业的众多软硬件产品、技术，对运维众多领域都有实践与研究。

目录信息

第1章　系统运维体系架构规划 1
1.1　团队人员规划 2
1.1.1　岗位职责划分 2
1.1.2　岗位交接示例 5
1.1.3　职业发展规划 6
1.1.4　技能培训 7
1.1.5　绩效考核示例 7
1.2　体系架构相关事宜规划 9
1.2.1　运维系统架构 10
1.2.2　运维工作层次分类示例 13
1.3　基础设施相关物资规划 14
1.3.1　机房基础设施环境示例 14
1.3.2　服务器产品示例 17
1.3.3 存储设备示例 18
1.3.4 操作系统示例 18
1.3.5 常用软件示例 19
1.4　运维流程标准规划 20
1.4.1　商务流程 20
1.4.2　运维制度流程 21
1.4.3　安装配置标准 25
1.4.4 安全制度 28
第2章　运维要懂的项目管理知识 31
2.1　项目管理概念 31
2.2　项目管理知识体系 34
2.3　项目干系人与项目组织结构 36
2.4　项目九大管理知识领域简介 41
2.5　项目管理示例：可行性研究报告 43
2.6　项目管理示例：时间管理 46
第3章　运维要懂的IT服务管理 50
3.1 ITSM与ITIL概念 50
3.2　ITIL v3架构简介 52
3.2.1　服务战略 53
3.2.2　服务设计 53
3.2.3　服务转换 54
3.2.4　服务运营 54
3.2.5　持续改进管理 55
3.3　ITSM系统模块示例——事件管理 57
第4章　运维要懂的信息系统安全防护 61
4.1　安全等级介绍 61
4.2　ISO27001标准介绍 62
4.3　系统安全设置规范示例 62
4.4　系统配置标准示例 64
4.4.1　AIX系统安全参数配置示例 64
4.4.2　Linux系统安全配置示例 66
4.4.3　Windows安全配置示例 69
4.4.4　Apache安全配置示例 71
第5章　AIX系统管理与实践 73
5.1　AIX系统安装 73
5.2　SMIT系统管理工具 78
5.3　账号与安全 81
5.4　存储管理 83
5.5　文件系统 87
5.6　换页空间 90
5.7　备份与恢复 91
5.8　设备管理 97
5.9 网络配置 101
第6章　Redhat Linux系统管理与实践 103
6.1　Redhat Linux系统安装 104
6.2　管理用户和用户组 109
6.3　磁盘存储管理 112
6.3.1　基本概念 112
6.3.2　使用fdisk创建MBR分区示例 115
6.3.3 创建GPT分区 119
6.4　LVM与文件系统管理 119
6.4.1　基本概念 119
6.4.2　常用操作 120
6.4.3　LVM图形化管理逻辑卷 122
6.5　网络配置管理 128
6.6　KVM虚拟化配置管理 129
6.6.1　基本概念 129
6.6.2　配置KVM网络桥接 131
6.6.3　创建KVM虚拟机 133
6.7　文件共享 135
6.7.1　基于NFS的文件共享 135
6.7.2　基于CIFS的文件共享 137
6.7.3　基于FTP的文件共享 141
6.8　SELinux与iptables安全 143
6.8.1　SELinux简介 143
6.8.2　iptables简介 144
6.9 安装和管理软件 147
6.9.1　rpm操作简介 148
6.9.2　yum配置操作简介 149
6.9.3　Apache配置简介 151
第7章　HP-UX系统管理与实践 156
7.1　HP-UX的安装 156
7.1.1　调整系统的输出设备 157
7.1.2　重新安装操作系统 158
7.1.3　启动和关闭系统 162
7.2　HP Integrity Server MP 163
7.2.1　MP连接 163
7.2.2　常用操作 164
7.3　SAM管理 167
7.4　账号与安全管理 168
7.5　设备管理 171
7.5.1　基本概念 171
7.5.2　设备文件 173
7.5.3　管理磁盘分区 175
7.6　文件系统简介 178
7.7　网络设置 179
第8章　Windows系统管理与实践 181
8.1　Windows系统安装 181
8.1.1　基于HP Proliant系列服务器安装Windows Server 182
8.1.2　基于IBM X系列服务器安装Windows Server 184
8.2　AD简介 184
8.3　DHCP简介 189
8.4　DNS简介 191
第9章　系统监控体系架构管理与实践 195
9.1　北塔BTIM简介 196
9.2　网利（NetGain EM）简介 200
9.3　Splunk介绍 202
9.3.1　Splunk安装示例 202
9.3.2　Splunk操作介绍 204
9.4　HP SiteScope介绍 213
9.4.1　HP监控产品方案简介 213
9.4.2　SiteScope安装步骤 215
9.4.3　SiteScope常见配置与操作 216
9.5　HP OpenView介绍 222
9.5.1　HP OVOW 8.16 安装步骤 224
9.5.2　代理Agent安装 226
9.5.3　监控服务器控制台配置 227
9.5.4　模板 229
9.5.5　模板配置派发与卸载 233
9.5.6　NNM与OVPM 234
9.6　ELK（Elesearch+Logstash+Kibana）介绍 236
9.6.1　ELK架构简介 236
9.6.2　安装配置示例 238
9.6.3　Kibana单独部署配置示例 242
9.7　Nagios简介 244
9.7.1　Nagios概述 244
9.7.2　Nagios安装配置示例 247
第10章　IBM服务器体系管理与实践 251
10.1　Power服务器概览 252
10.2　Power服务器硬件简介 254
10.3　HMC介绍 256
第11章　存储技术体系管理与实践 261
11.1　磁盘阵列基本知识 261
11.2　存储协议与服务器访问方式 267
11.3　IBM存储简介 269
11.3.1　IBM主要存储产品 269
11.3.2　DS4000/DS5000中端存储系列 270
11.3.3　DS Storage Manager 用法 272
11.4　EMC存储 277
11.4.1　EMC中低端系列产品简介 279
11.4.2　EMC高端存储简介 281
11.4.3　EMC DMX管理维护工具（SE/Symmwin） 284
11.5　SAN交换机 288
11.5.1　SAN基础知识 288
11.5.2　SAN交换机常用命令 290
11.5.3　Zone配置 291
第12章　运维开发及运维自动化管理与实践 297
12.1　Shell简介 297
12.1.1　Shell常用语法 298
12.1.2　控制结构 300
12.1.3　grep 301
12.1.4　awk 303
12.1.5　sed 305
12.2　Perl简介 306
12.2.1　Perl语法概念 307
12.2.2　控制结构 315
12.2.3　函数简介 317
12.2.4　正则表达式 319
12.3　Python介绍 322
12.3.1　基本概念 323
12.3.2　运算符与表达式 327
12.3.3　控制结构 330
12.3.4　函数 332
12.3.5　模块 334
12.3.6　数据结构 336
12.3.7　面向对象 340
12.3.8　异常 343
12.4　运维自动化工具简介 343
12.4.1　运维自动化工具概述 343
12.4.2　SaltStack简介 345
12.5　运维自动化开发示例 348
12.5.1　系统概要设计介绍 349
12.5.2　运维自动化系统简介 352
第13章　云计算及虚拟化技术体系 359
13.1　云计算简介 359
13.2　云计算与虚拟化 361
13.3　虚拟化简介 362
13.4　IBM云计算介绍 364
第14章　大数据技术体系 373
14.1 大数据概念 373
14.2　运维与大数据及云计算 375
14.2.1　大数据与云计算的关系 375
14.2.2　运维与大数据及云计算的关系 375
14.3　Hadoop介绍 376
14.4　IBM Big Data简介 383
第15章　VMware vSphere虚拟化技术体系管理与实践 390
15.1　VMware vSphere简介 390
15.2　ESX安装配置 395
15.3　ESX虚拟机安装配置 399
15.4　创建虚拟机 401
15.5　VMware vCenter Server 404
15.6　配置和管理虚拟网络 406
15.7　配置和管理 vSphere 存储 410
15.8　虚拟机管理 413
15.9　集群高可用与容错 424
15.10 VMware Converter 430
15.10.1 Converter基本操作 430
15.10.2　Converter安装转换迁移实例 432
第16章　IBM PowerVM虚拟化技术体系管理与实践 437
16.1　PowerVM介绍 437
16.2　虚拟处理器 443
16.3　虚拟网络 446
16.4　VIO Server 与虚拟设备 448
16.5　PowerVM创建实例 452
16.5.1　VIO Server系统规划部署示例 452
16.5.2　VIO Server与VIO Client规划部署示例 454
16.6　Systems Director 459
第17章　Windows 性能调优及Debug调试技术与实践 465
17.1　性能调优常用概念 465
17.2　Debug调试 473
17.2.1　 Debug调试常用概念 473
17.2.2　调试系统死机/蓝屏的基本思路 474
17.3　Perfmon性能分析实例 478
17.4　PAL性能分析实例 482
17.5　Windbg debug调试分析实例 485
17.5.1　关于应用dump文件的分析 485
17.5.2　关于系统dump的调试分析 486
第18章　系统集群体系架构管理与实践 489
18.1　vSphere系统集群 489
18.2　Windows系统集群 490
18.2.1　Windows集群概念 490
18.2.2　Windows集群规划部署示例 494
18.2.3　创建Windows 2008集群示例 496
18.3　IBM PowerHA系统集群 508
18.3.1　PowerHA基本概念 508
18.3.2　HACMP规划部署示例 509
18.3.3　创建HACMP集群示例 514
第19章　Web服务器体系架构管理与实践 524
19.1　Web服务器概述 524
19.2　Apache安装配置简介 526
19.2.1　Apache安装配置示例 526
19.2.2　配置过程中的难点 528
19.3　Nginx安装配置简介 529
19.3.1　Nginx安装配置示例 529
19.3.2　配置过程中的难点 531
· · · · · · (收起)

读后感

☆☆☆☆☆

用户评价

☆☆☆☆☆

**持续学习的动力源泉，而非终点** 读完最后一页时，我最大的感受是，这不是一本读完就可以束之高阁的书，它更像是一个持续学习的起点和灵感激发器。作者在结尾处对未来技术趋势的展望部分，虽然篇幅不长，却充满了洞见，让我对DevOps的深化、AIOps的潜力有了更清晰的认知。这本书的价值在于，它不仅解答了眼前的“是什么”和“怎么做”，更重要的是激发了读者对“下一步该学什么”的好奇心。例如，它在介绍CI/CD流水线时，留下了许多可以自行扩展和优化的空间，促使我立马去调研更先进的流水线管理工具。这种激发内驱力的写作手法，比任何说教都有效。总而言之，这本书提供的知识结构是稳固且前瞻的，它让你在面对快速迭代的技术浪潮时，能够保持从容和自信，因为它已经为你打下了坚实可靠的地基。

☆☆☆☆☆

**体验与深度并存的运维圣经** 拿到这本《系统运维全面解析》时，我其实是抱着一种“试试看”的心态。我对运维领域的了解一直停留在书本和一些零散的博客文章上，总觉得知识点太跳跃，缺乏系统性。然而，这本书彻底颠覆了我的印象。它并没有陷入纯理论的泥潭，而是用一种非常接地气的方式，将复杂的操作流程和背后的原理娓娓道来。我尤其欣赏它在网络基础、存储技术以及虚拟化方面的阐述，那种层层递进的讲解，让你从一个对Linux命令半懂不懂的“小白”，逐步成长为一个能够独立搭建和维护生产环境的“老兵”。书中的案例分析非常贴合实际工作场景，比如某次高并发下的数据库调优，作者的处理思路清晰可见，而不是简单地甩出一堆参数。读完后，我感觉自己手中的工具箱不再是杂乱无章的零件，而是被精心归纳和调试过的精密仪器，随时可以应对突发状况。这种将理论与实战完美结合的叙事方式，是这本书最大的亮点，对于希望系统提升技能的读者来说，绝对是一次物超所值的知识投资。

☆☆☆☆☆

**风格朴实，细节决定成败的典范** 坦白说，这本书的封面设计并不算最吸引眼球的那种，文字排版也偏向传统，但内容质量却高得惊人。它最打动我的地方在于对“细节”的极致把控。很多运维书籍往往忽略了文档管理、变更控制这些“软技能”，但《系统运维全面解析》却花费了大量篇幅去探讨这些在日常工作中极其关键的环节。比如，它详细介绍了如何建立一个高效的监控告警体系，不仅仅是配置Zabbix或Prometheus的模板，更深入到如何定义合理的SLA和SLO，以及如何处理“告警疲劳”问题。阅读过程中，我常常会发现作者在描述一个技术点时，会补充一句“在实际生产中，我们还应该注意XXX”或者“这里有个常见的陷阱是XXX”，这种经验性的提示，比教科书上的定义要宝贵得多。它不是在“教”你怎么做，而是在“分享”他是如何做到的，这种谦逊而务实的态度，让整本书读起来非常舒服，也让人信服。

☆☆☆☆☆

**技术栈的广度令人称赞，但需要读者有一定基础** 这本书的技术覆盖面之广，令我印象深刻。从传统的Linux系统管理、网络协议栈的深入剖析，到新兴的自动化运维工具（如Ansible、SaltStack），再到云计算平台的基础设施配置，几乎涵盖了现代IT运维领域的主流技术栈。作者的知识涉猎非常深厚，能够在不同的技术领域之间自如切换，并找到它们之间的内在联系。不过，我必须坦诚地说，对于一个完全没有接触过任何IT基础的读者来说，这本书的起点可能略高。在某些章节，比如涉及到内核参数调优或复杂的存储I/O路径分析时，如果读者不具备一定的操作系统和网络基础，可能会感到吃力。但对于有两三年经验，希望突破瓶颈、实现“T型人才”的读者来说，这本书无疑是最好的助推器，它能帮你快速补齐那些因为工作聚焦而遗漏的知识盲区。

☆☆☆☆☆

**架构思维的养成手册，而非API手册** 我接触过不少技术书籍，它们往往像一本厚厚的API参考手册，罗列了各种命令和参数，但读完之后，你可能依然不知道如何将这些零散的知识点串联起来解决一个实际问题。而《系统运维全面解析》则像一本“架构思维养成手册”。它不仅仅是教你如何操作某一台服务器，而是引导你思考整个系统的拓扑结构、高可用设计以及灾备策略。在讲解容器化技术时，它没有止步于Docker命令，而是深入探讨了Kubernetes集群的选型标准和维护心法。通过阅读，我开始学会从全局角度审视系统，思考“为什么”要这么做，而不是被动地执行“怎么做”。这种从底层逻辑到顶层设计的完整闭环思考，极大地拓宽了我的职业视野，让我意识到，优秀的运维不仅仅是救火队员，更是系统的设计师和守护者。

☆☆☆☆☆

内容很多，适合全面补课

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内容很多，适合全面补课

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大而全但是不深入，适用行业用户，对于互联网性质的系统多少有些过时了

☆☆☆☆☆

运维黄页性质的书，方方面面都有点，但没什么观点，以概括性资料汇集为主

☆☆☆☆☆

面面俱到而又都蜻蜓点水