1、免费重修；
        2、课程结束后,授课老师留联系方式,保障培训效果,免费技术支持。
        3、推荐机会。

一、 课程简介
本课程讲解云平台架构、资源池建设与运维管理实践，分别介绍云计算平台解决方案，云资源池的管理、资源分配，企业私有云的建设和运维经验，使学员掌握主流的虚拟化技术、云服务器、云数据库和开放云存储服务、云平台架构、云数据中心的关键基础设施建设技术、VMware VSphere私有云解决方案以及应用实践、XenServer私有云解决方案以及应用实践、OpenStack开放私有云平台解决方案以及应用实践。
本课程让学员充分云OS（操作系统）与虚拟化的平台应用，云迁移和整合解决方案的设计、部署、配置、实施和运维管理。本课程针对企业云平台管理员，企业IT基础架构运维人员，云计算应用开发人员，大数据从业人员等专业人士，重点讲述云计算应用的迁移方法和模板应用的实战操作。本课程针对业务应用云开发人员和运维人员在管理应用系统时面临的计算、存储和网络等资源管理难题，讲解将传统应用迁移到云平台实现弹性扩展的迁移方法和模板应用，使企业灵活管理和有效整合IT基础架构资源。本课程的特点是通过全方位方法原理讲解加上实战操作让学员掌握云应用的迁移方法和模板应用，并掌握云平台的高级操作技巧，举一反三，触类旁通地学会云应用操作实践经验。
本课程同时讲解大数据处理平台（Hadoop、Spark、Storm）的技术架构、以及平台的安装部署、运维配置、应用开发实战技能，熟悉国内外主流的大数据处理解决方案、以及大数据应用案例。强调主流的大数据关键技术及其在不同行业中企业的实际应用，立足于实际的行业应用需求，旨在让企业学员能够掌握大数据平台技术及应用如何落地，以及基于大数据平台的技术架构实现、高性能大数据应用程序开发，以及大数据集群的运维技术，让学员掌握业界主流的大数据平台的应用和部署，并且结合当前互联网+行业应用场景下产生的大规模结构化与非结构化数据管理以及分析处理需求，详细讲解有机地集成大数据平台各个功能组件（大数据收集、大数据存储、大数据管理、大数据挖掘、大数据分析和大数据可视化组件）设计大数据项目，并分享大数据项目应用实施案例。
本课程让企业学员掌握主流大数据应用开发技能，着重讲解Hadoop高性能处理平台和Spark实时内存计算处理平台和Storm流式技术处理平台的技术架构和实际应用开发技能，并用结合实际的生产系统案例进行教学，讲解利用Hadoop和Spark对行业大数据进行存储管理和分析挖掘的技术应用，掌握基于Hadoop大数据平台的数据挖掘和数据仓库分布式系统平台应用，以及主流的大数据平台产品剖析。本课程着重培训业界最流行Hadoop与Spark大数据平台的互联网应用开发，深入讲解Hadoop和Spark高性能大数据处理平台的生态系统组件，包括Storm，HDFS，MapReduce，HIVE，HBase，Spark，GraphX，MLib，Shark， ElasticSearch等大数据存储管理、分布式数据库、大型数据仓库、大数据查询与搜索、大数据分析挖掘与分布式处理技术的实践应用。
二、 培训目标
1. 旨在让企业学员能够掌握云计算平台技术如何落地的开发技术手段，并且结合移动互联网环境下产生的大规模结构化与非结构化数据管理、分析处理需求，学会打造一款云服务应用产品的开发技能和项目管理技能。
2. 让学员掌握大数据应用开发技能，重点讲解业界最流行大数据处理系统Hadoop与Spark大数据技术体系的互联网产品研发，包括运用大数据技术体系规划解决方案满足实际项目需求、大数据高性能处理平台架构设计与项目选型规划、大数据分布式存储管理技术、NoSQL与NewSQL分布式数据库技术、大数据仓库与统计机器学习技术、大数据分析挖掘与商业智能（BI）技术、大数据实时处理技术、大数据离线处理技术、流式数据处理技术、大数据采集技术和大数据管理技术的原理知识和应用开发的技能。
3. 让学员掌握互联网移动应用产品的开发技能，包括互联网APP移动应用的研发流程和研发管理，以及技术选型和新技术应用。
4. 紧密结合互联网行业产品开发的最新技术趋势，通过学习互联网产品的应用开发技能，熟练掌握移动应用开发技能、云计算应用开发技能、大数据应用开发技能，以及相应的需求分析、产品设计、研发流程管理、测试分析和迭代管理，深入掌握开发新技术解决方案。
5. 本课程采用技术原理与项目实战相结合的方式进行教学，在讲授原理的过程中，穿插实际操作，本课程讲师也精心准备的实际的应用案例供学员动手训练。
三、 培训人群
1. 开发工程师
2. IT项目产品规划咨询人员
3. 互联网产品项目研发管理人员
4. 云计算、移动APP、大数据应用研发工程师
5. 产品研发管理人员

四、 详细大纲与培训内容
日程 培训模块 培训要点
一、 云计算和大数据平台架构技能在产品研发中的应用 1. 云平台应用的开发案例，
2. 云平台关键技术
3. 云计算平台架构设计
4. 大数据的产生背景、发展历程
5. 大数据分析在产品开发的应用
6. 业界最新的大数据技术发展态势与应用趋势
7. 大数据项目的技术选型与架构设计
8. “互联网+”时代下的电子商务、制造业、零售批发业、电信运营商、互联网金融业、网上银行、电子政务、移动互联网、教育信息化等行业应用实践与应用案例剖析
二、 云操作系统原理及应用解决方案 9. 云计算平台技术与层次架构分析，云计算的服务模式与SPI服务模型，IaaS、PaaS、SaaS、DaaS技术解析
10. 云计算分布式计算技术以及存储虚拟化、计算虚拟化、网络虚拟化技术原理，VMware、XenServer、OpenStack云计算解决方案，以及核心运维管理、资源分配以及多租户管理应用实践
11. VMware云计算与虚拟化解决方案
12. Citrix XenServer云计算与虚拟化解决方案
13. OpenStack云计算与虚拟化解决方案
三、 业界主流的云计算PAAS平台-----大数据平台产品与项目解决方案 14. 国内外主流的大数据解决方案介绍
15. 当前大数据解决方案与传统数据库方案的剖析比较
16. Apache大数据平台方案剖析
17. CDH大数据平台方案剖析
18. HDP大数据平台方案剖析
19. 开源的大数据生态系统平台剖析
20. Hadoop的发展历程以及产业界的实际应用介绍
21. Hadoop大数据平台架构
22. 基于Hadoop平台的PB级大数据存储管理与分析处理的工作原理与机制
23. Hadoop的核心组件剖析
四 云迁移和整合集成应用解决方案 24. 云计算应用和云服务模式
25. 云应用的迁移规划、需求收集和迁移内容整理方法
26. 云应用的迁移方案设计、云应用迁移方案的总体思路、迁移评估
27. 云应用的服务器硬件环境的迁移方案
28. 云应用的系统软件环境的迁移方案
29. 云应用的迁移评估、迁移步骤、备份方案
30. 云应用的迁移工具的应用
31. 云应用网络环境规划、迁移周期和迁移项目管理方案
32. 云应用迁移的迁移测试计划、测试步骤、应用性能测试
33. 云应用的迁移实施方案和计划
34. 云应用的虚拟化迁移方法和服务器虚拟化的迁移方法和步骤
35. 云应用的迁移后的虚拟化平台的容量规划、虚拟化规划、虚拟机分配、迁移工具在线迁移
36. VMware虚拟化迁移工具的应用实践
37. Citrix虚拟化迁移工具的应用实践
38. OpenStack虚拟化迁移工具的应用实践
五、 NOSQL数据库新技术在互联网产品研发中应用 39. NoSQL数据库与NewSQL数据库技术介绍，及其在半结构化和非结构化大数据方面的应用实践
40. HBase分布式数据库简介、数据模型以及工作原理
41. HBase分布式数据库集群的平台架构和关键技术剖析
42. HBase应用项目开发技巧，以及客户端开发实战
43. HBase表设计与数据操作以及数据库管理API调用
44. HBase集群的安装部署与配置优化
45. ZooKeeper分布式协调服务系统的工作原理、平台架构、集群部署与配置应用实战
46. HBase集群的运维与监控管理
六、 Hive云数据仓库新技术在互联网产品研发中应用 47. 基于Hadoop的大型分布式数据仓库基础知识，HIVE在行业中的数据仓库应用案例
48. Hive大数据仓库简介以及应用介绍
49. Hive数据仓库集群的平台体系结构、核心技术剖析
50. Hive Server的工作原理、机制与应用
51. Hive数据仓库集群的安装部署与配置优化
52. Hive应用开发技巧
53. Hive SQL剖析与应用实践
54. Hive数据仓库表与表分区、表操作、数据导入导出、客户端操作技巧
55. Hive数据仓库报表设计
56. Hive JDBC与ODBC的工作原理与实现机制
57. Hive HWI、CLI客户端操作以及UDF应用实践
七、 Spark大数据实时分析新技术在互联网产品研发中应用 58. Spark的发展历程以及业界的实际应用介绍
59. Spark实时大数据处理平台架构
60. Spark RDD内存弹性分布式数据集的工作原理与机制
61. Spark的核心组件剖析
62. 基于Spark的实时数据仓库与实时分析挖掘处理在行业中的应用实践案例
63. 部署与配置Spark集群，以及Spark性能调优
64. 构建Spark开发环境
65. Spark程序运行以及操作
八、 产品研发的完整实践与咨询讨论 66. 根据讲师布置的实际应用案例，开展产品设计和应用开发实践、应用实施、解决方案分享咨询与交流讨论