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2天（12学时）
CTO、运维经理、开发经理、IT技术工程师、云计算工程师。
本课程面向的数据中心建设主要指数据层面，学习如何基于业务进行数据中心的设计，以及如何结合云计算技术进行数据中心的设计。通过本课程的学习，可以掌握以下方面的知识与技能：数据中心相关业务分析；数据中心的OLTP结构设计；虚拟化技术与数据中心分布设计；关系型数据库向NoSQL的转变；高可用的数据架构；数据缓存技术；云数据中心的质量保证与开发模式等。
第一部分 数据中心相关业务分析
一、企业级业务信息架构分析
二、企业与互联网对接业务信息架构分析
三、企业之间互相协同业务分析
四、核心业务与边缘业务分析
五、业务抽象分析
六、案例分析：ERP5中“5”的含义分析
第二部分 数据中心的OLTP结构设计
一、 可扩展数据库结构设计
二、 提升数据库性能的设计策略
三、 数据库安全设计策略
四、 案例分析：沃尔玛超市ERP软件数据库结构分析
五、 案例分析：多年运行软件性能不降低的数据库结构分析
第三部分 数据中心的OLAP结构设计
一、定义数据质量规范
二、 ETL与数据库仓库设计
三、 高性能的星型结构数据分析模型设计
四、 分析数据可视化设计
五、 案例分析：国家电网SG186商业智能化设计
第四部分 虚拟化技术与数据中心分布设计
一、 数据库实例与硬件资源充分利用
二、 数据库是否适合于虚拟化方式
三、 数据库分布策略
四、 虚拟化技术、虚拟资源管理技术与OpenStack
五、 云计算设备的部署方案
六、 案例分析：社交站点的数据库分布方案剖析
第五部分 关系型数据库转向NoSQL分布式文件系统
一、 案例分析： “去关系型数据库”过程分析
二、 DFS的数据操作方式与数据库的数据操作方式对比
三、 案例分析：Google的GFS与Apache的HDFS架构分析
四、 案例分析：OceanBase淘宝开源的千亿级别分布式数据库系统分析(支持读写事务的线上服务)
第六部分 高可靠的数据访问技术
一、 ORM设计模式与ORM框架技术演绎
二、 基于“云存储”的数据访问技术
三、 案例分析：iCloud的稳定性问题分析
四、 MapReduce的分布计算框架
第七部分 数据缓存技术
一、 内存数据库与缓存技术
二、 分布式缓存技术框架
三、 案例分析：本地Cache设计策略
四、 案例分析：MemCached与Redis对比分析
第八部分 混合SQL与NoSQL的APP架构
一、 案例分析：商户APP的数据库整合分析
二、 数据服务总线框架设计
三、 案例分析：Salesforce、com的Database As A Service
第九部分 云数据中心的质量保证
一、 云计算的安全设计
二、 云计算的可用性设计
三、 云计算的性能设计
四、 云计算的运营设计
第十部分 云数据中心的应用与开发模式
一、 云计算的主要应用
二、 云计算的主要开源软件架构及相关架构的技术成熟度
三、 由传统架构向云计算架构转型的方法、步骤和策略
四、 测试云与云测试
注：培训中讲师会根据学员的情况进行适当的调整。
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