具体描述
在互联网带来的“大”问题压力下，我们需要全新的思想，通过“积木化”的改变，来重新定义计算资源的使用方式、服务的提供方式，以及社会化大生产的协作过程。云计算带来了这种思想的落实机制，这种机制使我们可以组织资源以服务，组织技术以实现，组织流程以应变。而且，云计算扩大了我们对服务的定义，并带来了一个全新的计算资源管理思路，一种信息技术的系统工程理念和一次信息社会的工业化革命。与此同时，大数据的发展为云计算提供了重要的应用场景，云计算与大数据之间的关系，以及如何借助云计算平台的优势，更有效地从大数据中发掘出各种价值也正在成为人们关心的焦点。
《云计算：大数据时代的系统工程（修订版）》以简单平实的语言，将这些思考一一展现给读者，并结合作者多年的实践经验，对云计算涉及的概念、技术，以及将给我们的生活和社会带来的影响等各方面进行了阐述，从一种全新的视角展现了云计算的魅力。
作者简介
姚宏宇，美国威斯康辛大学麦迪逊分校博士，有多年在硅谷从事大规模企业软件和互联网技术的研究、开发和管理工作的经历，现为友友系统公司CEO，中国电子学会云计算专家委员会委员，国家特聘专家。
田溯宁，美国德州理工大学博士，中国著名企业家，北京“云基地”创 始人，现为中国宽带资本基金董事长，并担任万事达国际组织独立董事，联想集团独立非执行董事，哈佛商学院顾问委员会委员等职。
目录信息
序言一 倪光南 走向云的世界 / X
序言二 王文京 上兵伐谋 / XIII
自 序 / XV
前 言 什么是云计算 / XVIII
第一章 信息需求的新菜谱 / 1
“不成功”的产品 / 2
“成功”的新应用 / 4
分合向前的IT变革 / 6
新经济的特点 / 10
互联网下的“大”压力 / 11
云计算的生态系统 / 15
创新的新菜谱 / 18
第二章 一切皆可为服务 / 21
传统软件的“终结者” / 22
SaaS、PaaS和IaaS / 23
区别和联系 / 33
互联网服务的新方向 / 34
新服务的潜力 / 36
第三章 云计算之辩 / 39
完整的云计算定义 / 40
与云计算有关的技术 / 43
云计算并非万能灵药 / 54
第四章 信息技术的系统工程 / 59
集中力量办大事 / 60
弹性：蚂蚁雄兵 / 62
透明：沙地建楼 / 69
积木化：积木重组 / 75
第五章 信息系统架构的转变 / 79
竖井式的企业信息系统 / 80
日趋完善的系统需求 / 84
全新的信息系统架构 / 87
新型企业信息系统模块介绍 / 91
典型业务应用示例 / 99
第六章 大数据的发动机 / 103
大数据“引擎” / 104
城市的“智慧” / 107
统一数据支撑平台（云数据库） / 112
统一运行支撑平台（网络虚拟机） / 122
第七章 商业变革的催化剂 / 129
零售企业的流程再造 / 130
云计算推动企业变革 / 135
IT资源使用的新方式 / 137
业务整合的新平台 / 140
向“服务”转型的新思路 / 142
创新增长的新动力 / 144
第八章 信息社会的工业革命 / 147
解放信息生产力 / 148
云计算改变信息生活 / 151
云计算推动社会变革 / 156
第九章 云计算是谁的机会 / 163
中国的私有云发展更快 / 164
数据中心应“行业”集中 / 169
中国企业的“云”机会 / 171
中国“云”企业的机遇和挑战 / 175
尾语 成长中的云计算 / 179
引用资料 / 185
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读后感
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用户评价
我带着对大数据处理架构的困惑入手这本书，结果发现它提供的视角远超我的预期。与其说它是一本技术手册，不如说它是一份指导如何在海量数据洪流中构建稳定、高效处理平台的哲学指南。作者巧妙地将“大数据”的特点——体量大、速度快、多样性——与云计算的弹性、可扩展性进行了深度耦合分析。特别是关于实时流处理架构的选择，书中详细对比了基于消息队列（如Kafka）和内存计算框架（如Spark Streaming）在不同业务场景下的适用性，那段关于数据湖与数据仓库融合的论述，观点新颖，拓宽了我对现代数据中台的认知。更值得称道的是，书中对数据治理和元数据管理在云计算环境下的挑战进行了深入探讨，这往往是其他技术书籍容易忽略的“软性”但至关重要的环节。阅读过程中，我经常需要停下来，结合自己手头的项目案例去反复咀嚼那些关于数据管道优化和容错机制的设计思想，感觉像是与一位经验丰富的大数据架构师进行了长时间的、高强度的思想碰撞。
评分这本书的阅读体验，对于我这位偏向应用层开发的工程师来说，是一次自上而下的颠覆性洗礼。在接触到很多云服务厂商提供的PaaS和SaaS时，我们很容易满足于“拿来即用”，而忽略了底层资源的消耗效率和成本控制。本书则强制性地将读者的注意力拉回到对底层资源模型和成本效益分析（FinOps）的关注上。书中对不同云服务商（公有云、私有云）在资源弹性伸缩机制上的差异化分析，非常具有实操价值。例如，对于如何根据业务峰谷曲线设计最经济的自动伸缩策略，作者提供的模型和公式远比厂商的宣传材料来得实在可靠。我尤其喜欢其中关于“过度配置”陷阱的分析，作者用翔实的案例说明了，在云计算时代，“容量规划”的思维必须从“预留”转变为“实时弹性匹配”，这深刻地改变了我对资源分配的传统观念。这本书教会我的不仅是技术，更是一种对云资源高效利用的“成本意识”。
评分这本书的修订版果然名不虚传，其对DevOps和自动化运维的整合描写，简直是当前业界实践的前沿风向标。我特别欣赏作者在论述如何将基础设施即代码（IaC）理念贯彻到云原生应用部署的全生命周期中的具体做法。书中对Kubernetes的集群管理、服务网格（Service Mesh）的引入，以及如何利用AIOps工具链实现故障的预测和自愈，都有非常细致的描述和图示。我注意到，作者在描述CI/CD流水线设计时，着重强调了安全左移（Shift Left Security）的重要性，将安全扫描和合规性检查无缝嵌入到构建和部署的每一个节点，这体现了作者对现代软件交付标准有着深刻的理解。读完这几章，我立刻有种想要推翻我们现有运维流程的冲动，因为书中所描绘的自动化程度和响应速度，是我们目前团队努力的方向，而这本书无疑为我们提供了清晰的路线图和可借鉴的最佳实践。
评分这本书的语言风格是如此的内敛而有力，它没有使用过多夸张的辞藻去渲染云计算的未来，而是像一位资深的工程师在讲述他多年来面对无数系统故障后总结出的真理。在讨论到系统韧性（Resilience）和故障域隔离时，作者的文字流露出一种经过时间沉淀的智慧。他探讨的不再是如何防止故障发生，而是如何设计一个系统，使其在故障发生时能够优雅降级、快速自愈，并对业务影响降到最低。书中对混沌工程（Chaos Engineering）的介绍，并不是简单地介绍工具，而是深入分析了进行混沌实验的哲学前提和安全边界，强调了实验设计的严谨性。对于我个人而言，这本书最大的价值在于它提供了一种看待复杂分布式系统的全新视角——即视不稳定为常态，并将“工程”的本质视为在不确定性中寻求最优解的持续过程。合上书本时，我感受到的是一种脚踏实地的、对构建可靠系统的敬畏之心与清晰的行动指南。
评分这本《云计算：大数据时代的系统工程（修订版）》的封面设计着实吸引了我，那种深邃的蓝色调配合着抽象的、仿佛数据流动的线条，立刻就让人联想到了技术的广阔与深度。我刚翻开导言部分，就被作者对于“系统工程”这一核心概念在云计算语境下的重新定义所震撼了。他并没有简单地将云计算视为基础设施的堆砌，而是将其视为一个涉及规划、设计、实施、运维乃至战略决策的复杂工程体系。书中对于虚拟化技术栈的底层原理剖析得极其透彻，尤其是在讨论资源调度和负载均衡的算法优化时，作者引用的那些经典文献和最新的学术进展交织在一起，构成了一个非常扎实的理论基石。读到关于多租户环境下的安全隔离机制时，我感到作者的经验之谈非常宝贵，他没有停留在概念层面，而是深入到了Hypervisor级别的安全加固措施，这对于那些真正想深入理解IaaS底层逻辑的工程师来说，简直是福音。整本书的行文风格是严谨而富有逻辑性的，像是在进行一场严密的学术论证，但同时又处处渗透着实战的智慧，让人感觉每翻一页都在知识的阶梯上向上攀登。
评分系统性的介绍了云计算和大数据的发展应用，也有一些整体架构的内容，不错的入门读物。
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评分讲解清晰，透彻。
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