北京邮电大学实验室与实习基地建设

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isbn号码:9787563515547
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  • 北京邮电大学
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  • 实习基地
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具体描述

《数字时代下的信息基础设施建设与运维:高校视角下的探索与实践》 本书简介 本书深入探讨了在飞速发展的数字技术浪潮中,高等院校,特别是理工科院校,在构建、管理和维护其核心信息基础设施(Information Infrastructure, II)方面所面临的独特挑战与创新实践。我们聚焦于超越具体实验室建设层面,从宏观的信息战略规划、云计算与大数据平台的构建、网络安全体系的构建,到面向未来的技术栈整合与人才培养机制的重塑等多个维度,力求勾勒出一幅当代高校信息环境的整体图景。 第一部分:信息基础设施的战略重构与顶层设计 在当前技术迭代加速的背景下,高校的信息化不再是简单的设备添置与系统叠加,而是一项涉及教育理念、科研需求与行政效率的系统工程。本部分详细阐述了新时代信息基础设施的战略定位。 1.1 高校信息化战略的演进与再定位: 传统的以“支持”为核心的 IT 部门职能正在向以“赋能”和“驱动”为核心的战略伙伴角色转变。我们分析了从分散式、以部门为中心的系统架构向集中化、服务化平台架构过渡的内在驱动力。重点讨论了如何平衡教学的灵活性需求与科研的稳定性需求之间的关系,并提出了适用于大型高校的信息化“蓝图”设计原则——即敏捷性、可扩展性与可持续性的三角平衡。 1.2 云计算与虚拟化在高校环境中的深度应用: 探讨了高校内部私有云、混合云以及面向教育科研的公有云资源整合的最佳实践。不同于企业级应用,高校的计算需求具有明显的周期性波动(如学期初选课高峰、期末考试压力、大型科研项目计算密集期)。本书详细剖析了基于 OpenStack 或 VMware 等主流平台构建的弹性计算资源池的设计与运维模型,特别关注了如何通过资源调度策略(如资源配额管理、优先级划分)来优化高负载下的系统性能与用户体验,并探讨了虚拟桌面基础设施(VDI)在保障教学环境一致性与数据安全方面的应用案例。 1.3 大数据平台的构建与数据治理: 现代高校是数据的金矿,涵盖教务、科研、资产、后勤等海量异构数据。本部分着重于如何构建一个能够有效汇聚、清洗、存储和分析这些数据的统一数据湖(Data Lake)或数据中台。内容包括选择合适的分布式存储技术(如 HDFS、对象存储)、数据仓库的建模方法(如维度建模在教务管理中的应用),以及利用 ETL/ELT 工具链实现数据集成。更重要的是,我们探讨了高校特有的数据治理挑战,例如跨部门数据共享的合规性与隐私保护,以及如何建立数据质量评估体系来确保分析结果的可靠性。 第二部分:网络与安全体系的韧性构建 信息基础设施的稳定运行,网络是血脉,安全是屏障。本部分聚焦于构建适应未来带宽需求和应对日益复杂网络威胁的体系。 2.1 校园网络架构的向下一代演进: 随着 5G、物联网(IoT)设备和高速科研计算集群的接入,传统的以骨干网、汇聚层、接入层划分的网络模型正面临挑战。本书深入研究了软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)在校园网升级中的应用潜力,旨在实现网络资源的动态配置与灵活调度。对于高带宽的科研数据传输需求,我们分析了如何构建高速计算网络(HPC Network),包括 InfiniBand 或高速以太网(如 100G/400G)的部署策略及其与现有校园网的有效隔离与互联。 2.2 零信任安全模型在教育科研环境的落地: 传统的基于边界的安全防护已无法应对移动办公、远程教学和 BYOD(自带设备)的普及。本书详细阐述了零信任架构(Zero Trust Architecture, ZTA)的设计理念及其在高校场景的具体实施路径。内容涵盖身份与访问管理(IAM)的强化、微隔离技术在区分教学区、办公区和科研区的应用、以及持续的设备健康状态评估机制。 2.3 网络安全事件响应与合规性审计: 面对持续性的网络攻击(如勒索软件、APT 攻击),高校需要建立快速响应机制。本部分提供了构建安全运营中心(SOC)雏形的实践指南,包括日志的集中化管理(SIEM)、威胁情报的集成应用,以及定期的安全演练和渗透测试流程。同时,强调了如何满足国家对教育系统数据安全和个人信息保护的法规要求。 第三部分:运维自动化与服务交付转型 在基础设施日益复杂的今天,单纯依赖人力进行日常维护已不可持续。实现自动化和高效的服务交付是提升运营效率的关键。 3.1 基础设施即代码(IaC)与配置管理: 探讨了如何将基础设施的管理转变为软件开发流程的一部分。详细介绍了 Ansible、Puppet 或 Terraform 等工具在自动化部署服务器配置、管理操作系统补丁、以及快速复制和恢复实验环境中的实际应用案例。IaC 的核心价值在于确保环境配置的可复现性与一致性,这对保证科研结果的准确性至关重要。 3.2 智能化的监控、告警与故障预测: 超越传统的阈值告警,本书提倡应用AIOps(人工智能驱动的 IT 运维)的思想。通过对海量系统指标、应用性能数据(APM)和网络流量的深度学习分析,实现对潜在故障的早期预警。内容涵盖了构建统一的监控平台(如 Prometheus/Grafana 组合),并集成异常检测算法,以减少误报,提高运维团队的响应效率。 3.3 IT 服务管理(ITSM)的现代化: 介绍了如何利用现代 ITSM 平台(如基于 ITILv4 框架)来规范化服务请求、事件管理、问题管理和变更管理流程。重点在于如何将服务门户(Service Portal)设计得更加用户友好,实现自助服务最大化,并利用数据分析来持续优化服务水平协议(SLA)的达成情况。 第四部分:面向未来的技术整合与人才培养 信息基础设施的建设最终要服务于教育与科研的前沿发展。 4.1 高性能计算(HPC)与人工智能算力平台的融合: 随着深度学习和大规模科学计算的需求激增,如何高效整合 CPU 集群与 GPU 集群,构建统一的异构计算平台成为焦点。本书分析了容器化技术(如 Docker/Kubernetes)在管理复杂的科研工作负载和环境依赖方面的优势,以及如何为不同学科的用户提供公平且高效的资源调度。 4.2 面向边缘计算与物联网的校区网络规划: 随着智能校园应用的推广(如智能安防、环境监测、智能教学设备),数据处理正从中心云向边缘侧下沉。探讨了边缘计算节点的部署策略,以及如何确保海量物联网设备的安全接入与数据的有效回传。 4.3 培养适应基础设施建设的复合型人才: 最终,基础设施的健康运行依赖于具备跨学科知识背景的人员。本书最后一部分讨论了高校信息部门如何通过内部培训、外部合作,以及与相关专业(如计算机科学、网络工程)的联合培养项目,建立起一支既懂 IT 技术,又理解教育科研需求的新一代基础设施工程师队伍。这包括对DevOps文化、安全思维和系统架构能力的持续培养。 总结 《数字时代下的信息基础设施建设与运维:高校视角下的探索与实践》不仅是一本技术参考手册,更是一份指导高校管理者和技术人员应对数字化转型的战略指南。它着眼于构建一个高效、安全、可扩展且面向未来的信息环境,从而有力支撑世界一流大学的建设目标。

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读后感

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用户评价

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这本书给我的最大感受,是一种扑面而来的“实用主义精神”,但这种实用主义绝非粗糙的经验之谈,而是建立在扎实理论基础上的高度提炼。在涉及具体操作流程和标准规范的描述中,语言变得极其精准、简洁,几乎没有冗余的词汇,直击要害。那些图表和流程图的绘制,清晰明了,可以直接作为工作中的参考手册来查阅和使用。它仿佛是一位经验丰富的老教授,在手把手地指导你完成一个复杂的工程项目,每一步骤都考虑到了可能出现的“坑点”和解决方案。对于任何希望从理论学习过渡到实际操作的人来说,这本书无疑提供了一个无比坚实且可信赖的“操作蓝图”。

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这本书的装帧设计简直是一场视觉盛宴,色彩的搭配和版式的布局都透露出一种沉稳又不失活力的气息。封面采用了一种磨砂质感的纸张,触感细腻,拿在手里就有一种爱不释手的感觉。字体选择上,书名采用了醒目的黑体,有力地突出了主题,而内页的字号和行间距都经过了精心的考量,即便是长时间阅读,眼睛也不会感到疲劳。尤其值得称赞的是书中插图的质量,那些关于现代实验室设备和工程结构的线条图或照片,清晰度极高,细节丰富,极大地提升了阅读的直观性和理解的深度。装帧的整体感觉,就像是为内容量身定做的一件精致外衣,让人对内部知识的深度和广度充满了美好的期待。这种对细节的极致追求,足以看出出版方在打造一本高品质专业书籍上的用心良苦。

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初读章节,我立刻被作者那行云流水的叙事笔触所吸引,它完全没有一般技术类书籍那种刻板、干燥的腔调。作者似乎深谙如何将复杂的工程理念,用一种近乎散文诗的优雅方式娓娓道来。开篇对于“基地建设”的宏大愿景,并非空泛的口号,而是充满了对未来技术发展趋势的深刻洞察。语言的组织上,充满了思辨的色彩,不时穿插着一些富有哲理的小段落,引导读者不仅仅关注“如何建”,更思考“为何建”以及“建成后如何用”这些更深层次的问题。这种文风的转变,让一本原本可能偏向实操的指南,顿时拥有了思想的厚度,使得阅读过程变成了一种精神上的享受和知识上的洗礼,极大地提高了阅读的粘性。

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读完部分章节后,我深切体会到作者在知识的广度与深度上所下的巨大功夫。这本书显然不是基于一两年的资料整理而成,它融合了大量的行业前沿动态和长期的实践经验。其中对于“前沿技术集成”部分的描述,尤为精彩,它没有停留在概念层面,而是深入到了具体的技术选型标准、兼容性挑战以及未来迭代的可能性。特别是对于资源优化配置的分析,那种近乎于成本控制专家的严谨与审慎,让人印象深刻。它不仅教人如何“建好”,更教人如何“用好”并“持续发展”,展现了作者对建设周期中每一个环节的深刻理解和负责任的态度。

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这本书在结构布局上的匠心独运,是让我感到最为惊喜的一点。它似乎遵循了一种螺旋上升的学习路径,而不是线性的堆砌。开篇可能先以一个广阔的背景介绍,迅速抓住读者的注意力,随后便迅速切入具体的案例分析,这些案例的选取非常具有代表性,涵盖了不同技术领域的尖端需求。更巧妙的是,不同章节之间的知识点不是孤立存在的,而是像一张精密的网,彼此呼应,互相支撑。比如,前面对某项基础设施的论述,其理论基础可能在后面章节的某个具体应用中得到了完美的印证和深化。这种高度的内在关联性,使得读者在阅读过程中,能够不断地构建起一个完整的知识体系框架,而不是零散地接收信息。

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