基本“云計算”原則

- 分布容量原則
- 分布均衡原則
- 業(yè)務切割原則
- 蝴蝶效應原則
- 統(tǒng)一管理原則
- 耦合編排原則

云計算的五大特征

- 用戶可按需獲得云計算資源與服務
- 云計算資源與服務可通過互聯(lián)網獲得?
- 綠色、安全的規(guī)?；瘮?shù)據(jù)中心提供的共享資源池與服務池
- 快速伸縮并且彈性易擴展
- 按需付費的公用服務模式

云計算的三種交付方式

- SAAS軟件即服務
- PAAS平臺即服務
- IAAS云基礎設施即服務

云計算的部署模式

公共云
- 私有云
- 混合云

IT廠商云計算架構

- Google的云計算
- Amazon的云計算
- 微軟的云計算
- Yahoo的云計算
- VMware的云計算
- IBM的云計算

分布式存儲系統(tǒng)設計

- 分布式文件系統(tǒng)整體架構
- 數(shù)據(jù)基于Hash的分布設計
- 借鑒GC回收算法實現(xiàn)無碎片文件設計
- 數(shù)據(jù)切割算法設計
- 不同數(shù)據(jù)類型存儲策略
- 數(shù)據(jù)容災設計
- 案例分析GFS與HADOOP

分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)

- 分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)整體架構
- 數(shù)據(jù)庫廠商自身Cluster與操作系統(tǒng)的Cluster關系
- 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)分布方案（時間、讀寫、業(yè)務、訪問者等）
- 數(shù)據(jù)庫多實例與虛擬化技術
- 數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)存儲的關系
- 分布式事務處理與柔性事務
- 案例分析BigTable與HBase

分布式內存系統(tǒng)

- 分布式內存系統(tǒng)的整體架構
- 分布式內存系統(tǒng)與分布式文件系統(tǒng)的關系
- 內存中對象的定位機制（COID、HASH）
- 內存中對象的分配機制
- 內存中對象的爭用機制
- 內存中對象的加載機制
- 內存中對象的回收機制
- 內存中對象的狀態(tài)機制
- 案例分析MemCached與OSCache

分布式計算系統(tǒng)

- 分布式計算系統(tǒng)的整體架構
- 任務分解策略
- 多核或多CPU與多任務調度
- CPU時鐘周期與任務關系
- 任務調度算法模型
- 案例分析：網絡游戲中的分布式計算
- 案例分析：MapReduce
- 實驗案例：PI分布式計算

消息系統(tǒng)、消息中間件與企業(yè)服務總線

- SOA、SAAS、PAAS以及S+S架構分析
= 消息中間件設計
= 企業(yè)服務總線的架構分析
- 核心模塊MQ架構分析
- 基于ESB的數(shù)據(jù)中心設計
- 服務切割與編排設計
- ACE架構分析（CORBA對象請求代理）
- 面向消息中間件的架構設計
- 案例分析：Open ESB分析

知識聚合與搜索引擎

- 海量數(shù)據(jù)檢索的策略
- 全文檢索的架構
- 搜索引擎的架構
- 數(shù)據(jù)庫全文檢索架構
- 案例分析：Google與Bing分析
- 案例分析：TRS與LUCENE分析

云計算安全

- 變化中的網絡威脅
- 什么是云安全
- 云安全解決方案
- 云安全防護價值

云計算的性能設計

- 影響云計算性能的主要因素
- 云計算消息效率設計
- 云計算算法效率設計
- 云計算管理效率設計
- 云計算資源效率設計
- 云計算性能監(jiān)控設計

分布式測試

- 分布式文件系統(tǒng)測試案例?
- 分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)測試方案?
- 分布式內存系統(tǒng)測試方案?
- 分布式計算系統(tǒng)的測試方案?
- 分布式消息系統(tǒng)測試方案
- 全文檢索與搜索引擎測試方案