刘晖：《微服务架构与实现》课程大纲

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课程概要

培训时长 : 3天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 客户服务

课程编号 : 16894

联系老师

适用对象

各省一线骨干网络运维人员，网运自主研发运营人员；

课程介绍

【培训目标】

本课程综合国内外新近理论，针对微服务及系统架构的适用性、价值、业务驱动因素和目标、利益相关者和架构视图、架构原则、有效的原则等内容进行重点讲授，帮助学员对当前微服务系统架构及其发展有个系统的认识，掌握云计算大数据等微服务架构以及微服务架构等技术。

【培训对象】

各省一线骨干网络运维人员，网运自主研发运营人员；

【培训时间】

3天

【培训方式】

理论面授+案例分析+课下实践+思考与讨论

【培训大纲】

云计算概述（面授）
云计算与虚拟化技术

云计算基本概念
云计算技术生态系统
云平台系统架构
云计算业务模式

虚拟化技术

虚拟化基本概念
硬件虚拟化
软件虚拟化
服务器虚拟化
虚拟机
虚拟化与云计算

云计算服务模式

Iaas
Paas
Saas

云平台技术

Hadoop
OpenStack

云计算应用与地位

云计算与大数据、人工智能、5G
云计算应用

Docker容器（面授）
什么是Docker

Docker 是什么
Docker 的作用
Docker 的生态圈

Docker 技术架构

Docker 的进程模型
容器的本质
Docker 容器的运行时模型

Docker与虚拟化

线程虚拟化
Docker与虚拟机

Docker数据管理

数据卷
数据卷容器
利用数据卷容器来迁移数据

云计算、容器技术与微服务技术基础（面授）
什么是微服务

很小，专注于做好一件事
自治性
主要好处
技术异构性
弹性
扩展
简化部署
与组织结构相匹配
可组合性
对可替代性的优化
面向服务的架构
其他分解技术
共享库
模块

云计算、虚拟化、容器技术与devops之间的关系
DevOps基本与微服务
DevOps概述

定义DevOps
DevOps实践
持续部署的例子：IMVU

为什么是DevOps

发布过程
配合不佳的原因
运维人员能力有限

DevOps视角

自动化
开发团队的职责

DevOps与敏捷
团队结构

团队规模
团队角色

协作

协作的形式
团队协作
跨团队协作

障碍

文化及组织类型
部门类型
筒仓思维方式（Silo Mentality）
工具支持
人员问题

微服务架构（面授+实操）
什么是微服务架构

多微才够微
单一职责
轻量级通信
独立性
进程隔离

微服务的诞生背景

互联网行业的快速发展
敏捷、精益方法论的深入人心
单块架构系统面临的挑战
容器虚拟化技术

微服务架构与 SOA

SOA概述
微服务与 SOA

微服务的本质

服务作为组件
围绕业务组织团队
关注产品而非项目
技术多样性
业务数据独
基础设施自动化
演进式架构

微服务不是银弹

分布式系统的复杂度
运维成本
部署自动化
DevOps与组织架构
服务间的依赖测试
服务间的依赖管理

微服务与DevOps 实践
系统开发架构
开发及提交前测试

版本控制与分支
功能开关
配置参数
在开发和提交前测试中的测试

构建与集成测试

构建脚本
打包
持续集成与构建状态
集成测试

用户验收测试/预发布/性能测试
运维服务

供给硬件
供给软件
IT功能
服务级别协议
容量规划
业务连续性和安全
服务策略
服务设计
服务移交
服务运维
服务运维概念

服务运维功能
持续服务改进
开发、运维和DevOps
DevOps：开发运维一体化

谁开发、谁运维
敏捷开发、持续交付
软件开发理论革新

DevOps实践常用工具

Docker
Puppet
Chef
Ansible
PowerShell
SpringBoot

课程回顾与问题总结（面授）

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• 刘晖：网络运维基础知识: 【课程背景】本课程主要讲授路由器和交换机的组成原理、基本功能实现原理、高级功能实现原理，在局域网和广域网环境工作环境中的路由和交换技术，路由器与交换机在特定拓扑环境下的实现常规网络应用的配置和调试方法。以网络互联为主线，重点阐述网络互联设备，网络规划与设计，系统介绍IP地址的规划、局域网中流量的控制转发、交换网络中的冗余链路管理、IP子网间的路由技术。本课程重视实践，注重网络管理和设计以及对路由器和交换机的配置技术。通过本课程的学习，可以为学生从事网络管理和设计、网络安装维护以及取得网络工程师认证打下良好的基础。【课程收益】通过本课程的学习，全面了解、重点掌握数据网络的基本理论知识和学科发展新内容，为学生以后学习专业知识和实践奠定基础；为学员考取网络工程师认证提供帮助。掌握企业级WLAN组网 AC AP基本调试【课程特色】1. 课上采用案例式教学，通俗易懂，课下一对一辅导强化训练，学与练交叉进行强化记忆，你所要做的就是认真听，勤于问，乐于练。2. 清晰的知识结构，根据应用经验采用最优化授课模式。3. 内容充沛、详略得当，前后呼应。4. 讲师资历丰富，具有丰富的实践经验。5. 知识讲授+贴身案例+场景故事+互动讨论+现场演练+落地跟踪【课程对象】运维人员，网络建设人员【课程时长】1天（6小时/天）【课程大纲】第1章网络基础1.1 网络简介1.2 数据通信概述1.3 网络设备与传输介质第2章 OSI与TCP/IP2.1 网络协议概念2.2 OSI参考模型2.3 TCP/IP协议族第3章 IP地址与子网划分3.1 IP地址3.2 子网划分第4章以太网交换技术4.1 以太网交换原理4.2 交换机的基础配置第5章生成树协议STP5.1 STP原理5.2 STP的配置第6章虚拟局域网6.1 虚拟局域网原理6.2 虚拟局域网的配置第7章路由基础7.1 数据的转发7.2 路由和路由器7.3 路由器的基本配置7.4 路由的分类7.5 静态路由的配置第8章 VLAN间的通信8.1 普通路由8.2 单臂路由8.3 三层交换第9章距离矢量路由协议--RIP9.1 RIP概述9.2 RIP原理9.3 RIP的环路9.4 RIP的基础配置第10章链路状态路由协议--OSPF10.1 OPSF概述10.2 OSPF原理10.3 OSPF单区域的配置第11章访问控制列表ACL11.1 ACL原理11.2 ACL的配置第12章网络应用的实现12.1 文件传输协议FTP12.2 远程登录Telnet12.3 动态主机配置协议DHCP12.4 DHCP的配置实战：局域网组网第13章WLAN概述第14章WLAN组网方式第15章用户数据转发方式第16章WLAN 配置简介第17章AP如何发现AC 第18章WLAN 快速配置（web方式）第19章WLAN 旁路二层直接转发（web方式）实战：WLAN组网

• 刘晖：数据库系统: 【课程特色】1. 课上采用案例式教学，通俗易懂，课下一对一辅导强化训练，学与练交叉进行强化记忆，你所要做的就是认真听，勤于问，乐于练。2. 清晰的知识结构，根据应用经验采用最优化授课模式。3. 内容充沛、详略得当，前后呼应。4. 讲师资历丰富，具有丰富的实践经验。5. 知识讲授+贴身案例+场景故事+互动讨论+现场演练+落地跟踪【课程时间】4天【课程大纲】第1章数据库技术基础1.1 基本概念1.1.1 数据库与数据库管理系统1.1.2 数据库技术的发展1.1.3 DBMS的功能和特点1.1.4 数据库系统的体系结构1.1.5 数据库系统的三级模式结构1.2 数据模型1.2.1 数据模型的基本概念1.2.2 数据模型的三要素1.2.3 E-R模型1.2.4 基本的数据模型1.3 数据存储和查询1.3.1 存储管理器1.3.2 查询处理器1.4 数据仓库和数据挖掘基础知识1.4.1 数据仓库1.4.2 数据挖掘第2章关系数据库2.1 关系数据库概述2.1.1 基础知识2.1.2 关系数据库模式2.1.3 关系的完整性约束2.2 关系运算2.2.1 关系代数运算2.2.2 五种基本的关系代数运算2.2.3 扩展的关系运算2.3 元组演算2.4 域演算2.5 查询优化2.6 关系数据库设计基础理论2.6.1 基础知识2.6.2 规范化第3章 SQL语言3.1 数据库语言3.1.1 数据库语言概述3.1.2 数据库语言的分类3.2 SQL概述3.2.1 SQL语句的特征3.2.2 SQL的基本组成3.3 数据库定义3.3.1 基本域类型3.3.2 创建表 (CREATE TABLE)3.3.3 修改表和删除表3.3.4 创建和删除索引3.3.5 视图创建和删除3.4 数据操作3.4.1 Select基本结构3.4.2 简单查询3.4.3 连接查询3.4.4 子查询与聚集函数3.4.5 分组查询3.4.6 更名操作3.4.7 字符串操作3.4.8 集合操作3.4.9 视图查询与更新3.5 完整性约束3.5.1 主键（Primary Key）约束3.5.2 外键（Foreign Key）约束3.5.3 属性值上的约束3.5.4 全局约束3.6 授权（GRANT）与销权（REVOKE）3.7 创建与删除触发器3.8 嵌入式SQL 3.9 SQL-99所支持的对象关系模型第4章非关系型数据库NoSQL 4.1 NoSQL概述4.2 相关理论基础4.3 NoSQL数据库的种类4.3.1 文档存储4.3.2 键值存储4.3.3 列存储4.3.4 图存储4.3.5 其他存储模式4.4 NoSQL应用案例与新技术4.4.1 HBase数据库4.4.2 云数据库GeminiDB 第5章系统开发和运行知识5.1 软件工程基础知识5.1.1 软件生存周期5.1.2 软件生存周期模型5.1.3 典型的软件开发方法5.1.4 软件项目管理5.2 系统分析基础知识5.2.1 系统分析概述5.2.2 需求分析5.2.3 结构化分析方法5.2.4 面向对象分析方法5.3 系统设计基础知识5.3.1 系统设计内容和步骤5.3.2 系统设计的基本原理5.3.3 结构化设计方法5.3.4 面向对象设计方法5.4 系统测试基础知识5.4.1 系统测试的概念5.4.2 软件测试策略5.4.3 软件测试方法5.5 系统运行与维护基础知识5.5.1 系统维护概述5.5.2 系统评价5.6 软件开发方法新进展5.6.1 面向方面的方法5.6.2 软件复用与构件化方法5.6.3 服务化方法第6章数据库设计6.1 数据库设计概述6.1.1 数据库应用系统的生命期6.1.2 数据库设计的一般策略6.1.3 数据库设计的基本步骤6.2 系统需求分析6.2.1 需求分析的任务、方法和目标6.2.2 需求分析阶段的文档6.2.3 案例分析6.3 概念结构设计6.3.1 概念结构设计策略与方法6.3.2 用E-R方法建立概念模型6.4 逻辑结构设计6.4.1 E-R图向关系模式的转换6.4.2 关系模式的规范化6.4.3 确定完整性约束6.4.4 用户视图的确定6.4.5 应用程序设计6.5 数据库的物理设计6.5.1 数据库物理设计工作过程6.5.2 数据库物理设计工作步骤6.6 数据库系统的实施阶段6.7 数据库运行维护与管理6.7.1 制订数据库系统的运行计划6.7.2 数据库系统的运行和维护6.7.3 数据库系统的管理6.7.4 性能调整6.7.5 用户支持第7章事务管理7.1 事务的基本概念7.1.1 事务7.1.2 事务的特性7.1.3 事务的状态7.2 数据库的并发控制7.3 数据库的备份与恢复7.3.1 数据库系统故障种类7.3.2 数据库备份7.3.3 数据库恢复7.4 数据库的安全性与完整性7.4.1 数据库的安全性7.4.2 数据库的完整性第8章云计算与大数据处理8.1 云计算基础知识8.1.1 云计算的关键特征8.1.2 云计算分类8.1.3 云关键技术8.1.4 云计算实施8.1.5 云计算的安全性8.2 大数据处理基础知识8.2.1 基本概念8.2.2 大数据处理技术8.2.3 大数据应用第9章数据库主流应用技术9.1 分布式数据库9.1.1 分布式数据库基本概念9.1.2 分布式数据库的体系结构9.1.3 分布式查询处理和优化9.1.4 分布事务管理9.1.5 新型分布式海量数据库9.2 Web与数据库9.2.1 Web概述9.2.2 Web服务器脚本程序与服务器的接口9.3 XML与数据库9.3.1 什么是XML 9.3.2 XML的文件存储面临的问题9.3.3 XML与数据库的数据转换9.4 面向对象数据库9.4.1 面向对象数据库系统的特征9.4.2 面向对象数据模型9.4.3 面向对象数据库语言9.4.4 对象关系数据库系统9.5 大数据与数据库9.5.1 大数据之数据仓库设计9.5.2 数据转移技术9.5.3 数据仓库主要应用场景——联机分析处理（OLAP）9.5.4 数据库主要应用场景——联机事务处理（OLTP）9.6 NewSQL数据库9.6.1 NewSQL数据库的发展9.6.2 TiDB的介绍第10章数据库设计与案例分析10.1 SQL应用案例10.1.1 SQL应用案例一10.1.2 SQL应用案例二10.2 数据库设计应用案例10.2.1 足球联赛信息管理系统10.2.2 孵化基地管理信息系统10.2.3 小区停车位管理信息系统

• 刘晖：数据工程专项培训: 【课程收益】掌握数据仓库模型及相关知识；掌握数据存储方案的设计；掌握数据处理过程的规划、设计、优化；【课程特色】1. 课上采用案例式教学，通俗易懂，课下一对一辅导强化训练，学与练交叉进行强化记忆，你所要做的就是认真听，勤于问，乐于练。2. 清晰的知识结构，根据应用经验采用最优化授课模式。3. 内容充沛、详略得当，前后呼应。4. 讲师资历丰富，具有丰富的实践经验。5. 知识讲授+贴身案例+场景故事+互动讨论+现场演练+落地跟踪【课程对象】相关人员【课程时长】2天（6小时/天）【课程大纲】第一部分：数据仓库数据仓库与数据挖掘概述数据仓库的发展与展望数据仓库的体系结构数据仓库的参照结构数据挖掘技术概述数据挖掘技术与工具数据挖掘的应用数据仓库开发模型数据仓库开发模型数据仓库概念模型数据仓库逻辑模型数据仓库的物理模型数据仓库的元数据模型数据仓库的粒度和聚集模型数据仓库开发应用过程数据仓库的规划数据仓库的概念模型设计数据仓库的逻辑模型设计数据仓库的物理模型设计数据仓库的实施数据仓库的应用、支持和增强OLAP 技术OLAP 技术概念OLAP 与多维分析OLAP 的实施多维 OLAP 与关系 OLAPOLAP 技术评价数据挖掘技术传统的统计分析类数据挖掘技术统计分析类工具统计分析类工具的应用统计分析类工具应用的问题知识挖掘系统的体系结构现代挖掘技术及应用知识发现工具与应用数据挖掘技术的发展数据挖掘的主要算法和模型聚集决策树神经网络关联分析序列分析数据预处理技术数据清理集成和变换规范化数据归约维归约数据压缩数值归约数据仓库应用与管理数据仓库用户数据仓库应用案例数据仓库的运行技术管理数据仓库的元数据管理数据仓库应用中的法律问题数据仓库的成本与效益分析数据仓库开发实例实例数据仓库的规划与分析数据仓库开发工具的应用数据仓库创建实例数据仓库事实表与多维数据集的建立数据仓库与挖掘应用实例数据仓库的数据加载与钻取数据挖掘模型的设计数据挖掘工具的应用数据仓库客户端界面的设计第二部分：数据存储方案分布式存储系统概述大数据集（超大文件）存储海量小文件存储分布式存储技术发展新动向和趋势从Google云计算体系，理解海量数据处理的方法从Hadoop云计算项目，进一步研究云数据处理方法从Windows Azure，理解平台即服务的本质从Amazon云计算，讨论如何提供云服务实施云计算的关键点：安全策略当前数据中心如何向云计算环境转变？基础设施即服务（IaaS）关键实现技术软件即服务（SaaS）关键实现技术第三部分数据处理过程的规划、设计、优化什么是数据工程师数据科学家和数据工程师的区别数据工程中的不同角色核心数据工程技能课程1：大数据技术基础与应用时间内容案例实践与练习一、大数据时代背景二、大数据业务应用场景三、大数据在各行业最佳实践案例案例讨论：大数据行业应用价值一、大数据处理技术发展趋势二、大数据主要存储技术介绍三、大数据主要计算技术介绍案例分析：大数据与传统存储计算技术的关系课程2：大数据基础理论与算法入门时间内容第1个主题：概率论与数理统计入门聊聊概率这件事什么是随机变量什么是概率分布什么是古典概型联合概率与边缘概率乘法与全概率公式贝叶斯公式介绍独立性与独立事件课堂实操：概率统计各种相关类型习题讲解，由浅入深探索概率统计在各种业务/项目上的应用。第2个主题：离散值的概率分布定义与分布律介绍离散型随机变量介绍伯努利、二项及泊松分布期望值及其计算方法方差与标准差介绍大数定理介绍课堂实操：概率统计各种相关类型习题讲解，由浅入深探索概率统计第3个主题：SQL语法与应用实战SQL概述数据库基本操作数据类型和约束条件数据填充与数据导入查询操作符与子查询SQL查询函数介绍课堂实操：动手实际实现客户订单查询案例第4个主题：数据预处理数据审核数据筛选数据排序数据清洗数据集成数据变换数据归约课堂实操：合并不同数据源数据、缺失值与异常值处理、数据标准化处理、Matplotlib绘图第5个主题：数据分析入门数据分析概述数据分析开发环境搭建数据分析学习技巧课堂实操：量化炒股实例、python常用科学计算第6个主题：数据算法基础K最邻近算法朴素贝叶斯线性回归梯度下降最大似然估计多重回归模型Logistic回归Logistic函数介绍支持向量机课堂实操：算法练习第7个主题：数据算法基础什么是决策树什么是熵神经网络的感知机前向传播神经网络什么是聚类K均值算法自然语言处理推荐系统介绍课堂实操：实现机器学习相关完整案例课程3：Hadoop生态系统时间内容案例实践与练习一、HDFS特征及读写文件二、NameNode的考虑三、HDFS安全概览案例练习：HDFS基础命令一、运用 Hadoop文件Shell二、利用Flume 从外部源摄取数据三、利用Sqoop从关系数据库摄取数据案例练习：HDFS脚本及接口命令一、MapReduce原理及特征二、YARN2.0架构与原理三、Zookeeper和YARN2.0关系案例练习：MapReduce运行及调度一、SQOOP原理及特征二、SQOOP开发应用三、SQOOP和Hadoop关系案例练习：SQOOP开发一、zookeeper原理及特征二、zookeeper架构与应用三、Zookeeper和Hadoop关系案例练习：Zookeeper集群管理命令一、HBase原理及特征二、HBase and RDBMS三、HBase Shell案例练习：HBase Shell命令一、创建表二、HBase 的ROWKEY设计三、Hbase的优化设计案例练习：HBase 优化设计一、Hive模式和数据存储二、Hive与传统数据库的比较三、Hive应用案例案例练习：Hive模式及管理命令一、HQL基础DDL编程二、HQL基础DML编程三、HQL实现关联操作案例练习：Hive 基础开发一、Hive管理的各中表与模型应用二、装载数据进入Hive 三、Hive维度模型开发应用案例练习：Hive模型开发一、Flume装载数据进入Hive 二、SQOOP装载数据进入Hive三、Hive开发与Hadoop关系案例练习：Hive接口开发一、Scala基础知识二、Scala常用集合三、Scala应用场景案例练习：Scala基础开发一、函数对象二、编程实例三、Scala高级开发应用案例练习：Scala开发应用课程4：Spark生态系统时间内容案例实践与练习一、Spark发展历史及简介二、Spark业务应用场景三、Spark与Hadoop系统关系案例讨论：Spark与Hadoop系统关系一、Spark原理及特征二、Spark架构及组件应用场景三、Spark接口及应用场景案例讨论：Spark接口及应用场景一、RDD基础二、转换操作与执行操作三、共享变量案例练习：RDD基础开发操作一、Spark计算框架原理及特征二、Spark架构与应用三、Spark之宽窄依赖和DAG调度案例练习：Spark计算模型及运行日志查看一、Spark资源调度原理及特征二、Spark资源调度架构及应用三、Spark资源调度基于Hadoop案例练习：Spark调度命令一、Spark生态系统接口介绍二、Spark生态系统接口与Hadoop三、Spark生态系统接口与大数据分析案例练习：Spark接口开发一、Spark SQL原理与架构二、Hive SQL与Spark SQL 三、Spark SQL开发应用案例练习：Spark SQL基础开发一、Spark SQL与Hive二、Spark SQL与模型构建三、Spark SQL与数据挖掘分析案例练习：Spark SQL模型开发一、Spark Streaming基本原理二、Spark Streaming开发基础三、Spark Streaming开发应用案例练习：Spark Streaming开发一、Spark ML读取数据二、Spark ML对数据进行探索三、Spark ML训练模型案例练习：Spark Mllib开发一、Spark ML组装任务二、Spark ML评估、优化模型三、Spark Mllib开发案例练习：Spark Mllib开发一、Spark GraphX 的核心代码剖析二、Spark GraphX 命令方式操作三、Spark GraphX 的客户端 API 介绍案例练习：Spark Graphx开发课程5：大数据流式处理技术入门时间内容案例实践与练习一、大数据流式处理技术原理与架构二、大数据实时计算应用场景三、大数据实时计算与Hadoop系统案例讨论：大数据实时计算与Hadoop系统一、大数据流式处理组件介绍二、SparkStreaming与各流计算组件特点三、大数据流式处理技术选型实践案例讨论：大数据流式处理技术选型一、FLUME基本原理二、FLUME架构部署三、FLUME管理运维开发命令案例练习：FLUME开发基础一、FLUME读取数据二、FLUME处理数据三、FLUME写入数据案例练习：FLUME开发应用一、Kafka基本原理二、Kafka架构部署三、Kafka管理运维开发命令案例练习：Kafka开发基础一、Kafka读取数据二、Kafka处理数据三、Kafka写入数据案例练习：Kafka开发应用一、ELK各组件特点二、ELK架构优势三、ELK开发应用场景案例练习：ELK开发基础一、ELK部署配置二、ELK管理运维三、ELK开发应用案例练习：ELK开发应用一、Flink原理二、Flink架构优势三、Flink开发应用场景案例练习：Flink开发基础一、Flink部署配置二、Flink管理运维三、Flink开发应用案例练习：Flink开发应用

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