大数据时代的云计算敏捷红利 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张礼立 著

图书标签:

• 大数据
• 云计算
• 敏捷开发
• 数字化转型
• 技术创新
• 商业模式
• 效率提升
• 行业应用
• 未来趋势
• 企业战略

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302341932

版次：1

商品编码：11359743

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-11-01

用纸：胶版纸

页数：230

正文语种：中文

编辑推荐

　　在信息时代，互联网、物联网、大数据、3D打印均正在不同领域开启引领时代潮流。关于大数据，《大数据时代的云计算敏捷红利》顾问ZDNet企业解决方案中心首席分析师张广彬说：“或许还没有太多人能说清楚大数据。作为其有力支撑的云计算已经有了很高的认可度，不同程度地成为了每个人生活的组成部分，但也带来了人们选择的困难。云计算究竟包括哪些内容？什么样的云服务适合我？对于诸如此类的问题，希望这本《大数据时代的云计算敏捷红利》能带来答案。”
　　这是一部由专业人士为您定制的全面解读和深入剖析云计算的通俗读物，目标是将知识性、实用性、功利性完美调和。无论您是希望了解一点相关知识为自己的事业带来利益的管理阶层，又或者是已有一定相关的专业人士，相信都能从此书中拨云见日。
　　“云计算是一场信息世界的革命，它不但将改变我们获取信息的方式，还将改变信息世界的商业模式。”《大数据时代的云计算敏捷红利》另一位顾问阿迪达斯中国有限公司大中华区信息技术总监朱朝晖如是说。
　　作者力求营造一种轻松有趣的阅读气氛，让您在了解云计算内涵的同时对其发展历史和发展前景有一个立体认识，并且知道如何为己所用。
　　戴尔公司IT&云计算咨询总监陈帮才、博奥生物有限公司信息技术总监高泰山、宝马中国信息技术经理高威、威睿信息技术（中国）有限公司高级技术顾问李刚、日立（中国）信息系统有限公司软件事业部市场总监兰翎、上海大众动力总成有限公司信息部主管罗奇敏、华为技术有限公司行业高级顾问孙少忆、国际信息科学考试学会亚太区总经理孙正鹏等重磅推荐。

内容简介

　　《大数据时代的云计算敏捷红利》系统地阐述了笔者对云计算，敏捷红利的理解，以及敏捷红利在企业运作过程中被云计算所触发的机制，在介绍云计算近期在国内外的使用情况与相关问题的同时也介绍了云计算供应商的选择和维护，为读者在云计算商业用途方面开启了一扇门户。
　　《大数据时代的云计算敏捷红利》主要阐述了云计算的关键技术，核心架构在信息科技方面所产生的变革，对现代企业战略利益的产生以及所起到的空前的影响，系统和重点地介绍了云在企业运营和管理中，所触发敏捷红利的机制。
　　除了介绍云计算近期在国内外的使用情况，《大数据时代的云计算敏捷红利》还为你提供了如何选择和维护云计算供应商的建议。正所谓授之以鱼不如授之以渔，云为何，何为利，这两者之间的联系和互相作用是怎样的？又如何为己所用？此书将给与您独特的见解与合理的答案。相信在同样的概念下，《大数据时代的云计算敏捷红利》能向你展示更多与众不同的内容。

作者简介

　　张礼立，拥有近二十年的IT 技术、企业架构、IT服务管理实施方面丰富经验。曾任太阳微系统公司（Sun）全球IT 架构师，德国电信系统集成公司（T-Systems）大中华区IT 服务总监，博科通讯（Brocade）服务器事业部亚太区首席技术顾问。现任美国智库存储（QLogic）亚太区首席架构师。在企业架构（EA）、IT架构、运维服务管理以及业务连续性管理领域是国际认可的资深专家，具有丰富的实践经验。
　　擅于业务连续性管理，IT 服务管理与咨询服务领域，IT基础设施架构和运营，网络架构和运维，数据中心建设及管理，项目管理和客户及产品管理战略规划。在金融业、电信业、制造业等都具有丰富的项目经验及资深行业背景。在北美和亚太包括日本地区长期负责IT 架构和管理运维工作，项目实施及咨询提供业务。
　　从2006 年开始，应邀成为上海信息化培训中心、上海交通大学信息安全学院、中国信息化推进联盟业务持续管理专业委员会、DRII中国等专业机构专聘讲师，为多家知名企业提供成功的IT 从管理到架构的培训和咨询。基于长期的IT 行业经验及坚实的业务实践能力，为诸多合作客户提供了可靠的建议及优质的服务。
　　获美国凤凰大学计算机信息系统管理硕士学位，美国杜兰大学商学院工商管理硕士认证，波士顿大学项目管理认证以及美国西海岸大学工商管理博士学位。在其他资讯科技和管理方面的认证能力包括信息安全和审计，业务连续性管理，信息技术控制，网络架构，系统运维，存储架构以及服务管理和审计。
　　多年来，张礼立一直致力于帮助企业更好地实现与管理其IT 的商业价值。2009初成为上海计算机学会会员，同年加入上海市海外经济技术促进会并担任理事，2011年担任上海市侨联青年委员会理事，积极参与促进对外经济技术合作和交流。
　　在IT 战略以及服务管理和中国文化互相融通结合的方面作了长期深入的探索，积累了丰富的理论知识和实践经验，并于2011 年由上海交通大学出版了《IT服务管理新论》一书。着重探讨西方IT服务管理经验和中国式智慧的融合以及中西方文化和管理思想的多元与统一的关系，对人们了解中西方IT服务管理的理念，对企业如何应对全球化的挑战具有深刻的启示。

目录

第1篇 何为云
第1章 定义与特征——所谓"多快好省"
1.1 云到底应该如何定义
1.2 无限的资源
1.3 虚拟的服务
1.4 灵活与高效
1.5 按量收费
1.6 普世的云
第2章 云计算的相关技术和交付模式——云的获取
2.1 饮水思源
2.2 交付模式
2.3 相关概念及联系——云之系谱
第3章 服务模式及理论价值——云的形态
3.1 软件即服务的价值
3.2 平台即服务的价值
3.3 基础设施即服务的价值
第4章 核心结构——云的架构
4.1 云架构的基本层次
4.2 云架构的服务层次
4.3 云发展的驱动力
4.4 期待明天会更好

第2篇 云为何
第5章 云触发敏捷红利
5.1.商业敏捷策略与云战略
5.2 敏捷生态系统定义和概念
5.3 关联敏捷与用户的需求
5.4 实现业务敏捷
5.5 敏捷变更把握创新
第6章 云计算所带来的现实业务价值
6.1 灵活性和敏捷性的需求
6.2 降低投资同时提升资源利用率
6.3 降低运营成本
6.4 按需计费
第7章 从宏观到微观——云与客户关系
7.1 体验云
7.2 最具潜力的业务应用
7.3 云计算风险意识
7.4.云计算成本意识
第8章 从理论到实际
8.1 挑战固定成本
8.2 一种业务流程管理平台
8.3 自动化处理的常与非常

第3篇 为何云
第9章 日新月异的变化
9.1 持经达变
9.2 企业组织结构的变迁与云发展的关联
9.3 长尾理论——传统商业模式和组织
9.4 基业长青——新型企业组织结构模式
9.5 敏捷红利
第10章 基于云计算的商业模型的出现
10.1 云计算的初现
10.2 新经济模式的形成
10.3 向可变成本模式跨越
10.4 企业运营与信息技术的聚合
第11章 信息技术实用化
11.1 文艺复兴的数据中心
11.2 云计算中的公共事业发展的特点
11.3 减少成本和优化成本的战略博弈
第12章 云的天时地利
12.1 开天辟地
12.2 硬件技术的突飞猛进
12.3 资源集中和虚拟化的时代转型
12.4 面向服务架构的出现和应用
12.5 新时代万维网诞生
12.6 移动互联网的飞跃
12.7 现在的市场是这么看云计算的
第13章 2017年IT架构特点
13.1 企业前所未有的挑战
13.2 可变成本运营模式水到渠成
13.3 技术整合造就云计算
13.4 步入云时代的意义
13.5 信息技术在企业的新角色和重新定位
13.6 云计算在传统IT 行业内的发展
13.7 敏捷IT 专家与业务单元的聚合趋势

第4篇 伯乐+弼马温，如何选择和管理云
第14章 如何选择
14.1 云服务的可靠性、可用性和可持续性
14.2 云的信息安全核心战略
14.3 服务级别管控
14.4 商业谈判的基本准则
14.5 合作与控制的有机结合
第15章 战略规划
15.1 战略规划概述
15.2 价值分析
15.3 云投资回报率分析
15.4 风险评估的必要
15.5 战略定位分析
15.6 业务适应性
第16章 怎么实施
16.1 选择合适你的云类型
16.2 实施云计算业务
16.3 云计算提供商的平台构建
16.4 云计算平台的运维管理
第17章 安全云策略
17.1 云时代的信息安全
17.2 数据安全的前沿
17.3 云服务的风险评估
17.4 云安全指南
17.5 管制类安全措施和实践
17.6 操作类安全措施和实践

第5篇 云计算全球启示录
第18章 云计算的全球影响
18.1 黑客帝国
18.2 经济增长的热点
18.3 新敏捷的业务运营模式
18.4 主动型IT 模式
18.5 云计算的业界动态
18.6 中小企业的云计算时代
第19章 云计算技术和管理发展挑战
19.1 能耗管理技术
19.2 可用性与可伸缩性
19.3 快速部署
19.4 服务集成与标准化
19.5 资源调度
19.6 云安全
19.7 大数据处理
19.8 大规模消息通信
19.9 大规模分布式存储
19.10 许可证管理与计费
19.11 大规模多租户技术
第20章 中国的云计算机遇
20.1 三网融合与云计算
20.2 中国人的云时代
20.3 西部大开发下的云机遇
20.4 中国云计算的产业链现状
20.5 在我国推广云计算的意义
20.6 云平台在中国的挑战
20.7 云计算的未来展望
参考文献
作者介绍
张礼立博士和他的友人对云计算的评价

精彩书摘

　　一篇来自加州大学伯克利（Berkeley）分校的技术报告则指出，云计算即指通过互联网交付的应用，也指在数据中心中提供这些服务的硬件和系统软件。前半部分即是SaaS，而后半部分则被称为Cloud。换个角度来说，Berkeley眼中的云计算就是“SaaS+ 效用计算（Utilitycomputing）”。倘若这个基础架构可以按使用情况进行付费的方式提供给外部用户，那么，这就形成了“公共云”，反之则形成了“私有云”。公共云，即是效用计算。转而言之，SaaS的提供者同时也是公共云的用户。
　　美林证券则认为，云计算是从集中的服务器，通过互联网交付个人应用（E-mail、文档处理和演示文稿）以及商业应用（销售管理、客户服务和财务管理）。而这些集中的服务器共享资源，如存储、处理能力和带宽。并且通过共享，资源才能够得到更有效的利用，同时在成本方面也可以降低80%，甚至更多。
　　而美国最畅销的《华尔街日报》也在密切跟踪着云计算的进展。他们认为，云计算能够令企业通过互联网从超大数据中心获得计算能力、存储空间、软件应用和数据。而客户需要做的只是在必要时为他使用的资源支付一定的费用，从而避免建立自己单独的数据中心并采购服务器和存储设备。
　　至于Salesforce.com，则认为云计算是一种更友好的业务运行模式。在这种模式中，用户的应用程序运行在共享的数据中心中，用户只需要通过登录和个性化定制就可以方便地使用这些数据中心的应用程序。
　　谷歌公司的前首席执行官，现任执行董事长埃里克·施密特博士认为，云计算与传统的以PC为中心的计算并不相同，它把计算和数据分布在大量的分布式计算机上，这使计算力和存储获得了很强劲的可扩展能力（例如计算机、手机等），便于接入网络获得应用和服务。而其重要特征是开放式的，一般不会有企业能单向控制和垄断它。
　　根据众说纷纭的定义，大家对于云计算能得出一个比较一致的看法，即：云计算是一种计算模式，在这种模式下，可扩展的动态并且通常是虚拟化的资源能够通过互联网以服务的形式提供出来。由此我们可以看到，对于云计算的概念的提取就是一个求同存异的过程，云计算不是专指一门技术，而是技术和趋势的代名词。
　　1.2　无限的资源
　　有关云的无拘无束，是否就预示着云计算的资源也是无边无际，无穷无尽的呢？
　　被请求的资源来自于“云”，而不是任何固有形态的实体。硬件和软件都称得上是资源，以服务的方式通过互联网提供给用户。而应用在“云”中的某处得以运行，但对于实际用户来讲是完全透明的，也并不需要担心应用运行的具体位置。比如亚马逊的EC2将计算处理能力打包为资源提供给用户；谷歌的 App Engine将从设计开发到部署实施过程中Web应用所需的软件以及硬件平台一起打包提供给用户；Salesforce.com 的CRM将专业的客户关系管理应用模块打包为解决方案提供给用户使用。
　　在云计算中，资源已经不单单限定在类似于处理器机、存储容量、网络带宽等物理范畴之内，而应该扩展到软件平台、Web服务和应用程序的软件范畴。云计算通过资源抽象的特性（采用相应的虚拟化技术）来实现云的灵活性和应用的广泛支持性。传统模式下自给自足的IT运用模式，在云计算中已经改变成为了一种分工专业、协同配合的运用模式。对于企业而言，他们不再需要规划属于自己的数据中心，也毫不需要将精力耗费在与自己主营业务无关的IT管理上。
　　于是，用户在舍弃自身繁冗沉重的IT 累赘之后，得到的是近乎云端般无尽的个性化资源。
　　1.3　虚拟的服务
　　根据2009年10 月份高德纳咨询公司的报告，18%的负载都运行在虚拟服务器上，并且高德纳咨询公司预计该数字到2012 年将会增长到50%左右。然而为什么这么多的企业看重并且使用虚拟化技术？最直接的一个答案就是大部分的服务器平均只使用了20% 的计算能力，甚至更低。
　　传统计算环境向虚拟计算环境的转换，加速了云计算的发展进程。简单地说，虚拟一个计算环境就是将各种软硬件比作一个资源池，以便于用户或应用程序能够使用起来比以前更为便捷。
　　迄今为止，拥有比较大的IT规模的企业基本都在虚拟环境上加大了投入，这样可以减少服务器的稳定性、电耗、设施占用空间等多方面的投入。对于数据中心来说，虚拟化对于减少能源消耗意义重大。据统计，美国服务器的数量从2000年的500 万台发展到了2010 年的1500万台。服务器数量的迅速上升导致了对电力和能源需求的大幅上涨。为了解决IT业需求的能源短缺问题，美国每年需要新建10多座发电厂，每座发电厂花费20 亿～60 亿美元，然而这种花费最终还是要由IT企业来付账。倘若我们想再多安装500 万台服务器，企业的CIO 最好是先考虑清楚这些服务器的真正价值，跟着再做出投资决策。因为，IT的能源消耗存在着迅速增加的可能性，那些本来花2000 万美元就能建造的数据中心，换到现如今可能要花费1 亿到5亿美元，而且还不包括硬件和网络的花费。
　　……

前言/序言

云端构建：面向未来的企业数字化转型实践指南 本书聚焦于当前企业数字化浪潮中最核心的技术栈与管理范式，深入剖析如何利用前沿的计算架构、高效的开发运维理念，以及数据驱动的决策流程，实现组织效能的飞跃和业务模式的创新。 --- 第一部分：新一代计算范式与基础设施重塑 在信息爆炸与业务快速迭代的背景下，传统的IT基础设施已无法支撑现代企业的敏捷需求。本部分将带您全面理解驱动这场变革的核心计算基础设施及其演进路径。 第一章：微服务架构的深度解构与实践 本章从理论基石出发，详尽阐述微服务架构的优势、设计原则（如边界上下文、去中心化治理）及其面临的挑战。我们将重点讨论如何有效地进行服务拆分策略（如业务能力拆分、依赖关系梳理），并深入探讨服务间通信机制的选择（同步RPC、异步消息队列的适用场景与陷阱）。此外，对服务注册与发现、配置中心、API网关的落地细节进行实战演练，旨在帮助读者构建高可用、易扩展的微服务骨架。 第二章：容器化生态系统与基础设施即代码（IaC） 容器技术已成为现代应用交付的标准范式。本章详细剖析Docker、containerd等核心组件的工作原理，并着重介绍Kubernetes（K8s）作为容器编排“操作系统”的关键能力，包括Pod生命周期管理、服务发现、负载均衡、资源隔离与调度策略。更进一步，本书将引入基础设施即代码（IaC）理念，利用Terraform和Ansible等工具，实现计算、网络、存储资源的自动化、版本化管理，确保环境的一致性与可重复性，为规模化部署奠定基础。 第三章：Serverless计算模型的崛起与适用边界 Serverless（无服务器计算）代表了计算资源利用率和运维负担的又一次飞跃。本章将系统介绍Function as a Service (FaaS) 和Backend as a Service (BaaS) 的核心概念。我们不仅会分析Serverless在事件驱动架构、高并发突发场景下的独特优势，更会坦诚讨论其冷启动延迟、Vendor Lock-in（供应商锁定）风险以及状态管理复杂性等实际操作中的难点，指导读者做出明智的技术选型判断。 --- 第二部分：数据驱动的决策体系与智能应用 数据是数字经济时代的石油，而如何高效地采集、处理、分析并转化为洞察力，是企业保持竞争力的关键。 第四章：数据湖仓一体化架构的设计与实现 传统的“数据孤岛”模式已难以为继。本章聚焦于构建统一、灵活的数据存储与管理平台。我们将探讨数据湖（Data Lake）与数据仓库（Data Warehouse）融合的必要性与技术路径，包括如何利用Delta Lake、Apache Hudi等开放表格式，实现数据事务性、模式演进和数据质量保障。重点剖析数据分层策略（如Bronze/Silver/Gold层）的构建，确保数据在不同阶段的可用性和治理力度。 第五章：实时数据流处理与低延迟分析 在金融交易、物联网监控等场景中，延迟是致命的。本章深入探讨实时数据流处理的生态系统，以Apache Kafka作为核心消息总线，阐述其高吞吐量、持久化的设计原理。随后，详细介绍流处理引擎（如Apache Flink或Spark Streaming）的状态管理、窗口聚合、容错机制，并结合具体案例展示如何构建端到端、秒级响应的数据管道。 第六章：机器学习运维（MLOps）的工程化落地 将模型从实验室推向生产环境，是AI项目成功的关键瓶颈。本部分系统梳理MLOps的完整生命周期管理：从特征工程的标准化、模型训练的自动化流水线（CI/CD for ML），到模型的部署（A/B测试、金丝雀发布）、在线监控（数据漂移、模型衰退检测）和自动化再训练机制。目标是构建一个稳定、可信、可持续迭代的智能应用交付体系。 --- 第三部分：赋能组织效能的DevOps与价值流管理 技术架构的革新必须辅以组织流程和文化理念的同步演进，方能真正释放生产力。 第七章：现代持续集成/持续部署（CI/CD）流水线设计 本章超越传统的持续集成概念，构建面向复杂分布式系统的CI/CD流水线。我们将详细讲解如何整合静态代码分析、安全扫描（SAST/DAST）、性能测试和自动化部署策略（如蓝绿部署、滚动更新）。尤其强调如何利用GitOps理念，以Git仓库作为所有基础设施和应用配置的唯一真实来源，实现基础设施和应用配置的声明式管理。 第八章：可观察性工程：从监控到洞察 在微服务和异步系统中，传统基于CPU和内存的监控已远不足够。本章全面介绍可观察性的三大支柱：指标（Metrics）、日志（Logs）和分布式追踪（Tracing）。重点讲解如何引入OpenTelemetry等标准，统一采集并关联这些数据源，并通过Service Mesh（如Istio）的能力，在服务间调用链路上实现延迟、错误率的精细化分析，快速定位跨服务问题。 第九章：价值流管理与精益交付 效率的提升不只是技术问题，更是流程管理问题。本章引入精益思想和价值流映射（Value Stream Mapping），指导团队识别和消除价值流中的浪费（如等待时间、返工）。我们将探讨如何通过看板、限制在制品（WIP）来可视化工作流，并利用DORA指标（部署频率、变更前置时间、故障恢复时间、变更失败率）作为衡量DevOps成熟度和交付效能的量化标准，驱动持续改进。 --- 本书面向对象： 企业架构师、软件开发团队负责人、IT运维及SRE工程师、渴望实现深度数字化转型的企业管理者。通过本书的学习，读者将掌握构建下一代高性能、高可靠、高敏捷性的企业级信息系统的全景视角与关键工程技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实抓人眼球，那种流畅的线条和冷峻的蓝色调，仿佛预示着它将带领我进入一个信息爆炸、技术革新前沿的全新领域。我原本对“大数据”这个概念只是有所耳闻，知道它代表着海量的数据和分析的可能性，但具体如何落地，如何与我们日常工作和生活产生更紧密的联系，我一直缺乏一个清晰的认知。而“云计算”更是让我觉得有些遥不可及，总以为那是大型企业或者科技巨头才玩得转的东西。这次选择《大数据时代的云计算敏捷红利》，很大程度上是被它的名字所吸引，尤其是“敏捷红利”这四个字，给我一种充满机遇和效率提升的暗示。我期待这本书能像一位经验丰富的向导，在我迷茫的知识海洋中指引方向，让我不仅能理解这些看似高深莫测的技术术语，更能看到它们如何赋能个体和组织，如何在激烈的市场竞争中创造出实实在在的价值。我希望通过阅读，能够建立起一个关于大数据和云计算的宏观图景，了解它们之间的相互作用，以及如何在这样一个时代背景下，抓住机遇，实现“红利”的转化，让这些技术不再是冰冷的机器语言，而是触手可及的创新工具。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的那一刻，我就被它沉甸甸的厚度和精美的装帧所吸引，这显然是一本经过精心打磨的学术著作，而非市面上那些浅尝辄止的科普读物。我一直对那些能够将复杂概念抽丝剥茧，并用清晰易懂的语言解释清楚的作者充满了敬意。我的工作涉及到一些基础的IT架构管理，虽然不直接参与大数据和云计算的研发，但深知它们对整个行业生态带来的颠覆性影响。我渴望能够更深入地理解这些技术的核心原理，以及它们是如何一步步改变我们构建和部署应用的方式的。这本书的标题中“敏捷”二字，更是击中了我的痛点。在快速迭代的软件开发和项目管理中，如何提升效率、降低成本、快速响应市场变化，是每一个技术团队都在努力的方向。我非常期待书中能够提供一些实操性的方法论或案例分析，能够指导我们在实际工作中如何更好地融合大数据和云计算的优势，实现“敏捷”开发和交付，从而获得更大的竞争优势。我希望它能不仅仅是理论的堆砌，更能成为我解决实际问题的“兵器库”。

评分☆☆☆☆☆

我最近在思考如何提升团队的工作效率和创新能力，特别是在面对海量数据和不断变化的市场需求时，如何找到更有效的解决方案。我了解到大数据分析能够提供深刻的洞察，而云计算则提供了强大的基础设施支持，但如何将这两者有机结合，并在此基础上实现“敏捷”的运营和创新，一直是我想要深入探索的课题。这本书的标题《大数据时代的云计算敏捷红利》恰好点出了我的需求。我非常期待书中能够提供一些关于如何构建敏捷数据驱动型组织的战略和实践方法。例如，在数据采集、存储、处理、分析以及应用的全生命周期中，如何利用云计算的弹性和灵活性来加速流程？又如何通过敏捷开发和迭代的方式，快速从大数据中提取价值，并转化为实际的业务成果？我希望这本书不仅仅是概念的介绍，更能包含一些实用的案例分析、最佳实践，甚至是技术架构的建议，能够指导我如何在实际工作中落地这些理念，从而真正实现“红利”的最大化。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，我是一位对技术抱着极度好奇心的普通读者，平日里也会关注一些科技新闻和行业报告，但对于那些过于专业和晦涩的术语，往往望而却步。这次偶然看到《大数据时代的云计算敏捷红利》这本书，它的标题在给我带来一丝专业感的同时，也让我看到了“红利”这个词带来的希望。我常常在想，这些看起来很“高大上”的技术，到底和我们这些普通人、小企业有什么关系？是不是只有那些大型企业才能从中受益？我非常希望这本书能够打破这种距离感，用更接地气的方式，解释大数据和云计算的本质，以及它们是如何潜移默化地影响着我们的工作和生活，并且更重要的是，如何让“敏捷”的理念贯穿其中，让小的个体和组织也能从中分一杯羹，享受到技术进步带来的便利和好处。我期待这本书能够成为一本“看得懂”的技术入门指南，让我不再对这些概念感到陌生和畏惧，而是能够从中找到启发，发现新的机会，甚至能够将这些知识运用到自己的事业中，创造属于自己的“敏捷红利”。

评分☆☆☆☆☆

我最近在学习一些关于技术趋势的课程，其中“大数据”和“云计算”无疑是绕不开的两个关键词。我发现，无论是在讨论人工智能、物联网，还是在分析市场营销策略，这两者都扮演着至关重要的角色。然而，我总觉得自己在理解上有些碎片化，缺乏一个系统性的认识，尤其是不太清楚它们之间究竟是何种关系，又如何能够共同作用，产生“红利”。这本书的标题《大数据时代的云计算敏捷红利》正好触及了我学习的盲点。我非常好奇，在这样一个数据爆炸的时代，云计算是如何成为承载和处理这些海量数据的关键基础设施？又是什么样的“敏捷”思维和实践，能够让我们从这些技术中真正挖掘出“红利”？我希望这本书能够为我搭建起一个完整的知识框架，让我能够理解这些技术背后的逻辑，掌握它们在实际应用中的可行性，并且能够指导我如何在自己的学习和研究中，更好地利用它们来解决问题，甚至创造新的价值。我期待它能是一次深度探索，让我真正领略到技术革新带来的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

图书质量很好，非常满意，快递服务很赞。

评分☆☆☆☆☆

所著《大数据》一书是开国外大数据系统研究的先河之作，而在这之前，他已经在《经济学人》上和数据编辑肯尼斯.尼尔-库克耶一起，发表了长达14页的大数据专题文章，成为最早洞见大数据时代趋势的数据科学家之一。而他的《删除》一书，同样被认为是关于数据的开创性作品，并且创造了“被遗忘的权利”的概念而在媒体圈和法律圈得到广泛运用。该书获得美国政治科学协会颁发的唐·K·普赖斯奖，以及媒介环境学会颁发的马歇尔·麦克卢汉奖。同时受到《连线》、《自然》《华尔街日报》《纽约时报》等各大权威媒体广泛好评。

评分☆☆☆☆☆

他是备受众多世界知名企业信赖的信息权威与顾问。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球顶级企业；而他自己早在1986年与1995年就担任两家软件公司的总裁兼CEO，由他的公司开发的病毒通用程序，成为当时奥地利最畅销的软件产品。1991年跻身奥地利软件企业家前5名之列，2000年 被评为奥地利萨尔斯堡州的年度人物。

评分☆☆☆☆☆

一般吧，没有太多的创新思维

评分☆☆☆☆☆

书皮是脏的，发货比较慢

评分☆☆☆☆☆

肯尼斯·库克耶（Kenneth Cukier），《经济学人》数据编辑，曾任职于《华尔街日报》（亚洲版）和《国际先驱论坛报》。他是美国外交关系协会成员，CNN、BBC和NPR的定期商业和技术评论员之一。

评分☆☆☆☆☆

好的好的好的好的好的好的好的

评分☆☆☆☆☆

不错，值得购买!

评分☆☆☆☆☆

大数据必将改变未来生活！