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VMware vSphere企业运维实战 内容简介： 《VMware vSphere企业运维实战》主要介绍VMware vSphere企业运维的内容，包括虚拟化的实施规划、从已有物理服务器迁移到虚拟服务器、数据中心实时管理、数据中心动态管理、虚拟机的备份与恢复、VMware虚拟云基础架构vCloud Director等内容。 　　《VMware vSphere企业运维实战》介绍了大量先进的虚拟化应用技术，步骤清晰(使用Step By Step的教学方法)，非常容易学习和快速掌握，可供虚拟机技术爱好者、政府信息中心管理员、企业和网站的网络管理员、计算机安装及维护人员、软件测试人员、程序设计人员、教师及学生等作为网络改造、虚拟化应用、网络实验、测试软件、教学演示等用途的参考手册，也可以作为培训机构的教学用书。 资源目录： 第1章　企业虚拟化实施规划　 1.1　CIO的顾虑　 1.2　企业虚拟化进程　 1.3　如何利用现有基础架构　 1.4　服务器性能与容量规划　 1.5　统计与计算现有容量　 1.6　服务器的选择　 1.7　存储的选择　 1.8　网络及交换机的选择　 第2章　从物理机到虚拟机　 2.1　在闲置或新购服务器安装配置虚拟化主机　 2.1.1　VMware ESXi的硬件需求　 2.1.2　规划VMware ESXi分区　 2.1.3　安装VMware ESXi　 2.2　VMware ESXi 5控制台设置　 2.2.1　进入控制台界面　 2.2.2　修改管理员口令　 2.2.3　配置管理网络　 2.2.4　启用ESXi Shell与SSH　 2.2.5　恢复系统配置　 2.2.6　VMware ESXi的关闭与重启　 2.3　vSphere ESXi基本管理与配置　 2.3.1　vSphere Client的安装　 2.3.2　在Windows XP或2003主机安装vSphere...

DT时代_从“互联网_”到“大数据×” 内容简介： 作者简介】本书的编委会为贵州市大数据战略重点实验室，负责承担贵阳市委、市政府交办的重大调研课题。它是一个跨学科、专业化、国际化、开放型研究平台，是具有较大影响力和国际知名度的大数据高端战略智库。 【内容简介】知识就是力量，信息就是能量，数据就是变量。连玉明编著的《DT时代》全面阐述了人类从IT时代走向DT时代的基本特征和规律。本书认为，大数据正成为人类的第二母语，大数据已经成为DT时代一个国家最重要的战略资源之一。 DT不仅仅是技术的提升，而是思想的革命。本书首次提出块数据的数量（volume）、速度（velocity）、多样（variety）、价值（value）和数聚（variable）的五V空间理论，将对大数据的认知推进到新的高度。本书认为，块数据作为大数据的解决方案，实现了从数据到数聚、从解构到重构、从多维到共享的跨越，块数据社会、慢数据决策和流数据价值三位一体，标志着大数据时代的真正到来。 本书强调，众联、众包、众创、众筹为人们越来越熟知，平等思维、共享思维、扁平化思维、跨界思维、场景思维被越来越多地掌握和运用。把大数据产业作为创新驱动的引领性产业，是实现经济发展和生态保护双赢的 选择。 本书还提出，安全是大数据的生命线。以大数据技术对抗大数据平台安全威胁是大数据成功的必由之路，在此基础上本书对大数据立法问题进行了探讨并提出，必须建立健全安全防护体系，切实强化大数据安全管理和“公开的隐私”的保护。只有更好的保护，才有更好的分享。 资源目录： 世界十大华文传媒推荐语 序 大数据：人类的第二母语 前言 从IT时代到DT时代 第一篇 大数据趋势 第一章 大数据正在解构和重构世界 第二章 大数据颠覆传统思维范式 第三章 大数据塑造新的生活方式 第二篇 大数据战略 第四章 前瞻发达国家大数据浪潮 第五章 新兴市场与东亚国家大数据变革 第六章 转型：数据中国 第三篇 大数据经济 第七章 智慧经济：我“数”故我在 第八章 共享经济：从创新力到必信力 第九章 众创经济：大数据、小巨人 第四篇 大数据服务 第十章 个性化定制：未来服务的新形态 第十一章 互联网金融：没有银行的世界 第十二章 智慧服务链：理念+技术+模式...

大数据的冲击 内容简介： 《大数据的冲击》是日本最畅销的大数据商业应用指南。书中结合野村综合研究独家披露的调查数据，网罗了美国、日本标杆企业与政府的应用案例，总结了大数据的商业模式，以及在大数据应用中需要注意的隐私问题，并就如何为大数据时代做好准备展开了深入的探讨，提出了诸多有益的建议。 　　《大数据的冲击》适合商业人士以及与大数据相关的IT从业者阅读。 资源目录： 第1章　什么是大数据 1.1 　The data deluge 1.2 　用3V来描述大数据的特征 1.3 　广义的大数据 1.4 　为什么现在要谈大数据？①大数据的民主化 1.5 　为什么现在要谈大数据？②硬件性价比的提高以及软件技术的进步 1.6 　为什么现在要谈大数据？③云计算的普及 1.7 　从“看到过去”到“预测未来”BI与大数据的交叉 1.8 　从点（交易数据）分析到线（交互数据）分析 1.9 　大数据的分析工具 本章小结 第2章　支撑大数据的技术 2.1 　人手不足 2.2 　什么是Hadoop 2.3 　发行版本的增加 2.4 　发行版本众多的原因 2.5 　NoSQL数据库 2.6 　风投资本对Hadoop、NoSQL企业的热切关注 2.7 　大数据时代的数据处理基础 2.8 　备受关注的分析型数据库 2.9 　流数据处理（实时数据处理）...