ai智能获客云系统云站系统好用吗？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-10-30 05:26 标签： ai智能获客云系统

AI智能云站系统当然需要技术人员需要技术人员进行日常维护和故障时的维护，确保系统的正常运行

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　　第一部分　云平台、大数据與认知计算

　　第1章　云计算系统原理 2

　　1.1　可扩展计算的弹性云系统 2

　　1.1.1　云计算的驱动技术 2

　　1.1.2　可扩展的分布式/并行计算的演化 3

　　1.1.3　云系统中的虚拟资源 5

　　1.1.4　云计算与本地计算 7

　　1.2　云平台架构与分布式系统的比较 8

　　1.2.1　基本云平台的架构 8

　　1.2.2　公共云、私有云、社区云和混合云 10

　　1.2.3　物理集群与虚拟集群 12

　　1.2.4　云与传统并行/分布式系统的比较 14

　　1.3　云服务模型、生态系统与可扩展性分析 16

　　1.3.2　雲性能分析与可扩展性定理 18

　　1.3.3　云生态系统与用户环境 20

　　1.3.4　云计算的技术成熟度曲线 23

　　1.3.5　云计算与其他技术的关系 24

　　1.4　集群的可鼡性、移动性和优化 26

　　1.4.1　云服务器集群的可用性分析 26

　　1.4.2　虚拟集群操作中的容错 28

　　1.4.3　云中多服务器集群的排队模型 29

　　1.4.4　云计算的哆服务器集群优化 30

　　第2章　数据分析、物联网与认知计算 37

　　2.1　大数据科学与应用面临的挑战 37

　　2.1.1　数据科学与大数据特征 37

　　2.1.2　物联網的技术成熟度曲线 38

　　2.1.3　走向大数据工业 40

　　2.1.4　大数据应用概述 41

　　2.2　物联网与云平台的互动模式 44

　　2.2.3　独立使用和与云平台结合的IoT应鼡 49

　　2.2.4　智慧城市与智慧社区的发展 52

　　2.3　在云平台上的数据收集、挖掘与分析 54

　　2.3.1　数据质量控制与表达 54

　　2.3.2　数据挖掘与分析 57

　　2.3.3　茬云平台上提升数据分析能力 59

　　2.3.4　支撑大数据分析的云资源 61

　　2.4　神经形态硬件与认知计算 63

　　2.4.1　认知计算与神经形态处理器 63

　　第二蔀分　云系统架构与服务平台设计

　　第3章　虚拟机、Docker容器和服务器集群 74

　　3.1　云计算系统中的虚拟化 74

　　3.1.1　虚拟化的基本概念 74

　　3.1.2　虚擬化的实现层级 75

　　3.1.3　集群或云系统中的资源虚拟化 78

　　3.2　用于创建虚拟机的虚拟机监控器 79

　　3.2.1　虚拟机架构类型 79

　　3.2.2　完全虚拟化和托管虚拟化 81

　　3.2.3　修改客户操作系统的半虚拟化 83

　　3.2.4　平台虚拟化软件产品与工具包比较 85

　　3.5　虚拟机管理和容器编排 94

　　3.5.1　虚拟机管理解決方案 94

　　3.5.2　用于灾难恢复的虚拟机迁移 95

　　第4章　云架构与服务平台设计 109

　　4.1　云架构与基础设施设计 109

　　4.1.1　公共云平台及其服务项目 109

　　4.1.2　云服务的商业模型 111

　　4.1.3　数据中心到云平台的转换 113

　　4.1.4　资源弹性配置方法 117

　　4.2　虚拟集群的动态配置 119

　　4.2.1　虚拟集群配置项目 119

　　4.2.2　虚拟集群配置自适应 121

　　4.2.3　数据中心集群的虚拟化支持 122

　　4.3.1　三大云架构与服务融合 124

　　4.4.2　Google硬件/软件支持下的机器学习服务 137

　　第5章　移动云、物联网、社交媒体与混搭云服务 153

　　5.1　无线互联网与移动云计算 153

　　5.1.1　移动设备与边际互联子网 153

　　5.1.2　WiFi、蓝牙和无线传感器网絡 155

　　5.1.3　移动云计算的微云网 156

　　5.1.4　移动云与托管云 158

　　5.2　物联网感知以及与云的交互 160

　　5.2.1　本地与全球定位系统 161

　　5.2.2　构建移动云的无線接入网 162

　　5.2.3　物联网和云的互动框架与设备 164

　　5.3　社交媒体应用中的云计算 167

　　5.3.1　社交媒体大数据工业应用 167

　　5.3.2　社交网络与应用编程接口 170


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