通过本课程的学习学生将会掌握以下专业知识：

Clouds（云）, Distributed Systems（分布式系统）, Networking（网络）.

了解并构建用于云和大数据的分布式和联网系统。

您将获得以下专业技能

• Software-Defined Networking（软件定义网络）
• Distributed Computing（分布式计算）
• Big Data（大数据）
• Cloud Computing（云计算）
• Distributed Algorithm（分布式算法）
• C++
• NoSQL
• Cloud Infrastructure（云基础设施）
• Cloud Applications（云应用）
• Cloud Storage（云存储）
• Graphs（图形学）
• Machine Learning（机器学习）

本专业的学习目标

云计算专业化将带您学习云计算系统。整个教学从云计算概念的中间层开始，涵盖云内部使用的核心分布式系统概念，然后移动到云应用的上层，最后到云网络的底层。最后以一个项目结束，该项目允许您应用在整个课程中所学到的技能。

本专业的参考学习书籍

《面向未来互联网技术的软件定义网络：概念和应用》

• 《面向未来互联网技术的软件定义网络：概念和应用（Software-Defined Networking for Future Internet Technology: Concepts and Applications）》

为了满足业务需求，网络基础设施正在迅速增长，但所需的重新计费和重新配置提供了需要解决的挑战。软件定义网络（SDN）是未来一代互联网技术，可以帮助应对网络管理的这些挑战。

本书包括定量研究、案例研究、概念论文、模型论文、综述论文以及SDN的理论支持。本书探讨了SDN可以帮助其他新兴技术提供更高效服务的领域，例如物联网，工业物联网，NFV，大数据，区块链，云计算和边缘计算。本书展示了 SDN 的诸多优势，例如降低成本、易于部署和管理、更好的可扩展性、可用性、灵活性和对流量的细粒度控制以及安全性。

本书展示了SDN的诸多好处，例如降低成本、易于部署和管理、更好的可扩展性、可用性、灵活性和对流量的细粒度控制以及安全性。

本书的相关章节：

• 安全问题和检测方法的设计注意事项
• 使用 SDN 缓解 DDos 攻击的先进方法
• 大数据使用阿帕奇Hadoop处理和分析大量数据
• 用于攻击模拟的不同工具
• 在SDN上下文中广泛使用的网络策略和策略管理方法
• 动态流表或静态流表管理
• 新的四层架构，包括云、SDN 控制器和雾计算
• 用于通过边缘计算使计算资源在工业物联网网络附近保持可用状态的体系结构
• SDN作为智慧城市发展创新方法的影响
• 更多。

本书将成为SDN研究人员以及相关领域的学者，研究学者和学生的宝贵资源。

《分布式计算：原理、算法和系统（Distributed Computing: Principles, Algorithms, and Systems）》

• 《分布式计算：原理、算法和系统（Distributed Computing: Principles, Algorithms, and Systems）》

设计分布式计算系统是一个复杂的过程，需要对设计问题及其解决方案的理论和实践方面有深入的了解。这本全面的教科书涵盖了分布式计算的理论，算法和系统方面的基本原理和模型。该理论的广泛而详细的涵盖范围与实际的系统相关问题（如互斥、死锁检测、身份验证和故障恢复）相平衡。所有的算法经过精心挑选，清晰地呈现，并在没有复杂证明的情况下进行描述。使用简单的解释和插图来阐明算法。本书还考虑了重要的新兴主题，例如对等网络和网络安全的描述。该教科书拥有最先进的算法，众多的插图，示例和家庭作业问题，本书适合电气和计算机工程以及计算机科学的高级本科生和研究生。数据网络和传感器网络的从业者也会发现这是一个宝贵的资源。

同时这本书还有一个中文版本，方便大家学习！

• 《大数据：可扩展实时数据系统的原则和最佳实践（Big Data: Principles and best practices of scalable realtime data systems）》

《大数据：可扩展实时数据系统的原则和最佳实践》

关于本书

社交网络、实时分析或电子商务网站等 Web 规模的应用程序处理大量数据，其数量和速度超过了传统数据库系统的极限。这些应用程序需要围绕机器集群构建的架构来存储和处理任何大小或速度的数据。幸运的是，规模和简单性并不相互排斥。

大数据教您使用专门设计用于捕获和分析 Web 级数据的体系结构来构建大数据系统。本书介绍了 Lambda 架构，这是一种可扩展、易于理解的方法，可以由一个小团队构建和运行。您将探索大数据系统的理论以及如何在实践中实现它们。除了发现处理大数据的通用框架外，您还将学习特定的技术，如Hadoop，Storm和NoSQL数据库。

本书不需要以前接触过大规模数据分析或NoSQL工具。熟悉传统数据库很有帮助。

本书里面有什么

• 大数据系统简介
• 实时处理网络级数据
• 哈多普、卡桑德拉和斯托姆等工具
• 传统数据库技能的扩展