阿布·埃拉·哈桑尼、艾哈邁德·塔赫爾·阿薩、哈維爾·斯納謝爾、亞努什·卡茨匹奇克、杰馬勒·阿巴瓦耶等編著的《復雜系統(tǒng)中大數據分析與實踐(精)》從復雜系統(tǒng)與大數據的結合點出發(fā),在基礎理論知識的基礎上,首先通過在多個應用背景下的成功解決方案分析說明如何在復雜系統(tǒng)中應用大數據,然后進行總結,提煉大數據與云計算的應用要點。本書分為三個部分: 部分( ~5章)介紹復雜系統(tǒng)中大數據的基礎理論知識;第二部分(第6~13章)介紹不同應用背景下將大數據應用于復雜系統(tǒng)的成功應用案例;第三部分( 4~17章)提煉總結復雜系統(tǒng)中大數據的應用要點。本書從復雜系統(tǒng)中大數據的基礎理論出發(fā),通過典型背景下成功案例的深入剖析, 終回歸其應用要點。
第1章 大規(guī)模數據云計算設施:當前的緊迫任務
1.1 引言
1.2 相關工作
1.3 云計算概述
1.3.1 云計算的基本特征
1.3.2 服務模型
1.3.3 部署模型
1.3.4 云存儲設施
1.3.5 云存儲設施需求
1.4 大數據概述
1.4.1 大數據的特征
1.4.2 大數據對于基礎設施的影響
1.4.3 大數據對于未來市場的影響
1.5 云計算與大數據:不可抗拒的結合
1.5.1 優(yōu)化當前基礎設施以處理大數據
1.6 使用云服務處理大數據的挑戰(zhàn)與困難
1.7 討論
1.8 結論
參考文獻
第2章 大數據運動:數據處理的挑戰(zhàn)
2.1 引言
2.2 大數據中的數據處理
2.2.1 數據結構
2.2.2 NoSQL數據庫
2.2.3 大數據
2.3 數據處理服務中的并行性
2.3.1 性能評估
2.3.2 可拓展性與Amdahls定律
2.3.3 任務與數據并行性
2.3.4 編程環(huán)境
2.3.5 編程語言與代碼優(yōu)化
2.4 天文學中的大數據崩塌
2.4.1 虛擬觀測
2.4.2 天文信息學
2.5 大數據與演化算法:視角與可能性
2.6 總結
參考文獻
第3章 基于高維數據的魯棒性能模型擔保
3.1 引言
3.1.1 問題定義
3.2 相關工作
3.2.1 挑戰(zhàn)與貢獻
3.3 約束和對比模型性能的原則
3.3.1 魯棒性統(tǒng)計評估
3.3.2 數據靈活性
3.3.3 數據可拓展性
3.3.4 多設置條件下性能擔保水平評估
3.3.5 多準則集成
3.4 結果與討論
3.5 結論及下一步工作