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企业数字化转型实战研究与实践第1章企业数字化转型概述 (3)1.1 数字化转型的概念与意义 (3)1.2 数字化转型的驱动因素 (3)1.3 数字化转型的阶段与路径 (4)第2章数字化转型战略规划 (4)2.1 企业战略与数字化转型的关系 (4)2.2 数字化转型战略的核心要素 (5)2.3 数字化转型战略的实施步骤 (5)第3章业务流程重构 (6)3.1 业务流程优化与重构的意义 (6)3.2 业务流程重构的方法与工具 (6)3.3 业务流程重构的实施策略 (6)第4章组织结构与人才变革 (7)4.1 数字化时代组织结构的特点 (7)4.1.1 灵活性与适应性 (7)4.1.2 去中心化与扁平化 (7)4.1.3 数据驱动与智能化 (7)4.2 领导力与数字化转型的关系 (7)4.2.1 领导力的转型 (7)4.2.2 领导力的作用 (8)4.2.3 领导力的培养与提升 (8)4.3 人才培养与激励机制 (8)4.3.1 人才培养策略 (8)4.3.2 激励机制的创新 (8)4.3.3 人才评价体系的优化 (8)4.3.4 企业文化建设 (8)第5章技术创新与融合 (8)5.1 数字化核心技术概览 (8)5.2 云计算与大数据的应用 (8)5.2.1 云计算应用 (8)5.2.2 大数据应用 (9)5.3 人工智能与物联网的融合 (9)5.3.1 人工智能应用 (9)5.3.2 物联网应用 (9)第6章数据治理与资产管理 (10)6.1 数据治理的重要性与挑战 (10)6.1.1 数据治理的重要性 (10)6.1.2 数据治理的挑战 (10)6.2 数据治理体系构建 (11)6.2.1 数据治理组织架构 (11)6.2.2 数据治理政策与制度 (11)6.2.4 数据治理流程 (11)6.3 数据资产化管理与价值挖掘 (11)6.3.1 数据资产管理 (11)6.3.2 数据价值挖掘 (11)第7章客户体验优化 (12)7.1 客户体验的数字化变革 (12)7.1.1 客户体验数字化的重要性 (12)7.1.2 客户体验数字化的关键要素 (12)7.1.3 客户体验数字化的实践路径 (12)7.2 客户旅程分析与优化 (12)7.2.1 客户旅程的构建与可视化 (12)7.2.2 客户旅程数据分析方法 (12)7.2.3 客户旅程优化的策略与实践 (12)7.3 客户关系管理创新 (12)7.3.1 数据驱动的客户细分与画像 (12)7.3.2 客户关系管理平台的智能化升级 (12)7.3.3 客户服务与关怀的个性化实施 (12)第8章网络安全与风险防控 (12)8.1 数字化时代的安全挑战 (13)8.1.1 数据安全 (13)8.1.2 系统安全 (13)8.1.3 网络攻击 (13)8.1.4 内部威胁 (13)8.2 网络安全体系建设 (13)8.2.1 安全政策制定 (13)8.2.2 安全技术保障 (13)8.2.3 安全组织架构 (13)8.2.4 安全意识培训 (13)8.3 风险防控与合规管理 (14)8.3.1 风险评估 (14)8.3.2 安全合规审查 (14)8.3.3 安全监测与预警 (14)8.3.4 应急响应与处置 (14)8.3.5 持续改进 (14)第9章数字化转型评估与监测 (14)9.1 数字化转型成熟度模型 (14)9.1.1 起步阶段 (14)9.1.2 规划阶段 (14)9.1.3 实施阶段 (14)9.1.4 优化阶段 (15)9.1.5 持续创新阶段 (15)9.2 评估指标体系构建 (15)9.2.1 战略规划 (15)9.2.3 技术应用 (15)9.2.4 业务创新 (15)9.3 转型进度监测与优化 (15)9.3.1 监测方法 (15)9.3.2 优化策略 (15)9.3.3 持续改进 (16)第十章成功案例与启示 (16)10.1 国内外数字化转型成功案例 (16)10.1.1 国内案例 (16)10.1.2 国外案例 (16)10.2 案例分析与启示 (16)10.2.1 案例分析 (16)10.2.2 启示 (17)10.3 企业数字化转型未来展望 (17)第1章企业数字化转型概述1.1 数字化转型的概念与意义企业数字化转型是指企业通过运用数字技术，对业务模式、组织架构、运营流程等方面进行深刻的变革，以提升企业竞争力和创新能力的过程。
云计算在大数据应用中的作用分析随着数据规模的快速增长，数据管理变得越来越复杂。
大数据问题不断浮现，因此需要一种新的技术来解决大数据存储、处理和分析的问题。
云计算技术应用于大数据中，可以解决这些问题，并提供更高效的数据管理和分析，本文将分别从云计算的定义、主要特征、与大数据的关系等方面进行分析。
一、云计算的定义和主要特征云计算是一种基于互联网，通过按需提供的计算资源来共享计算机资源、软件和信息的服务。
在云计算中，用户可以根据自己的需求，通过互联网连接，获得所需的计算机资源和存储空间，而不需要购买或维护自己的硬件和软件设备。
主要特征包括：1. 按需自助服务。
用户可以按照自己的需求随时、自主地获得所需的服务。
2. 宽带网络接入。
云计算提供高速、可靠的网络访问，可以满足各种数据传输和处理要求。
3. 快速弹性扩展。
根据用户的需求，云计算可以通过简单的操作实现硬件和软件资源的快速增加或减少。
4. 资源共享。
通过云计算可以共享硬件和软件等资源，实现资源的动态管理和分配。
5. 持续服务创新。
云计算服务提供商要不断地推陈出新，不断提高服务质量，以满足用户的需求。
二、云计算与大数据的关系云计算服务与大数据紧密结合，可以为企业、机构、个人提供高效的数据存储、处理和分析服务，解决了大数据应用中的难题。
1. 大数据存储大数据存储是大数据处理和分析的前提条件，云存储技术的应用能够解决大数据存储所面临的挑战。
传统的存储方式需要大量的物理存储空间，而且存储器数量巨大，质量参差不齐，管理难度大。
而通过云存储，可以提供更加可靠、便捷的存储服务，同时缩短了存储的时间和成本。
2. 大数据处理大数据处理需要海量的计算资源，需要快速处理复杂的数据模型。
然而，传统的计算机处理速度有限，无法满足大数据处理和分析的要求。
云计算可以通过弹性计算等技术，基于云计算平台快速处理大规模的数据信息，同时可以降低IT基础设施的成本，促进大数据的处理与分析。
“云计算与大数据关键技术研发及应用”重大主题专项申报指南云计算与大数据是支撑智能化发展的重要技术领域，结合《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》、国务院《关于促进云计算创新发展，培育信息产业新业态的意见》和《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》以及《重庆市以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略行动计划（2018-2020）》等文件要求，根据我市相关产业创新发展的实际需求和云基础设施条件，现启动实施“云计算与大数据关键技术研发及应用”重大主题专项，布局一批重点研发项目，突破一批关键核心技术，在智慧城市、智能制造、智慧服务等重要领域实现智能化引领，逐步提升资源汇聚、数据收集、存储管理、分析挖掘、安全保障、按需服务等能力，促进我市云计算与大数据技术的研发及应用达到国内乃至国际先进水平。
1. 面向智能终端的大数据云服务平台研发及应用研究内容：研发面向海量智能终端的大数据管理和开放服务云平台，为典型行业智慧应用提供支撑。
研究海量智能终端的数据并发接入、异构协议自动转换技术；研究海量大数据的管理和可视化技术；研究海量图片和大视频文件高效存储技术，物联网图片、视频分析技术；研究基于地理位置信息的物联网数据融合技术；研究先进的多源异构信息融合和大数据分析技术；研究大数据分析模型的云端实现，构建云计算模型库；研究智能边缘计算交互技术、用户可自定义的数据抽取技术、时序数据的模型训练、推断及分析；研究基于微服务架构体系的基于组件的设备管控和数据分析服务；实现若干典型行业的应用验证。
考核指标：云服务平台：支持主流通信协议接入，包括但不限于WIFI、ZigBee、BLE、3G、4G、NB-IoT；支持设备接入协议解析，包括但不限于HTTP、MQTT、Modbus、LWM2M；设备寻址和控制响应时间≤3s；单前置机并发：≥1万；智能终端设备接入量≥1亿；数据存储量≥100亿条；图片文件存储量≥10亿个；图片、视频分析能力≥1000帧/秒。
云计算与大数据技术的学习方法云计算和大数据技术都是当前IT领域的热点，得到了越来越多企业和机构的广泛应用。
为了掌握这两项技术，学习者需要针对不同的职业需求和学习背景选择不同的学习方法，下面介绍几种学习方法，以及学习过程中需要注意的问题。
1. 理论知识与实践相结合在学习云计算与大数据技术的过程中，理论知识和实践经验缺一不可。
首先，学习者需要对云计算和大数据技术的相关概念、原理和基本实现方法进行深入学习，这可以通过参加在线课程、阅读教材和参加培训班等方式进行。
同时，学习者还要将所学理论知识应用到实践中，通过实践解决实际问题，更好地掌握技术。
2. 多种途径获取信息学习云计算和大数据技术需要广泛涉猎相关领域的知识，包括计算机科学，数学和统计学等多个学科。
学习者可以通过不同的途径获取信息，包括参加线下学习班、在线课程、论坛交流和社交媒体等。
其中，参加线下学习班可以更好地与其他学习者交流，分享经验，而在线课程和社交媒体可以让学习者更广泛地获取信息，快速了解最新发展。
3. 实战项目与综合实践云计算和大数据技术的学习需要有实战项目和综合实践的经验，它们可以帮助学习者更好地了解技术的实际应用和解决问题的方法。
学习者可以在实践项目中根据自己的兴趣和职业需求选择项目类型和难度等，例如，学习云计算可以通过构建基于AWS或Azure的云平台项目来掌握云计算技术，学习大数据技术可以通过实践构建机器学习的模块或数据可视化等。
4. 学习社区和开源项目学习云计算和大数据技术还需要涉入到学术界和业界的学习社区和开源项目中。
学生和职场人士可以通过参加和创建开源项目，获取技术交流和分享经验的平台，同时参阅和贡献开源代码有助于学习者提高技术水平和领域熟练度，加强其在职业领域的竞争力。
同时，参加相关学习社区可以更好地在领域内了解其最新的发展和趋势。
5. 加入产业组织和参加比赛要成为普及云计算和大数据技术领域的专业人士，除了通过学习获取相关技术知识，还应视情况加入相关产业组织和参加比赛，这可以帮助学习者进一步发展其技术能力并与业界一线人士互动。
无人驾驶技术的云平台与大数据应用无人驾驶技术正逐渐改变着我们的出行方式与交通系统，其应用也越来越广泛。
而在无人驾驶技术的背后，云平台和大数据的应用起到了关键作用。
本文将探讨无人驾驶技术的云平台与大数据应用，并对其意义和未来发展进行分析与展望。
一、无人驾驶技术的云平台无人驾驶技术的云平台是指通过云计算技术，将车辆、传感器和数据中心等资源进行连接和整合，实现无人驾驶系统的运行与管理。
它具备数据存储、计算能力和实时响应的优势，为无人驾驶车辆提供了全面的支持。
云平台可实现无人驾驶技术的数据共享与交互，通过连接不同的车辆和传感器，实现实时数据的传输与分析。
同时，云平台具备强大的计算能力，可以进行复杂的算法计算与模型建立，从而为无人驾驶系统提供精确的决策与控制。
二、大数据在无人驾驶技术中的应用1. 数据采集与处理无人驾驶技术需要大量的数据支持，包括路况信息、传感器数据、地图数据等。
通过云平台的支持，这些数据可以被准确地采集、存储和处理。
同时，云平台可以利用大数据技术进行数据筛选和清洗，提高数据的准确度和可用性。
2. 交通流量预测与优化借助云平台上的大数据分析，可以对城市的交通流量进行准确预测。
通过分析历史交通数据和实时车流情况，可以发现拥堵路段和交通瓶颈，并通过调整无人驾驶车辆的行进路线和速度，实现交通流量的优化与分配。
3. 实时决策与控制云平台可以接收和处理无人驾驶车辆发送的实时数据，并根据分析结果做出相应的决策。
例如，在遇到突发情况时，云平台可以通过大数据算法判断最优的应对方案，并迅速传输给相关车辆，实现车辆的智能控制和安全驾驶。
三、无人驾驶技术的云平台与大数据应用的意义1. 提高出行效率与安全性无人驾驶技术的云平台和大数据应用可以实现交通流量的优化与分配，降低拥堵和堵塞路段的出现。
同时，通过数据分析和决策支持，可以提高车辆的驾驶安全性，减少交通事故的发生。
2. 促进城市智能交通发展云平台的建立为城市智能交通的发展提供了基础和支持。
《云计算》核心课程标准一、课程性质与定位本课程是面向信息工程系大数据技术与应用专业学生的核心课程，是云计算的基本概念、发展现状、主要平台的部署及关键技术、虚拟化与容器技术、云计算的实用化、国内外云计算服务与大规模应用、环境云和万物云典型行业应用介绍与剖析等内容，为后续的大数据实训课程打好坚实的基础。
二、课程设计与理念（一）以“工种（岗位）技能标准”设计课程本课程具有很强的实践性，目标是使学生通过本课程所规定的全部教学内容的学习，能够对云计算的由来、概念、原理和实现技术有个基本的认识，熟悉云计算的主要产品和工具以及掌握其技术原理和应用方法，了解云计算的主要研究热点与应用领域，认清云计算的发展趋势和前景。
（二）理论教学与实践教学相结合，以实践教学为中心重点培养学生的职业能力本课程采用理论与实操一体化教学，理论与实操紧密联系，环环相扣，将理论与实操对应起来，使理论真正起到指导实操的作用。
传统教学重理论轻实践实训，改革后的本课程侧重实训实操教学，强调学生职业能力与动手能力的培养。
理论教学围绕实操转，教学以学生职业能力为根本，以学生职业能力的培养引领教学全过程。
（三）采用项目教学与任务驱动教学法相结合的方式进行教学本课程系统介绍了云计算的理论知识、主流技术和实战应用，包括大数据与云计算、Google云计算原理与应用、Amazon云计算AWS、微软云计算Windows Azure、Hadoop2.0:主流开源云架构、Hadoop2.0大家族、虚拟化技术、OpenStack开源虚拟化平台、云计算数据中心以及云计算核心算法等内容，并深度剖析了国内云计算技术发展和云计算在互联网领域的展望。
期望学生对云计算技术有比较深入的理解，能够紧跟云计算的发展前沿，从具体应用场景出发，利用所学的云计算知识解决行业应用问题。
（四）坚持校企合作开发课程的理念本课程在设计与开发过程中始终坚持校企合作的理念，经常与大数据公司保持合作与联系，还经常深入到大数据培训公司及其相关企业进行调查研究，实时掌握企业对大数据人才的需求与任职要求，与企业一起研讨教学内容，探究教学方法，与企业合作开发设计课程。
OpenStack云平台实战试题和答案说明：本试卷由选择题和简答题两部分组成，满分100分。
一、选择题说明：共30题，每题2分，共计60分。
针对以下题目，请选择最符合题目要求的答案。
针对每一道题目，所有答案都选对，则该题得分，所选答案错误或不能选出所有答案，则该题不得分。
1.OpenStack中有关Dashboard的描述正确的是（）。
A.Dashboard提供OpenStack认证服务B.Dashboard提供OpenStack存储服务C.Dashboard提供Web管理界面D.Packstack部署OpenStack后，Dashboard需要单独安装2.下列（）不属于OpenStack资源池。
A.计算资源B. 存储资源C. 网络资源D. 软件资源3.下列（）属于云计算模型中SaaS具有的功能。
A.提供IT基础设施服务，用户可从中获取虚拟硬件资源B.可直接通过互联网为用户提供软件和应用程序服务C.用户可通过租赁方式获取安装在供应商那里的软件D.用户可在其上安装其他应用程序4.在192.168.8.8机器上面通过packstack一键安装了OpenStack，可以通过（）访问web页面。
A.http://192.168.8.8/webB.http://192.168.8.8/dashboardC.http://192.168.8.8/horizonD.http://192.168.8.8/index5.OpenStack存储服务通过（）组件实现。
A.CinderB.NeutronC.KeystoneD.Nova6.下列关于Keystone的说法错误的是（）。
A.认证服务通过对用户身份的确认，来判断一个请求是否被允许B.OpenStack中的一个项目可以有多个用户，一个用户只属于一个项目C.全局的角色适用于所有项目中的资源权限，而项目内的角色只适合自己项目内的权限D.令牌是一串数字字符串，用于访问服务的API以及资源7.下列（）是glance不支持的镜像格式。
云计算与大数据课程教学大纲课程代码：课程名称：云计算与大数据／ An introduction to cloud computing and big data开课学期：5学分/学时：3/32+16课程类型：必修适用专业/开课对象：先修课程：开课单位：团队负责人：责任教授：执笔人：核准院长：一、课程的性质、目的与任务《云计算与大数据》是软件工程专业中一门综合性很强的基础课程，主要内容包括云计算概论、云计算基础（云计算关键技术、云交付模式、云部署模式、云计算的优势与挑战以及典型云应用）、虚拟化相关知识、云计算应用、大数据概念和发展背景、大数据系统架构概述、分布式通信与协同、大数据存储、分布式处理、MapReduce和Spark解析、流计算概述、集群资源管理与调度以及综合实践（结合云计算与大数据，在OpenStack平台上搭建Hadoop平台并进行数据分析）。
本课程的目的与任务是使学生通过本课程的学习，从云计算的基本概念入手，由浅入深学习云计算的各种相关知识，学会云计算的相关关键技术和云部署模式，然后切入大数据相关技术，介绍Hadoop MapReduce和Spark等大数据相关技术，最后以一个综合实验，综合云计算和大数据相关技术，让学生融合云计算和大数据相关知识，掌握云计算和大数据的相关思想。
本课程除要求学生掌握云计算和大数据的基础知识和理论，重点要求学生学会分析问题的思想和方法，为更深入地学习和今后的实践打下良好的基础。
二、教学内容及教学基本要求1. 云计算概论与云计算基础（4学时）了解云计算的定义和它的历史背景，了解学好云计算的方式方法；了解分布式计算和云计算的关键技术，云计算的关键技术包括虚拟化技术、分布式海量数据存储技术、云平台技术、并行编程技术和数据管理技术；掌握四种云交付模型，分别是软件即服务、平台即服务、基础设施即服务和容器即服务，并掌握前三种基本模型之间的区别；掌握三种云部署模式，分别是公有云、私有云和混合云；了解云计算的优势和典型的云应用。
在本章中我们为大家介绍6个业界大数据、云计算实践案例。
l大数据：基于开源、机器学习的实时股票预测。
l大数据：IMDG实时内存分析应用场景。
l大数据：数据湖泊之海量视频分析。
l云计算：第二平台到第三平台的应用迁移。
l云计算：混合云云存储管理平台CoprHD。
l云计算：软件定义存储Ceph vs. ScaleIO。
5.1 大数据应用实践5.1.1 基于开源架构的股票行情分析与预测股票市场行情分析与预测一直是数据分析领域里面的重头戏，确切地说IT行业的每一次重大发展的幕后推动者以及新产品（特别是高端产品）的最先尝试者都包含金融行业，特别是证券交易市场，它符合大数据的四大特征：交易量大、频率高、数据种类多、价值高。
在本小节，我们为大家介绍一种完全基于开源软件构建的大数据驱动的股票行情分析与预测系统的实现。
通常我们认为在一个充分共享信息的股票市场内，股票价格的短期走向是不可预测的，因此无论是技术分析（Technical Analysis）还是基本面分析（Fundamental Analysis）都不可能让一只股票在短周期（小时、天、1周或10天）内获得好于市场表现的成绩—以上分析是基于著名经济学家Eugene Fama 在1970年提出的EMH（Efficient Market Hypothesis，有效市场假说）。
以美国证券市场为例，它属于半强型有效市场（Semi-Strong Efficient Market），也就是说美国证券市场价格能够充分地反映投资者可以获得的信息，无论投资人选择何种证券，都只能获得与投资风险相当的正常收益率（除非是基于保密信息的内部交易，而在美国市场，内部交易是被法律严格禁止的）。
有鉴于EMH假说，目前市场绝大多数的交易分析与预测软件都集中精力在以下两个领域寻求突破：l高频交易（HFT，High Frequency Trading）或实时行情预测；l长期趋势预测（>10天）。
因此，我们在本节中设计的股票行情预测系统主要关注实时预测与长期预测。
在这样的系统内，至少有如下三个功能是必须实现的。
l采集：实时股票交易数据导入与存储。
l训练：基于历史数据集的训练、建模。
l预测：结合实时数据与历史数据的决策生成。
图5-1展示了这样的系统的基本数据流程逻辑图。
在设计系统时，我们需要充分考虑系统的并发性与可扩展性。
以单只股票为例，可供分析的数据特征有几十种之多（例如PE ratio、EBITDA、EPS等），而分析的频率与周期可以以天为单位，也可能到秒级甚至毫秒级，如果要对多只股票并发分析，则对系统的吞吐率要求更高。
图5-1 基于机器学习的股票分析（预测）有鉴于此，我们采用了如下开源组件来构建这套系统。
l实时数据采集：Spring XD。
l实时数据分析（IMDG）：Apache Geode。
l历史数据存储+分析（NoSQL）：Apache HAWQ + Apache Hadoop。
l机器学习、建模、优化：MADLib + R + Spark。
如图5-2所示，整体架构的数据流程及工具链如下。
图5-2 基于开源软件构建的股票分析（预测）系统流程（1）实时数据导入MPP或IMDG集群：Spring XD。
（2）基于机器学习模型的实时数据+历史数据比对分析：Spark MLlib+R（Spark 作为基于内存的分布式计算引擎来处理通过R语言机器学习建模的数据）。
（3）分析结果实时推送至股票交易处理应用端。
（4）实时数据存入历史数据库并进行线下分析（非实时）： Apache Hadoop和Apache HAWQ（用于交互式、PB规模高效SQL查询）。
（5）线下分析结果用于更新、调整机器学习模型。
关于机器学习部分，无论是Spark MLlib、Apache MADlib还是R语言，尽管它们支持的底层分布式基础架构大不相同（MLlib跑在Spark之上；MADlib可以支持主流的数据库系统，如PostgreSQL、Pivotal Greenplum以及HAWQ；R语言则是提供了专注于统计计算与制图的工具包），它们都支持基本的学习算法与工具链，例如分类（Classification）、回归（Regression）、聚类（Clustering）、降维（Dimensionality Reduction）、协同过滤（Collaborative Filtering）等。
在机器学习分类层面，通常我们有三种方式：l监督学习（Supervised Learning）；l非监督学习（Unsupervised Learning）；l增强学习（Reinforcement Learning）。
三者当中，通常监督学习最适合用于股票行情预测。
监督学习算法有很多，简单地列举几个：l逻辑回归（LR，Logistic Regression）；l高斯判别分析（GDA，Gaussian Discriminant Analysis）；l二次判别分析（QDA，Quadratic Discriminant Analysis）；l支持向量机（SVM，Supporting Vector Machine）。
为了能让大数据工作者更好地进行相关实验与实践，笔者的Pivotal同事们还把本股票实时预测分析系统移植到了笔记本电脑之上，如图5-3所示。
与图5-2的唯一区别在于把Apache Hadoop与HAWQ组件去掉，也就是说数据处理完全实时化（实时导入、近实时机器学习模型训练、实时数据比对、实时操作建议推送）。
图5-3 单机版开源股票分析系统5.1.2 IMDG应用场景内存数据网格（In-Memory Data Grid）技术的出现是为了应对日益增长的数据实时处理性的需求。
其中最具代表性的IMDG解决方案当属Pivotal Gemfire （其开源版本为Apache Geode）。
在了解Gemfire/Geode的主要适用场景前，我们先了解一下Gemfire/Geode的系统拓扑架构设计。
Gemfire支持以下三种拓扑结构：（1）点对点（Peer-to-Peer）；（2）客户端/服务器（Client/Server）；（3）多站点（Multi-Site）。
其中，点对点拓扑结构是所有其他拓扑结构的基础组件，它的最大特点是作为缓存实例（Cache Instance）的Gemfire成员与本地应用进程共享同一个堆（Heap），并且在分布式系统中各成员直接维系通信。
这也是我们认为的最简洁的拓扑结构，如图5-4所示。
图5-4 Gemfire的P2P拓扑结构C/S拓扑结构主要用来做垂直扩展（Vertical Scaling），如图5-5所示。
在这样的拓扑设计中，位于应用进程中的Gemfire客户端只保存一小部分数据，而把剩余的数据留给Gemfire服务器端保存，而多个服务器之间依旧以P2P的方式组网。
这样的设计有两大优点：一个是提供了更好的数据隔离性，另一个是当数据分布造成网络负载沉重的时候，C/S架构通常会提供优于P2P架构的性能。
图5-5 Gemfire的C/S拓扑结构多站点拓扑方案则是一种水平扩展（Horizontal Scaling）方案，也是三种拓扑结构中最为复杂的。
Gemfire的设计理念采用的是跨广域网（WAN）的松散耦合（Loosely Coupled）组网方式。
这样组网的主要优点是，相比那种紧耦合组网方式，各站点相对更为独立，任一站点网络连接不畅或者掉线对于其他站点影响微乎其微。
在多站点拓扑结构中，每个站点内部依然采用的是P2P的拓扑结构，如图5-6所示。
图5-6 Gemfire的Multi-Site拓扑结构Gemfire/Geode的应用场景很广泛，总结起来有如下几大类：（1）高可用、分布式缓存（Distributed Caching）；（2）网格计算（Data Grid）；（3）交易处理（Transaction Processing）；（4）流数据处理、事件触发、通知（Streaming/Event Processing & Notification）。
在交易处理场景中最值得一提的案例是铁道部官网（火车票网上订票服务）。
12306在2013年春节之前的数个月内做的大规模的系统调整是把整个票务查询部分的功能从原有的关系型数据库调整为使用基于Gemfire的IMDG解决方案，其取得的系统性能提升是惊人的，如表5-1所示，查询效率提高了100～1000倍，并发可以达到每秒钟26,000次（等同于每小时可以完成超过9亿次查询，一天可以完成超过200亿次查询），而且系统的造价远远低于原有的以小型机为主的高运维成本架构。
这也充分体现了NoSQL类系统设计与实践在商业领域的巨大潜力！性能12306网站改造前12306网站改造后查询耗时单次~15秒最短1-2毫秒；最长150-200毫秒查询并发并发性差；无法支持高并发万次/秒 – 高峰2.6万/秒可扩展性无法动态增加主机弹性、按需增减主机；数据同步秒级系统架构Unix小型机Linux X86服务器集群系统规模72台Unix系统+一个RDBMS10台主x86服务器 + 10台从x86服务器 + 1个月（2TB）历史票务数据表5-112306系统改造前后对比5.1.3 VADL（视频分析数据湖泊）系统VADL（Video Analytics Data Lake，视频分析数据湖泊）可以看作物联网（IoT）领域中数据量最大、网络与服务器负载最高的一种形式的传感器数据分析与处理系统。
VADL的应用领域相当广泛，例如：（1）智能停车场（Smart Parking）；（2）智慧交通（Smart Transportation）；（3）智能零售（Smart Retailing）；（4）平安城市（Smart City & Smart Safety）；（5）智能电网、智能勘探、电信等。
以智能零售为例，星巴克通过视频监控与分析系统可以判断在信用卡交易中是否存在雇员欺诈（Employee Fraud）行为。
其背后的逻辑如下：结合收银台与监控视频，当任何一笔信用卡交易中无顾客出现在视频中，则可推断为疑似雇员欺诈。
更为复杂的海量视频分析应用场景还包括视频搜索引擎（人脸识别、车牌检索）、视频舆情分析（用户生成视频监控、检索，社会舆论导向、趋势分析等）。
在VADL案例中，我们着重解决如图5-7所示的几大问题：（1）如何快速提取数据（Data Ingestion）；（2）如何实现多级时延数据分析（Multi- latency Analytics）；（3）如何实现可扩展的数据存储（Scalable Storage）；（4）如何搭建在云平台之上（Cloud Readiness）；（5）如何实现管理、编排与监控的自动化（M&O Automation）。
