荐读 | 《揭秘云计算与大数据》

当我们回顾过去几十年的科技进步时，云计算和大数据在现代科技发展史上无疑具有里程碑式的意义，它们不仅改变了我们的生活方式，而且对各行各业产生了深远的影响。

在这个数字化时代，云计算和大数据技术已经成为推动全球发展的关键引擎，激发了一系列令人兴奋的科技创新，而这些创新正在塑造着我们人类未来的面貌。而这本书，恰恰是一个引领读者深入了解这两大领域的绝佳入门之选，无论你是从事计算机科学、信息技术的老师、学生、从业者，还是只是对新技术充满好奇的爱好者。

云计算，这个看似抽象的概念，已经融入到我们的日常生活中，我们通过各种设备与应用程序访问云端数据，享受着无处不在的便利。同时，云计算已经不仅仅是一个技术，它还改变着企业的商业模式和组织的运作方式……

《揭秘云计算与大数据》正好深入探索了云计算的本质，介绍它是如何通过一系列关键技术，为海量数据的处理带来革命性的改变。

大数据，则是另一个让人着迷的领域。我们生活在信息爆炸的时代，每一秒都有海量的数据正在产生。然而，如果不能从这海量的数据中提取有价值的信息，那么这些数据也只是一堆无用的数字“垃圾”而已。大数据技术的涌现，让我们能够从数据海洋中捕捉有意义的信息，并借此做出更明智的决策。在《揭秘云计算与大数据》中，我们将一窥大数据背后的原理，探索它如何通过数据挖掘、机器学习、人工智能等手段，为企业和科研领域带来惊人价值。

《揭秘云计算与大数据》由嬴图团队出品、孙宇熙教授主笔。孙宇熙教授是国际知名的HPC高性能计算与存储系统专家、大数据专家、数据库专家。在本书中，他采用深入浅出的写作方式、通俗易懂的语言表达，将复杂的技术概念化繁为简，让读者轻松领略云计算和大数据的精髓，厘清云计算与大数据的技术脉络。同时，本书中不乏实际案例与行业趋势，能够帮助读者将理论融入到实践中，深入了解云计算和大数据技术在现实生活中的巨大价值。

不仅如此，《揭秘云计算与大数据》还用大量笔墨分析了目前业界的现状、痛点、思考，同时展望了云计算与大数据技术的发展方向，不仅能够使读者对科技发展保持敏锐的洞察力，同时还能够引导读者对技术前景进行深刻思考，让读者在科技浪潮中始终保持前沿的认知。

1、作者简介

· 嬴图团队（Ultipa）

一支致力于构建世界上更快、更直观、更易用的下一代实时图数据库的国际化技术研发与推广团队。自主研发的Ultipa Graph XAI System是一套超高性能原生图数据库与实时图计算引擎。产品工具链包括Ultipa Deployer、Ultipa Cloud、Ultipa CLI、Ultipa Manager、Ultipa Maker、Ultipa Transporter、Ultipa图算法集合、Ultipa Drivers以及国际领先的图查询语言——UQL，对现有的AI、ML及LLM大模型架构，起着模型增效、加速、提高预测准确率及可解释性等至关重要的作用，是全球第一个具备底层深度算力的实时图增强智能计算引擎，为图数据库（图计算）技术适用于更广阔的大数据实时分析场景带来了无限可能。

团队目前已获得高密度并行图计算、超级节点处理、高性能查询语言及半结构化图数据处理、海量数据导入、装置、设备及存储介质、数据库深度路径搜索、动态图剪枝过滤等50多项技术成果和专利，100%自研并拥有全部底层架构，研发成果已成功服务于多家大型央企、国有企业及世界500强企业。

团队成员孙宇熙、刘思燕等毕业于哈佛大学商学院、清华大学等世界知名学府，拥有丰富的海内外创业及技术工程经验。

·孙宇熙（Ricky Sun）

国际知名高性能计算与存储系统专家、大数据专家、数据库专家及学者，Ultipa创始人兼CEO。曾任EMC（易安信）亚太研发集团CTO和中国研究院院长、哈尔滨工业大学客座教授、中国电子学会云计算专家委员会委员；持有50多个中国及美国专利；文物鉴赏家、收藏家，哈佛大学美术馆亚洲艺术鉴赏委员会理事；技术作家，著有《图数据库原理、架构与应用》《程序员生存手册》《软件定义数据中心》《大数据分析》(The Essential Criteria of Graph Database)（The 99 Points of Launching High-Tech Business）等多本中英文科技畅销书。

2、内容提要

本书使用通俗的语言将相关知识和技术分五大部分进行详细介绍，能够帮助读者快速掌握云计算与大数据的知识、原理、架构和实战技巧。本书的内容包括揭秘云计算、揭秘大数据、云计算与大数据体系架构剖析、云计算与大数据进阶、大数据应用与云平台实战。书中大量的理论和实践来自编写团队在云计算和大数据领域的科研成果和实战经验，这些经验很好地将理论和实际应用进行了融合。

本书适合零基础的读者阅读，也可作为高等院校大数据和云计算相关课程的教材，亦可作为从事大数据、云计算技术相关工作的专业人员的参考书。

3、读者对象

云计算、大数据相关项目与产品的决策者、开发者、使用者

云计算、大数据技术的兴趣爱好者

4、目录