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云+AI+5G驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐之道

云+AI+5G驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐之道

定 價:¥79.00

作 者: 雷萬云 等
出版社: 清華大學出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787302560296 出版時間: 2020-08-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 420 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  云+AI+5G驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐之道全面、系統(tǒng)、深入地闡述了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基本概念、技術(shù)框架、演進策略以及解決方案。云+AI+5G驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐之道不僅論述了從科技革命引發(fā)產(chǎn)業(yè)變革,到數(shù)字經(jīng)濟時代引發(fā)社會變革的發(fā)展脈絡(luò),還提出并闡述了以云計算、人工智能和5G技術(shù)應用為核心形成的“數(shù)字化力”,幫助讀者建立起數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系統(tǒng)思維,產(chǎn)生認知飛躍,從而更好地完成企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與個人職業(yè)生涯規(guī)劃。 全書由3篇共11章組成,第1篇包括第1章新科技革命引發(fā)產(chǎn)業(yè)革命,第2章數(shù)字經(jīng)濟時代已經(jīng)到來,第3章數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念、技術(shù)框架及意義;第2篇包括第4章云計算技術(shù)及解決方案,第5章信息安全技術(shù)及解決方案,第6章大數(shù)據(jù)技術(shù)及解決方案,第7章人工智能技術(shù)及解決方案,第8章5G技術(shù)加速產(chǎn)業(yè)變革和企業(yè)數(shù)字化;第3篇包括第9章企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的策略與路徑,第10章企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型向云演進案例,第11章企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之信息安全實踐案例。 云+AI+5G驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐之道內(nèi)容兼顧普及性和專業(yè)性,理論、技術(shù)、策略與實踐相結(jié)合,盡可能照顧不同層次的讀者。云+AI+5G驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐之道不僅適合作為大專院校相關(guān)專業(yè)的教材,也可作為企業(yè)管理人員、CIO、CTO、IT從業(yè)人員、政府相關(guān)工作人員日常學習和工作的參考用書。

作者簡介

  雷萬云博士,教授級高級工程師,先后從中國電子科技大學、西安交通大學、西北工業(yè)大學畢業(yè),分別獲得電子信息科學技術(shù)專業(yè)的學士、碩士和博士學位,并在德國技術(shù)物理研究院學習工作二年。 雷萬云博士是國家電子信息技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)專家,曾任國家某大型國防科技研究所副所長,國家電子信息技術(shù)學報編委會主任、主編,中國醫(yī)藥集團信息部主任,中國醫(yī)藥集團信息化專家組組長,國資委信息化專家組專家;有30余年信息化、數(shù)字化方面的研究與開發(fā)、實施和管理經(jīng)驗,是管理與信息化、數(shù)字化方面的專家,國家認證的高級企業(yè)信息管理師,尤其對集團企業(yè)和醫(yī)藥行業(yè)的信息化建設(shè)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型有深刻的理解和豐富的實踐經(jīng)驗;現(xiàn)為全國信息化和工業(yè)化融合管理標準化技術(shù)委員會委員,中國企業(yè)數(shù)字化聯(lián)盟理事長。 近年來致力于企業(yè)云計算和數(shù)字化的研究,并著有《云計算——企業(yè)信息化建設(shè)策略與實踐》《云計算——技術(shù)、平臺與應用案例》《信息化與信息管理實踐之道》《信息安全保衛(wèi)戰(zhàn)》《工業(yè)4.0——概念、技術(shù)及演進案例》及本書等企業(yè)數(shù)字化與云計算方面的暢銷書。

圖書目錄

目錄
第1篇 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念及框架體系
第1章 新科技革命引發(fā)產(chǎn)業(yè)革命 2
1.1 認識科技革命與產(chǎn)業(yè)革命 2
1.1.1 新科技革命的主要特點 3
1.1.2 新科技革命與產(chǎn)業(yè)變革的關(guān)系 3
1.1.3 充分認識新科技革命與產(chǎn)業(yè)變革帶來的發(fā)展機遇 4
1.2 歷次工業(yè)革命的演進 5
1.2.1 第一次工業(yè)革命 6
1.2.2 第二次工業(yè)革命 7
1.2.3 第三次工業(yè)革命 8
1.2.4 三次工業(yè)革命對社會的沖擊 8
1.3 第四次工業(yè)革命的序幕已經(jīng)拉開 10
1.3.1 經(jīng)濟爆發(fā)式增長和就業(yè)困境 11
1.3.2 企業(yè)不改變就滅亡 12
1.3.3 放眼國家和全球 13
1.3.4 前所未有的社會變革 14
1.3.5 無孔不入的技術(shù) 15
1.3.6 權(quán)衡公共信息與個人信息 16
第2章 數(shù)字經(jīng)濟時代已經(jīng)到來 17
2.1 數(shù)字經(jīng)濟的概念 17
2.2 數(shù)字經(jīng)濟——提質(zhì)增效的新變量,轉(zhuǎn)型升級的新藍海 18
2.3 數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展趨勢 18
2.3.1 平臺化與共享化成為引領(lǐng)經(jīng)濟發(fā)展的新趨勢 18
2.3.2 新技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的融合催生新業(yè)態(tài) 19
2.3.3 新技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的融合釋放數(shù)字經(jīng)濟增長新動能 19
2.3.4 全球創(chuàng)新體系以開放協(xié)同為導向加快重塑 20
2.3.5 加速升級基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化與智能化 20
2.3.6 國家和地區(qū)的核心競爭力延伸至信息空間 20
2.3.7 數(shù)字技能和素養(yǎng)推動消費者能力升級 20
2.3.8 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展紅利走向普惠化 20
2.3.9 智慧城市的實質(zhì)性進展 21
2.3.10 社會治理體系的數(shù)字化程度持續(xù)提升 21
2.4 發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟的意義 21
2.4.1 數(shù)字化有助于提升產(chǎn)品和服務質(zhì)量,推動質(zhì)量變革 21
2.4.2 數(shù)字化有助于降低市場交易成本,推動效率變革 22
2.4.3 數(shù)字化有助于加快培育增長新動能 22
第3 章 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念、技術(shù)框架及意義 23
3.1 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念 23
3.2 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵 24
3.2.1 縱向集成 24
3.2.2 橫向集成 24
3.2.3 端到端集成 24
3.2.4 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實質(zhì) 25
3.3 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意義 25
3.3.1 數(shù)字化驅(qū)動企業(yè)創(chuàng)新 25
3.3.2 企業(yè)的數(shù)字化運營 26
3.3.3 從產(chǎn)品制造到服務的創(chuàng)新 26
3.4 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“痛點” 27
3.4.1 缺乏高層次的數(shù)字化戰(zhàn)略 27
3.4.2 缺失數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)文化 27
3.4.3 缺乏數(shù)字化人才 27
3.4.4 缺少合適的技術(shù)平臺 27
3.4.5 缺少系統(tǒng)設(shè)計能力 27
3.5 Cloud 2.0 賦能產(chǎn)業(yè),助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型28
3.5.1 云計算構(gòu)建企業(yè)IT 新架構(gòu),形成企業(yè)核心業(yè)務處理能力 28
3.5.2 大數(shù)據(jù)與人工智能、云計算高度融合為一體化系統(tǒng) 30
3.5.3 人工智能推動各行業(yè)智能化升級 34
3.5.4 區(qū)塊鏈構(gòu)建下一代企業(yè)的合作機制和組織形式 35
3.5.5 物聯(lián)網(wǎng)邁向萬物互聯(lián)的世界 39
3.5.6 5G 技術(shù)的發(fā)展將加速產(chǎn)業(yè)變革和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 40
3.5.7 Cloud 2.0 數(shù)字經(jīng)濟的新框架 41
3.6 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要舉措 42
3.6.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型要做成“一把手”工程 42
3.6.2 統(tǒng)一思想,形成數(shù)字化轉(zhuǎn)型的公司文化 43
3.6.3 選好工具,云平臺助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型 43
3.6.4 以客戶體驗為入口,以服務客戶為核心 43
第2 篇 數(shù)字化關(guān)鍵技術(shù)及解決方案
第4 章 云計算技術(shù)及解決方案 46
4.1 云計算概述 46
4.1.1 云計算的基本概念 46
4.1.2 云計算的關(guān)鍵技術(shù) 55
4.1.3 云計算的實質(zhì) 57
4.1.4 云計算的發(fā)展歷程 58
4.2 虛擬化技術(shù)及其優(yōu)化 64
4.2.1 虛擬化技術(shù)概述 64
4.2.2 Hypervisor 架構(gòu) 65
4.2.3 CPU 虛擬化 67
4.2.4 內(nèi)存虛擬化 68
4.2.5 I/O 設(shè)備虛擬化 69
4.2.6 QCOW2 鏡像文件 70
4.2.7 跨主機多USB 映射 72
4.2.8 VirtIO 與虛擬機I/O 性能的優(yōu)化 72
4.2.9 NUMA 優(yōu)化計算性能 73
4.2.10 KSM 內(nèi)核同頁合并 75
4.3 軟件定義存儲原理及深信服產(chǎn)品方案 76
4.3.1 軟件定義存儲的概念與優(yōu)勢 76
4.3.2 軟件定義存儲的參考架構(gòu)及深信服產(chǎn)品方案 77
4.3.3 軟件定義存儲的相關(guān)技術(shù)概念 77
4.3.4 深信服aSAN 的性能優(yōu)化 79
4.3.5 深信服aSAN 方案的高可靠保障技術(shù) 92
4.3.6 自動運維技術(shù) 103
4.4 網(wǎng)絡(luò)虛擬化技術(shù) 105
4.4.1 網(wǎng)絡(luò)虛擬化的概念和意義 105
4.4.2 深信服云環(huán)境中網(wǎng)絡(luò)虛擬化的架構(gòu)方案 107
4.4.3 網(wǎng)絡(luò)虛擬化中的高可用技術(shù) 110
4.4.4 虛擬分布式交換機 112
4.5 虛擬化環(huán)境的管理及云管理平臺 112
4.5.1 虛擬化技術(shù)的發(fā)展與IT 管理的新需求 112
4.5.2 深信服云管理平臺的實現(xiàn)方案 113
4.5.3 深信服云管理平臺的核心能力 114
4.5.4 云管平臺的高可用設(shè)計 116
4.5.5 開放API 117
4.6 PaaS 與容器技術(shù) 118
4.6.1 PaaS 是企業(yè)未來競爭力的集中體現(xiàn) 118
4.6.2 Docker 容器技術(shù) 121
4.6.3 基于Kubernetes 的容器集群架構(gòu) 122
4.6.4 基于Harbor 的容器鏡像管理 127
4.6.5 深信服容器云PaaS——打造企業(yè)一站式IT 解決方案 129
第5 章 信息安全技術(shù)及解決方案 132
5.1 信息安全概述 132
5.1.1 信息安全的概念與研究對象 132
5.1.2 信息安全發(fā)展歷程 134
5.1.3 信息安全未來趨勢 136
5.2 信息安全關(guān)鍵技術(shù) 138
5.2.1 密碼學技術(shù) 138
5.2.2 計算機安全技術(shù) 153
5.2.3 網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù) 166
5.2.4 應用安全技術(shù) 175
5.2.5 數(shù)據(jù)庫安全技術(shù) 182
5.2.6 新技術(shù)安全 188
5.3 深信服信息安全產(chǎn)品與解決方案 201
5.3.1 深信服信息安全產(chǎn)品 202
5.3.2 深信服等級保護2.0 解決方案 226
5.3.3 深信服企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全建設(shè)規(guī)劃方案 235
5.3.4 深信服大數(shù)據(jù)安全解決方案 246
第6 章 大數(shù)據(jù)技術(shù)及解決方案 256
6.1 大數(shù)據(jù)的概念 256
6.1.1 從不同角度對大數(shù)據(jù)的表述 256
6.1.2 大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)綜述 260
6.2 大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程 265
6.2.1 萌芽期 265
6.2.2 發(fā)展期 266
6.2.3 成熟期 266
6.3 大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢 267
6.4 大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù) 269
6.4.1 大數(shù)據(jù)采集技術(shù) 269
6.4.2 大數(shù)據(jù)存儲與管理技術(shù) 273
6.4.3 大數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù) 278
6.4.4 大數(shù)據(jù)安全與隱私保護技術(shù) 280
6.5 深信服大數(shù)據(jù)解決方案 283
6.5.1 數(shù)據(jù)源層 284
6.5.2 安全大數(shù)據(jù)中臺 284
6.5.3 應用層 285
第7 章 人工智能技術(shù)及解決方案 287
7.1 人工智能發(fā)展歷程 287
7.1.1 第一階段:人工智能萌芽與創(chuàng)立早期(1940—1956 年) 287
7.1.2 第二階段:多流派共同發(fā)展期(1956—2006 年) 288
7.1.3 第三階段:深度學習發(fā)展期(2006 年至今) 291
7.2 人工智能三要素 292
7.2.1 數(shù)據(jù)量足夠大 293
7.2.2 算力足夠強 293
7.2.3 算法技術(shù)的進步 294
7.3 人工智能應用現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢 294
7.3.1 人工智能的應用現(xiàn)狀 294
7.3.2 人工智能的發(fā)展趨勢 295
7.4 人工智能關(guān)鍵技術(shù) 296
7.4.1 任務層關(guān)鍵技術(shù)分析 296
7.4.2 算法層關(guān)鍵技術(shù)分析 297
7.4.3 框架層關(guān)鍵技術(shù)分析 314
7.5 深信服AI 產(chǎn)品和解決方案 318
7.5.1 深信服AI 平臺產(chǎn)品 318
7.5.2 深信服業(yè)務場景和AI 賦能實踐 319
7.6 AI 在抗疫中的應用 323
7.6.1 AI 影像診斷 323
7.6.2 測溫機器人 324
7.6.3 導診機器人 324
7.6.4 護理機器人 324
7.6.5 物資運送機器人 324
7.6.6 清潔消毒機器人 325
第8 章 5G 技術(shù)加速產(chǎn)業(yè)變革和企業(yè)數(shù)字化 326
8.1 5G 的概念 326
8.2 5G 發(fā)展概述 327
8.2.1 2020 年開啟5G 發(fā)展之路 327
8.2.2 5G 推進工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展 327
8.2.3 5G 促進邊緣計算快速發(fā)展與應用 328
8.2.4 5G 催生物聯(lián)網(wǎng)爆發(fā) 329
8.2.5 5G 有望推進機器人的商用 329
8.2.6 企業(yè)5G 網(wǎng)絡(luò)發(fā)展推進企業(yè)數(shù)字化 331
8.2.7 5G 將成為引領(lǐng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的通用技術(shù) 332
8.2.8 5G 對經(jīng)濟影響的拐點將加速而來 332
8.3 5G 技術(shù)創(chuàng)新
332
8.3.1 5G 驅(qū)動的全球數(shù)字浪潮 333
8.3.2 5G 應用帶來的新機會 333
8.3.3 5G 和人工智能兩者相輔相成 334
8.4 5G 促進物聯(lián)網(wǎng)加速發(fā)展 336
8.4.1 5G 技術(shù)將深刻影響物聯(lián)網(wǎng) 336
8.4.2 物聯(lián)網(wǎng)云平臺市場 338
8.4.3 物流追蹤市場 339
8.5 5G 的五個典型應用場景 339
8.5.1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和智能制造領(lǐng)域 339
8.5.2 增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實領(lǐng)域 342
8.5.3 自動駕駛領(lǐng)域 343
8.5.4 醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè) 345
8.5.5 低功耗設(shè)備 348
第3 篇 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的策略及演進案例
第9 章 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的策略與路徑 350
9.1 數(shù)字經(jīng)濟時代的企業(yè)競爭力 350
9.1.1 數(shù)字化力的三維度量 351
9.1.2 數(shù)字化力的底層驅(qū)動 352
9.1.3 數(shù)字化力的構(gòu)建方式 353
9.1.4 數(shù)字化力的價值創(chuàng)造途徑 354
9.1.5 改變傳統(tǒng)的考核模式,開發(fā)數(shù)字化力的KPI 355
9.2 提升企業(yè)數(shù)字化力的六大戰(zhàn)略 356
9.2.1 統(tǒng)籌數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)和平臺 356
9.2.2 建立信任關(guān)系,樹立品牌形象 357
9.2.3 重新審視客戶行為,提升客戶體驗 357
9.2.4 管理極端數(shù)據(jù)的能力—會思考和會行動 357
9.2.5 善于創(chuàng)建指數(shù)型的學習環(huán)境 358
9.2.6  營造包容性的企業(yè)文化 358
9.3 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑探討 359
9.3.1 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的三層衡量標準 359
9.3.2 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展階段 360
9.3.3 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的共性問題 360
9.3.4 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑 361
9.4 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成長路徑 362
9.4.1 智慧成長 363
9.4.2 數(shù)據(jù)集成與信息共享 364
9.4.3 迭代推進 365
9.5 企業(yè)信息安全框架建設(shè)策略 366
9.5.1 P2DR 模型 366
9.5.2 信息安全管理體系 368
9.5.3 信息保障技術(shù)框架 370
9.5.4 自適應安全框架 371
第10 章 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型向云演進案例 373
10.1 政務云案例 373
10.1.1 用戶背景 373
10.1.2 解決方案 374
10.1.3 方案價值 376
10.1.4 其他相似案例概述 378
10.2 媒體行業(yè)案例 378
10.2.1 用戶背景 378
10.2.2 解決方案 379
10.2.3 方案價值 379
10.2.4 其他相似案例概述 380
10.3 制造業(yè)案例 380
10.3.1 用戶背景 380
10.3.2 解決方案 381
10.3.3 方案價值 381
10.3.4 其他相似案例概述 382
10.4 教育行業(yè)案例 382
10.4.1 用戶背景 382
10.4.2 解決方案 382
10.4.3 方案價值 383
10.4.4 其他相似案例概述 384
10.5 企業(yè)大數(shù)據(jù)應用案例 384
10.5.1 安全大數(shù)據(jù)應用 384
10.5.2 工業(yè)大數(shù)據(jù)應用 385
第11 章 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之信息安全實踐案例 388
11.1 等級保護2.0 應用案例 388
11.1.1 某省級煙草公司等級保護2.0 建設(shè)案例 388
11.1.2 某大型水力發(fā)電集團等級保護2.0 建設(shè)案例 390
11.1.3 某大型汽車制造集團等級保護2.0 建設(shè)案例 392
11.2 企業(yè)安全運營應用案例 394
11.2.1 某高新技術(shù)制造企業(yè)安全運營案例 394
11.2.2 某大型地產(chǎn)集團公司安全運營案例 395
11.3 行業(yè)統(tǒng)一安全監(jiān)測應用案例 396
11.3.1 某國家部委統(tǒng)一安全監(jiān)測案例 396
11.3.2 某985 高校統(tǒng)一安全監(jiān)測案例 397
11.4 網(wǎng)端云安全保護案例 399
11.4.1 某化妝品集團網(wǎng)端云安全建設(shè)案例 399
11.4.2 某精密制造集團公司網(wǎng)端云安全建設(shè)案例 401
參考文獻 403

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