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收益目标：1. 何谓运维自动化？自动化都解决哪些问题？互联网又有哪些经典案例？ 2. IT基础设施云化，IaaS/PaaS/SaaS对传统的冲击又有哪些？ 3. 大规模集群与业务快速增长时，如果有效地保证质量的同时，提升效率呢？ 4. 运维大数据的运用与大数据平台目标与差异在哪里？ 5. 系统安装->初始化->配置管理->应用变更更->命令执行->监控，如何串联？ 6. 如何建设可持续发展的运维平台
适应人群：高级程序员、系统架构师、系统管理员、运维工程师、运维架构师、项目经理以及其他具有与运维相关的人员。
关键词：互联网，电商，支付平台，传统金融，互联网金融，电信，运维，自动化运维
收益目标：重点解决服务化难点：服务抽象／设计过程，设计难点。
适应人群：课程准备：需要客户准备一个现有模块用于进行服务化建设的case分析。
关键词：互联网，微服务
收益目标：1、了解多中心多活的部署架构。 2、多中心多活适合于怎样的业务模式。 3、实施多中心多活需要克服的问题。
适应人群：暂无
关键词：
收益目标：《架构思维：架构之道即虚实结合之道》 1.帮助学员对软件架构有全面立体的了解，提升对架构设计进行系统性思考的能力，避免在做技术方案设计只关注于局部细节问题，有失偏颇 2.掌握基本的架构思维和架构原则，以及常用的架构模式，能够根据特定的场景和问题进行合理的架构设计，防止过度设计的同时，还能保持架构可以持续演进 3.处理好架构设计和领域设计的关系，即能分离关注点区别对待，又能考虑其交互和制约的关系 4.掌握常用的架构的可视化方法和架构文档的编写方法，化虚为实，方便和不同干系人沟通协作 《架构腐化：架构怎么变得整洁与高可用》 学员在掌握真正高可用架构的思维和实战方法的同时，更能清晰的知道一个架构从高可用到不可用的路径上都发生了什么，以及如何防范，如何防腐，最后还可以洞悉当前一线大厂的真实案例。 《工程实践：缓存和数据库使用场景及问题》 （1）缓存的各种模式与常见经典问题： 本地缓存与集中缓存，缓存穿透，缓存雪崩、缓存与DB的数据一致性 （2）DB的分库分表问题：何时应该分库分表，分库分表遇到的各种问题 （3）分布式事务的各种解决方案：2PC，TCC，1PC，最终一致性，事务补偿，回滚 （4）数据库的高可用、强一致：Mysql的3种复制方式的问题，主从切换面对的问题，paxos/raft算法在业界的应用 《架构发展：Docker与K8s使用场景及问题》 1.对容器生态圈有一个较为全面概括的认识 2.洞悉企业从Docker镜像构建到用Kubernetes交付应用的全流程 3.掌握Docker与Kubernetes是什么、能解决哪些问题 4.掌握Docker与Kubernetes常见的命令、常见用法、常见操作 5.积累一线大厂的容器应用交付相关的经验，既能对理论有所了解，又能沉淀相关的实操经验
适应人群：1\需要在面对任何业务场景都能给出优雅的架构设计方案的架构师 2\需要培养「以不变应万变」的架构设计能力，用架构设计达到降本增效技术负责人 3\对技术广度、深度有更高追求，需要亲手带领团队引入新工具的核心开发工程师
关键词：其他，架构师
收益目标：暂无
关键词：其他，数据架构
收益目标：通过学习本次课程，学员将学习到以下内容： - 前端基础核心知识 - React核心知识 - React进阶知识，原理，最佳实践等 - React项目搭建实战
关键词：互联网，其他，前端
收益目标：1、提供大语言模型知识体系，帮助学员全面了解中外前沿科技、方法工具和业内最佳实践； 2、通过全过程案例讲解，使学员全面掌握大模型的原理和基于大模型驱动的企业级应用架构设计，在边做边学中增强其解决实际问题的能力； 3、对学员的实际项目进行咨询指导，帮助单位完善数字化人才梯队培养，助力企业融入AI浪潮； 4、为学员课后答疑和持续学习提供网站资源，帮助其掌握数字时代学习新理念，提升其自学的意愿和能力。
适应人群：希望掌握大模型底层原理、底层架构、提示词工程的软件开发人员、售前工程师、在咨询顾问及业务人员
关键词：其他，企业级
收益目标：将系统性方法论层层解构，易于吸收和理解 讲授真实相关行业案例，有细节、有真相 现场互动和情景演练，把知识变成能力和应用
适应人群：企业一号位、业务负责人、产品型管理者、产品经理、技术骨干等
关键词：互联网，产品创新，产品规划，创新
适应人群：各类软件企业和研发中心的程序员、软件设计师、架构师, 项目经理,测试工程师，质量部门员工。对智能辅助编程技术感兴趣的技术管理者或需要使用该技术的工程师。特别强烈建议公司管理者可以参加部分课程。这样有助于在公司推广应用。
关键词：其他，需求分析，软件设计，工程师，研发效能
收益目标：
适应人群：
关键词：互联网，电商，电信
收益目标：1、 通过完整项目案例，客户将学会数据仓库设计和实施的标准方法 2、 客户将学会如何分析问题，如何快速开发本行业的数据仓库项目 3、 客户将学会解决数据仓库实施过程中所遇到的重点和难点问题4、 通过动手实验，客户将学会微软商业智能相关工具的操作使用 5、 客户将学习最新数据仓库和商业智能领域的前沿技术
关键词：互联网，商业智能
适应人群：中高级工程师、企业架构师、软件设计师、技术决策/解决方案人员等。
关键词：互联网，大数据，微服务
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