雲+AI+5G驅動的數字化轉型實踐之道

雷萬雲 等

  • 出版商: 清華大學
  • 出版日期: 2020-09-01
  • 定價: $474
  • 售價: 8.5$403
  • 語言: 簡體中文
  • ISBN: 7302560293
  • ISBN-13: 9787302560296
  • 相關分類: 5G
  • 立即出貨(限量) (庫存=2)

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商品描述

雲+AI+5G驅動的數字化轉型實踐之道全面、系統、深入地闡述了數字化轉型的基本概念、技術框架、演進策略以及解決方案。雲+AI+5G驅動的數字化轉型實踐之道不僅論述了從科技革命引發產業變革,到數字經濟時代引發社會變革的發展脈絡,還提出並闡述了以雲計算、人工智能和5G技術應用為核心形成的“數字化力”,幫助讀者建立起數字化轉型的系統思維,產生認知飛躍,從而更好地完成企業的數字化轉型與個人職業生涯規劃。 全書由3篇共11章組成,第1篇包括第1章新科技革命引發產業革命,第2章數字經濟時代已經到來,第3章數字化轉型的概念、技術框架及意義;第2篇包括第4章雲計算技術及解決方案,第5章信息安全技術及解決方案,第6章大數據技術及解決方案,第7章人工智能技術及解決方案,第8章5G技術加速產業變革和企業數字化;第3篇包括第9章企業數字化轉型的策略與路徑,第10章企業數字化轉型向雲演進案例,第11章企業數字化轉型之信息安全實踐案例。 雲+AI+5G驅動的數字化轉型實踐之道內容兼顧普及性和專業性,理論、技術、策略與實踐相結合,盡可能照顧不同層次的讀者。雲+AI+5G驅動的數字化轉型實踐之道不僅適合作為大專院校相關專業的教材,也可作為企業管理人員、CIO、CTO、IT從業人員、政府相關工作人員日常學習和工作的參考用書。

目錄大綱

目錄

第1篇 數字化轉型的概念及框架體系

第1章 新科技革命引發產業革命 2

1.1 認識科技革命與產業革命 2

1.1.1 新科技革命的主要特點 3

1.1.2 新科技革命與產業變革的關系 3

1.1.3 充分認識新科技革命與產業變革帶來的發展機遇 4

1.2 歷次工業革命的演進 5

1.2.1 第一次工業革命 6

1.2.2 第二次工業革命 7

1.2.3 第三次工業革命 8

1.2.4 三次工業革命對社會的沖擊 8

1.3 第四次工業革命的序幕已經拉開 10

1.3.1 經濟爆發式增長和就業困境 11

1.3.2 企業不改變就滅亡 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 15

1.3.6 權衡公共信息與個人信息 16 

第2章 數字經濟時代已經到來 17

2.1 數字經濟的概念 17

2.2 數字經濟——提質增效的新變量,轉型升級的新藍海 18

2.3 數字經濟的發展趨勢 18

2.3.1 平臺化與共享化成為引領經濟發展的新趨勢 18

2.3.2 新技術與產業的融合催生新業態 19

2.3.3 新技術與產業的融合釋放數字經濟增長新動能 19

2.3.4 全球創新體系以開放協同為導向加快重塑 20 

2.3.5 加速升級基礎設施的數字化、網絡化與智能化 20 

2.3.6 國家和地區的核心競爭力延伸至信息空間 20 

2.3.7 數字技能和素養推動消費者能力升級 20 

2.3.8 數字經濟發展紅利走向普惠化 20 

2.3.9 智慧城市的實質性進展 21 

2.3.10 社會治理體系的數字化程度持續提升 21 

2.4 發展數字經濟的意義 21 

2.4.1 數字化有助於提升產品和服務質量,推動質量變革 21 

2.4.2 數字化有助於降低市場交易成本,推動效率變革 22 

2.4.3 數字化有助於加快培育增長新動能 22 

第3 章 數字化轉型的概念、技術框架及意義 23 

3.1 企業數字化轉型的概念 23 

3.2 企業數字化轉型的內涵 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 企業數字化轉型的實質 25 

3.3 企業數字化轉型的意義 25 

3.3.1 數字化驅動企業創新 25 

3.3.2 企業的數字化運營 26 

3.3.3 從產品製造到服務的創新 26 

3.4 企業數字化轉型的“痛點” 27 

3.4.1 缺乏高層次的數字化戰略 27 

3.4.2 缺失數字化轉型的企業文化 27 

3.4.3 缺乏數字化人才 27 

3.4.4 缺少合適的技術平臺 27 

3.4.5 缺少系統設計能力 27 

3.5 Cloud 2.0 賦能產業,助力企業數字化轉型28 

3.5.1 雲計算構建企業IT 新架構,形成企業核心業務處理能力 28 

3.5.2 大數據與人工智能、雲計算高度融合為一體化系統 30 

3.5.3 人工智能推動各行業智能化升級 34 

3.5.4 區塊鏈構建下一代企業的合作機制和組織形式 35 

3.5.5 物聯網邁向萬物互聯的世界 39 

3.5.6 5G 技術的發展將加速產業變革和企業數字化轉型 40 

3.5.7 Cloud 2.0 數字經濟的新框架 41

3.6 企業數字化轉型的重要舉措 42 

3.6.1 數字化轉型要做成“一把手”工程 42 

3.6.2 統一思想,形成數字化轉型的公司文化 43 

3.6.3 選好工具,雲平臺助力數字化轉型 43 

3.6.4 以客戶體驗為入口,以服務客戶為核心 43 

第2 篇 數字化關鍵技術及解決方案 

第4 章 雲計算技術及解決方案 46 

4.1 雲計算概述 46 

4.1.1 雲計算的基本概念 46 

4.1.2 雲計算的關鍵技術 55 

4.1.3 雲計算的實質 57 

4.1.4 雲計算的發展歷程 58 

4.2 虛擬化技術及其優化 64 

4.2.1 虛擬化技術概述 64 

4.2.2 Hypervisor 架構 65 

4.2.3 CPU 虛擬化 67 

4.2.4 內存虛擬化 68 

4.2.5 I/O 設備虛擬化 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 性能的優化 72 

4.2.9 NUMA 優化計算性能 73 

4.2.10 KSM 內核同頁合並 75 

4.3 軟件定義存儲原理及深信服產品方案 76 

4.3.1 軟件定義存儲的概念與優勢 76 

4.3.2 軟件定義存儲的參考架構及深信服產品方案 77 

4.3.3 軟件定義存儲的相關技術概念 77 

4.3.4 深信服aSAN 的性能優化 79 

4.3.5 深信服aSAN 方案的高可靠保障技術 92 

4.3.6 自動運維技術 103 

4.4 網絡虛擬化技術 105 

4.4.1 網絡虛擬化的概念和意義 105 

4.4.2 深信服雲環境中網絡虛擬化的架構方案 107 

4.4.3 網絡虛擬化中的高可用技術 110

4.4.4 虛擬分佈式交換機 112 

4.5 虛擬化環境的管理及雲管理平臺 112 

4.5.1 虛擬化技術的發展與IT 管理的新需求 112 

4.5.2 深信服雲管理平臺的實現方案 113 

4.5.3 深信服雲管理平臺的核心能力 114 

4.5.4 雲管平臺的高可用設計 116 

4.5.5 開放API 117 

4.6 PaaS 與容器技術 118 

4.6.1 PaaS 是企業未來競爭力的集中體現 118 

4.6.2 Docker 容器技術 121 

4.6.3 基於Kubernetes 的容器集群架構 122 

4.6.4 基於Harbor 的容器鏡像管理 127 

4.6.5 深信服容器雲PaaS——打造企業一站式IT 解決方案 129 

第5 章 信息安全技術及解決方案 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 信息安全發展歷程 134 

5.1.3 信息安全未來趨勢 136 

5.2 信息安全關鍵技術 138 

5.2.1 密碼學技術 138 

5.2.2 電腦安全技術 153 

5.2.3 網絡安全技術 166 

5.2.4 應用安全技術 175 

5.2.5 數據庫安全技術 182 

5.2.6 新技術安全 188 

5.3 深信服信息安全產品與解決方案 201 

5.3.1 深信服信息安全產品 202 

5.3.2 深信服等級保護2.0 解決方案 226 

5.3.3 深信服企業網絡安全建設規劃方案 235 

5.3.4 深信服大數據安全解決方案 246 

第6 章 大數據技術及解決方案 256 

6.1 大數據的概念 256 

6.1.1 從不同角度對大數據的表述 256 

6.1.2 大數據相關技術綜述 260 

6.2 大數據的發展歷程 265 

6.2.1 萌芽期 265

6.2.2 發展期 266 

6.2.3 成熟期 266 

6.3 大數據的發展趨勢 267 

6.4 大數據的關鍵技術 269 

6.4.1 大數據採集技術 269 

6.4.2 大數據存儲與管理技術 273 

6.4.3 大數據處理與分析技術 278 

6.4.4 大數據安全與隱私保護技術 280 

6.5 深信服大數據解決方案 283 

6.5.1 數據源層 284 

6.5.2 安全大數據中台 284 

6.5.3 應用層 285 

第7 章 人工智能技術及解決方案 287 

7.1 人工智能發展歷程 287 

7.1.1 第一階段:人工智能萌芽與創立早期(1940—1956 年) 287 

7.1.2 第二階段:多流派共同發展期(1956—2006 年) 288 

7.1.3 第三階段:深度學習發展期(2006 年至今) 291 

7.2 人工智能三要素 292 

7.2.1 數據量足夠大 293 

7.2.2 算力足夠強 293 

7.2.3 算法技術的進步 294 

7.3 人工智能應用現狀與發展趨勢 294 

7.3.1 人工智能的應用現狀 294 

7.3.2 人工智能的發展趨勢 295 

7.4 人工智能關鍵技術 296 

7.4.1 任務層關鍵技術分析 296 

7.4.2 算法層關鍵技術分析 297 

7.4.3 框架層關鍵技術分析 314 

7.5 深信服AI 產品和解決方案 318 

7.5.1 深信服AI 平臺產品 318 

7.5.2 深信服業務場景和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 技術加速產業變革和企業數字化 326 

8.1 5G 的概念 326 

8.2 5G 發展概述 327 

8.2.1 2020 年開啟5G 發展之路 327 

8.2.2 5G 推進工業互聯網發展 327 

8.2.3 5G 促進邊緣計算快速發展與應用 328 

8.2.4 5G 催生物聯網爆發 329 

8.2.5 5G 有望推進機器人的商用 329 

8.2.6 企業5G 網絡發展推進企業數字化 331 

8.2.7 5G 將成為引領企業數字化轉型的通用技術 332 

8.2.8 5G 對經濟影響的拐點將加速而來 332 

8.3 5G 技術創新 

332 

8.3.1 5G 驅動的全球數字浪潮 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 促進物聯網加速發展 336 

8.4.1 5G 技術將深刻影響物聯網 336 

8.4.2 物聯網雲平臺市場 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 工業互聯網和智能製造領域 339 

8.5.2 增強現實和虛擬現實領域 342 

8.5.3 自動駕駛領域 343 

8.5.4 醫療健康產業 345 

8.5.5 低功耗設備 348 

第3 篇 數字化轉型的策略及演進案例

第9 章 企業數字化轉型的策略與路徑 350 

9.1 數字經濟時代的企業競爭力 350 

9.1.1 數字化力的三維度量 351 

9.1.2 數字化力的底層驅動 352 

9.1.3 數字化力的構建方式 353 

9.1.4 數字化力的價值創造途徑 354 

9.1.5 改變傳統的考核模式,開發數字化力的KPI 355

9.2 提升企業數字化力的六大戰略 356 

9.2.1 統籌數字生態系統和平臺 356 

9.2.2 建立信任關系,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 管理極端數據的能力—會思考和會行動 357 

9.2.5 善於創建指數型的學習環境 358 

9.2.6  營造包容性的企業文化 358 

9.3 企業數字化轉型的路徑探討 359 

9.3.1 企業數字化轉型的三層衡量標準 359 

9.3.2 企業數字化轉型的發展階段 360 

9.3.3 企業數字化轉型的共性問題 360 

9.3.4 企業數字化轉型的路徑 361 

9.4 企業數字化轉型的成長路徑 362 

9.4.1 智慧成長 363 

9.4.2 數據集成與信息共享 364 

9.4.3 迭代推進 365 

9.5 企業信息安全框架建設策略 366 

9.5.1 P2DR 模型 366 

9.5.2 信息安全管理體系 368 

9.5.3 信息保障技術框架 370 

9.5.4 自適應安全框架 371 

第10 章 企業數字化轉型向雲演進案例 373 

10.1 政務雲案例 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 製造業案例 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 企業大數據應用案例 384 

10.5.1 安全大數據應用 384 

10.5.2 工業大數據應用 385 

第11 章 企業數字化轉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 建設案例 388 

11.1.2 某大型水力發電集團等級保護2.0 建設案例 390 

11.1.3 某大型汽車製造集團等級保護2.0 建設案例 392 

11.2 企業安全運營應用案例 394 

11.2.1 某高新技術製造企業安全運營案例 394 

11.2.2 某大型地產集團公司安全運營案例 395 

11.3 行業統一安全監測應用案例 396 

11.3.1 某國家部委統一安全監測案例 396 

11.3.2 某985 高校統一安全監測案例 397 

11.4 網端雲安全保護案例 399 

11.4.1 某化妝品集團網端雲安全建設案例 399 

11.4.2 某精密製造集團公司網端雲安全建設案例 401 

參考文獻 403