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收益目标:课程内容来自生产环境,是信息化人员、网络人员、安全人员经常遇到和关心的内容。课程先讲解网络安全架构,使学员掌握网络安全架构的设计思想、原则及关键点。然后讲解网络设备的安全风险与安全加固技术、网络设备的安全运维,使学员掌握网络设备的安全技术、网络设备运维知识。上课过程中,老师会演示针对网络设备的攻击手段,并演示对应的防御措施。 本课程理论与实际相结合,知识点与案例相结合,使学员快速掌握网络安全架构,网络设备的加固思路、方法、具体技术,网络设备安全运维等方面知识。基于此,学员既可以学到实用的网络安全技术,也可以根据课程内容,审核其所在单位的网络安全架构设计是否合理,网络设备安全加固是否得当。
适应人群:网络管理员、网络工程师、信息安全工程师、信息化人员。对网络架构及网络设备安全技术怀有疑问和问题,需要梳理解答的团队和个人。
关键词:安全,架构设计,运维
收益目标:微服务介绍 如何建模微服务 微服务集成 分解单块系统 如何部署微服务 如何测试微服务 如何监控微服务 如何规模化微服务 微服务总结
适应人群:基本开发架构常识
关键词:互联网,架构设计,微服务
收益目标:1、掌握MySQL体系结构 2、掌握MySQL优化基础 3、掌握MySQL性能测试方法 4、掌握MySQL高可用方案 5、了解MySQL的架构设计方案 6、掌握MySQL版本选型和容量规划
适应人群:DBA,IT系统维护人员,企业IT架构师,应用开发高级人员
关键词:其他,架构设计,运维,数据库,MySQL,SQL
收益目标:通过在一流互联网多年的开发经验积累,全面学习跨终端技术体系,ReactNative在大型APP的具体应用和实践方案
适应人群:前端开发行业的初级、中级、高级前端开发者
关键词:互联网金融,架构设计,ReactNative、跨终端、集成解决方案
收益目标:a) 学员通过课程的学习,能够对数据中台体系架构有整体全面的认识,可以为企业建设数据中台起到指导作用。 b) 学员可以参考和基于课程中涉及到的开源数据中间件平台进行数据中台建设,可以快速开发落地数据中台。 c) 学员可以了解建设数据中台和数据治理的关系,以及如何运营和应用,让数据中台真正为业务产生价值。
适应人群:a) 有一定大数据背景知识的中高级数据研发人员。 b) 技术架构师和技术经理。 c) 数据相关使用人员和管理人员。
关键词:其他,架构设计
收益目标:1、对金融系统服务化过程、业务中台建设过程、架构演进过程进行详细介绍,深入剖析服务化和中台建设过程中遇到的应用拆分、数据拆分和团队拆分导致开发困局、运维困局等一系列问题和挑战,如何通过服务治理体系和技术来解决,使学员对服务治理的概念有更深更清晰的认识; 2、介绍管理、度量、管控三位一体,线上、线下治理结合的一体化服务治理体系,使学员全面了解服务治理体系的理论以及方法,通过现场穿插讨论,直击学员在日常工作中遇到的痛点,启发学员通过一体化的服务治理体系来解决实际问题; 3、介绍服务治理体系的落地实施过程,包括服务标准化、服务编制等基础环节,以及链路跟踪、熔断限流、服务路由、服务降级、静态服务调用关系图等技术组件,使学员掌握服务治理的关键技术; 4、介绍服务治理的实施策略与场景,包括服务架构优化、线上和线下度量指标体系、虚拟化管理、线上全链路压测、快速故障分析、敏捷应用发布等,使学员掌握服务治理体系如何实施; 5、介绍与服务治理配套的敏捷团队管理和研发模式,以及如何度量管理和研发过程,提升研发效率和质量,使学员将来实施服务治理更有可行性。
适应人群:从事软件研发的开发工程师、架构师、项目经理和技术管理者。
关键词:互联网,人工智能,架构设计,机器学习,微服务,金融
收益目标:从电商架构演进看互联网高可用架构设计 1、电商某平台3次架构演进的历程及背后的思考 2、通过3个典型业务场景介绍高可用架构设计的方案 3、高可用架构设计之软件质量保证
适应人群:暂无
关键词:互联网,架构设计,高可用架构
收益目标:1.理解机器学习平台、深度学习平台的挑战和关键技术点 2.了解机器学习、深度学习在微博Feed、推荐、反垃圾等场景的应用 3.理解利用机器学习或机器学习平台,在典型场景下的常用解决方案
关键词:互联网,架构设计,机器学习
收益目标:1、云原生数据库的本质 2、云原生HSTAP的设计思路 3、数据库服务化的应用实践
关键词:其他,架构设计,数据库
收益目标:1. 熟知移动互联网的特点以及相应的应对策略 2. 深入了解移动互联网的服务端架构模式和演化过程 3. 了解高并发、大数据大型互联网服务端海量服务之道
适应人群:1. 从0到1 的创业型产品公司负责人及技术专家 2. 关注从1到100转型大规模互联网公司的公司负责人及技术专家
关键词:互联网,架构设计,运维
收益目标:1.掌握Oracle体系结构 2.熟练掌握数据库环境部署 3.掌握SQL开发基础 4.掌握数据库运维管理 5.熟悉备份恢复 6.熟悉系统实例优化和压测 7.掌握SQL优化基础
适应人群:数据库管理员(DBA),IT系统维护人员,企业IT架构师,应用开发高级人员
关键词:其他,架构设计,运维,工程师,数据库
收益目标:•深入理解AI+Big Data+Cloud技术在业界是如何被实际应用到测试领域,并如何在研发效能方面发挥巨大作用; •深入理解大型互联网企业的测试基础架构的设计思路,清楚理解如何运用ABC技术来面对海量测试需求引出的一系列难题; •深入理解测试中台建设的最佳实践与大型企业案例; •涉及的案例全部来自大公司的实际项目,在保证基础理论架构清晰的基础上,注重实践与应用;
关键词:互联网,人工智能,软件架构,架构设计,大数据,云计算,微服务,DevOps,软件测试,自动化测试,分布式
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