數據虛擬化

本書介紹了在當前大數據、人工智能的背景下，使用數據虛擬化技術實現多源異構數據集成的方法。本書共9章，首先，分析了當前多源異構數據分析面臨的問題以及傳統方法的侷限。其次，介紹了數據虛擬化的相關概念、數據虛擬化體系架構、關鍵技術，以及利用數據虛擬化服務器構建虛擬化層的方法及原則。通過案例介紹瞭如何使用數據虛擬化實現海量多源異構數據的管理，並對數據虛擬化進行了未來展望。本書適合高校、科研院所的相關人士閲讀。

內容提要

前言

第1章 概述

1.1 背景

1.2 DaaS

1.3 DaaS面臨的問題

參考文獻

第2章 多源異構數據處理關鍵技術

2.1 多源異構數據的產生與收集

2.2 多源異構數據的存儲

2.3 數據倉庫

2.4 多源異構數據的組織管理

2.5 多源異構數據的分析

2.6 數據分析平台

參考文獻

第3章 數據虛擬化

3.1 背景

3.2 數據虛擬化概述

3.3 數據虛擬化的技術優點

3.4 數據虛擬化的不同實現方式

3.5 數據虛擬化的應用

參考文獻

第4章 數據虛擬化系統架構

4.1 數據虛擬化系統架構概述

4.2 數據虛擬化系統詳細模型

4.3 數據虛擬化研究的問題

參考文獻

第5章 數據虛擬化平面

5.1 數據映射層

5.2 元數據組織層

5.3 數據服務層

5.4 查詢響應層

參考文獻

第6章 數據虛擬化的管理平面

6.1 源表格、封裝表格、虛擬表格的同步

6.2 元數據組織層的管理

6.3 虛擬表格或數據服務組合、更新過程的維護

6.4 查詢響應層的監控、處理和管理

參考文獻

第7章 數據虛擬化系統的設計

7.1 對現有系統部署數據虛擬化

7.2 設計和開發新的數據虛擬化系統

參考文獻

第8章 數據虛擬化的應用案例

8.1 背景介紹

8.2 天文元數據實時歸檔系統設計

8.3 系統功能測試

參考文獻

第9章 數據虛擬化的未來

9.1 數據虛擬化的未來——Rick F.van der Lans的理解

9.2 數據虛擬化的未來——全局數據網絡

9.3 數據虛擬化的未來——多種數據處理方法的結合

9.4 數據虛擬化的未來——在虛擬化的世界中佔據一席之地

參考文獻

中英文對照表

名詞索引 ^[1]