Docker数据中心及其内核技术

作者简介

马献章：是信息化建设领**物，有38年的信息化建设工程实践经历，编写数部数据库等相关教材和工程实践辅导书以及多部内部技术讲义书；策划并组织*民深度融合学校，开发建设多项大型作战指挥信息系统，拥有多项**发明专利，多项科研成果获*队科技进步奖，并在全*推广应用，产生了巨大的*事经济效益。被聘为解放*理工大学硕士研究生导师、博士生工程实践导师。现任电子科技大学空天科学技术战略专家委员会主任。

内容简介

第9章 企业级数据建模 企业级数据建模的目的是帮助企业*好地运作。选 择一个好的数据建模工具，对于 企业决策支持系统的持续进化和稳定优化具有重要 意义。虽然Rational Rose、ERWin、 Power Designer、Oracle Designer 以及青鸟建 模开发工具等**成熟，解决了许多问题， 但在云时代的**，我们应该使用云技术带来的诸 多便利，解决当今面临的问题。 本章以微软Azure 云技术为例，介绍利用云技术进 行企业建模。主要介绍服务器的 创建，管理服务器和用户，集成本地数据网关及连 接到服务器，备份、恢复和建立高可 用性，通过实例详细介绍企业数据建模的过程。 9.1企业级数据模型概览 成功的信息管理始于*佳的数据库设计，*佳的数 据库设计来自*佳的企业数据模 型。可重用的企业数据模型是企业节省成本和降低 实施难度的关键环节。成功的企业数 据模型有利于提高企业产品质量和提高生产力，有 利于分享结果和提高数据标准的执行 能力。企业数据模型能够为业务人员提供一个图形 化的展示，是连接业务专家和技术专 家的桥梁；能够建立业务需求的共识，是建立关于 组织的数据资产的知识基础；能够使 不同业务处理和系统之间的数据实现整合和共享。 企业数据模型的建立是一个循序渐进的过程，可以 从头做起。如果一个行业已存在 行业模型，也可以在行业模型的基础上，结合企业 自己的数据标准进行设计。企业数据 模型的建立过程也是对企业数据进行分类、细化和 标准化的过程。伴随着企业数据模型 的建立过程，企业的数据标准也同时建立了起来。 9.1.1数据模型分类 按照企业数据建模的理论和业界通行的一些数据模 型框架，数据模型在层次划分上 大同小异。按照数据的使用者不同，使用要求不同 ，数据模型一般可划分为主题域模型、 概念模型、逻辑模型和物理模型四大层次。为便于 组织和分工，也可以对数据模型进行 *细致的层次划分，即它们是主题域模型、类关系 模型、概念数据模型、逻辑数据模型、 数据库设计模型和物理数据库模型六类，如图9-1 所示。 258 Docker数据中心及其内核技术 主题域描述 事件 描述了建模企业范围内自然发生的或计划发生的各 类事情如交易、沟通和指令。事 "（1）针对大数据应用的飞速发展，各企***普遍渴望对大数据背后支撑技术进行了解和掌握，这是一个庞大的和长期的社会需求，本书撰写了大学生、研究生、博士生需要了解掌握的前沿知识内容，一定程度上可以满足这一需求； （2）针对企***的工程实践现状，拟制编写了大量的工程实例，稍加改造，即可无缝地应用到本单位的信息化项目中，大幅提高大数据时代的核心竞争能力，是一部实用性很强的前沿技术指导教材。 （3）多名院士、专家指导策划，确保了书中内容的前瞻性和主流性，学习本书可以确保读者不会偏离IT发展的主流方向。 （4）书中200多个工程实例都经过验证，且工程实践步骤清晰明了，即使零基础的读者，也可以轻松掌握书中的内容。"