复杂系统中的大数据

    阿布·埃拉·哈桑尼、艾哈迈德·塔赫尔·阿萨、哈维尔·斯纳谢尔、亚努什·卡茨匹奇克、杰马勒·阿巴瓦耶等编著的《复杂系统中大数据分析与实践（精）》从复杂系统与大数据的结合点出发，在基础理论知识的基础上，首先通过在多个应用背景下的成功解决方案分析说明如何在复杂系统中应用大数据，然后进行总结，提炼大数据与云计算的应用要点。本书分为三个部分： 部分（ ～5章）介绍复杂系统中大数据的基础理论知识；第二部分（第6～13章）介绍不同应用背景下将大数据应用于复杂系统的成功应用案例；第三部分（ 4～17章）提炼总结复杂系统中大数据的应用要点。本书从复杂系统中大数据的基础理论出发，通过典型背景下成功案例的深入剖析， 终回归其应用要点。

第1章 大规模数据云计算设施：当前的紧迫任务
1.1 引言
1.2 相关工作
1.3 云计算概述
1.3.1 云计算的基本特征
1.3.2 服务模型
1.3.3 部署模型
1.3.4 云存储设施
1.3.5 云存储设施需求
1.4 大数据概述
1.4.1 大数据的特征
1.4.2 大数据对于基础设施的影响
1.4.3 大数据对于未来市场的影响
1.5 云计算与大数据：不可抗拒的结合
1.5.1 优化当前基础设施以处理大数据
1.6 使用云服务处理大数据的挑战与困难
1.7 讨论
1.8 结论
参考文献
第2章 大数据运动：数据处理的挑战
2.1 引言
2.2 大数据中的数据处理
2.2.1 数据结构
2.2.2 NoSQL数据库
2.2.3 大数据
2.3 数据处理服务中的并行性
2.3.1 性能评估
2.3.2 可拓展性与Amdahl’s定律
2.3.3 任务与数据并行性
2.3.4 编程环境
2.3.5 编程语言与代码优化
2.4 天文学中的大数据崩塌
2.4.1 虚拟观测
2.4.2 天文信息学
2.5 大数据与演化算法：视角与可能性
2.6 总结
参考文献
第3章 基于高维数据的鲁棒性能模型担保
3.1 引言
3.1.1 问题定义
3.2 相关工作
3.2.1 挑战与贡献
3.3 约束和对比模型性能的原则
3.3.1 鲁棒性统计评估
3.3.2 数据灵活性
3.3.3 数据可拓展性
3.3.4 多设置条件下性能担保水平评估
3.3.5 多准则集成
3.4 结果与讨论
3.5 结论及下一步工作