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在本課程中，你將學習如何使用 DevOps 技術部署可縮放的應用程式。
該課程的目標是軟體工程師、資料庫和系統管理員，希望交付的軟體具有可縮放、可靠性、可用性、可管理性和成本效益。 其他 IT 專業人員也可以參加這個課程，但可能需要做一些額外的研究來理解一些概念。
你將學習如何通過應用擴展軟體的技術來改進應用程式和資料庫。 將師將解釋如何使用經過驗證的自動化、組態管理、配置和部署工具來縮放你的應用程式。 我還介紹了一些新的工具，比如 Docker，Kubernetes 和 Deis。
這門課非常實用將詳細解釋3個使用案例。 所有的程式碼都可以在 Github 上取得以重複使用。
https://softnshare.com/learn-devops-scaling-apps-on-premise-and-in-the-cloud/
[大數據入門書籍推薦] Big Data Glossary (O'Reilly)
http://it-ebooks.info/book/823/
咳咳...不囉唆！先點擊上面的連結，找尋一個位於「Download」字樣旁邊的超連結再來看我底下的說明...說不定你下載完也不想看我的說明就是了 (Mission Completed)... XD
這是一本很適合剛進入「大數據（Big Data）」領域的概念書。比起講解 How，更著重 What。它的書籍大綱如下：
01 Terms
名詞解釋。包含何謂「文件導向（Document-Oriented）」、「鍵-值儲存（Key-Value Stores）」...等基本名詞解釋。
02 NoSQL Database
說明用於大數據資料儲存的常見資料庫系統有哪些？優劣為何？包含 MongoDB、CouchDB、Cassandra、Redis、BigTable、HBase...等。
03 MapReduce
Google 提出的一個大數據軟體架構（Frameworks）。在已經有人做好輪子的時代，想造一部車當然是直接拿別人做好的輪子來用囉！
04 Store
如何儲存資料本體的一章。這裡介紹了 Amazon S3 與 Hadoop Distributed File System 兩個架構。
05 Servers
介紹可用於大數據管理的伺服器有哪些。包含 Amazon EC2, Google App Engine, Elastic Beanstalk, Heroku 等。
06 Processing
介紹大數據分析與處理的工具。包括 R、Yahoo! Pipes、Mechanical Turk... 等。
07 NLP (Natural Language Processing)
自然語言處理。這一章講如何教會電腦「看懂」我們人類撰寫的語言（主要是英文），然後「機器自動爬文」，篩選出隱藏在字裡行間的「數據」。這邊介紹了幾組 NLP API，包括 OpenNLP, Boilerpipe, OpenCalais...等。
08 Machine Learning
講機器學習的一章。教你如何讓你的軟體越來越「聰明」，擁有「類似」人類學習的能力（雖然還不及五歲小孩的學習能力，但現今科技水準就到這裡了，相信將來會進步的）。這篇介紹了 WEKA、Mahout、Scikits.Learn 幾套 API。
09 Visualization
介紹幾套可以把複雜數據「視覺化」成圖表的 API：Gephi、GraphVis...等。
10 Acquisition
標題雖然是「資訊取得（Acquisition）」，但這章其實在講「資料清洗」與「正規化」。如：有個表格內藏你要的資料，你如何把表格拿掉，重新排列，變成你要的資訊存入資料庫內。
11 Serialization
標題直譯的話，會翻成「序列化」。但比較偏講「如何找到一種放諸四海皆準的『中間格式』（如：XML），好讓資料從一部系統，透過這個『中間格式』，轉換到另一部系統」。這章講了 JSON、Thrift...等格式。
我覺得這是本可以帶在身上，等車無聊時隨手看兩頁的書。因為它前後章節並沒有太強烈的連貫性，內容也大多偏向名詞解釋，不需要擺台電腦在身邊實驗兩下才會懂。所以隨時中斷閱讀也沒啥關係。看完後，就應該可以參加相關的會議討論，而不會有什麼名詞聽不懂了。很適合初學大數據的工程師，或專案經理閱讀。
如果你也覺得本篇內容不錯的話，麻煩您轉分享給您的朋友，讓他們也能免費得到一本大數據的電子書喔！希望今天介紹的內容大家會喜歡！
