亚马逊AWS云基础与实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

王毅 著

图书标签:

• AWS
• 云计算
• 云服务
• 亚马逊
• 云基础
• 实战
• 服务器
• 网络
• 数据库
• DevOps

店铺： 唐人易和图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302479642

商品编码：17175565117

包装：平装

开本：32

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

内容简介 本书详细介绍了亚马逊AWS云服务特性、适用场景及操作方法等，通过列举大量详细案例，旨在让读者全面了解如何利用亚马逊云计算平台完成客户的业务需求和IT需求；如何在数分钟内建立属于自己的虚拟数据中心；如何便捷地利用数台到数千台服务器和服务完成传统机房无法想象完成的任务。 作者简介 王毅，国内首批获得AWS专家级认证资质人员之一，是*早进入云计算领域的资深从业者，现任You World (由我) CTO，曾在亚马逊AWS任大中华区资深解决方案架构师、高级区域主管，还曾在阿里云任资深技术专家、在IBM全球服务部门担任资深架构师经理，精通亚马逊AWS、阿里云、微软Azure，帮助许多中国顶级互联网公司，利用云平台的优势，进行技术和商业模式创新。 目 录

第1章  AWS概览 1

1.1  云计算是什么 1

1.2  AWS是什么 2

1.3  AWS有什么好处 2

1.3.1  按需分配，按用量付费 2

1.3.2  弹性容量 2

1.3.3  增加速度和灵活性 2

1.3.4  全球性覆盖 3

1.4  AWS的安全措施 3

1.5  服务概览 4

1.5.1  全球基础架构 4

1.5.2  服务概览 5

1.6  怎样开始使用AWS 6

1.7  如何与AWS服务交互 6

1.7.1  AWS管理控制台 6

1.7.2  AWS Command Line

Interface(AWS CLI) 6

1.7.3  AWS软件开发工具包(SDK) 7

1.7.4  API接口 7

第2章  计算服务介绍 9

2.1  什么是EC2弹性计算 9

2.2  EC2有哪些特点 9

2.3  如何上手创建EC2实例 10

2.3.1  选择亚马逊系统映像(AMI) 10

2.3.2  实例类型 11

2.3.3  安全组 14

2.4  存储选项 14

2.4.1  EBS 14

2.4.2  实例存储 14

2.5  实例的用户数据和元数据 15

2.6  密钥对 18

2.7  实例的状态 19

2.7.1  实例启动 19

2.7.2  停止和启动实例 19

2.7.3  实例重启 20

2.7.4  实例终止 20

2.8  弹性负载均衡器(Elastic

Load Balancer) 21

2.8.1  什么是弹性负载均衡器 21

2.8.2  ELB能实现哪些功能 21

2.9  自动伸缩组 23

2.9.1  什么是自动伸缩组(Auto

Scaling Group) 23

2.9.2  ASG的使用场景 23

2.9.3  如何创建自动伸缩组 24

第3章  Amazon RDS 29

3.1  Amazon RDS简介 29

3.2  使用RDS可以带来的好处 30

3.3  创建Amazon RDS数据库 31

3.4  管理Amazon RDS数据库的

存储 36

3.4.1  RDS的存储类型 36

3.4.2  性能指标 36

3.4.3  SSD存储 37

3.4.4  预配置IOPS存储 38

3.4.5  数据库实例类 40

3.5  Amazon RDS数据库的备份与

恢复 41

3.5.1  自动备份 41

3.5.2  使用数据库快照 42

3.5.3  将数据库恢复至某个

时间点 46

3.6  Amazon RDS数据库的

安全性 49

第4章  Amazon VPC 51

4.1  VPC介绍 51

4.2  Amazon VPC的主要功能 52

4.3  VPC的基本概念 53

4.4  Amazon VPC基本操作 53

4.4.1  VPC的建立及大小调整 53

4.4.2  删除VPC 55

4.4.3  子网的建立 56

4.4.4  在子网中启动实例 58

4.4.5  删除子网 61

4.5  在Amazon VPC中设置

路由表 61

4.5.1  路由表 61

4.5.2  路由表的基本信息 61

4.5.3  主路由表 62

4.5.4  自定义路由表 63

4.6  安全性与防火墙 63

4.6.1  VPC基本安全 63

4.6.2  安全组与网络ACL的比较 64

第5章  Amazon CloudFront 65

5.1  什么是Amazon CloudFront 65

5.2  Amazon CloudFront服务的

优势 66

5.2.1  快速 66

5.2.2  简便 66

5.3  创建Web分发 66

5.4  利用CloudFront提供私有

对象的CDN服务 70

5.5  私有内容的工作原理 71

5.6  对CloudFront进行负载测试 72

第6章  Amazon DynamoDB 73

6.1  Amazon DynamoDB介绍 73

6.2  使用DynamoDB能带来

哪些好处 74

6.3  DynamoDB入门 75

6.3.1  数据模型概念：表、项目和

属性 75

6.3.2  主键 76

6.3.3  二级索引 77

6.3.4  DynamoDB数据类型 78

6.3.5  DynamoDB支持的操作 78

6.3.6  预配置吞吐容量 80

6.3.7  访问DynamoDB 80

6.4  创建DynamoDB表 81

6.4.1  准备工作 81

6.4.2  创建示例表 84

6.4.3  加载示例数据 88

6.4.4  开始查询 97

6.5  DynamoDB的*佳实践 98

6.5.1  表的*佳实践 98

6.5.2  项目*佳实践 103

6.5.3  查询和扫描*佳实践 104

6.5.4  Local Secondary Index

*佳实践 105

6.5.5  Global Secondary Index

*佳实践 107

第7章  AWS Elastic Beanstalk 109

7.1  什么是AWS Elastic

Beanstalk 109

7.2  为什么需要Elastic

Beanstalk 110

7.3  Elastic Beanstalk入门 110

7.3.1  Elastic Beanstalk的组件 110

7.3.2  权限 114

7.3.3  支持的平台 120

7.3.4  设计注意事项 120

7.4  如何使用Elastic Beanstalk 123

第8章  Amazon EMR 131

8.1  Amazon EMR介绍 131

8.2  Amazon EMR的优势 132

8.2.1  易于使用 132

8.2.2  成本低廉 132

8.2.3  灵活 132

8.2.4  运行可靠 132

8.2.5  安全 132

8.2.6  灵活 133

8.3  Amazon EMR使用案例 133

8.3.1  点击流分析 133

8.3.2  基因学 133

8.3.3  日志处理 133

8.4  如何使用Amazon EMR 133

8.5  创建Amazon EMR集群 134

8.6  Amazon EMR的概念 140

8.6.1  Amazon EMR有什么用途 141

8.6.2  Amazon EMR的功能 142

8.6.3  Amazon EMR是

如何工作的 145

8.6.4  为Amazon EMR提供了什么

工具 149

8.7  Amazon EMR上常用的Hadoop

工具 150

8.7.1  Hive和Amazon EMR 150

8.7.2  Impala和Amazon EMR 151

8.7.3  Pig和Amazon EMR 153

8.7.4  使用HBase存储数据 153

8.7.5  配置Hue以查看、查询或

操作数据 154

第9章  AWS CloudFormation 157

9.1  AWS CloudFormation介绍 157

9.2  AWS CloudFormation的

优势 158

9.2.1  广泛支持AWS资源 158

9.2.2  易于使用 158

9.2.3  声明性和灵活性 158

9.2.4  基础设施即代码 158

9.2.5  通过参数实现自定义 159

9.2.6  便于集成 159

9.3  什么是AWS

  CloudF ormation 159

9.3.1  AWS CloudFormation的

概念 160

9.3.2  AWS CloudFormation是如何

运行的 163

9.3.3  删除堆栈工作流程 165

9.4  使用堆栈 166

9.4.1  使用AWS CloudFormation

控制台 166

9.4.2  使用AWS命令行界面 167

9.4.3  AWS CloudFormation堆栈

更新 167

9.4.4  与Windows Stacks共同

运行 168

9.5  使用模板 169

9.5.1  模板剖析 169

9.5.2  示例模板 182

9.5.3  创建模板 186

9.6  *佳实践 197

9.6.1  按生命周期和所有权组织

堆栈 198

9.6.2  使用IAM控制访问 199

9.6.3  验证所有资源类型的配额 199

9.6.4  重复使用模板以在多个

环境中复制堆栈 199

9.6.5  使用嵌套堆栈来重复使用

常见模板模式 199

9.6.6  请勿将证书嵌入模板 200

9.6.7  使用AWS特定的参数

类型 200

9.6.8  使用参数约束 200

9.6.9  使用 AWS::CloudFormation::

Init 在 Amazon EC2实例

上部署软件应用程序 200

9.6.10  在使用模板前验证模板 201

9.6.11  通过AWS CloudFormation

管理所有堆栈资源 201

9.6.12  使用堆栈策略 201

9.6.13  使用AWS CloudTrail记录

AWS CloudFormation调用 201

9.6.14  使用代码审查和修订控制来

管理模板 202

9.7  使用IAM访问控制 202

9.7.1  AWS CloudFormation

探索数据洪流的广袤疆域：下一代数据管理与智能决策的蓝图 引言： 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动企业发展、社会进步的核心动力。然而，数据并非生而有用，其潜藏的价值需要精密的管理、高效的处理以及深刻的洞察才能得以释放。本书并非讲述云计算的某个特定服务，而是着眼于数据生命周期的全过程，从数据的生成、采集、存储、清洗、转换，到数据的分析、挖掘、可视化，直至最终的应用和治理，勾勒出一幅宏伟的下一代数据管理与智能决策的蓝图。我们致力于为读者提供一套系统性的思维框架和前沿性的实践指导，帮助他们在数据驱动的浪潮中，驾驭信息洪流， unlock 数据的真正力量。 第一章：数据时代的黎明：理解我们身处的世界 本章将带领读者回顾数据发展历程，从早期的数据仓库和商业智能（BI）的萌芽，到大数据时代的到来，以及如今人工智能（AI）和机器学习（ML）驱动的数据智能新纪元。我们将深入探讨数据在不同行业中的应用场景，例如金融领域的风险评估、零售行业的个性化推荐、医疗领域的疾病预测、制造行业的智能优化等。更重要的是，本章将剖析数据爆炸背后的深层驱动力，包括物联网（IoT）设备的普及、社交媒体的兴起、移动互联网的发展以及企业数字化转型的加速。我们将审视数据所带来的机遇与挑战，理解数据治理、数据安全、数据隐私等议题的重要性，为后续更深入的学习奠定坚实的基础。我们将不仅仅是认识数据，更是理解数据所处的宏观环境，以及其对我们生活和工作产生的深远影响。 第二章：数据生命的起点：采集、清洗与转换的艺术 数据的价值始于其准确性和完整性。本章将聚焦于数据生命周期的开端，即数据的采集、清洗与转换。我们将详细介绍各种数据采集技术，包括批量采集、实时采集、流式采集等，并讨论不同数据源的特点，如结构化数据（数据库）、半结构化数据（JSON、XML）和非结构化数据（文本、图像、音频、视频）。 数据采集的挑战与策略： 深入探讨数据采集过程中可能遇到的难题，例如数据源的异构性、网络延迟、数据丢失、数据重复等，并提出相应的解决方案，如数据同步、数据缓冲、去重算法等。 数据清洗的原则与方法： 清洗是保证数据质量的关键步骤。本章将系统介绍数据清洗的常见方法，包括处理缺失值（填充、删除、插补）、异常值检测与处理（统计方法、机器学习算法）、数据格式标准化（日期、货币、单位统一）、重复数据检测与合并等。我们将强调数据清洗的自动化和可重复性，以及如何设计有效的清洗规则。 数据转换的转化艺术： 清洗后的数据需要经过转换，才能为后续分析做好准备。我们将探讨数据转换的多种形式，如特征工程（创建新特征、编码分类变量、归一化数值特征）、数据聚合与分组、数据转置、数据采样等。我们将重点介绍如何根据分析目标进行有针对性的数据转换，以及如何利用转换后的数据来增强模型的性能。 第三章：数据的深邃海洋：存储、组织与访问的智慧 海量数据的存储和高效访问是数据管理的基石。本章将深入探讨各种数据存储方案，并分析其优劣势，以帮助读者根据实际需求做出明智选择。 关系型数据库的稳健性： 回顾关系型数据库（RDBMS）的核心概念，如表、字段、关系、索引、事务等，并探讨其在结构化数据管理中的应用。我们将讨论SQL语言的高级特性，以及如何优化数据库性能。 NoSQL数据库的灵活性： 介绍NoSQL数据库的类型，包括键值存储、文档数据库、列族数据库和图数据库。我们将详细分析每种类型数据库的设计理念，适用场景，以及在处理大规模、高并发、多结构化数据时的优势。 数据仓库与数据湖的演进： 区分数据仓库（Data Warehouse）和数据湖（Data Lake）的概念，探讨它们在企业级数据战略中的不同角色。我们将分析数据仓库的结构化、预定义模式（Schema-on-Write）的优势，以及数据湖的灵活性、Schema-on-Read的特点，并讨论如何构建融合数据仓库和数据湖的现代数据架构。 分布式存储的规模化： 介绍分布式文件系统（如HDFS）和对象存储（如Amazon S3）的概念，以及它们如何实现海量数据的可靠存储和高可用性。我们将讨论分布式存储在支持大数据处理框架（如Hadoop、Spark）中的关键作用。 第四章：洞察数据的灵魂：分析、挖掘与建模的实践 数据的价值最终体现在其能够提供有价值的洞察。本章将聚焦于数据分析、挖掘和建模的核心技术。 探索性数据分析（EDA）： 强调EDA的重要性，它能帮助我们理解数据的分布、识别模式、发现异常，并为后续建模提供方向。我们将介绍常用的EDA技术，如描述性统计、数据可视化（直方图、散点图、箱线图等）和相关性分析。 统计学基础与应用： 概述重要的统计学概念，如假设检验、回归分析、方差分析等，并展示它们在数据分析中的具体应用。 机器学习的基石： 介绍监督学习（回归、分类）、无监督学习（聚类、降维）和强化学习的基本原理，并探讨各种经典算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、K-means、PCA等）的工作机制。 深度学习的革新： 简要介绍神经网络的概念，并深入探讨卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等模型在图像识别、自然语言处理等领域的强大能力。 特征工程与模型选择： 讨论如何根据数据特点和分析目标选择合适的模型，以及如何通过有效的特征工程来提升模型的准确性和泛化能力。 模型评估与调优： 介绍各种模型评估指标（如准确率、召回率、F1分数、AUC、RMSE等），以及模型过拟合和欠拟合的诊断与解决策略，包括交叉验证、正则化等。 第五章：让数据“说话”：可视化与报告的艺术 即使是最复杂的分析结果，也需要以清晰易懂的方式呈现，才能被理解和应用。本章将探讨数据可视化和报告制作的技巧。 数据可视化的原则与方法： 介绍不同类型图表的适用场景（如条形图、折线图、饼图、散点图、地图、热力图等），以及如何选择最能有效传达信息的可视化方式。 交互式可视化： 探讨如何利用交互式图表（如仪表盘、钻取功能）来提升用户体验，并允许用户自由探索数据。 故事化叙述： 强调将数据分析结果转化为引人入胜的故事的重要性，如何通过数据驱动的叙事来影响决策。 有效的数据报告： 介绍撰写清晰、简洁、有说服力的数据报告的要点，包括报告结构、关键信息提炼、图表与文本的结合等。 第六章：数据驱动的决策：将洞察转化为行动 数据分析的最终目的是指导决策和驱动行动。本章将探讨如何将数据洞察转化为实际的业务价值。 业务问题与数据解决方案的对接： 强调理解业务需求，并将其转化为可量化的数据问题。 A/B测试与实验设计： 介绍A/B测试在产品优化、营销策略验证等方面的应用，以及如何科学地设计和分析实验。 预测分析与预警系统： 讨论如何利用预测模型来预见未来趋势，例如销售预测、客户流失预测、设备故障预警等。 推荐系统与个性化服务： 深入分析推荐系统的原理和应用，如何利用用户行为数据为用户提供个性化的内容和服务。 实时数据与即时响应： 探讨实时数据分析在应对突发事件、优化运营效率方面的作用，以及如何构建即时响应系统。 第七章：数据的守护者：治理、安全与隐私的责任 在享受数据带来的便利时，我们必须肩负起守护数据的责任。本章将关注数据治理、安全和隐私的关键议题。 数据治理的框架与实践： 介绍数据治理的概念、原则和核心要素，包括数据质量管理、数据字典、数据血缘、元数据管理等。 数据安全的关键措施： 探讨数据泄露的风险，以及如何通过访问控制、加密、身份验证、漏洞扫描等手段来保障数据安全。 数据隐私的法律法规与伦理： 深入分析GDPR、CCPA等数据隐私法规，并讨论在数据处理过程中如何遵守隐私原则，保护用户个人信息。 合规性与风险管理： 强调在整个数据生命周期中，确保数据的合规性，并识别和管理潜在的数据风险。 第八章：未来已来：新兴技术与数据智能的展望 本章将放眼未来，探讨新兴技术如何进一步推动数据管理和智能决策的发展。 人工智能与机器学习的深度融合： 展望AI/ML在数据处理、分析、洞察等各个环节的更深层次应用。 自动化机器学习（AutoML）： 探讨AutoML技术如何降低机器学习的应用门槛，提高效率。 可解释AI（XAI）： 关注如何让AI模型更加透明和可解释，以增强人们对AI决策的信任。 边缘计算与分布式智能： 探讨在物联网和移动设备端进行数据处理和智能决策的可能性。 元宇宙与三维数据： 展望在虚拟现实和增强现实环境中，三维数据的存储、管理和分析将面临的机遇与挑战。 负责任的数据使用： 强调在追求技术进步的同时，始终坚持伦理原则，确保数据被负责任地使用。 结语： 本书的目标是为读者构建一个关于数据全生命周期的完整认知，从技术的原理到实践的应用，从理论的框架到前沿的趋势。我们相信，掌握这些知识和技能，将能帮助您在数据驱动的时代，更加自信地驾驭信息， unlock 数据的无限可能，并最终引领智能决策的未来。 这是一段探索之旅，我们期待与您一同前行。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面上那种深邃的蓝色，总让我联想到深不见底的云端世界，里面蕴藏着无限的可能性。我是一个初学者，对云计算完全没有概念，但听周围的人说，AWS是现在最火的云平台，所以就想来了解一下。我之前也看过一些在线教程，但感觉那些碎片化的信息很难串联起来，而且很多东西都听得云里雾里。 我选择这本书，很大程度上是因为它看起来比较“基础”，我希望能够从最简单的地方开始学起。这本书的开头，就用非常通俗易懂的语言，解释了什么是云计算，为什么要使用云计算，以及云计算能给我们带来什么。这让我很快就建立起了一个初步的认知框架，不再感到那么无从下手。 然后，书中就开始讲解AWS的核心服务，比如S3、EC2。它不仅仅是告诉你这些服务是什么，更重要的是告诉你这些服务能做什么，以及在什么情况下使用它们。比如，在讲到S3的时候，它会详细介绍不同的存储类型，以及每种存储类型的成本和使用场景，这让我明白了，原来存储数据也有这么多学问。 最让我感到惊喜的是，书中还穿插了很多“实战”的例子。它会一步一步地教你如何在AWS的控制台上创建你的第一个EC2实例，如何上传文件到S3，甚至是如何搭建一个简单的静态网站。这些实际的操作，让我不再只是停留在理论层面，而是能够亲手去体验和感受。 我还喜欢书中关于“安全”的讲解。虽然我是一个初学者，但我知道安全很重要。书中用比较容易理解的方式，解释了AWS IAM（身份与访问管理）的作用，以及如何配置简单的访问权限。这让我明白，在云上，我也需要考虑安全问题，并且有相应的工具来帮助我管理。 这本书就像一位耐心的老师，它没有用过于专业的术语来吓唬我，而是用最简单、最直观的方式，一点一点地引导我进入AWS的世界。我不是期望看一本书就能成为AWS专家，但这本书让我对接下来的学习充满了信心，我感觉我真的能够掌握这项技术，并且能够为我未来的工作打下良好的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面上那种流畅的线条设计，让我想起我们在云端构建的各种复杂而又精妙的系统。我是一名在互联网公司工作的后端工程师，我们公司对技术的要求非常高，而且经常需要根据业务需求快速迭代和部署。AWS是我们公司一直以来都在使用的云平台，但我自己之前只熟悉我们团队日常使用的几个服务，对于整个AWS的生态系统，还有很多不了解的地方。 我购买这本书，是希望能够系统地梳理一下我对AWS的认知，并且了解一些之前没有接触过的服务。这本书在讲解EC2的时候，就不仅仅是停留在启动实例，它还深入到用户数据、EC2用户数据脚本、AMIs（Amazon Machine Images）的创建和使用，以及弹性IP地址和EBS（弹性块存储）卷的管理。这些细节对于提升我们部署效率和故障恢复能力都非常有帮助。 尤其让我印象深刻的是书中关于“容器化”和“微服务”的章节。我们公司现在也在大力推行容器化部署，而ECS（弹性容器服务）和EKS（弹性Kubernetes服务）是AWS在这方面的核心产品。书中详细对比了ECS和EKS的适用场景，并给出了相应的部署和管理建议。这让我能够更清晰地理解，什么时候应该选择ECS，什么时候应该选择EKS，以及如何有效地利用它们来管理我们的微服务应用。 我还发现书中对“DevOps”的理念贯穿其中。它提到了CodeCommit、CodeBuild、CodeDeploy和CodePipeline等一系列CI/CD工具，并讲解了如何利用这些工具来实现代码的自动化构建、测试和部署。对于我们这种需要快速响应市场变化的团队来说，能够有效地提升开发和部署的效率，是非常关键的。 这本书也给我带来了一些新的思考。比如，在讲到AWS的“无服务器”架构时，它不仅仅是介绍了Lambda，还提到了Step Functions来协调多个Lambda函数，以及DynamoDB作为无服务器数据库的优势。这些组合在一起，能够构建出非常强大且灵活的应用，这让我开始思考，在未来的项目中，是否可以更多地采用无服务器的架构来降低运维成本和提升开发效率。 总而言之，这本书为我提供了一个更广阔的视角来审视AWS。它帮助我将碎片化的知识点串联起来，并且在一些核心领域给了我更深入的理解。对于像我这样希望不断提升自己技能的工程师来说，这本书绝对是值得一读的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就给我一种扎实、可靠的感觉，蓝色和白色的主色调，搭配上AWS标志性的Logo，让人一看就知道是关于AWS的。我是一名在传统IT行业摸爬滚打多年的工程师，最近公司决定向云转型，而AWS又是我们主要的考察对象。我手里这本书，虽然书名看起来有些“基础”，但实际翻阅下来，发现它并不是那种泛泛而谈的入门教材。它更像是一个经验丰富的老前辈，带着你一步一步地走过AWS的“大山”。 比如，在讲到EC2（弹性计算云）的时候，书中并没有仅仅停留在“创建一个虚拟机”的层面。它详细讲解了各种实例类型（如通用型、计算优化型、内存优化型等）的适用场景，以及如何根据实际业务需求来选择最经济高效的实例。我印象特别深刻的是关于“预留实例”和“节省计划”的部分，它不仅仅是介绍了这些概念，还提供了具体的计算方法和成本优化建议，这对于我们这种需要精打细算成本的企业来说，简直是雪中送炭。 而且，书中在讲解每一个服务的时候，都会穿插一些实际操作的截图和代码示例，这让我这种动手能力比较强的人感觉非常受用。我可以直接跟着书里的步骤去AWS控制台操作，遇到问题也能及时对照书中的解释来排查。这本书的作者似乎非常理解读者的学习痛点，他没有回避一些可能遇到的复杂情况，而是通过循序渐进的方式，将复杂的概念化繁为简。 我特别喜欢书中对于AWS IAM（身份与访问管理）的深入剖析。之前我一直觉得IAM只是个简单的用户权限管理工具，看了这本书才知道它的重要性和复杂性。书中详细介绍了如何创建用户、组、角色，以及如何配置精细化的策略，并强调了“最小权限原则”的重要性。这让我意识到，在云安全方面，IAM是基石，一旦配置不当，后果不堪设想。书中还举了一些常见的安全配置错误案例，并给出了相应的解决方案，这让我在实际工作中能够提前规避很多风险。 除了核心的计算和存储服务，书中对数据库、网络、安全、监控等多个维度的AWS服务都有涉及。虽然每个服务都没有像独立的专业书籍那样面面俱到，但它提供了一个非常清晰的全景图，让我能够快速了解AWS的生态系统。比如，在讲到RDS（关系型数据库服务）时，它不仅介绍了不同数据库引擎（MySQL, PostgreSQL, Aurora等）的特点，还讲解了多可用区部署、读写分离等高可用和高性能的架构模式。这本书让我对如何在AWS上构建一个健壮、可扩展的系统有了初步但扎实的认知，为我后续深入学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的纸质摸起来很不错，拿在手里有分量，感觉是很认真的一个作品。我是一个小企业的IT管理员，我们公司一直以来都是使用自建机房，但随着业务的发展，我们发现维护成本越来越高，而且扩展性也越来越差，所以公司决定尝试将一部分业务迁移到云上。AWS是我们考虑的首选，但对于我这种长期在本地环境工作的人来说，云是一个全新的领域。 我拿到这本书的时候，确实抱着一种“救命稻草”的心态。我最担心的就是那些听起来很高端、很复杂的概念，我怕自己看不懂，或者看懂了也用不上。但这本书的讲解方式，出乎意料的接地气。它没有上来就给你灌输各种高深的技术名词，而是从最基本的需求出发，比如“我需要一个地方放我的数据”，然后引出S3；“我需要一台电脑来运行我的程序”，然后引出EC2。 最让我觉得实用的是，书中对于“如何选择”和“如何配置”给出了一些非常具体的指导。比如，在讲到网络部分的时候，它详细解释了VPC（虚拟私有云）、子网、路由表、安全组和NACLs之间的关系，并且给出了构建安全、隔离的网络的最佳实践。这让我明白了，在云上构建一个网络，不仅仅是“连接”的问题，更是“安全”和“隔离”的问题。 我特别喜欢书中关于“监控和日志”的部分。在本地机房，我们都有自己的监控系统，但是到了云上，我不知道该用什么。这本书介绍了CloudWatch，并且讲解了如何收集日志、设置告警，以及如何分析这些数据来排查问题。这让我感到安心，即使业务迁移到云上，我依然能够掌握系统的运行状态，并且及时发现和处理潜在的故障。 这本书就像一个“操作手册”，它让我了解了AWS提供的各种工具和服务，更重要的是，它告诉我如何将这些工具和服务组合起来，来解决实际的业务问题。我不是一个技术大神，但我希望能够成为一个合格的IT管理员，能够为公司在云上的转型贡献力量。这本书，确实给了我很大的信心和帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计确实很用心，每一页都显得很清晰，不会让眼睛感到疲劳。我是一个在校的学生，选择这本书是因为学校的课程正好涉及到云计算，而且我一直对亚马逊AWS的服务非常感兴趣，想了解一下它到底有什么特别之处。我不是那种上来就想成为“架构师”的学生，我更希望能够先把基础打牢，明白每一个服务到底是怎么回事，在什么场景下应该使用它。 书中对于AWS的基础服务，比如S3（简单存储服务）、EC2，讲解得非常细致。它不是那种“点点鼠标就能用”的介绍，而是会告诉你S3的存储类别有哪些，它们分别适合做什么样的存储需求，成本是怎么计算的，甚至还提到了S3的生命周期管理。这一点对于我这种需要控制成本的学生来说，非常有帮助。 EC2的部分，它会详细介绍不同的实例类型，并且给出了很多例子，说明在什么情况下选择什么样的实例类型更合适，这让我不再感到迷茫。 令我惊喜的是，书中还提到了一些关于AWS的“最佳实践”。比如，在讲到成本管理的时候，它会给一些建议，如何去优化成本，避免不必要的开销。对于学生而言，这些成本的控制是非常重要的。此外，书中还穿插了一些实际的应用场景，比如说如何用AWS来搭建一个简单的网站，或者如何存储和处理一些数据。这些具体的例子让抽象的服务变得更加生动，也让我更容易理解它们是如何工作的。 我对书中关于“无服务器计算”（Serverless）的介绍也印象深刻。虽然这个概念听起来很高级，但书中用非常通俗易懂的语言，结合Lambda和API Gateway等服务，解释了无服务器架构的优势，以及如何在实际项目中应用。我之前总觉得无服务器计算离我比较远，看了这本书之后，感觉它其实是可以触及的，并且在某些场景下非常高效。 总的来说，这本书就像一个引路人，它不会让你在复杂的AWS服务中迷失方向，而是一步一步地引导你，让你从宏观的认知到具体的细节都能有所了解。我不是那种看了就一定能成为AWS专家的人，但我相信，通过这本书的学习，我能够对AWS有一个非常全面和扎实的认识，这对我未来的学习和职业发展都会有很大的帮助。