| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目标与现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 研究目标 | 第11页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第12-13页 |
| 1.3.1 论文的主要内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 论文的研究路线及方法 | 第13页 |
| 1.4 先进性和可行性分析 | 第13-15页 |
| 2 大数据技术理论基础分析 | 第15-24页 |
| 2.1 Hadoop平台研究分析 | 第15-20页 |
| 2.1.1 Hadoop平台介绍 | 第15-16页 |
| 2.1.2 Hadoop各个组件研究分析 | 第16-17页 |
| 2.1.3 分布式数据存储模式的深入分析 | 第17-20页 |
| 2.2 MongoDB研究分析 | 第20-22页 |
| 2.3 ElasticSearch研究分析 | 第22页 |
| 2.4 大数据工具软件在保险企业中的应用场景 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 保险企业数据中心管理模式分析 | 第24-37页 |
| 3.1 A公司数据中心管理模式介绍 | 第24-28页 |
| 3.1.1 数据中心组织架构情况 | 第24-27页 |
| 3.1.2 数据中心管理制度介绍 | 第27-28页 |
| 3.2 数据中心工作流程介绍 | 第28-34页 |
| 3.2.1 基本概念 | 第28-29页 |
| 3.2.2 变更的用途、目标及范围 | 第29-30页 |
| 3.2.3 变更的流程的管理关系与管理流程说明 | 第30-34页 |
| 3.3 A公司数据中心系统运维的问题剖析 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于大数据的自动化运维体系设计 | 第37-43页 |
| 4.1 对于数据中心问题的总结与解决思路 | 第37-38页 |
| 4.2 基于大数据的运维自动化和可视化体系 | 第38-42页 |
| 4.2.1 基于MongoDB的配置管理和自动化运维系统 | 第38-41页 |
| 4.2.2 基于Hadoop和ElasticSearche的可视化运维数据分析系统 | 第41-42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 数据中心转型的过程成效分析 | 第43-47页 |
| 5.1 以技术驱动的管理，数据中心转型过程 | 第43-44页 |
| 5.2 数据中心转型成效分析 | 第44-46页 |
| 5.2.1 转型经验总结 | 第44页 |
| 5.2.2 运维团队组织架构调整情况 | 第44-45页 |
| 5.2.3 转型成效分析 | 第45-46页 |
| 5.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 6 总结与展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51页 |