云計算

內容概要

　　《云計算（第2版）》是中國電子學會云計算專家委員會劉鵬教授主編的系統(tǒng)講授云計算技術的專業(yè)圖書，重點闡述了云計算領域具有代表性的Google、Amazon、微軟和VMware四家公司的云計算技術原理和應用方法，并詳細分析了以Hadoop、Eucalyptus為代表的眾多開源云計算系統(tǒng)和云計算仿真器CloudSim，綜述了云計算領域的理論研究熱點問題?！对朴嬎悖ǖ?版）》強化了可操作性，給出了大量應用實例、編程方法或實驗步驟等?！对朴嬎悖ǖ?版）》主要內容包括：Google的GFS、MapReduce、Bigtable、Chubby、Megastore、Dapper和App Engine等；Amazon的Dynamo、EC2、S3、SQS、SimpleDB和CloudFront等；微軟的Windows Azure、SQL Azure、App Fabric等；VMware的vSphere、vCenter等，開源云計算技術的Hadoop、Eucalyptus、Cassandra、Hive、VoltDB等。讀者可從《云計算（第2版）》配套網站中國云計算獲取更多資料和求解疑難問題?！　　对朴嬎悖ǖ?版）》緊跟云計算的發(fā)展前沿，既有理論深度，又有實用價值，可作為高校教材使用，也可作為云計算研發(fā)人員和愛好者的學習和參考資料?！　∽x者對象：可作為大學高年級和研究生云計算課程教材，也可作為云計算研究開發(fā)人員、愛好者的參考資料。

作者簡介

劉鵬，清華大學博士，解放軍理工大學教授、學科帶頭人，中國云計算專家委員會委員。主要研究方向為信息網格和云計算，完成科研課題18項，發(fā)表論文70余篇，獲部級科技進步獎6項。曾奪得國際計算機排序比賽冠軍，并兩次奪得全國高校科技比賽最高獎，獲“全軍十大學習成才標兵”、“南京十大杰出青年”和“清華大學學術新秀”等稱號。2002年首倡的“網格計算池”和2003年研發(fā)的“反垃圾郵件網格”分別為云計算和云安全的前身。創(chuàng)辦了知名的中國網格（chinagrid.net）和中國云計算（chinacloud.cn）網站。

書籍目錄

目    錄第1章  緒論 11.1  云計算的概念 11.2  云計算發(fā)展現(xiàn)狀 31.3  云計算實現(xiàn)機制 51.4  網格計算與云計算 61.5  云計算的發(fā)展環(huán)境 91.5.1  云計算與3G 91.5.2  云計算與物聯(lián)網 91.5.3  云計算與移動互聯(lián)網 101.5.4  云計算與三網融合 111.6  云計算壓倒性的成本優(yōu)勢 12習題 15參考文獻 15第2章  Google云計算原理與應用 172.1  Google文件系統(tǒng)GFS 172.1.1  系統(tǒng)架構 182.1.2  容錯機制 202.1.3  系統(tǒng)管理技術 202.2  分布式數(shù)據(jù)處理MapReduce 212.2.1  產生背景 212.2.2  編程模型 222.2.3  實現(xiàn)機制 222.2.4  案例分析 242.3  分布式鎖服務Chubby 252.3.1  Paxos算法 262.3.2  Chubby系統(tǒng)設計 272.3.3  Chubby中的Paxos 292.3.4  Chubby文件系統(tǒng) 312.3.5  通信協(xié)議 322.3.6  正確性與性能 342.4  分布式結構化數(shù)據(jù)表Bigtable 352.4.1  設計動機與目標 352.4.2  數(shù)據(jù)模型 362.4.3  系統(tǒng)架構 372.4.4  主服務器 382.4.5  子表服務器 392.4.6  性能優(yōu)化 422.5  分布式存儲系統(tǒng)Megastore 432.5.1  設計目標及方案選擇 442.5.2  Megastore數(shù)據(jù)模型 442.5.3  Megastore中的事務及并發(fā)控制 462.5.4  Megastore基本架構 472.5.5  核心技術——復制 492.5.6  產品性能及控制措施 522.6  大規(guī)模分布式系統(tǒng)的監(jiān)控基礎架構Dapper 542.6.1  基本設計目標 542.6.2  Dapper監(jiān)控系統(tǒng)簡介 542.6.3  關鍵性技術 572.6.4  常用Dapper工具 582.6.5  Dapper使用經驗 602.7  Google應用程序引擎 622.7.1  Google App Engine簡介 622.7.2  應用程序環(huán)境 632.7.3  Google App Engine服務 652.7.4  Google App Engine編程實踐 72習題 86參考文獻 86第3章  Amazon云計算AWS 883.1  Amazon平臺基礎存儲架構：Dynamo 883.1.1  Dynamo在Amazon服務平臺的地位 883.1.2  Dynamo架構的主要技術 893.2  彈性計算云EC2 973.2.1  EC2的主要特性 973.2.2  EC2基本架構及主要概念 973.2.3  EC2的關鍵技術 993.3.4  EC2安全及容錯機制 1013.3  簡單存儲服務S3 1023.3.1  基本概念和操作 1023.3.2  數(shù)據(jù)一致性模型 1043.3.3  S3安全措施 1053.4  簡單隊列服務SQS 1073.4.1  SQS基本模型 1073.4.2  兩個重要概念 1073.4.3  消息 1083.4.4  身份認證 1093.5  簡單數(shù)據(jù)庫服務Simple DB 1093.5.1  重要概念 1103.5.2  存在的問題及解決辦法 1123.5.3  Simple DB和其他AWS的結合使用 1123.6  關系數(shù)據(jù)庫服務RDS 1133.6.1  SQL和NoSQL數(shù)據(jù)庫的對比 1133.6.2  RDS數(shù)據(jù)庫原理 1143.6.3  RDS的使用 1153.7  內容推送服務CloudFront 1153.7.1  內容推送網絡CDN 1153.7.2  云內容推送CloudFront 1173.8  其他Amazon云計算服務 1193.8.1  快速應用部署Elastic Beanstalk和服務模板CloudFormation 1193.8.2  云中的DNS服務 Router 53 1193.8.3  虛擬私有云VPC 1203.8.4  簡單通知服務SNS和簡單郵件服務SES 1203.8.5  彈性MapReduce服務 1203.8.6  電子商務服務DevPay、FPS和Simple Pay 1223.8.7  Amazon執(zhí)行網絡服務 1263.8.8  土耳其機器人 1273.8.9  Alexa Web服務 1283.9  AWS應用實例 1293.9.1  在線照片存儲共享網站SmugMug 1293.9.2  在線視頻制作網站Animoto 1303.10  小結 131習題 131參考文獻 131第4章  微軟云計算Windows Azure 1354.1  微軟云計算平臺 1354.2  微軟云操作系統(tǒng)Windows Azure 1364.2.1  Windows Azure概述 1364.2.2  Windows Azure計算服務 1374.2.3  Windows Azure存儲服務 1384.2.4  Windows Azure Connect 1524.2.5  Windows Azure CDN 1534.2.6  Fabric控制器 1534.2.7  Windows Azure應用場景 1554.3  微軟云關系數(shù)據(jù)庫SQL Azure 1574.3.1  SQL Azure概述 1574.3.2  SQL Azure關鍵技術 1584.3.3  SQL Azure應用場景 1604.3.4  SQL Azure和SQL Server對比 1624.4  Windows Azure AppFabric 1634.4.1  AppFabric概述 1634.4.2  AppFabric關鍵技術 1644.5  Windows Azure Marketplace 1674.6  微軟云計算編程實踐 1684.6.1  利用Visual Studio2010開發(fā)簡單的云應用程序 1684.6.2  向Windows Azure平臺發(fā)布應用程序 170習題 173參考文獻 173第5章  VMware云計算 1745.1  VMware云產品簡介 1745.1.1  VMware云戰(zhàn)略三層架構 1745.1.2  VMware vSphere架構 1755.1.3  云操作系統(tǒng)vSphere 1765.1.4  底層架構服務vCloud Service Director 1775.1.5  虛擬桌面產品VMware View 1785.2  云管理平臺 vCenter 1795.2.1  虛擬機遷移工具 1795.2.2  虛擬機數(shù)據(jù)備份恢復工具 1815.2.3  虛擬機安全工具 1815.2.4  可靠性組件FT和HA 1825.3  云架構服務提供平臺vCloud Service Director 1825.3.1  創(chuàng)建虛擬數(shù)據(jù)中心和組織 1835.3.2  網絡的設計 1845.3.3  目錄管理 1845.3.4  計費功能 1845.4  VMware的網絡和存儲虛擬化 1845.4.1  網絡虛擬化 1845.4.2  存儲虛擬化 186習題 188參考文獻 188第6章  Hadoop：Google云計算的開源實現(xiàn) 1896.1  Hadoop簡介 189 6.2  Hadoop分布式文件系統(tǒng)HDFS 1906.2.1  設計前提與目標 1906.2.2  體系結構 1916.2.3  保障可靠性的措施 1926.2.4  提升性能的措施 1946.2.5  訪問接口 1956.3  分布式數(shù)據(jù)處理MapReduce 1966.3.1  邏輯模型 1966.3.2  實現(xiàn)機制 1966.4  分布式結構化數(shù)據(jù)表HBase 1976.4.1  邏輯模型 1986.4.2  物理模型 1986.4.3  子表服務器 1996.4.4  主服務器 1996.4.5  元數(shù)據(jù)表 2006.5  Hadoop安裝 2006.5.1  在Linux系統(tǒng)中安裝Hadoop 2006.5.2  在Windows系統(tǒng)中安裝Hadoop 2086.6  HDFS使用 2156.6.1  HDFS 常用命令 2156.6.2  HDFS 基準測試 2196.7  HBase安裝使用 2196.7.1  HBase的安裝配置 2196.7.2  HBase的執(zhí)行 2206.7.3  Hbase編程實例 2216.8  MapReduce編程 2236.8.1  矩陣相乘算法設計 2236.8.2  編程實現(xiàn) 224習題 226參考文獻 226第7章  Eucalyptus：Amazon云計算的開源實現(xiàn) 2287.1  Eucalyptus簡介 2287.2  Eucalyptus技術實現(xiàn) 2297.2.1  體系結構 2297.2.2  主要構件 2307.2.3  訪問接口 2307.2.4  服務等級協(xié)議 2317.2.5  虛擬組網 2327.3  Eucalyptus安裝與使用 2337.3.1  在Linux系統(tǒng)中安裝Eucalyptus 2337.3.2  Eucalyptus配置和管理 2367.3.3  Eucalyptus常用命令的示例和說明 238習題 240參考文獻 240第8章  其他開源云計算系統(tǒng) 2418.1  簡介 2418.1.1  Cassandra 2418.1.2  Hive 2428.1.3  VoltDB 2428.1.4  Enomaly ECP 2438.1.5  Nimbus 2448.1.6  Sector and Sphere 2458.1.7  abiquo 2478.1.8  MongoDB 2478.2  Cassandra 2498.2.1  體系結構 2498.2.2  數(shù)據(jù)模型 2508.2.3  存儲機制 2518.2.4  讀/寫刪過程 2528.3  Hive 2548.3.1  整體構架 2548.3.2  數(shù)據(jù)模型 2558.3.3  HQL語言 2578.3.4  環(huán)境搭建 2598.4  VoltDB 2608.4.1  整體架構 2608.4.2  自動數(shù)據(jù)分片技術 261習題 264參考文獻 264第9章  云計算仿真器CloudSim 2659.1  CloudSim簡介 2659.2  CloudSim體系結構 2659.2.1  CloudSim核心模擬引擎 2669.2.2  CloudSim層 2689.2.3  用戶代碼層 2719.3  CloudSim技術實現(xiàn) 2719.4  CloudSim的使用方法 274 9.4.1  環(huán)境配置 2749.4.2  運行樣例程序 2749.5  CloudSim的擴展 2779.5.1  調度策略的擴展 2779.5.2  仿真核心代碼 2809.5.3  平臺重編譯 286習題 287參考文獻 287第10章  云計算研究熱點 28810.1  云計算體系結構研究 28810.1.1  Youseff劃分方法 28810.1.2  Lenk劃分方法 29010.2  云計算關鍵技術研究 29210.2.1  虛擬化技術 29210.2.2  數(shù)據(jù)存儲技術 29310.2.3  資源管理技術 29510.2.4  能耗管理技術 29810.2.5  云監(jiān)測技術 30110.3  編程模型研究 30310.3.1  All-Pairs編程模型 30310.3.2  GridBatch編程模型 30410.3.3  其他編程模型 30510.4  支撐平臺研究 30610.4.1  Cumulus：數(shù)據(jù)中心科學云 30610.4.2  CARMEN：e-Science云計算 30710.4.3  RESERVOIR：云服務融合平臺 30810.4.4  TPlatform：Hadoop的變種 30910.4.5  P2P環(huán)境的MapReduce 30910.4.6  Yahoo云計算平臺 31110.4.7  微軟的Dryad框架 31110.4.8  Neptune框架 31210.5  應用研究 31310.5.1  語義分析應用 31310.5.2  生物學應用 31410.5.3  數(shù)據(jù)庫應用 31510.5.4  地理信息應用 31610.5.5  商業(yè)應用 31710.5.6  醫(yī)學應用 31810.5.7  社會智能應用 31910.6  云安全研究 32110.6.1  Anti-Spam Grid：反垃圾郵件網格 32110.6.2  CloudAV：終端惡意軟件檢測 32310.6.3  AMSDS：惡意軟件簽名自動檢測 32410.6.4  CloudSEC：協(xié)作安全服務體系結構 325習題 327參考文獻 327第11章  總結與展望 33211.1  主流商業(yè)云計算解決方案比較 33211.1.1  應用場景 33211.1.2  使用流程 33411.1.3  體系結構 33511.1.4  實現(xiàn)技術 33511.1.5  核心業(yè)務 33611.2  主流開源云計算系統(tǒng)比較 33811.2.1  開發(fā)目的 33811.2.2  體系結構 33911.2.3  實現(xiàn)技術 34011.2.4  核心服務 34011.3  國內代表性云計算平臺比較 34111.3.1  中國移動“大云” 34111.3.2  阿里巴巴“阿里云” 34311.3.3  “大云”與“阿里云”的比較 34311.4  云計算的歷史坐標與發(fā)展方向 34411.4.1  互聯(lián)網發(fā)展的階段劃分 34411.4.2  云格（Gloud）——云計算的未來 346習題 348參考文獻 349

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