物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算

前言

　　我從2007年開(kāi)始從事云計(jì)算的研發(fā)和業(yè)務(wù)拓展工作時(shí)，得益于一篇發(fā)表在《商業(yè)周刊》上的文章——谷歌及其云計(jì)算，那篇文章聲稱(chēng)，“云計(jì)算，可以把計(jì)算力輕而易舉地送到每個(gè)人的手中”，這讓我驚奇，同時(shí)也打開(kāi)了我去認(rèn)識(shí)云計(jì)算、研究云計(jì)算的大門(mén)?！　‰S著工作中越來(lái)越多地接觸到物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用這一話題，更加迫使我去認(rèn)識(shí)和了解物聯(lián)網(wǎng)。漸漸地，我發(fā)現(xiàn)，我每天的工作都離不開(kāi)云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)了。也許某一天某一個(gè)云計(jì)算的研發(fā)項(xiàng)目需要我?guī)椭业揭粋€(gè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用實(shí)例，并把它部署在云計(jì)算平臺(tái)上進(jìn)行測(cè)試一下；而另外一天，可能就是一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，需要找一個(gè)強(qiáng)大的云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)做IT基礎(chǔ)支撐。這樣的事情經(jīng)常發(fā)生，我似乎變成了一個(gè)云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)的連接人，我把它們組合到一起，實(shí)現(xiàn)了一些成功的物聯(lián)網(wǎng)融合云計(jì)算的應(yīng)用案例，也漸漸地，讓我意識(shí)到：當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)遇到云計(jì)算時(shí)，會(huì)產(chǎn)生強(qiáng)大的力量。一個(gè)結(jié)論，在我的思考中，在實(shí)踐的印證中逐漸清晰起來(lái)，那就是：云計(jì)算是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的基石，物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算的融合發(fā)展將深刻改變我們的未來(lái)。　　首先，云計(jì)算技術(shù)是IT技術(shù)發(fā)展的一次技術(shù)革命，它能夠?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)用戶(hù)帶來(lái)一種最佳的互聯(lián)網(wǎng)體驗(yàn)，同時(shí)，它擁有極大的成本優(yōu)勢(shì)。這樣的一種IT新技術(shù)，它勢(shì)必會(huì)在物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展所需要的IT基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，逐漸地占據(jù)主導(dǎo)地位，漸漸地，越來(lái)越多的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用會(huì)架構(gòu)在以云計(jì)算技術(shù)為基礎(chǔ)的IT基礎(chǔ)架構(gòu)上?！　∑浯?，云計(jì)算技術(shù)可以把計(jì)算力輕而易舉地送到眾人手中，物聯(lián)網(wǎng)勢(shì)必要使用其強(qiáng)大的計(jì)算能力，來(lái)解決物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用所面臨的海量數(shù)據(jù)處理的難題。于是，基于并行分布式計(jì)算的云計(jì)算計(jì)算能力逐漸被運(yùn)用在需要數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。漸漸地，人們認(rèn)識(shí)到，云計(jì)算可以成為物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的計(jì)算機(jī)大腦?！　≡儆?，眾所周知，很多物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用都呈現(xiàn)出煙囪狀發(fā)展的局面，這造成了應(yīng)用之間的數(shù)據(jù)不能共享，用戶(hù)需要注冊(cè)多個(gè)權(quán)限，應(yīng)用也不能實(shí)現(xiàn)漫游，更造成了很多行業(yè)和部門(mén)間的壁壘。如何打破這一局面呢？似乎云計(jì)算平臺(tái)就是解決之道，很多物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)運(yùn)營(yíng)商已經(jīng)意識(shí)到，基于云計(jì)算技術(shù)構(gòu)建統(tǒng)一的業(yè)務(wù)管理平臺(tái)，來(lái)管理和運(yùn)營(yíng)其不同的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，既可以解決上述問(wèn)題，又可以使得應(yīng)用的開(kāi)發(fā)更加統(tǒng)一和簡(jiǎn)單。我們漸漸認(rèn)識(shí)到，云計(jì)算可以成為物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的管理和運(yùn)營(yíng)平臺(tái)?！　∥仪懊嫠v的這些故事，每天都在發(fā)生著，日復(fù)一日，事實(shí)似乎正在給我們展示出一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)融合云計(jì)算發(fā)展的、燦爛的美麗畫(huà)卷。于是，似乎我們每個(gè)人，都有了一種沖動(dòng)，那就是用我們自己的畫(huà)筆，為這個(gè)美麗畫(huà)卷，去畫(huà)上一筆。無(wú)論是不是點(diǎn)睛之筆，這些都證明著在這個(gè)偉大的時(shí)代，我們都曾經(jīng)努力過(guò)。　　在本書(shū)的編寫(xiě)過(guò)程中，得到了我的家人和很多朋友的支持和幫助，在此，深表感謝和敬意。并特別感謝和我一起從事本書(shū)編寫(xiě)工作的趙立君先生和劉煒先生所付出的辛勤勞動(dòng)。　　編著者　　2012年5月

內(nèi)容概要

　　物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算一書(shū)，嘗試從物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算融合發(fā)展角度，去介紹相關(guān)的云計(jì)算技術(shù)以及云計(jì)算的服務(wù)模式。本書(shū)闡述了云計(jì)算是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的基石，物聯(lián)網(wǎng)融合云計(jì)算發(fā)展，將深刻改變我們的未來(lái)的觀點(diǎn)，并以多個(gè)經(jīng)典案例分析，闡述了云計(jì)算將成為物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展所必須的IT基礎(chǔ)設(shè)施，云計(jì)算是物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行海量數(shù)據(jù)處理和分析的大腦，云計(jì)算平臺(tái)將成為物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的管理和運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，造就物聯(lián)網(wǎng)海量應(yīng)用的長(zhǎng)尾效應(yīng)并形成物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用良性發(fā)展的健康產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)。

作者簡(jiǎn)介

張為民，1993年畢業(yè)于北京工業(yè)大學(xué)。獲自動(dòng)控制和電子工程學(xué)士學(xué)位，2001年獲得工商管理碩士學(xué)位；現(xiàn)任中國(guó)移動(dòng)通信研究院業(yè)務(wù)拓展經(jīng)理。此前，曾在愛(ài)立信工作，任愛(ài)立信（中國(guó)）的項(xiàng)目經(jīng)理和市場(chǎng)經(jīng)理。張為民先生在移動(dòng)通信行業(yè)擁有超過(guò)16年的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，在GSM／WCDMA／TDSCDMA、移動(dòng)增值業(yè)務(wù)等領(lǐng)域具有豐富的經(jīng)驗(yàn)。目前從事云計(jì)算的業(yè)務(wù)拓展和外部協(xié)作工作，是中國(guó)云計(jì)算專(zhuān)委會(huì)的主要發(fā)起人之一。著有《云計(jì)算——深刻改變未來(lái)》一書(shū)，在云計(jì)算領(lǐng)域有著獨(dú)到的見(jiàn)解。

書(shū)籍目錄

第1章 云計(jì)算是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的基石
1.1 從互聯(lián)網(wǎng)到物聯(lián)網(wǎng)
1.2 云計(jì)算是物聯(lián)網(wǎng)的基石
1.3 物聯(lián)網(wǎng)的國(guó)內(nèi)外發(fā)展趨勢(shì)
1.3.1 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的整體發(fā)展情況
1.3.2 全球的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用處于起步階段
1.3.3 發(fā)達(dá)國(guó)家處于領(lǐng)先地位
1.3.4 我國(guó)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用初創(chuàng)待發(fā)
1.3.5 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)
1.4 物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展深刻影響未來(lái)
第2章 云計(jì)算的起源
2.1 Animoto的創(chuàng)業(yè)故事
2.2 云計(jì)算是當(dāng)今的熱門(mén)名詞
2.3 云計(jì)算在中國(guó)
2.4 云計(jì)算的前世今生
2.4.1 高高在上的大型計(jì)算機(jī)時(shí)代
2.4.2 合久必分：PC時(shí)代的到來(lái)
2.4.3 分久必合：互聯(lián)網(wǎng)讓PC合在了一起
2.4.4 合中有分，分中有合：云計(jì)算時(shí)代來(lái)臨
第3章 云計(jì)算的概念和特點(diǎn)
3.1 云計(jì)算概念
3.2 云計(jì)算的分類(lèi)
3.2.1 公有云和私有云
3.2.2 XaaS
3.3 云計(jì)算的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)
3.3.1 快速滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需求
3.3.2 低成本、綠色節(jié)能
3.3.3 提高資源管理效率
3.4 云計(jì)算與網(wǎng)格計(jì)算
3.5 云計(jì)算中心和超算中心
3.6 Google云計(jì)算成功的秘訣之一
3.6.1 Google的蛻變
3.6.2 一個(gè)簡(jiǎn)單的想法
3.6.3 順利啟程
3.6.4 MapReduce
3.6.5 初見(jiàn)成效
3.6.6 幸運(yùn)女神的降臨
第4章 云計(jì)算的服務(wù)形式和商業(yè)模式
4.1 云平臺(tái)和云服務(wù)
4.1.1 云平臺(tái)
4.1.2 Google App Engine
4.1.3 云服務(wù)
4.2 云計(jì)算的典型商業(yè)模式
4.2.1 Google在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的神話依賴(lài)于PaaS
4.2.2 Amazon的商業(yè)模式創(chuàng)新全面啟動(dòng)了IaaS服務(wù)
4.2.3 SalesForce.com的成功源于SaaS
4.3 典型的云計(jì)算應(yīng)用
4.4 云計(jì)算的商業(yè)模式的成功秘密
4.4.1 海量用戶(hù)支持、良好用戶(hù)體驗(yàn)促成互聯(lián)網(wǎng)后向收費(fèi)模式的成功
4.4.2 “人人是服務(wù)的使用者”，“人人是服務(wù)的提供者”
4.4.3 對(duì)大規(guī)模用戶(hù)的海量數(shù)據(jù)計(jì)算成為可能
4.4.4 IT服務(wù)設(shè)施從硬件依賴(lài)轉(zhuǎn)向軟件依賴(lài)
4.5 云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)
4.6 云計(jì)算的社會(huì)價(jià)值及其影響
4.6.1 云計(jì)算對(duì)電子信息產(chǎn)業(yè)的影響
4.6.2 云計(jì)算的價(jià)值
第5章 云計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)和開(kāi)源社區(qū)
5.1 云計(jì)算技術(shù)框架概述
5.2 虛擬化技術(shù)
5.2.1 什么是虛擬化
5.2.2 虛擬化技術(shù)的分類(lèi)
5.2.3 云計(jì)算機(jī)時(shí)代下的虛擬化技術(shù)
5.2.4 虛擬化打開(kāi)了云計(jì)算的大門(mén)
5.3 海量分布式存儲(chǔ)技術(shù)
5.4 并行編程模式
5.5 數(shù)據(jù)管理技術(shù)
5.6 分布式資源管理技術(shù)
5.7 云計(jì)算平臺(tái)管理技術(shù)
5.8 云計(jì)算是一種多粒度和變粒度的計(jì)算
5.9 綠色節(jié)能技術(shù)
5.10 云計(jì)算和開(kāi)源社區(qū)
5.10.1 虛擬化平臺(tái)軟件Xen與KVM
5.10.2 云基礎(chǔ)設(shè)施管理平臺(tái)Eucalyptus與OpenNebula
5.10.3 分布式計(jì)算框架Hadoop
5.10.4 云平臺(tái)訪問(wèn)接口適配層libcloud與Dasein Cloud API
5.10.5 開(kāi)源精神
第6章 云計(jì)算的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀和發(fā)展
6.1 云計(jì)算的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀
6.2 云計(jì)算產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)分析
6.2.1 美國(guó)市場(chǎng)走向成熟
6.2.2 國(guó)內(nèi)市場(chǎng)政府推動(dòng)，喜中有憂(yōu)
6.2.3 現(xiàn)狀原因：供給匱乏，需求乏力
6.3 云計(jì)算的未來(lái)發(fā)展
第7章 云計(jì)算數(shù)據(jù)中心及其度量維度
7.1 云計(jì)算發(fā)展迅猛，市場(chǎng)初具規(guī)模
7.2 云計(jì)算對(duì)數(shù)據(jù)中心建設(shè)帶來(lái)挑戰(zhàn)和機(jī)遇
7.3 國(guó)外先進(jìn)云計(jì)算數(shù)據(jù)中心
7.3.1 Google云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的最佳實(shí)踐
7.3.2 Facebook的綠色數(shù)據(jù)中心
7.4 云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的構(gòu)建
7.4.1 電子郵箱服務(wù)中心的構(gòu)建
7.4.2 搜索服務(wù)中心的構(gòu)建
7.4.3 視頻服務(wù)中心的構(gòu)建
7.4.4 云存儲(chǔ)服務(wù)平臺(tái)的構(gòu)建
7.5 粗略評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)中心健康性的5個(gè)指標(biāo)
第8章 云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系
8.1 云計(jì)算是物聯(lián)網(wǎng)最具成本優(yōu)勢(shì)的IT基礎(chǔ)設(shè)施
8.2 云計(jì)算是物聯(lián)網(wǎng)最具計(jì)算力和存儲(chǔ)力的平臺(tái)
8.3 云計(jì)算是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘的大腦
8.4 云計(jì)算是構(gòu)筑物聯(lián)網(wǎng)長(zhǎng)尾效應(yīng)的開(kāi)放平臺(tái)
8.5 云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展
8.5.1 物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算融合發(fā)展第一階段
8.5.2 物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算融合發(fā)展的第二階段
8.5.3 物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算融合發(fā)展的第三階段
第9章 云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)融合應(yīng)用案例
9.1 云計(jì)算與無(wú)線城市
9.2 云計(jì)算與交通物流
9.2.1 智能交通
9.2.2 智慧物流
9.3 云計(jì)算與健康醫(yī)療
9.3.1 醫(yī)療保健應(yīng)用
9.3.2 家庭社區(qū)遠(yuǎn)程醫(yī)療監(jiān)護(hù)系統(tǒng)
9.3.3 醫(yī)院臨床無(wú)線醫(yī)療監(jiān)護(hù)系統(tǒng)
第10章 物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算相融合的未來(lái)服務(wù)形式
10.1 物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)模式分析
10.1.1 物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)機(jī)會(huì)
10.1.2 物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)應(yīng)用類(lèi)型及其應(yīng)用系統(tǒng)組網(wǎng)方式
10.1.3 物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的商業(yè)運(yùn)營(yíng)模式和商業(yè)合作模式
10.1.4 物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)模型
10.1.5 國(guó)內(nèi)外運(yùn)營(yíng)商分析
10.2 當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用模式所存在的問(wèn)題及解決方案
10.2.1 當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用模式所存在的問(wèn)題
10.2.2 以云計(jì)算技術(shù)融合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用解決方案的分析

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：   插圖：   摩爾定律的一個(gè)有趣版本：“Andy giveth，and Bill taketh away”，就是說(shuō)Intel的Andy能給多少，微軟的Bill就全盡其用。 為了從云計(jì)算平臺(tái)管理和計(jì)算的處理機(jī)制上滿(mǎn)足這種分布式的多粒度和可變粒度的并行計(jì)算需求，計(jì)算機(jī)專(zhuān)家們想了很多行之有效的方法，但最終是要在編程中使得計(jì)算能夠?qū)崿F(xiàn)分布和并行。其中最具代表性的就是基于Hadoop的MapReduce。眾所周知，在并行編程（Concurrency Programming）中的真正挑戰(zhàn)在于編程模式（Programming Model）的改變，程序員不僅要對(duì)自己的程序怎樣并行化有清楚的認(rèn)識(shí)，更重要的是，要對(duì)如何去實(shí)現(xiàn)（包括架構(gòu)、容錯(cuò)、實(shí)時(shí)監(jiān)控等）這種并行化、如何去調(diào)試、如何去測(cè)試有清晰的認(rèn)識(shí)。MapReduce正是把分布式的業(yè)務(wù)邏輯從這些復(fù)雜的細(xì)節(jié)中抽象出來(lái)，使得沒(méi)有或者有很少并行開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)的程序員也能進(jìn)行并行應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)。MapReduce在這方面有著神奇的魔力。其根源正是在于如何進(jìn)行多粒度分割和映射、進(jìn)行可變粒度的規(guī)約。面對(duì)復(fù)雜問(wèn)題，我們知識(shí)要“分而治之”，英文中對(duì)應(yīng)的詞是“Divide and Conquer”。MapReduce其實(shí)就是Divide和Conquer的過(guò)程，通過(guò)把問(wèn)題按照一定的粒度進(jìn)行分割，使這些分割后的Map運(yùn)算高度并行而實(shí)現(xiàn)多粒度計(jì)算，再將Map后的結(jié)果Reduce（根據(jù)某一個(gè)Key）從而實(shí)現(xiàn)可變粒度計(jì)算，得到最終的結(jié)果。整個(gè)MapReduce的編程過(guò)程就是一次多粒度和可變粒度計(jì)算編程的過(guò)程。用MapReduce的編程模式，可以讓編程從復(fù)雜問(wèn)題的繁雜處理中抽象分離出來(lái)。使得程序員可以只關(guān)心應(yīng)用邏輯，關(guān)心根據(jù)哪些Key把問(wèn)題進(jìn)行分解，哪些操作是Map操作，哪些操作是Reduce操作。其他并行計(jì)算中的復(fù)雜問(wèn)題實(shí)施，諸如分布、工作調(diào)度、容錯(cuò)、機(jī)器間通信都交給MapReduce Framework去做，從而很大程度上簡(jiǎn)化了整個(gè)編程模型。 （4）多粒度和可變粒度的特性使得以云計(jì)算為代表的信息處理技術(shù)更符合人類(lèi)社會(huì)化信息處理及智能信息處理發(fā)展趨勢(shì)的要求。 按照信息論的描述，信息包含從制造和組織，到處理、傳輸，以及最終呈現(xiàn)4個(gè)環(huán)節(jié)，在這4個(gè)環(huán)節(jié)中，信息有時(shí)是細(xì)粒度的，有時(shí)是粗粒度的，所以未來(lái)的信息處理和計(jì)算，一定需要滿(mǎn)足多粒度和可變粒度計(jì)算的問(wèn)題。云計(jì)算正是基于這一方向嘗試并成功地進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。

編輯推薦

《物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算》適合從事物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算相關(guān)工作或?qū)Υ烁信d趣的研究人員、工程技術(shù)人員、管理人員，以及高等學(xué)校相關(guān)專(zhuān)業(yè)的本科生等。

圖書(shū)封面

圖書(shū)標(biāo)簽Tags

無(wú)

評(píng)論、評(píng)分、閱讀與下載

---

    物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算 PDF格式下載

---