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详解云计算的概念和原理。
内容简介
本书是国内销量大、被众多高校采用的教材《云计算》的典藏版，是中国信息协会教育分会人工智能教育专家委员会主任刘鹏教授团队的心血之作。在应对大数据挑战的过程中，云计算技术日趋成熟，拥有大量成功的商业应用。
本书追踪最新技术，包括大数据与云计算、Google云计算原理与应用、Amazon云计算AWS、微软云计算Microsoft Azure、Hadoop 3.0：主流开源云架构、虚拟化技术、容器技术、云原生技术、云计算数据中心、云计算核心算法、云际计算技术、中国云计算技术及总结与展望等。
作者简介
编者刘鹏，教授，清华大学博士，南京云创大数据科技股份有限公司总裁，中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任，中国信息协会教育分会人工智能教育专家委员会主任，教育部全国普通高校毕业生就业创业指导委员会委员，第45届世界技能大赛中国区云计算选拔赛裁判长/专家指导组组长，2019年全国大学生数据建模比赛命题人，工信部云计算研究中心专家。
章节目录
版权信息
内容简介
编写组
前言
第1章 大数据与云计算
1.1 大数据时代
1.2 云计算概述
1.3 云计算发展现状
1.4 云计算实现机制
1.5 云计算压倒性的成本优势
习题
第2章 Google云计算原理与应用
2.1 Google文件系统
2.1.1 系统架构
2.1.2 容错机制
2.1.3 系统管理技术
2.2 分布式计算编程模型MapReduce
2.2.1 产生背景
2.2.2 编程模型
2.2.3 实现机制
2.2.4 案例分析
2.3 分布式锁服务Chubby
2.3.1 Paxos算法
2.3.2 Chubby系统设计
2.3.3 Chubby中的Paxos算法
2.3.4 Chubby文件系统
2.3.5 通信协议
2.3.6 正确性与性能
2.4 分布式结构化数据表BigTable
2.4.1 设计动机与目标
2.4.2 数据模型
2.4.3 系统架构
2.4.4 主服务器
2.4.5 子表服务器
2.4.6 性能优化
2.5 分布式存储系统Megastore
2.5.1 设计目标及方案选择
2.5.2 Megastore数据模型
2.5.3 Megastore中的事务及并发控制
2.5.4 Megastore基本架构
2.5.5 核心技术——复制
2.5.6 产品性能及控制措施
2.6 分布式监控系统Dapper
2.6.1 基本设计目标
2.6.2 Dapper监控系统简介
2.6.3 关键性技术
2.6.4 常用Dapper工具
2.6.5 Dapper使用经验
2.7 海量数据的交互式分析工具Dremel
2.7.1 产生背景
2.7.2 数据模型
2.7.3 嵌套式的列存储
2.7.4 查询语言与执行
2.7.5 性能分析
2.8 内存大数据分析系统PowerDrill
2.8.1 产生背景与设计目标
2.8.2 基本数据结构
2.8.3 性能优化
2.8.4 性能分析与对比
2.9 Google应用程序引擎
2.9.1 Google App Engine简介
2.9.2 应用程序环境
2.9.3 Google App Engine服务
习题
第3章 Amazon云计算AWS
3.1 基础存储架构Dynamo
3.1.1 Dynamo概况
3.1.2 Dynamo架构的主要技术
3.2 弹性计算云
3.2.1 EC2的基本架构
3.2.2 EC2的关键技术
3.2.3 EC2的安全及容错机制
3.3 简单存储服务
3.3.1 S3的基本概念和操作
3.3.2 S3的数据一致性模型
3.3.3 S3的安全措施
3.4 非关系型数据库服务
3.4.1 与传统关系型数据库的比较
3.4.2 SimpleDB
3.4.3 DynamoDB
3.4.4 SimpleDB和DynamoDB的比较
3.5 关系型数据库服务
3.5.1 RDS的基本原理
3.5.2 RDS的使用
3.6 简单队列服务
3.6.1 SQS的基本模型
3.6.2 SQS的消息
3.7 内容推送服务
3.7.1 CDN
3.7.2 CloudFront
3.8 其他Amazon云计算服务
3.8.1 运维基础架构
3.8.2 DNS服务Route53
3.8.3 虚拟私有云VPC
3.8.4 简单通知服务和简单邮件服务
3.8.5 弹性MapReduce服务
3.8.6 电子商务服务DevPay、FPS和简单支付服务
3.8.7 Amazon执行网络服务
3.8.8 土耳其机器人
3.8.9 数据仓库服务Redshift
3.8.10 流服务
3.8.11 三维建模服务Sumerian
3.8.12 区块链应用Managed Blockchain
3.9 AWS应用实例
3.9.1 照片和视频共享网站SmugMug
3.9.2 视频制作网站Animoto
3.9.3 网站排名公司Alexa
3.10 小结
习题
第4章 微软云计算Microsoft Azure
4.1 微软云计算平台
4.2 微软云操作系统Microsoft Azure
4.2.1 Microsoft Azure概述
4.2.2 Microsoft Azure计算服务
4.2.3 Microsoft Azure存储服务
4.2.4 Microsoft Azure Connect
4.2.5 Microsoft Azure CDN
4.2.6 Fabric控制器
4.3 微软云关系数据库SQL Azure
4.3.1 SQL Azure概述
4.3.2 SQL Azure关键技术
4.3.3 SQL Azure和SQL Server对比
4.4 Microsoft Azure Service Fabric
4.4.1 Service Fabric概述
4.4.2 Service Fabric体系结构
4.4.3 Service Fabric群集
4.5 Microsoft Azure Marketplace
4.6 Microsoft Azure服务平台
4.6.1 网站
4.6.2 虚拟机
4.6.3 云服务
4.6.4 移动服务
4.6.5 大数据处理
4.6.6 媒体服务
4.6.7 物联网平台
4.6.8 人工智能服务
习题
第5章 Hadoop 3.0：主流开源云架构
5.1 挑战与对策
5.1.1 问题概述
5.1.2 常规解决方案
5.1.3 分布式下的解决方案
5.1.4 小结
5.2 Hadoop 3.0简述
5.2.1 Hadoop发展
5.2.2 Hadoop3.0生态圈项目
5.2.3 Hadoop应用
5.3 Hadoop 3.0部署
5.3.1 部署综述
5.3.2 传统解压包方式部署
5.4 Hadoop 3.0体系架构
5.4.1 公共组件Common
5.4.2 分布式文件系统HDFS
5.4.3 分布式操作系统YARN
5.5 Hadoop 3.0访问接口
5.5.1 配置项接口
5.5.2 浏览器接口
5.5.3 命令行接口
5.5.4 HDFS编程
5.5.5 YARN编程
5.6 Hadoop 3.0生态组件
5.6.1 组件简介
5.6.2 Hive
5.6.3 Spark
5.6.4 ZooKeeper
5.6.5 HBase
5.6.6 Mahout
5.6.7 Redis
5.6.8 Kafka
5.6.9 Flink
5.6.10 Flume
5.6.11 Pig
习题
第6章 虚拟化技术
6.1 虚拟化技术简介
6.2 服务器虚拟化
6.2.1 服务器虚拟化的层次
6.2.2 服务器虚拟化的底层实现
6.2.3 虚拟机迁移
6.2.4 隔离技术
6.2.5 案例分析
6.3 存储虚拟化
6.3.1 存储虚拟化的一般模型
6.3.2 存储虚拟化的实现方式
6.3.3 案例分析
6.4 网络虚拟化
6.4.1 网络虚拟化简介
6.4.2 案例分析：VMware网络虚拟化
6.5 桌面虚拟化
6.5.1 桌面虚拟化简介
6.5.2 技术现状
6.5.3 案例分析
6.6 OpenStack开源虚拟化平台
6.6.1 OpenStack背景介绍
6.6.2 Nova
6.6.3 Swift
6.6.4 Glance
6.7 超融合技术
6.7.1 概念
6.7.2 产生背景
6.7.3 超融合技术简介
习题
第7章 容器技术
7.1 容器技术简介
7.1.1 容器技术的发展历程
7.1.2 容器技术的架构
7.1.3 容器的底层技术
7.1.4 容器的关键技术
7.1.5 容器技术的优势和局限性
7.1.6 容器技术的典型应用
7.1.7 容器和虚拟机对比
7.2 Docker技术
7.2.1 Docker是什么
7.2.2 Docker的架构和流程
7.2.3 Docker的优势和局限性
7.2.4 分布式Docker网络环境搭建
7.3 Rocket（Rkt）技术简介
7.3.1 Rkt的标准化尝试
7.3.2 Rkt是什么
7.3.3 Rkt的基本使用方法
7.4 其他容器技术
7.4.1 Garden容器技术
7.4.2 Kata容器技术
7.5 容器编排系统
7.5.1 Google Kubernetes
7.5.2 Docker Swarm
7.5.3 Apache Mesos
7.5.4 CoreOS Fleet
习题
第8章 云原生技术
8.1 云原生简介
8.2 微服务
8.2.1 Spring Cloud架构
8.2.2 服务网格架构
8.3 敏捷基础设施
8.3.1 分布式消息中间件服务
8.3.2 分布式缓存服务
8.3.3 分布式任务调度服务
8.3.4 监控告警服务
8.4 DevOps自动化运维
8.4.1 概念
8.4.2 Ansible
8.4.3 SaltStack
8.4.4 Jenkins
8.5 持续交付
8.5.1 持续交付与持续集成、持续部署
8.5.2 持续交付与DevOps
8.6 云原生应用场景
8.6.1 深度学习应用场景
8.6.2 区块链应用场景
8.6.3 边缘计算应用场景
8.6.4 传统行业互联网化应用场景
习题
第9章 云计算数据中心
9.1 云计算数据中心的特征
9.2 云计算数据中心网络部署
9.2.1 改进型树形结构
9.2.2 递归层次结构
9.2.3 光交换网络
9.2.4 无线数据中心网络
9.2.5 软件定义网络
9.3 绿色节能技术
9.3.1 配电系统节能技术
9.3.2 空调系统节能技术
9.3.3 集装箱数据中心节能技术
9.3.4 海底数据中心
9.3.5 数据中心节能策略和算法研究
9.3.6 新能源的应用
9.3.7 典型的绿色节能数据中心
9.4 自动化管理
9.4.1 自动化管理的特征
9.4.2 自动化管理实现阶段
9.4.3 Facebook自动化管理
9.5 容灾备份
9.5.1 容灾系统的等级标准
9.5.2 容灾备份的关键技术
9.5.3 云存储在容灾备份中的应用
习题
第10章 云计算核心算法
10.1 Paxos算法
10.1.1 Paxos算法背景知识
10.1.2 Paxos算法详解
10.1.3 Paxos算法举例
10.1.4 Chubby中Paxos算法的具体实现
10.2 DHT算法
10.2.1 DHT原理介绍
10.2.2 Chord中DHT的具体实现
10.2.3 Pastry中DHT的具体实现
10.2.4 CAN中DHT的具体实现
10.2.5 Tapestry中DHT的具体实现
10.3 Gossip协议
10.3.1 Gossip协议的特点
10.3.2 Gossip协议的通信方式及收敛性
10.3.3 Gossip节点管理算法
10.3.4 Cassandra中Gossip协议的具体实现方式
10.3.5 CoolStreaming中Gossip协议的具体实现方式
10.3.6 Hyperledger Fabric中Gossip协议的具体实现方式
10.3.7 Chord网络中Gossip协议的具体实现方式
习题
第11章 云际计算技术
11.1 传统云计算面临的挑战
11.2 云际计算诞生
11.2.1 云际计算概念
11.2.2 技术优势
11.3 云际计算架构
11.3.1 集中式代理架构
11.3.2 地理分布式代理架构
11.4 云际计算关键技术
11.4.1 云际协作环境
11.4.2 对等协作机制
11.5 云际存储关键技术
11.5.1 纠删码容错技术
11.5.2 数据完整性证明机制
11.5.3 并发控制方法
11.5.4 安全重删技术
11.6 云际计算研究进展
11.6.1 Inter-Cloud
11.6.2 SuperCloud
11.6.3 Multi-Cloud
11.6.4 Federated Cloud
11.6.5 Cloud Service Broker
11.6.6 Internetware
11.6.7 iVCE
11.7 云际计算应用场景
习题
第12章 中国云计算技术
12.1 国内云计算发展概况
12.2 国内云存储技术
12.2.1 淘宝文件系统
12.2.2 云创大数据cStor超融合云存储系统
12.2.3 A8000超低功耗云存储一体机
12.3 国内大数据库技术
12.3.1 阿里巴巴OceanBase
12.3.2 云创大数据数据立方
12.4 云视频监控技术
12.4.1 cVideo云视频监控系统
12.4.2 cVideo智能分析系统
12.4.3 cVideo云转码系统
12.5 阿里巴巴阿里云服务
12.5.1 阿里云计算体系架构
12.5.2 弹性计算服务
12.5.3 对象存储服务
12.5.4 表格存储服务
12.5.5 开放数据处理服务
12.5.6 关系型数据库服务
12.6 云创大数据万物云服务
12.6.1 平台简介
12.6.2 系统架构
12.6.3 功能服务
12.6.4 应用举例
12.7 云创大数据人工智能云平台
12.7.1 训练平台
12.7.2 推理平台
12.7.3 开放平台
习题
第13章 总结与展望
13.1 主流商业云计算解决方案比较
13.1.1 应用场景
13.1.2 使用流程
13.1.3 体系结构
13.1.4 实现技术
13.1.5 核心业务
13.2 主流开源云计算系统比较
13.2.1 开发目的
13.2.2 体系结构
13.2.3 实现技术
13.2.4 核心服务
13.3 云计算发展趋势
13.3.1 标准化
13.3.2 混合云模式
13.3.3 多云部署
13.3.4 云计算与人工智能相融合
习题
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