云计算（第三版）

图书标准信息

• 作者 刘鹏 编
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2015-07
• 版次 3
• ISBN 9787121263866
• 定价 59.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 428页
• 字数 688千字
• 正文语种 简体中文

【内容简介】

本书是国内销量、被众多高校采用的教材《云计算》的升级版，是中国云计算专家咨询委员会秘书长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，拥有大量的成功商业应用。本书追踪技术，相比第二版更新了60%以上的内容，包括大数据与云计算、Google云计算、云计算、微软云计算、Hadoop2.0及其生态圈、虚拟化技术、OpenStack开源云计算、云计算数据中心、云计算核心算法和中国云计算技术等。刘鹏教授创办的中国云计算（chinacloud.cn）、中国大数据（thebigdata.cn）网站和刘鹏微信公众号（lpoutlook）为本书学习提供技术支撑。

【作者简介】

刘鹏，清华大学博士，解放军理工大学教授、学科带头人，中国云计算专家委员会委员。主要研究方向为信息网格和云计算，完成科研课题18项，发表论文70余篇，获部级科技进步奖6项。曾夺得国际计算机排序比赛冠军，并二次夺得全国高校科技比赛高奖，获“全军十大学习成才标兵”、“南京十大杰出青年”和“清华大学学术新秀”等称号。2002年首倡的“网格计算池”和2003年研发的“反垃圾邮件网格”分别为云计算和云安全的前身。创办了知名的中国网格和中国云计算网站。原文出自【比特网】，转载请保留原文链接：http://net.chinabyte.com/362/13143862.shtml

【目录】

第1章  大数据与云计算1
1．1  大数据时代1
1．2  云计算――大数据的计算3
1．3  云计算发展现状6
1．4  云计算实现机制7
1．5  云计算压倒性的成本优势9
习题12
参考文献12
第2章  Google云计算原理与应用13
2．1  Google文件系统GFS13
2．1．1  系统架构14
2．1．2  容错机制16
2．1．3  系统管理技术17
2．2  分布式数据处理MapReduce17
2．2．1  产生背景17
2．2．2  编程模型18
2．2．3  实现机制19
2．2．4  案例分析20
2．3  分布式锁服务Chubby22
2．3．1  Paxos算法23
2．3．2  Chubby系统设计24
2．3．3  Chubby中的Paxos26
2．3．4  Chubby文件系统28
2．3．5  通信协议29
2．3．6  正确性与性能31
2．4  分布式结构化数据表Bigtable32
2．4．1  设计动机与目标32
2．4．2  数据模型33
2．4．3  系统架构34
2．4．4  主服务器35
2．4．5  子表服务器36
2．4．6  性能优化40
2．5  分布式存储系统Megastore41
2．5．1  设计目标及方案选择41
2．5．2  Megastore数据模型42
2．5．3  Megastore中的事务及并发控制44
2．5．4  Megastore基本架构45
2．5．5  核心技术――复制47
2．5．6  产品性能及控制措施51
2．6  大规模分布式系统的监控基础架构Dapper52
2．6．1  基本设计目标52
2．6．2  Dapper监控系统简介53
2．6．3  关键性技术56
2．6．4  常用Dapper工具57
2．6．5  Dapper使用经验59
2．7  海量数据的交互式分析工具Dremel61
2．7．1  产生背景61
2．7．2  数据模型62
2．7．3  嵌套式的列存储63
2．7．4  查询语言与执行68
2．7．5  性能分析70
2．7．6  小结71
2．8  内存大数据分析系统PowerDrill71
2．8．1  产生背景与设计目标71
2．8．2  基本数据结构72
2．8．3  性能优化73
2．8．4  性能分析与对比75
2．9  Google应用程序引擎76
2．9．1  Google App Engine简介77
2．9．2  应用程序环境78
2．9．3  Google App Engine服务80
习题88
参考文献88
第3章  Amazon云计算AWS90
3．1  基础存储架构Dynamo90
3．1．1  Dynamo概况90
3．1．2  Dynamo架构的主要技术91
3．2  弹性计算云EC299
3．2．1  EC2的基本架构99
3．2．2  EC2的关键技术100
3．2．3  EC2的安全及容错机制102
3．3  简单存储服务S3103
3．3．1  S3的基本概念和操作103
3．3．2  S3的数据一致性模型105
3．3．3  S3的安全措施105
3．4  非关系型数据库服务SimpleDB和DynamoDB108
3．4．1  非关系型数据库与传统关系数据库的比较108
3．4．2  SimpleDB108
3．4．3  DynamoDB110
3．4．4  SimpleDB和DynamoDB的比较111
3．5  关系数据库服务RDS111
3．5．1  RDS的基本原理111
3．5．2  RDS的使用112
3．6  简单队列服务SQS113
3．6．1  SQS的基本模型113
3．6．2  SQS的消息114
3．7  内容推送服务CloudFront115
3．7．1  CDN116
3．7．2  CloudFront117
3．8  其他Amazon云计算服务119
3．8．1  快速应用部署Elastic Beanstalk和服务模板CloudFormation119
3．8．2  DNS服务Router 53120
3．8．3  虚拟私有云VPC120
3．8．4  简单通知服务和简单邮件服务120
3．8．5  弹性MapReduce服务121
3．8．6  电子商务服务DevPay、FPS和Simple Pay122
3．8．7  Amazon执行网络服务127
3．8．8  土耳其机器人128
3．8．9  数据仓库服务Redshift129
3．8．10  应用流服务AppStream和数据流分析服务Kinesis129
3．9  AWS应用实例130
3．9．1  照片和视频共享网站SmugMug130
3．9．2  视频制作网站Animoto131
3．9．3  网站排名Alexa132
3．10  小结132
习题132
参考文献133
第4章  微软云计算Windows Azure136
4．1  微软云计算平台136
4．2  微软云操作系统Windows Azure137
4．2．1  Windows Azure概述137
4．2．2  Windows Azure计算服务138
4．2．3  Windows Azure存储服务140
4．2．4  Windows Azure Connect147
4．2．5  Windows Azure CDN148
4．2．6  Fabric控制器149
4．3  微软云关系数据库SQL Azure150
4．3．1  SQL Azure概述150
4．3．2  SQL Azure关键技术151
4．3．3  SQL Azure和SQL Server对比153
4．4  Windows Azure AppFabric154
4．4．1  AppFabric概述154
4．4．2  AppFabric关键技术155
4．5  Windows Azure Marketplace159
4．6  Windows Azure服务平台160
4．6．1  网站160
4．6．2  虚拟机161
4．6．3  云服务162
4．6．4  移动服务163
4．6．5  大数据处理164
4．6．6  媒体支持165
习题166
参考文献166
第5章  Hadoop 2．0：主流开源云架构168
5．1  引例168
5．1．1  问题概述168
5．1．2  常规解决方案168
5．1．3  分布式下的解决方案169
5．1．4  小结173
5．2  Hadoop 2．0简述173
5．2．1  Hadoop 2．0由来173
5．2．2  Hadoop 2．0相关项目174
5．2．3  Hadoop应用175
5．3  Hadoop 2．0部署175
5．3．1  部署综述175
5．3．2  传统解压包部署179
5．4  Hadoop 2．0体系架构182
5．4．1  Hadoop 2．0公共组件Common182
5．4．2  分布式文件系统HDFS184
5．4．3  分布式操作系统Yarn190
5．4．4  Hadoop 2．0安全机制简介198
5．5  Hadoop 2．0访问接口199
5．5．1  访问接口综述199
5．5．2  浏览器接口199
5．5．3  命令行接口200
5．6  Hadoop 2．0编程接口202
5．6．1  HDFS 编程202
5．6．2  Yarn编程205
习题214
参考文献214
第6章  Hadoop 2．0大家族215
6．1  Hadoop 2．0大家族概述215
6．1．1  分布式组件215
6．1．2  部署概述217
6．2  ZooKeeper223
6．2．1  ZooKeeper简介223
6．2．2  ZooKeeper 入门224
6．3  Hbase226
6．3．1  Hbase简介226
6．3．2  Hbase入门229
6．4  Pig232
6．4．1  Pig简介232
6．4．2  Pig入门233
6．5  Hive234
6．5．1  Hive简介234
6．5．2  Hive入门235
6．6  Oozie238
6．6．1  Oozie简介238
6．6．2  Oozie入门238
6．7  Flume241
6．7．1  Flume简介241
6．7．2  Flume入门243
6．8  Mahout246
6．8．1  Mahout简介246
6．8．2  Mahout入门246
6．9  小结247
习题248
参考文献248
第7章  虚拟化技术250
7．1  虚拟化技术简介250
7．2  服务器虚拟化251
7．2．1  服务器虚拟化的层次251
7．2．2  服务器虚拟化的底层实现252
7．2．3  虚拟机迁移253
7．2．4  隔离技术256
7．2．5  案例分析257
7．3  存储虚拟化258
7．3．1  存储虚拟化的一般模型258
7．3．2  存储虚拟化的实现方式259
7．3．3  案例分析260
7．4  网络虚拟化262
7．4．1  核心层网络虚拟化262
7．4．2  接入层网络虚拟化262
7．4．3  虚拟机网络虚拟化262
7．4．4  案例分析： VMware的网络虚拟化技术263
7．5  桌面虚拟化265
7．5．1  桌面虚拟化简介266
7．5．2  技术现状266
7．5．3  案例分析267
习题267
参考文献268
第8章  OpenStack开源虚拟化平台269
8．1  OpenStack背景介绍269
8．1．1  OpenStack是什么269
8．1．2  OpenStack的主要服务270
8．2  计算服务Nova272
8．2．1  Nova组件介绍272
8．2．2  Libvirt简介273
8．2．3  Nova中的RabbitMQ解析275
8．3  对象存储服务Swift282
8．3．1  Swift特性282
8．3．2  应用场景283
8．3．3  Swift主要组件284
8．3．4  Swift基本原理286
8．3．5  实例分析290
8．4  镜像服务Glance291
8．4．1  Glance的作用291
8．4．2  Glance的组成部分291
习题292
参考文献292
第9章  云计算数据中心293
9．1  云数据中心的特征293
9．2  云数据中心网络部署294
9．2．1  改进型树结构294
9．2．2  递归层次结构296
9．2．3  光交换网络299
9．2．4  线数据中心网络301
9．2．5  软件定义网络301
9．3  绿色节能技术305
9．3．1  配电系统节能技术305
9．3．2  空调系统节能技术307
9．3．3  集装箱数据中心节能技术310
9．3．4  数据中心节能策略和算法研究312
9．3．5  新能源的应用315
9．3．6  典型的绿色节能数据中心318
9．4  自动化管理320
9．4．1  自动化管理的特征320
9．4．2  自动化管理实现阶段321
9．4．3  Facebook自动化管理322
9．5  容灾备份324
9．5．1  容灾系统的等级标准325
9．5．2  容灾备份的关键技术325
9．5．3  云存储在容灾备份中的应用327
习题328
参考文献328
第10章  云计算核心算法332
10．1  Paxos算法332
10．1．1  Paxos 算法背景知识332
10．1．2  Paxos 算法详解333
10．1．3  Paxos 算法举例336
10．2  DHT算法338
10．2．1  DHT原理介绍339
10．2．2  Chord中DHT的具体实现340
10．2．3  Pastry中DHT的具体实现342
10．2．4  CAN中DHT的具体实现343
10．2．5  Tapestry中DHT的具体实现345
10．3  Gossip协议345
10．3．1  Gossip协议的特点346
10．3．2  Gossip协议的通信方式及收敛性346
10．3．3  Gossip节点管理算法348
10．3．4  Cassandra中Gossip协议的具体实现方式349
10．3．5  CoolStreaming系统中Gossip协议的具体实现方式352
习题354
参考文献354
第11章  中国云计算技术355
11．1  国内云计算发展概况355
11．2  国产云存储技术356
11．2．1  淘宝分布式文件系统TFS356
11．2．2  云创存储cStor分布式文件系统359
11．2．3  A8000超低功耗云存储一体机364
11．3  国产大数据库技术367
11．3．1  阿里巴巴OceanBase367
11．3．2  云创存储数据立方（DataCube）371
11．4  云视频监控技术376
11．4．1  cVideo云视频监控系统376
11．4．2  cVideo智能分析系统378
11．4．3  cVideo云转码系统381
11．5  阿里巴巴阿里云服务383
11．5．1  阿里云计算体系架构383
11．5．2  弹性计算服务（ECS）384
11．5．3  开放存储服务（OSS）385
11．5．4  开放结构化数据服务（OTS）385
11．5．5  开放数据处理服务（ODPS）385
11．5．6  关系型数据库（RDS）386
11．6  云创存储万物云服务386
11．6．1  平台简介386
11．6．2  系统架构387
11．6．3  功能服务388
11．6．4  应用举例391
习题392
参考文献392
第12章  总结与展望394
12．1  主流商业云计算解决方案比较394
12．1．1  应用场景394
12．1．2  使用流程396
12．1．3  体系结构397
12．1．4  实现技术397
12．1．5  核心业务398
12．2  主流开源云计算系统比较400
12．2．1  开发目的401
12．2．2  体系结构402
12．2．3  实现技术403
12．2．4  核心服务403
12．3  云计算的历史坐标与发展方向404
12．3．1  互联网发展的阶段划分404
12．3．2  云格（Gloud）――云计算的未来407
习题409
参考文献409