云计算技术与物联网应用

随着信息时代的来临，云计算和物联网以迅雷不及掩耳之势向我们袭来，并渗透到人们生活的方方面面。例如，各种云端为用户提供方便的云存储、云杀毒、云安全、云平台、照片设计、视频制作、远程监控、道路导航等功能。为了充分反映云计算、物联网的理论与技术研究成果，促进相关知识的普及与推广，使相关人员深入认知云计算和物联网技术，我们特编写了本书。

全书分为10章，按照理论到应用的顺序进行讲解，具体章节内容如下。

第1章主要介绍云计算和物联网的基本概念、发展、相关技术和它们之间的关系。

第2章主要介绍云计算和物联网的参考架构、技术架构和基于物联网的云体系架构。

第3章主要介绍云端采用的关键技术——虚拟化技术，包括虚拟化技术概述，网络、计算、存储、软件等资源虚拟化技术和虚拟机动态迁移技术。

第4章主要介绍云计算存储管理的基本概念，包括典型的Google、Hadoop和Azure存储管理技术，但侧重点不同，对Google、Hadoop进行详细论述，对Azure产品进行简单叙述。

第5章主要介绍物联网的基本概念、相关技术，详细论述了RFID技术和无线传感网络，并通过实例介绍它们的应用方法。

第6章主要介绍云计算和物联网安全的基本概念，深入分析了云计算安全中的用户访问技术、可信计算、数据安全、虚拟化安全，以及物联网安全技术中的RFID安全和无线传感器网络安全等关键技术。

第7章主要介绍云数据中心的基本概念，建设流程、原则，需求和总体架构，详细论述了云数据中心的基础设施设计、网络系统设计、计算资源设计、存储资源设计、运维管理设计、灾备设计以及安全系统设计，最后以一个简单的云数据中心组建实例说明了云数据中心网络架构设计、部署和用性能测试对构架进行评估的方法。

第8章主要介绍TCloud Elaster云成平台的层次架构、部署和安装，以及云环境下用户和虚拟机的管理方法。

第9章主要通过两个实例介绍基于SOA架构的云计算应用程序的开发方法。一个实例是利用SOA软件开发思想，以Java语言为开发平台，介绍Web Service技术的开发过程；另一个实例是利用分布式计算编程模型MapReduce，在Hadoop平台下，实现学生平均成绩的分布式计算。

第10章主要介绍数据分析技术。首先介绍了数据分析的相关概念、数据分析流程、数据预处理的内容和方法，然后详细叙述了描述性数据分析方法，特别是预测型数据分析方法中的关联规划挖掘、聚类挖掘、分类与预测挖掘的典型算法、缺陷和改进思路等内容，最后以不同的实例介绍了Excel和SPSS数据分析工具的使用方法。

本教材在编写过程中，参阅了大量的文献，主要的参考文献列于书后，在此谨向这些文献资料的作者表示诚挚的谢意。张凤琴副教授、张水平教授在本书编写过程中提出了许多宝贵的建议和意见，北京交通大学出版社的郭东青编辑为本书的顺利出版做了大量的工作，在此表示衷心的感谢。

由于作者水平有限，加之云计算、物联网的理论与技术发展很快，尽管我们力臻做到精益求精，但书中错误和疏漏之处在所难免，恳请广大读者指正，以便再版时纠正。

编者2023年1月

本书主要介绍云计算、物联网及应用的基本理论、相关技术和实现方法，主要包括云计算和物联网的体系架构、虚拟化技术、存储管理技术、物联网技术、云计算与物联网安全技术、云数据中心的规划设计、云平台管理、基于SOA架构的服务开发方法与工具、性能功能测试方法与工具、数据分析挖掘技术和工具等。全书分为10章，按照理论到应用的顺序进行讲解。?

陈桂茸，博士，副教授，硕士生导师。主持科研项目6项，参与20余项，获军队科技进步三等奖1项，全国教育教学信息化大赛一等奖1项，大学教学优秀一等奖1项，发表学术论文教育论文20余篇

第1章云计算与物联网概述1

11云计算基本概念1

111云计算的定义1

112云计算的发展4

113与云计算相关的技术6

12物联网基本概念8

121物联网的定义8

122物联网的发展10

123与物联网相关的技术11

13云计算与物联网12

131云计算与物联网的关系12

132云计算与物联网的集成应用14

小结14

习题14

第2章云计算与物联网体系架构15

21云计算体系架构15

211云计算的参考架构15

212云计算的技术架构20

213云计算的分层服务模式21

214云计算的部署23

22物联网体系架构26

221物联网的参考架构26

222物联网的技术架构28

23基于物联网的云体系架构30

231物联网云体系架构30

232物联网云的应用平台31

小结33

习题33

第3章虚拟化技术34

31虚拟化技术概述34

311虚拟化技术定义34

312虚拟化技术有关术语35

313虚拟化技术优势及特征36

32资源虚拟化38

321网络资源的虚拟化38

322计算资源的虚拟化40

323存储资源的虚拟化41

324软件资源的虚拟化43

33虚拟机及动态迁移44

331虚拟机管理及应用44

332虚拟机动态迁移实现原理47

333虚拟机动态迁移的优点50

小结50

习题50

第4章云计算的存储与管理52

41存储管理技术发展52

42大数据的基本概念57

421大数据定义及特性57

422数据存储模型分类58

43Google存储管理技术66

431分布式文件系统GFS67

432分布式存储系统BigTable73

433并行编程模型MapReduce79

434Google大数据技术新发展82

435Google大数据技术应用83

44Hadoop存储管理技术85

441Hadoop技术框架85

442Hadoop关键技术86

443Hadoop安装介绍88

45Windows Azure云计算技术99

451Windows Azure云平台99

452Windows Azure服务组件100

小结104

习题104

第5章物联网技术基础105

51物联网概述105

52射频识别技术107

521RFID技术概述107

522EPC物联网112

523EPC物联网在企业物流管理中的应用115

53无线传感器网络技术116

531无线传感器网络概述116

532无线传感器网络体系结构119

533无线传感器网络关键技术124

534无线传感器网络在野外测量中的应用126

小结131

习题131

第6章云计算和物联网安全技术133

61基本概念133

611定义133

612云计算和物联网安全现状133

613安全标准组织134

62安全体系框架135

63云计算的安全技术137

631用户访问技术137

632可信计算140

633数据安全141

634虚拟化安全144

64物联网的安全技术146

641RFID安全146

642无线传感器网络安全技术152

小结154

习题155

第7章云数据中心设计156

71云数据中心概述156

711数据中心的概念156

712数据中心的发展158

713云数据中心定义及优势159

72云数据中心总体设计160

721云数据中心建设流程160

722云数据中心设计理念161

723云数据中心需求分析162

724云数据中心总体架构设计164

73云数据中心详细设计165

731基础设施设计166

732网络系统设计167

733计算资源设计170

734存储资源设计175

735运维管理设计178

736灾备设计180

737安全设计180

小结181

习题181

第8章云数据中心管理182

81TCloud Elaster云成平台概述182

811术语182

812TCloud Elaster云成平台的层次架构183

82TCloud Elaster云成平台部署和安装184

821云成平台系统部署184

822TCloud Elaster云成平台系统安装188

83TCloud Elaster云成平台用户管理191

831用户的建立和删除191

832账号的建立和删除192

833管理员的建立和删除194

84虚拟机管理195

841模板的创建与管理195

842虚拟机创建与管理201

843虚拟机实时检测205

小结207

习题207

第9章云计算应用开发技术208

91云计算应用开发技术概述208

911云计算与SOA架构208

912云计算与MapReduce模型211

92Web Service开发技术及实例213

921Web Service技术213

922Web Service实现方法219

923Web Service实验环境224

924Web Service实验环境搭建224

925Web Service开发实例226

93MapReduce开发技术及实例232

931Hadoop MapReduce技术232

932Hadoop MapReduce实现方法237

933Hadoop MapReduce实验环境237

934Hadoop MapReduce实验环境搭建238

935Hadoop MapReduce开发实例245

小结253

习题253

第10章数据分析技术254

101数据分析概述254

1011数据分析定义254

1012基于云计算的数据分析体系结构254

1013数据分析的步骤256

1014术语和指标257

102数据预处理259

1021主题分析259

1022数据抽取259

1023数据清洗260

1024数据变换261

1025数据聚合261

1026属性约简261

103典型数据分析262

1031描述性数据分析262

1032关联规则挖掘分析266

1033聚类挖掘分析273

1034分类与预测挖掘分析279

104数据分析工具及应用287

1041数据分析工具287

1042Excel数据分析290

1043spaas软件数据分析296

小结304

习题304

参考文献306

 
《云计算技术与物联网应用》主要介绍云计算、物联网及应用的基本理论、相关技术和实现方法。运用云计算技术，由云模式下的几百万台的计算机集群提供强大的计算能力，并通过庞大的计算机处理程序自动将任务分解成若干个较小的子任务，快速地对海量业务数据进行分析、处理、存储、挖掘，在短时间内提取出有价值的信息，为物联网的商业决策服务。