云计算导论/大数据技术与应用专业规划教材

图书标准信息

• 作者 吕云翔、张璐、王佳玮 著
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2017-01
• 版次 1
• ISBN 9787302458050
• 定价 29.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 177页
• 字数 303千字
• 正文语种 简体中文
• 丛书 大数据技术与应用专业规划教材

【内容简介】

　　本书从云计算最基本的概念开始，由浅入深地带领读者领会云计算的精髓，以梳理知识脉络和要点的方式，带领读者登堂入室。
　　本书的第1~3章为云计算的基础部分，包括云计算的产生、发展、基本概念和实现云计算的机制部分；第4~7章为云计算的技术部分，包括虚拟化、分布式文件系统、分布式存储系统和数据处理与并行编程技术等实现云计算必须的技术；第8章为限制云计算的安全问题；第9章向读者提到了目前存在的一些热门的云计算应用；第10章为综合实践，讲述了云计算与Docker技术结合的实践内容。
　　本书既适合作为高等院校计算机相关专业的云计算导论课程的教材，也适合非计算机专业的学生及广大计算机爱好者阅读。

【目录】

第1章云计算概论
1.1什么是云计算
1.2云计算的产生背景
1.3云计算的发展历史
1.4如何学好云计算
1.5小结
1.6习题
第2章云计算基础
2.1分布式计算
2.2云计算的基本概念
2.3云计算的关键技术
2.3.1分布式海量数据存储
2.3.2虚拟化技术
2.3.3云平台技术
2.3.4并行编程技术
2.3.5数据管理技术
2.4云交付模型
2.4.1软件即服务（SaaS）
2.4.2平台即服务（PaaS）
2.4.3基础设施即服务（IaaS）
2.4.4基本云交付模型的比较
2.4.5容器即服务（CaaS）
2.5云部署模式
2.5.1公有云
2.5.2私有云
2.5.3混合云
2.6云计算的优势与挑战
2.7典型云应用
2.7.1云存储
2.7.2云服务
2.7.3云物联
2.8云计算与大数据
2.9小结
2.10习题
第3章云计算机制
3.1云基础设施机制
3.1.1虚拟网络边界
3.1.2虚拟服务器
3.1.3云存储设备
3.1.4资源备份
3.1.5就绪环境
3.2云管理机制
3.2.1远程管理系统
3.2.2资源管理系统
3.2.3SLA管理系统
3.2.4计费管理系统
3.3云监控机制
3.3.1资源监控
3.3.2能量监控
3.3.3SLA监控
3.3.4安全监控
3.4特殊云机制
3.4.1自动伸缩监听器
3.4.2负载均衡器
3.4.3故障转移系统
3.4.4虚拟机监控器
3.4.5资源集群
3.4.6多设备代理
3.4.7状态管理数据库
3.5小结
3.6习题
第4章虚拟化
4.1虚拟化简介
4.1.1什么是虚拟化
4.1.2虚拟化的发展历史
4.1.3虚拟化带来的好处
4.2虚拟化的分类
4.2.1服务器虚拟化
4.2.2网络虚拟化
4.2.3存储虚拟化
4.2.4应用虚拟化
4.2.5技术比较
4.3系统虚拟化
4.4虚拟化与云计算
4.5开源技术
4.5.1Xen
4.5.2KVM
4.5.3OpenVZ
4.6虚拟化未来发展趋势
4.7小结
4.8习题
第5章分布式文件系统
5.1概述
5.1.1本地文件系统
5.2.2分布式文件系统
5.2基本架构
5.2.1服务器介绍
5.2.2数据分布
5.2.3服务器间协议
5.3GFS
5.3.1架构设计
5.3.2实现流程
5.3.3特点
5.4HDFS
5.4.1基本概念
5.4.2架构设计
5.4.3优缺点分析
5.5分布式应用协调器ZooKeeper
5.5.1基本概念
5.5.2工作原理
5.5.3ZooKeeper应用对HDFS的改进
5.5.4主要应用场景
5.6云存储
5.6.1基本概念
5.6.2云存储的分类
5.6.3云存储的结构模型
5.6.4典型的云存储应用
5.7小结
5.8习题
第6章分布式存储系统
6.1概述
6.2NoSQL数据库
6.3分布式存储系统BigTable
6.3.1数据模型
6.3.2BigTable的构件
6.4分布式存储系统HBase
6.4.1HBase的访问接口和数据模型
6.4.2HBase系统架构
6.5HBase存储格式
6.6多元数据的管理与应用
6.7小结
6.8习题
第7章数据处理与并行编程
7.1数据密集型计算
7.1.1数据密集型计算的概念
7.1.2数据密集型计算的应用
7.2分布式数据处理
7.2.1分布式数据处理的含义
7.2.2分布式数据处理的范围
7.2.3分布式数据处理的控制
7.2.4信息中心
7.2.5集中式数据处理与分布式数据处理比较
7.3并行编程模型概述
7.4并行编程模型MapReduce
7.4.1MapReduce简介
7.4.2MapReduce总体研究状况
7.4.3MapReduce总结及未来的发展趋势
7.5云处理技术Spark
7.6MapReduce的开源实现—Hadoop
7.6.1Hadoop概述
7.6.2Hadoop核心架构
7.6.3Hadoop和高效能计算、网格计算的区别
7.6.4Hadoop发展现状
7.6.5Hadoop和MapReduce比较
7.7小结
7.8习题
第8章云安全
8.1基本术语与概念
8.2云安全威胁
8.3云安全防护策略
8.3.1基础设施安全
8.3.2数据安全
8.3.3应用安全
8.3.4虚拟化安全
8.4典型云安全应用
8.4.1金山毒霸“云安全”
8.4.2卡巴斯基-全功能安全防护
8.4.3瑞星“云安全”
8.4.4趋势科技“云安全”
8.5小结
8.6习题
第9章云计算的应用
9.1概述
9.2Google公司的云计算平台与应用
9.2.1MapReduce分布式编程环境
9.2.2分布式大规模数据库管理系统BigTable
9.2.3Google的云应用
9.3亚马逊的弹性计算云
9.3.1开放的服务
9.3.2灵活的工作模式
9.3.3总结
9.4IBM蓝云云计算平台
9.4.1蓝云云计算平台中的虚拟化
9.4.2蓝云云计算平台中的存储结构
9.5清华大学透明计算平台
9.6阿里云
9.6.1简介
9.6.2阿里云的发展过程
9.6.3阿里云的主要产品
9.7Microsoft Azure
9.7.1简介
9.7.2Microsoft Azure架构
9.7.3Microsoft Azure服务平台
9.7.4开发步骤
9.8小结
9.9习题
第10章综合实践： Docker与云计算
10.1Docker简介
10.2Docker的核心概念
10.2.1Docker镜像
10.2.2Docker仓库
10.2.3Docker容器
10.2.4容器即服务（CaaS)
10.3实验一： Docker的安装
10.3.1Ubuntu
10.3.2CentOS
10.3.3Windows
10.4实验二： 容器操作
10.4.1启动容器
10.4.2守护态运行
10.4.3终止容器
10.5实验三： 搭建一个Docker应用栈
10.5.1获取镜像
10.5.2应用栈容器节点互联
10.5.3应用栈容器节点启动
10.5.4应用栈容器节点配置
10.6实验四： 实现私有云
10.6.1启动Docker
10.6.2获取镜像
10.6.3实现sshd，在Base镜像基础上生成一个新镜像
10.6.4开始分配容器
10.6.5搭建自己的私有仓库
参考文献