云计算理论与实践

图书标准信息

• 作者 潘虎 著
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2016-12
• 版次 1
• ISBN 9787121301940
• 定价 42.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 284页
• 字数 454千字
• 正文语种 简体中文

【内容简介】

本书介绍了云计算的基本理论及相关实践，强调理论与实践并重。主要内容包括：云计算技术的基本理论、与其他计算泛型的区别和联系，以及代表性的云计算平台系统；虚拟化技术的基本理论、应用类型及其技术路线；商业虚拟化平台VMware vSphere、开源虚拟化平台OpenStack的系统架构与核心组件，以及详细的安装部署和运维方法；大数据处理技术的基本理论、功能特点与关键技术；开源大数据系统Hadoop的系统架构、核心组件与关键技术，及其安装部署和运维方法。本书内容全面、条理清晰、可操作性强。既注重理论讲解，又注重实践操作。读者通过学习理论知识，结合云平台的实践操作，可对云计算技术快速入门，在此基础上对云计算开展深入研究。为方便教学，本书还配有电子课件及教学资源包，读者可登录华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）免费注册下载。 本书既可作为学习云计算理论的技术书籍，又可作为实践技能的培训教材。

【作者简介】

潘虎，男，硕士毕业于武汉大学计算机科学与技术专业，现就职于湖北文理学院，任数学与计算机学院网络与云计算中心主任、学校网络安全顾问。同时，担任襄阳市云计算产业协会技术顾问、襄阳市教育信息化技术专家、IBM大型机运维专家。负责学校"网络监控”、"云计算理论与实践”课程。带领学生参加2016年全国大学生物联网设计竞赛，获得全国总决赛团队奖二等奖,华中区特等奖。

【目录】

第1章 云计算概述 1
1．1 云计算简介 1
1．2 云计算的分类 2
1．2．1 IaaS、PaaS和SaaS 2
1．2．2 IaaS开发和PaaS开发 4
1．3 云计算的特点 5
1．3．1 基本特点 5
1．3．2 云计算与其他集群计算 7
1．4 云计算关键技术 9
1．5 云计算应用 11
1．5．1 云计算平台 11
1．5．2 云计算衍生产品 14
1．6 小结 15
深入思考 16
第2章 虚拟化概述` 17
2．1 虚拟化技术简介 17
2．1．1 计算机虚拟化（服务器虚拟化） 17
2．1．2 存储虚拟化 18
2．1．3 网络虚拟化 20
2．1．4 应用虚拟化 20
2．1．5 桌面虚拟化 21
2．2 服务器虚拟化 22
2．2．1 服务器虚拟化简介 22
2．2．2 服务器虚拟化分类 22
2．2．3 服务器虚拟化用途 24
2．3 x86虚拟化技术 25
2．3．1 x86虚拟化技术的发展 25
2．3．2 x86虚拟化的特征 25
2．3．3 x86虚拟化技术细节 26
2．3．4 x86架构服务器虚拟化系统厂商及其产品 28
2．4 KVM虚拟化技术 31
2．4．1 KVM简介 31
2．4．2 KVM的CPU虚拟化 32
2．4．3 KVM用户物理内存管理 34
2．5 云计算与虚拟化 35
2．5．1 部署与应用 35
2．5．2 向服务转型 35
2．6 小结 36
深入思考 37
第3章 VMware vSphere概述 38
3．1 VMware公司简介 38
3．1．1 x86系统虚拟化技术的提出 38
3．1．2 VMware公司发展历史 39
3．2 VMware公司产品概述 40
3．2．1 核心产品设计理念 40
3．2．2 产品简介 40
3．3 VMware vSphere组成与功能 42
3．3．1 VMware vSphere主要组件 42
3．3．2 VMware vSphere基本功能 43
3．3．3 VMware vSphere高级功能 44
3．3．4 VMware vSphere插件 45
3．4 VMware vSphere 逻辑分层结构和物理拓扑 46
3．4．1 VMware vSphere虚拟化层 46
3．4．2 VMware vSphere管理层 49
3．4．3 VMware vSphere接口层 49
3．4．4 VMware vSphere 数据中心的物理拓扑 50
3．5 VMware ESXi架构 51
3．5．1 Service Console 51
3．5．2 VMkernel 52
3．5．3 ESXi小结 54
3．6 VMware vSphere 5．5特点 55
3．7 VMware vSphere存储 55
3．7．1 硬盘分类 55
3．7．2 磁盘阵列 57
3．7．3 存储分类 57
3．8 小结 59
深入思考 60
第4章 VMware vSphere平台的搭建和使用 61
4．1 ESXi服务器的安装和配置 62
4．1．1 安装ESXi服务器 62
4．1．2 配置ESXi服务器网络 67
4．2 安装配置Openfiler服务器 71
4．2．1 安装Openfiler虚拟机 71
4．2．2 配置Openfiler虚拟机 78
4．3 安装并配置 VMware vCenter 84
4．3．1 安装Windows Server 2003 85
4．3．2 安装虚拟光驱 86
4．3．3 安装vCenter Single Sign On 87
4．3．4 安装VMware vCenter Inventory Service 91
4．3．5 安装VMware vCenter Server 93
4．4 登录vCenter并挂载ESXi主机 99
4．5 连接Openfiler存储 101
4．6 创建虚拟机 107
4．7 小结 112
深入思考 113
第5章 VMware vSphere配置和高级特性 114
5．1 修改硬件参数 114
5．2 查看虚拟机文件 115
5．3 快照的使用 116
5．4 虚拟机转模板 119
5．5 虚拟机迁移 122
5．6 分布式资源调配DRS 125
5．6．1 创建DRS群集 126
5．6．2 体验DRS 129
5．7 资源池的使用 133
5．8 虚拟机的高可用性 134
5．9 热备功能 137
5．10 虚拟网络 138
5．11 存储网络 140
5．12 小结 140
深入思考 141
第6章 OpenStack概述 142
6．1 OpenStack简介 142
6．1．1 OpenStack与云计算 142
6．1．2 OpenStack的功能 143
6．1．3 OpenStack的发展历程 143
6．1．4 KVM开放虚拟化技术 144
6．2 OpenStack架构 145
6．3 OpenStack工作流程 146
6．3．1 Bexar版本的工作流程 146
6．3．2 Folsom版本的工作流程 149
6．4 OpenStack生产环境的配置模式 150
6．5 OpenStack各组件详解 151
6．5．1 Nova组件 151
6．5．2 Keystone组件 151
6．5．3 Neutron组件 153
6．5．4 Swift组件 154
6．5．5 Cinder组件 157
6．5．6 Glance组件 158
6．5．7 Horizon组件 159
6．5．8 Heat组件 160
6．6 OpenStack在企业中的应用 160
6．6．1 小米OpenStack项目概况 160
6．6．2 联想OpenStack的高可用企业云平台实践 161
6．6．3 OpenStack在天河二号的大规模部署实践 162
6．7 VMware与OpenStack的比较 162
6．8 小结 164
深入思考 164
第7章 OpenStack平台的搭建与使用 165
7．1 实验环境资源需求 165
7．2 实验环境拓扑 165
7．3 实验环境配置 167
7．4 安装和配置Identity Service（身份服务） 172
7．4．1 先决条件 172
7．4．2 安装并配置组件 172
7．4．3 配置Apache HTTP服务 173
7．4．4 完成安装 174
7．4．5 创建临时管理员令牌环境 174
7．4．6 创建服务实体和API端点 175
7．4．7 创建域、项目、用户和角色 175
7．4．8 验证操作 177
7．4．9 创建脚本 178
7．4．10 使用脚本 179
7．5 安装和配置Image Service（映像服务） 179
7．5．1 先决条件 179
7．5．2 安装和配置组件 181
7．5．3 完成安装 182
7．5．4 确认安装 183
7．6 安装和配置Compute Service（计算服务） 183
7．6．1 安装并配置管理节点 183
7．6．2 安装和配置计算节点 187
7．7 安装配置Networking Service（网络服务） 190
7．7．1 安装和配置管理节点 191
7．7．2 安装和配置计算节点 197
7．8 安装和配置Dashboard 203
7．8．1 安装和配置组件 203
7．8．2 完成安装 204
7．8．3 验证操作 204
7．9 安装和配置Block Storage Service（块存储服务） 204
7．9．1 安装和配置管理节点 204
7．9．2 安装和配置一个存储节点 208
7．10 Horizon操作 211
7．11 自动化部署 215
7．12 小结 216
深入思考 217
第8章 大数据概述 218
8．1 大数据简介 218
8．1．1 大数据的定义 218
8．1．2 大数据的结构类型 218
8．1．3 大数据的特征 219
8．1．4 大数据的处理技术 219
8．2 大数据处理系统 222
8．2．1 大数据处理系统的功能 222
8．2．2 大数据处理系统的特性 222
8．2．3 云计算与大数据处理系统 223
8．3 大数据处理系统实例 223
8．3．1 Google大数据处理系统 223
8．3．2 Hadoop 225
8．4 大数据应用 226
8．4．1 精准广告投放 226
8．4．2 精密医疗卫生体系 227
8．4．3 个性化教育 227
8．4．4 交通行为预测 227
8．4．5 数据安全 228
8．5 小结 228
深入思考 228
第9章 Hadoop大数据技术 229
9．1 Hadoop概述 229
9．1．1 Hadoop简介 229
9．1．2 Hadoop编年史 230
9．1．3 Hadoop架构 233
9．1．4 Hadoop组件 234
9．2 HDFS概述 235
9．2．1 HDFS简介 235
9．2．2 HDFS工作特性 237
9．2．3 文件读取过程 241
9．2．4 文件写入过程 241
9．3 MapReduce工作原理 242
9．4 Shuffle过程 244
9．4．1 Map端 244
9．4．2 Reduce端 245
9．5 YARN架构任务调度 246
9．5．1 MRv2（MapReduce Version 2）的基本组成 246
9．5．2 YARN的基本组成 246
9．5．3 YARN架构下MapReduce的任务流程 247
9．6 Hadoop应用领域 248
9．7 小结 249
深入思考 250
第10章 Hadoop平台的搭建和使用 251
10．1 Linux系统配置 251
10．2 Hadoop配置部署 257
10．3 运行Hadoop 260
10．4 HDFS Shell命令操作 263
10．5 MapReduce 程序解读 266
10．6 小结 270
深入思考 270
参考文献 271