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云計算導論 版權信息
- ISBN：9787302458050
- 條形碼：9787302458050 ; 978-7-302-45805-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
云計算導論 本書特色
本書從云計算*基本的概念開始，由淺入深地帶領讀者領會云計算的精髓，以梳理知識脈絡和要點的方式，帶領讀者登堂入室。 本書的第1~3章為云計算的基礎部分，包括云計算的產生、發展、基本概念和實現云計算的機制部分； 第4~7章為云計算的技術部分，包括虛擬化、分布式文件系統、分布式存儲系統和數據處理與并行編程技術等實現云計算必須的技術； 第8章為限制云計算的安全問題； 第9章向讀者提到了目前存在的一些熱門的云計算應用； 第10章為綜合實踐，講述了云計算與Docker技術結合的實踐內容。 本書既適合作為高等院校計算機相關專業的云計算導論課程的教材，也適合非計算機專業的學生及廣大計算機愛好者閱讀。
云計算導論 內容簡介
本書從云計算*基本的概念開始，由淺入深地帶領讀者領會云計算的精髓，以梳理知識脈絡和要點的方式，帶領讀者登堂入室。 本書的第1~3章為云計算的基礎部分，包括云計算的產生、發展、基本概念和實現云計算的機制部分； 第4~7章為云計算的技術部分，包括虛擬化、分布式文件系統、分布式存儲系統和數據處理與并行編程技術等實現云計算必須的技術； 第8章為限制云計算的安全問題； 第9章向讀者提到了目前存在的一些熱門的云計算應用； 第10章為綜合實踐，講述了云計算與Docker技術結合的實踐內容。 本書既適合作為高等院校計算機相關專業的云計算導論課程的教材，也適合非計算機專業的學生及廣大計算機愛好者閱讀。
云計算導論 目錄
目錄
第1章云計算概論
1.1什么是云計算
1.2云計算的產生背景
1.3云計算的發展歷史
1.4如何學好云計算
1.5小結
1.6習題
第2章云計算基礎
2.1分布式計算
2.2云計算的基本概念
2.3云計算的關鍵技術
2.3.1分布式海量數據存儲
2.3.2虛擬化技術
2.3.3云平臺技術
2.3.4并行編程技術
2.3.5數據管理技術
2.4云交付模型
2.4.1軟件即服務（SaaS）
2.4.2平臺即服務（PaaS）
2.4.3基礎設施即服務（IaaS）
2.4.4基本云交付模型的比較
2.4.5容器即服務（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云計算的優勢與挑戰
2.7典型云應用
2.7.1云存儲
2.7.2云服務
2.7.3云物聯
2.8云計算與大數據
2.9小結
2.10習題
第3章云計算機制
3.1云基礎設施機制
3.1.1虛擬網絡邊界
3.1.2虛擬服務器
3.1.3云存儲設備
3.1.4資源備份
3.1.5就緒環境
3.2云管理機制
3.2.1遠程管理系統
3.2.2資源管理系統
3.2.3SLA管理系統
3.2.4計費管理系統
3.3云監控機制
3.3.1資源監控
3.3.2能量監控
3.3.3SLA監控
3.3.4安全監控
3.4特殊云機制
3.4.1自動伸縮監聽器
3.4.2負載均衡器
3.4.3故障轉移系統
3.4.4虛擬機監控器
3.4.5資源集群
3.4.6多設備代理
3.4.7狀態管理數據庫
3.5小結
3.6習題
第4章虛擬化
4.1虛擬化簡介
4.1.1什么是虛擬化
4.1.2虛擬化的發展歷史
4.1.3虛擬化帶來的好處
4.2虛擬化的分類
4.2.1服務器虛擬化
4.2.2網絡虛擬化
4.2.3存儲虛擬化
4.2.4應用虛擬化
4.2.5技術比較
4.3系統虛擬化
4.4虛擬化與云計算
4.5開源技術
4.5.1Xen
4.5.2KVM
4.5.3OpenVZ
4.6虛擬化未來發展趨勢
4.7小結
4.8習題
第5章分布式文件系統
5.1概述
5.1.1本地文件系統
5.2.2分布式文件系統
5.2基本架構
5.2.1服務器介紹
5.2.2數據分布
5.2.3服務器間協議
5.3GFS
5.3.1架構設計
5.3.2實現流程
5.3.3特點
5.4HDFS
5.4.1基本概念
5.4.2架構設計
5.4.3優缺點分析
5.5分布式應用協調器ZooKeeper
5.5.1基本概念
5.5.2工作原理
5.5.3ZooKeeper應用對HDFS的改進
5.5.4主要應用場景
5.6云存儲
5.6.1基本概念
5.6.2云存儲的分類
5.6.3云存儲的結構模型
5.6.4典型的云存儲應用
5.7小結
5.8習題
第6章分布式存儲系統
6.1概述
6.2NoSQL數據庫
6.3分布式存儲系統BigTable
6.3.1數據模型
6.3.2BigTable的構件
6.4分布式存儲系統HBase
6.4.1HBase的訪問接口和數據模型
6.4.2HBase系統架構
6.5HBase存儲格式
6.6多元數據的管理與應用
6.7小結
6.8習題
第7章數據處理與并行編程
7.1數據密集型計算
7.1.1數據密集型計算的概念
7.1.2數據密集型計算的應用
7.2分布式數據處理
7.2.1分布式數據處理的含義
7.2.2分布式數據處理的范圍
7.2.3分布式數據處理的控制
7.2.4信息中心
7.2.5集中式數據處理與分布式數據處理比較
7.3并行編程模型概述
7.4并行編程模型MapReduce
7.4.1MapReduce簡介
7.4.2MapReduce總體研究狀況
7.4.3MapReduce總結及未來的發展趨勢
7.5云處理技術Spark
7.6MapReduce的開源實現—Hadoop
7.6.1Hadoop概述
7.6.2Hadoop核心架構
7.6.3Hadoop和高效能計算、網格計算的區別
7.6.4Hadoop發展現狀
7.6.5Hadoop和MapReduce比較
7.7小結
7.8習題
第8章云安全
8.1基本術語與概念
8.2云安全威脅
8.3云安全防護策略
8.3.1基礎設施安全
8.3.2數據安全
8.3.3應用安全
8.3.4虛擬化安全
8.4典型云安全應用
8.4.1金山毒霸“云安全”
8.4.2卡巴斯基-全功能安全防護
8.4.3瑞星“云安全”
8.4.4趨勢科技“云安全”
8.5小結
8.6習題
第9章云計算的應用
9.1概述
9.2Google公司的云計算平臺與應用
9.2.1MapReduce分布式編程環境
9.2.2分布式大規模數據庫管理系統BigTable
9.2.3Google的云應用
9.3亞馬遜的彈性計算云
9.3.1開放的服務
9.3.2靈活的工作模式
9.3.3總結
9.4IBM藍云云計算平臺
9.4.1藍云云計算平臺中的虛擬化
9.4.2藍云云計算平臺中的存儲結構
9.5清華大學透明計算平臺
9.6阿里云
9.6.1簡介
9.6.2阿里云的發展過程
9.6.3阿里云的主要產品
9.7Microsoft Azure
9.7.1簡介
9.7.2Microsoft Azure架構
9.7.3Microsoft Azure服務平臺
9.7.4開發步驟
9.8小結
9.9習題
第10章綜合實踐： Docker與云計算
10.1Docker簡介
10.2Docker的核心概念
10.2.1Docker鏡像
10.2.2Docker倉庫
10.2.3Docker容器
10.2.4容器即服務（CaaS)
10.3實驗一： Docker的安裝
10.3.1Ubuntu
10.3.2CentOS
10.3.3Windows
10.4實驗二： 容器操作
10.4.1啟動容器
10.4.2守護態運行
10.4.3終止容器
10.5實驗三： 搭建一個Docker應用棧
10.5.1獲取鏡像
10.5.2應用棧容器節點互聯
10.5.3應用棧容器節點啟動
10.5.4應用棧容器節點配置
10.6實驗四： 實現私有云
10.6.1啟動Docker
10.6.2獲取鏡像
10.6.3實現sshd，在Base鏡像基礎上生成一個新鏡像
10.6.4開始分配容器
10.6.5搭建自己的私有倉庫
參考文獻
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