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Docker數據中心及其內核技術 版權信息
- ISBN：9787302537823
- 條形碼：9787302537823 ; 978-7-302-53782-3
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
Docker數據中心及其內核技術 本書特色
本書作為數據科學、計算機、網絡工程、信息管理院校本科生/研究生的高端教材，適合具有一定計算機基礎知識的讀者學習，也可作為數據分析師、系統架構師、企業IT主管、系統管理員學習數據中心的培訓教材，以及各企（事）業組織實施信息化建設、流程再造、大數據的生態系統構建和信息化基礎知識訓練的參考書。
Docker數據中心及其內核技術 內容簡介
（1）針對大數據應用的飛速發展，各企事業單位普遍渴望對大數據背后支撐技術進行了解和掌握，這是一個龐大的和長期的社會需求，本書撰寫了大學生、研究生、博士生需要了解掌握的前沿知識內容，一定程度上可以滿足這一需求；
（2）針對企事業單位的工程實踐現狀，擬制編寫了大量的工程實例，稍加改造，即可無縫地應用到本單位的信息化項目中，大幅提高大數據時代的核心競爭能力，是一部實用性很強的前沿技術指導教材。
（3）多名院士、專家指導策劃，確保了書中內容的前瞻性和主流性，學習本書可以確保讀者不會偏離IT發展的主流方向。
（4）書中200多個工程實例都經過驗證，且工程實踐步驟清晰明了，即使零基礎的讀者，也可以輕松掌握書中的內容。
Docker數據中心及其內核技術 目錄
目錄
第1部分 Docker數據中心導論
第1章 數據中心概述002
1.1 數據中心的概念與發展歷程 ·002
1.1.1 數據中心的概念 ·002
1.1.2 數據中心總體結構 ·005
1.1.3 數據中心技術框架 ·005
1.1.4 數據中心發展歷程 ·006
1.1.5 數據中心的發展 ·010
1.2 Docker數據中心介紹 011
1.2.1 Docker數據中心概述 ·012
1.2.2 Docker數據中心的功能 ·013
1.2.3 Docker數據中心的特點 ·016
1.2.4 關于Docker.Inc ·018
1.3 數據中心的建設規范與規劃 ·019
1.3.1 數據中心的建設目標 ·019
1.3.2 數據中心的建設任務 ·019
1.3.3 基礎設施規劃 ·020
1.3.4 主機系統規劃 ·022
1.3.5 存儲系統 ·025
1.3.6 數據中心應用規劃 ·026
1.3.7 安全保障體系規劃 ·028
1.3.8 數據備份與容災規劃 ·030
第2章 數據中心管理031
2.1 數據中心管理及其制度 ·031
Docker數據中心及其內核技術 VI 2.1.1 數據中心管理概述 ·032 2.1.2 數據中心管理制度的建立 ·033 2.2 數據中心運行的日常管理 ·034 2.2.1 軟件資源管理 ·034 2.2.2 硬件資源管理 ·035 2.2.3 運行安全管理 ·037 2.2.4 運行日志記錄 ·042 2.2.5 運行故障管理 ·045 2.2.6 運行文檔管理 ·050 2.3 數據中心網絡性能指標融合 ·051 2.3.1 數據中心網絡結構 ·051 2.3.2 管理指標體系 ·053 2.3.3 性能指標數據融合模型 ·054 2.3.4 性能指標數據融合算法 ·056 第3章 容器技術057 3.1 容器的概念 ·057 3.1.1 容器的定義 ·057 3.1.2 容器技術的歷史 ·058 3.1.3 容器的功能特點 ·059 3.1.4 容器技術引發的變革 ·060 3.1.5 容器的重要概念 ·062 3.2 Docker容器 066 3.2.1 Docker的誕生 ·066 3.2.2 Docker架構 ·066 3.2.3 Docker工作原理 ·068 3.2.4 Client 和Daemon 073 3.2.5 從Client 到Daemon ·078 3.2.6 libcontainer 079 3.2.7 容器的管理 ·086 3.3 Windows容器 ·090 3.3.1 Windows 容器的類型 ·090 3.3.2 Windows Server 上的 Windows 容器 ·090 3.3.3 Windows 10 上的 Windows 容器 ·091 3.3.4 部署 Windows 容器 093
第4 章 微服務技術099 4.1 微服務的概念 ·099 4.1.1 微服務的定義 ·099 4.1.2 微服務的架構及其與ESB 架構的關系 101 4.1.3 微服務的優勢與不足 ·101 4.2 建模與服務 ·102 4.2.1 限界上下文 ·102 4.2.2 業務功能 ·104 4.2.3 逐步劃分上下文 ·104 4.2.4 關于業務概念的溝通 ·105 4.3 微服務的集成 ·105 4.3.1 為用戶創建接口 ·105 4.3.2 共享數據庫 ·105 4.3.3 同步與異步 ·106 4.3.4 編排與協同 ·107 4.3.5 遠程過程調用（RPC）109 4.3.6 表述性狀態轉移 ·110 第2 部分 Docker 數據中心理論基礎 第5 章 Docker 通用控制面板·112 5.1 Docker 通用控制面板概覽 112 5.1.1 集中管理集群 ·113 5.1.2 部署、管理和監控 ·113 5.1.3 內置安全和訪問控制 ·114 5.2 通用控制面板的架構 ·114 5.2.1 通用控制面板的工作原理 ·115 5.2.2 Docker 通用控制面板的內部組件·116 5.2.3 管理器節點中的Docker 通用控制面板組件116 5.2.4 工作節點中的Docker 通用控制面板組件117 5.2.5 Docker 通用控制面板使用的卷·117 5.2.6 如何與Docker 通用控制面板進行互動117 5.3 通用控制面板的管理 ·118 5.3.1 安裝 ·118
5.3.2 配置 ·130 5.3.3 管理用戶 ·153 5.3.4 監視和排除故障 ·160 5.3.5 備份和災難恢復 ·166 5.4 訪問通用控制面板 ·169 5.4.1 基于Web的訪問 169 5.4.2 基于命令行界面的訪問 ·170 第6章 授信Docker鏡像倉庫 172 6.1 授信Docker鏡像倉庫概述 ·172 6.1.1 授信Docker鏡像倉庫的概念 172 6.1.2 授信Docker鏡像倉庫的主要功能 172 6.1.3 授信Docker鏡像倉庫的主要特點 173 6.2 授信Docker鏡像倉庫架構 ·174 6.2.1 DTR高可用性 174 6.2.2 DTR內部組件 175 6.2.3 DTR使用的網絡 175 6.2.4 DTR使用的卷 175 6.2.5 鏡像存儲 ·176 6.2.6 如何與DTR進行交互 ·176 6.3 授信Docker鏡像倉庫管理 ·177 6.3.1 安裝 ·177 6.3.2 配置 ·183 6.3.3 管理用戶 ·205 6.3.4 監視和排除故障 ·209 6.3.5 DTR備份和災難恢復 213 6.4 訪問授信Docker鏡像倉庫 ·216 6.4.1 配置Docker引擎 216 6.4.2 配置公證客戶端 ·218 6.4.3 使用緩存 ·220 第7章 規模化使用Docker ·221 7.1 Docker Swarm ·221 7.1.1 使用Swarm 一個集群 221 7.1.2 把Swarm 管理器部署到集群 222 7.2 Centurion工具 224 7.2.1 部署一個簡單的應用 ·225
7.2.2 把應用部署到過渡環境 ·227 7.3 Amazon EC2 Container Service 228 7.3.1 設置IAM 角色228 7.3.2 設置AWS CLI 229 7.3.3 容器實例 ·230 7.3.4 任務 ·233 7.3.5 測試任務 ·236 7.3.6 停止任務 ·237 第8 章 Docker 安全 ·239 8.1 安全概述 ·239 8.1.1 命名空間 ·239 8.1.2 cgroups · 242 8.1.3 Linux 能力機制·243 8.2 安全策略 ·244 8.2.1 cgroup 244 8.2.2 ulimit 246 8.2.3 容器＋全虛擬化 ·246 8.2.4 鏡像簽名 ·247 8.2.5 日志審計 ·247 8.2.6 監控 ·247 8.2.7 文件系統級防護 ·248 8.2.8 capability 248 8.2.9 SELinux 249 8.3 Docker 的安全遺留問題 253 8.3.1 User Namespace 253 8.3.2 非root 運行Docker Daemon 253 8.3.3 Docker 熱升級·254 8.3.4 磁盤容量的限制 ·254 8.3.5 網絡I/O ·254 第3 部分 Docker 數據中心高級技術 第9 章 企業級數據建模256 9.1 企業級數據模型概覽 ·256
9.1.1 數據模型分類 ·256 9.1.2 企業數據模型的優勢和作用 ·260 9.2 創建服務器 ·261 9.2.1 在 Azure 門戶中創建服務器 261 9.2.2 部署SQL Server數據工具 ·262 9.3 服務器和用戶 ·264 9.3.1 管理服務器 ·264 9.3.2 管理用戶 ·266 9.4 集成本地數據網關及連接到服務器 ·270 9.4.1 集成本地數據網關 ·270 9.4.2 連接到服務器 ·274 9.4.3 使用Excel進行連接和瀏覽數據 275 9.4.4 使用Power BI連接和瀏覽數據 277 9.5 備份、恢復和建立高可用性 ·277 9.5.1 備份 ·277 9.5.2 還原 ·279 9.5.3 高可用性 ·280 9.6 創建示例 ·280 9.6.1 示例1：創建一個新的表格模型項目 280 9.6.2 示例2：獲取數據 283 9.6.3 示例3：標記為日期表 287 9.6.4 示例4：建立關系 287 9.6.5 示例5：創建計算列 290 9.6.6 示例6：創建度量 293 9.6.7 示例7：創建關鍵績效指標 295 9.6.8 示例8：創建透視圖 297 9.6.9 示例9：創建層次結構 298 9.6.10 示例10：創建分區 299 9.6.11 示例11：創建角色 ·302 9.6.12 示例12：在Excel中分析 ·304 第10章 數據庫性能調優307 10.1 調優問題概述 ·307 10.1.1 調優的目標 ·307 10.1.2 識別性能問題 ·308 10.1.3 剖析性能問題 ·309
10.1.4 優化解決問題 ·311 10.2 關系型數據庫的查詢優化 ·313 10.2.1 查詢處理的架構 ·313 10.2.2 基于關系代數等價性的啟發式優化 ·315 10.2.3 查詢執行計劃的開銷估計 ·318 10.2.4 選擇一個計劃 ·325 10.3 應用程序的優化 ·328 10.3.1 SQL 語句的優化·328 10.3.2 索引 ·339 10.3.3 反向規范化 ·341 10.3.4 實現惰性讀取 ·342 10.3.5 引入緩存 ·343 10.3.6 充分利用工具 ·343 10.4 物理資源的管理 ·345 10.5 NoSQL 數據庫的調優346 10.5.1 NoSQL 數據庫調優的原則 346 10.5.2 文檔型數據庫MongoDB 的常用優化方案 347 10.5.3 列族數據庫Cassandra 的優化·351 第11 章 數據庫重構 353 11.1 數據庫重構的重要性 ·353 11.2 數據庫重構的概念 ·355 11.2.1 數據庫重構的定義355 11.2.2 數據庫重構的內涵是保持語義357 11.2.3 數據庫重構的類別358 11.2.4 重構工具358 11.3 數據庫重構的過程 ·358 11.3.1 確認數據庫重構是必要的359 11.3.2 選擇*合適的數據庫重構360 11.3.3 確定數據清洗的需求360 11.3.4 使原數據庫模式過時362 11.3.5 編寫單元測試進行前測試、中測試和后測試363 11.3.6 實現預期的數據庫模式變化365 11.3.7 遷移源數據366 11.3.8 更新數據庫管理腳本367 11.3.9 重構外部訪問程序367
11.3.10 進行回歸測試 367 11.3.11 為重構編寫文檔 368 11.3.12 對工作進行版本控制 368 11.4 數據庫重構的策略 ·368 11.4.1 通過小變更降低變更風險 368 11.4.2 唯一地標識每一次重構 369 11.4.3 轉換期觸發器優于視圖或批量同步 369 11.4.4 確定一個足夠長的轉換期 370 11.4.5 封裝對數據庫的訪問 370 11.4.6 使建立數據庫環境簡單 371 11.4.7 將數據庫資產置于變更控制之下 371 11.5 數據庫重構的方法 ·371 11.5.1 結構重構 371 11.5.2 參照完整性重構 387 11.5.3 數據質量重構 399 第12章 可編程數據中心412 12.1 概述 ·412 12.2 可編程數據中心體系架構 ·413 12.3 數據分配管理 ·414 12.3.1 數據分配管理原理 ·414 12.3.2 數據分配管理案例 ·416 12.4 異構數據節點分配管理 ·419 12.4.1 異構數據節點分配管理方法 ·419 12.4.2 異構數據節點服務能力計算方法 ·422 12.5 數據放置策略 ·423 12.5.1 谷歌的數據放置策略 ·423 12.5.2 Hadoop的數據放置策略 423 12.5.3 其他常用的數據放置策略 ·424 12.5.4 語意數據放置策略 ·424 附錄 備份與容災 附錄A 數據備份與容災 430 A.1 數據備份的概念及層次分析 430
A.1.1 數據備份的概念·430 A.1.2 數據備份的層次及備份手段·431 A.1.3 系統級備份·432 A.2 系統備份的方案選擇 433 A.2.1 備份軟件·434 A.2.2 備份硬件·437 A.2.3 備份策略·442 A.3 當今主流存儲技術 445 A.3.1 直接連接存儲·446 A.3.2 網絡附加存儲·450 A.3.3 存儲區域網絡（SAN）·452 A.4 數據備份系統的結構 455 A.4.1 數據容災與數據備份的關系·455 A.4.2 容災的概念·456 A.4.3 容災工程·456 A.4.4 數據容災等級·460 A.5 容災關鍵技術 462 A.5.1 遠程鏡像技術·462 A.5.2 快照技術·464 A.5.3 互連技術·466 A.6 數據容災典型案例 467 A.6.1 EMC 容災技術與業務連續性方案·467 A.6.2 HDS 三數據中心容災解決方案468 A.6.3 StoreAge 容災方案 470 參考文獻472
Docker數據中心及其內核技術 VI 2.1.1 數據中心管理概述 ·032 2.1.2 數據中心管理制度的建立 ·033 2.2 數據中心運行的日常管理 ·034 2.2.1 軟件資源管理 ·034 2.2.2 硬件資源管理 ·035 2.2.3 運行安全管理 ·037 2.2.4 運行日志記錄 ·042 2.2.5 運行故障管理 ·045 2.2.6 運行文檔管理 ·050 2.3 數據中心網絡性能指標融合 ·051 2.3.1 數據中心網絡結構 ·051 2.3.2 管理指標體系 ·053 2.3.3 性能指標數據融合模型 ·054 2.3.4 性能指標數據融合算法 ·056 第3章 容器技術057 3.1 容器的概念 ·057 3.1.1 容器的定義 ·057 3.1.2 容器技術的歷史 ·058 3.1.3 容器的功能特點 ·059 3.1.4 容器技術引發的變革 ·060 3.1.5 容器的重要概念 ·062 3.2 Docker容器 066 3.2.1 Docker的誕生 ·066 3.2.2 Docker架構 ·066 3.2.3 Docker工作原理 ·068 3.2.4 Client 和Daemon 073 3.2.5 從Client 到Daemon ·078 3.2.6 libcontainer 079 3.2.7 容器的管理 ·086 3.3 Windows容器 ·090 3.3.1 Windows 容器的類型 ·090 3.3.2 Windows Server 上的 Windows 容器 ·090 3.3.3 Windows 10 上的 Windows 容器 ·091 3.3.4 部署 Windows 容器 093
第4 章 微服務技術099 4.1 微服務的概念 ·099 4.1.1 微服務的定義 ·099 4.1.2 微服務的架構及其與ESB 架構的關系 101 4.1.3 微服務的優勢與不足 ·101 4.2 建模與服務 ·102 4.2.1 限界上下文 ·102 4.2.2 業務功能 ·104 4.2.3 逐步劃分上下文 ·104 4.2.4 關于業務概念的溝通 ·105 4.3 微服務的集成 ·105 4.3.1 為用戶創建接口 ·105 4.3.2 共享數據庫 ·105 4.3.3 同步與異步 ·106 4.3.4 編排與協同 ·107 4.3.5 遠程過程調用（RPC）109 4.3.6 表述性狀態轉移 ·110 第2 部分 Docker 數據中心理論基礎 第5 章 Docker 通用控制面板·112 5.1 Docker 通用控制面板概覽 112 5.1.1 集中管理集群 ·113 5.1.2 部署、管理和監控 ·113 5.1.3 內置安全和訪問控制 ·114 5.2 通用控制面板的架構 ·114 5.2.1 通用控制面板的工作原理 ·115 5.2.2 Docker 通用控制面板的內部組件·116 5.2.3 管理器節點中的Docker 通用控制面板組件116 5.2.4 工作節點中的Docker 通用控制面板組件117 5.2.5 Docker 通用控制面板使用的卷·117 5.2.6 如何與Docker 通用控制面板進行互動117 5.3 通用控制面板的管理 ·118 5.3.1 安裝 ·118
5.3.2 配置 ·130 5.3.3 管理用戶 ·153 5.3.4 監視和排除故障 ·160 5.3.5 備份和災難恢復 ·166 5.4 訪問通用控制面板 ·169 5.4.1 基于Web的訪問 169 5.4.2 基于命令行界面的訪問 ·170 第6章 授信Docker鏡像倉庫 172 6.1 授信Docker鏡像倉庫概述 ·172 6.1.1 授信Docker鏡像倉庫的概念 172 6.1.2 授信Docker鏡像倉庫的主要功能 172 6.1.3 授信Docker鏡像倉庫的主要特點 173 6.2 授信Docker鏡像倉庫架構 ·174 6.2.1 DTR高可用性 174 6.2.2 DTR內部組件 175 6.2.3 DTR使用的網絡 175 6.2.4 DTR使用的卷 175 6.2.5 鏡像存儲 ·176 6.2.6 如何與DTR進行交互 ·176 6.3 授信Docker鏡像倉庫管理 ·177 6.3.1 安裝 ·177 6.3.2 配置 ·183 6.3.3 管理用戶 ·205 6.3.4 監視和排除故障 ·209 6.3.5 DTR備份和災難恢復 213 6.4 訪問授信Docker鏡像倉庫 ·216 6.4.1 配置Docker引擎 216 6.4.2 配置公證客戶端 ·218 6.4.3 使用緩存 ·220 第7章 規模化使用Docker ·221 7.1 Docker Swarm ·221 7.1.1 使用Swarm 一個集群 221 7.1.2 把Swarm 管理器部署到集群 222 7.2 Centurion工具 224 7.2.1 部署一個簡單的應用 ·225
7.2.2 把應用部署到過渡環境 ·227 7.3 Amazon EC2 Container Service 228 7.3.1 設置IAM 角色228 7.3.2 設置AWS CLI 229 7.3.3 容器實例 ·230 7.3.4 任務 ·233 7.3.5 測試任務 ·236 7.3.6 停止任務 ·237 第8 章 Docker 安全 ·239 8.1 安全概述 ·239 8.1.1 命名空間 ·239 8.1.2 cgroups · 242 8.1.3 Linux 能力機制·243 8.2 安全策略 ·244 8.2.1 cgroup 244 8.2.2 ulimit 246 8.2.3 容器＋全虛擬化 ·246 8.2.4 鏡像簽名 ·247 8.2.5 日志審計 ·247 8.2.6 監控 ·247 8.2.7 文件系統級防護 ·248 8.2.8 capability 248 8.2.9 SELinux 249 8.3 Docker 的安全遺留問題 253 8.3.1 User Namespace 253 8.3.2 非root 運行Docker Daemon 253 8.3.3 Docker 熱升級·254 8.3.4 磁盤容量的限制 ·254 8.3.5 網絡I/O ·254 第3 部分 Docker 數據中心高級技術 第9 章 企業級數據建模256 9.1 企業級數據模型概覽 ·256
9.1.1 數據模型分類 ·256 9.1.2 企業數據模型的優勢和作用 ·260 9.2 創建服務器 ·261 9.2.1 在 Azure 門戶中創建服務器 261 9.2.2 部署SQL Server數據工具 ·262 9.3 服務器和用戶 ·264 9.3.1 管理服務器 ·264 9.3.2 管理用戶 ·266 9.4 集成本地數據網關及連接到服務器 ·270 9.4.1 集成本地數據網關 ·270 9.4.2 連接到服務器 ·274 9.4.3 使用Excel進行連接和瀏覽數據 275 9.4.4 使用Power BI連接和瀏覽數據 277 9.5 備份、恢復和建立高可用性 ·277 9.5.1 備份 ·277 9.5.2 還原 ·279 9.5.3 高可用性 ·280 9.6 創建示例 ·280 9.6.1 示例1：創建一個新的表格模型項目 280 9.6.2 示例2：獲取數據 283 9.6.3 示例3：標記為日期表 287 9.6.4 示例4：建立關系 287 9.6.5 示例5：創建計算列 290 9.6.6 示例6：創建度量 293 9.6.7 示例7：創建關鍵績效指標 295 9.6.8 示例8：創建透視圖 297 9.6.9 示例9：創建層次結構 298 9.6.10 示例10：創建分區 299 9.6.11 示例11：創建角色 ·302 9.6.12 示例12：在Excel中分析 ·304 第10章 數據庫性能調優307 10.1 調優問題概述 ·307 10.1.1 調優的目標 ·307 10.1.2 識別性能問題 ·308 10.1.3 剖析性能問題 ·309
10.1.4 優化解決問題 ·311 10.2 關系型數據庫的查詢優化 ·313 10.2.1 查詢處理的架構 ·313 10.2.2 基于關系代數等價性的啟發式優化 ·315 10.2.3 查詢執行計劃的開銷估計 ·318 10.2.4 選擇一個計劃 ·325 10.3 應用程序的優化 ·328 10.3.1 SQL 語句的優化·328 10.3.2 索引 ·339 10.3.3 反向規范化 ·341 10.3.4 實現惰性讀取 ·342 10.3.5 引入緩存 ·343 10.3.6 充分利用工具 ·343 10.4 物理資源的管理 ·345 10.5 NoSQL 數據庫的調優346 10.5.1 NoSQL 數據庫調優的原則 346 10.5.2 文檔型數據庫MongoDB 的常用優化方案 347 10.5.3 列族數據庫Cassandra 的優化·351 第11 章 數據庫重構 353 11.1 數據庫重構的重要性 ·353 11.2 數據庫重構的概念 ·355 11.2.1 數據庫重構的定義355 11.2.2 數據庫重構的內涵是保持語義357 11.2.3 數據庫重構的類別358 11.2.4 重構工具358 11.3 數據庫重構的過程 ·358 11.3.1 確認數據庫重構是必要的359 11.3.2 選擇*合適的數據庫重構360 11.3.3 確定數據清洗的需求360 11.3.4 使原數據庫模式過時362 11.3.5 編寫單元測試進行前測試、中測試和后測試363 11.3.6 實現預期的數據庫模式變化365 11.3.7 遷移源數據366 11.3.8 更新數據庫管理腳本367 11.3.9 重構外部訪問程序367
11.3.10 進行回歸測試 367 11.3.11 為重構編寫文檔 368 11.3.12 對工作進行版本控制 368 11.4 數據庫重構的策略 ·368 11.4.1 通過小變更降低變更風險 368 11.4.2 唯一地標識每一次重構 369 11.4.3 轉換期觸發器優于視圖或批量同步 369 11.4.4 確定一個足夠長的轉換期 370 11.4.5 封裝對數據庫的訪問 370 11.4.6 使建立數據庫環境簡單 371 11.4.7 將數據庫資產置于變更控制之下 371 11.5 數據庫重構的方法 ·371 11.5.1 結構重構 371 11.5.2 參照完整性重構 387 11.5.3 數據質量重構 399 第12章 可編程數據中心412 12.1 概述 ·412 12.2 可編程數據中心體系架構 ·413 12.3 數據分配管理 ·414 12.3.1 數據分配管理原理 ·414 12.3.2 數據分配管理案例 ·416 12.4 異構數據節點分配管理 ·419 12.4.1 異構數據節點分配管理方法 ·419 12.4.2 異構數據節點服務能力計算方法 ·422 12.5 數據放置策略 ·423 12.5.1 谷歌的數據放置策略 ·423 12.5.2 Hadoop的數據放置策略 423 12.5.3 其他常用的數據放置策略 ·424 12.5.4 語意數據放置策略 ·424 附錄 備份與容災 附錄A 數據備份與容災 430 A.1 數據備份的概念及層次分析 430
A.1.1 數據備份的概念·430 A.1.2 數據備份的層次及備份手段·431 A.1.3 系統級備份·432 A.2 系統備份的方案選擇 433 A.2.1 備份軟件·434 A.2.2 備份硬件·437 A.2.3 備份策略·442 A.3 當今主流存儲技術 445 A.3.1 直接連接存儲·446 A.3.2 網絡附加存儲·450 A.3.3 存儲區域網絡（SAN）·452 A.4 數據備份系統的結構 455 A.4.1 數據容災與數據備份的關系·455 A.4.2 容災的概念·456 A.4.3 容災工程·456 A.4.4 數據容災等級·460 A.5 容災關鍵技術 462 A.5.1 遠程鏡像技術·462 A.5.2 快照技術·464 A.5.3 互連技術·466 A.6 數據容災典型案例 467 A.6.1 EMC 容災技術與業務連續性方案·467 A.6.2 HDS 三數據中心容災解決方案468 A.6.3 StoreAge 容災方案 470 參考文獻472
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Docker數據中心及其內核技術 作者簡介
馬獻章：是信息化建設領軍人物，有38年的信息化建設工程實踐經歷，編寫數部數據庫等相關教材和工程實踐輔導書以及多部內部技術講義書；策劃并組織軍民深度融合學校，開發建設多項大型作戰指揮信息系統，擁有多項國家發明專利，多項科研成果獲軍隊科技進步獎，并在全軍推廣應用，產生了巨大的軍事經濟效益。被聘為解放軍理工大學碩士研究生導師、博士生工程實踐導師。現任電子科技大學空天科學技術戰略專家委員會主任。
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