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容器云的關鍵理論和方法研究 版權信息
- ISBN：9787115541604
- 條形碼：9787115541604 ; 978-7-115-54160-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
容器云的關鍵理論和方法研究 本書特色
1.本書基于讀者的角度，將理論與實際結合，具有大量的實際操作方面的案例; 2.每一章節都有相應的實驗，按照實驗的具體條件進行環境的搭建，根據相應的需求方便讀者理解以及按照書中的步驟進行操作; 3.根據讀者的需求和興趣，每章實驗的步驟講解詳細清晰; 4.每章實驗部分附帶相關代碼與配套軟件，方便讀者學習。
容器云的關鍵理論和方法研究 內容簡介
本書遵循由淺入深、循序漸進的學習規律，分析了從云計算到容器云的過渡過程，全面介紹了Docker、Kubernetes、OpenShift，包括基礎知識、在主流操作系統上的安裝方法以及基本操作，然后對容器云與微服務以及容器云中的資源預測與配置、容器云任務調度、資源調度進行了深入探討，并對混合容器云調度進行了系統闡述。本書案例豐富、實驗詳實，凝聚了作者多年的研究成果和心得體會，很好適合熱愛和學習容器云的學術界和工業界人士閱讀。本書有助于讀者更好地理解容器云背后的根源和本質。
容器云的關鍵理論和方法研究 目錄
目錄
第 1章 云計算平臺 01
1．1 云計算平臺簡介 01
1．1．1 云計算的概念 01
1．1．2 云計算的發展 02
1．1．3 云計算分類 02
1．1．4 云計算技術 03
1．1．5 云計算平臺的概念 04
1．1．6 云計算平臺的優勢 04
1．2 從容器到容器云 06
1．2．1 容器技術 06
1．2．2 Docker是什么 07
1．2．3 Docker的發展歷程 10
1．2．4 Docker與容器 11
1．2．5 容器云的發展 12
1．3 可信容器云 15
1．3．1 可信容器云的產生 15
1．3．2 可信容器云的基本概念 17
1．3．3 可信容器云的技術分類模型 18
1．3．4 可信容器云的研究目標 21
第 2章 Docker關鍵技術 25
2．1 Docker在Linux環境下的安裝 25
2．2 CentOS下使用腳本安裝Docker 28
2．3 Windows下安裝Docker 29
2．4 Docker操作之準備工作 34
2．5 Docker容器 34
2．5．1 運行Docker容器 35
2．5．2 操作容器 36
2．5．3 進入容器的2種方式 37
2．5．4 容器命名 39
2．5．5 創建守護式容器 39
2．5．6 導入導出容器 40
2．5．7 刪除容器 41
2．6 Docker鏡像 41
2．6．1 何為鏡像 41
2．6．2 查看本地鏡像 42
2．6．3 拉取鏡像 43
2．6．4 查找鏡像 43
2．6．5 創建鏡像 45
2．6．6 刪除鏡像 47
2．7 Docker網絡 48
2．7．1 Docker網絡基礎理論 48
2．7．2 Docker網絡工作模式 52
2．8 Docker倉庫 56
2．8．1 官方倉庫Docker Hub 56
2．8．2 將鏡像推送到Docker Hub上 59
2．8．3 搭建本地私有倉庫 60
2．9 Docker數據管理 61
2．9．1 容器與非持久化數據 61
2．9．2 容器與持久化數據 62
2．9．3 創建和管理容器卷 62
2．9．4 在集群節點間共享存儲 64
2．10 Docker應用場景 65
2．10．1 簡化配置 65
2．10．2 代碼流水線管理 66
2．10．3 提升開發效率 66
2．10．4 隔離應用 66
2．10．5 整合服務器 66
2．10．6 調試能力 66
2．10．7 多租戶環境 66
2．10．8 快速部署 67
2．11 應用實例在容器中部署靜態網頁 67
第3章 Kubernetes 71
3．1 Kubernetes概述 71
3．1．1 Kubernetes是什么 71
3．1．2 為什么選擇Kubernetes 72
3．1．3 Kubernetes的集群結構 73
3．1．4 Kubernetes的工作流程 74
3．2 Kubernetes安裝與配置 75
3．3 Kubernetes核心概念 78
3．3．1 節點 78
3．3．2 pod 78
3．3．3 復制控制器 80
3．3．4 Service 81
3．4 命令行管理工具kubectl 82
3．4．1 kubectl用法概述 83
3．4．2 常用命令 84
3．4．3 輸出選項 86
3．4．4 kubectl的常用命令示例 87
3．5 Kubernetes應用實例 88
3．5．1 Kubernetes體系框架 88
3．5．2 實例介紹 88
第4章 容器云平臺OpenShift 93
4．1 開源容器云OpenShift概述 93
4．1．1 容器時代的IT 93
4．1．2 OpenShift 94
4．1．3 OpenShift與Docker、Kubernetes 95
4．2 OpenShift環境搭建 97
4．2．1 操作系統準備 98
4．2．2 操作系統配置 98
4．2．3 安裝Docker 99
4．2．4 下載OpenShift Origin安裝包 99
4．2．5 安裝OpenShift 99
4．2．6 登錄OpenShift Origin控制臺 100
4．3 運行容器運用 101
4．3．1 項目的創建 101
4．3．2 Docker鏡像的部署 102
4．3．3 訪問容器應用 104
4．4 OpenShift架構 105
4．4．1 基礎架構層 105
4．4．2 容器引擎層 106
4．4．3 容器編排層 106
4．4．4 PaaS服務層 106
4．4．5 界面及工具層 107
4．5 核心組件詳解 107
4．5．1 Master節點 109
4．5．2 Node節點 109
4．5．3 Project與Namespace 109
4．5．4 pod 109
4．5．5 Service 110
4．5．6 Router與Route 111
4．5．7 Persistent Storage 111
4．5．8 Registry 111
4．5．9 Source to Image 112
4．5．10 開發及管理工具集 112
4．6 核心流程詳解 113
4．6．1 應用構建 113
4．6．2 應用部署 113
4．6．3 請求處理 114
4．6．4 應用更新 114
4．7 本章小結 114
第5章 容器云與微服務 115
5．1 微服務概述 115
5．1．1 微服務起源 115
5．1．2 微服務的基本概念 116
5．1．3 微服務體系 117
5．1．4 微服務與容器云的關系 121
5．1．5 云原生 122
5．2 容器云中的微服務技術框架 126
5．2．1 微服務選型 126
5．2．2 Kubernetes微服務框架 129
5．2．3 微服務容器化 131
5．3 應用案例與分析 133
5．3．1 應用實踐現狀 133
5．3．2 網易云輕舟微服務平臺 133
第6章 容器云資源預測與配置研究 139
6．1 容器云資源預測與配置概述 140
6．1．1 容器云資源預測與配置研究背景與意義 140
6．1．2 資源預測研究現狀 141
6．1．3 資源配置研究現狀 142
6．2 資源負荷時間序列預測模型基礎研究 144
6．2．1 時間序列分析 144
6．2．2 時間序列平穩性檢驗和處理 145
6．2．3 時間序列純隨機性檢驗 147
6．2．4 時間序列分析模型ARIMA 148
6．3 資源動態管理方法研究 148
6．3．1 資源優化配置方法 149
6．3．2 資源動態監控方法 151
6．4 基于遺傳算法優化LSTM網絡的容器云資源預測研究 153
6．4．1 長短期記憶網絡 153
6．4．2 遺傳算法相關理論及其改進 157
6．4．3 基于APMSSGA優化LSTM網絡結構參數 163
6．4．4 基于APMSSGA-LSTM的資源負荷預測模型 165
6．5 基于APMSSGA-LSTM資源預測模型的容器云資源配置研究 168
6．5．1 容器云環境資源預測與配置總體架構 168
6．5．2 基于KVM和Docker的容器云平臺構建 169
6．5．3 容器云平臺資源狀態的監控與預警 173
6．5．4 基于預測的容器云資源自適應彈性配置機制研究 175
6．6 實驗與分析 179
6．6．1 實驗環境 180
6．6．2 基于KVM和Docker的容器云平臺實現 180
6．6．3 容器云平臺資源預測實驗 181
6．6．4 資源配置實驗 187
6．7 本章小結 189
第7章 容器云環境中基于QoS目標優化的任務調度策略研究 195
7．1 容器云平臺下的任務調度 195
7．2 基于QoS目標優化的容器云任務調度模型 197
7．2．1 基于QoS需求的任務調度模型 197
7．2．2 QoS目標優化的任務調度模型建立 200
7．3 協同優化文化基因任務調度算法 204
7．3．1 文化基因算法 205
7．3．2 協同優化文化基因任務調度算法流程 209
7．4 仿真實驗及結果分析 216
7．4．1 實驗環境的構建及算法仿真相關設置 217
7．4．2 實驗結果與分析 219
7．5 本章小結 222
第8章 容器云環境中基于信任的調度算法的研究 225
8．1 云計算任務調度與可信計算技術 225
8．1．1 可信計算技術 225
8．1．2 禁忌搜索算法與禁忌表 228
8．1．3 基于信任的任務調度算法研究 228
8．2 容器云環境下基于QoS及信任的模型研究 229
8．2．1 信任模型的研究 229
8．2．2 基于容器平臺的QoS的信任模型的設計 231
8．2．3 基于信任機制的容器云平臺的調度模型設計 234
8．3 基于容器云平臺的PSO-ACO任務調度算法 236
8．3．1 粒子群優化算法 236
8．3．2 蟻群算法 239
8．3．3 基于容器平臺的PSO-ACO融合任務調度算法設計 244
8．3．4 PSO算法和ACO算法之間的關聯 248
8．3．5 基于容器云平臺的PSO-ACO任務調度算法的流程 249
8．4 算法仿真及分析 250
8．4．1 實驗環境的構建及算法仿真相關設置 250
8．4．2 實驗結果與分析 253
8．5 本章小結 256
第9章 云制造環境下容器云資源調度研究 259
9．1 概述 259
9．1．1 云制造的背景及意義 259
9．1．2 云制造的研究現狀 260
9．1．3 云制造資源調度研究現狀 262
9．2 云制造環境下資源調度的相關理論 264
9．2．1 云制造 264
9．2．2 云制造資源 270
9．2．3 云制造環境下的資源調度 275
9．3 云制造環境下資源調度模型優化研究 281
9．3．1 云制造調度問題的復雜性 281
9．3．2 資源調度過程分析 282
9．3．3 云制造環境下多目標靜態資源調度模型 284
9．3．4 云制造環境下混合資源調度模型 287
9．4 云制造環境下免疫粒子群資源調度優化算法 292
9．4．1 免疫算法 292
9．4．2 云制造環境下免疫粒子群優化算法的設計 294
9．5 仿真實驗及結果分析 301
9．5．1 實驗仿真環境與參數的設置 302
9．5．2 仿真實驗設計與分析 303
9．5．3 實例驗證與分析 305
9．6 本章小結 309
第 10章 混合容器云調度的關鍵技術與方法研究 313
10．1 混合容器云概述 313
10．1．1 混合容器云的產生及發展 314
10．1．2 混合容器云的基礎知識 318
10．1．3 混合容器云的架構 325
10．1．4 混合容器云的調度 330
10．2 基于DHT網絡的云合作平臺 334
10．2．1 需求背景 334
10．2．2 云合作平臺架構 335
10．2．3 DHTNode網絡 336
10．2．4 DHTClient 337
10．2．5 基于智能合約的可信機制 337
10．2．6 私有CaaS層與數據中心層 338
10．3 基于循環反向拍賣的任務調度 339
10．3．1 需求背景 339
10．3．2 作業與資源 341
10．3．3 反向拍賣 342
10．3．4 均衡分析 343
10．4 基于超節點和改進GA的容器調度 344
10．4．1 需求背景 345
10．4．2 基于超節點的資源管理 345
10．4．3 容器云調度 347
10．4．4 基于改進GA的資源分配 349
10．5 實戰與分析 357
10．5．1 自動部署 357
10．5．2 資源伸縮 359
10．5．3 資源分配 361
10．5．4 資源選擇 363
10．6 本章小結 364
第 1章 云計算平臺 01
1．1 云計算平臺簡介 01
1．1．1 云計算的概念 01
1．1．2 云計算的發展 02
1．1．3 云計算分類 02
1．1．4 云計算技術 03
1．1．5 云計算平臺的概念 04
1．1．6 云計算平臺的優勢 04
1．2 從容器到容器云 06
1．2．1 容器技術 06
1．2．2 Docker是什么 07
1．2．3 Docker的發展歷程 10
1．2．4 Docker與容器 11
1．2．5 容器云的發展 12
1．3 可信容器云 15
1．3．1 可信容器云的產生 15
1．3．2 可信容器云的基本概念 17
1．3．3 可信容器云的技術分類模型 18
1．3．4 可信容器云的研究目標 21
第 2章 Docker關鍵技術 25
2．1 Docker在Linux環境下的安裝 25
2．2 CentOS下使用腳本安裝Docker 28
2．3 Windows下安裝Docker 29
2．4 Docker操作之準備工作 34
2．5 Docker容器 34
2．5．1 運行Docker容器 35
2．5．2 操作容器 36
2．5．3 進入容器的2種方式 37
2．5．4 容器命名 39
2．5．5 創建守護式容器 39
2．5．6 導入導出容器 40
2．5．7 刪除容器 41
2．6 Docker鏡像 41
2．6．1 何為鏡像 41
2．6．2 查看本地鏡像 42
2．6．3 拉取鏡像 43
2．6．4 查找鏡像 43
2．6．5 創建鏡像 45
2．6．6 刪除鏡像 47
2．7 Docker網絡 48
2．7．1 Docker網絡基礎理論 48
2．7．2 Docker網絡工作模式 52
2．8 Docker倉庫 56
2．8．1 官方倉庫Docker Hub 56
2．8．2 將鏡像推送到Docker Hub上 59
2．8．3 搭建本地私有倉庫 60
2．9 Docker數據管理 61
2．9．1 容器與非持久化數據 61
2．9．2 容器與持久化數據 62
2．9．3 創建和管理容器卷 62
2．9．4 在集群節點間共享存儲 64
2．10 Docker應用場景 65
2．10．1 簡化配置 65
2．10．2 代碼流水線管理 66
2．10．3 提升開發效率 66
2．10．4 隔離應用 66
2．10．5 整合服務器 66
2．10．6 調試能力 66
2．10．7 多租戶環境 66
2．10．8 快速部署 67
2．11 應用實例在容器中部署靜態網頁 67
第3章 Kubernetes 71
3．1 Kubernetes概述 71
3．1．1 Kubernetes是什么 71
3．1．2 為什么選擇Kubernetes 72
3．1．3 Kubernetes的集群結構 73
3．1．4 Kubernetes的工作流程 74
3．2 Kubernetes安裝與配置 75
3．3 Kubernetes核心概念 78
3．3．1 節點 78
3．3．2 pod 78
3．3．3 復制控制器 80
3．3．4 Service 81
3．4 命令行管理工具kubectl 82
3．4．1 kubectl用法概述 83
3．4．2 常用命令 84
3．4．3 輸出選項 86
3．4．4 kubectl的常用命令示例 87
3．5 Kubernetes應用實例 88
3．5．1 Kubernetes體系框架 88
3．5．2 實例介紹 88
第4章 容器云平臺OpenShift 93
4．1 開源容器云OpenShift概述 93
4．1．1 容器時代的IT 93
4．1．2 OpenShift 94
4．1．3 OpenShift與Docker、Kubernetes 95
4．2 OpenShift環境搭建 97
4．2．1 操作系統準備 98
4．2．2 操作系統配置 98
4．2．3 安裝Docker 99
4．2．4 下載OpenShift Origin安裝包 99
4．2．5 安裝OpenShift 99
4．2．6 登錄OpenShift Origin控制臺 100
4．3 運行容器運用 101
4．3．1 項目的創建 101
4．3．2 Docker鏡像的部署 102
4．3．3 訪問容器應用 104
4．4 OpenShift架構 105
4．4．1 基礎架構層 105
4．4．2 容器引擎層 106
4．4．3 容器編排層 106
4．4．4 PaaS服務層 106
4．4．5 界面及工具層 107
4．5 核心組件詳解 107
4．5．1 Master節點 109
4．5．2 Node節點 109
4．5．3 Project與Namespace 109
4．5．4 pod 109
4．5．5 Service 110
4．5．6 Router與Route 111
4．5．7 Persistent Storage 111
4．5．8 Registry 111
4．5．9 Source to Image 112
4．5．10 開發及管理工具集 112
4．6 核心流程詳解 113
4．6．1 應用構建 113
4．6．2 應用部署 113
4．6．3 請求處理 114
4．6．4 應用更新 114
4．7 本章小結 114
第5章 容器云與微服務 115
5．1 微服務概述 115
5．1．1 微服務起源 115
5．1．2 微服務的基本概念 116
5．1．3 微服務體系 117
5．1．4 微服務與容器云的關系 121
5．1．5 云原生 122
5．2 容器云中的微服務技術框架 126
5．2．1 微服務選型 126
5．2．2 Kubernetes微服務框架 129
5．2．3 微服務容器化 131
5．3 應用案例與分析 133
5．3．1 應用實踐現狀 133
5．3．2 網易云輕舟微服務平臺 133
第6章 容器云資源預測與配置研究 139
6．1 容器云資源預測與配置概述 140
6．1．1 容器云資源預測與配置研究背景與意義 140
6．1．2 資源預測研究現狀 141
6．1．3 資源配置研究現狀 142
6．2 資源負荷時間序列預測模型基礎研究 144
6．2．1 時間序列分析 144
6．2．2 時間序列平穩性檢驗和處理 145
6．2．3 時間序列純隨機性檢驗 147
6．2．4 時間序列分析模型ARIMA 148
6．3 資源動態管理方法研究 148
6．3．1 資源優化配置方法 149
6．3．2 資源動態監控方法 151
6．4 基于遺傳算法優化LSTM網絡的容器云資源預測研究 153
6．4．1 長短期記憶網絡 153
6．4．2 遺傳算法相關理論及其改進 157
6．4．3 基于APMSSGA優化LSTM網絡結構參數 163
6．4．4 基于APMSSGA-LSTM的資源負荷預測模型 165
6．5 基于APMSSGA-LSTM資源預測模型的容器云資源配置研究 168
6．5．1 容器云環境資源預測與配置總體架構 168
6．5．2 基于KVM和Docker的容器云平臺構建 169
6．5．3 容器云平臺資源狀態的監控與預警 173
6．5．4 基于預測的容器云資源自適應彈性配置機制研究 175
6．6 實驗與分析 179
6．6．1 實驗環境 180
6．6．2 基于KVM和Docker的容器云平臺實現 180
6．6．3 容器云平臺資源預測實驗 181
6．6．4 資源配置實驗 187
6．7 本章小結 189
第7章 容器云環境中基于QoS目標優化的任務調度策略研究 195
7．1 容器云平臺下的任務調度 195
7．2 基于QoS目標優化的容器云任務調度模型 197
7．2．1 基于QoS需求的任務調度模型 197
7．2．2 QoS目標優化的任務調度模型建立 200
7．3 協同優化文化基因任務調度算法 204
7．3．1 文化基因算法 205
7．3．2 協同優化文化基因任務調度算法流程 209
7．4 仿真實驗及結果分析 216
7．4．1 實驗環境的構建及算法仿真相關設置 217
7．4．2 實驗結果與分析 219
7．5 本章小結 222
第8章 容器云環境中基于信任的調度算法的研究 225
8．1 云計算任務調度與可信計算技術 225
8．1．1 可信計算技術 225
8．1．2 禁忌搜索算法與禁忌表 228
8．1．3 基于信任的任務調度算法研究 228
8．2 容器云環境下基于QoS及信任的模型研究 229
8．2．1 信任模型的研究 229
8．2．2 基于容器平臺的QoS的信任模型的設計 231
8．2．3 基于信任機制的容器云平臺的調度模型設計 234
8．3 基于容器云平臺的PSO-ACO任務調度算法 236
8．3．1 粒子群優化算法 236
8．3．2 蟻群算法 239
8．3．3 基于容器平臺的PSO-ACO融合任務調度算法設計 244
8．3．4 PSO算法和ACO算法之間的關聯 248
8．3．5 基于容器云平臺的PSO-ACO任務調度算法的流程 249
8．4 算法仿真及分析 250
8．4．1 實驗環境的構建及算法仿真相關設置 250
8．4．2 實驗結果與分析 253
8．5 本章小結 256
第9章 云制造環境下容器云資源調度研究 259
9．1 概述 259
9．1．1 云制造的背景及意義 259
9．1．2 云制造的研究現狀 260
9．1．3 云制造資源調度研究現狀 262
9．2 云制造環境下資源調度的相關理論 264
9．2．1 云制造 264
9．2．2 云制造資源 270
9．2．3 云制造環境下的資源調度 275
9．3 云制造環境下資源調度模型優化研究 281
9．3．1 云制造調度問題的復雜性 281
9．3．2 資源調度過程分析 282
9．3．3 云制造環境下多目標靜態資源調度模型 284
9．3．4 云制造環境下混合資源調度模型 287
9．4 云制造環境下免疫粒子群資源調度優化算法 292
9．4．1 免疫算法 292
9．4．2 云制造環境下免疫粒子群優化算法的設計 294
9．5 仿真實驗及結果分析 301
9．5．1 實驗仿真環境與參數的設置 302
9．5．2 仿真實驗設計與分析 303
9．5．3 實例驗證與分析 305
9．6 本章小結 309
第 10章 混合容器云調度的關鍵技術與方法研究 313
10．1 混合容器云概述 313
10．1．1 混合容器云的產生及發展 314
10．1．2 混合容器云的基礎知識 318
10．1．3 混合容器云的架構 325
10．1．4 混合容器云的調度 330
10．2 基于DHT網絡的云合作平臺 334
10．2．1 需求背景 334
10．2．2 云合作平臺架構 335
10．2．3 DHTNode網絡 336
10．2．4 DHTClient 337
10．2．5 基于智能合約的可信機制 337
10．2．6 私有CaaS層與數據中心層 338
10．3 基于循環反向拍賣的任務調度 339
10．3．1 需求背景 339
10．3．2 作業與資源 341
10．3．3 反向拍賣 342
10．3．4 均衡分析 343
10．4 基于超節點和改進GA的容器調度 344
10．4．1 需求背景 345
10．4．2 基于超節點的資源管理 345
10．4．3 容器云調度 347
10．4．4 基于改進GA的資源分配 349
10．5 實戰與分析 357
10．5．1 自動部署 357
10．5．2 資源伸縮 359
10．5．3 資源分配 361
10．5．4 資源選擇 363
10．6 本章小結 364
展開全部
容器云的關鍵理論和方法研究 作者簡介
謝曉蘭，博士，桂林理工大學信息科學與工程學院教授、院長、博士生導師，同時擔任《大數據》期刊編委，國際工程與技術學會（IETI）理事，中國通信學會云計算和大數據應用委員會委員，中國計算機學會高性能計算專業委員會、協同計算專業委員會、分布式計算與系統專業委員會委員，廣西計算機學會副理事長，廣西本科高校計算機類教學指導委員會委員，廣西本科高校教學信息化與教學方法創新指導委員會委員。曾擔任多個國際會議、國內重要會議的程序委員會主席、會務主席、督導委員會主席與秘書長之職。研究方向包括云計算、大數據、制造業信息化。主持國家自然科學基金項目2項、863計劃子課題1項、國家重點研發計劃子課題1項、其他省部級項目7項。以第一作者出版了《網格理論與應用》《Internet技術與應用教程》。曾獲得軟件著作權20項，發表科技論文100多篇，其中核心期刊收錄20篇，SCI/EI收錄50多篇。
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