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云計算導論(第3版·題庫·微課視頻版) 版權信息
- ISBN：9787302629818
- 條形碼：9787302629818 ; 978-7-302-62981-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
云計算導論(第3版·題庫·微課視頻版) 本書特色
本書由淺入深地帶領讀者學習云計算的基礎、技術、應用和實踐,通過在線試卷和綜合實驗全面講解云計算技術。
云計算導論(第3版·題庫·微課視頻版) 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進入云計算知識的殿堂。 本書的第1章和第2章為云計算的基礎部分，介紹云計算的產生、發展以及基本概念；第3~8章為云計算的技術部分，介紹虛擬化、云安全、分布式文件系統、數據處理與并行編程技術、分布式存儲系統等；第9章介紹當前一些熱門的云計算的應用；第10章為綜合實踐, 主要通過實驗講解AWS、阿里云、騰訊云、華為云、百度智能云，以及Docker、OpenStack和Kubernetes等技術。 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(第3版·題庫·微課視頻版) 目錄
目錄
資源下載
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分布式計算和云計算的區別與聯系
2.4云計算的關鍵技術
2.4.1分布式海量數據存儲
2.4.2虛擬化技術
2.4.3云管理平臺技術
2.4.4并行編程技術
2.4.5數據管理技術
2.5云交付模型
2.5.1軟件即服務
2.5.2平臺即服務
2.5.3基礎設施即服務
2.5.4基本云交付模型的比較
2.6云部署模式
2.6.1公有云
2.6.2私有云
2.6.3混合云
2.7云計算的優勢與挑戰
2.8典型的云應用
2.8.1云存儲
2.8.2云服務
2.8.3云物聯
2.9云計算與大數據
2.10小結
2.11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資源池化管理
3.2.3服務等級協議管理系統
3.2.4計費管理系統
3.2.5資源備份
3.2.6云監控
3.2.7自動化運維
3.2.8服務模板管理
3.2.9云CMDB及流程管理
3.2.10服務目錄管理
3.2.11租戶及用戶管理
3.2.12容量規劃及管理
3.3特殊云機制
3.3.1自動伸縮監聽器
3.3.2負載均衡器
3.3.3故障轉移系統
3.3.4資源集群
3.3.5多設備代理
3.3.6狀態管理數據庫
3.4小結
3.5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虛擬化未來的發展趨勢
4.7小結
4.8習題
第5章云安全
5.1基本術語與概念
5.2云安全威脅
5.3云安全防護策略
5.3.1基礎設施安全
5.3.2數據安全
5.3.3應用安全
5.3.4虛擬化安全
5.3.5身份識別和訪問管理
5.3.6操作系統安全
5.3.7操作審計
5.4典型的云安全應用
5.4.1金山私有云安全平臺
5.4.2卡巴斯基的全功能安全防護
5.4.3瑞星“云安全”
5.4.4趨勢科技“云安全”
5.5小結
5.6習題
第6章分布式文件系統
6.1概述
6.1.1本地文件系統概述
6.1.2分布式文件系統概述
6.2基本架構
6.2.1服務器介紹
6.2.2數據分布
6.2.3服務器間協議
6.3GFS
6.3.1架構設計
6.3.2實現流程
6.3.3特點
6.4HDFS
6.4.1基本概念
6.4.2架構設計
6.4.3優缺點分析
6.5分布式應用協調器ZooKeeper
6.5.1基本概念
6.5.2工作原理
6.5.3ZooKeeper應用對HDFS的改進
6.5.4主要應用場景
6.6云存儲
6.6.1基本概念
6.6.2云存儲的分類
6.6.3云存儲的結構模型
6.6.4典型的云存儲應用
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的比較
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的核心架構
7.6.3Hadoop和高效能計算、網格計算的區別
7.6.4Hadoop的發展現狀
7.6.5Hadoop和MapReduce的比較
7.7小結
7.8習題
第8章分布式存儲系統
8.1概述
8.2NoSQL數據庫
8.3分布式數據存儲系統——BigTable
8.3.1數據模型
8.3.2BigTable的構件
8.4分布式存儲系統HBase
8.4.1HBase的訪問接口和數據模型
8.4.2HBase系統架構
8.5HBase存儲格式
8.6多元數據的管理與應用
8.7小結
8.8習題
第9章云計算的應用
9.1概述
9.2亞馬遜公司的彈性計算云
9.2.1開放的服務
9.2.2靈活的工作模式
9.2.3帶來的好處
9.3Microsoft Azure
9.3.1簡介
9.3.2Microsoft Azure的架構
9.3.3Microsoft Azure服務平臺
9.3.4開發步驟
9.4谷歌公司的云計算平臺與應用
9.4.1MapReduce分布式編程環境
9.4.2分布式大規模數據庫管理系統BigTable
9.4.3谷歌的云應用
9.5阿里云
9.5.1簡介
9.5.2阿里云的主要產品
9.6IBM公司的藍云云計算平臺
9.6.1藍云云計算平臺中的虛擬化
9.6.2藍云云計算平臺中的存儲結構
9.7清華大學的透明計算平臺
9.8小結
9.9習題
第10章綜合實踐
10.1AWS
10.1.1實驗一： 創建一個EC2實例
10.1.2實驗二： 創建一個彈性高可用的博客
10.1.3實驗三： 使用S3來實現靜態網站
10.1.4實驗四： AWS關系型數據庫入門
10.1.5實驗五： AWS大數據系列平臺
10.1.6實驗六： AWS計算存儲網絡基礎入門
10.1.7實驗七： AWS上的Kubernetes創建、管理及DevOps
10.2阿里云
10.2.1實驗一： 創建阿里云服務器
10.2.2實驗二： 配置SSH遠程連接
10.2.3實驗三： 安裝Python環境
10.2.4實驗四： 部署并啟動Django服務
10.3騰訊云
10.3.1實驗一： 創建一個云服務器
10.3.2實驗二： 搭建一個LAMP環境
10.3.3實驗三： WordPress的安裝及配置
10.4華為軟開云
10.4.1實驗一： 創建軟開云賬號
10.4.2實驗二： 新建項目
10.4.3實驗三： 創建代碼倉庫
10.4.4實驗四： 項目編譯和構建
10.4.5實驗五： 項目部署
10.4.6實驗六： 創建華為云服務器
10.5百度智能云
10.5.1實驗一： 注冊百度云賬號、創建文字識別應用
10.5.2實驗二： Python環境的配置
10.5.3實驗三： 編寫Python文字識別程序
10.6OpenStack安裝與集群搭建
10.6.1實驗一： OpenStack安裝準備
10.6.2實驗二： OpenStack在線安裝
10.6.3實驗三： 初始化OpenStack中的環境
10.6.4實驗四： 搭建OpenStack中的虛擬機
10.7Docker
10.7.1Docker的核心概念
10.7.2實驗一： Docker的安裝
10.7.3實驗二： 容器操作
10.7.4實驗三： 搭建一個Docker應用棧
10.7.5實驗四： 實現私有云
附錄A附加的綜合實驗
參考文獻
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