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云計算(典藏版) 版權信息
- ISBN：9787121465314
- 條形碼：9787121465314 ; 978-7-121-46531-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
云計算(典藏版) 內容簡介
本書是國內銷量大、被眾多高校采用的教材《云計算》的典藏版，是中國信息協會教育分會人工智能教育專家委員會主任劉鵬教授團隊的心血之作。在應對大數據挑戰的過程中，云計算技術日趨成熟，擁有大量成功的商業應用。本書追蹤近期新技術，包括大數據與云計算、Google云計算原理與應用、Amazon云計算 AWS、微軟云計算Microsoft Azure、Hadoop3.0：主流開源云架構、虛擬化技術、容器技術、云原生技術、云計算數據中心、云計算核心算法、云際計算技術、中國云計算技術及總結與展望等！白寣W習變得輕松”是本書的初衷。通過本書可掌握云計算的概念和原理，學習主要的云計算平臺和技術，還可了解云計算的核心算法和發展趨勢。本書適合作為相關專業本科和研究生的教材，也可作為云計算研發人員和愛好者的參考資料。
云計算(典藏版) 目錄
第1章 大數據與云計算11．1 大數據時代11．2 云計算概述31．3 云計算發展現狀51．4 云計算實現機制71．5 云計算壓倒性的成本優勢8習題12第2章 Google云計算原理與應用132．1 Google文件系統132．1．1 系統架構142．1．2 容錯機制162．1．3 系統管理技術172．2 分布式計算編程模型MapReduce172．2．1 產生背景172．2．2 編程模型182．2．3 實現機制192．2．4 案例分析202．3 分布式鎖服務Chubby222．3．1 Paxos算法222．3．2 Chubby系統設計232．3．3 Chubby中的Paxos算法242．3．4 Chubby文件系統262．3．5 通信協議272．3．6 正確性與性能292．4 分布式結構化數據表BigTable302．4．1 設計動機與目標312．4．2 數據模型312．4．3 系統架構322．4．4 主服務器332．4．5 子表服務器342．4．6 性能優化372．5 分布式存儲系統Megastore392．5．1 設計目標及方案選擇392．5．2 Megastore數據模型402．5．3 Megastore中的事務及并發控制422．5．4 Megastore基本架構432．5．5 核心技術――復制452．5．6 產品性能及控制措施482．6 分布式監控系統Dapper502．6．1 基本設計目標502．6．2 Dapper監控系統簡介502．6．3 關鍵性技術532．6．4 常用Dapper工具542．6．5 Dapper使用經驗562．7 海量數據的交互式分析工具Dremel582．7．1 產生背景582．7．2 數據模型592．7．3 嵌套式的列存儲602．7．4 查詢語言與執行642．7．5 性能分析662．8 內存大數據分析系統PowerDrill672．8．1 產生背景與設計目標672．8．2 基本數據結構682．8．3 性能優化692．8．4 性能分析與對比712．9 Google應用程序引擎722．9．1 Google App Engine簡介722．9．2 應用程序環境742．9．3 Google App Engine服務77習題87第3章 Amazon云計算AWS883．1 基礎存儲架構Dynamo883．1．1 Dynamo概況883．1．2 Dynamo架構的主要技術903．2 彈性計算云973．2．1 EC2的基本架構973．2．2 EC2的關鍵技術993．2．3 EC2的安全及容錯機制1013．3 簡單存儲服務1023．3．1 S3的基本概念和操作1023．3．2 S3的數據一致性模型1033．3．3 S3的安全措施1043．4 非關系型數據庫服務1063．4．1 非關系型數據庫與傳統關系型數據庫的比較1063．4．2 SimpleDB1073．4．3 DynamoDB1093．4．4 SimpleDB和DynamoDB的比較1093．5 關系型數據庫服務1103．5．1 RDS的基本原理1103．5．2 RDS的使用1113．6 簡單隊列服務1113．6．1 SQS的基本模型1113．6．2 SQS的消息1123．7 內容推送服務1143．7．1 CDN1143．7．2 CloudFront1163．8 其他Amazon云計算服務1173．8．1 快速應用部署Elastic Beanstalk和服務模板CloudFormation1173．8．2 DNS服務Route531183．8．3 虛擬私有云VPC1183．8．4 簡單通知服務和簡單郵件服務1193．8．5 彈性MapReduce服務1193．8．6 電子商務服務DevPay、FPS和簡單支付服務1213．8．7 Amazon執行網絡服務1253．8．8 土耳其機器人1253．8．9 數據倉庫服務Redshift1263．8．10 應用流服務AppStream和數據流服務Kinesis1273．8．11 增強現實（AR）和虛擬現實（VR）應用Sumerian1283．8．12 區塊鏈應用Managed Blockchain1283．9 AWS應用實例1293．9．1 照片和視頻共享網站SmugMug1293．9．2 視頻制作網站Animoto1293．9．3 網站排名公司Alexa1303．10 小結130習題131第4章 微軟云計算Microsoft Azure1324．1 微軟云計算平臺1324．2 微軟云操作系統Microsoft Azure1344．2．1 Microsoft Azure概述1344．2．2 Microsoft Azure計算服務1354．2．3 Microsoft Azure存儲服務1394．2．4 Microsoft Azure Connect1474．2．5 Microsoft Azure CDN1484．2．6 Fabric控制器1494．3 微軟云關系數據庫SQL Azure1504．3．1 SQL Azure概述1504．3．2 SQL Azure關鍵技術1514．3．3 SQL Azure和SQL Server對比1534．4 Microsoft Azure Service Fabric1544．4．1 Service Fabric 概述1544．4．2 Service Fabric體系結構1554．4．3 Service Fabric群集1574．5 Microsoft Azure Marketplace1634．6 Microsoft Azure服務平臺1644．6．1 網站1644．6．2 虛擬機1654．6．3 云服務1664．6．4 移動服務1674．6．5 大數據處理1684．6．6 媒體服務1694．6．7 物聯網平臺1704．6．8 人工智能服務171習題172第5章 Hadoop 3．0：主流開源云架構1735．1 挑戰與對策1735．1．1 問題概述1735．1．2 常規解決方案1735．1．3 分布式下的解決方案1745．1．4 小結1785．2 Hadoop 3．0簡述1785．2．1 Hadoop發展1785．2．2 Hadoop 3．0生態圈項目1795．2．3 Hadoop應用1815．3 Hadoop 3．0部署1815．3．1 部署綜述1825．3．2 傳統解壓包方式部署1865．4 Hadoop 3．0體系架構1925．4．1 公共組件Common1925．4．2 分布式文件系統HDFS1945．4．3 分布式操作系統YARN1995．5 Hadoop 3．0訪問接口2065．5．1 配置項接口2065．5．2 瀏覽器接口2075．5．3 命令行接口2075．5．4 HDFS編程2095．5．5 YARN編程2125．6 Hadoop 3．0生態組件2205．6．1 組件簡介2205．6．2 Hive2245．6．3 Spark2285．6．4 ZooKeeper2395．6．5 HBase2435．6．6 Mahout2505．6．7 Redis2535．6．8 Kafka2585．6．9 Flink2635．6．10 Flume2665．6．11 Pig271習題275第6章 虛擬化技術2766．1 虛擬化技術簡介2766．2 服務器虛擬化2776．2．1 服務器虛擬化的層次2776．2．2 服務器虛擬化的底層實現2786．2．3 虛擬機遷移2796．2．4 隔離技術2816．2．5 案例分析2836．3 存儲虛擬化2846．3．1 存儲虛擬化的一般模型2846．3．2 存儲虛擬化的實現方式2846．3．3 案例分析2856．4 網絡虛擬化2876．4．1 網絡虛擬化簡介2876．4．2 案例分析：VMware的網絡虛擬化技術2886．5 桌面虛擬化2906．5．1 桌面虛擬化簡介2906．5．2 技術現狀2916．5．3 案例分析2926．6 OpenStack開源虛擬化平臺2926．6．1 OpenStack背景介紹2936．6．2 Nova2946．6．3 Swift2996．6．4 Glance3056．7 超融合技術3066．7．1 概念3066．7．2 產生背景3066．7．3 超融合技術簡介308習題310第7章 容器技術3117．1 容器技術簡介3117．1．1 容器技術的發展歷程3117．1．2 容器技術的架構3137．1．3 容器的底層技術3147．1．4 容器的關鍵技術3157．1．5 容器技術的優勢和局限性3167．1．6 容器技術的典型應用3177．1．7 容器和虛擬機對比3187．2 Docker技術3207．2．1 Docker是什么3207．2．2 Docker的架構和流程3227．2．3 Docker的優勢和局限性3237．2．4 分布式Docker網絡環境搭建3277．3 Rocket（Rkt）技術簡介3287．3．1 Rkt的標準化嘗試3297．3．2 Rkt是什么3317．3．3 Rkt的基本使用方法3337．4 其他容器技術3357．4．1 Garden容器技術3357．4．2 Kata容器技術3377．5 容器編排系統3387．5．1 Google Kubernetes3397．5．2 Docker Swarm3467．5．3 Apache Mesos3507．5．4 CoreOS Fleet356習題357第8章 云原生技術3598．1 云原生簡介3598．2 微服務3618．2．1 Spring Cloud架構3618．2．2 服務網格架構3708．3 敏捷基礎設施3748．3．1 分布式消息中間件服務3758．3．2 分布式緩存服務3838．3．3 分布式任務調度服務3868．3．4 監控告警服務3908．4 DevOps3928．4．1 概念3938．4．2 Ansible3948．4．3 SaltStack3958．4．4 Jenkins3978．5 持續交付3998．5．1 持續交付與持續集成、持續部署4008．5．2 持續交付vs． DevOps4018．6 云原生應用場景4018．6．1 深度學習應用場景4028．6．2 區塊鏈應用場景4038．6．3 邊緣計算應用場景4048．6．4 傳統行業互聯網化應用場景404習題405第9章 云計算數據中心4069．1 云計算數據中心的特征4069．2 云計算數據中心網絡部署4079．2．1 改進型樹形結構4079．2．2 遞歸層次結構4099．2．3 光交換網絡4129．2．4 無線數據中心網絡4149．2．5 軟件定義網絡4149．3 綠色節能技術4189．3．1 配電系統節能技術4189．3．2 空調系統節能技術4209．3．3 集裝箱數據中心節能技術4239．3．4 海底數據中心4249．3．5 數據中心節能策略和算法研究4279．3．6 新能源的應用4299．3．7 典型的綠色節能數據中心4329．4 自動化管理4349．4．1 自動化管理的特征4349．4．2 自動化管理實現階段4359．4．3 Facebook自動化管理4369．5 容災備份4389．5．1 容災系統的等級標準4389．5．2 容災備份的關鍵技術4399．5．3 云存儲在容災備份中的應用441習題442第10章 云計算核心算法44310．1 Paxos算法44310．1．1 Paxos算法背景知識44310．1．2 Paxos算法詳解44410．1．3 Paxos算法舉例44710．1．4 Chubby中Paxos算法的具體實現44810．2 DHT算法44910．2．1 DHT原理介紹45010．2．2 Chord中DHT的具體實現45210．2．3 Pastry中DHT的具體實現45410．2．4 CAN中DHT的具體實現45510．2．5 Tapestry中DHT的具體實現45610．3 Gossip協議45710．3．1 Gossip協議的特點45710．3．2 Gossip協議的通信方式及收斂性45810．3．3 Gossip節點管理算法45910．3．4 Cassandra中Gossip協議的具體實現方式46010．3．5 CoolStreaming中Gossip協議的具體實現方式46310．3．6 Hyperledger Fabric中Gossip協議的具體實現方式46510．3．7 Chord網絡中Gossip協議的具體實現方式467習題468第11章 云際計算技術46911．1 傳統云計算面臨的挑戰46911．2 云際計算誕生47011．2．1 云際計算概念47011．2．2 技術優勢47011．3 云際計算架構47111．3．1 集中式代理架構47211．3．2 地理分布式代理架構47211．4 云際計算關鍵技術47311．4．1 云際協作環境47411．4．2 對等協作機制47711．5 云際存儲關鍵技術47811．5．1 糾刪碼容錯技術47911．5．2 數據完整性證明機制48111．5．3 并發控制方法48311．5．4 安全重刪技術48511．6 云際計算研究進展48711．6．1 Inter-Cloud48811．6．2 SuperCloud48911．6．3 Multi-Cloud49011．6．4 Federated Cloud49111．6．5 Cloud Service Broker49311．6．6 Internetware49411．6．7 iVCE49611．7 云際計算應用場景497習題498第12章 中國云計算技術49912．1 國內云計算發展概況49912．2 國內云存儲技術50012．2．1 淘寶文件系統50112．2．2 云創大數據cStor超融合云存儲系統50312．2．3 A8000超低功耗云存儲一體機50712．3 國內大數據庫技術51012．3．1 阿里巴巴OceanBase51012．3．2 云創大數據數據立方51412．4 云視頻監控技術51912．4．1 cVideo云視頻監控系統51912．4．2 cVideo智能分析系統52112．4．3 cVideo云轉碼系統52312．5 阿里巴巴阿里云服務52512．5．1 阿里云計算體系架構52612．5．2 彈性計算服務52612．5．3 對象存儲服務52712．5．4 表格存儲服務52712．5．5 開放數據處理服務52812．5．6 關系型數據庫服務52812．6 云創大數據萬物云服務52912．6．1 平臺簡介52912．6．2 系統架構53012．6．3 功能服務53112．6．4 應用舉例53312．7 云創大數據人工智能云平臺53412．7．1 訓練平臺53412．7．2 推理平臺53612．7．3 開放平臺540習題542第13章 總結與展望54313．1 主流商業云計算解決方案比較54313．1．1 應用場景54313．1．2 使用流程54513．1．3 體系結構54613．1．4 實現技術54613．1．5 核心業務54713．2 主流開源云計算系統比較54913．2．1 開發目的54913．2．2 體系結構55113．2．3 實現技術55213．2．4 核心服務55213．3 云計算發展趨勢55313．3．1 標準化55313．3．2 混合云模式55813．3．3 多云部署55913．3．4 云計算與人工智能相融合560習題561
展開全部
云計算(典藏版) 作者簡介
劉鵬，教授，清華大學博士，南京云創大數據科技股份有限公司總裁，中國大數據應用聯盟人工智能專家委員會主任，中國信息協會教育分會人工智能教育專家委員會主任，全國普通高校畢業生就業創業指導委員會委員，第45屆世界技能大賽中國區云計算選拔賽裁判長/專家指導組組長，2019年全國大學生數據建模比賽命題人，工信部云計算研究中心專家。在云計算、大數據、人工智能領域具有多年的研究積累，是我國該領域的知名專家。主持科研項目40多項，發表論文80余篇，出版專業書籍30多種。曾于2002年獲得全球數據處理比賽PennySort的世界冠軍，于2003年奪得全國挑戰杯比賽總冠軍。提出的反垃圾郵件網格，被IEEE Cluster 2003評為杰出網格項目，為解決困擾全球的垃圾郵件問題做出根本貢獻，該技術成為云安全技術的基礎。曾擔任全軍網格技術研究中心主任，獲“全軍十大學習成才標兵”（排名第一）、南京市“十大杰出青年”、“中國大數據創新百人”、江蘇省“333工程”中青年領軍人才、清華大學“學術新秀”等稱號。
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