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第1章 云计算概论1

1.1 什么是云计算1

1.2 云计算的产生背景1

1.3 云计算的发展历史1

1.4 如何学好云计算3

1.5 小结3

1.6 习题3

第2章 云计算基础4

2.1 分布式计算4

2.2 云计算的基本概念5

2.3 云计算的关键技术6

2.3.1 分布式海量数据存储6

2.3.2 虚拟化技术7

2.3.3 云平台技术8

2.3.4 并行编程技术8

2.3.5 数据管理技术9

2.4 云交付模型9

2.4.1 软件即服务（SaaS）9

2.4.2 平台即服务（PaaS）10

2.4.3 基础设施即服务（IaaS）11

2.4.4 基本云交付模型的比较12

2.4.5 容器即服务（CaaS）12

2.5 云部署模式13

2.5.1 公有云14

2.5.2 私有云14

2.5.3 混合云14

2.6 云计算的优势与挑战14

2.7 典型云应用16

2.7.1 云存储16

2.7.2 云服务17

2.7.3 云物联18

2.8 云计算与大数据18

2.9 小结20

2.10 习题21

第3章 云计算机制22

3.1 云基础设施机制22

3.1.1 虚拟网络边界22

3.1.2 虚拟服务器24

3.1.3 云存储设备26

3.1.4 资源备份27

3.1.5 就绪环境28

3.2 云管理机制28

3.2.1 远程管理系统29

3.2.2 资源管理系统29

3.2.3 SLA管理系统30

3.2.4 计费管理系统30

3.3 云监控机制30

3.3.1 资源监控31

3.3.2 能量监控31

3.3.3 SLA监控31

3.3.4 安全监控32

3.4 特殊云机制33

3.4.1 自动伸缩监听器33

3.4.2 负载均衡器33

3.4.3 故障转移系统34

3.4.4 虚拟机监控器35

3.4.5 资源集群36

3.4.6 多设备代理38

3.4.7 状态管理数据库38

3.5 小结38

3.6 习题38

第4章 虚拟化39

4.1 虚拟化简介39

4.1.1 什么是虚拟化39

4.1.2 虚拟化的发展历史40

4.1.3 虚拟化带来的好处41

4.2 虚拟化的分类42

4.2.1 服务器虚拟化42

4.2.2 网络虚拟化43

4.2.3 存储虚拟化43

4.2.4 应用虚拟化44

4.2.5 技术比较45

4.3 系统虚拟化46

4.4 虚拟化与云计算46

4.5 开源技术48

4.5.1 Xen48

4.5.2 KVM49

4.5.3 OpenVZ49

4.6 虚拟化未来发展趋势50

4.7 小结51

4.8 习题51

第5章 分布式文件系统52

5.1 概述52

5.1.1 本地文件系统52

5.2.2 分布式文件系统53

5.2 基本架构55

5.2.1 服务器介绍55

5.2.2 数据分布58

5.2.3 服务器间协议58

5.3 GFS59

5.3.1 架构设计60

5.3.2 实现流程61

5.3.3 特点61

5.4 HDFS62

5.4.1 基本概念62

5.4.2 架构设计63

5.4.3 优缺点分析65

5.5 分布式应用协调器ZooKeeper66

5.5.1 基本概念66

5.5.2 工作原理67

5.5.3 ZooKeeper应用对H DFS的改进68

5.5.4 主要应用场景68

5.6 云存储69

5.6.1 基本概念69

5.6.2 云存储的分类71

5.6.3 云存储的结构模型72

5.6.4 典型的云存储应用73

5.7 小结75

5.8 习题75

第6章 分布式存储系统76

6.1 概述76

6.2 NoSQL数据库77

6.3 分布式存储系统BigTable80

6.3.1 数据模型80

6.3.2 BigTable的构件82

6.4 分布式存储系统HBase83

6.4.1 HBase的访问接口和数据模型84

6.4.2 HBase系统架构86

6.5 HBase存储格式87

6.6 多元数据的管理与应用92

6.7 小结92

6.8 习题92

第7章 数据处理与并行编程93

7.1 数据密集型计算93

7.1.1 数据密集型计算的概念93

7.1.2 数据密集型计算的应用94

7.2 分布式数据处理97

7.2.1 分布式数据处理的含义97

7.2.2 分布式数据处理的范围98

7.2.3 分布式数据处理的控制98

7.2.4 信息中心99

7.2.5 集中式数据处理与分布式数据处理比较100

7.3 并行编程模型概述101

7.4 并行编程模型MapReduce102

7.4.1 MapReduce简介102

7.4.2 MapReduce总体研究状况103

7.4.3 MapReduce总结及未来的发展趋势103

7.5 云处理技术Spark111

7.6 MapReduce的开源实现—Hadoop112

7.6.1 Hadoop概述112

7.6.2 Hadoop核心架构113

7.6.3 Hadoop和高效能计算、网格计算的区别115

7.6.4 Hadoop发展现状115

7.6.5 Hadoop和MapReduce比较116

7.7 小结116

7.8 习题117

第8章 云安全118

8.1 基本术语与概念118

8.2 云安全威胁119

8.3 云安全防护策略123

8.3.1 基础设施安全123

8.3.2 数据安全125

8.3.3 应用安全126

8.3.4 虚拟化安全128

8.4 典型云安全应用129

8.4.1 金山毒霸“云安全”129

8.4.2 卡巴斯基—全功能安全防护131

8.4.3 瑞星“云安全”133

8.4.4 趋势科技“云安全”134

8.5 小结136

8.6 习题136

第9章 云计算的应用137

9.1 概述137

9.2 Google公司的云计算平台与应用139

9.2.1 MapReduce分布式编程环境139

9.2.2 分布式大规模数据库管理系统BigTable139

9.2.3 Google的云应用140

9.3 亚马逊的弹性计算云140

9.3.1 开放的服务141

9.3.2 灵活的工作模式141

9.3.3 总结142

9.4 IBM蓝云云计算平台142

9.4.1 蓝云云计算平台中的虚拟化144

9.4.2 蓝云云计算平台中的存储结构144

9.5 清华大学透明计算平台146

9.6 阿里云146

9.6.1 简介147

9.6.2 阿里云的发展过程147

9.6.3 阿里云的主要产品149

9.7 Microsoft Azure152

9.7.1 简介152

9.7.2 Microsoft Azure架构152

9.7.3 Microsoft Azure服务平台153

9.7.4 开发步骤153

9.8 小结155

9.9 习题155

第10章 综合实践：Docker与云计算156

10.1 Docker简介156

10.2 Docker的核心概念158

10.2.1 Docker镜像159

10.2.2 Docker仓库159

10.2.3 Docker容器159

10.2.4 容器即服务（CaaS）160

10.3 实验一：Docker的安装160

10.3.1 Ubuntu160

10.3.2 CentOS161

10.3.3 Windows163

10.4 实验二：容器操作164

10.4.1 启动容器164

10.4.2 守护态运行165

10.4.3 终止容器166

10.5 实验三：搭建一个Docker应用栈166

10.5.1 获取镜像167

10.5.2 应用栈容器节点互联167

10.5.3 应用栈容器节点启动168

10.5.4 应用栈容器节点配置169

10.6 实验四：实现私有云176

10.6.1 启动Docker176

10.6.2 获取镜像176

10.6.3 实现sshd，在Base镜像基础上生成一个新镜像176

10.6.4 开始分配容器177

10.6.5 搭建自己的私有仓库177

参考文献178