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2015-08-01
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主编推荐语
本书是高级大数据人才培养丛书之一，被众多高校用作云计算教材。
内容简介
本书是国内销量最大、被众多高校采用的教材《云计算》的最新升级版，是中国云计算专家咨询委员会秘书长刘鹏教授团队的心血之作。在应对大数据挑战的过程中，云计算技术日趋成熟，拥有大量的成功商业应用。
本书追踪最新技术，相比第二版更新了60%以上的内容，包括大数据与云计算、Google云计算、Amazon云计算、微软云计算、Hadoop 2.0及其生态圈、虚拟化技术、OpenStack开源云计算、云计算数据中心、云计算核心算法和中国云计算技术等。刘鹏教授创办的中国云计算（chinacloud.cn）、中国大数据（thebigdata.cn）网站和刘鹏微信公众号（lpoutlook）为本书学习提供技术支撑。
目录
- 版权信息
- 内容简介
- 编写组
- 第三版前言
- 第二版前言
- 第一版前言
- 第1章 大数据与云计算
- 1.1 大数据时代
- 1.2 云计算——大数据的计算
- 1.3 云计算发展现状
- 1.4 云计算实现机制
- 1.5 云计算压倒性的成本优势
- 习题
- 参考文献
- 第2章 Google云计算原理与应用
- 2.1 Google文件系统GFS
- 2.1.1 系统架构
- 2.1.2 容错机制
- 2.1.3 系统管理技术
- 2.2 分布式数据处理MapReduce
- 2.2.1 产生背景
- 2.2.2 编程模型
- 2.2.3 实现机制
- 2.2.4 案例分析
- 2.3 分布式锁服务Chubby
- 2.3.1 Paxos算法
- 2.3.2 Chubby系统设计
- 2.3.3 Chubby中的Paxos
- 2.3.4 Chubby文件系统
- 2.3.5 通信协议
- 2.3.6 正确性与性能
- 2.4 分布式结构化数据表Bigtable
- 2.4.1 设计动机与目标
- 2.4.2 数据模型
- 2.4.3 系统架构
- 2.4.4 主服务器
- 2.4.5 子表服务器
- 2.4.6 性能优化
- 2.5 分布式存储系统Megastore
- 2.5.1 设计目标及方案选择
- 2.5.2 Megastore数据模型
- 2.5.3 Megastore中的事务及并发控制
- 2.5.4 Megastore基本架构
- 2.5.5 核心技术——复制
- 2.5.6 产品性能及控制措施
- 2.6 大规模分布式系统的监控基础架构Dapper
- 2.6.1 基本设计目标
- 2.6.2 Dapper监控系统简介
- 2.6.3 关键性技术
- 2.6.4 常用Dapper工具
- 2.6.5 Dapper使用经验
- 2.7 海量数据的交互式分析工具Dremel
- 2.7.1 产生背景
- 2.7.2 数据模型
- 2.7.3 嵌套式的列存储
- 2.7.4 查询语言与执行
- 2.7.5 性能分析
- 2.7.6 小结
- 2.8 内存大数据分析系统PowerDrill
- 2.8.1 产生背景与设计目标
- 2.8.2 基本数据结构
- 2.8.3 性能优化
- 2.8.4 性能分析与对比
- 2.9 Google应用程序引擎
- 2.9.1 Google App Engine简介
- 2.9.2 应用程序环境
- 2.9.3 Google App Engine服务
- 习题
- 参考文献
- 第3章 Amazon云计算AWS
- 3.1 基础存储架构Dynamo
- 3.1.1 Dynamo概况
- 3.1.2 Dynamo架构的主要技术
- 3.2 弹性计算云EC2
- 3.2.1 EC2的基本架构
- 3.2.2 EC2的关键技术
- 3.2.3 EC2的安全及容错机制
- 3.3 简单存储服务S3
- 3.3.1 S3的基本概念和操作
- 3.3.2 S3的数据一致性模型
- 3.3.3 S3的安全措施
- 3.4 非关系型数据库服务SimpleDB和DynamoDB
- 3.4.1 非关系型数据库与传统关系数据库的比较
- 3.4.2 SimpleDB
- 3.4.3 DynamoDB
- 3.4.4 SimpleDB和DynamoDB的比较
- 3.5 关系数据库服务RDS
- 3.5.1 RDS的基本原理
- 3.5.2 RDS的使用
- 3.6 简单队列服务SQS
- 3.6.1 SQS的基本模型
- 3.6.2 SQS的消息
- 3.7 内容推送服务CloudFront
- 3.7.1 CDN
- 3.7.2 CloudFront
- 3.8 其他Amazon云计算服务
- 3.8.1 快速应用部署Elastic Beanstalk和服务模板CloudFormation
- 3.8.2 DNS服务Route 53
- 3.8.3 虚拟私有云VPC
- 3.8.4 简单通知服务和简单邮件服务
- 3.8.5 弹性MapReduce服务
- 3.8.6 电子商务服务DevPay、FPS和Simple Pay
- 3.8.7 Amazon执行网络服务
- 3.8.8 土耳其机器人
- 3.8.9 数据仓库服务Redshift
- 3.8.10 应用流服务AppStream和数据流分析服务Kinesis
- 3.9 AWS应用实例
- 3.9.1 照片和视频共享网站SmugMug
- 3.9.2 视频制作网站Animoto
- 3.9.3 网站排名Alexa
- 3.10 小结
- 习题
- 参考文献
- 第4章 微软云计算Windows Azure
- 4.1 微软云计算平台
- 4.2 微软云操作系统Windows Azure
- 4.2.1 Windows Azure概述
- 4.2.2 Windows Azure计算服务
- 4.2.3 Windows Azure存储服务
- 4.2.4 Windows Azure Connect
- 4.2.5 Windows Azure CDN
- 4.2.6 Fabric控制器
- 4.3 微软云关系数据库SQL Azure
- 4.3.1 SQL Azure概述
- 4.3.2 SQL Azure关键技术
- 4.3.3 SQL Azure和SQL Server对比
- 4.4 Windows Azure AppFabric
- 4.4.1 AppFabric概述
- 4.4.2 AppFabric关键技术
- 4.5 Windows Azure Marketplace
- 4.6 Windows Azure服务平台
- 4.6.1 网站
- 4.6.2 虚拟机
- 4.6.3 云服务
- 4.6.4 移动服务
- 4.6.5 大数据处理
- 4.6.6 媒体支持
- 习题
- 参考文献
- 第5章 Hadoop 2.0：主流开源云架构
- 5.1 引例
- 5.1.1 问题概述
- 5.1.2 常规解决方案
- 5.1.3 分布式下的解决方案
- 5.1.4 小结
- 5.2 Hadoop 2.0简述
- 5.2.1 Hadoop 2.0由来
- 5.2.2 Hadoop 2.0相关项目
- 5.2.3 Hadoop应用
- 5.3 Hadoop 2.0部署
- 5.3.1 部署综述
- 5.3.2 传统解压包部署
- 5.4 Hadoop 2.0体系架构
- 5.4.1 Hadoop 2.0公共组件Common
- 5.4.2 分布式文件系统HDFS
- 5.4.3 分布式操作系统Yarn
- 5.4.4 Hadoop 2.0安全机制简介
- 5.5 Hadoop 2.0访问接口
- 5.5.1 访问接口综述
- 5.5.2 浏览器接口
- 5.5.3 命令行接口
- 5.6 Hadoop 2.0编程接口
- 5.6.1 HDFS 编程
- 5.6.2 Yarn编程
- 习题
- 参考文献
- 第6章 Hadoop 2.0大家族
- 6.1 Hadoop 2.0大家族概述
- 6.1.1 分布式组件
- 6.1.2 部署概述
- 6.2 ZooKeeper
- 6.2.1 ZooKeeper简介
- 6.2.2 ZooKeeper 入门
- 6.3 Hbase
- 6.3.1 Hbase简介
- 6.3.2 Hbase入门
- 6.4 Pig
- 6.4.1 Pig简介
- 6.4.2 Pig入门
- 6.5 Hive
- 6.5.1 Hive简介
- 6.5.2 Hive入门
- 6.6 Oozie
- 6.6.1 Oozie简介
- 6.6.2 Oozie入门
- 6.7 Flume
- 6.7.1 Flume简介
- 6.7.2 Flume入门
- 6.8 Mahout
- 6.8.1 Mahout简介
- 6.8.2 Mahout入门
- 6.9 小结
- 习题
- 参考文献
- 第7章 虚拟化技术
- 7.1 虚拟化技术简介
- 7.2 服务器虚拟化
- 7.2.1 服务器虚拟化的层次
- 7.2.2 服务器虚拟化的底层实现
- 7.2.3 虚拟机迁移
- 7.2.4 隔离技术
- 7.2.5 案例分析
- 7.3 存储虚拟化
- 7.3.1 存储虚拟化的一般模型
- 7.3.2 存储虚拟化的实现方式
- 7.3.3 案例分析
- 7.4 网络虚拟化
- 7.4.1 核心层网络虚拟化
- 7.4.2 接入层网络虚拟化
- 7.4.3 虚拟机网络虚拟化
- 7.4.4 案例分析：VMware的网络虚拟化技术
- 7.5 桌面虚拟化
- 7.5.1 桌面虚拟化简介
- 7.5.2 技术现状
- 7.5.3 案例分析
- 习题
- 参考文献
- 第8章 OpenStack开源虚拟化平台
- 8.1 OpenStack背景介绍
- 8.1.1 OpenStack是什么
- 8.1.2 OpenStack的主要服务
- 8.2 计算服务Nova
- 8.2.1 Nova组件介绍
- 8.2.2 Libvirt简介
- 8.2.3 Nova中的RabbitMQ解析
- 8.3 对象存储服务Swift
- 8.3.1 Swift特性
- 8.3.2 应用场景
- 8.3.3 Swift主要组件
- 8.3.4 Swift基本原理
- 8.3.5 实例分析
- 8.4 镜像服务Glance
- 8.4.1 Glance的作用
- 8.4.2 Glance的组成部分
- 习题
- 参考文献
- 第9章 云计算数据中心
- 9.1 云数据中心的特征
- 9.2 云数据中心网络部署
- 9.2.1 改进型树结构
- 9.2.2 递归层次结构
- 9.2.3 光交换网络
- 9.2.4 无线数据中心网络
- 9.2.5 软件定义网络
- 9.3 绿色节能技术
- 9.3.1 配电系统节能技术
- 9.3.2 空调系统节能技术
- 9.3.3 集装箱数据中心节能技术
- 9.3.4 数据中心节能策略和算法研究
- 9.3.5 新能源的应用
- 9.3.6 典型的绿色节能数据中心
- 9.4 自动化管理
- 9.4.1 自动化管理的特征
- 9.4.2 自动化管理实现阶段
- 9.4.3 Facebook自动化管理
- 9.5 容灾备份
- 9.5.1 容灾系统的等级标准
- 9.5.2 容灾备份的关键技术
- 9.5.3 云存储在容灾备份中的应用
- 习题
- 参考文献
- 第10章 云计算核心算法
- 10.1 Paxos算法
- 10.1.1 Paxos 算法背景知识
- 10.1.2 Paxos 算法详解
- 10.1.3 Paxos 算法举例
- 10.2 DHT算法
- 10.2.1 DHT原理介绍
- 10.2.2 Chord中DHT的具体实现
- 10.2.3 Pastry中DHT的具体实现
- 10.2.4 CAN中DHT的具体实现
- 10.2.5 Tapestry中DHT的具体实现
- 10.3 Gossip协议
- 10.3.1 Gossip协议的特点
- 10.3.2 Gossip协议的通信方式及收敛性
- 10.3.3 Gossip节点管理算法
- 10.3.4 Cassandra中Gossip协议的具体实现方式
- 10.3.5 CoolStreaming系统中Gossip协议的具体实现方式
- 习题
- 参考文献
- 第11章 中国云计算技术
- 11.1 国内云计算发展概况
- 11.2 国产云存储技术
- 11.2.1 淘宝分布式文件系统TFS
- 11.2.2 云创存储cStor分布式文件系统
- 11.2.3 A8000超低功耗云存储一体机
- 11.3 国产大数据库技术
- 11.3.1 阿里巴巴OceanBase
- 11.3.2 云创存储数据立方（DataCube）
- 11.4 云视频监控技术
- 11.4.1 cVideo云视频监控系统
- 11.4.2 cVideo智能分析系统
- 11.4.3 cVideo云转码系统
- 11.5 阿里巴巴阿里云服务
- 11.5.1 阿里云计算体系架构
- 11.5.2 弹性计算服务（ECS）
- 11.5.3 开放存储服务（OSS）
- 11.5.4 开放结构化数据服务（OTS）
- 11.5.5 开放数据处理服务（ODPS）
- 11.5.6 关系型数据库（RDS）
- 11.6 云创存储万物云服务
- 11.6.1 平台简介
- 11.6.2 系统架构
- 11.6.3 功能服务
- 11.6.4 应用举例
- 习题
- 参考文献
- 第12章 总结与展望
- 12.1 主流商业云计算解决方案比较
- 12.1.1 应用场景
- 12.1.2 使用流程
- 12.1.3 体系结构
- 12.1.4 实现技术
- 12.1.5 核心业务
- 12.2 主流开源云计算系统比较
- 12.2.1 开发目的
- 12.2.2 体系结构
- 12.2.3 实现技术
- 12.2.4 核心服务
- 12.3 云计算的历史坐标与发展方向
- 12.3.1 互联网发展的阶段划分
- 12.3.2 云格（Gloud）——云计算的未来
- 习题
- 参考文献
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出版方
电子工业出版社
电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。
