雲計算（第三版）——高級大數據人纔培養叢書 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

産品特色

內容簡介

本書是國內銷量、被眾多高校采用的教材《雲計算》的升級版，是中國雲計算專傢谘詢委員會秘書長劉鵬教授團隊的心血之作。在應對大數據挑戰的過程中，雲計算技術日趨成熟，擁有大量的成功商業應用。本書追蹤技術，相比第二版更新瞭60%以上的內容，包括大數據與雲計算、Google雲計算、雲計算、微軟雲計算、Hadoop 2.0及其生態圈、虛擬化技術、OpenStack開源雲計算、雲計算數據中心、雲計算核心算法和中國雲計算技術等。劉鵬教授創辦的中國雲計算（chinacloud.cn）、中國大數據（thebigdata.cn）網站和劉鵬微信公眾號（lpoutlook）為本書學習提供技術支撐。

作者簡介

劉鵬，清華大學博士，解放軍理工大學教授、學科帶頭人，中國雲計算專傢委員會委員。主要研究方嚮為信息網格和雲計算，完成科研課題18項，發錶論文70餘篇，獲部級科技進步奬6項。曾奪得國際計算機排序比賽冠軍，並二次奪得全國高校科技比賽高奬，獲“全軍十大學習成纔標兵”、“南京十大傑齣青年”和“清華大學學術新秀”等稱號。2002年首倡的“網格計算池”和2003年研發的“反垃圾郵件網格”分彆為雲計算和雲安全的前身。創辦瞭知名的中國網格和中國雲計算網站。原文齣自【比特網】，轉載請保留原文鏈接：http://net.chinabyte.com/362/13143862.shtml

目錄

第1章 大數據與雲計算 1
1．1 大數據時代 1
1．2 雲計算――大數據的計算 3
1．3 雲計算發展現狀 6
1．4 雲計算實現機製 7
1．5 雲計算壓倒性的成本優勢 9
習題 12
參考文獻 12
第2章 Google雲計算原理與應用 13
2．1 Google文件係統GFS 13
2．1．1 係統架構 14
2．1．2 容錯機製 16
2．1．3 係統管理技術 17
2．2 分布式數據處理MapReduce 17
2．2．1 産生背景 17
2．2．2 編程模型 18
2．2．3 實現機製 19
2．2．4 案例分析 20
2．3 分布式鎖服務Chubby 22
2．3．1 Paxos算法 23
2．3．2 Chubby係統設計 24
2．3．3 Chubby中的Paxos 26
2．3．4 Chubby文件係統 28
2．3．5 通信協議 29
2．3．6 正確性與性能 31
2．4 分布式結構化數據錶Bigtable 32
2．4．1 設計動機與目標 32
2．4．2 數據模型 33
2．4．3 係統架構 34
2．4．4 主服務器 35
2．4．5 子錶服務器 36
2．4．6 性能優化 40
2．5 分布式存儲係統Megastore 41
2．5．1 設計目標及方案選擇 41
2．5．2 Megastore數據模型 42
2．5．3 Megastore中的事務及並發控製 44
2．5．4 Megastore基本架構 45
2．5．5 核心技術――復製 47
2．5．6 産品性能及控製措施 51
2．6 大規模分布式係統的監控基礎架構Dapper 52
2．6．1 基本設計目標 52
2．6．2 Dapper監控係統簡介 53
2．6．3 關鍵性技術 56
2．6．4 常用Dapper工具 57
2．6．5 Dapper使用經驗 59
2．7 海量數據的交互式分析工具Dremel 61
2．7．1 産生背景 61
2．7．2 數據模型 62
2．7．3 嵌套式的列存儲 63
2．7．4 查詢語言與執行 68
2．7．5 性能分析 70
2．7．6 小結 71
2．8 內存大數據分析係統PowerDrill 71
2．8．1 産生背景與設計目標 71
2．8．2 基本數據結構 72
2．8．3 性能優化 73
2．8．4 性能分析與對比 75
2．9 Google應用程序引擎 76
2．9．1 Google App Engine簡介 77
2．9．2 應用程序環境 78
2．9．3 Google App Engine服務 80
習題 88
參考文獻 88
第3章 Amazon雲計算AWS 90
3．1 基礎存儲架構Dynamo 90
3．1．1 Dynamo概況 90
3．1．2 Dynamo架構的主要技術 91
3．2 彈性計算雲EC2 99
3．2．1 EC2的基本架構 99
3．2．2 EC2的關鍵技術 100
3．2．3 EC2的安全及容錯機製 102
3．3 簡單存儲服務S3 103
3．3．1 S3的基本概念和操作 103
3．3．2 S3的數據一緻性模型 105
3．3．3 S3的安全措施 105
3．4 非關係型數據庫服務SimpleDB和DynamoDB 108
3．4．1 非關係型數據庫與傳統關係數據庫的比較 108
3．4．2 SimpleDB 108
3．4．3 DynamoDB 110
3．4．4 SimpleDB和DynamoDB的比較 111
3．5 關係數據庫服務RDS 111
3．5．1 RDS的基本原理 111
3．5．2 RDS的使用 112
3．6 簡單隊列服務SQS 113
3．6．1 SQS的基本模型 113
3．6．2 SQS的消息 114
3．7 內容推送服務CloudFront 115
3．7．1 CDN 116
3．7．2 CloudFront 117
3．8 其他Amazon雲計算服務 119
3．8．1 快速應用部署Elastic Beanstalk和服務模闆CloudFormation 119
3．8．2 DNS服務Router 53 120
3．8．3 虛擬私有雲VPC 120
3．8．4 簡單通知服務和簡單郵件服務 120
3．8．5 彈性MapReduce服務 121
3．8．6 電子商務服務DevPay、FPS和Simple Pay 122
3．8．7 Amazon執行網絡服務 127
3．8．8 土耳其機器人 128
3．8．9 數據倉庫服務Redshift 129
3．8．10 應用流服務AppStream和數據流分析服務Kinesis 129
3．9 AWS應用實例 130
3．9．1 照片和視頻共享網站SmugMug 130
3．9．2 視頻製作網站Animoto 131
3．9．3 網站排名Alexa 132
3．10 小結 132
習題 132
參考文獻 133
第4章 微軟雲計算Windows Azure 136
4．1 微軟雲計算平颱 136
4．2 微軟雲操作係統Windows Azure 137
4．2．1 Windows Azure概述 137
4．2．2 Windows Azure計算服務 138
4．2．3 Windows Azure存儲服務 140
4．2．4 Windows Azure Connect 147
4．2．5 Windows Azure CDN 148
4．2．6 Fabric控製器 149
4．3 微軟雲關係數據庫SQL Azure 150
4．3．1 SQL Azure概述 150
4．3．2 SQL Azure關鍵技術 151
4．3．3 SQL Azure和SQL Server對比 153
4．4 Windows Azure AppFabric 154
4．4．1 AppFabric概述 154
4．4．2 AppFabric關鍵技術 155
4．5 Windows Azure Marketplace 159
4．6 Windows Azure服務平颱 160
4．6．1 網站 160
4．6．2 虛擬機 161
4．6．3 雲服務 162
4．6．4 移動服務 163
4．6．5 大數據處理 164
4．6．6 媒體支持 165
習題 166
參考文獻 166
第5章 Hadoop 2．0：主流開源雲架構 168
5．1 引例 168
5．1．1 問題概述 168
5．1．2 常規解決方案 168
5．1．3 分布式下的解決方案 169
5．1．4 小結 173
5．2 Hadoop 2．0簡述 173
5．2．1 Hadoop 2．0由來 173
5．2．2 Hadoop 2．0相關項目 174
5．2．3 Hadoop應用 175
5．3 Hadoop 2．0部署 175
5．3．1 部署綜述 175
5．3．2 傳統解壓包部署 179
5．4 Hadoop 2．0體係架構 182
5．4．1 Hadoop 2．0公共組件Common 182
5．4．2 分布式文件係統HDFS 184
5．4．3 分布式操作係統Yarn 190
5．4．4 Hadoop 2．0安全機製簡介 198
5．5 Hadoop 2．0訪問接口 199
5．5．1 訪問接口綜述 199
5．5．2 瀏覽器接口 199
5．5．3 命令行接口 200
5．6 Hadoop 2．0編程接口 202
5．6．1 HDFS 編程 202
5．6．2 Yarn編程 205
習題 214
參考文獻 214
第6章 Hadoop 2．0大傢族 215
6．1 Hadoop 2．0大傢族概述 215
6．1．1 分布式組件 215
6．1．2 部署概述 217
6．2 ZooKeeper 223
6．2．1 ZooKeeper簡介 223
6．2．2 ZooKeeper 入門 224
6．3 Hbase 226
6．3．1 Hbase簡介 226
6．3．2 Hbase入門 229
6．4 Pig 232
6．4．1 Pig簡介 232
6．4．2 Pig入門 233
6．5 Hive 234
6．5．1 Hive簡介 234
6．5．2 Hive入門 235
6．6 Oozie 238
6．6．1 Oozie簡介 238
6．6．2 Oozie入門 238
6．7 Flume 241
6．7．1 Flume簡介 241
6．7．2 Flume入門 243
6．8 Mahout 246
6．8．1 Mahout簡介 246
6．8．2 Mahout入門 246
6．9 小結 247
習題 248
參考文獻 248
第7章 虛擬化技術 250
7．1 虛擬化技術簡介 250
7．2 服務器虛擬化 251
7．2．1 服務器虛擬化的層次 251
7．2．2 服務器虛擬化的底層實現 252
7．2．3 虛擬機遷移 253
7．2．4 隔離技術 256
7．2．5 案例分析 257
7．3 存儲虛擬化 258
7．3．1 存儲虛擬化的一般模型 258
7．3．2 存儲虛擬化的實現方式 259
7．3．3 案例分析 260
7．4 網絡虛擬化 262
7．4．1 核心層網絡虛擬化 262
7．4．2 接入層網絡虛擬化 262
7．4．3 虛擬機網絡虛擬化 262
7．4．4 案例分析： VMware的網絡虛擬化技術 263
7．5 桌麵虛擬化 265
7．5．1 桌麵虛擬化簡介 266
7．5．2 技術現狀 266
7．5．3 案例分析 267
習題 267
參考文獻 268
第8章 OpenStack開源虛擬化平颱 269
8．1 OpenStack背景介紹 269
8．1．1 OpenStack是什麼 269
8．1．2 OpenStack的主要服務 270
8．2 計算服務Nova 272
8．2．1 Nova組件介紹 272
8．2．2 Libvirt簡介 273
8．2．3 Nova中的RabbitMQ解析 275
8．3 對象存儲服務Swift 282
8．3．1 Swift特性 282
8．3．2 應用場景 283
8．3．3 Swift主要組件 284
8．3．4 Swift基本原理 286
8．3．5 實例分析 290
8．4 鏡像服務Glance 291
8．4．1 Glance的作用 291
8．4．2 Glance的組成部分 291
習題 292
參考文獻 292
第9章 雲計算數據中心 293
9．1 雲數據中心的特徵 293
9．2 雲數據中心網絡部署 294
9．2．1 改進型樹結構 294
9．2．2 遞歸層次結構 296
9．2．3 光交換網絡 299
9．2．4 綫數據中心網絡 301
9．2．5 軟件定義網絡 301
9．3 綠色節能技術 305
9．3．1 配電係統節能技術 305
9．3．2 空調係統節能技術 307
9．3．3 集裝箱數據中心節能技術 310
9．3．4 數據中心節能策略和算法研究 312
9．3．5 新能源的應用 315
9．3．6 典型的綠色節能數據中心 318
9．4 自動化管理 320
9．4．1 自動化管理的特徵 320
9．4．2 自動化管理實現階段 321
9．4．3 Facebook自動化管理 322
9．5 容災備份 324
9．5．1 容災係統的等級標準 325
9．5．2 容災備份的關鍵技術 325
9．5．3 雲存儲在容災備份中的應用 327
習題 328
參考文獻 328
第10章 雲計算核心算法 332
10．1 Paxos算法 332
10．1．1 Paxos 算法背景知識 332
10．1．2 Paxos 算法詳解 333
10．1．3 Paxos 算法舉例 336
10．2 DHT算法 338
10．2．1 DHT原理介紹 339
10．2．2 Chord中DHT的具體實現 340
10．2．3 Pastry中DHT的具體實現 342
10．2．4 CAN中DHT的具體實現 343
10．2．5 Tapestry中DHT的具體實現 345
10．3 Gossip協議 345
10．3．1 Gossip協議的特點 346
10．3．2 Gossip協議的通信方式及收斂性 346
10．3．3 Gossip節點管理算法 348
10．3．4 Cassandra中Gossip協議的具體實現方式 349
10．3．5 CoolStreaming係統中Gossip協議的具體實現方式 352
習題 354
參考文獻 354
第11章 中國雲計算技術 355
11．1 國內雲計算發展概況 355
11．2 國産雲存儲技術 356
11．2．1 淘寶分布式文件係統TFS 356
11．2．2 雲創存儲cStor分布式文件係統 359
11．2．3 A8000超低功耗雲存儲一體機 364
11．3 國産大數據庫技術 367
11．3．1 阿裏巴巴OceanBase 367
11．3．2 雲創存儲數據立方（DataCube） 371
11．4 雲視頻監控技術 376
11．4．1 cVideo雲視頻監控係統 376
11．4．2 cVideo智能分析係統 378
11．4．3 cVideo雲轉碼係統 381
11．5 阿裏巴巴阿裏雲服務 383
11．5．1 阿裏雲計算體係架構 383
11．5．2 彈性計算服務（ECS） 384
11．5．3 開放存儲服務（OSS） 385
11．5．4 開放結構化數據服務（OTS） 385
11．5．5 開放數據處理服務（ODPS） 385
11．5．6 關係型數據庫（RDS） 386
11．6 雲創存儲萬物雲服務 386
11．6．1 平颱簡介 386
11．6．2 係統架構 387
11．6．3 功能服務 388
11．6．4 應用舉例 391
習題 392
參考文獻 392
第12章 總結與展望 394
12．1 主流商業雲計算解決方案比較 394
12．1．1 應用場景 394
12．1．2 使用流程 396
12．1．3 體係結構 397
12．1．4 實現技術 397
12．1．5 核心業務 398
12．2 主流開源雲計算係統比較 400
12．2．1 開發目的 401
12．2．2 體係結構 402
12．2．3 實現技術 403
12．2．4 核心服務 403
12．3 雲計算的曆史坐標與發展方嚮 404
12．3．1 互聯網發展的階段劃分 404
12．3．2 雲格（Gloud）――雲計算的未來 407
習題 409
參考文獻 409

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