雲計算導論（第2版）

《雲計算導論（第2版）》是2020年6月清華大學出版社出版的圖書，作者是呂雲翔、柏燕崢、許鴻智、張璐、王佳瑋。

基本介紹

• 中文名：雲計算導論（第2版）
• 作者：呂雲翔、柏燕崢、許鴻智、張璐、王佳瑋
• 出版社：清華大學出版社
• 出版時間：2020年6月1日
• 定價：49.8 元
• ISBN：9787302536901

內容簡介

本書的第一章、第二章為雲計算的基礎部分，包括雲計算的產生、發展以及基本概念；第三章到第八章為雲計算的技術部分，包括實現雲計算的關鍵技術：虛擬化、雲安全、分散式檔案系統、數據處理與並行編程技術和分散式存儲系統；第九章向讀者提到了目前存在的一些熱門的雲計算的套用；第十章為綜合實踐：主要通過實驗了解主流公有雲AWS以及國內比較代表性的私有雲廠商以及開源私有雲Openstack的搭建實踐與docker技術結合的實踐。

圖書目錄

第1章雲計算概論

1.1什麼是雲計算

1.2雲計算的產生背景

1.3雲計算的發展歷史

1.4如何學好雲計算

1.5小結

1.6習題

第2章雲計算基礎

2.1分散式計算

2.2雲計算的基本概念

2.3分散式計算和雲計算的區別與聯繫

2.4雲計算的關鍵技術

2.4.1分散式海量數據存儲

2.4.2虛擬化技術

2.4.3雲管理平台技術

2.4.4並行編程技術

2.4.5數據管理技術

2.5雲交付模型

2.5.1軟體即服務

2.5.2平台即服務

2.5.3基礎設施即服務

2.5.4基本雲交付模型的比較

2.6雲部署模式

2.6.1公有雲

2.6.2私有雲

2.6.3混合雲

2.7雲計算的優勢與挑戰

2.8典型的雲套用

2.8.1雲存儲

2.8.2雲服務

2.8.3雲物聯

2.9雲計算與大數據

2.10小結

2.11習題

第3章雲計算機制

3.1雲基礎設施機制

3.1.1虛擬網路邊界

3.1.2虛擬伺服器

3.1.3雲存儲設備

3.1.4就緒環境

3.2雲管理機制

3.2.1遠程管理系統

3.2.2資源池化管理

3.2.3服務等級協定管理系統

3.2.4計費管理系統

3.2.5資源備份

3.2.6雲監控

3.2.7自動化運維

3.2.8服務模板管理

3.2.9雲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特殊雲機制

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狀態管理資料庫

3.4小結

3.5習題

第4章虛擬化

4.1虛擬化簡介

4.1.1什麼是虛擬化

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伺服器虛擬化

4.2.2網路虛擬化

4.2.3存儲虛擬化

4.2.4套用虛擬化

4.2.5技術比較

4.3系統虛擬化

4.4虛擬化與雲計算

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章雲安全

5.1基本術語與概念

5.2雲安全威脅

5.3雲安全防護策略

5.3.1基礎設施安全

5.3.2數據安全

5.3.3套用安全

5.3.4虛擬化安全

5.3.5身份識別和訪問管理

5.3.6作業系統安全

5.3.7操作審計

5.4典型的雲安全套用

5.4.1金山毒霸“雲安全”

5.4.2卡巴斯基的全功能安全防護

5.4.3瑞星“雲安全”

5.4.4趨勢科技“雲安全”

5.5小結

5.6習題

第6章分散式檔案系統

6.1概述

6.1.1本地檔案系統概述

6.1.2分散式檔案系統概述

6.2基本架構

6.2.1伺服器介紹

6.2.2數據分布

6.2.3伺服器間協定

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分散式套用協調器ZooKeeper

6.5.1基本概念

6.5.2工作原理

6.5.3ZooKeeper套用對HDFS的改進

6.5.4主要套用場景

6.6雲存儲

6.6.1基本概念

6.6.2雲存儲的分類

6.6.3雲存儲的結構模型

6.6.4典型的雲存儲套用

6.7小結

6.8習題

第7章數據處理與並行編程

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數據密集型計算的套用

7.2分散式數據處理

7.2.1分散式數據處理的含義

7.2.2分散式數據處理的範圍

7.2.3分散式數據處理的控制

7.2.4信息中心

7.2.5集中式數據處理與分散式數據處理的比較

7.3並行編程模型概述

7.4並行編程模型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雲處理技術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、格線計算的區別

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章分散式存儲系統

8.1概述

8.2NoSQL資料庫

8.3分散式存儲系統BigTable

8.3.1數據模型

8.3.2BigTable的構件

8.4分散式存儲系統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多元數據的管理與套用

8.7小結

8.8習題

第9章雲計算的套用

9.1概述

9.2Google公司的雲計算平台與套用

9.2.1MapReduce分散式編程環境

9.2.2分散式大規模資料庫管理系統BigTable

9.2.3Google的雲套用

9.3亞馬遜的彈性計算雲

9.3.1開放的服務

9.3.2靈活的工作模式

9.3.3總結

9.4IBM公司的藍云云計算平台

9.4.1藍云云計算平台中的虛擬化

9.4.2藍云云計算平台中的存儲結構

9.5清華大學的透明計算平台

9.6阿里雲

9.6.1簡介

9.6.2阿里雲的發展過程

9.6.3阿里雲的主要產品

9.7Microsoft Azure

9.7.1簡介

9.7.2Microsoft Azure架構

9.7.3Microsoft Azure服務平台

9.7.4開發步驟

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部落格

10.1.3實驗三： 使用S3來實現靜態網站

10.2阿里雲

10.2.1實驗一： 創建阿里雲伺服器

10.2.2實驗二： 配置SSH遠程連線

10.2.3實驗三： 安裝Python環境

10.2.4實驗四： 部署並啟動Django服務

10.3騰訊雲

10.3.1實驗一： 創建一個雲伺服器

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華為雲

10.4.1實驗一： 創建華為雲賬號

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： 編譯和構建項目

10.4.5實驗五： 項目部署

10.4.6實驗六： 創建華為雲伺服器

10.5Hadoop平台搭建與數據分析

10.5.1Hadoop簡介

10.5.2實驗一： 構建虛擬機網路

10.5.3實驗二： 大數據環境安裝

10.5.4實驗三： 大數據分析案例

10.6Docker

10.6.1Docker的核心概念

10.6.2實驗一： Docker的安裝

10.6.3實驗二： 容器操作

10.6.4實驗三： 搭建一個Docker套用棧

10.6.5實驗四： 實現私有雲

參考文獻