雲計算導論(2017年清華大學出版社出版的圖書)

《雲計算導論》是2017年清華大學出版社出版的圖書，作者是呂雲翔、王佳瑋、張璐。本書主要講述雲計算的產生、發展、基本概念和實現雲計算的機制。

基本介紹

• 中文名：雲計算導論 
• 作者：呂雲翔、王佳瑋、張璐
• 出版社：清華大學出版社
• ISBN：9787302458050

內容簡介

本書從雲計算最基本的概念開始，由淺入深地帶領讀者領會雲計算的精髓，以梳理知識脈絡和要點的方式，帶領讀者登堂入室。

本書的第1~3章為雲計算的基礎部分，包括雲計算的產生、發展、基本概念和實現雲計算的機制部分；第4~7章為雲計算的技術部分，包括虛擬化、分散式檔案系統、分散式存儲系統和數據處理與並行編程技術等實現雲計算必須的技術；第8章為限制雲計算的安全問題；第9章向讀者提到了目前存在的一些熱門的雲計算套用；第10章為綜合實踐，講述了雲計算與Docker技術結合的實踐內容。

本書既適合作為高等院校計算機相關專業的雲計算導論課程的教材，也適合非計算機專業的學生及廣大計算機愛好者閱讀。

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雲計算的關鍵技術

2.3.1分散式海量數據存儲

2.3.2虛擬化技術

2.3.3雲平台技術

2.3.4並行編程技術

2.3.5數據管理技術

2.4雲交付模型

2.4.1軟體即服務（SaaS）

2.4.2平台即服務（PaaS）

2.4.3基礎設施即服務（IaaS）

2.4.4基本雲交付模型的比較

2.4.5容器即服務（CaaS）

2.5雲部署模式

2.5.1公有雲

2.5.2私有雲

2.5.3混合雲

2.6雲計算的優勢與挑戰

2.7典型雲套用

2.7.1雲存儲

2.7.2雲服務

2.7.3雲物聯

2.8雲計算與大數據

2.9小結

2.10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資源備份

3.1.5就緒環境

3.2雲管理機制

3.2.1遠程管理系統

3.2.2資源管理系統

3.2.3SLA管理系統

3.2.4計費管理系統

3.3雲監控機制

3.3.1資源監控

3.3.2能量監控

3.3.3SLA監控

3.3.4安全監控

3.4特殊雲機制

3.4.1自動伸縮監聽器

3.4.2負載均衡器

3.4.3故障轉移系統

3.4.4虛擬機監控器

3.4.5資源集群

3.4.6多設備代理

3.4.7狀態管理資料庫

3.5小結

3.6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虛擬化未來發展趨勢

4.7小結

4.8習題

第5章分散式檔案系統

5.1概述

5.1.1本地檔案系統

5.2.2分散式檔案系統

5.2基本架構

5.2.1伺服器介紹

5.2.2數據分布

5.2.3伺服器間協定

5.3GFS

5.3.1架構設計

5.3.2實現流程

5.3.3特點

5.4HDFS

5.4.1基本概念

5.4.2架構設計

5.4.3優缺點分析

5.5分散式套用協調器ZooKeeper

5.5.1基本概念

5.5.2工作原理

5.5.3ZooKeeper套用對HDFS的改進

5.5.4主要套用場景

5.6雲存儲

5.6.1基本概念

5.6.2雲存儲的分類

5.6.3雲存儲的結構模型

5.6.4典型的雲存儲套用

5.7小結

5.8習題

第6章分散式存儲系統

6.1概述

6.2NoSQL資料庫

6.3分散式存儲系統BigTable

6.3.1數據模型

6.3.2BigTable的構件

6.4分散式存儲系統HBase

6.4.1HBase的訪問接口和數據模型

6.4.2HBase系統架構

6.5HBase存儲格式

6.6多元數據的管理與套用

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核心架構

7.6.3Hadoop和高效能計算、格線計算的區別

7.6.4Hadoop發展現狀

7.6.5Hadoop和MapReduce比較

7.7小結

7.8習題

第8章雲安全

8.1基本術語與概念

8.2雲安全威脅

8.3雲安全防護策略

8.3.1基礎設施安全

8.3.2數據安全

8.3.3套用安全

8.3.4虛擬化安全

8.4典型雲安全套用

8.4.1金山毒霸“雲安全”

8.4.2卡巴斯基-全功能安全防護

8.4.3瑞星“雲安全”

8.4.4趨勢科技“雲安全”

8.5小結

8.6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： Docker與雲計算

10.1Docker簡介

10.2Docker的核心概念

10.2.1Docker鏡像

10.2.2Docker倉庫

10.2.3Docker容器

10.2.4容器即服務(CaaS)

10.3實驗一： Docker的安裝

10.3.1Ubuntu

10.3.2CentOS

10.3.3Windows

10.4實驗二： 容器操作

10.4.1啟動容器

10.4.2守護態運行

10.4.3終止容器

10.5實驗三： 搭建一個Docker套用棧

10.5.1獲取鏡像

10.5.2套用棧容器節點互聯

10.5.3套用棧容器節點啟動

10.5.4套用棧容器節點配置

10.6實驗四： 實現私有雲

10.6.1啟動Docker

10.6.2獲取鏡像

10.6.3實現sshd，在Base鏡像基礎上生成一個新鏡像

10.6.4開始分配容器

10.6.5搭建自己的私有倉庫

參考文獻