云計算與分布式系統(tǒng):從并行處理到物聯(lián)網(wǎng)
定 價:85 元
叢書名:計算機科學叢書
- 作者:(美),Kai Hwang ,Geoffre C.Fox ,Jack J.Dongarra 著 武永衛(wèi) ,秦中元 ,李振宇 ,等 譯
- 出版時間:2013/2/1
- ISBN:9787111410652
- 出 版 社:機械工業(yè)出版社
- 中圖法分類:TP393
- 頁碼:473
- 紙張:膠版紙
- 版次:1
- 開本:16開
隨著信息技術(shù)的廣泛應用和快速發(fā)展,云計算作為一種新興的商業(yè)計算模型日益受到人們的廣泛關(guān)注!对朴嬎闩c分布式系統(tǒng):從并行處理到物聯(lián)網(wǎng)》是一本完整講述云計算與分布式系統(tǒng)基本理論及其應用的教材。書中從現(xiàn)代分布式模型概述開始,介紹了并行、分布式與云計算系統(tǒng)的設(shè)計原理、系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)和創(chuàng)新應用,并通過開源應用和商業(yè)應用例子,闡述了如何為科研、電子商務、社會網(wǎng)絡(luò)和超級計算等創(chuàng)建高性能、可擴展、可靠的系統(tǒng)。
《云計算與分布式系統(tǒng):從并行處理到物聯(lián)網(wǎng)》內(nèi)容豐富,敘述深入淺出,適合作為計算機及相關(guān)專業(yè)云計算、分布式系統(tǒng)或分布式計算課程的教材,同時也適合專業(yè)技術(shù)人員參考使用。
Kai Hwang(黃鎧),擁有加州大學伯克利分校博士學位。現(xiàn)為美國南加州大學電子工程與計算機科學終身教授,并先后擔任清華大學計算機與網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)方面EMC講座教授、分布式與云計算IV講習教授組的首席講座教授。他曾獲中國計算機學會頒發(fā)的第一屆(2004年)海外杰出學者獎,并于2012年獲得國際(IEEE)云計算大會(CloudCom)的終身成就獎。
Geoffrey C. Fox,美國印第安納大學計算機科學、信息與物理學院的杰出教授和院長。他畢業(yè)于英國劍橋大學,在并行與分布式計算方面著作豐碩。他曾任職加州理工學院、Syracuse等校,指導畢業(yè)了60余位博士生。他目前也是清華大學的IV講座訪問教授。
Jack J. Dongarra,美國田納西大學電子工程與計算機科學杰出教授,美國橡樹嶺國家實驗室首席研究員。他是世界知名的超級計算機與并行計算專家,也是美國工程院院士,清華大學的IV講座訪問教授。
出版者的話
中文版序
序
前言
第一部分 系統(tǒng)建模、集群化和虛擬化
第1章 分布式系統(tǒng)模型和關(guān)鍵技術(shù)
1.1 互聯(lián)網(wǎng)之上的可擴展計算
1.1.1 互聯(lián)網(wǎng)計算的時代
1.1.2 可擴展性計算趨勢和新的范式
1.1.3 物聯(lián)網(wǎng)和CPS
1.2 基于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)技術(shù)
1.2.1 多核CPU和多線程技術(shù)
1.2.2 大規(guī)模和超大規(guī)模GPU計算
1.2.3 內(nèi)存、外部存儲和廣域網(wǎng)
1.2.4 虛擬機和虛擬化中間件
1.2.5 云計算的數(shù)據(jù)中心虛擬化
1.3 分布式和云計算系統(tǒng)模型
1.3.1 協(xié)同計算機集群
1.3.2 網(wǎng)格計算的基礎(chǔ)設(shè)施
1.3.3 對等網(wǎng)絡(luò)家族
1.3.4 互聯(lián)網(wǎng)上的云計算
1.4 分布式系統(tǒng)和云計算軟件環(huán)境
1.4.1 面向服務的體系結(jié)構(gòu)(SOA)
1.4.2 分布式操作系統(tǒng)趨勢
1.4.3 并行和分布式編程模型
1.5 性能、安全和節(jié)能
1.5.1 性能度量和可擴展性分析
1.5.2 容錯和系統(tǒng)可用性
1.5.3 網(wǎng)絡(luò)威脅與數(shù)據(jù)完整性
1.5.4 分布式計算中的節(jié)能
1.6 參考文獻和習題
第2章 可擴展并行計算集群
2.1 大規(guī)模并行集群
2.1.1 集群發(fā)展趨勢
2.1.2 計算機集群的設(shè)計宗旨
2.1.3 基礎(chǔ)集群設(shè)計問題
2.1.4 Top500超級計算機分析
2.2 計算機集群和MPP體系結(jié)構(gòu)
2.2.1 集群組織和資源共享
2.2.2 節(jié)點結(jié)構(gòu)和MPP封裝
2.2.3 集群系統(tǒng)互連
2.2.4 硬件、軟件和中間件支持
2.2.5 大規(guī)模并行GPU集群
2.3 計算機集群的設(shè)計原則
2.3.1 單系統(tǒng)鏡像特征
2.3.2 冗余高可用性
2.3.3 容錯集群配置
2.3.4 檢查點和恢復技術(shù)
2.4 集群作業(yè)和資源管理
2.4.1 集群作業(yè)調(diào)度方法
2.4.2 集群作業(yè)管理系統(tǒng)
2.4.3 集群計算的負載共享設(shè)備(LSF)
2.4.4 MOSIX: Linux集群和云的操作系統(tǒng)
2.5 頂尖超級計算機系統(tǒng)的個案研究
2.5.1 Tianhe?1A:2010年的世界最快超級計算機
2.5.2 Gray XT5 Jaguar:2009年的領(lǐng)先超級計算機
2.5.3 IBM Roadrunner:2008年的領(lǐng)先超級計算機
2.6 參考文獻和習題
第3章 虛擬機和集群與數(shù)據(jù)中心虛擬化
3.1 虛擬化的實現(xiàn)層次
3.1.1 虛擬化實現(xiàn)的層次
3.1.2 VMM的設(shè)計需求和提供商
3.1.3 操作系統(tǒng)級的虛擬化支持
3.1.4 虛擬化的中間件支持
3.2 虛擬化的結(jié)構(gòu)/工具與機制
3.2.1 hypervisor與Xen體系結(jié)構(gòu)
3.2.2 全虛擬化的二進制翻譯
3.2.3 編譯器支持的半虛擬化技術(shù)
3.3 CPU、內(nèi)存和I/O設(shè)備的虛擬化
3.3.1 虛擬化的硬件支持
3.3.2 CPU虛擬化
3.3.3 內(nèi)存虛擬化
3.3.4 I/O虛擬化
3.3.5 多核處理器的虛擬化
3.4 虛擬集群和資源管理
3.4.1 物理集群與虛擬集群
3.4.2 在線遷移虛擬機的步驟與性能影響
3.4.3 內(nèi)存、文件與網(wǎng)絡(luò)資源的遷移
3.4.4 虛擬集群的動態(tài)部署
3.5 數(shù)據(jù)中心的自動化與虛擬化
3.5.1 數(shù)據(jù)中心服務器合并
3.5.2 虛擬存儲管理
3.5.3 虛擬化數(shù)據(jù)中心的云操作系統(tǒng)
3.5.4 虛擬化數(shù)據(jù)中心的可信管理
3.6 參考文獻與習題
第二部分 云平臺、面向服務的體系結(jié)構(gòu)和云編程
第4章 構(gòu)建在虛擬化數(shù)據(jù)中心上的云平臺體系結(jié)構(gòu)
4.1 云計算和服務模型
4.1.1 公有云、私有云和混合云
4.1.2 云生態(tài)系統(tǒng)和關(guān)鍵技術(shù)
4.1.3 基礎(chǔ)設(shè)施即服務(IaaS)
4.1.4 平臺即服務 (PaaS) 和軟件即服務(SaaS)
4.2 數(shù)據(jù)中心設(shè)計與互連網(wǎng)絡(luò)
4.2.1 倉庫規(guī)模的數(shù)據(jù)中心設(shè)計
4.2.2 數(shù)據(jù)中心互連網(wǎng)絡(luò)
4.2.3 運送集裝器的模塊化數(shù)據(jù)中心
4.2.4 模塊化數(shù)據(jù)中心的互連
4.2.5 數(shù)據(jù)中心管理問題
4.3 計算與存儲云的體系結(jié)構(gòu)設(shè)計
4.3.1 通用的云體系結(jié)構(gòu)設(shè)計
4.3.2 層次化的云體系結(jié)構(gòu)開發(fā)
4.3.3 虛擬化支持和災難恢復
4.3.4 體系結(jié)構(gòu)設(shè)計挑戰(zhàn)
4.4 公有云平臺:GAE、AWS和Azure
4.4.1 公有云及其服務選項
4.4.2 谷歌應用引擎(GAE)
4.4.3 亞馬遜的Web服務(AWS)
4.4.4 微軟的Windows Azure
4.5 云間的資源管理
4.5.1 擴展的云計算服務
4.5.2 資源配置和平臺部署
4.5.3 虛擬機創(chuàng)建和管理
4.5.4 云資源的全球交易
4.6 云安全與信任管理
4.6.1 云安全的防御策略
4.6.2 分布式入侵/異常檢測
4.6.3 數(shù)據(jù)和軟件保護技術(shù)
4.6.4 數(shù)據(jù)中心的信譽指導保護
4.7 參考文獻與習題
第5章 面向服務的分布式體系結(jié)構(gòu)
5.1 服務和面向服務的體系結(jié)構(gòu)
5.1.1 REST和系統(tǒng)的系統(tǒng)
5.1.2 服務和Web服務
5.1.3 企業(yè)多層體系結(jié)構(gòu)
5.1.4 網(wǎng)格服務和OGSA
5.1.5 其他的面向服務的體系結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)
5.2 面向消息的中間件
5.2.1 企業(yè)總線
5.2.2 發(fā)布-訂閱模型和通知
5.2.3 隊列和消息傳遞系統(tǒng)
5.2.4 云或網(wǎng)格中間件應用
5.3 門戶和科學網(wǎng)關(guān)
5.3.1 科學網(wǎng)關(guān)樣例
5.3.2 科學協(xié)作的HUBzero平臺
5.3.3 開放網(wǎng)關(guān)計算環(huán)境(OGCE)
5.4 發(fā)現(xiàn)、注冊表、元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫
5.4.1 UDDI和服務注冊表
5.4.2 數(shù)據(jù)庫和訂閱-發(fā)布
5.4.3 元數(shù)據(jù)目錄
5.4.4 語義Web和網(wǎng)格
5.4.5 作業(yè)執(zhí)行環(huán)境和監(jiān)控
5.5 面向服務的體系結(jié)構(gòu)中的工作流
5.5.1 工作流的基本概念
5.5.2 工作流標準
5.5.3 工作流體系結(jié)構(gòu)和規(guī)范
5.5.4 工作流運行引擎
5.5.5 腳本工作流系統(tǒng)Swift
5.6 參考文獻與習題
第6章 云編程和軟件環(huán)境
6.1 云和網(wǎng)格平臺的特性
6.1.1 云的功能和平臺的特性
6.1.2 網(wǎng)格和云的公共傳統(tǒng)特性
6.1.3 數(shù)據(jù)特性和數(shù)據(jù)庫
6.1.4 編程和運行時支持
6.2 并行和分布式編程范式
6.2.1 并行計算和編程范式
6.2.2 MapReduce、Twister和迭代MapReduce
6.2.3 來自Apache的Hadoop軟件庫
6.2.4 微軟的Dryad和DryadLINQ
6.2.5 Sawzall和Pig Latin高級語言
6.2.6 并行和分布式系統(tǒng)的映射應用
6.3 GAE的編程支持
6.3.1 GAE編程
6.3.2 谷歌文件系統(tǒng)(GFS)
6.3.3 BigTable——谷歌的NOSQL系統(tǒng)
6.3.4 Chubby——谷歌的分布式鎖服務
6.4 亞馬遜AWS與微軟Azure中的編程
6.4.1 亞馬遜EC2上的編程
6.4.2 亞馬遜簡單存儲服務(S3)
6.4.3 亞馬遜彈性數(shù)據(jù)塊存儲服務(EBS)和SimpleDB
6.4.4 微軟Azure編程支持
6.5 新興云軟件環(huán)境
6.5.1 開源的Eucalyptus和Nimbus
6.5.2 OpenNebula、Sector/Sphere和Open Stack
6.5.3 Manjrasoft Aneka云和工具機
6.6 參考文獻與習題
第三部分 網(wǎng)格、P2P和未來互聯(lián)網(wǎng)
第7章 網(wǎng)格計算系統(tǒng)和資源管理
7.1 網(wǎng)格體系結(jié)構(gòu)和服務建模
7.1.1 網(wǎng)格歷史與服務類別
7.1.2 CPU清除和虛擬超級計算機
7.1.3 開放網(wǎng)格服務體系結(jié)構(gòu)(OGSA)
7.1.4 數(shù)據(jù)密集型網(wǎng)格服務模型
7.2 網(wǎng)格項目和網(wǎng)格系統(tǒng)創(chuàng)建
7.2.1 國家網(wǎng)格和國際項目
7.2.2 美國的NSF TeraGrid
7.2.3 歐盟的DataGrid
7.2.4 ChinaGrid設(shè)計經(jīng)驗
7.3 網(wǎng)格資源管理和資源中介
7.3.1 資源管理和作業(yè)調(diào)度
7.3.2 CGSP的網(wǎng)格資源監(jiān)控
7.3.3 服務記賬和經(jīng)濟模型
7.3.4 Gridbus的資源中介
7.4 網(wǎng)格計算的軟件與中間件
7.4.1 開源網(wǎng)格中間件包
7.4.2 Globus Tookit體系結(jié)構(gòu)(GT4)
7.4.3 集裝器和資源/數(shù)據(jù)管理
7.4.4 ChinaGrid支持平臺(CGSP)
7.5 網(wǎng)格應用趨勢和安全措施
7.5.1 網(wǎng)格應用技術(shù)融合
7.5.2 網(wǎng)格負載與性能預測
7.5.3 網(wǎng)格安全執(zhí)行的信任模型
7.5.4 認證與授權(quán)方法
7.5.5 網(wǎng)格安全基礎(chǔ)設(shè)施(GSI)
7.6 參考文獻與習題
第8章 對等計算和覆蓋網(wǎng)絡(luò)
8.1 P2P計算系統(tǒng)
8.1.1 P2P計算系統(tǒng)的基本概念
8.1.2 P2P計算面臨的基礎(chǔ)挑戰(zhàn)
8.1.3 P2P網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)分類
8.2 P2P覆蓋網(wǎng)絡(luò)及其性質(zhì)
8.2.1 無結(jié)構(gòu)P2P覆蓋網(wǎng)絡(luò)
8.2.2 分布式哈希表(DHT)
8.2.3 結(jié)構(gòu)化P2P覆蓋網(wǎng)絡(luò)
8.2.4 混合式覆蓋網(wǎng)絡(luò)
8.3 路由、鄰近性和容錯
8.3.1 P2P覆蓋網(wǎng)絡(luò)的路由
8.3.2 P2P覆蓋網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)鄰近性
8.3.3 容錯和失效恢復
8.3.4 抗擾動與失效
8.4 信任、信譽和安全管理
8.4.1 節(jié)點信任和信譽系統(tǒng)
8.4.2 信任覆蓋網(wǎng)絡(luò)和DHT實現(xiàn)
8.4.3 PowerTrust:可擴展的信譽系統(tǒng)
8.4.4 加強覆蓋網(wǎng)絡(luò)安全,抵御DDoS攻擊
8.5 P2P文件共享和版權(quán)保護
8.5.1 快速搜索、副本和一致性
8.5.2 P2P內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)
8.5.3 版權(quán)保護問題和解決方案
8.5.4 P2P網(wǎng)絡(luò)中的共謀盜版預防
8.6 參考文獻與習題
第9章 普適云計算、物聯(lián)網(wǎng)與社會網(wǎng)絡(luò)
9.1 支持普適計算的云趨勢
9.1.1 云計算在HPC/HTC和普適計算中的應用
9.1.2 NASA和CERN的大規(guī)模私有云
9.1.3 靈活和可擴展的云混搭系統(tǒng)
9.1.4 移動云計算平臺Cloudlet
9.2 分布式系統(tǒng)和云的性能
9.2.1 科研云綜述
9.2.2 數(shù)據(jù)密集型擴展計算(DISC)
9.2.3 HPC/HTC系統(tǒng)的性能指標
9.2.4 云計算的服務質(zhì)量
9.2.5 MPI、Azure、EC2、MapReduce、Hadoop的基準測試
9.3 物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)
9.3.1 實現(xiàn)普適計算的物聯(lián)網(wǎng)
9.3.2 射頻標識(RFID)
9.3.3 傳感器網(wǎng)絡(luò)和ZigBee技術(shù)
9.3.4 全球定位系統(tǒng)(GPS)
9.4 物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新應用
9.4.1 物聯(lián)網(wǎng)應用
9.4.2 零售和供應鏈管理
9.4.3 智能電網(wǎng)和智能建筑
9.4.4 信息物理系統(tǒng)(CPS)
9.5 在線社會網(wǎng)絡(luò)和專業(yè)網(wǎng)絡(luò)
9.5.1 在線社會網(wǎng)絡(luò)特征
9.5.2 基于圖論的社會網(wǎng)絡(luò)分析
9.5.3 社會網(wǎng)絡(luò)社區(qū)和應用
9.5.4 Facebook:世界上最大的社會網(wǎng)絡(luò)
9.5.5 Twitter:微博、新聞和提醒服務平臺
9.6 參考文獻與習題
索引