本書是國(guó)內(nèi)銷量最大、被眾多高校采用的教材《云計(jì)算》的最新升級(jí)版,是中國(guó)云計(jì)算專家咨詢委員會(huì)秘書長(zhǎng)劉鵬教授團(tuán)隊(duì)的心血之作。在應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的過程中,云計(jì)算技術(shù)日趨成熟,擁有大量的成功商業(yè)應(yīng)用。本書追蹤最新技術(shù),相比第二版更新了60%以上的內(nèi)容,包括大數(shù)據(jù)與云計(jì)算、Google云計(jì)算、Amazon云計(jì)算、微軟云計(jì)算、Hadoop 2.0及其生態(tài)圈、虛擬化技術(shù)、OpenStack開源云計(jì)算、云計(jì)算數(shù)據(jù)中心、云計(jì)算核心算法和中國(guó)云計(jì)算技術(shù)等。劉鵬教授創(chuàng)辦的中國(guó)云計(jì)算(chinacloud.cn)、中國(guó)大數(shù)據(jù)(thebigdata.cn)網(wǎng)站和劉鵬微信公眾號(hào)(lpoutlook)為本書學(xué)習(xí)提供技術(shù)支撐。
教授、博導(dǎo)、學(xué)科帶頭人,清華大學(xué)博士,F(xiàn)任中國(guó)云計(jì)算專家咨詢委員會(huì)秘書長(zhǎng)、中國(guó)信息協(xié)會(huì)大數(shù)據(jù)分會(huì)副會(huì)長(zhǎng)、工信部云計(jì)算研究中心專家。
主持完成科研項(xiàng)目25項(xiàng),發(fā)表論文80余篇,出版專業(yè)書籍15本。獲部級(jí)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)4項(xiàng),三等獎(jiǎng)4項(xiàng)。主編了國(guó)內(nèi)第一本云計(jì)算教材《云計(jì)算》和第一本云計(jì)算編程書籍《實(shí)戰(zhàn)Hadoop》。創(chuàng)辦了知名的中國(guó)云計(jì)算(www.chinacloud.cn)和中國(guó)大數(shù)據(jù)(www.thebigdata.cn)網(wǎng)站。
曾率隊(duì)奪得2002 PennySort國(guó)際計(jì)算機(jī)排序比賽冠軍,兩次奪得全國(guó)高校科技比賽最高獎(jiǎng),并三次奪得清華大學(xué)科技比賽最高獎(jiǎng)。
榮獲“全軍十大學(xué)習(xí)成才標(biāo)兵”(排名第一)、南京“十大杰出青年”、江蘇省“333高層次人才培養(yǎng)工程”中青年科學(xué)技術(shù)帶頭人、清華大學(xué)“學(xué)術(shù)新秀”等稱號(hào)。
第1章大數(shù)據(jù)與云計(jì)算
1.1大數(shù)據(jù)時(shí)代
1.2云計(jì)算--大數(shù)據(jù)的計(jì)算
1.3云計(jì)算發(fā)展現(xiàn)狀
1.4云計(jì)算實(shí)現(xiàn)機(jī)制
1.5云計(jì)算壓倒性的成本優(yōu)勢(shì)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第2章Google云計(jì)算原理與應(yīng)用
2.1Google文件系統(tǒng)GFS
2.1.1系統(tǒng)架構(gòu)
2.1.2容錯(cuò)機(jī)制
2.1.3系統(tǒng)管理技術(shù)
2.2分布式數(shù)據(jù)處理MapReduce
2.2.1產(chǎn)生背景
2.2.2編程模型
2.2.3實(shí)現(xiàn)機(jī)制
2.2.4案例分析
2.3分布式鎖服務(wù)Chubby
2.3.1Paxos算法
2.3.2Chubby系統(tǒng)設(shè)計(jì)
2.3.3Chubby中的Paxos
2.3.4Chubby文件系統(tǒng)
2.3.5通信協(xié)議
2.3.6正確性與性能
2.4分布式結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表Bigtable
2.4.1設(shè)計(jì)動(dòng)機(jī)與目標(biāo)
2.4.2數(shù)據(jù)模型
2.4.3系統(tǒng)架構(gòu)
2.4.4主服務(wù)器
2.4.5子表服務(wù)器
2.4.6性能優(yōu)化
2.5分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)Megastore
2.5.1設(shè)計(jì)目標(biāo)及方案選擇
2.5.2Megastore數(shù)據(jù)模型
2.5.3Megastore中的事務(wù)及并發(fā)控制
2.5.4Megastore基本架構(gòu)
2.5.5核心技術(shù)--復(fù)制
2.5.6產(chǎn)品性能及控制措施
2.6大規(guī)模分布式系統(tǒng)的監(jiān)控基礎(chǔ)架構(gòu)Dapper
2.6.1基本設(shè)計(jì)目標(biāo)
2.6.2Dapper監(jiān)控系統(tǒng)簡(jiǎn)介
2.6.3關(guān)鍵性技術(shù)
2.6.4常用Dapper工具
2.6.5Dapper使用經(jīng)驗(yàn)
2.7海量數(shù)據(jù)的交互式分析工具Dremel
2.7.1產(chǎn)生背景
2.7.2數(shù)據(jù)模型
2.7.3嵌套式的列存儲(chǔ)
2.7.4查詢語(yǔ)言與執(zhí)行
2.7.5性能分析
2.7.6小結(jié)
2.8內(nèi)存大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)PowerDrill
2.8.1產(chǎn)生背景與設(shè)計(jì)目標(biāo)
2.8.2基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2.8.3性能優(yōu)化
2.8.4性能分析與對(duì)比
2.9Google應(yīng)用程序引擎
2.9.1GoogleAppEngine簡(jiǎn)介
2.9.2應(yīng)用程序環(huán)境
2.9.3GoogleAppEngine服務(wù)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第3章Amazon云計(jì)算AWS
3.1基礎(chǔ)存儲(chǔ)架構(gòu)Dynamo
3.1.1Dynamo概況
3.1.2Dynamo架構(gòu)的主要技術(shù)
3.2彈性計(jì)算云EC
3.2.1EC2的基本架構(gòu)
3.2.2EC2的關(guān)鍵技術(shù)
3.2.3EC2的安全及容錯(cuò)機(jī)制
3.3簡(jiǎn)單存儲(chǔ)服務(wù)S
3.3.1S3的基本概念和操作
3.3.2S3的數(shù)據(jù)一致性模型
3.3.3S3的安全措施
3.4非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)SimpleDB和DynamoDB
3.4.1非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的比較
3.4.2SimpleDB
3.4.3DynamoDB
3.4.4SimpleDB和DynamoDB的比較
3.5關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)RDS
3.5.1RDS的基本原理
3.5.2RDS的使用
3.6簡(jiǎn)單隊(duì)列服務(wù)SQS
3.6.1SQS的基本模型
3.6.2SQS的消息
3.7內(nèi)容推送服務(wù)CloudFront
3.7.1CDN
3.7.2CloudFront
3.8其他Amazon云計(jì)算服務(wù)
3.8.1快速應(yīng)用部署ElasticBeanstalk和服務(wù)模板CloudFormation
3.8.2DNS服務(wù)Router
3.8.3虛擬私有云VPC
3.8.4簡(jiǎn)單通知服務(wù)和簡(jiǎn)單郵件服務(wù)
3.8.5彈性MapReduce服務(wù)
3.8.6電子商務(wù)服務(wù)DevPay、FPS和SimplePay
3.8.7Amazon執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)服務(wù)
3.8.8土耳其機(jī)器人
3.8.9數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)Redshift
3.8.10應(yīng)用流服務(wù)AppStream和數(shù)據(jù)流分析服務(wù)Kinesis
3.9AWS應(yīng)用實(shí)例
3.9.1照片和視頻共享網(wǎng)站SmugMug
3.9.2視頻制作網(wǎng)站Animoto
3.9.3網(wǎng)站排名Alexa
3.10小結(jié)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第4章微軟云計(jì)算WindowsAzure
4.1微軟云計(jì)算平臺(tái)
4.2微軟云操作系統(tǒng)WindowsAzure
4.2.1WindowsAzure概述
4.2.2WindowsAzure計(jì)算服務(wù)
4.2.3WindowsAzure存儲(chǔ)服務(wù)
4.2.4WindowsAzureConnect
4.2.5WindowsAzureCDN
4.2.6Fabric控制器
4.3微軟云關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)SQLAzure
4.3.1SQLAzure概述
4.3.2SQLAzure關(guān)鍵技術(shù)
4.3.3SQLAzure和SQLServer對(duì)比
4.4WindowsAzureAppFabric
4.4.1AppFabric概述
4.4.2AppFabric關(guān)鍵技術(shù)
4.5WindowsAzureMarketplace
4.6WindowsAzure服務(wù)平臺(tái)
4.6.1網(wǎng)站
4.6.2虛擬機(jī)
4.6.3云服務(wù)
4.6.4移動(dòng)服務(wù)
4.6.5大數(shù)據(jù)處理
4.6.6媒體支持
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第5章Hadoop2.0:主流開源云架構(gòu)
5.1引例
5.1.1問題概述
5.1.2常規(guī)解決方案
5.1.3分布式下的解決方案
5.1.4小結(jié)
5.2Hadoop2.0簡(jiǎn)述
5.2.1Hadoop2.0由來
5.2.2Hadoop2.0相關(guān)項(xiàng)目
5.2.3Hadoop應(yīng)用
5.3Hadoop2.0部署
5.3.1部署綜述
5.3.2傳統(tǒng)解壓包部署
5.4Hadoop2.0體系架構(gòu)
5.4.1Hadoop2.0公共組件Common
5.4.2分布式文件系統(tǒng)HDFS
5.4.3分布式操作系統(tǒng)Yarn
5.4.4Hadoop2.0安全機(jī)制簡(jiǎn)介
5.5Hadoop2.0訪問接口
5.5.1訪問接口綜述
5.5.2瀏覽器接口
5.5.3命令行接口
5.6Hadoop2.0編程接口
5.6.1HDFS編程
5.6.2Yarn編程
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第6章Hadoop2.0大家族
6.1Hadoop2.0大家族概述
6.1.1分布式組件
6.1.2部署概述
6.2ZooKeeper
6.2.1ZooKeeper簡(jiǎn)介
6.2.2ZooKeeper入門
6.3Hbase
6.3.1Hbase簡(jiǎn)介
6.3.2Hbase入門
6.4Pig
6.4.1Pig簡(jiǎn)介
6.4.2Pig入門
6.5Hive
6.5.1Hive簡(jiǎn)介
6.5.2Hive入門
6.6Oozie
6.6.1Oozie簡(jiǎn)介
6.6.2Oozie入門
6.7Flume
6.7.1Flume簡(jiǎn)介
6.7.2Flume入門
6.8Mahout
6.8.1Mahout簡(jiǎn)介
6.8.2Mahout入門
6.9小結(jié)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第7章虛擬化技術(shù)
7.1虛擬化技術(shù)簡(jiǎn)介
7.2服務(wù)器虛擬化
7.2.1服務(wù)器虛擬化的層次
7.2.2服務(wù)器虛擬化的底層實(shí)現(xiàn)
7.2.3虛擬機(jī)遷移
7.2.4隔離技術(shù)
7.2.5案例分析
7.3存儲(chǔ)虛擬化
7.3.1存儲(chǔ)虛擬化的一般模型
7.3.2存儲(chǔ)虛擬化的實(shí)現(xiàn)方式
7.3.3案例分析
7.4網(wǎng)絡(luò)虛擬化
7.4.1核心層網(wǎng)絡(luò)虛擬化
7.4.2接入層網(wǎng)絡(luò)虛擬化
7.4.3虛擬機(jī)網(wǎng)絡(luò)虛擬化
……
第8章OpenStack開源虛擬化平臺(tái)
第9章云計(jì)算數(shù)據(jù)中心
第10章云計(jì)算核心算法
第11章中國(guó)云計(jì)算技術(shù)
第12章總結(jié)與展望