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云計算(第四版) 版權(quán)信息
- ISBN：9787121471605
- 條形碼：9787121471605 ; 978-7-121-47160-5
- 裝幀：平塑勒
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
云計算(第四版) 內(nèi)容簡介
本書是被眾多高校采用的教材《云計算》的第四版，是清華大學(xué)博士劉鵬教授團(tuán)隊的心血之作。在應(yīng)對大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的過程中，云計算技術(shù)日趨成熟，擁有大量的成功商業(yè)應(yīng)用。本書追蹤前沿技術(shù)，相比第三版更新了40%以上的內(nèi)容，包括大數(shù)據(jù)與云計算、Hadoop 3.0：主流開源云架構(gòu)、虛擬化技術(shù)、容器技術(shù)、云原生技術(shù)、云計算數(shù)據(jù)中心、總結(jié)與展望等內(nèi)容。劉鵬教授創(chuàng)辦的云計算世界、大數(shù)據(jù)世界網(wǎng)站和“劉鵬看未來”微信公眾號為本書學(xué)習(xí)提供技術(shù)支撐。
“讓學(xué)習(xí)變得輕松”是本書的初表。本書適合作為相關(guān)專業(yè)本科生和研究生教材，也可作為云計算研發(fā)人員和愛好者的學(xué)習(xí)及參考資料。
云計算(第四版) 目錄
第1章 大數(shù)據(jù)與云計算
1.1 大數(shù)據(jù)時代
1.2 云計算概述
1.3 云計算發(fā)展現(xiàn)狀
1.4 云計算實現(xiàn)機(jī)制
1.5 云計算壓倒性的成本優(yōu)勢
習(xí)題
第2章 Hadoop 3.0：主流開源云架構(gòu)
2.1 挑戰(zhàn)與對策
2.1.1 問題概述
2.1.2 常規(guī)解決方案
2.1.3 分布式下的解決方案
2.1.4 小結(jié)
2.2 Hadoop 3.0簡述
2.2.1 Hadoop發(fā)展
2.2.2 Hadoop 3.0生態(tài)圈項目
2.2.3 Hadoop應(yīng)用
2.3 Hadoop 3.0部署
2.3.1 部署綜述
2.3.2 傳統(tǒng)解壓包方式部署
2.4 Hadoop 3.0體系架構(gòu)
2.4.1 公共組件Common
2.4.2 分布式文件系統(tǒng)HDFS
2.4.3 分布式操作系統(tǒng)YARN
2.5 Hadoop 3.0訪問接口
2.5.1 配置項接口
2.5.2 瀏覽器接口
2.5.3 命令行接口
2.5.4 HDFS編程
2.5.5 YARN編程
2.6 Hadoop 3.0生態(tài)組件
2.6.1 組件簡介
2.6.2 Hive
2.6.3 Spark
2.6.4 ZooKeeper
2.6.5 HBase
2.6.6 Mahout
2.6.7 Redis
2.6.8 Kafka
2.6.9 Flink
2.6.10 Flume
2.6.11 Pig
習(xí)題
第3章 虛擬化技術(shù)
3.1 虛擬化技術(shù)簡介
3.2 服務(wù)器虛擬化
3.2.1 服務(wù)器虛擬化的層次
3.2.2 服務(wù)器虛擬化的底層實現(xiàn)
3.2.3 虛擬機(jī)遷移
3.2.4 隔離技術(shù)
3.2.5 案例分析
3.3 存儲虛擬化
3.3.1 存儲虛擬化的一般模型
3.3.2 存儲虛擬化的實現(xiàn)方式
3.3.3 案例分析
3.4 網(wǎng)絡(luò)虛擬化
3.4.1 網(wǎng)絡(luò)虛擬化簡介
3.4.2 案例分析：VMware網(wǎng)絡(luò)虛擬化
3.5 桌面虛擬化
3.5.1 桌面虛擬化簡介
3.5.2 技術(shù)現(xiàn)狀
3.5.3 案例分析
3.6 OpenStack開源虛擬化平臺
3.6.1 OpenStack背景介紹
3.6.2 Nova
3.6.3 Swift
3.6.4 Glance
3.7 超融合技術(shù)
3.7.1 概念
3.7.2 產(chǎn)生背景
3.7.3 超融合技術(shù)簡介
習(xí)題
第4章 容器技術(shù)
4.1 容器技術(shù)簡介
4.1.1 容器技術(shù)的發(fā)展歷程
4.1.2 容器技術(shù)的架構(gòu)
4.1.3 容器的底層技術(shù)
4.1.4 容器的關(guān)鍵技術(shù)
4.1.5 容器技術(shù)的優(yōu)勢和局限性
4.1.6 容器技術(shù)的典型應(yīng)用
4.1.7 容器和虛擬機(jī)對比
4.2 Docker技術(shù)
4.2.1 Docker是什么
4.2.2 Docker的架構(gòu)和流程
4.2.3 Docker的優(yōu)勢和局限性
4.2.4 分布式Docker網(wǎng)絡(luò)環(huán)境搭建
4.3 Rocket（Rkt）技術(shù)簡介
4.3.1 Rkt的標(biāo)準(zhǔn)化嘗試
4.3.2 Rkt是什么
4.3.3 Rkt的基本使用方法
4.4 其他容器技術(shù)
4.4.1 Garden容器技術(shù)
4.4.2 Kata容器技術(shù)
4.5 容器編排系統(tǒng)
4.5.1 Google Kubernetes
4.5.2 Docker Swarm
4.5.3 Apache Mesos
4.5.4 CoreOS Fleet
習(xí)題
第5章 云原生技術(shù)
5.1 云原生簡介
5.2 微服務(wù)
5.2.1 Spring Cloud架構(gòu)
5.2.2 服務(wù)網(wǎng)格架構(gòu)
5.3 敏捷基礎(chǔ)設(shè)施
5.3.1 分布式消息中間件服務(wù)
5.3.2 分布式緩存服務(wù)
5.3.3 分布式任務(wù)調(diào)度服務(wù)
5.3.4 監(jiān)控告警服務(wù)
5.4 DevOps自動化運維
5.4.1 概念
5.4.2 Ansible
5.4.3 SaltStack
5.4.4 Jenkins
5.5 持續(xù)交付
5.5.1 持續(xù)交付與持續(xù)集成、持續(xù)部署
5.5.2 持續(xù)交付與DevOps
5.6 云原生應(yīng)用場景
5.6.1 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場景
5.6.2 區(qū)塊鏈應(yīng)用場景
5.6.3 邊緣計算應(yīng)用場景
5.6.4 傳統(tǒng)行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)化應(yīng)用場景
習(xí)題
第6章 云計算數(shù)據(jù)中心
6.1 云計算數(shù)據(jù)中心的特征
6.2 云計算數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)部署
6.2.1 改進(jìn)型樹形結(jié)構(gòu)
6.2.2 遞歸層次結(jié)構(gòu)
6.2.3 光交換網(wǎng)絡(luò)
6.2.4 無線數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)
6.2.5 軟件定義網(wǎng)絡(luò)
6.3 綠色節(jié)能技術(shù)
6.3.1 配電系統(tǒng)節(jié)能技術(shù)
6.3.2 空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能技術(shù)
6.3.3 集裝箱數(shù)據(jù)中心節(jié)能技術(shù)
6.3.4 海底數(shù)據(jù)中心
6.3.5 數(shù)據(jù)中心節(jié)能策略和算法研究
6.3.6 新能源的應(yīng)用
6.3.7 典型的綠色節(jié)能數(shù)據(jù)中心
6.4 自動化管理
6.4.1 自動化管理的特征
6.4.2 自動化管理實現(xiàn)階段
6.4.3 Facebook自動化管理
6.5 容災(zāi)備份
6.5.1 容災(zāi)系統(tǒng)的等級標(biāo)準(zhǔn)
6.5.2 容災(zāi)備份的關(guān)鍵技術(shù)
6.5.3 云存儲在容災(zāi)備份中的應(yīng)用
習(xí)題
第7章 總結(jié)與展望
7.1 主流開源云計算系統(tǒng)比較
7.1.1 開發(fā)目的
7.1.2 體系結(jié)構(gòu)
7.1.3 實現(xiàn)技術(shù)
7.1.4 核心服務(wù)
7.2 云計算發(fā)展趨勢
7.2.1 標(biāo)準(zhǔn)化
7.2.2 混合云模式
7.2.3 多云部署
7.2.4 云計算與人工智能相融合
習(xí)題
1.1 大數(shù)據(jù)時代
1.2 云計算概述
1.3 云計算發(fā)展現(xiàn)狀
1.4 云計算實現(xiàn)機(jī)制
1.5 云計算壓倒性的成本優(yōu)勢
習(xí)題
第2章 Hadoop 3.0：主流開源云架構(gòu)
2.1 挑戰(zhàn)與對策
2.1.1 問題概述
2.1.2 常規(guī)解決方案
2.1.3 分布式下的解決方案
2.1.4 小結(jié)
2.2 Hadoop 3.0簡述
2.2.1 Hadoop發(fā)展
2.2.2 Hadoop 3.0生態(tài)圈項目
2.2.3 Hadoop應(yīng)用
2.3 Hadoop 3.0部署
2.3.1 部署綜述
2.3.2 傳統(tǒng)解壓包方式部署
2.4 Hadoop 3.0體系架構(gòu)
2.4.1 公共組件Common
2.4.2 分布式文件系統(tǒng)HDFS
2.4.3 分布式操作系統(tǒng)YARN
2.5 Hadoop 3.0訪問接口
2.5.1 配置項接口
2.5.2 瀏覽器接口
2.5.3 命令行接口
2.5.4 HDFS編程
2.5.5 YARN編程
2.6 Hadoop 3.0生態(tài)組件
2.6.1 組件簡介
2.6.2 Hive
2.6.3 Spark
2.6.4 ZooKeeper
2.6.5 HBase
2.6.6 Mahout
2.6.7 Redis
2.6.8 Kafka
2.6.9 Flink
2.6.10 Flume
2.6.11 Pig
習(xí)題
第3章 虛擬化技術(shù)
3.1 虛擬化技術(shù)簡介
3.2 服務(wù)器虛擬化
3.2.1 服務(wù)器虛擬化的層次
3.2.2 服務(wù)器虛擬化的底層實現(xiàn)
3.2.3 虛擬機(jī)遷移
3.2.4 隔離技術(shù)
3.2.5 案例分析
3.3 存儲虛擬化
3.3.1 存儲虛擬化的一般模型
3.3.2 存儲虛擬化的實現(xiàn)方式
3.3.3 案例分析
3.4 網(wǎng)絡(luò)虛擬化
3.4.1 網(wǎng)絡(luò)虛擬化簡介
3.4.2 案例分析：VMware網(wǎng)絡(luò)虛擬化
3.5 桌面虛擬化
3.5.1 桌面虛擬化簡介
3.5.2 技術(shù)現(xiàn)狀
3.5.3 案例分析
3.6 OpenStack開源虛擬化平臺
3.6.1 OpenStack背景介紹
3.6.2 Nova
3.6.3 Swift
3.6.4 Glance
3.7 超融合技術(shù)
3.7.1 概念
3.7.2 產(chǎn)生背景
3.7.3 超融合技術(shù)簡介
習(xí)題
第4章 容器技術(shù)
4.1 容器技術(shù)簡介
4.1.1 容器技術(shù)的發(fā)展歷程
4.1.2 容器技術(shù)的架構(gòu)
4.1.3 容器的底層技術(shù)
4.1.4 容器的關(guān)鍵技術(shù)
4.1.5 容器技術(shù)的優(yōu)勢和局限性
4.1.6 容器技術(shù)的典型應(yīng)用
4.1.7 容器和虛擬機(jī)對比
4.2 Docker技術(shù)
4.2.1 Docker是什么
4.2.2 Docker的架構(gòu)和流程
4.2.3 Docker的優(yōu)勢和局限性
4.2.4 分布式Docker網(wǎng)絡(luò)環(huán)境搭建
4.3 Rocket（Rkt）技術(shù)簡介
4.3.1 Rkt的標(biāo)準(zhǔn)化嘗試
4.3.2 Rkt是什么
4.3.3 Rkt的基本使用方法
4.4 其他容器技術(shù)
4.4.1 Garden容器技術(shù)
4.4.2 Kata容器技術(shù)
4.5 容器編排系統(tǒng)
4.5.1 Google Kubernetes
4.5.2 Docker Swarm
4.5.3 Apache Mesos
4.5.4 CoreOS Fleet
習(xí)題
第5章 云原生技術(shù)
5.1 云原生簡介
5.2 微服務(wù)
5.2.1 Spring Cloud架構(gòu)
5.2.2 服務(wù)網(wǎng)格架構(gòu)
5.3 敏捷基礎(chǔ)設(shè)施
5.3.1 分布式消息中間件服務(wù)
5.3.2 分布式緩存服務(wù)
5.3.3 分布式任務(wù)調(diào)度服務(wù)
5.3.4 監(jiān)控告警服務(wù)
5.4 DevOps自動化運維
5.4.1 概念
5.4.2 Ansible
5.4.3 SaltStack
5.4.4 Jenkins
5.5 持續(xù)交付
5.5.1 持續(xù)交付與持續(xù)集成、持續(xù)部署
5.5.2 持續(xù)交付與DevOps
5.6 云原生應(yīng)用場景
5.6.1 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場景
5.6.2 區(qū)塊鏈應(yīng)用場景
5.6.3 邊緣計算應(yīng)用場景
5.6.4 傳統(tǒng)行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)化應(yīng)用場景
習(xí)題
第6章 云計算數(shù)據(jù)中心
6.1 云計算數(shù)據(jù)中心的特征
6.2 云計算數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)部署
6.2.1 改進(jìn)型樹形結(jié)構(gòu)
6.2.2 遞歸層次結(jié)構(gòu)
6.2.3 光交換網(wǎng)絡(luò)
6.2.4 無線數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)
6.2.5 軟件定義網(wǎng)絡(luò)
6.3 綠色節(jié)能技術(shù)
6.3.1 配電系統(tǒng)節(jié)能技術(shù)
6.3.2 空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能技術(shù)
6.3.3 集裝箱數(shù)據(jù)中心節(jié)能技術(shù)
6.3.4 海底數(shù)據(jù)中心
6.3.5 數(shù)據(jù)中心節(jié)能策略和算法研究
6.3.6 新能源的應(yīng)用
6.3.7 典型的綠色節(jié)能數(shù)據(jù)中心
6.4 自動化管理
6.4.1 自動化管理的特征
6.4.2 自動化管理實現(xiàn)階段
6.4.3 Facebook自動化管理
6.5 容災(zāi)備份
6.5.1 容災(zāi)系統(tǒng)的等級標(biāo)準(zhǔn)
6.5.2 容災(zāi)備份的關(guān)鍵技術(shù)
6.5.3 云存儲在容災(zāi)備份中的應(yīng)用
習(xí)題
第7章 總結(jié)與展望
7.1 主流開源云計算系統(tǒng)比較
7.1.1 開發(fā)目的
7.1.2 體系結(jié)構(gòu)
7.1.3 實現(xiàn)技術(shù)
7.1.4 核心服務(wù)
7.2 云計算發(fā)展趨勢
7.2.1 標(biāo)準(zhǔn)化
7.2.2 混合云模式
7.2.3 多云部署
7.2.4 云計算與人工智能相融合
習(xí)題
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云計算(第四版) 作者簡介
劉鵬，教授，清華大學(xué)博士，南京云創(chuàng)大數(shù)據(jù)科技股份有限公司總裁，中國大數(shù)據(jù)應(yīng)用聯(lián)盟人工智能專家委員會主任，中國信息協(xié)會教育分會人工智能教育專家委員會主任，教育部全國普通高校畢業(yè)生就業(yè)創(chuàng)業(yè)指導(dǎo)委員會委員，第45屆世界技能大賽中國區(qū)云計算選拔賽裁判長/專家指導(dǎo)組組長，2019年全國大學(xué)生數(shù)據(jù)建模比賽命題人，工信部云計算研究中心專家。在云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能領(lǐng)域具有多年的研究積累，是我國該領(lǐng)域的知名專家。主持科研項目40多項，發(fā)表論文80余篇，出版專業(yè)書籍30多種。曾于2002年獲得全球數(shù)據(jù)處理比賽PennySort的世界冠軍，于2003年奪得全國挑戰(zhàn)杯比賽總冠軍。提出的反垃圾郵件網(wǎng)格，被IEEE Cluster 2003評為杰出網(wǎng)格項目，為解決困擾全球的垃圾郵件問題做出根本貢獻(xiàn)，該技術(shù)成為云安全技術(shù)的基礎(chǔ)。曾擔(dān)任全軍網(wǎng)格技術(shù)研究中心主任，獲“全軍十大學(xué)習(xí)成才標(biāo)兵”(排名第一)、南京市“十大杰出青年”、“中國大數(shù)據(jù)創(chuàng)新百人”、江蘇省“333工程”中青年領(lǐng)軍人才、清華大學(xué)“學(xué)術(shù)新秀”等稱號。
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