雲計算:原理、應用、管理與安全:原書第2版 Cloud Computing : Theory and Practice, 2/e

Dan C.Marinescu 佘堃

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商品描述

本書完美呈現了當今雲計算領域的核心技術。
對於那些希望從多角度學習雲計算的讀者,本書是資源豐富的寶庫;
對於計算社區的廣大技術人員,本書也是必備的參考讀物。
—— Albert Y. Zomaya,悉尼大學高性能計算與網絡系教授
在本書中,你將跟隨作者一道回望計算技術的發展史,重新打磨那些構建起現代雲計算大廈的基石。
你將重溫雲時代的興起,理解雲的意義,並明晰雲的未來方向。
此外,本書涉獵內容之廣、視角之專業也是特別值得稱贊的!
—— John P. Morrison,科克大學電腦科學系教授

本書是關於雲計算的“百科全書”,不僅講解方方面面的理論知識,還涵蓋廣泛的實踐內容。
書中共引用了近550篇參考文獻,梳理了雲計算領域的發展史和里程碑,全景呈現了重要的技術演進和研究成果。
這一版添加了關於並發性、雲硬件和雲軟件的新章節,並討論了大數據和移動應用帶來的挑戰。
在簡要介紹電腦雲、以網絡為中心的計算和以網絡為中心的內容後,全書分四個部分展開論述,
主要內容分別為:與並行和分佈式有關的概念,雲服務供應商、雲接入、雲數據存儲、
雲軟硬件等雲生態系統要素,雲應用、雲資源管理和調度,雲安全、移動雲等雲研究熱點。

作者簡介

Dan C. Marinescu

中佛羅里達大學計算機科學系教授,曾任普渡大學計算機科學系教授,
還曾在IBM Watson研究中心、Intel公司、德國電信等擔任客座研究員。
他的研究興趣包括並行和分佈式系統、雲計算、科學計算、量子計算和量子信息論。
他在這些領域發表了220多篇論文,並撰寫了3本書。

譯者簡介
佘堃 
電子科技大學教授、博士生導師,主要從事智能雲計算、區塊鍊等領域的研究工作。
曾獲省部級科技進步獎5次、國家發明專利10項、軟件著作權12項。

目錄大綱

出版者的話
譯者序
推薦序
前言

第1章 引言1
 1.1 雲計算2
 1.2 以網絡為中心的計算和以網絡為中心的內容3
 1.3 雲計算:一個古老的概念,它的時代已經來臨4
 1.4 雲交付模型和定義屬性6
 1.5 雲計算中的倫理道德問題8
 1.6 雲計算的缺陷9
第2章 雲服務供應商與雲生態系統11
 2.1 雲生態系統11
 2.2 雲計算交付模型和服務13
 2.3 亞馬遜網絡服務15
 2.4 AWS的持續演進21
 2.5 谷歌雲24
 2.6 微軟Windows Azure和Online Services27
 2.7 雲存儲的多樣性和供應商鎖定28
 2.8 雲計算的互操作性和互聯雲29
 2.9 服務水平協議和合規水平協議31
 2.10 用戶與CSP之間的責任分擔32
 2.11 用戶體驗33
 2.12 軟件授權34
 2.13 雲計算的能源消耗及其對生態的影響34
 2.14 雲計算面臨的主要挑戰35
 2.15 擴展閱讀36
 2.16 練習和問題37

第一部分
第3章 雲的並發性40
 3.1 持久挑戰:並發與雲計算40
 3.2 計算領域的通信和並發42
 3.3 計算模型和BSP模型45
 3.4 一種多核計算模型47
 3.5 用Petri網對並發建模48
 3.6 進程狀態:一個進程或線程組的全局狀態53
 3.7 通信協議和進程協調56
 3.8 通信、邏輯時鐘和消息交付規則57
 3.9 運行、裁剪和因果歷史60
 3.10 線程和活動協調63
 3.11 臨界區、鎖、死鎖和原子操作67
 3.12 共識協議71
 3.13 負載均衡73
 3.14 Java的多線程和並發以及FlumeJava76
 3.15 歷史筆記和擴展閱讀78
 3.16 練習和問題79

第4章 並行與分佈式系統81
 4.1 數據級、線程級和任務級並行81
 4.2 並行架構83
 4.3 SIMD架構、向量處理和多媒體擴展86
 4.4 圖形處理單元88
 4.5 增速比、Amdahl定律和可擴展增速比90
 4.6 多核處理器的增速比91
 4.7 分佈式系統和系統模塊化93
 4.8 軟模塊化和強模塊化94
 4.9 分層和層次結構98
 4.10 虛擬化和分層99
 4.11 P2P系統101
 4.12 大規模系統103
 4.13 可組合邊界和可伸縮性104
 4.14 歷史筆記和擴展閱讀105
 4.15 練習和問題108

第二部分
第5章 雲接入與雲互連網絡110
 5.1 分組交換網絡和互聯網110
 5.2 互聯網的演變114
 5.3 Web訪問和TCP擁塞控制窗口117
 5.4 命名數據網絡119
 5.5 軟件定義網絡121
 5.6 電腦雲的互連網絡121
 5.7 多級互連網絡124
 5.8 無限帶寬技術和Myrinet126
 5.9 存儲區域網絡和光纖通道128
 5.10 可伸縮數據中心通信架構130
 5.11 網絡資源管理算法133
 5.12 內容分發網絡136
 5.13 車載自組織網絡139
 5.14 擴展閱讀139
 5.15 練習和問題140

第6章 雲數據存儲141
 6.1 存儲技術的發展史142
 6.2 存儲模型、文件系統和數據庫144
 6.3 分佈式文件系統:先驅者146
 6.4 通用並行文件系統151
 6.5 谷歌文件系統153
 6.6 鎖和鎖服務Chubby155
 6.7 NoSQL數據庫158
 6.8 用於在線事務處理的數據存儲系統159
 6.9 BigTable160
 6.10 Megastore162
 6.11 存儲的規模可靠性163
 6.12 電腦雲中的磁盤本地化和數據本地化166
 6.13 數據庫起源167
 6.14 歷史筆記和擴展閱讀169
 6.15 練習和問題170

第三部分
第7章 雲應用程序172
 7.1 雲應用開發和架構風格172
 7.2 多活動協調175
 7.3 工作流模式178
 7.4 基於狀態機模型的協調:ZooKeeper180
 7.5 MapReduce編程模型183
 7.6 案例研究:GrepTheWeb應用185
 7.7 Hadoop、Yarn和Tez187
 7.8 SQL在Hadoop上的應用:Pig、Hive和Impala191
 7.9 當前的雲應用與新機遇195
 7.10 科學與工程領域的雲196
 7.11 生物學研究中的雲計算199
 7.12 社交計算、數字內容和雲計算201
 7.13 軟件故障隔離202
 7.14 擴展閱讀203
 7.15 練習和問題203

第8章 雲的軟硬件205
 8.1 虛擬機和容器205
 8.2 雲硬件和倉庫級電腦207
 8.3 WSC的性能209
 8.4 虛擬機管理程序212
 8.5 粗粒度數據並行應用的引擎212
 8.6 細粒度的集群資源共享214
 8.7 大規模集群管理系統Borg215
 8.8 共享狀態集群管理217
 8.9 QoS感知集群管理219
 8.10 資源隔離221
 8.11 大數據的內存集群計算225
 8.12 容器和Docker容器230
 8.13 Kubernetes232
 8.14 擴展閱讀233
 8.15 練習和問題234

第9章 雲資源管理與調度236
 9.1 資源管理的策略和機制237
 9.2 雲資源的效用和能效238
 9.3 資源管理和動態應用調節241
 9.4 控制論和最優資源管理242
 9.5 兩級資源分配架構的穩定性244
 9.6 基於動態閾值的反饋控制245
 9.7 自主性能管理器的協調246
 9.8 基於雲Web服務的效用模型248
 9.9 電腦雲的調度算法251
 9.10 延遲調度252
 9.11 數據感知調度256
 9.12 Apache容量調度程序258
 9.13 啟動時間公平排隊259
 9.14 借用虛擬時間262
 9.15 擴展閱讀265
 9.16 練習和問題266

第10章 雲資源虛擬化267
 10.1 電腦雲的性能和安全隔離268
 10.2 虛擬機268
 10.3 全虛擬化和半虛擬化271
 10.4 對虛擬化的硬件支持272
 10.5 Xen:一種基於半虛擬化的虛擬機管理程序275
 10.6 Xen 2.0的網絡虛擬化優化279
 10.7 基於內核的虛擬機280
 10.8 嵌套虛擬化281
 10.9 用於ARMv8的基於內核的可信虛擬機284
 10.10 Itanium體系結構的半虛擬化286
 10.11 虛擬機的性能比較288
 10.12 專有雲的開源軟件平臺290
 10.13 虛擬化的不足之處292
 10.14 虛擬化軟件293
 10.15 歷史筆記和擴展閱讀294
 10.16 練習和問題295

第四部分
第11章 雲安全298
 11.1 安全性:雲用戶最關心的問題298
 11.2 雲安全風險300
 11.3 隱私和隱私影響評估303
 11.4 信任305
 11.5 雲數據加密306
 11.6 數據庫服務安全308
 11.7 操作系統安全309
 11.8 虛擬機安全310
 11.9 虛擬化安全311
 11.10 共享映像帶來的安全風險313
 11.11 管理操作系統帶來的安全風險316
 11.12 Xoar:打破TCB的整體設計318
 11.13 可信虛擬機管理程序320
 11.14 移動設備和雲安全321
 11.15 擴展閱讀322
 11.16 練習和問題323

第12章 大數據、數據流和移動雲324
 12.1 大數據325
 12.2 大數據的數據倉庫和谷歌數據庫326
 12.3 數據分析的自引導技術332
 12.4 近似查詢處理335
 12.5 動態數據驅動應用337
 12.6 數據流339
 12.7 面向數據流的數據流模型342
 12.8 合並多個數據流344
 12.9 系統的規模可用性346
 12.10 規模和延遲348
 12.11 移動計算和應用351
 12.12 移動計算的能效353
 12.13 可選的移動雲計算模型354
 12.14 移動邊緣雲和馬爾可夫決策過程356
 12.15 擴展閱讀358
 12.16 練習和問題358

第13章 進階主題360
 13.1 一窺未來360
 13.2 有期限的雲調度361
 13.3 有期限的MapReduce應用調度365
 13.4 涌現和自組織366
 13.5 資源捆綁和雲資源的組合競拍模型368
 13.6 雲互操作性和超雲370
 13.7 迎接接連不斷的挑戰372

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 附錄B 雲項目
 術語表
 參考文獻
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