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（1）针对大数据应用的飞速发展，各企事业单位普遍渴望对大数据背后支撑技术进行了解和掌握，这是一个庞大的和长期的社会需求，本书撰写了大学生、研究生、博士生需要了解掌握的前沿知识内容，一定程度上可以满足这一需求；
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| 內容簡介： |
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本书作为数据科学、计算机、网络工程、信息管理院校本科生研究生的高端教材，适合具有一定计算机基础知识的读者学习，也可作为数据分析师、系统架构师、企业IT主管、系统管理员学习数据中心的培训教材，以及各企（事）业组织实施信息化建设、流程再造、大数据的生态系统构建和信息化基础知识训练的参考书。
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| 關於作者： |
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马献章：是信息化建设领军人物，有38年的信息化建设工程实践经历，编写数部数据库等相关教材和工程实践辅导书以及多部内部技术讲义书；策划并组织军民深度融合学校，开发建设多项大型作战指挥信息系统，拥有多项国家发明专利，多项科研成果获军队科技进步奖，并在全军推广应用，产生了巨大的军事经济效益。被聘为解放军理工大学硕士研究生导师、博士生工程实践导师。现任电子科技大学空天科学技术战略专家委员会主任。
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| 目錄：
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目录
第1部分 Docker数据中心导论
第1章 数据中心概述002
1.1 数据中心的概念与发展历程 002
1.1.1 数据中心的概念 002
1.1.2 数据中心总体结构 005
1.1.3 数据中心技术框架 005
1.1.4 数据中心发展历程 006
1.1.5 数据中心的发展 010
1.2 Docker数据中心介绍 011
1.2.1 Docker数据中心概述 012
1.2.2 Docker数据中心的功能 013
1.2.3 Docker数据中心的特点 016
1.2.4 关于Docker.Inc 018
1.3 数据中心的建设规范与规划 019
1.3.1 数据中心的建设目标 019
1.3.2 数据中心的建设任务 019
1.3.3 基础设施规划 020
1.3.4 主机系统规划 022
1.3.5 存储系统 025
1.3.6 数据中心应用规划 026
1.3.7 安全保障体系规划 028
1.3.8 数据备份与容灾规划 030
第2章 数据中心管理031
2.1 数据中心管理及其制度 031
Docker数据中心及其内核技术
VI
2.1.1 数据中心管理概述 032
2.1.2 数据中心管理制度的建立 033
2.2 数据中心运行的日常管理 034
2.2.1 软件资源管理 034
2.2.2 硬件资源管理 035
2.2.3 运行安全管理 037
2.2.4 运行日志记录 042
2.2.5 运行故障管理 045
2.2.6 运行文档管理 050
2.3 数据中心网络性能指标融合 051
2.3.1 数据中心网络结构 051
2.3.2 管理指标体系 053
2.3.3 性能指标数据融合模型 054
2.3.4 性能指标数据融合算法 056
第3章 容器技术057
3.1 容器的概念 057
3.1.1 容器的定义 057
3.1.2 容器技术的历史 058
3.1.3 容器的功能特点 059
3.1.4 容器技术引发的变革 060
3.1.5 容器的重要概念 062
3.2 Docker容器 066
3.2.1 Docker的诞生 066
3.2.2 Docker架构 066
3.2.3 Docker工作原理 068
3.2.4 Client 和Daemon 073
3.2.5 从Client 到Daemon 078
3.2.6 libcontainer 079
3.2.7 容器的管理 086
3.3 Windows容器 090
3.3.1 Windows 容器的类型 090
3.3.2 Windows Server 上的 Windows 容器 090
3.3.3 Windows 10 上的 Windows 容器 091
3.3.4 部署 Windows 容器 093
第4 章 微服务技术099
4.1 微服务的概念 099
4.1.1 微服务的定义 099
4.1.2 微服务的架构及其与ESB 架构的关系 101
4.1.3 微服务的优势与不足 101
4.2 建模与服务 102
4.2.1 限界上下文 102
4.2.2 业务功能 104
4.2.3 逐步划分上下文 104
4.2.4 关于业务概念的沟通 105
4.3 微服务的集成 105
4.3.1 为用户创建接口 105
4.3.2 共享数据库 105
4.3.3 同步与异步 106
4.3.4 编排与协同 107
4.3.5 远程过程调用（RPC）109
4.3.6 表述性状态转移 110
第2 部分 Docker 数据中心理论基础
第5 章 Docker 通用控制面板112
5.1 Docker 通用控制面板概览 112
5.1.1 集中管理集群 113
5.1.2 部署、管理和监控 113
5.1.3 内置安全和访问控制 114
5.2 通用控制面板的架构 114
5.2.1 通用控制面板的工作原理 115
5.2.2 Docker 通用控制面板的内部组件116
5.2.3 管理器节点中的Docker 通用控制面板组件116
5.2.4 工作节点中的Docker 通用控制面板组件117
5.2.5 Docker 通用控制面板使用的卷117
5.2.6 如何与Docker 通用控制面板进行互动117
5.3 通用控制面板的管理 118
5.3.1 安装 118
5.3.2 配置 130
5.3.3 管理用户 153
5.3.4 监视和排除故障 160
5.3.5 备份和灾难恢复 166
5.4 访问通用控制面板 169
5.4.1 基于Web的访问 169
5.4.2 基于命令行界面的访问 170
第6章 授信Docker镜像仓库 172
6.1 授信Docker镜像仓库概述 172
6.1.1 授信Docker镜像仓库的概念 172
6.1.2 授信Docker镜像仓库的主要功能 172
6.1.3 授信Docker镜像仓库的主要特点 173
6.2 授信Docker镜像仓库架构 174
6.2.1 DTR高可用性 174
6.2.2 DTR内部组件 175
6.2.3 DTR使用的网络 175
6.2.4 DTR使用的卷 175
6.2.5 镜像存储 176
6.2.6 如何与DTR进行交互 176
6.3 授信Docker镜像仓库管理 177
6.3.1 安装 177
6.3.2 配置 183
6.3.3 管理用户 205
6.3.4 监视和排除故障 209
6.3.5 DTR备份和灾难恢复 213
6.4 访问授信Docker镜像仓库 216
6.4.1 配置Docker引擎 216
6.4.2 配置公证客户端 218
6.4.3 使用缓存 220
第7章 规模化使用Docker 221
7.1 Docker Swarm 221
7.1.1 使用Swarm 一个集群 221
7.1.2 把Swarm 管理器部署到集群 222
7.2 Centurion工具 224
7.2.1 部署一个简单的应用 225
7.2.2 把应用部署到过渡环境 227
7.3 Amazon EC2 Container Service 228
7.3.1 设置IAM 角色228
7.3.2 设置AWS CLI 229
7.3.3 容器实例 230
7.3.4 任务 233
7.3.5 测试任务 236
7.3.6 停止任务 237
第8 章 Docker 安全 239
8.1 安全概述 239
8.1.1 命名空间 239
8.1.2 cgroups 242
8.1.3 Linux 能力机制243
8.2 安全策略 244
8.2.1 cgroup 244
8.2.2 ulimit 246
8.2.3 容器＋全虚拟化 246
8.2.4 镜像签名 247
8.2.5 日志审计 247
8.2.6 监控 247
8.2.7 文件系统级防护 248
8.2.8 capability 248
8.2.9 SELinux 249
8.3 Docker 的安全遗留问题 253
8.3.1 User Namespace 253
8.3.2 非root 运行Docker Daemon 253
8.3.3 Docker 热升级254
8.3.4 磁盘容量的限制 254
8.3.5 网络IO 254
第3 部分 Docker 数据中心高级技术
第9 章 企业级数据建模256
9.1 企业级数据模型概览 256
9.1.1 数据模型分类 256
9.1.2 企业数据模型的优势和作用 260
9.2 创建服务器 261
9.2.1 在 Azure 门户中创建服务器 261
9.2.2 部署SQL Server数据工具 262
9.3 服务器和用户 264
9.3.1 管理服务器 264
9.3.2 管理用户 266
9.4 集成本地数据网关及连接到服务器 270
9.4.1 集成本地数据网关 270
9.4.2 连接到服务器 274
9.4.3 使用Excel进行连接和浏览数据 275
9.4.4 使用Power BI连接和浏览数据 277
9.5 备份、恢复和建立高可用性 277
9.5.1 备份 277
9.5.2 还原 279
9.5.3 高可用性 280
9.6 创建示例 280
9.6.1 示例1：创建一个新的表格模型项目 280
9.6.2 示例2：获取数据 283
9.6.3 示例3：标记为日期表 287
9.6.4 示例4：建立关系 287
9.6.5 示例5：创建计算列 290
9.6.6 示例6：创建度量 293
9.6.7 示例7：创建关键绩效指标 295
9.6.8 示例8：创建透视图 297
9.6.9 示例9：创建层次结构 298
9.6.10 示例10：创建分区 299
9.6.11 示例11：创建角色 302
9.6.12 示例12：在Excel中分析 304
第10章 数据库性能调优307
10.1 调优问题概述 307
10.1.1 调优的目标 307
10.1.2 识别性能问题 308
10.1.3 剖析性能问题 309
10.1.4 优化解决问题 311
10.2 关系型数据库的查询优化 313
10.2.1 查询处理的架构 313
10.2.2 基于关系代数等价性的启发式优化 315
10.2.3 查询执行计划的开销估计 318
10.2.4 选择一个计划 325
10.3 应用程序的优化 328
10.3.1 SQL 语句的优化328
10.3.2 索引 339
10.3.3 反向规范化 341
10.3.4 实现惰性读取 342
10.3.5 引入缓存 343
10.3.6 充分利用工具 343
10.4 物理资源的管理 345
10.5 NoSQL 数据库的调优346
10.5.1 NoSQL 数据库调优的原则 346
10.5.2 文档型数据库MongoDB 的常用优化方案 347
10.5.3 列族数据库Cassandra 的优化351
第11 章 数据库重构 353
11.1 数据库重构的重要性 353
11.2 数据库重构的概念 355
11.2.1 数据库重构的定义355
11.2.2 数据库重构的内涵是保持语义357
11.2.3 数据库重构的类别358
11.2.4 重构工具358
11.3 数据库重构的过程 358
11.3.1 确认数据库重构是必要的359
11.3.2 选择最合适的数据库重构360
11.3.3 确定数据清洗的需求360
11.3.4 使原数据库模式过时362
11.3.5 编写单元测试进行前测试、中测试和后测试363
11.3.6 实现预期的数据库模式变化365
11.3.7 迁移源数据366
11.3.8 更新数据库管理脚本367
11.3.9 重构外部访问程序367
11.3.10 进行回归测试 367
11.3.11 为重构编写文档 368
11.3.12 对工作进行版本控制 368
11.4 数据库重构的策略 368
11.4.1 通过小变更降低变更风险 368
11.4.2 唯一地标识每一次重构 369
11.4.3 转换期触发器优于视图或批量同步 369
11.4.4 确定一个足够长的转换期 370
11.4.5 封装对数据库的访问 370
11.4.6 使建立数据库环境简单 371
11.4.7 将数据库资产置于变更控制之下 371
11.5 数据库重构的方法 371
11.5.1 结构重构 371
11.5.2 参照完整性重构 387
11.5.3 数据质量重构 399
第12章 可编程数据中心412
12.1 概述 412
12.2 可编程数据中心体系架构 413
12.3 数据分配管理 414
12.3.1 数据分配管理原理 414
12.3.2 数据分配管理案例 416
12.4 异构数据节点分配管理 419
12.4.1 异构数据节点分配管理方法 419
12.4.2 异构数据节点服务能力计算方法 422
12.5 数据放置策略 423
12.5.1 谷歌的数据放置策略 423
12.5.2 Hadoop的数据放置策略 423
12.5.3 其他常用的数据放置策略 424
12.5.4 语意数据放置策略 424
附录 备份与容灾
附录A 数据备份与容灾 430
A.1 数据备份的概念及层次分析 430
A.1.1 数据备份的概念430
A.1.2 数据备份的层次及备份手段431
A.1.3 系统级备份432
A.2 系统备份的方案选择 433
A.2.1 备份软件434
A.2.2 备份硬件437
A.2.3 备份策略442
A.3 当今主流存储技术 445
A.3.1 直接连接存储446
A.3.2 网络附加存储450
A.3.3 存储区域网络（SAN）452
A.4 数据备份系统的结构 455
A.4.1 数据容灾与数据备份的关系455
A.4.2 容灾的概念456
A.4.3 容灾工程456
A.4.4 数据容灾等级460
A.5 容灾关键技术 462
A.5.1 远程镜像技术462
A.5.2 快照技术464
A.5.3 互连技术466
A.6 数据容灾典型案例 467
A.6.1 EMC 容灾技术与业务连续性方案467
A.6.2 HDS 三数据中心容灾解决方案468
A.6.3 StoreAge 容灾方案 470
参考文献472
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| 內容試閱：
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前言
人类活动的空间延伸到哪里，数据便从哪里产生。数据是人类活动的重要资源。数
据管理技术的优劣会直接影响到数据处理的效率，影响决策的时效。数据中心是支持组
织（或者互联网企业）业务的关键。近几年，云计算、大数据、人工智能等技术层出不穷，
在这些新技术的背后，数据中心的基础设施和相关技术也在不断演进和创新，谁能够掌
握最新的数据中心技术，谁就能在激烈的竞争中占领制高点，处于优势地位。
每一次新的工业革命，都会推动人类社会的巨大进步与变革。席卷而来的第四次工
业革命不仅将突破人类社会在石化能源应用方面的限制，而且将继续促进与推动第三次
工业革命信息革命的发展。其中的IT 应用技术，特别是数据中心应用技术的成熟和发展，
实际上才刚刚开始，以虚拟运算和云计算为核心概念的新一代数据中心应用技术也才刚
刚登上殿堂，追求能效和IT 资产使用效率的现代运营理念与云计算、虚拟化技术相结
合将推动数据大集中处理的建设，新一代数据中心的规划建设已经不再是传统意义上的
规划建设，而是基于新一代计算技术、容器技术和开发运维一体化技术的全新数据中心
建设。
2013年年初，dotCloud公司将内部项目Docker开源，之后Docker很快风靡整个IT
领域。容器并不是全新的概念，Docker所采用的关键技术也早已存在，但正是Docker
的创新，使得以容器技术来构建云计算平台更加方便、快捷。容器技术不仅改变了系统
架构的设计方式，还改变了研发过程和系统运维的方式，使得人们长久以来所期盼的开
发速度更快、系统质量更好、运行维护更容易变为现实。Docker的出现是云计算发展的
里程碑，成为云应用大规模推广的基石。
相比传统的虚拟化方案，Docker虚拟化技术有着明显的优势：可以让应用瞬间具有
可移植性，可以非常容易地使用容器部署应用，而且启动 Docker实例的速度明显快于
传统虚拟化技术。同时，创建一个 Docker 实例所占用的资源也要远远小于传统的虚拟机，
相同的计算机硬件，运行容器实例的速度是虚拟机的 4～10 倍。这意味着在相同的数
据中心负载下，使用 Docker 虚拟化技术可以运行更多的应用程序。
本书基于第四次工业革命前夜的变革背景，总结最新的数据中心设计、应用理论、
方法和实践经验，为中国数据中心规划设计提供全新的理论架构、设计逻辑和方法、评
估模型与实践，希望能为中国数据中心建设添砖加瓦。
本书由3部分组成：第1部分为Docker数据中心导论，由第1～4章组成。该部
分内容是背景知识，专为IT部门主管、企（事）业单位的CEO、CIO以及本科生、研
究生学习现代数据中心而准备，介绍Docker数据中心的概念、总体结构、技术框架建
设规范与原则；从人员、流程、技术3个方面，分为运行管理任务和机构与基本制度、
数据资源管理、运行日常管理、基础设施管理、运行管理的新理念与新技术5个部分，
介绍如何做好数据中心的运行管理；针对随着信息化的深入推进，人们对于数据科学的
新理念、新需要，介绍容器技术和微服务技术，并讨论这些技术对生产力的提升作用。
第2部分为Docker数据中心理论基础，由第5～8章组成。该部分内容包含Docker
通用控制面板知识、较为深入的授信Docker镜像仓库、Docker安全，以及规模化使用
Docker，读者可以由此掌握最前沿的知识。这一部分适合本科生、研究生和具有一定数
据中心理论基础的读者学习。
第3部分为Docker数据中心高级技术，由第9～12章组成。主要内容是企业级数
据建模，目的是帮助组织（或者企业）更好地运作。关系型数据库与NoSQL数据库的调优、
应用设计和重构、可编程数据中心等知识，能够帮助组织（或者企业）更好地应对变化。
设置这部分内容主要是考虑大部分学生在未来要实现或重构数据库及其应用程序，只有
很少一部分学生会去构建数据库管理系统，因此，这部分内容篇幅很大，分量很重，是
本书的重点。数据库重构技术也是数据库领域专家必备的知识。此外，本书包含大量的
案例介绍数据库的语言和API，比如嵌入式SQL、动态SQL、ODBC、JDBC和ADO.
NET接口等，这一部分适合具有一定数据库理论基础的读者学习。
在编写过程中，许多友人从最初策划到框架结构的确定和具体内容的撰写都倾注了
大量心血，并提出了非常宝贵的意见，在此谨表示衷心的感谢。特别是戴浩院士对书稿
进行了专业指导，陈鲸院士亲自撰写了序言；孔辉博士、柳虔林博士、侯富博士对本书
的内容给出了大量宝贵的反馈意见；马宁工程师、李金衿工程师、侯富博士、韩政博士
对书中例子进行了详细验证。他们为本书的编写、审定和出版付出了辛勤的劳动，贡献
了卓越的智慧，在本书付梓之际，谨表示最诚挚的感谢和崇高的敬意。感谢我的妻子王
丽平，在我撰写这本书的过程中对我一如既往的支持。
在本书撰写过程中，汲取、借鉴了国内外一些学者和同行的最新研究成果，在此向
他们表示衷心的感谢！正是有了他们的劳动成果才使得我能够站在巨人肩上看得更
远，也才能使本书得以问世。
由于数据中心尚处在快速发展之中，许多学术问题有待进一步研究，因此尽管为此
做了很大努力，但由于能力、水平和时间有限，仍会有不尽人意之处，恳请读者批评指正。
作者
2019年7月
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