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『簡體書』云计算导论(第2版)

書城自編碼: 3518028
分類:簡體書→大陸圖書→教材研究生/本科/专科教材
作者: 吕云翔,柏燕峥,许鸿智,张璐,王佳玮
國際書號(ISBN): 9787302536901
出版社: 清华大学出版社
出版日期: 2020-06-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:HK$ 65.7

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編輯推薦:
本书从云计算*基本的概念开始,由浅入深地带领读者领会云计算的精髓,以梳理知识脉络和要点的方式,带领读者登堂入室。本书既适合作为高等院校计算机相关专业的计算机导论课程的教材,也适合非计算机专业的学生及广大计算机爱好者阅读。
內容簡介:
本书的*章、第二章为云计算的基础部分,包括云计算的产生、发展以及基本概念;第三章到第八章为云计算的技术部分,包括实现云计算的关键技术:虚拟化、云安全、分布式文件系统、数据处理与并行编程技术和分布式存储系统;第九章向读者提到了目前存在的一些热门的云计算的应用;第十章为综合实践:主要通过实验了解主流公有云AWS以及国内比较代表性的私有云厂商以及开源私有云Openstack的搭建实践与docker技术结合的实践。
目錄
第1章 云计算概论
1.1 什么是云计算
1.2 云计算的产生背景
1.3 云计算的发展历史
1.4 如何学好云计算
1.5 小结
1.6 习题

第2章 云计算基础
2.1 分布式计算
2.2 云计算的基本概念
2.3 分布式计算和云计算的区别与联系
2.4 云计算的关键技术
2.4.1 分布式海量数据存储
2.4.2 虚拟化技术
2.4.3 云管理平台技术
2.4.4 并行编程技术
2.4.5 数据管理技术
2.5 云交付模型
2.5.1 软件即服务
2.5.2 平台即服务
2.5.3 基础设施即服务
2.5.4 基本云交付模型的比较
2.6 云部署模式
2.6.1 公有云
2.6.2 私有云
2.6.3 混合云
2.7 云计算的优势与挑战
2.8 典型的云应用
2.8.1 云存储
2.8.2 云服务
2.8.3 云物联
2.9 云计算与大数据
2.10 小结
2.11 习题

第3章 云计算机制
3.1 云基础设施机制
3.1.1 虚拟网络边界
3.1.2 虚拟服务器
3.1.3 云存储设备
3.1.4 就绪环境
3.2 云管理机制
3.2.1 远程管理系统
3.2.2 资源池化管理
3.2.3 服务等级协议管理系统
3.2.4 计费管理系统
3.2.5 资源备份
3.2.6 云监控
3.2.7 自动化运维
3.2.8 服务模板管理
3.2.9 云CMDB及流程管理
3.2.1 0服务目录管理
3.2.1 1租户及用户管理
3.2.1 2容量规划及管理
3.3 特殊云机制
3.3.1 自动伸缩监听器
3.3.2 负载均衡器
3.3.3 故障转移系统
3.3.4 资源集群
3.3.5 多设备代理
3.3.6 状态管理数据库
3.4 小结
3.5 习题

第4章 虚拟化
4.1 虚拟化简介
4.1.1 什么是虚拟化
4.1.2 虚拟化的发展历史
4.1.3 虚拟化带来的好处
4.2 虚拟化的分类
4.2.1 服务器虚拟化
4.2.2 网络虚拟化
4.2.3 存储虚拟化
4.2.4 应用虚拟化
4.2.5 技术比较
4.3 系统虚拟化
4.4 虚拟化与云计算
4.5 开源技术
4.5.1 Xen
4.5.2 KVM
4.5.3 OpenVZ
4.6 虚拟化未来的发展趋势
4.7 小结
4.8 习题

第5章 云安全
5.1 基本术语与概念
5.2 云安全威胁
5.3 云安全防护策略
5.3.1 基础设施安全
5.3.2 数据安全
5.3.3 应用安全
5.3.4 虚拟化安全
5.3.5 身份识别和访问管理
5.3.6 操作系统安全
5.3.7 操作审计
5.4 典型的云安全应用
5.4.1 金山毒霸云安全
5.4.2 卡巴斯基的全功能安全防护
5.4.3 瑞星云安全
5.4.4 趋势科技云安全
5.5 小结
5.6 习题

第6章 分布式文件系统
6.1 概述
6.1.1 本地文件系统概述
6.1.2 分布式文件系统概述
6.2 基本架构
6.2.1 服务器介绍
6.2.2 数据分布
6.2.3 服务器间协议
6.3 GFS
6.3.1 架构设计
6.3.2 实现流程
6.3.3 特点
6.4 HDFS
6.4.1 基本概念
6.4.2 架构设计
6.4.3 优缺点分析
6.5 分布式应用协调器ZooKeeper
6.5.1 基本概念
6.5.2 工作原理
6.5.3 ZooKeeper应用对HDFS的改进
6.5.4 主要应用场景
6.6 云存储
6.6.1 基本概念
6.6.2 云存储的分类
6.6.3 云存储的结构模型
6.6.4 典型的云存储应用
6.7 小结
6.8 习题

第7章 数据处理与并行编程
7.1 数据密集型计算
7.1.1 数据密集型计算的概念
7.1.2 数据密集型计算的应用
7.2 分布式数据处理
7.2.1 分布式数据处理的含义
7.2.2 分布式数据处理的范围
7.2.3 分布式数据处理的控制
7.2.4 信息中心
7.2.5 集中式数据处理与分布式数据处理的比较
7.3 并行编程模型概述
7.4 并行编程模型MapReduce
7.4.1 MapReduce简介
7.4.2 MapReduce总体研究状况
7.4.3 MapReduce总结及未来的发展趋势
7.5 云处理技术Spark
7.6 MapReduce的开源实现Hadoop
7.6.1 Hadoop概述
7.6.2 Hadoop的核心架构
7.6.3 Hadoop和高效能计算、网格计算的区别
7.6.4 Hadoop的发展现状
7.6.5 Hadoop和MapReduce的比较
7.7 小结
7.8 习题

第8章 分布式存储系统
8.1 概述
8.2 NoSQL数据库
8.3 分布式存储系统BigTable
8.3.1 数据模型
8.3.2 BigTable的构件
8.4 分布式存储系统HBase
8.4.1 HBase的访问接口和数据模型
8.4.2 HBase系统架构
8.5 HBase存储格式
8.6 多元数据的管理与应用
8.7 小结
8.8 习题

第9章 云计算的应用
9.1 概述
9.2 Google公司的云计算平台与应用
9.2.1 MapReduce分布式编程环境
9.2.2 分布式大规模数据库管理系统BigTable
9.2.3 Google的云应用
9.3 亚马逊的弹性计算云
9.3.1 开放的服务
9.3.2 灵活的工作模式
9.3.3 总结
9.4 IBM公司的蓝云云计算平台
9.4.1 蓝云云计算平台中的虚拟化
9.4.2 蓝云云计算平台中的存储结构
9.5 清华大学的透明计算平台
9.6 阿里云
9.6.1 简介
9.6.2 阿里云的发展过程
9.6.3 阿里云的主要产品
9.7 Microsoft Azure
9.7.1 简介
9.7.2 Microsoft Azure架构
9.7.3 Microsoft Azure服务平台
9.7.4 开发步骤
9.8 小结
9.9 习题

第10章 综合实践
10.1 AWS
10.1.1 实验一: 创建一个EC2实例
10.1.2 实验二: 创建一个弹性高可用的博客
10.1.3 实验三: 使用S3来实现静态网站
10.2 阿里云
10.2.1 实验一: 创建阿里云服务器
10.2.2 实验二: 配置SSH远程连接
10.2.3 实验三: 安装Python环境
10.2.4 实验四: 部署并启动Django服务
10.3 腾讯云
10.3.1 实验一: 创建一个云服务器
10.3.2 实验二: 搭建一个LAMP环境
10.3.3 实验三: WordPress的安装及配置
10.4 华为云
10.4.1 实验一: 创建华为云账号
10.4.2 实验二: 新建项目
10.4.3 实验三: 创建代码仓库
10.4.4 实验四: 编译和构建项目
10.4.5 实验五: 项目部署
10.4.6 实验六: 创建华为云服务器
10.5 Hadoop平台搭建与数据分析
10.5.1 Hadoop简介
10.5.2 实验一: 构建虚拟机网络
10.5.3 实验二: 大数据环境安装
10.5.4 实验三: 大数据分析案例
10.6 Docker
10.6.1 Docker的核心概念
10.6.2 实验一: Docker的安装
10.6.3 实验二: 容器操作
10.6.4 实验三: 搭建一个Docker应用栈
10.6.5 实验四: 实现私有云

参考文献
內容試閱
本书第1版自2017年2月正式出版以来经过了几次印刷,许多高校将它作为云计算导论课程的教材,深受这些学校师生的喜爱,获得了良好的社会效益。从另外一个角度来看,编者有责任和义务维护好这本教材的质量,及时更新该教材的内容,做到与时俱进。
这些年来,云计算技术逐渐成熟并落地应用,一方面,围绕私有云建设,企业更多地将传统的数据中心建设为云数据中心,这就要求云数据中心可以兼顾传统数据中心的功能,提供标准、弹性、可伸缩、可计量的服务体系,这对管理的复杂性有了新的要求,同时随着一些新技术的成熟,这些新技术也更多地融入云数据中心的范畴; 另一方面,公有云在国内市场的占有率进一步提高,用户也更多地喜欢和依赖基于公有云服务的资源供给。对于前一版涉及的一些内容,此次改版对内容及时做出更新,改动内容如下。
1 第2章增加了分布式计算和云计算的区别与联系,更新了云交付模型下平台即服务中的部分内容,删除了虚拟机监控器。
2 第3章更新了云管理机制中的大部分内容。
3 第4章更新了网络虚拟化中的内容。
4 第5章增加了身份识别和访问管理,以及操作系统安全和操作审计。
5 第10章增加了AWS、腾讯云和Hadoop平台搭建与数据分析等实验。
编者希望经过这样的修改之后,教师和学生能更喜欢这本书; 也希望本书信息容量大、知识性强、面向云计算导论能力的全面培养和实际应用这些特点能够很好地延续下去。
本书提供教学大纲、教学课件、电子教案、习题答案等配套资源,扫描封底的课件二维码可以下载; 本书还提供180分钟视频讲解,扫描书中相应位置的二维码可以在线观看、学习。
本书的编者为吕云翔、柏燕峥、许鸿智、张璐、王佳玮,曾洪立参加了部分内容的编写和素材整理以及配套资源的制作等,许清源和刘炜对本书也提供了大力支持。
最后,请读者不吝赐教,提出宝贵的意见。
编者
2020年3月

 

 

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