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| 編輯推薦： |
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1.本书基于读者的角度，将理论与实际结合，具有大量的实际操作方面的案例; 2.每一章节都有相应的实验，按照实验的具体条件进行环境的搭建，根据相应的需求方便读者理解以及按照书中的步骤进行操作; 3.根据读者的需求和兴趣，每章实验的步骤讲解详细清晰; 4.每章实验部分附带相关代码与配套软件，方便读者学习。
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| 內容簡介： |
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本书遵循由浅入深、循序渐进的学习规律，分析了从云计算到容器云的过渡过程，全面介绍了Docker、Kubernetes、OpenShift，包括基础知识、在主流操作系统上的安装方法以及基本操作，然后对容器云与微服务以及容器云中的资源预测与配置、容器云任务调度、资源调度进行了深入探讨，并对混合容器云调度进行了系统阐述。本书案例丰富、实验详实，凝聚了作者多年的研究成果和心得体会，非常适合热爱和学习容器云的学术界和工业界人士阅读。本书有助于读者更好地理解容器云背后的根源和本质。
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| 關於作者： |
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谢晓兰，博士，桂林理工大学信息科学与工程学院教授、院长、博士生导师，同时担任《大数据》期刊编委，国际工程与技术学会（IETI）理事，中国通信学会云计算和大数据应用委员会委员，中国计算机学会高性能计算专业委员会、协同计算专业委员会、分布式计算与系统专业委员会委员，广西计算机学会副理事长，广西本科高校计算机类教学指导委员会委员，广西本科高校教学信息化与教学方法创新指导委员会委员。曾担任多个国际会议、国内重要会议的程序委员会主席、会务主席、督导委员会主席与秘书长之职。研究方向包括云计算、大数据、制造业信息化。主持国家自然科学基金项目2项、863计划子课题1项、国家重点研发计划子课题1项、其他省部级项目7项。以第一作者出版了《网格理论与应用》《Internet技术与应用教程》。曾获得软件著作权20项，发表科技论文100多篇，其中核心期刊收录20篇，SCIEI收录50多篇。
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| 目錄：
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目录
第 1章 云计算平台 01
1.1 云计算平台简介 01
1.1.1 云计算的概念 01
1.1.2 云计算的发展 02
1.1.3 云计算分类 02
1.1.4 云计算技术 03
1.1.5 云计算平台的概念 04
1.1.6 云计算平台的优势 04
1.2 从容器到容器云 06
1.2.1 容器技术 06
1.2.2 Docker是什么 07
1.2.3 Docker的发展历程 10
1.2.4 Docker与容器 11
1.2.5 容器云的发展 12
1.3 可信容器云 15
1.3.1 可信容器云的产生 15
1.3.2 可信容器云的基本概念 17
1.3.3 可信容器云的技术分类模型 18
1.3.4 可信容器云的研究目标 21
第 2章 Docker关键技术 25
2.1 Docker在Linux环境下的安装 25
2.2 CentOS下使用脚本安装Docker 28
2.3 Windows下安装Docker 29
2.4 Docker操作之准备工作 34
2.5 Docker容器 34
2.5.1 运行Docker容器 35
2.5.2 操作容器 36
2.5.3 进入容器的2种方式 37
2.5.4 容器命名 39
2.5.5 创建守护式容器 39
2.5.6 导入导出容器 40
2.5.7 删除容器 41
2.6 Docker镜像 41
2.6.1 何为镜像 41
2.6.2 查看本地镜像 42
2.6.3 拉取镜像 43
2.6.4 查找镜像 43
2.6.5 创建镜像 45
2.6.6 删除镜像 47
2.7 Docker网络 48
2.7.1 Docker网络基础理论 48
2.7.2 Docker网络工作模式 52
2.8 Docker仓库 56
2.8.1 官方仓库Docker Hub 56
2.8.2 将镜像推送到Docker Hub上 59
2.8.3 搭建本地私有仓库 60
2.9 Docker数据管理 61
2.9.1 容器与非持久化数据 61
2.9.2 容器与持久化数据 62
2.9.3 创建和管理容器卷 62
2.9.4 在集群节点间共享存储 64
2.10 Docker应用场景 65
2.10.1 简化配置 65
2.10.2 代码流水线管理 66
2.10.3 提升开发效率 66
2.10.4 隔离应用 66
2.10.5 整合服务器 66
2.10.6 调试能力 66
2.10.7 多租户环境 66
2.10.8 快速部署 67
2.11 应用实例在容器中部署静态网页 67
第3章 Kubernetes 71
3.1 Kubernetes概述 71
3.1.1 Kubernetes是什么 71
3.1.2 为什么选择Kubernetes 72
3.1.3 Kubernetes的集群结构 73
3.1.4 Kubernetes的工作流程 74
3.2 Kubernetes安装与配置 75
3.3 Kubernetes核心概念 78
3.3.1 节点 78
3.3.2 pod 78
3.3.3 复制控制器 80
3.3.4 Service 81
3.4 命令行管理工具kubectl 82
3.4.1 kubectl用法概述 83
3.4.2 常用命令 84
3.4.3 输出选项 86
3.4.4 kubectl的常用命令示例 87
3.5 Kubernetes应用实例 88
3.5.1 Kubernetes体系框架 88
3.5.2 实例介绍 88
第4章 容器云平台OpenShift 93
4.1 开源容器云OpenShift概述 93
4.1.1 容器时代的IT 93
4.1.2 OpenShift 94
4.1.3 OpenShift与Docker、Kubernetes 95
4.2 OpenShift环境搭建 97
4.2.1 操作系统准备 98
4.2.2 操作系统配置 98
4.2.3 安装Docker 99
4.2.4 下载OpenShift Origin安装包 99
4.2.5 安装OpenShift 99
4.2.6 登录OpenShift Origin控制台 100
4.3 运行容器运用 101
4.3.1 项目的创建 101
4.3.2 Docker镜像的部署 102
4.3.3 访问容器应用 104
4.4 OpenShift架构 105
4.4.1 基础架构层 105
4.4.2 容器引擎层 106
4.4.3 容器编排层 106
4.4.4 PaaS服务层 106
4.4.5 界面及工具层 107
4.5 核心组件详解 107
4.5.1 Master节点 109
4.5.2 Node节点 109
4.5.3 Project与Namespace 109
4.5.4 pod 109
4.5.5 Service 110
4.5.6 Router与Route 111
4.5.7 Persistent Storage 111
4.5.8 Registry 111
4.5.9 Source to Image 112
4.5.10 开发及管理工具集 112
4.6 核心流程详解 113
4.6.1 应用构建 113
4.6.2 应用部署 113
4.6.3 请求处理 114
4.6.4 应用更新 114
4.7 本章小结 114
第5章 容器云与微服务 115
5.1 微服务概述 115
5.1.1 微服务起源 115
5.1.2 微服务的基本概念 116
5.1.3 微服务体系 117
5.1.4 微服务与容器云的关系 121
5.1.5 云原生 122
5.2 容器云中的微服务技术框架 126
5.2.1 微服务选型 126
5.2.2 Kubernetes微服务框架 129
5.2.3 微服务容器化 131
5.3 应用案例与分析 133
5.3.1 应用实践现状 133
5.3.2 网易云轻舟微服务平台 133
第6章 容器云资源预测与配置研究 139
6.1 容器云资源预测与配置概述 140
6.1.1 容器云资源预测与配置研究背景与意义 140
6.1.2 资源预测研究现状 141
6.1.3 资源配置研究现状 142
6.2 资源负荷时间序列预测模型基础研究 144
6.2.1 时间序列分析 144
6.2.2 时间序列平稳性检验和处理 145
6.2.3 时间序列纯随机性检验 147
6.2.4 时间序列分析模型ARIMA 148
6.3 资源动态管理方法研究 148
6.3.1 资源优化配置方法 149
6.3.2 资源动态监控方法 151
6.4 基于遗传算法优化LSTM网络的容器云资源预测研究 153
6.4.1 长短期记忆网络 153
6.4.2 遗传算法相关理论及其改进 157
6.4.3 基于APMSSGA优化LSTM网络结构参数 163
6.4.4 基于APMSSGA-LSTM的资源负荷预测模型 165
6.5 基于APMSSGA-LSTM资源预测模型的容器云资源配置研究 168
6.5.1 容器云环境资源预测与配置总体架构 168
6.5.2 基于KVM和Docker的容器云平台构建 169
6.5.3 容器云平台资源状态的监控与预警 173
6.5.4 基于预测的容器云资源自适应弹性配置机制研究 175
6.6 实验与分析 179
6.6.1 实验环境 180
6.6.2 基于KVM和Docker的容器云平台实现 180
6.6.3 容器云平台资源预测实验 181
6.6.4 资源配置实验 187
6.7 本章小结 189
第7章 容器云环境中基于QoS目标优化的任务调度策略研究 195
7.1 容器云平台下的任务调度 195
7.2 基于QoS目标优化的容器云任务调度模型 197
7.2.1 基于QoS需求的任务调度模型 197
7.2.2 QoS目标优化的任务调度模型建立 200
7.3 协同优化文化基因任务调度算法 204
7.3.1 文化基因算法 205
7.3.2 协同优化文化基因任务调度算法流程 209
7.4 仿真实验及结果分析 216
7.4.1 实验环境的构建及算法仿真相关设置 217
7.4.2 实验结果与分析 219
7.5 本章小结 222
第8章 容器云环境中基于信任的调度算法的研究 225
8.1 云计算任务调度与可信计算技术 225
8.1.1 可信计算技术 225
8.1.2 禁忌搜索算法与禁忌表 228
8.1.3 基于信任的任务调度算法研究 228
8.2 容器云环境下基于QoS及信任的模型研究 229
8.2.1 信任模型的研究 229
8.2.2 基于容器平台的QoS的信任模型的设计 231
8.2.3 基于信任机制的容器云平台的调度模型设计 234
8.3 基于容器云平台的PSO-ACO任务调度算法 236
8.3.1 粒子群优化算法 236
8.3.2 蚁群算法 239
8.3.3 基于容器平台的PSO-ACO融合任务调度算法设计 244
8.3.4 PSO算法和ACO算法之间的关联 248
8.3.5 基于容器云平台的PSO-ACO任务调度算法的流程 249
8.4 算法仿真及分析 250
8.4.1 实验环境的构建及算法仿真相关设置 250
8.4.2 实验结果与分析 253
8.5 本章小结 256
第9章 云制造环境下容器云资源调度研究 259
9.1 概述 259
9.1.1 云制造的背景及意义 259
9.1.2 云制造的研究现状 260
9.1.3 云制造资源调度研究现状 262
9.2 云制造环境下资源调度的相关理论 264
9.2.1 云制造 264
9.2.2 云制造资源 270
9.2.3 云制造环境下的资源调度 275
9.3 云制造环境下资源调度模型优化研究 281
9.3.1 云制造调度问题的复杂性 281
9.3.2 资源调度过程分析 282
9.3.3 云制造环境下多目标静态资源调度模型 284
9.3.4 云制造环境下混合资源调度模型 287
9.4 云制造环境下免疫粒子群资源调度优化算法 292
9.4.1 免疫算法 292
9.4.2 云制造环境下免疫粒子群优化算法的设计 294
9.5 仿真实验及结果分析 301
9.5.1 实验仿真环境与参数的设置 302
9.5.2 仿真实验设计与分析 303
9.5.3 实例验证与分析 305
9.6 本章小结 309
第 10章 混合容器云调度的关键技术与方法研究 313
10.1 混合容器云概述 313
10.1.1 混合容器云的产生及发展 314
10.1.2 混合容器云的基础知识 318
10.1.3 混合容器云的架构 325
10.1.4 混合容器云的调度 330
10.2 基于DHT网络的云合作平台 334
10.2.1 需求背景 334
10.2.2 云合作平台架构 335
10.2.3 DHTNode网络 336
10.2.4 DHTClient 337
10.2.5 基于智能合约的可信机制 337
10.2.6 私有CaaS层与数据中心层 338
10.3 基于循环反向拍卖的任务调度 339
10.3.1 需求背景 339
10.3.2 作业与资源 341
10.3.3 反向拍卖 342
10.3.4 均衡分析 343
10.4 基于超节点和改进GA的容器调度 344
10.4.1 需求背景 345
10.4.2 基于超节点的资源管理 345
10.4.3 容器云调度 347
10.4.4 基于改进GA的资源分配 349
10.5 实战与分析 357
10.5.1 自动部署 357
10.5.2 资源伸缩 359
10.5.3 资源分配 361
10.5.4 资源选择 363
10.6 本章小结 364
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