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第1章 绪论 1

1.1 云计算的概念 1

1.1.1 云计算的特征 2

1.1.2 云计算的优势 3

1.2 云计算的演进 3

1.2.1 云计算的由来 3

1.2.2 云计算的发展现状 5

1.3 云计算的应用场景 8

1.4 基于云计算的互联网应用 11

1.4.1 云办公 11

1.4.2 云存储 12

1.4.3 云输入法 13

14.4 云杀毒 14

1.5 云计算的发展环境 16

1.5.1 云计算与互联网 16

1.5.2 云计算与3G 18

1.5.3 云计算与物联网 19

1.6 本章小结 21

1.7 习题 21

第2章 云计算的体系架构 22

2.1 概述 22

2.2 云计算的体系结构 22

2.3 云计算的服务类型 25

2.3.1 IaaS 26

2.3.2 PaaS 27

2.3.3 SaaS 29

2.4 云计算的部署模式 31

2.4.1 公有云 31

2.4.2 私有云 33

2.4.3 混合云 34

2.4.4 行业云 35

2.5 本章小结 36

2.6 习题 36

第3章 云计算的关键技术 37

3.1 数据中心相关技术 37

3.1.1 数据中心网络设计 38

3.1.2 数据中心节能技术 39

3.2 虚拟化技术 40

3.2.1 什么是虚拟化 40

3.2.2 虚拟化技术的分类 41

3.2.3 云计算中的虚拟化技术 48

3.2.4 开源项目Xen 49

3.3 并行编程模型 50

3.3.1 并行编程 50

3.3.2 云计算的并行编程模型 52

3.4 数据存储技术 54

3.4.1 文件系统 54

3.4.2 分布式文件系统 55

3.4.3 GFS简介 58

3.5 数据管理技术 59

3.5.1 关系数据库 59

3.5.2 云计算对数据库技术的要求 61

3.5.3 NoSQL数据库 61

3.5.4 BigTable简介 62

3.6 资源管理与调度技术 63

3.6.1 副本管理技术 63

3.6.2 任务调度算法 63

3.6.3 任务容错机制 65

3.7 QoS保证机制 66

3.7.1 IaaS服务层的QoS保证机制 66

3.7.2 PaaS和SaaS服务层的QoS保证机制 67

3.8 安全与隐私保护 68

3.9 本章小结 70

3.10 习题 70

第4章 谷歌的云计算技术 71

4.1 概述 71

4.2 谷歌云计算的体系架构 71

4.2.1 设计思想 72

4.2.2 整体架构 74

4.3 GFS 77

4.3.1 系统结构 78

4.3.2 容错机制 80

4.3.3 系统管理技术 81

4.4 MapReduce 82

4.4.1 产生背景 82

4.4.2 编程模型 83

4.4.3 执行流程 84

4.4.4 单词计数问题 85

4.5 Chubby 87

4.5.1 产生背景 88

4.5.2 系统架构 89

4.5.3 通信协议 90

4.5.4 正确性与性能 92

4.6 BigTable 93

4.6.1 产生背景 94

4.6.2 数据模型 94

4.6.3 系统架构 96

4.6.4 主服务器 96

4.6.5 子表服务器 98

4.6.6 性能优化 101

4.7 其他技术 103

4.7.1 Megastore 103

4.7.2 Dapper 103

4.8 谷歌的云计算产品 103

4.8.1 SaaS产品 103

4.8.2 PaaS 105

4.8.3 IaaS 105

4.8.4 云客户端 105

4.9 Google App Engine 108

4.9.1 Google App Engine简介 108

4.9.2 Google App Engine的架构 113

4.9.3 Google App Engine的使用 115

4.10 本章小结 121

4.11 习题 122

第5章 开源云计算方案Hadoop 123

5.1 Hadoop简介 123

5.1.1 Hadoop的产生 123

5.1.2 Hadoop的组成 123

5.1.3 Hadoop的架构 124

5.1.4 Hadoop的优势 126

5.2 HDFS 126

5.2.1 HDFS的体系结构 127

5.2.2 Hadoop的文件操作 128

5.2.3 Hadoop的容错支持 130

5.2.4 HDFS的访问接口 131

5.3 MapReduce 132

5.4 HBase 134

5.4.1 HBase的数据模型 134

5.4.2 HBase的系统架构 135

5.5 Hadoop vs Google云 137

5.5.1 HDFS vs GFS 137

5.5.2 HBase vs BigTable 138

5.6 本章小结 139

5.7 习题 139

第6章 其他云计算方案 140

6.1 Amazon的云计算 140

6.1.1 概述 140

6.1.2 Amazon的云计算平台AWS 141

6.1.3 弹性计算云EC2 142

6.1.4 简单存储服务S3 145

6.1.5 简单队列服务SQS 146

6.1.6 简单数据库服务SDB 147

6.1.7 AWS的综合使用举例 149

6.2 微软的云计算 149

6.2.1 概述 149

6.2.2 Live和Online解决方案（SaaS） 150

6.2.3 Windows Azure Platform解决方案（PaaS） 151

6.2.4 动态云解决方案（IaaS） 155

6.3 VMware的云计算 156

6.3.1 概述 156

6.3.2 云基础架构及管理（IaaS） 157

6.3.3 云应用平台（PaaS） 159

6.3.4 终端用户计算解决方案：桌面虚拟化产品（SaaS） 159

6.4 IBM的云计算 161

6.4.1 概述 161

6.4.2 “蓝云”解决方案的“6＋1”场景 162

6.4.3 “蓝云”解决方案的优势 164

6.5 本章小结 165

6.6 习题 165

第7章 总结与展望 166

7.1 云计算的行业应用 166

7.1.1 电信行业 166

7.1.2 金融行业 168

7.2 云计算产业分析 170

7.2.1 云计算产业体系 170

7.2.2 全球云计算产业发展现状 171

7.2.3 我国云计算产业发展现状 172

7.3 各国政府的云计算发展战略 173

7.3.1 外国政府的云计算行动 173

7.3.2 我国政府的云计算行动 174

7.4 我国云计算发展面临的机遇和挑战 176

7.4.1 我国云计算发展面临的机遇 176

7.4.2 我国云计算发展面临的挑战 176

7.4.3 我国云计算未来发展思考 177

7.5 云计算的标准化进展 177

7.6 云计算面临的安全问题 178

7.6.1 云计算安全 178

7.6.2 云计算的法律环境 179

7.7 云计算的未来 179

7.8 本章小结 180

7.9 习题 180

第8章 实验项目 181

8.1 Virtual PC的安装、配置和使用 181

8.1.1 实验目的 181

8.1.2 实验内容 181

8.2 Xen的安装、部署和配置 181

8.2.2 实验要求 181

8.2.3 实验内容 182

8.2.4 实验步骤指导 182

8.3 Hadoop和HBase的安装、部署和配置 186

8.3.2 实验内容 187

83.3 实验要求 187

8.3.4 实验步骤指导 187

8.4 MapReduce编程 196

8.4.1 实验目的 196

8.4.2 实验内容 196

8.4.3 实验要求 196

8.4.4 实验步骤指导 196

8.4.5 实训作业 205

8.5 SaaS应用编程 207

8.5.2 实验内容 207

8.5.3 实验要求 207

8.5.4 实验步骤指导 207

8.5.5 实训作业 208

8.6 Nutch安装、部署和主题搜索 208

8.6.1 实验目的 208

8.6.2 实验内容 208

8.6.3 实验要求 208

8.6.4 实验步骤 209

8.7 本章小结 211

参考文献 212