空间云计算 应用与实践PDF电子书下载

第一部分 地球科学云计算概述 3

第1章 地球科学应用对计算基础设施的挑战 3

1.1 21世纪地球科学应用带来的挑战和机遇 3

1.1.1能源问题 3

1.1.2应急处理 4

1.1.3气候变化 5

1.1.4可持续发展 6

1.2新型计算基础设施的需求 7

1.2.1提供足够的计算能力 7

1.2.2实时响应 8

1.2.3节约能源 8

1.2.4节省预算 9

1.2.5增加可访问性 9

1.3云计算的诞生 9

1.3.1分布式计算 9

1.3.2按需服务 10

1.3.3计算共享和成本节省 10

1.3.4可靠性 11

1.3.5云计算的兴起 11

1.4地球科学应用云计算的利与弊 12

1.4.1云计算的优势 12

1.4.2问题 13

1.5总结 13

1.6思考题 13

参考文献 14

第2章 云计算的体系结构、概念和特征 17

2.1云计算的概念 17

2.2云计算的体系结构 18

2.3云计算的特征 20

2.4服务模式 21

2.5部署模式和云的分类 24

2.6云计算资源的回顾 25

2.6.1商业云 25

2.6.2开源的云解决方案 27

2.7总结 28

2.8思考题 28

参考文献 28

第3章 支撑技术 30

3.1硬件的进展 30

3.1.1多核和众核技术 30

3.1.2网络技术 31

3.1.3存储 31

3.1.4智能设备 32

3.2计算技术 32

3.2.1分布式计算模式 32

3.2.2计算体系结构模型 32

3.3虚拟化技术 33

3.3.1虚拟化技术的实现 33

3.3.2虚拟化解决方案 34

3.4分布式文件系统 36

3.4.1分布式文件系统的介绍 36

3.4.2 Google文件系统 37

3.4.3 Apache Hadoop分布式文件系统 37

3.5 Web x.0 38

3.5.1 Wetb服务 39

3.5.2面向服务的体系结构 40

3.6结论 41

3.7总结 42

3.8思考题 42

参考文献 43

第二部分 迁移应用至云服务 47

第4章 如何使用云计算 47

4.1流行的云服务 47

4.1.1简介 47

4.1.2 Amazon AWS和Windows Azure 48

4.2应用案例：一个简单的Web应用 49

4.2.1基于HTML设计的“Hello Cloud” Web应用 49

4.2.2 Web服务器 50

4.3云服务上部署Web应用 51

4.3.1 Amazon网络服务 51

4.3.2 Windows Azure 61

4.4结论与讨论 65

4.5总结 66

4.6思考题 66

参考文献 67

第5章 支撑地球科学应用的云服务 68

5.1地球科学应用的通用组件 68

5.1.1服务器端编程 68

5.1.2数据库 69

5.1.3高性能计算 69

5.2支撑地球科学应用的云服务 70

5.3应用案例 71

5.3.1数据库驱动的Web应用 71

5.3.2典型的高性能计算应用 77

5.4总结 83

5.5思考题 83

参考文献 83

第6章 如何选择云服务：面向云计算的成本模型 84

6.1选择云服务的重要性及挑战 84

6.2云服务选择的影响因素 85

6.2.1云服务能力的配置和衡量 85

6.2.2云平台定价规则 86

6.2.3应用程序的特点和需求 88

6.3云服务选择：以地球信息科学联盟云咨询工具为例 88

6.3.1咨询工具的架构 89

6.3.2选择云服务的一般工作流程 89

6.3.3应用实例 93

6.4对云服务选择和咨询工具发展的进一步思考 93

6.4.1评价模型的正确性及精度 94

6.4.2云服务信息的实时更新 94

6.4.3咨询工具交互性和可视化功能 95

6.5总结 95

6.6思考题 95

参考文献 96

第三部分 云支撑的地球科学项目 101

第7章 ArcGIS云计算 101

7.1引言 101

7.1.1为什么GIS需要云计算 101

7.1.2需要云的GIS应用实例 102

7.2 ArcGIS云计算 102

7.2.1ArcGIS Online 102

7.2.2 ArcGIS for Server 103

7.2.3 GIS软件即服务 104

7.2.4移动GIS服务 105

7.2.5小结 106

7.3应用案例 106

7.3.1基于ArcGIS Online的美国俄勒冈州区域分析 106

7.3.2 ArcGIS for Server应用案例 109

7.3.3小结 112

7.4总结 112

7.5思考题 112

参考文献 112

第8章 云支撑的GEOSS Clearinghouse 114

8.1 GEOSS Clearinghouse：背景与挑战 114

8.1.1背景 114

8.1.2挑战 115

8.2部署与优化 116

8.2.1一般部署流程 116

8.2.2特别注意事项 119

8.2.3与第5章中一般步骤的区别 123

8.3系统示例 123

8.3.1本地搜索 123

8.3.2远程搜索 124

8.4结论 125

8.4.1经济优势 125

8.4.2技术优势 126

8.5总结 126

8.6思考题 126

附录8.1用于创建自动调节功能的模板 126

参考文献 130

第9章 云支撑的Climate@ Home应用 131

9.1 Climate@ Home：背景和挑战 131

9.1.1背景 131

9.1.2挑战 133

9.2部署和优化 134

9.2.1一般部署流程 134

9.2.2特别注意事项 139

9.2.3与第5章中一般步骤的区别 139

9.3系统示例 140

9.3.1空间Web门户网站概述 140

9.3.2地理可视化分析组件 141

9.3.3资源管理组件 141

9.4结论 142

9.5总结 144

9.6思考题 144

附录9.1 E4M20A_000040_ WU.XML 144

附录9.2 CLIMATEATHOME_ RE.XML 145

参考文献 146

第10章 云支撑的沙尘暴预报 147

10.1沙尘暴建模：背景和挑战 147

10.1.1背景 147

10.1.2挑战 148

10.2部署和优化 150

10.2.1一般流程 150

10.2.2特别注意事项 153

10.2.3与第5章中一般步骤的区别 154

10.3示例 155

10.3.1美国凤凰城沙尘暴事件 155

10.3.2模拟结果 155

10.3.3性能 155

10.3.4成本效益 158

10.4结论 159

10.5总结 159

10.6思考题 160

参考文献 160

第四部分 云计算特点与就绪度 165

第11章 商业云服务平台 165

11.1云服务概述 165

11.1.1地理位置 165

11.1.2用户界面和访问服务器 166

11.1.3自动调节和负载均衡 166

11.1.4服务等级协议 166

11.2 Amazon网络服务 166

11.2.1体系结构 166

11.2.2 EC2的基本特征 168

11.2.3主要用户和总体评价 171

11.2.4使用复杂性 172

11.3 Windows Azure 172

11.3.1体系结构 172

11.3.2 Azure的基本特征 174

11.3.3主要用户和总体评价 177

11.4 Nebula 178

11.4.1体系结构 178

11.4.2 Nebula的基本特征 179

11.4.3主要用户和总体评价 179

11.5结论 180

11.6总结 181

11.7思考题 181

参考文献 181

第12章 云服务就绪度测试 183

12.1概述 183

12.2测试环境 183

12.2.1网络 184

12.2.2计算服务配置 184

12.3利用CLH进行并发密集测试 185

12.3.1 CLH对计算服务的需求 185

12.3.2测试设计 185

12.3.3测试工作流程 186

12.3.4测试结果分析 188

12.4利用Climate@ Home进行数据密集和计算密集测试 189

12.4.1Climate@ Home的计算需求 189

12.4.2测试设计 190

12.4.3测试工作流程 190

12.4.4测试结果分析 192

12.5利用沙尘暴预报应用进行云测试 193

12.5.1沙尘暴预报应用的计算需求 193

12.5.2测试设计 193

12.5.3测试工作流程 194

12.5.4测试结果分析 196

12.6总结 198

12.7思考题 198

附录12.1搜索元数据的GetRecords实例 198

附录12.2 JMeter测试计划实例 199

参考文献 202

第13章 开源云计算解决方案 204

13.1开源云计算解决方案概述 204

13.1.1 CloudStack 205

13.1.2 Eucalyptus 205

13.1.3 Nimbus 206

13.1.4 OpenNebula 206

13.2 CloudStack 206

13.2.1体系结构 206

13.2.2基本特征 207

13.2.3主要用户和总体评价 208

13.3 Eucalyptus 209

13.3.1体系结构 209

13.3.2基本特征 210

13.3.3主要用户和总体评价 211

13.4 OpenNebula 211

13.4.1体系结构 211

13.4.2基本特征 213

13.4.3主要用户与总体评价 213

13.5 Nimbus 214

13.5.1体系结构 214

13.5.2基本特征 215

13.5.3主要用户与总体评价 215

13.6开源方案的基准及注意事项 215

13.7结论 217

13.8总结 217

13.9思考题 217

参考文献 218

第14章 开源云计算解决方案的就绪度测试 219

14.1概述 219

14.2测试环境 220

14.3云操作测试 222

14.4虚拟计算资源测试 222

14.4.1简介 222

14.4.2测试设计 223

14.4.3测试工作流程 223

14.4.4测试结果分析 227

14.5一般应用测试 229

14.5.1测试内容的简介 229

14.5.2测试设计 229

14.5.3测试工作流程 229

14.5.4测试结果分析 231

14.6应用GEOSS Clearinghouse的云就绪度测试 231

14.6.1 Clearinghouse的计算需求 231

14.6.2测试设计、工作流程和分析 232

14.7应用沙尘暴预报项目的云就绪度测试 232

14.7.1沙尘暴预报项目的计算需求 232

14.7.2测试设计 232

14.7.3测试工作流程 233

14.7.4测试结果分析 234

14.8总结 234

14.9思考题 234

附录14.1 UBench补丁文件 234

参考文献 236

第15章 GeoCloud计划 237

15.1概述 237

15.2 GeoCloud体系结构 239

15.3 GeoCloud活动 240

15.3.1创建原型平台 240

15.3.2利用部门应用进行验证 243

15.3.3文档与发布 243

15.4 GeoCloud的安全 243

15.4.1 Amazon网络服务（AWS）的安全 244

15.4.2 GeoCloud安全操作 244

15.5云运营成本 245

15.6讨论 245

15.7总结 247

15.8思考题 247

参考文献 247

第五部分 未来发展方向 251

第16章 数据密集、计算密集、并发访问密集和时空密集模式的处理 251

16.1概述 251

16.2大数据 252

16.2.1概述 252

16.2.2 Climate@ Home实例 253

16.2.3解决方案 253

16.2.4有待解决的问题和进一步研究的方向 254

16.3计算密集 255

16.3.1概述 255

16.3.2数字高程模型插值实例 256

16.3.3解决方案 256

16.3.4有待解决的问题和进一步研究的方向 258

16.4并发访问密集 259

16.4.1概述 259

16.4.2 CEOSS Clearinghouse实例 259

16.4.3解决方案 260

16.4.4有待解决的问题和进一步研究的方向 263

16.5时空密集 263

16.6总结 264

16.7思考题 264

参考文献 265

第17章 支撑地球科学的云计算研究 268

17.1 21世纪地球科学应用的发展 268

17.1.1基础地球科学研究 268

17.1.2综合其他科学领域的地球科学以探索新的科学发现 269

17.1.3应用前景 269

17.2技术的进步 269

17.2.1云评估与选择 269

17.2.2云服务资源管理 271

17.2.3数据备份与同步 271

17.2.4互操作能力 272

17.2.5新的可视化和交互系统 273

17.2.6可用性与可靠性 274

17.2.7实时仿真与访问 274

17.3社会科学和云计算的协同发展 275

17.3.1云管理 275

17.3.2云延伸 275

17.3.3安全与法规 275

17.3.4全球协作 276

17.4总结 277

17.5思考题 277

参考文献 278

英汉对照主题索引 281