云計算

第1章 緒論 1
1.1 云計算的概念 1
1.2 云計算發(fā)展現(xiàn)狀 3
1.3 云計算實現(xiàn)機制 4
1.4 網(wǎng)格計算與云計算 6
參考文獻 8
第2章 Google云計算原理 10
2.1 Google文件系統(tǒng)GFS 10
2.1.1 系統(tǒng)架構 11
2.1.2 容錯機制 13
2.1.3 系統(tǒng)管理技術 13
2.2 并行數(shù)據(jù)處理MapReduce 14
2.2.1 產生背景 14
2.2.2 編程模型 15
2.2.3 實現(xiàn)機制 15
2.2.4 案例分析 17
2.3 分布式鎖服務Chubby 19
2.3.1 Paxos算法 19
2.3.2 Chubby系統(tǒng)設計 20
2.3.3 Chubby文件系統(tǒng) 21
2.3.4 通信協(xié)議 23
2.3.5 正確性與性能 24
2.4 分布式結構化數(shù)據(jù)表Bigtable 25
2.4.1 設計動機與目標 25
2.4.2 數(shù)據(jù)模型 26
2.4.3 系統(tǒng)架構 27
2.4.4 主服務器 28
2.4.5 子表服務器 29
2.4.6 性能優(yōu)化 32
參考文獻 34
第3章 Google應用程序引擎 35
3.1 Google App Engine簡介 35
3.2 應用程序環(huán)境 37
3.3 Google App Engine數(shù)據(jù)庫 38
3.4 Google App Engine服務 39
3.4.1 圖像操作API 39
3.4.2 郵件API 40
3.4.3 Memcache API 42
3.4.4 網(wǎng)址抓取API 44
3.4.5 用戶API 45
3.4.6 數(shù)據(jù)庫API 46
3.5 編程實例：Hello World 52
3.5.1 創(chuàng)建簡單請求處理程序 53
3.5.2 使用webapp框架 55
3.5.3 使用用戶服務 56
3.5.4 用webapp處理表單 57
3.5.5 使用數(shù)據(jù)庫 59
3.5.6 使用模板 61
3.5.7 應用實例：搭建CDN 61
3.6 應用實例：用iPhone訪問Google App Engine 63
3.7 應用實例：基于位置的聊天 66
參考文獻 68
第4章 亞馬遜云計算AWS 69
4.1 簡介 69
4.2 亞馬遜平臺基礎存儲架構：Dynamo 69
4.2.1 Dynamo在亞馬遜服務平臺的地位 69
4.2.2 Dynamo架構的主要技術 71
4.3 彈性計算云EC2 76
4.3.1 EC2的主要特性 77
4.3.2 EC2基本架構及主要概念 77
4.3.3 常用API 81
4.4 簡單存儲服務S3 82
4.4.1 基本概念和操作 82
4.4.2 數(shù)據(jù)一致性模型 84
4.4.3 S3安全措施 85
4.4.4 常用API 87
4.5 簡單隊列服務SQS 87
4.5.1 SQS基本模型 88
4.5.2 兩個重要概念 88
4.5.3 消息 89
4.5.4 身份認證 90
4.5.5 常用API 90
4.6 簡單數(shù)據(jù)庫服務SimpleDB 91
4.6.1 重要概念 91
4.6.2 與關系型數(shù)據(jù)庫的比較 93
4.6.3 存在的問題及解決辦法 93
4.6.4 SDB和其他AWS的結合使用 94
4.6.5 常用API 94
4.7 彈性MapReduce服務 95
4.7.1 彈性MapReduce 95
4.7.2 常用API 96
4.8 內容推送服務CloudFront 96
4.8.1 CDN 97
4.8.2 CloudFront 98
4.8.3 常用API 100
4.9 電子商務服務DevPay和FPS 100
4.9.1 DevPay 100
4.9.2 FPS 103
4.9.3 常用API 104
4.10 其他亞馬遜云計算服務 105
4.10.1 簡單支付服務Simple Pay 105
4.10.2 亞馬遜完成Web服務 106
4.10.3 土耳其機器人 106
4.10.4 Alexa Web服務 107
4.10.5 常用API 108
4.11 AWS應用實例 108
4.11.1 在線照片存儲共享網(wǎng)站SmugMug 109
4.11.2 在線視頻制作網(wǎng)站Animoto 110
參考文獻 110
第5章 微軟云計算Windows Azure 113
5.1 微軟云計算服務平臺 113
5.2 微軟云操作系統(tǒng)Windows Azure 114
5.2.1 概述 114
5.2.2 Windows Azure存儲服務 116
5.2.3 Windows Azure計算服務 127
5.2.4 Fabric 129
5.2.5 使用Windows Azure 130
5.3 SQL服務 130
5.3.1 SQL數(shù)據(jù)服務 130
5.3.2 SDS數(shù)據(jù)模型 131
5.3.3 訪問SDS 132
5.4 .NET服務 132
5.4.1 概述 132
5.4.2 訪問控制服務 133
5.4.3 .NET服務總線 135
5.4.4 工作流服務 139
5.5 Live服務 143
5.5.1 概述 143
5.5.2 Live框架 144
5.5.3 訪問數(shù)據(jù) 145
5.5.4 使用網(wǎng)絡 146
5.5.5 Mesh-Enabled應用程序 147
5.6 小結 148
參考文獻 148
第6章 開源云計算系統(tǒng) 149
6.1 開源云計算系統(tǒng)簡介 149
6.1.1 Hadoop 149
6.1.2 Eucalyptus 151
6.1.3 Enomaly ECP 152
6.1.4 Nimbus 152
6.1.5 Sector and Sphere 153
6.1.6 abiquo 155
6.1.7 MongoDB 156
6.2 HDFS：GFS的開源實現(xiàn) 157
6.2.1 設計前提與目標 157
6.2.2 體系結構 158
6.2.3 保障可靠性的措施 159
6.2.4 提升性能的措施 161
6.2.5 訪問接口 162
6.3 MapReduce的開源實現(xiàn) 163
6.3.1 邏輯模型 163
6.3.2 實現(xiàn)機制 164
6.4 HBase：Bigtable的開源實現(xiàn) 165
6.4.1 邏輯模型 165
6.4.2 物理模型 165
6.4.3 子表服務器 166
6.4.4 主服務器 167
6.4.5 元數(shù)據(jù)表 167
6.5 Eucalyptus：EC2的開源實現(xiàn) 168
6.5.1 背景 168
6.5.2 體系結構 169
6.5.3 主要構件 171
6.5.4 訪問接口 172
6.5.5 服務等級協(xié)議 173
6.5.6 虛擬組網(wǎng) 174
參考文獻 175
第7章 云計算仿真器CloudSim 177
7.1 CloudSim簡介 177
7.2 CloudSim體系結構 178
7.2.1 SimJava層 179
7.2.2 GridSim層 179
7.2.3 CloudSim層 179
7.2.4 用戶代碼層 180
7.3 CloudSim技術實現(xiàn) 180
7.4 CloudSim的使用方法 182
參考文獻 185
第8章 云計算理論研究熱點 186
8.1 體系結構研究 186
8.1.1 Youseff劃分方法 186
8.1.2 Lenk劃分方法 188
8.2 關鍵技術研究 190
8.2.1 虛擬機 190
8.2.2 安全管理 191
8.2.3 云監(jiān)測 192
8.2.4 能耗管理 194
8.2.5 數(shù)據(jù)管理 196
8.2.6 資源調度 197
8.3 編程模型研究 198
8.3.1 All-Pairs編程模型 198
8.3.2 GridBatch編程模型 199
8.4 支撐平臺研究 200
8.4.1 Cumulus：數(shù)據(jù)中心科學云 200
8.4.2 CARMEN：e-Science云計算 201
8.4.3 RESERVOIR：云服務融合平臺 202
8.4.4 TPlatform：Hadoop的變種 203
8.4.5 P2P環(huán)境的MapReduce 203
8.4.6 Yahoo云計算平臺 205
8.5 應用研究 205
8.5.1 語義分析應用 205
8.5.2 生物學應用 206
8.5.3 數(shù)據(jù)庫應用 207
8.5.4 地理信息應用 208
8.5.5 商業(yè)應用 209
8.6 云安全研究 211
8.6.1 Anti-Spam Grid：反垃圾郵件網(wǎng)格 211
8.6.2 CloudAV：終端惡意軟件檢測 213
8.6.3 AMSDS：惡意軟件簽名自動檢測 214
8.6.4 云平臺上的數(shù)字身份認證 215
參考文獻 216
第9章 總結與展望 220
9.1 Google、亞馬遜和微軟云計算對比 220
9.1.1 應用場景 220
9.1.2 使用流程 221
9.1.3 體系結構 222
9.1.4 實現(xiàn)技術 223
9.1.5 小結 224
9.2 云計算壓倒性的成本優(yōu)勢 226
9.3 云計算的歷史坐標與發(fā)展方向 229
9.3.1 互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的階段劃分 229
9.3.2 3G、物聯(lián)網(wǎng)與云計算 231
9.3.3 云格（Gloud）-云計算的未來 232
參考文獻 234
附錄A 云計算實驗——Hadoop安裝與使用 235
A.1 Hadoop實驗目的及實驗環(huán)境 235
A.2 在Linux系統(tǒng)中安裝使用Hadoop 235
A.2.1 實驗準備 235
A.2.2 實驗步驟 236
A.3 在Windows系統(tǒng)中安裝使用Hadoop 243
A.3.1 實驗準備 243
A.3.2 實驗步驟 244
A.4 注意事項 249
附錄B 云計算實驗——HDFS使用 250
B.1 實驗目的 250
B.2 實驗環(huán)境 250
B.3 實驗步驟 250
附錄C 云計算實驗——HDFS和MapReduce編程 254
C.1 實驗目的 254
C.2 實驗環(huán)境 254
C.3 實驗步驟 254
C.4 注意事項 259
附錄D 云計算實驗——HBase安裝使用 260
D.1 實驗目的 260
D.2 實驗環(huán)境 260
D.3 實驗步驟 260
D.4 注意事項 264
附錄E 云計算實驗——CloudSim編程 265
E.1 實驗目的 265
E.2 實驗環(huán)境 265
E.3 實驗步驟 265
參考文獻 269