云计算（第三版）

本书是国内销量*大、被众多高校采用的教材《云计算》的*新升级版，是中国云计算专家咨询委员会秘书长刘鹏教授团队的心血之作。在应对大数据挑战的过程中，云计算技术日趋成熟，拥有大量的成功商业应用。本书追踪*新技术，相比第二版更新了60%以上的内容，包括大数据与云计算、Google云计算、***云计算、微软云计算、Hadoop 2.0及其生态圈、虚拟化技术、OpenStack开源云计算、云计算数据中心、云计算核心算法和中国云计算技术等。刘鹏教授创办的中国云计算（chinacloud.cn）、中国大数据（thebigdata.cn）网zhan和刘鹏**公众号（lpoutlook）为本书学习提供技术支撑。

云计算技术与应用

    云计算是一种全新的网络应用模式，以互联网为中心，提供快速且安全的云计算服务与数据存储，从而让每个使用互联网的人都可以使用网络上庞大的计算资源与数据。近年来，云计算正在成为信息技术产业发展的战略重点。本教材共分为10个项目，包括云计算概述、云计算技术、VMware vSphere体系结构、vCenter Server平台部署、vCenter Server平台应用、vCenter Server平台高级特性、VMware Horizon View桌面的构建、华为虚拟化平台、华为FusionManager和华为FusionAccess。本教材采用项目驱动的编写方式，配有大量的范例，通俗易懂，适合注重实践教学环节的教学方式，具有较强的实用性。本教材适合应用型本科院校、高等职业院校计算机类专业的教学使用，也可供相关技术人员参考。

云计算（第三版）

  刘鹏教授、博导、学科带头人，清华大学博士。现任中国云计算专家咨询委员会秘书长、中国信息协会大数据分会副会长、工信部云计算研究中心专家。

主持完成科研项目25项，发表论文80余篇，出版专业书籍15本。获部级科技进步贰等奖4项，叁等奖4项。主编了国内**本云计算教材《云计算》和**本云计算编程书籍《实战Hadoop》。创办了知名的中国云计算(www.chinacloud.cn)和中国大数据(www.thebigdata.cn)网zhan。

曾率队夺得2002 PennySort国际计算机排序比赛冠军，两次夺得全国高校科技比赛*高奖，并三次夺得清华大学科技比赛*高奖。

荣获“全军十大学习成才标兵”(排名**)、南京“十大杰出青年”、江苏省“333高层次人才培养工程”中青年科学技术带头人、清华大学“学术新秀”等称号。

云计算技术与应用

    孙永林，毕业于上海交通大学自动控制专业，副教授，主要担任的课程有：Android应用开发、MySQL数据库技术、Java面向对象程序设计、C程序设计和物联网应用技术等课程。曾荣获“南粤优秀教师奖”；中国公路运输工会全国委员会“金桥奖”；“教学能手奖”等。分别取得1项“计算机软件著作权登记”和“应用新型专利”。曾德生，讲师，计算机信息系统集成项目经理，高级工程师。近年主要从事Linux、云计算、大数据等课程的教学及研究。先后取得系统分析师、RHCE、信息系统项目管理师、HCAI等证书。指导学生参与各级技能竞赛获多个奖项，在第十七届全国教育教学信息化大奖赛高等教育组中取得二等奖。主持广东省教育厅重点平台及科研项目1项；***职业院校信息化教学指导委员会2018-2020年信息化教学研究课题项目1项；主持2018年度中国计算机学会职业教育发展委员会职业教育科研课题1项；主持中国职业技术教育学会教学"教学改革与教材建设”和"职业教育信息化建设研究”各1项；指导省级大学生创新创业训练项目1项；2016-2018年期间指导3项广东大学生科技创新培育专项资金立项项目（攀登计划）。主持或参与其他各级科研、教研项目多项，发表多篇教科研论文。入选2015年度广东省高等学校优秀青年教师培养计划及广东创新科技职业学院**批"千百十人才培养工程”扶持计划培养对象。

第1章  大数据与云计算    1

1.1  大数据时代    1

1.2  云计算——大数据的计算    3

1.3  云计算发展现状    6

1.4  云计算实现机制    7

1.5  云计算压倒性的成本优势    9

习题    12

参考文献    12

第2章  Google云计算原理与应用    13

2.1  Google文件系统GFS    13

2.1.1  系统架构    14

2.1.2  容错机制    16

2.1.3  系统管理技术    17

2.2  分布式数据处理MapReduce    17

2.2.1  产生背景    17

2.2.2  编程模型    18

2.2.3  实现机制    19

2.2.4  案例分析    20

2.3  分布式锁服务Chubby    22

2.3.1  Paxos算法    23

2.3.2  Chubby系统设计    24

2.3.3  Chubby中的Paxos    26

2.3.4  Chubby文件系统    28

2.3.5  通信协议    29

2.3.6  正确性与性能    31

2.4  分布式结构化数据表Bigtable    32

2.4.1  设计动机与目标    32

2.4.2  数据模型    33

2.4.3  系统架构    34

2.4.4  主服务器    35

2.4.5  子表服务器    36

2.4.6  性能优化    40

2.5  分布式存储系统Megastore    41

2.5.1  设计目标及方案选择    41

2.5.2  Megastore数据模型    42

2.5.3  Megastore中的事务及并发控制    44

2.5.4  Megastore基本架构    45

2.5.5  核心技术——复制    47

2.5.6  产品性能及控制措施    51

2.6  大规模分布式系统的监控基础架构Dapper    52

2.6.1  基本设计目标    52

2.6.2  Dapper监控系统简介    53

2.6.3  关键性技术    56

2.6.4  常用Dapper工具    57

2.6.5  Dapper使用经验    59

2.7  海量数据的交互式分析工具Dremel    61

2.7.1  产生背景    61

2.7.2  数据模型    62

2.7.3  嵌套式的列存储    63

2.7.4  查询语言与执行    68

2.7.5  性能分析    70

2.7.6  小结    71

2.8  内存大数据分析系统PowerDrill    71

2.8.1  产生背景与设计目标    71

2.8.2  基本数据结构    72

2.8.3  性能优化    73

2.8.4  性能分析与对比    75

2.9  Google应用程序引擎    76

2.9.1  Google App Engine简介    77

2.9.2  应用程序环境    78

2.9.3  Google App Engine服务    80

习题    88

参考文献    88

第3章  ***云计算AWS    90

3.1  基础存储架构Dynamo    90

3.1.1  Dynamo概况    90

3.1.2  Dynamo架构的主要技术    91

3.2  弹性计算云EC2    99

3.2.1  EC2的基本架构    99

3.2.2  EC2的关键技术    100

3.2.3  EC2的安全及容错机制    102

3.3  简单存储服务S3    103

3.3.1  S3的基本概念和操作    103

3.3.2  S3的数据一致性模型    105

3.3.3  S3的安全措施    105

3.4  非关系型数据库服务SimpleDB和DynamoDB    108

3.4.1  非关系型数据库与传统关系数据库的比较    108

3.4.2  SimpleDB    108

3.4.3  DynamoDB    110

3.4.4  SimpleDB和DynamoDB的比较    111

3.5  关系数据库服务RDS    111

3.5.1  RDS的基本原理    111

3.5.2  RDS的使用    112

3.6  简单队列服务SQS    113

3.6.1  SQS的基本模型    113

3.6.2  SQS的消息    114

3.7  内容推送服务CloudFront    115

3.7.1  CDN    116

3.7.2  CloudFront    117

3.8  其他***云计算服务    119

3.8.1  快速应用部署Elastic Beanstalk和服务模板CloudFormation    119

3.8.2  DNS服务Router 53    120

3.8.3  虚拟私有云VPC    120

3.8.4  简单通知服务和简单邮件服务    120

3.8.5  弹性MapReduce服务    121

3.8.6  电子商务服务DevPay、FPS和Simple Pay    122

3.8.7  ***执行网络服务    127

3.8.8  土耳其机器人    128

3.8.9  数据仓库服务Redshift    129

3.8.10  应用流服务AppStream和数据流分析服务Kinesis    129

3.9  AWS应用实例    130

3.9.1  照片和视频共享网zhanSmugMug    130

3.9.2  视频制作网zhanAnimoto    131

3.9.3  网zhan排名Alexa    132

3.10  小结    132

习题    132

参考文献    133

第4章  微软云计算Windows Azure    136

4.1  微软云计算平台    136

4.2  微软云操作系统Windows Azure    137

4.2.1  Windows Azure概述    137

4.2.2  Windows Azure计算服务    138

4.2.3  Windows Azure存储服务    140

4.2.4  Windows Azure Connect    147

4.2.5  Windows Azure CDN    148

4.2.6  Fabric控制器    149

4.3  微软云关系数据库SQL Azure    150

4.3.1  SQL Azure概述    150

4.3.2  SQL Azure关键技术    151

4.3.3  SQL Azure和SQL Server对比    153

4.4  Windows Azure AppFabric    154

4.4.1  AppFabric概述    154

4.4.2  AppFabric关键技术    155

4.5  Windows Azure Marketplace    159

4.6  Windows Azure服务平台    160

4.6.1  网zhan    160

4.6.2  虚拟机    161

4.6.3  云服务    162

4.6.4  移动服务    163

4.6.5  大数据处理    164

4.6.6  媒体支持    165

习题    166

参考文献    166

第5章  Hadoop 2.0：主流开源云架构    168

5.1  引例    168

5.1.1  问题概述    168

5.1.2  常规解决方案    168