本书的*章、第二章为云计算的基础部分,包括云计算的产生、发展以及基本概念;第三章到第八章为云计算的技术部分,包括实现云计算的关键技术:虚拟化、云**、分布式文件系统、数据处理与并行编程技术和分布式存储系统;第九章向读者提到了目前存在的一些热门的云计算的应用;第十章为综合实践:主要通过实验了解主流公有云AWS以及国内比较代表性的私有云厂商以及开源私有云Openstack的搭建实践与docker技术结合的实践。

第1章 云计算概论 1.1 什么是云计算 1.2 云计算的产生背景 1.3 云计算的发展历史 1.4 如何学好云计算 1.5 小结 1.6 习题 第2章 云计算基础 2.1 分布式计算 2.2 云计算的基本概念 2.3 分布式计算和云计算的区别与联系 2.4 云计算的关键技术 2.4.1 分布式海量数据存储 2.4.2 虚拟化技术 2.4.3 云管理平台技术 2.4.4 并行编程技术 2.4.5 数据管理技术 2.5 云交付模型 2.5.1 软件即服务 2.5.2 平台即服务 2.5.3 基础设施即服务 2.5.4 基本云交付模型的比较 2.6 云部署模式 2.6.1 公有云 2.6.2 私有云 2.6.3 混合云 2.7 云计算的优势与挑战 2.8 典型的云应用 2.8.1 云存储 2.8.2 云服务 2.8.3 云物联 2.9 云计算与大数据 2.10 小结 2.11 习题 第3章 云计算机制 3.1 云基础设施机制 3.1.1 虚拟网络边界 3.1.2 虚拟服务器 3.1.3 云存储设备 3.1.4 就绪环境 3.2 云管理机制 3.2.1 远程管理系统 3.2.2 资源池化管理 3.2.3 服务等级协议管理系统 3.2.4 计费管理系统 3.2.5 资源备份 3.2.6 云监控 3.2.7 自动化运维 3.2.8 服务模板管理 3.2.9 云CMDB及流程管理 3.2.1 0服务目录管理 3.2.1 1租户及用户管理 3.2.1 2容量规划及管理 3.3 特殊云机制 3.3.1 自动伸缩监听器 3.3.2 负载均衡器 3.3.3 故障转移系统 3.3.4 资源集群 3.3.5 多设备代理 3.3.6 状态管理数据库 3.4 小结 3.5 习题 第4章 虚拟化 4.1 虚拟化简介 4.1.1 什么是虚拟化 4.1.2 虚拟化的发展历史 4.1.3 虚拟化带来的好处 4.2 虚拟化的分类 4.2.1 服务器虚拟化 4.2.2 网络虚拟化 4.2.3 存储虚拟化 4.2.4 应用虚拟化 4.2.5 技术比较 4.3 系统虚拟化 4.4 虚拟化与云计算 4.5 开源技术 4.5.1 Xen 4.5.2 KVM 4.5.3 OpenVZ 4.6 虚拟化未来的发展趋势 4.7 小结 4.8 习题 第5章 云** 5.1 基本术语与概念 5.2 云**威胁 5.3 云**防护策略 5.3.1 基础设施** 5.3.2 数据** 5.3.3 应用** 5.3.4 虚拟化** 5.3.5 身份识别和访问管理 5.3.6 操作系统** 5.3.7 操作审计 5.4 典型的云**应用 5.4.1 金山毒霸“云**” 5.4.2 卡巴斯基的全功能**防护 5.4.3 瑞星“云**” 5.4.4 趋势科技“云**” 5.5 小结 5.6 习题 第6章 分布式文件系统 6.1 概述 6.1.1 本地文件系统概述 6.1.2 分布式文件系统概述 6.2 基本架构 6.2.1 服务器介绍 6.2.2 数据分布 6.2.3 服务器间协议 6.3 GFS 6.3.1 架构设计 6.3.2 实现流程 6.3.3 特点 6.4 HDFS 6.4.1 基本概念 6.4.2 架构设计 6.4.3 优缺点分析 6.5 分布式应用协调器ZooKeeper 6.5.1 基本概念 6.5.2 工作原理 6.5.3 ZooKeeper应用对HDFS的改进 6.5.4 主要应用场景 6.6 云存储 6.6.1 基本概念 6.6.2 云存储的分类 6.6.3 云存储的结构模型 6.6.4 典型的云存储应用 6.7 小结 6.8 习题 第7章 数据处理与并行编程 7.1 数据密集型计算 7.1.1 数据密集型计算的概念 7.1.2 数据密集型计算的应用 7.2 分布式数据处理 7.2.1 分布式数据处理的含义 7.2.2 分布式数据处理的范围 7.2.3 分布式数据处理的控制 7.2.4 信息** 7.2.5 集中式数据处理与分布式数据处理的比较 7.3 并行编程模型概述 7.4 并行编程模型MapReduce 7.4.1 MapReduce简介 7.4.2 MapReduce总体研究状况 7.4.3 MapReduce总结及未来的发展趋势 7.5 云处理技术Spark 7.6 MapReduce的开源实现——Hadoop 7.6.1 Hadoop概述 7.6.2 Hadoop的核心架构 7.6.3 Hadoop和**能计算、网格计算的区别 7.6.4 Hadoop的发展现状 7.6.5 Hadoop和MapReduce的比较 7.7 小结 7.8 习题 第8章 分布式存储系统 8.1 概述 8.2 NoSQL数据库 8.3 分布式存储系统BigTable 8.3.1 数据模型 8.3.2 BigTable的构件 8.4 分布式存储系统HBase 8.4.1 HBase的访问接口和数据模型 8.4.2 HBase系统架构 8.5 HBase存储格式 8.6 多元数据的管理与应用 8.7 小结 8.8 习题 第9章 云计算的应用 9.1 概述 9.2 Google公司的云计算平台与应用 9.2.1 MapReduce分布式编程环境 9.2.2 分布式大规模数据库管理系统BigTable 9.2.3 Google的云应用 9.3 亚马逊的弹性计算云 9.3.1 开放的服务 9.3.2 灵活的工作模式 9.3.3 总结 9.4 IBM公司的蓝云云计算平台 9.4.1 蓝云云计算平台中的虚拟化 9.4.2 蓝云云计算平台中的存储结构 9.5 清华大学的透明计算平台 9.6 阿里云 9.6.1 简介 9.6.2 阿里云的发展过程 9.6.3 阿里云的主要产品 9.7 Microsoft Azure 9.7.1 简介 9.7.2 Microsoft Azure架构 9.7.3 Microsoft Azure服务平台 9.7.4 开发步骤 9.8 小结 9.9 习题 第10章 综合实践 10.1 AWS 10.1.1 实验一: 创建一个EC2实例 10.1.2 实验二: 创建一个弹性高可用的博客 10.1.3 实验三: 使用S3来实现静态网站 10.2 阿里云 10.2.1 实验一: 创建阿里云服务器 10.2.2 实验二: 配置SSH远程连接 10.2.3 实验三: 安装Python环境 10.2.4 实验四: 部署并启动Django服务 10.3 腾讯云 10.3.1 实验一: 创建一个云服务器 10.3.2 实验二: 搭建一个LAMP环境 10.3.3 实验三: WordPress的安装及配置 10.4 华为云 10.4.1 实验一: 创建华为云账号 10.4.2 实验二: 新建项目 10.4.3 实验三: 创建代码仓库 10.4.4 实验四: 编译和构建项目 10.4.5 实验五: 项目部署 10.4.6 实验六: 创建华为云服务器 10.5 Hadoop平台搭建与数据分析 10.5.1 Hadoop简介 10.5.2 实验一: 构建虚拟机网络 10.5.3 实验二: 大数据环境安装 10.5.4 实验三: 大数据分析案例 10.6 Docker 10.6.1 Docker的核心概念 10.6.2 实验一: Docker的安装 10.6.3 实验二: 容器操作 10.6.4 实验三: 搭建一个Docker应用栈 10.6.5 实验四: 实现私有云 参考文献