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內(nèi)容簡介

　　云計(jì)算是繼20世紀(jì)80年代大型計(jì)算機(jī)到客戶端胡艮務(wù)器的大轉(zhuǎn)變之后的又一巨變，它描述了一種基于互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)服務(wù)的增加、使用和交付模式，通常通過互聯(lián)網(wǎng)來提供動(dòng)態(tài)、易擴(kuò)展而且經(jīng)常是虛擬化的資源，廣泛應(yīng)用于云物聯(lián)、云安全、云存儲(chǔ)?！对朴?jì)算實(shí)戰(zhàn)》介紹了云計(jì)算的基本概念、原理及實(shí)際應(yīng)用，重點(diǎn)闡述了云計(jì)算領(lǐng)域具有代表性的Google、Amazon、微軟和VMwave四家公司的云計(jì)算核心原理、使用方法及應(yīng)用。主要內(nèi)容包括Google云計(jì)算實(shí)現(xiàn)、Hadoop分布式文件系統(tǒng)、Amazon云計(jì)算、VMware云計(jì)算、WindowsAzure云計(jì)算及云計(jì)算其他應(yīng)用軟件等?！对朴?jì)算實(shí)戰(zhàn)》結(jié)合具體實(shí)例來講解相關(guān)概念及原理，實(shí)用性較強(qiáng)，適合作為大學(xué)高年級(jí)和研究生云計(jì)算課程教材，也可作為云計(jì)算研究開發(fā)人員、愛好者的參考用書。

作者簡介

暫缺《云計(jì)算實(shí)戰(zhàn)》作者簡介

圖書目錄

第1章云計(jì)算緒論
1.1 云計(jì)算概述
1.1.1 云計(jì)算的定義
1.1.2 云計(jì)算產(chǎn)生的背景
1.1.3 云時(shí)代誰是主角
1.1.4 云計(jì)算的特征
1.1.5 云計(jì)算的發(fā)展史
1.1.6 云計(jì)算的服務(wù)層次
1.1 ，7云計(jì)算的服務(wù)形式
1.1.8 云計(jì)算的實(shí)現(xiàn)機(jī)制
1.1.9 云計(jì)算延伸
1.1.1 0云計(jì)算研究方向
1.1.1 1云計(jì)算發(fā)展趨勢
1.2 云計(jì)算的發(fā)展環(huán)境
1.2.1 云計(jì)算與對(duì)等網(wǎng)的關(guān)系
1.2.2 云計(jì)算與網(wǎng)格計(jì)算關(guān)系
1.2.3 云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)關(guān)系
1.2.4 云計(jì)算與3G關(guān)系
1.3 云計(jì)算研究熱點(diǎn)
1.3.1 研究云計(jì)算體系結(jié)構(gòu)
1.3.2 研究云計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)
1.3.3 研究云計(jì)算支撐平臺(tái)
1.3.4 研究云計(jì)算的安全性
1.4 云標(biāo)準(zhǔn)
1.5 云計(jì)算的生命周期
1.6 我國云計(jì)算中心的問題與注意事項(xiàng)
第2章 Google云計(jì)算實(shí)現(xiàn)
2.1 Google整體架構(gòu)概述
2.1.1 Google技術(shù)整體構(gòu)架
2.1.2 Google外部與內(nèi)部技術(shù)層次介紹
2.2 Google文件系統(tǒng)GFS
2.2.1 文件系統(tǒng)架構(gòu)
2.2.2 GFS的特點(diǎn)
2.2.3 文件系統(tǒng)的容錯(cuò)性
2.2.4 系統(tǒng)管理技術(shù)
2.3 Google計(jì)算架構(gòu)
2.3.1 Google并行計(jì)算架構(gòu)MapReduce
2.3.2 Google分布式鎖服務(wù)Chubby
2.3.3 Google分布式結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫BigTable
2.4 GFS應(yīng)用實(shí)例
2.5 Google應(yīng)用引擎
2.5.1 Google應(yīng)用引擎概述
2.5.2 Google應(yīng)用引擎環(huán)境
2.5.3 Google應(yīng)用引擎服務(wù)
2.5.4 Google應(yīng)用引擎實(shí)例
2.6 Hadoop云計(jì)算概述
2.6.1 Hadoop的構(gòu)架介紹
2.6.2 Hadoop群族
2.6.3 Hadoop在Windows中安裝
2.6.4 Hadoop的應(yīng)用
2.7 Hadoop云計(jì)算系統(tǒng)操作
2，7.1 多節(jié)點(diǎn)Hadoop云計(jì)算系統(tǒng)設(shè)置
2，7.2 多節(jié)點(diǎn)Hadoop設(shè)置實(shí)例
2.7.3 啟動(dòng)Hadoop云計(jì)算系統(tǒng)
2.8 Hadoop的Avatar機(jī)制
2.8.1 Avatar系統(tǒng)架構(gòu)
2.8.2 Avatar元數(shù)據(jù)同步機(jī)制
2.8.3 切換故障過程
2.8.4 Avatar運(yùn)行流程
2.8.5 切換Avatar故障流程
2.9 Hadoop應(yīng)用開發(fā)
第3章 Hadoop分布式文件系統(tǒng)
3.1 Hadoop分布式文件系統(tǒng)HDFS
3.1.1 設(shè)計(jì)前提與目標(biāo)
3.1.2 HDFS體系結(jié)構(gòu)
3.1.3 HDFS的可靠性措施
3.1.4 訪問接口
3.1.5 HDFS常用命令
3.1.6 HDFS應(yīng)用實(shí)例
3.2 Hadoop分布式數(shù)據(jù)處理MapReduce
3.2.1 MapReduce云計(jì)算模型
3.2.2 MapReduce架構(gòu)結(jié)構(gòu)
3.2.3 MapReduce云計(jì)算應(yīng)用實(shí)例
3.2.4 并行隨機(jī)發(fā)生器算法的MapReduce實(shí)現(xiàn)
3.3 MapReduce的進(jìn)一步功能
3.3.1 MapReduce的進(jìn)一步功能概述
3.3.2 定制的數(shù)據(jù)類型
3.3.3 定制的輸入／輸出形式
3.3.4 連接多數(shù)據(jù)源
3.3.5 傳遞與使用全局參數(shù)／數(shù)據(jù)文件
3.3.6 連接與訪問關(guān)系數(shù)據(jù)庫
3.4 Hadoop分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)HBase
3.4.1 HBase的系統(tǒng)框架
3.4.2 HBase的模型
3.4.3 HBase的安裝配置
3.4.4 HBase的優(yōu)缺點(diǎn)
3.4.5 HBase應(yīng)用實(shí)例
第4章 Amazon云計(jì)算
第5章 VMware云計(jì)算
第6章 WindowsAzure云計(jì)算
第7章云計(jì)算其他應(yīng)用軟件