新書推薦：
《
正说清朝十二帝（修订珍藏版）
》
售價：HK$
105.6
《
黑海史：从历史涟漪到时代巨浪
》
售價：HK$
115.2
《
楼边人似玉
》
售價：HK$
56.2
《
我，毕加索
》
售價：HK$
60.0
《
投资真相
》
售價：HK$
81.6
《
非洲大陆简史（萤火虫书系）
》
售價：HK$
93.6
《
和离：完结篇
》
售價：HK$
63.4
《
知宋·宋代之军事
》
售價：HK$
94.8
|
| 編輯推薦： |
|
《云计算技术与物联网应用》主要介绍云计算、物联网及应用的基本理论、相关技术和实现方法。运用云计算技术，由云模式下的几百万台的计算机集群提供强大的计算能力，并通过庞大的计算机处理程序自动将任务分解成若干个较小的子任务，快速地对海量业务数据进行分析、处理、存储、挖掘，在短时间内提取出有价值的信息，为物联网的商业决策服务。
|
| 內容簡介： |
|
本书主要介绍云计算、物联网及应用的基本理论、相关技术和实现方法，主要包括云计算和物联网的体系架构、虚拟化技术、存储管理技术、物联网技术、云计算与物联网安全技术、云数据中心的规划设计、云平台管理、基于SOA架构的服务开发方法与工具、性能功能测试方法与工具、数据分析挖掘技术和工具等。全书分为10章，按照理论到应用的顺序进行讲解。?
|
| 關於作者： |
|
陈桂茸，博士，副教授，硕士生导师。主持科研项目6项，参与20余项，获军队科技进步三等奖1项，全国教育教学信息化大赛一等奖1项，大学教学优秀一等奖1项，发表学术论文教育论文20余篇
|
| 目錄：
|
第1章云计算与物联网概述1
11云计算基本概念1
111云计算的定义1
112云计算的发展4
113与云计算相关的技术6
12物联网基本概念8
121物联网的定义8
122物联网的发展10
123与物联网相关的技术11
13云计算与物联网12
131云计算与物联网的关系12
132云计算与物联网的集成应用14
小结14
习题14
第2章云计算与物联网体系架构15
21云计算体系架构15
211云计算的参考架构15
212云计算的技术架构20
213云计算的分层服务模式21
214云计算的部署23
22物联网体系架构26
221物联网的参考架构26
222物联网的技术架构28
23基于物联网的云体系架构30
231物联网云体系架构30
232物联网云的应用平台31
小结33
习题33
第3章虚拟化技术34
31虚拟化技术概述34
311虚拟化技术定义34
312虚拟化技术有关术语35
313虚拟化技术优势及特征36
32资源虚拟化38
321网络资源的虚拟化38
322计算资源的虚拟化40
323存储资源的虚拟化41
324软件资源的虚拟化43
33虚拟机及动态迁移44
331虚拟机管理及应用44
332虚拟机动态迁移实现原理47
333虚拟机动态迁移的优点50
小结50
习题50
第4章云计算的存储与管理52
41存储管理技术发展52
42大数据的基本概念57
421大数据定义及特性57
422数据存储模型分类58
43Google存储管理技术66
431分布式文件系统GFS67
432分布式存储系统BigTable73
433并行编程模型MapReduce79
434Google大数据技术新发展82
435Google大数据技术应用83
44Hadoop存储管理技术85
441Hadoop技术框架85
442Hadoop关键技术86
443Hadoop安装介绍88
45Windows Azure云计算技术99
451Windows Azure云平台99
452Windows Azure服务组件100
小结104
习题104
第5章物联网技术基础105
51物联网概述105
52射频识别技术107
521RFID技术概述107
522EPC物联网112
523EPC物联网在企业物流管理中的应用115
53无线传感器网络技术116
531无线传感器网络概述116
532无线传感器网络体系结构119
533无线传感器网络关键技术124
534无线传感器网络在野外测量中的应用126
小结131
习题131
第6章云计算和物联网安全技术133
61基本概念133
611定义133
612云计算和物联网安全现状133
613安全标准组织134
62安全体系框架135
63云计算的安全技术137
631用户访问技术137
632可信计算140
633数据安全141
634虚拟化安全144
64物联网的安全技术146
641RFID安全146
642无线传感器网络安全技术152
小结154
习题155
第7章云数据中心设计156
71云数据中心概述156
711数据中心的概念156
712数据中心的发展158
713云数据中心定义及优势159
72云数据中心总体设计160
721云数据中心建设流程160
722云数据中心设计理念161
723云数据中心需求分析162
724云数据中心总体架构设计164
73云数据中心详细设计165
731基础设施设计166
732网络系统设计167
733计算资源设计170
734存储资源设计175
735运维管理设计178
736灾备设计180
737安全设计180
小结181
习题181
第8章云数据中心管理182
81TCloud Elaster云成平台概述182
811术语182
812TCloud Elaster云成平台的层次架构183
82TCloud Elaster云成平台部署和安装184
821云成平台系统部署184
822TCloud Elaster云成平台系统安装188
83TCloud Elaster云成平台用户管理191
831用户的建立和删除191
832账号的建立和删除192
833管理员的建立和删除194
84虚拟机管理195
841模板的创建与管理195
842虚拟机创建与管理201
843虚拟机实时检测205
小结207
习题207
第9章云计算应用开发技术208
91云计算应用开发技术概述208
911云计算与SOA架构208
912云计算与MapReduce模型211
92Web Service开发技术及实例213
921Web Service技术213
922Web Service实现方法219
923Web Service实验环境224
924Web Service实验环境搭建224
925Web Service开发实例226
93MapReduce开发技术及实例232
931Hadoop MapReduce技术232
932Hadoop MapReduce实现方法237
933Hadoop MapReduce实验环境237
934Hadoop MapReduce实验环境搭建238
935Hadoop MapReduce开发实例245
小结253
习题253
第10章数据分析技术254
101数据分析概述254
1011数据分析定义254
1012基于云计算的数据分析体系结构254
1013数据分析的步骤256
1014术语和指标257
102数据预处理259
1021主题分析259
1022数据抽取259
1023数据清洗260
1024数据变换261
1025数据聚合261
1026属性约简261
103典型数据分析262
1031描述性数据分析262
1032关联规则挖掘分析266
1033聚类挖掘分析273
1034分类与预测挖掘分析279
104数据分析工具及应用287
1041数据分析工具287
1042Excel数据分析290
1043spaas软件数据分析296
小结304
习题304
参考文献306
|
| 內容試閱：
|
随着信息时代的来临，云计算和物联网以迅雷不及掩耳之势向我们袭来，并渗透到人们生活的方方面面。例如，各种云端为用户提供方便的云存储、云杀毒、云安全、云平台、照片设计、视频制作、远程监控、道路导航等功能。为了充分反映云计算、物联网的理论与技术研究成果，促进相关知识的普及与推广，使相关人员深入认知云计算和物联网技术，我们特编写了本书。
全书分为10章，按照理论到应用的顺序进行讲解，具体章节内容如下。
第1章主要介绍云计算和物联网的基本概念、发展、相关技术和它们之间的关系。
第2章主要介绍云计算和物联网的参考架构、技术架构和基于物联网的云体系架构。
第3章主要介绍云端采用的关键技术——虚拟化技术，包括虚拟化技术概述，网络、计算、存储、软件等资源虚拟化技术和虚拟机动态迁移技术。
第4章主要介绍云计算存储管理的基本概念，包括典型的Google、Hadoop和Azure存储管理技术，但侧重点不同，对Google、Hadoop进行详细论述，对Azure产品进行简单叙述。
第5章主要介绍物联网的基本概念、相关技术，详细论述了RFID技术和无线传感网络，并通过实例介绍它们的应用方法。
第6章主要介绍云计算和物联网安全的基本概念，深入分析了云计算安全中的用户访问技术、可信计算、数据安全、虚拟化安全，以及物联网安全技术中的RFID安全和无线传感器网络安全等关键技术。
第7章主要介绍云数据中心的基本概念，建设流程、原则，需求和总体架构，详细论述了云数据中心的基础设施设计、网络系统设计、计算资源设计、存储资源设计、运维管理设计、灾备设计以及安全系统设计，最后以一个简单的云数据中心组建实例说明了云数据中心网络架构设计、部署和用性能测试对构架进行评估的方法。
第8章主要介绍TCloud Elaster云成平台的层次架构、部署和安装，以及云环境下用户和虚拟机的管理方法。
第9章主要通过两个实例介绍基于SOA架构的云计算应用程序的开发方法。一个实例是利用SOA软件开发思想，以Java语言为开发平台，介绍Web Service技术的开发过程；另一个实例是利用分布式计算编程模型MapReduce，在Hadoop平台下，实现学生平均成绩的分布式计算。
第10章主要介绍数据分析技术。首先介绍了数据分析的相关概念、数据分析流程、数据预处理的内容和方法，然后详细叙述了描述性数据分析方法，特别是预测型数据分析方法中的关联规划挖掘、聚类挖掘、分类与预测挖掘的典型算法、缺陷和改进思路等内容，最后以不同的实例介绍了Excel和SPSS数据分析工具的使用方法。
本教材在编写过程中，参阅了大量的文献，主要的参考文献列于书后，在此谨向这些文献资料的作者表示诚挚的谢意。张凤琴副教授、张水平教授在本书编写过程中提出了许多宝贵的建议和意见，北京交通大学出版社的郭东青编辑为本书的顺利出版做了大量的工作，在此表示衷心的感谢。
由于作者水平有限，加之云计算、物联网的理论与技术发展很快，尽管我们力臻做到精益求精，但书中错误和疏漏之处在所难免，恳请广大读者指正，以便再版时纠正。
编者2023年1月
|
|
購物車/收銀台(
0
) | 在線留言板
| 付款方式
| 運費計算
| 聯絡我們
| 幫助中心 |
加入書簽
HOME
新書上架
