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『簡體書』云计算导论(第3版·题库·微课视频版)

書城自編碼: 3854005
分類:簡體書→大陸圖書→教材研究生/本科/专科教材
作者: 吕云翔 柏燕峥 许鸿智 杜宸洋 张璐 王佳玮
國際書號(ISBN): 9787302629818
出版社: 清华大学出版社
出版日期: 2023-04-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:HK$ 73.0

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編輯推薦:
本书由浅入深地带领读者学习云计算的基础、技术、应用和实践,通过在线试卷和综合实验全面讲解云计算技术。
內容簡介:
本书从云计算最基本的概念开始,由浅入深地带领读者领会云计算的精髓,以梳理知识脉络和要点的方式带领读者进入云计算知识的殿堂。 本书的第1章和第2章为云计算的基础部分,介绍云计算的产生、发展以及基本概念;第3~8章为云计算的技术部分,介绍虚拟化、云安全、分布式文件系统、数据处理与并行编程技术、分布式存储系统等;第9章介绍当前一些热门的云计算的应用;第10章为综合实践, 主要通过实验讲解AWS、阿里云、腾讯云、华为云、百度智能云,以及Docker、OpenStack和Kubernetes等技术。 本书既适合作为高等院校计算机相关专业的“云计算导论”课程的教材,也适合非计算机专业的学生及广大计算机爱好者阅读。
目錄
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
3.2.10服务目录管理
3.2.11租户及用户管理
3.2.12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
4.5.1Xen
4.5.2KVM
4.5.3OpenVZ
4.6虚拟化未来的发展趋势
4.7小结
4.8习题
第5章云安全
5.1基本术语与概念
5.2云安全威胁
5.3云安全防护策略
5.3.1基础设施安全
5.3.2数据安全
5.3.3应用安全
5.3.4虚拟化安全
5.3.5身份识别和访问管理
5.3.6操作系统安全
5.3.7操作审计
5.4典型的云安全应用
5.4.1金山私有云安全平台
5.4.2卡巴斯基的全功能安全防护
5.4.3瑞星“云安全”
5.4.4趋势科技“云安全”
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
6.3GFS
6.3.1架构设计
6.3.2实现流程
6.3.3特点
6.4HDFS
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
6.5.3ZooKeeper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信息中心
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
7.4.1MapReduce简介
7.4.2MapReduce总体研究状况
7.4.3MapReduce总结及未来的发展趋势
7.5云处理技术Spark
7.6MapReduce的开源实现——Hadoop
7.6.1Hadoop概述
7.6.2Hadoop的核心架构
7.6.3Hadoop和高效能计算、网格计算的区别
7.6.4Hadoop的发展现状
7.6.5Hadoop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
8.2NoSQL数据库
8.3分布式数据存储系统——BigTable
8.3.1数据模型
8.3.2BigTable的构件
8.4分布式存储系统HBase
8.4.1HBase的访问接口和数据模型
8.4.2HBase系统架构
8.5HBase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亚马逊公司的弹性计算云
9.2.1开放的服务
9.2.2灵活的工作模式
9.2.3带来的好处
9.3Microsoft Azure
9.3.1简介
9.3.2Microsoft Azure的架构
9.3.3Microsoft Azure服务平台
9.3.4开发步骤
9.4谷歌公司的云计算平台与应用
9.4.1MapReduce分布式编程环境
9.4.2分布式大规模数据库管理系统BigTable
9.4.3谷歌的云应用
9.5阿里云
9.5.1简介
9.5.2阿里云的主要产品
9.6IBM公司的蓝云云计算平台
9.6.1蓝云云计算平台中的虚拟化
9.6.2蓝云云计算平台中的存储结构
9.7清华大学的透明计算平台
9.8小结
9.9习题
第10章综合实践
10.1AWS
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
10.1.4实验四: AWS关系型数据库入门
10.1.5实验五: AWS大数据系列平台
10.1.6实验六: AWS计算存储网络基础入门
10.1.7实验七: AWS上的Kubernetes创建、管理及DevOps
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华为软开云
10.4.1实验一: 创建软开云账号
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: 项目编译和构建
10.4.5实验五: 项目部署
10.4.6实验六: 创建华为云服务器
10.5百度智能云
10.5.1实验一: 注册百度云账号、创建文字识别应用
10.5.2实验二: Python环境的配置
10.5.3实验三: 编写Python文字识别程序
10.6OpenStack安装与集群搭建

10.6.1实验一: OpenStack安装准备
10.6.2实验二: OpenStack在线安装
10.6.3实验三: 初始化OpenStack中的环境
10.6.4实验四: 搭建OpenStack中的虚拟机
10.7Docker
10.7.1Docker的核心概念
10.7.2实验一: Docker的安装
10.7.3实验二: 容器操作
10.7.4实验三: 搭建一个Docker应用栈
10.7.5实验四: 实现私有云
附录A附加的综合实验
参考文献
內容試閱
《云计算导论(第2版)》于2020年6月正式出版以来,经过了几次印刷,被许多高校作为“云计算导论”课程的教材,深受这些学校师生的钟爱,获得了良好的社会效益。但从另外一个角度来看,作者有责任和义务维护好这本教材的质量,及时更新本教材的内容,做到与时俱进。

这些年来,云计算技术逐渐成熟并落地应用,一方面,围绕私有云建设,企业更多的将传统的数据中心建设为云数据中心,这就要求云数据中心可以兼顾传统数据中心的功能同时提供标准、弹性、可伸缩、可计量的服务体系,这就对管理的复杂性有了新的要求,同时一些新技术的成熟,也更多地融入云数据中心的范畴; 另一方面,公有云在国内市场的占有率进一步提高,用户也更多地喜欢和依赖基于公有云服务的资源供给。即使是前一版中已经涉及的一些内容,由于有了进一步的发展,也有必要
对其做出及时的更新。本教材改动内容如下。

(1) 重新梳理了第1~9章,将
某些不恰当的描述进行了更正,用新的技术替换了旧的、过时的技术。
(2) 在第10章中,讲解AWS时,增加了4个新的实验。
(3) 在第10章中,增加了“百度智能云”的实验。
(4) 在第10章中,用“基于OpenStack和Hadoop的大数据分析”替换了“Hadoop平台搭建与数据分析”。
(5) 由于篇幅有限,增加了附录A,将一些实验的文字和视频以二维码的形式展现。
(6) 充实了各章后的习题。
希望通过这样的修改之后,教师和学生更喜欢这本教材; 希望本教材信息容量大,知识性强,面向云计算导论能力的全面培养和实际应用的这些特点能够很好地延续下去。
为便于教学,本书提供丰富的配套资源,包括教学大纲、教学课件、电子教案、程序源码、习题答案、在线作业和微课视频。

资源下载提示
课件等资源: 扫描封底的“课件下载”二维码,在公众号“书圈”下载。
素材(源码)等资源: 扫描目录上方的二维码下载。
在线作业: 扫描封底的作业系统二维码,登录网站在线做题及查看答案。
视频等资源: 扫描封底的文泉云盘防盗码,再扫描书中相应章节中的二维码,可以在线学习。


本书的编者为吕云翔、柏燕峥、许鸿智、杜宸洋、张璐、王佳玮,曾洪立参与了素材整理及配套资源制作等。感谢许清源、刘炜、曾俊豪、张艺川、肖宇航、卓乐、叶天宇、仇善召、王渌汀、杨瑞翌、王浩源、谭家俊等对本书提供的大力支持。
最后,请读者能够不吝赐教,及时提出宝贵意见。

编者
2022年10月

 

 

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