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图书内容

内容简介

本书介绍了云计算的基本理论及相关实践，强调理论与实践并重。主要内容包括：云计算技术的基本理论、与其他计算泛型的区别和联系，以及代表性的云计算平台系统；虚拟化技术的基本理论、应用类型及其技术路线；商业虚拟化平台VMware vSphere、开源虚拟化平台OpenStack的系统架构与核心组件，以及详细的安装部署和运维方法；大数据处理技术的基本理论、功能特点与关键技术；开源大数据系统Hadoop的系统架构、核心组件与关键技术，及其安装部署和运维方法。本书内容全面、条理清晰、可操作性强。既注重理论讲解，又注重实践操作。读者通过学习理论知识，结合云平台的实践操作，可对云计算技术快速入门，在此基础上对云计算开展深入研究。为方便教学，本书还配有电子课件及教学资源包，读者可登录华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）免费注册下载。本书既可作为学习云计算理论的技术书籍，又可作为实践技能的培训教材。

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ISBN：9787121301940

开本：16开

页数：284

字数：454.0

本书目录

第1章  云计算概述	1
1.1  云计算简介	1
1.2  云计算的分类	2
1.2.1  IaaS、PaaS和SaaS	2
1.2.2  IaaS开发和PaaS开发	4
1.3  云计算的特点	5
1.3.1  基本特点	5
1.3.2  云计算与其他集群计算	7
1.4  云计算关键技术	9
1.5  云计算应用	11
1.5.1  云计算平台	11
1.5.2  云计算衍生产品	14
1.6  小结	15
深入思考	16
第2章  虚拟化概述`	17
2.1  虚拟化技术简介	17
2.1.1  计算机虚拟化（服务器虚拟化）	17
2.1.2  存储虚拟化	18
2.1.3  网络虚拟化	20
2.1.4  应用虚拟化	20
2.1.5  桌面虚拟化	21
2.2  服务器虚拟化	22
2.2.1  服务器虚拟化简介	22
2.2.2  服务器虚拟化分类	22
2.2.3  服务器虚拟化用途	24
2.3  x86虚拟化技术	25
2.3.1  x86虚拟化技术的发展	25
2.3.2  x86虚拟化的特征	25
2.3.3  x86虚拟化技术细节	26
2.3.4  x86架构服务器虚拟化系统厂商及其产品	28
2.4  KVM虚拟化技术	31
2.4.1  KVM简介	31
2.4.2  KVM的CPU虚拟化	32
2.4.3  KVM用户物理内存管理	34
2.5  云计算与虚拟化	35
2.5.1  部署与应用	35
2.5.2  向服务转型	35
2.6  小结	36
深入思考	37
第3章  VMware vSphere概述	38
3.1  VMware公司简介	38
3.1.1  x86系统虚拟化技术的提出	38
3.1.2  VMware公司发展历史	39
3.2  VMware公司产品概述	40
3.2.1  核心产品设计理念	40
3.2.2  产品简介	40
3.3  VMware vSphere组成与功能	42
3.3.1  VMware vSphere主要组件	42
3.3.2  VMware vSphere基本功能	43
3.3.3  VMware vSphere高级功能	44
3.3.4  VMware vSphere插件	45
3.4  VMware vSphere 逻辑分层结构和物理拓扑	46
3.4.1  VMware vSphere虚拟化层	46
3.4.2  VMware vSphere管理层	49
3.4.3  VMware vSphere接口层	49
3.4.4  VMware vSphere 数据中心的物理拓扑	50
3.5  VMware ESXi架构	51
3.5.1  Service Console	51
3.5.2  VMkernel	52
3.5.3  ESXi小结	54
3.6  VMware vSphere 5.5特点	55
3.7  VMware vSphere存储	55
3.7.1  硬盘分类	55
3.7.2  磁盘阵列	57
3.7.3  存储分类	57
3.8  小结	59
深入思考	60
第4章  VMware vSphere平台的搭建和使用	61
4.1  ESXi服务器的安装和配置	62
4.1.1  安装ESXi服务器	62
4.1.2  配置ESXi服务器网络	67
4.2  安装配置Openfiler服务器	71
4.2.1  安装Openfiler虚拟机	71
4.2.2  配置Openfiler虚拟机	78
4.3  安装并配置 VMware vCenter	84
4.3.1  安装Windows Server 2003	85
4.3.2  安装虚拟光驱	86
4.3.3  安装vCenter Single Sign On	87
4.3.4  安装VMware vCenter Inventory Service	91
4.3.5  安装VMware vCenter Server	93
4.4  登录vCenter并挂载ESXi主机	99
4.5  连接Openfiler存储	101
4.6  创建虚拟机	107
4.7  小结	112
深入思考	113
第5章  VMware vSphere配置和高级特性	114
5.1  修改硬件参数	114
5.2  查看虚拟机文件	115
5.3  快照的使用	116
5.4  虚拟机转模板	119
5.5  虚拟机迁移	122
5.6  分布式资源调配DRS	125
5.6.1  创建DRS群集	126
5.6.2  体验DRS	129
5.7  资源池的使用	133
5.8  虚拟机的高可用性	134
5.9  热备功能	137
5.10  虚拟网络	138
5.11  存储网络	140
5.12  小结	140
深入思考	141
第6章  OpenStack概述	142
6.1  OpenStack简介	142
6.1.1  OpenStack与云计算	142
6.1.2  OpenStack的功能	143
6.1.3  OpenStack的发展历程	143
6.1.4  KVM开放虚拟化技术	144
6.2  OpenStack架构	145
6.3  OpenStack工作流程	146
6.3.1  Bexar版本的工作流程	146
6.3.2  Folsom版本的工作流程	149
6.4  OpenStack生产环境的配置模式	150
6.5  OpenStack各组件详解	151
6.5.1  Nova组件	151
6.5.2  Keystone组件	151
6.5.3  Neutron组件	153
6.5.4  Swift组件	154
6.5.5  Cinder组件	157
6.5.6  Glance组件	158
6.5.7  Horizon组件	159
6.5.8  Heat组件	160
6.6  OpenStack在企业中的应用	160
6.6.1  小米OpenStack项目概况	160
6.6.2  联想OpenStack的高可用企业云平台实践	161
6.6.3  OpenStack在天河二号的大规模部署实践	162
6.7  VMware与OpenStack的比较	162
6.8  小结	164
深入思考	164
第7章  OpenStack平台的搭建与使用	165
7.1  实验环境资源需求	165
7.2  实验环境拓扑	165
7.3  实验环境配置	167
7.4  安装和配置Identity Service（身份服务）	172
7.4.1  先决条件	172
7.4.2  安装并配置组件	172
7.4.3  配置Apache HTTP服务	173
7.4.4  完成安装	174
7.4.5  创建临时管理员令牌环境	174
7.4.6  创建服务实体和API端点	175
7.4.7  创建域、项目、用户和角色	175
7.4.8  验证操作	177
7.4.9  创建脚本	178
7.4.10  使用脚本	179
7.5  安装和配置Image Service（映像服务）	179
7.5.1  先决条件	179
7.5.2  安装和配置组件	181
7.5.3  完成安装	182
7.5.4  确认安装	183
7.6  安装和配置Compute Service（计算服务）	183
7.6.1  安装并配置管理节点	183
7.6.2  安装和配置计算节点	187
7.7  安装配置Networking Service（网络服务）	190
7.7.1  安装和配置管理节点	191
7.7.2  安装和配置计算节点	197
7.8  安装和配置Dashboard	203
7.8.1  安装和配置组件	203
7.8.2  完成安装	204
7.8.3  验证操作	204
7.9  安装和配置Block Storage Service（块存储服务）	204
7.9.1  安装和配置管理节点	204
7.9.2  安装和配置一个存储节点	208
7.10  Horizon操作	211
7.11  自动化部署	215
7.12  小结	216
深入思考	217
第8章  大数据概述	218
8.1  大数据简介	218
8.1.1  大数据的定义	218
8.1.2  大数据的结构类型	218
8.1.3  大数据的特征	219
8.1.4  大数据的处理技术	219
8.2  大数据处理系统	222
8.2.1  大数据处理系统的功能	222
8.2.2  大数据处理系统的特性	222
8.2.3  云计算与大数据处理系统	223
8.3  大数据处理系统实例	223
8.3.1  Google大数据处理系统	223
8.3.2  Hadoop	225
8.4  大数据应用	226
8.4.1  精准广告投放	226
8.4.2  精密医疗卫生体系	227
8.4.3  个性化教育	227
8.4.4  交通行为预测	227
8.4.5  数据安全	228
8.5  小结	228
深入思考	228
第9章  Hadoop大数据技术	229
9.1  Hadoop概述	229
9.1.1  Hadoop简介	229
9.1.2  Hadoop编年史	230
9.1.3  Hadoop架构	233
9.1.4  Hadoop组件	234
9.2  HDFS概述	235
9.2.1  HDFS简介	235
9.2.2  HDFS工作特性	237
9.2.3  文件读取过程	241
9.2.4  文件写入过程	241
9.3  MapReduce工作原理	242
9.4  Shuffle过程	244
9.4.1  Map端	244
9.4.2  Reduce端	245
9.5  YARN架构任务调度	246
9.5.1  MRv2（MapReduce Version 2）的基本组成	246
9.5.2  YARN的基本组成	246
9.5.3  YARN架构下MapReduce的任务流程	247
9.6  Hadoop应用领域	248
9.7  小结	249
深入思考	250
第10章  Hadoop平台的搭建和使用	251
10.1  Linux系统配置	251
10.2  Hadoop配置部署	257
10.3  运行Hadoop	260
10.4  HDFS Shell命令操作	263
10.5  MapReduce 程序解读	266
10.6  小结	270
深入思考	270
参考文献	271

展开

前言

前    言
云计算（Cloud Computing）是一种动态易扩展的计算方式和信息处理方式。云计算技术的优势在于：理论上讲，使得系统的存储能力和计算能力可以无限扩展。云计算思想的产生源于企业对IT设施投资及管理的实际需求，其更关注如何以低成本扩展IT系统并使其易于管理。
近几十年来，计算模式和信息处理模式经历了从大机时代的终端-主机模式（T-S模式）到个人PC时代的客户机-服务器模式（C-S模式），再到互联网时代的浏览器-服务器模式（B-S模式）的不断演进。随着物联网和互联网应用需求的增大，以及移动宽带网络的普及，用户向互联网输入的数据迅速增长，软件更多地以服务的形式通过互联网被发布和访问。这些日益增长的业务需要海量存储和强大的计算能力来支撑。云计算的特性满足了现实需求，迅猛地发展起来。
当前计算机技术发展的广度和深度是以前无法想象的。计算机专业技术人员想要具备更高的技术能力，就必须快速地掌握各项新技术。多年来，作者一直专注于云计算平台的搭建、使用和运维管理，并开展了云计算理论与实践方面的教学工作。在实际工作中体会到优秀技术资料的稀缺，学习积累过程的不易。为了帮助相关专业人员高效、准确和较为全面地掌握云计算技术的关键知识和技能，作者结合多年教学经验编写本书，希望对读者有所帮助。本书中的实践内容均在实验室和实验教学中进行了验证。
本书的主要内容如下。
第1章  云计算概述。本章首先阐述了云计算技术的架构，服务的类型和特点，以及未来的发展方向。随后从服务层次、部署方式方面介绍了云计算的分类、关键技术，以及云计算、网格、集群、并行计算、分布式计算、效用计算等计算类型的区别与联系。
第2章  虚拟化概述。本章首先阐述了虚拟化技术的定义和分类，详细讲解了几种重要的服务器虚拟化技术，并从性能与用户体验等多个方面比较了这几种虚拟化技术的优势与不足，最后分析了虚拟化技术与云计算的关系。
第3章  VMware vSphere概述。本章首先介绍了VMware公司及其产品线的发展，然后重点介绍了VMware vSphere的系统架构、核心组件、功能特点，最后介绍了VMware ESXi服务器的系统架构。 
第4章  VMware vSphere平台的搭建和使用。本章详细介绍了该平台的搭建过程，读者可以仿照虚拟环境下服务器与网络的配置方法，使用物理机搭建系统平台。
第5章  VMware vSphere配置和高级特性。本章详细介绍了该平台的日常运维方法和高级特性。
第6章  OpenStack概述。本章阐述了开源虚拟化管理平台OpenStack的发展历程、系统架构、核心组件、工作流程及生产环境的配置模式，详细介绍了OpenStack组件的功能和结构。
第7章  OpenStack平台的搭建与使用。本章详细介绍了OpenStack平台的安装和配置方法。
第8章  大数据概述。本章首先阐述了大数据的结构类型和数据特征，然后介绍了大数据处理的关键技术，以及大数据处理系统的功能、特性，其与云计算的关系，最后介绍了当下流行的大数据系统的实例及大数据处理技术的经典应用。
第9章  Hadoop大数据技术。本章阐述了开源大数据平台Hadoop的系统架构和关键技术，其中主要介绍了HDFS和MapReduce的工作原理，以及YARN框架的工作流程。
第10章  Hadoop平台的搭建和使用。本章首先详细介绍了Hadoop平台的安装、配置、使用及管理方法，然后通过分析MapReduce程序，详细阐述了Hadoop并行工作的原理和过程。
为方便教学，本书还配有电子课件及教学资源包，读者可登录华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）免费注册下载。
作者在本书中使用了部分网络中的资源，如VMware公司官网、OpenStack官网、Hadoop官网的相关资料，专业技术论坛资源及个人博客文章等。这些网络资源为本书提供了很好的参考素材，在此向相关作者表示衷心的感谢。
在本书的写作过程中，吴钊教授为本书的编写提出了许多宝贵的意见和建议，并参与了本书的框架编写工作，熊伟老师、胡春阳老师和程虹老师为云计算相关理论资料的收集和内容编写、实验平台的搭建做出了大量工作，部分实验的验证工作由鲍贵明、张仕山、龙源等完成。
本书得到了国家自然科学基金（61172084）、湖北省科技支撑计划项目（2013BHE022）、湖北省自然科学基金项目（2013CFC026）、湖北省高校优秀中青年科技创新团队项目（T201413）和湖北文理学院特色教材基金项目的资助。由于作者的水平和时间所限，书中难免存在错误和不妥之处，欢迎读者和业界同仁不吝指正。作者E-mail：583436358@qq.com。

作  者       
2016年12月

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