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云计算原理及应用技术 PDF下载

编辑推荐

  《云计算原理及应用技术》由张水平、张凤琴著,在介绍云计算基本概念的基础上,重点围绕云数据中心介绍了与其相关的主要技术,包括云数据中心的基本概念,体系架构,支撑云数据中心的虚拟化技术,云操作系统及实现原理,云数据中心大数据的存储与管理、数据分析技术及典型数据分析工具。同时通过具体应用实例,讲述了相关的实用性技术,包括基于SOA架构的服务开发、封装、发布技术及具体开发流程、开发实例,云数据中心规划设计方法,以及LoadRunner测试工具使用方法,并给出了通过设计的测试用例对云数据中心进行功能性能测试的思路,对测试结果进行分析的方法和分析实例。为了让读者深入了解并体会云操作系统在云计算中的地位和所扮演的角色,本书用一定的篇幅简要介绍了一个典型的云操作系统——TCloud ElasterStack及其功能,并重点介绍了虚拟机的创建及使用方法。 ;

内容简介

  《云计算原理及应用技术》由张水平、张凤琴著 ,是云数据中心课题组在多年理论研究和科研实践的 基础上,参考了大量的研究文献 编写而成。《云计算原理及应用技术》从广度和深度 上系统地讲述了关于云计算、云数据中心的基本概念 及其相关 技术,包括虚拟化技术、基于SOA架构的服务开发方 法与工具、云数据中心的规划设计、性 能功能测试方法与工具、大数据存储与管理、数据的 分析挖掘等。为加深对本书基本知识的 理解和掌握,在理论讲述的基础上,还适当加入了实 例,如在讲述云数据中心的测试方法时, 加入了Loadrunner测试工具的使用方法;在讲述服务 开发方法时加入了基于微软开发平台的 Web Service开发实例;在讲解数据的分析挖掘时加 入了两类典型的分析工具应用方法介绍等。

作者简介

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目录

第1章  ;概述
 ; 1.1 云计算及发展
 ;  ; 1.1.1 云计算概念
 ;  ; 1.1.2 云计算特点
 ;  ; 1.1.3 云计算发展
 ;  ; 1.1.4 云计算相关技术
 ; 1.2 云计算体系架构
 ;  ; 1.2.1 云计算参考架构
 ;  ; 1.2.2 云计算技术体系
 ;  ; 1.2.3 云计算分层服务模式
 ;  ; 1.2.4 云服务布署
 ; 1.3 数据中心
 ;  ; 1.3.1 数据中心概念
 ;  ; 1.3.2 数据中心发展
 ;  ; 1.3.3 传统数据中心特点
 ;  ; 1.3.4 云数据中心
 ; 1.4 物联网与云计算
 ;  ; 1.4.1 物联网概述
 ;  ; 1.4.2 物联网与云计算关系
 ;  ; 1.4.3 物联网与云计算集成应用
 ; 小结
第2章  ;虚拟化技术
 ; 2.1 虚拟化技术概述
 ;  ; 2.1.1 虚拟化技术定义
 ;  ; 2.1.2 虚拟化技术有关术语
 ;  ; 2.1.3 虚拟化产品介绍
 ;  ; 2.1.4 虚拟化技术优势
 ;  ; 2.1.5 虚拟化的分类及关键特征
 ;  ; 2.1.6 虚拟化技术应用
 ; 2.2 平台虚拟化
 ;  ; 2.2.1 平台虚拟化技术分类
 ;  ; 2.2.2 平台虚拟化技术架构
 ;  ; 2.2.3 虚拟机监视器实现原理
 ; 2.3 资源虚拟化
 ;  ; 2.3.1 网络资源虚拟化
 ;  ; 2.3.2 计算资源虚拟化
 ;  ; 2.3.3 存储资源虚拟化
 ;  ; 2.3.4 软件资源虚拟化
 ; 2.4 虚拟机的动态迁移
 ;  ; 2.4.1 虚拟机动态迁移简介
 ;  ; 2.4.2 虚拟机动态迁移优势
 ;  ; 2.4.3 虚拟机迁移相关技术
 ;  ; 2.4.4 虚拟机迁移分类
 ;  ; 2.4.5 虚拟机动态迁移实现
 ; 2.5 虚拟化资源管理
 ;  ; 2.5.1 云操作系统管理功能
 ;  ; 2.5.2 云操作系统管理实例
 ;  ; 2.5.3 云操作系统开发的技术路线
 ; 小结
第3章  ;SOA架构及开发技术
 ; 3.1 SOA架构概述
 ;  ; 3.1.1 SOA定义
    3.1.2 SOA体系架构
    3.1.3 SOA特征
    3.1.4 SOA实现技术
  3.2 WebService技术
    3.2.1 webService概述
    3.2.2 webService关键技术
    3.2.3 webService开发方式
  3.3 WebSerVice开发及应用实例
    3.3.1 webService服务开发流程
    3.3.2 基于.NET的WebService应用程序实例
    3.3.3 基于Java的WebService应用程序实例
  小结
第4章  大数据的存储与管理
  4.1 大数据概述
    4.1.1 大数据的基本特性
    4.1.2 大数据带来的挑战
  4.2 大数据存储模型分类
    4.2.1 键值存储模型
    4.2.2 列存储模型
    4.2.3 文档存储模型
    4.2.4 图结构存储模型
    4.2.5 典型NoSQL数据库系统
  4.3 Hadoop大数据存储管理技术
    4.3.1 Hadoop技术框架
    4.3.2 HBase数据存储技术
    4.3.3 Hive数据仓库技术
    4.3.4 Pig数据处理技术
  4.4 Google数据处理新技术
    4.4.1 内容索引系统Caffeine
    4.4.2 数据交互分析系统Dremel
    4.4.3 大规模图计算方法Pregel
  4.5 大数据存储管理相关技术
    4.5.1 大数据并行处理技术
    4.5.2 大数据处理Sharding技术
    4.5.3 分布式缓存与Memcached系统
    4.5.4 数据容错与数据复制技术
  小结
第5章  云数据中心设计与测试
  5.1 概述。
    5.2 云数据中心需求分析
    5.2.1 用户分析
    5.2.2 应用分析
  5.3 云数据中心规划与设计
    5.3.1 规划设计原则
    5.3.2 网络架构的规划设计
    5.3.3 网络互连设备的选择
    5.3.4 服务器规划设计
    5.3.5 存储系统规划设计
  5.4 云数据中心工程实施
  5.5 云数据中心功能性能测试
    5.5.1 hadRunner测试软件概述
    5.5.2 网络架构性能测试
    5.5.3 云管理平台功能测试
  小结
第6章  数据分析技术
  6.1 数据分析概述
    6.1.1 术语和指标
    6.1.2 数据分析体系结构
    6.1.3 数据分析处理的步骤
  6.2 数据预处理方法
    6.2.1 主题分析
    6.2.2 数据抽取
    6.2.3 数据清洗
    6.2.4 数据变换
    6.2.5 数据聚合
    6.2.6 属性约简
  6.3 典型数据分析方法
    6.3.1 描述式数据分析
    6.3.2 关联挖掘分析
    6.3.3 聚类挖掘分析
    6.3.4 分类与预测分析
    6.4 数据分析工具及应用
    6.4.1 数据分析工具简介
    6.4.2 Excel数据分析
    6.4.3 SPSS软件数据分析
  小结
第7章  云数据中心管理与维护实例
  7.1 TCloudElasterStack概述
    7.1.1 术语
    7.1.2 系统布署架构
  7.2 TCloudElasterStack布署和安装
    7.2.1 系统布署
    7.2.2 系统安装
  7.3 用户管理
    7.3.1 用户的建立和删除
    7.3.2 账号的建立和删除
    7.3.3 管理员的建立和删除
  7.4 虚拟机管理
    7.4.1 模板的创建与管理
    7.4.2 虚拟机的创建与管理
    7.4.3 虚拟机实时检测
  小结
参考文献

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