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云计算：从基础架构到最佳实践

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云计算：从基础架构到最佳实践

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揭秘企业级云数据中心（IaaS）基础架构、经典案例、最佳实践，虚拟化、云存储、无阻塞网络、大数据处理相关技术一书网尽，理论联系实际，实用价值高。

Content Description

《云计算：从基础架构到最佳实践》定位于企业级私有云数据中心的规划、实施与运维服务体系建设，并配合实践用例系统地介绍国内外云计算进展和数据中心向云计算的演变趋势，以及实现云计算特征的关键技术。本书分为4篇，第1篇系统介绍云计算背景、原理、数据中心发展趋势、主流架构等；第2篇介绍服务器虚拟化技术；第3篇介绍云计算架构，重点内容有私有云资源平台架构、服务交付架构、运维流程架构、IaaS最佳实践等；第4篇介绍Hadoop平台，主要内容有分布式文件系统(HDFS)、分布式计算框架(MapReduce)、分布式非关系型数据库(HBase)3个平台的搭建、部署、原理、使用、编程等。
《云计算：从基础架构到最佳实践》既注重原理与架构的讲解，又注重实践操作，力求使读者能够理论联系实际。本书采用的均是当前业界主流的技术与产品，既有商用平台，也有开源平台，并围绕这些平台提供了丰富的应用示例，这些例子均来自于云数据中心一线架构与运维，具有较高的实用价值。作者基于多年的技术积累和经验编写本节，相信能帮助读者快速获得相关知识。
本书非常适合从事传统IT模式云计算、虚拟化、Hadoop工作的初中级运维工作者，从事云计算技术研究的企事业单位开发人员学习和参考，同时也适合高校计算机相关专业的专科、本科和研究生学习使用。

Catalogue

第1篇 概述
第1章 云计算概述
1.1 从案例看云计算
1.2 从服务产品看云计算
1.2.1 Amazon云计算服务简介
1.2.2 Google云计算服务简介
1.2.3 Salesforce云计算服务简介
1.2.4 云计算服务
1.3 计算模式的演变
1.4 “云端”计算
1.5 并行计算
1.5.1 MPI函数
1.5.2 MapReduce算法
1.5.3 MPI的遗留问题
1.6 Hadoop
1.6.1 Hadoop的构造
1.6.2 HDFS文件系统
1.6.3 MapReduce计算架构
1.6.4 Hadoop的局限
1.7 互联网云计算
1.8 传统IT云计算
1.9 虚拟化
1.9.1 资源池化
1.9.2 动态资源调度
1.10 有关云计算的参考资料
1.11 小结

第2篇 虚拟化
第2章 拥抱虚拟化
2.1 为什么选择虚拟化
2.1.1 当前困境
2.1.2 虚拟化带来的价值
2.1.3 可选的虚拟化架构
2.2 虚拟化技术
2.2.1 虚拟化概述
2.2.2 虚拟化特性
2.2.3 服务器虚拟化分类
2.3 VMware与虚拟化功能介绍
2.3.1 VMware介绍
2.3.2 vSphere组件
2.3.3 物理拓扑
2.3.4 虚拟数据中心
2.3.5 计算与内存资源
2.3.6 网络资源
2.3.7 存储资源
2.3.8 资源管理
2.3.9 分布式服务
2.4 其他虚拟化平台
2.4.1 Hyper-V平台
2.4.2 KVM平台
2.4.3 XEN介绍
2.4.4 VirtuaIBox介绍
2.4.5 0penVZ介绍
2.4.6 非主流虚拟化平台
2.5 小结

第3章 虚拟化实践进阶
3.1 基于VMware的IaaS架构
3.1.1 VMware数据中心架构
3.1.2 目标与定位
3.2 环境准备
……

第3篇 云计算架构
第4篇 Hadoop

Introduction

计算机技术的发展经历了从大型主机(MainFrame)、个人计算机(PersonalComputer)、客户机/服务器(Client/Server)计算模式，到今天互联网计算模式的演变。我们有幸经历了这一过程，从20世纪80年代MainFrame主机的哑终端使用方式，到今天广泛流行的互联网Web应用模式，正所谓“合久必分，分久必合”。今天，个人电脑、移动设备、智能手机正以前所未有的速度爆炸式增长，这主要得益于互联网，尤其是Web2.0的发展。这些计算能力有限的轻量化设备正逐渐蜕化为终端的角色，计算需求更多地依赖于通过互联网连接的远程服务器资源。
作为计算资源的提供者，需要拥有足够的计算能力。其最大的挑战是如何具备超高的计算性能、海量的数据存储和网络吞吐能力，以及近乎无限的扩展能力。今天，要满足这些需求不会也不可能回到大型主机的计算模式上(通常称为向上扩展，Scale-Up)，而是从服务器集群化的计算模式(通常称为向外扩展，Scale-Out)寻找突破。从2005年开始接触并引入服务器虚拟化技术，到今天平均单台物理服务器可承载超过30个以上虚拟服务器，虚拟化技术对应用的整合能力令人惊叹。我们也较长时间地关注分布式计算模式，并对Hadoop进行过多方面的测试，分布式计算与分布式存储相结合为资源扩展提供了无限的潜力。
今天，使用智能化终端设备，可以从互联网获取多种多样的资源和服务。由于互联网庞大、复杂的结构，人们习惯将互联网上提供的资源以云团标识。而以互联网方式直接获得计算资源和存储资源的服务也就顺理成章地称为云计算。本书将以虚拟化技术和分布式技术为主，介绍云计算“云端”资源的架构及最佳实践，望广大读者能从中受益。
本书以基础架构讲解和案例开发(部分案例源代码可从官方网站下载)为主，全书共分为4篇，共13章。
第1篇由第1章组成，属于概述篇，系统地介绍国内外云计算的背景、进展、原理、架构、产品、服务，以及数据中心向云计算的演变趋势。
第2篇由第2章至第6章组成，属于虚拟化篇，详细介绍虚拟化的历史、背景、原理、产品，并以商用VMware平台为例，介绍其基础架构、重要特性、主要功能、编程接口等；以开源KVM为例，介绍其主要特色、命令接口使用、编程开发等内容。
第3篇由第7章至第10章组成，属于云计算架构篇，介绍私有云数据中心的资源平台架构、云计算服务交付架构、云计算运维流程架构、云数据中心网络架构、云数据中心共享存储基础架构，并通过案例介绍规划、设计和搭建一个支持端到端交付的IAAS私有云的方法。
第4篇由第11章至第13章组成，属于Hadoop篇，主要介绍分布式文件系统(HDFS)、分布式计算框架(MapReduce)、分布式非关系型数据库(HBase)的背景、架构、原理、功能、使用方式、编程接口，并通过几个示例演示使用这些平台的方法。
本书在编写过程中得到了微软、戴尔、思科、EMC、Oracle、华为、浪潮、中国电信、宏杉、BMC等公司以及部分高校、研究所不同程度的支持，或提供资料，或展开技术交流，或提供产品试用，这里一一表示感谢；本书能够问世，也感谢一直以来支持我们的家人和朋友。
本书在编写过程中，参考了部分专著，也参考了一些期刊和网站的最新内容，限于篇幅不能一一列出，在此向相关作者表示感谢。
由于作者水平有限，书中难免存有疏漏和错误，还请业内专家和广大读者包涵并不吝指教。

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