云计算：原理、应用、管理与安全

╰半橙微兮° 2022-10-18 01:36 160阅读 0赞

《[云计算：原理、应用、管理与安全][Link 1]》是关于云计算的“百科全书”，涵盖方方面面的理论知识和广泛的实践内容。这一版添加了关于并发性、云硬件和云软件的新章节，并讨论了大数据和移动应用带来的挑战。

《[云计算：原理、应用、管理与安全][Link 1]》主要内容包括：以网络为中心的计算和以网络为中心的内容，与并行和分布式有关的概念，云服务供应商、云接入、云数据存储、云软硬件等云生态系统要素，云应用、云资源管理和调度，云安全、移动云等云研究热点。

《[云计算：原理、应用、管理与安全][Link 1]》第2版在第1版的基础上进行了修订，以反映这些变化。试图对大量的信息进行筛选，以提炼出与云计算相关的主要思想。第1章非正式地介绍计算机云、以网络为中心的计算和以网络为中心的内容，云计算的实体、范式和服务，以及伦理问题。第2章综述三大云服务供应商Amazon、Google和Microsoft提供的服务，并讨论了CSP与云用户之间的责任分担。之后的章节由四个部分组成。

第一部分（第3和4章）介绍与并行和分布式计算有关的重要理论和实践概念。第3章介绍计算模型、进程组的全局状态、因果历史、原子操作、并发、Petri网并发建模、共识协议和负载均衡。第4章涵盖数据级/线程级/任务级并行、并行计算机体系结构、分布式系统、虚拟化，还讨论了如何通过模块化、分层和层次结构来处理现代系统的复杂性。

第二部分（第5和6章）介绍云基础设施的两个关键要素。第5章致力于通信和云接入，介绍了网络组织结构、云计算网络基础设施、命名数据网络（NDN）、软件定义网络、互连网络（如InfiniBand和Myrinet）、存储区域网络、可伸缩数据中心通信架构、内容分发网络和车载自组织网络。第6章介绍存储模型、文件系统、NoSQL数据库、锁服务、谷歌的BigTable和Megastore、存储的规模可靠性和数据库服务。

第三部分（第7~10章）讨论云应用、云资源管理和调度。在简要回顾工作流的基础上，第7章分析了ZooKeeper协调器、MapReduce编程模型和处理大数据的分布式计算框架，包括Hadoop、Hive、Yarn、Tez、Pig、Impala，接着介绍云计算在科学和工程、生物学研究及社交计算中的应用。第8章讨论云基础设施，包括仓库级计算机、WSC的性能、软件栈组件、云资源管理、粗粒度数据并行应用的引擎、大数据的内存集群计算以及包括Docker和Kubernetes在内的容器化软件。第9章致力于资源管理和调度，涵盖的主题包括：基于云的Web服务的效用模型、控制论在调度中的应用、两级资源分配策略、多个自主性能管理器的协调、延迟调度、数据感知调度、包括启动时间公平排队在内的几种调度算法和借用虚拟时间。第10章介绍资源虚拟化，包括性能和安全隔离、虚拟化的硬件支持、对广泛使用的虚拟机管理程序Xen和KVM的分析、嵌套虚拟化以及与虚拟化相关的性能损耗和风险。  
第四部分（第11~13章）介绍云计算的研究主题。第11章的核心是云安全，在对云安全风险、隐私和信任进行一般性讨论之后，分析了虚拟化安全以及共享映像和管理操作系统所带来的安全风险，给出了一种基于微内核设计原则和可信虚拟机监视器的虚拟机管理程序的实现。第12章主要讨论大数据、数据流和移动应用带来的挑战。在分析大数据的演进和发展之后，介绍MapReduce之后出现的技术，包括Pig、Hive和Impala。然后给出OLTP（在线事务处理）数据库和核内数据库化的概念，并分析移动计算应用、移动应用的能耗以及移动云计算的局限性。第13章关注更高级的主题，如规模对性能的影响、有期限的云调度、自组织和云资源的组合竞拍。

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