目录:
第1章 大数据与云计算 1
1.1 大数据时代 1
1.2 云计算概述 3
1.3 云计算发展现状 5
1.4 云计算实现机制 7
1.5 云计算压倒性的成本优势 8
第2章 Google云计算原理与应用 13
2.1 Google文件系统 13
2.2 分布式计算编程模型MapReduce 17
2.3 分布式锁服务Chubby 22
2.4 分布式结构化数据表BigTable 30
2.5 分布式存储系统Megastore 39
2.6 分布式监控系统Dapper 50
2.7 海量数据的交互式分析工具Dremel 58
2.8 内存大数据分析系统PowerDrill 67
2.9 Google应用程序引擎 72
第3章 Amazon云计算AWS 88
3.1 基础存储架构Dynamo 88
3.2 弹性计算云 97
3.3 简单存储服务 102
3.4 非关系型数据库服务 106
3.5 关系型数据库服务 110
3.6 简单队列服务 111
3.7 内容推送服务 114
3.8 其他Amazon云计算服务 117
3.9 AWS应用实例 129
3.10 小结 130
第4章 微软云计算Microsoft Azure 132
4.1 微软云计算平台 132
4.2 微软云操作系统Microsoft Azure 134
4.3 微软云关系数据库SQL Azure 150
4.4 Microsoft Azure Service Fabric 154
4.5 Microsoft Azure Marketplace 163
4.6 Microsoft Azure服务平台 164
第5章 Hadoop 3.0：主流开源云架构 173
5.1 挑战与对策 173
5.2 Hadoop 3.0简述 178
5.3 Hadoop 3.0部署 181
5.4 Hadoop 3.0体系架构 192
5.5 Hadoop 3.0访问接口 206
5.6 Hadoop 3.0生态组件 220
第6章 虚拟化技术 276
6.1 虚拟化技术简介 276
6.2 服务器虚拟化 277
6.3 存储虚拟化 284
6.4 网络虚拟化 287
6.5 桌面虚拟化 290
6.6 OpenStack开源虚拟化平台 292
6.7 超融合技术 306
第7章 容器技术 311
7.1 容器技术简介 311
7.2 Docker技术 320
7.3 Rocket（Rkt）技术简介 328
7.4 其他容器技术 335
7.5 容器编排系统 338
第8章 云原生技术 359
8.1 云原生简介 359
8.2 微服务 361
8.3 敏捷基础设施 374
8.4 DevOps 392
8.5 持续交付 399
8.6 云原生应用场景 401
第9章 云计算数据中心 406
9.1 云计算数据中心的特征 406
9.2 云计算数据中心网络部署 407
9.3 绿色节能技术 418
9.4 自动化管理 434
9.5 容灾备份 438
第10章 云计算核心算法 443
10.1 Paxos算法 443
10.2 DHT算法 449
10.3 Gossip协议 457
第11章 云际计算技术 469
11.1 传统云计算面临的挑战 469
11.2 云际计算诞生 470
11.3 云际计算架构 471
11.4 云际计算关键技术 473
11.5 云际存储关键技术 478
11.6 云际计算研究进展 487
11.7 云际计算应用场景 497
第12章 中国云计算技术 499
12.1 国内云计算发展概况 499
12.2 国内云存储技术 500
12.3 国内大数据库技术 510
12.4 云视频监控技术 519
12.5 阿里巴巴阿里云服务 525
12.6 云创大数据万物云服务 529
12.7 云创大数据人工智能云平台 534
第13章 总结与展望 543
13.1 主流商业云计算解决方案比较 543
13.2 主流开源云计算系统比较 549
13.3 云计算发展趋势 553
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