雲數據中心智能管理
徐小龍 等
- 出版商: 電子工業
- 出版日期: 2021-09-01
- 定價: $594
- 售價: 8.5 折 $505
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 316
- 裝訂: 平裝
- ISBN: 7121419246
- ISBN-13: 9787121419249
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商品描述
雲數據中心是雲計算中負責存儲、處理和交換數據信息的核心組件。本書重點介紹雲數據中心中的智能管理技術與平臺。本書在介紹雲計算、雲數據中心、雲資源管理等的基礎上,重點介紹了作者團隊在雲數據中心的創新性研究成果,主要包括基於VMA和區塊鏈的雲數據完整性監控方案和驗證方案,基於SDN的多路徑流量調度機制、自適應流表調節機制和攻擊檢測溯源機制,基於引力效應的虛擬機部署算法,基於CM-MC的負載預測算法,以及面向雲計算系統的分佈式協同監控機制,尤其是作者領導項目組研發的大規模雲數據中心智能化功耗模擬器。
作者簡介
徐小龍,南京郵電大學計算機學院教授,博士生導師。 "通信與信息系統專業”博士,"電子科學與技術”博士後流動站博士後(出站),國家卓越工程師計劃專業負責人。 2011年獲得國家留學基金委資助赴英國從事博士後研究,一直從事分佈式計算、移動計算、物聯網、信息網絡與信息安全等技術領域的教學和科研工作。
目錄大綱
第1章 雲計算 1
1.1 雲計算概述 1
1.1.1 雲計算概念 1
1.1.2 雲計算發展歷程 3
1.1.3 雲計算體系架構 12
1.2 雲計算關鍵技術 16
1.2.1 虛擬化 16
1.2.2 分佈式計算 24
1.2.3 雲存儲 29
1.2.4 雲安全 36
1.2.5 雲能源 41
1.2.6 云網絡 46
1.2.7 資源監控 51
1.3 雲計算技術延伸 53
1.3.1 邊緣計算及霧計算 53
1.3.2 雲端融合計算 57
1.3.3 區塊鏈 58
1.4 本章小結 62
本章參考文獻 62
第2章 雲數據中心 71
2.1 數據中心的發展 71
2.1.1 發展歷程 71
2.1.2 傳統數據中心 73
2.2 雲數據中心基本概念 74
2.2.1 基本概念與特徵 74
2.2.2 雲數據中心架構 75
2.2.3 雲數據中心分類 76
2.2.4 傳統數據中心與雲數據中心的比較 76
2.3 雲數據中心關鍵技術 78
2.3.1 存儲技術 78
2.3.2 網絡技術 80
2.3.3 容災技術 81
2.3.4 電源管理技術 82
2.3.5 環境控制技術 83
2.4 雲數據中心的機遇與風險 84
2.4.1 機遇 84
2.4.2 風險 84
2.5 新型雲數據中心 86
2.5.1 Amazon雲數據中心 86
2.5.2 阿里雲數據中心 90
2.6 本章小結 95
本章參考文獻 95
第3章 雲資源管理 97
3.1 資源管理 97
3.1.1 資源管理概述 97
3.1.2 資源管理目標 98
3.1.3 單數據中心 99
3.1.4 多數據中心 99
3.2 計算資源管理 100
3.3 網絡資源管理 101
3.3.1 網絡資源管理目標 101
3.3.2 對用戶的管理 102
3.3.3 對系統的管理 102
3.3.4 對計費的管理 103
3.4 存儲資源管理 103
3.4.1 雲存儲的目的 103
3.4.2 雲存儲技術 104
3.4.3 雲存儲管理 105
3.5 鏡像管理 106
3.5.1 鏡像簡介 106
3.5.2 鏡像管理方法 106
3.6 虛擬化管理 110
3.7 功耗管理 113
3.7.1 虛擬化節能 113
3.7.2 任務調度節能 113
3.7.3 負載均衡節能 114
3.7.4 DVFS節能 114
3.8 安全認證管理 114
3.9 本章小結 116
本章參考文獻 117
第4章 雲數據中心數據安全 121
4.1 數據安全 121
4.1.1 數據完整性 121
4.1.2 數據隱私保護 123
4.1.3 數據銷毀 125
4.2 雲數據完整性方案 126
4.2.1 密碼學基礎 126
4.2.2 完整性驗證模型 127
4.2.3 完整性驗證方案 128
4.3 基於VMA的雲數據完整性監控方案 130
4.3.1 基本概念 130
4.3.2 體系架構 132
4.3.3 工作流程 135
4.3.4 監控方案 136
4.3.5 安全性分析 138
4.3.6 性能分析 140
4.4 基於區塊鏈的雲數據完整性驗證方案 140
4.4.1 算法描述 141
4.4.2 安全性分析 143
4.4.3 實驗與驗證 145
4.5 雲數據完整性保護系統 148
4.5.1 系統架構 148
4.5.2 系統整體流程 150
4.5.3 關鍵類圖 151
4.5.4 系統實現 152
4.6 本章小結 161
本章參考文獻 161
第5章 雲數據中心軟件定義網絡 165
5.1 SDN技術現狀及存在問題 165
5.2 基於SDN的多路徑流量調度機制 166
5.2.1 多路徑流量調度算法模型架構 168
5.2.2 負載監控模塊 169
5.2.3 路徑優化模塊 169
5.2.4 流表下發模塊 171
5.2.5 實驗驗證與性能分析 172
5.3 基於SDN的自適應流表調節機制 177
5.3.1 網絡分析 177
5.3.2 自適應流表調節算法 180
5.3.3 實驗驗證與性能分析 183
5.4 基於SDN的攻擊檢測溯源機制 187
5.4.1 模型分析 187
5.4.2 攻擊檢測溯源算法 189
5.4.3 實驗驗證與性能分析 193
5.5 SDN中流表優化及攻擊檢測系統 196
5.5.1 整體架構設計 196
5.5.2 系統實現 198
5.6 本章小結 203
本章參考文獻 203
第6章 雲數據中心節能優化 207
6.1 綠色雲計算 207
6.2 基於引力效應的虛擬機部署算法 208
6.2.1 數據中心與其製冷方式 209
6.2.2 虛擬機部署算法 210
6.2.3 VSG算法 211
6.2.4 VSG算法實現 218
6.2.5 實驗與性能分析 222
6.3 基於CM-MC的負載預測算法 229
6.3.1 基本概念 231
6.3.2 CM-MC算法 234
6.3.3 基於CM-MC算法與VSG算法的虛擬機遷移機制 239
6.3.4 實驗驗證與性能分析 240
6.4 本章小結 247
本章參考文獻 247
第7章 雲數據中心協同監控 251
7.1 面向雲計算系統的分佈式協同監控機制 251
7.1.1 協同監控模型 253
7.1.2 自適應閾值控制算法 259
7.1.3 監控數據採集 261
7.1.4 實驗驗證與性能分析 264
7.2 雲數據中心協同監控系統 268
7.2.1 整體架構設計 268
7.2.2 系統實現――節點資源管理模塊 268
7.2.3 系統實現――網絡資源管理模塊 275
7.3 本章小結 276
本章參考文獻 277
第8章 雲管理仿真模擬器 279
8.1 背景與需求 279
8.2 典型雲仿真平台 280
8.2.1 CloudSim 280
8.2.2 其他雲仿真平台 282
8.3 大規模雲數據中心智能化功耗模擬器 285
8.3.1 設計目標 285
8.3.2 功耗預測原理 288
8.3.3 系統流程 289
8.3.4 實驗驗證與性能分析 291
8.4 本章小結 301
本章參考文獻 301