雲計算(第四版)
劉鵬
- 出版商: 電子工業
- 出版日期: 2024-01-01
- 定價: $528
- 售價: 7.5 折 $396
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 312
- 裝訂: 平裝
- ISBN: 7121471604
- ISBN-13: 9787121471605
-
相關分類:
大數據 Big-data
-
其他版本:
雲計算 (典藏版)
立即出貨 (庫存 < 3)
中文年末書展|繁簡參展書2書75折 詳見活動內容 »
-
75折
為你寫的 Vue Components:從原子到系統,一步步用設計思維打造面面俱到的元件實戰力 (iThome 鐵人賽系列書)$780$585 -
75折
BDD in Action, 2/e (中文版)$960$720 -
75折
看不見的戰場:社群、AI 與企業資安危機$750$563 -
79折
AI 精準提問 × 高效應用:DeepSeek、ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot 一本搞定$390$308 -
7折
超實用!Word.Excel.PowerPoint 辦公室 Office 365 省時高手必備 50招, 4/e (暢銷回饋版)$420$294 -
75折
裂縫碎光:資安數位生存戰$550$412 -
日本當代最強插畫 2025 : 150位當代最強畫師豪華作品集$640$576 -
79折
Google BI 解決方案:Looker Studio × AI 數據驅動行銷實作,完美整合 Google Analytics 4、Google Ads、ChatGPT、Gemini$630$498 -
79折
超有料 Plus!職場第一實用的 AI 工作術 - 用對 AI 工具、自動化 Agent, 讓生產力全面進化!$599$473 -
75折
從零開始學 Visual C# 2022 程式設計, 4/e (暢銷回饋版)$690$518 -
75折
Windows 11 制霸攻略:圖解 AI 與 Copilot 應用,輕鬆搞懂新手必學的 Windows 技巧$640$480 -
75折
精準駕馭 Word!論文寫作絕非難事 (好評回饋版)$480$360 -
Sam Yang 的插畫藝術:用 Procreate / PS 畫出最強男友視角 x 女孩美好日常$699$629 -
79折
AI 加持!Google Sheets 超級工作流$599$473 -
78折
想要 SSR? 快使用 Nuxt 吧!:Nuxt 讓 Vue.js 更好處理 SEO 搜尋引擎最佳化(iThome鐵人賽系列書)$780$608 -
78折
超實用!業務.總管.人資的辦公室 WORD 365 省時高手必備 50招 (第二版)$500$390 -
7折
Node-RED + YOLO + ESP32-CAM:AIoT 智慧物聯網與邊緣 AI 專題實戰$680$476 -
79折
「生成式⇄AI」:52 個零程式互動體驗,打造新世代人工智慧素養$599$473 -
7折
Windows APT Warfare:惡意程式前線戰術指南, 3/e$720$504 -
75折
我輩程式人:回顧從 Ada 到 AI 這條程式路,程式人如何改變世界的歷史與未來展望 (We, Programmers: A Chronicle of Coders from Ada to AI)$850$637 -
75折
不用自己寫!用 GitHub Copilot 搞定 LLM 應用開發$600$450 -
79折
Tensorflow 接班王者:Google JAX 深度學習又快又強大 (好評回饋版)$780$616 -
79折
GPT4 會你也會 - 共融機器人的多模態互動式情感分析 (好評回饋版)$700$553 -
79折
技術士技能檢定 電腦軟體應用丙級術科解題教本|Office 2021$460$363 -
75折
Notion 與 Notion AI 全能實戰手冊:生活、學習與職場的智慧策略 (暢銷回饋版)$560$420
相關主題
商品描述
本書是被眾多高校採用的教材《雲計算》的第四版,是清華大學博士劉鵬教授團隊的心血之作。在應對大數據挑戰的過程中,雲計算技術日趨成熟,擁有大量的成功商業應用。本書追蹤前沿技術,相比第三版更新了40%以上的內容,包括大數據與雲計算、Hadoop 3.0:主流開源雲架構、虛擬化技術、容器技術、雲原生技術、雲計算數據中心、總結與展望等內容。劉鵬教授創辦的雲計算世界、大數據世界網站和“劉鵬看未來”微信公眾號為本書學習提供技術支撐。
目錄大綱
第1章 大數據與雲計算 1
1.1 大數據時代 1
1.2 雲計算概述 3
1.3 雲計算發展現狀 5
1.4 雲計算實現機制 7
1.5 雲計算壓倒性的成本優勢 8
習題 12
第2章 Hadoop 3.0:主流開源雲架構 13
2.1 挑戰與對策 13
2.1.1 問題概述 13
2.1.2 常規解決方案 13
2.1.3 分佈式下的解決方案 14
2.1.4 小結 18
2.2 Hadoop 3.0簡述 18
2.2.1 Hadoop發展 18
2.2.2 Hadoop 3.0生態圈項目 19
2.2.3 Hadoop應用 21
2.3 Hadoop 3.0部署 21
2.3.1 部署綜述 22
2.3.2 傳統解壓包方式部署 26
2.4 Hadoop 3.0體系架構 32
2.4.1 公共組件Common 32
2.4.2 分佈式文件系統HDFS 34
2.4.3 分佈式操作系統YARN 39
2.5 Hadoop 3.0訪問接口 46
2.5.1 配置項接口 46
2.5.2 瀏覽器接口 47
2.5.3 命令行接口 47
2.5.4 HDFS編程 49
2.5.5 YARN編程 52
2.6 Hadoop 3.0生態組件 60
2.6.1 組件簡介 60
2.6.2 Hive 64
2.6.3 Spark 68
2.6.4 ZooKeeper 79
2.6.5 HBase 83
2.6.6 Mahout 90
2.6.7 Redis 93
2.6.8 Kafka 98
2.6.9 Flink 103
2.6.10 Flume 106
2.6.11 Pig 111
習題 115
第3章 虛擬化技術 116
3.1 虛擬化技術簡介 116
3.2 服務器虛擬化 117
3.2.1 服務器虛擬化的層次 117
3.2.2 服務器虛擬化的底層實現 118
3.2.3 虛擬機遷移 119
3.2.4 隔離技術 121
3.2.5 案例分析 123
3.3 存儲虛擬化 124
3.3.1 存儲虛擬化的一般模型 124
3.3.2 存儲虛擬化的實現方式 124
3.3.3 案例分析 125
3.4 網絡虛擬化 127
3.4.1 網絡虛擬化簡介 127
3.4.2 案例分析:VMware網絡虛擬化 128
3.5 桌面虛擬化 130
3.5.1 桌面虛擬化簡介 130
3.5.2 技術現狀 131
3.5.3 案例分析 132
3.6 OpenStack開源虛擬化平臺 132
3.6.1 OpenStack背景介紹 133
3.6.2 Nova 134
3.6.3 Swift 139
3.6.4 Glance 145
3.7 超融合技術 146
3.7.1 概念 146
3.7.2 產生背景 146
3.7.3 超融合技術簡介 148
習題 150
第4章 容器技術 151
4.1 容器技術簡介 151
4.1.1 容器技術的發展歷程 151
4.1.2 容器技術的架構 153
4.1.3 容器的底層技術 154
4.1.4 容器的關鍵技術 155
4.1.5 容器技術的優勢和局限性 156
4.1.6 容器技術的典型應用 157
4.1.7 容器和虛擬機對比 158
4.2 Docker技術 160
4.2.1 Docker是什麼 160
4.2.2 Docker的架構和流程 162
4.2.3 Docker的優勢和局限性 163
4.2.4 分佈式Docker網絡環境搭建 167
4.3 Rocket(Rkt)技術簡介 168
4.3.1 Rkt的標準化嘗試 169
4.3.2 Rkt是什麼 171
4.3.3 Rkt的基本使用方法 173
4.4 其他容器技術 175
4.4.1 Garden容器技術 175
4.4.2 Kata容器技術 177
4.5 容器編排系統 178
4.5.1 Google Kubernetes 179
4.5.2 Docker Swarm 185
4.5.3 Apache Mesos 190
4.5.4 CoreOS Fleet 196
習題 197
第5章 雲原生技術 199
5.1 雲原生簡介 199
5.2 微服務 201
5.2.1 Spring Cloud架構 201
5.2.2 服務網格架構 210
5.3 敏捷基礎設施 214
5.3.1 分佈式消息中間件服務 215
5.3.2 分佈式緩存服務 223
5.3.3 分佈式任務調度服務 226
5.3.4 監控告警服務 230
5.4 DevOps自動化運維 232
5.4.1 概念 233
5.4.2 Ansible 234
5.4.3 SaltStack 235
5.4.4 Jenkins 237
5.5 持續交付 239
5.5.1 持續交付與持續集成、持續部署 240
5.5.2 持續交付與DevOps 241
5.6 雲原生應用場景 241
5.6.1 深度學習應用場景 242
5.6.2 區塊鏈應用場景 243
5.6.3 邊緣計算應用場景 244
5.6.4 傳統行業因特網化應用場景 244
習題 245
第6章 雲計算數據中心 246
6.1 雲計算數據中心的特徵 246
6.2 雲計算數據中心網絡部署 247
6.2.1 改進型樹形結構 247
6.2.2 遞歸層次結構 249
6.2.3 光交換網絡 252
6.2.4 無線數據中心網絡 254
6.2.5 軟件定義網絡 254
6.3 綠色節能技術 258
6.3.1 配電系統節能技術 258
6.3.2 空調系統節能技術 260
6.3.3 集裝箱數據中心節能技術 263
6.3.4 海底數據中心 264
6.3.5 數據中心節能策略和算法研究 267
6.3.6 新能源的應用 269
6.3.7 典型的綠色節能數據中心 272
6.4 自動化管理 274
6.4.1 自動化管理的特徵 274
6.4.2 自動化管理實現階段 275
6.4.3 Facebook自動化管理 276
6.5 容災備份 278
6.5.1 容災系統的等級標準 278
6.5.2 容災備份的關鍵技術 279
6.5.3 雲存儲在容災備份中的應用 281
習題 282
第7章 總結與展望 283
7.1 主流開源雲計算系統比較 283
7.1.1 開發目的 283
7.1.2 體系結構 284
7.1.3 實現技術 285
7.1.4 核心服務 286
7.2 雲計算發展趨勢 286
7.2.1 標準化 286
7.2.2 混合雲模式 291
7.2.3 多雲部署 292
7.2.4 雲計算與人工智能相融合 294
習題 295
