第1章 大數(shù)據(jù)與云計算 1
1.1 大數(shù)據(jù)時代 1
1.2 云計算概述 3
1.3 云計算發(fā)展現(xiàn)狀 5
1.4 云計算實現(xiàn)機制 7
1.5 云計算壓倒性的成本優(yōu)勢 8
習題 12
第2章 Hadoop 3.0：主流開源云架構 13
2.1 挑戰(zhàn)與對策 13
2.1.1 問題概述 13
2.1.2 常規(guī)解決方案 13
2.1.3 分布式下的解決方案 14
2.1.4 小結 18
2.2 Hadoop 3.0簡述 18
2.2.1 Hadoop發(fā)展 18
2.2.2 Hadoop 3.0生態(tài)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(tǒng)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 分布式文件系統(tǒng)HDFS 34
2.4.3 分布式操作系統(tǒng)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(tài)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(xiàn) 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(xiàn)方式 124
3.3.3 案例分析 125
3.4 網(wǎng)絡虛擬化 127
3.4.1 網(wǎng)絡虛擬化簡介 127
3.4.2 案例分析：VMware網(wǎng)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(xiàn)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(chǎn)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(fā)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(yōu)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是什么 160
4.2.2 Docker的架構和流程 162
4.2.3 Docker的優(yōu)勢和局限性 163
4.2.4 分布式Docker網(wǎng)絡環(huán)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是什么 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(tǒng) 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 云原生技術 199
5.1 云原生簡介 199
5.2 微服務 201
5.2.1 Spring Cloud架構 201
5.2.2 服務網(wǎng)格架構 210
5.3 敏捷基礎設施 214
5.3.1 分布式消息中間件服務 215
5.3.2 分布式緩存服務 223
5.3.3 分布式任務調度服務 226
5.3.4 監(jiān)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(xù)交付 239
5.5.1 持續(xù)交付與持續(xù)集成、持續(xù)部署 240
5.5.2 持續(xù)交付與DevOps 241
5.6 云原生應用場景 241
5.6.1 深度學習應用場景 242
5.6.2 區(qū)塊鏈應用場景 243
5.6.3 邊緣計算應用場景 244
5.6.4 傳統(tǒng)行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)化應用場景 244
習題 245
第6章 云計算數(shù)據(jù)中心 246
6.1 云計算數(shù)據(jù)中心的特征 246
6.2 云計算數(shù)據(jù)中心網(wǎng)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(wǎng)絡 252
6.2.4 無線數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡 254
6.2.5 軟件定義網(wǎng)絡 254
6.3 綠色節(jié)能技術 258
6.3.1 配電系統(tǒng)節(jié)能技術 258
6.3.2 空調系統(tǒng)節(jié)能技術 260
6.3.3 集裝箱數(shù)據(jù)中心節(jié)能技術 263
6.3.4 海底數(shù)據(jù)中心 264
6.3.5 數(shù)據(jù)中心節(jié)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(jié)能數(shù)據(jù)中心 272
6.4 自動化管理 274
6.4.1 自動化管理的特征 274
6.4.2 自動化管理實現(xiàn)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(tǒng)的等級標準 278
6.5.2 容災備份的關鍵技術 279
6.5.3 云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 主流開源云計算系統(tǒng)比較 283
7.1.1 開發(fā)目的 283
7.1.2 體系結構 284
7.1.3 實現(xiàn)技術 285
7.1.4 核心服務 286
7.2 云計算發(fā)展趨勢 286
7.2.1 標準化 286
7.2.2 混合云模式 291
7.2.3 多云部署 292
7.2.4 云計算與人工智能相融合 294
習題 295