典型雲計算平臺與應用教程（簡體書）

《典型雲計算平臺與應用教程》從應用的角度出發，首先概括了雲計算的相關概念、專業工具及程序設計等知識，從而揭開雲計算的神秘面紗，帶領讀者全面瞭解雲計算的發展狀況；接著分別介紹了雲計算在各企業中應用相關平臺，主要包括微軟雲計算、Google雲計算、Amazon雲計算、VMware雲計算等內容，從而讓讀者切身體會到雲計算在各企業中的應用；最後介紹了雲計算的仿真器及其實際應用，讓讀者全盤掌握雲計算。

《典型云計算平臺與應用教程》由電子工業出版社出版。

第1章雲計算簡介
1.1雲計算基礎
1.1.1雲產生的背景
1.1.2雲計算定義
1.1.3雲計算體系架構
1.1.4雲計算的分類
1.1.5雲計算發展趨勢
1.1.6雲計算研究方向
1.1.7雲計算的實現機制
1.2雲計算關鍵技術研究
1.2.1虛擬化技術
1.2.2數據存儲技術
1.2.3資源管理技術
1.2.4能耗管理技術
1.2.5雲監測技術
1.3雲計算應用實例
1.3.1Google的雲計算平臺應用實例
1.3.2IBM“藍雲”計算平臺應用實例
1.3.3Amazon的彈性計算雲應用實例
1.4雲標準
1.4.1雲標準背景
1.4.2雲計算潛在標準化需求分析
1.4.3雲計算標準制定
1.4.4雲標準現狀
1.4.5雲標準性能評估
1.4.6雲計算標準發展趨勢
1.5雲計算產業的優勢
1.5.1優化產業佈局
1.5.2推進專業分工
1.5.3提升資源利用率
1.5.4減少初期投資
1.5.5降低運營成本
1.5.6產生新創價值
1.6雲安全
1.6.1雲安全與網絡安全的差別
1.6.2雲安全常見問題
1.6.3雲安全研究方向
1.6.4雲安全的難點問題
1.6.5雲安全新增及增強功能
1.6.6雲安全應用
1.6.7安全示例
1.6.8雲安全的問題
1.7雲生命週期
1.8雲計算優缺點

第2章雲計算的專業工具及程序設計
2.1雲計算應用Java軟件
2.1.1創建Java雲計算項目
2.1.2創建HTTPServlet程序類別
2.1.3Web.xml文檔設置
2.1.4設置appengine-web.xml文檔
2.1.5添加Google用戶服務
2.1.6設計用戶界面
2.1.7訪客留言板表單的創建
2.1.8利用JDO訪問datastore
2.1.9創建JDO類別
2.1.10創建PersistenceManager類別
2.1.11JOD的創建及保存
2.1.12JDOQueryLanguage查詢存儲物件
2.1.13界面外觀修飾
2.2雲計算應用軟件PlatformSymphony
2.2.1SymphonyDE簡介
2.2.2PlatformSymphony架構
2.2.3使用SymphonyDE編寫程序
2.3雲計算應用軟件Python
2.3.1創建Python項目
2.3.2app.ymal設置文檔
2.3.3創建webapp程序架構
2.3.4利用datastore保存資料
2.3.5大勝Django留言垘本
2.3.6界面外觀修飾
2.3.7創建首頁index.html
2.3.8app.yaml文檔更改
2.3.9測試Python雲計算程序
2.3.10發佈Python雲計算程序
2.4雲計算應用軟件MATLAB
2.4.1MATLAB的簡單使用
2.4.2利用PCT提高計算速度
2.4.3更多的工具運行在雲計算環境中
2.5雲計算應用軟件C#與VB.NET
2.5.1C#與VB.NET開發環境創建
2.5.2C#與VB.NET雲計算程序設計
2.5.3使用C#處理雲計算服務回應的HML資料
2.5.4使用VB.NET處理雲計算服務回應的XML資料
2.6動手做自己的雲計算
2.6.1系統總體分析
2.6.2管理節點程序設計與分析
2.6.3子節點程序分析
2.6.4客戶端API設計

第3章微軟雲計算
3.1WindowsAzure計算平臺
3.1.1WindowsAzure概述
3.1.2在Azure開發平臺並創建運行項目
3.1.3WindowsAzure存儲服務
3.1.4WindowsAzure存儲服務特點
3.2微軟雲計算數據庫SQLAzure
3.2.1SQLAzure架構
3.2.2使用SQLAzure的理由
3.2.3使用SQLAzureDatabase的好處
3.2.4SQLAzure與SQLServer的比較
3.2.5SQLAzure關鍵技術
3.2.6在應用程序中使用SQLAzure
3.3WindowsAzureAppFabric
3.3.1服務總線
3.3.2訪問控制（AccessControlService，ACS）
3.3.3分布式緩存

第4章Google雲計算
4.1Hadoop概述
4.1.1Hadoop的功能與作用
4.1.2Hadoop的優點
4.1.3Hadoop的主要子項目
4.1.4Hadoop體系結構
4.2Hadoop部署與開發
4.2.1在Linux下安裝Hadoop
4.2.2在Windows下安裝Hadoop
4.3Hadoop常用命令
4.3.1FSshell
4.3.2管理與更新
4.3.3用戶命令
4.4Hadoop輸入與輸出
4.4.1MapReduce輸入與輸出
4.4.2HDFS的輸入與輸出
4.5分布式處理數據MapReduce
4.5.1編程模型
4.5.2MapReduce實現機制
4.5.3MapReduce實例分析
4.6分布式表HBase
4.6.1數據模型
4.6.2概念視圖
4.6.3物理視圖
4.6.4系統架構
4.6.5HBase的安裝與部署
4.6.6HBase的實例分析
4.7分布式服務Zookeeper
4.7.1Zookeeper概述
4.7.2Zookeeper工作原理
4.7.3Zookeeper安裝與部署
4.7.4ZookeeperAPI
4.7.5Zookeeper實例分析
4.8數據倉庫Hive
4.8.1Hive結構
4.8.2Hive數據存儲
4.8.3Hive安裝
4.8.4Hive的擴展特性
4.8.5Hive實例分析
4.9數據序列化系統Avro
4.9.1數據序列化
4.9.2數據排序順序
4.9.3Avro的安裝
4.9.4RPC通信實現
4.9.5Avro的Java實現

第5章Amazon雲計算
5.1Amazon相關概念
5.2彈性計算雲EC2
5.2.1EC2主要特性
5.2.2EC2基本架構
5.2.3AmazonEC2的優勢與特點
5.2.4EC2實戰
5.3存儲服務S3
5.3.1S3基本概念
5.3.2S3一致性
5.3.3S3安全措施
5.3.4AmazonWebServices和S3入門
5.3.5使用GAE與AWSS3部署
5.4簡單隊列服務SQS
5.4.1SQS其模型及特性
5.4.2SQS框架的概念
5.4.3AmazonWebServices和SQS入門
5.4.4使用AmazonSQS進行基於雲計算的消息傳送
5.4.5通過ZendFramework使用AmazonSQS
5.5簡單數據庫服務SimpleDB
5.5.1SDB的基本概念
5.5.2SDB的使用

第6章VMware雲計算
6.1VMware雲產品概述
6.1.1VMware雲操作系統
6.1.2VMware功能
6.1.3VMware特徵
6.1.4VMware帶來好處
6.1.5VMware雲計算工作模式
6.2VMware雲主品簡介
6.2.1VMware雲三層框架
6.2.2VMwarevSphere架構
6.2.3雲操作系統vSphere
6.2.4底層架構服務vCloudServiceDirector
6.2.5虛擬桌面產品VMwareView
……

理由一：自主管理
SQLAzure提供了企業級數據中心的規模和能力，省去了日常管理本地SQL Server實例的時間成本。自主管理的能力，使得企業既不用增加本地IT部門的支持負荷，也不用消耗職員的精力去維護部門的數據庫應用，還能夠在整個企業內為應用程序提供數據服務。有了SQLAzure，可以在極短的時間內準備好數據庫存儲，可以訂閱所需要的存儲服務，從而減少部署和運維數據庫的初始投資。當需求變化時，還可以快速地減小或者增加數據庫服務來滿足需求。
理由二：高可用性
SQL Azure構建于久經考驗的Windows Server和SQL Server技術之上，擁有足夠的彈性來處理所有的負載變化。服務會在多臺物理服務器上復制多份冗余復制，以維持數據的可用性和業務持續性。如果一臺硬件出故障，SQL Azure提供的自動執行故障轉移可以確保應用程序的可用性。
理由三：可擴展性
SQL Azure的一大關鍵優勢在于能夠輕松擴展解決方案。隨著數據增長，數據庫也需要縱向擴展和橫向擴展。縱向擴展往往會有一個上限，而橫向擴展并沒有實際的限制。通常橫向擴展的方法是數據分割。在分割了數據之后，服務隨著數據增長而擴展。一個按使用付費（Pay as You Go）的計價模式，確保了所使用的存儲付費，所以，當不需要時可以隨時縮減服務的規模。
理由四：熟悉的開發模式
當開發者創建使用SQL Server的本地應用程序時，他們使用客戶端庫，如ADD.NET、ODBC。它們使用TDS協議在客戶端與服務器之間通信。SQL Azure提供了與SQL Server一致的TDS接口，所以，可以使用相同的工具和類庫構建應用程序來訪問SQL Azure中的數據。
注意：客戶端和數據庫服務器之間傳輸數據，數據包是有格式的。在SQL Server中被稱為TDS（Tabular Data Stream），TDS是一種應用程序層的協議，用來在數據庫服務器和客戶端之間交換數據。最初，這個協議是在1984年由Sybase公司為他們的產品Sybase SQL Server的關系型數據庫引擎開發的，后來為微軟在Microsoft SQL Server中所使用。
理由五：關系型數據模型
SQL Azure對于開發者和管理員來說應該很容易上手，因為，SQL Azure使用關系型數據模型，數據存儲于SQL Azure上就和存儲于SQL Server上一樣，在概念上類似于一個本地SQL，Server實例。一個SQL Azure服務器就是一組數據庫的邏輯組合，是一個獨立的授權單位。
在每個SQL Azure服務器內，可以創建多個數據庫，每個數據庫可以擁有多個表、視圖、存儲過程、索引和其他熟悉的數據庫對象。該數據模型可以很好地重用現有的關系型數據庫設計、Transact—SQL編程技能和經驗，簡化遷移現有本地數據庫應用程序至SQL Azure的過程。