云計算技術(shù)及性能優(yōu)化

目 錄
第一部分 云計算基本知識
第1章 云計算產(chǎn)生與發(fā)展\t2
1．1 云計算的產(chǎn)生\t2
1．2 云計算發(fā)展歷程\t3
1．2．1 計算模式演進(jìn)\t3
1．2．2 云計算發(fā)展大事記\t6
1．2．3 云計算時代\t9
1．3 云計算定義及特征\t11
1．3．1 定義\t11
1．3．2 典型特征\t13
1．3．3 計算模式對比\t13
1．4 本章小結(jié)\t15
參考文獻(xiàn)\t15
第2章 云計算關(guān)鍵技術(shù)\t17
2．1 體系架構(gòu)\t17
2．1．1 核心服務(wù)層\t18
2．1．2 服務(wù)管理層\t18
2．1．3 用戶訪問接口層\t19
2．1．4 云計算性能要求\t19
2．1．5 云平臺運(yùn)營方式\t20
2．2 虛擬化技術(shù)\t21
2．2．1 技術(shù)定義及優(yōu)勢\t21
2．2．2 技術(shù)分類\t22
2．2．3 幾種虛擬化軟件介紹\t30
2．2．4 Docker技術(shù)\t33
2．3 云存儲\t34
2．3．1 基本概念\t34
2．3．2 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與系統(tǒng)特征\t35
2．3．3 層次結(jié)構(gòu)模型\t38
2．3．4 技術(shù)優(yōu)勢\t39
2．3．5 云存儲文件系統(tǒng)\t40
2．4 分布式計算\t41
2．4．1 分布式計算的基本概念\t41
2．4．2 典型的分布式計算技術(shù)\t42
2．4．3 存儲整合\t46
2．4．4 技術(shù)分析與比較\t46
2．5 安全機(jī)制\t47
2．5．1 安全挑戰(zhàn)\t47
2．5．2 技術(shù)現(xiàn)狀\t48
2．5．3 關(guān)鍵技術(shù)\t50
2．6 資源調(diào)度與性能管理\t53
2．6．1 資源調(diào)度技術(shù)\t53
2．6．2 性能管理技術(shù)\t54
2．7 本章小結(jié)\t56
參考文獻(xiàn)\t56
第3章 云計算平臺\t62
3．1 Google云計算平臺\t62
3．1．1 系統(tǒng)簡介\t62
3．1．2 GFS文件系統(tǒng)\t62
3．1．3 MapReduce編程模型\t64
3．1．4 分布式數(shù)據(jù)庫BigTable\t65
3．1．5 典型應(yīng)用\t66
3．2 Amazon云計算平臺\t67
3．2．1 系統(tǒng)簡介\t67
3．2．2 分布式文件系統(tǒng)Dynamo\t68
3．2．3 彈性計算云EC2\t71
3．2．4 簡單存儲服務(wù)S3\t72
3．3 Microsoft云計算平臺\t75
3．3．1 系統(tǒng)簡介\t75
3．3．2 服務(wù)組件\t75
3．4 阿里云計算平臺\t77
3．4．1 系統(tǒng)簡介\t77
3．4．2 彈性計算服務(wù)\t78
3．4．3 對象存儲服務(wù)\t79
3．4．4 開放表格存儲\t81
3．4．5 云數(shù)據(jù)庫RDS\t82
3．4．6 大數(shù)據(jù)計算服務(wù)MaxCompute\t82
3．4．7 阿里云數(shù)加平臺\t82
3．4．8 阿里云盾系統(tǒng)\t83
3．5 開源云計算平臺\t84
3．5．1 OpenStack\t84
3．5．2 Hadoop\t88
3．5．3 Spark\t96
3．6 云計算仿真平臺\t110
3．6．1 CloudSim簡介\t110
3．6．2 CloudSim體系結(jié)構(gòu)\t111
3．6．3 CloudSim應(yīng)用\t111
3．7 本章小結(jié)\t112
參考文獻(xiàn)\t112
第4章 云計算應(yīng)用\t114
4．1 在電信領(lǐng)域的應(yīng)用\t114
4．1．1 云計算在電信行業(yè)的優(yōu)勢\t114
4．1．2 應(yīng)用模式\t115
4．2 在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用\t118
4．2．1 醫(yī)療信息化建設(shè)\t118
4．2．2 醫(yī)療數(shù)據(jù)處理\t120
4．3 在政務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用\t121
4．3．1 基于云計算的電子政務(wù)\t121
4．3．2 基于云計算的智慧城市\(zhòng)t122
4．3．3 智慧南京\t125
4．4 在電子商務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用\t126
4．4．1 應(yīng)用意義與前景\t125
4．4．2 典型應(yīng)用案例\t127
4．5 本章小結(jié)\t130
參考文獻(xiàn)\t130
第二部分 云計算安全保障機(jī)制
第5章 可信虛擬私有云\t134
5．1 云計算安全分析\t134
5．1．1 云安全問題及需求\t134
5．1．2 云安全架構(gòu)\t137
5．1．3 云安全解決方案\t140
5．2 可信虛擬私有云模型\t141
5．2．1 可信虛擬私有云定義\t141
5．2．2 安全Agent與Agency體系結(jié)構(gòu)\t142
5．2．3 基于安全Agent的可信虛擬私有云模型\t144
5．2．4 SATVPC的多租客隔離模型\t144
5．3 執(zhí)行體與執(zhí)行點(diǎn)可信評估機(jī)制\t145
5．3．1 基本思想\t145
5．3．2 動態(tài)復(fù)合可信評估算法\t146
5．3．3 可信判別策略\t148
5．4 實驗系統(tǒng)\t149
5．4．1 原型系統(tǒng)\t149
5．4．2 原型系統(tǒng)與工作流程\t150
5．4．3 實驗驗證與性能分析\t152
5．5 本章小結(jié)\t154
參考文獻(xiàn)\t155
第6章 云數(shù)據(jù)銷毀\t157
6．1 概述\t157
6．1．1 云數(shù)據(jù)銷毀需求\t157
6．1．2 數(shù)據(jù)銷毀方式\t158
6．1．3 數(shù)據(jù)銷毀策略\t159
6．2 基于多移動Agent的云數(shù)據(jù)銷毀模型\t160
6．2．1 多移動Agent技術(shù)\t160
6．2．2 模型架構(gòu)\t163
6．2．3 銷毀模式\t164
6．2．4 基本流程\t166
6．3 防御型銷毀機(jī)制\t171
6．3．1 模型架構(gòu)\t171
6．3．2 數(shù)據(jù)托管流程\t172
6．3．3 數(shù)據(jù)檢測\t174
6．3．4 數(shù)據(jù)銷毀\t177
6．3．5 實驗驗證\t181
6．4 云數(shù)據(jù)銷毀原型系統(tǒng)\t184
6．4．1 JADE平臺\t184
6．4．2 關(guān)鍵類圖\t184
6．4．3 預(yù)處理\t185
6．4．4 防御型監(jiān)測\t186
6．4．5 性能分析\t186
6．5 本章小結(jié)\t186
參考文獻(xiàn)\t187
第7章 云存儲數(shù)據(jù)隱私保護(hù)\t189
7．1 數(shù)據(jù)安全隱私問題\t189
7．2 云數(shù)據(jù)隱私保護(hù)關(guān)鍵技術(shù)\t191
7．2．1 數(shù)據(jù)內(nèi)容隱私保護(hù)\t191
7．2．2 數(shù)據(jù)屬性隱私保護(hù)\t195
7．3 云存儲隱私保護(hù)機(jī)制\t198
7．3．1 代表性方案\t198
7．3．2 基于加密的隱私保護(hù)算法\t200
7．3．3 基于屬性的訪問控制策略\t202
7．3．4 代理重加密技術(shù)\t203
7．3．5 安全隔離機(jī)制\t204
7．4 基于分割的云存儲分級數(shù)據(jù)私密性保護(hù)模型\t205
7．4．1 體系架構(gòu)\t205
7．4．2 安全假設(shè)\t206
7．4．3 主要功能模塊\t207
7．4．4 工作流程\t208
7．4．5 安全性分析\t210
7．4．6 性能開銷\t210
7．5 本章小結(jié)\t211
參考文獻(xiàn)\t211
第8章 多授權(quán)機(jī)構(gòu)基于屬性的密文訪問控制方案\t215
8．1 有中央機(jī)構(gòu)的多授權(quán)機(jī)構(gòu)基于屬性的密文訪問控制方案\t215
8．1．1 基本思想\t215
8．1．2 安全假設(shè)\t218
8．1．3 算法描述\t219
8．1．4 安全性分析\t221
8．1．5 實驗與驗證\t224
8．2 無中央機(jī)構(gòu)的多授權(quán)機(jī)構(gòu)基于屬性的密文訪問控制方案\t227
8．2．1 基本思想\t227
8．2．2 安全假設(shè)\t229
8．2．3 算法流程\t230
8．2．4 安全性證明\t234
8．2．5 實驗驗證與性能分析\t236
8．3 本章小結(jié)\t239
參考文獻(xiàn)\t239
第三部分 綠色云計算
第9章 云計算能耗分析\t242
9．1 能耗問題\t242
9．1．1 當(dāng)前狀況\t242
9．1．2 原因分析\t244
9．2 綠色計算\t246
9．2．1 綠色計算定義\t246
9．2．2 節(jié)能機(jī)制\t247
9．3 綠色云計算\t250
9．3．1 綠色云計算定義\t250
9．3．2 相關(guān)技術(shù)簡介\t251
9．3．3 綠色云計算模型\t255
9．4 本章小結(jié)\t258
參考文獻(xiàn)\t258
第10章 節(jié)能型資源配置與任務(wù)調(diào)度\t262
10．1 面向低能耗云計算任務(wù)調(diào)度的資源配置\t262
10．1．1 資源配置模型\t262
10．1．2 基于概率匹配的資源配置算法\t268
10．1．3 基于改進(jìn)型模擬退火的資源配置算法\t270
10．1．4 實驗驗證與性能分析\t272
10．2 基于動態(tài)負(fù)載調(diào)節(jié)的自適應(yīng)云計算任務(wù)調(diào)度策略\t279
10．2．1 面向任務(wù)調(diào)度的多級負(fù)載評估方法\t279
10．2．2 基于動態(tài)負(fù)載調(diào)節(jié)的自適應(yīng)任務(wù)調(diào)度策略\t283
10．2．3 實驗驗證與性能分析\t288
10．3 云環(huán)境下基于多移動Agent的任務(wù)調(diào)度模型\t292
10．3．1 任務(wù)調(diào)度模型\t292
10．3．2 任務(wù)調(diào)度過程\t296
10．3．3 基于優(yōu)化緩存的Agent遷移機(jī)制\t297
10．3．4 移動Agent的遷移緩存機(jī)制\t300
10．3．5 實驗驗證與性能分析\t303
10．4 面向大規(guī)模云數(shù)據(jù)中心的低能耗任務(wù)調(diào)度策略\t305
10．4．1 基于勝者樹的低能耗任務(wù)調(diào)度算法\t305
10．4．2 基于勝者樹的單任務(wù)調(diào)度策略\t308
10．4．3 基于勝者樹的多任務(wù)調(diào)度策略\t310
10．4．4 實驗驗證與性能分析\t312
10．5 本章小結(jié)\t314
參考文獻(xiàn)\t314
第11章 云計算環(huán)境下數(shù)據(jù)動態(tài)部署\t317
11．1 云計算中的大數(shù)據(jù)\t317
11．1．1 問題分析\t317
11．1．2 典型的數(shù)據(jù)存儲管理技術(shù)\t320
11．2 云環(huán)境下數(shù)據(jù)存儲優(yōu)化\t325
11．2．1 云平臺數(shù)據(jù)存儲\t325
11．2．2 云平臺數(shù)據(jù)部署策略\t326
11．2．3 數(shù)據(jù)遷移技術(shù)\t330
11．3 數(shù)據(jù)聚集算法與實驗分析\t333
11．3．1 云數(shù)據(jù)模型\t333
11．3．2 算法描述\t334
11．3．3 仿真實驗\t337
11．3．4 算法性能分析\t339
11．4 本章小結(jié)\t340
參考文獻(xiàn)\t341
第12章 云存儲中重復(fù)數(shù)據(jù)刪除機(jī)制\t345
12．1 云計算與大數(shù)據(jù)\t345
12．1．1 大數(shù)據(jù)時代\t345
12．1．2 冗余數(shù)據(jù)問題\t347
12．2 重復(fù)數(shù)據(jù)刪除\t348
12．2．1 重復(fù)數(shù)據(jù)刪除簡述\t348
12．2．2 方法分類\t349
12．2．3 相關(guān)技術(shù)及成果\t351
12．3 有中心云存儲重復(fù)數(shù)據(jù)刪除機(jī)制\t353
12．3．1 典型的有中心存儲結(jié)構(gòu)\t353
12．3．2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型\t354
12．3．3 重復(fù)數(shù)據(jù)檢測與避免\t357
12．3．4 延遲重復(fù)數(shù)據(jù)刪除\t359
12．3．5 實驗驗證與性能分析\t361
12．4 無中心云存儲重復(fù)數(shù)據(jù)刪除機(jī)制\t364
12．4．1 典型的無中心存儲結(jié)構(gòu)\t364
12．4．2 系統(tǒng)架構(gòu)\t367
12．4．3 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)\t368
12．4．4 重復(fù)數(shù)據(jù)檢測與避免\t372
12．4．5 實驗驗證與性能分析\t374
12．5 本章小結(jié)\t376
參考文獻(xiàn)\t377
第四部分 云端融合計算
第13章 云端融合計算模型\t382
13．1 基本概念\t382
13．1．1 云計算與對等計算\t382
13．1．2 云端融合計算\t383
13．2 體系架構(gòu)\t384
13．2．1 體系架構(gòu)\t384
13．2．2 數(shù)據(jù)存儲\t385
13．2．3 節(jié)點(diǎn)特征與屬性\t386
13．3 基于多移動Agent的云端融合計算\t388
13．3．1 問題分析\t388
13．3．2 多移動Agent的引入\t389
13．3．3 層次結(jié)構(gòu)\t390
13．3．4 可信云端計算\t391
13．4 本章小結(jié)\t393
參考文獻(xiàn)\t393
第14章 云端融合計算技術(shù)\t394
14．1 計算任務(wù)部署機(jī)制\t394
14．1．1 計算任務(wù)執(zhí)行流程\t394
14．1．2 cAgent角色分配\t395
14．1．3 作業(yè)分割與任務(wù)分配\t395
14．2 任務(wù)安全分割與分配機(jī)制\t396
14．2．1 安全問題分析\t396
14．2．2 基于移動Agent的任務(wù)分割與分配\t397
14．2．3 任務(wù)分配實例\t400
14．2．4 實驗驗證與性能分析\t400
14．3 任務(wù)執(zhí)行代碼保護(hù)機(jī)制\t404
14．3．1 問題分析\t404
14．3．2 基于內(nèi)嵌驗證碼的加密函數(shù)的代碼保護(hù)機(jī)制\t404
14．3．3 節(jié)點(diǎn)遴選機(jī)制\t405
14．3．4 安全性分析與驗證\t407
14．4 多副本部署機(jī)制與選擇策略\t408
14．4．1 問題分析\t408
14．4．2 云端數(shù)據(jù)存儲方法\t409
14．4．3 數(shù)據(jù)副本數(shù)量確定機(jī)制\t416
14．4．4 數(shù)據(jù)副本放置機(jī)制\t419
14．4．5 副本部署機(jī)制實驗驗證與性能分析\t420
14．4．6 數(shù)據(jù)副本選擇策略\t424
14．4．7 副本選擇策略實驗驗證與性能分析\t429
14．5 復(fù)合協(xié)同管理環(huán)機(jī)制\t430
14．5．1 問題分析\t430
14．5．2 基于多移動Agent的復(fù)合協(xié)同管理環(huán)機(jī)制\t431
14．5．3 環(huán)狀網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)\t435
14．5．4 實驗驗證與性能分析\t437
14．6 本章小結(jié)\t439
參考文獻(xiàn)\t439
第15章 云端融合計算應(yīng)用范例\t441
15．1 基于云端融合計算網(wǎng)絡(luò)平臺 的泛知識云系統(tǒng)\t441
15．1．1 問題分析\t441
15．1．2 泛知識云模型\t442
15．1．3 工作流程\t443
15．1．4 服務(wù)質(zhì)量保障機(jī)制\t444
15．1．5 原型系統(tǒng)\t446
15．1．6 系統(tǒng)性能分析\t447
15．2 基于云端融合計算架構(gòu)的惡意代碼聯(lián)合防御系統(tǒng)\t448
15．2．1 問題分析\t448
15．2．2 體系架構(gòu)和基本功能\t448
15．2．3 場景及工作流程\t450
15．2．4 惡意代碼報告評價和排序算法\t452
15．2．5 原型系統(tǒng)\t455
15．2．6 系統(tǒng)性能分析\t457
15．3 云端流媒體系統(tǒng)\t458
15．3．1 流媒體簡介\t458
15．3．2 體系架構(gòu)\t460
15．3．3 性能優(yōu)化\t460
15．3．4 原型系統(tǒng)\t462
15．4 本章小結(jié)\t465
參考文獻(xiàn)\t465