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出版者:电子科技大学出版社

作者:崔亚量

出品人:

页数:276

译者:

出版时间:2003-9-1

价格:19.80

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787810942119

丛书系列:

图书标签:

• 局域网
• 网络管理
• 网络组建
• 网络技术
• 计算机网络
• 网络安全
• TCP/IP
• 网络维护
• IT培训
• 网络工程师

深度解析：企业级数据中心架构与虚拟化实战 ——以软件定义一切（SDx）为核心的下一代基础设施构建指南 本书深入探讨了现代企业数据中心从传统架构向云化、软件定义基础设施转型的关键技术、设计原则与实战操作。我们聚焦于构建高可用、弹性伸缩且具备高效运维能力的核心计算、存储和网络平台，旨在为企业架构师、高级系统工程师和运维管理者提供一套全面的、面向实战的指导手册。 第一部分：数据中心基础设施的战略演进与规划 本部分首先梳理了云计算时代数据中心面临的挑战与机遇。我们详细分析了超融合基础设施（HCI）、模块化数据中心（MDC）等新兴架构的优缺点及其适用场景。 1.1 云化战略与资源池化 我们将探讨如何制定数据中心资源池化战略，确保计算、存储和网络资源能够像“水电煤”一样按需分配。内容涵盖资源容量规划、性能基线设定，以及如何通过自动化工具实现资源的快速供给和回收。 1.2 绿色计算与能效优化 针对日益增长的运营成本和环保要求，本章深入剖析了数据中心能效比（PUE）的计算模型，并提供了从硬件选型、虚拟化优化到冷却系统管理的具体节能策略。重点介绍Power Usage Effectiveness (PUE) 优化的实践案例。 1.3 灾难恢复与业务连续性规划（BCP/DR） 详细阐述了构建多活数据中心、异地容灾的架构设计。涵盖了RPO（恢复点目标）和RTO（恢复时间目标）的评估方法，以及基于同步/异步复制技术的存储容灾方案选择。 第二部分：软件定义网络（SDN）与网络虚拟化精要 现代数据中心的核心在于网络的高度灵活性与可编程性。本部分全面覆盖了SDN的控制平面与数据平面分离原理，并着重介绍主流的虚拟网络技术。 2.1 SDN核心架构与OpenFlow协议 深入解析Overlay网络与Underlay网络的区别。重点介绍OpenFlow协议的报文结构、流表（Flow Table）管理机制，以及如何利用控制器实现全局网络视图和集中控制。 2.2 网络功能虚拟化（NFV）与服务链 探讨NFV如何将防火墙、负载均衡器（LB）、入侵检测系统（IDS）等传统硬件设备虚拟化为软件实例（VNF）。详细演示如何通过服务链技术（Service Chaining）按需编排网络服务路径，以支持微服务架构的快速部署。 2.3 VXLAN/EVPN在大型二层网络中的应用 系统阐述了VXLAN（Virtual Extensible LAN）如何解决传统VLAN在大型虚拟化环境中的扩展性限制。重点解析了基于BGP EVPN（Ethernet VPN）作为控制平面，如何实现高效的跨二层域广播、组播和单播流量转发，是构建大规模云环境的核心技术。 第三部分：下一代存储架构与数据服务 存储系统是数据中心性能的瓶颈所在。本书摒弃了传统的SAN/NAS叙事，转而聚焦于面向应用和虚拟化的现代存储技术。 3.1 软件定义存储（SDS）的核心组件 详细拆解SDS的实现原理，包括分布式块存储、对象存储和文件存储的异同。重点分析了数据去重、在线压缩、快照管理和数据分层（Tiering）等关键数据服务的功能与调优技巧。 3.2 超融合基础设施（HCI）的存储层解析 深入探究HCI如何将计算和存储资源融合到一个逻辑集群中。剖析其分布式存储集群（如Ceph、ScaleIO等）的工作机制，包括数据分布策略、数据一致性保障和故障恢复流程。 3.3 NVMe over Fabrics (NVMe-oF) 的性能优势 作为下一代存储网络协议，NVMe-oF是实现存储介质（SSD/NVMe）低延迟访问的关键。本书将详细对比iSCSI、Fibre Channel，并着重介绍基于RoCE (RDMA over Converged Ethernet) 承载NVMe-oF的部署细节及其对数据库和高性能计算的性能提升。 第四部分：混合云与自动化运维 数据中心不再是孤立的城堡，而是连接公有云和私有云的混合生态系统。本部分关注如何实现跨异构环境的统一管理和自动化运维。 4.1 混合云互联与数据迁移策略 探讨私有云（如基于OpenStack或VMware vSphere）与主流公有云（AWS/Azure/阿里云）之间的网络互联技术（专线、VPN）。详细讲解数据一致性迁移工具的选择与使用，确保业务不停机地在不同云平台间迁移。 4.2 配置管理与基础设施即代码（IaC） 本书将DevOps理念引入基础设施管理。深入讲解使用Ansible、SaltStack或Terraform等工具，如何将数据中心的配置（网络、存储、虚拟机构建）转化为可版本控制的代码。通过实战案例演示，实现从零开始搭建一个标准化测试环境的全自动化流程。 4.3 监控、日志聚合与AIOps基础 介绍现代监控体系（Metrics, Traces, Logs）的构建，涵盖Prometheus/Grafana等开源工具栈的应用。最后，展望AIOps（人工智能运维）如何通过机器学习算法分析海量运维数据，实现故障的预测性维护和根因分析，从而提高整体基础设施的自愈能力。 目标读者： 负责企业核心数据中心规划、设计与实施的高级工程师。 希望掌握软件定义数据中心（SDDC）核心技术的架构师。 从事云计算平台运维、虚拟化管理的高级技术人员。 希望了解数据中心技术前沿，提升基础设施管理成熟度的IT管理者。

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