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出版者:机械工业出版社

作者:贾斌 著

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-06-01

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787111090373

丛书系列:

图书标签:

• Windows Me
• 操作系统
• 培训
• 教程
• 电脑
• 软件
• 入门
• 技巧
• Windows
• 信息技术

好的，这是为您准备的，一本名为《Windows Me 培训教程》之外的图书简介，内容详尽，聚焦于其他主题： --- 图书简介：《深入探索：现代网络架构与高性能计算实践》 概述：驾驭信息时代的底层逻辑 在当今这个万物互联、数据驱动的时代，理解和掌握支撑这一切的底层技术架构至关重要。本书《深入探索：现代网络架构与高性能计算实践》，并非聚焦于特定操作系统的用户操作层面，而是将读者的目光引向数据如何在复杂网络中高效传输、以及如何利用集群和并行处理技术解决前沿的计算难题。 本书定位为一本面向中高级技术人员、系统架构师以及计算科学研究者的专业参考书。它旨在弥合理论知识与大规模工程实践之间的鸿沟，提供一套系统化、可操作的知识框架，用以设计、部署和优化下一代计算基础设施。全书结构严谨，逻辑清晰，从网络协议栈的基础原理出发，逐步深入到虚拟化、容器化、分布式存储和高性能计算（HPC）的实际应用案例。 第一部分：下一代网络基础设施（The Next-Gen Network Fabric） 本部分彻底摒弃了传统局域网的教学视角，专注于数据中心和广域网环境中对延迟、带宽和可编程性的严苛要求。 第一章：软件定义网络（SDN）的范式革命 本章深入剖析 SDN 的核心概念，包括控制平面与数据平面的分离。我们不仅仅停留在理论介绍，而是详细对比了 OpenFlow 协议的演进历程及其在实际部署中的局限性。重点讨论了网络功能虚拟化（NFV）如何与 SDN 协同工作，以实现更灵活、成本效益更高的服务链部署。实战部分将指导读者使用 ONOS 或 Ryu 等开源控制器，搭建一个小型沙盒环境，实现流量工程和动态负载均衡策略的编程实现。 第二章：拥塞控制与实时流量管理 对于现代应用（如金融交易、实时视频流或云游戏）而言，网络延迟的抖动是致命的。本章详尽考察了 TCP 拥塞控制算法的发展史，从 Reno、CUBIC 到 BBR（Bottleneck Bandwidth and Ranging）。我们将通过深入分析 Google 的 BBR 算法，阐释其基于带宽和往返时间（RTT）的独特机制，并提供在 Linux 内核中调试和启用 BBR 的详细步骤。此外，还涵盖了 QoS（服务质量）在 MPLS 和 VXLAN 环境下的配置与验证，确保关键业务流的优先级。 第三章：数据中心互联：CLOS 架构与东西向流量优化 本部分聚焦于超大规模数据中心内部的物理拓扑设计。我们系统地介绍了叶脊（Leaf-Spine）结构，即 CLOS 架构的优势，包括无阻塞、可扩展性和故障隔离。详细分析了二层扩展（如 EVPN/VXLAN）在解决大规模二层网络限制和实现跨区域无缝迁移中的关键作用。章节内容包括边界网关协议（BGP）在 EVPN 中的应用，以及如何利用 MLAG 或等价多路径路由（ECMP）最大化网络吞吐量。 第二部分：高效能计算的并行化与优化（HPC Paradigms） 本部分将读者带入科学计算、大数据分析和人工智能模型训练的核心领域，探讨如何榨干有限的硬件资源，实现前所未有的计算速度。 第四章：并行编程模型与内存层次结构 本章建立在对现代 CPU 架构（如乱序执行、超线程和 SIMD 指令集）的深刻理解之上。我们对比了主要的并行编程模型：共享内存模型（OpenMP）和消息传递模型（MPI）。对于 OpenMP，重点在于正确的指令划分、数据依赖分析和伪共享的规避。对于 MPI，则详细讲解了点对点通信和集合通信原语（如 AllReduce, Scatter/Gather）的性能考量，并教授如何使用 Vampir 或 TAU 等工具进行通信开销的可视化分析。 第五章：GPU 加速计算与异构系统集成 随着深度学习的兴起，GPU 已成为 HPC 的标配。本章专注于 NVIDIA CUDA 编程模型。内容涵盖了从 CUDA 线程层级结构（Grid, Block, Thread）到共享内存管理、以及异步并发执行的全面解析。我们不仅介绍了如何用 C++ 和 CUDA C 编写核函数，更深入探讨了如何有效利用 Unified Memory（统一内存）和 NVLink/NVSwitch 来优化 CPU-GPU 之间的数据搬运瓶颈。 第六章：分布式存储系统与一致性保证 高性能计算的基石是快速、可靠的存储。本章探讨了用于科学计算的并行文件系统（如 Lustre 和 GPFS/Spectrum Scale）的设计哲学。我们将对比传统 HDFS 与这些 POSIX 兼容系统的差异。更重要的是，我们深入研究了分布式系统中的核心难题——数据一致性。内容将涵盖 Paxos 和 Raft 协议的机制、领导者选举的细节，以及它们如何在 CockroachDB 或 TiKV 等新型分布式数据库中实现强一致性保证，以支持需要严格事务的分析负载。 第三部分：容器化与云原生架构（Cloud Native & Orchestration） 本部分将前沿的网络和计算实践与现代的部署哲学相结合，探讨如何构建可弹性伸缩的微服务应用。 第七章：Kubernetes 核心组件与资源调度深度解析 本书不会停留在 `kubectl apply` 的表面操作，而是剖析 Kubernetes（K8s）的内部运作机制。我们将拆解 Kube-Scheduler 的工作原理，包括其过滤器（Filtering）和评分（Scoring）阶段，并指导读者编写自定义的调度器扩展插件（Extender/Framework）。此外，我们详细介绍了 CNI（容器网络接口）的各种实现（如 Calico, Cilium），重点分析 eBPF 技术如何革命性地提高了网络策略的效率和可见性。 第八章：服务网格（Service Mesh）的流量控制与可观测性 随着微服务数量的爆炸式增长，集中式的流量管理变得不可或缺。本章专注于 Istio 等服务网格的架构。通过 Envoy 代理的视角，我们解析了流量路由、熔断、重试和超时配置的底层实现。更重要的是，我们提供了一套完整的可观测性（Observability）栈搭建方案，整合 Prometheus 进行指标采集、Jaeger 进行分布式追踪，以及 Fluentd/Loki 进行日志聚合，确保复杂分布式系统的“黑盒”可被完全洞察。 结论：架构师的思维模式 本书最后总结了在设计大规模系统时必须培养的系统性思维。它强调了性能分析的重要性，鼓励读者将“瓶颈分析”视为一项持续的工程活动，而非一次性的调试任务。通过本书的学习，读者将能够从容应对构建下一代云原生、高性能计算环境所面临的复杂挑战。 目标读者： 资深系统工程师、网络架构师、HPC 开发者、DevOps 专家、以及致力于深入理解现代基础设施技术栈的高级 IT 专业人士。 ---

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