譯者序
前言
緻謝
貢獻者名單
第一部分 基本原理
第1章　雲計算導論 1
1.1　雲計算簡介 1
1.2　雲計算的起源 2
1.2.1　從大型機到雲 3
1.2.2　SOA、Web服務、Web 2.0與Mashup 4
1.2.3　網格計算 4
1.2.4　效用計算 5
1.2.5　硬件虛擬化 6
1.2.6　虛擬設備和開放虛擬化格式 7
1.2.7　自主計算 8
1.3　雲計算的架構與類型 8
1.3.1　基礎設施即服務 9
1.3.2　平颱即服務 9
1.3.3　軟件即服務 9
1.3.4　部署模型 9
1.4　雲的預期特性 10
1.4.1　自助服務 10
1.4.2　按使用計量和計費 10
1.4.3　伸縮性 11
1.4.4　定製化 11
1.5　雲基礎設施管理 11
1.5.1　特性 12
1.5.2　案例研究 13
1.6　基礎設施即服務供應商 18
1.6.1　特點 18
1.6.2　案例研究 19
1.7　平颱即服務供應商 22
1.7.1　特點 22
1.7.2　案例研究 22
1.8　挑戰與風險 24
1.8.1　安全、隱私和信任 25
1.8.2　數據鎖入和標準化 25
1.8.3　可用性、容錯和災難恢復 25
1.8.4　資源管理和能源效率 25
1.9　小結 26
參考文獻 27
第2章　遷移到雲 31
2.1　引言 31
2.1.1　雲的承諾 32
2.1.2　雲服務産品和部署模式 32
2.1.3　雲的挑戰 34
2.2　遷移到雲的主要途徑 35
2.2.1　為何遷移 35
2.2.2?雲遷移的決策 36
2.3　遷移到雲的七步模型 37
2.4?小結 39
緻謝 40
參考文獻 40
第3章 雲時代的“集成即服務”
範式使人受益匪淺 42
3.1?簡介 42
3.2?知識經濟時代的來臨 43
3.3?SaaS的演變 43
3.4?SaaS範式麵臨的挑戰 45
3.5?走近SaaS集成之謎 46
3.6?新集成方案 49
3.7?集成方法 50
3.8?SaaS集成産品和平颱 52
3.8.1?Jitterbit 52
3.8.2?Boomi 軟件 53
3.8.3?Bungee Connect 54
3.8.4?OpSource Connect 54
3.8.5?SnapLogic 54
3.8.6?Pervasive DataCloud 55
3.8.7?Bluewolf 56
3.8.8?在綫MQ 57
3.8.9?CloudMQ 57
3.8.10?Linxter 57
3.9?SaaS集成服務 58
3.9.1?Informatica On-Demand 58
3.9.2?Microsoft ISB 59
3.10?企業對企業集成服務 61
3.11?雲集成的傳感器架構 65
3.12?SaaS集成設備 68
3.13?小結 68
參考文獻 69
第4章?企業雲計算範式 70
4.1?簡介 70
4.2?背景 70
4.2.1?企業雲計算相關的部署模型 70
4.2.2?實施和消費策略 71
4.3?雲上企業應用程序的問題 74
4.4?轉換挑戰 76
4.5?企業雲技術與市場演變 77
4.6?業務推動企業雲計算市場 80
4.7?雲供應鏈 82
4.8?小結 83
緻謝 84
參考文獻 84
第二部分 基礎設施即服務（IaaS）
第5章?虛擬機部署和遷移服務 87
5.1?簡介 87
5.2?背景和相關工作 88
5.2.1?虛擬化技術概述 88
5.2.2　公共雲和基礎設施服務 90
5.2.3　私有雲和基礎設施服務 90
5.2.4　虛擬化的分布式管理 91
5.2.5　高可用性 91
5.2.6　雲和虛擬化的標準化工作 92
5.2.7　OCCI與OGF 92
5.3　虛擬機的配置和可管理性 92
5.4　虛擬機遷移服務 94
5.4.1　遷移技術 94
5.4.2　虛擬機遷移、SLA和按需計算 96
5.4.3　虛擬機遷移到備用平颱 96
5.5　虛擬機部署和遷移實戰 97
5.5.1　虛擬機的生命周期和虛擬機監控 102
5.5.2　動態遷移 102
5.5.3　範例的最後總結 103
5.6　雲環境中的部署 103
5.6.1　Amazon EC2 104
5.6.2　提供基礎設施的技術 105
5.6.3　Eucalyptus 105
5.6.4　使用OpenNebula動態管理虛擬機 106
5.6.5　Aneka 107
5.7　未來研究方嚮 109
5.8　小結 110
參考文獻 110
第6章　雲基礎設施的虛擬機管理 113
6.1　雲基礎設施的剖析 113
6.1.1　虛擬機的分布式管理 114
6.1.2　虛擬資源的基於預訂的配置 115
6.1.3　滿足SLA承諾的配置 115
6.2　虛擬基礎架構的分布式管理 116
6.2.1　虛擬機的模型和生命周期 116
6.2.2　虛擬機的管理 117
6.2.3　有關OpenNebula的進一步閱讀 119
6.3　需要提前預訂的調度技術能力 119
6.3.1　預約容量的現有方法 119
6.3.2　虛擬機預約 120
6.3.3　租約模式 121
6.3.4　租約的調度 122
6.3.5　基於租約的資源管理的擴展閱讀 123
6.4　滿足SLA承諾的容量管理 123
6.4.1　基礎架構服務 123
6.4.2　策略驅動的概率接納控製 125
6.4.3　策略驅動放置優化 127
6.4.4　基礎設施層的管理目標和策略 130
6.4.5　當前發展狀況 130
6.5　小結及展望 133
緻謝 133
參考文獻 133
第7章　使用集群即服務提升雲計算環境 139
7.1　簡介 139
7.2　相關工作 139
7.2.1 　Amazon EC2 140
7.2.2　Google App Engine 140
7.2.3　Windows Azure 141
7.2.4　Salesforce 141
7.2.5　雲平颱概述 141
7.3　RVWS 設計 142
7.3.1　動態屬性揭秘 142
7.3.2　有狀態WSDL文檔的創建 143
7.3.3　RVWS中的發布 144
7.3.4　自動發現和選取 144
7.4　集群作為一種服務：邏輯設計 146
7.4.1　CaaS概述 146
7.4.2　聚集有狀態WSDL文檔 147
7.4.3　CaaS服務設計 148
7.4.4　用戶界麵：CaaS Web頁麵 150
7.5　概念驗證 152
7.5.1　CaaS技術實現 152
7.5.2　CaaS背後的集群 153
7.5.3　實驗和結果 154
7.6　未來研究方嚮 157
7.7　小結 157
參考文獻 157
第8章　雲計算中分布式數據存儲的安全 159
8.1　簡介 159
8.2　雲存儲：從局域網到廣域網 160
8.2.1　從局域網遷移到廣域網 160
8.2.2　現有的商業雲服務 160
8.2.3　當今雲服務的缺陷 163
8.2.4　度過遺漏的環節 165
8.3　雲計算中的數據安全技術 167
8.3.1　數據庫外包和查詢完整性保證 167
8.3.2　不可信存儲中的數據完整性 169
8.3.3　基於Web應用的安全性 171
8.3.4　多媒體數據安全存儲 173
8.4　開放性問題和挑戰 173
8.4.1　不同層次的關注點 173
8.4.2　技術和非技術挑戰 175
8.5　小結 175
參考文獻 176
第三部分 平颱即服務（PaaS）與軟件即服務（SaaS）
第9章　ANEKA—私有雲和公共雲集成 179
9.1?簡介 179
9.2?雲計算技術和工具 181
9.3?Aneka 雲平颱 184
9.4?Aneka資源供應服務 185
9.5?混閤雲架構實現 187
9.5.1?設計實現指導原則 187
9.5.2?Aneka 混閤雲架構 188
9.5.3?用例——Amanzon EC2資源池 190
9.5.4?Aneka資源分配服務的實現步驟 191
9.6?實踐者富有遠見的思想 192
9.7?小結 193
緻謝 194
參考文獻 194
第10章　COMETCLOUD：一個自主雲引擎 196
10.1?簡介 196
10.2?CometCloud的體係結構 197
10.2.1CometCloud分層抽象 197
10.2.2?Comet空間 199
10.3　CometCloud的自主行為 200
10.3.1　自主雲爆發 200
10.3.2?自主Cloudbridging 202
10.3.3?其他自主行為 203
10.4　基於CometCloud的應用程序概述 204
10.4.1　風險值 204
10.4.2?圖像配準 204
10.5?實現和評估 205
10.5.1?評估CometCloud 205
10.5.2?應用程序運行時 206
10.5.3　自主雲爆發行為 207
10.6?結論和未來研究方嚮 210
緻謝 211
參考文獻 211
第11章　T-Systems的基於雲的商業應用解決方案 213
11.1?簡介 213
11.2?企業雲計算的需求 213
11.2.1?變化的市場 213
11.2.2?提高生産力 215
11.2.3?上升的成本壓力 215
11.3　動態ICT服務 215
11.3.1　ICT走嚮産業化的步驟 216
11.3.2?通過模塊化定製 216
11.3.3ICT服務的集成創新 217
11.4?雲端質量和安全的重要性 217
11.4.1質量（端到端的SLA） 217
11.4.2?閤規性和安全性 217
11.5?動態數據中心——業務就緒和動態ICT服務 219
11.5.1?所有模塊的靈活性 219
11.5.2T-Systems的核心雲模塊：計算、存儲 220
11.5.3　動態服務——一個簡短的概述 222
11.5.4　世界各地的動態數據中心 223
11.6?案例研究 224
11.6.1　案例：動態基礎設施服務 225
11.6.2　案例：SAP的動態服務 225
11.6.3　DKK：運行在私有雲中的歐洲最大的SAP裝置 226
11.6.4　把分布在各地的 SAP係統遷移到動態平颱 226
11.7　總結：雲計算提供的服務遠高於傳統的外包 227
緻謝 228
參考文獻 228
第12章　雲端的工作流引擎 229
12.1?簡介 229
12.2?背景 229
12.3?工作流管理係統和雲 230
12.4　工作流管理係統的體係結構 232
12.5?利用工作流執行的雲 234
12.5.1?Aneka 234
12.5.2?Aneka Web服務 235
12.5.3?普遍性方法 236
12.5.4?WfMS中利用雲的工具 237
12.6?案例研究：進化多目標優化 238
12.6.1?目標 238
12.6.2?工作流解決方案 239
12.6.3?部署和結果 240
12.7?從業人員高瞻遠矚的想法 243
12.8?未來研究方嚮 243
12.9?小結 244
緻謝 244
參考文獻 244
第13章　理解雲環境中的科學應用程序 247
13.1?簡介 247
基本問題 248
13.2?科學應用程序和雲端服務的分類 250
13.2.1?軟件即服務層 251
13.2.2?平颱即服務層 251
13.2.3?基礎設施即服務層 252
13.2.4?雲模式的討論 253
13.3　基於SAGA的利用雲的科學應用程序 253
13.3.1?MapReduce 254
13.3.2?SAGA Montage 256
13.3.3生物分子模擬的集閤 258
13.4?討論 260
13.4.1?理念迴顧 261
13.4.2雲/HPC/網格之間科學應用程序的交互性 262
13.4.3應用程序性能的注意事項 262
13.5?小結 263
參考文獻 264
第14章　MAPREDUCE編程模型及實現 267
14.1?簡介 267
14.2?MapReduce編程模型 268
14.2.1?單詞統計示例 268
14.2.2?主要特性 269
14.2.3?執行概述 269
14.2.4聚焦Google MapReduce實現 270
14.3　雲端主要的MapReduce實現 271
14.3.1?Hadoop 271
14.3.2?Disco 274
14.3.3?Mapreduce.NET 275
14.3.4　天網 275
14.3.5　GridGain 276
14.4　MapReduce的影響和研究方嚮 276
14.5?小結 277
緻謝 278
參考文獻 278
第四部分 監控與管理
第15章　聯閤雲計算的架構 281
15.1　簡介 281
15.2　一個典型的使用案例 282
15.2.1　SAP係統 282
15.2.2　虛擬化數據中心使用案例 283
15.2.3　主要要求 284
15.3　雲計算的基本原理 284
15.3.1　聯閤 285
15.3.2　獨立性 285
15.3.3　隔離 285
15.3.4　彈性 285
15.3.5　商業定位 286
15.3.6　信任 286
15.4　聯閤雲計算模型 286
15.4.1　聯閤類型的特性 288
15.4.2　聯閤方案 288
15.4.3　聯閤層的加強 289
15.5　安全考慮 290
15.5.1　外部威脅 291
15.5.2　內部威脅 291
15.6　小結 292
緻謝 293
參考文獻 293
第16章　雲計算中的SLA管理：服務供應商的願景 294
16.1　啓示 294
16.2　SLO管理的傳統方法 297
16.2.1　負載均衡 297
16.2.2　準入控製 298
16.3　SLA的類型 298
16.4　SLA的生命周期 300
16.5　雲端的SLA管理 301
16.5.1　可行性分析 301
16.5.2　投入使用的應用程序 302
16.5.3　預生産 303
16.5.4　生産 303
16.5.5　終止 303
16.6　基於策略的自動化管理 303
16.7　小結 307
參考文獻 308
第17章　雲端高性能計算的性能預測 310
17.1　簡介 310
17.2　背景 312
17.3　網格與雲 313
17.3.1　網格和雲作為備選方案 314
17.3.2　網格與雲的集成 314
17.4　雲端的高性能計算：相關的性能問題 315
17.4.1　高性能計算係統和雲端的高性能計算：性能比較 317
17.4.2　雲端高性能計算的支持 319
17.5　小結 321
參考文獻 321
第五部分 應　用
第18章　在AWS雲中架構雲應用的最佳實踐 325
18.1　簡介 325
18.2　背景 325
18.2.1　雲計算的商業價值 325
18.2.2　雲計算的技術優勢 326
18.2.3　理解Amazon Web Services雲 326
18.3　雲的概念 328
18.3.1　搭建可伸縮的架構 328
18.3.2　理解彈性 329
18.3.3　不怕約束 330
18.3.4　虛擬管理 331
18.4　雲的最佳實踐 331
18.4.1　故障設計與永不言敗 331
18.4.2　分離你的組件 333
18.4.3　實現彈性 334
18.4.4　並行思考 335
18.4.5 　使動態數據更接近最終用戶的計算和靜態數據 336
18.4.6　安全性的最佳實踐 336
18.5　GrepTheWeb 案例研究 339
18.5.1　體係結構 340
18.5.2　工作流 341
18.5.3　實現最佳實踐 343
18.5.4　GrepTheWeb Hadoop實現 344
18.6　未來研究方嚮 345
18.7　小結 345
緻謝 345
參考文獻 346
第19章　托管在雲資源上的大型多人在綫遊戲 349
19.1　簡介 349
19.2　背景知識 350
19.2.1　MMOG 350
19.2.2　虛擬化 351
19.3　相關工作 351
19.4　模型 352
19.4.1　應用 352
19.4.2　托管 354
19.4.3　操作 354
19.4.4　虛擬化模型 355
19.5　實驗 356
19.5.1　建立模型 356
19.5.2　MMOG主機上虛擬主機的影響 358
19.5.3　MMOG主機上數據中心策略的影響 359
19.6　未來研究方嚮 361
19.7　小結 361
緻謝 361
參考文獻 361
第20章　使用雲構建內容分發網絡 363
20.1　引言 363
20.2　背景和相關工作 364
20.2.1　Amazon簡單存儲服務（Amazon S3）與CloudFront 364
20.2.2　Nirvanix 存儲分發網絡 366
20.2.3　Rackspace雲文件 366
20.2.4　Azure存儲 366
20.2.5　編碼服務 367
20.3　MetaCDN：利用雲存儲為低成本高性能的內容傳輸服務 367
20.3.1　集成“雲存儲”供應商 367
20.3.2　總體設計與係統架構 369
20.3.3　Geo-IP服務和Google地圖的整閤 371
20.3.4　通過DNS和HTTP實現負載均衡 372
20.4　METACDN覆蓋性能 373
20.5　發展前景展望 375
20.6　小結 376
緻謝 376
參考文獻 377
第21章　雲資源混搭 379
21.1　引言 379
21.2　雲混搭的概念 381
21.2.1　互操作問題 381
21.2.2　智能鏡像處理 382
21.2.3　智能數據管理 384
21.3　資源混搭的實現 385
21.4　小結 387
21.4.1　資源混搭的應用 387
21.4.2　優勢與障礙 387
參考文獻 388
第六部分 治理和案例研究
第22章　雲計算時代的組織準備和變革管理 391
22.1　前言 391
22.1.1　背景 392
22.1.2　小結 392
22.2　組織準備的基本觀念 392
22.2.1　案例研究：排隊等待一張特彆的音樂會的票 393
22.2.2　人們都在害怕什麼 393
22.3　變化的驅動：一個用來理解有競爭力環境的框架 394
22.3.1　經濟（全球和地方、外部和內部） 394
22.3.2　閤法，政治和法規遵從 395
22.3.3　環境（工業結構和趨嚮） 395
22.3.4　技術發展和創新 395
22.3.5　社會文化（市場與客戶） 395
22.3.6　創建一個成功的環境 396
22.4　常見的變革管理模型 396
22.4.1　Lewin變革管理模型 396
22.4.2　Deming Cycle（計劃、執行、檢查、處理） 397
22.4.3　一個預測工作模型：CROPS變革管理框架 398
22.5　改變管理成熟度模型 399
22.6　組織機構準備自我評估（人物、時間、地點和方式） 401
22.7　討論 403
22.8　小結 405
緻謝 405
參考文獻 406
第23章　雲計算中的數據安全問題 407
23.1　數據安全理念簡介 407
23.2　雲環境中數據安全現狀 407
23.3　人類與數字信息 408
23.4　雲計算以及數據安全風險 408
23.5　雲計算與身份 410
23.5.1　身份、聲譽與信任 411
23.5.2　身份識彆的目的 411
23.5.3　雲身份：以用戶為中心的係統和開放式身份係統 411
23.5.4　以用戶為中心的身份哲學 412
23.5.5　以用戶為中心但易於管理 412
23.5.6　什麼是信息卡片 412
23.5.7　使用信息卡片保護數據 413
23.5.8　信息卡片的弱點與優點 413
23.5.9　信息卡片的跨境問題 414
23.6　雲、數字身份和數據安全 414
23.7　內容等級安全——優點與缺點 416
23.8　未來研究方嚮 417
23.9　小結 418
緻謝 419
進一步閱讀 419
參考文獻 419
第24章　雲計算中的法律問題 421
24.1　簡介 421
24.1.1　本章目的 421
24.1.2　雲計算的定義 421
24.1.3　法律問題概述 422
24.1.4　雲計算與外包及提供應用服務的區彆 422
24.2　數據隱私和安全問題 423
24.2.1　美國數據泄露通知要求 423
24.2.2　美國聯邦法律規定 423
24.2.3　國際數據私隱法規 425
24.3　雲的承包模式 426
24.3.1　許可協議與服務協議 426
24.3.2　在綫協議與標準閤同 427
24.3.3　隱私政策條款與細則的重要性 427
24.4　虛擬化和數據位置引發的管轄權條款問題 428
24.4.1　虛擬化和多租戶 428
24.4.2　數據位置靈活帶來的問題 428
24.4.3　其他管轄權問題 429
24.4.4　國際法律衝突 429
24.5　商業以及業務方麵的考慮——用戶的觀點 430
24.5.1　風險最小化 430
24.5.2　雲供應商的生存能力 430
24.5.3　保護雲用戶訪問自己的數據 431
24.6　專題 432
24.6.1　雲開源運動 432
24.6.2　訴訟問題/電子證據開示 432
24.7　小結 433
24.8　後記 433
參考文獻 433
第25章　實現雲服務的生産準備 435
25.1　簡介 435
25.2　服務管理 435
25.3　生産者—消費者關係 435
25.3.1　商業頭腦 436
25.3.2　直接分配與間接分配 436
25.3.3　服務質量與價值構成 437
25.3.4　收費模式 437
25.4　雲服務生命周期 438
25.4.1　服務策略 439
25.4.2　服務設計 440
25.4.3　服務轉型 440
25.4.4　服務運營 441
25.4.5　持續服務改進 441
25.5　生産準備 442
25.6　評估生産準備就緒 442
25.6.1　服務設施準備 442
25.6.2　服務基礎設施準備 443
25.6.3　服務技術準備 444
25.6.4　監控準備 444
25.6.5　服務評估準備 445
25.6.6　服務說明文檔 445
25.6.7　通信準備 445
25.6.8　服務運行準備 445
25.6.9　關鍵績效指標 446
25.6.10　驗收測試 446
25.7　小結 446
參考文獻 446
· · · · · · (收起)