定 价:¥59.00
作 者: | 陈桂茸 |
出版社: | 清华大学出版社 |
丛编项: | |
标 签: | 暂缺 |
ISBN: | 9787512145764 | 出版时间: | 2023-02-01 | 包装: | |
开本: | 16开 | 页数: | 324 | 字数: |
目录
\n第1章云计算与物联网概述1
\n1.1云计算基本概念1
\n1.1.1云计算的定义1
\n1.1.2云计算的发展4
\n1.1.3与云计算相关的技术6
\n1.2物联网基本概念8
\n1.2.1物联网的定义8
\n1.2.2物联网的发展10
\n1.2.3与物联网相关的技术11
\n1.3云计算与物联网12
\n1.3.1云计算与物联网的关系12
\n1.3.2云计算与物联网的集成应用14
\n小结14
\n习题14
\n第2章云计算与物联网体系架构15
\n2.1云计算体系架构15
\n2.1.1云计算的参考架构15
\n2.1.2云计算的技术架构20
\n2.1.3云计算的分层服务模式21
\n2.1.4云计算的部署23
\n2.2物联网体系架构26
\n2.2.1物联网的参考架构26
\n2.2.2物联网的技术架构28
\n2.3基于物联网的云体系架构30
\n2.3.1物联网云体系架构30
\n2.3.2物联网云的应用平台31
\n小结33
\n习题33
\n第3章虚拟化技术34
\n3.1虚拟化技术概述34
\n3.1.1虚拟化技术定义34
\n3.1.2虚拟化技术有关术语35
\n3.1.3虚拟化技术优势及特征36
\n3.2资源虚拟化38
\n3.2.1网络资源的虚拟化38
\n3.2.2计算资源的虚拟化40
\n3.2.3存储资源的虚拟化41
\n3.2.4软件资源的虚拟化43
\n3.3虚拟机及动态迁移44
\n3.3.1虚拟机管理及应用44
\n3.3.2虚拟机动态迁移实现原理47
\n3.3.3虚拟机动态迁移的优点50
\n小结50
\n习题50
\n第4章云计算的存储与管理52
\n4.1存储管理技术发展52
\n4.2大数据的基本概念57
\n4.2.1大数据定义及特性57
\n4.2.2数据存储模型分类58
\n4.3Google存储管理技术66
\n4.3.1分布式文件系统GFS67
\n4.3.2分布式存储系统BigTable73
\n4.3.3并行编程模型MapReduce79
\n4.3.4Google大数据技术新发展82
\n4.3.5Google大数据技术应用83
\n4.4Hadoop存储管理技术85
\n4.4.1Hadoop技术框架85
\n4.4.2Hadoop关键技术86
\n4.4.3Hadoop安装介绍88
\n4.5Windows Azure云计算技术99
\n4.5.1Windows Azure云平台99
\n4.5.2Windows Azure服务组件100
\n小结104
\n习题104
\n第5章物联网技术基础105
\n5.1物联网概述105
\n5.2射频识别技术107
\n5.2.1RFID技术概述107
\n5.2.2EPC物联网112
\n5.2.3EPC物联网在企业物流管理中的应用115
\n5.3无线传感器网络技术116
\n5.3.1无线传感器网络概述116
\n5.3.2无线传感器网络体系结构119
\n5.3.3无线传感器网络关键技术124
\n5.3.4无线传感器网络在野外测量中的应用126
\n小结131
\n习题131
\n第6章云计算和物联网安全技术133
\n6.1基本概念133
\n6.1.1定义133
\n6.1.2云计算和物联网安全现状133
\n6.1.3安全标准组织134
\n6.2安全体系框架135
\n6.3云计算的安全技术137
\n6.3.1用户访问技术137
\n6.3.2可信计算140
\n6.3.3数据安全141
\n6.3.4虚拟化安全144
\n6.4物联网的安全技术146
\n6.4.1RFID安全146
\n6.4.2无线传感器网络安全技术152
\n小结154
\n习题155
\n第7章云数据中心设计156
\n7.1云数据中心概述156
\n7.1.1数据中心的概念156
\n7.1.2数据中心的发展158
\n7.1.3云数据中心定义及优势159
\n7.2云数据中心总体设计160
\n7.2.1云数据中心建设流程160
\n7.2.2云数据中心设计理念161
\n7.2.3云数据中心需求分析162
\n7.2.4云数据中心总体架构设计164
\n7.3云数据中心详细设计165
\n7.3.1基础设施设计166
\n7.3.2网络系统设计167
\n7.3.3计算资源设计170
\n7.3.4存储资源设计175
\n7.3.5运维管理设计178
\n7.3.6灾备设计180
\n7.3.7安全设计180
\n小结181
\n习题181
\n第8章云数据中心管理182
\n8.1TCloud Elaster云成平台概述182
\n8.1.1术语182
\n8.1.2TCloud Elaster云成平台的层次架构183
\n8.2TCloud Elaster云成平台部署和安装184
\n8.2.1云成平台系统部署184
\n8.2.2TCloud Elaster云成平台系统安装188
\n8.3TCloud Elaster云成平台用户管理191
\n8.3.1用户的建立和删除191
\n8.3.2账号的建立和删除192
\n8.3.3管理员的建立和删除194
\n8.4虚拟机管理195
\n8.4.1模板的创建与管理195
\n8.4.2虚拟机创建与管理201
\n8.4.3虚拟机实时检测205
\n小结207
\n习题207
\n第9章云计算应用开发技术208
\n9.1云计算应用开发技术概述208
\n9.1.1云计算与SOA架构208
\n9.1.2云计算与MapReduce模型211
\n9.2Web Service开发技术及实例213
\n9.2.1Web Service技术213
\n9.2.2Web Service实现方法219
\n9.2.3Web Service实验环境224
\n9.2.4Web Service实验环境搭建224
\n9.2.5Web Service开发实例226
\n9.3MapReduce开发技术及实例232
\n9.3.1Hadoop MapReduce技术232
\n9.3.2Hadoop MapReduce实现方法237
\n9.3.3Hadoop MapReduce实验环境237
\n9.3.4Hadoop MapReduce实验环境搭建238
\n9.3.5Hadoop MapReduce开发实例245
\n小结253
\n习题253
\n第10章数据分析技术254
\n10.1数据分析概述254
\n10.1.1数据分析定义254
\n10.1.2基于云计算的数据分析体系结构254
\n10.1.3数据分析的步骤256
\n10.1.4术语和指标257
\n10.2数据预处理259
\n10.2.1主题分析259
\n10.2.2数据抽取259
\n10.2.3数据清洗260
\n10.2.4数据变换261
\n10.2.5数据聚合261
\n10.2.6属性约简261
\n10.3典型数据分析262
\n10.3.1描述性数据分析262
\n10.3.2关联规则挖掘分析266
\n10.3.3聚类挖掘分析273
\n10.3.4分类与预测挖掘分析279
\n10.4数据分析工具及应用287
\n10.4.1数据分析工具287
\n10.4.2Excel数据分析290
\n10.4.3spaas软件数据分析296
\n小结304
\n习题304
\n参考文献306
\n