云计算答案 [问题点数:40分]

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华为认证HCNA云计算认证题库模拟测试练习题
HCNA H13-511-CHSV2.0 HCNA-Cloud-BCCP (Huawei Certified Network Associate-Building Cloud Computing Pl
中国电信股份有限公司云计算分公司笔试题22道,附带答案
python后端面试题,都有详细<em>答案</em>。中国电信股份有限公司<em>云计算</em>分公司笔试题22道,附带<em>答案</em>。
云计算考试
宝德集团培训试卷(Powerleader Cloud培训) 姓名:              部门:            考试日期:            总分:100分 一,填空题   (30分) 1.  <em>云计算</em>是以            的标准和            为基础,以            为中心,提供安全、快速、便捷的数据存储和网络计算服务,让互联网这片&quot;云&quot;成为每一个...
ACP云计算试题
阿里云ACP<em>云计算</em>考试真题6套,包含标准<em>答案</em>;亲测有效,有接近50%的题目会出现在阿里云的考试题库中
云计算+第三版+刘鹏+带书签可编辑
<em>云计算</em>+第三版+刘鹏+带书签可编辑 本资源转载自网络,如有侵权,请联系csdn管理员删除 查看此书详细信息请购买正版纸质
《分布式计算、云计算与大数据》习题参考解答
华南理工大学分布式计算课程教材课后题<em>答案</em>。《分布式计算、<em>云计算</em>与大数据》习题参考解答。
云计算与分布式系统习题答案
英文版,1-9章,docx和pdf​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​
云计算(第三版)(刘鹏,自制PDF)
《<em>云计算</em>》第三版,刘鹏著。看网络上都没有第三版的,本人自制PDF,扫描清晰,谢谢支持。
先电云计算比赛 国赛 试题答案(2017 年全国职业院校技能大赛(高职组)“ 云计算技术与应用” C 卷答案
先电openstack<em>云计算</em>技术与应用比赛 国赛 所有试题<em>答案</em>
基础考题云计算
<em>云计算</em>期末复习,大多是google的<em>云计算</em>工具,基础类的一些考题
华为云计算HCNA最新题库(精品50道)
最新华为<em>云计算</em>HCNA认证考试题库,精品50道,考试过关必备!
ACP 云计算试题集
ACP <em>云计算</em>试题集 单选题 ECS 1、下面哪个属性是在更换系统盘时可以修改的? A、IP 地址 B、镜像 C、安全组 D、区域 E、系统盘类型 <em>答案</em>解析:更换系统盘不会更改您实例的 IP 地址和 MAC 地址。系统盘类型不能更改,实例更换系统盘后,原系统盘被释放。为了保持足够的快照数量额度完成新磁盘的自动快照策略,你可以删除不需要的快照。 2、自定义镜像只能在同一个地域使用,是不...
云计算linux运维课程学习,云计算面试题库
小编最近总结了海量<em>云计算</em>的面试题,小编现在选取其中较为简单的一部分公布出来,希望能够对大家有所帮助。首先是关于MySQL相关的<em>云计算</em>面试题库。 ​ MySQL的复制原理以及流程 基本原理流程,3个线程以及之间的关联; (1)主:binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句,放进master上的binlog中; (2)从:io线程——在使用start slave 之后,负责从master上拉...
计算机 大三必备 云计算 期末考试 知识点总结 与一些试题集与答案解析
计算机 大三必备 的<em>云计算</em> 期末考试 知识点总结 与一些试题集与<em>答案</em>解析 ,这个非常全面所有考点都有
ACP云计算试题2018年最新题库
2018年最新的阿里云考试题库100道,含标准<em>答案</em>和解析。
阿里云计算ACP题库含答案
阿里<em>云计算</em>ACP题库含<em>答案</em>,内部资料,2018年10月以后考题更新,可以当知识点 复习。
百度2015大数据云计算研发笔试卷及答案
百度2015大数据<em>云计算</em>研发笔试卷及<em>答案</em>
云计算(第三版)刘鹏
<em>云计算</em>(第三版)作者:刘鹏。对应的PDF课件,用来观看学习。
云计算-第二版-刘鹏主编
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云计算(第三版)-刘鹏
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云计算面试题及答案云计算岗位精品面试题
<em>云计算</em>现在发展前景很好,很多人都会选择<em>云计算</em>。但是学完<em>云计算</em>如何面试成功也是重要的一环。这次在本文就为大家带来<em>云计算</em>面试及<em>答案</em>,希望能够对大家找工作的征程有所助益。n针对<em>云计算</em>工程师,现在业内也有不少开放认证的公司,比如AWS、Azure、MCSE-基础架构和云平台、CCNA和CCNP<em>云计算</em>版本、VMware VCP7-CMA,这些认证在应聘时还是可以成为加分项的。大多数互联网公司会要求应聘者具备...
分布式系统与云计算概论(陆嘉恒)
分布式系统与<em>云计算</em>概论(陆嘉恒),配套PPT,方便学生把握重难点
虚拟化与云计算期末复习
虚拟化与<em>云计算</em>期末复习n版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。
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随着信息技术的广泛应用和快速发展,<em>云计算</em>作为一种新兴的商业计算模型日益受到人们的广泛关注。《<em>云计算</em>与分布式系统:从并行处理到物联网》是一本完整讲述<em>云计算</em>与分布式系统基本理论及其应用的教材。书中从现代分布式模型概述开始,介绍了并行、分布式与<em>云计算</em>系统的设计原理、系统体系结构和创新应用,并通过开源应用和商业应用例子,阐述了如何为科研、电子商务、社会网络和超级计算等创建高性能、可扩展、可靠的系统。n下载...
2017云计算面试时常见问题
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2016百度大数据云计算笔试总结
垃圾收集将检查并释放不再使用的内存,因为JVM 垃圾收集器收集一个对象之前,一般要求程序调用适当的方法释放资源,但在没有明确释放资源的情况下,Javan 提供了缺省机制来终止化该对象心释放资源,这个方法就是 finalize(  )。n所以说垃圾收集的程序是不需要明确释放对象的。n现代垃圾收集能够处理循环引用问题。n首先垃圾回收的循环引用问题的描述如下:n//http://www.cnb
云计算复习题
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重庆市2019年云计算技能大赛样题卷(全)
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云计算习题
1. <em>云计算</em>是对(D)技术的发展与运用 A. 并行计算 B网格计算 C分布式计算 D三个选项都是 2. 从研究现状上看,下面不属于<em>云计算</em>特点的是(C) A. 超大规模 B. 虚拟化 C.私有化 D. 高可靠性 3. 与网络计算相比,不属于<em>云计算</em>特征的是(B) A.资源高度共享 B.适合紧耦合科学计算 C. 支持虚拟机 D. 适用于商业领域
Apsara Clouder云计算专项技能认证:网站建设-部署与发布
建站的基本步骤nn先将建站的基本思路理清楚,先理一条主干线。nn(1) 首先需要申请一个独立的域名,例如:baidu.com、myblog.wangnn(2)申请一台云服务器ECS,存储和运行网站的内容,这里包括HTML、图片nn(3)在服务器上安装网站环境,如:Apachenn(4)发布网站内容到云服务器nn(5)把第一步注册的域解析到云服务器的外网IP地址nn(6)进行ICP备案,相当于获得”...
阿里云clouder认证—云服务器运维管理(理论基础)
阿里云clouder认证—云服务器运维管理rn一些疑问?rn1.怎样拥有自己的云服务器ECS?rn2.在出现问题时,怎样更好的管理ECS?rn3.在出现问题之前怎样更好的防范?rn切入主题四个步骤让你了如指掌rn1.认识云服务器ECSrn2.定制云服务器ECSrn3.管理云服务器ECSrn4.运维云服务器ECSrn由于没有设置好图片的格式,所以无法显示,可以私聊我发给你具体的内容rnrnrnrnr
云计算(第三版)刘鹏》下载
《<em>云计算</em>(第三版)刘鹏》nhttps://pan.baidu.com/s/1CIWa1i8HFgsHA-FMIVjJQAnn
云计算第三版(刘鹏)可编辑pdf
<em>云计算</em>第三版可编辑pdf,作者刘鹏。 <em>云计算</em>第三版可编辑pdf,作者刘鹏。
云计算第三版(刘鹏)2019 可编辑(转WORD)
本书是国内销量最大、被众多高校采用的教材《<em>云计算</em>》的最新升级版,是中国<em>云计算</em>专家咨询委员会秘书长刘鹏教授团队的心血之作。在应对大数据挑战的过程中,<em>云计算</em>技术日趋成熟,拥有大量的成功商业应用。本书追踪最新技术,相比第二版更新了60%以上的内容,包括大数据与<em>云计算</em>、Google<em>云计算</em>、Amazon<em>云计算</em>、微软<em>云计算</em>、Hadoop 2.0及其生态圈、虚拟化技术、OpenStack开源<em>云计算</em>、<em>云计算</em>数据中心、<em>云计算</em>核心算法 和中国<em>云计算</em>技术等。刘鹏教授创办的中国<em>云计算</em>(chinacloud.cn)、中国大数据 (thebigdata.cn)网站和刘鹏微信公众号(lpoutlook)为本书学习提供技术支撑。
云计算期末复习
<em>云计算</em>期末复习,大多是google的<em>云计算</em>工具,关于GFS,BIGTABLE等
华为云计算题库,最全最新HCNAH13-511-CHS-V2.2
华为<em>云计算</em>题库,最全最新,HCNAH13-511-CHS-V2.2 HCNA H13-511-CHS V2.0 HCNA-Cloud-BCCP (Huawei Certified Network Associate-Building Cloud Computing Platform)
高职组云计算与大数据题库
第三部分:大数据平台 任务一、大数据平台搭建 1.配置 master Node 的主机名为:master;slaver1 Node 的主机名为:slaver1。 将查询 2 个节点的主机名信息以文本形式提交到答题框。 2.修改 2 个节点的 hosts 文件, 使用 FQDN 的方式,配置 IP 地址与主机名之间的映射关系。查询 hosts 文件的信息,将操作命令和返回结果以文本形式提交到答题框。 3.配置2个节点使用Ambari和iaas中的centos7的yum源。其中Ambari yum 源在 XianDian-BigData-v2.2.iso 软件包中。 4.在 master 节点安装 ntp 时钟服务,使用文件/etc/ntp.conf 配置 ntp 服务; 在 slaver 节点安装 ntpdate 软件包,将 slaver1 节点时钟同步到 master 节点,将操作命令和返回结果以文本形式提交到答题框。 5.检查 2 个节点是否可以通过无密钥相互访问,如果未配置,则进行 SSH 无密码公钥认证配置,将操作命令和返回结果以文本形式提交到答题框。 6.安装 2 个节点的 JDK 环境,其中 jdk-8u77-linux-x64.tar.gz 在 XianDian-BigData-v2.2.iso 软件包中,使用命令查看 JAVA 版本信息,将操作命令和返回结果以文本形式提交到答题框。
刘鹏云计算资源
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阿里云云计算专业认证考试(ACP)真题6套(含答案).docx
阿里云<em>云计算</em>专业认证考试(ACP)真题6套(含<em>答案</em>),适合需要参加阿里云ACP认证考试的同学参考学习使用。
2019年全国职业院校技能大赛高职组“云计算技术与应用”赛项试题(样卷)
2019年全国职业院校技能大赛<em>云计算</em>技术与应用竞赛样卷 题目:“企业云服务平台系统”的设计与实现 【选手须知】 1.竞赛试题通过在线“<em>云计算</em>技术与应用”竞赛考试系统和书面文档共同发布,内容完全一致,如出现纸质任务书缺页、字迹不清、与考试系统中不一致等问题,请及时向裁判示意,并进行任务书的更换。 2.参赛团队应在4小时内完成任务书规定内容;选手在竞赛过程中各系统生成的运行记录或程序文件必须存储到在线“<em>云计算</em>技术与应用”竞赛考试系统指定的用户账户中,未存储到指定账户的运行记录或程序文件均不予给分。 3.选手提交的试卷用工位号标识,不得写上姓名或与身份有关的信息,否则成绩无效。 4.比赛过程中由于人为原因造成设备或软件损坏,这种情况不予更换。 某大型互联网公司的生产系统用户规模不断增加,每天产生海量的生产数据,这些数据既包括文本、文档、图片、视频等非结构化的数据,同时又包括生产系统和业务系统的结构化数据。为了公司生产系统安全高可用,同时能够统一存储、收集、管理、分析和挖掘这些海量数据,为实现系统弹性扩展、资源按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用。该公司拟搭建安全的<em>云计算</em>平台,系统既要满足云网络、云存储和云主机的资源弹性需求,又要通过基于云平台的大数据服务实现数据的安全存储、授权访问、分析挖掘和快速检索。通过使用提供的教育、电商、交通、社交、娱乐、金融等某种大数据源和成熟的机器学习算法(ML)进行大数据分析分析案例开发。 经公司CIO反复调研,决定选用先电<em>云计算</em>平台搭建<em>云计算</em>平台和大数据系统应用研发。 搭建私有云平台,以实现资源的池化弹性管理、企业应用的集中管理、统一安全认证和授权管理。按照给出的云平台架构进行IaaS、PaaS、大数据系统部署及运维管理,并进行大数据分析应用开发和微信小程序开发,最后提交工程文档。 某大型互联网公司的生产系统用户规模不断增加,每天产生海量的生产数据,这些数据既包括文本、文档、图片、视频等非结构化的数据,同时又包括生产系统和业务系统的结构化数据。为了公司生产系统安全高可用,同时能够统一存储、收集、管理、分析和挖掘这些海量数据,为实现系统弹性扩展、资源按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用。该公司拟搭建安全的<em>云计算</em>平台,系统既要满足云网络、云存储和云主机的资源弹性需求,又要通过基于云平台的大数据服务实现数据的安全存储、授权访问、分析挖掘和快速检索。通过使用提供的教育、电商、交通、社交、娱乐、金融等某种大数据源和成熟的机器学习算法(ML)进行大数据分析分析案例开发。 经公司CIO反复调研,决定选用先电<em>云计算</em>平台搭建<em>云计算</em>平台和大数据系统应用研发。 搭建私有云平台,以实现资源的池化弹性管理、企业应用的集中管理、统一安全认证和授权管理。按照给出的云平台架构进行IaaS、PaaS、大数据系统部署及运维管理,并进行大数据分析应用开发和微信小程序开发,最后提交工程文档。 某大型互联网公司的生产系统用户规模不断增加,每天产生海量的生产数据,这些数据既包括文本、文档、图片、视频等非结构化的数据,同时又包括生产系统和业务系统的结构化数据。为了公司生产系统安全高可用,同时能够统一存储、收集、管理、分析和挖掘这些海量数据,为实现系统弹性扩展、资源按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用。该公司拟搭建安全的<em>云计算</em>平台,系统既要满足云网络、云存储和云主机的资源弹性需求,又要通过基于云平台的大数据服务实现数据的安全存储、授权访问、分析挖掘和快速检索。通过使用提供的教育、电商、交通、社交、娱乐、金融等某种大数据源和成熟的机器学习算法(ML)进行大数据分析分析案例开发。 经公司CIO反复调研,决定选用先电<em>云计算</em>平台搭建<em>云计算</em>平台和大数据系统应用研发。 搭建私有云平台,以实现资源的池化弹性管理、企业应用的集中管理、统一安全认证和授权管理。按照给出的云平台架构进行IaaS、PaaS、大数据系统部署及运维管理,并进行大数据分析应用开发和微信小程序开发,最后提交工程文档。 某大型互联网公司的生产系统用户规模不断增加,每天产生海量的生产数据,这些数据既包括文本、文档、图片、视频等非结构化的数据,同时又包括生产系统和业务系统的结构化数据。为了公司生产系统安全高可用,同时能够统一存储、收集、管理、分析和挖掘这些海量数据,为实现系统弹性扩展、资源按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用。该公司拟搭建安全的<em>云计算</em>平台,系统既要满足云网络、云存储和云主机的资源弹性需求,又要通过基于云平台的大数据服务实现数据的安全存储、授权访问、分析挖掘和快速检索。通过使用提供的教育、电商、交通、社交、娱乐、金融等某种大数据源和成熟的机器学习算法(ML)进行大数据分析分析案例开发。 经公司CIO反复调研,决定选用先电<em>云计算</em>平台搭建<em>云计算</em>平台和大数据系统应用研发。 搭建私有云平台,以实现资源的池化弹性管理、企业应用的集中管理、统一安全认证和授权管理。按照给出的云平台架构进行IaaS、PaaS、大数据系统部署及运维管理,并进行大数据分析应用开发和微信小程序开发,最后提交工程文档。 某大型互联网公司的生产系统用户规模不断增加,每天产生海量的生产数据,这些数据既包括文本、文档、图片、视频等非结构化的数据,同时又包括生产系统和业务系统的结构化数据。为了公司生产系统安全高可用,同时能够统一存储、收集、管理、分析和挖掘这些海量数据,为实现系统弹性扩展、资源按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用。该公司拟搭建安全的<em>云计算</em>平台,系统既要满足云网络、云存储和云主机的资源弹性需求,又要通过基于云平台的大数据服务实现数据的安全存储、授权访问、分析挖掘和快速检索。通过使用提供的教育、电商、交通、社交、娱乐、金融等某种大数据源和成熟的机器学习算法(ML)进行大数据分析分析案例开发。 经公司CIO反复调研,决定选用先电<em>云计算</em>平台搭建<em>云计算</em>平台和大数据系统应用研发。 搭建私有云平台,以实现资源的池化弹性管理、企业应用的集中管理、统一安全认证和授权管理。按照给出的云平台架构进行IaaS、PaaS、大数据系统部署及运维管理,并进行大数据分析应用开发和微信小程序开发,最后提交工程文档。
华为官方HCNA-Cloud(云计算)培训教材
HCNA-Cloud认证定位于<em>云计算</em>基础技术、配置和维护。
先电云计算PaaS部分操作手册
先电<em>云计算</em>大赛提供的PaaS部分(Docker)的操作手册。
阿里云ACP认证模拟题+答案
2018阿里云ACP级各认证考试大纲+样题;<em>云计算</em>,模拟题带<em>答案</em>
阿里云云计算专业认证考试(ACP)真题6套全
阿里云合作单位提供的,阿里云<em>云计算</em>专业认证考试(ACP)考试真题,做完这6套真题,参加ACP考试就能及格了。附带<em>答案</em>。(个别<em>答案</em>是错的)
2018年国赛题
2018年国赛题。2018年国赛题。2018年国赛题。还有很详细的评分标准!
云存储:对象存储管理与安全
为降低云服务器负载和成本,一般需要将网站静态资源、图片、音视频、日志、下载资源等海量文件存储在更低单价的存储类型上,并配合CDN、图片处理、媒体转码、数据处理等服务,给客户提供更好的体验和更多服务。nn       nn学习入口:点击这里nnnnn       本课程主要讲解海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务——对象存储的常用操作,包括在云端存储静态资源,并通过控制台、API
阿里云云计算ACP最新题库2018
阿里云<em>云计算</em>ACP最新题库大全,2018最新题库,助您高效拿到阿里云云就算ACP证书。
云计算与分布式系统:从并行处理到物联网【中文 完整版】
<em>云计算</em>与分布式系统:从并行处理到物联网中文版,489页全。机械工业出版社。文件为压缩文件,无需解压密码
分布式系统与云计算之概述
一、内容nnn 分布式系统基础nn 分布式系统特征n 系统模型n 进程间通信n 间接通信n n n……nnn 分布式系统泛型nn 分布式文件系统n 分布式计算系统n 虚拟化与<em>云计算</em>n n <em>云计算</em>n n nn二、分布式系统的目标nn资源共享resource sharingnn协同计算collaborative computingnn nn三、什么是分布式系统nnA di...
先电openstack云计算比赛个人记录
<em>云计算</em>openstack搭建及运维1.参赛内容简介2.环境搭建预先准备安装openstack组件3.iaas云平台运维4.Docker容器部署5.Docker容器运维6.大数据+安卓rn1.参赛内容简介rnrn本人才疏学浅,如有错误,还望各位不吝赐教,谢谢rn参赛试题基本都差不多,基本包括以下几个方面rnrnrnopenstack环境搭建rnopenstack运维rndockerrn大数据运维rn安卓开发rnrnrn样题下载...
云计算面试题——apache相关
1.apache软件处理并发的模型有几种nn有三种:prefork worker event。nprefork就是多进程响应多个请求的,会事先创建出来一部分空闲进程,但是请求比较多时会大量消耗资源,所以还需要通过最小空闲进程和最大空闲进程来限制,并引进了进程重用(master不需要将处理完请求的进程杀掉,而是保留可以n处理其他的请求),apache2.2的版本默认使用这种方式,且应用最为广泛;nw...
阿里云ACP考试真题六套附答案
阿里云ACP考试真题六套附<em>答案</em>,题目主要涉及的是2017考点,有需要的可以下载练习,对阿里云ACP有一定的帮助。
阿里云 最新2018 5月份 600道最新题库附带答案
ACP600道最新题库附带<em>答案</em> 例子 1. 由于业务的流量增长,您需要对您的阿里云的云服务ECS实例的带宽进行临时升级操作,以下的描述中错误的是 (C)。 A. 可以在当前生命周期内,设定时间段区间内临时增加带宽. B. 可以按天进行升级,升级后如果云服务器ECS续费,仍然按照原基础带宽进行续费 C. 不支持按天升级,升级之后按升级之后的带宽进行续费 D. 可以多次叠加操作,支持随时操作,不受任何操作影响
2019先电国赛赛题库.docx
2019先电<em>云计算</em>技术与应用赛项国赛题库,IaaS+PaaS+SaaS,大数据等。
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阿里云考试认证题库 ACA 阿里云考试。 阿里云认证考试之五,数加构建企业级的数据分析平台; ACA 阿里云考试
云计算实验(二)Hadoop 练习
1、实验目的n搭建 Hadoop 运行环境,了解其基本操作。n2、实验内容n一、搭建 Hadoopn在个人电脑上搭建 Hadoop,操作系统 Linux/Windows 都可以,可使用虚拟机,单节点(如果时间充裕,可以搭建多节点)。n参考:nhttp://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCl...
OpenStack 与云计算
一 Openstack介绍美国国家宇航局(NASA)和Rackspace合作开发的一个开源项目。目的是为公有云和社区云提供软件,但因其灵活性,也可以定制私有云。可以帮助服务商和企业实现类似于亚马逊Amazon EC2和S3的云基础架构服务。Openstack是一个Iaas层的软件。已经得到了IBM、Dell、HP、AMD、Intel等各大IT厂商的支持。Openstack的开源社区也为Openst...
【PDF电子书】云计算与分布式系统[中文版]
关于本书 本电子迷你书摘自《<em>云计算</em>与分布式系统:从并行处理到物联网》一书第 1、2、6章,由InfoQ制作,属于InfoQ软件开发丛书。 免费下载本电子书 以下是《<em>云计算</em>与分布式系统:从并行处理到物联网》一书的介绍: 经过30年的发展,并行处理和分布式计算在计算机科学和信息技术中方兴未艾。许多高校现在已经开设相关课程。教师和学生一直在寻找一本可以全面涵盖计算理论和信息技术(包括设计、编程和分布式系统应用)的教材。本书正是为了满足这一需求而设计,而且本书还可以作为相关领域专业技术人员的参考书。 本书介绍了硬件和软件、系统体系结构、新的编程范式,以及强调速度性能和节能的生态系统方面的最新进展。这些最新发展说明了如何创建高性能集群、可扩展网络、自动数据中心和高吞吐量云/网格系统。我们还介绍了云编程以及如何将分布式系统和云系统应用于创新的互联网应用中。本书的目的是将传统的多处理器和多计算机集群转换为Web规模网格、云以及在未来互联网中泛在使用的对等(P2P)网络,包括近年来快速发展的大型社会网络和物联网。 本书主要内容 我们已经在单独的一卷中介绍了许多里程碑式的发展。我们呈现的成果不仅来自于我们自己的研究团队,还来自于美国、中国和澳大利亚的主要研究组织。总的来说,本书总结了近年来从并行处理到分布式计算和未来互联网的进展。 本书从现代分布式模型概述开始,揭示并行、分布式与<em>云计算</em>系统的设计原理、系统体系结构和创新应用。本书试图将并行处理技术与基于网络的分布式系统结合。书中通过开源和商业厂商的具体例子,重点介绍了用于研究、电子商务、社会网络、超级计算等应用的可扩展物理系统、虚拟化数据中心和云系统。 全书共9章内容,分为三部分:第一部分覆盖系统模型和关键技术,包括集群化和虚拟化。第二部分介绍数据中心设计、<em>云计算</em>平台、面向服务的体系结构、分布式编程范式和软件支持。第三部分研究计算/数据网格、对等网络、普适云、物联网和社会网络。 本书有6章内容涉及<em>云计算</em>方面的相关材料,分别是第1章、第3~6章和第9章。书中描述的云系统包括公有云:谷歌应用引擎、亚马逊Web服务、Facebook、SalesForce.com等。这些云系统在升级Web服务和互联网应用方面发挥着越来越重要的作用。计算机架构师、软件工程师和系统设计师可能想要利用云技术来建造未来计算机和基于互联网的系统。 本书特点 覆盖现代分布式计算技术,包括计算机集群、虚拟化、面向服务的体系结构、大规模并行处理器、对等系统、<em>云计算</em>、社会网络和物联网。 强调开发并行、分布式和<em>云计算</em>系统的普适性、灵活性、有效性、可扩展性、可用性和可编程性。 硬件、网络和系统体系结构方面的最新进展: 多核CPU和众核GPU(Intel、 Nvidia、AMD)。 虚拟机和虚拟集群(CoD、Violin、Amazon VPC)。 Top500体系结构(Tianhe-1A、Jaguar、Roadrunner等)。 谷歌应用引擎、亚马逊AWS、微软Azure、IBM蓝云。 TeraGrid、DataGrid、ChinaGrid、BOINIC、Grid' 5000和FutureGrid。 Chord、Napster、BiTorrent、KaZaA、PPlive、JXTA和.NET。 RFID、传感器网络、GPS、CPS和物联网。 Facebook、Force.Com、Twitter、SGI Cylone、Nebula和GoGrid。 范式、编程、软件和生态系统方面新的改进: MapReduce、Dryad、Hadoop、MPI、Twister、BigTable、DISC等。 云服务和信任模型(SaaS、IaaS、PaaS和PowerTrust)。 编程语言和协议(Python, SOAP, UDDI, Pig Latin)。 虚拟化软件(Xen、KVM、VMware ESX等)。 云操作系统和混搭系统(Eucalyptus、Nimbus、OpenNebula、vShere/4等)。 面向服务的体系结构(REST、WS、Web 2.0、OGSA等)。 分布式操作系统(DCE、Amoeba和MOSIX)。 中间件和软件库(LSF、Globus、Hadoop、Aneka)。 书中含有100多个例题,并且每章末都有习题和进一步阅读建议。 涵盖多个来自主流分布式计算提供商(亚马逊、谷歌、微软、IBM、惠普、Sun、 Silicon Graphics、Rackspace、SalesForce.com、netSuite和Enomaly等)的案例研究。 原书目录 第一部分系统建模、集群化和虚拟化 第1章分布式系统模型和关键技术 1.1互联网之上的可扩展计算 1.1.1互联网计算的时代 1.1.2可扩展性计算趋势和新的范式 1.1.3物联网和CPS 1.2基于网络的系统技术 1.2.1多核CPU和多线程技术 1.2.2大规模和超大规模GPU计算 1.2.3内存、外部存储和广域网 1.2.4虚拟机和虚拟化中间件 1.2.5<em>云计算</em>的数据中心虚拟化 1.3分布式和<em>云计算</em>系统模型 1.3.1协同计算机集群 1.3.2网格计算的基础设施 1.3.3对等网络家族 1.3.4互联网上的<em>云计算</em> 1.4分布式系统和<em>云计算</em>软件环境 1.4.1面向服务的体系结构(SOA) 1.4.2分布式操作系统趋势 1.4.3并行和分布式编程模型 1.5性能、安全和节能 1.5.1性能度量和可扩展性分析 1.5.2容错和系统可用性 1.5.3网络威胁与数据完整性 1.5.4分布式计算中的节能 1.6参考文献和习题 第2章可扩展并行计算集群 2.1大规模并行集群 2.1.1集群发展趋势 2.1.2计算机集群的设计宗旨 2.1.3基础集群设计问题 2.1.4Top500超级计算机分析 2.2计算机集群和MPP体系结构 2.2.1集群组织和资源共享 2.2.2节点结构和MPP封装 2.2.3集群系统互连 2.2.4硬件、软件和中间件支持 2.2.5大规模并行GPU集群 2.3计算机集群的设计原则 2.3.1单系统镜像特征 2.3.2冗余高可用性 2.3.3容错集群配置 2.3.4检查点和恢复技术 2.4集群作业和资源管理 2.4.1集群作业调度方法 2.4.2集群作业管理系统 2.4.3集群计算的负载共享设备(LSF) 2.4.4MOSIX: Linux集群和云的操作系统 2.5顶尖超级计算机系统的个案研究 2.5.1Tianhe-1A:2010年的世界最快超级计算机 2.5.2Gray XT5 Jaguar:2009年的领先超级计算机 2.5.3IBM Roadrunner:2008年的领先超级计算机 2.6参考文献和习题 第3章虚拟机和集群与数据中心虚拟化 3.1虚拟化的实现层次 3.1.1虚拟化实现的层次 3.1.2VMM的设计需求和提供商 3.1.3操作系统级的虚拟化支持 3.1.4虚拟化的中间件支持 3.2虚拟化的结构/工具与机制 3.2.1hypervisor与Xen体系结构 3.2.2全虚拟化的二进制翻译 3.2.3编译器支持的半虚拟化技术 3.3CPU、内存和I/O设备的虚拟化 3.3.1虚拟化的硬件支持 3.3.2CPU虚拟化 3.3.3内存虚拟化 3.3.4I/O虚拟化 3.3.5多核处理器的虚拟化 3.4虚拟集群和资源管理 3.4.1物理集群与虚拟集群 3.4.2在线迁移虚拟机的步骤与性能影响 3.4.3内存、文件与网络资源的迁移 3.4.4虚拟集群的动态部署 3.5数据中心的自动化与虚拟化 3.5.1数据中心服务器合并 3.5.2虚拟存储管理 3.5.3虚拟化数据中心的云操作系统 3.5.4虚拟化数据中心的可信管理 3.6参考文献与习题 第二部分云平台、面向服务的体系结构和云编程 第4章构建在虚拟化数据中心上的云平台体系结构 4.1<em>云计算</em>和服务模型 4.1.1公有云、私有云和混合云 4.1.2云生态系统和关键技术 4.1.3基础设施即服务(IaaS) 4.1.4平台即服务 (PaaS) 和软件即服务(SaaS) 4.2数据中心设计与互连网络 4.2.1仓库规模的数据中心设计 4.2.2数据中心互连网络 4.2.3运送集装器的模块化数据中心 4.2.4模块化数据中心的互连 4.2.5数据中心管理问题 4.3计算与存储云的体系结构设计 4.3.1通用的云体系结构设计 4.3.2层次化的云体系结构开发 4.3.3虚拟化支持和灾难恢复 4.3.4体系结构设计挑战 4.4公有云平台:GAE、AWS和Azure 4.4.1公有云及其服务选项 4.4.2谷歌应用引擎(GAE) 4.4.3亚马逊的Web服务(AWS) 4.4.4微软的Windows Azure 4.5云间的资源管理 4.5.1扩展的<em>云计算</em>服务 4.5.2资源配置和平台部署 4.5.3虚拟机创建和管理 4.5.4云资源的全球交易 4.6云安全与信任管理 4.6.1云安全的防御策略 4.6.2分布式入侵/异常检测 4.6.3数据和软件保护技术 4.6.4数据中心的信誉指导保护 4.7参考文献与习题 第5章面向服务的分布式体系结构 5.1服务和面向服务的体系结构 5.1.1REST和系统的系统 5.1.2服务和Web服务 5.1.3企业多层体系结构 5.1.4网格服务和OGSA 5.1.5其他的面向服务的体系结构和系统 5.2面向消息的中间件 5.2.1企业总线 5.2.2发布-订阅模型和通知 5.2.3队列和消息传递系统 5.2.4云或网格中间件应用 5.3门户和科学网关 5.3.1科学网关样例 5.3.2科学协作的HUBzero平台 5.3.3开放网关计算环境(OGCE) 5.4发现、注册表、元数据和数据库 5.4.1UDDI和服务注册表 5.4.2数据库和订阅-发布 5.4.3元数据目录 5.4.4语义Web和网格 5.4.5作业执行环境和监控 5.5面向服务的体系结构中的工作流 5.5.1工作流的基本概念 5.5.2工作流标准 5.5.3工作流体系结构和规范 5.5.4工作流运行引擎 5.5.5脚本工作流系统Swift 5.6参考文献与习题 第6章云编程和软件环境 6.1云和网格平台的特性 6.1.1云的功能和平台的特性 6.1.2网格和云的公共传统特性 6.1.3数据特性和数据库 6.1.4编程和运行时支持 6.2并行和分布式编程范式 6.2.1并行计算和编程范式 6.2.2MapReduce、Twister和迭代MapReduce 6.2.3来自Apache的Hadoop软件库 6.2.4微软的Dryad和DryadLINQ 6.2.5Sawzall和Pig Latin高级语言 6.2.6并行和分布式系统的映射应用 6.3GAE的编程支持 6.3.1GAE编程 6.3.2谷歌文件系统(GFS) 6.3.3BigTable——谷歌的NOSQL系统 6.3.4Chubby——谷歌的分布式锁服务 6.4亚马逊AWS与微软Azure中的编程 6.4.1亚马逊EC2上的编程 6.4.2亚马逊简单存储服务(S3) 6.4.3亚马逊弹性数据块存储服务(EBS)和SimpleDB 6.4.4微软Azure编程支持 6.5新兴云软件环境 6.5.1开源的Eucalyptus和Nimbus 6.5.2OpenNebula、Sector/Sphere和Open Stack 6.5.3Manjrasoft Aneka云和工具机 6.6参考文献与习题 第三部分网格、P2P和未来互联网 第7章网格计算系统和资源管理 7.1网格体系结构和服务建模 7.1.1网格历史与服务类别 7.1.2CPU清除和虚拟超级计算机 7.1.3开放网格服务体系结构(OGSA) 7.1.4数据密集型网格服务模型 7.2网格项目和网格系统创建 7.2.1国家网格和国际项目 7.2.2美国的NSF TeraGrid 7.2.3欧盟的DataGrid 7.2.4ChinaGrid设计经验 7.3网格资源管理和资源中介 7.3.1资源管理和作业调度 7.3.2CGSP的网格资源监控 7.3.3服务记账和经济模型 7.3.4Gridbus的资源中介 7.4网格计算的软件与中间件 7.4.1开源网格中间件包 7.4.2Globus Tookit体系结构(GT4) 7.4.3集装器和资源/数据管理 7.4.4ChinaGrid支持平台(CGSP) 7.5网格应用趋势和安全措施 7.5.1网格应用技术融合 7.5.2网格负载与性能预测 7.5.3网格安全执行的信任模型 7.5.4认证与授权方法 7.5.5网格安全基础设施(GSI) 7.6参考文献与习题 第8章对等计算和覆盖网络 8.1P2P计算系统 8.1.1P2P计算系统的基本概念 8.1.2P2P计算面临的基础挑战 8.1.3P2P网络系统分类 8.2P2P覆盖网络及其性质 8.2.1无结构P2P覆盖网络 8.2.2分布式哈希表(DHT) 8.2.3结构化P2P覆盖网络 8.2.4混合式覆盖网络 8.3路由、邻近性和容错 8.3.1P2P覆盖网络的路由 8.3.2P2P覆盖网络中的网络邻近性 8.3.3容错和失效恢复 8.3.4抗扰动与失效 8.4信任、信誉和安全管理 8.4.1节点信任和信誉系统 8.4.2信任覆盖网络和DHT实现 8.4.3PowerTrust:可扩展的信誉系统 8.4.4加强覆盖网络安全,抵御DDoS攻击 8.5P2P文件共享和版权保护 8.5.1快速搜索、副本和一致性 8.5.2P2P内容分发网络 8.5.3版权保护问题和解决方案 8.5.4P2P网络中的共谋盗版预防 8.6参考文献与习题 第9章普适<em>云计算</em>、物联网与社会网络 9.1支持普适计算的云趋势 9.1.1<em>云计算</em>在HPC/HTC和普适计算中的应用 9.1.2NASA和CERN的大规模私有云 9.1.3灵活和可扩展的云混搭系统 9.1.4移动<em>云计算</em>平台Cloudlet 9.2分布式系统和云的性能 9.2.1科研云综述 9.2.2数据密集型扩展计算(DISC) 9.2.3HPC/HTC系统的性能指标 9.2.4<em>云计算</em>的服务质量 9.2.5MPI、Azure、EC2、MapReduce、Hadoop的基准测试 9.3物联网关键技术 9.3.1实现普适计算的物联网 9.3.2射频标识(RFID) 9.3.3传感器网络和ZigBee技术 9.3.4全球定位系统(GPS) 9.4物联网创新应用 9.4.1物联网应用 9.4.2零售和供应链管理 9.4.3智能电网和智能建筑 9.4.4信息物理系统(CPS) 9.5在线社会网络和专业网络 9.5.1在线社会网络特征 9.5.2基于图论的社会网络分析 9.5.3社会网络社区和应用 9.5.4Facebook:世界上最大的社会网络 9.5.5Twitter:微博、新闻和提醒服务平台 9.6参考文献与习题
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