云计算与分布式系统：从并行处理到物联网

　　随着信息技术的广泛应用和快速发展，云计算作为一种新兴的商业计算模型日益受到人们的广泛关注。《云计算与分布式系统：从并行处理到物联网》是一本完整讲述云计算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、分布式与云计算系统的设计原理、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。
　　《云计算与分布式系统：从并行处理到物联网》内容丰富，叙述深入浅出，适合作为计算机及相关专业云计算、分布式系统或分布式计算课程的教材，同时也适合专业技术人员参考使用。

　　KaiHwang（黄铠），拥有加州大学伯克利分校博士学位。现为美国南加州大学电子工程与计算机科学终身教授，并先后担任清华大学计算机与网络系统方面EMC讲座教授、分布式与云计算IV讲习教授组的首席讲座教授。他曾获中国计算机学会颁发的第一届（2004年）海外杰出学者奖，并于2012年获得国际（IEEE）云计算大会（CloudCom）的终身成就奖。
　　Geoffrey C.Fox，美国印第安纳大学计算机科学、信息与物理学院的杰出教授和院长。他毕业于英国剑桥大学，在并行与分布式计算方面著作丰硕。他曾任职加州理工学院、Syracuse等校，指导毕业了60余位博士生。他目前也是清华大学的IV讲座访问教授。
　　Jack J.Dongarra，美国田纳西大学电子工程与计算机科学杰出教授，美国橡树岭国家实验室首席研究员。他是世界知名的超级计算机与并行计算专家，也是美国工程院院士，清华大学的IV讲座访问教授。

出版者的话
中文版序
序
前言
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　云计算的数据中心虚拟化
1.3　分布式和云计算系统模型
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　互联网上的云计算
1.4　分布式系统和云计算软件环境
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
2.1.4　Top500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）
2.4.4　MOSIX： 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
2.5.1　Tianhe?1A：2010年的世界最快超级计算机
2.5.2　Gray XT5 Jaguar：2009年的领先超级计算机
2.5.3　IBM 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
3.1.2　VMM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
3.2.1　hypervisor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
3.3　CPU、内存和I/O设备的虚拟化
3.3.1　虚拟化的硬件支持
3.3.2　CPU虚拟化
3.3.3　内存虚拟化
3.3.4　I/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　云计算和服务模型
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　扩展的云计算服务
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
5.1.1　REST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
5.4.1　UDDI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
6.2.2　MapReduce、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
6.2.5　Sawzall和Pig Latin高级语言
6.2.6　并行和分布式系统的映射应用
6.3　GAE的编程支持
6.3.1　GAE编程
6.3.2　谷歌文件系统（GFS）
6.3.3　BigTable——谷歌的NOSQL系统
6.3.4　Chubby——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
6.5.2　OpenNebula、Sector/Sphere和Open Stack
6.5.3　Manjrasoft 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
7.1.2　CPU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
7.2.4　ChinaGrid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
7.3.2　CGSP的网格资源监控
7.3.3　服务记账和经济模型
7.3.4　Gridbus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
7.4.2　Globus Tookit体系结构（GT4）
7.4.3　集装器和资源/数据管理
7.4.4　ChinaGrid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
8.1　P2P计算系统
8.1.1　P2P计算系统的基本概念
8.1.2　P2P计算面临的基础挑战
8.1.3　P2P网络系统分类
8.2　P2P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
8.3.1　P2P覆盖网络的路由
8.3.2　P2P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
8.4.3　PowerTrust：可扩展的信誉系统
8.4.4　加强覆盖网络安全，抵御DDoS攻击
8.5　P2P文件共享和版权保护
8.5.1　快速搜索、副本和一致性
8.5.2　P2P内容分发网络
8.5.3　版权保护问题和解决方案
8.5.4　P2P网络中的共谋盗版预防
8.6　参考文献与习题
第9章 普适云计算、物联网与社会网络
9.1　支持普适计算的云趋势
9.1.1　云计算在HPC/HTC和普适计算中的应用
9.1.2　NASA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　移动云计算平台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）
9.2.3　HPC/HTC系统的性能指标
9.2.4　云计算的服务质量
9.2.5　MPI、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
9.5.4　Facebook：世界上最大的社会网络
9.5.5　Twitter：微博、新闻和提醒服务平台
9.6　参考文献与习题
索引

前言
Distributed and Cloud Computing，1E
关于本书
   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*进展。这些*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、分布式与云计算系统的设计原理、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、云计算平台、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章内容涉及云计算方面的相关材料，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。

第一部分
Distributed and Cloud Computing，1E

系统建模、集群化和虚拟化

前三章介绍了系统模型，并回顾了两个关键技术。第1章讲述了分布式系统模型和云平台。第2章介绍了集群化技术，第3章描述了虚拟化技术。这两个技术可以实现分布式计算和云计算。系统模型包括计算机集群、计算网格、P2P网络和云计算平台。系统集群化需要硬件、软件和中间件支持。虚拟化用于创建虚拟机、虚拟集群、数据中心的自动化，并构建弹性云平台。
第1章分布式系统模型和关键技术
本章介绍过去30年在并行、分布式、云计算领域发生的一些变革。我们研究了科学计算领域的高性能计算（HPC）系统和商业计算领域的高吞吐量计算（HTC）系统。我们检查了集群/MPP、网格、P2P网络和互联网云。这些系统在硬件体系结构、操作系统平台、处理算法、通信协议、安全需求、提供的服务模型等方面均有所不同。本章最后重点介绍了分布式系统中可扩展性、性能、可用性、安全、节能、负载外包、数据中心保护等方面的基本问题。