本書取材國內外云計算技術領域*新資料，并在認真總結作者團隊相關科研成果的基礎上，精心組織編寫。本書分為四個部分：第一部分云計算基本知識介紹了云計算發(fā)展現狀、云計算系統(tǒng)架構與組成部件；第二部分云計算安全保障機制介紹了可信虛擬私有云及執(zhí)行體與執(zhí)行點可信評估機制、云數據銷毀機制、云存儲隱私保護機制與保護模型以及多授權機構基于屬性的密文訪問控制方案；第三部分綠色云計算分析了云計算能耗問題，介紹了綠色云計算模型、節(jié)能型資源配置與任務調度機制、動態(tài)數據聚集機制與重復數據刪除機制；第四部分云端融合計算重點介紹了云端融合計算模型、關鍵技術及其在知識系統(tǒng)、惡意代碼防御、流媒體等領域的應用。本書集中反映了云計算技術的新思路、新觀點、新方法和新成果；注意從實際出發(fā)，采用讀者容易理解的體系和敘述方法，深入淺出、循序漸進地幫助讀者把握云計算技術的主要內容，富有啟發(fā)性。

徐小龍，南京郵電大學計算機學院教授，博士生導師。"通信與信息系統(tǒng)專業(yè)”博士，"電子科學與技術”博士后流動站博士后（出站），國家卓越工程師計劃專業(yè)負責人。2011年獲得國家留學基金委資助赴英國從事博士后研究，一直從事分布式計算、移動計算、物聯網、信息網絡與信息安全等技術領域的教學和科研工作。

目    錄
第一部分  云計算基本知識
第1章  云計算產生與發(fā)展 2
1．1  云計算的產生 2
1．2  云計算發(fā)展歷程 3
1．2．1  計算模式演進 3
1．2．2  云計算發(fā)展大事記 6
1．2．3  云計算時代 9
1．3  云計算定義及特征 11
1．3．1  定義 11
1．3．2  典型特征 13
1．3．3  計算模式對比 13
1．4  本章小結 15
參考文獻 15
第2章  云計算關鍵技術 17
2．1  體系架構 17
2．1．1  核心服務層 18
2．1．2  服務管理層 18
2．1．3  用戶訪問接口層 19
2．1．4  云計算性能要求 19
2．1．5  云平臺運營方式 20
2．2  虛擬化技術 21
2．2．1  技術定義及優(yōu)勢 21
2．2．2  技術分類 22
2．2．3  幾種虛擬化軟件介紹 30
2．2．4  Docker技術 33
2．3  云存儲 34
2．3．1  基本概念 34
2．3．2  網絡架構與系統(tǒng)特征 35
2．3．3  層次結構模型 38
2．3．4  技術優(yōu)勢 39
2．3．5  云存儲文件系統(tǒng) 40
2．4  分布式計算 41
2．4．1  分布式計算的基本概念 41
2．4．2  典型的分布式計算技術 42
2．4．3  存儲整合 46
2．4．4  技術分析與比較 46
2．5  安全機制 47
2．5．1  安全挑戰(zhàn) 47
2．5．2  技術現狀 48
2．5．3  關鍵技術 50
2．6  資源調度與性能管理 53
2．6．1  資源調度技術 53
2．6．2  性能管理技術 54
2．7  本章小結 56
參考文獻 56
第3章  云計算平臺 62
3．1  Google云計算平臺 62
3．1．1  系統(tǒng)簡介 62
3．1．2  GFS文件系統(tǒng) 62
3．1．3  MapReduce編程模型 64
3．1．4  分布式數據庫BigTable 65
3．1．5  典型應用 66
3．2  Amazon云計算平臺 67
3．2．1  系統(tǒng)簡介 67
3．2．2  分布式文件系統(tǒng)Dynamo 68
3．2．3  彈性計算云EC2 71
3．2．4  簡單存儲服務S3 72
3．3  Microsoft云計算平臺 75
3．3．1  系統(tǒng)簡介 75
3．3．2  服務組件 75
3．4  阿里云計算平臺 77
3．4．1  系統(tǒng)簡介 77
3．4．2  彈性計算服務 78
3．4．3  對象存儲服務 79
3．4．4  開放表格存儲 81
3．4．5  云數據庫RDS 82
3．4．6  大數據計算服務MaxCompute 82
3．4．7  阿里云數加平臺 82
3．4．8  阿里云盾系統(tǒng) 83
3．5  開源云計算平臺 84
3．5．1  OpenStack 84
3．5．2  Hadoop 88
3．5．3  Spark 96
3．6  云計算仿真平臺 110
3．6．1  CloudSim簡介 110
3．6．2  CloudSim體系結構 111
3．6．3  CloudSim應用 111
3．7  本章小結 112
參考文獻 112
第4章  云計算應用 114
4．1  在電信領域的應用 114
4．1．1  云計算在電信行業(yè)的優(yōu)勢 114
4．1．2  應用模式 115
4．2  在醫(yī)療領域的應用 118
4．2．1  醫(yī)療信息化建設 118
4．2．2  醫(yī)療數據處理 120
4．3  在政務領域的應用 121
4．3．1  基于云計算的電子政務 121
4．3．2  基于云計算的智慧城市 122
4．3．3  智慧南京 125
4．4  在電子商務領域的應用 126
4．4．1  應用意義與前景 125
4．4．2  典型應用案例 127
4．5  本章小結 130
參考文獻 130
第二部分  云計算安全保障機制
第5章  可信虛擬私有云 134
5．1  云計算安全分析 134
5．1．1  云安全問題及需求 134
5．1．2  云安全架構 137
5．1．3  云安全解決方案 140
5．2  可信虛擬私有云模型 141
5．2．1  可信虛擬私有云定義 141
5．2．2  安全Agent與Agency體系結構 142
5．2．3  基于安全Agent的可信虛擬私有云模型 144
5．2．4  SATVPC的多租客隔離模型 144
5．3  執(zhí)行體與執(zhí)行點可信評估機制 145
5．3．1  基本思想 145
5．3．2  動態(tài)復合可信評估算法 146
5．3．3  可信判別策略 148
5．4  實驗系統(tǒng) 149
5．4．1  原型系統(tǒng) 149
5．4．2  原型系統(tǒng)與工作流程 150
5．4．3  實驗驗證與性能分析 152
5．5  本章小結 154
參考文獻 155
第6章  云數據銷毀 157
6．1  概述 157
6．1．1  云數據銷毀需求 157
6．1．2  數據銷毀方式 158
6．1．3  數據銷毀策略 159
6．2  基于多移動Agent的云數據銷毀模型 160
6．2．1  多移動Agent技術 160
6．2．2  模型架構 163
6．2．3  銷毀模式 164
6．2．4  基本流程 166
6．3  防御型銷毀機制 171
6．3．1  模型架構 171
6．3．2  數據托管流程 172
6．3．3  數據檢測 174
6．3．4  數據銷毀 177
6．3．5  實驗驗證 181
6．4  云數據銷毀原型系統(tǒng) 184
6．4．1  JADE平臺 184
6．4．2  關鍵類圖 184
6．4．3  預處理 185
6．4．4  防御型監(jiān)測 186
6．4．5  性能分析 186
6．5  本章小結 186
參考文獻 187
第7章  云存儲數據隱私保護 189
7．1  數據安全隱私問題 189
7．2  云數據隱私保護關鍵技術 191
7．2．1  數據內容隱私保護 191
7．2．2  數據屬性隱私保護 195
7．3  云存儲隱私保護機制 198
7．3．1  代表性方案 198
7．3．2  基于加密的隱私保護算法 200
7．3．3  基于屬性的訪問控制策略 202
7．3．4  代理重加密技術 203
7．3．5  安全隔離機制 204
7．4  基于分割的云存儲分級數據私密性保護模型 205
7．4．1  體系架構 205
7．4．2  安全假設 206
7．4．3  主要功能模塊 207
7．4．4  工作流程 208
7．4．5  安全性分析 210
7．4．6  性能開銷 210
7．5  本章小結 211
參考文獻 211
第8章  多授權機構基于屬性的密文訪問控制方案 215
8．1  有中央機構的多授權機構基于屬性的密文訪問控制方案 215
8．1．1  基本思想 215
8．1．2  安全假設 218
8．1．3  算法描述 219
8．1．4  安全性分析 221
8．1．5  實驗與驗證 224
8．2  無中央機構的多授權機構基于屬性的密文訪問控制方案 227
8．2．1  基本思想 227
8．2．2  安全假設 229
8．2．3  算法流程 230
8．2．4  安全性證明 234
8．2．5  實驗驗證與性能分析 236
8．3  本章小結 239
參考文獻 239
第三部分  綠色云計算
第9章  云計算能耗分析 242
9．1  能耗問題 242
9．1．1  當前狀況 242
9．1．2  原因分析 244
9．2  綠色計算 246
9．2．1  綠色計算定義 246
9．2．2  節(jié)能機制 247
9．3  綠色云計算 250
9．3．1  綠色云計算定義 250
9．3．2  相關技術簡介 251
9．3．3  綠色云計算模型 255
9．4  本章小結 258
參考文獻 258
第10章  節(jié)能型資源配置與任務調度 262
10．1  面向低能耗云計算任務調度的資源配置 262
10．1．1  資源配置模型 262
10．1．2  基于概率匹配的資源配置算法 268
10．1．3  基于改進型模擬退火的資源配置算法 270
10．1．4  實驗驗證與性能分析 272
10．2  基于動態(tài)負載調節(jié)的自適應云計算任務調度策略 279
10．2．1  面向任務調度的多級負載評估方法 279
10．2．2  基于動態(tài)負載調節(jié)的自適應任務調度策略 283
10．2．3  實驗驗證與性能分析 288
10．3  云環(huán)境下基于多移動Agent的任務調度模型 292
10．3．1  任務調度模型 292
10．3．2  任務調度過程 296
10．3．3  基于優(yōu)化緩存的Agent遷移機制 297
10．3．4  移動Agent的遷移緩存機制 300
10．3．5  實驗驗證與性能分析 303
10．4  面向大規(guī)模云數據中心的低能耗任務調度策略 305
10．4．1  基于勝者樹的低能耗任務調度算法 305
10．4．2  基于勝者樹的單任務調度策略 308
10．4．3  基于勝者樹的多任務調度策略 310
10．4．4  實驗驗證與性能分析 312
10．5  本章小結 314
參考文獻 314
第11章  云計算環(huán)境下數據動態(tài)部署 317
11．1  云計算中的大數據 317
11．1．1  問題分析 317
11．1．2  典型的數據存儲管理技術 320
11．2  云環(huán)境下數據存儲優(yōu)化 325
11．2．1  云平臺數據存儲 325
11．2．2  云平臺數據部署策略 326
11．2．3  數據遷移技術 330
11．3  數據聚集算法與實驗分析 333
11．3．1  云數據模型 333
11．3．2  算法描述 334
11．3．3  仿真實驗 337
11．3．4  算法性能分析 339
11．4  本章小結 340
參考文獻 341
第12章  云存儲中重復數據刪除機制 345
12．1  云計算與大數據 345
12．1．1  大數據時代 345
12．1．2  冗余數據問題 347
12．2  重復數據刪除 348
12．2．1  重復數據刪除簡述 348
12．2．2  方法分類 349
12．2．3  相關技術及成果 351
12．3  有中心云存儲重復數據刪除機制 353
12．3．1  典型的有中心存儲結構 353
12．3．2  系統(tǒng)結構模型 354
12．3．3  重復數據檢測與避免 357
12．3．4  延遲重復數據刪除 359
12．3．5  實驗驗證與性能分析 361
12．4  無中心云存儲重復數據刪除機制 364
12．4．1  典型的無中心存儲結構 364
12．4．2  系統(tǒng)架構 367
12．4．3  網絡拓撲結構 368
12．4．4  重復數據檢測與避免 372
12．4．5  實驗驗證與性能分析 374
12．5  本章小結 376
參考文獻 377
第四部分  云端融合計算
第13章  云端融合計算模型 382
13．1  基本概念 382
13．1．1  云計算與對等計算 382
13．1．2  云端融合計算 383
13．2  體系架構 384
13．2．1  體系架構 384
13．2．2  數據存儲 385
13．2．3  節(jié)點特征與屬性 386
13．3  基于多移動Agent的云端融合計算 388
13．3．1  問題分析 388
13．3．2  多移動Agent的引入 389
13．3．3  層次結構 390
13．3．4  可信云端計算 391
13．4  本章小結 393
參考文獻 393
第14章  云端融合計算技術 394
14．1  計算任務部署機制 394
14．1．1  計算任務執(zhí)行流程 394
14．1．2  cAgent角色分配 395
14．1．3  作業(yè)分割與任務分配 395
14．2  任務安全分割與分配機制 396
14．2．1  安全問題分析 396
14．2．2  基于移動Agent的任務分割與分配 397
14．2．3  任務分配實例 400
14．2．4  實驗驗證與性能分析 400
14．3  任務執(zhí)行代碼保護機制 404
14．3．1  問題分析 404
14．3．2  基于內嵌驗證碼的加密函數的代碼保護機制 404
14．3．3  節(jié)點遴選機制 405
14．3．4  安全性分析與驗證 407
14．4  多副本部署機制與選擇策略 408
14．4．1  問題分析 408
14．4．2  云端數據存儲方法 409
14．4．3  數據副本數量確定機制 416
14．4．4  數據副本放置機制 419
14．4．5  副本部署機制實驗驗證與性能分析 420
14．4．6  數據副本選擇策略 424
14．4．7  副本選擇策略實驗驗證與性能分析 429
14．5  復合協同管理環(huán)機制 430
14．5．1  問題分析 430
14．5．2  基于多移動Agent的復合協同管理環(huán)機制 431
14．5．3  環(huán)狀網絡拓撲結構 435
14．5．4  實驗驗證與性能分析 437
14．6  本章小結 439
參考文獻 439
第15章  云端融合計算應用范例 441
15．1  基于云端融合計算網絡平臺 的泛知識云系統(tǒng) 441
15．1．1  問題分析 441
15．1．2  泛知識云模型 442
15．1．3  工作流程 443
15．1．4  服務質量保障機制 444
15．1．5  原型系統(tǒng) 446
15．1．6  系統(tǒng)性能分析 447
15．2  基于云端融合計算架構的惡意代碼聯合防御系統(tǒng) 448
15．2．1  問題分析 448
15．2．2  體系架構和基本功能 448
15．2．3  場景及工作流程 450
15．2．4  惡意代碼報告評價和排序算法 452
15．2．5  原型系統(tǒng) 455
15．2．6  系統(tǒng)性能分析 457
15．3  云端流媒體系統(tǒng) 458
15．3．1  流媒體簡介 458
15．3．2  體系架構 460
15．3．3  性能優(yōu)化 460
15．3．4  原型系統(tǒng) 462
15．4  本章小結 465
參考文獻 465