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　　《深入理解云計算：基本原理和應用程序編程技術》特色：
　　·詳細解析虛擬化云計算環(huán)境中應用程序的設計和實現(xiàn)方法。
　　·提供實驗和測試的真實云系統(tǒng)環(huán)境——Aneka云平臺。
　　·展示豐富的云應用實例，涉及科學、商業(yè)、能效等眾多方面。
　　·配套網(wǎng)站提供多種免費教輔資源。
　　

內容簡介:　　《深入理解云計算：基本原理和應用程序編程技術》介紹云計算基本原理和云應用開發(fā)方法。未來的應用開發(fā)將不再依賴于單一計算機，而是在云數(shù)據(jù)中心的一臺或多臺虛擬服務器上進行，并且可以在任何時間、從任何地點訪問。未來的開發(fā)者必須掌握云計算技術，包括并行編程、高性能計算和數(shù)據(jù)密集型系統(tǒng)。本書提供與這些技術密切相關的實例、練習以及Aneka云平臺實驗環(huán)境。

目錄:MasteringCloudComputing:FoundationsandApplicationsProgramming
出版者的話
譯者序
前言
致謝
第一部分基礎
第1章導論2
1.1云計算簡介2
1.1.1云計算構想3
1.1.2云計算定義4
1.1.3進一步了解云計算6
1.1.4云計算參考模型7
1.1.5特性和優(yōu)勢9
1.1.6面臨的挑戰(zhàn)10
1.2云計算起源10
1.2.1分布式系統(tǒng)11
1.2.2虛擬化12
1.2.3Web2.013
1.2.4面向服務的計算14
1.2.5效用計算15
1.3構建云計算環(huán)境16
1.3.1應用程序開發(fā)16
1.3.2基礎設施和系統(tǒng)開發(fā)16
1.3.3云計算平臺和技術17
本章小結18
習題19
第2章并行計算與分布式計算原理20
2.1計算時代20
2.2并行計算與分布式計算21
2.3并行計算基本要素21
2.3.1什么是并行處理21
2.3.2并行處理硬件架構22
2.3.3并行編程方法25
2.3.4并行性的級別25
2.3.5注意事項26
2.4分布式計算基本要素26
2.4.1通用概念和定義27
2.4.2分布式系統(tǒng)組件27
2.4.3分布式計算架構模式28
2.4.4進程間通信模型35
2.5分布式計算技術37
2.5.1遠程過程調用37
2.5.2分布式對象框架38
2.5.3面向服務的計算42
本章小結48
習題48
第3章虛擬化50
3.1簡介50
3.2虛擬化環(huán)境特點51
3.2.1更強的安全性52
3.2.2執(zhí)行管理53
3.2.3可移植性54
3.3虛擬化技術分類54
3.3.1執(zhí)行虛擬化54
3.3.2其他類型的虛擬化61
3.4虛擬化和云計算62
3.5虛擬化的利與弊64
3.5.1虛擬化技術的優(yōu)點64
3.5.2虛擬化技術的缺點64
3.6技術實例66
3.6.1Xen：半虛擬化66
3.6.2VMware：完全虛擬化67
3.6.3微軟Hyper-V72
本章小結75
習題75
第4章云計算架構76
4.1簡介76
4.2云計算參考模型76
4.2.1架構76
4.2.2基礎設施即服務和硬件即服務78
4.2.3平臺即服務80
4.2.4軟件即服務83
4.3云的種類85
4.3.1公共云85
4.3.2私有云86
4.3.3混合云88
4.3.4社區(qū)云90
4.4云計算經(jīng)濟特性91
4.5云計算面臨的挑戰(zhàn)93
4.5.1云計算定義93
4.5.2云計算互操作性和標準93
4.5.3可擴展性和容錯性94
4.5.4安全、可信和隱私94
4.5.5組織方面95
本章小結95
習題95
第二部分云應用編程與Aneka平臺
第5章Aneka：云應用平臺98
5.1框架概述98
5.2Aneka容器結構100
5.2.1Aneka平臺基礎：平臺抽象層101
5.2.2構造服務101
5.2.3基礎服務103
5.2.4應用服務105
5.3構建Aneka云平臺106
5.3.1基礎設施組織107
5.3.2邏輯組織107
5.3.3私有云部署模式109
5.3.4公共云部署模式110
5.3.5混合云部署模式111
5.4云編程和云管理112
5.4.1AnekaSDK112
5.4.2管理工具115
本章小結116
習題116
第6章并行計算：線程編程117
6.1單機并行計算簡介117
6.2線程編程應用118
6.2.1什么是線程119
6.2.2線程API120
6.2.3線程并行計算技術121
6.3Aneka多線程方式130
6.3.1線程編程模型簡介131
6.3.2Aneka線程和普通線程132
6.4Aneka線程編程應用135
6.4.1Aneka線程應用模型135
6.4.2域分解：矩陣乘法136
6.4.3功能分解：Sine、Cosine、Tangent142
本章小結147
習題148
第7章高吞吐量計算：任務編程149
7.1任務計算149
7.1.1任務特性150
7.1.2計算類別150
7.1.3任務計算框架151
7.2基于任務的應用模型152
7.2.1高度并行應用153
7.2.2參數(shù)化應用153
7.2.3消息傳遞接口應用155
7.2.4具有任務依賴性的
工作流應用156
7.3基于任務的Aneka編程159
7.3.1任務編程模型159
7.3.2用任務模型開發(fā)應用160
7.3.3開發(fā)參數(shù)化應用174
7.3.4管理工作流176
本章小結178
習題179
第8章數(shù)據(jù)密集型計算：MapReduce編程181
8.1什么是數(shù)據(jù)密集型計算181
8.1.1數(shù)據(jù)密集型計算特性182
8.1.2未來的挑戰(zhàn)182
8.1.3歷史背景183
8.2數(shù)據(jù)密集型計算技術186
8.2.1存儲系統(tǒng)186
8.2.2編程平臺193
8.3AnekaMapReduce編程199
8.3.1MapReduce編程模型簡介199
8.3.2應用實例216
本章小結226
習題226
第三部分工業(yè)云平臺與新進展
第9章工業(yè)云平臺228
9.1亞馬遜Web服務228
9.1.1計算服務229
9.1.2存儲服務232
9.1.3通信服務239
9.1.4其他服務240
9.1.5總結241
9.2谷歌AppEngine241
9.2.1架構和核心概念241
9.2.2應用程序生命周期245
9.2.3成本模型247
9.2.4結論247
9.3微軟Azure248
9.3.1Azure核心概念248
9.3.2SQLAzure252
9.3.3WindowsAzure平臺設備253
9.3.4結論253
本章小結254
習題254
第10章云應用256
10.1科學應用256
10.1.1醫(yī)療保健：云心電圖分析256
10.1.2生物學：蛋白質結構預測257
10.1.3生物學：基因表達數(shù)據(jù)用于癌癥診斷分析258
10.1.4地球科學：衛(wèi)星圖像處理259
10.2商業(yè)和消費應用260
10.2.1CRM和ERP260
10.2.2效率型應用262
10.2.3社交網(wǎng)絡265
10.2.4媒體應用265
10.2.5多人在線游戲268
本章小結269
習題269
第11章云計算高級主題270
11.1云能效270
11.2基于市場的云管理273
11.2.1面向市場的云計算273
11.2.2MOCC參考模型274
11.2.3支持MOCC的技術和實現(xiàn)278
11.2.4結論282
11.3云聯(lián)盟和互聯(lián)云282
11.3.1特性和定義282
11.3.2云聯(lián)盟棧283
11.3.3關注點288
11.3.4云聯(lián)盟技術301
11.3.5結論304
11.4第三方云服務304
11.4.1MetaCDN304
11.4.2SpotCloud306
本章小結307
習題307
參考文獻309
索引317