国内第一本深入剖析云计算技术的教材--《云计算》：
弄清云计算的概念和发展趋势固然有用，但更重要的是弄清云计算的技术原理。
不仅学习使用云计算平台和编写云程序，还要学会搭建自己的开源云计算平台。
掌握云计算理论研究前沿，学习使用云计算仿真器，站在众人肩上开展云计算研究。
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内 容 简 介
本书是中国云计算专家委员会刘鹏教授主编的系统讲解云计算技术的专业书籍，重点阐述了云计算领域具代表性的Google、亚马逊和微软三个云计算平台的技术原理和应用方法，并介绍了以Hadoop为代表的开源云计算技术和云计算仿真器CloudSim，分析了云计算领域的理论研究热点问题，给出了云计算应用实例以及云计算实验的详细步骤。本书主要内容包括：Google的GFS、MapReduce、Bigtable、Chubby和App Engine等；亚马逊的Dynamo、EC2、S3、SQS、SimpleDB和CloudFront等；微软的Azure、SQL服务、.Net服务和Live服务等；开源云计算技术的HDFS、HBase和Eucalyptus等。读者可从本书配套网站中国云计算（http://www.chinacloud.cn）获取更多资料和求解疑难问题。
本书紧跟云计算的发展前沿，既有理论深度，又有实用价值，可作为高校教材使用，也可作为云计算研发人员和爱好者的学习和参考资料。
图书在版编目（CIP）数据
云计算/刘鹏主编. —北京：电子工业出版社，2010.3
ISBN 978-7-121-10199-1
Ⅰ. 云… Ⅱ. 刘… Ⅲ. 计算机网络－研究 Ⅳ. TP393
中国版本图书馆CIP数据核字（2010）第001568号
责任编辑：董亚峰
印 刷：北京季蜂印刷有限公司
装 订：北京季蜂印刷有限公司
出版发行：电子工业出版社
北京市海淀区万寿路173信箱 邮编 100036
开 本：787×1092 1/16 印张：16 字数：480千字
印 次：2010年3月第1次印刷
印 数： 册 定价：38.00元
凡所购买电子工业出版社图书有缺损问题，请向购买书店调换。若书店售缺，请与本社发行部联系，联系及邮购电话：（010）88254888。
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服务热线：（010）88258888。
作者简介
刘鹏
清华大学博士，解放军理工大学教授、学科带头人，中国云计算专家委员会委员。主要研究方向为信息网格和云计算，完成科研课题18项，发表论文70余篇，获部级科技进步奖6项。曾夺得国际计算机排序比赛冠军，并两次夺得全国高校科技比赛最高奖，获“全军十大学习成才标兵”、“南京十大杰出青年”和“清华大学学术新秀”等称号。2002年首倡的“网格计算池”和2003年研制的“反垃圾邮件网格”分别为云计算和云安全的前身。
封底介绍文字
l 一年前，公众和专家还在质疑云计算是不是一种炒作起来的概念。然而，在近一年时间里，全球范围内成千上万家采用云计算技术的创新企业正在兴起， IT巨头们摇身一变成了云计算巨头，传统企业纷纷转型，颇像30多年前的个人计算机浪潮及10多年前的互联网浪潮，新一场信息技术革命开始上演。
l 谷歌、亚马逊、微软和IBM等的云计算平台已经达到几十万乃至上百万台计算机的规模。由于规模经济性和众多新技术的运用，加之拥有很高的资源利用率，云计算的性价比较之传统模式可以达到惊人的30倍以上。认真学完本书，您将明白其中的奥秘，并学会构建自己的云计算平台。
l 云计算与当今同样倍受关注的3G和物联网是互为支撑、交相辉映的关系。3G为云计算带来数以亿计的宽带移动用户，云计算将为他们提供前所未有的服务体验；物联网将采集到极其海量的数据，必然需要汇聚到云计算设施进行存储和处理，从而更加迅速、准确、智能、低成本地对物理世界进行管理和控制。
l 由于云计算技术起源于企业界而非学术界，各种技术文献很难寻获，目前还未见到对云计算技术进行全面、深入剖析的教科书式出版物。我们理解广大读者渴望弄清云计算技术本质和细节的迫切心情，组织在网络计算领域有十年研究经验的团队编写了这本书，希望能够解渴。同时，建议全国高校尽早开设《云计算》课程。
目录下载：http://www.chinacloud.cn/cloudindex.doc
参加编写者
主 编：刘 鹏
副主编：慈 祥
编 委：文 艾 罗太鹏 龚 传 薛志强 朱扬平
王晓璇 王晓盈 鲍爱华 伊英杰 吕良干
王 真 周 游 丁 科 戴 蒙
前 言
随着网络带宽的不断增长，通过网络访问非本地的计算服务（包括数据处理、存储和信息服务等）的条件越来越成熟，于是就有了今天我们称作“云计算”的技术。之所以称作“云”，是因为计算设施不在本地而在网络中，用户不需要关心它们所处的具体位置，于是我们就像以前画网络图那样，用“一朵云”来代替了。其实，云计算模式的形成由来已久（谷歌公司从诞生之初就采用了这种模式），但只有当宽带网普及到一定程度，且网格计算、虚拟化、SOA和容错技术等成熟到一定程度并融为一体，又有业界主要大公司的全力推动和吸引人的成功应用案例时，它才如同一颗新星闪亮登场。
既然云计算的服务设施不受用户端的局限，就意味着它们的规模和能力不可限量。谷歌、亚马逊、微软和IBM等的云计算平台已经达到几十万乃至上百万台计算机的规模。由于规模经济性和众多新技术的运用，加之拥有很高的资源利用率，云计算的性能价格比较之传统模式可以达到惊人的30倍以上——这使得云计算成为一种划时代的技术。
云计算与当今同样倍受关注的3G和物联网是什么关系呢？是互为支撑、交相辉映的关系。3G为云计算带来数以亿计的宽带移动用户。移动终端的计算能力和存储空间有限，却有很强的联网能力，如果有云计算平台的支撑，移动用户将获得前所未有的服务体验；物联网使用数量惊人的传感器、RFID和视频监控单元等，采集到极其海量的数据，通过3G和宽带互联网进行传输，如果汇聚到云计算设施进行存储和处理，则可以更加迅速、准确、智能、低成本地对物理世界进行管理和控制，大幅提高社会生产力水平和生活质量。
云计算的影响将是深远的，它将彻底改变IT产业的架构和运行方式。可以预见，高性能计算机、高端服务器、高端存储器和高端处理器的市场将被数量众多、低成本、低能耗和高性价比的云计算硬件市场所挤占；传统互联网数据中心（IDC）将迅速被成本低一个数量级的云计算数据中心所取代；绝大多数软件将以服务方式呈现，甚至连大多数游戏都将在“云”里运行；呼叫中心、网络会议中心、智能监控中心、数据交换中心、视频监控中心和销售管理中心等，将越来越向某些云计算设施集中而获取高得多的性价比。放眼远眺，云计算将与网格计算融为一体，实现云计算平台之间的互操作和资源共享，实现紧耦合高性能科学计算与松耦合高吞吐量商业计算的融合，使互联网上的主要计算设施融为一个有机整体——作者称之为云格（Gloud，即Grid+Cloud）。
因为云计算如此重要，与云计算相关的书籍应运而生。但由于云计算技术起源于企业界而非学术界，各种技术文献很难寻获，目前还未见到对云计算技术进行全面、深入剖析的教科书式出版物。本书编写团队核心成员自2000年起就从事网格计算研发，并一直紧跟国际形势从事云计算领域研发，运营了中国网格（http://www.chinagrid.net）和中国云计算（http://www.chinacloud.cn）网站，并承担了知名企业的云计算技术培训工作。我们能够感受到广大读者渴望弄清云计算技术本质和细节的迫切心情，集中力量编写了这本书，希望能够解渴。本书剖析了最具代表性的谷歌、亚马逊和微软三家公司的云计算平台技术原理和使用方法，并介绍了以Hadoop为代表的开源云计算技术和云计算仿真器CloudSim，还分析了云计算领域的理论研究热点问题。另外，一些云计算应用实例和云计算实验的详细步骤，将使您感觉到云计算并非遥不可及。
本书适合不同层次的读者阅读。根据作者的经验，读一本书，面面俱到的方法不可取——耗时过长、印象不深。建议读者带着自己的疑问，寻找感兴趣的阅读点，直奔主题而去：希望了解云计算的概念、本质和发展趋势的读者，可以重点阅读第1、9章；希望学习云计算技术原理的读者，可以将重点放在第2、3、4、5章；希望动手从事云计算开发工作的读者，可重点阅读第6章，并着手附录中的实验；希望从事云计算理论研究的学术界同仁，可重点阅读第7、8章。
此书非常适合于作为高校教材使用。建议高校为高年级本科生和研究生开设《云计算》课程。目前解放军理工大学已经为四年级本科生开设了《云计算》课程。本课程教学时数建议为40学时，如要开展实验教学则另加10学时。建议各位老师在中国云计算网站上共享自己的教案和课件，争取依靠大家的共同努力把它做成精品课程。另外，本书编写团队有配套的云计算深度培训系列课程可对外提供。
感谢中国云计算专家委员会主任委员李德毅院士和林润华秘书长对我们云计算研究工作的指导和鼓励。感谢在我攻读硕、博士学位期间，我的导师谢希仁教授和李三立院士分别在计算机网络和网格计算方向对我的悉心指导。
由于云计算技术较为前沿，加之作者水平有限、时间较紧，书中难免存在谬误，恳请读者批评指正。意见和建议请发到gloud@189.cn。欢迎在本书配套网站中国云计算（http://www.chinacloud.cn）上获取更多资料，并交流与云计算相关的任何问题。我们将密切跟踪云计算技术的发展，吸收您的意见，适时编撰本书的升级版本。
解放军理工大学 刘鹏
2010年2月1日
目 录
第1章 绪论... 1
1.1 云计算的概念... 1
1.2 云计算发展现状... 3
1.3 云计算实现机制... 4
1.4 网格计算与云计算... 6
参考文献... 8
第2章 Google云计算原理... 10
2.1 Google文件系统GFS. 10
2.1.1 系统架构... 11
2.1.2 容错机制... 13
2.1.3 系统管理技术... 13
2.2 并行数据处理MapReduce. 14
2.2.1 产生背景... 14
2.2.2 编程模型... 15
2.2.3 实现机制... 15
2.2.4 案例分析... 17
2.3 分布式锁服务Chubby. 19
2.3.1 Paxos算法... 19
2.3.2 Chubby系统设计... 20
2.3.3 Chubby文件系统... 21
2.3.4 通信协议... 23
2.3.5 正确性与性能... 24
2.4 分布式结构化数据表Bigtable. 25
2.4.1 设计动机与目标... 25
2.4.2 数据模型... 26
2.4.3 系统架构... 27
2.4.4 主服务器... 28
2.4.5 子表服务器... 29
2.4.6 性能优化... 32
参考文献... 34
第3章 Google应用程序引擎... 35
3.1 Google App Engine简介... 35
3.2 应用程序环境... 37
3.3 Google App Engine数据库... 38
3.4 Google App Engine服务... 39
3.4.1 图像操作API 39
3.4.2 邮件API 40
3.4.3 Memcache API 42
3.4.4 网址抓取API 44
3.4.5 用户API 45
3.4.6 数据库API 46
3.5 编程实例：Hello World. 52
3.5.1 创建简单请求处理程序... 53
3.5.2 使用webapp框架... 55
3.5.3 使用用户服务... 56
3.5.4 用webapp处理表单... 57
3.5.5 使用数据库... 59
3.5.6 使用模板... 61
3.5.7 应用实例：搭建CDN.. 61
3.6 应用实例：用iPhone访问Google App Engine. 63
3.7 应用实例：基于位置的聊天... 66
参考文献... 68
第4章 亚马逊云计算AWS. 69
4.1 简介... 69
4.2 亚马逊平台基础存储架构：Dynamo. 69
4.2.1 Dynamo在亚马逊服务平台的地位... 69
4.2.2 Dynamo架构的主要技术... 71
4.3 弹性计算云EC2. 76
4.3.1 EC2的主要特性... 77
4.3.2 EC2基本架构及主要概念... 77
4.3.3 常用API 81
4.4 简单存储服务S3. 82
4.4.1 基本概念和操作... 82
4.4.2 数据一致性模型... 84
4.4.3 S3安全措施... 85
4.4.4 常用API 87
4.5 简单队列服务SQS. 87
4.5.1 SQS基本模型... 88
4.5.2 两个重要概念... 88
4.5.3 消息... 89
4.5.4 身份认证... 90
4.5.5 常用API 90
4.6 简单数据库服务SimpleDB. 91
4.6.1 重要概念... 91
4.6.2 与关系型数据库的比较... 93
4.6.3 存在的问题及解决办法... 93
4.6.4 SDB和其他AWS的结合使用... 94
4.6.5 常用API 94
4.7 弹性MapReduce服务... 95
4.7.1 弹性MapReduce. 95
4.7.2 常用API 96
4.8 内容推送服务CloudFront 96
4.8.1 CDN.. 97
4.8.2 CloudFront 98
4.8.3 常用API 100
4.9 电子商务服务DevPay和FPS. 100
4.9.1 DevPay. 100
4.9.2 FPS. 103
4.9.3 常用API 104
4.10 其他亚马逊云计算服务... 105
4.10.1 简单支付服务Simple Pay. 105
4.10.2 亚马逊完成Web服务... 106
4.10.3 土耳其机器人... 106
4.10.4 Alexa Web服务... 107
4.10.5 常用API 108
4.11 AWS应用实例... 108
4.11.1 在线照片存储共享网站SmugMug. 109
4.11.2 在线视频制作网站Animoto. 110
参考文献... 110
第5章 微软云计算Windows Azure. 113
5.1 微软云计算服务平台... 113
5.2 微软云操作系统Windows Azure. 114
5.2.1 概述... 114
5.2.2 Windows Azure存储服务... 116
5.2.3 Windows Azure计算服务... 127
5.2.4 Fabric. 129
5.2.5 使用Windows Azure. 130
5.3 SQL服务... 130
5.3.1 SQL数据服务... 130
5.3.2 SDS数据模型... 131
5.3.3 访问SDS. 132
5.4 .NET服务... 132
5.4.1 概述... 132
5.4.2 访问控制服务... 133
5.4.3 .NET服务总线... 135
5.4.4 工作流服务... 139
5.5 Live服务... 143
5.5.1 概述... 143
5.5.2 Live框架... 144
5.5.3 访问数据... 145
5.5.4 使用网络... 146
5.5.5 Mesh-Enabled应用程序... 147
5.6 小结... 148
参考文献... 148
第6章 开源云计算系统... 149
6.1 开源云计算系统简介... 149
6.1.1 Hadoop. 149
6.1.2 Eucalyptus. 151
6.1.3 Enomaly ECP. 152
6.1.4 Nimbus. 152
6.1.5 Sector and Sphere. 153
6.1.6 abiquo. 155
6.1.7 MongoDB. 156
6.2 HDFS：GFS的开源实现... 157
6.2.1 设计前提与目标... 157
6.2.2 体系结构... 158
6.2.3 保障可靠性的措施... 159
6.2.4 提升性能的措施... 161
6.2.5 访问接口... 162
6.3 MapReduce的开源实现... 163
6.3.1 逻辑模型... 163
6.3.2 实现机制... 164
6.4 HBase：Bigtable的开源实现... 165
6.4.1 逻辑模型... 165
6.4.2 物理模型... 165
6.4.3 子表服务器... 166
6.4.4 主服务器... 167
6.4.5 元数据表... 167
6.5 Eucalyptus：EC2的开源实现... 168
6.5.1 背景... 168
6.5.2 体系结构... 169
6.5.3 主要构件... 171
6.5.4 访问接口... 172
6.5.5 服务等级协议... 173
6.5.6 虚拟组网... 174
参考文献... 175
第7章 云计算仿真器CloudSim.. 177
7.1 CloudSim简介... 177
7.2 CloudSim体系结构... 178
7.2.1 SimJava层... 179
7.2.2 GridSim层... 179
7.2.3 CloudSim层... 179
7.2.4 用户代码层... 180
7.3 CloudSim技术实现... 180
7.4 CloudSim的使用方法... 182
参考文献... 185
第8章 云计算理论研究热点... 186
8.1 体系结构研究... 186
8.1.1 Youseff划分方法... 186
8.1.2 Lenk划分方法... 188
8.2 关键技术研究... 190
8.2.1 虚拟机... 190
8.2.2 安全管理... 191
8.2.3 云监测... 192
8.2.4 能耗管理... 194
8.2.5 数据管理... 196
8.2.6 资源调度... 197
8.3 编程模型研究... 198
8.3.1 All-Pairs编程模型... 198
8.3.2 GridBatch编程模型... 199
8.4 支撑平台研究... 200
8.4.1 Cumulus：数据中心科学云... 200
8.4.2 CARMEN：e-Science云计算... 201
8.4.3 RESERVOIR：云服务融合平台... 202
8.4.4 TPlatform：Hadoop的变种... 203
8.4.5 P2P环境的MapReduce. 203
8.4.6 Yahoo云计算平台... 205
8.5 应用研究... 205
8.5.1 语义分析应用... 205
8.5.2 生物学应用... 206
8.5.3 数据库应用... 207
8.5.4 地理信息应用... 208
8.5.5 商业应用... 209
8.6 云安全研究... 211
8.6.1 Anti-Spam Grid：反垃圾邮件网格... 211
8.6.2 CloudAV：终端恶意软件检测... 213
8.6.3 AMSDS：恶意软件签名自动检测... 214
8.6.4 云平台上的数字身份认证... 215
参考文献... 216
第9章 总结与展望
9.1 Google、亚马逊和微软云计算对比... 220
9.1.1 应用场景... 220
9.1.2 使用流程... 221
9.1.3 体系结构... 222
9.1.4 实现技术... 223
9.1.5 小结... 224
9.2 云计算压倒性的成本优势... 226
9.3 云计算的历史坐标与发展方向... 229
9.3.1 互联网发展的阶段划分... 229
9.3.2 3G、物联网与云计算... 231
9.3.3 云格（Gloud）—云计算的未来... 232
参考文献... 234
附录A 云计算实验——Hadoop安装与使用... 235
A.1 实验目的及环境... 235
A.2 在Linux系统中安装使用Hadoop. 235
A.2.1 实验准备... 235
A.2.2 实验步骤... 236
A.3 在Windows系统中安装使用Hadoop. 243
A.3.1 实验准备... 243
A.3.2 实验步骤... 244
A.4 注意事项... 249
附录B 云计算实验——HDFS使用... 250
B.1 实验目的... 250
B.2 实验环境... 250
B.3 实验步骤... 250
附录C 云计算实验——HDFS和MapReduce编程... 254
C.1 实验目的... 254
C.2 实验环境... 254
C.3 实验步骤... 254
C.4 注意事项... 259
附录D 云计算实验——HBase安装使用... 260
D.1 实验目的... 260
D.2 实验环境... 260
D.3 实验步骤... 260
D.4 注意事项... 264
附录E 云计算实验——CloudSim编程... 265
E.1 实验目的... 265
E.2 实验环境... 265
E.3 实验步骤... 265