刘鹏所著《云计算》和《云计算（第二版）》是国内最畅销的云计算书籍，国内大多数高校用它作为教材。
其配套的20个PPT，已经被下载了几十万次，您下了吗？
http://www.chinacloud.cn/trans.aspx?id=11108
欢迎关注刘鹏教授的新浪微博 @专注云计算
《云计算》第二版已经于5月18日正式出版，刘鹏教授在国家会议中心第三届中国云计算大会上现场签售火爆，据说创下了china-pub现场销售的新纪录。
全书部分内容试读，请下载：http://www.chinacloud.cn/CCpreview.rar
在当当网购买地址：http://product.dangdang.com/product.aspx?product_id=21094102&ref=search-1-pub
京东购买地址：http://item.jd.com/10658667.html
《云计算》第二版封面：www.chinacloud.cn/cc_cover.jpg
《云计算》第二版前言：www.chinacloud.cn/cc_pre.doc
《云计算》第二版目录：www.chinacloud.cn/cc_index.doc
◆ 本书第一版于2010年3月出版。承蒙大家的喜爱，一年中印刷了4次，并在当当网云计算类书籍销量排名第一。由于云计算技术发展迅猛，云计算研发团队封闭数月，紧密跟踪，及时推出了第二版。新版增加了40%内容，并大幅压缩、改写或扩充原有内容，以确保能更准确地反映云计算技术的最新面貌。
◆ 传统IT巨头纷纷转型，成千上万家采用云计算技术的创新企业正在兴起，云计算、物联网和3G并驾并驱、互为支撑，一场新的信息技术革命已经风起云涌。您还置身事外吗？ Google、亚马逊、微软和IBM等企业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。众多新技术的运用使得云计算的性价比达到传统模式的30倍以上。您想了解其中的奥秘吗？
◆ 不仅要弄清云计算概念和发展趋势，还要掌握云计算的核心技术原理；不仅要学会使用云计算和编写云程序，还要学会搭建自己的开源云计算平台；不仅要了解云计算理论研究前沿，还要会用云计算仿真器，要站在众人肩上开展云计算研究。第二版新增Megastore、Dapper、VMware、Cassandra、Hive等最新内容，并大大强化了Hadoop、Eucalyptus、CloudSim等开源云计算技术的动手实践环节。
◆ 本书配套网站中国云计算(chinacloud.cn)提供了大量云计算资料，欢迎访问。本书已被解放军理工大学、南京大学等多所高校用作教材。第二版还将提供全套PPT，欢迎更多高校采用。！
云 计 算
（第2版）
主编 刘 鹏
Publishing House of Electronics Industry
北京·BEIJING
内容简介
本书是中国电子学会云计算专家委员会刘鹏教授主编的系统讲授云计算技术的专业图书，重点阐述了云计算领域具有代表性的Google、Amazon、微软和VMware四家公司的云计算技术原理和应用方法，并详细分析了以Hadoop、Eucalyptus为代表的众多开源云计算系统和云计算仿真器CloudSim，综述了云计算领域的理论研究热点问题。本书强化了可操作性，给出了大量应用实例、编程方法或实验步骤等。本书主要内容包括：Google的GFS、MapReduce、Bigtable、Chubby、Megastore、Dapper和App Engine等；Amazon的Dynamo、EC2、S3、SQS、SimpleDB和CloudFront等；微软的Windows Azure、SQL Azure、App Fabric等；VMware的vSphere、vCenter等，开源云计算技术的Hadoop、Eucalyptus、Cassandra、Hive、VoltDB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。
未经许可，不得以任何方式复制或抄袭本书之部分或全部内容。
版权所有，侵权必究。
图书在版编目（CIP）数据
／编著. 北京：电子工业出版社，2011.5
ISBN 978-7-121-0-0
Ⅰ.①汽&hellip Ⅱ.①&hellip Ⅲ.① Ⅳ.①
中国版本图书馆CIP数据核字（2011）第 号
责任编辑：董亚峰 特约编辑：
印 刷：
装 订：
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：787×1 092 1/16 印张： 字数： 千字
印 次：2011年5月第1次印刷
印 数：0 000册 定价：00.00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。
质量投诉请发邮件至zlts@phei.com.cn，盗版侵权举报请发邮件至dbqq@phei.com.cn。
服务热线：（010）88258888。
编 写 组
主 编：刘 鹏
副主编：朱 军 陈卫卫 慈 祥
编 委：许小龙 田浪军 程 浩 张 洁 张 贞
王 磊 李志刚 任桐炜 李 浩 邓 鹏
叶晓江 刘 楠 张建平 邓 谦 张海天
魏家宾 王 昊 李 松 马少兵 冯颖聪
陈秋晓 傅雷扬
第二版前言
《云计算》第一版于2010年3月出版。承蒙大家的喜爱，一年中印刷了4次，在当当网云计算书籍中销量保持领先。由于云计算技术发展迅猛，我们的云计算研发团队封闭数月，紧密跟踪，及时推出了第二版。新版《云计算》增加了40%内容，并对原有内容进行全面改写或扩充，以确保能更准确地反映云计算技术的最新面貌。
为了使第二版能够更好满足大家的需要，本书在改版时先进行了读者调查。调查结果显示出大家已经普遍跨越了概念理解阶段，而对云计算的动手实践环节和核心技术原理有着迫切的需求。因此，本书强化了Hadoop、Eucalyptus、CloudSim等动手性强的内容，充实了Google、Amazon、微软云计算原理，增补了VMware虚拟化技术，还同步更新了对云计算理论研究热点的综述。
一些同志参加了《云计算》第一版的编写工作，第二版内容部分地继承了他们的成果。由于编写组署名空间的限制，只好在此记载他们的贡献。他们是：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、周游等。
虽然云计算起步于企业界，但在发展过程中有许多挑战性的技术问题需要解决，希望学术界与企业界密切协作，共同迎接挑战。本着这个思想，我们团队与华为、中兴通讯、360安全卫士、华胜天成、天威视讯、世纪鼎利等知名企业建立了紧密的联合研究关系，研究内容紧跟市场需求和技术发展，研究成果能够迅速转化成生产力。在这本书里，我们将和大家分享其中一些研究成果。
解放军理工大学 刘鹏
2011年5月18日
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做云计算的技术。之所以称做云，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（Google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。Google、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。
云计算与当今同样备受关注的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，希望有所裨益。
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、11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、7、8章；希望从事云计算理论研究的学术界同仁，可重点阅读第9、10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、南京大学等多所高校已经为本科生、研究生开设了《云计算》课程。本课程教学时数建议为60学时，其中实验教学占10~20学时为宜。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。
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@126.com。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3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·· 5
1.4 网格计算与云计算·· 6
1.5 云计算的发展环境·· 9
1.5.1 云计算与3G·· 9
1.5.2 云计算与物联网·· 9
1.5.3 云计算与移动互联网·· 10
1.5.4 云计算与三网融合·· 11
1.6 云计算压倒性的成本优势·· 12
习题·· 15
参考文献·· 15
第2章 Google云计算原理与应用··· 17
2.1 Google文件系统GFS· 17
2.1.1 系统架构·· 18
2.1.2 容错机制·· 20
2.1.3 系统管理技术·· 20
2.2 分布式数据处理MapReduce· 21
2.2.1 产生背景·· 21
2.2.2 编程模型·· 22
2.2.3 实现机制·· 22
2.2.4 案例分析·· 24
2.3 分布式锁服务Chubby· 25
2.3.1 Paxos算法·· 26
2.3.2 Chubby系统设计·· 27
2.3.3 Chubby中的Paxos· 29
2.3.4 Chubby文件系统·· 31
2.3.5 通信协议·· 32
2.3.6 正确性与性能·· 34
2.4 分布式结构化数据表Bigtable· 35
2.4.1 设计动机与目标·· 35
2.4.2 数据模型·· 36
2.4.3 系统架构·· 37
2.4.4 主服务器·· 38
2.4.5 子表服务器·· 39
2.4.6 性能优化·· 42
2.5 分布式存储系统Megastore· 43
2.5.1 设计目标及方案选择·· 44
2.5.2 Megastore数据模型·· 44
2.5.3 Megastore中的事务及并发控制·· 46
2.5.4 Megastore基本架构·· 47
2.5.5 核心技术复制·· 49
2.5.6 产品性能及控制措施·· 52
2.6 大规模分布式系统的监控基础架构Dapper54
2.6.1 基本设计目标·· 54
2.6.2 Dapper监控系统简介·· 54
2.6.3 关键性技术·· 57
2.6.4 常用Dapper工具·· 58
2.6.5 Dapper使用经验·· 60
2.7 Google应用程序引擎·· 62
2.7.1 Google App Engine简介·· 62
2.7.2 应用程序环境·· 63
2.7.3 Google App Engine服务·· 65
2.7.4 Google App Engine编程实践·· 72
习题·· 86
参考文献·· 86
第3章 Amazon云计算AWS·· 88
3.1 Amazon平台基础存储架构：Dynamo· 88
3.1.1 Dynamo在Amazon服务平台的地位·· 88
3.1.2 Dynamo架构的主要技术·· 89
3.2 弹性计算云EC2· 97
3.2.1 EC2的主要特性·· 97
3.2.2 EC2基本架构及主要概念·· 97
3.2.3 EC2的关键技术·· 99
3.3.4 EC2安全及容错机制·· 101
3.3 简单存储服务S3· 102
3.3.1 基本概念和操作·· 102
3.3.2 数据一致性模型·· 104
3.3.3 S3安全措施·· 105
3.4 简单队列服务SQS· 107
3.4.1 SQS基本模型·· 107
3.4.2 两个重要概念·· 107
3.4.3 消息·· 108
3.4.4 身份认证·· 109
3.5 简单数据库服务Simple DB· 109
3.5.1 重要概念·· 110
3.5.2 存在的问题及解决办法·· 112
3.5.3 Simple DB和其他AWS的结合使用·· 112
3.6 关系数据库服务RDS· 113
3.6.1 SQL和NoSQL数据库的对比·· 113
3.6.2 RDS数据库原理·· 114
3.6.3 RDS的使用·· 115
3.7 内容推送服务CloudFront115
3.7.1 内容推送网络CDN·· 115
3.7.2 云内容推送CloudFront117
3.8 其他Amazon云计算服务·· 119
3.8.1 快速应用部署Elastic Beanstalk和服务模板CloudFormation· 119
3.8.2 云中的DNS服务 Router 53· 119
3.8.3 虚拟私有云VPC· 120
3.8.4 简单通知服务SNS和简单邮件服务SES· 120
3.8.5 弹性MapReduce服务·· 120
3.8.6 电子商务服务DevPay、FPS和Simple Pay· 122
3.8.7 Amazon执行网络服务·· 126
3.8.8 土耳其机器人·· 127
3.8.9 Alexa Web服务·· 128
3.9 AWS应用实例·· 129
3.9.1 在线照片存储共享网站SmugMug· 129
3.9.2 在线视频制作网站Animoto· 130
3.10 小结·· 131
习题·· 131
参考文献·· 131
第4章 微软云计算Windows Azure· 135
4.1 微软云计算平台·· 135
4.2 微软云操作系统Windows Azure· 136
4.2.1 Windows Azure概述·· 136
4.2.2 Windows Azure计算服务·· 137
4.2.3 Windows Azure存储服务·· 138
4.2.4 Windows Azure Connect152
4.2.5 Windows Azure CDN·· 153
4.2.6 Fabric控制器·· 153
4.2.7 Windows Azure应用场景·· 155
4.3 微软云关系数据库SQL Azure· 157
4.3.1 SQL Azure概述·· 157
4.3.2 SQL Azure关键技术·· 158
4.3.3 SQL Azure应用场景·· 160
4.3.4 SQL Azure和SQL Server对比·· 162
4.4 Windows Azure AppFabric· 163
4.4.1 AppFabric概述·· 163
4.4.2 AppFabric关键技术·· 164
4.5 Windows Azure Marketplace· 167
4.6 微软云计算编程实践·· 168
4.6.1 利用Visual Studio2010开发简单的云应用程序·· 168
4.6.2 向Windows Azure平台发布应用程序·· 170
习题·· 173
参考文献·· 173
第5章 VMware云计算··· 174
5.1 VMware云产品简介·· 174
5.1.1 VMware云战略三层架构·· 174
5.1.2 VMware vSphere架构·· 175
5.1.3 云操作系统vSphere· 176
5.1.4 底层架构服务vCloud Service Director177
5.1.5 虚拟桌面产品VMware View·· 178
5.2 云管理平台 vCenter179
5.2.1 虚拟机迁移工具·· 179
5.2.2 虚拟机数据备份恢复工具·· 181
5.2.3 虚拟机安全工具·· 181
5.2.4 可靠性组件FT和HA·· 182
5.3 云架构服务提供平台vCloud Service Director182
5.3.1 创建虚拟数据中心和组织·· 183
5.3.2 网络的设计·· 184
5.3.3 目录管理·· 184
5.3.4 计费功能·· 184
5.4 VMware的网络和存储虚拟化·· 184
5.4.1 网络虚拟化·· 184
5.4.2 存储虚拟化·· 186
习题·· 188
参考文献·· 188
第6章 Hadoop：Google云计算的开源实现··· 189
6.1 Hadoop简介·· 189
6.2 Hadoop分布式文件系统HDFS· 190
6.2.1 设计前提与目标·· 190
6.2.2 体系结构·· 191
6.2.3 保障可靠性的措施·· 192
6.2.4 提升性能的措施·· 194
6.2.5 访问接口·· 195
6.3 分布式数据处理MapReduce· 196
6.3.1 逻辑模型·· 196
6.3.2 实现机制·· 196
6.4 分布式结构化数据表HBase· 197
6.4.1 逻辑模型·· 198
6.4.2 物理模型·· 198
6.4.3 子表服务器·· 199
6.4.4 主服务器·· 199
6.4.5 元数据表·· 200
6.5 Hadoop安装·· 200
6.5.1 在Linux系统中安装Hadoop· 200
6.5.2 在Windows系统中安装Hadoop· 208
6.6 HDFS使用·· 215
6.6.1 HDFS 常用命令·· 215
6.6.2 HDFS 基准测试·· 219
6.7 HBase安装使用·· 219
6.7.1 HBase的安装配置·· 219
6.7.2 HBase的执行·· 220
6.7.3 Hbase编程实例·· 221
6.8 MapReduce编程·· 223
6.8.1 矩阵相乘算法设计·· 223
6.8.2 编程实现·· 224
习题·· 226
参考文献·· 226
第7章 Eucalyptus：Amazon云计算的开源实现··· 228
7.1 Eucalyptus简介·· 228
7.2 Eucalyptus技术实现·· 229
7.2.1 体系结构·· 229
7.2.2 主要构件·· 230
7.2.3 访问接口·· 230
7.2.4 服务等级协议·· 231
7.2.5 虚拟组网·· 232
7.3 Eucalyptus安装与使用·· 233
7.3.1 在Linux系统中安装Eucalyptus· 233
7.3.2 Eucalyptus配置和管理·· 236
7.3.3 Eucalyptus常用命令的示例和说明·· 238
习题·· 240
参考文献·· 240
第8章 其他开源云计算系统··· 241
8.1 简介·· 241
8.1.1 Cassandra· 241
8.1.2 Hive· 242
8.1.3 VoltDB· 242
8.1.4 Enomaly ECP· 243
8.1.5 Nimbus· 244
8.1.6 Sector and Sphere· 245
8.1.7 abiquo· 247
8.1.8 MongoDB· 247
8.2 Cassandra· 249
8.2.1 体系结构·· 249
8.2.2 数据模型·· 250
8.2.3 存储机制·· 251
8.2.4 读/写删过程·· 252
8.3 Hive· 254
8.3.1 整体构架·· 254
8.3.2 数据模型·· 255
8.3.3 HQL语言·· 257
8.3.4 环境搭建·· 259
8.4 VoltDB· 260
8.4.1 整体架构·· 260
8.4.2 自动数据分片技术·· 261
习题·· 264
参考文献·· 264
第9章 云计算仿真器CloudSim·· 265
9.1 CloudSim简介·· 265
9.2 CloudSim体系结构·· 265
9.2.1 CloudSim核心模拟引擎·· 266
9.2.2 CloudSim层·· 268
9.2.3 用户代码层·· 271
9.3 CloudSim技术实现·· 271
9.4 CloudSim的使用方法·· 274
9.4.1 环境配置·· 274
9.4.2 运行样例程序·· 274
9.5 CloudSim的扩展·· 277
9.5.1 调度策略的扩展·· 277
9.5.2 仿真核心代码·· 280
9.5.3 平台重编译·· 286
习题·· 287
参考文献·· 287
第10章 云计算研究热点··· 288
10.1 云计算体系结构研究·· 288
10.1.1 Youseff划分方法·· 288
10.1.2 Lenk划分方法·· 290
10.2 云计算关键技术研究·· 292
10.2.1 虚拟化技术·· 292
10.2.2 数据存储技术·· 293
10.2.3 资源管理技术·· 295
10.2.4 能耗管理技术·· 298
10.2.5 云监测技术·· 301
10.3 编程模型研究·· 303
10.3.1 All-Pairs编程模型·· 303
10.3.2 GridBatch编程模型·· 304
10.3.3 其他编程模型·· 305
10.4 支撑平台研究·· 306
10.4.1 Cumulus：数据中心科学云·· 306
10.4.2 CARMEN：e-Science云计算·· 307
10.4.3 RESERVOIR：云服务融合平台·· 308
10.4.4 TPlatform：Hadoop的变种·· 309
10.4.5 P2P环境的MapReduce· 309
10.4.6 Yahoo云计算平台·· 311
10.4.7 微软的Dryad框架·· 311
10.4.8 Neptune框架·· 312
10.5 应用研究·· 313
10.5.1 语义分析应用·· 313
10.5.2 生物学应用·· 314
10.5.3 数据库应用·· 315
10.5.4 地理信息应用·· 316
10.5.5 商业应用·· 317
10.5.6 医学应用·· 318
10.5.7 社会智能应用·· 319
10.6 云安全研究·· 321
10.6.1 Anti-Spam Grid：反垃圾邮件网格·· 321
10.6.2 CloudAV：终端恶意软件检测·· 323
10.6.3 AMSDS：恶意软件签名自动检测·· 324
10.6.4 CloudSEC：协作安全服务体系结构·· 325
习题·· 327
参考文献·· 327
第11章 总结与展望··· 332
11.1 主流商业云计算解决方案比较·· 332
11.1.1 应用场景·· 332
11.1.2 使用流程·· 334
11.1.3 体系结构·· 335
11.1.4 实现技术·· 335
11.1.5 核心业务·· 336
11.2 主流开源云计算系统比较·· 338
11.2.1 开发目的·· 338
11.2.2 体系结构·· 339
11.2.3 实现技术·· 340
11.2.4 核心服务·· 340
11.3 国内代表性云计算平台比较·· 341
11.3.1 中国移动大云·· 341
11.3.2 阿里巴巴阿里云·· 343
11.3.3 大云与阿里云的比较·· 343
11.4 云计算的历史坐标与发展方向·· 344
11.4.1 互联网发展的阶段划分·· 344
11.4.2 云格（Gloud）云计算的未来·· 347
习题·· 349
参考文献·· 349