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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2

1.1 互联网之上的可扩展计算2

1.1.1 互联网计算的时代2

1.1.2 可扩展性计算趋势和新的范式5

1.1.3 物联网和CPS7

1.2 基于网络的系统技术8

1.2.1 多核CPU和多线程技术9

1.2.2 大规模和超大规模GPU计算11

1.2.3 内存、外部存储和广域网13

1.2.4 虚拟机和虚拟化中间件15

1.2.5 云计算的数据中心虚拟化17

1.3 分布式和云计算系统模型18

1.3.1 协同计算机集群19

1.3.2 网格计算的基础设施20

1.3.3 对等网络家族22

1.3.4 互联网上的云计算23

1.4 分布式系统和云计算软件环境25

1.4.1 面向服务的体系结构（SOA）25

1.4.2 分布式操作系统趋势28

1.4.3 并行和分布式编程模型29

1.5 性能、安全和节能31

1.5.1 性能度量和可扩展性分析31

1.5.2 容错和系统可用性33

1.5.3 网络威胁与数据完整性34

1.5.4 分布式计算中的节能35

1.6 参考文献和习题37

第2章 可扩展并行计算集群44

2.1 大规模并行集群44

2.1.1 集群发展趋势44

2.1.2 计算机集群的设计宗旨45

2.1.3 基础集群设计问题46

2.1.4 Top500超级计算机分析48

2.2 计算机集群和MPP体系结构51

2.2.1 集群组织和资源共享51

2.2.2 节点结构和MPP封装52

2.2.3 集群系统互连53

2.2.4 硬件、软件和中间件支持56

2.2.5 大规模并行GPU集群56

2.3 计算机集群的设计原则59

2.3.1 单系统镜像特征59

2.3.2 冗余高可用性64

2.3.3 容错集群配置67

2.3.4 检查点和恢复技术69

2.4 集群作业和资源管理71

2.4.1 集群作业调度方法71

2.4.2 集群作业管理系统73

2.4.3 集群计算的负载共享设备（LSF）74

2.4.4 MOSIX:Linux集群和云的操作系统75

2.5 顶尖超级计算机系统的个案研究77

2.5.1 Tianhe-1A:2010年的世界最快超级计算机77

2.5.2 Gray XT5 Jaguar:2009年的领先超级计算机80

2.5.3 IBM Roadrunner:2008年的领先超级计算机82

2.6 参考文献和习题83

第3章 虚拟机和集群与数据中心虚拟化88

3.1 虚拟化的实现层次88

3.1.1 虚拟化实现的层次88

3.1.2 VMM的设计需求和提供商91

3.1.3 操作系统级的虚拟化支持91

3.1.4 虚拟化的中间件支持94

3.2 虚拟化的结构／工具与机制95

3.2.1 hypervisor与Xen体系结构95

3.2.2 全虚拟化的二进制翻译96

3.2.3 编译器支持的半虚拟化技术97

3.3 CPU、内存和I/O设备的虚拟化99

3.3.1 虚拟化的硬件支持99

3.3.2 CPU虚拟化100

3.3.3 内存虚拟化101

3.3.4 I/O虚拟化103

3.3.5 多核处理器的虚拟化105

3.4 虚拟集群和资源管理107

3.4.1 物理集群与虚拟集群107

3.4.2 在线迁移虚拟机的步骤与性能影响109

3.4.3 内存、文件与网络资源的迁移111

3.4.4 虚拟集群的动态部署114

3.5 数据中心的自动化与虚拟化116

3.5.1 数据中心服务器合并117

3.5.2 虚拟存储管理118

3.5.3 虚拟化数据中心的云操作系统119

3.5.4 虚拟化数据中心的可信管理121

3.6 参考文献与习题123

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132

4.1 云计算和服务模型132

4.1.1 公有云、私有云和混合云132

4.1.2 云生态系统和关键技术135

4.1.3 基础设施即服务（IaaS）138

4.1.4 平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）140

4.2 数据中心设计与互连网络142

4.2.1 仓库规模的数据中心设计142

4.2.2 数据中心互连网络144

4.2.3 运送集装器的模块化数据中心145

4.2.4 模块化数据中心的互连146

4.2.5 数据中心管理问题147

4.3 计算与存储云的体系结构设计148

4.3.1 通用的云体系结构设计148

4.3.2 层次化的云体系结构开发150

4.3.3 虚拟化支持和灾难恢复152

4.3.4 体系结构设计挑战155

4.4 公有云平台：GAE、AWS和Azure157

4.4.1 公有云及其服务选项157

4.4.2 谷歌应用引擎（GAE）158

4.4.3 亚马逊的Web服务（AWS）160

4.4.4 微软的Windows Azure162

4.5 云间的资源管理162

4.5.1 扩展的云计算服务163

4.5.2 资源配置和平台部署164

4.5.3 虚拟机创建和管理168

4.5.4 云资源的全球交易171

4.6 云安全与信任管理173

4.6.1 云安全的防御策略173

4.6.2 分布式入侵／异常检测176

4.6.3 数据和软件保护技术177

4.6.4 数据中心的信誉指导保护179

4.7 参考文献与习题181

第5章 面向服务的分布式体系结构188

5.1 服务和面向服务的体系结构188

5.1.1 REST和系统的系统189

5.1.2 服务和Web服务191

5.1.3 企业多层体系结构195

5.1.4 网格服务和OGSA196

5.1.5 其他的面向服务的体系结构和系统199

5.2 面向消息的中间件201

5.2.1 企业总线201

5.2.2 发布-订阅模型和通知202

5.2.3 队列和消息传递系统202

5.2.4 云或网格中间件应用202

5.3 门户和科学网关204

5.3.1 科学网关样例205

5.3.2 科学协作的HUBzero平台206

5.3.3 开放网关计算环境（OGCE）209

5.4 发现、注册表、元数据和数据库212

5.4.1 UDDI和服务注册表212

5.4.2 数据库和订阅-发布214

5.4.3 元数据目录215

5.4.4 语义Web和网格216

5.4.5 作业执行环境和监控218

5.5 面向服务的体系结构中的工作流219

5.5.1 工作流的基本概念219

5.5.2 工作流标准221

5.5.3 工作流体系结构和规范222

5.5.4 工作流运行引擎223

5.5.5 脚本工作流系统Swift224

5.6 参考文献与习题226

第6章 云编程和软件环境234

6.1 云和网格平台的特性234

6.1.1 云的功能和平台的特性234

6.1.2 网格和云的公共传统特性234

6.1.3 数据特性和数据库237

6.1.4 编程和运行时支持238

6.2 并行和分布式编程范式239

6.2.1 并行计算和编程范式240

6.2.2 MapReduce、Twister和迭代MapReduce241

6.2.3 来自Apache的Hadoop软件库248

6.2.4 微软的Dryad和DryadLINQ251

6.2.5 Sawzall和Pig Latin高级语言255

6.2.6 并行和分布式系统的映射应用258

6.3 GAE的编程支持259

6.3.1 GAE编程259

6.3.2 谷歌文件系统（GFS）261

6.3.3 BigTable——谷歌的NOSQL系统263

6.3.4 Chubby——谷歌的分布式锁服务265

6.4 亚马逊AWS与微软Azure中的编程266

6.4.1 亚马逊EC2上的编程266

6.4.2 亚马逊简单存储服务（S3）267

6.4.3 亚马逊弹性数据块存储服务（EBS）和SimpleDB269

6.4.4 微软Azure编程支持269

6.5 新兴云软件环境271

6.5.1 开源的Eucalyptus和Nimbus271

6.5.2 OpenNebula、Sector/Sphere和Open Stack273

6.5.3 Manjrasoft Aneka云和工具机276

6.6 参考文献与习题280

第三部分 网格、P2P和未来互联网292

第7章 网格计算系统和资源管理292

7.1 网格体系结构和服务建模292

7.1.1 网格历史与服务类别292

7.1.2 CPU清除和虚拟超级计算机294

7.1.3 开放网格服务体系结构（OGSA）296

7.1.4 数据密集型网格服务模型298

7.2 网格项目和网格系统创建300

7.2.1 国家网格和国际项目300

7.2.2 美国的NSF TeraGrid302

7.2.3 欧盟的DataGrid303

7.2.4 ChinaGrid设计经验305

7.3 网格资源管理和资源中介305

7.3.1 资源管理和作业调度305

7.3.2 CGSP的网格资源监控307

7.3.3 服务记账和经济模型308

7.3.4 Gridbus的资源中介309

7.4 网格计算的软件与中间件311

7.4.1 开源网格中间件包311

7.4.2 G1obus Tookit体系结构（GT4）313

7.4.3 集装器和资源／数据管理316

7.4.4 ChinaGrid支持平台（CGSP）318

7.5 网格应用趋势和安全措施320

7.5.1 网格应用技术融合320

7.5.2 网格负载与性能预测322

7.5.3 网格安全执行的信任模型324

7.5.4 认证与授权方法326

7.5.5 网格安全基础设施（GSI）327

7.6 参考文献与习题330

第8章 对等计算和覆盖网络336

8.1 P2P计算系统336

8.1.1 P2P计算系统的基本概念337

8.1.2 P2P计算面临的基础挑战340

8.1.3 P2P网络系统分类344

8.2 P2P覆盖网络及其性质345

8.2.1 无结构P2P覆盖网络345

8.2.2 分布式哈希表（DHT）348

8.2.3 结构化P2P覆盖网络349

8.2.4 混合式覆盖网络352

8.3 路由、邻近性和容错355

8.3.1 P2P覆盖网络的路由355

8.3.2 P2P覆盖网络中的网络邻近性356

8.3.3 容错和失效恢复358

8.3.4 抗扰动与失效359

8.4 信任、信誉和安全管理361

8.4.1 节点信任和信誉系统361

8.4.2 信任覆盖网络和DHT实现364

8.4.3 Power Trust：可扩展的信誉系统365

8.4.4 加强覆盖网络安全，抵御DDoS攻击367

8.5 P2P文件共享和版权保护368

8.5.1 快速搜索、副本和一致性368

8.5.2 P2P内容分发网络372

8.5.3 版权保护问题和解决方案375

8.5.4 P2P网络中的共谋盗版预防376

8.6 参考文献与习题379

第9章 普适云计算、物联网与社会网络385

9.1 支持普适计算的云趋势385

9.1.1 云计算在HPC/HTC和普适计算中的应用385

9.1.2 NASA和CERN的大规模私有云389

9.1.3 灵活和可扩展的云混搭系统391

9.1.4 移动云计算平台Cloudlet394

9.2 分布式系统和云的性能395

9.2.1 科研云综述396

9.2.2 数据密集型扩展计算（DISC）399

9.2.3 HPC/HTC系统的性能指标400

9.2.4 云计算的服务质量403

9.2.5 MPI、Azure、EC2、MapReduce、Hadoop的基准测试404

9.3 物联网关键技术406

9.3.1 实现普适计算的物联网406

9.3.2 射频标识（RFID）408

9.3.3 传感器网络和ZigBee技术410

9.3.4 全球定位系统（GPS）413

9.4 物联网创新应用416

9.4.1 物联网应用416

9.4.2 零售和供应链管理416

9.4.3 智能电网和智能建筑417

9.4.4 信息物理系统（CPS）419

9.5 在线社会网络和专业网络420

9.5.1 在线社会网络特征421

9.5.2 基于图论的社会网络分析422

9.5.3 社会网络社区和应用424

9.5.4 Facebook：世界上最大的社会网络427

9.5.5 Twitter：微博、新闻和提醒服务平台430

9.6 参考文献与习题432

索引439