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  • 书名 面向数据密集型应用的云计算
  • 书号 978-7-118-11725-7
  • 作者 李晓林,邱小红
  • 出版时间 2019年4月
  • 译者 郭建胜等
  • 版次 1版1次
  • 开本 16
  • 装帧 精装
  • 出版基金 装备科技译著出版基金
  • 页数 400
  • 字数 481
  • 中图分类 TP393.027
  • 丛书名 大数据科技译丛
  • 定价

近十年大数据与云计算领域迎来了空前发展,云计算科学数据分析吸引了大量研究人员的关注。大数据的发展已不仅限于互联网领域,物联网大数据也通过云计算、机器学习或其他实验手段而为人所知。为充分利用这些数据造福社会,人们创建了海量云数据中心,并通过云应用提供在线服务。在这个过程中,大规模数据分析应用所需的主流软件工具在云中应运而生,人们所面临的挑战由物联网大数据的处理转向了云计算中密集数据的处理。数据密集型应用不仅包括外源数据,还包括应用程序随着时间的推移累积起来的大量数据,如日志、性能指标数据、计算资源分配情况记录、磁盘数据存储信息等。对这些数据及资源进行处理、整合与调度,需要借助内存以外更庞大的辅助存储设备或第三方大数据系统。基于此,本书介绍了数据密集型应用的相关概念,支持数据密集型应用云环境配置的相关技术,数据密集型应用自身的计算效率、资源分配、数据存储以及将这类应用与其他模型整合的工作方案。本书涵盖了云计算和数据密集型应用课题研究的多个方面,算法理论与操作实践并举,不仅可以作为计算机相关专业学生的课外知识读本,帮助他们理解云计算与密集型大数据的相关领域,发展实践能力,也可作为相关研究人员的参考文献,为他们处理问题提供可借鉴的解决思路及方案。此外,本书总结了数据密集型应用及其云环境领域相关的方法策略、算法实验、实践经验等,涉及的案例类型丰富,不仅探讨了支持数据密集型应用的云环境的多个层次,介绍了数据密集型应用及云环境性能优化的方法,还展示了不同云平台上的相关实验结果,为数据密集型应用的扩展运用提供实践基础。本书从基础架构问题出发,延伸到复杂科学应用中数据分析的挑战,为国内了解数据密集型应用及云计算的前沿发展技术,追踪最新动态提供了有价值的参考。参加本书翻译工作的是郭建胜、郑明发、毛声、王晨。毛声负责完成译者序、前言以及第1~8章的翻译,王晨负责完成第9~17章的翻译,由郭建胜和郑明发负责校对与统稿工作。最后感谢国防工业出版社的编辑们在翻译过程中给予的专业指导和有力帮助,也感谢其他同事对我们工作的支持。由于水平有限,翻译过程中难免出现一些错误和疏漏,欢迎读者批评指正。

"第一部分系统与应用
第1章公共云上LIGO物理应用中的可扩展部署:工作流引擎与资源配置技术003
1引言004
2相关工作005
3体系架构及设计007
3.1负载均衡010
4LIGO数据分析和引力波搜索012
4.1应用需求016
5性能评估017
5.1平台可扩展性018
5.2工作者的动态配置020
6本章小结020
参考文献021
第2章面向大数据的FutureGrid试验台024
1引言024
2FutureGrid简介025
2.1硬件概述025
3面向大数据的服务和工具028
3.1测试平台即服务(TestbedaaS)029
3.2传统的高性能计算即服务(HPCaaS)030
3.3网格即服务(GridaaS)030
3.4基础设施即服务(IaaS)030
3.5云平台即服务(PaaS)032
4FutureGrid的运用034
5系统管理040
5.1系统开发团队的整合040
5.2DevOps040
5.3教育支持042
6Cloudmesh043
6.1功能043

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