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| 內容簡介： |
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云数据中心是云计算中负责存储、处理和交换数据信息的核心组件。本书重点介绍云数据中心中的智能管理技术与平台。本书在介绍云计算、云数据中心、云资源管理等的基础上，重点介绍了作者团队在云数据中心的创新性研究成果，主要包括基于VMA和区块链的云数据完整性监控方案和验证方案，基于SDN的多路径流量调度机制、自适应流表调节机制和攻击检测溯源机制，基于引力效应的虚拟机部署算法，基于CM-MC的负载预测算法，以及面向云计算系统的分布式协同监控机制，尤其是作者领导项目组研发的大规模云数据中心智能化功耗模拟器。
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| 關於作者： |
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徐小龙，南京邮电大学计算机学院教授，博士生导师。”通信与信息系统专业”博士，”电子科学与技术”博士后流动站博士后（出站），国家卓越工程师计划专业负责人。2011年获得国家留学基金委资助赴英国从事博士后研究，一直从事分布式计算、移动计算、物联网、信息网络与信息安全等技术领域的教学和科研工作。
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| 目錄：
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第1章 云计算1
1.1 云计算概述1
1.1.1 云计算概念1
1.1.2 云计算发展历程3
1.1.3 云计算体系架构12
1.2 云计算关键技术16
1.2.1 虚拟化16
1.2.2 分布式计算24
1.2.3 云存储29
1.2.4 云安全36
1.2.5 云能源41
1.2.6 云网络46
1.2.7 资源监控51
1.3 云计算技术延伸53
1.3.1 边缘计算及雾计算53
1.3.2 云端融合计算57
1.3.3 区块链58
1.4 本章小结62
本章参考文献62
第2章 云数据中心71
2.1 数据中心的发展71
2.1.1 发展历程71
2.1.2 传统数据中心73
2.2 云数据中心基本概念74
2.2.1 基本概念与特征74
2.2.2 云数据中心架构75
2.2.3 云数据中心分类76
2.2.4 传统数据中心与云数据中心的比较76
2.3 云数据中心关键技术78
2.3.1 存储技术78
2.3.2 网络技术80
2.3.3 容灾技术81
2.3.4 电源管理技术82
2.3.5 环境控制技术83
2.4 云数据中心的机遇与风险84
2.4.1 机遇84
2.4.2 风险84
2.5 新型云数据中心86
2.5.1 Amazon云数据中心86
2.5.2 阿里云数据中心90
2.6 本章小结95
本章参考文献95
第3章 云资源管理97
3.1 资源管理97
3.1.1 资源管理概述97
3.1.2 资源管理目标98
3.1.3 单数据中心99
3.1.4 多数据中心99
3.2 计算资源管理100
3.3 网络资源管理101
3.3.1 网络资源管理目标101
3.3.2 对用户的管理102
3.3.3 对系统的管理102
3.3.4 对计费的管理103
3.4 存储资源管理103
3.4.1 云存储的目的103
3.4.2 云存储技术104
3.4.3 云存储管理105
3.5 镜像管理106
3.5.1 镜像简介106
3.5.2 镜像管理方法106
3.6 虚拟化管理110
3.7 功耗管理113
3.7.1 虚拟化节能113
3.7.2 任务调度节能113
3.7.3 负载均衡节能114
3.7.4 DVFS节能114
3.8 安全认证管理114
3.9 本章小结116
本章参考文献117
第4章 云数据中心数据安全121
4.1 数据安全121
4.1.1 数据完整性121
4.1.2 数据隐私保护123
4.1.3 数据销毁125
4.2 云数据完整性方案126
4.2.1 密码学基础126
4.2.2 完整性验证模型127
4.2.3 完整性验证方案128
4.3 基于VMA的云数据完整性监控方案130
4.3.1 基本概念130
4.3.2 体系架构132
4.3.3 工作流程135
4.3.4 监控方案136
4.3.5 安全性分析138
4.3.6 性能分析140
4.4 基于区块链的云数据完整性验证方案140
4.4.1 算法描述141
4.4.2 安全性分析143
4.4.3 实验与验证145
4.5 云数据完整性保护系统148
4.5.1 系统架构148
4.5.2 系统整体流程150
4.5.3 关键类图151
4.5.4 系统实现152
4.6 本章小结161
本章参考文献161
第5章 云数据中心软件定义网络165
5.1 SDN技术现状及存在问题165
5.2 基于SDN的多路径流量调度机制166
5.2.1 多路径流量调度算法模型架构168
5.2.2 负载监控模块169
5.2.3 路径优化模块169
5.2.4 流表下发模块171
5.2.5 实验验证与性能分析172
5.3 基于SDN的自适应流表调节机制177
5.3.1 网络分析177
5.3.2 自适应流表调节算法180
5.3.3 实验验证与性能分析183
5.4 基于SDN的攻击检测溯源机制187
5.4.1 模型分析187
5.4.2 攻击检测溯源算法189
5.4.3 实验验证与性能分析193
5.5 SDN中流表优化及攻击检测系统196
5.5.1 整体架构设计196
5.5.2 系统实现198
5.6 本章小结203
本章参考文献203
第6章 云数据中心节能优化207
6.1 绿色云计算207
6.2 基于引力效应的虚拟机部署算法208
6.2.1 数据中心与其制冷方式209
6.2.2 虚拟机部署算法210
6.2.3 VSG算法211
6.2.4 VSG算法实现218
6.2.5 实验与性能分析222
6.3 基于CM-MC的负载预测算法229
6.3.1 基本概念231
6.3.2 CM-MC算法234
6.3.3 基于CM-MC算法与VSG算法的虚拟机迁移机制239
6.3.4 实验验证与性能分析240
6.4 本章小结247
本章参考文献247
第7章 云数据中心协同监控251
7.1 面向云计算系统的分布式协同监控机制251
7.1.1 协同监控模型253
7.1.2 自适应阈值控制算法259
7.1.3 监控数据采集261
7.1.4 实验验证与性能分析264
7.2 云数据中心协同监控系统268
7.2.1 整体架构设计268
7.2.2 系统实现——节点资源管理模块268
7.2.3 系统实现——网络资源管理模块275
7.3 本章小结276
本章参考文献277
第8章 云管理仿真模拟器279
8.1 背景与需求279
8.2 典型云仿真平台280
8.2.1 CloudSim280
8.2.2 其他云仿真平台282
8.3 大规模云数据中心智能化功耗模拟器285
8.3.1 设计目标285
8.3.2 功耗预测原理288
8.3.3 系统流程289
8.3.4 实验验证与性能分析291
8.4 本章小结301
本章参考文献301
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