了得網研究生_雲計算與大數據

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雲計算與大數據
該商品所屬分類：研究生 -> 工學
【市場價】	486-704元
【優惠價】	304-440元
【作者】	徐小龍
【所屬類別】	圖書教材研究生/本科/專科教材工學
【出版社】	電子工業出版社
【ISBN】	9787121423406
【折扣說明】	一次購物滿999元台幣免運費+贈品一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品一次購物滿4000元台幣88折+免運費+贈品
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內容介紹

包裝：平塑

是否套裝：否

國際標準書號ISBN：9787121423406

叢書名：新工科人纔培養繫列叢書·大數據科學與應用

作者：徐小龍

出版社：電子工業出版社

出版時間：2021年12月

內容簡介

雲計算和大數據已經被譽為21世紀發展的科技新動力，雲計算與大數據有機結合，為電子商務、電子政務、在線金融、智能制造、智慧城市等各個領域提供強有力的支持，推動著新經濟時代的發展。本書共16章，分為雲計算篇、大數據篇、平臺篇。雲計算篇主要介紹雲計算的一般性概念、原理和相關機制；大數據篇重點介紹大數據的基本概念、關鍵技術和典型應用。平臺篇重點介紹雲計算與大數據的相關平臺。

作者簡介

徐小龍，南京郵電大學計算機學院教授，博士生導師。"通信與信息繫統專業”博士，"電子科學與技術”博士後流動站博士後（出站），國家卓越工程師計劃專業負責人。2011年獲得國家留學基金委資助赴英國從事博士後研究，一直從事分布式計算、移動計算、物聯網、信息網絡與信息安全等技術領域的教學和科研工作。

目錄
第1篇雲計算篇（1）
第1章雲計算概覽（3）
1.1雲計算的定義與特征（3）
1.1.1雲計算的定義（3）
1.1.2雲計算的產生與發展（5）
1.1.3雲計算的典型特征（6）
1.2雲計算的體繫架構與關鍵技術（7）
1.2.1雲計算的體繫架構（7）
1.2.2雲計算的關鍵技術（8）
1.3雲計算數據中心（9）
1.3.1數據中心定義（9）
1.3.2數據中心構成（10）
1.3.3典型的數據中心（10）目錄

第1篇雲計算篇（1）

第1章雲計算概覽（3）

1.1雲計算的定義與特征（3）

1.1.1雲計算的定義（3）

1.1.2雲計算的產生與發展（5）

1.1.3雲計算的典型特征（6）

1.2雲計算的體繫架構與關鍵技術（7）

1.2.1雲計算的體繫架構（7）

1.2.2雲計算的關鍵技術（8）

1.3雲計算數據中心（9）

1.3.1數據中心定義（9）

1.3.2數據中心構成（10）

1.3.3典型的數據中心（10）

1.4雲計算與其他技術（11）

1.4.1雲計算與大數據（11）

1.4.2雲計算與區塊鏈（13）

1.4.3雲計算與病毒防御（14）

1.4.4雲計算與邊緣計算（15）

1.5本章小結（16）

本章參考文獻（16）

第2章虛擬化與容器技術（19）

2.1虛擬化概述（19）

2.1.1虛擬化技術的定義（19）

2.1.2虛擬化技術的產生與發展（20）

2.1.3虛擬化技術的特征與優勢（20）

2.1.4虛擬化技術的類型（21）

2.2虛擬化關鍵技術（21）

2.2.1服務器虛擬化（21）

2.2.2存儲虛擬化（23）

2.2.3網絡虛擬化（24）

2.2.4應用程序虛擬化（25）

2.2.5桌面虛擬化（25）

2.2.6虛擬機遷移（25）

2.3典型虛擬化軟件（27）

2.3.1Xen（27）

2.3.2VMware的vSphere（27）

2.3.3Microsoft的Hyper-V（29）

2.3.4Linux的KVM（29）

2.4容器技術（31）

2.4.1容器技術的定義與優勢（31）

2.4.2Docker的核心組件（32）

2.4.3Docker的安裝（35）

2.4.4Docker的調度工具（37）

2.4.5Docker的作用（38）

2.5本章小結（38）

本章參考文獻（38）

第3章雲存儲（41）

3.1雲存儲的基本概念（41）

3.1.1數據存儲需求（41）

3.1.2雲存儲的定義（42）

3.1.3雲存儲繫統的體繫架構（42）

3.1.4雲存儲繫統的網絡架構（43）

3.1.5雲存儲繫統的主要優勢（43）

3.2雲存儲的關鍵技術（44）

3.2.1分布式存儲（44）

3.2.2數據副本技術（47）

3.2.3數據備份技術（50）

3.2.4數據一致性技術（50）

3.3典型的雲存儲服務S3（52）

3.3.1AWS中的S3簡介（52）

3.3.2S3基本數據結構（52）

3.3.3S3的性能優勢（53）

3.4典型的雲存儲服務平臺（53）

3.4.1iCloud（53）

3.4.2百度網盤（54）

3.5本章小結（55）

本章參考文獻（55）

第4章雲計算繫統監管（57）

4.1雲計算繫統的資源監管體繫（57）

4.1.1雲計算繫統的資源監管對像（57）

4.1.2雲計算繫統的資源監管目標（58）

4.1.3雲計算繫統的資源監管架構（58）

4.2雲計算繫統的資源監測（59）

4.2.1雲計算繫統資源監測的挑戰（59）

4.2.2雲計算繫統資源監測的目標（60）

4.2.3雲計算繫統資源監測的架構（60）

4.2.4監測數據采集（62）

4.2.5分布式協同監測模型（64）

4.3雲計算繫統的任務調度（69）

4.3.1任務調度的概念（69）

4.3.2任務調度的原則（70）

4.3.3任務調度的算法（70）

4.3.4任務調度的模型（71）

4.4雲計算繫統的網絡監管（73）

4.4.1網絡監管的概念（73）

4.4.2網絡監管的功能（73）

4.4.3雲數據中心網絡（75）

4.4.4網絡流量的調度（79）

4.5雲資源監管繫統（83）

4.5.1雲資源監管繫統的架構（83）

4.5.2雲資源監管繫統的實現（84）

4.5.3常用的雲資源監管繫統（91）

4.6本章小結（94）

本章參考文獻（94）

第5章雲計算安全（97）

5.1雲計算安全問題分析（97）

5.1.1雲計算安全現狀（97）

5.1.2雲計算安全問題來源（98）

5.1.3雲計算安全問題分類（98）

5.2雲計算安全保障技術（99）

5.2.1雲計算安全目標（99）

5.2.2身份認證機制（100）

5.2.3訪問控制機制（102）

5.2.4租戶隔離技術（103）

5.2.5數據加密技術（104）

5.2.6數據完整性驗證（106）

5.2.7雲計算審計與安全溯源（108）

5.3雲計算安全服務體繫（109）

5.3.1雲計算安全服務體繫的架構（109）

5.3.2AWS的雲安全模塊（112）

5.3.3Azure的雲安全模塊（112）

5.3.4BlueCloud的雲安全模塊（112）

5.4本章小結（113）

本章參考文獻（113）

第6章雲計算節能技術（115）

6.1雲數據中心的能耗（115）

6.1.1雲數據中心的規模（115）

6.1.2雲數據中心的能耗現狀（115）

6.1.3雲數據中心的能耗組成（116）

6.2雲數據中心的能效評價體繫（118）

6.2.1雲數據中心的能效評價標準（118）

6.2.2雲數據中心的能效評價指標（119）

6.3綠色雲計算節能技術（121）

6.3.1綠色計算與綠色雲計算（121）

6.3.2節能優化技術（122）

6.3.3綠色雲計算模型（124）

6.4節能的雲數據管理（128）

6.4.1雲數據模型（128）

6.4.2有序數據聚集（128）

6.4.3重復數據刪除（129）

6.5本章小結（134）

本章參考文獻（134）

第2篇大數據篇（137）

第7章大數據概覽（139）

7.1大數據的基本概念（139）

7.1.1DIKW體繫（139）

7.1.2大數據時代（141）

7.1.3大數據的定義（142）

7.1.4大數據的特征（143）

7.2大數據技術及平臺（144）

7.2.1大數據的生命周期（144）

7.2.2大數據的關鍵技術（144）

7.2.3大數據平臺（145）

7.3數據思維與大數據價值（151）

7.3.1數據思維（151）

7.3.2大數據的價值（152）

7.3.3大數據的重點應用領域（152）

7.4典型的大數據（154）

7.4.1網絡百科大數據（154）

7.4.2醫療健康大數據（158）

7.4.3災害大數據（159）

7.4.4制造業大數據（160）

7.5本章小結（162）

本章參考文獻（162）

第8章大數據采集（165）

8.1數據采集概述（165）

8.1.1數據采集的概念（165）

8.1.2數據采集的性能要求（165）

8.1.3傳統數據采集和大數據采集（166）

8.2數據采集的工具（166）

8.2.1網絡數據采集（166）

8.2.2感知設備數據采集（168）

8.2.3繫統日志采集（169）

8.3分布式數據采集（170）

8.3.1分布式數據采集繫統（170）

8.3.2分布式數據采集繫統的架構（171）

8.4定向數據采集（173）

8.4.1定向數據采集的基本工作原理（173）

8.4.2定向數據采集算法（174）

8.4.3定向數據采集繫統的發展（175）

8.5網絡數據采集繫統（175）

8.5.1基於網絡的地震數據采集（175）

8.5.2網絡數據采集繫統的架構（176）

8.5.3網絡數據采集繫統的功能模塊（178）

8.5.4網絡數據采集繫統的界面展示（180）

8.6本章小結（182）

本章參考文獻（182）

第9章大數據處理（183）

9.1大數據預處理（183）

9.1.1數據預處理概述（183）

9.1.2數據清洗（184）

9.1.3數據集成（187）

9.1.4數據轉換（189）

9.1.5數據歸約（190）

9.2數據處理任務（190）

9.2.1數據處理概述（190）

9.2.2分類任務（191）

9.2.3聚類任務（192）

9.2.4關聯分析任務（193）

9.3數據處理方法（193）

9.3.1數據挖掘（193）

9.3.2機器學習（200）

9.3.3深度學習（202）

9.4大數據處理架構（211）

9.4.1集中式處理架構（211）

9.4.2分布式處理架構（212）

9.5本章小結（212）

本章參考文獻（213）

第10章大數據應用（217）

10.1生物電大數據（217）

10.1.1生物電信號概述（217）

10.1.2基於腦電數據的疲勞監測方法（219）

10.1.3基於腦電數據的疲勞監測繫統（225）

10.2軌跡大數據（226）

10.2.1軌跡大數據概述（226）

10.2.2基於軌跡大數據的路徑規劃方法（229）

10.2.3基於軌跡大數據的路徑規劃繫統（236）

10.3文本大數據（237）

10.3.1文本大數據概述（237）

10.3.2基於文本大數據的問題分類方法（242）

10.3.3基於文本大數據的智能問答繫統（246）

10.4圖像大數據（249）

10.4.1圖像大數據概述（249）

10.4.2基於圖像大數據的目標檢測方法（250）

10.4.3面向自動駕駛的目標檢測繫統（255）

10.5本章小結（259）

本章參考文獻（259）

第11章大數據隱私保護（265）

11.1隱私保護問題分析（265）

11.1.1數據隱私保護現狀（265）

11.1.2數據隱私問題來源（266）

11.1.3數據隱私保護目標（266）

11.2隱私保護關鍵技術（266）

11.2.1隱私保護技術概述（266）

11.2.2匿名技術（267）

11.2.3加密技術（271）

11.2.4失真技術（273）

11.2.5數據銷毀技術（276）

11.3差分隱私保護機制（279）

11.3.1本地化差分隱私技術（279）

11.3.2中心化差分隱私保護實踐（281）

11.4軌跡大數據的隱私保護（283）

11.4.1基於差分隱私的軌跡大數據泛化機制（283）

11.4.2軌跡大數據應用管理繫統及隱私數據保護模塊（284）

11.5本章小結（288）

本章參考文獻（

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