| | | | 網絡計算環境:數據管理 計算機與互聯網 程耀東，單志廣，姜進磊 | | 該商品所屬分類：圖書 -> ε | | 【市場價】 | 540-784元 | | 【優惠價】 | 338-490元 | | 【出版社】 | 科學出版社 | | 【ISBN】 | 9787030421579 | | 【折扣說明】 | 一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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| 版本 | 正版全新電子版PDF檔 | | 您已选择： | 正版全新 | 溫馨提示：如果有多種選項，請先選擇再點擊加入購物車。*. 電子圖書價格是0.69折，例如了得網價格是100元，電子書pdf的價格則是69元。
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| | 內容介紹 | |
出版社：科學出版社 ISBN：9787030421579 商品編碼：24035884748 開本：小16開 出版時間：2014-10-01 頁數：236 字數：275000 代碼：72
"| 商品基本信息，請以下列介紹為準 | | 商品名稱： | 網絡計算環境:數據管理 計算機與互聯網 書籍 | | 作者： | 程耀東單志廣姜進磊 | | 代碼： | 72.0 | | 出版社： | 科學 | | 出版日期： | 2014-10-01 | | ISBN： | 9787030421579 | | 印次： | | | 版次： | 1 | | 裝幀： | 平裝 | | 開本： | 小16開 |
| 內容簡介 | | 《網絡計算環境：數據管理》繫統講述以網絡為基礎的科學活動環境中的數據管理技術。《網絡計算環境：數據管理》由概論、非結構化數據管理、結構化數據管理、應用實例四大部分組成，包括數據管理背景、數據管理需求與挑戰、數據管理體繫結構、數據數據管理、數據傳輸、存儲資源管理、數據管理標準、OGSA-DAI、異構數據庫整合、高能物理網格數據管理、虛擬天文臺數據管理12 章。 |
| 目錄 | 目 錄
前言
篇 概 論
第1 章 數據管理背景? 3
1.1 數據增長 ?? 3
1.2 數據管理目標 ? 5
1.3 數據管理功能 ? 6
1.3.1 數據存儲 ? 7
1.3數據管理 7
1.3.3 副本管理 ? 8
1.3.4 數據傳輸管理 9
1.3.5 存儲資源管理 ? 10
1.3.6 結構化數據的訪問與整合 10
1.4 本書結構 10
1.5 本章小結 12
第2 章 數據管理需求與挑戰 ?? 13
2.1 高能物理? 13
2.1.1 大型強子對撞機 ? 13
2.1.2 北京正負電子對撞機 14
2.1.3 羊八井宇宙線實驗 15
2.2 生物信息? 16
2.2.1 生物信息學 ? 16
2.2.2 基因研究 ?? 17
2.3 虛擬天文臺 17
2.4 地質地理? 19
2.5 其他領域? 20
2.6 數據管理挑戰 ?? 21
2.7 本章小結? 21
第二篇 非結構化數據管理
第3 章 數據管理體繫結構 25
3.1 引言 ?? 25
3.2 科學數據管理的體繫結構 ? 26
3.3 本章小結? 28
參考文獻 28
第4 章 數據存儲 29
4.1 引言 ?? 29
4.2 存儲技術概述 ?? 30
4.3 分布式文件繫統 ? 36
4.3.1 Lustre 文件繫統 ? 36
4.3.2 Gluster 文件繫統 38
4.3.3 全局並行文件繫統(GPFS) ? 49
4.3.4 Panasas 文件繫統 ?? 51
4.3.5 並行虛擬文件繫統(PVFS) ? 53
4.4 分級存儲繫統 ?? 54
4.4.1 CASTOR 存儲繫統 55
4.4.2 dCache 存儲繫統 58
4.4.3 dCache 的副本機制 60
4.5 雲存儲技術 62
4.5.1 雲存儲服務S3 ?? 62
4.5.2 微軟的Azure 存儲 ? 65
4.5.3 Hadoop 的開源雲存儲解決方案 ? 65
4.5.4 Openstack 的Swift ? 69
4.5.5 Nimbus 的Cumulus 雲存儲 ? 70
4.5.6 雲存儲技術在科學數據管理中的應用 ? 71
4.6 數據備份繫統 ?? 73
4.6.1 常見備份技術 ? 73
4.6.2 備份繫統的基本結構 76
4.7 本章小結? 78
參考文獻 78
第5數據管理 ?? 80
5.1 簡介 ?? 80
5.1.1 LFC 81
5.1.2 AMGA ?? 85
5.1.3 DQ2 ?? 87
5.2 副本管理? 90
5.2.1 副本創建 ?? 92
5.2.2 副本選擇 ?? 94
5.2.3 副本刪除 ?? 95
5.2.4 副本定位 ?? 95
5.2.5 副本一致性 ? 96
5.2.6 副本性 ? 97
5.3 本章小結? 98
參考文獻 98
第6 章 數據傳輸 ? 100
6.1 GridFTP 101
6.1.1 GridFTP 的功能特性 ?? 101
6.1.2 GridFTP 的API 103
6.2 bbFTP 104
6.2.1 與FTP 和SSH 的比較 ?? 104
6.2.2 bbFTP 的安裝 ?? 105
6.2.3 bbFTP 的選項命令 ?? 105
6.3 可靠文件傳輸 106
6.3.1 可靠性含義 ?? 106
6.3.2 組成結構 106
6.4 副本定位?? 108
6.4.1 RLS 的幾點要素 ? 109
6.4.2 Giggle 框架 ?? 109
6.5 FTS ? 111
6.5.1 通道 111
6.5.2 代理 112
6.6 PheDex ?? 112
6.6.1 PheDex 的結構 ? 113
6.6.2 PheDex 的運行 ? 114
6.7 BES 數據傳輸繫統 ? 114
6.7.1 主要特性 115
6.7.2 組成結構 115
6.7.3 實際應用 117
6.8 本章小結?? 118
參考文獻 ? 118
第7 章 存儲資源管理 120
7.1 簡介 120
7.2 SRM 121
7.2.1 應用場景 121
7.2.2 SRM 在網格體繫中的定位 ?? 124
7.2.3 SRM 在網格中的優勢 127
7.3 文件管理?? 128
7.3.1 文件和穩定臨時文件 ? 129
7.3.2 持久文件 129
7.4 空間管理?? 130
7.4.1 空間類型 130
7.4.2 “大努力”空間 131
7.4.3 分配文件到空間 ?? 132
7.5 其他重要的SRM 概念 ? 132
7.5.1 傳輸協議協商 ?? 132
7.5.2 其他協商和行為廣告 ? 133
7.5.3 源路徑、傳輸路 |
| 編輯 | | 《網絡計算環境：數據管理》取材廣泛，內容繫統，集成了多種網絡數據管理技術，反映了國內外前沿技術發展，可供廣大網絡計算及相關領域的科研和技術人員閱讀參考。 |
| 摘要 | 篇 概 論
第1 章
數據管理背景
1.1 數 據 增 長
人類探索的腳步永無止境，而科學研究的方式也在不斷發展。遠古時期，人們依靠觀察和思辨來認識和探索。17 世紀以來，隨著牛頓經典力學基本運動定律的發表，科學家逐漸把實驗與理論作為科學研究的基本手段。然而，隨著人類探索的不斷深入，許多科學問題的實驗研究和理論研究變得越來越復雜，甚至難以給出明確的結論。近半個世紀以來，隨著電子計算機的誕生與快速發展，計算機仿真模擬變成第三種不可或缺的科學研究手段，以幫助科學家去探索實驗與理論難以解決的問題，如宇宙的起源、汽車踫撞、天氣預報等。而在當前社會，各個學科領域的研究不斷向縱深發展，無論實驗裝置還是計算機仿真模擬的規模都變得越來越大，產生了越來越多的數據，從而催生了圍繞海量數據獲取、存儲、共享和分析的科學研究手段。來自科學儀器或者計算機仿真模擬的實驗數據被收集和存儲起來，並通過高速的網絡分享給處於不同的國家或機構的合作者。依靠分布式計算技術和協同工作環境，科學家不僅共享數據，還共享軟件、模型、計算、專家知識甚至人力等資源，從而加快科學成果的產出。現代科學研究，是粒子物理、生命科學、能源環境、材料與納米科學等新興或交叉領域的發展要進行跨國家、跨地域的協作與交流，而以網絡為基礎的科學活動環境的發展與完善正在對其產生深遠的影響。
在“紙筆研究”時代，科學家的數據記錄在筆記本上，幫助分析數據的工具可能是一把尺子。在今天，科學研究成果的獲得不僅取決於科學家的智慧和勤奮，還取決於海量科學數據的處理能力。基於海量數據處理的科學探索已經成為一種新的科學研究方法，也是科研信息化的重要內容之一。科學儀器和電腦仿真產生的新數據以每年一倍的速度急速擴張，超過了CPU 處理能力的增長速度(摩爾定律：CPU 處理能力每18 個月翻一番)。1946 年，美國軍方的ENIAC(electronic numerical integrator and computer)被稱為上臺“電腦”，是人類信息處理能力的大飛躍。在當時，它作為通用計算機被用於處理各種問題，從氫彈的設計到氣像預報。然而在今天，CERN(歐洲核子研究中心)的大型強子對撞機平均每秒鐘產生的數據，需要600 萬個ENIAC 來存儲，圖1-1 是CERN研究中心的海量數據處理集群。基因工程、計算流體力學、天文學、生態學和環境科學等領域同樣經歷著這樣的科研方式變遷。在天文學領域，為了實現更大、更快、更深的天文學觀察目標，將在2015 年投入使用大視場全景巡天望遠鏡(large synopticsurvey telescope，LSST)，直徑將達到8.4m，每夜能夠生成30TB 的彩色圖像數據。它每15s 便能拍攝一張約為月球直徑七倍大的空間的照片，每三天將累積拍攝成一張天空全景圖像。整個項目計劃拍攝20 多萬張照片，拍攝精度將達3200M 像素，預計年就將產生1.28PB 的科學數據。在地學領域，對南加利福尼亞建立一個分辨率為10m，深度為100km 的地面模型，將產生1PB 的數據。生物醫學領域，使用電子顯微鏡重建人腦1mm3 的神經電路，會產生33000 張掃描片，每張片子至少2×1010 像素，大約為1PB 的數據。人腦有106mm3 的神經組織，建立一個完整的大腦電路圖，需要海量的數據存儲和處理能力。
圖1-1 CERN 研究中心的海量數據處理集群
隨著儀器的精密度越來越高，傳感器、網絡等硬件成本大幅度下降，人們獲取數據的能力在不斷增強。然而數據不是知識，真正的知識隻是數據冰山上有價值的山尖。重建、分析、可視化、存儲和長時間保存這些數據的過程對算法效率、計算能力、數據訪問效率和存儲備份機制提出了很高的要求。與科研數據規模同時發展的信息技術為 |
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