云數(shù)據(jù)中心智能管理

第1章 云計算\t1
1．1　云計算概述\t1
1．1．1 云計算概念\t1
1．1．2 云計算發(fā)展歷程\t3
1．1．3 云計算體系架構\t12
1．2　云計算關鍵技術\t16
1．2．1 虛擬化\t16
1．2．2 分布式計算\t24
1．2．3 云存儲\t29
1．2．4 云安全\t36
1．2．5 云能源\t41
1．2．6 云網(wǎng)絡\t46
1．2．7 資源監(jiān)控\t51
1．3　云計算技術延伸\t53
1．3．1 邊緣計算及霧計算\t53
1．3．2 云端融合計算\t57
1．3．3 區(qū)塊鏈\t58
1．4　本章小結\t62
本章參考文獻\t62
第2章 云數(shù)據(jù)中心\t71
2．1　數(shù)據(jù)中心的發(fā)展\t71
2．1．1 發(fā)展歷程\t71
2．1．2 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心\t73
2．2　云數(shù)據(jù)中心基本概念\t74
2．2．1 基本概念與特征\t74
2．2．2 云數(shù)據(jù)中心架構\t75
2．2．3 云數(shù)據(jù)中心分類\t76
2．2．4 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心與云數(shù)據(jù)中心的比較\t76
2．3　云數(shù)據(jù)中心關鍵技術\t78
2．3．1 存儲技術\t78
2．3．2 網(wǎng)絡技術\t80
2．3．3 容災技術\t81
2．3．4 電源管理技術\t82
2．3．5 環(huán)境控制技術\t83
2．4　云數(shù)據(jù)中心的機遇與風險\t84
2．4．1 機遇\t84
2．4．2 風險\t84
2．5　新型云數(shù)據(jù)中心\t86
2．5．1 Amazon云數(shù)據(jù)中心\t86
2．5．2 阿里云數(shù)據(jù)中心\t90
2．6　本章小結\t95
本章參考文獻\t95
第3章 云資源管理\t97
3．1　資源管理\t97
3．1．1 資源管理概述\t97
3．1．2 資源管理目標\t98
3．1．3 單數(shù)據(jù)中心\t99
3．1．4 多數(shù)據(jù)中心\t99
3．2　計算資源管理\t100
3．3　網(wǎng)絡資源管理\t101
3．3．1 網(wǎng)絡資源管理目標\t101
3．3．2 對用戶的管理\t102
3．3．3 對系統(tǒng)的管理\t102
3．3．4 對計費的管理\t103
3．4　存儲資源管理\t103
3．4．1 云存儲的目的\t103
3．4．2 云存儲技術\t104
3．4．3 云存儲管理\t105
3．5　鏡像管理\t106
3．5．1 鏡像簡介\t106
3．5．2 鏡像管理方法\t106
3．6　虛擬化管理\t110
3．7　功耗管理\t113
3．7．1 虛擬化節(jié)能\t113
3．7．2 任務調(diào)度節(jié)能\t113
3．7．3 負載均衡節(jié)能\t114
3．7．4 DVFS節(jié)能\t114
3．8　安全認證管理\t114
3．9　本章小結\t116
本章參考文獻\t117
第4章 云數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)安全\t121
4．1　數(shù)據(jù)安全\t121
4．1．1 數(shù)據(jù)完整性\t121
4．1．2 數(shù)據(jù)隱私保護\t123
4．1．3 數(shù)據(jù)銷毀\t125
4．2　云數(shù)據(jù)完整性方案\t126
4．2．1 密碼學基礎\t126
4．2．2 完整性驗證模型\t127
4．2．3 完整性驗證方案\t128
4．3　基于VMA的云數(shù)據(jù)完整性監(jiān)控方案\t130
4．3．1 基本概念\t130
4．3．2 體系架構\t132
4．3．3 工作流程\t135
4．3．4 監(jiān)控方案\t136
4．3．5 安全性分析\t138
4．3．6 性能分析\t140
4．4　基于區(qū)塊鏈的云數(shù)據(jù)完整性驗證方案\t140
4．4．1 算法描述\t141
4．4．2 安全性分析\t143
4．4．3 實驗與驗證\t145
4．5　云數(shù)據(jù)完整性保護系統(tǒng)\t148
4．5．1 系統(tǒng)架構\t148
4．5．2 系統(tǒng)整體流程\t150
4．5．3 關鍵類圖\t151
4．5．4 系統(tǒng)實現(xiàn)\t152
4．6　本章小結\t161
本章參考文獻\t161
第5章 云數(shù)據(jù)中心軟件定義網(wǎng)絡\t165
5．1　SDN技術現(xiàn)狀及存在問題\t165
5．2　基于SDN的多路徑流量調(diào)度機制\t166
5．2．1 多路徑流量調(diào)度算法模型架構\t168
5．2．2 負載監(jiān)控模塊\t169
5．2．3 路徑優(yōu)化模塊\t169
5．2．4 流表下發(fā)模塊\t171
5．2．5 實驗驗證與性能分析\t172
5．3　基于SDN的自適應流表調(diào)節(jié)機制\t177
5．3．1 網(wǎng)絡分析\t177
5．3．2 自適應流表調(diào)節(jié)算法\t180
5．3．3 實驗驗證與性能分析\t183
5．4　基于SDN的攻擊檢測溯源機制\t187
5．4．1 模型分析\t187
5．4．2 攻擊檢測溯源算法\t189
5．4．3 實驗驗證與性能分析\t193
5．5　SDN中流表優(yōu)化及攻擊檢測系統(tǒng)\t196
5．5．1 整體架構設計\t196
5．5．2 系統(tǒng)實現(xiàn)\t198
5．6　本章小結\t203
本章參考文獻\t203
第6章 云數(shù)據(jù)中心節(jié)能優(yōu)化\t207
6．1　綠色云計算\t207
6．2　基于引力效應的虛擬機部署算法\t208
6．2．1 數(shù)據(jù)中心與其制冷方式\t209
6．2．2 虛擬機部署算法\t210
6．2．3 VSG算法\t211
6．2．4 VSG算法實現(xiàn)\t218
6．2．5 實驗與性能分析\t222
6．3　基于CM-MC的負載預測算法\t229
6．3．1 基本概念\t231
6．3．2 CM-MC算法\t234
6．3．3 基于CM-MC算法與VSG算法的虛擬機遷移機制\t239
6．3．4 實驗驗證與性能分析\t240
6．4　本章小結\t247
本章參考文獻\t247
第7章 云數(shù)據(jù)中心協(xié)同監(jiān)控\t251
7．1　面向云計算系統(tǒng)的分布式協(xié)同監(jiān)控機制\t251
7．1．1 協(xié)同監(jiān)控模型\t253
7．1．2 自適應閾值控制算法\t259
7．1．3 監(jiān)控數(shù)據(jù)采集\t261
7．1．4 實驗驗證與性能分析\t264
7．2　云數(shù)據(jù)中心協(xié)同監(jiān)控系統(tǒng)\t268
7．2．1 整體架構設計\t268
7．2．2 系統(tǒng)實現(xiàn)――節(jié)點資源管理模塊\t268
7．2．3 系統(tǒng)實現(xiàn)――網(wǎng)絡資源管理模塊\t275
7．3　本章小結\t276
本章參考文獻\t277
第8章 云管理仿真模擬器\t279
8．1　背景與需求\t279
8．2　典型云仿真平臺\t280
8．2．1 CloudSim\t280
8．2．2 其他云仿真平臺\t282
8．3　大規(guī)模云數(shù)據(jù)中心智能化功耗模擬器\t285
8．3．1 設計目標\t285
8．3．2 功耗預測原理\t288
8．3．3 系統(tǒng)流程\t289
8．3．4 實驗驗證與性能分析\t291
8．4　本章小結\t301
本章參考文獻\t301