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云計算技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用

云計算技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用

作者：陳桂茸
出版社：北京交通大學(xué)出版社出版時間：2023-02-01
開本： 其他 頁數(shù)： 324
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云計算技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用 版權(quán)信息

云計算技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用 本書特色

《云計算技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用》主要介紹云計算、物聯(lián)網(wǎng)及應(yīng)用的基本理論、相關(guān)技術(shù)和實現(xiàn)方法。運用云計算技術(shù)，由云模式下的幾百萬臺的計算機集群提供強大的計算能力，并通過龐大的計算機處理程序自動將任務(wù)分解成若干個較小的子任務(wù)，快速地對海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行分析、處理、存儲、挖掘，在短時間內(nèi)提取出有價值的信息，為物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)決策服務(wù)。

云計算技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用 內(nèi)容簡介

本書主要介紹云計算、物聯(lián)網(wǎng)及應(yīng)用的基本理論、相關(guān)技術(shù)和實現(xiàn)方法，主要包括云計算和物聯(lián)網(wǎng)的體系架構(gòu)、虛擬化技術(shù)、存儲管理技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計算與物聯(lián)網(wǎng)安全技術(shù)、云數(shù)據(jù)中心的規(guī)劃設(shè)計、云平臺管理、基于SOA架構(gòu)的服務(wù)開發(fā)方法與工具、性能功能測試方法與工具、數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)和工具等。全書分為10章，按照理論到應(yīng)用的順序進行講解。?

云計算技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用 目錄

目錄

第1章云計算與物聯(lián)網(wǎng)概述1

1.1云計算基本概念1

1.1.1云計算的定義1

1.1.2云計算的發(fā)展4

1.1.3與云計算相關(guān)的技術(shù)6

1.2物聯(lián)網(wǎng)基本概念8

1.2.1物聯(lián)網(wǎng)的定義8

1.2.2物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展10

1.2.3與物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的技術(shù)11

1.3云計算與物聯(lián)網(wǎng)12

1.3.1云計算與物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系12

1.3.2云計算與物聯(lián)網(wǎng)的集成應(yīng)用14

小結(jié)14

習(xí)題14

第2章云計算與物聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)15

2.1云計算體系架構(gòu)15

2.1.1云計算的參考架構(gòu)15

2.1.2云計算的技術(shù)架構(gòu)20

2.1.3云計算的分層服務(wù)模式21

2.1.4云計算的部署23

2.2物聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)26

2.2.1物聯(lián)網(wǎng)的參考架構(gòu)26

2.2.2物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)架構(gòu)28

2.3基于物聯(lián)網(wǎng)的云體系架構(gòu)30

2.3.1物聯(lián)網(wǎng)云體系架構(gòu)30

2.3.2物聯(lián)網(wǎng)云的應(yīng)用平臺31

小結(jié)33

習(xí)題33

第3章虛擬化技術(shù)34

3.1虛擬化技術(shù)概述34

3.1.1虛擬化技術(shù)定義34

3.1.2虛擬化技術(shù)有關(guān)術(shù)語35

3.1.3虛擬化技術(shù)優(yōu)勢及特征36

3.2資源虛擬化38

3.2.1網(wǎng)絡(luò)資源的虛擬化38

3.2.2計算資源的虛擬化40

3.2.3存儲資源的虛擬化41

3.2.4軟件資源的虛擬化43

3.3虛擬機及動態(tài)遷移44

3.3.1虛擬機管理及應(yīng)用44

3.3.2虛擬機動態(tài)遷移實現(xiàn)原理47

3.3.3虛擬機動態(tài)遷移的優(yōu)點50

小結(jié)50

習(xí)題50

第4章云計算的存儲與管理52

4.1存儲管理技術(shù)發(fā)展52

4.2大數(shù)據(jù)的基本概念57

4.2.1大數(shù)據(jù)定義及特性57

4.2.2數(shù)據(jù)存儲模型分類58

4.3Google存儲管理技術(shù)66

4.3.1分布式文件系統(tǒng)GFS67

4.3.2分布式存儲系統(tǒng)BigTable73

4.3.3并行編程模型MapReduce79

4.3.4Google大數(shù)據(jù)技術(shù)新發(fā)展82

4.3.5Google大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用83

4.4Hadoop存儲管理技術(shù)85

4.4.1Hadoop技術(shù)框架85

4.4.2Hadoop關(guān)鍵技術(shù)86

4.4.3Hadoop安裝介紹88

4.5Windows Azure云計算技術(shù)99

4.5.1Windows Azure云平臺99

4.5.2Windows Azure服務(wù)組件100

小結(jié)104

習(xí)題104

第5章物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)基礎(chǔ)105

5.1物聯(lián)網(wǎng)概述105

5.2射頻識別技術(shù)107

5.2.1RFID技術(shù)概述107

5.2.2EPC物聯(lián)網(wǎng)112

5.2.3EPC物聯(lián)網(wǎng)在企業(yè)物流管理中的應(yīng)用115

5.3無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)116

5.3.1無線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述116

5.3.2無線傳感器網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)119

5.3.3無線傳感器網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)124

5.3.4無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在野外測量中的應(yīng)用126

小結(jié)131

習(xí)題131

第6章云計算和物聯(lián)網(wǎng)安全技術(shù)133

6.1基本概念133

6.1.1定義133

6.1.2云計算和物聯(lián)網(wǎng)安全現(xiàn)狀133

6.1.3安全標準組織134

6.2安全體系框架135

6.3云計算的安全技術(shù)137

6.3.1用戶訪問技術(shù)137

6.3.2可信計算140

6.3.3數(shù)據(jù)安全141

6.3.4虛擬化安全144

6.4物聯(lián)網(wǎng)的安全技術(shù)146

6.4.1RFID安全146

6.4.2無線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)152

小結(jié)154

習(xí)題155

第7章云數(shù)據(jù)中心設(shè)計156

7.1云數(shù)據(jù)中心概述156

7.1.1數(shù)據(jù)中心的概念156

7.1.2數(shù)據(jù)中心的發(fā)展158

7.1.3云數(shù)據(jù)中心定義及優(yōu)勢159

7.2云數(shù)據(jù)中心總體設(shè)計160

7.2.1云數(shù)據(jù)中心建設(shè)流程160

7.2.2云數(shù)據(jù)中心設(shè)計理念161

7.2.3云數(shù)據(jù)中心需求分析162

7.2.4云數(shù)據(jù)中心總體架構(gòu)設(shè)計164

7.3云數(shù)據(jù)中心詳細設(shè)計165

7.3.1基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計166

7.3.2網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)設(shè)計167

7.3.3計算資源設(shè)計170

7.3.4存儲資源設(shè)計175

7.3.5運維管理設(shè)計178

7.3.6災(zāi)備設(shè)計180

7.3.7安全設(shè)計180

小結(jié)181

習(xí)題181

第8章云數(shù)據(jù)中心管理182

8.1TCloud Elaster云成平臺概述182

8.1.1術(shù)語182

8.1.2TCloud Elaster云成平臺的層次架構(gòu)183

8.2TCloud Elaster云成平臺部署和安裝184

8.2.1云成平臺系統(tǒng)部署184

8.2.2TCloud Elaster云成平臺系統(tǒng)安裝188

8.3TCloud Elaster云成平臺用戶管理191

8.3.1用戶的建立和刪除191

8.3.2賬號的建立和刪除192

8.3.3管理員的建立和刪除194

8.4虛擬機管理195

8.4.1模板的創(chuàng)建與管理195

8.4.2虛擬機創(chuàng)建與管理201

8.4.3虛擬機實時檢測205

小結(jié)207

習(xí)題207

第9章云計算應(yīng)用開發(fā)技術(shù)208

9.1云計算應(yīng)用開發(fā)技術(shù)概述208

9.1.1云計算與SOA架構(gòu)208

9.1.2云計算與MapReduce模型211

9.2Web Service開發(fā)技術(shù)及實例213

9.2.1Web Service技術(shù)213

9.2.2Web Service實現(xiàn)方法219

9.2.3Web Service實驗環(huán)境224

9.2.4Web Service實驗環(huán)境搭建224

9.2.5Web Service開發(fā)實例226

9.3MapReduce開發(fā)技術(shù)及實例232

9.3.1Hadoop MapReduce技術(shù)232

9.3.2Hadoop MapReduce實現(xiàn)方法237

9.3.3Hadoop MapReduce實驗環(huán)境237

9.3.4Hadoop MapReduce實驗環(huán)境搭建238

9.3.5Hadoop MapReduce開發(fā)實例245

小結(jié)253

習(xí)題253

第10章數(shù)據(jù)分析技術(shù)254

10.1數(shù)據(jù)分析概述254

10.1.1數(shù)據(jù)分析定義254

10.1.2基于云計算的數(shù)據(jù)分析體系結(jié)構(gòu)254

10.1.3數(shù)據(jù)分析的步驟256

10.1.4術(shù)語和指標257

10.2數(shù)據(jù)預(yù)處理259

10.2.1主題分析259

10.2.2數(shù)據(jù)抽取259

10.2.3數(shù)據(jù)清洗260

10.2.4數(shù)據(jù)變換261

10.2.5數(shù)據(jù)聚合261

10.2.6屬性約簡261

10.3典型數(shù)據(jù)分析262

10.3.1描述性數(shù)據(jù)分析262

10.3.2關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘分析266

10.3.3聚類挖掘分析273

10.3.4分類與預(yù)測挖掘分析279

10.4數(shù)據(jù)分析工具及應(yīng)用287

10.4.1數(shù)據(jù)分析工具287

10.4.2Excel數(shù)據(jù)分析290

10.4.3spaas軟件數(shù)據(jù)分析296

小結(jié)304

習(xí)題304

參考文獻306


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云計算技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用 作者簡介

陳桂茸，博士，副教授，碩士生導(dǎo)師。主持科研項目6項，參與20余項，獲軍隊科技進步三等獎1項，全國教育教學(xué)信息化大賽一等獎1項，大學(xué)教學(xué)優(yōu)秀一等獎1項，發(fā)表學(xué)術(shù)論文教育論文20余篇

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