云计算是当今计算机科学最热门的研究领域之一，它能使许多技术人员开始从单机工作模式向并行计算模式转变。《云计算解密——技术原理及应用实践》由徐保民编著，作者以所在研究小组的多年云计算研究工作成果为核心，结合最新云计算技术发展，编写了这部著作。

本书全面、系统地介绍了云计算的基本概念、实现原理及其若干关键技术，结合作者所在研究小组的研究成果，阐述了采用云计算解决实际问题的方法。全书包括10章和3个附录。

《云计算解密——技术原理及应用实践》由徐保民编著，作者根据多年从事云计算学术研究和项目实施经历，从分布式计算的角度出发，深入浅出地对云计算的基本概念、云计算的核心实现技术及作者所在研究小组关于云计算的学术研究成果进行阐述。《云计算解密——技术原理及应用实践》分为三大部分：第一部分为理论篇，主要介绍分布式计算及云计算理论方面的知识；第二部分为技术篇，重点介绍云数据中心的节能技术及作业调度策略，并深入剖析MapReduce框架存在的性能问题及其优化方法；第三部分为实践篇，以PageRank算法和DNA序列拼接算法的实现为例，讲述如何使用云计算解决实际问题，并以图计算框架Hama为例，阐述对开源云计算项目的性能进行评价的方法。附录中介绍了如何搭建云计算研发环境。

理论篇

 第1章 绪论

1.1 计算模式演化

1.1.1 集中式计算模式

1.1.2 桌面计算模式

1.1.3 分布式计算模式

1.2 分布式计算

1.2.1 分布式计算概述

1.2.2 分布式计算结构

1.2.3 典型分布式计算技术

1.3 云计算

1.3.1 云计算的产生背景

1.3.2 云计算概述

1.3.3 云计算与网格计算

1.4 云计算的关键技术

1.4.1 虚拟化

1.4.2 资源管理与调度

1.4.3 文件系统

1.4.4 数据存储

1.4.5 云安全

1.4.6 编程模式

1.4.7 能耗管理

1.5 典型云计算平台

1.5.1 Google云计算平台

1.5.2 Amazon云计算

1.5.3 IBM的蓝云平台

1.5.4 Microsoft云计算

1.5.5 开源云计算平台

参考文献

 第2章 并行计算编程模型

2.1 并行编程模型概述

2.1.1 共享存储编程模型

2.1.2 消息传递模型

2.1.3 分布并行编程模型

2.2 并行编程模型MapReduce

2.2.1 MapReduce概述

2.2.2 MapReduce编程模型

2.2.3 MapReduce的主要设计思想

2.2.4 MapReduce执行流程

2.2.5 MapReduce的核心技术

2.2.6 MapReduce技术研究

2.3 集群上的MapReduce实现——Hadoop

2.3.1 Hadoop项目简介

2.3.2 Hadoop与Google

2.3.3 MapReduce运行机制

2.3.4 MapReduce执行流程

2.3.5 MapReduce的核心技术

2.3.6 HadoopYARN简介

2.3.7 典型案例剖析

2.3.8 MapReduce新旧API比较

2.4 MapReduce模型的其他实现

2.4.1 多核上的MapReduce实现

2.4.2 GPU上的MapReduce实现

参考文献

 第3章 分布式文件系统

3.1 概述

3.1.1 什么是分布式文件系统

3.1.2 分布式文件系统的发展历史

3.1.3 分布式文件系统的体系结构

3.1.4 分布式文件系统的关键技术

3.2 GFS文件系统

3.2.1 GFS的设计原则

3.2.2 GFS体系结构

3.2.3 GFS工作流程

3.3 HDFS分布式文件系统

3.3.1 HDFS的设计目标

3.3.2 HDFS体系结构

3.3.3 HDFS故障处理

3.3.4 副本管理

 ……

 第4章 分布式数据存储系统

技术篇

 第5章 云数据中心节能技术

 第6章 Hadoop集群的作业调度

 第7章 MapReduce性能优化

实践篇

 第8章 云环境下的图算法PageRank

 第9章 图计算框架Hama

 第10章 基于MapReduce的DNA序列拼接

附录A 云计算仿真器CloudSim

附录B Hama开发环境的搭建

附录C 分布式Hadoop平台搭建