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Docker數據中心及其內核技術 ( 簡體 字) |
| 作者：馬獻章 | 類別：1. -> 作業系統 -> Docker |
| 譯者： |
| 出版社：清華大學出版社 |  3dWoo書號： 51992
詢問書籍請說出此書號！【有庫存】
NT售價： 495 元 |
| 出版日：11/1/2019 |
| 頁數：471 |
| 光碟數：0 |
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站長推薦：   |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787302537823 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：人類活動的空間延伸到哪里，數據便從哪里產生。數據是人類活動的重要資源。數
據管理技術的優劣會直接影響到數據處理的效率，影響決策的時效。數據中心是支持組
織（或者互聯網企業）業務的關鍵。近幾年，云計算、大數據、人工智能等技術層出不窮，
在這些新技術的背后，數據中心的基礎設施和相關技術也在不斷演進和創新，誰能夠掌
握最新的數據中心技術，誰就能在激烈的競爭中占領制高點，處于優勢地位。
每一次新的工業革命，都會推動人類社會的巨大進步與變革。席卷而來的第四次工
業革命不僅將突破人類社會在石化能源應用方面的限制，而且將繼續促進與推動第三次
工業革命信息革命的發展。其中的IT 應用技術，特別是數據中心應用技術的成熟和發展，
實際上才剛剛開始，以虛擬運算和云計算為核心概念的新一代數據中心應用技術也才剛
剛登上殿堂，追求能效和IT 資產使用效率的現代運營理念與云計算、虛擬化技術相結
合將推動數據大集中處理的建設，新一代數據中心的規劃建設已經不再是傳統意義上的
規劃建設，而是基于新一代計算技術、容器技術和開發運維一體化技術的全新數據中心
建設。
2013年年初，dotCloud公司將內部項目Docker開源，之后Docker很快風靡整個IT
領域。容器并不是全新的概念，Docker所采用的關鍵技術也早已存在，但正是Docker
的創新，使得以容器技術來構建云計算平臺更加方便、快捷。容器技術不僅改變了系統
架構的設計方式，還改變了研發過程和系統運維的方式，使得人們長久以來所期盼的開
發速度更快、系統質量更好、運行維護更容易變為現實。Docker的出現是云計算發展的
里程碑，成為云應用大規模推廣的基石。
相比傳統的虛擬化方案，Docker虛擬化技術有著明顯的優勢：可以讓應用瞬間具有
可移植性，可以非常容易地使用容器部署應用，而且啟動 Docker實例的速度明顯快于
傳統虛擬化技術。同時，創建一個 Docker 實例所占用的資源也要遠遠小于傳統的虛擬機，
相同的計算機硬件，運行容器實例的速度是虛擬機的 4∼10 倍。這意味著在相同的數
據中心負載下，使用 Docker 虛擬化技術可以運行更多的應用程序。
本書基于第四次工業革命前夜的變革背景，總結最新的數據中心設計、應用理論、
方法和實踐經驗，為中國數據中心規劃設計提供全新的理論架構、設計邏輯和方法、評
估模型與實踐，希望能為中國數據中心建設添磚加瓦。
本書由3部分組成：第1部分為Docker數據中心導論，由第1∼4章組成。該部
分內容是背景知識，專為IT部門主管、企（事）業單位的CEO、CIO以及本科生、研
究生學習現代數據中心而準備，介紹Docker數據中心的概念、總體結構、技術框架建
設規范與原則；從人員、流程、技術3個方面，分為運行管理任務和機構與基本制度、
數據資源管理、運行日常管理、基礎設施管理、運行管理的新理念與新技術5個部分，
介紹如何做好數據中心的運行管理；針對隨著信息化的深入推進，人們對于數據科學的
新理念、新需要，介紹容器技術和微服務技術，并討論這些技術對生產力的提升作用。
第2部分為Docker數據中心理論基礎，由第5∼8章組成。該部分內容包含Docker
通用控制面板知識、較為深入的授信Docker鏡像倉庫、Docker安全，以及規模化使用
Docker，讀者可以由此掌握最前沿的知識。這一部分適合本科生、研究生和具有一定數
據中心理論基礎的讀者學習。
第3部分為Docker數據中心高級技術，由第9∼12章組成。主要內容是企業級數
據建模，目的是幫助組織（或者企業）更好地運作。關系型數據庫與NoSQL數據庫的調優、
應用設計和重構、可編程數據中心等知識，能夠幫助組織（或者企業）更好地應對變化。
設置這部分內容主要是考慮大部分學生在未來要實現或重構數據庫及其應用程序，只有
很少一部分學生會去構建數據庫管理系統，因此，這部分內容篇幅很大，分量很重，是
本書的重點。數據庫重構技術也是數據庫領域專家必備的知識。此外，本書包含大量的
案例介紹數據庫的語言和API，比如嵌入式SQL、動態SQL、ODBC、JDBC和ADO.
NET接口等，這一部分適合具有一定數據庫理論基礎的讀者學習。
在編寫過程中，許多友人從最初策劃到框架結構的確定和具體內容的撰寫都傾注了
大量心血，并提出了非常寶貴的意見，在此謹表示衷心的感謝。特別是戴浩院士對書稿
進行了專業指導，陳鯨院士親自撰寫了序言；孔輝博士、柳虔林博士、侯富博士對本書
的內容給出了大量寶貴的反饋意見；馬寧工程師、李金衿工程師、侯富博士、韓政博士
對書中例子進行了詳細驗證。他們為本書的編寫、審定和出版付出了辛勤的勞動，貢獻
了卓越的智慧，在本書付梓之際，謹表示最誠摯的感謝和崇高的敬意。感謝我的妻子王
麗平，在我撰寫這本書的過程中對我一如既往的支持。
在本書撰寫過程中，汲取、借鑒了國內外一些學者和同行的最新研究成果，在此向
他們表示衷心的感謝！正是有了他們的勞動成果才使得我能夠站在“巨人肩上”看得更
遠，也才能使本書得以問世。
由于數據中心尚處在快速發展之中，許多學術問題有待進一步研究，因此盡管為此
做了很大努力，但由于能力、水平和時間有限，仍會有不盡人意之處，懇請讀者批評指正。
作者
2019年7月 |
內容簡介：本書作為數據科學、計算機、網絡工程、信息管理院校本科生/研究生的高端教材，適合具有一定計算機基礎知識的讀者學習，也可作為數據分析師、系統架構師、企業IT主管、系統管理員學習數據中心的培訓教材，以及各企（事）業組織實施信息化建設、流程再造、大數據的生態系統構建和信息化基礎知識訓練的參考書。 |
目錄：第1部分 Docker數據中心導論
第1章 數據中心概述002
1.1 數據中心的概念與發展歷程·002
1.1.1 數據中心的概念·002
1.1.2 數據中心總體結構·005
1.1.3 數據中心技術框架·005
1.1.4 數據中心發展歷程·006
1.1.5 數據中心的發展·010
1.2 Docker數據中心介紹011
1.2.1 Docker數據中心概述·012
1.2.2 Docker數據中心的功能·013
1.2.3Docker數據中心的特點·016
1.2.4 關于Docker.Inc·018
1.3 數據中心的建設規范與規劃·019
1.3.1 數據中心的建設目標·019
1.3.2 數據中心的建設任務·019
1.3.3 基礎設施規劃·020
1.3.4 主機系統規劃·022
1.3.5 存儲系統·025
1.3.6 數據中心應用規劃·026
1.3.7 安全保障體系規劃·028
1.3.8 數據備份與容災規劃·030
第2章 數據中心管理031
2.1 數據中心管理及其制度·031
Docker數據中心及其內核技術
VI
2.1.1 數據中心管理概述·032
2.1.2 數據中心管理制度的建立·033
2.2 數據中心運行的日常管理·034
2.2.1 軟件資源管理·034
2.2.2 硬件資源管理·035
2.2.3 運行安全管理·037
2.2.4 運行日志記錄·042
2.2.5 運行故障管理·045
2.2.6 運行文檔管理·050
2.3 數據中心網絡性能指標融合·051
2.3.1 數據中心網絡結構·051
2.3.2 管理指標體系·053
2.3.3 性能指標數據融合模型·054
2.3.4 性能指標數據融合算法·056
第3章 容器技術057
3.1 容器的概念·057
3.1.1 容器的定義·057
3.1.2 容器技術的歷史·058
3.1.3 容器的功能特點·059
3.1.4 容器技術引發的變革·060
3.1.5 容器的重要概念·062
3.2 Docker容器066
3.2.1 Docker的誕生·066
3.2.2 Docker架構·066
3.2.3 Docker工作原理·068
3.2.4 Client和Daemon073
3.2.5 從Client到Daemon·078
3.2.6 libcontainer079
3.2.7容器的管理·086
3.3 Windows容器·090
3.3.1 Windows容器的類型·090
3.3.2 WindowsServer上的Windows容器·090
3.3.3 Windows10上的Windows容器·091
3.3.4 部署Windows容器093
第4章 微服務技術099
4.1 微服務的概念·099
4.1.1 微服務的定義·099
4.1.2 微服務的架構及其與ESB架構的關系101
4.1.3 微服務的優勢與不足·101
4.2 建模與服務·102
4.2.1 限界上下文·102
4.2.2 業務功能·104
4.2.3 逐步劃分上下文·104
4.2.4 關于業務概念的溝通·105
4.3 微服務的集成·105
4.3.1 為用戶創建接口·105
4.3.2 共享數據庫·105
4.3.3 同步與異步·106
4.3.4 編排與協同·107
4.3.5 遠程過程調用（RPC）109
4.3.6表述性狀態轉移·110
第2部分 Docker數據中心理論基礎
第5章 Docker通用控制面板·112
5.1 Docker通用控制面板概覽112
5.1.1 集中管理集群·113
5.1.2 部署、管理和監控·113
5.1.3 內置安全和訪問控制·114
5.2 通用控制面板的架構·114
5.2.1 通用控制面板的工作原理·115
5.2.2 Docker通用控制面板的內部組件·116
5.2.3 管理器節點中的Docker通用控制面板組件116
5.2.4 工作節點中的Docker通用控制面板組件117
5.2.5 Docker通用控制面板使用的卷·117
5.2.6 如何與Docker通用控制面板進行互動117
5.3 通用控制面板的管理·118
5.3.1 安裝·118
5.3.2配置·130
5.3.3 管理用戶·153
5.3.4 監視和排除故障·160
5.3.5備份和災難恢復·166
5.4 訪問通用控制面板·169
5.4.1 基于Web的訪問169
5.4.2 基于命令行界面的訪問·170
第6章 授信Docker鏡像倉庫172
6.1 授信Docker鏡像倉庫概述·172
6.1.1 授信Docker鏡像倉庫的概念172
6.1.2 授信Docker鏡像倉庫的主要功能172
6.1.3 授信Docker鏡像倉庫的主要特點173
6.2 授信Docker鏡像倉庫架構·174
6.2.1 DTR高可用性174
6.2.2 DTR內部組件175
6.2.3 DTR使用的網絡175
6.2.4 DTR使用的卷175
6.2.5 鏡像存儲·176
6.2.6 如何與DTR進行交互·176
6.3 授信Docker鏡像倉庫管理·177
6.3.1 安裝·177
6.3.2 配置·183
6.3.3管理用戶·205
6.3.4 監視和排除故障·209
6.3.5DTR備份和災難恢復213
6.4 訪問授信Docker鏡像倉庫·216
6.4.1 配置Docker引擎216
6.4.2配置公證客戶端·218
6.4.3使用緩存·220
第7章 規模化使用Docker·221
7.1 DockerSwarm·221
7.1.1 使用Swarm一個集群221
7.1.2 把Swarm管理器部署到集群222
7.2 Centurion工具224
7.2.1 部署一個簡單的應用·225
7.2.2 把應用部署到過渡環境·227
7.3 AmazonEC2ContainerService228
7.3.1 設置IAM角色228
7.3.2設置AWSCLI229
7.3.3容器實例·230
7.3.4任務·233
7.3.5測試任務·236
7.3.6停止任務·237
第8章 Docker安全·239
8.1 安全概述·239
8.1.1 命名空間·239
8.1.2cgroups·242
8.1.3Linux能力機制·243
8.2 安全策略·244
8.2.1cgroup244
8.2.2 ulimit246
8.2.3容器＋全虛擬化·246
8.2.4鏡像簽名·247
8.2.5日志審計·247
8.2.6監控·247
8.2.7文件系統級防護·248
8.2.8capability248
8.2.9SELinux249
8.3 Docker的安全遺留問題253
8.3.1 UserNamespace253
8.3.2 非root運行DockerDaemon253
8.3.3 Docker熱升級·254
8.3.4 磁盤容量的限制·254
8.3.5 網絡I/O·254
第3部分 Docker數據中心高級技術
第9章 企業級數據建模256
9.1 企業級數據模型概覽·256
9.1.1 數據模型分類·256
9.1.2 企業數據模型的優勢和作用·260
9.2創建服務器·261
9.2.1 在Azure門戶中創建服務器261
9.2.2部署SQLServer數據工具·262
9.3服務器和用戶·264
9.3.1管理服務器·264
9.3.2管理用戶·266
9.4 集成本地數據網關及連接到服務器·270
9.4.1集成本地數據網關·270
9.4.2連接到服務器·274
9.4.3使用Excel進行連接和瀏覽數據275
9.4.4使用PowerBI連接和瀏覽數據277
9.5 備份、恢復和建立高可用性·277
9.5.1 備份·277
9.5.2還原·279
9.5.3高可用性·280
9.6 創建示例·280
9.6.1示例1：創建一個新的表格模型項目280
9.6.2示例2：獲取數據283
9.6.3示例3：標記為日期表287
9.6.4 示例4：建立關系287
9.6.5 示例5：創建計算列290
9.6.6 示例6：創建度量293
9.6.7 示例7：創建關鍵績效指標295
9.6.8 示例8：創建透視圖297
9.6.9 示例9：創建層次結構298
9.6.10 示例10：創建分區299
9.6.11 示例11：創建角色·302
9.6.12 示例12：在Excel中分析·304
第10章 數據庫性能調優307
10.1 調優問題概述·307
10.1.1 調優的目標·307
10.1.2 識別性能問題·308
10.1.3 剖析性能問題·309
10.1.4 優化解決問題·311
10.2 關系型數據庫的查詢優化·313
10.2.1 查詢處理的架構·313
10.2.2 基于關系代數等價性的啟發式優化·315
10.2.3 查詢執行計劃的開銷估計·318
10.2.4 選擇一個計劃·325
10.3 應用程序的優化·328
10.3.1 SQL語句的優化·328
10.3.2 索引·339
10.3.3 反向規范化·341
10.3.4 實現惰性讀取·342
10.3.5 引入緩存·343
10.3.6 充分利用工具·343
10.4 物理資源的管理·345
10.5 NoSQL數據庫的調優346
10.5.1 NoSQL數據庫調優的原則346
10.5.2 文檔型數據庫MongoDB的常用優化方案347
10.5.3 列族數據庫Cassandra的優化·351
第11章 數據庫重構353
11.1 數據庫重構的重要性·353
11.2 數據庫重構的概念·355
11.2.1 數據庫重構的定義355
11.2.2 數據庫重構的內涵是保持語義357
11.2.3 數據庫重構的類別358
11.2.4 重構工具358
11.3 數據庫重構的過程·358
11.3.1 確認數據庫重構是必要的359
11.3.2 選擇最合適的數據庫重構360
11.3.3 確定數據清洗的需求360
11.3.4 使原數據庫模式過時362
11.3.5 編寫單元測試進行前測試、中測試和后測試363
11.3.6 實現預期的數據庫模式變化365
11.3.7 遷移源數據366
11.3.8 更新數據庫管理腳本367
11.3.9 重構外部訪問程序367
11.3.10 進行回歸測試367
11.3.11 為重構編寫文檔368
11.3.12 對工作進行版本控制368
11.4 數據庫重構的策略·368
11.4.1 通過小變更降低變更風險368
11.4.2 唯一地標識每一次重構369
11.4.3 轉換期觸發器優于視圖或批量同步369
11.4.4 確定一個足夠長的轉換期370
11.4.5 封裝對數據庫的訪問370
11.4.6 使建立數據庫環境簡單371
11.4.7 將數據庫資產置于變更控制之下371
11.5 數據庫重構的方法·371
11.5.1 結構重構371
11.5.2 參照完整性重構387
11.5.3 數據質量重構399
第12章 可編程數據中心412
12.1概述·412
12.2 可編程數據中心體系架構·413
12.3 數據分配管理·414
12.3.1 數據分配管理原理·414
12.3.2 數據分配管理案例·416
12.4 異構數據節點分配管理·419
12.4.1 異構數據節點分配管理方法·419
12.4.2異構數據節點服務能力計算方法·422
12.5 數據放置策略·423
12.5.1 谷歌的數據放置策略·423
12.5.2 Hadoop的數據放置策略423
12.5.3 其他常用的數據放置策略·424
12.5.4 語意數據放置策略·424
附錄 備份與容災
附錄A 數據備份與容災430
A.1 數據備份的概念及層次分析430
A.1.1 數據備份的概念·430
A.1.2 數據備份的層次及備份手段·431
A.1.3系統級備份·432
A.2 系統備份的方案選擇433
A.2.1 備份軟件·434
A.2.2 備份硬件·437
A.2.3 備份策略·442
A.3 當今主流存儲技術445
A.3.1 直接連接存儲·446
A.3.2 網絡附加存儲·450
A.3.3 存儲區域網絡（SAN）·452
A.4 數據備份系統的結構455
A.4.1 數據容災與數據備份的關系·455
A.4.2 容災的概念·456
A.4.3 容災工程·456
A.4.4 數據容災等級·460
A.5 容災關鍵技術462
A.5.1 遠程鏡像技術·462
A.5.2 快照技術·464
A.5.3 互連技術·466
A.6 數據容災典型案例467
A.6.1EMC容災技術與業務連續性方案·467
A.6.2 HDS三數據中心容災解決方案468
A.6.3 StoreAge容災方案470
參考文獻472 |
| 序： |
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