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云计算技术及性能优化 
定 价：88 元 丛书名：大数据科学与应用丛书
9 7 3 8 2 7 3 1 1 2 0 1 2 
本书取材国内外云计算技术领域*资料，并在认真总结作者团队相关科研成果的基础上，精心组织编写。本书分为四个部分：*部分云计算基本知识介绍了云计算发展现状、云计算系统架构与组成部件；第二部分云计算安全保障机制介绍了可信虚拟私有云及执行体与执行点可信评估机制、云数据销毁机制、云存储隐私保护机制与保护模型以及多授权机构基于属性的密文访问控制方案；第三部分绿色云计算分析了云计算能耗问题，介绍了绿色云计算模型、节能型资源配置与任务调度机制、动态数据聚集机制与重复数据删除机制；第四部分云端融合计算重点介绍了云端融合计算模型、关键技术及其在知识系统、恶意代码防御、流媒体等领域的应用。本书集中反映了云计算技术的新思路、新观点、新方法和新成果；注意从实际出发，采用读者容易理解的体系和叙述方法，深入浅出、循序渐进地帮助读者把握云计算技术的主要内容，富有启发性。
前 言 现代网络计算与信息通信的核心目标之一就是消除一切信息孤岛，并最大限度地聚合计算、存储与信息等各种软硬件资源，以解决大规模计算和海量数据处理的需求。云计算（Cloud Computing）技术的提出为满足这类需求提供了一种高性价比的解决方案。 云计算是分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）和网格计算（Grid Computing）的进一步发展，通过将计算任务均衡分布在由大规模集群服务器构成的资源池上，使各种应用系统能够根据按需、透明地获取高性价比的计算能力、存储资源和信息服务。目前云计算系统分为两种，一种是私有云，一种是公共云。私有云计算由政府、企事业等机构投资、建设、拥有和管理，仅限特定的本机构用户使用，提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制，用户可以自由配置自己的服务。公共云则基于信息服务提供商构建并集中管理的面向公众的大型数据中心，与相对封闭的私有云不同，供多租客（Multi-Tenant）以免费或按需付费等方式使用。 云计算平台的易编程、高容错、方便扩展等特性，使得处理超大规模数据的分布式计算成为现实。云计算技术已经受到学术界和产业界的双重关注，与大数据（Big Data）和物联网（Internet of Things，IoT）同时成为当前信息技术领域的三大研究热点。事实上，云计算已经成为处理大数据的基础平台，也是物联网系统的处理核心。目前本领域的研究者和研究机构已经在云计算任务调度、资源管理、数据存储、网络结构及安全保障机制等方面已经取得不少重要的研究成果。Google、IBM、Amazon、百度、阿里巴巴、腾讯等商业机构均已经构建了各自的大规模云计算平台，并在平台上承载了信息检索、数据挖掘、商业信息处理、科学计算和电子商务等大规模的数据处理工作，终端用户通过合适的互联网接入设备即可获取各类计算和数据服务。Gartner在近年来发布的《IT行业十大战略技术报告》中每年均将云计算技术列入十大战略技术。《中国云计算产业发展白皮书》指出，云计算应用以政府、电信、教育、医疗、金融、石油石化和电力等行业为重点，在中国市场逐步被越来越多的企业和机构采用。 然而，目前的云计算系统还有提升的空间，普遍存在以下的内生性根本问题。 （1）基于集中建设、管理的数据中心的云计算系统广泛聚集了用户的应用和数据资源，虽然可以组织安全专家以及专业化安全服务队伍实现整个系统的安全管理，但也更方便黑客发动集中的攻击，带来了更大的安全风险事故，一旦发生则影响范围更广，后果严重。 （2）开放的公共云计算环境在系统的管理监控、计算安全可信性和服务质量保障机制的实现存在一系列问题。很多企业出于对云计算平台安全可信性的怀疑而望而却步，因为用户委托云计算平台处理的任务和存储的私密数据被云计算系统节点或其他用户窃取和破坏的可能性是显然存在的。如何有效增强用户的信心，提升云计算平台的资源利用率，是云计算进一步推广应用的首要前提。 （3）简单认为网络边缘的终端节点仅仅是服务的消费者，对于终端节点所蕴含的各种可利用的潜在资源考虑并不足够。事实上，大量的终端节点（PC等非瘦客户端）本身也拥有一定的计算、存储等信息资源，且常常处于在线闲置状态，这些节点所拥有的、可被聚合的海量资源被浪费了。 （4）相较于传统的数据中心的能耗和性能不均衡问题，云计算系统所基于的数据中心有所改善，但产生能耗仍然非常惊人，并仍然会在服务的高峰期间出现服务质量（Quality of Service，QoS）难以保证和低谷期间资源浪费等一系列问题。 在学术界，云计算技术现已成为分布式计算及相关领域最活跃的研究领域之一，很多高校与研究部门针对云计算关键技术展开等多方面研究工作，重要的国际学术会议，如Special Interest Group on Data Communication（SIGCOMM）、Operating Systems Design and Implementation（OSDI）、Special Interest Group on Management of Data（SIGMOD）、Conference on Computer and Communications Security（CCS）等，相继刊载了云计算领域的相关研究成果。各国政府也投入大量的人力、物力和财力进行云计算的战略部署。例如，美国政府利用云计算技术降低政府信息化运行成本；英国政府建立G-Cloud平台；我国政府也在五个城市开展云计算服务试点示范工作，并在石油石化、交通运输等行业启动了相应的云计算发展计划，以促进产业信息化。 本书作者在分布式计算（特别是云计算）、数据处理及信息安全技术领域进行了多年的研究，具有扎实的理论基础和实践经验。本书的内容主要源于作者所领导的科研团队承担了国家自然科学基金项目面向绿色云计算的节能型资源整合和任务调度关键技术的研究（编号：61472192）、国家自然科学基金项目基于安全Agent的可信云计算与对等计算融合模型及关键技术的研究（编号：61202004）、江苏省自然科学基金项目公共云计算环境中可信虚拟私有云模型VPC及其关键技术的研究（编号：BK2011754）、江苏省六大人才高峰高层次人才资助项目节能优化的多数据中心的资源协同管理与任务动态调度关键技术（编号：JNHB-012）及信息安全国家重点实验室开放课题面向隐私保护的云数据安全及销毁机制的研究（编号：2016-MS-18）等项目的研究工作和相关成果。 针对目前国内对云计算技术的研究需求，本书取材国内外最新资料，在认真总结作者主持的国家自然基金项目、江苏省自然科学基金项目等相关科研成果的基础上，精心组织编写。本书详细、深入地介绍了云计算发展现状、云计算系统架构与组成部件、云计算安全保障机制、绿色云计算关键技术、新型云端融合计算技术，集中反映了云计算技术的新思路、新观点、新方法和新成果，具有较高的学术价值和应用价值。本书分为四大部分，首先深入分析云计算发展历程、关键技术，然后介绍了典型的云计算平台和应用系统。在此基础上，重点介绍我们在云计算安全保障领域的创新性研究成果，主要包括可信虚拟私有云及执行体与执行点可信评估机制、云数据销毁机制、云存储隐私保护机制与保护模型以及多授权机构基于属性的密文访问控制方案。实现绿色云计算是我们的重要研究目标，本书重点分析了云计算能耗问题，然后介绍了作者领导的团队在绿色云计算模型、节能型资源配置与任务调度机制、动态数据聚集机制与重复数据删除机制等方面的研究成果。本书的最后一部分则重点阐述了作者领导的项目组提出的云端融合计算模型、关键技术及在知识系统、恶意代码防御、流媒体等领域的应用。 本书注意从实际出发，采用读者容易理解的体系和叙述方法，深入浅出、循序渐进地帮助读者把握云计算技术的主要内容，富有启发性。与国内外已出版的同类书籍相比，本书选材新颖、学术思想新、内容新；体系完整、内容丰富；范例实用性强、应用价值高；表述深入浅出、概念清晰、通俗易懂。本书既可作为计算机科学技术学科、电子信息学科，以及信息安全专业的大学高年级学生、硕士及博士研究生教材，对从事分布式计算、网络信息安全技术、信息网络应用系统研究和开发工作的科研人员具有重要的参考价值。 项目团队中的吴家兴、曹玲玲、周静岚、龚培培、邵军、李永萍、涂群等参与了本书的编写工作，并融合了他们的研究成果，张栖桐、谌运、胡楠、刘广沛、崇卫之、万富强等也参与了本书的编写工作。此外，本书还引用了国内外研究人员的诸多研究成果已经网络上的相关资料，在此一并衷心感谢！ 由于编写时间仓促，加上作者水平有限，书中的错误及不妥之处在所难免，敬请读者批评指正。 作 者 2017年7月
徐小龙，南京邮电大学计算机学院教授，博士生导师。"通信与信息系统专业博士，"电子科学与技术博士后流动站博士后（出站），国家卓越工程师计划专业负责人。2011年获得国家留学基金委资助赴英国从事博士后研究，一直从事分布式计算、移动计算、物联网、信息网络与信息安全等技术领域的教学和科研工作。
目 录
第一部分 云计算基本知识 第1章 云计算产生与发展2 1.1 云计算的产生2 1.2 云计算发展历程3 1.2.1 计算模式演进3 1.2.2 云计算发展大事记6 1.2.3 云计算时代9 1.3 云计算定义及特征11 1.3.1 定义11 1.3.2 典型特征13 1.3.3 计算模式对比13 1.4 本章小结15 参考文献15 第2章 云计算关键技术17 2.1 体系架构17 2.1.1 核心服务层18 2.1.2 服务管理层18 2.1.3 用户访问接口层19 2.1.4 云计算性能要求19 2.1.5 云平台运营方式20 2.2 虚拟化技术21 2.2.1 技术定义及优势21 2.2.2 技术分类22 2.2.3 几种虚拟化软件介绍30 2.2.4 Docker技术33 2.3 云存储34 2.3.1 基本概念34 2.3.2 网络架构与系统特征35 2.3.3 层次结构模型38 2.3.4 技术优势39 2.3.5 云存储文件系统40 2.4 分布式计算41 2.4.1 分布式计算的基本概念41 2.4.2 典型的分布式计算技术42 2.4.3 存储整合46 2.4.4 技术分析与比较46 2.5 安全机制47 2.5.1 安全挑战47 2.5.2 技术现状48 2.5.3 关键技术50 2.6 资源调度与性能管理53 2.6.1 资源调度技术53 2.6.2 性能管理技术54 2.7 本章小结56 参考文献56 第3章 云计算平台62 3.1 Google云计算平台62 3.1.1 系统简介62 3.1.2 GFS文件系统62 3.1.3 MapReduce编程模型64 3.1.4 分布式数据库BigTable65 3.1.5 典型应用66 3.2 Amazon云计算平台67 3.2.1 系统简介67 3.2.2 分布式文件系统Dynamo68 3.2.3 弹性计算云EC271 3.2.4 简单存储服务S372 3.3 Microsoft云计算平台75 3.3.1 系统简介75 3.3.2 服务组件75 3.4 阿里云计算平台77 3.4.1 系统简介77 3.4.2 弹性计算服务78 3.4.3 对象存储服务79 3.4.4 开放表格存储81 3.4.5 云数据库RDS82 3.4.6 大数据计算服务MaxCompute82 3.4.7 阿里云数加平台82 3.4.8 阿里云盾系统83 3.5 开源云计算平台84 3.5.1 OpenStack84 3.5.2 Hadoop88 3.5.3 Spark96 3.6 云计算仿真平台110 3.6.1 CloudSim简介110 3.6.2 CloudSim体系结构111 3.6.3 CloudSim应用111 3.7 本章小结112 参考文献112 第4章 云计算应用114 4.1 在电信领域的应用114 4.1.1 云计算在电信行业的优势114 4.1.2 应用模式115 4.2 在医疗领域的应用118 4.2.1 医疗信息化建设118 4.2.2 医疗数据处理120 4.3 在政务领域的应用121 4.3.1 基于云计算的电子政务121 4.3.2 基于云计算的智慧城市122 4.3.3 智慧南京125 4.4 在电子商务领域的应用126 4.4.1 应用意义与前景125 4.4.2 典型应用案例127 4.5 本章小结130 参考文献130 第二部分 云计算安全保障机制 第5章 可信虚拟私有云134 5.1 云计算安全分析134 5.1.1 云安全问题及需求134 5.1.2 云安全架构137 5.1.3 云安全解决方案140 5.2 可信虚拟私有云模型141 5.2.1 可信虚拟私有云定义141 5.2.2 安全Agent与Agency体系结构142 5.2.3 基于安全Agent的可信虚拟私有云模型144 5.2.4 SATVPC的多租客隔离模型144 5.3 执行体与执行点可信评估机制145 5.3.1 基本思想145 5.3.2 动态复合可信评估算法146 5.3.3 可信判别策略148 5.4 实验系统149 5.4.1 原型系统149 5.4.2 原型系统与工作流程150 5.4.3 实验验证与性能分析152 5.5 本章小结154 参考文献155 第6章 云数据销毁157 6.1 概述157 6.1.1 云数据销毁需求157 6.1.2 数据销毁方式158 6.1.3 数据销毁策略159 6.2 基于多移动Agent的云数据销毁模型160 6.2.1 多移动Agent技术160 6.2.2 模型架构163 6.2.3 销毁模式164 6.2.4 基本流程166 6.3 防御型销毁机制171 6.3.1 模型架构171 6.3.2 数据托管流程172 6.3.3 数据检测174 6.3.4 数据销毁177 6.3.5 实验验证181 6.4 云数据销毁原型系统184 6.4.1 JADE平台184 6.4.2 关键类图184 6.4.3 预处理185 6.4.4 防御型监测186 6.4.5 性能分析186 6.5 本章小结186 参考文献187 第7章 云存储数据隐私保护189 7.1 数据安全隐私问题189 7.2 云数据隐私保护关键技术191 7.2.1 数据内容隐私保护191 7.2.2 数据属性隐私保护195 7.3 云存储隐私保护机制198 7.3.1 代表性方案198 7.3.2 基于加密的隐私保护算法200 7.3.3 基于属性的访问控制策略202 7.3.4 代理重加密技术203 7.3.5 安全隔离机制204 7.4 基于分割的云存储分级数据私密性保护模型205 7.4.1 体系架构205 7.4.2 安全假设206 7.4.3 主要功能模块207 7.4.4 工作流程208 7.4.5 安全性分析210 7.4.6 性能开销210 7.5 本章小结211 参考文献211 第8章 多授权机构基于属性的密文访问控制方案215 8.1 有中央机构的多授权机构基于属性的密文访问控制方案215 8.1.1 基本思想215 8.1.2 安全假设218 8.1.3 算法描述219 8.1.4 安全性分析221 8.1.5 实验与验证224 8.2 无中央机构的多授权机构基于属性的密文访问控制方案227 8.2.1 基本思想227 8.2.2 安全假设229 8.2.3 算法流程230 8.2.4 安全性证明234 8.2.5 实验验证与性能分析236 8.3 本章小结239 参考文献239 第三部分 绿色云计算 第9章 云计算能耗分析242 9.1 能耗问题242 9.1.1 当前状况242 9.1.2 原因分析244 9.2 绿色计算246 9.2.1 绿色计算定义246 9.2.2 节能机制247 9.3 绿色云计算250 9.3.1 绿色云计算定义250 9.3.2 相关技术简介251 9.3.3 绿色云计算模型255 9.4 本章小结258 参考文献258 第10章 节能型资源配置与任务调度262 10.1 面向低能耗云计算任务调度的资源配置262 10.1.1 资源配置模型262 10.1.2 基于概率匹配的资源配置算法268 10.1.3 基于改进型模拟退火的资源配置算法270 10.1.4 实验验证与性能分析272 10.2 基于动态负载调节的自适应云计算任务调度策略279 10.2.1 面向任务调度的多级负载评估方法279 10.2.2 基于动态负载调节的自适应任务调度策略283 10.2.3 实验验证与性能分析288 10.3 云环境下基于多移动Agent的任务调度模型292 10.3.1 任务调度模型292 10.3.2 任务调度过程296 10.3.3 基于优化缓存的Agent迁移机制297 10.3.4 移动Agent的迁移缓存机制300 10.3.5 实验验证与性能分析303 10.4 面向大规模云数据中心的低能耗任务调度策略305 10.4.1 基于胜者树的低能耗任务调度算法305 10.4.2 基于胜者树的单任务调度策略308 10.4.3 基于胜者树的多任务调度策略310 10.4.4 实验验证与性能分析312 10.5 本章小结314 参考文献314 第11章 云计算环境下数据动态部署317 11.1 云计算中的大数据317 11.1.1 问题分析317 11.1.2 典型的数据存储管理技术320 11.2 云环境下数据存储优化325 11.2.1 云平台数据存储325 11.2.2 云平台数据部署策略326 11.2.3 数据迁移技术330 11.3 数据聚集算法与实验分析333 11.3.1 云数据模型333 11.3.2 算法描述334 11.3.3 仿真实验337 11.3.4 算法性能分析339 11.4 本章小结340 参考文献341 第12章 云存储中重复数据删除机制345 12.1 云计算与大数据345 12.1.1 大数据时代345 12.1.2 冗余数据问题347 12.2 重复数据删除348 12.2.1 重复数据删除简述348 12.2.2 方法分类349 12.2.3 相关技术及成果351 12.3 有中心云存储重复数据删除机制353 12.3.1 典型的有中心存储结构353 12.3.2 系统结构模型354 12.3.3 重复数据检测与避免357 12.3.4 延迟重复数据删除359 12.3.5 实验验证与性能分析361 12.4 无中心云存储重复数据删除机制364 12.4.1 典型的无中心存储结构364 12.4.2 系统架构367 12.4.3 网络拓扑结构368 12.4.4 重复数据检测与避免372 12.4.5 实验验证与性能分析374 12.5 本章小结376 参考文献377 第四部分 云端融合计算 第13章 云端融合计算模型382 13.1 基本概念382 13.1.1 云计算与对等计算382 13.1.2 云端融合计算383 13.2 体系架构384 13.2.1 体系架构384 13.2.2 数据存储385 13.2.3 节点特征与属性386 13.3 基于多移动Agent的云端融合计算388 13.3.1 问题分析388 13.3.2 多移动Agent的引入389 13.3.3 层次结构390 13.3.4 可信云端计算391 13.4 本章小结393 参考文献393 第14章 云端融合计算技术394 14.1 计算任务部署机制394 14.1.1 计算任务执行流程394 14.1.2 cAgent角色分配395 14.1.3 作业分割与任务分配395 14.2 任务安全分割与分配机制396 14.2.1 安全问题分析396 14.2.2 基于移动Agent的任务分割与分配397 14.2.3 任务分配实例400 14.2.4 实验验证与性能分析400 14.3 任务执行代码保护机制404 14.3.1 问题分析404 14.3.2 基于内嵌验证码的加密函数的代码保护机制404 14.3.3 节点遴选机制405 14.3.4 安全性分析与验证407<
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