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会员免费 - C#中二维码实现源代码(修正版)二维码大小:6MBQRCode二维码维码支持中文,网上流传很多版本都说支持中文二维码。看过测试都有问题,自己看了源码改了下。 原版本 中有 IsUnicode 方法判断是否为Unicode编码 但这个方法好像有问题 所以无法准确判断中文。可以通过改写这个来实现中文。 另外有两个方法 都可以解决中文问题 public virtual String decode(QRCodeImage qrCodeImage, Encoding encoding) public virtual String decode(QRCodeImage qrCodeImage) 因为是虚方法可以重写这个方法就可以 所以 可以通过 改写IsUnicode 和 重写 这个两个虚方法来实现 /// <summary> /// 用于判断中文 /// </summary> /// <param name="byteData"></param> /// <returns></returns> public static bool IsUnicode(byte[] byteData) { // This is by Joson Jiang 用于判断中文 //因为ascii编码当中的最大为127,这样判断后, //就能正确的判断是不是unicode,这样就能正确的解码中文了. bool isUnicode = false; try { foreach (byte value in byteData) { if (value > 128) { isUnicode = true; break; } } } catch (Exception) { //其中的是原本的代码 无法正确判断 中文 string value1 = FromASCIIByteArray(byteData); string value2 = FromUnicodeByteArray(byteData); byte[] ascii = AsciiStringToByteArray(value1); byte[] unicode = UnicodeStringToByteArray(value2); if (ascii[0] != unicode[0]) return true; return false; } return isUnicode;//返回是不是Unicode编码 } /// <summary> /// 重写直接返回 解决中文问题 /// </summary> public class QRCodeDecoders : QRCodeDecoder { QRCodeDecoder decoder = new QRCodeDecoder(); public override String decode(QRCodeImage qrCodeImage) { sbyte[] data = decoder.decodeBytes(qrCodeImage); byte[] byteData = new byte[data.Length]; Buffer.BlockCopy(data, 0, byteData, 0, byteData.Length); String decodedData; return decodedData = ThoughtWorks.QRCode.Codec.Util.QRCodeUtility.FromUnicodeByteArray(byteData); } } 忘了说这个是 vs2010的 原版本是 vs2005QRCode二维码维码支持中文,网上流传很多版本都说支持中文二维码。看过测试都有问题,自己看了源码改了下。 原版本 中有 IsUnicode 方法判断是否为Unicode编码 但这个方法好像有问题 所以无法准确判断中文。可以通过改写这个来实现中文。 另外有两个方法 都可以解决中文问题 public virtual String decode(QRCodeImage qrCodeImage, Encoding encoding) public virtual String decode(QRCodeImage qrCodeImage) 因为是虚方法可以重写这个方法就可以 所以 可以通过 改写IsUnicode 和 重写 这个两个虚方法来实现 /// <summary> /// 用于判断中文 /// </summary> /// <param name="byteData"></param> /// <returns></returns> public static bool IsUnicode(byte[] byteData) { // This is by Joson Jiang 用于判断中文 //因为ascii编码当中的最大为127,这样判断后, //就能正确的判断是不是unicode,这样就能正确的解码中文了. bool isUnicode = false; try { foreach (byte value in byteData) { if (value > 128) { isUnicode = true; break; } } } catch (Exception) { //其中的是原本的代码 无法正确判断 中文 string value1 = FromASCIIByteArray(byteData); string value2 = FromUnicodeByteArray(byteData); byte[] ascii = AsciiStringToByteArray(value1); byte[] unicode = UnicodeStringToByteArray(value2); if (ascii[0] != unicode[0]) return true; return false; } return isUnicode;//返回是不是Unicode编码 } /// <summary> /// 重写直接返回 解决中文问题 /// </summary> public class QRCodeDecoders : QRCodeDecoder { QRCodeDecoder decoder = new QRCodeDecoder(); public override String decode(QRCodeImage qrCodeImage) { sbyte[] data = decoder.decodeBytes(qrCodeImage); byte[] byteData = new byte[data.Length]; Buffer.BlockCopy(data, 0, byteData, 0, byteData.Length); String decodedData; return decodedData = ThoughtWorks.QRCode.Codec.Util.QRCodeUtility.FromUnicodeByteArray(byteData); } } 忘了说这个是 vs2010的 原版本是 vs2005
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会员免费 - Git-1.7.6-preview20110708(windows版)git大小:13MBgit是一个分布式版本控制工具 Git --- The stupid content tracker, 傻瓜内容跟踪器。Linus 是这样给我们介绍 Git 的。 Git 是用于 Linux 内核开发的版本控制工具。与常用的版本控制工具 CVS, Subversion 等不同,它采用了分布式版本库的方式,不必服务器端软件支持,使源代码的发布和交流极其方便。 Git 的速度很快,这对于诸如 Linux kernel 这样的大项目来说自然很重要。 Git 最为出色的是它的合并跟踪(merge tracing)能力。 实际上内核开发团队决定开始开发和使用 Git 来作为内核开发的版本控制系统的时候,世界开源社群的反对声音不少,最大的理由是 Git 太艰涩难懂,从 Git 的内部工作机制来说,的确是这样。但是随着开发的深入,Git 的正常使用都由一些友好的脚本命令来执行,使 Git 变得非常好用,即使是用来管理我们自己的开发项目,Git 都是一个友好,有力的工具。现在,越来越多的著名项目采用 Git 来管理项目开发,例如:wine, U-boot 等[2]。 作为开源自由原教旨主义项目,Git 没有对版本库的浏览和修改做任何的权限限制,通过其他工具也可以达到有限的权限控制,比如:gitosis, CodeBeamer MR。原本 Git的使用范围只适用于 Linux / Unix 平台,但逐步并成熟了在 Windows 平台下的使用,主要归功于Cygwin与msysgit环境与TortoiseGit这样易用的 GUI 工具。其实 Git 的源代码中已经加入了对 Cygwin 与 MinGW 编译环境的支持并被逐步完善,对于 Windows 使用者是个福音。git是一个分布式版本控制工具 Git --- The stupid content tracker, 傻瓜内容跟踪器。Linus 是这样给我们介绍 Git 的。 Git 是用于 Linux 内核开发的版本控制工具。与常用的版本控制工具 CVS, Subversion 等不同,它采用了分布式版本库的方式,不必服务器端软件支持,使源代码的发布和交流极其方便。 Git 的速度很快,这对于诸如 Linux kernel 这样的大项目来说自然很重要。 Git 最为出色的是它的合并跟踪(merge tracing)能力。 实际上内核开发团队决定开始开发和使用 Git 来作为内核开发的版本控制系统的时候,世界开源社群的反对声音不少,最大的理由是 Git 太艰涩难懂,从 Git 的内部工作机制来说,的确是这样。但是随着开发的深入,Git 的正常使用都由一些友好的脚本命令来执行,使 Git 变得非常好用,即使是用来管理我们自己的开发项目,Git 都是一个友好,有力的工具。现在,越来越多的著名项目采用 Git 来管理项目开发,例如:wine, U-boot 等[2]。 作为开源自由原教旨主义项目,Git 没有对版本库的浏览和修改做任何的权限限制,通过其他工具也可以达到有限的权限控制,比如:gitosis, CodeBeamer MR。原本 Git的使用范围只适用于 Linux / Unix 平台,但逐步并成熟了在 Windows 平台下的使用,主要归功于Cygwin与msysgit环境与TortoiseGit这样易用的 GUI 工具。其实 Git 的源代码中已经加入了对 Cygwin 与 MinGW 编译环境的支持并被逐步完善,对于 Windows 使用者是个福音。
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会员免费 - 仿美丽说全站淘宝客程序美丽说,淘宝客,taobaoke大小:14MB仿美丽说全站淘宝客程序.程序为购物分享类网站程序,该程序使用最新方维分享社区系统1.31商业版,并带仿美丽说+仿蘑菇街两套模版,本程序非外面流传的阉割版,此版本为官方原版。仿美丽说全站淘宝客程序.程序为购物分享类网站程序,该程序使用最新方维分享社区系统1.31商业版,并带仿美丽说+仿蘑菇街两套模版,本程序非外面流传的阉割版,此版本为官方原版。
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会员免费 - OpenStack.Essentials.1783987081Demystify the cloud by building your own private OpenStack cloud About This Book Set up a powerful cloud platform using OpenStack Learn about the components of OpenStack and how they interact with each other Follow a step-by-step process that exposes the inner details of an OpenStack cluster Who This Book Is For If you need to get started with OpenStack or want to learn more, then this book is your perfect companion. If you're comfortable with the Linux command line, you'll gain confidence in using OpenStack. In Detail An OpenStack cloud is a complex jungle of components that can speed up managing a virtualization platform. Applications that are built for this platform are resilient to failure and convenient to scale. OpenStack allows administrators and developers to consolidate and control pools of compute, networking, and storage resources, with a centralized dashboard and administration panel to enable the large-scale development of cloud services. Begin by exploring and unravelling the internal architecture of the OpenStack cloud components. After installing the RDO distribution, you will be guided through each component via hands-on exercises, learning more about monitoring and troubleshooting the cluster. By the end of the book, you'll have the confidence to install, configure, and administer an OpenStack cloud. This is a practical and comprehensive tutorial on sorting out the complexity of an OpenStack cloud. Table of Contents Chapter 1. Architecture and Component Overview Chapter 2. RDO Installation Chapter 3. Identity Management Chapter 4. Image Management Chapter 5. Network Management Chapter 6. Instance Management Chapter 7. Block Storage Chapter 8. Object Storage Chapter 9. Telemetry Chapter 10. Orchestration Chapter 11. Scaling Horizontally Chapter 12. Monitoring Chapter 13. Troubleshooting
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会员免费 - 互联网思维-独孤九剑互联网不仅仅是一种技术,不仅仅是一种产业,更是一种思想,是一种价值观。互联网将是创造明天的外在动力。创造明天最重要的是改变思想,通过改变思想创造明天。 ——阿里巴巴董事局主席 马云 互联网其实不是技术,互联网其实是一种观念,互联网是一种方法论,我把它总结成七个字,“专注、极致、口碑、快”。 ——小米公司董事长 雷军
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会员免费 - 云计算第二版云计算大小:13MB第1章 绪论 1 1.1 云计算的概念 1 1.2 云计算发展现状 3 1.3 云计算实现机制 5 1.4 网格计算与云计算 6 1.5 云计算的发展环境 9 1.5.1 云计算与3G 9 1.5.2 云计算与物联网 9 1.5.3 云计算与移动互联网 10 1.5.4 云计算与三网融合 11 1.6 云计算压倒性的成本优势 12 习题 15 参考文献 15 第2章 Google云计算原理与应用 17 2.1 Google文件系统GFS 17 2.1.1 系统架构 18 2.1.2 容错机制 20 2.1.3 系统管理技术 20 2.2 分布式数据处理MapReduce 21 2.2.1 产生背景 21 2.2.2 编程模型 22 2.2.3 实现机制 22 2.2.4 案例分析 24 2.3 分布式锁服务Chubby 25 2.3.1 Paxos算法 26 2.3.2 Chubby系统设计 27 2.3.3 Chubby中的Paxos 29 2.3.4 Chubby文件系统 31 2.3.5 通信协议 32 2.3.6 正确性与性能 34 2.4 分布式结构化数据表Bigtable 35 2.4.1 设计动机与目标 35 2.4.2 数据模型 36 2.4.3 系统架构 37 2.4.4 主服务器 38 2.4.5 子表服务器 39 2.4.6 性能优化 42 2.5 分布式存储系统Megastore 43 2.5.1 设计目标及方案选择 44 2.5.2 Megastore数据模型 44 2.5.3 Megastore中的事务及并发控制 46 2.5.4 Megastore基本架构 47 2.5.5 核心技术——复制 49 2.5.6 产品性能及控制措施 52 2.6 大规模分布式系统的监控基础架构Dapper 54 2.6.1 基本设计目标 54 2.6.2 Dapper监控系统简介 54 2.6.3 关键性技术 57 2.6.4 常用Dapper工具 58 2.6.5 Dapper使用经验 60 2.7 Google应用程序引擎 62 2.7.1 Google App Engine简介 62 2.7.2 应用程序环境 63 2.7.3 Google App Engine服务 65 2.7.4 Google App Engine编程实践 72 习题 86 参考文献 86 第3章 Amazon云计算AWS 88 3.1 Amazon平台基础存储架构:Dynamo 88 3.1.1 Dynamo在Amazon服务平台的地位 88 3.1.2 Dynamo架构的主要技术 89 3.2 弹性计算云EC2 97 3.2.1 EC2的主要特性 97 3.2.2 EC2基本架构及主要概念 97 3.2.3 EC2的关键技术 99 3.3.4 EC2安全及容错机制 101 3.3 简单存储服务S3 102 3.3.1 基本概念和操作 102 3.3.2 数据一致性模型 104 3.3.3 S3安全措施 105 3.4 简单队列服务SQS 107 3.4.1 SQS基本模型 107 3.4.2 两个重要概念 107 3.4.3 消息 108 3.4.4 身份认证 109 3.5 简单数据库服务Simple DB 109 3.5.1 重要概念 110 3.5.2 存在的问题及解决办法 112 3.5.3 Simple DB和其他AWS的结合使用 112 3.6 关系数据库服务RDS 113 3.6.1 SQL和NoSQL数据库的对比 113 3.6.2 RDS数据库原理 114 3.6.3 RDS的使用 115 3.7 内容推送服务CloudFront 115 3.7.1 内容推送网络CDN 115 3.7.2 云内容推送CloudFront 117 3.8 其他Amazon云计算服务 119 3.8.1 快速应用部署Elastic Beanstalk和服务模板CloudFormation 119 3.8.2 云中的DNS服务 Router 53 119 3.8.3 虚拟私有云VPC 120 3.8.4 简单通知服务SNS和简单邮件服务SES 120 3.8.5 弹性MapReduce服务 120 3.8.6 电子商务服务DevPay、FPS和Simple Pay 122 3.8.7 Amazon执行网络服务 126 3.8.8 土耳其机器人 127 3.8.9 Alexa Web服务 128 3.9 AWS应用实例 129 3.9.1 在线照片存储共享网站SmugMug 129 3.9.2 在线视频制作网站Animoto 130 3.10 小结 131 习题 131 参考文献 131 第4章 微软云计算Windows Azure 135 4.1 微软云计算平台 135 4.2 微软云操作系统Windows Azure 136 4.2.1 Windows Azure概述 136 4.2.2 Windows Azure计算服务 137 4.2.3 Windows Azure存储服务 138 4.2.4 Windows Azure Connect 152 4.2.5 Windows Azure CDN 153 4.2.6 Fabric控制器 153 4.2.7 Windows Azure应用场景 155 4.3 微软云关系数据库SQL Azure 157 4.3.1 SQL Azure概述 157 4.3.2 SQL Azure关键技术 158 4.3.3 SQL Azure应用场景 160 4.3.4 SQL Azure和SQL Server对比 162 4.4 Windows Azure AppFabric 163 4.4.1 AppFabric概述 163 4.4.2 AppFabric关键技术 164 4.5 Windows Azure Marketplace 167 4.6 微软云计算编程实践 168 4.6.1 利用Visual Studio2010开发简单的云应用程序 168 4.6.2 向Windows Azure平台发布应用程序 170 习题 173 参考文献 173 第5章 VMware云计算 174 5.1 VMware云产品简介 174 5.1.1 VMware云战略三层架构 174 5.1.2 VMware vSphere架构 175 5.1.3 云操作系统vSphere 176 5.1.4 底层架构服务vCloud Service Director 177 5.1.5 虚拟桌面产品VMware View 178 5.2 云管理平台 vCenter 179 5.2.1 虚拟机迁移工具 179 5.2.2 虚拟机数据备份恢复工具 181 5.2.3 虚拟机安全工具 181 5.2.4 可靠性组件FT和HA 182 5.3 云架构服务提供平台vCloud Service Director 182 5.3.1 创建虚拟数据中心和组织 183 5.3.2 网络的设计 184 5.3.3 目录管理 184 5.3.4 计费功能 184 5.4 VMware的网络和存储虚拟化 184 5.4.1 网络虚拟化 184 5.4.2 存储虚拟化 186 习题 188 参考文献 188 第6章 Hadoop:Google云计算的开源实现 189 6.1 Hadoop简介 189 6.2 Hadoop分布式文件系统HDFS 190 6.2.1 设计前提与目标 190 6.2.2 体系结构 191 6.2.3 保障可靠性的措施 192 6.2.4 提升性能的措施 194 6.2.5 访问接口 195 6.3 分布式数据处理MapReduce 196 6.3.1 逻辑模型 196 6.3.2 实现机制 196 6.4 分布式结构化数据表HBase 197 6.4.1 逻辑模型 198 6.4.2 物理模型 198 6.4.3 子表服务器 199 6.4.4 主服务器 199 6.4.5 元数据表 200 6.5 Hadoop安装 200 6.5.1 在Linux系统中安装Hadoop 200 6.5.2 在Windows系统中安装Hadoop 208 6.6 HDFS使用 215 6.6.1 HDFS 常用命令 215 6.6.2 HDFS 基准测试 219 6.7 HBase安装使用 219 6.7.1 HBase的安装配置 219 6.7.2 HBase的执行 220 6.7.3 Hbase编程实例 221 6.8 MapReduce编程 223 6.8.1 矩阵相乘算法设计 223 6.8.2 编程实现 224 习题 226 参考文献 226 第7章 Eucalyptus:Amazon云计算的开源实现 228 7.1 Eucalyptus简介 228 7.2 Eucalyptus技术实现 229 7.2.1 体系结构 229 7.2.2 主要构件 230 7.2.3 访问接口 230 7.2.4 服务等级协议 231 7.2.5 虚拟组网 232 7.3 Eucalyptus安装与使用 233 7.3.1 在Linux系统中安装Eucalyptus 233 7.3.2 Eucalyptus配置和管理 236 7.3.3 Eucalyptus常用命令的示例和说明 238 习题 240 参考文献 240 第8章 其他开源云计算系统 241 8.1 简介 241 8.1.1 Cassandra 241 8.1.2 Hive 242 8.1.3 VoltDB 242 8.1.4 Enomaly ECP 243 8.1.5 Nimbus 244 8.1.6 Sector and Sphere 245 8.1.7 abiquo 247 8.1.8 MongoDB 247 8.2 Cassandra 249 8.2.1 体系结构 249 8.2.2 数据模型 250 8.2.3 存储机制 251 8.2.4 读/写删过程 252 8.3 Hive 254 8.3.1 整体构架 254 8.3.2 数据模型 255 8.3.3 HQL语言 257 8.3.4 环境搭建 259 8.4 VoltDB 260 8.4.1 整体架构 260 8.4.2 自动数据分片技术 261 习题 264 参考文献 264 第9章 云计算仿真器CloudSim 265 9.1 CloudSim简介 265 9.2 CloudSim体系结构 265 9.2.1 CloudSim核心模拟引擎 266 9.2.2 CloudSim层 268 9.2.3 用户代码层 271 9.3 CloudSim技术实现 271 9.4 CloudSim的使用方法 274 9.4.1 环境配置 274 9.4.2 运行样例程序 274 9.5 CloudSim的扩展 277 9.5.1 调度策略的扩展 277 9.5.2 仿真核心代码 280 9.5.3 平台重编译 286 习题 287 参考文献 287 第10章 云计算研究热点 288 10.1 云计算体系结构研究 288 10.1.1 Youseff划分方法 288 10.1.2 Lenk划分方法 290 10.2 云计算关键技术研究 292 10.2.1 虚拟化技术 292 10.2.2 数据存储技术 293 10.2.3 资源管理技术 295 10.2.4 能耗管理技术 298 10.2.5 云监测技术 301 10.3 编程模型研究 303 10.3.1 All-Pairs编程模型 303 10.3.2 GridBatch编程模型 304 10.3.3 其他编程模型 305 10.4 支撑平台研究 306 10.4.1 Cumulus:数据中心科学云 306 10.4.2 CARMEN:e-Science云计算 307 10.4.3 RESERVOIR:云服务融合平台 308 10.4.4 TPlatform:Hadoop的变种 309 10.4.5 P2P环境的MapReduce 309 10.4.6 Yahoo云计算平台 311 10.4.7 微软的Dryad框架 311 10.4.8 Neptune框架 312 10.5 应用研究 313 10.5.1 语义分析应用 313 10.5.2 生物学应用 314 10.5.3 数据库应用 315 10.5.4 地理信息应用 316 10.5.5 商业应用 317 10.5.6 医学应用 318 10.5.7 社会智能应用 319 10.6 云安全研究 321 10.6.1 Anti-Spam Grid:反垃圾邮件网格 321 10.6.2 CloudAV:终端恶意软件检测 323 10.6.3 AMSDS:恶意软件签名自动检测 324 10.6.4 CloudSEC:协作安全服务体系结构 325 习题 327 参考文献 327 第11章 总结与展望 332 11.1 主流商业云计算解决方案比较 332 11.1.1 应用场景 332 11.1.2 使用流程 334 11.1.3 体系结构 335 11.1.4 实现技术 335 11.1.5 核心业务 336 11.2 主流开源云计算系统比较 338 11.2.1 开发目的 338 11.2.2 体系结构 339 11.2.3 实现技术 340 11.2.4 核心服务 340 11.3 国内代表性云计算平台比较 341 11.3.1 中国移动“大云” 341 11.3.2 阿里巴巴“阿里云” 343 11.3.3 “大云”与“阿里云”的比较 343 11.4 云计算的历史坐标与发展方向 344 11.4.1 互联网发展的阶段划分 344 11.4.2 云格(Gloud)——云计算的未来 347 习题 349 参考文献 349第1章 绪论 1 1.1 云计算的概念 1 1.2 云计算发展现状 3 1.3 云计算实现机制 5 1.4 网格计算与云计算 6 1.5 云计算的发展环境 9 1.5.1 云计算与3G 9 1.5.2 云计算与物联网 9 1.5.3 云计算与移动互联网 10 1.5.4 云计算与三网融合 11 1.6 云计算压倒性的成本优势 12 习题 15 参考文献 15 第2章 Google云计算原理与应用 17 2.1 Google文件系统GFS 17 2.1.1 系统架构 18 2.1.2 容错机制 20 2.1.3 系统管理技术 20 2.2 分布式数据处理MapReduce 21 2.2.1 产生背景 21 2.2.2 编程模型 22 2.2.3 实现机制 22 2.2.4 案例分析 24 2.3 分布式锁服务Chubby 25 2.3.1 Paxos算法 26 2.3.2 Chubby系统设计 27 2.3.3 Chubby中的Paxos 29 2.3.4 Chubby文件系统 31 2.3.5 通信协议 32 2.3.6 正确性与性能 34 2.4 分布式结构化数据表Bigtable 35 2.4.1 设计动机与目标 35 2.4.2 数据模型 36 2.4.3 系统架构 37 2.4.4 主服务器 38 2.4.5 子表服务器 39 2.4.6 性能优化 42 2.5 分布式存储系统Megastore 43 2.5.1 设计目标及方案选择 44 2.5.2 Megastore数据模型 44 2.5.3 Megastore中的事务及并发控制 46 2.5.4 Megastore基本架构 47 2.5.5 核心技术——复制 49 2.5.6 产品性能及控制措施 52 2.6 大规模分布式系统的监控基础架构Dapper 54 2.6.1 基本设计目标 54 2.6.2 Dapper监控系统简介 54 2.6.3 关键性技术 57 2.6.4 常用Dapper工具 58 2.6.5 Dapper使用经验 60 2.7 Google应用程序引擎 62 2.7.1 Google App Engine简介 62 2.7.2 应用程序环境 63 2.7.3 Google App Engine服务 65 2.7.4 Google App Engine编程实践 72 习题 86 参考文献 86 第3章 Amazon云计算AWS 88 3.1 Amazon平台基础存储架构:Dynamo 88 3.1.1 Dynamo在Amazon服务平台的地位 88 3.1.2 Dynamo架构的主要技术 89 3.2 弹性计算云EC2 97 3.2.1 EC2的主要特性 97 3.2.2 EC2基本架构及主要概念 97 3.2.3 EC2的关键技术 99 3.3.4 EC2安全及容错机制 101 3.3 简单存储服务S3 102 3.3.1 基本概念和操作 102 3.3.2 数据一致性模型 104 3.3.3 S3安全措施 105 3.4 简单队列服务SQS 107 3.4.1 SQS基本模型 107 3.4.2 两个重要概念 107 3.4.3 消息 108 3.4.4 身份认证 109 3.5 简单数据库服务Simple DB 109 3.5.1 重要概念 110 3.5.2 存在的问题及解决办法 112 3.5.3 Simple DB和其他AWS的结合使用 112 3.6 关系数据库服务RDS 113 3.6.1 SQL和NoSQL数据库的对比 113 3.6.2 RDS数据库原理 114 3.6.3 RDS的使用 115 3.7 内容推送服务CloudFront 115 3.7.1 内容推送网络CDN 115 3.7.2 云内容推送CloudFront 117 3.8 其他Amazon云计算服务 119 3.8.1 快速应用部署Elastic Beanstalk和服务模板CloudFormation 119 3.8.2 云中的DNS服务 Router 53 119 3.8.3 虚拟私有云VPC 120 3.8.4 简单通知服务SNS和简单邮件服务SES 120 3.8.5 弹性MapReduce服务 120 3.8.6 电子商务服务DevPay、FPS和Simple Pay 122 3.8.7 Amazon执行网络服务 126 3.8.8 土耳其机器人 127 3.8.9 Alexa Web服务 128 3.9 AWS应用实例 129 3.9.1 在线照片存储共享网站SmugMug 129 3.9.2 在线视频制作网站Animoto 130 3.10 小结 131 习题 131 参考文献 131 第4章 微软云计算Windows Azure 135 4.1 微软云计算平台 135 4.2 微软云操作系统Windows Azure 136 4.2.1 Windows Azure概述 136 4.2.2 Windows Azure计算服务 137 4.2.3 Windows Azure存储服务 138 4.2.4 Windows Azure Connect 152 4.2.5 Windows Azure CDN 153 4.2.6 Fabric控制器 153 4.2.7 Windows Azure应用场景 155 4.3 微软云关系数据库SQL Azure 157 4.3.1 SQL Azure概述 157 4.3.2 SQL Azure关键技术 158 4.3.3 SQL Azure应用场景 160 4.3.4 SQL Azure和SQL Server对比 162 4.4 Windows Azure AppFabric 163 4.4.1 AppFabric概述 163 4.4.2 AppFabric关键技术 164 4.5 Windows Azure Marketplace 167 4.6 微软云计算编程实践 168 4.6.1 利用Visual Studio2010开发简单的云应用程序 168 4.6.2 向Windows Azure平台发布应用程序 170 习题 173 参考文献 173 第5章 VMware云计算 174 5.1 VMware云产品简介 174 5.1.1 VMware云战略三层架构 174 5.1.2 VMware vSphere架构 175 5.1.3 云操作系统vSphere 176 5.1.4 底层架构服务vCloud Service Director 177 5.1.5 虚拟桌面产品VMware View 178 5.2 云管理平台 vCenter 179 5.2.1 虚拟机迁移工具 179 5.2.2 虚拟机数据备份恢复工具 181 5.2.3 虚拟机安全工具 181 5.2.4 可靠性组件FT和HA 182 5.3 云架构服务提供平台vCloud Service Director 182 5.3.1 创建虚拟数据中心和组织 183 5.3.2 网络的设计 184 5.3.3 目录管理 184 5.3.4 计费功能 184 5.4 VMware的网络和存储虚拟化 184 5.4.1 网络虚拟化 184 5.4.2 存储虚拟化 186 习题 188 参考文献 188 第6章 Hadoop:Google云计算的开源实现 189 6.1 Hadoop简介 189 6.2 Hadoop分布式文件系统HDFS 190 6.2.1 设计前提与目标 190 6.2.2 体系结构 191 6.2.3 保障可靠性的措施 192 6.2.4 提升性能的措施 194 6.2.5 访问接口 195 6.3 分布式数据处理MapReduce 196 6.3.1 逻辑模型 196 6.3.2 实现机制 196 6.4 分布式结构化数据表HBase 197 6.4.1 逻辑模型 198 6.4.2 物理模型 198 6.4.3 子表服务器 199 6.4.4 主服务器 199 6.4.5 元数据表 200 6.5 Hadoop安装 200 6.5.1 在Linux系统中安装Hadoop 200 6.5.2 在Windows系统中安装Hadoop 208 6.6 HDFS使用 215 6.6.1 HDFS 常用命令 215 6.6.2 HDFS 基准测试 219 6.7 HBase安装使用 219 6.7.1 HBase的安装配置 219 6.7.2 HBase的执行 220 6.7.3 Hbase编程实例 221 6.8 MapReduce编程 223 6.8.1 矩阵相乘算法设计 223 6.8.2 编程实现 224 习题 226 参考文献 226 第7章 Eucalyptus:Amazon云计算的开源实现 228 7.1 Eucalyptus简介 228 7.2 Eucalyptus技术实现 229 7.2.1 体系结构 229 7.2.2 主要构件 230 7.2.3 访问接口 230 7.2.4 服务等级协议 231 7.2.5 虚拟组网 232 7.3 Eucalyptus安装与使用 233 7.3.1 在Linux系统中安装Eucalyptus 233 7.3.2 Eucalyptus配置和管理 236 7.3.3 Eucalyptus常用命令的示例和说明 238 习题 240 参考文献 240 第8章 其他开源云计算系统 241 8.1 简介 241 8.1.1 Cassandra 241 8.1.2 Hive 242 8.1.3 VoltDB 242 8.1.4 Enomaly ECP 243 8.1.5 Nimbus 244 8.1.6 Sector and Sphere 245 8.1.7 abiquo 247 8.1.8 MongoDB 247 8.2 Cassandra 249 8.2.1 体系结构 249 8.2.2 数据模型 250 8.2.3 存储机制 251 8.2.4 读/写删过程 252 8.3 Hive 254 8.3.1 整体构架 254 8.3.2 数据模型 255 8.3.3 HQL语言 257 8.3.4 环境搭建 259 8.4 VoltDB 260 8.4.1 整体架构 260 8.4.2 自动数据分片技术 261 习题 264 参考文献 264 第9章 云计算仿真器CloudSim 265 9.1 CloudSim简介 265 9.2 CloudSim体系结构 265 9.2.1 CloudSim核心模拟引擎 266 9.2.2 CloudSim层 268 9.2.3 用户代码层 271 9.3 CloudSim技术实现 271 9.4 CloudSim的使用方法 274 9.4.1 环境配置 274 9.4.2 运行样例程序 274 9.5 CloudSim的扩展 277 9.5.1 调度策略的扩展 277 9.5.2 仿真核心代码 280 9.5.3 平台重编译 286 习题 287 参考文献 287 第10章 云计算研究热点 288 10.1 云计算体系结构研究 288 10.1.1 Youseff划分方法 288 10.1.2 Lenk划分方法 290 10.2 云计算关键技术研究 292 10.2.1 虚拟化技术 292 10.2.2 数据存储技术 293 10.2.3 资源管理技术 295 10.2.4 能耗管理技术 298 10.2.5 云监测技术 301 10.3 编程模型研究 303 10.3.1 All-Pairs编程模型 303 10.3.2 GridBatch编程模型 304 10.3.3 其他编程模型 305 10.4 支撑平台研究 306 10.4.1 Cumulus:数据中心科学云 306 10.4.2 CARMEN:e-Science云计算 307 10.4.3 RESERVOIR:云服务融合平台 308 10.4.4 TPlatform:Hadoop的变种 309 10.4.5 P2P环境的MapReduce 309 10.4.6 Yahoo云计算平台 311 10.4.7 微软的Dryad框架 311 10.4.8 Neptune框架 312 10.5 应用研究 313 10.5.1 语义分析应用 313 10.5.2 生物学应用 314 10.5.3 数据库应用 315 10.5.4 地理信息应用 316 10.5.5 商业应用 317 10.5.6 医学应用 318 10.5.7 社会智能应用 319 10.6 云安全研究 321 10.6.1 Anti-Spam Grid:反垃圾邮件网格 321 10.6.2 CloudAV:终端恶意软件检测 323 10.6.3 AMSDS:恶意软件签名自动检测 324 10.6.4 CloudSEC:协作安全服务体系结构 325 习题 327 参考文献 327 第11章 总结与展望 332 11.1 主流商业云计算解决方案比较 332 11.1.1 应用场景 332 11.1.2 使用流程 334 11.1.3 体系结构 335 11.1.4 实现技术 335 11.1.5 核心业务 336 11.2 主流开源云计算系统比较 338 11.2.1 开发目的 338 11.2.2 体系结构 339 11.2.3 实现技术 340 11.2.4 核心服务 340 11.3 国内代表性云计算平台比较 341 11.3.1 中国移动“大云” 341 11.3.2 阿里巴巴“阿里云” 343 11.3.3 “大云”与“阿里云”的比较 343 11.4 云计算的历史坐标与发展方向 344 11.4.1 互联网发展的阶段划分 344 11.4.2 云格(Gloud)——云计算的未来 347 习题 349 参考文献 349
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