物联网——从云计算到雾计算

本书力图从架构思想的角度去阐述"物联网+云计算"到"物联网+雾计算"的变迁，通过新的技术趋势和经验，使得读者更加容易阅读、理解和应用。通过Etsy、纳斯达克、Salesforce、Shutterfly、Chegg、WarbyParker、推特等有名互联网企业首席技术官和技术主管现身说法，以易于理解的方式，生动且形象地呈现"规则背后的故事"。通过阅读本书，在未来物联网技术设计方面，读者将学到有效的非技术洞见，得到关于风险与利益平衡的实用指导，通过设置优先级，把计划付诸行动，从而以低成本获得大的可扩展性。

朱清波(1982年—)男，湖北工业大学机械工程学院副教授。2009年毕业于湖北工业大学，获工学硕士学位。曾于2008～2009年在新加坡管理大学信息系统学院(School of Information System，Singapore Management University)从事信息系统研究工作，目前主要从事物联网与物流相关技术研究，主持和参与政府纵向、企业横向课题8项，发表论文8篇，获得2项软件著作权和1项专利。

前言
第1章 概述
1.1 引言
1.2 云计算与雾计算的对比
1.3 雾计算与物联网应用
第2章 云计算
2.1 引言
2.2 云计算的概念
2.3 云计算发展现状
2.4 云计算实现机制
2.5 网格计算与云计算
2.6 云计算原理
2.6.1 集中云
2.6.2 分散云
2.7 云的架构
2.7.1 SaaS
2.7.2 PaaS
2.7.3 IaaS
2.8 云的模式
2.9 云计算和物联网的融合
2.10 Google云计算原理
2.10.1 GFS
2.10.2 MapReduce
2.10.3 Chubby
2.10.4 Bigtable
第3章 云计算的核心技术
3.1 系统虚拟化
3.1.1 虚拟化的发展历史
3.1.2 虚拟化的优势
3.1.3 虚拟化技术的发展趋势
3.2 服务器虚拟化
3.3 存储虚拟化
3.4 网络虚拟化
3.5 应用虚拟化
3.6 虚拟化技术的比较
第4章 雾计算
4.1 雾计算架构的支柱
4.1.1 安全性
4.1.2 可扩展性
4.1.3 开放性
4.1.4 自治性
4.1.5 可编程性
4.1.6 可靠可用及可服务性
4.1.7 敏捷性
4.1.8 层次性
4.2 雾计算架构描述
4.2.1 性能
4.2.2 安全性
4.2.3 可管理性
4.2.4 数据分析和控制
4.2.5 应用程序
4.3 雾计算硬件
4.4 雾计算软件
4.4.1 节点管理和软件架构
4.4.2 应用支持层
4.4.3 应用服务层
第5章 雾计算架构分析
5.1 节点分析
5.2 网络分析
5.2.1 有线连接
5.2.2 无线连接
5.3 加速器分析
5.4 计算能力分析
5.5 存储分析
5.6 节点管理
5.7 节点安全
5.7.1 物理安全和防篡改机制
5.7.2 可信计算
第6章 雾计算的核心技术
6.1 容器
6.1.1 Docker概述
6.1.2 Docker的优势
6.1.3 容器的基本概念
6.2 Kubernetes
6.2.1 Kubernetes概述
6.2.2 Kubernetes角色组成
6.2.3 Kubernetes组件组成
6.2.4 Kubernetes安装与部署
6.3 Swarm
6.3.1 Swarm概述
6.3.2 Swarm特点
6.3.3 Swarm框架结构
6.3.4 Swarm各个模块介绍
6.3.5 创建Swarm集群
6.4 Zookeeper
6.4.1 Zookeeper概述
6.4.2 Zookeeper的功能
6.4.3 Zookeeper的基本概念
6.4.4 Zookeeper的工作原理
6.5 微服务
6.5.1 设计微服务：大小、范围和功能
6.5.2 微服务中的消息传递
6.5.3 集成微服务
6.5.4 分散式数据管理
6.5.5 微服务的分散管理
6.5.6 服务注册和服务发现
6.5.7 微服务的部署
6.5.8 微服务的安全
第7章 物联网+雾计算典型应用
7.1 智慧城市
7.1.1 智能电网
7.1.2 智能信号灯
7.1.3 智能路灯
7.1.4 智能停车
7.1.5 远程医疗
7.1.6 智慧农场
7.1.7 服务业
7.2 智慧工业
7.2.1 工业物联网
7.2.2 管道检测
7.2.3 无线传感器和执行器网络
7.3 车联网
7.4 未来展望
参考文献