云数据中心智能管理

云数据中心是云计算中负责存储、处理和交换数据信息的核心组件。本书重点介绍云数据中心中的智能管理技术与平台。本书在介绍云计算、云数据中心、云资源管理等的基础上，重点介绍了作者团队在云数据中心的创新性研究成果，主要包括基于VMA和区块链的云数据完整性监控方案和验证方案，基于SDN的多路径流量调度机制、自适应流表调节机制和攻击检测溯源机制，基于引力效应的虚拟机部署算法，基于CM-MC的负载预测算法，以及面向云计算系统的分布式协同监控机制，尤其是作者领导项目组研发的大规模云数据中心智能化功耗模拟器。本书既可作为高校计算机科学与技术、软件工程、信息安全及自动化专业的教材，也可作为从事分布式计算、网络通信、信息安全技术、信息应用系统研宄和开发工作的科研人员的参考用书。

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），国家很好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。

第1章 云计算 1
1.1 云计算概述 1
1.1.1 云计算概念 1
1.1.2 云计算发展历程 3
1.1.3 云计算体系架构 12
1.2 云计算关键技术 16
1.2.1 虚拟化 16
1.2.2 分布式计算 24
1.2.3 云存储 29
1.2.4 云安全 36
1.2.5 云能源 41
1.2.6 云网络 46
1.2.7 资源监控 51
1.3 云计算技术延伸 53
1.3.1 边缘计算及雾计算 53
1.3.2 云端融合计算 57
1.3.3 区块链 58
1.4 本章小结 62
本章参考文献 62
第2章 云数据中心 71
2.1 数据中心的发展 71
2.1.1 发展历程 71
2.1.2 传统数据中心 73
2.2 云数据中心基本概念 74
2.2.1 基本概念与特征 74
2.2.2 云数据中心架构 75
2.2.3 云数据中心分类 76
2.2.4 传统数据中心与云数据中心的比较 76
2.3 云数据中心关键技术 78
2.3.1 存储技术 78
2.3.2 网络技术 80
2.3.3 容灾技术 81
2.3.4 电源管理技术 82
2.3.5 环境控制技术 83
2.4 云数据中心的机遇与风险 84
2.4.1 机遇 84
2.4.2 风险 84
2.5 新型云数据中心 86
2.5.1 Amazon云数据中心 86
2.5.2 阿里云数据中心 90
2.6 本章小结 95
本章参考文献 95
第3章 云资源管理 97
3.1 资源管理 97
3.1.1 资源管理概述 97
3.1.2 资源管理目标 98
3.1.3 单数据中心 99
3.1.4 多数据中心 99
3.2 计算资源管理 100
3.3 网络资源管理 101
3.3.1 网络资源管理目标 101
3.3.2 对用户的管理 102
3.3.3 对系统的管理 102
3.3.4 对计费的管理 103
3.4 存储资源管理 103
3.4.1 云存储的目的 103
3.4.2 云存储技术 104
3.4.3 云存储管理 105
3.5 镜像管理 106
3.5.1 镜像简介 106
3.5.2 镜像管理方法 106
3.6 虚拟化管理 110
3.7 功耗管理 113
3.7.1 虚拟化节能 113
3.7.2 任务调度节能 113
3.7.3 负载均衡节能 114
3.7.4 DVFS节能 114
3.8 安全认证管理 114
3.9 本章小结 116
本章参考文献 117
第4章 云数据中心数据安全 121
4.1 数据安全 121
4.1.1 数据完整性 121
4.1.2 数据隐私保护 123
4.1.3 数据销毁 125
4.2 云数据完整性方案 126
4.2.1 密码学基础 126
4.2.2 完整性验证模型 127
4.2.3 完整性验证方案 128
4.3 基于VMA的云数据完整性监控方案 130
4.3.1 基本概念 130
4.3.2 体系架构 132
4.3.3 工作流程 135
4.3.4 监控方案 136
4.3.5 安全性分析 138
4.3.6 性能分析 140
4.4 基于区块链的云数据完整性验证方案 140
4.4.1 算法描述 141
4.4.2 安全性分析 143
4.4.3 实验与验证 145
4.5 云数据完整性保护系统 148
4.5.1 系统架构 148
4.5.2 系统整体流程 150
4.5.3 关键类图 151
4.5.4 系统实现 152
4.6 本章小结 161
本章参考文献 161
第5章 云数据中心软件定义网络 165
5.1 SDN技术现状及存在问题 165
5.2 基于SDN的多路径流量调度机制 166
5.2.1 多路径流量调度算法模型架构 168
5.2.2 负载监控模块 169
5.2.3 路径优化模块 169
5.2.4 流表下发模块 171
5.2.5 实验验证与性能分析 172
5.3 基于SDN的自适应流表调节机制 177
5.3.1 网络分析 177
5.3.2 自适应流表调节算法 180
5.3.3 实验验证与性能分析 183
5.4 基于SDN的攻击检测溯源机制 187
5.4.1 模型分析 187
5.4.2 攻击检测溯源算法 189
5.4.3 实验验证与性能分析 193
5.5 SDN中流表优化及攻击检测系统 196
5.5.1 整体架构设计 196
5.5.2 系统实现 198
5.6 本章小结 203
本章参考文献 203
第6章 云数据中心节能优化 207
6.1 绿色云计算 207
6.2 基于引力效应的虚拟机部署算法 208
6.2.1 数据中心与其制冷方式 209
6.2.2 虚拟机部署算法 210
6.2.3 VSG算法 211
6.2.4 VSG算法实现 218
6.2.5 实验与性能分析 222
6.3 基于CM-MC的负载预测算法 229
6.3.1 基本概念 231
6.3.2 CM-MC算法 234
6.3.3 基于CM-MC算法与VSG算法的虚拟机迁移机制 239
6.3.4 实验验证与性能分析 240
6.4 本章小结 247
本章参考文献 247
第7章 云数据中心协同监控 251
7.1 面向云计算系统的分布式协同监控机制 251
7.1.1 协同监控模型 253
7.1.2 自适应阈值控制算法 259
7.1.3 监控数据采集 261
7.1.4 实验验证与性能分析 264
7.2 云数据中心协同监控系统 268
7.2.1 整体架构设计 268
7.2.2 系统实现――节点资源管理模块 268
7.2.3 系统实现――网络资源管理模块 275
7.3 本章小结 276
本章参考文献 277
第8章 云管理仿真模拟器 279
8.1 背景与需求 279
8.2 典型云仿真平台 280
8.2.1 CloudSim 280
8.2.2 其他云仿真平台 282
8.3 大规模云数据中心智能化功耗模拟器 285
8.3.1 设计目标 285
8.3.2 功耗预测原理 288
8.3.3 系统流程 289
8.3.4 实验验证与性能分析 291
8.4 本章小结 301
本章参考文献 301