● 體系完整全面，脈絡(luò)自上向下。

● 介紹主流技術(shù)，反映前沿進展。

● 薈萃領(lǐng)域精髓，精選案例習(xí)題。

● 內(nèi)容圖文并茂，講解深入淺出。

云計算技術(shù)是目前計算機領(lǐng)域最為核心和備受關(guān)注的技術(shù)之一，龐大的商業(yè)市場驅(qū)動著技術(shù)不斷創(chuàng)新。知名的公有云平臺，如亞馬遜的AWS、谷歌的GCP、微軟的Azure及中國的阿里云等，都在持續(xù)地擴建或改進其數(shù)據(jù)中心，目的是在競爭激烈的市場中取得優(yōu)勢。大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算等前沿技術(shù)都與云計算緊密集成，通過云服務(wù)模式向用戶交付使用。在應(yīng)用層面，開發(fā)云應(yīng)用以創(chuàng)造商業(yè)價值已經(jīng)成為業(yè)界的共識。云計算技術(shù)不僅對信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生了重大影響，而且推動了許多傳統(tǒng)行業(yè)，如電力、交通、制造業(yè)和農(nóng)業(yè)，達到了新的發(fā)展階段。總之，云計算堪稱計算機前沿技術(shù)的集大成者，并對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)帶來了深刻的變革。

黨的二十大報告提出加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群。這為云計算產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了政策支持和發(fā)展空間。云計算作為數(shù)字經(jīng)濟的基石，在推進中國式現(xiàn)代化過程中扮演著至關(guān)重要的角色。此外，云計算在提升公共服務(wù)水平、優(yōu)化社會治理體系、增強數(shù)據(jù)安全與隱私保護等方面也具有重要應(yīng)用價值。

本書的獨特之處體現(xiàn)在以下四個方面。

（1）全：體系完整全面，脈絡(luò)自上向下。

云計算的內(nèi)容繁多，本書將云計算的重點主題組織成一個有機整體，自上而下、由表及里講解，可以幫助讀者更好地理解云計算的各個方面，并建立一個全面的知識體系。首先，第1章全面概述云計算，探討了其歷史背景及如何與其他技術(shù)相結(jié)合。其次，第2章詳細討論了計算機科學(xué)中的關(guān)鍵設(shè)計原理，這些原理貫穿于本書的后續(xù)章節(jié)。隨后，第3章和第4章轉(zhuǎn)向了云計算的應(yīng)用，從云平臺與云應(yīng)用兩個層面展開討論。最后，本書深入探討了云計算的底層技術(shù)，從云操作系統(tǒng)、云安全及數(shù)據(jù)中心3個方面展開討論。

（2）新：介紹主流技術(shù)，反映前沿進展。

云計算技術(shù)發(fā)展迅速，相關(guān)的概念繁多，令人眼花繚亂。本書在深入探討的同時，力求廣泛覆蓋。云計算領(lǐng)域的重要技術(shù)和實踐在本書中得到了充分展現(xiàn)，如AWS Lambda、DevOps、SRE、自然冷卻、浸沒式冷卻技術(shù)、Docker/Kubernetes以及Clos網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)等。如果深入研究一項技術(shù)是“埋頭做事”，那么選擇有前途的技術(shù)就是“抬頭看路”。本書提供了云計算的全局視角，精心篩選有價值的主題和內(nèi)容，幫助讀者理解整個領(lǐng)域的全貌和背景，以便做出明智的學(xué)習(xí)選擇，避免盲目探索。如果希望深入研究云計算的特定主題，本書提供了豐富的鏈接資源和參考書，這些內(nèi)容就像是指南針，為深入學(xué)習(xí)提供指引。

（3）精：薈萃領(lǐng)域精髓，精選案例習(xí)題。

“工欲善其事，必先利其器。”本書不同于一般的概述性書籍或特定技術(shù)的操作手冊，它是一本側(cè)重于原理教學(xué)的教材。書中整合了云計算的眾多主題和跨學(xué)科的核心知識點，其價值不言而喻。通過具體案例的分析，幫助讀者理解并掌握云計算的基本原理（“道”），而非僅僅掌握具體的操作技巧（“術(shù)”）。理解“道”能夠使讀者更深入地洞察技術(shù)的本質(zhì)，理解其設(shè)計原理和實現(xiàn)邏輯，這比僅僅掌握操作技巧更為深刻和有用。隨著云計算技術(shù)的快速發(fā)展，掌握這些基本原理，讀者能夠與技術(shù)一同成長，勇敢地探索新領(lǐng)域，甚至引領(lǐng)未來的發(fā)展。

本書第2章匯集了計算機科學(xué)中廣泛應(yīng)用的設(shè)計原理，內(nèi)容廣泛、案例豐富且富有深度，為學(xué)習(xí)云計算構(gòu)建了堅實的理論基礎(chǔ)。要充分領(lǐng)略這些知識點的精妙，讀者需具備一定的背景知識。如果能夠?qū)⑦@些原理應(yīng)用到其他情境中，靈活運用、觸類旁通，那么對云計算的理解將會更加透徹。

盡管本書的內(nèi)容覆蓋廣泛，但致力于直觀地揭示核心概念，一針見血地展現(xiàn)技術(shù)本質(zhì)，從而消解讀者對技術(shù)的迷惑和不確定性。“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行。”單靠理論學(xué)習(xí)是不夠的，必須通過不斷實踐來加深對知識的理解和掌握。因此，習(xí)題部分是“試金石”。本書每章都包含一定數(shù)量的習(xí)題，其中一部分題目設(shè)計得相對復(fù)雜，強調(diào)定性分析和定量計算。

（4）易：內(nèi)容圖文并茂，講解深入淺出。

盡管“大道至簡”是一個普遍的理念，但是以清晰易懂的方式闡明一個抽象的概念或原理是一項頗具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。為了使深奧的知識點變得淺顯易懂，本書采用了3種策略：隱喻、圖解和名言。書中廣泛運用隱喻和日常生活中的實例闡述復(fù)雜的概念和原理。一旦理解了這些隱喻，讀者不僅能夠以直觀的方式記住它們，還能從中獲得樂趣。“一圖勝千言。”本書采用了不少圖解來清晰地展示相關(guān)概念和工作機制，幫助讀者迅速理解和掌握核心內(nèi)容，實現(xiàn)“一目了然”的學(xué)習(xí)效果。此外，書中穿插了眾多名言，不僅是為了傳承先賢智者的真知灼見，使之傳諸后世，同時增添了閱讀的樂趣，希望讀者能從中獲得啟發(fā)和感悟。

本書的參考學(xué)時為64學(xué)時，其中實訓(xùn)環(huán)節(jié)為16學(xué)時。各章的參考學(xué)時分配如下：

第1章　導(dǎo)論，6學(xué)時；

第2章　設(shè)計原理，8學(xué)時；

第3章　AWS云平臺，16學(xué)時（含8學(xué)時的AWS云平臺使用實訓(xùn)）；

第4章　云應(yīng)用，6學(xué)時；

第5章　云計算操作系統(tǒng)，14學(xué)時（含8學(xué)時的Docker與Kubernetes基本使用實訓(xùn)）；

第6章　云安全，6學(xué)時；

第7章　數(shù)據(jù)中心，8學(xué)時。

本書由我獨自撰寫，盡管在編寫過程中已竭盡全力地避免出現(xiàn)任何錯誤，但是書中仍然可能會有某些無法避免的錯誤和不足之處。如果您在閱讀過程中發(fā)現(xiàn)任何錯誤或有改進建議，非常歡迎您通過電子郵件與我取得聯(lián)系，我的電子郵箱：149437858@qq.com。本書并未包含習(xí)題答案，如果有需要，請與我聯(lián)系。

掌握一門技術(shù)需要經(jīng)過“博觀而約取，厚積而薄發(fā)”的過程。編寫一本我期望的高品質(zhì)教科書，意味著要廣泛地查閱資料、深入地學(xué)習(xí)以及通俗易懂地闡述。如果沒有家人無私的支持和協(xié)助，僅憑一己之力是無法完成這項艱巨的任務(wù)。在此，我想對我的家人表達真摯的感謝。由于本書的撰寫耗時較長，我在此十分感謝石永峰副編審的理解、信任和支持。

最后，我衷心感謝您選擇本書來學(xué)習(xí)云計算。“好風(fēng)憑借力，送我上青云”，希望本書能助您一臂之力，帶您快速進入云計算領(lǐng)域，讓您的云計算之旅充滿愉悅感。“不畏浮云遮望眼，自緣身在最高層”，祝愿您學(xué)完本書后有一種“會當(dāng)凌絕頂，一覽眾山小”的感受，愿您將會俯視而不是仰視云計算。

第1章　導(dǎo)論 1
1.1　簡介 1
1.1.1　本地部署與云部署 4
1.1.2　集中化與規(guī)模化 5
1.1.3　云計算生態(tài)圈 7
1.1.4　云計算的部署模式 8
1.1.5　優(yōu)勢與劣勢并存 9
1.2　一切皆服務(wù) 11
1.2.1　IaaS 11
1.2.2　PaaS 11
1.2.3　SaaS 12
1.2.4　FaaS 12
1.3　計算機發(fā)展簡史 12
1.3.1　計算機的誕生 16
1.3.2　計算機制造技術(shù) 16
1.3.3　高性能計算機 17
1.3.4　大型機與小型機 17
1.3.5　個人計算機 18
1.3.6　互聯(lián)網(wǎng) 19
1.3.7　移動計算 23
1.3.8　物聯(lián)網(wǎng) 23
1.3.9　云計算 27
1.4　大數(shù)據(jù)與云計算 28
1.4.1　商業(yè)模式 28
1.4.2　技術(shù)生態(tài)圈 29
1.4.3　大數(shù)據(jù)簡介 30
1.4.4　云端大數(shù)據(jù) 31
1.5　高性能計算與云計算 31
1.5.1　性能指標(biāo) 31
1.5.2　MPI并行編程簡介 33
1.5.3　高性能計算應(yīng)用分類 35
1.5.4　云端的高性能計算 36
1.6　邊緣計算、霧計算與云計算 37
本章小結(jié) 38
拓展閱讀 39
習(xí)題 39
第2章　設(shè)計原理 41
2.1　控制復(fù)雜性 41
2.2　系統(tǒng)的特性 44
2.3　機制與策略分離 48
2.4　間接 49
2.5　性能 50
2.5.1　性能的定義 50
2.5.2　相對性能 51
2.5.3　均值 51
2.5.4　性價比與性能功耗比 53
2.5.5　阿姆達爾定律 54
2.5.6　利特爾定律 57
2.5.7　并行性與并發(fā)性 58
2.5.8　批量化 62
2.5.9　局部性與緩存 62
2.5.10　數(shù)據(jù)本地性 64
2.6　權(quán)衡 64
2.6.1　取舍 65
2.6.2　折中 66
2.6.3　犧牲一樣，換取另一樣 69
2.6.4　適可而止 70
2.7　平衡與不均衡 70
2.8　瓶頸 72
2.9　估算 75
本章小結(jié) 76
拓展閱讀 76
習(xí)題 77
第3章　AWS云平臺 79
3.1　背景 79
3.2　EC2 83
3.2.1　簡介 83
3.2.2　使用AWS CLI管理EC2實例 85
3.2.3　定價 85
3.3　EBS 87
3.3.1　簡介 87
3.3.2　使用AWS CLI操作EBS卷與快照 89
3.3.3　EBS快照的工作原理 90
3.3.4　存儲的性能指標(biāo) 91
3.3.5　性能模型 92
3.3.6　云存儲服務(wù)的選擇 95
3.4　S3 97
3.5　VPC 98
3.6　AWS Lambda 102
3.6.1　簡介 102
3.6.2　入門案例 104
3.6.3　商業(yè)案例 105
3.6.4　定價 106
3.6.5　優(yōu)缺點 108
本章小結(jié) 109
拓展閱讀 109
習(xí)題 109
第4章　云應(yīng)用 113
4.1　典型案例 113
4.1.1　大數(shù)據(jù)分析—Netflix 114
4.1.2　人工智能—圖片識別 116
4.1.3　大型Web應(yīng)用—在線視頻 117
4.2　微服務(wù) 118
4.3　基礎(chǔ)設(shè)施代碼化 120
4.4　持續(xù)集成與持續(xù)部署 122
4.5　DevOps 125
4.6　SRE 126
4.7　混沌工程 129
4.8　云成本分析與FinOps 133
本章小結(jié) 134
拓展閱讀 134
習(xí)題 134
第5章　云計算操作系統(tǒng) 137
5.1　LOKI 137
5.2　虛擬化 139
5.3　SDN與NFV 142
5.3.1　SDN 142
5.3.2　NVF 145
5.4　存儲技術(shù) 147
5.5　OpenStack 149
5.6　Docker容器 152
5.6.1　背景 152
5.6.2　架構(gòu) 153
5.6.3　案例 153
5.6.4　工作原理 156
5.6.5　容器與虛擬機 159
5.7　Kubernetes云原生操作系統(tǒng) 161
5.7.1　背景 161
5.7.2　架構(gòu) 162
5.7.3　案例 164
5.7.4　Docker、Kubernetes及容器生態(tài) 165
5.8　云原生 167
本章小結(jié) 169
拓展閱讀 169
習(xí)題 169
第6章　云安全 171
6.1　安全的基礎(chǔ)知識 171
6.1.1　密碼學(xué) 172
6.1.2　安全的目標(biāo) 175
6.1.3　攻擊與防御 176
6.1.4　常見的攻擊類型 178
6.1.5　安全防御系統(tǒng) 181
6.1.6　安全的模型 184
6.2　安全的基本原則 188
6.3　Web與云安全風(fēng)險 198
6.3.1　云安全事件 198
6.3.2　Web應(yīng)用程序的常見風(fēng)險 200
6.3.3　云計算的常見風(fēng)險 201
6.4　云安全的責(zé)任模型 203
6.5　合規(guī)性 204
6.5.1　數(shù)字經(jīng)濟及其面臨的挑戰(zhàn) 204
6.5.2　GDPR 206
6.5.3　國內(nèi)的相關(guān)法律與法規(guī) 213
6.5.4　合規(guī)性的最佳實踐 218
6.6　算法歧視 219
6.6.1　常見的歧視 220
6.6.2　歧視的產(chǎn)生原因與應(yīng)對措施 222
6.7　零信任網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 224
6.8　云安全的最佳實踐 226
本章小結(jié) 228
拓展閱讀 228
習(xí)題 229
第7章　數(shù)據(jù)中心 234
7.1　概述 235
7.1.1　傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心 235
7.1.2　數(shù)據(jù)中心的選址 238
7.1.3　標(biāo)準(zhǔn)化與模塊化 238
7.2　量化分析 239
7.2.1　PUE 239
7.2.2　CAPEX、OPEX與ROI 241
7.3　倉儲級計算機 242
7.3.1　概念 242
7.3.2　機架規(guī)格 245
7.4　供電設(shè)施 246
7.5　制冷設(shè)施 249
7.5.1　機械制冷 249
7.5.2　自然冷卻 252
7.5.3　液冷 254
7.6　網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 256
7.6.1　概述 256
7.6.2　傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的三層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 257
7.6.3　現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心的脊葉網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 259
7.7　服務(wù)器 260
7.7.1　服務(wù)器產(chǎn)業(yè)鏈 260
7.7.2　機架服務(wù)器與刀片服務(wù)器 262
7.8　管理 266
本章小結(jié) 267
拓展閱讀 268
習(xí)題 268
參考文獻 273

1. 零基礎(chǔ)玩轉(zhuǎn)國產(chǎn)大模型DeepSeek [徐永冰 張帥 編著]
2. 網(wǎng)絡(luò)工程師5天修煉（適配第6版考綱） [主編　朱小平 施游]
3. 信息系統(tǒng)項目管理師考試32小時通關(guān)（適用第4版考綱） [薛大龍]
4. 信息系統(tǒng)管理工程師考試32小時通關(guān)（適配第2版考綱） [薛大龍　劉偉]
5. 土木工程材料檢測實訓(xùn) [洪曉江 達則曉麗 錢波]
6. 科技信息檢索與論文寫作實用教程 [李振華]
7. 傳統(tǒng)山水畫論解讀與實踐 [陳鈉 著]
8. Python數(shù)據(jù)庫編程 [主編 殷樹友 邢 翀]
9. 計算機基礎(chǔ)實訓(xùn)指導(dǎo) [主編 袁春萍 朱妮]
10. 嵌入式人工智能技術(shù)應(yīng)用（數(shù)字教材） [主編 胡娜 楊國勇 晏廷榮]
11. Vienna整流器技術(shù) [桂存兵 著]
12. 變頻器與伺服應(yīng)用 [陳剛 葉云飛]
13. 物聯(lián)網(wǎng)工程設(shè)計與實踐 [湯琳 李敏]
14. 爐邊夜話——深入淺出話AI [汪建　著]
15. 電商運營與管理 [鐘肖英 陳瀟]
16. Java面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計 [主編 姜春磊 陳虹潔]
17. 信息技術(shù)基礎(chǔ)（Windows 10+WPS Office）（微課版） [主編　石利平　田輝平　謝盛嘉]
18. 人工智能應(yīng)用 [主編　陳　萍　劉培培　陳孟軍]
19. 大學(xué)生職業(yè)發(fā)展與就業(yè)指導(dǎo) [主編　劉志堅]
20. 高級辦公應(yīng)用項目教程 [主編 屈晶 趙成麗]
21. 微信小程序開發(fā)項目實戰(zhàn)（微課版） [主編 黃龍泉 郭峰 朱倩]
22. 企業(yè)檔案工作實戰(zhàn)寶典百問百答 [華俊 盧秀英 邵甜甜 著]
23. 計算機網(wǎng)絡(luò)原理及應(yīng)用 [主編 唐繼勇 葉坤 孫夢娜]
24. 大學(xué)生創(chuàng)業(yè)基礎(chǔ) [主編 王麗莉 王 楊]
25. 船舶輔機 [主編 王連海 于洋 姜淑翠]
26. 大學(xué)生就業(yè)指導(dǎo) [主編 王麗莉 董宴廷]
27. 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計師章節(jié)習(xí)題與考點特訓(xùn) [主編 薛大龍 鄒月平]
28. 高校學(xué)生工作探索與實踐 [郭亮 著]
29. 大學(xué)生情商管理 [方雄 著]
30. 2023年長沙市會展業(yè)發(fā)展報告 [主編 周棟良]