《云计算（第2版）》是中国电子学会云计算专家委员会刘鹏教授主编的系统讲授云计算技术的专业图书，重点阐述了云计算领域具有代表性的Google、Amazon、微软和VMware四家公司的云计算技术原理和应用方法，并详细分析了以Hadoop、Eucalyptus为代表的众多开源云计算系统和云计算仿真器CloudSim，综述了云计算领域的理论研究热点问题。《云计算（第2版）》强化了可操作性，给出了大量应用实例、编程方法或实验步骤等。《云计算（第2版）》主要内容包括：Google的GFS、MapReduce、Bigtable、Chubby、Megastore、Dapper和App Engine等；Amazon的Dynamo、EC2、S3、SQS、SimpleDB和CloudFront等；微软的Windows Azure、SQL Azure、App Fabric等；VMware的vSphere、vCenter等，开源云计算技术的Hadoop、Eucalyptus、Cassandra、Hive、VoltDB等。读者可从《云计算（第2版）》配套网站中国云计算获取更多资料和求解疑难问题。
　　《云计算（第2版）》紧跟云计算的发展前沿，既有理论深度，又有实用价值，可作为高校教材使用，也可作为云计算研发人员和爱好者的学习和参考资料。
　　读者对象：可作为大学高年级和研究生云计算课程教材，也可作为云计算研究开发人员、爱好者的参考资料。

第1章  绪论
1.1  云计算的概念
1.2  云计算发展现状
1.3  云计算实现机制
1.4  网格计算与云计算
1.5  云计算的发展环境
1.5.1  云计算与3G
1.5.2  云计算与物联网
1.5.3  云计算与移动互联网
1.5.4  云计算与三网融合
1.6  云计算压倒性的成本优势
习题
参考文献
第2章  Google云计算原理与应用
2.1  Google文件系统GFS
2.1.1  系统架构
2.1.2  容错机制
2.1.3  系统管理技术
2.2  分布式数据处理MapReduce
2.2.1  产生背景
2.2.2  编程模型
2.2.3  实现机制
2.2.4  案例分析
2.3  分布式锁服务Chubby
2.3.1  Paxos算法
2.3.2  Chubby系统设计
2.3.3  Chubby中的Paxos
2.3.4  Chubby文件系统
2.3.5  通信协议
2.3.6  正确性与性能
2.4  分布式结构化数据表Bigtable
2.4.1  设计动机与目标
2.4.2  数据模型
2.4.3  系统架构
2.4.4  主服务器
2.4.5  子表服务器
2.4.6  性能优化
2.5  分布式存储系统Megastore
2.5.1  设计目标及方案选择
2.5.2  Megastore数据模型
2.5.3  Megastore中的事务及并发控制
2.5.4  Megastore基本架构
2.5.5  核心技术--复制
2.5.6  产品性能及控制措施
2.6  大规模分布式系统的监控基础架构Dapper
2.6.1  基本设计目标
2.6.2  Dapper监控系统简介
2.6.3  关键性技术
2.6.4  常用Dapper工具
2.6.5  Dapper使用经验
2.7  Google应用程序引擎
2.7.1  Google App Engine简介
2.7.2  应用程序环境
2.7.3  Google App Engine服务
2.7.4  Google App Engine编程实践
习题
参考文献
第3章  Amazon云计算AWS
3.1  Amazon平台基础存储架构：Dynamo
3.1.1  Dynamo在Amazon服务平台的地位
3.1.2  Dynamo架构的主要技术
3.2  弹性计算云EC2
3.2.1  EC2的主要特性
3.2.2  EC2基本架构及主要概念
3.2.3  EC2的关键技术
3.3.4  EC2安全及容错机制
3.3  简单存储服务S3
3.3.1  基本概念和操作
3.3.2  数据一致性模型
3.3.3  S3安全措施
3.4  简单队列服务SQS
3.4.1  SQS基本模型
3.4.2  两个重要概念
3.4.3  消息
3.4.4  身份认证
3.5  简单数据库服务Simple DB
3.5.1  重要概念
3.5.2  存在的问题及解决办法
3.5.3  Simple DB和其他AWS的结合使用
3.6  关系数据库服务RDS
3.6.1  SQL和NoSQL数据库的对比
3.6.2  RDS数据库原理
3.6.3  RDS的使用
3.7  内容推送服务CloudFront
3.7.1  内容推送网络CDN
3.7.2  云内容推送CloudFront
3.8  其他Amazon云计算服务
3.8.1  快速应用部署Elastic Beanstalk和服务模板CloudFormation
3.8.2  云中的DNS服务 Router 53
3.8.3  虚拟私有云VPC
3.8.4  简单通知服务SNS和简单邮件服务SES
3.8.5  弹性MapReduce服务
3.8.6  电子商务服务DevPay、FPS和Simple Pay
3.8.7  Amazon执行网络服务
3.8.8  土耳其机器人
3.8.9  Alexa Web服务
3.9  AWS应用实例
3.9.1  在线照片存储共享网站SmugMug
3.9.2  在线视频制作网站Animoto
3.10  小结
习题
参考文献
第4章  微软云计算Windows Azure
4.1  微软云计算平台
4.2  微软云操作系统Windows Azure
4.2.1  Windows Azure概述
4.2.2  Windows Azure计算服务
4.2.3  Windows Azure存储服务
4.2.4  Windows Azure Connect
4.2.5  Windows Azure CDN
4.2.6  Fabric控制器
4.2.7  Windows Azure应用场景
4.3  微软云关系数据库SQL Azure
4.3.1  SQL Azure概述
4.3.2  SQL Azure关键技术
4.3.3  SQL Azure应用场景
4.3.4  SQL Azure和SQL Server对比
4.4  Windows Azure AppFabric
4.4.1  AppFabric概述
4.4.2  AppFabric关键技术
4.5  Windows Azure Marketplace
4.6  微软云计算编程实践
4.6.1  利用Visual Studio2010开发简单的云应用程序
4.6.2  向Windows Azure平台发布应用程序
习题
参考文献
第5章  VMware云计算
5.1  VMware云产品简介
5.1.1  VMware云战略三层架构
5.1.2  VMware vSphere架构
5.1.3  云操作系统vSphere
5.1.4  底层架构服务vCloud Service Director
5.1.5  虚拟桌面产品VMware View
5.2  云管理平台 vCenter
5.2.1  虚拟机迁移工具
5.2.2  虚拟机数据备份恢复工具
5.2.3  虚拟机安全工具
5.2.4  可靠性组件FT和HA
5.3  云架构服务提供平台vCloud Service Director
5.3.1  创建虚拟数据中心和组织
5.3.2  网络的设计
5.3.3  目录管理
5.3.4  计费功能
5.4  VMware的网络和存储虚拟化
5.4.1  网络虚拟化
5.4.2  存储虚拟化
习题
参考文献
第6章  Hadoop：Google云计算的开源实现
6.1  Hadoop简介
6.2  Hadoop分布式文件系统HDFS
6.2.1  设计前提与目标
6.2.2  体系结构
6.2.3  保障可靠性的措施
6.2.4  提升性能的措施
6.2.5  访问接口
6.3  分布式数据处理MapReduce
6.3.1  逻辑模型
6.3.2  实现机制
6.4  分布式结构化数据表HBase
6.4.1  逻辑模型
6.4.2  物理模型
6.4.3  子表服务器
6.4.4  主服务器
6.4.5  元数据表
6.5  Hadoop安装
6.5.1  在Linux系统中安装Hadoop
6.5.2  在Windows系统中安装Hadoop
6.6  HDFS使用
6.6.1  HDFS 常用命令
6.6.2  HDFS 基准测试
6.7  HBase安装使用
6.7.1  HBase的安装配置
6.7.2  HBase的执行
6.7.3  Hbase编程实例
6.8  MapReduce编程
6.8.1  矩阵相乘算法设计
6.8.2  编程实现
习题
参考文献
第7章  Eucalyptus：Amazon云计算的开源实现
7.1  Eucalyptus简介
7.2  Eucalyptus技术实现
7.2.1  体系结构
7.2.2  主要构件
7.2.3  访问接口
7.2.4  服务等级协议
7.2.5  虚拟组网
7.3  Eucalyptus安装与使用
7.3.1  在Linux系统中安装Eucalyptus
7.3.2  Eucalyptus配置和管理
7.3.3  Eucalyptus常用命令的示例和说明
习题
参考文献
第8章  其他开源云计算系统
8.1  简介
8.1.1  Cassandra
8.1.2  Hive
8.1.3  VoltDB
8.1.4  Enomaly ECP
8.1.5  Nimbus
8.1.6  Sector and Sphere
8.1.7  abiquo
8.1.8  MongoDB
8.2  Cassandra
8.2.1  体系结构
8.2.2  数据模型
8.2.3  存储机制
8.2.4  读/写删过程
8.3  Hive
8.3.1  整体构架
8.3.2  数据模型
8.3.3  HQL语言
8.3.4  环境搭建
8.4  VoltDB
8.4.1  整体架构
8.4.2  自动数据分片技术
习题
参考文献
第9章  云计算仿真器CloudSim
9.1  CloudSim简介
9.2  CloudSim体系结构
9.2.1  CloudSim核心模拟引擎
9.2.2  CloudSim层
9.2.3  用户代码层
9.3  CloudSim技术实现
9.4  CloudSim的使用方法
9.4.1  环境配置
9.4.2  运行样例程序
9.5  CloudSim的扩展
9.5.1  调度策略的扩展
9.5.2  仿真核心代码
9.5.3  平台重编译
习题
参考文献
第10章  云计算研究热点
10.1  云计算体系结构研究
10.1.1  Youseff划分方法
10.1.2  Lenk划分方法
10.2  云计算关键技术研究
10.2.1  虚拟化技术
10.2.2  数据存储技术
10.2.3  资源管理技术
10.2.4  能耗管理技术
10.2.5  云监测技术
10.3  编程模型研究
10.3.1  All-Pairs编程模型
10.3.2  GridBatch编程模型
10.3.3  其他编程模型
10.4  支撑平台研究
10.4.1  Cumulus：数据中心科学云
10.4.2  CARMEN：e-Science云计算
10.4.3  RESERVOIR：云服务融合平台
10.4.4  TPlatform：Hadoop的变种
10.4.5  P2P环境的MapReduce
10.4.6  Yahoo云计算平台
10.4.7  微软的Dryad框架
10.4.8  Neptune框架
10.5  应用研究
10.5.1  语义分析应用
10.5.2  生物学应用
10.5.3  数据库应用
10.5.4  地理信息应用
10.5.5  商业应用
10.5.6  医学应用
10.5.7  社会智能应用
10.6  云安全研究
10.6.1  Anti-Spam Grid：反垃圾邮件网格
10.6.2  CloudAV：终端恶意软件检测
10.6.3  AMSDS：恶意软件签名自动检测
10.6.4  CloudSEC：协作安全服务体系结构
习题
参考文献
第11章  总结与展望
11.1  主流商业云计算解决方案比较
11.1.1  应用场景
11.1.2  使用流程
11.1.3  体系结构
11.1.4  实现技术
11.1.5  核心业务
11.2  主流开源云计算系统比较
11.2.1  开发目的
11.2.2  体系结构
11.2.3  实现技术
11.2.4  核心服务
11.3  国内代表性云计算平台比较
11.3.1  中国移动“大云”
11.3.2  阿里巴巴“阿里云”
11.3.3  “大云”与“阿里云”的比较
11.4  云计算的历史坐标与发展方向
11.4.1  互联网发展的阶段划分
11.4.2  云格（Gloud）--云计算的未来
习题
参考文献