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资源名称：云计算核心技术剖析 内容简介： 云计算是新一代IT计算模式，它运用先进的分布式计算及存储架构为用户提供方便的体验并降低使用成本。本书首先介绍了云计算理论方面的知识，接着剖析了多个顶尖云计算产品（比如GoogleApp Engine和SalesforceForce.com）的实现，介绍了非常重要的系统虚拟化技术和安全方面的机制，然后以云的核心模块之一——分布式数据库为实践方向，并以YunTable这个云时代的BigTable为例，来给大家演示如何手动编写和设计一个分布式数据库，最后对云计算的未来发展做了展望。 资源目录： 第一部分  理论篇 　第1章  云计算的概念 　　1.1  什么是云计算 　　　1.1.1  云计算的优点 　　　1.1.2  云计算的特点 　　1.2  云计算的由来 　　　1.2.1  思想演化 　　　1.2.2  技术支撑 　　1.3  云计算的诞生 　　　1.3.1  SaaS 的诞生 　　　1.3.2  “IT 不再重要”的发表 　　　1.3.3  Google 的三大核心技术 　　　1.3.4  AWS 的推出 　　　1.3.5  IBM 和Google 的合作 　　1.4  云计算的成长 　　1.5  云计算的影响 　　　1.5.1  服务器供应商 　　　1.5.2  软件开发商 　　　1.5.3  云终端供应商 　　　1.5.4  云供应商 　　　1.5.5  整个IT 产业 　　1.6  云计算的使用场景 　　　1.6.1  IDC 云 　　　1.6.2  企业云 　　　1.6.3  云存储系统 　　　1.6.4  虚拟桌面云 　　　1.6.5  开发测试云 　　　1.6.6  大规模数据处理云 　　　1.6.7  协作云 　　　1.6.8  游戏云 　　　1.6.9  HPC 云 　　　1.6.10  云杀毒 　第2章  云计算的架构 　　2.1  云的架构 　　　2.1.1  SaaS 　　　2.1.2  PaaS 　　　2.1.3  IaaS 　　　2.1.4  云管理层 　　　2.1.5  架构示例 　　2.2  云的4 种模式 　　　2.21  公有云 　　　2.2.2  私有云 　　　2.2.3  混合云 　　　2.2.4  行业云 第二部分  产品与技术篇 　第3章  Google App Engine 　　3.1  Google 的云计算产品 　　　3.1.1  SaaS 层 　　　3.1.2  PaaS 层 　　　3.1.3  IaaS 层 　　　3.1.4  云客户端 　　3.2  Google 的核心技术 　　　3.2.1  分布式基础设施 　　　3.2.2  分布式大规模数据处理 　　　3.2.3  分布式数据库技术 　　　3.2.4  数据中心优化技术 　　3.3  Google 的设计思想和整体架构 　　　3.3.1  设计思想 　　　3.3.2  整体架构 　　3.4  Google App Engine 简介 　　　3.4.1  历史 　　　3.4.2  功能 　　　3.4.3  使用流程 　　　3.4.4  主要组成部分 　　　3.4.5  编程模型 　　　3.4.6  限制和资费 　　3.5  Google App Engine 的使用 　　　3.5.1  例子 　　　3.5.2  搭建环境 　　　3.5.3  初始化项目 　　　3.5.4  编写数据库代码 　　　3.5.5  添加Web 处理方法 　　　3.5.6  测试和部署 　　3.6  Google App Engine 的架构 　　　3.6.1  设计理念 　　　3.6.2  架构 　　　3.6.3  流程 　　　3.6.4  Python 版和Java 版的区别 　　3.7  本地测试服务器的设计 　　　3.7.1  架构 　　　3.7.2  工作流程 　　3.8  Datastore 的设计 　　　3.8.1  使用方面 　　　3.8.2  实现方面 　　3.9  总结 　　　3.9.1  注意点 　　　3.9.2  最佳实践 　　　3.9.3  适用场景 　　　3.9.4  对未来的期望 　第4章  Salesforce Forcecom 　　4.1  Salesforce 简介 　　　4.1.1  公司历史 　　　4.1.2  Salesforce 的整体架构 　　　4.1.3  Forcecom 　　4.2  多租户的介绍 　　　4.2.1  概念 　　　4.2.2  多租户技术的优缺点 　　　4.2.3  常见的多租户模型 　　4.3  Forcecom 的多租户架构（上） 　　　4.3.1  总体架构 　　　4.3.2  元数据驱动 　　　4.3.3  应用服务器 　　　4.3.4  共享数据库 　　4.4  Forcecom 的多租户架构（下） 　　　4.4.1  应用服务器的模块 　　　4.4.2  数据库表的设计 　　　4.4.3  Apex 　　4.5  总结 　　　4.5.1  设计理念 　　　4.5.2  经验教训 　第5章  系统虚拟化 　　5.1  系统虚拟化简介 　　　5.1.1  虚拟化的概念 　　　5.1.2  系统虚拟化的概念 　　　5.1.3  系统虚拟化技术的分类 　　　5.1.4  系统虚拟化的用处 　　5.2  x86 虚拟化技术 　　　5.2.1  虚拟机的3 大特征 　　　5.2.2  为什么x86 架构很难被虚拟化 　　　5.2.3  CPU 虚拟化 　　　5.2.4  内存虚拟化 　　　5.2.5  I/O 虚拟化 　　　5.2.6  总结与预测 　　5.3  VMware vSphere 的简介 　　　5.3.1  VMware 的思路 　　　5.3.2  VMware vSphere 　　5.4  VMware ESX 的架构 　　　5.4.1  Service Console 　　　5.4.2  VMKernel 　　5.5  虚拟网络 　　　5.5.1  简介 　　　5.5.2  虚拟网卡 　　　5.5.3  虚拟交换机 　　5.6  动态迁移背后的奥秘 　　　5.6.1  动态迁移的实现机制 　　　5.6.2  动态迁移今后的挑战 　　5.7  虚拟器件 　　　5.7.1  虚拟器件的定义 　　　5.7.2  虚拟器件的主要组成部分 　　　5.7.3  虚拟器件的生命周期 　　　5.7.4  虚拟器件的好处 　　　5.7.5  虚拟器件的不足之处 　　　5.7.6  业界支持 　　　5.7.7  虚拟器件与云计算 　　5.8  OVF 协议 　　　5.8.1  OVF 信封 　　　5.8.2  OVF 环境文件 　　　5.8.3  使用流程 　　5.9  VMware 的云计算计划 　　　5.9.1  VMware vCloud Express 　　　5.9.2  VMware vCloud Director 　　　5.9.3  VMforce 　　5.10  Xen 的架构 　　　5.10.1  Xen 简介 　　　5.10.2  半虚拟化技术介绍 　　　5.10.3  Xen 的架构 　　5.11  Xen 的实现机制 　　　5.11.1  超级调用 　　　5.11.2  vCPU 调度 　　　5.11.3  中断虚拟化 　　　5.11.4  内存管理 　　　5.11.5  I/O 系统 　　　5.11.6  信息传递 　　　5.11.7  时间管理 　　5.12  Intel VT 技术 　　　5.12.1  VT-x 　　　5.12.2  EPT 　　　5.12.3  VT-d 　　　5.12.4  VT-c 　　5.13  最新的进展 　　　5.13.1  VMware vSphere 　　　5.13.2  Xen 　　　5.13.3  Intel VT 的PLE 技术 　第6章  Amazon EC 　　6.1  AWS 的概况 　　　6.1.1  简介 　　　6.1.2  产品类别 　　　6.1.3  产品特点 　　　6.1.4  成功案例 　　6.2  Amazon EC2 简介 　　6.3  Amazon EC2 的主要模块 　　　6.3.1  AMI 　　　6.3.2  实例 　　　6.3.3  存储 　　　6.3.4  安全方面 　　　6.3.5  可用区 　　　6.3.6  网络方面 　　　6.3.7  Web 管理界面 　　　6.3.8  API 　　6.4  Amazon EC2 的使用 　　　6.4.1  准备账号 　　　6.4.2  创建实例 　　　6.4.3  启动服务 　　6.5  Amazon EC2 的优缺点 　　　6.5.1  优点 　　　6.5.2  不足之处 　第7章  Cisco UCS 　　7.1  什么是UCS 　　7.2  UCS 的架构 　　　7.2.1  Cisco UCS 6100 系列互联阵列 　　　7.2.2  Cisco UCS 管理程序 　　　7.2.3  Cisco UCS 2100 系列扩展模块 　　　7.2.4  Cisco UCS 5100 系列刀片机箱 　　　7.2.5  Cisco B 系列刀片服务器 　　　7.2.6  Cisco UCS 网络适配器 　　7.3  UCS 的核心技术之内存扩展 　　　7.3.1  Xeon 5500 内存架构 　　　7.3.2  思科的内存扩展技术 　　7.4  UCS 的核心技术之VN-Link 　　　7.4.1  虚拟网络的难题 　　　7.4.2  Cisco Nexus 1000V 的方案 　　　7.4.3  NIV 的方案 　　7.5  UCS 的核心技术之统一网络 　　　7.5.1  数据中心的现状 　　　7.5.2  统一网络简介 　　　7.5.3  统一网络的基石 　　　7.5.4  不足之处 　　7.6  为虚拟化而生 　　　7.6.1  虚拟化的目标 　　　7.6.2  服务器整合 　　　7.6.3  简化系统管理 　　　7.6.4  加速应有部署 　第8章  云计算的安全 　　8.1  云计算安全的概念 　　　8.1.1  新的挑战 　　　8.1.2  现有安全系统的不足 　　　8.1.3  云计算的优势 　　8.2  云计算安全的架构 　　　8.2.1  云客户端 　　　8.2.2  云端 　　　8.2.3  第三方机构 　　8.3  Salesforce Forcecom 的安全机制 　　　8.3.1  整体监管和合规性 　　　8.3.2  用户管理 　　　8.3.3  数据管理 　　　8.3.4  系统和网络 　　　8.3.5  物理设施 　　8.4  AWS 的安全机制 　　　8.4.1  整体监管和合规性 　　　8.4.2  用户管理 　　　8.4.3  数据管理 　　　8.4.4  应用保护 　　　8.4.5  系统与网络 　　　8.4.6  物理设施 　　8.5  为什么云计算更安全 　　　8.5.1  安全管理方面 　　　8.5.2  高可用性方面 　　　8.5.3  数据安全方面 　　　8.5.4  人才方面 　　　8.5.5  广域网方面 　　　8.5.6  总结 第三部分  实践篇 　第9章  深入分析BigTable 　　9.1  BigTable 简介 　　9.2  BigTable 的架构 　　9.3  BigTable 的数据模型和调用接口 　　　9.3.1  数据模型 　　　9.3.2  调用接口 　　9.4  BigTable 的存储模型 　　　9.4.1  Tablet 的运行机制 　　　9.4.2  SSTable 的介绍 　　　9.4.3  Compaction 机制 　　9.5  BigTable 的分布式模型 　　　9.5.1  综述 　　　9.5.2  Chubby 　　　9.5.3  如何定位Tablet 　　　9.5.4  如何分配Tablet 　　9.6  BigTable 的文件系统 　　　9.6.1  GFS 简介 　　　9.6.2  GFS 的架构 　　　9.6.3  GFS 与BigTable 的协作 　　9.7  BigTable 的优化技术 　　　9.7.1  局部性群组 　　　9.7.2  压缩 　　　9.7.3  通过缓存提高读操作的性能 　　　9.7.4  Bloom 过滤器 　　　9.7.5  提交日志的实现 　　　9.7.6  利用不变性 　　9.8  BigTable 的功能集 　　　9.8.1  论文中提到的特性 　　　9.8.2  新特性 　第10章  YunTable 概览 　　10.1  为什么要开发YunTable 　　10.2  YunTable 的目标 　　　10.2.1  02 版的主要目标 　　　10.2.2  一些限制 　　10.3  YunTable 的数据模型 　　10.4  YunTable 的命令行 　　　10.4.1  Add 命令 　　　10.4.2  Put 命令 　　　10.4.3  Get 命令 　　10.5  YunTable 的架构 　　　10.5.1  Master 节点 　　　10.5.2  Region 节点 　　　10.5.3  客户端 　　10.6  工作流程 　　　10.6.1  流程1：启动Master 节点 　　　10.6.2  流程2：启动Region 节点 　　　10.6.3  流程3：启动客户端 　　　10.6.4  流程4：添加Master 节点 　　　10.6.5  流程5：添加Region 节点 　　　10.6.6  流程6：创建表格 　　　10.6.7  流程7：创建列组 　　　10.6.8  流程8：添加数据 　　　10.6.9  流程9：根据Row Key 查询 　　10.7   YunTable 的使用 　　　10.7.1  准备环境 　　　10.7.2  测试用例 　　　10.8  YunTable 的规划 　第11章 YunTable 的代码剖析 　　11.1  基础知识 　　　11.1  编程规范 　　　11.1.2  代码结构 　　　11.1.3  开发环境 　　　11.1.4  重要设定 　　11.2  基础部分 　　　11.2.1  Utils 　　　11.2.2  List 　　　11.2.3  Item 　　　11.2.4  Conf 　　　11.2.5  RPC 　　11.3  Master 部分 　　　11.3.1  数据结构部分 　　　11.3.2  对外接口部分 　　　11.3.3  实现部分 　　11.4  Region 部分 　　　11.4.1  Region 　　　11.4.2  WAL 　　　11.4.3  Tablet 　　　11.4.4  Memstore 　　　11.4.5  YFile 　　11.5  客户端部分 　　　11.5.1  数据结构部分 　　　11.5.2  实现部分 第四部分  展望篇 　第12 章  云计算的未来 　　12.1  云计算的服务模式 　　　12.1.1  比较 　　　12.1.2  未来的竞争 　　12.2  云计算的商业模式 　　　12.2.1  “超市”模式 　　　12.2.2  “电厂”模式 　　　12.2.3  “超市”模式和“电厂”模式的区别 　　　12.2.4  超市还是电厂 　　12.3  云计算与中国 　　　12.3.1  现状 　　　12.3.2  对未来的期望 　　12.4  云计算最新技术 　　　12.4.1   Facebook 的Open Compute项目 　　　12.4.2  VMware 的开源PaaS CloudFoundry 　　　12.4.3  YunEngine 　　12.5  聊聊科技产业的未来 　　　12.5.1  潜在的优势 　　　12.5.2  主要方向 　　　12.5.3  驱动力 结尾 附录 资源截图：

资源名称：基于Kubernetes的容器云平台实战 PDF 内容简介： 从PaaS平台建设和运维的角度去理解、分析和解决问题，囊括了Docker入门、Kubernetes技术架构及核心原理、网络及存储方案、行业实践指南、PaaS生态链以及发展趋势等方面的内容，图文并茂、内容丰富、由浅入深、讲解全面，具有很强的可借鉴性。 作者简介： 陆平，博士，高级工程师，中兴通讯云计算及政企业务产品总经理，主要从事云计算、大数据、增强现实、基于多媒体服务技术等方面的研究，是中国计算机协会CCF会员、服务计算专委、CCF大数据专家委员会委员、中国电子学会云计算专家委员会专家委员、江苏省云计算工程技术中心主任、江苏省大数据存储及应用重点实验室主任，主持和参与了国家科技重大专项、国家科技支撑计划、863专项、发改委企业专项、江苏省科技成果转化项目等多项省部级科研课题，获得过多项省部级科技进步奖，拥有20多项发明专利。撰写了《物联网能力开放与应用》和《云计算中的大数据技术与应用》等著作，在国内外知名刊物上发表过多篇论文。 资源目录： 序 前言 第1章　Docker简介 1 1.1　什么是Docker 1 1.2　为什么要用Docker 3 1.3　Docker基本概念 4 1.3.1　镜像 4 1.3.2　容器 6 1.3.3　镜像仓库 8 1.4　Docker架构及原理 8 1.4.1　Docker架构 8 1.4.2　Docker原理 11 1.4.3　容器网络 15 1.4.4　容器存储 16 1.5　Docker安装 16 1.5.1　手动安装模式 17 1.5.2　Ubuntu中自动化安装Docker 18 1.5.3　CentOS中自动化安装Docker 19 第2章　容器引擎 21 2.1　容器引擎实现原理 22 2.2　容器生命周期管理 29 2.3　容器状态管理 33 2.4　访问运行状态容器 35 2.5　访问容器内容 36 第3章　镜像管理 37 3.1　Dockerfile及镜像制作 37 3.1.1　Dockerfile的作用 37 3.1.2　Dockerfile文件构成 37 3.1.3　常用命令集 38 3.1.4　构建镜像 38 3.2　镜像基本操作 38 3.2.1　从镜像仓库下载镜像 38 3.2.2　将本地镜像上传到镜像仓库 39 3.2.3　查看本地镜像 39 3.2.4　导出和导入本地镜像 40 3.2.5　构建镜像 41 3.2.6　修改本地镜像标识 42 3.2.7　删除本地镜像 42 3.3　Dockerfile优化 42 3.3.1　Dockerfile检查项 42 3.3.2　Dockerfile优化实例 43 3.3.3　检查及优化工具 44 3.4　操作系统基础镜像制作 44 3.4.1　操作系统版本选择 45 3.4.2　操作系统参数调整 45 3.4.3　确定基础rpm包范围 45 3.4.4　确定常用命令范围 46 3.4.5　操作系统镜像制作过程 48 3.4.6　系统资源限制配置说明 49 3.5　容器镜像安全加固 49 3.5.1　容器安全加固规范 49 3.5.2　安全检查工具 51 第4章　镜像仓库管理 52 4.1　Docker Registry 52 4.1.1　Docker Hub 52 4.1.2　第三方公共仓库 53 4.1.3　建立私有镜像仓库 53 4.2　Harbor 54 4.2.1　Harbor架构 55 4.2.2　Harbor的镜像同步机制 56 4.2.3　Harbor用户认证 56 4.2.4　Harbor容器镜像安全扫描 57 4.2.5　Harbor部署实战 57 第5章　Docker相关部署实践 59 5.1　MySQL Docker部署实践 59 5.1.1　MySQL简介 59 5.1.2　MySQL为什么要容器化部署 60 5.1.3　MySQL容器化操作实践 60 5.2　Docker支持GPU实践 62 5.2.1　GPU简介 62 5.2.2　CPU与GPU的对比 63 5.2.3　通过nvidia-docker使用GPU 63 第6章　Kubernetes简介 65 6.1　PaaS简介 65 6.1.1　传统PaaS系统 65 6.1.2　基于Docker的新型PaaS平台 67 6.2　为什么需要Kubernetes 69 6.3　Kubernetes的由来 69 6.3.1　Kubernetes的特点 69 6.3.2　Kubernetes的历史 70 6.4　Kubernetes核心概念 71 第7章　Kubernetes架构和部署 73 7.1　Kubernetes架构及组件 73 7.1.1　Master节点 73 7.1.2　Node节点 75 7.1.3　调度控制原理 76 7.1.4　集群功能模块间的通信 76 7.1.5　Kubernetes高可用方案 77 7.2　Kubernetes部署方案总结 77 第8章　Pod相关核心技术 81 8.1　Pod 81 8.1.1　Pod定义文件详解 81 8.1.2　基本操作 83 8.1.3　Pod与容器 85 8.1.4　镜像 86 8.1.5　其他设置 86 8.1.6　Pod调度 89 8.1.7　Pod生命周期 90 8.2　Label 92 8.3　Replication Controller和Replica Set 93 8.3.1　RC定义文件详解 93 8.3.2　RC与Pod的关联——Label 95 8.3.3　弹性伸缩 97 8.3.4　滚动升级 98 8.3.5　新一代副本控制器Replica Set 100 8.4　Horizontal Pod Autoscaler 101 8.5　Deployment 102 8.6　Job 105 8.7　StatefulSet 106 8.7.1　使用StatefulSet 106 8.7.2　扩容/缩容StatefulSet 108 8.8　ConfigMap 110 8.9　健康检查 112 8.9.1　流程健康检查 112 8.9.2　应用健康检查 112 第9章　Kubernetes Service 114 9.1　容器及Pod间通信 115 9.2　kube-proxy 117 9.3　DNS服务发现机制 118 9.4　Headless服务 119 9.5　Kubernetes服务 120 9.5.1　ClusterIP 122 9.5.2　NodePort 123 9.5.3　LoadBalancer 125 9.5.4　Ingress 125 9.6　网络策略 127 9.7　完整的Kubernetes服务发布实践 128 9.7.1　各Kubernetes集群 LoadBalancer服务发布 130 9.7.2　Ingress服务发布 132 9.7.3　服务发现 133 第10章　Kubernetes网络 134 10.1　单主机Docker网络通信 134 10.1.1　Host模式 135 10.1.2　Container模式 135 10.1.3　None模式 136 10.1.4　Bridge模式 136 10.1.5　基础网络模型的优缺点分析 137 10.2　跨主机Docker网络通信 137 10.2.1　Flannel网络方案 139 10.2.2　Calico网络方案 140 10.2.3　利用Kuryr整合OpenStack与Kubernetes网络 143 10.2.4　网络方案对比分析 144 第11章　Kubernetes存储 145 11.1　存储使用场景 145 11.2　文件存储的几种形式 146 11.3　Flex Volume存储管理方案 148 11.3.1　为什么需要灵活存储组件 148 11.3.2　如何实现灵活存储组件 148 11.4　标准化容器存储接口CSI 149 第12章　安全及多租户配额管理 150 12.1　API服务器认证 151 资源截图：

资源名称：Kafka源码解析与实战  内容简介： 本书从LinkedIn（领英）公司内部大数据架构讲起，引申出消息队列Kafka，接着讲解Kafka的基本架构，然后着重分析Kafka内部的各模块实现细节。从诞生背景至架构组成，再到内部实现细节，由浅入深，循序渐进。本书不仅讲解Kafka内部的实现原理，而且还详细描述Kafka外部的维护工具，对外的客户端编程原理以及和第三方集成的方式。本书在讲解Kafka的过程中穿插了大量的图片，图文并茂，生动形象，使读者能更加深入地熟悉Kafka。 作者简介： 王亮 架构师，曾在华为担任虚拟化技术工程师，后加入大华公司任分布式数据库系统架构师，研究兴趣为分布式存储、分布式数据库、消息系统等。 资源目录： 序 前言 第1章　Kafka简介 1 1.1　Kafka诞生的背景 1 1.2　Kafka在LinkedIn内部的应用 3 1.3　Kafka的主要设计目标 4 1.4　为什么使用消息系统 4 1.5　本章小结 5 第2章　Kafka的架构 6 2.1　Kafka的基本组成 6 2.2　Kafka的拓扑结构 8 2.3　Kafka内部的通信协议 9 2.4　本章小结 12 第3章　Broker概述 13 3.1　Broker的启动 13 3.2　Broker内部的模块组成 15 3.3　本章小结 18 第4章　Broker的基本模块 19 4.1　SocketServer 19 4.2　KafkaRequestHandlerPool 25 4.3　KafkaApis 27 4.3.1　LogManager 27 4.3.2　ReplicaManager 37 4.3.3　OffsetManager 47 4.3.4　KafkaScheduler 51 4.3.5　KafkaApis 52 4.4　KafkaHealthcheck 81 4.5　TopicConfigManager 83 4.6　本章小结 85 第5章　Broker的控制管理模块 86 5.1　KafkaController的选举策略 86 5.2　KafkaController的初始化 91 5.2.1　Leader状态下KafkaController的初始化 91 5.2.2　Standby状态下KafkaController的初始化 94 5.3　Topic的分区状态转换机制 95 5.3.1　分区状态的分类 95 5.3.2　分区状态的转换 96 5.3.3　PartitionStateMachine模块的启动 102 5.4　Topic分区的领导者副本选举策略 103 5.4.1　NoOpLeaderSelector 104 5.4.2　Off?linePartitionLeaderSelector 104 5.4.3　ReassignedPartitionLeader-Selector 106 5.4.4　PreferredReplicaPartition-LeaderSelector 107 5.4.5　ControlledShutdownLeader-Selector 108 5.5　Topic分区的副本状态转换机制 109 5.5.1　副本状态的分类 110 5.5.2　副本状态的转换 111 5.5.3　ReplicaStateMachine模块的启动 117 5.6　KafkaController内部的监听器 118 5.6.1　TopicChangeListener 119 5.6.2　AddPartitionsListener 121 5.6.3　PartitionsReassignedListener 122 5.6.4　ReassignedPartitionsIsr-ChangeListener 128 5.6.5　PreferredReplicaElection-Listener 130 5.6.6　BrokerChangeListener 132 5.6.7　DeleteTopicsListener 135 5.7　Kafka集群的负载均衡流程 136 5.8　Kafka集群的Topic删除流程 140 5.9　KafkaController的通信模块 146 5.10　本章小结 150 第6章　Topic的管理工具 151 6.1　kafka-topics.sh 151 6.1.1　createTopic 153 6.1.2　alterTopic 156 6.1.3　listTopics 160 6.1.4　describeTopic 161 6.1.5　deleteTopic 163 6.2　kafka-reassign-partitions.sh 164 6.2.1　generateAssignment 166 6.2.2　executeAssignment 167 6.2.3　verifyAssignment 170 6.3　kafka-preferred-replica-election.sh 172 6.4　本章小结 175 第7章　生产者 176 7.1　设计原则 176 7.2　示例代码 176 7.3　模块组成 180 7.3.1　ProducerSendThread 180 7.3.2　ProducerPool 182 7.3.3　DefaultEventHandler 184 7.4　发送模式 189 7.4.1　同步模式 189 7.4.2　异步模式 189 7.5　本章小结 192 第8章　消费者 193 8.1　简单消费者 193 8.1.1　设计原则 193 8.1.2　消费者流程 194 8.1.3　示例代码 195 8.1.4　原理解析 200 8.2　高级消费者 202 8.2.1　设计原则 202 8.2.2　消费者流程 203 8.2.3　示例代码 204 8.2.4　原理解析 205 8.3　本章小结 227 第9章　Kafka的典型应用 228 9.1　Kafka和Storm的集成 228 9.1.1　Storm简介 228 9.1.2　示例代码 230 9.2　Kafka和ELK的集成 235 9.2.1　ELK简介 235 9.2.2　配置流程 236 9.3　Kafka和Hadoop的集成 237 9.3.1　Hadoop简介 237 9.3.2　示例代码 239 9.4　Kafka和Spark的集成 242 9.4.1　Spark简介 242 9.4.2　示例代码 245 9.5　本章小结 247 第10章　Kafka的综合实例 248 10.1　安防大数据的主要应用 248 10.2　Kafka在安防整体解决方案中的角色 249 10.3　典型业务 250 10.3.1　车辆人脸图片数据的入库 251 10.3.2　视频数据的入库 252 10.3.3　数据延时的监控 254 10.3.4　数据质量的监控 256 10.3.5　布控统计 258 10.3.6　容灾备份 259 10.4　本章小结 260 资源截图：

资源名称：云：7种清晰的商业模式 内容简介： 　这是一本讲述商业模式的先锋图书。作者拥有在斯坦福大学多年的授课经验，从商业视角讲述云计算的商业模式。该书是一本优秀易读的介绍云计算的图书，为那些想了解云计算服务下的销售或购买模式的读者提供了一个全新的视角。本书还为读者配有丰富的案例和故事，使你阅读更有趣。 资源目录： 读者评价 编委会 总序 前言 第1章　“十一精英” 　软件的成本 　Concur 　Salesforce.com 　RightNow Technologies 　Kenexa 　Taleo 　DealerTrack 　Vocus 　Omniture 　Constant Contact 　Successfactors 　Netsuite 　小结 第2章　七德七罪 　模式一：传统 　模式二：开源 　模式三：业务外包 　模式四：混合型 　模式五：混合型+ 　模式六：服务形式的软件 　模式七：互联网 　小结 第3章　银弹（高招） 　应用频谱 　数据库架构 　测试/质量保证 　关于CEMLI 　账单：多些，再多些 　戈德堡规则 　小结 第4章　平稳操作 　在暴雨前做好准备 　可用性再高也不过分 　问题其实没有那么多 　关于性能 　快速改变的艺术 　里迪的规则 　小结 第5章　公有云平台 　亚马逊 　谷歌 　Facebook 　Salesforce.com 　NetSuite 　太阳微系统 　小结 第6章　私有云平台 　物理情况 　你需要有电力 　位置独立及应用 　微软 　AT＆T公司 　NTT Europe Online 　IBM公司 　惠普 　小结 第7章　谁在电梯里 　面向市场营销云计算 　博客 　搜索 　电子邮件 　出名的途径：社交网络 　度量 　小结 第8章　食人者：汉尼拔 　销售模式四 　销售模式六 　销售人员报酬 　间接渠道 　开始运行 　魔术数字 　小结 第9章　拿钱来说话 　企业计量 　收入确认 　合同 　服务水准协议 　让它运转起来 　财务分析 　小结 第10章　组织以人为本 　合适的员工，正确的阶段 　合适的员工 　正确的文化 　正确的组织形式 　小结 第11章　下一步怎么办 　软件即答案 　专业分工 　工作的世界 　深度网络 　人+信息 　小结 第12章　软件业的新生 致谢 译者后记 资源截图：

资源名称：《云计算原理及应用技术》PDF 内容简介： 《云计算原理及应用技术》由张水平、张凤琴著 ，是云数据中心课题组在多年理论研究和科研实践的 基础上，参考了大量的研究文献 编写而成。《云计算原理及应用技术》从广度和深度 上系统地讲述了关于云计算、云数据中心的基本概念 及其相关 技术，包括虚拟化技术、基于SOA架构的服务开发方 法与工具、云数据中心的规划设计、性 能功能测试方法与工具、大数据存储与管理、数据的 分析挖掘等。为加深对本书基本知识的 理解和掌握，在理论讲述的基础上，还适当加入了实 例，如在讲述云数据中心的测试方法时， 加入了Loadrunner测试工具的使用方法；在讲述服务 开发方法时加入了基于微软开发平台的 Web Service开发实例；在讲解数据的分析挖掘时加 入了两类典型的分析工具应用方法介绍等。 资源目录： 第1章  概述   1.1 云计算及发展     1.1.1 云计算概念     1.1.2 云计算特点     1.1.3 云计算发展     1.1.4 云计算相关技术   1.2 云计算体系架构     1.2.1 云计算参考架构     1.2.2 云计算技术体系     1.2.3 云计算分层服务模式     1.2.4 云服务布署   1.3 数据中心     1.3.1 数据中心概念     1.3.2 数据中心发展     1.3.3 传统数据中心特点     1.3.4 云数据中心   1.4 物联网与云计算     1.4.1 物联网概述     1.4.2 物联网与云计算关系     1.4.3 物联网与云计算集成应用   小结 第2章  虚拟化技术   2.1 虚拟化技术概述     2.1.1 虚拟化技术定义     2.1.2 虚拟化技术有关术语     2.1.3 虚拟化产品介绍     2.1.4 虚拟化技术优势     2.1.5 虚拟化的分类及关键特征     2.1.6 虚拟化技术应用   2.2 平台虚拟化     2.2.1 平台虚拟化技术分类     2.2.2 平台虚拟化技术架构     2.2.3 虚拟机监视器实现原理   2.3 资源虚拟化     2.3.1 网络资源虚拟化     2.3.2 计算资源虚拟化     2.3.3 存储资源虚拟化     2.3.4 软件资源虚拟化   2.4 虚拟机的动态迁移     2.4.1 虚拟机动态迁移简介     2.4.2 虚拟机动态迁移优势     2.4.3 虚拟机迁移相关技术     2.4.4 虚拟机迁移分类     2.4.5 虚拟机动态迁移实现   2.5 虚拟化资源管理     2.5.1 云操作系统管理功能     2.5.2 云操作系统管理实例     2.5.3 云操作系统开发的技术路线   小结 第3章  SOA架构及开发技术   3.1 SOA架构概述     3.1.1 SOA定义     3.1.2 SOA体系架构     3.1.3 SOA特征     3.1.4 SOA实现技术   3.2 WebService技术     3.2.1 webService概述     3.2.2 webService关键技术     3.2.3 webService开发方式   3.3 WebSerVice开发及应用实例     3.3.1 webService服务开发流程     3.3.2 基于.NET的WebService应用程序实例     3.3.3 基于Java的WebService应用程序实例   小结 第4章  大数据的存储与管理   4.1 大数据概述     4.1.1 大数据的基本特性     4.1.2 大数据带来的挑战   4.2 大数据存储模型分类     4.2.1 键值存储模型     4.2.2 列存储模型     4.2.3 文档存储模型     4.2.4 图结构存储模型     4.2.5 典型NoSQL数据库系统   4.3 Hadoop大数据存储管理技术     4.3.1 Hadoop技术框架     4.3.2 HBase数据存储技术     4.3.3 Hive数据仓库技术     4.3.4 Pig数据处理技术   4.4 Google数据处理新技术     4.4.1 内容索引系统Caffeine     4.4.2 数据交互分析系统Dremel     4.4.3 大规模图计算方法Pregel   4.5 大数据存储管理相关技术     4.5.1 大数据并行处理技术     4.5.2 大数据处理Sharding技术     4.5.3 分布式缓存与Memcached系统     4.5.4 数据容错与数据复制技术   小结 第5章  云数据中心设计与测试   5.1 概述。     5.2 云数据中心需求分析     5.2.1 用户分析     5.2.2 应用分析   5.3 云数据中心规划与设计     5.3.1 规划设计原则     5.3.2 网络架构的规划设计     5.3.3 网络互连设备的选择     5.3.4 服务器规划设计     5.3.5 存储系统规划设计   5.4 云数据中心工程实施   5.5 云数据中心功能性能测试     5.5.1 hadRunner测试软件概述     5.5.2 网络架构性能测试     5.5.3 云管理平台功能测试   小结 第6章  数据分析技术   6.1 数据分析概述     6.1.1 术语和指标     6.1.2 数据分析体系结构     6.1.3 数据分析处理的步骤   6.2 数据预处理方法     6.2.1 主题分析     6.2.2 数据抽取     6.2.3 数据清洗     6.2.4 数据变换     6.2.5 数据聚合     6.2.6 属性约简   6.3 典型数据分析方法     6.3.1 描述式数据分析     6.3.2 关联挖掘分析     6.3.3 聚类挖掘分析     6.3.4 分类与预测分析     6.4 数据分析工具及应用     6.4.1 数据分析工具简介     6.4.2 Excel数据分析     6.4.3 SPSS软件数据分析   小结 第7章  云数据中心管理与维护实例   7.1 TCloudElasterStack概述     7.1.1 术语     7.1.2 系统布署架构   7.2 TCloudElasterStack布署和安装     7.2.1 系统布署     7.2.2 系统安装   7.3 用户管理     7.3.1 用户的建立和删除     7.3.2 账号的建立和删除     7.3.3 管理员的建立和删除   7.4 虚拟机管理     7.4.1 模板的创建与管理     7.4.2 虚拟机的创建与管理     7.4.3 虚拟机实时检测   小结 参考文献 资源截图：

资源名称：Docker全攻略 PDF  内容简介： Docker 是一个充满挑战性和趣味性的开源项目，它彻底释放了Linux 虚拟化的威力，极大地缓解了云计算资源供应紧张的局面。与此同时，Docker 也成倍地降低了云计算供应成本，让应用的部署、测试和开发变成了一件轻松、高效和有意思的事情。 《Docker全攻略》由浅入深，从基本原理入手，系统讲解了Docker 的原理、构建与操作。同时讲解了Docker 在实际生产环境中的使用，最后还探讨了Docker 的底层实现技术和基于Docker 的相关开源技术。前4 章为基础内容，供用户理解Docker 和配置Docker 运行环境。第5 章到第9 章为Docker 基本操作，主要讲解了Docker命令操作实例和Docker 命令实现原理。第10 到第12 章为Docker 高级操作，介绍了Docker 内核相关知识点，适合高级用户参考其内核运行机制。第13 章到第15 章给出了Docker 典型应用场景和实践案例。 《Docker全攻略》既适用于具备Linux 基础知识的Docker 初学者，也适用于具有开发功底想深入研究Docker 内核的高级用户。《Docker全攻略》所提供的实践案例，可供在实际生产环境部署时借鉴。 资源目录： 第一篇 Docker简介 第1章 Docker的前世今生2 1.1 什么是LXC2 1.2 Docker为什么选择了AUFS2 1.3 Docker是如何产生的3 第2章 Docker现状5 2.1 Docker应用范围5 2.2 Docker的优缺点6 第3章 Docker将如何改变未来8 第二篇 Docker基础 第4章 如何安装Docker12 4.1 安装Docker前需要知道的事12 4.2 Linux平台安装Docker13 4.3 MAC/OS平台安装Docker15 4.4 Windows平台如何支持Docker20 4.5 在其他平台中安装Docker23 第5章 Docker基本命令28 5.1 Docker操作命令28 5.2 Docker网络命令83 5.3 Docker 安全命令86 5.4 Docker 资源命令87 5.5 Docker RestFul命令95 5.6 Docker组件命令190 第6章 Docker命令剖析205 6.1 Docker操作命令216 6.2 Docker网络命令389 6.3 Docker安全命令416 6.4 Docker资源命令422 第7章 Dockerfile介绍468 7.1 Dockerfile有什么用468 7.2 如何编写Dockerfile470 第8章 Dockerfile最佳实践481 第9章 Docker部署案例489 第三篇 Docker进阶 第10章 Docker运行剖析494 10.1 Docker的生命周期494 10.2 Docker Daemon496 10.3 Docker CLI498 第11章 Docker内核讲解500 11.1 Docker背后的Namespace500 11.2 Docker的文件系统505 11.3 Docker的image管理508 第12章 Docker资源调度513 12.1 Docker如何管理资源513 12.2 Docker资源管理器516 第四篇 Docker生态圈 第13章 Docker的云生态环境520 13.1 Docker的开发语言520 13.2 支持Docker的开源组件525 13.3 CoreOS、Vagrant和Amazon如何支持Docker526 第五篇 Docker案例 第14章 基于Amazon的Docker部署案例530 第15章 基于CoreOS的Docker部署案例532 资源截图：

资源名称：R语言与数据挖掘最佳实践和经典案例 内容简介： 【内容简介】 数据挖掘技术已经广泛用于政府机关、银行、保险、零售、电信、医药和研究领域。最近，越来越多的数据挖掘工作开始使用R工具来完成，R是一个用于统计计算和制图的免费软件。在最近的调查中，R已经被评为数据挖掘领域最流行的工具。本书介绍将R语言用于数据挖掘应用（从学术研究到工业应用），从大量数据中提取出有用知识的各种实用方法。 本书面向数据挖掘领域的研究人员、数据挖掘方向的研究生，以及数据挖掘工程师和分析师，对于学习数据挖掘课程的学生来说具有巨大的参考价值，对于参加数据挖掘与分析的行业培训课程的人来说是非常有用的资料。 本书主要特色 ●　介绍了R用于数据挖掘应用的案例，涵盖了最常用的数据挖掘技术。 ●　提供了代码示例和数据，以便读者可以轻松地学习数据挖掘技术。 ●　现实应用中的特色案例研究有助于读者将学到的技术应用到自己的工作和研究中。 作者简介： Yanchang Zhao　从2009年起担任澳大利亚政府部门的高级数据挖掘分析师。在加入澳大利亚政府部门之前，他是悉尼科技大学工程和信息技术学院博士后研究员。他的研究兴趣包括聚类分析、关联规则、时间序列、孤立点检测、数据挖掘应用等，当前关注在数据挖掘应用中使用R语言。他是IEEE高级会员和澳大利亚分析专业人员协会成员。他发表了50多篇数据挖掘研究和应用方面的论文，并独立或与他人合作编写了3本著作。 资源目录： 第1章　简介1 1.1　数据挖掘1 1.2　R1 1.3　数据集2 1.3.1　iris数据集2 1.3.2　bodyfat数据集3 第2章　数据的导入与导出4 2.1　R数据的保存与加载4 2.2　.CSV文件的导入与导出4 2.3　从SAS中导入数据5 2.4　通过ODBC导入与导出数据6 2.4.1　从数据库中读取数据7 2.4.2　从Excel文件中导入与导出数据7 第3章　数据探索8 3.1　查看数据8 3.2　探索单个变量10 3.3　探索多个变量12 3.4　更多探索15 3.5　将图表保存到文件中19 第4章　决策树与随机森林21 4.1　使用party包构建决策树21 4.2　使用rpart包构建决策树24 4.3　随机森林29 第5章　回归分析33 5.1　线性回归33 5.2　逻辑回归38 5.3　广义线性回归38 5.4　非线性回归40 第6章　聚类41 6.1　k-means聚类41 6.2　k-medoids聚类43 6.3　层次聚类45 6.4　基于密度的聚类46 第7章　离群点检测50 7.1　单变量的离群点检测50 7.2　局部离群点因子检测53 7.3　用聚类方法进行离群点检测56 7.4　时间序列数据的离群点检测58 7.5　讨论59 第8章　时间序列分析与挖掘60 8.1　R中的时间序列数据60 8.2　时间序列分解60 8.3　时间序列预测62 8.4　时间序列聚类63 8.4.1　动态时间规整63 8.4.2　合成控制图的时间序列数据64 8.4.3　基于欧氏距离的层次聚类65 8.4.4　基于DTW距离的层次聚类66 8.5　时间序列分类67 8.5.1　基于原始数据的分类67 8.5.2　基于特征提取的分类68 8.5.3　k-NN分类69 8.6　讨论70 8.7　延伸阅读70 第9章　关联规则71 9.1　关联规则的基本概念71 9.2　Titanic数据集71 9.3　关联规则挖掘73 9.4　消除冗余78 9.5　解释规则79 9.6　关联规则的可视化80 9.7　讨论与延伸阅读82 第10章　文本挖掘84 10.1　Twitter的文本检索84 10.2　转换文本85 10.3　提取词干86 10.4　建立词项-文档矩阵88 10.5　频繁词项与关联90 10.6　词云91 10.7　词项聚类92 10.8　推文聚类94 10.8.1　基于k-means算法的推文聚类94 10.8.2　基于k-medoids算法的推文聚类96 10.9　程序包、延伸阅读与讨论98 第11章　社交网络分析99 11.1词项网络99 11.2推文网络102 11.3双模式网络107 11.4讨论与延伸阅读110 第12章　案例Ⅰ：房价指数的分析与预测111 12.1HPI数据导入111 12.2HPI数据探索112 12.3HPI趋势与季节性成分118 12.4HPI预测120 12.5房地产估价122 12.6讨论122 第13章　案例Ⅱ：客户回复预测与效益最大化123 13.1简介123 13.2KDD Cup 1998的数据123 13.3数据探索131 13.4训练决策树137 13.5模型评估140 13.6选择最优决策树143 13.7评分145 13.8讨论与总结148 第14章　案例Ⅲ：内存受限的大数据预测模型150 14.1简介150 14.2研究方法150 14.3数据与变量151 14.4随机森林152 14.5内存问题153 14.6样本数据的训练模型154 14.7使用已选变量建立模型156 14.8评分162 14.9输出规则168 14.9.1以文本格式输出规则168 14.9.2输出SAS规则的得分172 14.10总结与讨论177 第15章　在线资源178 15.1R参考文档178 15.2R178 15.3数据挖掘179 15.4R的数据挖掘180 15.5R的分类与预测181 15.6R的时间序列分析181 15.7R的关联规则挖掘181 15.8R的空间数据分析181 15.9R的文本挖掘182 15.10R的社交网络分析182 15.11R的数据清洗与转换182 15.12R的大数据与并行计算182 R语言数据挖掘参考文档184 参考资料197 通用索引201 包索引203 函数索引204 资源截图：

资源名称：《大师访谈—云计算推动商业与技术变革》PDF 下载  内容简介： 《大师访谈-云计算推动商业与技术变革》，本书通过对业界多家主流“云计算”服务提供厂商微软、google、ibm、苹果等高层和专家的访谈，帮助读者全面、深入地学习和理解云计算，通过不同专家对云计算的看法展现出云计算的全貌。这些充满睿智的对话里，有针锋相对，有自相矛盾，谈技术深入浅出，又不失诙谐幽默。本书不仅仅是介绍技术，更探讨思想，让大家了解“为什么要有云”。       资源目录： 第1章　探索前的准备  　1.1　初识云计算  　1.2　云计算的定义  　1.3　云计算的特点  　1.4　云计算的由来、发展及前景展望  　1.5　云计算的安全风险  第2章　与Google谈云  　2.1　漫谈：Google云计算  　2.2　高端对话：Google公司高管  　2.3　对话：克里斯托弗比希利亚  第3章　跟Microsoft谈云  　3.1　微软的云计算介绍  　3.2　微软服务战略的备忘录与分析  　3.3　对话：雷奥兹（Ray　Ozzie）  　3.3　对话：大卫坎贝尔  　3.5　对话：西门格斯特  　3.6　漫谈：微软云计算  　3.7　软件帝国的下一个脚步？  第4章　跟IBM谈云  　4.1　IBM云计算简介  　4.2　IBM云计算价值  　4.3　IBM蓝云解决方案  　4.4　IBM大中华区云计算中心  　4.5　漫谈：智慧星球  　4.6　高端对话：IBM云计算  第5章　跟亚马逊（Amazon）谈云  　5.1　亚马逊云计算简介  　5.2　对话：亚马逊云计算  第6章　跟苹果谈云  　6.1　苹果MobileMe 　6.2　漫谈：苹果MobileMe 　6.3　iTunes音乐商店  　6.4　漫谈：iTunes音乐商店  　6.5　iPad为云计算时代做准备  　6.6　漫谈：iPad 第7章　漫谈：云计算的真相  第8章　Azure服务平台简介  　8.1　Azure服务平台概述  　8.2　深入了解各项技术  　8.3　用于云的.NET框架  　8.4　Microsoft　.NET　Services简介  　8.5　Microsoft　.NET　Service　Bus 　8.6　Microsoft.NET　Access　Control　Service 　8.7　Microsoft　Workflow　Service 　8.8　简单的.NET　Workflow　Service示例  　8.9　综述  　8.10　小结  第9章　Google的方案  　9.1　Google　App　Engine 　9.2　Android为云计算做准备  　9.3　云端运算核心技术MapReduce 第10章　IBM的方案（部分）  　10.1　CloudBurst——开箱即用的云计算基础架构  　10.2　LotusLive——智慧的协作云  　10.3　XIV——适合云计算的存储  　10.4　SVC——云计算中的存储虚拟化  第11章　Amazon的技术方案  　11.1　Amazon　Web　Services 　11.2　Amazon　Simple　Storage　Service 　11.3　Amazon　EC2 　11.4　Amazon　SQS 　11.5　Amazon　SimpleDB 相关图片：

资源名称：Docker经典实例 PDF 内容简介： 本书结构明晰，示例丰富详实，是全面实用的Docker入门教程。作者全面介绍了Docker相关各种工具和平台，涵盖网络、镜像管理、配置以及包括Kubernetes和Mesos在内的编排和调度生态系统，对私有云和公有云上部署的应用程序都给出了丰富实用的解决方案和示例。本书适合运维人员、系统管理员和开发人员阅读。 作者简介： Sébastien Goasguen，Citrix高级开源解决方案架构师，主要从事Apache CloudStack项目，帮助开发CloudStack生态系统。他目前是Apache CloudStack项目的副总裁，也是Apache libcloud项目管理委员会的成员。 译者简介： 具有10余年软件开发经验，关注后台开发技术和各种编程语言。做过电子商务、金融、企业系统以及Android手机开发，写过Delphi，也兼做系统管理员和DBA，最近在做与Docker相关的工作。个人主页：http://liubin.org微信公众号：西小口物语（xxk_talks） 资源目录： 本书赞誉 xi 前言 xiii 第1章　Docker 入门　　1 1.0　简介　　1 1.1　在Ubuntu　　14.04 上安装Docker　　2 1.2　在CentOS　　6.5 上安装Docker　　3 1.3　在CentOS　　7 上安装Docker　　4 1.4　使用Vagrant 创建本地Docker 主机　　4 1.5　在树莓派上安装Docker　　6 1.6　在OS X 上通过Docker Toolbox 安装Docker　　7 1.7　在OS X 上通过Boot2Docker 安装Docker　　9 1.8　在Windows　　8.1 台式机上运行Boot2Docker　　13 1.9　使用Docker Machine 在云中创建Docker 主机　　14 1.10　使用Docker 实验版二进制文件　　18 1.11　在Docker 中运行Hello World　　18 1.12　以后台方式运行Docker 容器　　20 1.13　创建、启动、停止和移除容器　　21 1.14　使用Dockerfile 构建Docker 镜像　　22 1.15　在单一容器中使用Supervisor 运行WordPress　　24 1.16　使用两个链接在一起的容器运行WordPress 博客程序　　26 1.17　备份在容器中运行的数据库　　28 1.18　在宿主机和容器之间共享数据　　30 1.19　在容器之间共享数据　　31 1.20　对容器进行数据复制　　32 第2章　创建和共享镜像　　34 2.0　简介　　34 2.1　将对容器的修改提交到镜像　　35 2.2　将镜像和容器保存为tar 文件进行共享　　36 2.3　编写你的第一个Dockerfile　　37 2.4　将Flask 应用打包到镜像　　40 2.5　根据最佳实践优化Dockerfile　　42 2.6　通过标签对镜像进行版本管理　　43 2.7　使用Docker provider 从Vagrant 迁移到Docker　　45 2.8　使用Packer 构建Docker 镜像　　47 2.9　将镜像发布到Docker Hub　　50 2.10　使用ONBUILD 镜像　　53 2.11　运行私有registry　　54 2.12　为持续集成/部署在Docker Hub 上配置自动构建　　56 2.13　使用Git 钩子和私有registry 建立本地自动构建环境　　60 2.14　使用Conduit 进行持续部署　　61 第3章　Docker网络　　63 3.0　简介　　63 3.1　查看容器的IP地址　　64 3.2　将容器端口暴露到主机上　　65 3.3　在Docker中进行容器链接　　67 3.4　理解Docker容器网络　　69 3.5　选择容器网络模式　　72 3.6　配置Docker 守护进程iptables 和IP 转发设置　　74 3.7　通过Pipework 理解容器网络　　75 3.8　定制Docker 网桥设备　　80 3.9　在Docker 中使用OVS　　81 3.10　在Docker 主机间创建GRE 隧道　　83 3.11　在Weave 网络上运行容器　　85 3.12　在AWS 上运行Weave 网络　　87 3.13　在Docker 主机上部署flannel 覆盖网络　　89 3.14　在多台Docker 主机中使用Docker Network　　90 3.15　深入Docker Network 命名空间配置　　94 第4章　开发和配置Docker　　96 4.0　简介　　96 4.1　管理和配置Docker 守护进程　　97 4.2　从源代码编译自己的Docker 二进制文件　　98 4.3　为开发Docker 运行Docker 测试集　　100 4.4　使用新的Docker 二进制文件替换当前的文件　　101 4.5　使用nsenter　　102 4.6　runc 简介　　104 4.7　远程访问Docker 守护进程　　106 4.8　通过Docker 远程API 完成自动化任务　　107 4.9　从远程安全访问Docker 守护进程　　109 4.10　使用docker-py 访问远程Docker 守护进程　　111 4.11　安全使用docker-py　　113 4.12　更改存储驱动程序　　113 第5章　Kubernetes　　116 5.0　简介　　116 5.1　理解Kubernetes 架构　　118 5.2　用于容器间连接的网络pod　　120 5.3　使用Vagrant 创建一个多节点的Kubernetes 集群　　121 5.4　在Kubernetes 集群上通过pod 启动容器　　124 5.5　利用标签查询Kubernetes 对象　　126 5.6　使用replication controller 管理pod 的副本数　　127 5.7　在一个pod 中运行多个容器　　129 5.8　使用集群IP 服务进行动态容器链接　　131 5.9　使用Docker Compose 创建一个单节点Kubernetes 集群　　135 5.10　编译Kubernetes 构建自己的发布版本　　139 5.11　使用hyperkube 二进制文件启动Kubernetes 组件　　141 5.12　浏览Kubernetes API　　142 5.13　运行Kubernetes 仪表盘　　146 5.14　升级老版本API　　147 5.15　为Kubernetes 集群添加身份验证支持　　149 5.16　配置Kubernetes 客户端连接到远程集群　　150 第6章　为Docker 优化的操作系统　　152 6.0　简介　　152 6.1　在Vagrant 中体验CoreOS Linux 发行版　　153 6.2　使用cloud-init 在CoreOS 上启动容器　　155 6.3　通过Vagrant 启动CoreOS 集群，在多台主机上运行容器　　157 6.4　在CoreOS 集群上通过fleet 启动容器　　160 6.5　在CoreOS 实例之间部署flannel 覆盖网络　　162 6.6　使用Project Atomic 运行Docker 容器　　164 6.7　在AWS 上启动Atomic 实例运行Docker　　165 6.8　快速体验在Ubuntu Core Snappy 上运行Docker　　167 6.9　在AWS EC2 上启动Ubuntu Core Snappy 实例　　169 6.10　在RancherOS 中运行Docker 容器　　173 第7章　Docker 生态环境：工具　　175 7.0　简介　　175 7.1　使用Docker Compose创建WordPress站点　　176 7.2　使用Docker Compose在Docker上对Mesos和Marathon进行测试　　179 7.3　在Docker Swarm 集群上运行容器　　181 7.4　使用Docker Machine创建跨云计算服务提供商的Swarm集群　　183 7.5　使用Kitematic UI 管理本地容器　　185 7.6　使用Docker UI 管理容器　　187 7.7　使用Wharfee 交互式shell　　189 7.8　使用Ansible 的Docker模块对容器进行编排　　190 7.9　在Docker主机集群中使用Rancher管理容器　　193 7.10　使用Lattice 在集群中运行容器　　196 7.11　通过Apache Mesos 和Marathon 运行容器　　198 7.12　在Mesos 集群上使用Mesos Docker 容器化　　202 7.13　使用registrator 发现Docker 服务　　204 第8章　云计算中的Docker　　208 8.0　简介　　208 8.1　在公有云中运行Docker　　209 8.2　在AWS EC2 上启动Docker 主机　　212 8.3　在Google GCE 上启动Docker 主机　　215 8.4　在Microsoft Azure 上启动Docker 主机　　218 8.5　在AWS 上使用Docker Machine 启动Docker 主机　　220 8.6　在Azure 上使用Docker Machine 启动Docker 主机　　222 8.7　在Docker 容器中运行云服务提供商的CLI　　224 8.8　使用Google Container registry 存储Docker 镜像　　226 8.9　在GCE Google-Container 实例中使用Docker　　229 8.10　通过GCE 在云中使用Kubernetes　　231 8.11　配置使用EC2 Container Service　　234 8.12　创建一个ECS 集群　　237 8.13　在ECS 集群中启动Docker 容器　　240 8.14　利用AWS Beanstalk 对Docker 的支持在云中运行应用程序　　244 第9章　监控容器　　248 9.0　简介　　248 9.1　使用docker inspect 命令获取容器的详细信息　　249 9.2　获取运行中容器的使用统计信息　　251 9.3　在Docker 主机上监听Docker 事件　　252 9.4　使用docker logs 命令获取容器的日志　　254 9.5　使用Docker 守护进程之外的日志记录驱动程序　　254 9.6　使用Logspout 采集容器日志　　257 9.7　管理Logspout 路由来存储容器日志　　259 9.8　使用Elasticsearch 和Kibana 对容器日志进行存储和可视化　　261 9.9　使用Collectd 对容器指标进行可视化　　262 9.10　使用cAdvisor 监控容器资源使用状况　　267 9.11　通过InfluxDB、Grafana 和cAdvisor 监控容器指标　　269 9.12　使用Weave Scope 对容器布局进行可视化　　270 第10章　应用用例　　272 10.0　简介　　272 10.1　CI/CD：构建开发环境　　273 10.2　CI/CD：使用Jenkins 和Apache Mesos 构建持续交付工作流　　276 10.3　ELB：使用confd 和registrator 创建动态负载平衡器　　280 10.4　DATA：使用Cassandra 和Kubernetes 构建兼容S3 的对象存储　　286 10.5　DATA：使用Docker Network 构建MySQL Galera 集群　　290 10.6　DATA：以动态方式为MySQL Galera 集群配置负载平衡器　　292 10.7　DATA：构建Spark 集群　　294 关于作者　　298 关于封面　　298 资源截图：

资源名称：机器学习与R语言  资源截图：