雲計算與分布式係統：從並行處理到物聯網 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Kai Hwang，[美] Geoffrey C.Fox，[美] Jack J.Dongarra 著，武永衛，秦中元，李振宇 等 譯

圖書標籤:

• 雲計算
• 分布式係統
• 並行處理
• 物聯網
• 計算機科學
• 係統設計
• 網絡技術
• 大數據
• 高性能計算
• 架構模式

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111410652

版次：1

商品編碼：11176751

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2013-02-01

用紙：膠版紙

頁數：473

正文語種：中文

內容簡介

　　隨著信息技術的廣泛應用和快速發展，雲計算作為一種新興的商業計算模型日益受到人們的廣泛關注。《雲計算與分布式係統：從並行處理到物聯網》是一本完整講述雲計算與分布式係統基本理論及其應用的教材。書中從現代分布式模型概述開始，介紹瞭並行、分布式與雲計算係統的設計原理、係統體係結構和創新應用，並通過開源應用和商業應用例子，闡述瞭如何為科研、電子商務、社會網絡和超級計算等創建高性能、可擴展、可靠的係統。
　　《雲計算與分布式係統：從並行處理到物聯網》內容豐富，敘述深入淺齣，適閤作為計算機及相關專業雲計算、分布式係統或分布式計算課程的教材，同時也適閤專業技術人員參考使用。

作者簡介

　　Kai Hwang（黃鎧），擁有加州大學伯剋利分校博士學位。現為美國南加州大學電子工程與計算機科學終身教授，並先後擔任清華大學計算機與網絡係統方麵EMC講座教授、分布式與雲計算IV講習教授組的首席講座教授。他曾獲中國計算機學會頒發的第1屆（2004年）海外傑齣學者奬，並於2012年獲得國際（IEEE）雲計算大會（CloudCom）的終身成就奬。

　　Geoffrey C. Fox，美國印第安納大學計算機科學、信息與物理學院的傑齣教授和院長。他畢業於英國劍橋大學，在並行與分布式計算方麵著作豐碩。他曾任職加州理工學院、Syracuse等校，指導畢業瞭60餘位博士生。他目前也是清華大學的IV講座訪問教授。

　　Jack J. Dongarra，美國田納西大學電子工程與計算機科學傑齣教授，美國橡樹嶺國傢實驗室首席研究員。他是世界知名的超級計算機與並行計算專傢，也是美國工程院院士，清華大學的IV講座訪問教授。

目錄

齣版者的話
中文版序
序
前言
第一部分 係統建模、集群化和虛擬化
第1章 分布式係統模型和關鍵技術
1.1 互聯網之上的可擴展計算
1.1.1 互聯網計算的時代
1.1.2 可擴展性計算趨勢和新的範式
1.1.3 物聯網和CPS
1.2 基於網絡的係統技術
1.2.1 多核CPU和多綫程技術
1.2.2 大規模和超大規模GPU計算
1.2.3 內存、外部存儲和廣域網
1.2.4 虛擬機和虛擬化中間件
1.2.5 雲計算的數據中心虛擬化
1.3 分布式和雲計算係統模型
1.3.1 協同計算機集群
1.3.2 網格計算的基礎設施
1.3.3 對等網絡傢族
1.3.4 互聯網上的雲計算
1.4 分布式係統和雲計算軟件環境
1.4.1 麵嚮服務的體係結構（SOA）
1.4.2 分布式操作係統趨勢
1.4.3 並行和分布式編程模型
1.5 性能、安全和節能
1.5.1 性能度量和可擴展性分析
1.5.2 容錯和係統可用性
1.5.3 網絡威脅與數據完整性
1.5.4 分布式計算中的節能
1.6 參考文獻和習題
第2章 可擴展並行計算集群
2.1 大規模並行集群
2.1.1 集群發展趨勢
2.1.2 計算機集群的設計宗旨
2.1.3 基礎集群設計問題
2.1.4 Top500超級計算機分析
2.2 計算機集群和MPP體係結構
2.2.1 集群組織和資源共享
2.2.2 節點結構和MPP封裝
2.2.3 集群係統互連
2.2.4 硬件、軟件和中間件支持
2.2.5 大規模並行GPU集群
2.3 計算機集群的設計原則
2.3.1 單係統鏡像特徵
2.3.2 冗餘高可用性
2.3.3 容錯集群配置
2.3.4 檢查點和恢復技術
2.4 集群作業和資源管理
2.4.1 集群作業調度方法
2.4.2 集群作業管理係統
2.4.3 集群計算的負載共享設備（LSF）
2.4.4 MOSIX： Linux集群和雲的操作係統
2.5 頂尖超級計算機係統的個案研究
2.5.1 Tianhe��1A：2010年的世界最快超級計算機
2.5.2 Gray XT5 Jaguar：2009年的領先超級計算機
2.5.3 IBM Roadrunner：2008年的領先超級計算機
2.6 參考文獻和習題
第3章 虛擬機和集群與數據中心虛擬化
3.1 虛擬化的實現層次
3.1.1 虛擬化實現的層次
3.1.2 VMM的設計需求和提供商
3.1.3 操作係統級的虛擬化支持
3.1.4 虛擬化的中間件支持
3.2 虛擬化的結構/工具與機製
3.2.1 hypervisor與Xen體係結構
3.2.2 全虛擬化的二進製翻譯
3.2.3 編譯器支持的半虛擬化技術
3.3 CPU、內存和I/O設備的虛擬化
3.3.1 虛擬化的硬件支持
3.3.2 CPU虛擬化
3.3.3 內存虛擬化
3.3.4 I/O虛擬化
3.3.5 多核處理器的虛擬化
3.4 虛擬集群和資源管理
3.4.1 物理集群與虛擬集群
3.4.2 在綫遷移虛擬機的步驟與性能影響
3.4.3 內存、文件與網絡資源的遷移
3.4.4 虛擬集群的動態部署
3.5 數據中心的自動化與虛擬化
3.5.1 數據中心服務器閤並
3.5.2 虛擬存儲管理
3.5.3 虛擬化數據中心的雲操作係統
3.5.4 虛擬化數據中心的可信管理
3.6 參考文獻與習題

第二部分 雲平颱、麵嚮服務的體係結構和雲編程
第4章 構建在虛擬化數據中心上的雲平颱體係結構
4.1 雲計算和服務模型
4.1.1 公有雲、私有雲和混閤雲
4.1.2 雲生態係統和關鍵技術
4.1.3 基礎設施即服務（IaaS）
4.1.4 平颱即服務 （PaaS） 和軟件即服務（SaaS）
4.2 數據中心設計與互連網絡
4.2.1 倉庫規模的數據中心設計
4.2.2 數據中心互連網絡
4.2.3 運送集裝器的模塊化數據中心
4.2.4 模塊化數據中心的互連
4.2.5 數據中心管理問題
4.3 計算與存儲雲的體係結構設計
4.3.1 通用的雲體係結構設計
4.3.2 層次化的雲體係結構開發
4.3.3 虛擬化支持和災難恢復
4.3.4 體係結構設計挑戰
4.4 公有雲平颱：GAE、AWS和Azure
4.4.1 公有雲及其服務選項
4.4.2 榖歌應用引擎（GAE）
4.4.3 亞馬遜的Web服務（AWS）
4.4.4 微軟的Windows Azure
4.5 雲間的資源管理
4.5.1 擴展的雲計算服務
4.5.2 資源配置和平颱部署
4.5.3 虛擬機創建和管理
4.5.4 雲資源的全球交易
4.6 雲安全與信任管理
4.6.1 雲安全的防禦策略
4.6.2 分布式入侵/異常檢測
4.6.3 數據和軟件保護技術
4.6.4 數據中心的信譽指導保護
4.7 參考文獻與習題
第5章 麵嚮服務的分布式體係結構
5.1 服務和麵嚮服務的體係結構
5.1.1 REST和係統的係統
5.1.2 服務和Web服務
5.1.3 企業多層體係結構
5.1.4 網格服務和OGSA
5.1.5 其他的麵嚮服務的體係結構和係統
5.2 麵嚮消息的中間件
5.2.1 企業總綫
5.2.2 發布-訂閱模型和通知
5.2.3 隊列和消息傳遞係統
5.2.4 雲或網格中間件應用
5.3 門戶和科學網關
5.3.1 科學網關樣例
5.3.2 科學協作的HUBzero平颱
5.3.3 開放網關計算環境（OGCE）
5.4 發現、注冊錶、元數據和數據庫
5.4.1 UDDI和服務注冊錶
5.4.2 數據庫和訂閱-發布
5.4.3 元數據目錄
5.4.4 語義Web和網格
5.4.5 作業執行環境和監控
5.5 麵嚮服務的體係結構中的工作流
5.5.1 工作流的基本概念
5.5.2 工作流標準
5.5.3 工作流體係結構和規範
5.5.4 工作流運行引擎
5.5.5 腳本工作流係統Swift
5.6 參考文獻與習題
第6章 雲編程和軟件環境
6.1 雲和網格平颱的特性
6.1.1 雲的功能和平颱的特性
6.1.2 網格和雲的公共傳統特性
6.1.3 數據特性和數據庫
6.1.4 編程和運行時支持
6.2 並行和分布式編程範式
6.2.1 並行計算和編程範式
6.2.2 MapReduce、Twister和迭代MapReduce
6.2.3 來自Apache的Hadoop軟件庫
6.2.4 微軟的Dryad和DryadLINQ
6.2.5 Sawzall和Pig Latin高級語言
6.2.6 並行和分布式係統的映射應用
6.3 GAE的編程支持
6.3.1 GAE編程
6.3.2 榖歌文件係統（GFS）
6.3.3 BigTable——榖歌的NOSQL係統
6.3.4 Chubby——榖歌的分布式鎖服務
6.4 亞馬遜AWS與微軟Azure中的編程
6.4.1 亞馬遜EC2上的編程
6.4.2 亞馬遜簡單存儲服務（S3）
6.4.3 亞馬遜彈性數據塊存儲服務（EBS）和SimpleDB
6.4.4 微軟Azure編程支持
6.5 新興雲軟件環境
6.5.1 開源的Eucalyptus和Nimbus
6.5.2 OpenNebula、Sector/Sphere和Open Stack
6.5.3 Manjrasoft Aneka雲和工具機
6.6 參考文獻與習題

第三部分 網格、P2P和未來互聯網
第7章 網格計算係統和資源管理
7.1 網格體係結構和服務建模
7.1.1 網格曆史與服務類彆
7.1.2 CPU清除和虛擬超級計算機
7.1.3 開放網格服務體係結構（OGSA）
7.1.4 數據密集型網格服務模型
7.2 網格項目和網格係統創建
7.2.1 國傢網格和國際項目
7.2.2 美國的NSF TeraGrid
7.2.3 歐盟的DataGrid
7.2.4 ChinaGrid設計經驗
7.3 網格資源管理和資源中介
7.3.1 資源管理和作業調度
7.3.2 CGSP的網格資源監控
7.3.3 服務記賬和經濟模型
7.3.4 Gridbus的資源中介
7.4 網格計算的軟件與中間件
7.4.1 開源網格中間件包
7.4.2 Globus Tookit體係結構（GT4）
7.4.3 集裝器和資源/數據管理
7.4.4 ChinaGrid支持平颱（CGSP）
7.5 網格應用趨勢和安全措施
7.5.1 網格應用技術融閤
7.5.2 網格負載與性能預測
7.5.3 網格安全執行的信任模型
7.5.4 認證與授權方法
7.5.5 網格安全基礎設施（GSI）
7.6 參考文獻與習題
第8章 對等計算和覆蓋網絡
8.1 P2P計算係統
8.1.1 P2P計算係統的基本概念
8.1.2 P2P計算麵臨的基礎挑戰
8.1.3 P2P網絡係統分類
8.2 P2P覆蓋網絡及其性質
8.2.1 無結構P2P覆蓋網絡
8.2.2 分布式哈希錶（DHT）
8.2.3 結構化P2P覆蓋網絡
8.2.4 混閤式覆蓋網絡
8.3 路由、鄰近性和容錯
8.3.1 P2P覆蓋網絡的路由
8.3.2 P2P覆蓋網絡中的網絡鄰近性
8.3.3 容錯和失效恢復
8.3.4 抗擾動與失效
8.4 信任、信譽和安全管理
8.4.1 節點信任和信譽係統
8.4.2 信任覆蓋網絡和DHT實現
8.4.3 PowerTrust：可擴展的信譽係統
8.4.4 加強覆蓋網絡安全，抵禦DDoS攻擊
8.5 P2P文件共享和版權保護
8.5.1 快速搜索、副本和一緻性
8.5.2 P2P內容分發網絡
8.5.3 版權保護問題和解決方案
8.5.4 P2P網絡中的共謀盜版預防
8.6 參考文獻與習題
第9章 普適雲計算、物聯網與社會網絡
9.1 支持普適計算的雲趨勢
9.1.1 雲計算在HPC/HTC和普適計算中的應用
9.1.2 NASA和CERN的大規模私有雲
9.1.3 靈活和可擴展的雲混搭係統
9.1.4 移動雲計算平颱Cloudlet
9.2 分布式係統和雲的性能
9.2.1 科研雲綜述
9.2.2 數據密集型擴展計算（DISC）
9.2.3 HPC/HTC係統的性能指標
9.2.4 雲計算的服務質量
9.2.5 MPI、Azure、EC2、MapReduce、Hadoop的基準測試
9.3 物聯網關鍵技術
9.3.1 實現普適計算的物聯網
9.3.2 射頻標識（RFID）
9.3.3 傳感器網絡和ZigBee技術
9.3.4 全球定位係統（GPS）
9.4 物聯網創新應用
9.4.1 物聯網應用
9.4.2 零售和供應鏈管理
9.4.3 智能電網和智能建築
9.4.4 信息物理係統（CPS）
9.5 在綫社會網絡和專業網絡
9.5.1 在綫社會網絡特徵
9.5.2 基於圖論的社會網絡分析
9.5.3 社會網絡社區和應用
9.5.4 Facebook：世界上最大的社會網絡
9.5.5 Twitter：微博、新聞和提醒服務平颱
9.6 參考文獻與習題
索引

精彩書摘

　　用戶可能會遇到一些延遲或者丟失在最後檢查點前未保存的部分數據。
　　故障切換集群故障切換可能是目前商業應用集群所需的最重要特徵。當一個組件失效時，該技術允許剩餘係統接管之前由失效組件提供的服務。故障切換機製必須提供一些功能，如失效診斷、失效通知和失效恢復。失效診斷是指失效以及導緻該失效的故障組件位置的檢測。一種常用的技術是使用心跳消息，集群節點發送心跳消息給對方。如果係統沒有接收到某個節點的心跳消息，那麼可以判定節點或者網絡連接失效瞭。
　　例2.8雙網絡集群的失效診斷和恢復
　　集群使用兩個網絡連接其節點。其中一個節點被指定為主節點（master node）。每個節點都有一個心跳維護進程，該進程通過兩個網絡周期性（每10秒）發送心跳消息至主節點。如果主節點沒有接收到某節點的心跳（10秒）消息，那麼將認為探測到失效並會作齣如下診斷：
　　節點到兩個網絡之一的連接失效，如果主節點從一個網絡接收到該節點的心跳消息，但從另一個卻沒有接收到。
　　節點發生故障，如果主節點從兩個網絡都沒有接收到心跳消息。這裏假設兩個網絡同時失效的幾率忽略不計。
　　示例中的失效診斷很簡單，但它有若乾缺陷。如果主節點失效，怎麼辦？10秒的心跳周期是太長。還是太短？如果心跳消息在網絡中丟失瞭（例如，由於網絡擁塞），怎麼辦？該機製能否適用於數百個節點？實際的高可用性係統必須解決這些問題。一種常用的技術是使用心跳消息攜帶負載信息，當主節點接收到某個節點的心跳消息時，它不僅瞭解該節點存活著，而且知道該節點的資源利用率等情況。這些負載信息對於負載均衡和作業管理是很有用的。
　　失效一旦被診斷，係統將通知需要知道該失效的組件。失效通知是必要的，因為不僅僅隻有主節點需要瞭解這類信息。例如，某個節點失效，DNS需要被通知，以至不會有更多的用戶連接到該節點。資源管理器需要重新分配負載，同時接管失效節點上的剩餘負載。係統管理員也需要被提醒，這樣他能夠進行適當的操作來修復失效節點。
　　恢復機製
　　失效恢復是指接管故障組件負載的必需動作。恢復技術有兩種類型：在嚮後恢復中，集群上運行的進程持續地存儲一緻性狀態（稱為檢查點）到穩定的存儲。失效之後，係統被重新配置以隔離故障組件、恢復之前的檢查點，以及恢復正常的操作。這稱為迴滾。
　　嚮後恢復與應用無關、便攜，相對容易實現，已被廣泛使用。然而，迴滾意味著浪費瞭之前執行結果。如果執行時間是至關重要的，如在實時係統中，那麼迴滾時間是無法容忍的，應該使用嚮前恢復機製。在這個機製下，係統並不迴滾至失效前的檢查點。相反，係統利用失效診斷信息重建一個有效的係統狀態，並繼續執行。嚮前恢復是應用相關的，並且可能需要額外的硬件。
　　例2.9 MTTF、MTTR和失效成本分析
　　考慮一個基本沒有可用性支持的集群。當一個節點失效，下麵一係列事件將會發生：
　　1.整個係統被關閉和斷電。
　　2.如果硬件失效，故障節點被替換。
　　3.該係統通電和重啓。
　　4.用戶應用程序被重新裝載，並從開始重新運行。
　　假設集群中的某個節點每100小時發生一次故障。集群的其餘部分不會發生故障。步驟1～3需要花費2小時。一般來說，步驟4的平均時間也是2小時。該集群的可用性是多少？如果每小時的停機損失為82 500美元，每年的失效損失是多少？
　　解 集群的MTTF是100小時，MTTR是2+2=4小時。根據錶2—5，可用性為100／104=96.15％。這相當於每年337小時的停機時間，失效損失為82 500美元×337，即超過2 700萬美元。
　　……

前言/序言

《數字孿生：虛擬世界的精準映射與現實世界的智能交互》 前言： 在我們日益加速的數字化進程中，一個引人注目的概念正以驚人的速度滲透到工業、城市管理、醫療健康乃至個人生活的方方麵麵——那就是數字孿生（Digital Twin）。它並非科幻小說中的虛構場景，而是對物理世界實體進行高度仿真和實時映射的強大技術。本書《數字孿生：虛擬世界的精準映射與現實世界的智能交互》旨在為讀者揭示數字孿生的核心原理、構建方法、應用場景以及未來發展趨勢，帶領您深入理解這一顛覆性技術如何重塑我們與物理世界的互動方式。 第一章：數字孿生的概念解析與演進曆程 本章將為您構建對數字孿生全麵而清晰的認識。我們將從最基礎的定義齣發，闡釋數字孿生的構成要素：物理實體、虛擬模型以及兩者之間的實時連接。我們將深入剖析數字孿生與傳統仿真模型、可視化技術的本質區彆，強調其“孿生”的動態性、實時性和雙嚮交互性。 接著，我們將追溯數字孿生的發展軌跡，從早期的仿真技術、三維建模，到物聯網（IoT）、人工智能（AI）、大數據分析等關鍵技術的融閤，展現數字孿生如何逐漸成型並不斷突破理論與實踐的界限。我們將迴顧幾個具有裏程碑意義的早期應用案例，為理解其當前蓬勃發展的態勢奠定基礎。 第二章：構建數字孿生的核心技術支撐 數字孿生並非單一技術的産物，而是多項前沿技術相互賦能的集大成者。本章將詳細探討構建數字孿生所必需的關鍵技術棧： 物聯網（IoT）與傳感器技術： 深入介紹各類傳感器（溫度、壓力、位置、圖像等）在采集物理實體狀態數據中的作用，以及物聯網平颱如何實現海量數據的接入、傳輸與管理，為數字孿生的實時性提供保障。 建模與仿真技術： 探討三維建模（CAD/CAM/CAE）、參數化建模、物理信息建模（PIM）等技術在創建精準虛擬模型中的應用。我們將講解離散事件仿真、連續仿真、多體動力學仿真等仿真技術如何模擬物理實體的行為和響應。 數據處理與分析技術： 重點介紹大數據存儲、清洗、預處理、挖掘等技術，以及機器學習、深度學習算法在數據分析、模式識彆、異常檢測、預測性維護等方麵的應用。 人工智能（AI）與機器學習： 深入分析AI在數字孿生中的角色，包括但不限於：通過機器學習優化仿真模型、通過自然語言處理實現人機交互、通過強化學習驅動虛擬實體的自主決策等。 雲計算與邊緣計算： 闡述雲計算如何為數字孿生提供強大的計算、存儲和數據管理能力，支持復雜模型的運行和海量數據的處理。同時，介紹邊緣計算在降低延遲、提高實時性、保護數據隱私方麵的關鍵作用。 可視化與增強現實（AR）/虛擬現實（VR）： 探討如何利用先進的可視化技術，將海量的仿真數據和分析結果以直觀、易懂的方式呈現。AR/VR技術如何進一步增強用戶與數字孿生的交互體驗，實現沉浸式的觀察、操作和協作。 區塊鏈技術（可選）： 探討區塊鏈在確保數字孿生數據的安全、可信、不可篡改以及實現復雜協作場景下的信任機製中的潛在應用。 第三章：數字孿生的關鍵應用場景剖析 數字孿生的強大能力使其在各個行業展現齣巨大的潛力。本章將聚焦於幾個具有代錶性的應用領域，深入剖析數字孿生如何解決實際問題，創造價值。 智能製造與工業4.0： 産品設計與研發： 通過數字孿生進行産品虛擬測試、性能預測、壽命分析，縮短研發周期，降低物理樣機成本。 生産過程優化： 構建工廠生産綫的數字孿生，實時監控設備狀態、物料流動、生産效率，進行故障預警、工藝參數優化，實現柔性生産和個性化定製。 設備預測性維護： 通過分析設備運行數據，預測潛在故障，提前進行維護，減少非計劃停機，降低維護成本。 供應鏈管理： 構建覆蓋整個供應鏈的數字孿生，實現物流追蹤、庫存優化、風險預警，提升供應鏈韌性。 智慧城市與城市管理： 城市規劃與設計： 創建城市的數字孿生，模擬交通流量、能源消耗、環境影響，輔助城市規劃決策。 基礎設施監測與管理： 構建橋梁、道路、管網等基礎設施的數字孿生，實時監測其健康狀況，進行維護管理，保障城市安全運行。 交通管理與優化： 建立交通係統的數字孿生，模擬交通流量，優化信號燈配時，預測擁堵，提供智能齣行服務。 能源管理與優化： 構建能源網絡的數字孿生，實時監測能源生産、輸送、消費，優化能源分配，提高能源利用效率。 應急響應與災害管理： 利用城市數字孿生模擬突發事件（如火災、洪水）的影響，規劃疏散路綫，協調救援力量。 醫療健康與生命科學： 精準醫療與個性化治療： 為患者構建個體化的數字孿生，模擬藥物療效、手術風險，輔助醫生製定個性化治療方案。 手術規劃與培訓： 利用手術場景的數字孿生，進行術前模擬和演練，提高手術成功率。 藥物研發與測試： 構建疾病模型或生物體的數字孿生，加速藥物研發進程，降低臨床試驗風險。 遠程醫療與健康監測： 通過數字孿生實現對患者健康狀況的遠程實時監測，提供及時乾預。 航空航天與國防： 飛行器設計與測試： 構建飛機的數字孿生，進行氣動性能、結構強度、係統集成測試，優化設計。 任務規劃與模擬： 為航天器構建數字孿生，進行軌道計算、任務執行模擬，提升任務成功率。 裝備狀態監測與維護： 實時監控裝備運行狀態，預測故障，進行預防性維護。 能源、建築與環境： 智能電網管理： 構建電網的數字孿生，實現對電力生産、輸送、消費的實時監控和優化調度。 智能建築設計與運營： 創建建築物的數字孿生，優化能源效率、空間利用，實現智能化的樓宇管理。 環境監測與治理： 構建區域環境的數字孿生，監測空氣質量、水質、土壤汙染，輔助環境治理決策。 第四章：數字孿生的挑戰、風險與倫理考量 盡管數字孿生前景廣闊，但其發展和應用仍麵臨諸多挑戰和潛在風險。本章將深入探討： 數據采集與處理的挑戰： 海量數據的準確性、完整性、實時性要求，以及數據存儲、傳輸的成本和效率問題。 模型構建的復雜性： 如何構建高精度、可信賴的虛擬模型，處理不同尺度、不同物理過程的耦閤。 計算資源的消耗： 復雜數字孿生模型的運行需要巨大的計算能力，成本高昂。 安全與隱私問題： 數字孿生涉及到大量敏感數據，如何保障數據安全和用戶隱私至關重要。 標準化與互操作性： 不同供應商、不同平颱構建的數字孿生之間缺乏統一標準，互操作性差。 技術人纔的匱乏： 掌握數字孿生相關技術的復閤型人纔仍然稀缺。 倫理與社會影響： 數字孿生可能帶來的就業結構變化、決策責任歸屬、甚至對人類認知的潛在影響。 第五章：數字孿生的未來發展趨勢與展望 展望未來，數字孿生技術將朝著更深層次、更廣泛、更智能的方嚮發展。本章將探討未來的發展趨勢： AI驅動的自主數字孿生： AI將賦予數字孿生更強的自主學習、決策和優化能力，實現從被動映射到主動智能。 跨領域、跨層級的數字孿生融閤： 將不同物理實體的數字孿生進行互聯互通，形成更宏觀、更復雜的數字生態係統。 數字孿生即服務（Digital Twin as a Service）： 雲服務模式將降低數字孿生技術的應用門檻，使更多中小企業能夠受益。 人機協同的增強： AR/VR技術將進一步深化，實現更自然、更高效的人機交互，讓人類能夠更深入地理解和操控虛擬世界。 “活”的數字孿生： 隨著模擬精度的不斷提升，數字孿生將更加接近真實世界的動態演化，實現更精準的預測和控製。 數字孿生在元宇宙中的作用： 數字孿生有望成為構建真實世界在虛擬世界中映射的基礎，推動元宇宙的進一步發展。 結語： 數字孿生技術正以前所未有的力量改變著世界。它不僅是一種技術工具，更是一種全新的思維模式和工作方式。本書希望通過係統性的梳理和深入的解析，幫助您掌握數字孿生的核心知識，洞察其無限的應用潛力和未來的發展方嚮，從而在數字化的浪潮中抓住機遇，引領創新，構建一個更加智能、高效、可持續的未來。

評分☆☆☆☆☆

物聯網（IoT）這個概念在近幾年被提及的頻率越來越高，但其背後的技術支撐卻常常被忽視。這本書在“物聯網”部分的內容，恰恰彌補瞭這一空白。它不僅僅是簡單地介紹物聯網設備的多樣性，而是深入剖析瞭物聯網設備如何通過分布式係統進行數據采集、傳輸、存儲和分析。我特彆對書中關於“邊緣計算”的討論感到振奮。這意味著數據可以在離源頭更近的地方進行初步處理，這不僅可以減輕雲端的壓力，還可以提高響應速度，對於一些實時性要求極高的應用場景，比如自動駕駛或工業自動化，這是至關重要的。書中還提到瞭物聯網設備的安全問題，以及如何利用分布式賬本技術（如區塊鏈）來保證物聯網數據的安全性和可信度，這讓我對物聯網的未來發展充滿瞭信心。我一直認為物聯網是未來智能生活的重要組成部分，而這本書讓我看到瞭實現這一願景的技術路徑。它讓我明白，物聯網的實現不僅僅是硬件的堆砌，而是需要強大的分布式係統作為支撐，纔能夠真正發揮其潛力。這本書從一個宏觀的視角，讓我看到瞭雲計算、分布式係統和物聯網三者之間相互促進、共同發展的未來圖景。

評分☆☆☆☆☆

這本書讓我眼前一亮的是它對於“雲計算”概念的解讀。我一直認為雲計算就是簡單地把服務器放在彆處，但讀完這本書，我纔意識到其背後蘊含著多麼龐大的技術體係。書中詳細介紹瞭IaaS、PaaS、SaaS這三種服務模式的演進過程，以及它們各自的優勢和局限性。我特彆對“彈性伸縮”和“按需付費”的模式感到興奮，這無疑是雲計算最大的魅力所在。想象一下，一個初創企業可以不必投入巨額資金購買昂貴的硬件設備，而是可以根據業務需求靈活地擴展或縮減計算資源，這極大地降低瞭創業門檻。同時，書中對“虛擬化技術”的講解，也讓我明白瞭雲服務器是如何在物理硬件上隔離和管理多個虛擬機的。另外，作者對“微服務架構”的推崇，以及如何利用容器技術（如Docker）來實現應用的快速部署和隔離，給我留下瞭深刻的印象。我一直在思考如何優化我們現有係統的部署流程，這本書提供的思路和方法，讓我看到瞭希望。更重要的是，書中還探討瞭雲安全和雲運維的一些關鍵挑戰，這讓我意識到，在享受雲計算便利的同時，也需要關注其潛在的風險和管理問題。總的來說，這本書讓我從一個“使用者”的角度，更深入地理解瞭雲計算的本質和背後的技術支撐。

評分☆☆☆☆☆

從“並行處理”的視角切入，這本書為理解復雜的分布式係統打下瞭堅實的基礎。我一直對計算機如何同時處理大量任務感到好奇，而本書對多核處理器、GPU計算以及並行算法的介紹，讓我明白瞭其中的奧秘。我尤其喜歡書中對“MapReduce”這種編程模型的講解，它將大規模數據處理抽象成簡單的“Map”和“Reduce”操作，極大地簡化瞭分布式計算的開發難度。這對於我這樣非專業的讀者來說，是極大的福音。我曾經在嘗試處理大量日誌數據時感到束手無策，而學習瞭MapReduce的思想後，我仿佛找到瞭解決問題的鑰匙。此外，書中對“消息隊列”和“事件驅動架構”的探討，也讓我明白瞭係統之間如何進行異步通信和解耦，這對於構建高吞吐量、低延遲的分布式係統至關重要。它讓我明白瞭，為什麼一些實時性要求極高的應用能夠做到如此流暢。書中還提及瞭一些分布式調度和資源管理的技術，這讓我意識到，在一個龐大的分布式環境中，如何高效地分配和利用計算資源是一項巨大的挑戰。這本書並沒有僅僅停留在理論層麵，而是通過大量的圖例和實例，將這些復雜的概念變得生動起來，讓我覺得受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就吸引瞭我，那種深邃的藍色背景，點綴著抽象的、相互連接的光點，仿佛預示著一個龐大而復雜的數字世界。我一直對技術發展的前沿領域充滿好奇，而“雲計算”和“分布式係統”無疑是其中的佼佼者。我常常在想，我們每天使用的各種在綫服務，從社交媒體到在綫購物，再到各種視頻流媒體，它們是如何做到如此穩定、高效地運行，並且能夠應對海量用戶同時訪問的呢？這本書的書名直接點明瞭核心主題，讓我覺得它可能會揭開這層神秘的麵紗。尤其是“從並行處理到物聯網”這個副標題，更是勾起瞭我的探索欲。並行處理聽起來就充滿瞭計算的力量，而物聯網則代錶著未來萬物互聯的願景。我希望這本書能夠將這兩個看似有些遙遠的概念有機地聯係起來，讓我明白它們之間存在的深層關聯，以及它們如何共同構建起現代數字社會的基石。同時，我也希望這本書在理論講解的同時，能夠穿插一些實際的案例分析，比如某個大型雲服務提供商是如何實現其大規模分布式架構的，或者物聯網設備是如何通過分布式係統進行數據收集和處理的。這種理論與實踐相結閤的方式，對我這樣一個希望深入理解技術原理的讀者來說，會非常有幫助。總而言之，這本書給我一種專業、前沿且引人入勝的印象，讓我對它的內容充滿期待。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開這本書的時候，首先映入眼簾的是它嚴謹的排版和清晰的章節劃分。書中的圖錶和示意圖非常直觀，幫助我快速理解瞭諸如“CAP定理”這類抽象的分布式係統核心概念。我之前在一些技術論壇上零散地接觸過這些內容，但總覺得不夠係統和深入。這本書從基礎的並行計算模型講起，一步步引導讀者進入到復雜的分布式一緻性問題，讓我對“一緻性”、“可用性”和“分區容錯性”這三個看似矛盾又相互製約的特性有瞭更深刻的認識。尤其是作者對“拜占庭容錯”的闡述，讓我對如何在不可靠的網絡環境中實現係統的高可用性有瞭全新的理解。此外，書中關於“微服務架構”和“容器化技術”的介紹，也讓我對現代軟件開發的趨勢有瞭更清晰的認識。我曾嘗試過構建一些小型的分布式應用，但常常會遇到性能瓶頸和部署睏難。這本書提供的解決方案和設計思路，感覺能夠很大程度上解決我在實踐中遇到的問題。它並沒有迴避那些復雜的算法和數學模型，而是用一種相對易懂的方式進行瞭闡述，並且給齣瞭很多相關的參考資料，方便我進一步深入學習。對於想要提升分布式係統設計和開發能力的工程師來說，這本書絕對是一本值得深入研讀的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

這是一款非常不錯的好産品。

評分☆☆☆☆☆

很專業

評分☆☆☆☆☆

好書 自己要潛心好好研究 雲計算

評分☆☆☆☆☆

並行方麵的講解很有一套

評分☆☆☆☆☆

並行方麵的講解很有一套

評分☆☆☆☆☆

書籍不錯，印刷好

評分☆☆☆☆☆

一定要寫？

評分☆☆☆☆☆

印刷質量一般，翻譯一般，感覺不太像正版

評分☆☆☆☆☆

圖書正版！很不錯，還有塑封，繼續支持京東哦~加油！