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本书取材国内外云计算技术领域最新资料，并在认真总结作者团队相关科研成果的基础上，精心组织编写。本书分为四个部分：第一部分云计算基本知识介绍了云计算发展现状、云计算系统架构与组成部件；第二部分云计算安全保障机制介绍了可信虚拟私有云及执行体与执行点可信评估机制、云数据销毁机制、云存储隐私保护机制与保护模型以及多授权机构基于属性的密文访问控制方案；第三部分绿色云计算分析了云计算能耗问题，介绍了绿色云计算模型、节能型资源配置与任务调度机制、动态数据聚集机制与重复数据删除机制；第四部分云端融合计算重点介绍了云端融合计算模型、关键技术及其在知识系统、恶意代码防御、流媒体等领域的应用。本书集中反映了云计算技术的新思路、新观点、新方法和新成果；注意从实际出发，采用读者容易理解的体系和叙述方法，深入浅出、循序渐进地帮助读者把握云计算技术的主要内容，富有启发性。

目    录
第一部分  云计算基本知识
 第1章  云计算产生与发展	2
1.1  云计算的产生	2
1.2  云计算发展历程	3
1.2.1  计算模式演进	3
1.2.2  云计算发展大事记	6
1.2.3  云计算时代	9
1.3  云计算定义及特征	11
1.3.1  定义	11
1.3.2  典型特征	13
1.3.3  计算模式对比	13
1.4  本章小结	15
参考文献	15
第2章  云计算关键技术	17
2.1  体系架构	17
2.1.1  核心服务层	18
2.1.2  服务管理层	18
2.1.3  用户访问接口层	19
2.1.4  云计算性能要求	19
2.1.5  云平台运营方式	20
2.2  虚拟化技术	21
2.2.1  技术定义及优势	21
2.2.2  技术分类	22
2.2.3  几种虚拟化软件介绍	30
2.2.4  Docker技术	33
2.3  云存储	34
2.3.1  基本概念	34
2.3.2  网络架构与系统特征	35
2.3.3  层次结构模型	38
2.3.4  技术优势	39
2.3.5  云存储文件系统	40
2.4  分布式计算	41
2.4.1  分布式计算的基本概念	41
2.4.2  典型的分布式计算技术	42
2.4.3  存储整合	46
2.4.4  技术分析与比较	46
2.5  安全机制	47
2.5.1  安全挑战	47
2.5.2  技术现状	48
2.5.3  关键技术	50
2.6  资源调度与性能管理	53
2.6.1  资源调度技术	53
2.6.2  性能管理技术	54
2.7  本章小结	56
参考文献	56
第3章  云计算平台	62
3.1  Google云计算平台	62
3.1.1  系统简介	62
3.1.2  GFS文件系统	62
3.1.3  MapReduce编程模型	64
3.1.4  分布式数据库BigTable	65
3.1.5  典型应用	66
3.2  Amazon云计算平台	67
3.2.1  系统简介	67
3.2.2  分布式文件系统Dynamo	68
3.2.3  弹性计算云EC2	71
3.2.4  简单存储服务S3	72
3.3  Microsoft云计算平台	75
3.3.1  系统简介	75
3.3.2  服务组件	75
3.4  阿里云计算平台	77
3.4.1  系统简介	77
3.4.2  弹性计算服务	78
3.4.3  对象存储服务	79
3.4.4  开放表格存储	81
3.4.5  云数据库RDS	82
3.4.6  大数据计算服务MaxCompute	82
3.4.7  阿里云数加平台	82
3.4.8  阿里云盾系统	83
3.5  开源云计算平台	84
3.5.1  OpenStack	84
3.5.2  Hadoop	88
3.5.3  Spark	96
3.6  云计算仿真平台	110
3.6.1  CloudSim简介	110
3.6.2  CloudSim体系结构	111
3.6.3  CloudSim应用	111
3.7  本章小结	112
参考文献	112
第4章  云计算应用	114
4.1  在电信领域的应用	114
4.1.1  云计算在电信行业的优势	114
4.1.2  应用模式	115
4.2  在医疗领域的应用	118
4.2.1  医疗信息化建设	118
4.2.2  医疗数据处理	120
4.3  在政务领域的应用	121
4.3.1  基于云计算的电子政务	121
4.3.2  基于云计算的智慧城市	122
4.3.3  智慧南京	125
4.4  在电子商务领域的应用	126
4.4.1  应用意义与前景	125
4.4.2  典型应用案例	127
4.5  本章小结	130
参考文献	130 
第二部分  云计算安全保障机制 
第5章  可信虚拟私有云	134
5.1  云计算安全分析	134
5.1.1  云安全问题及需求	134
5.1.2  云安全架构	137
5.1.3  云安全解决方案	140
5.2  可信虚拟私有云模型	141
5.2.1  可信虚拟私有云定义	141
5.2.2  安全Agent与Agency体系结构	142
5.2.3  基于安全Agent的可信虚拟私有云模型	144
5.2.4  SATVPC的多租客隔离模型	144
5.3  执行体与执行点可信评估机制	145
5.3.1  基本思想	145
5.3.2  动态复合可信评估算法	146
5.3.3  可信判别策略	148
5.4  实验系统	149
5.4.1  原型系统	149
5.4.2  原型系统与工作流程	150
5.4.3  实验验证与性能分析	152
5.5  本章小结	154
参考文献	155
第6章  云数据销毁	157
6.1  概述	157
6.1.1  云数据销毁需求	157
6.1.2  数据销毁方式	158
6.1.3  数据销毁策略	159
6.2  基于多移动Agent的云数据销毁模型	160
6.2.1  多移动Agent技术	160
6.2.2  模型架构	163
6.2.3  销毁模式	164
6.2.4  基本流程	166
6.3  防御型销毁机制	171
6.3.1  模型架构	171
6.3.2  数据托管流程	172
6.3.3  数据检测	174
6.3.4  数据销毁	177
6.3.5  实验验证	181
6.4  云数据销毁原型系统	184
6.4.1  JADE平台	184
6.4.2  关键类图	184
6.4.3  预处理	185
6.4.4  防御型监测	186
6.4.5  性能分析	186
6.5  本章小结	186
参考文献	187
第7章  云存储数据隐私保护	189
7.1  数据安全隐私问题	189
7.2  云数据隐私保护关键技术	191
7.2.1  数据内容隐私保护	191
7.2.2  数据属性隐私保护	195
7.3  云存储隐私保护机制	198
7.3.1  代表性方案	198
7.3.2  基于加密的隐私保护算法	200
7.3.3  基于属性的访问控制策略	202
7.3.4  代理重加密技术	203
7.3.5  安全隔离机制	204
7.4  基于分割的云存储分级数据私密性保护模型	205
7.4.1  体系架构	205
7.4.2  安全假设	206
7.4.3  主要功能模块	207
7.4.4  工作流程	208
7.4.5  安全性分析	210
7.4.6  性能开销	210
7.5  本章小结	211
参考文献	211
第8章  多授权机构基于属性的密文访问控制方案	215
8.1  有中央机构的多授权机构基于属性的密文访问控制方案	215
8.1.1  基本思想	215
8.1.2  安全假设	218
8.1.3  算法描述	219
8.1.4  安全性分析	221
8.1.5  实验与验证	224
8.2  无中央机构的多授权机构基于属性的密文访问控制方案	227
8.2.1  基本思想	227
8.2.2  安全假设	229
8.2.3  算法流程	230
8.2.4  安全性证明	234
8.2.5  实验验证与性能分析	236
8.3  本章小结	239
参考文献	239
 第三部分  绿色云计算
 第9章  云计算能耗分析	242
9.1  能耗问题	242
9.1.1  当前状况	242
9.1.2  原因分析	244
9.2  绿色计算	246
9.2.1  绿色计算定义	246
9.2.2  节能机制	247
9.3  绿色云计算	250
9.3.1  绿色云计算定义	250
9.3.2  相关技术简介	251
9.3.3  绿色云计算模型	255
9.4  本章小结	258
参考文献	258
第10章  节能型资源配置与任务调度	262
10.1  面向低能耗云计算任务调度的资源配置	262
10.1.1  资源配置模型	262
10.1.2  基于概率匹配的资源配置算法	268
10.1.3  基于改进型模拟退火的资源配置算法	270
10.1.4  实验验证与性能分析	272
10.2  基于动态负载调节的自适应云计算任务调度策略	279
10.2.1  面向任务调度的多级负载评估方法	279
10.2.2  基于动态负载调节的自适应任务调度策略	283
10.2.3  实验验证与性能分析	288
10.3  云环境下基于多移动Agent的任务调度模型	292
10.3.1  任务调度模型	292
10.3.2  任务调度过程	296
10.3.3  基于优化缓存的Agent迁移机制	297
10.3.4  移动Agent的迁移缓存机制	300
10.3.5  实验验证与性能分析	303
10.4  面向大规模云数据中心的低能耗任务调度策略	305
10.4.1  基于胜者树的低能耗任务调度算法	305
10.4.2  基于胜者树的单任务调度策略	308
10.4.3  基于胜者树的多任务调度策略	310
10.4.4  实验验证与性能分析	312
10.5  本章小结	314
参考文献	314
第11章  云计算环境下数据动态部署	317
11.1  云计算中的大数据	317
11.1.1  问题分析	317
11.1.2  典型的数据存储管理技术	320
11.2  云环境下数据存储优化	325
11.2.1  云平台数据存储	325
11.2.2  云平台数据部署策略	326
11.2.3  数据迁移技术	330
11.3  数据聚集算法与实验分析	333
11.3.1  云数据模型	333
11.3.2  算法描述	334
11.3.3  仿真实验	337
11.3.4  算法性能分析	339
11.4  本章小结	340
参考文献	341
第12章  云存储中重复数据删除机制	345
12.1  云计算与大数据	345
12.1.1  大数据时代	345
12.1.2  冗余数据问题	347
12.2  重复数据删除	348
12.2.1  重复数据删除简述	348
12.2.2  方法分类	349
12.2.3  相关技术及成果	351
12.3  有中心云存储重复数据删除机制	353
12.3.1  典型的有中心存储结构	353
12.3.2  系统结构模型	354
12.3.3  重复数据检测与避免	357
12.3.4  延迟重复数据删除	359
12.3.5  实验验证与性能分析	361
12.4  无中心云存储重复数据删除机制	364
12.4.1  典型的无中心存储结构	364
12.4.2  系统架构	367
12.4.3  网络拓扑结构	368
12.4.4  重复数据检测与避免	372
12.4.5  实验验证与性能分析	374
12.5  本章小结	376
参考文献	377
 第四部分  云端融合计算
 第13章  云端融合计算模型	382
13.1  基本概念	382
13.1.1  云计算与对等计算	382
13.1.2  云端融合计算	383
13.2  体系架构	384
13.2.1  体系架构	384
13.2.2  数据存储	385
13.2.3  节点特征与属性	386
13.3  基于多移动Agent的云端融合计算	388
13.3.1  问题分析	388
13.3.2  多移动Agent的引入	389
13.3.3  层次结构	390
13.3.4  可信云端计算	391
13.4  本章小结	393
参考文献	393
第14章  云端融合计算技术	394
14.1  计算任务部署机制	394
14.1.1  计算任务执行流程	394
14.1.2  cAgent角色分配	395
14.1.3  作业分割与任务分配	395
14.2  任务安全分割与分配机制	396
14.2.1  安全问题分析	396
14.2.2  基于移动Agent的任务分割与分配	397
14.2.3  任务分配实例	400
14.2.4  实验验证与性能分析	400
14.3  任务执行代码保护机制	404
14.3.1  问题分析	404
14.3.2  基于内嵌验证码的加密函数的代码保护机制	404
14.3.3  节点遴选机制	405
14.3.4  安全性分析与验证	407
14.4  多副本部署机制与选择策略	408
14.4.1  问题分析	408
14.4.2  云端数据存储方法	409
14.4.3  数据副本数量确定机制	416
14.4.4  数据副本放置机制	419
14.4.5  副本部署机制实验验证与性能分析	420
14.4.6  数据副本选择策略	424
14.4.7  副本选择策略实验验证与性能分析	429
14.5  复合协同管理环机制	430
14.5.1  问题分析	430
14.5.2  基于多移动Agent的复合协同管理环机制	431
14.5.3  环状网络拓扑结构	435
14.5.4  实验验证与性能分析	437
14.6  本章小结	439
参考文献	439
第15章  云端融合计算应用范例	441
15.1  基于云端融合计算网络平台 的泛知识云系统	441
15.1.1  问题分析	441
15.1.2  泛知识云模型	442
15.1.3  工作流程	443
15.1.4  服务质量保障机制	444
15.1.5  原型系统	446
15.1.6  系统性能分析	447
15.2  基于云端融合计算架构的恶意代码联合防御系统	448
15.2.1  问题分析	448
15.2.2  体系架构和基本功能	448
15.2.3  场景及工作流程	450
15.2.4  恶意代码报告评价和排序算法	452
15.2.5  原型系统	455
15.2.6  系统性能分析	457
15.3  云端流媒体系统	458
15.3.1  流媒体简介	458
15.3.2  体系架构	460
15.3.3  性能优化	460
15.3.4  原型系统	462
15.4  本章小结	465
参考文献	465

前    言

现代网络计算与信息通信的核心目标之一就是消除一切信息孤岛，并最大限度地聚合计算、存储与信息等各种软硬件资源，以解决大规模计算和海量数据处理的需求。云计算（Cloud Computing）技术的提出为满足这类需求提供了一种高性价比的解决方案。
云计算是分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）和网格计算（Grid Computing）的进一步发展，通过将计算任务均衡分布在由大规模集群服务器构成的资源池上，使各种应用系统能够根据按需、透明地获取高性价比的计算能力、存储资源和信息服务。目前云计算系统分为两种，一种是私有云，一种是公共云。私有云计算由政府、企事业等机构投资、建设、拥有和管理，仅限特定的本机构用户使用，提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制，用户可以自由配置自己的服务。公共云则基于信息服务提供商构建并集中管理的面向公众的大型数据中心，与相对封闭的私有云不同，供多租客（Multi-Tenant）以免费或按需付费等方式使用。
云计算平台的易编程、高容错、方便扩展等特性，使得处理超大规模数据的分布式计算成为现实。云计算技术已经受到学术界和产业界的双重关注，与大数据（Big Data）和物联网（Internet of Things，IoT）同时成为当前信息技术领域的三大研究热点。事实上，云计算已经成为处理大数据的基础平台，也是物联网系统的处理核心。目前本领域的研究者和研究机构已经在云计算任务调度、资源管理、数据存储、网络结构及安全保障机制等方面已经取得不少重要的研究成果。Google、IBM、Amazon、百度、阿里巴巴、腾讯等商业机构均已经构建了各自的大规模云计算平台，并在平台上承载了信息检索、数据挖掘、商业信息处理、科学计算和电子商务等大规模的数据处理工作，终端用户通过合适的互联网接入设备即可获取各类计算和数据服务。Gartner在近年来发布的《IT行业十大战略技术报告》中每年均将云计算技术列入十大战略技术。《中国云计算产业发展白皮书》指出，云计算应用以政府、电信、教育、医疗、金融、石油石化和电力等行业为重点，在中国市场逐步被越来越多的企业和机构采用。
然而，目前的云计算系统还有提升的空间，普遍存在以下的内生性根本问题。
（1）基于集中建设、管理的数据中心的云计算系统广泛聚集了用户的应用和数据资源，虽然可以组织安全专家以及专业化安全服务队伍实现整个系统的安全管理，但也更方便黑客发动集中的攻击，带来了更大的安全风险事故，一旦发生则影响范围更广，后果严重。
（2）开放的公共云计算环境在系统的管理监控、计算安全可信性和服务质量保障机制的实现存在一系列问题。很多企业出于对云计算平台安全可信性的怀疑而望而却步，因为用户委托云计算平台处理的任务和存储的私密数据被云计算系统节点或其他用户窃取和破坏的可能性是显然存在的。如何有效增强用户的信心，提升云计算平台的资源利用率，是云计算进一步推广应用的首要前提。
（3）简单认为网络边缘的终端节点仅仅是服务的消费者，对于终端节点所蕴含的各种可利用的潜在资源考虑并不足够。事实上，大量的终端节点（PC等非瘦客户端）本身也拥有一定的计算、存储等信息资源，且常常处于在线闲置状态，这些节点所拥有的、可被聚合的海量资源被浪费了。
（4）相较于传统的数据中心的能耗和性能不均衡问题，云计算系统所基于的数据中心有所改善，但产生能耗仍然非常惊人，并仍然会在服务的高峰期间出现服务质量（Quality of Service，QoS）难以保证和低谷期间资源浪费等一系列问题。
在学术界，云计算技术现已成为分布式计算及相关领域最活跃的研究领域之一，很多高校与研究部门针对云计算关键技术展开等多方面研究工作，重要的国际学术会议，如Special Interest Group on Data Communication（SIGCOMM）、Operating Systems Design and Implementation（OSDI）、Special Interest Group on Management of Data（SIGMOD）、Conference on Computer and Communications Security（CCS）等，相继刊载了云计算领域的相关研究成果。各国政府也投入大量的人力、物力和财力进行云计算的战略部署。例如，美国政府利用云计算技术降低政府信息化运行成本；英国政府建立G-Cloud平台；我国政府也在五个城市开展云计算服务试点示范工作，并在石油石化、交通运输等行业启动了相应的云计算发展计划，以促进产业信息化。
本书作者在分布式计算（特别是云计算）、数据处理及信息安全技术领域进行了多年的研究，具有扎实的理论基础和实践经验。本书的内容主要源于作者所领导的科研团队承担了国家自然科学基金项目“面向绿色云计算的节能型资源整合和任务调度关键技术的研究”（编号：61472192）、国家自然科学基金项目“基于安全Agent的可信云计算与对等计算融合模型及关键技术的研究”（编号：61202004）、江苏省自然科学基金项目“公共云计算环境中可信虚拟私有云模型VPC及其关键技术的研究”（编号：BK2011754）、江苏省“六大人才高峰”高层次人才资助项目“节能优化的多数据中心的资源协同管理与任务动态调度关键技术”（编号：JNHB-012）及信息安全国家重点实验室开放课题“面向隐私保护的云数据安全及销毁机制的研究”（编号：2016-MS-18）等项目的研究工作和相关成果。
针对目前国内对云计算技术的研究需求，本书取材国内外最新资料，在认真总结作者主持的国家自然基金项目、江苏省自然科学基金项目等相关科研成果的基础上，精心组织编写。本书详细、深入地介绍了云计算发展现状、云计算系统架构与组成部件、云计算安全保障机制、绿色云计算关键技术、新型云端融合计算技术，集中反映了云计算技术的新思路、新观点、新方法和新成果，具有较高的学术价值和应用价值。本书分为四大部分，首先深入分析云计算发展历程、关键技术，然后介绍了典型的云计算平台和应用系统。在此基础上，重点介绍我们在云计算安全保障领域的创新性研究成果，主要包括可信虚拟私有云及执行体与执行点可信评估机制、云数据销毁机制、云存储隐私保护机制与保护模型以及多授权机构基于属性的密文访问控制方案。实现绿色云计算是我们的重要研究目标，本书重点分析了云计算能耗问题，然后介绍了作者领导的团队在绿色云计算模型、节能型资源配置与任务调度机制、动态数据聚集机制与重复数据删除机制等方面的研究成果。本书的最后一部分则重点阐述了作者领导的项目组提出的云端融合计算模型、关键技术及在知识系统、恶意代码防御、流媒体等领域的应用。
本书注意从实际出发，采用读者容易理解的体系和叙述方法，深入浅出、循序渐进地帮助读者把握云计算技术的主要内容，富有启发性。与国内外已出版的同类书籍相比，本书选材新颖、学术思想新、内容新；体系完整、内容丰富；范例实用性强、应用价值高；表述深入浅出、概念清晰、通俗易懂。本书既可作为计算机科学技术学科、电子信息学科，以及信息安全专业的大学高年级学生、硕士及博士研究生教材，对从事分布式计算、网络信息安全技术、信息网络应用系统研究和开发工作的科研人员具有重要的参考价值。
项目团队中的吴家兴、曹玲玲、周静岚、龚培培、邵军、李永萍、涂群等参与了本书的编写工作，并融合了他们的研究成果，张栖桐、谌运、胡楠、刘广沛、崇卫之、万富强等也参与了本书的编写工作。此外，本书还引用了国内外研究人员的诸多研究成果已经网络上的相关资料，在此一并衷心感谢！
由于编写时间仓促，加上作者水平有限，书中的错误及不妥之处在所难免，敬请读者批评指正。

作  者  
2017年7月

科技—计算机—网络与互联网

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），国家卓越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。

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云计算技术及性能优化