《物联网之云：云平台搭建与大数据处理》PPT

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本书共10章。第1章介绍了物联网数据分析中的一些数学基础，概率论和数理统计方法，分布式计算、网格计算和云计算方法，及其在物联网中地应用。第2章给出了云计算概念、原理，针对云计算的一些技术、体系架构做了详细介绍。第3、4章阐述了云计算平台建设，重点阐述了PaaS平台的搭建流程和针对智慧城市、垂直行业的云平台搭建实战。第5、6章阐述了大数据概念、大数据处理的常见数学方法。第7章阐述了物联网云计算安全问题。第8章阐述了应对物联网安全而产生的私有云平台搭建方法。第9章阐述了应对云计算信息延迟、网络淤塞而产生的雾计算方法和产业发展。第10章总结了物联网云计算发展现状，展望了云计算的发展趋势。

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目录

• 丛书序
• 序言一
• 序言二
• 第1章 云计算数学基础1
• 1.1 概率论1
• 1.1.1 概率论的发展简史1
• 1.1.2 随机事件2
• 1.1.3 随机事件的概率3
• 1.2 数理统计基础6
• 1.2.1 随机变量及其分布函数6
• 1.2.2 随机变量的数字特征9
• 1.2.3 随机变量的基本定理11
• 1.3 分布式计算介绍12
• 1.3.1 分布式计算概念12
• 1.3.2 分布式计算的发展历史12
• 1.3.3 分布式计算结构13
• 1.3.4 主要分布式技术13
• 1.4 网格计算介绍14
• 1.4.1 网格的产生15
• 1.4.2 网格技术的特征15
• 1.4.3 网格协议体系结构16
• 1.5 云计算介绍16
• 1.5.1 云计算的概念16
• 1.5.2 云计算服务的形式18
• 1.5.3 云计算的产品19
• 1.6 本章小结20
• 1.7 习题20
• 第2章 云计算方法21
• 2.1 云计算的发展历程21
• 2.2 计算资源使用模式22
• 2.3 云计算原理23
• 2.3.1 网络体系结构23
• 2.3.2 网络协议模型25
• 2.3.3 数据中心28
• 2.3.4 虚拟化技术32
• 2.3.5 Web技术35
• 2.3.6 多租户技术37
• 2.4 云计算技术与云服务模式38
• 2.4.1 云计算基本技术39
• 2.4.2 云计算服务模式39
• 2.5 本章小结41
• 2.6 习题41
• 第3章 PaaS云平台基础42
• 3.1 云平台的概念及模型42
• 3.1.1 云平台的概念42
• 3.1.2 PaaS模型43
• 3.1.3 PaaS基础技术层44
• 3.1.4 PaaS平台服务层44
• 3.1.5 PaaS关键技术45
• 3.1.6 PaaS的发展47
• 3.2 弹性计算平台47
• 3.2.1 弹性计算平台的概念47
• 3.2.2 弹性计算平台的实现方式48
• 3.2.3 弹性计算平台举例50
• 3.3 智能监控运维平台52
• 3.3.1 背景及概念52
• 3.3.2 实现方法52
• 3.3.3 未来发展54
• 3.4 物联网智能硬件开发平台54
• 3.4.1 物联网智能硬件开发平台简介54
• 3.4.2 物联网云平台服务案例——机智云55
• 3.5 本章小结57
• 3.6 习题57
• 第4章 云平台搭建实战58
• 4.1 云平台的基础建设58
• 4.1.1 云服务器介绍58
• 4.1.2 云存储介绍59
• 4.1.3 云存储结构59
• 4.1.4 云存储的优、缺点60
• 4.1.5 云存储的应用61
• 4.1.6 高速光纤网络62
• 4.1.7 云数据中心建设62
• 4.2 智慧校园云平台搭建63
• 4.2.1 智慧校园云概念64
• 4.2.2 智慧校园云框架64
• 4.2.3 智慧校园云的建设内容65
• 4.2.4 智慧校园云的发展69
• 4.3 智慧城市云平台搭建69
• 4.3.1 智慧城市云概念69
• 4.3.2 智慧城市云框架70
• 4.3.3 智慧城市云的建设内容71
• 4.3.4 智慧城市云的发展73
• 4.4 智慧医疗云平台搭建73
• 4.4.1 智慧医疗云概念73
• 4.4.2 智慧医疗云框架74
• 4.4.3 智慧医疗云的建设内容75
• 4.4.4 智慧医疗云的发展78
• 4.5 智能交通云平台搭建79
• 4.5.1 智能交通云背景79
• 4.5.2 智能交通云框架79
• 4.5.3 智能交通云的建设内容80
• 4.5.4 智能交通云的发展82
• 4.6 本章小结83
• 4.7 习题83
• 第5章 大数据基础84
• 5.1 数据仓库84
• 5.1.1 从数据库到数据仓库84
• 5.1.2 数据仓库的定义86
• 5.1.3 数据仓库的组成87
• 5.2 数据挖掘88
• 5.2.1 什么是数据挖掘88
• 5.2.2 数据挖掘要解决的问题89
• 5.2.3 数据挖掘的任务和方法90
• 5.3 社交媒体指挥中心93
• 5.4 产品知识中心94
• 5.5 基础设施和业务研究96
• 5.6 基于位置的服务96
• 5.7 市场细分97
• 5.8 在线广告98
• 5.9 改进风险管理100
• 5.10 本章小结101
• 5.11 习题101
• 第6章 大数据处理方法102
• 6.1 布隆过滤器（Bloom Filter）102
• 6.1.1 基本思路102
• 6.1.2 适用范围103
• 6.1.3 实例103
• 6.2 散列法（Hashing）106
• 6.2.1 基本思路107
• 6.2.2 适用范围107
• 6.3 位图（BitMap）109
• 6.3.1 基本思路110
• 6.3.2 Map映射110
• 6.3.3 适用范围112
• 6.4 堆排序（Heapsort）112
• 6.4.1 基本思路112
• 6.4.2 适用范围和实例113
• 6.5 双层桶划分115
• 6.5.1 基本思路115
• 6.5.2 适用范围和实例115
• 6.6 数据库索引116
• 6.6.1 基本思路117
• 6.6.2 适用范围117
• 6.7 倒排索引（Inverted index）118
• 6.7.1 基本思路118
• 6.7.2 适用范围119
• 6.8 外排序119
• 6.8.1 基本思路120
• 6.8.2 适用范围121
• 6.9 Trie树121
• 6.9.1 Trie树的基本性质122
• 6.9.2 Trie树的基本实现122
• 6.9.3 Trie树的应用122
• 6.9.4 Trie树复杂度分析123
• 6.10 分布式处理（Map Reduce）123
• 6.10.1 MapReduce详解126
• 6.10.2 Map Reduce工作流程127
• 6.10.3 适用范围129
• 6.11 本章小结130
• 6.12 习题130
• 第7章 物联网安全131
• 7.1 信息安全基础131
• 7.2 物联网信息安全体系133
• 7.2.1 物联网的安全需求及体系结构133
• 7.2.2 物联网感知层安全135
• 7.2.3 物联网网络传输层安全135
• 7.2.4 物联网应用层安全136
• 7.2.5 与物联网安全相关的法规与政策136
• 7.3 物联网信息安全对策137
• 7.3.1 隐私保护137
• 7.3.2 认证138
• 7.3.3 访问控制管理138
• 7.3.4 数据保护138
• 7.3.5 物理安全138
• 7.3.6 设备保护和资产管理139
• 7.3.7 攻击检测和防御139
• 7.3.8 态势感知140
• 7.3.9 通信保护142
• 7.3.10 日志和审计142
• 7.4 物联网信息安全技术142
• 7.4.1 已有技术在物联网环境中的应用143
• 7.4.2 新技术的探索145
• 7.4.3 物联网相关设备、平台、系统的漏洞挖掘和安全设计146
• 7.5 云计算安全148
• 7.6 本章小结148
• 7.7 习题149
• 第8章 私有云服务150
• 8.1 私有云150
• 8.2 私有云解决方案152
• 8.3 开源私有云解决方案之一——OpenStack154
• 8.3.1 OpenStack概述155
• 8.3.2 OpenStack架构157
• 8.4 开源私有云解决方案之二——CloudStack158
• 8.4.1 CloudStack系统架构158
• 8.4.2 CloudStack设备层次162
• 8.4.3 CloudStack管理平台165
• 8.4.4 CloudStack工作流程167
• 8.5 私有云服务规划与选型169
• 8.5.1 企业私有云的设计与规划流程169
• 8.5.2 家庭私有云的建立170
• 8.6 私有云是物联网的存在形态之一171
• 8.7 本章小结172
• 8.8 习题172
• 第9章 雾计算173
• 9.1 雾计算起源173
• 9.1.1 从物联网说起173
• 9.1.2 终端的计算资源、存储资源的不足173
• 9.1.3 云计算的通信资源不足174
• 9.2 雾计算介绍175
• 9.2.1 雾计算的概念175
• 9.2.2 雾计算与云计算的区别176
• 9.2.3 雾计算的实施177
• 9.2.4 雾计算与物联网177
• 9.3 雾计算架构178
• 9.3.1 OpenFog架构的产生178
• 9.3.2 云和雾的角色范畴179
• 9.3.3 OpenFog架构特征179
• 9.3.4 OpenFog参考架构技术支撑182
• 9.3.5 雾计算架构模型实例183
• 9.3.6 物联网计算边界的划分184
• 9.4 雾计算特点185
• 9.4.1 雾计算的主要特点186
• 9.4.2 雾节点的位置186
• 9.4.3 雾计算的优点187
• 9.4.4 雾计算的缺点188
• 9.4.5 云、雾联合计算190
• 9.5 物联网计算模式191
• 9.5.1 云计算192
• 9.5.2 雾计算192
• 9.5.3 边缘计算193
• 9.5.4 霾计算194
• 9.5.5 流计算194
• 9.6 雾计算产业195
• 9.6.1 产业布局195
• 9.6.2 雾计算参与物联网布局势在必行195
• 9.6.3 雾计算的商业价值197
• 9.6.4 智慧城市对雾计算、边缘计算的需求198
• 9.7 雾计算装备200
• 9.7.1 雾计算服务器200
• 9.7.2 雾计算路由器200
• 9.7.3 雾计算网关204
• 9.7.4 雾计算传感器204
• 9.8 雾计算应用206
• 9.8.1 智慧交通206
• 9.8.2 无人机快递207
• 9.8.3 雾计算推动物联网发展209
• 9.9 本章小结211
• 9.10 习题211
• 第10章 云计算发展趋势展望212
• 10.1 云计算关键技术研究进展212
• 10.1.1 虚拟化技术212
• 10.1.2 数据存储管理技术213
• 10.1.3 节能技术214
• 10.1.4 云计算技术新形态215
• 10.2 云计算安全技术研究进展216
• 10.3 云计算标准规范研究进展218
• 10.4 云计算硬件基础建设进展218
• 10.5 云计算服务个性化研究进展219
• 10.5.1 资源调度服务219
• 10.5.2 混合云服务220
• 10.6 云计算商务模式创新研究221
• 10.6.1 云计算商业模式创新221
• 10.6.2 云计算改变产业布局222
• 10.6.3 云计算产业发展趋势223
• 10.7 云计算生态圈建设225
• 10.8 云计算发展趋势展望226
• 10.9 本章小结228
• 10.10 习题229

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