第1章 云的起源與發(fā)展／1
1.1 史海鉤沉—云計算之前的歷史／2
1.1.1 局域網／2
1.1.2 機房／3
1.1.3 數據中心／4
1.1.4 網格計算／5
1.1.5 大規(guī)模計算／6
1.1.6 超算／7
1.2 “云”從哪里來？／7
1.2.1 從資源池化說起／8
1.2.2 虛擬化是什么？／10
1.2.3 觸手可及的寬帶網絡／11
1.2.4 技術的發(fā)展讓云成為必然／13
1.3 大話釋云／13
1.3.1 如何向老板解釋？／13
1.3.2 如何向廚師解釋？／14
1.3.3 如何向小朋友解釋？／14
1.4 為什么是亞馬遜開創(chuàng)了云計算？／15
1.5 自立門派，自成一行／16
1.5.1 云服務商層出不窮／16
1.5.2 云計算產業(yè)在國內高速發(fā)展／17
1.5.3 技術采納和普及規(guī)律／18
1.5.4 云計算對IT行業(yè)職場產生的影響／20
第2章 云，價值何在／22
2.1 商業(yè)炒作？還是技術創(chuàng)新？／23
2.1.1 新瓶裝舊酒？／23
2.1.2 與服務器租賃有什么不同？／24
2.2 數據中心對云的意義／25
2.2.1 不斷擴張的規(guī)模／26
2.2.2 不斷創(chuàng)新的硬件體系／27
2.3 性能！最重要的還是性能�。�27
2.3.1 更高的規(guī)格／28
2.3.2 更快的速度／29
2.3.3 更強的服務／30
2.4 不斷提升的安全性／30
2.4.1 物理隔離／31
2.4.2 租戶隔離／32
2.5 越來越靈活開放的云計算應用模型／33
2.5.1 天生萬物，始于IaaS／33
2.5.2 抽象化整合的PaaS／34
2.5.3 更進一步，靈活易用的SaaS／34
2.5.4 其他云計算服務模型／35
2.6 數字化轉型的有力推手／36
2.6.1 實惠好用的公有云／36
2.6.2 私家定制私有云／37
2.6.3 進退自如的混合云／38
2.6.4 術業(yè)有專攻—政務云和醫(yī)療云／38
2.7 卓越的業(yè)務價值／39
2.7.1 AWS上的Netflix／39
2.7.2 Azure上的波音／41
2.7.3 創(chuàng)業(yè)公司的云計算案例／41
第3章 打破常規(guī)的服務方式／43
3.1 穩(wěn)定性—N個9的SLA／44
3.1.1 評估穩(wěn)定性的SLA／44
3.1.2 穩(wěn)定性的計算方式／45
3.1.3 服務冗余的示例／46
3.1.4 提高穩(wěn)定性的最佳實踐／47
3.2 省錢嗎？服務定價與計費方式／51
3.2.1 云服務的定價因素／52
3.2.2 略微混亂的定價策略／53
3.2.3 如何監(jiān)控和控制成本／55
3.3 彈性能力—縱向擴展與水平伸縮／56
3.3.1 什么是可伸縮性？／56
3.3.2 自動化擴展云服務的一般設計／57
3.3.3 實例—擴展Azure上的網站／58
第4章 云計算靠譜嗎？／60
4.1 我應該用云嗎？／61
4.2 云，安全嗎？／64
4.2.1 基礎架構安全／66
4.2.2 網絡安全／72
4.2.3 數據安全／76
4.2.4 計算安全／83
4.2.5 審計日志／87
4.2.6 服務級別協議中的量化指標／90
4.3 不可回避的合規(guī)性／92
4.4 可信云服務認證／94
4.5 GDPR：史上最嚴苛的數據保護條例／96
4.6 全球業(yè)務擴張不是夢／97
4.7 可靠的云端架構設計／99
4.7.1 了解系統(tǒng)的彈性需求／101
4.7.2 認識可復原性和高可用性／101
4.7.3 云端架構設計挑戰(zhàn)／102
4.7.4 AWS的云端架構設計準則／103
4.7.5 微軟云服務決策樹／104
第5章 云計算核心服務詳解／105
5.1 堆砌CPU變超算—算力／106
5.1.1 什么是超算？／106
5.1.2 超算的結構／107
5.1.3 堆砌算力／108
5.2 幾億TB也不是事—存儲／110
5.2.1 云存儲概述／110
5.2.2 云存儲的分類／110
5.3 大規(guī)模服務架構的拿手好戲—分析／112
5.3.1 數據分析概述／112
5.3.2 云端數據分析的場景／112
5.4 大數據不可或缺的—數據庫／114
5.4.1 云數據庫概述／114
5.4.2 云數據庫的例子／115
5.5 天上云朵朵，地面皆可連—同步／115
5.5.1 數據同步的進化歷史／116
5.5.2 游戲進化史就是云數據交互能力的進化史／118
5.5.3 云服務上的多端同步基礎設施／120
5.6 高速路上的私人專用道—專線／121
5.6.1 專線的物理構成／121
5.6.2 專線的優(yōu)勢／121
第6章 動手實驗，認識主流云計算服務／123
6.1 微軟智能云／125
6.1.1 Azure的發(fā)展歷程／126
6.1.2 Azure運行在Windows上嗎？／130
6.1.3 Azure的區(qū)域／132
6.1.4 Azure在中國／134
6.1.5 新手上路：注冊Azure賬號／135
6.1.6 牛刀小試：在Azure上創(chuàng)建一臺虛擬機／137
6.1.7 微軟的Office 365和Dynamics 365云服務／148
6.2 亞馬遜的AWS／150
6.2.1 AWS的區(qū)域／151
6.2.2 AWS的發(fā)展歷程／152
6.2.3 AWS在中國／154
6.3 谷歌云服務平臺／154
6.3.1 GCP的區(qū)域服務架構／156
6.3.2 GCP的優(yōu)勢／157
6.4 阿里云／159
6.4.1 阿里云的區(qū)域分布／160
6.4.2 阿里云的主要服務／161
6.5 騰訊云／162
6.6 專云有專用／162
6.6.1 專用云和私有云的對比／163
6.6.2 政府云／164
6.6.3 專注游戲的SpatialOS／167
第7章 云端的工業(yè)革命—自動化運維／171
7.1 圖形界面還是命令行？／172
7.1.1 認識命令行／172
7.1.2 為什么程序員更喜歡命令行？／176
7.2 認識持續(xù)集成和持續(xù)發(fā)布／179
7.2.1 持續(xù)集成和持續(xù)發(fā)布的定義／179
7.2.2 為什么持續(xù)集成和發(fā)布可以提高效率／180
7.2.3 在Azure云建立一個.NET Web程序的持續(xù)集成與發(fā)布／182
7.2.4 在云上創(chuàng)建自動化編譯／186
7.3 自動化監(jiān)控／195
7.3.1 極度簡化的數據收集／195
7.3.2 大一統(tǒng)的監(jiān)控概念／196
7.3.3 用Azure Monitoring來監(jiān)視Web App的各項數據／197
第8章 云計算的局限性／202
8.1 網絡依賴／203
8.2 易受攻擊／205
8.3 隱私保護／207
8.3.1 隱私保護概述／207
8.3.2 生活中的隱私數據與控制／208
8.4 平臺鎖定／211
8.5 成本問題／214
8.6 其他潛在風險／217
第9章 騰云駕霧，云計算上的新技術／219
9.1 云計算與DevOps／220
9.2 人工智能／228
9.2.1 云計算與人工智能／229
9.2.2 動手實驗：3min搭建一個智能問答聊天機器人／231
9.3 數據科學／240
9.4 云計算與物聯網／243
9.5 云計算與區(qū)塊鏈／245
第10章 未來新世界／247
10.1 數據+計算+分析=洞察力／248
10.2 人們會停止購買計算機／251
10.3 硬盤？硬盤是什么？／257
10.4 開源社區(qū)更加活躍／261
10.5 無服務器／263
10.6 容器的世界／265
10.7 更安全的世界／268
10.8 有得必有失，更可怕的威脅／272