软件定义数据中心：技术与实践

作品简介

【本书特色】

国内首部系统介绍软件定义数据中心的专业书籍；

众多业界专家倾力奉献，揭秘如何实现软件定义数据中心；

理论与企业案例完美融合，呈现云计算时代的数据中心最佳解决方案。

【内容简介】

本书从与软件定义数据中心有关的基本概念入手，通过实例介绍软件定义数据中心涉及的技术、应用、前景。在此基础上，深入介绍构建软件定义数据中心的计算、网络、存储、安全、自动化管理和高可用性等基本技术，并辅以解决方案和大型实例，力求使读者全面了解当前软件定义数据中心的技术动态和发展趋势，为实际构建软件定义数据中心提供必要的技术指导。

本书适于作为数据中心分析、设计、研发、管理工程师的技术普及读物，亦可作为高等学校相关专业课程的教材或参考书。

陈 熹

EMC中国研发集团高级研发经理、中国研发集团技术委员会委员。在2011年加入EMC卓越研发集团后，陈熹一直致力于云基础架构和软件定义数据中心的研究与开发，曾任EMC中国研究院云基础架构实验室主任、顾问工程师，目前从事超融合基础架构产品的研究与开发。在加入EMC之 前，陈熹曾在IBM、Sun Microsystems从事云基础架构的研究与开发，涉及的领域有IT管理系统、操作系统、文件系统、性能分析与优化等。

Ricky Sun

（孙宇熙）

EMC首席技术官办公室技术总监，于2012年11月加入EMC卓越研发集团，担任EMC中国研究院技术总监、中国研发集团技术委员会主席。在加入EMC之前，Ricky供职于微软亚太研发集团创新中心，作为高级产品经理来驱动在健康医疗、移动互联网、云计算、大数据和物联网领域的创新。Ricky在美国加州硅谷有十几年的IT工作经历，曾经供职于Yahoo和网络安全、Web 2.0、快速启动操作系统行业的多家创业型公司。

陈 熹

EMC中国研发集团高级研发经理、中国研发集团技术委员会委员。在2011年加入EMC卓越研发集团后，陈熹一直致力于云基础架构和软件定义数据中心的研究与开发，曾任EMC中国研究院云基础架构实验室主任、顾问工程师，目前从事超融合基础架构产品的研究与开发。在加入EMC之 前，陈熹曾在IBM、Sun Microsystems从事云基础架构的研究与开发，涉及的领域有IT管理系统、操作系统、文件系统、性能分析与优化等。

孙宇熙

EMC首席技术官办公室技术总监，于2012年11月加入EMC卓越研发集团，担任EMC中国研究院技术总监、中国研发集团技术委员会主席。在加入EMC之前，Ricky供职于微软亚太研发集团创新中心，作为高级产品经理来驱动在健康医疗、移动互联网、云计算、大数据和物联网领域的创新。Ricky在美国加州硅谷有十几年的IT工作经历，曾经供职于Yahoo和网络安全、Web 2.0、快速启动操作系统行业的多家创业型公司。

作品目录

• 软件定义数据中心：技术与实践
• 编委会
• 序
• 前言
• 第一部分　总体介绍
• 第1章　基本概念
• 1.1　数据中心的历史
• 1.2　继续发展的推动力
• 1.3　软件定义的必要性
• 1.4　架构分析
• 1.4.1　基本功能模块
• 1.4.2　层次细分
• 1.4.3　接口与标准
• 1.5　现状与发展
• 1.6　第三平台：SDDC上的IT新浪潮
• 第二部分　关键技术
• 第2章　软件定义的计算
• 2.1　虚拟化的定义与基本概念
• 2.1.1　虚拟化定义
• 2.1.2　虚拟化产生背景
• 2.1.3　计算虚拟化
• 2.1.4　VMM的要求与基本特征
• 2.1.5　虚拟化平台的不同架构
• 2.2　虚拟化技术分类
• 2.2.1　x86平台虚拟化面临的问题与挑战
• 2.2.2　全虚拟化
• 2.2.3　半虚拟化
• 2.2.4　硬件虚拟化
• 2.2.5　小结
• 2.3　CPU虚拟化
• 2.3.1　二进制翻译
• 2.3.2　硬件解决方案
• 2.4　内存虚拟化
• 2.4.1　软件解决方案
• 2.4.2　硬件解决方案
• 2.4.3　内存虚拟化管理面临的挑战
• 2.5　I/O虚拟化
• 2.5.1　背景介绍
• 2.5.2　基于软件的I/O虚拟化
• 2.5.3　基于硬件的I/O虚拟化
• 2.6　实例剖析
• 2.6.1　VMware ESX
• 2.6.2　Xen
• 第3章　软件定义存储
• 3.1　新的存储管理模式
• 3.1.1　传统存储面临的挑战
• 3.1.2　新的管理模式：软件定义存储
• 3.2　与存储虚拟化的比较
• 3.3　架构、功能与特性
• 3.3.1　数据模块与控制模块
• 3.3.2　系统架构设计
• 3.4　解决方案：分类与比较
• 3.4.1　分类方法
• 3.4.2　现有产品简介
• 3.4.3　分类映射
• 3.5　市场现状与分析
• 3.5.1　技术影响
• 3.5.2　软件定义存储的商业价值
• 3.5.3　市场展望
• 3.6　典型实现
• 3.6.1　基于传统外置存储：ViPR
• 3.6.2　基于服务器内置存储：ScaleIO
• 第4章　软件定义网络
• 4.1　概述
• 4.1.1　什么是SDN
• 4.1.2　SDN的架构和特征
• 4.1.3　SDN相关组织介绍
• 4.1.4　各大厂商对SDN的态度和应用
• 4.2　SDN的技术实现
• 4.2.1　以网络为中心的实现
• 4.2.2　以主机为中心的实现
• 4.3　SDN的典型实现：OpenStack中的网络组件Neutron
• 4.3.1　Neutron在OpenStack中的架构
• 4.3.2　Neutron在OpenStack中的工作机制
• 4.3.3　Nicira NVP插件
• 4.3.4　小结
• 第5章　自动化资源管理
• 5.1　资源管理定义
• 5.2　资源管理对象
• 5.3　资源管理策略
• 5.3.1　资源管理一般性评价指标和标准
• 5.3.2　资源管理的主要策略
• 5.4　多租户管理
• 5.4.1　网络多租户管理
• 5.4.2　计算多租户管理
• 5.4.3　存储多租户管理
• 5.5　性能管理
• 5.6　对外服务接口
• 5.7　资源管理典型实现
• 第6章　流程控制
• 6.1　概述
• 6.2　架构和功能
• 6.2.1　数据中心Orchestrator的架构
• 6.2.2　数据中心Orchestrator的功能
• 6.3　实现数据中心自动化
• 6.3.1　数据中心的自动化势在必行
• 6.3.2　自动化的好处
• 6.3.3　自动化实施的对象
• 6.3.4　如何实现自动化
• 6.4　实例分析
• 6.4.1　VMware vCloud Orchestrator
• 6.4.2　System Center Orchestrator
• 第7章　软件定义数据中心的安全
• 7.1　数据中心安全设计原则
• 7.2　物理基础设施的安全
• 7.3　软件定义层的安全
• 7.3.1　安全的计算
• 7.3.2　安全的存储
• 7.3.3　安全的网络
• 7.4　软件资源协调层的安全
• 7.4.1　统一的身份与访问授权管理
• 7.4.2　安全技术的统一运用
• 7.5　小结
• 第8章　软件定义的高可用性
• 8.1　高可用性系统设计
• 8.1.1　不可用的常见原因
• 8.1.2　冗余的组件部署
• 8.1.3　高可用性集群
• 8.1.4　典型的冗余配置
• 8.2　软件定义之路——计算的高可用性
• 8.2.1　高可用性对应用的需求
• 8.2.2　高可用性集群——VMware HA
• 8.2.3　零停机保障——VMware FT
• 8.3　软件定义之路——存储的高可用性
• 8.3.1　基于VPLEX的高可用性
• 8.3.2　ScaleIO的高可用性
• 8.3.3　ViPR的控制器集群与HA数据服务
• 8.4　软件定义之路——网络的高可用性
• 8.4.1　网络虚拟化
• 8.4.2　逻辑端口镜像
• 8.4.3　网络控制器集群
• 8.4.4　网关服务的高可用性
• 8.5　软件定义数据中心的高可用性
• 8.5.1　整合的解决方案
• 8.5.2　持续可用性
• 8.5.3　分布式快速数据恢复
• 8.6　典型实现
• 8.6.1　VMware SDDC的高可用性
• 8.6.2　OpenStack的高可用性设计
• 第三部分　解决方案与应用
• 第9章　总体解决方案
• 9.1　SDDC的基本要素
• 9.2　SDDC实例：VMware解决方案
• 9.2.1　VMware SDDC的计算
• 9.2.2　VMware SDDC的存储
• 9.2.3　VMware SDDC的网络
• 9.2.4　VMware SDDC的高可用性和容错
• 9.2.5　VMware SDDC的自动化
• 9.2.6　VMware SDDC的安全机制
• 9.2.7　VMware SDDC的管理
• 9.2.8　VMware SDDC实现小结
• 9.3　SDDC实例：OpenStack解决方案
• 9.3.1　Horizon控制面板
• 9.3.2　Nova计算组件
• 9.3.3　Swift对象存储
• 9.3.4　Glance镜像存储
• 9.3.5　KeyStone身份控制
• 9.3.6　Quantum网络
• 9.3.7　Cinder块存储
• 9.4　小结
• 第10章　云存储应用
• 10.1　云存储案例
• 10.2　云存储实现
• 10.2.1　可管理性
• 10.2.2　云存储系统的类型
• 10.2.3　访问方法
• 10.2.4　性能
• 10.2.5　多租户
• 10.2.6　可扩展性
• 10.2.7　可用性
• 10.2.8　可控性
• 10.2.9　效率
• 10.2.10　成本
• 10.3　云存储模式
• 10.3.1　公有云存储
• 10.3.2　私有云存储
• 10.3.3　混合云存储
• 10.3.4　三种云存储模式比较
• 10.4　主要云存储服务提供商
• 10.4.1　企业级云存储
• 10.4.2　个人云存储
• 第11章　虚拟化大数据平台
• 11.1　概述
• 11.2　VMware Serengeti
• 11.3　AWS EMR
• 11.4　小结
• 第四部分　大型实例分析
• 第12章　AWS数据中心实例
• 12.1　AWS概述
• 12.2　EC2管理计算能力
• 12.2.1　EC2概述
• 12.2.2　EC2架构
• 12.2.3　EC2存储
• 12.2.4　自动缩放
• 12.2.5　网络路由
• 12.2.6　EC2实例
• 12.3　可扩展的存储
• 12.3.1　块存储
• 12.3.2　对象存储
• 12.3.3　冷数据归档
• 12.3.4　云存储网关
• 12.4　弹性十足的网络
• 12.4.1　亚马逊的VPC
• 12.4.2　VPC的特性
• 12.4.3　VPC的应用场景
• 12.4.4　VPC对SDN的践行
• 12.5　自动化的管理和部署
• 12.6　效益分析与未来发展
• 第13章　PPTV基础平台管理体系
• 13.1　系统概述
• 13.1.1　云部署模型
• 13.1.2　自建IDC部署概述
• 13.1.3　系统架构和组成
• 13.2　IaaS部署和管理实践
• 13.2.1　基于CloudStack的IaaS管理平台
• 13.2.2　存储服务
• 13.2.3　基于CloudStack的私有云平台最佳实践
• 13.3　MaaS管理和基础服务体系
• 13.3.1　MaaS管理架构
• 13.3.2　自动化基础设施管理架构概述
• 13.3.3　开源工具链
• 参考文献