移动服务计算支撑技术 9787030286994 科学出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张德干 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030286994

商品编码：29423890610

包装：平装

出版时间：2010-08-01

基本信息

书名：移动服务计算支撑技术

定价：45.00元

作者：张德干

出版社：科学出版社

出版日期：2010-08-01

ISBN：9787030286994

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.341kg

编辑推荐

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内容提要

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移动服务计算是一种以云计算和普适计算为背景，以有线和无线互联网为依托，以移动通信设备为载体的计算形式，是一种分布式服务计算。它对人们生活和工作中的各个方面能够产生重大影响。移动服务计算技术是一个不断演进的过程。其支撑技术涉及计算、通信和数字媒体等技术的各个方面，包括计算机的硬软件、系统体系结构、网络通信、应用系统、人机交互等。本书主要阐述与如下几个方面相关的技术：无缝移动技术、服务发现技术、网络拥塞控制技术、移动通信技术和移动多智能体系统。
本书可供高年级本科生、研究生及教师学习和参考，也非常方便从事移动服务计算以及相关领域的科研和工程开发技术人员阅读、参考。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《云计算与大数据：驱动未来信息化的双引擎》 内容概述： 《云计算与大数据：驱动未来信息化的双引擎》是一部深入探讨云计算和大数据两大核心技术及其融合发展，如何重塑现代信息产业、赋能千行百业的深度解析著作。本书旨在为读者提供一个全面、系统且富有前瞻性的视角，理解这两股技术浪潮的内在联系、关键支撑以及它们在实际应用中所能激发的巨大潜力。全书围绕“融合”与“赋能”两大主线展开，既阐述了云计算作为基础设施和服务平台的演进逻辑，也深入剖析了大数据作为生产要素的价值挖掘过程，并重点聚焦于两者如何相互促进、协同进化，共同构建起支撑未来信息社会运转的基石。 第一部分：云计算的基石与演进 本部分将从云计算的起源、核心概念、关键技术和发展趋势入手，构建读者对这一基础性技术平台的深刻认知。 云计算的起源与演进： 追溯云计算的早期思想萌芽，如效用计算、网格计算等，梳理其如何在大规模计算资源虚拟化、网络技术成熟以及服务模式创新的推动下，演变为如今普遍应用的云计算。我们将详细介绍云计算的几种主要服务模式（IaaS, PaaS, SaaS），并分析它们在不同层次上为企业和开发者带来的便利与价值。 虚拟化技术： 作为云计算的基石，虚拟化技术的重要性不言而喻。本章将深入探讨服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化等核心技术，解析其工作原理、关键实现方式（如KVM, Xen, VMware）以及它们如何实现了计算资源的灵活调配、弹性伸缩和高效利用。我们将特别关注虚拟化在隔离性、性能和资源管理方面的挑战与突破。 分布式系统与容器化技术： 随着应用规模的不断扩大，分布式系统架构成为云计算不可或缺的一部分。本章将介绍分布式计算的挑战，如一致性、容错性、高可用性等，并着重解析Docker、Kubernetes等容器化技术如何革新了应用的部署、管理和扩展方式，使得微服务架构得以落地，大大提升了开发效率和系统韧性。 云计算的架构与服务： 本节将系统介绍主流的公有云、私有云和混合云架构，分析它们各自的优缺点以及适用场景。同时，将详细阐述云计算平台提供的各类服务，包括计算服务（如虚拟机、容器服务）、存储服务（如对象存储、块存储、文件存储）、网络服务（如虚拟私有云、负载均衡）、数据库服务、安全服务等，并探讨服务编排、自动化运维等高级特性。 云计算的安全与合规： 随着云计算的普及，安全问题日益受到关注。本章将深入探讨云计算环境下的安全挑战，包括数据安全、访问控制、身份认证、网络安全、威胁检测与防护等。同时，也将介绍相关的安全合规标准与最佳实践，帮助读者建立安全可靠的云环境。 第二部分：大数据的价值挖掘与应用 本部分将聚焦大数据，从其核心特征、采集、存储、处理、分析到最终的应用落地，展现大数据如何成为驱动决策和创新的关键要素。 大数据的特征与挑战： 详细解读大数据“4V”特征（Volume, Velocity, Variety, Value）及其对传统数据处理模式带来的颠覆。分析大数据在采集、清洗、存储、处理和分析过程中面临的巨大挑战，包括数据孤岛、数据质量、计算能力、隐私保护等。 大数据采集与存储技术： 介绍多种数据采集技术，涵盖日志采集、流式数据采集、批量数据采集等，并重点讲解Apache Kafka、Flume等流式数据处理工具。在存储方面，将深入剖析Hadoop Distributed File System (HDFS) 等分布式文件系统，以及NoSQL数据库（如HBase, MongoDB, Cassandra）在处理海量、多结构化数据方面的优势。 大数据处理框架： 本章将详细介绍主流的大数据处理框架。首先，深入讲解批处理的代表Apache Hadoop MapReduce，分析其工作原理和局限性。随后，重点阐述实时计算的革命性技术Apache Spark，解析其内存计算的优势以及在SQL、流处理、机器学习等方面的丰富API。此外，还将介绍Storm、Flink等其他重要的流处理框架。 数据仓库与数据湖： 随着数据量的增长，数据仓库和数据湖成为管理和分析海量数据的关键架构。本节将比较两者的概念、特点、适用场景，并介绍数据仓库的ETL/ELT过程，以及数据湖如何支持更灵活的数据探索和分析。 大数据分析技术： 从数据挖掘、机器学习到深度学习，本章将系统介绍大数据分析的核心技术。包括分类、聚类、关联规则挖掘等经典数据挖掘算法。重点讲解在Python、R等环境中应用TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn等框架进行模型构建与训练，以及预测分析、异常检测、推荐系统等实际应用。 大数据安全与隐私保护： 与云计算类似，大数据同样面临着严峻的安全和隐私挑战。本章将探讨数据泄露、非法访问、数据滥用等风险，并介绍差分隐私、数据匿名化、访问控制等关键的隐私保护技术和合规性要求。 第三部分：云计算与大数据的融合：驱动力与应用 本部分是本书的核心，将重点探讨云计算和大数据两大技术如何实现深度融合，以及这种融合所激发的强大驱动力，并展示其在各行各业的创新应用。 融合的内在逻辑： 深入分析云计算为大数据处理提供的弹性和可扩展的计算、存储资源，以及大数据对云计算平台提出的更高性能、更低延迟的要求。阐述云计算平台如何成为大数据分析的理想载体，而大数据分析又如何反哺云计算，驱动其技术和服务创新。 云原生大数据解决方案： 介绍如何在云平台上构建大数据解决方案，包括利用云存储进行数据湖的搭建，利用云上的弹性计算资源运行Spark、Flink等处理框架，以及通过云数据库和数据仓库服务进行数据管理与分析。重点讲解云厂商提供的托管式大数据服务，如AWS EMR, Azure HDInsight, Google Cloud Dataproc等，以及其在简化部署、降低运维成本方面的优势。 实时数据处理与分析： 聚焦于云计算与大数据结合在实时数据处理领域的突破。介绍如何利用云上的流处理服务，结合Kafka等消息队列，实现对海量实时数据的采集、处理和分析，并快速响应业务需求，例如实时欺诈检测、智能监控、用户行为分析等。 人工智能与机器学习的云上实践： 探讨云计算如何赋能人工智能和机器学习的发展。介绍云厂商提供的AI PaaS平台，集成了预训练模型、机器学习开发工具、模型部署与管理服务。重点讲解在云平台上训练大型深度学习模型，利用GPU、TPU等加速计算资源，以及如何通过API调用来实现智能化应用，如图像识别、自然语言处理、智能语音助手等。 行业应用案例分析： 本章将通过详细的案例分析，展示云计算与大数据融合在各行各业的实际应用。例如： 金融业： 风险控制、精准营销、反欺诈、量化交易。 零售业： 用户画像、个性化推荐、供应链优化、库存管理。 医疗健康： 基因测序分析、疾病预测、个性化治疗方案、远程医疗。 制造业： 工业物联网、设备预测性维护、智能生产、质量控制。 智慧城市： 交通流量优化、环境监测、公共安全、能源管理。 媒体与娱乐： 内容推荐、用户行为分析、广告精准投放。 未来展望与挑战： 在本书的结尾，我们将对云计算和大数据技术的未来发展进行展望，包括边缘计算、AIoT（人工智能物联网）、联邦学习、多云/混合云管理等前沿趋势。同时，也将再次强调在技术发展过程中需要持续关注的安全、隐私、伦理以及人才培养等方面的挑战。 本书特色： 理论与实践并重： 既深入讲解核心技术原理，又结合丰富的实际应用案例，帮助读者建立完整的知识体系。 前瞻性与时效性： 紧跟技术发展前沿，涵盖当前最热门的云计算和大数据技术，并展望未来趋势。 系统性与结构化： 全面而深入地梳理了云计算和大数据之间的内在联系，构建了清晰的学习路径。 面向广泛读者： 适合计算机科学、软件工程、数据科学等专业的学生，以及IT从业者、产品经理、企业决策者等希望深入了解云计算与大数据驱动力的读者。 《云计算与大数据：驱动未来信息化的双引擎》不仅仅是一部技术书籍，更是一份关于未来信息时代发展蓝图的解读。通过阅读本书，您将能够深刻理解这两大技术的融合力量，把握信息产业变革的脉搏，并为迎接数字化转型的浪潮做好充分准备。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我一种非常现代、科技感十足的感觉，深邃的蓝色背景搭配跳跃的白色线条，仿佛预示着数据在网络中飞速穿梭的景象。我一直对移动通信技术的发展非常感兴趣，尤其是那些支撑起我们日常通信和信息获取的底层技术。从我粗浅的了解来看，智能手机的普及、各种APP的盛行，背后都离不开复杂而精密的计算和网络支撑。这本书的标题“移动服务计算支撑技术”就准确地抓住了这一点，让我对它充满了期待。我猜想，这本书应该会深入浅出地剖析移动设备在计算能力、存储能力以及网络连接方面所面临的挑战，并且会详细介绍如何通过各种创新性的技术来克服这些挑战。比如，云计算、边缘计算、分布式计算等等，这些概念都与移动服务的流畅运行息息相关。我很想知道，作者是如何将如此庞大且技术性强的领域进行梳理和介绍的。是侧重于理论推导，还是更偏向于实际应用和案例分析？对于我这样的读者来说，如果能有一些清晰的图示、流程图，或者实际场景的模拟，那就再好不过了。毕竟，理论的深度固然重要，但能否将这些复杂的概念转化为我能够理解和想象的画面，是决定我能否从书中获得真正收获的关键。我希望它能解答我心中关于“移动服务是如何变得如此智能和便捷”的疑问，并且能够为我打开一个全新的视角，去审视我们生活中无处不在的移动技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计给我一种沉稳而专业的感觉，封面的色调和字体都透露出一种严谨的学术气息。我一直认为，任何一项技术的成熟和普及，都离不开背后坚实的技术支撑。移动服务之所以能够渗透到我们生活的方方面面，从社交、娱乐到工作、学习，其背后一定隐藏着一套复杂的、精密的计算和网络系统。这本书的标题“移动服务计算支撑技术”正是我一直以来所关注的焦点。我非常好奇，书中是否会详细介绍移动终端在计算资源方面的限制，以及如何通过各种技术手段来克服这些限制。例如，是否会讨论到更高效的算法设计，更优化的数据传输协议，或者如何利用云端和边缘的计算能力来分担移动设备的压力。我特别关注书中是否会涉及“服务质量（QoS）保障”的相关技术，因为在移动网络环境下，信号不稳定、带宽有限等因素，都可能对用户体验造成影响。如何确保用户在使用移动服务时，能够获得稳定、可靠、高效的体验，这是非常重要的。如果书中能够通过图表、案例分析等方式，将这些抽象的技术概念变得更加具象化，那对我来说将是极大的帮助。我期待这本书能让我对移动服务背后的“引擎”有更深刻的理解，并且能够拓宽我对整个移动计算领域技术栈的认识。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，首先感受到的是它沉甸甸的分量，这往往意味着内容会比较详实和深入。我一直对我们日常使用的各种移动应用和在线服务背后的原理感到好奇，尤其是当我们在外面信号不好或者手机本身性能有限的情况下，它们依然能够相对顺畅地工作。这本书的名字——“移动服务计算支撑技术”，就直接点明了我想要探究的核心。我非常想知道，书中是否会深入探讨移动设备在进行复杂计算时所面临的挑战，比如功耗、内存和处理能力上的限制。我猜测，书中可能会介绍一些利用分布式计算、云计算或者边缘计算的技术，来优化移动服务的性能，从而减轻移动设备的负担。另外，移动通信技术的演进也是支撑移动服务发展的重要基石。我好奇书中是否会涉及从Wi-Fi到蜂窝网络，再到各种新兴的物联网通信技术，它们是如何协同工作，为移动服务提供稳定可靠的网络连接的。如果书中能包含一些实际的性能优化案例，或者对不同技术方案进行横向比较，分析它们的优劣势，那我将能学到非常实用的知识。我希望这本书能让我明白，我们看似简单的移动生活，背后其实是由一系列精巧而强大的技术所共同支撑起来的，并且能让我对这些技术有一个更全面、更系统的认识。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我首先被它厚实的篇幅和严谨的书名所吸引。作为一名对技术发展有浓厚兴趣的爱好者，我总是在寻找那些能够系统性地讲解某个技术领域的书籍。而“移动服务计算支撑技术”这个标题，恰恰迎合了我想要深入了解移动计算核心原理的需求。我一直对移动设备强大的处理能力和海量的数据存储能力感到好奇，尤其是在如今各种大型游戏、高清视频以及复杂的AI应用都可以在手机上流畅运行的时代。这本书会不会探讨移动处理器架构的演进，以及如何通过硬件和软件的协同优化来提升计算性能？另外，移动设备的网络连接也是一个关键的支撑点。我很好奇书中会如何阐述从2G到5G，再到未来可能的6G，这些通信技术的进步是如何一步步推动移动服务的快速发展的。是否会涉及到无线通信的物理层、MAC层以及网络层的技术细节？我尤其想知道，书中会不会对“移动边缘计算”这一概念有深入的讲解，因为它在我看来是解决移动设备计算能力瓶颈的重要方向。通过将计算能力推向网络边缘，可以有效降低延迟，提升响应速度，这对于实时性要求极高的移动服务，如自动驾驶、智能家居等，无疑至关重要。我希望这本书能够提供一个全面而深入的视角，让我理解移动服务背后那些支撑起无限可能的“硬实力”和“软实力”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，就像是在我探索移动互联网奥秘的道路上点亮了一盏明灯。我一直觉得，我们现在享受的移动生活，并不是凭空出现的，背后一定有无数的工程师和科学家在默默地付出，在解决一个又一个难题。这本书的选题就非常精准地触及了这个核心。从我个人的使用经验出发，最直观的感受就是移动设备的续航能力，以及在信号不佳的情况下，APP的响应速度。这些看似细微的问题，背后牵扯到的技术却可能极其复杂。我非常好奇，这本书是否会深入探讨如何优化移动设备的能耗，如何设计更高效的网络传输协议，以确保即使在网络环境不理想的情况下，我们依然能获得相对流畅的服务体验。我想象着书中会介绍一些前沿的计算范式，比如如何利用碎片化的计算资源，如何将一些计算任务卸载到云端或者边缘节点，从而减轻移动设备的负担。同时，我也关心书中是否会涉及一些关于数据安全和隐私保护的技术，毕竟在移动服务日益普及的今天，如何保障用户的个人信息不被泄露，是一个至关重要的问题。如果书中能够结合一些具体的技术名词，比如“低功耗蓝牙”、“NB-IoT”、“5G网络切片”等，并对它们在移动服务中的作用进行解释，那对我来说将是非常有价值的。我期待这本书能够让我对移动服务背后那些看不见的“筋骨”有更清晰的认识，并且能够理解这些支撑技术是如何共同协作，为我们构建起一个 seamless 的移动世界。