Chmura obliczeniowa. Rozwiązania dla biznesu

Spis treści

Słowo wstępne (9)
Przedmowa (11)
Podziękowania (13)
O książce (17)
1. Czym jest chmura obliczeniowa? (25)
1.1. Pięć podstawowych zasad definiujących przetwarzanie w chmurze (27)
1.1.1. Pula zasobów (28)
1.1.2. Wirtualizacja zasobów obliczeniowych (29)
1.1.3. Elastyczność wobec zmieniającego się zapotrzebowania (30)
1.1.4. Automatyczne wdrażanie nowych zasobów (30)
1.1.5. Naliczanie opłat: płacisz tylko za to, co faktycznie wykorzystasz (31)
1.2. Zyski z przejścia na chmurę (31)
1.2.1. Zyski ekonomiczne związane z zamianą wydatków inwestycyjnych na operacyjne (31)
1.2.2. Zyski związane z elastycznością i brakiem zapotrzebowania na serwery (32)
1.2.3. Zyski wydajnościowe dające przewagę nad konkurencją (33)
1.2.4. Większe bezpieczeństwo w chmurze (33)
1.3. Ewolucja w informatyce prowadząca do chmury obliczeniowej (33)
1.3.1. Dlaczego \"chmura\"? (34)
1.3.2. Zmiany paradygmatów przetwarzania: od samodzielnych jednostek, przez architektury klient-serwer, aż do sieci (35)
1.3.3. Przechowywanie fizycznych zasobów obliczeniowych: ewolucja centrów danych (37)
1.3.4. Modularyzacja oprogramowania i zdalny dostęp: wirtualizacja, SOA i SaaS (37)
1.4. Klasyfikacja warstw chmury: różne typy do różnych zastosowań (38)
1.4.1. Infrastruktura jako usługa (IaaS) (39)
1.4.2. Platforma jako usługa (PaaS) (41)
1.4.3. Oprogramowanie jako usługa (SaaS) i framework jako usługa (FaaS) (41)
1.4.4. Chmury prywatne jako prekursorzy chmur publicznych (42)
1.5. Podsumowanie (42)
2. Klasyfikacja chmur obliczeniowych (43)
2.1. Podstawy technologiczne przetwarzania w chmurze (44)
2.1.1. Duże korzyści skali dzięki centrom danych w chmurze (45)
2.1.2. Efektywne wykorzystanie serwerów w chmurze dzięki wirtualizacji (49)
2.1.3. Sterowanie zdalnymi serwerami za pośrednictwem API chmury (52)
2.1.4. Przechowywanie trwałych danych w chmurze (54)
2.1.5. Przechowywanie danych aplikacji w chmurowej bazie danych (56)
2.1.6. Elastyczność: skalowanie aplikacji w miarę zwiększania się lub zmniejszania popytu (62)
2.2. Zrozumienie różnych typów chmur (63)
2.2.1. Amazon EC2: IaaS (64)
2.2.2. Microsoft Azure: IaaS (65)
2.2.3. Google App Engine: PaaS (68)
2.2.4. Ruby on Rails w chmurze: PaaS (69)
2.2.5. Salesforce.com i Force.com: PaaS (70)
2.2.6. Chmury prywatne: DaaS (centrum danych jako usługa) (70)
2.3. Wybór chmury najlepiej dopasowanej do Twoich potrzeb (72)
2.3.1. Amazon Web Services - chmura IaaS (72)
2.3.2. Microsoft Azure - chmura IaaS i PaaS (73)
2.3.3. Google App Engine - chmura PaaS (74)
2.3.4. Ruby on Rails - chmura PaaS (74)
2.3.5. Force.com - chmura PaaS (75)
2.4. Podsumowanie (75)
3. Analiza biznesowa chmury (77)
3.1. Ekonomika przetwarzania w chmurze (78)
3.1.1. Tradycyjna infrastruktura wewnętrzna, kolokacja, usługi zarządzane, a może model chmury? (79)
3.1.2. Szczegółowe porównanie kosztów wdrażania w różnych modelach (81)
3.2. Kiedy wdrożenie w chmurze ma sens? (86)
3.2.1. Ograniczony czas życia lub zapotrzebowanie krótkoterminowe (87)
3.2.2. Wahnięcia skali (88)
3.2.3. Aplikacje niestrategiczne (89)
3.3. Kiedy wdrożenie w chmurze nie ma sensu? (90)
3.3.1. Historyczne aplikacje (90)
3.3.2. Aplikacje z krytycznymi scenariuszami czasu rzeczywistego (91)
3.3.3. Aplikacje z dostępem do poufnych danych (91)
3.4. Przedsiębiorstwa typu start-up bez kapitału zakładowego (92)
3.4.1. Wtedy i teraz: tworzenie niewielkiego sklepu internetowego w 2000 i 2010 roku (92)
3.4.2. Czy zewnętrzny kapitał inwestycyjny jest niezbędny? (93)
3.4.3. Przykład 1.: FlightCaster - przewidywanie opóźnień lotów (94)
3.4.4. Przykład 2.: analiza biznesowa jako SaaS (94)
3.5. Małe i średnie przedsiębiorstwa (95)
3.5.1. Prosty przykład: strona firmowa (95)
3.5.2. Średnio skomplikowany przykład: kopie zapasowe i przechowywanie plików (96)
3.5.3. Przykład zaawansowany: rozwijanie nowych produktów (96)
3.6. Chmura w korporacjach (97)
3.6.1. Eli Lilly: duży zbiór danych, obliczenia wysokowydajne (97)
3.6.2. \"The Washington Post\": duże problemy obliczeniowe z nieprzekraczalnymi terminami (98)
3.6.3. Virgin Atlantic: obecność w sieci i zgromadzenie społeczności (99)
3.7. Podsumowanie (99)
4. Bezpieczeństwo i chmura prywatna (101)
4.1. Bezpieczeństwo informacji w chmurze publicznej (102)
4.1.1. Obawy o bezpieczeństwo spowalniające ekspansję chmury (103)
4.1.2. Bezpieczeństwo największych centrów danych w chmurze (104)
4.1.3. Środki kontroli dostępu w chmurze publicznej (106)
4.1.4. Bezpieczeństwo sieciowe i bezpieczeństwo danych w dużych chmurach (111)
4.1.5. Rola i zakres odpowiedzialności właściciela aplikacji (114)
4.2. Przyczyny powstania chmury prywatnej (115)
4.2.1. Definicja chmury prywatnej (115)
4.2.2. Kwestie bezpieczeństwa (117)
4.2.3. Pewność dostępności zasobów (117)
4.2.4. Duża społeczność (118)
4.2.5. Efekty skali (118)
4.2.6. Potencjalne problemy z chmurą prywatną (119)
4.2.7. Sposoby wdrożenia chmury prywatnej (119)
4.3. Wirtualna chmura prywatna (124)
4.3.1. Jak to działa? (124)
4.3.2. API wirtualnej chmury prywatnej (125)
4.3.3. Konsekwencje (126)
4.4. Chmury prywatne w praktyce (126)
4.4.1. Sprint: chmura prywatna dla aplikacji wykrywającej oszustwa (127)
4.4.2. Project Services Network (PSN) firmy Bechtel (127)
4.4.3. Rządowe chmury prywatne (128)
4.5. Długoterminowa prognoza dla chmury prywatnej (129)
4.6. Podsumowanie (130)
5. Projektowanie i architektura aplikacji w chmurze (131)
5.1. Wzorce aplikacji najlepiej pasujące do chmury (132)
5.1.1. Przeniesienie (132)
5.1.2. Skala internetowa (133)
5.1.3. Ekspansja obliczeń (133)
5.1.4. Elastyczne składowanie danych (134)
5.1.5. Podsumowanie wzorców aplikacji (134)
5.2. Projektowanie i architektura w skali internetowej: shardowanie (134)
5.2.1. Cechy aplikacji blokujące skalowalność (136)
5.2.2. Shardowanie: zrównoleglona architektura bazy danych umożliwiająca skalowanie (137)
5.2.3. Jak shardowanie zmienia aplikację (139)
5.2.4. Porównanie shardowania z tradycyjnymi architekturami baz danych (140)
5.2.5. Shardowanie w praktyce: najpopularniejsze schematy partycjonowania baz danych (143)
5.2.6. Trudności i problemy związane ze shardowaniem (145)
5.2.7. Shardowanie w praktyce: jak robi to Flickr? (148)
5.3. Zwiększenie mocy na życzenie: cloudbursting (150)
5.3.1. Cloudbursting: definicja (150)
5.3.2. Dwie pieczenie na jednym ogniu: wewnętrzne centrum danych oraz chmura (151)
5.3.3. Cloudbursting: analiza biznesowa (152)
5.3.4. Cloudbursting: architektura (154)
5.3.5. Jak zaimplementować cloudbursting? (156)
5.3.6. Cloudbursting: potrzeba standaryzacji (157)
5.3.7. Cloudbursting: problem dostępu do danych (157)
5.4. Jak przygotować się na wykładniczy przyrost ilości składowanych danych? (160)
5.4.1. Magazyn danych w chmurze: definicja (160)
5.4.2. Amazon S3 (161)
5.4.3. Przykładowy interfejs magazynu danych w chmurze (S3) (161)
5.4.4. Koszty (164)
5.4.5. Montowalne systemy plików w chmurze (164)
5.4.6. Jak sobie radzić z opóźnieniami? (165)
5.5. Podsumowanie (166)
6. Niezawodność w skali chmury (167)
6.1. SOA jako prekursor chmury (168)
6.1.1. Systemy rozproszone (168)
6.1.2. Luźne sprzężenie (170)
6.1.3. SOA (172)
6.1.4. SOA i luźne sprzężenie (173)
6.1.5. SOA i usługi sieciowe (174)
6.1.6. SOA i przetwarzanie w chmurze (175)
6.1.7. Komunikacja między procesami w chmurze (176)
6.2. Niezawodność wysokowydajnych, rozproszonych aplikacji w chmurze (176)
6.2.1. Nadmiarowość (177)
6.2.2. MapReduce (178)
6.2.3. Hadoop: MapReduce w wersji open source (183)
6.3. Podsumowanie (184)
7. Testy, wdrożenie i działanie w chmurze (185)
7.1. Typowe wdrożenia (186)
7.1.1. Tradycyjna architektura wdrożeniowa (187)
7.1.2. Środowisko testowe i środowisko etapu pośredniego (188)
7.1.3. Wyliczenie kosztów (189)
7.2. Chmura na ratunek! (189)
7.2.1. Poprawa jakości produkcyjnej dzięki chmurze (190)
7.2.2. Szybsze wytwarzanie aplikacji oraz testowanie (192)
7.3. Siła równoległości (195)
7.3.1. Testy jednostkowe (196)
7.3.2. Testy funkcjonalne (198)
7.3.3. Testy obciążeniowe (201)
7.3.4. Testy wizualne (204)
7.3.5. Testy ręczne (206)
7.4. Podsumowanie (207)
8. Kwestie praktyczne (209)
8.1. Wybór dostawcy chmury (210)
8.1.1. Kwestie biznesowe (210)
8.1.2. Kwestie techniczne (212)
8.2. Chmura publiczna i SLA (218)
8.2.1. SLA dla Amazon AWS (219)
8.2.2. SLA dla Microsoft Azure (220)
8.2.3. SLA dla chmury Rackspace (221)
8.3. Pomiary jakości operacji w chmurze (222)
8.3.1. Widoczność i monitorowanie u dostawcy jakości świadczonych przez niego usług (222)
8.3.2. Widoczność i monitorowanie jakości usług, które świadczy dostawca, za pomocą rozwiązań zewnętrznych firm (226)
8.4. Podsumowanie (228)
9. Przyszłość chmury (229)
9.1. Najważniejsza transformacja w dziejach informatyki (231)
9.1.1. Internet konsumentów oraz chmura (231)
9.1.2. Chmura w przedsiębiorstwach (235)
9.2. Dziesięć prognoz na temat ewolucji chmury (239)
9.2.1. Tańsza, bardziej niezawodna, bezpieczniejsza i prostsza w użyciu (240)
9.2.2. Motor napędzający wzrost prekursorów (241)
9.2.3. Koszty niższe niż w firmowych centrach danych (241)
9.2.4. Do 2020 roku - 500 tysięcy serwerów wartych miliard dolarów (242)
9.2.5. Administratorzy a serwery - 1:10 000 w 2020 roku (243)
9.2.6. Dominacja open source (243)
9.2.7. Pragmatyczne standardy i rola Amazon API (244)
9.2.8. Ostateczny standard ISO dla chmury (245)
9.2.9. Rząd jako prekursor w chmurze (247)
9.2.10. SaaS i standardy (247)
9.3. Dziesięć prognoz na temat ewolucji sposobu wytwarzania aplikacji (248)
9.3.1. Rola szkieletów aplikacji (248)
9.3.2. Druga i trzecia warstwa działające w chmurze (249)
9.3.3. Gwałtowna ewolucja mechanizmów składowania danych (250)
9.3.4. Lepsza ochrona wrażliwych danych (251)
9.3.5. Usługi wyższego poziomu o własnych API (252)
9.3.6. Wzrost znaczenia aplikacji typu mashup (252)
9.3.7. Dominacja PaaS i FaaS (254)
9.3.8. Narzędzia do tworzenia aplikacji typu mashup (254)
9.3.9. Sukces programistów spoza świata zachodniego (255)
9.3.10. Koszty wytworzenia aplikacji nie są przeszkodą (256)
9.4. Podsumowanie (256)
9.4.1. Pięć podstawowych zasad przetwarzania w chmurze (256)
9.4.2. Główne zyski z przejścia na chmurę (257)
9.4.3. Chmura powstała na drodze ewolucji (257)
9.4.4. Klasyfikacja chmur: od IaaS do SaaS (257)
9.4.5. Podstawy technologiczne (258)
9.4.6. Opłaty tylko za rzeczywiste zużycie (258)
9.4.7. Przesadne obawy o bezpieczeństwo (259)
9.4.8. Chmury prywatne jako zjawisko tymczasowe (259)
9.4.9. Projektowanie z myślą o skali i shardowanie (260)
9.4.10. Projektowanie z myślą o niezawodności i MapReduce (260)
9.4.11. Lepsze testy, wdrożenia i działanie w chmurze (261)
9.4.12. Wybór dostawcy (261)
9.4.13. Monitorowanie chmur publicznych i SLA (261)
9.4.14. Przyszłość chmury obliczeniowej (261)
A. Powtórka z bezpieczeństwa (263)
Sekretna komunikacja (264)
Klucze (265)
Kryptografia klucza współdzielonego (265)
Kryptografia klucza publicznego (266)
XML Signature (268)
XML Encryption (268)
Skorowidz (271)