容器云的关键理论和方法研究

封面

版权信息

内容提要

前言

第1章 云计算平台

1.1 云计算平台简介

1.2 从容器到容器云

1.3 可信容器云

第2章 Docker关键技术

2.1 Docker在Linux环境下的安装

2.2 CentOS下使用脚本安装Docker

2.3 Windows下安装Docker

2.4 Docker操作之准备工作

2.5 Docker容器

2.6 Docker镜像

2.7 Docker网络

2.8 Docker仓库

2.9 Docker数据管理

2.10 Docker应用场景

2.11 应用实例在容器中部署静态网页

第3章 Kubernetes

3.1 Kubernetes概述

3.2 Kubernetes安装与配置

3.3 Kubernetes核心概念

3.4 命令行管理工具kubectl

3.5 Kubernetes应用实例

第4章 容器云平台OpenShift

4.1 开源容器云OpenShift概述

4.2 OpenShift环境搭建

4.3 运行容器运用

4.4 OpenShift架构

4.5 核心组件详解

4.6 核心流程详解

4.7 本章小结

第5章 容器云与微服务

5.1 微服务概述

5.2 容器云中的微服务技术框架

5.3 应用案例与分析

第6章 容器云资源预测与配置研究

6.1 容器云资源预测与配置概述

6.2 资源负荷时间序列预测模型基础研究

6.3 资源动态管理方法研究

6.4 基于遗传算法优化LSTM网络的容器云资源预测研究

6.5 基于APMSSGA-LSTM资源预测模型的容器云资源配置研究

6.6 实验与分析

6.7 本章小结

第7章 容器云环境中基于QoS目标优化的任务调度策略研究

7.1 容器云平台下的任务调度

7.2 基于QoS目标优化的容器云任务调度模型

7.3 协同优化文化基因任务调度算法

7.4 仿真实验及结果分析

7.5 本章小结

第8章 容器云环境中基于信任的调度算法的研究

8.1 云计算任务调度与可信计算技术

8.2 容器云环境下基于QoS及信任的模型研究

8.3 基于容器云平台的PSO-ACO任务调度算法

8.4 算法仿真及分析

8.5 本章小结

第9章 云制造环境下容器云资源调度研究

9.1 概述

9.2 云制造环境下资源调度的相关理论

9.3 云制造环境下资源调度模型优化研究

9.4 云制造环境下免疫粒子群资源调度优化算法

9.5 仿真实验及结果分析

9.6 本章小结

第10章 混合容器云调度的关键技术与方法研究

10.1 混合容器云概述

10.2 基于DHT网络的云合作平台

10.3 基于循环反向拍卖的任务调度

10.4 基于超节点和改进GA的容器调度

10.5 实战与分析