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第一部分 地球科学云计算概述3

第1章 地球科学应用对计算基础设施的挑战3

1.1 21世纪地球科学应用带来的挑战和机遇3

1.1.1能源问题3

1.1.2应急处理4

1.1.3气候变化5

1.1.4可持续发展6

1.2新型计算基础设施的需求7

1.2.1提供足够的计算能力7

1.2.2实时响应8

1.2.3节约能源8

1.2.4节省预算9

1.2.5增加可访问性9

1.3云计算的诞生9

1.3.1分布式计算9

1.3.2按需服务10

1.3.3计算共享和成本节省10

1.3.4可靠性11

1.3.5云计算的兴起11

1.4地球科学应用云计算的利与弊12

1.4.1云计算的优势12

1.4.2问题13

1.5总结13

1.6思考题13

参考文献14

第2章 云计算的体系结构、概念和特征17

2.1云计算的概念17

2.2云计算的体系结构18

2.3云计算的特征20

2.4服务模式21

2.5部署模式和云的分类24

2.6云计算资源的回顾25

2.6.1商业云25

2.6.2开源的云解决方案27

2.7总结28

2.8思考题28

参考文献28

第3章 支撑技术30

3.1硬件的进展30

3.1.1多核和众核技术30

3.1.2网络技术31

3.1.3存储31

3.1.4智能设备32

3.2计算技术32

3.2.1分布式计算模式32

3.2.2计算体系结构模型32

3.3虚拟化技术33

3.3.1虚拟化技术的实现33

3.3.2虚拟化解决方案34

3.4分布式文件系统36

3.4.1分布式文件系统的介绍36

3.4.2 Google文件系统37

3.4.3 Apache Hadoop分布式文件系统37

3.5 Web x.038

3.5.1 Wetb服务39

3.5.2面向服务的体系结构40

3.6结论41

3.7总结42

3.8思考题42

参考文献43

第二部分 迁移应用至云服务47

第4章 如何使用云计算47

4.1流行的云服务47

4.1.1简介47

4.1.2 Amazon AWS和Windows Azure48

4.2应用案例：一个简单的Web应用49

4.2.1基于HTML设计的“Hello Cloud” Web应用49

4.2.2 Web服务器50

4.3云服务上部署Web应用51

4.3.1 Amazon网络服务51

4.3.2 Windows Azure61

4.4结论与讨论65

4.5总结66

4.6思考题66

参考文献67

第5章 支撑地球科学应用的云服务68

5.1地球科学应用的通用组件68

5.1.1服务器端编程68

5.1.2数据库69

5.1.3高性能计算69

5.2支撑地球科学应用的云服务70

5.3应用案例71

5.3.1数据库驱动的Web应用71

5.3.2典型的高性能计算应用77

5.4总结83

5.5思考题83

参考文献83

第6章 如何选择云服务：面向云计算的成本模型84

6.1选择云服务的重要性及挑战84

6.2云服务选择的影响因素85

6.2.1云服务能力的配置和衡量85

6.2.2云平台定价规则86

6.2.3应用程序的特点和需求88

6.3云服务选择：以地球信息科学联盟云咨询工具为例88

6.3.1咨询工具的架构89

6.3.2选择云服务的一般工作流程89

6.3.3应用实例93

6.4对云服务选择和咨询工具发展的进一步思考93

6.4.1评价模型的正确性及精度94

6.4.2云服务信息的实时更新94

6.4.3咨询工具交互性和可视化功能95

6.5总结95

6.6思考题95

参考文献96

第三部分 云支撑的地球科学项目101

第7章 ArcGIS云计算101

7.1引言101

7.1.1为什么GIS需要云计算101

7.1.2需要云的GIS应用实例102

7.2 ArcGIS云计算102

7.2.1ArcGIS Online102

7.2.2 ArcGIS for Server103

7.2.3 GIS软件即服务104

7.2.4移动GIS服务105

7.2.5小结106

7.3应用案例106

7.3.1基于ArcGIS Online的美国俄勒冈州区域分析106

7.3.2 ArcGIS for Server应用案例109

7.3.3小结112

7.4总结112

7.5思考题112

参考文献112

第8章 云支撑的GEOSS Clearinghouse114

8.1 GEOSS Clearinghouse：背景与挑战114

8.1.1背景114

8.1.2挑战115

8.2部署与优化116

8.2.1一般部署流程116

8.2.2特别注意事项119

8.2.3与第5章中一般步骤的区别123

8.3系统示例123

8.3.1本地搜索123

8.3.2远程搜索124

8.4结论125

8.4.1经济优势125

8.4.2技术优势126

8.5总结126

8.6思考题126

附录8.1用于创建自动调节功能的模板126

参考文献130

第9章 云支撑的Climate@ Home应用131

9.1 Climate@ Home：背景和挑战131

9.1.1背景131

9.1.2挑战133

9.2部署和优化134

9.2.1一般部署流程134

9.2.2特别注意事项139

9.2.3与第5章中一般步骤的区别139

9.3系统示例140

9.3.1空间Web门户网站概述140

9.3.2地理可视化分析组件141

9.3.3资源管理组件141

9.4结论142

9.5总结144

9.6思考题144

附录9.1 E4M20A_000040_ WU.XML144

附录9.2 CLIMATEATHOME_ RE.XML145

参考文献146

第10章 云支撑的沙尘暴预报147

10.1沙尘暴建模：背景和挑战147

10.1.1背景147

10.1.2挑战148

10.2部署和优化150

10.2.1一般流程150

10.2.2特别注意事项153

10.2.3与第5章中一般步骤的区别154

10.3示例155

10.3.1美国凤凰城沙尘暴事件155

10.3.2模拟结果155

10.3.3性能155

10.3.4成本效益158

10.4结论159

10.5总结159

10.6思考题160

参考文献160

第四部分 云计算特点与就绪度165

第11章 商业云服务平台165

11.1云服务概述165

11.1.1地理位置165

11.1.2用户界面和访问服务器166

11.1.3自动调节和负载均衡166

11.1.4服务等级协议166

11.2 Amazon网络服务166

11.2.1体系结构166

11.2.2 EC2的基本特征168

11.2.3主要用户和总体评价171

11.2.4使用复杂性172

11.3 Windows Azure172

11.3.1体系结构172

11.3.2 Azure的基本特征174

11.3.3主要用户和总体评价177

11.4 Nebula178

11.4.1体系结构178

11.4.2 Nebula的基本特征179

11.4.3主要用户和总体评价179

11.5结论180

11.6总结181

11.7思考题181

参考文献181

第12章 云服务就绪度测试183

12.1概述183

12.2测试环境183

12.2.1网络184

12.2.2计算服务配置184

12.3利用CLH进行并发密集测试185

12.3.1 CLH对计算服务的需求185

12.3.2测试设计185

12.3.3测试工作流程186

12.3.4测试结果分析188

12.4利用Climate@ Home进行数据密集和计算密集测试189

12.4.1Climate@ Home的计算需求189

12.4.2测试设计190

12.4.3测试工作流程190

12.4.4测试结果分析192

12.5利用沙尘暴预报应用进行云测试193

12.5.1沙尘暴预报应用的计算需求193

12.5.2测试设计193

12.5.3测试工作流程194

12.5.4测试结果分析196

12.6总结198

12.7思考题198

附录12.1搜索元数据的GetRecords实例198

附录12.2 JMeter测试计划实例199

参考文献202

第13章 开源云计算解决方案204

13.1开源云计算解决方案概述204

13.1.1 CloudStack205

13.1.2 Eucalyptus205

13.1.3 Nimbus206

13.1.4 OpenNebula206

13.2 CloudStack206

13.2.1体系结构206

13.2.2基本特征207

13.2.3主要用户和总体评价208

13.3 Eucalyptus209

13.3.1体系结构209

13.3.2基本特征210

13.3.3主要用户和总体评价211

13.4 OpenNebula211

13.4.1体系结构211

13.4.2基本特征213

13.4.3主要用户与总体评价213

13.5 Nimbus214

13.5.1体系结构214

13.5.2基本特征215

13.5.3主要用户与总体评价215

13.6开源方案的基准及注意事项215

13.7结论217

13.8总结217

13.9思考题217

参考文献218

第14章 开源云计算解决方案的就绪度测试219

14.1概述219

14.2测试环境220

14.3云操作测试222

14.4虚拟计算资源测试222

14.4.1简介222

14.4.2测试设计223

14.4.3测试工作流程223

14.4.4测试结果分析227

14.5一般应用测试229

14.5.1测试内容的简介229

14.5.2测试设计229

14.5.3测试工作流程229

14.5.4测试结果分析231

14.6应用GEOSS Clearinghouse的云就绪度测试231

14.6.1 Clearinghouse的计算需求231

14.6.2测试设计、工作流程和分析232

14.7应用沙尘暴预报项目的云就绪度测试232

14.7.1沙尘暴预报项目的计算需求232

14.7.2测试设计232

14.7.3测试工作流程233

14.7.4测试结果分析234

14.8总结234

14.9思考题234

附录14.1 UBench补丁文件234

参考文献236

第15章 GeoCloud计划237

15.1概述237

15.2 GeoCloud体系结构239

15.3 GeoCloud活动240

15.3.1创建原型平台240

15.3.2利用部门应用进行验证243

15.3.3文档与发布243

15.4 GeoCloud的安全243

15.4.1 Amazon网络服务（AWS）的安全244

15.4.2 GeoCloud安全操作244

15.5云运营成本245

15.6讨论245

15.7总结247

15.8思考题247

参考文献247

第五部分 未来发展方向251

第16章 数据密集、计算密集、并发访问密集和时空密集模式的处理251

16.1概述251

16.2大数据252

16.2.1概述252

16.2.2 Climate@ Home实例253

16.2.3解决方案253

16.2.4有待解决的问题和进一步研究的方向254

16.3计算密集255

16.3.1概述255

16.3.2数字高程模型插值实例256

16.3.3解决方案256

16.3.4有待解决的问题和进一步研究的方向258

16.4并发访问密集259

16.4.1概述259

16.4.2 CEOSS Clearinghouse实例259

16.4.3解决方案260

16.4.4有待解决的问题和进一步研究的方向263

16.5时空密集263

16.6总结264

16.7思考题264

参考文献265

第17章 支撑地球科学的云计算研究268

17.1 21世纪地球科学应用的发展268

17.1.1基础地球科学研究268

17.1.2综合其他科学领域的地球科学以探索新的科学发现269

17.1.3应用前景269

17.2技术的进步269

17.2.1云评估与选择269

17.2.2云服务资源管理271

17.2.3数据备份与同步271

17.2.4互操作能力272

17.2.5新的可视化和交互系统273

17.2.6可用性与可靠性274

17.2.7实时仿真与访问274

17.3社会科学和云计算的协同发展275

17.3.1云管理275

17.3.2云延伸275

17.3.3安全与法规275

17.3.4全球协作276

17.4总结277

17.5思考题277

参考文献278

英汉对照主题索引281