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内容大纲
本书系统介绍数据中心虚拟化的演进历程、典型架构，以及计算虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化、超融合技术、容器与云原生及AI算力池化等核心技术原理，并结合华为公司数据存储产品线在虚拟化领域的技术积累和相关虚拟化产品，向读者直观地介绍虚拟化技术在工业界的优秀实践，从而帮助读者更深刻地理解数据中心虚拟化技术。
本书可为构建轻量弹性、敏捷高效、安全可靠的新一代数据中心基础设施提供参考和帮助，适合企业和科研院所信息化部门及数据中心的技术人员阅读，也可为高等院校计算机相关专业的师生提供参考。 -
作者介绍
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目录
第1章 数据中心虚拟化概述
1.1 虚拟化的前世今生
1.2 从虚拟化到数据中心虚拟化
1.3 关于数据中心虚拟化的几个认识误区
1.4 小结
第2章 数据中心虚拟化的总体架构
2.1 数据中心虚拟化基本概念
2.2 数据中心虚拟化通用架构
2.3 典型数据中心虚拟化系统
2.3.1 VMware虚拟化平台
2.3.2 华为DCS数据中心虚拟化解决方案
2.4 小结
第3章 计算虚拟化
3.1 计算虚拟化概述
3.2 CPU虚拟化
3.2.1 CPU虚拟化基本原理
3.2.2 指令模拟
3.2.3 中断虚拟化
3.3 内存虚拟化
3.3.1 内存虚拟化基本原理
3.3.2 硬件辅助的内存虚拟化
3.4 I/O虚拟化
3.4.1 I/O虚拟化基本原理
3.4.2 基于软件的I/O全虚拟化
3.4.3 I/O半虚拟化
3.4.4 硬件辅助的I/O虚拟化
3.5 GPU虚拟化
3.5.1 GPU虚拟化基本原理
3.5.2 基于软件的GPU虚拟化
3.5.3 基于硬件的GPU虚拟化
3.5.4 方案对比及总结
3.6 计算虚拟化实践
3.6.1 CPU服务质量保证
3.6.2 智能内存复用
3.6.3 虚拟机热迁移
3.6.4 昇腾NPU虚拟化
3.7 小结
第4章 存储虚拟化
4.1 存储虚拟化概念
4.1.1 存储虚拟化简介
4.1.2 存储虚拟化基础知识
4.2 存储虚拟化原理
4.2.1 存储虚拟化基本原理
4.2.2 存储虚拟化关键技术
4.3 存储虚拟化实践
4.3.1 基于文件的虚拟化实践
4.3.2 基于块的虚拟化实践
4.4 小结
第5章 网络虚拟化
5.1 网络虚拟化概述
5.1.1 网络虚拟化的驱动力
5.1.2 网络虚拟化的基本概念
5.1.3 网络虚拟化在数据中心的应用
5.2 虚拟网络设备
5.2.1 虚拟网卡
5.2.2 虚拟交换机
5.2.3 虚拟路由器
5.3 虚拟网络组网
5.3.1 基于交换机的虚拟网络
5.3.2 基于主机的虚拟网络
5.3.3 混合式虚拟网络
5.4 软件定义网络
5.4.1 数据中心网络的新需求
5.4.2 SDN体系架构
5.4.3 关键技术
5.4.4 关于软件定义网络的几个认识误区
5.5 网络功能虚拟化
5.5.1 NFV诞生与发展的背景
5.5.2 NFV体系架构
5.5.3 NFV与SDN
5.6 虚拟网络实践
5.6.1 eNetwork架构设计
5.6.2 eNetwork功能特性
5.7 虚拟网络未来发展方向
5.7.1 高效灵活的虚拟网络
5.7.2 虚拟网络和AI
5.8 小结
第6章 超融合技术
6.1 超融合概述
6.1.1 传统数据中心的挑战
6.1.2 超融合技术的兴起
6.1.3 市场上常见的超融合产品
6.2 超融合架构
6.2.1 超融合通用基础架构
6.2.2 FusionCube超融合架构
6.3 超融合核心技术
6.3.1 高可靠技术原理
6.3.2 高性能技术原理
6.3.3 高效率技术原理
6.3.4 易运维技术原理
6.4 超融合典型场景和实践
6.4.1 混合业务虚拟化部署场景
6.4.2 桌面云场景
6.4.3 私有云场景
6.5 小结
第7章 容器与云原生
7.1 容器与云原生概述
7.1.1 从虚拟化到容器
7.1.2 从容器到云原生
7.2 容器平台架构
7.3 容器平台关键技术
7.3.1 集群管理
7.3.2 容器存储
7.3.3 容器网络
7.3.4 容器编排
7.3.5 容器运维
7.3.6 镜像管理
7.3.7 服务治理
7.4 容器平台实践
7.4.1 多集群管理实践
7.4.2 应用管理实践
7.4.3 镜像管理实践
7.4.4 监控/运维实践
7.5 云原生未来发展趋势
7.5.1 服务网格
7.5.2 无服务器计算
7.5.3 云边协同
7.5.4 虚拟机/容器/Serverless统一管理平台
7.6 小结
第8章 AI算力池化技术
8.1 AI算力及硬件架构
8.1.1 算力基本概念
8.1.2 AI算力硬件架构
8.2 AI大模型时代算力困境
8.2.1 大模型对AI算力的需求
8.2.2 算力资源面临的挑战
8.3 AI算力池化特性与演进
8.3.1 AI算力池化特性
8.3.2 AI算力池化演进
8.4 AI算力池化技术剖析
8.4.1 AI算力池化架构
8.4.2 AI算力池化关键技术
8.5 AI算力池化实践
8.6 小结
第9章 数据中心的安全和可靠性
9.1 数据中心安全和可靠性概述
9.2 数据中心的安全问题
9.2.1 针对虚拟化数据中心的安全攻击
9.2.2 数据中心虚拟化威胁分析
9.2.3 数据中心虚拟化安全全景
9.2.4 数据中心虚拟化安全防护
9.2.5 数据中心虚拟化安全实践
9.3 数据中心的可靠性问题
9.3.1 可靠性定义与特征
9.3.2 数据中心虚拟化可靠性全景与关键技术
9.3.3 数据中心虚拟化可靠性实践
9.4 小结
第10章 数据中心管理
10.1 数据中心管理概述
10.1.1 数据中心虚拟化建设模式
10.1.2 数据中心云化建设模式
10.1.3 多云数据中心建设模式
10.2 数据中心管理总体架构
10.3 虚拟化资源管理与调度
10.3.1 管理与调度架构
10.3.2 虚拟化集群管理
10.3.3 资源编排自动化
10.3.4 动态资源调度
10.3.5 智能监控运维
10.3.6 开放生态集成
10.4 云服务与运营管理
10.4.1 云服务
10.4.2 运营管理
10.5 多云管理
10.6 统一运维管理
10.6.1 统一监控
10.6.2 预见式运维
10.6.3 智能诊断
10.6.4 自动化运维
10.6.5 智能报表
10.6.6 智能规划
10.6.7 生态集成
10.7 数据中心管理实践
10.8 小结
第11章 数据中心虚拟化应用案例
11.1 虚拟化技术在数据中心的应用概述
11.2 医疗行业虚拟化技术应用
11.2.1 医院信息系统简介
11.2.2 虚拟化技术在医院的应用优势
11.2.3 基于虚拟化的关键业务双活保护
11.2.4 虚拟化双活保护实践
11.3 制造行业虚拟化技术应用
11.3.1 智慧工厂生产数字平台简介
11.3.2 虚拟化技术在智慧工厂的应用优势
11.3.3 基于虚拟化的大数据建设实践
11.4 政府行业虚拟化技术应用
11.4.1 区县智慧城市简介
11.4.2 虚拟化技术在区县智慧城市的应用优势
11.4.3 基于虚拟化的数据库建设实践
11.5 金融行业虚拟化技术应用
11.5.1 金融数据中心需求概述
11.5.2 虚拟化技术在金融数据中心的应用优势
11.5.3 基于虚拟化的金融数据中心建设实践
11.6 小结
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