第一部分 地球科学云计算概述

第1章 地球科学应用对计算基础设施的挑战

1.1 21世纪地球科学应用带来的挑战和机遇

1.1.1能源问题

1.1.2应急处理

1.1.3气候变化

1.1.4可持续发展

1.2新型计算基础设施的需求

1.2.1提供足够的计算能力

1.2.2实时响应

1.2.3节约能源

1.2.4节省预算

1.2.5增加可访问性

1.3云计算的诞生

1.3.1分布式计算

1.3.2按需服务

1.3.3计算共享和成本节省

1.3.4可靠性

1.3.5云计算的兴起

1.4地球科学应用云计算的利与弊

1.4.1云计算的优势

1.4.2问题

1.5总结

1.6思考题

参考文献

第2章 云计算的体系结构、概念和特征

2.1云计算的概念

2.2云计算的体系结构

2.3云计算的特征

2.4服务模式

2.5部署模式和云的分类

2.6云计算资源的回顾

2.6.1商业云

2.6.2开源的云解决方案

2.7总结

2.8思考题

参考文献

第3章 支撑技术

3.1硬件的进展

3.1.1多核和众核技术

3.1.2网络技术

3.1.3存储

3.1.4智能设备

3.2计算技术

3.2.1分布式计算模式

3.2.2计算体系结构模型

3.3虚拟化技术

3.3.1虚拟化技术的实现

3.3.2虚拟化解决方案

3.4分布式文件系统

3.4.1分布式文件系统的介绍

3.4.2 Google文件系统

3.4.3 Apache Hadoop分布式文件系统

3.5 Web x.0

3.5.1 Wetb服务

3.5.2面向服务的体系结构

3.6结论

3.7总结

3.8思考题

参考文献

第二部分 迁移应用至云服务

第4章 如何使用云计算

4.1流行的云服务

4.1.1简介

4.1.2 Amazon AWS和Windows Azure

4.2应用案例：一个简单的Web应用

4.2.1基于HTML设计的“Hello Cloud” Web应用

4.2.2 Web服务器

4.3云服务上部署Web应用

4.3.1 Amazon网络服务

4.3.2 Windows Azure

4.4结论与讨论

4.5总结

4.6思考题

参考文献

第5章 支撑地球科学应用的云服务

5.1地球科学应用的通用组件

5.1.1服务器端编程

5.1.2数据库

5.1.3高性能计算

5.2支撑地球科学应用的云服务

5.3应用案例

5.3.1数据库驱动的Web应用

5.3.2典型的高性能计算应用

5.4总结

5.5思考题

参考文献

第6章 如何选择云服务：面向云计算的成本模型

6.1选择云服务的重要性及挑战

6.2云服务选择的影响因素

6.2.1云服务能力的配置和衡量

6.2.2云平台定价规则

6.2.3应用程序的特点和需求

6.3云服务选择：以地球信息科学联盟云咨询工具为例

6.3.1咨询工具的架构

6.3.2选择云服务的一般工作流程

6.3.3应用实例

6.4对云服务选择和咨询工具发展的进一步思考

6.4.1评价模型的正确性及精度

6.4.2云服务信息的实时更新

6.4.3咨询工具交互性和可视化功能

6.5总结

6.6思考题

参考文献

第三部分 云支撑的地球科学项目

第7章 ArcGIS云计算

7.1引言

7.1.1为什么GIS需要云计算

7.1.2需要云的GIS应用实例

7.2 ArcGIS云计算

7.2.1ArcGIS Online

7.2.2 ArcGIS for Server

7.2.3 GIS软件即服务

7.2.4移动GIS服务

7.2.5小结

7.3应用案例

7.3.1基于ArcGIS Online的美国俄勒冈州区域分析

7.3.2 ArcGIS for Server应用案例

7.3.3小结

7.4总结

7.5思考题

参考文献

第8章 云支撑的GEOSS Clearinghouse

8.1 GEOSS Clearinghouse：背景与挑战

8.1.1背景

8.1.2挑战

8.2部署与优化

8.2.1一般部署流程

8.2.2特别注意事项

8.2.3与第5章中一般步骤的区别

8.3系统示例

8.3.1本地搜索

8.3.2远程搜索

8.4结论

8.4.1经济优势

8.4.2技术优势

8.5总结

8.6思考题

附录8.1用于创建自动调节功能的模板

参考文献

第9章 云支撑的Climate@ Home应用

9.1 Climate@ Home：背景和挑战

9.1.1背景

9.1.2挑战

9.2部署和优化

9.2.1一般部署流程

9.2.2特别注意事项

9.2.3与第5章中一般步骤的区别

9.3系统示例

9.3.1空间Web门户网站概述

9.3.2地理可视化分析组件

9.3.3资源管理组件

9.4结论

9.5总结

9.6思考题

附录9.1 E4M20A_000040_ WU.XML

附录9.2 CLIMATEATHOME_ RE.XML

参考文献

第10章 云支撑的沙尘暴预报

10.1沙尘暴建模：背景和挑战

10.1.1背景

10.1.2挑战

10.2部署和优化

10.2.1一般流程

10.2.2特别注意事项

10.2.3与第5章中一般步骤的区别

10.3示例

10.3.1美国凤凰城沙尘暴事件

10.3.2模拟结果

10.3.3性能

10.3.4成本效益

10.4结论

10.5总结

10.6思考题

参考文献

第四部分 云计算特点与就绪度

第11章 商业云服务平台

11.1云服务概述

11.1.1地理位置

11.1.2用户界面和访问服务器

11.1.3自动调节和负载均衡

11.1.4服务等级协议

11.2 Amazon网络服务

11.2.1体系结构

11.2.2 EC2的基本特征

11.2.3主要用户和总体评价

11.2.4使用复杂性

11.3 Windows Azure

11.3.1体系结构

11.3.2 Azure的基本特征

11.3.3主要用户和总体评价

11.4 Nebula

11.4.1体系结构

11.4.2 Nebula的基本特征

11.4.3主要用户和总体评价

11.5结论

11.6总结

11.7思考题

参考文献

第12章 云服务就绪度测试

12.1概述

12.2测试环境

12.2.1网络

12.2.2计算服务配置

12.3利用CLH进行并发密集测试

12.3.1 CLH对计算服务的需求

12.3.2测试设计

12.3.3测试工作流程

12.3.4测试结果分析

12.4利用Climate@ Home进行数据密集和计算密集测试

12.4.1Climate@ Home的计算需求

12.4.2测试设计

12.4.3测试工作流程

12.4.4测试结果分析

12.5利用沙尘暴预报应用进行云测试

12.5.1沙尘暴预报应用的计算需求

12.5.2测试设计

12.5.3测试工作流程

12.5.4测试结果分析

12.6总结

12.7思考题

附录12.1搜索元数据的GetRecords实例

附录12.2 JMeter测试计划实例

参考文献

第13章 开源云计算解决方案

13.1开源云计算解决方案概述

13.1.1 CloudStack

13.1.2 Eucalyptus

13.1.3 Nimbus

13.1.4 OpenNebula

13.2 CloudStack

13.2.1体系结构

13.2.2基本特征

13.2.3主要用户和总体评价

13.3 Eucalyptus

13.3.1体系结构

13.3.2基本特征

13.3.3主要用户和总体评价

13.4 OpenNebula

13.4.1体系结构

13.4.2基本特征

13.4.3主要用户与总体评价

13.5 Nimbus

13.5.1体系结构

13.5.2基本特征

13.5.3主要用户与总体评价

13.6开源方案的基准及注意事项

13.7结论

13.8总结

13.9思考题

参考文献

第14章 开源云计算解决方案的就绪度测试

14.1概述

14.2测试环境

14.3云操作测试

14.4虚拟计算资源测试

14.4.1简介

14.4.2测试设计

14.4.3测试工作流程

14.4.4测试结果分析

14.5一般应用测试

14.5.1测试内容的简介

14.5.2测试设计

14.5.3测试工作流程

14.5.4测试结果分析

14.6应用GEOSS Clearinghouse的云就绪度测试

14.6.1 Clearinghouse的计算需求

14.6.2测试设计、工作流程和分析

14.7应用沙尘暴预报项目的云就绪度测试

14.7.1沙尘暴预报项目的计算需求

14.7.2测试设计

14.7.3测试工作流程

14.7.4测试结果分析

14.8总结

14.9思考题

附录14.1 UBench补丁文件

参考文献

第15章 GeoCloud计划

15.1概述

15.2 GeoCloud体系结构

15.3 GeoCloud活动

15.3.1创建原型平台

15.3.2利用部门应用进行验证

15.3.3文档与发布

15.4 GeoCloud的安全

15.4.1 Amazon网络服务（AWS）的安全

15.4.2 GeoCloud安全操作

15.5云运营成本

15.6讨论

15.7总结

15.8思考题

参考文献

第五部分 未来发展方向

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

16.1概述

16.2大数据

16.2.1概述

16.2.2 Climate@ Home实例

16.2.3解决方案

16.2.4有待解决的问题和进一步研究的方向

16.3计算密集

16.3.1概述

16.3.2数字高程模型插值实例

16.3.3解决方案

16.3.4有待解决的问题和进一步研究的方向

16.4并发访问密集

16.4.1概述

16.4.2 CEOSS Clearinghouse实例

16.4.3解决方案

16.4.4有待解决的问题和进一步研究的方向

16.5时空密集

16.6总结

16.7思考题

参考文献

第17章 支撑地球科学的云计算研究

17.1 21世纪地球科学应用的发展

17.1.1基础地球科学研究

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

17.1.3应用前景

17.2技术的进步

17.2.1云评估与选择

17.2.2云服务资源管理

17.2.3数据备份与同步

17.2.4互操作能力

17.2.5新的可视化和交互系统

17.2.6可用性与可靠性

17.2.7实时仿真与访问

17.3社会科学和云计算的协同发展

17.3.1云管理

17.3.2云延伸

17.3.3安全与法规

17.3.4全球协作

17.4总结

17.5思考题

参考文献

英汉对照主题索引