Docker數據中心及其內核技術

馬獻章：是信息化建設領軍人物，有38年的信息化建設工程實踐經歷，編寫數部數據庫等相關教材和工程實踐輔導書以及多部內部技術講義書；策劃並組織軍民深度融合學校，開發建設多項大型作戰指揮信息系統，擁有多項國家發明專利，多項科研成果獲軍隊科技進步獎，並在全軍推廣應用，產生了巨大的軍事經濟效益。被聘為解放軍理工大學碩士研究生導師、博士生工程實踐導師。現任電子科技大學空天科學技術戰略專家委員會主任。

第1部分Docker數據中心導論

第1章數據中心概述002
1.1數據中心的概念與發展歷程·002
1.1.1數據中心的概念·002
1.1.2數據中心總體結構·005
1.1.3數據中心技術框架· 005
1.1.4數據中心發展歷程·006
1.1.5數據中心的發展·010
1.2 Docker數據中心介紹011
1.2.1 Docker數據中心概述·012
1.2.2 Docker數據中心的功能·013
1.2.3 Docker數據中心的特點·016
1.2.4關於Docker.Inc ·018
1.3數據中心的建設規範與規劃·019
1.3.1數據中心的建設目標·019
1.3.2數據中心的建設任務·019
1.3.3基礎設施規劃· 020
1.3.4主機系統規劃·022
1.3.5存儲系統·025
1.3.6數據中心應用規劃·026
1.3.7安全保障體系規劃·028
1.3.8數據備份與容災規劃·030

第2章數據中心管理031
2.1數據中心管理及其製度·031
 
Docker數據中心及其內核技術
VI
2.1.1數據中心管理概述·032
2.1.2數據中心管理制度的建立·033
2.2數據中心運行的日常管理·034
2.2.1軟件資源管理·034
2.2.2硬件資源管理·035
2.2. 3運行安全管理·037
2.2.4運行日誌記錄·042
2.2.5運行故障管理·045
2.2.6運行文檔管理·050
2.3數據中心網絡性能指標融合·051
2.3.1數據中心網絡結構·051
2.3. 2管理指標體系·053
2.3.3性能指標數據融合模型·054
2.3.4性能指標數據融合算法·056

第3章容器技術057
3.1容器的概念·057
3.1.1容器的定義·057
3.1.2容器技術的歷史·058
3.1.3容器的功能特點·059
3.1.4容器技術引發的變革·060
3.1.5容器的重要概念·062
3.2 Docker容器066
3.2.1 Docker的誕生·066
3.2.2 Docker架構·066
3.2.3 Docker工作原理·068
3.2.4 Client和Daemon 073
3.2.5從Client到Daemon ·078
3.2.6 libcontainer 079
3.2.7容器的管理·086
3.3 Windows容器·090
3.3.1 Windows容器的類型·090
3.3.2 Windows Server上的Windows容器·090
3.3.3 Windows 10上的Windows容器·091
3.3.4部署Windows容器093
 
第4章微服務技術099 
4.1微服務的概念·099 
4.1.1微服務的定義·099 
4.1.2微服務的架構及其與ESB架構的關係101 
4.1.3微服務的優勢與不足·101 
4.2建模與服務·102 
4.2.1限界上下文·102 
4.2.2業務功能·104 
4.2.3逐步劃分上下文·104 
4.2.4關於業務概念的溝通·105 
4.3微服務的集成·105 
4.3.1為用戶創建接口·105 
4.3.2共享數據庫·105 
4.3.3同步與異步·106 
4.3 .4編排與協同·107 
4.3.5遠程過程調用（RPC）109 
4.3.6表述性狀態轉移·110 

第2部分Docker數據中心理論基礎

第5章Docker通用控制面板·112 
5.1 Docker通用控制面板概覽112 
5.1.1集中管理集群·113 
5.1.2部署、管理和監控·113 
5.1.3內置安全和訪問控制·114 
5.2通用控制面板的架構·114 
5.2.1通用控制面板的工作原理·115 
5.2.2 Docker通用控制面板的內部組件·116 
5.2.3管理器節點中的Docker通用控制面板組件116 
5.2.4工作節點中的Docker通用控制面板組件117 
5.2.5 Docker通用控制面板使用的捲·117 
5.2. 6如何與Docker通用控制面板進行互動117 
5.3通用控制面板的管理·118 
5.3.1安裝·118 
5.3.2配置·130
5.3.3管理用戶·153
5.3.4監視和排除故障·160
5.3.5備份和災難恢復·166
5.4訪問通用控制面板·169
5.4.1基於Web的訪問169
5.4.2基於命令行界面的訪問·170

第6章授信Docker鏡像倉庫172
6.1授信Docker鏡像倉庫概述·172
6.1.1授信Docker鏡像倉庫的概念172
6.1.2授信Docker鏡像倉庫的主要功能172
6.1.3授信Docker鏡像倉庫的主要特點173
6.2授信Docker鏡像倉庫架構·174
6.2.1 DTR高可用性174
6.2.2 DTR內部組件175
6.2.3 DTR使用的網絡175
6.2.4 DTR使用的捲175
6.2 .5鏡像存儲·176
6.2.6如何與DTR進行交互·176
6.3授信Docker鏡像倉庫管理·177
6.3.1安裝·177
6.3.2配置·183
6.3.3管理用戶·205
6.3.4監視和排除故障·209
6.3.5 DTR備份和災難恢復213
6.4訪問授信Docker鏡像倉庫·216
6.4.1配置Docker引擎216
6.4.2配置公證客戶端·218
6.4.3使用緩存·220

第7章規模化使用Docker ·221
7.1 Docker Swarm ·221
7.1.1使用Swarm一個集群221
7.1.2把Swarm管理器部署到集群222
7.2 Centurion工具224
7.2.1部署一個簡單的應用·225
7.2.2把應用部署到過渡環境·227 
7.3 Amazon EC2 Container Service 228 
7.3.1設置IAM角色228 
7.3.2設置AWS CLI 229 
7.3.3容器實例·230 
7.3.4任務·233 
7.3.5測試任務·236 
7.3.6停止任務·237 

第8章Docker安全·239 
8.1安全概述·239 
8.1.1命名空間·239 
8.1.2 cgroups · 242 
8.1.3 Linux能力機制·243 
8.2安全策略·244 
8.2.1 cgroup 244 
8.2.2 ulimit 246 
8.2.3容器＋全虛擬化·246 
8.2.4鏡像簽名·247 
8.2.5日誌審計·247 
8.2.6監控·247 
8.2.7文件系統級防護·248 
8.2.8 capability 248 
8.2.9 SELinux 249 
8.3 Docker的安全遺留問題253 
8.3.1 User Namespace 253 
8.3.2非root運行Docker Daemon 253 
8.3.3 Docker熱升級·254 
8.3.4磁盤容量的限制·254 
8.3.5網絡I/O ·254 

第3部分Docker數據中心高級技術

第9章企業級數據建模256 
9.1企業級數據模型概覽·256 
9.1.1數據模型分類·256
9.1.2企業數據模型的優勢和作用·260
9.2創建服務器·261
9.2.1在Azure門戶中創建服務器261
9.2.2部署SQL Server數據工具·262
9.3服務器和用戶·264
9.3.1管理服務器·264
9.3.2管理用戶·266
9.4集成本地數據網關及連接到服務器·270
9.4.1集成本地數據網關·270
9.4.2連接到服務器·274
9.4. 3使用Excel進行連接和瀏覽數據275
9.4.4使用Power BI連接和瀏覽數據277
9.5備份、恢復和建立高可用性·277
9.5.1備份·277
9.5.2還原·279
9.5.3高可用性·280
9.6創建示例·280
9.6.1示例1：創建一個新的表格模型項目280
9.6.2示例2：獲取數據283
9.6.3示例3：標記為日期表287
9.6.4示例4：建立關係287
9.6.5示例5：創建計算列290
9.6.6示例6：創建度量293
9.6.7示例7：創建關鍵績效指標295
9.6.8示例8：創建透視圖297
9.6.9示例9：創建層次結構298
9.6.10示例10：創建分區299
9.6.11示例11：創建角色·302
9.6.12示例12：在Excel中分析·304

第10章數據庫性能調優307
10.1調優問題概述·307
10.1.1調優的目標·307
10.1.2識別性能問題·308
10.1.3剖析性能問題·309
10.1.4優化解決問題·311 
10.2關係型數據庫的查詢優化·313 
10.2.1查詢處理的架構·313 
10.2.2基於關係代數等價性的啟發式優化·315 
10.2.3查詢執行計劃的開銷估計·318 
10.2.4選擇一個計劃·325 
10.3應用程序的優化·328 
10.3.1 SQL語句的優化·328 
10.3.2索引·339 
10.3.3反向規範化·341 
10.3.4實現惰性讀取·342 
10.3.5引入緩存·343 
10.3.6充分利用工具·343 
10.4物理資源的管理·345 
10.5 NoSQL數據庫的調優346 
10.5.1 NoSQL數據庫調優的原則346 
10.5.2文檔型數據庫MongoDB的常用優化方案347 
10.5.3列族數據庫Cassandra的優化· 351 

第11章數據庫重構353 
11.1數據庫重構的重要性·353 
11.2數據庫重構的概念·355 
11.2.1數據庫重構的定義355 
11.2.2數據庫重構的內涵是保持語義357 
11.2.3數據庫重構的類別358 
11.2.4重構工具358 
11.3數據庫重構的過程·358 
11.3.1確認數據庫重構是必要的359 
11.3.2選擇最合適的數據庫重構360 
11.3.3確定數據清洗的需求360 
11.3.4使原數據庫模式過時362 
11.3.5編寫單元測試進行前測試、中測試和後測試363 
11.3.6實現預期的數據庫模式變化365 
11.3.7遷移源數據366 
11.3.8更新數據庫管理腳本367 
11.3.9重構外部訪問程序367 
11.3.10進行回歸測試367
11.3.11為重構編寫文檔368
11.3.12對工作進行版本控制368
11.4數據庫重構的策略·368
11.4.1通過小變更降低變更風險368
11.4.2唯一地標識每一次重構369
11.4.3轉換期觸發器優於視圖或批量同步369
11.4.4確定一個足夠長的轉換期370
11.4.5封裝對數據庫的訪問370
11.4.6使建立數據庫環境簡單371
11.4.7將數據庫資產置於變更控制之下371
11.5數據庫重構的方法·371
11.5.1結構重構371
11.5.2參照完整性重構387
11.5.3數據質量重構399

第12章可編程數據中心412
12.1概述·412
12.2可編程數據中心體系架構·413
12.3數據分配管理· 414
12.3.1數據分配管理原理·414
12.3.2數據分配管理案例·416
12.4異構數據節點分配管理·419
12.4.1異構數據節點分配管理方法·419
12.4.2異構數據節點服務能力計算方法·422
12.5數據放置策略·423
12.5.1谷歌的數據放置策略·423
12.5.2 Hadoop的數據放置策略423
12.5.3其他常用的數據放置策略·424
12.5.4語意數據放置策略·424

附錄備份與容災
附錄A數據備份與容災430
A.1數據備份的概念及層次分析430
A.1.1數據備份的概念·430 
A.1.2數據備份的層次及備份手段·431 
A.1.3系統級備份·432 
A.2系統備份的方案選擇433 
A.2.1備份軟件·434 
A.2.2備份硬件·437 
A.2.3備份策略·442 
A.3當今主流存儲技術445 
A.3.1直接連接存儲·446 
A.3.2網絡附加存儲·450 
A.3.3存儲區域網絡（SAN）·452 
A.4數據備份系統的結構455 
A.4.1數據容災與數據備份的關係·455 
A.4.2容災的概念·456 
A.4.3容災工程·456 
A.4.4數據容災等級·460 
A.5容災關鍵技術462 
A.5.1遠程鏡像技術·462 
A.5.2快照技術·464 
A.5.3互連技術·466 
A.6數據容災典型案例467 
A.6.1 EMC容災技術與業務連續性方案·467 
A.6.2 HDS三數據中心容災解決方案468 
A.6.3 StoreAge容災方案470 
參考文獻472