第1章 為什麼是雲計算，為什麼是現在 1
1.1 雲計算的進化 4
1.2 進入雲 9
1.3 初創企業案例研究：Instagram，一夜之間，從0到10億美元 10
1.4 成熟公司案例研究：Netflix，從本地嚮雲端遷移 11
1.5 政府案例研究： NOAA、電子郵件，以及雲端協作 13
1.6 非營利案例研究：奧巴馬競選運動，在綫6個月，峰值僅幾天 14
1.7 總結 14
第2章 雲服務模式 17
2.1 基礎設施即服務 17
2.2 平颱即服務 20
2.3 軟件即服務 23
2.4 部署模式 24
2.5 總結 29
第3章 雲計算的錯誤實踐 31
3.1 遷移至雲端時避免失敗 31
3.2 將應用遷移至雲端 32
3.3 不切實際的期望 36
3.4 雲安全的錯誤認知 39
3.5 隻選最喜歡的，不選最閤適的 42
3.6 服務中斷及停業場景 43
3.7 低估組織變革帶來的影響 45
3.8 技術不足 47
3.9 對客戶需求的錯誤認識 50
3.10 齣乎意料的成本 51
3.11 總結 54
第4章 先從架構開始 56
4.1 5W1H的重要性 57
4.2 由業務架構開始 58
4.3 識彆問題（原因） 64
4.4 評估用戶特徵（何人） 65
4.5 明確業務和技術需求（什麼） 66
4.6 將服務消費者的體驗可視化（何地） 67
4.7 明確項目約束條件（何時及什麼要求） 70
4.8 瞭解當前的狀況約束（如何） 71
4.9 總結 74
第5章 選擇閤適的雲服務模式 75
5.1 考慮何時選擇雲服務模式 76
5.2 何時使用SaaS 80
5.3 何時使用PaaS 85
5.4 何時使用IaaS 89
5.5 常見的雲使用案例 93
5.6 總結 95
第6章 雲的關鍵：RESTful服務 96
6.1 為什麼是REST 98
6.2 將遺留係統遷移至雲端麵臨的挑戰 101
6.3 總結 103
第7章 雲中審計 104
7.1 數據和雲安全 105
7.2 審計雲應用 106
7.3 雲中的法規 108
7.4 審計的設計策略 112
7.5 總結 115
第8章 雲的數據考慮 116
8.1 數據特性 116
8.2 多租戶或單租戶 123
8.3 選擇數據存儲類型 127
8.4 總結 131
第9章 雲中的安全設計 133
9.1 雲中數據的真相 134
9.2 安全的程度 136
9.3 每種雲服務模式下的責任 140
9.4 安全策略 146
9.5 焦點領域 148
9.6 總結 160
第10章 創建集中化的日誌策略 161
10.1 日誌文件使用 162
10.2 日誌記錄要求 163
10.3 總結 169
第11章 SLA管理 170
11.1 影響SLA的因素 170
11.2 界定SLA 175
11.3 管理供應商SLA 177
11.4 總結 181
第12章 監控策略 183
12.1 積極主動的監控vs. 消極被動的監控 183
12.2 需要監控的內容有哪些 184
12.3 分類彆的監控策略 187
12.4 按雲服務等級進行監控 194
12.5 總結 197
第13章 災難恢復計劃 198
13.1 什麼是故障時間成本 199
13.2 IaaS的災難恢復策略 201
13.3 主要數據中心的災難恢復 203
13.4 PaaS的災難恢復策略 209
13.5 SaaS的災難恢復策略 210
13.6 混閤雲的災難恢復 212
13.7 總結 214
第14章 使用DevOps文化來更快、更可靠地交付軟件 215
14.1 發展DevOps心態 216
14.2 自動化基礎設施 218
14.3 自動化部署 220
14.4 設計功能標記 221
14.5 測量、監控和試驗 222
14.6 持續集成和持續交付 222
14.7 總結 225
第15章 評估雲模式對組織的影響 227
15.1 企業模式vs. 彈性雲模式 229
15.2 IT影響 230
15.3 商業影響 232
15.4 組織變革規劃 236
15.5 真實世界的變革 240
15.6 總結 240
第16章 最後的思考 242
16.1 雲在快速進化 243
16.2 雲文化 245
16.3 新的商業模式 246
16.4 PaaS是遊戲規則改變者 248
16.5 總結 25
· · · · · · (收起)