章：公共云平台上LIGO物理应用的可扩展部署：工作流引擎与资源配置技术；第二章：面向大数据的FutureGrid测试平台；第三章：支持数据密集型应用的云网络；第四章：IaaS云测试案例：方法，挑战与经验；第五章：面向数据密集型应用的GPU加速云计算；第六章：面向数据密集型科研应用的适应性负荷分割与部署方法；第七章：DRAW：一种新的面向数据密集型应用的具有位置偏好的数据分组置换框架；第八章：基于自适应组合竞卖的高效“任务-资源”匹配方法；第九章：带有自主能力的网络基础设施组织方法；第十章：迁移工作流管理系统：从网络到云；第十一章：PAAS云上数据集合可执行方法；第十二章：MapReduce中的交叉阶段优化方法；第十三章：面向大规模迭代计算的非同步计算模型；第四部分 云存储；第十四章：Azure云上大数据存储与处理：试验及其经验；第十五章：带有FRIEDA的云环境中存储与数据生命周期管理；第十六章：云服务中可管理文件转换方法；第十七章：带有用户可定制索引结构的社交媒体观测点：云服务的结构与性能

本书旨在探讨云计算在科学数据分析中不断演化发展的角色和地位变化，该项工作的重要性在于所有的科学领域都是数据驱动的。内容包括：公共云平台上LIGO物理应用的可扩展部署：工作流引擎与资源配置技术；面向大数据的FutureGrid测试平台；支持数据密集型应用的云网络；IaaS云