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  • 大会以"数据定义未来"为主题,云集了国内外顶尖专家,共同探讨MySQL、NoSQL、Oracle、缓存技术、云端数据库、智能数据平台、大数据安全、数据治理、大数据和开源、大数据创业、大数据深度学习等领

    数据定义未来——2016数据库技术大会总结

    背景

    作为国内数据库与大数据领域最大规模的技术盛宴,2016第七届中国数据库技术大会(DTCC)如约于2016年5月12日-14日再度震撼来袭。大会以"数据定义未来"为主题,云集了国内外顶尖专家,共同探讨MySQL、NoSQL、Oracle、缓存技术、云端数据库、智能数据平台、大数据安全、数据治理、大数据和开源、大数据创业、大数据深度学习等领域的前瞻性热点话题与技术。本届大会共设定2个主会场,25个分会场,并将吸引5000多名IT人士参会,为数据库人群、大数据从业人员、广大互联网人士及行业相关人士提供最具价值的交流平台。 


    --以上摘自官方宣传 http://dtcc.it168.com/


    数据库圈子不大,国内论坛、微博上认识的人不少,这次算是一个大团员,很多人是闻名已久,首次见面还是非常亲切。以前也经常去一些国内大会做分享,包括运维主题的、数据库主题的都有,这已经是第七届中国数据库技术大会,虽然每次大会我都非常关注,但这是我第一次现场参加。


    这次大会的主题是“数据定义未来”,会议各个分享内容比较符合主题。参会的人很多,各行各业,RDBMS、NoSQL、大数据、运维各种主题都很多。我给大会打了很多标签,总结一下:

    Oracle

    Oracle公司副总裁吴承杨先生是大会第一个主场分享嘉宾,也是白金赞助商,以前Oracle基本不参加这样的会议,这次直接是副总裁主场首场分享,可见Oracle对这次大会的重视。吴承杨开场重点说了Oracle仍然是市场的领导者,开场就说2015年中国数据库市场,Oracle份额高达56%,而在全球Oracle占有率为43.9%。

    吴承杨还重点强调了Oracle在全面拥抱云计算,去年我也去美国参加了Oracle公司举办的OOW大会,整个大会都云计算的主题,也能感受到Oracle的战略全部转到云计算上,提供IaaS+PaaS+SaaS全方面的产品服务。Oracle可以说有这样的技术基础,也有市场能力,但是云计算是技术的一次大变革,还需要有更多的技术与产品的沉淀,这个需要时间,Oracle可以说是起步晚了。另外Oracle公司太大了,产品线非常复杂,这个转型成本也深不可测,成功的概率不高,Oracle CEO Larry也70多岁,真心佩服。可以说Oracle不转型云计算肯定会死,只是5年还是8年的问题,但是转型到云计算还有可能再焕青春,也非常有挑战。

    2015中国Oracle市场占有率达56%远超IBM

    DT时代

    DT(Data technology)时代最早是由阿里巴巴马云在2014初宣传的,他发表了“人类正从IT时代走向DT时代”的观点。这次数据库大会,在主题演讲里听到过多位嘉宾提到DT的概念。相信DT这个概念几年后也会像IT一样深入人心。其中人大的孟小峰教授也对DT时代做了深入的解读,孟小峰教授认为马云提的DT时代并不是简单的Data technology,也不是指当前的大数据,当前大数据做得还很初级,他认为DT时代应该是Big Data+Big Knowledge+Big Application结合。IT时代电脑可以回答已知问题,DT时代应该能回答更多未知问题。

    NoSQL

    NoSQL专场,可以说是MongoDB的绝对主场,主持人是阿里云MongoDB的掌舵人杨成虎,6场topic里有4场是MongoDB,可以看出MongoDB在中国的火热,MongoDB凭借其原生分布式架构及丰富的功能,遥遥领先其它NoSQL。MongoDB是最成熟文档数据库,并且通过js实现类似SQL语言的强大表达能力,迅速跻身到主流数据库队伍,与KeyValue拉开档次。原生JSON数据结构提供强大的schema free特性,文档型主键、普通JSON索引、空间索引、JSON数组索引等支持非常成熟,加上nodejs+mongodb数据库结合就像当初php+mysql一样,这些都不是RDBMS简单加个支持JSON类型可以媲美的。MongoDB还提供GridFS来实现更友好大文档存储功能,支持MapReduce让MongoDB还可以有更多想像。MongoDB在事务方面支持很弱,这也是它较难进入数据一致性与可靠性要求非常高的场景。

    大数据、BI数据分析

    不管是哪个技术会议,大数据计算可以说非常火。这次DTCC也是火得不行,以下是安排的场次

    第一天(下午)专场4:实时计算与流计算

    第一天(下午)专场5:SAP技术交流专场

    第一天(下午)专场7:柏睿数据库技术专场

    第二天(上午)主场2:聚焦大数据+引领行业变革

    第二天主场 聚焦大数据+引领行业变革

    第二天(下午)专场10:大数据应用及实践

    第三天(上午)专场17:大数据基础设施

    第三天(上午)专场18:大数据安全

    第三天(上午)专场19:大数据行业应用及探索

    第三天(下午)专场22:大数据生态系统及开源

    第三天(下午)专场25:大数据创业



    震惊了吧,还排不下,其他一些专场还安排了大数据的主题,仿佛一夜之间只有hadoop、spark、storm等大数据技术才能拯救人类一样。让人感觉搞数据库的如果没有搞大数据技术感觉要活不下去了。这种感觉和2011年时NoSQL非常像,2011年的NoSQL的各种吹捧,宣传RDBMS性能不好,NoSQL的性能是RDBMS的几倍甚至几十倍,今天大家会相对理性的看RDBMS与NoSQL。大数据概念还在膨胀,目前很多应用实现是在做如何把数据搞大,并未真正产生多少数据价值,这也是大数据技术需要反思的。大数据从宣传如何通过Hadoop等分布式框架实现的离线计算能力,到后来的Storm引领实时计算大潮,再到Spark的高性能计算,以及今天的各种算法组件或推荐引擎和更高的开发效率及更好的体验,这几年大数据技术也在全线拥抱SQL,也在探索更好的数据分析与展现体验,希望让人人都能数据分析。大数据是DT时代与人工智能的基础技术,但是目前的成果还非常有限,大数据技术未来需要脚踏实地,需要更多思考数据价值、业务价值,而不是像当初NoSQL一样只宣传技术能力。

    参会厂商与嘉宾

    互联网公司依然是最喜欢分享的企业,其中阿里巴巴集团贡献5场专题分享,还有腾讯、百度、京东、小米、网易、美团、360、携程、去哪儿、58同城、爱奇艺、58到家等知名企业

    国内数据库服务企业也是重度参与者,包括云和恩墨、美创、沃趣等在行业内的领先者,这些企业都派出了公司资深专家参与,并且也是大会赞助商。

    这次大会国企的信息部门也开始走出来,分享他们在数据库架构、大数据方面的成果,包括平安科技、农银人寿等企业,这是一个非常有意思的变化。


    按分享嘉宾领域分类来排名:

    1.大数据与BI数据分析 (有计算、挖掘、推荐、分析、平台、框架、安全等方面,这个不会划分,所以归在一起了)

    2.Oracle

    3.MySQL

    4.PostgreSQL

    5.MongoDB

    6.国产数据库(GBase、达梦、人大金仓、柏睿数据等)

    7.运维平台与通用产品中间件

    8.Redis

    9.SQLServer

    10.HANA


    当然还有更多综合领域的嘉宾,最后说一下,DB2、Sybase直接没有出现过,可以说在新的数据库时代已经出局了

    国产数据库

    南大通用GBase是这次的主角,三大钻石赞助商之一,又是专题分享、又是主场分享、还有最大的展厅、再加上包场发布会、会场人人拎着GBase的豪华大礼包 ,连参会工牌的挂带都是GBase,初看以为是GBase技术大会以,这次可以说南大通用是下血本了。

    GBase了解不多,听了一下CTO的主场介绍《GBase UP--SQL与NoSQL的融合架构》,整体上还是非常有料,可以说是一个非常强大的融合,把RDBMS、NoSQL、大数据都融合了,在上层提供了统一的数据库层,对外提供通用元数据与SQL支持,可以用SQL实现异构数据源的数据流转,功能介绍很强大,但是具体实现及稳定性怎么样不太清楚。因为我也做一个类似的产品DSQL,可以实现异构数据源的统一访问,非常有价值,也很有挑战。非常希望国产数据库厂商能有自己的位置。

    这次达梦、柏睿数据、山东瀚高、人大金仓、PingCAP等国产数据库企业也都有专题分享与会议赞助宣传,柏睿数据还包了个专场介绍。


    学术界

    除了主场上人大的孟小峰教授分享了《大数据管理系统的发展与机遇》,还首次看到大学参加数据库技术大会,并且展出了一些研究生的课题成果。看这个后我感觉挺有意思,也特意去问了几个学校的课题研究情况。不过很可惜的是他们 这次准备还不够充分,介绍得较简单,基本都是学员在参加展会与介绍。非常希望学校的研究项目也都能出来到市场上宣传,学术界与工业界应该有更多的沟通。

    孟小峰:大数据管理系统的发展与机遇孟小峰:大数据管理系统的发展与机遇

    数据库大会首次出现的产品

    ElasticSearch 

    目前最火的开源搜索引擎,Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域,Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。

    不过,Elasticsearch不仅仅是Lucene和全文搜索,我们还能这样去描述它:

    分布式的实时文件存储,每个字段都被索引并可被搜索

    分布式的实时分析搜索引擎

    可以扩展到上百台服务器,处理PB级结构化或非结构化数据


    以上摘自 http://es.xiaoleilu.com/


    Elasticsearch有时候看起来更像是一个具备强大搜索引擎的数据库系统,他对内部数据管理很精细,它对每个字段都有索引,而且查询时可以很方便的做条件运算(如大于、小于之类的),可以很方便的管理基础数据(增删改查),查询与结果集都支持JSON格式,数据结构化做得很好,便于程序里处理。

    Elasticsearch已经进入DB-Engines Ranking排名,目前排名第11位,可以说非常有潜力,数据库在全文检索方面一直是大痛点。附上2016.5月数据库排名情况:



    RocksDB

    一个中国不存在的网站facebook开源数据库存储引擎,是在google的LevelDB上做了许多改进,特点不多,暂不评价。 http://rocksdb.org/


    Druid

    这是一个时间序列数据库,这个不是大家经常用的druid连接池哦。 关于druid我了解不多,可以参见 http://druid.io/


    阿里巴巴数据库技术团队的主题介绍

    1.《阿里海量数据迁移同步核心架构及最佳实践》,由我们团队的同事付大超(花名:千震)分享,会场很火爆。数据传输服务DTS已经在阿里云上提供服务,提供数据迁移、数据订阅、数据同步等功能,支持MySQL、SQLServer、Oracle、PostgreSQL、MongoDB、OceanBase等数据源,更多细节可以看 https://www.aliyun.com/product/dts/?spm=5176.7960203.237031.39.MTmadB

    DTCC:看阿里海量数据迁移同步核心架构  DTCC:看阿里海量数据迁移同步核心架构

    2.《阿里数据库团队服务产品化之路的持续探索》,这是我的主题,请鄙视我重点说一下。这个主题主要介绍了阿里巴巴数据库技术团队近几年在服务产品化方面的探索与思考。数据库技术团队已经从前几年的去IOE工作,全面转型为提升服务和产品能力。我们提供了iDB、DBFree、DRC等内部产品服务,也发布了数据传输DTS、数据管理DMS、OceanBase云服务。这中间有很多思考,也只有产品之路上才能体会。

    我把数据库产品化分为4个阶段:

    2003~2010-》运维工具时代

    2011~2014-》平台服务时代

    2015~~数据库云服务时代

    2020~~数据云时代


    从2003~2010年,我们一直在做运维工具,这个过程很长,在老一辈大师级DBA的带领下,我们的DBA技术及人才积累非常不错,全国近一半的Oracle顶级专家都在这里,我们曾经管理了全亚州最大的Oracle RAC集群。这个时代我们开始做很多工具,包括备份恢复、监控告警、安装配置、巡检、数据查询订正导出、SQL审核,基本是自给自足,但是规划方面较少。

    2011~2014,平台服务时代,这是我们去IOE、分布式数据库、异地容灾多活全面发展的时代,我们重点在思考建设更强的平台服务,直到去年初,这个目标已经基本完成了,我们建设了iDB、DBFree、DRC等数据库基础平台,可以说是双11、去IOE、异地多活的核心产品,支撑阿里巴巴集团业务快速发展。平台服务时代在服务成本、用户体验方面还有很多提升空间,2014年,我们开始思考在云计算时代如何建设数据库服务,我们在持续梳理内部的技术与产品,目前在阿里云上输出了3款数据库云服务,帮助用户更好的使用云计算,我们在云上还输出了OceanBase云服务,这是新一代分布式金融级云数据库,另外我们内部也在建设新一代数据库云服务,通过技术与产品突破,与RDS一起更好的支撑阿里巴巴、蚂蚁金服及阿里云的业务发展。

    附件数据库服务产品化上的一些小体会:



    我们正处于建设数据库云服务时代,未来几年重点是要建设很好的服务体验,说说我对平台服务与云服务的理解:

    平台服务:组织机构会很大影响产品规划,团队职能划分会很大影响产品形态,产品特性与SLA不清晰,更多聚焦在完成平台建设。

    云服务:产品以云服务提供,用户可以非常清楚的知道产品特性与SLA,用户只要选择服务模式就可以自己完成工作。 云服务会全面以客户为中心,减少组织职能对产品体验的影响。云服务建设完成后,客户他可以从实例购买,数据库结构设计、变更、发布,数据库优化诊断,数据查询、变更、导出、迁移、同步等工作可以全部在自己的业务线完成,不会关心后端有没有DBA支持。DBA会通过产品提供基础通用的保障,包括数据库备份、安全检查、HA容灾。业务线可以找DBA一起设计数据库架构,业务DBA也会更关注提升研发同学整体数据库技能,DBA也会投入更多资源研发更先进的数据库引擎。


    数据库云服务对基础技术及产品设计方面都有很大的挑战。


    我们对未来数据云时代非常期待,也正在朝这个方向努力,也希望更多人能一起来建设。

    数据云与大数据关系密切,但说实话,我不喜欢大数据这个词,因为他总是会让人比较数据有多大。数据云是通往更高人工智能的必经之路,在数据云时代,大数据技术已经非常成熟,大家不再关注数据 有多大,计算能力有多强,大家更关注的是谁的数据更有价值,数据采集与交易也会非常简单。数据分析挖掘与深度学习能力开始变得非常有竞争力,

    数据云时代每个人做数据交易会像今天发微博或微信一样简单,人人可以选择把自己的数据贡献出来,包括家庭、爱好、日常生活信息、个人能力等等,而且可以很好的处理公共信息与隐私信息。公司也可以很方便的将自己积累的数据放在交易平台上售卖,并且解决了隐私与安全问题。当所有人都能提供与交易数据,加上强大的云端处理能力,数据云会对人类生活产生革命性的变化。

    今天alphago只会下围棋,大家感觉很强,但是并不会对我们产生多大影响。在数据云时代,alphago只要连上数据云端,数据结构化了,所有人类的已知的技能学习方面都有了,它能30秒获取与学习相应领域的技巧,当你说要下象棋时,它连接云端30秒学会了下象棋,结果你玩不过他。你搬出了最拿手的Dota游戏,然后他30秒学习了Dota,你还是玩不过他,你发现面前就不是一个只会下围棋的家伙,你会感觉到数据云的威力开始不可想像,加上各种强大传感技术,真正的强AI时代就到了。

    总结

    Oracle在全面转型到云计算,外面开始流行DT时代的说明,MongoDB在国内非常火,国产数据库南大通用GBase下血本了,大数据概念还在膨胀,阿里巴巴集团是技术最开放分享的公司。


    叶正盛(斗佛)

    2016-5-18



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  • 容器技术是最快被数据中心所广泛接受和采用的技术之一,从2013年起,据统计Docker的下载量已经快达到30亿次,容器已经彻底改变了应用部署方式,但是IT基础设施的管理却没有及时跟上。
    

    容器定义存储(CDS)—存储技术的"瘦身"革命

    容器定义存储(CDS)—存储技术的

    容器技术是最快被数据中心所广泛接受和采用的技术之一,从2013年起,据统计Docker的下载量已经快达到30亿次,容器已经彻底改变了应用部署方式,但是IT基础设施的管理却没有及时跟上。

    今天我们就谈谈容器技术在存储中的应用,除了EMC Unity统一存储采用容器实现NAS、复制等增值特性之外,目前已经有初创存储厂商推出容器定义存储(CDS)产品,由于内容太长,所以打算分上下两期来讲。第一讲主要介绍容器如何改变应用部署方式、为什么要通过CDS实现数据中心"轻量化"。下一讲将介绍一个CDS产品和公司(Portworx),希望分享的一些观点和趋势能对我们国产存储的发展带来一些启示。Portworx是一家美国存储初创公司,它研发了业界第一个容器定义存储系统,基于容器构建,采用容器控制面和数据面实现,致力于为应用容器提供企业级特性、完全媲美裸金属性能的存储系统。

    目前SDS和SBS存储产品,使得我们很容易从喜欢的商业服务器获取存储容量和服务,硬件节点可以同时提供计算资源和存储资源(融合架构),融合了计算和存储能力。但这些存储方案缺少一个全新设计的软件架构,用来部署应用软件和容器,充分利用服务器计算的商品化和微服务化趋势。

    就拿传统专业存储为例,管理和运维需要非常专业的技能,需要了解FC,SAN交换机,iSCSI,NFS和CIFS,FCoE等专业知识,如果你想得到企业级存储服务,就必须了解专业存储每个技术和配置细节。

    容器定义存储(CDS)—存储技术的

    看了这张图片,这一切显得的多么复杂和古老。如果你想建立一个敏捷的数据存储,这或许不是你想看到的画面。回想一下,今天我们是否可以在一个2U外形类似服务器上部署类似存储系统。谷歌、Facebook和其他大型数据中心作为现代数据中心架构的领头羊,已经有团队用专业的技能来建立一个分布式的容错存储系统,利用x86架构的计算和存储。我们看到的只是一堆物理基础设施,通过Scale out x86服务器提供非常易用的存储服务。

    随着现代数据中心的发展,新的应用形态(Cloud-native、DevOps、Micro Service等)都要求基于云平台构建(Cloud-native),这对存储体系结构又有了新的要求,这些要求主要体现在以下几个方面。

    • 面向服务的存储配置: 过去基于一个物理服务器或虚拟机配置存储卷的技术、依赖于FCoE、iSCSI等协议的技术已经落后了。

    • 卷服务粒度更细、数量更多: 在最现代化的服务模型中,如NoSQL和消息队列,通常被设计成大规模扩展方式。他们部署时需要存储支持更多卷数量、更小的卷容量。而不像过去,一个计算节点通常映射一个大容量卷来提供数据库等应用。

    • 存储本地多层化: 目前服务器至少有两个存储层级。基于全球客户服务器采购的实际情况来看,数据中心的服务器来自不同的供应商的多种服务器,不同服务器具有不同的内部容量层。客户希望新的存储结构来理解这些变化和不同,并能自动利用不同存储提供存储服务。

    • 存储超融合化: 新服务架构要求数据计算和存储融合。以Hadoop为例,在计算是派遣到服务节点上运行的主机数据。

    • 多服务颗粒存储操作: 新型应用程序不是单一的堆栈。而是通过部署在多个节点上的分布式模块进行业务交互组成。企业存储的操作,如快照、检查点还原、复制、配额等,需要提供服务堆栈级别上的支持。所以,我们的存储系统需要能意识到一组分布式x86服务器通过以太网织物绑在一起。

    容器定义存储(CDS)—存储技术的

    在数据中心中,硬件结构的现状一般是,来自不同供应商的服务器各自为政,不同存储容量和不同类型的服务器并存,Top of Rack交换机的能力也不同,而运行其上的软件是以一个更高的粒度,通过松耦的一组容器化服务运行在不同节点上。那么,我们该如何扩展存储层来与大量相对较薄的服务一起工作呢,当然,常用的做法就是将堆栈拆分成独立的数据可用区和计算区,根据不同SAL的应用需求匹配相应的存储资源。

    容器定义存储(CDS)—存储技术的

    实质上,上图就是一个容器感知存储架构,该架构要实现如何根据存储需求将数据放置在容器的位置区。这种架构可以支撑一个更大的容器计算集群,同时可以保持存储的性能和时延要求。

    面对更细粒度的、自恢复和可发现的面向服务的应用架构,存储也不应该有任何核心的集中元数据服务器,元数据应该分布式存放和去中心化存放,并通过负载均衡等算法或检测协议(Gossip Protocol)实现高效的故障自愈系统和高可靠系统。

    容器定义存储(CDS)—存储技术的

    Gossip Protocol的通信方式类似流言传播,每个节点状态的变化和更新,立即通过一传十,十传百的方式在集群内广播,而不是由某几个节点逐一传递,所以通信效率非常高效。

    为了让存储能感知容器,存储调度也需和容器引擎集成,随着应用软件向更为面向服务的体系结构演进,应用软件的业务流程和调度也发生了变化。我们不再需要手动管理进程,而是自动实现软件的启动、停止和生命周期管理,对软件的运行和SLA需求也要实现自动化。这就要现代流行的调度器来完成,如Mesosphere,Kubernetes,Swarm,Spark等。

    容器定义存储(CDS)—存储技术的

    新的应用架构都是深度集成这些容器调度器,DevOps开发团队的工作也是基于容器调度器和编排工具进行,所以,对软件定义存储,容器定义存储等基层设施层来说,就可以直接跟这些调度或业务编排层实现集成。这对数据中心实现“轻量化”来说,也变得比较迫切。

    容器定义存储(CDS)—存储技术的

    容器在单个操作系统运行多个应用,由于它的轻量特性也给应用部署带来很多优势,如占用资源少、启动快、容易部署等,其高效率也意味着数据中心需要较少的硬件和物理空间开销,Docker也是因为开源和强大生态而被全球范围内的企业拥抱。但是容器的应用还是局限在公有云、网站、无状态的应用,还没有大规模进入到数据中心主要业务。一个主要原因是现有容器是基于无状态业务进行优化,到目前为止,还没有健壮和易管理的方法存放有状态的数据,这也跟容器每次访问完后就终止进程的架构有关。

    分布式扩展存储架构在设计时,就需要考虑如何以面向服务的数据中心提供不同的存储类型。 面对服务访问所需的多进程、多volume、高吞吐量等诉求时,存储需要从许多运行在不同机器的节点,提供一致的存储服务访问。有时这些容器甚至运行在云上或其他数据中心。面向服务的应用类型包括了:

    • 无状态服务: 这些通常是短暂的计算作业,他们依靠一些其他状态的服务实现具体业务。

    • 状态数据库服务: 这些通常需要块存储或非共享存储访问。

    • 有状态的服务需要的文件或对象访问: 常见的有全局文件或对象的命名空间。

    然而,在云计算高度发展今天,新型应用基本上基于Docker等云基础设施构建的Cloud-native应用,而不是从传统物理设施上迁移到云平台的Cloud-based业务。Cloud-native大多采用Micro Service或容器部署,就要求与之相匹配的存储提供存储服务。

    容器定义存储(CDS)—存储技术的

    为了推进“轻量级”下一代数据中心架构,并充分利用容器技术的特点,数据中心也在面临一场变革,需要替换原来臃肿的架构和基础设施,采用容器架构和容器存储技术来支持业务系统。今天就介绍到这里,下篇我们重点介绍基于容器Portworx存储、一个基于数据和控制面的容器定义存储技术和产品。

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  • Unity3D 多平台_预编译相关宏定义

    万次阅读 2013-03-22 15:48:55
    原创文章如需转载请注明:转载自 脱莫柔Unity3D学习之旅 Unity3D引擎技术交流QQ群:【119706192】本文链接地址: Unity3D 多平台_预编译相关宏定义 预编译 原文地址:... ...平台定义

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    预编译

    原文地址:http://docs.unity3d.com/Documentation/Manual/PlatformDependentCompilation.html

    平台定义

    UNITY_EDITOR 编辑器调用。
    UNITY_STANDALONE_OSX 专门为Mac OS(包括Universal,PPC和Intelarchitectures)平台的定义。
    UNITY_DASHBOARD_WIDGET Mac OS Dashboard widget (Mac OS仪表板小部件)
    UNITY_STANDALONE_WIN Windows。
    UNITY_STANDALONE_LINUX Linux的独立的应用程序。
    UNITY_STANDALONE 独立的平台(Mac,Windows或Linux)。
    UNITY_WEBPLAYER 网页播放器(包括Windows和Mac Web播放器可执行文件)。
    UNITY_WII Wii游戏机平台。
    UNITY_IPHONE iPhone平台。
    UNITY_ANDROID Android平台。
    UNITY_PS3 PlayStation 3。
    UNITY_XBOX360 Xbox 360。
    UNITY_NACL 谷歌原生客户端(使用这个必须另外使用UNITY_WEBPLAYER)。
    UNITY_FLASH Adobe Flash。

    也可以判断Unity版本,目前支持的版本

    UNITY_2_6 平台定义为主要版本的Unity 2.6。
    UNITY_2_6_1 平台定义的特定版本1的主要版本2.6。
    UNITY_3_0 平台定义为主要版本的Unity 3.0。
    UNITY_3_0_0 平台定义的特定版本的Unity 3.0 0。
    UNITY_3_1 平台定义为主要版本的Unity 3.1。
    UNITY_3_2 平台定义为主要版本的Unity 3.2。
    UNITY_3_3 平台定义为主要版本的Unity 3.3。
    UNITY_3_4 平台定义为主要版本的Unity 3.4。
    UNITY_3_5 平台定义为主要版本的Unity 3.5。
    UNITY_4_0 平台定义为主要版本的Unity 4.0。
    UNITY_4_0_1 主要版本4.0.1统一的平台定义。
    UNITY_4_1 平台定义为主要版本的Unity 4.1。

    运行平台

    //获得当前运行平台
    Debug.Log("plat = " + Application.platform);
    //可以获取到的平台类型
    public enum RuntimePlatform
        {
            OSXEditor = 0,
            OSXPlayer = 1,
            WindowsPlayer = 2,
            OSXWebPlayer = 3,
            OSXDashboardPlayer = 4,
            WindowsWebPlayer = 5,
            WiiPlayer = 6,
            WindowsEditor = 7,
            IPhonePlayer = 8,
            PS3 = 9,
            XBOX360 = 10,
            Android = 11,
            NaCl = 12,
            LinuxPlayer = 13,
            FlashPlayer = 15,
        }


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  • 1.云计算的定义 在《“智慧的地球”――IBM 云计算 2.0》中,IBM 公司对于云计算概念的理解进行了如下阐述:“云计算是一种计算模式,在这种模式中,应用、数据和 IT 资源以服务的方式通过网络提供给用户使用;...

    1.云计算的定义

    在《“智慧的地球”――IBM 云计算 2.0》中,IBM 公司对于云计算概念的理解进行了如下阐述:“云计算是一种计算模式,在这种模式中,应用、数据和 IT 资源以服务的方式通过网络提供给用户使用;云计算同时是一种基础架构管理的方法论,大量的计算资源组合成 IT 资源池,用于动态创建高度虚拟化的资源以供用户使用”。IBM公司将云计算视作是一个虚拟化的 IT 资源池。

    美国加州大学伯克利分校对于云计算概念的定义:“云计算是互联网上的应用服务及在数据中心提供这些服务的软硬件设施,互联网上的应用服务一直被称作‘软件即服务’,而数据中心的软硬件设施就是所谓的‘云’”。

    美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology)的信息技术实验室对于云计算概念的定义:“云计算是一种资源利用模式,它能以简便的途径和以按需使用的方式通过网络访问可配置的计算资源(网络、服务器、存储、应用、服务等),这些资源可快速部署,并能以最小的管理代价或只需服务提供商开展少量的工作就可实现资源发布”。这一定义以技术化的语言较为全面地概括了云计算的技术特征。

    北京“2008 IEEE Web 服务国际大会”提出,根据对象身份来定义的云计算概念:“对于用户,云计算是‘IT 即服务’,即通过互联网从中央式数据中心向用户提供计算、存储和应用服务;对于互联网应用程序开发者,云计算是互联网级别的软件开发平台和运行环境;对于基础设施提供商和管理员,云计算是由 IP 网络连接起来的大规模、分布式数据中心基础设施”。

    虽然云计算的概念至今未有较为统一和权威的定义,但云计算的内涵已基本得到普遍认可。狭义来讲,云计算是信息化基础设施的交付和使用模式,是通过网络以按需要、易扩展的方式获取所需资源,提供资源的网络就被成为“云”,对于使用者来说,“云”可以按需使用,随时扩展,按使用付费。广义来讲,云计算是指服务的交付和使用模式,是通过网络以按需要、易扩展的方式获取所需信息化、软件或互联网等相关服务或其他服务。总之,云计算是一种分布式并行计算,由通过各种联网技术相连接的虚拟计算资源组成,通过一定的服务获取协议,以动态计算资源的形式来提供各种服务。

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    2.云计算的发展

    在今天,科学技术的发展的日新月异,在全球各界因经济衰退、欧债危机、新兴市场经济增速放缓而不断努力寻求降低成本、推动创新的道路的背景下,云计算的应用正在迅猛发展。Google、IBM、亚马逊、微软、雅虎、英特尔等 IT 业巨头已经全力投入到云计算争夺战之中,将云计算作为战略制高点。云安全、云杀毒,云存储、内部云、外部云、公共云、混合云、私有云等概念先后形成出现。美国“互联网和美国人生活研究项目”的一项研究成果显示,约有 70%以上的互联网网络用户在使用云计算服务。从 2011 年到 2015 年,云计算仍处于起步或初级阶段,但会是一个快速的发展阶段,到 2020 年才可能实现标准化、规范化、社会化,进入趋于成熟的阶段。

    以下是几家公司有相当大影响的云应用:亚马逊提供用于计算的弹性计算云(EC2),以及用于存储的简单存储服务云(S3),它们都属于Amazon的基础设施层服务(AWS)。Google 是提供云计算服务的一大云服务商,同时也是全世界最大的云计算使用者之一,Google云计算的三大应用是:分布式文件系统(GFS)、分布式计算框架以及分布式数据库(BigTable)。IBM 公司在 2007 年 11 月推出了“蓝云”,为其客户提供即买即用的云计算平台。

    3.云计算的核心技术

    云计算在技术上是通过虚拟化技术架构起来的数据服务中心,实现对存储、计算、内存、网络等资源化,按照用户需求进行动态分配。用户不再是在传统的物理硬件资源上享受服务,而改变为在虚拟资源层上构建自己的应用。

    (1)数据存储技术

    为保证高可靠性、高可用性和经济性,云计算存储数据采用了分布式存储的方式,并采用冗余存储的方式确保存储数据的高可靠性,即为同一份数据存储多个副本或采用多份备份法,采取并行的方法为大量的用户提供服务,云计算的数据存储技术也具有高传输率和高吞吐率的特点,Google、英特尔、雅虎等厂商采用的都是这种数据存储技术。

    (2)数据管理技术

    为实现云计算系统对大量数据集进行处理和分析,进而向云计算用户提供高品质的服务,云计算的数据管理技术必须要实现高效的管理大数据集。同时,还要实现在规模巨大的数据中找到特定的数据。云计算的特点是对海量的数据进行存储、读取之后再进行大量的分析,数据读操作的频率远大于数据更新的频率。云计算中的数据管理是一种读优化的数据管理。因此,云计算系统的数据管理多数采用数据库领域中列存储的管理模式,将表按列划分后进行存储,Google 的 BigTable 数据管理技术就是比较成熟的技术。

    (3)编程模型

    云计算上的编程模型要确保简单,以保证用户能通过编写简单的程序就实现特定的目标,轻松的体会云计算提供的服务。同时也要求这种编程模型后台复杂的并行执行以及任务调度向用户和编程人员透明。

    (4)云安全

    云安全融合了网格计算、并行技术、未知病毒判别等等最新的信息安全概念和技术,是当今信息安全的全新体现。通过网状的大量客户端对网络中的软件行为异常进行检测,获取互联网上木马、恶意程序等的动态情况,实时推送到服务端进行分析处理,然后再将解决方案分发到客户端,从而及时实现安全处理。

    云计算的其他相关技术还有:设备架构技术,包括节点互联技术、数据中心节能技术;资源管理技术,包括数据存储技术、数据管理技术;任务管理技术,包括任务调度技术、数据切分技术;改善服务技术,包括可行性技术、容错性技术;以及云安全技术、并行计算技术、负载均衡技术、虚拟机技术等。

    云计算的飞速发展,给中小外贸企业提供了一种全新的、快捷的计算环境,免去了企业用户很多繁杂的工作,例如安装软件包,设置软件配置,甚至编写复杂软件,同时也给中小外贸企业节省了购置软硬件设备,配备专业人员的相关成本。云计算非常适合中小外贸企业的信息化建设。

    1. 云计算国内外发展现状,目前主要存在哪些问题?
    2. 云计算技术,究竟与我们的工作和生活有什么联系?
    3. 企业云计算的基本特征是什么,在建设过程中主要分为哪几个阶段?
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