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  • 2020-12-20 19:13:16

    所谓云计算(cloud computing,即分布式计算技术的一种,其最基本的概念,是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序,再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。稍早之前的大规模分布式计算技术即为“云计算”的概念起源。

    通过这项技术,网络服务提供者可以在数秒之内,达成处理数以千万计甚至亿计的信息,达到和“超级计算机”同样强大效能的网络服务。 最简单的云计算技术在网络服务中已经随处可见,例如搜寻引擎、网络信箱等,使用者只要输入简单指令即能得到大量信息。

    比如说,在未来如手机、GPS等行动装置都可以透过云计算技术,发展出更多的应用服务。进一步的云计算不仅只做资料搜寻、分析的功能,未来如分析DNA结构、基因图谱定序、解析癌症细胞等,都可以透过这项技术轻易达成。

    云计算是分布式处理、并行计算和网格计算等概念的发展和商业实现,其技术实质是计算、存储、服务器、应用软件等IT软硬件资源的虚拟化,云计算在虚拟化、数据存储、数据管理、编程模式等方面具有自身独特的技术。云计算的关键技术包括以下几个方向:

    虚拟机技术、 数据存储技术数据管理技术、 分布式编程与计算虚拟资源的管理与调度、 云计算的业务接口 、云计算相关的安全技术、 云计算技术为安全带来的六大益处

    当然,随着云计算技术 逐渐成为未来发展的趋势,很多似是而非的观点也日益凸显,而对于安全问题的关注则更是层出不穷。

    总的来说,云计算还是一种新的技术,它像IP技术一样,可以用在任何信息需要传播的地方。如同IP改变了整个通讯产业一样,云计算也将改变整个信息产业。未来信息的广阔包容,规模阔大,像云一般变化无穷,不可估量,形象地描述了未来的信息浪潮。开放、合作是晕产业未来的最重要标志,需要全民的积极参与。云计算,它不仅是基于互联网的一个超级计算机,还是一个软件加服务。云计算的出现改变了网络世界的格局,“云”时代的到来,大大提高了我们的工作效益,给人民带来各种便利,更是对信息产业的极大推动。基于此,云计算的发展,将给我们的世界带来不一样的色彩!

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  • 云计算的理解和看法

    千次阅读 2013-06-03 23:01:49
    从概念含义上理解,云计算(Cloud Computing)是分布式计算(Distributed Computing)、并行计算(Parallel Computing)、效用计算(Utility Computing)、网络存储(Network Storage Technologies)、虚拟化...

               从概念和含义上理解,云计算(Cloud Computing)是分布式计算(Distributed Computing)、并行计算(Parallel Computing)、效用计算(Utility Computing)、网络存储(Network Storage Technologies)、虚拟化(Virtualization)、负载均衡(Load Balance)等传统计算机和网络技术发展融合的产物。
             云计算是通过使计算分布在大量的分布式计算机上,而非本地计算机或远程服务器中,企业数据中心的运行将与互联网更相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上,根据需求访问计算机和存储系统。好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通,就像煤气、水电一样,取用方便,费用低廉。最大的不同在于,它是通过互联网进行传输的。

             从应用方面理解, 云计算,是一种分布式计算,充分利用资源,实现资源的共享。云,我们常意识是以为天空的一部分,云聚云散,好像是随意的。如何把这种随意变成有一定规律的,有目的的。而云计算初始就是把一些大量的计算分布开来完成,得到结果在聚合,但是现代云计算不再单单是这种计算的应用,还扩展了很多方面,比如云存储,云安全等。

            云存储应用是很直观,我觉得。在海量数据充斥的时代,如何有效的存储数据,搜索利用数据?同时云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念,是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能,将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作,共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。 当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时,云计算系统中就需要配置大量的存储设备,那么云计算系统就转变成为一个云存储系统,所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。

          云安全(Cloud Security)是一个从“云计算”演变而来的新名词。云安全的策略构想是:使用者越多,每个使用者就越安全,因为如此庞大的用户群,足以覆盖互联网的每个角落,只要某个网站被挂马或某个新木马病毒出现,就会立刻被截获。“云安全”通过网状的大量客户端对网络中软件行为的异常监测,获取互联网中木马、恶意程序的最新信息,推送到Server端进行自动分析和处理,再把病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端。

          云游戏是以云计算为基础的游戏方式,在云游戏的运行模式下,所有游戏都在服务器端运行,并将渲染完毕后的游戏画面压缩后通过网络传送给用户。在客户端,用户的游戏设备不需要任何高端处理器和显卡,只需要基本的视频解压能力就可以了。 就现今来说,云游戏还并没有成为家用机和掌机界的联网模式,因为至今X360仍然在使用LIVE,PS是PS NETWORK ,wii是wi-fi。但是几年后或十几年后,云计算取代这些东西成为其网络发展的终极方向的可能性,非常大。 如果这种构想能够成为现实,那么主机厂商将变成网络运营商,他们不需要不断投入巨额的新主机研发费用,而只需要拿这笔钱中的很小一部分去升级自己的服务器就行了,但是达到的效果却是相差无几的。对于用户来说,他们可以省下购买主机的开支,但是得到的确是顶尖的游戏画面(当然对于视频输出方面的硬件必须过硬。)。你可以想象一台掌机和一台家用机拥有同样的画面,家用机和我们今天用的机顶盒一样简单,甚至家用机可以取代电视的机顶盒而成为次时代的电视收看方式。

          还有理解云计算的服务模式。云计算的SPI服务模型,公有云,私有云,混合云。

          根据云计算服务的用户对象范围的不同,将云计算部署模式分为:公有云、私有云、混合云。

          公共云适用于Internet上的任何人。任何用户均可签名以使用公共云(如Microsoft Windows Azure),用户无须前提的大量投资与漫长建设过程。由于应用和数据不存储在用户自己的数据中心,因此用户对其安全、隐私等问题存在一定的担心,尤其是对于大型企业和政府部门。公有云的可用性不受使用者控制,存在一定的不确定性。

          私有云(私有云)是一种专有云环境,仅为数量有限的用户提供云服务
    私有云通常位于防火墙后面您自己的数据中心内,为企业内部网络提供服务,优势是数据安全性、系统可用性等可由自己控制。大量前期投资(数据中心),规模小,机构应用云计算相关技术来提高自身信息服务效率的一种方式。
        混合云既使用公有云服务,也使用私有云服务。

             云计算主要特征有资源配置动态化,需求自动化,是以网络为中心的,服务可计量化的。资源配置自动化是根据消费者的需求动态划分或释放不同的物理和虚拟资源,当增加一个需求时,可通过增加可用的资源进行匹配,实现资源的快速弹性提供;如果用户不再使用这部分资源时,可释放这些资源。云计算为客户提供的这种能力是无限的,实现了IT资源利用的可扩展性。需求服务自助化:云计算为客户提供自助化的资源服务,用户无需同提供商交互就可自动得到自助的计算资源能力。同时云系统为客户提供一定的应用服务目录,客户可采用自助方式选择满足自身需求的服务项目和内容。以网络为中心——云计算的组件和整体构架由网络连接在一起并存在于网络中,同时通过网络向用户提供服务。而客户可借助不同的终端设备,通过标准的应用实现对网络的访问,从而使得云计算的服务无处不在。服务可计量化:在提供云服务过程中,针对客户不同的服务类型,通过计量的方法来自动控制和优化资源配置。即资源的使用可被监测和控制,是一种即付即用的服务模式。资源的池化和透明化——对云服务的提供者而言,各种底层资源(计算、储存、网络、资源逻辑等)的异构性(如果存在某种异构性)被屏蔽,边界被打破,所有的资源可以被统一管理和调度,成为所谓的“资源池”,从而为用户提供按需服务;对用户而言,这些资源是透明的,无限大的,用户无须了解内部结构,只关心自己的需求是否得到满足即可。

          很多新兴技术的出现和发展,给我们的生活带来了很多便捷。但是带来便捷的同时,也会给我们造成一些不好的影响。如何趋利避害?我觉得不仅仅要看到新技术好的方面,还有看到他的弊端。如信息安全等。

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  • 这一坨坨啰嗦的文字倒是记录了一个测试工程师的成长历程,我不想再拿新的观点说法来博取诸君眼球,下面只简单摘抄一些以前写过的内容,补充点例子进去,再次强调并且与大家分享一下我我测试工作的看法。...
  • 软件测试的理解

    千次阅读 2022-01-16 21:52:42
    一、怎么理解测试这个岗位 测试是整个软件开发生命周期里的一环,是质量管理的重要手段,在没有设置专职QA岗位的情况下,测试岗一般需要兼顾QA角色,从软件的全生命周期去把控整体的质量,使用的手段包括但不限于...

    一、怎么理解测试这个岗位

    1. 测试是整个软件开发生命周期里的一环,是质量管理的重要手段,在没有设置专职QA岗位的情况下,测试岗一般需要兼顾QA角色,从软件的全生命周期去把控整体的质量,使用的手段包括但不限于流程控制、自动化技术引入、人员素质的培养、思想的贯彻、监控与度量及持续改进等。
    2. 质量是企业的生命线,若我们的输出无法保证质量,那么输出将会变得没有意义,也无法很好的为客户交付价值。渐渐地我们就会变得没有价值。所以质量保障是一件非常重要、有价值、有意义的生命周期过程。

    二、对测试团队的想法

    公司是没有QA角色的,所以测试团队的职责便是全生命周期的质量管理,将团队大致分为专注测试、测试效率提升、测试左右移、研发过程管理、持续改进、创新等六大方面对质量进行全面的把控和管理

    (1)专注测试

    • 我们需要专职、专业的测试人员,他们承担所有的业务测试需求,更多的精力还是放在测试工作上。
    • 测试需要建立健全的测试流程,例如需求评审、用例评审、测试准入标准、测试准出标准、测试报告输出
    • 但也不应该死板于流程,应该从价值交付的角度考虑测试的过程,以价值交付为目的去进行测试。

    (2)测试效率提升

    • 测试效率提升的手段包括但不限于测试自动化手段
    • 需要人员善于在日常的测试过程中发现问题,并解决问题,多多思考
    • 可以是引入测试工具、平台,也可以是改进某些测试流程、测试规范、沟通模式等

    (3)测试左右移

    • 仅仅从测试的维度去进行管控质量是不够的,需要延展到更多的过程里
    • 比如左移到需求的准入、需求转概要设计、详细设计、白盒测试、代码覆盖率、冒烟测试等
    • 比如右移到线上bug的闭环流程及分析改进,更有效简洁、更易于定位问题的日志,业务数据的监控、环境的监控、告警、线上流量的反哺应用等

    (4)研发过程管理

    • 似乎研发过程应该由研发经理去管理,其实是关注的维度不同,测试团队也可以参与其中,提出改进和建议,更多的从质量的维度
    • 例如代码的管理,是否有合理的拆分分支进行开发,代码合并时的审查, 设计时是否有考虑代码的可维护性、健壮性等,是否在设计上有缺陷等
    • 应该让测试团队一起参与其中,共同从研发过程的维度对质量进行把控

    (5)持续改进

    • 测试团队本身也需要进行不断的反思,改进,我们是一只专职为研发部服务的测试职能团队,需要不断的改进,进化,更好的服务于研发部。
    • 需要定期的交流、总结,分析现状,并进行不断的优化

    (6)创新

    • 创新是团队不断进步的动力,应该在保障原有工作不受影响的情况下,大胆的创新
    • 比如思考已有的工具、过程、设计、模板、沟通模型等等,一直这样做,一直没问题,就一定是对的吗
    • 比如多参加一些测试开发分享大会,多看看别人的经验,不要照搬,应该从他们是如何发现并解决这个问题的,能给我们得到怎么样的启发,最后我们应该怎么做,并从自身出发,自主创新,解决问题或提高效率。
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  • 如何通俗的理解云计算大数据?

    千次阅读 2020-12-30 10:06:23
    云计算:远程管理和使用服务器资源,需要多少资源(硬件或软件)就配置多少资源,按需使用、按需付费。大数据:发掘数据的价值,让数据成为价值资产的组成部分。云计算云计算是一种服务、一种模式、一种技术。一种服务...

    先做一个简单的概括,再详细的解读。

    云计算:远程管理和使用服务器资源,需要多少资源(硬件或软件)就配置多少资源,按需使用、按需付费。

    大数据:发掘数据的价值,让数据成为价值资产的组成部分。

    云计算

    云计算是一种服务、一种模式、一种技术。

    一种服务:云计算按照不同用户的需要提供了基础实施服务、定制软件服务、软件使用服务三个大的方面,也就是通常所说的Iaas、PaaS和SaaS。

    一种模式:云计算改变了用户使用网络资源的模式,把用户从自己搭建机房或者托管服务器的传统模式中解放出来。用户通过网络可以完成所有的服务端操作,需要什么服务就动态配置什么服务,而且在费用上与传统模式比极其廉价。对企业用户来说,云计算不仅可以提供硬件资源和网络资源还可以提供定制软件开发服务,如果客户需要使用成型的产品,也可以在云计算平台上直接以非常廉价的费用来租用。

    一种技术:云计算需要使用分布式存储技术、虚拟化技术、分布式计算技术、数据挖掘技术等,这些技术是云计算从业者要重点掌握的,作为云计算的用户并不需要关心。

    大数据

    大数据是云计算和物联网发展到一定阶段的必然产物,大数据是一个过程,这个过程包括数据采集、传输、存储、挖掘、分析、展示等一系列内容。

    物联网是大数据的重要数据来源,物联网产生的大量数据都是非结构化数据(视频、音频等),这就需要使用大数据技术来进行分析。在物联网普及之前,互联网产生的数据量总的来说是在可控范围内的。物联网普及之后,数据量一下提高到无法用传统技术来存储和分析了,这正是大数据要解决的问题。

    大数据中的两个重要技术是分布式存储和分布式计算,而这两个技术也是云计算的重要技术,所以大数据和云计算关系密切。简单的说大数据要解决的问题一个是把大量的数据存在哪,一个要解决的问题是如何对海量数据进行分析进而发掘出数据的价值。

    大数据是我的主要研究方向之一,如果大家对大数据和云计算比较感兴趣可以跟我交流,我在头条上也会陆续写一些关于大数据的科普文章,欢迎大家多提意见。

    关注我,了解更多关于大数据和云计算的内容。

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