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  • <br />有一次去开会,台上的人...” 【1】云计算解决什么问题? 1997年,Google的两位创始人,Larry Page和Sergey Brin,找Andy Bechtolsheim募集投资。 Andy问,“你们打算做什么?” Lar

    有一次去开会,台上的人在讲云计算。我问身边的听众,“听懂了吗?感觉如何?”

    听众答,“云里雾里的,感觉特神秘。”

    我说,“这说明讲员讲得好。有没有注意到寺庙里的气氛也很神秘?不神秘,就没有崇拜。不崇拜,你怎么肯掏钱买香火?”

    【1】云计算要解决什么问题?

    1997年,Google的两位创始人,Larry Page和Sergey Brin,找Andy Bechtolsheim募集投资。

    Andy问,“你们打算做什么?”

    Larry和Sergey答,“打算把互联网上所有网页都下载,然后建一个搜索引擎。”

    Andy说,”把互联网上所有网页统统下载?!需要多大空间?几个Giga不行吧,几个Tera也不行吧,几个Peta,几个Zetta?。。。嗯,我看几个Googol也许才能撑得住。知道Googol吗?就是10的100次方,就是一个1后面拖100个0!”

    估计是Andy觉得这个项目不太靠谱,所以给的钱不多,只有1百万美元。只有这么一点钱,如果去买高端的存储系统,显然是不够的。走投无路的情况下,Larry和Sergey决定用PC之类便宜的机器,组建一个机器集群。先凑合着用,等以后数据量增加以后,再购买更多的PCs,扩大集群的容量。

    这个故事的真实性,有待考证。但是从中可以看到Google集群,也就是Google云计算的核心,要解决的四个问题。

    1. 大规模的存储空间,用于存储海量的数据。

    2. 随着业务的发展,新的数据源源不断地增加,存储空间需要相应扩大。用术语讲,这叫可扩展性,scalability。

    3. 系统的硬件设备必须便宜,通常使用大宗产品(commodity),譬如PC,或者价格便宜,中等性能的Dell server。

    4. 便宜的硬件设备,经常死机。所以在设计这个集群的时候,必须保证不能因为个别机器死机,导致整个系统的崩溃。也就是系统的稳定性要好,reliability。

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  • 云计算核心技术全解读

    万次阅读 2018-06-12 16:47:45
    实用:云计算核心技术全解读云计算的“横空出世”让很多人将其视为一项全新的技术,但事实上它的雏形已出现多年,只是最近几年才开始取得相对较快的发展。与其说云计算是技术的创新,不如说云计算是思维和商业模式...

    实用:云计算的核心技术全解读

    云计算的“横空出世”让很多人将其视为一项全新的技术,但事实上它的雏形已出现多年,只是最近几年才开始取得相对较快的发展。与其说云计算是技术的创新,不如说云计算是思维和商业模式的转变。 下面详细谈一谈云计算的核心技术。

    作者:青木河来源:open经验库|2015-01-12 09:48

    云计算的“横空出世”让很多人将其视为一项全新的技术,但事实上它的雏形已出现多年,只是最近几年才开始取得相对较快的发展。确切地说,云计算是大规模分布式计算技术及其配套商业模式演进的产物,它的发展主要有赖于虚拟化、分布式数据存储、数据管理、编程模式、信息安全等各项技术、产品的共同发展。近些年来,托管、后向收费、按需交付等商业模式的演进也加速了云计算市场的转折。云计算不仅改变了信息提供的方式,也颠覆了传统ICT系统的交付模式。与其说云计算是技术的创新,不如说云计算是思维和商业模式的转变。
    下面详细谈一谈云计算的核心技术。

    云计算是一种以数据和处理能力为中心的密集型计算模式,它融合了多项ICT技术,是传统技术“平滑演进”的产物。其中以虚拟化技术、分布式数据存储技术、编程模型、大规模数据管理技术、分布式资源管理、信息安全、云计算平台管理技术、绿色节能技术最为关键。

    1、虚拟化技术

    虚拟化是云计算最重要的核心技术之一,它为云计算服务提供基础架构层面的支撑,是ICT服务快速走向云计算的最主要驱动力。可以说,没有虚拟化技术也就没有云计算服务的落地与成功。随着云计算应用的持续升温,业内对虚拟化技术的重视也提到了一个新的高度。与此同时,我们的调查发现,很多人对云计算和虚拟化的认识都存在误区,认为云计算就是虚拟化。事实上并非如此,虚拟化是云计算的重要组成部分但不是全部。

    从技术上讲,虚拟化是一种在软件中仿真计算机硬件,以虚拟资源为用户提供服务的计算形式。旨在合理调配计算机资源,使其更高效地提供服务。它把应用系统各硬件间的物理划分打破,从而实现架构的动态化,实现物理资源的集中管理和使用。虚拟化的最大好处是增强系统的弹性和灵活性,降低成本、改进服务、提高资源利用效率。

    从表现形式上看,虚拟化又分两种应用模式。一是将一台性能强大的服务器虚拟成多个独立的小服务器,服务不同的用户。二是将多个服务器虚拟成一个强大的服务器,完成特定的功能。这两种模式的核心都是统一管理,动态分配资源,提高资源利用率。在云计算中,这两种模式都有比较多的应用。

    2、分布式数据存储技术

    云计算的另一大优势就是能够快速、高效地处理海量数据。在数据爆炸的今天,这一点至关重要。为了保证数据的高可靠性,云计算通常会采用分布式存储技术,将数据存储在不同的物理设备中。这种模式不仅摆脱了硬件设备的限制,同时扩展性更好,能够快速响应用户需求的变化。

    分布式存储与传统的网络存储并不完全一样,传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据,存储服务器成为系统性能的瓶颈,不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构,利用多台存储服务器分担存储负荷,利用位置服务器定位存储信息,它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率,还易于扩展。

    在当前的云计算领域,Google的GFS和Hadoop开发的开源系统HDFS是比较流行的两种云计算分布式存储系统。

    GFS(Google File System)技术:谷歌的非开源的GFS(GoogleFile System) 云计算平台满足大量用户的需求,并行地为大量用户提供服务。使得云计算的数据存储技术具有了高吞吐率和高传输率的特点。

    HDFS(Hadoop Distributed File System)技术:大部分ICT厂商,包括Yahoo、Intel的“云”计划采用的都是HDFS的数据存储技术。未来的发展将集中在超大规模的数据存储、数据加密和安全性保证、以及继续提高I/O速率等方面。

    3、编程模式

    从本质上讲,云计算是一个多用户、多任务、支持并发处理的系统。高效、简捷、快速是其核心理念,它旨在通过网络把强大的服务器计算资源方便地分发到终端用户手中,同时保证低成本和良好的用户体验。在这个过程中,编程模式的选择至关重要。云计算项目中分布式并行编程模式将被广泛采用。

    分布式并行编程模式创立的初衷是更高效地利用软、硬件资源,让用户更快速、更简单地使用应用或服务。在分布式并行编程模式中,后台复杂的任务处理和资源调度对于用户来说是透明的,这样用户体验能够大大提升。MapReduce是当前云计算主流并行编程模式之一。MapReduce模式将任务自动分成多个子任务,通过Map和Reduce两步实现任务在大规模计算节点中的高度与分配。

    MapReduce是Google开发的java、Python、C++编程模型,主要用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。MapReduce模式的思想是将要执行的问题分解成Map(映射)和Reduce(化简)的方式,先通过Map程序将数据切割成不相关的区块,分配(调度)给大量计算机处理,达到分布式运算的效果,再通过Reduce程序将结果汇整输出。

    4、大规模数据管理

    处理海量数据是云计算的一大优势。那么如何处理则涉及到很多层面的东西,因此高效的数据处理技术也是云计算不可或缺的核心技术之一。对于云计算来说,数据管理面临巨大的挑战。云计算不仅要保证数据的存储和访问,还要能够对海量数据进行特定的检索和分析。由于云计算需要对海量的分布式数据进行处理、分析,因此,数据管理技术必需能够高效的管理大量的数据。

    Google的BT(BigTable)数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase是业界比较典型的大规模数据管理技术。

    BT(BigTable)数据管理技术:BigTable是非关系的数据库,是一个分布式的、持久化存储的多维度排序Map.BigTable建立在 GFS, Scheduler, Lock Service和MapReduce之上,与传统的关系数据库不同,它把所有数据都作为对象来处理,形成一个巨大的表格,用来分布存储大规模结构化数据。 Bigtable的设计目的是可靠的处理PB级别的数据,并且能够部署到上千台机器上。

    开源数据管理模块HBase:HBase是Apache的Hadoop项目的子项目,定位于分布式、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。作为高可靠性分布式存储系统,HBase在性能和可伸缩方面都有比较好的表现。利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

    5、分布式资源管理

    云计算采用了分布式存储技术存储数据,那么自然要引入分布式资源管理技术。在多节点的并发执行环境中,各个节点的状态需要同步,并且在单个节点出现故障时,系统需要有效的机制保证其它节点不受影响。而分布式资源管理系统恰是这样的技术,它是保证系统状态的关键。

    另外,云计算系统所处理的资源往往非常庞大,少则几百台服务器,多则上万台,同时可能跨跃多个地域。且云平台中运行的应用也是数以千计,如何有效地管理这批资源,保证它们正常提供服务,需要强大的技术支撑。因此,分布式资源管理技术的重要性可想而知。

    全球各大云计算方案/服务提供商们都在积极开展相关技术的研发工作。其中Google内部使用的Borg技术很受业内称道。另外,微软、IBM、Oracle/Sun等云计算巨头都有相应解决方案提出。

    6、信息安全

    调查数据表明,安全已经成为阻碍云计算发展的最主要原因之一。数据显示,32%已经使用云计算的组织和45%尚未使用云计算的组织的ICT管理将云安全作为进一步部署云的最大障碍。因此,要想保证云计算能够长期稳定、快速发展,安全是首要需要解决的问题。

    事实上,云计算安全也不是新问题,传统互联网存在同样的问题。只是云计算出现以后,安全问题变得更加突出。在云计算体系中,安全涉及到很多层面,包括网络安全、服务器安全、软件安全、系统安全等等。因此,有分析师认为,云安全产业的发展,将把传统安全技术提到一个新的阶段。

    现在,不管是软件安全厂商还是硬件安全厂商都在积极研发云计算安全产品和方案。包括传统杀毒软件厂商、软硬防火墙厂商、IDS/IPS厂商在内的各个层面的安全供应商都已加入到云安全领域。相信在不久的将来,云安全问题将得到很好的解决.

    7、云计算平台管理

    云计算资源规模庞大,服务器数量众多并分布在不同的地点,同时运行着数百种应用,如何有效地管理这些服务器,保证整个系统提供不间断的服务是巨大的挑战。云计算系统的平台管理技术,需要具有高效调配大量服务器资源,使其更好协同工作的能力。其中,方便地部署和开通新业务、快速发现并且恢复系统故障、通过自动化、智能化手段实现大规模系统可靠的运营是云计算平台管理技术的关键。

    对于提供者而言,云计算可以有三种部署模式,即公共云、私有云和混合云。三种模式对平台管理的要求大不相同。对于用户而言,由于企业对于ICT资源共享的控制、对系统效率的要求以及ICT成本投入预算不尽相同,企业所需要的云计算系统规模及可管理性能也大不相同。因此,云计算平台管理方案要更多地考虑到定制化需求,能够满足不同场景的应用需求。

    包括Google、IBM、微软、Oracle/Sun等在内的许多厂商都有云计算平台管理方案推出。这些方案能够帮助企业实现基础架构整合、实现企业硬件资源和软件资源的统一管理、统一分配、统一部署、统一监控和统一备份,打破应用对资源的独占,让企业云计算平台价值得以充分发挥。

    8、绿色节能技术

    节能环保是全球整个时代的大主题。云计算也以低成本、高效率着称。云计算具有巨大的规模经济效益,在提高资源利用效率的同时,节省了大量能源。绿色节能技术已经成为云计算必不可少的技术,未来越来越多的节能技术还会被引入云计算中来。

    Carbon Disclosure Project(碳排放披露项目,简称CDP)近日发布了一项有关云计算有助于减少碳排放的研究报告。报告指出,迁移至云的美国公司每年就可以减少碳排放8570万吨,这相当于2亿桶石油所排放出的碳总量。

    总之,云计算服务提供商们需要持续改善技术,让云计算更绿色

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  • 其实影响云计算发展的不仅仅是安全问题,需要从经验、分布、效率、产品完备性、合规性、丰富的API等多个方面做出考虑,我们接下来我们一一分析下影响云计算核心问题的七个要素。 安全:不少人将安全等同于信任,认为...

    云计算技术发展到现在安全问题一直是大家所争议的,其实影响云计算发展的不仅仅是安全问题,需要从经验、分布、效率、产品完备性、合规性、丰富的API等多个方面做出考虑,我们接下来我们一一分析下影响云计算核心问题的七个要素。

    影响云计算核心问题的七个要素

    安全:不少人将安全等同于信任,认为只要提供足够的安全就可以获得客户的信任。想象一下,如果你的银行告诉你,我们有世界上最安全的金库,你只要把资金放在这里,不管是虚拟的线上黑客,还是剽悍的现实悍匪,都不能得手!只是,你要是想存钱呢,得等上半年,想取钱,也要提前三个月预约,然后每次还要填写数以百计的表格。这样的银行,你愿意成为它的客户吗?安全,只是信任的一个因素而已。

    经验:走进一家银行网点,看到的都是20出头的年轻人,虽然他们都很有活力,但是说起业务来一问三不知,遇到一些小问题就手忙脚乱。在另一家银行的营业部里,工作人员个个稳重有礼,业务熟练,有问必答,出现异常情况也毫不惊慌,能够迅速审慎地处理。这两家银行,你更信任哪一个?云计算同样如是,运营公共云平台的经验,只能靠一跤一跤摔过来,一个坑一个坑跳过来。公共云在国内大规模推广只有6、7年,谁在这些年里积累了融合血汗泪的经验,谁有久经考验的团队,谁就更值得你的信任。

    分布:有这么一家完美的银行,只有一个瑕疵——它只有一家营业网点。不管你是开户取钱存钱理财,只能去这唯一的一家营业网点??没有人会选择只有一个数据中心的云计算供应商,就像没有人会选择只有一家网点的银行。供应商的机房部署越多,客户就拥有越大的服务灵活性。何况现在是全球化的时代,每一家有雄心壮志的公司,发展海外市场都属于他们的战略方向,如果云计算供应商有丰富的全球云计算资源和经验,对于需要拓展海外业务的公司来说,可以大幅降低拓展的时间成本、资金成本和试错机会成本。

    产品的完备性:如果你的日常资金存取操作在某家银行,但是他们不提供理财产品,你必须要到另一家才能办理;想买点儿外汇?还得再选另外一家。是不是够让你焦头烂额的?没错,对于云计算的用户来说,云计算产品和服务的完备性,就像银行的金融产品完备性同样重要。一家成熟的云计算公司,能够提供多种配套的组合产品和服务,足以满足客户“一站式”的需要,而不是让客户在多家供应商之间来回奔波,更不用说还得考虑不同服务之间的对接问题。

    效率:在市面上所有的银行中,人们最不愿意去的,就是工行和中行,他们的办事效率之低,可以说是“声名远扬”了。等得久不说,真轮到你办业务了,工作人员总是一幅爱理不理爱办不办的样子。如果这样的银行提供云服务,而且是同样的效率,你会选择他们吗?你受得了吗?效率对于信任的重要性,由此可见。

    规章、制度、流程的合规性:金融行业,是一个国家的命脉产业,是国家和政府重点监管的对象。理想情况下,银行和金融企业的一举一动,都要接受相关流程、法律法规的制约。云计算产业同样应该如此,因为云计算供应商每天面对的,都是客户的命脉:数据。目前,现在国际上虽然还没有通用的云计算标准,但是国内有唯一受官方认可的“可信云”标准体系。一家公司的云产品和服务,如果能够通过可信云的认证,就是表明它可以满足合规性的要求。

    丰富的API:国际云计算行业有个不成文的惯例——不提供API的云计算称不上公共云。API就是不同云产品和服务之间的服务接口和协议。你完全可以把它看做银行不同部分之间互相协作时需要满足的特定条件。有了这些服务接口和协议,云平台以及其上的产品就可以互相协作,将低效率的人工介入和干预环节最小化。云计算的IaaS、PaaS和SaaS这三个自底向上的服务层次,也都是构建于底层的API之上,同时,自己也向外提供API。因此,一家成熟的云计算供应商,应该将自己的云产品和服务的API都提供出来,方便自己的用户调用。Uber和Airbnb能够有这么快的发展,云平台成熟的API功不可没。

    安全、经验、分布、效率、产品完备性、合规性、丰富的API,这七个因素,足以回答云计算的核心问题:信任问题。也可以用来考察一家云计算供应商是否合格、乃至是否成熟。如果你打算实施云计算,采购云计算供应商的产品和服务,不妨从这七个因素入手。


    本文作者:佚名

    来源:51CTO

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  • 西方从两方面阐述云计算核心技术体系:一从云服务商的角度来解释;二从用户的角度来解释。 正文 从云服务提供商的角度讲 核心技术体系可以分为四层:最上层是SOA构建层、第二层是管理中间件层、第三层是资源池...

    前言

    本系列文章所有内容均是在中国大学MOOC平台上学习的笔记,为想了解云计算及其相关技术的朋友提供参考。术语使用不当的,还望见谅。

    导读

    西方从两方面阐述云计算的核心技术体系:一从云服务商的角度来解释;二从用户的角度来解释。

    正文

    从云服务提供商的角度讲

    核心技术体系可以分为四层:最上层是SOA构建层、第二层是管理中间件层、第三层是资源池层、最下一层是物理资源层。

    SOA(面向服务的架构)构建层封装云计算能力为标准的Web Services服务,并纳入到SOA体系中。这一层使得用户得以简便地使用云服务,而不用去考虑如何管理、调度资源等问题,让使用云服务成为“傻瓜”式操作。

    管理中间件层负责云计算的资源管理,并对众多应用任务进行调度,使资源能够高效、安全地为应用提供服务。

    资源池层将大量相同的资源构成同构或接近同构的资源池。

    物理资源层提供计算机、存储器、网络设施、数据库和软件等资源。

    从用户的角度讲

    云计算的核心技术体系如下图所示。从图中可以看出,用户关心的是云计算提供了哪些服务,某种服务可以干什么,怎么用等一些实际的问题。

    核心服务包括以下几种服务:计算、存储、网络与内容分发、数据库。

    计算服务包括:非托管计算、无服务器计算、托管Web计算。

    存储服务包括:块存储、对象存储、文件存储。

    数据库服务包括:关系数据库、非关系数据库。

    网络与内容分发服务包括:虚拟私有云、内容分发服务、域名解析服务。

    安全、检查与审计服务包括:验证与授权、检查、审计等。

    弹性与可用性优化服务包括:负载均衡、自动扩展、监控、自动化脚本等。

    从技术知识的角度讲

    云计算是多种技术构成的“混合体”,服务模式不同,所用到的技术也不同。

    IaaS(基础设施即服务)模式是云计算的底层,主要技术包括虚拟化技术、云操作系统、云存储、云网络、云计算、云安全等。

    PaaS(平台即服务)模式将IT系统的平台软件层作为服务提供给用户,它解决了应用软件依赖的运行环境(如中间件、数据库、运行库等),为应用软件在云上的顺利运行提供了平台。主要技术有软件技术,如docker容器技术、CI/CD(持续集成/持续交付)技术、调度编排技术和微服务等。

    SaaS(软件即服务)模式提供用户应用软件,主要技术为软件开发等。

    总结

    简单地讲,云服务是虚拟化技术的延伸,它使得资源逻辑化,让资源更精细得被利用。

    参考:

    云计算核心技术知识体系

    完整的大数据云计算技术图谱

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