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  • 云计算8项核心技术分析
    2021-05-15 09:20:10

    云计算8项核心技术分析

     

    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;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、绿色节能技术等8项技术最为关键。今天,工程师就为你详解云计算的8项核心技术:

    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。

    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。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。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。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。

     

    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。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。

    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。

     

    4、大规模数据管理

    处理海量数据是云计算的一大优势,高效的数据处理技术是云计算不可或缺的核心技术之一。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。

    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。

     

    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。

    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。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。

    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。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。

     

    7、云计算平台管理

    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。对于用户而言,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,让企业云计算平台价值得以充分发挥。

     

    8、绿色节能技术

    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。

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    前言

    Google云计算有三大核心技术:分布式文件系统GFS、
    分布式处理模型MapReduce、分布式结构化表Bigtable

    后期可以通过Hadoop深入理解

    GFS

    Google File System(GFS)
    存储海量数据的分布式文件系统

    GFS是基于数据块存储的大型分布式文件存储系统

    分布式存储系统

    分布式存储系统,是将数据分散存储在多台独立的设备上

    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,也是可靠性和安全性的焦点,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(来自百度)

    基于数据块

    在这里插入图片描述file1:将180M文件分为3个数据块-chunk1、chunk2、chunk3

    GFS结构

    在这里插入图片描述GFS包括一个master结点(元数据服务器/主服务器),多 个chunkserver(数据块服务器)和多个client(运行各种应用的客户端)

    GFS文件被划分为固定大小的数据块(Chunk),由Master在创建时分配一个64位全局唯一的Chunk句柄。Chunkserver以普通的Linux文件的形式将Chunk存储在磁盘中。为了保证可靠性,Chunk在不同的机器中复制多份,默认为三份

    Master中维护了系统的元数据,包括文件及Chunk名字空间,GFS文件到Chunk之间的映射,Chunk位置信息。它也负责整个系统的全局控制,如Chunk租约管理,垃圾回收无用Chunk,Chunk复制,等等。Master会定期与Chunkserver通过心跳的方式交换信息。

    Client是GFS提供给应用程序的访问接口,它是一组专用接口,不遵守POSIX规范,以库文件的形式提供。

    Client访问GFS时,首先访问Master节点,获取与之进行交互的Chunkserver信息,然后直接访问这些Chunkserver,完成数据存取工作

    GFS存取数据

    • 写入数据

    在这里插入图片描述

    • 读取数据

    在这里插入图片描述

    • 实际过程

    在这里插入图片描述
    访问Master节点,获取与之进行交互的Chunkserver信息,访问这些Chunkserver,完成数据存取工作
    在这里插入图片描述

    GFS的特点

    GFS的特点:

    • 采用中心服务器模式

    可以方便地增加Chunk Server
    Master掌握系统内所有Chunk Server的情况,方便进行负载均衡
    不存在元数据的一致性问题

    • 不缓存数据

    文件操作大部分是流式读写,不存在大量重复读写,使用Cache对性能提高不大
    Chunk Server上数据存取使用本地文件系统从可行性看,Cache与实际数据的一致性维护也极其复杂

    • 在用户态下实现

    利用POSIX编程接口存取数据降低了实现难度,提高通用性
    POSIX接口提供功能更丰富
    用户态下有多种调试工具
    Master和Chunk Server都以进程方式运行,单个进程不影响整个操作系统
    GFS和操作系统运行在不同的空间,两者耦合性降低

    GFS容错机制

    • Master的容错机制

    Master保存元数据:Name Space,即文件系统的目录结构
    Chunk 与 文件名的映射 (因为一个文件会被划分成多个Chunk*,因此需要一个映射来告诉系统,这个文件对应哪几个chunk)的容错通过操作日志完成,当系统发生故障时,通过分析log就可以知道当时存了哪些文件,这些文件又被分成了哪些个chunks

    Chunk副本的位置信息存储在Chunk Server上的,当发生故障时,进行磁盘恢复即可

    • ChunkServer容错机制

    GFS采用副本的方式实现Chunk Server的容错:
    每一个Chunk有多个存储副本(默认为三个)
    每个Chunk的默认大小是64MB。而每个Chunk又会被划分为多个block,每个block为64K。并且,每个Block都会对应32bit的校验码。当读取某个Chunk中的某个block时,如果与校验码产生出入,则表示此block存在错误,那么将抛弃这个Chunk,转而读取另一个Chunk副本

    相关的副本出现丢失或不可恢复等情况,Master自动将该副本复制到其他Chunk Server

    Chunk分布

    块的大小设置原则:最小化寻址开销
    每一个Chunk有多个存储副本,默认大小是64MB

    块大小分为64MB比传统文件系统块大:

    • 减少了客户端和master的交互,因为对同一块的读写只需要发送一次初始化请求给master以获取块所在的地址信息。
    • 如果块值大,那么客户端更倾向于只和一个chunkserver建立tcp长连接,而避免和好几个chunkserver建立连接带来网络开销。
    • 块值大就会减少文件分块的数目,文件的元信息也就不需要包括更多的块信息,master就可以把文件的元信息放到内存中提高访问效率
    • 块过大,文件的访问几乎都会集中在某一个chunkserver上,这就容易造成热点问题
    • master存储的元数据信息,元数据要放到内存以提供快速访问,快太小会造成元数据太多,访问速度慢

    将块分为64MB即最小化寻址开销

    展开全文
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    使用流程

    1、Google App Engine的使用流程

    (1)注册Google账户,填写注册信息,登录

    (2)创建Google App Engine应用,通过手机号码完成验证,填写应用的详细信息(注意应用的标示符无法更改)

    (3)下载App Engine SDK

    (4)使用Python或Java语言在本地开发应用程序,完成本地调试

    (5)将程序上传到Google App Engine后运行

    2、Amazon AWS的使用流程

    (1)注册亚马逊账户,填写注册信息,登录

    (2)根据需要选择需要的服务进行注册,填写相关信息,完成服务配置(对于IaaS类型服务需要选定所需的资源数,对于其他类型服务需要对设置参数)

    (3)上传应用程序或待处理数据,有时需要按要求上传附加程序

    (4)运行服务,直至获取结果

    (5)停止使用,根据实际使用量支付相关费用

    3、微软Azure的使用流程

    (1)Azure页面上输入Live ID,注册Azure帐号,填写注册信息,登录

    (2)在项目列表中选择“Windows Azure”,然后在新建服务向导中选择“托管服务”

    (3)在本地新建“cloud”类型项目,编写应用程序并完成调试

    (4)创建应用程序服务包,将服务包上传到Windows Azure上,设定URL地址,选择“部署”,选择“运行”

    (5)停止使用,根据实际使用量支付相关费用

    4、VMware vCloud的使用流程

    (1)加入VMware技术联盟计划,填写基本信息,获取账号和信息,登录

    (2)选择编程语言(支持Java、C、C++)编写在不同操作系统(包括Linux、Windows、Solaris)上运行的软件应用程序,并可根据vCloudAPI来利用基于VMware的云计算基础架构

    (3)在VMware认证服务提供商列表中选择合适的服务提供商,或选择使用企业自身的支持vCloud的云计算环境

    (4)在虚拟机、虚拟设备和vApp三种模式中选择一种,将应用程序部署到云平台中运行

    (5)停止使用,如果使用了服务提供商的服务,根据实际使用量支付相关费用

    体系结构

    Google、Amazon、微软和VMware的云计算解决方案所提供服务的差别与其云计算系统体系结构的差异密切相关。

    相同点:

    (1)整个云计算平台对外提供统一Web接口

    (2)后台实现的细节对用户透明

    不同点:

    (1)Amazon、微软和VMware的云计算服务都是由多种服务组成,需要为不同的服务提供不同的入口

    (2)微软云计算支持云端和本地应用程序

    实现技术

    1、 Google App Engine的实现技术

    总体来讲,可以分为GFS、MapReduce、Bigtable和Chubby四个相互独立却又紧密联系的组成部分

    2、Amazon AWS的实现技术

    最具代表性的是基础存储架构Dynamo,它是一个完全分布式的存储架构,采用了改进的一致性哈希算法、向量时钟、Merkle树等技术,在负载均衡、系统扩容等方面有着天然的优势

    3、微软Azure的实现技术

    通过在虚拟机上运行Windows Server 、基于SQL Server实现SQL Azure等方式构建云计算系统

    4、VMware vCloud的实现技术

    VMware充分利用在虚拟化技术上的优势,对云计算中涉及的计算、存储、网络等方面进行了虚拟化,提供以IaaS类型为主的云计算服务

    核心业务

    商业云计算方案的计算服务比较

    商业云计算方案的存储服务比较


    展开全文
  • GFS解决了Google的大数据存储问题 针对大数据进行计算并获得预期结果的技术就是MapReduce Google的MapReduce不开源 后面可以通过使用Hadoop MapReduce深入理解 MapReduce 对于Google搜索,一次简单的搜索也就是一个...

    前言

    GFS解决了Google的大数据存储问题
    针对大数据进行计算并获得预期结果的技术就是MapReduce
    Google的MapReduce不开源
    后面可以通过使用Hadoop MapReduce深入理解

    MapReduce

    对于Google搜索,一次简单的搜索也就是一个请求,在云端需要大量的计算最终返回结果

    • 如何进行分布式计算?
    • 如何进行并行计算?
    • 如何处理分布式计算中的错误?

    Google的分布式数据处理技术MapReduce给了答案

    MapReduce模型

    在这里插入图片描述

    MapReduce将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了两个函数:Map和 Reduce

    所以编程简洁,只需要完成Map()、Reduce()函数就可以实现分布式技术

    MapReduce处理数据的策略:一个存储在分布式文件系统中的大规模数据集,会被切分成 许多独立的分片(split),这些分片可以被多个Map任务并行处理,再通过Reduce操作输出预期的数据,也是分布式的

    在这里插入图片描述

    MapReduce实现机制

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    MapReduce体系结构主要由四个部分组成,分别是:Client、JobTracker、TaskTracker以及Task

    • Client:
      用户编写的MapReduce程序通过Client提交到JobTracker端,用户可通过Client提供的一些接口查看作业运行状态

    • JobTracker :
      负责资源监控和作业调度,JobTracker会监控所有TaskTracker与Job的健康状况,一旦发现失败,就将相应的任务转移到其他节点,JobTracker会跟踪任务的执行进度、资源使用量等信息,并将这些信息告诉任务调度器(TaskScheduler),而调度器会在资源出现空闲时,选择合适的任务去使用这些资源

    • TaskTracker:
      TaskTracker 会周期性地通过“心跳”将本节点上资源的使用情况和任务的运行进度汇报JobTracker,同时接收JobTracker发送过来的命令并执行相应的操作(如启动新任务、杀死任务等),TaskTracker使用“slot”等量划分本节点上的资源量(CPU、内存等)。一个Task 获取到一个slot 后才有机会运行,而Hadoop调度器的作用就是将各个TaskTracker 上的空闲slot分配给Task使用。slot 分为Map slot 和Reduce slot 两种,分别供 MapTask 和Reduce Task 使用

    • Task:
      Task 分为Map Task 和Reduce Task 两种,均由TaskTracker 启动

    在这里插入图片描述

    执行阶段

    在这里插入图片描述

    1. Split(分片)
      HDFS(Hadoop File System,GFS的开源实现)以block数据块作为基础存储单元,HDFS组装成file,对于MapReduce的处理单元是Split,Split 是一个逻辑概念,它只包含一些元数据信息,比如数据起始位置、数据长度、数据所在节点等,split的划分方法完全由用户自己决定
      在这里插入图片描述
    2. Map任务的数量
      Hadoop为每个split创建一个Map任务(Map Task),split 的多少决定了Map任务的数目。 大多数情况下,理想的分片大小是一个HDFS块
    3. Reduce任务的数量
      最优的Reduce任务个数取决于集群中可用的reduce任务槽(slot)的数目,通常设置比reduce任务槽数目稍微小一些的Reduce任务个数(这样可以预留 一些系统资源处理可能发生的错误)
    4. Shuffle
      当所有的map task完成后,每个map task会形成一个最终文件,并且该文件按区划分。reduce任务启动之前,一个map task完成后, 就会启动线程来拉取map结果数据到相应的reduce task,不断地合并数据,为reduce的数据输入做准备,当所有的map tesk完成后, 数据也拉取合并完毕后,reduce task 启动
      Shuffle的过程:描述数据从map task输出到reduce task输入的这段过程

    Shuffle过程

    shuffle过程,是指对Map输出结果进行分区、排序、合并等处理并交给Reduce的过程,因此Shuffle过程可以分为Map端的操作和Reduce端的操作

    1. Map端操作
      在这里插入图片描述Map端操作就是将Map Task分配缓存,溢写归并Map数据

    2. Reduce端操作
      在这里插入图片描述Reduce端操作领取Map数据放入缓存归并合并,输出给Reduce

    大数据学习笔记之分布式并行处理MapReduce

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