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  •  OpenStack项目是一个开源的云计算平台,旨在实现很简单,大规模可伸缩,功能丰富。来自世界各地云计算开发人员和技术人员共同创建OpenStack项目。OpenStack通过一组相关的服务提供一个基础设施即服务(IaaS)解决方案。...
    • 美国国家宇航局(NASA)和Rackspace合作开发的一个开源项目。
    • 目的是为公有云和社区云提供软件,但因其灵活性,也可以定制私有云。
    • 可以帮助服务商和企业实现类似于亚马逊Amazon EC2和S3的云基础架构服务
    • Openstack是一个Iaas层的软件。
    • 已经得到了IBM、Dell、HP、AMD、Intel等各大IT厂商的支持。
    •    Openstack的开源社区也为Openstack的发展提供了强大的动力。

            OpenStack项目是一个开源的云计算平台,旨在实现很简单,大规模可伸缩,功能丰富。来自世界各地云计算开发人员和技术人员共同创建OpenStack项目。OpenStack通过一组相关的服务提供一个基础设施即服务(IaaS)解决方案。每个服务提供了一个应用程序编程接口(API),促进了这种集成。根据您的需要,你可以安装部分或全部服务。下表描述了构成OpenStack架构的OpenStack服务:

    OpenStack Services 
    Service 
    Code Name 
    Description 

    Identity Service 
    Keystone 
    User Management 

    Compute Service 
    Nova 
    Virtual Machine Management 

    Image Service 
    Glance 
    Manages Virtual image like kernel image or disk image 

    Dashboard 
    Horizon 
    Provides GUI console via Web browser 

    Object Storage 
    Swift 
    Provides Cloud Storage 

    Block Storage 
    Cinder 
    Storage Management for Virtual Machine 


    Network Service 
    Neutron 
    Virtual Networking Management 

    Orchestration Service 
    Heat 
    Provides Orchestration function for Virtual Machine 

    Metering Service 
    Ceilometer 
    Provides the function of Usage measurement for accounting 

    Database Service 
    Trove 
    Database resource Management 

    Data Processing Service 
    Sahara 
    Provides Data Processing function 

    Bare Metal Provisioning 
    Ironic 
    Provides Bare Metal Provisioning function 

    Messaging Service 
    Zaqar 
    Provides Messaging Service function 

    Shared File System 
    Manila 
    Provides File Sharing Service 

    DNS Service 
    Designate 
    Provides DNS Server Service 

    Key Manager Service 
    Barbican 
    Provides Key Management Service 

    下面的图显示了OpenStack服务之间的关系: OpenStack的基本概念与架构图_IOS为了设计、部署和配置OpenStack,管理员必须理解明白OpenStack的逻辑架构。正如OpenStack概念架构图显 示,OpenStack包含一些独立的部分,称作OpenStack服务。所有服务授权认证都是通过Identity服务。单个服务通过公共APIs与其 他服务进行交互,特权管理员用户命令除外。在内部,OpenStack服务是由几个进程组成。所有服务至少有一个API进程,用来监听API请求,预处理 它们并传递它们到其他服务。除了Identity服务外,其他服务实际工作是由不同的进程完成。对于一个服务之间的进程通信,使用AMQP消息块。这些服 务状态存储在一个数据库中。当部署和配置你的OpenStack云,你可以选择不同的消息队列服务和数据库服务,如RabbitMQ、MySQL、 MariaDB和SQLite。下面的图显示了大多数通用的OpenStack云:OpenStack的基本概念与架构图_IOS

    转载于:https://blog.csdn.net/chengqiuming/article/details/79293785

    https://www.aliyun.com/jiaocheng/382795.html

    展开全文
  • OpenStack实验手册 第一部分 基础环境准备 Vmware WorkStation的安装 安装Vmware WorkStation 12 Pro版本一路保持默认设置即可安装过程即将完成时输入激活码进行...依次点击编辑/虚拟网络编辑器如下所示 选择VMnet8
  • 本系统首先在云计算三层基本服务模式的基础上设计整体框架,包括基础设施层、平台服务层和应用层;接着选取系统设计所需的检索器、处理器、储存器和传输器等四种主要硬件设备;然后利用Visual Basic6.0计算机设计...
  • 云计算仿真框架CloudSim介绍

    千次阅读 2017-01-04 10:56:07
    云计算仿真框架CloudSim介绍 jiangzw#ihep.ac.cn (以下为本人某次报告做的调研的PPT及其它一些实践记录,为保证清晰度,一些插入的图片较大,可在新标签页中打开) ( 本文基于 署名 2.5 中国大陆 许可协议发布...

    幻灯片1

    云计算仿真框架CloudSim介绍

    jiangzw#ihep.ac.cn

    (以下为本人某次报告做的调研的PPT及其它一些实践记录,为保证清晰度,一些插入的图片较大,可在新标签页中打开)

    ( 本文基于  署名 2.5 中国大陆  许可协议发布,欢迎转载、演绎,但是必须保留本文的署名  John 并包含本文链接。 )

    欢迎交流

    2013年04月09日 

    幻灯片2

    提纲

    l  概况

    l  原理与功能

    l  云平台组件模拟

    l  数据中心

    l  服务代理

    l  云信息服务

    l  云平台行为模拟

    l  云平台策略模拟

    l  资源分配

    l  任务调度

    l  例子与扩展

    l  相关研究文献

    2

    幻灯片3

    1.概况    

    l  1.1 产生背景

    l  云计算得到广泛使用(北美),需要对云环境下的资源分配与服务调度进行性能评测、优化等

    l  构建实际的云平台成本高、效率低

    l  公开的测试平台(Yahoo,Amazon)不易申请,规模较小,环境难以控制,结果难以重现

    l  需要可重复的、可控制的、成本低廉的仿真环境

    l  已经出现的分布式模拟器对虚拟化、应用管理及云计算的即用即付经济驱动的建模支持不足(GridSim,SimGrid,GangSim)

    l  为简化云平台的建设与测试过程,澳大利亚墨尔本大学云计算与分布式系统实验室开发了CloudSim(2009)

    3

    幻灯片4

    1.概况    

    l  1.2 主要特点

    l  支持在单一物理节点仿真和大规模云计算数据中心的实例化

    l  提供虚拟化引擎以完成虚拟机服务的创建与管理

    l  支持对数据中心网络拓扑与应用间消息传递的建模

    l  实现了多个层面的资源分配与任务调度的策略,并支持用户自定义

    l  支持虚拟机到主机的分配、虚拟机间资源共享策略的定义

    l  支持节能的数据中心电力供应建模

    l  支持仿真实体的动态加入、暂停与重启

    l  通过数据中心代理组件实现了云计算的经济驱动模型

    l  研究人员只需关注抽象层的算法、策略、协议的开发

    l  可扩展的、开源的、随社区需求进化的框架:1.0->2.0->2.1->3.0->3.0.2(201211)

    4

    幻灯片5

    提纲

    l  概况

    l  原理与功能

    l  云平台组件模拟

    l  数据中心

    l  服务代理

    l  云信息服务

    l  云平台行为模拟

    l  云平台策略模拟

    l  资源分配

    l  任务调度

    l  例子与扩展

    l  相关研究文献

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    幻灯片6

    2.1云平台典型组件模拟

    l  实体概念

    l  CloudSim模拟云系统中的主要实体Entity

    l  Datacenter:提供云平台的硬件资源

    l  DatacenterBroker:服务代理商

    l  CIS:提供信息资源的注册与查询

    l  实体之间可以互相传递、处理事件event

    l  CloudSim将实体抽象为SimEntity,包含基本属性与操作:

    l  实体初始化

    l  事件处理

    l  实体销毁

    public abstract class SimEntity {

    private String name;

    private int id;

    private SimEvent evbuf;

    private int state;

     public abstract void startEntity();

     public abstract void processEvent(SimEvent ev);

     public abstract void shutdownEntity();

     }

      

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    幻灯片7

    2.1云平台典型组件的模拟

    l  云计算平台数据中心Datacenter

    l  模拟云供应商的核心基础设施服务(硬件)

    l  可设定指令架构、操作系统、VMM、调度间隔、成本、VM到主机的分配策略

    l  管理一组物理主机Host

    l  可以设定主机的处理器数目、CPU主频、RAM、硬盘、带宽、VM间共享资源的策略、资源静态分配策略。支持同构与异构的主机配置。

    l  模拟数据中心网络行为

    l  以延时矩阵的模型仿真网络拓扑

    l  Network Datacenter模块强化了对网络拓扑的模拟

    l  3.0版本支持对应用程序之间的消息传递模拟

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    幻灯片8

    2.1云平台典型组件的模拟

    l  云计算平台服务代理DatacenterBroker

    l  与云服务的客户直接交互,充当客户与数据中心的中间人

    l  对客户屏蔽了云数据中心的内部操作

    l  设置VM参数:主频、处理器数目、VMM类型、带宽、镜像大小,对云任务的调度策略(时间共享、空间共享、动态负载)

    l  定义Cloudlet:对处理器要求、指令长度、输入与输出文件大小,对CPU、RAM、带宽利用模式

    l  用户只需向broker提交自己的上述服务请求即可

    l  定义一系列属性与函数,用于客户与数据中心的协调

    l  VM创建请求

    l  任务到VM的绑定策略

    public void submitVmList(List<? extends Vm> list) {

    getVmList().addAll(list);

    }

    public void submitCloudletList(List<? extends Cloudlet> list){

    getCloudletList().addAll(list);

    }

    public void bindCloudletToVm(int cloudletId, int vmId){

    CloudletList.getById(getCloudletList(), cloudletId).setVmId(vmId);

    }

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    幻灯片9

    2.1云平台典型组件的模拟

    l  云计算平台信息服务中心CloudInformationService

    l  扮演平台的黄页服务角色

    l  对新资源进行注册、加入索引

    l  对实体的服务请求进行查询

    l  在CloudSim初始化时自动创建

    public class CloudInformationService extends SimEntity {

    private final List<Integer> resList;

    private final List<Integer> arList;

    @Override

    public void processEvent(SimEvent ev) {

      int id = -1;   

      switch ( ev.getTag() ) {  

       case CloudSimTags.REGISTER_RESOURCE:

          resList.add( (Integer) );break;

       case CloudSimTags.REGISTER_RESOURCE_AR:

          resList.add( (Integer) ev.getData() );

          arList.add( (Integer) ev.getData() ); break;

       case CloudSimTags.RESOURCE_LIST:

          id = ( (Integer) ev.getData() ).intValue();

          super.send(id, 0L, ev.getTag(), resList); break; 

    }

    public boolean resourceExist(int id) {}

    }

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    幻灯片10

    2.2云平台典型行为的模拟

    l  行为Event

    l  模拟了云平台中典型行为:虚拟机事件、任务事件、其它事件

    l  event的重要属性:内部类型、发生时间、等待时间、目的实体ID、源实体ID、用户定义的标签、数据

    l  处理过程:

    l  event被创建后,被放入等待队列FutureQueue,在等待时间结束时未被处理的event会被移入DefferedQueue。

    l  优点:任务被创建后可以随时被取消。

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    幻灯片11

    2.2云平台典型行为的模拟

    l  虚拟机事件、任务事件、资源事件

    l  创建VM(VM_CREATE)

    l  添加VM数据(VM_DATA_ADD)

    l  删除VM数据(VM_DATA_DEL)

    l  迁移VM(VM_MIGRATE)

    l  销毁VM(VM_DESTROY)

    l  任务提交(CLOUDLET_SUBMIT)

    l  任务暂停(CLOUDLET_PAUSE)

    l  任务恢复(CLOUDLET_RESUME)

    l  全局资源注册(REGISTER_REGIONAL_GIS)

    l  ……

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    幻灯片12

    2.3云平台典型策略的模拟

    l  资源分配、任务调度策略

    l  虚拟机到主机的分配(VmAllocationPolicy):合适的主机资源等

    l  处理器能力分配(PeProvisioner)

    l  带宽分配(BwProvisioner)

    l  内存分配(RamProvisioner)

    l  资源利用模式(UtilizationModel)

    l  虚拟机间共享资源的实时调度(VmScheduler)

    l  VMM对虚拟机间共享处理器资源的策略:空间共享(VmSchedulerSpaceShared),时间共享(VmSchedulerTimeShared)

    l  虚拟机内对任务的调度(CloudletScheduler)

    l  虚拟机对收到的多个cloudlet共享处理器资源的策略:空间共享(CloudletSchedulerSpaceShared),时间共享(CloudletSchedulerTimeShared)

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    幻灯片13

    2.3云平台典型策略的模拟

    l  资源分配、任务调度策略

    l  继承相应的类,可进行扩展,实现自己的策略

    l  CloudSim元数据架构图

    l  以虚拟机的主机分配策略为例

    l  寻求能满足VM需求的Host,然后把VM创建到该Host上

    l  核心函数:public abstract boolean allocateHostForVm(Vm vm);

    l  CloudSim已实现的一种分配策略VmAllocationSimple

     

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    幻灯片14

    提纲

    l  概况

    l  原理与功能

    l  云平台组件模拟

    l  云平台行为模拟

    l  云平台策略模拟

    Cloudsim的元数据结构图,蓝色为用于二次开发的:

    层次结构图(cloudsim 2版本的):

    l  例子与扩展

    l  云任务到虚拟机绑定策略的设计与测试

    l  典型应用扩展

    l  相关研究文献

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    幻灯片15

    3.1实例呈现

    0.编程环境准备:安装JRE环境,下载、解压clodsim包,配置classpath,导入eclipse开发

    整理、验证后的cloudsim 安装与配置:

    0.安装配置Java环境,Java6即可支持CloudSim3.0了。

    1.下载对应的包

    2.把jar包添加到classpath中,这步可以不用。

    先设置CloudSimHome

    .;%JAVA_HOME%\lib;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar;F:\Application\Apache Software Foundation\lib;F:\Application\Microsoft SQL Server JDBC Driver 3.0\sqljdbc_3.0\enu\sqljdbc4.jar;F:\Application\Microsoft SQL Server JDBC Driver 3.0\sqljdbc_3.0\enu\sqljdbc.jar;C:\Program Files\Microsoft SQL Server 2000 Driver for JDBC\lib\msbase.jar;C:\Program Files\Microsoft SQL Server 2000 Driver for JDBC\lib\mssqlserver.jar;C:\Program Files\Microsoft SQL Server 2000 Driver for JDBC\lib\msutil.jar;%CloudSimHome%\jars;%CloudSimHome%\jars\cloudsim-3.0.2.jar;%CloudSimHome%\jars\cloudsim-3.0.2-sources.jar;%CloudSimHome%\jars\cloudsim-examples-3.0.2.jar;%CloudSimHome%\jars\cloudsim-examples-3.0.2-sources.jar;

    3. 下载 flanagan.jar包用于运行例子

    https://groups.google.com/group/cloudsim/attach/4391639148101948/flanagan.jar?part=4&authuser=0  

    在classpath中加入:

    ;%CloudSimHome%\jars\flanagan.jar

     

    4. 

    运行步骤( Eclipse中执行)

    (1)首先启动Eclipse主程序,在Eclipse主界面上选择File→New→Project命令,打开“New Project”窗口

    新建一个工程

    (2)选择“Java Project”,单击“Next”,创建一个Java工程

    (3)填写Java工程的名称,取消选择复选框“Use default location”,浏览CloudSim包(含源代码)所在的目录,并选定该目录

    (4)单击“Next”按钮,显示Java工程的配置界面,该界面的选项卡包括源代码、工程和库等信息 

    (5)单击“Finish”按钮完成创建Java工程的工作

    F在Eclipse的主界面上,选中一个实例的源代码, 然后选中,右键 运行程序

     

    仿真步骤
    1. 初始化CloudSim库
    2.创建数据中心:
    2.1.创建处理单元Pe并设置供应策略
    2.2.创建物理主机:设置主机ID,内存、带宽及其供应策略,硬盘存储,Pe列表,对主机内虚拟机间共享CPU的调度策略.之后创建含多个主机的列表
    2.3.创建数据中心特征对象:
    设置指令架构,操作系统类型,VMM类型,主机列表,时区,单位成本参数:处理器成本,内存成本,存储成本,带宽成本。
    2.4.创建数据中心:
    设置名称,上述特征,主机列表及虚拟机到物理机的分配策略,SAN网络存储列表,调度间隔
    3.创建数据中心代理
    设置名称
    4.创建虚拟机:
    设置虚拟机ID,MIPS(处理能力),镜像大小,内存,带宽,CPU核数,VMM类型
    创建虚拟机列表,提交给数据中心代理。
    5.创建云任务:
    需要设置任务ID,任务长度,云任务输入文件大小,云任务输出文件大小,CPU核数要求,对资源(CPU,内存,带宽)的利用模式
    可创建云任务列表,也要提交给数据中心代理。
    6.指定任务到虚拟机的分配策略
    7.启动仿真
    8.结束仿真,统计、输出结果
    这个例子的虚拟机部署与任务分配示意图:
    对模型,策略进行对比的几个参数:耗时,CPU、内存、带宽占用率及变化率

     

     

    l  应用场景

    l  扩展CloudSim的DataCenterBroker类中绑定任务到虚拟机的方法,实现两种策略:简单绑定、贪心绑定。在云平台配置、任务参数相同的情况下,比较设计的两种绑定策略的性能(完成任务的时间)。

    l  相对简化的任务绑定策略实现

    15

    幻灯片16

    3.1实例呈现

     

    l  主要步骤

    l  0.编程环境准备:JDK6,CloudSim3.0,flanagan.jar(运行例子),eclipse

    l  1.初始化CloudSim库

    l  2.创建数据中心:创建处理单元,创建物理主机,创建数据中心特征对象

    l  3.创建数据中心代理

    l  4.创建虚拟机

    l  5.创建云任务

    l  6.指定任务到虚拟机的分配策略

    l  7.启动仿真

    l  8.结束仿真,统计、输出结果

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    幻灯片17

    3.1实例呈现

    l  分析

    l  对模型、策略的性能评估参数:耗时,CPU、RAM、带宽占用率及变化率

    l  简单绑定策略VS贪心绑定策略

    数据中心

    物理机配置

    虚拟机配置

    任务配置

    3 台物理机,

    9 台虚拟机

    CPU : 2400*4MIPS

    CPU : 1000*1MIPS

    CPU :单核

     

    内存: 10000MB

    内存: 2048MB

    长度: 17000-82000MI

     

    带宽: 1000000Mbps

    带宽: 1000Mbps

    输入大小: 350 bytes

     

    硬盘: 1000000MB

    镜像: 10000MB

    输出大小: 300 bytes

     

    VM 调度策略:TimeShared

    任务调度策略:SpaceShared

    绑定策略:简单绑定或贪心绑定

       

    VMM 类型: Xen

    数量: 15

    17

    幻灯片18

    3.2典型应用扩展

    l  利用CloudSim的仿真引擎进行应用订制与扩展

    l  CloudReport:提供云计算环境的可视化模拟,能生成网页报告,支持插件式的扩展。

    l  CloudAnalyst:研究跨地区的大规模社交网站如facebook对用户群需求的优化调度。

    l  RealCloudSim:基于CloudSim,NS2的虚拟机分配模拟器,能读取BRITE格式的网络拓扑并可视化呈现。

    l  CloudAuction:扩展CloudSim以支持基于拍卖的服务机制

    l  典型应用扩展演示

    扩展工具的展示:
    cloudReport,基于cloudsim的仿真引擎,提供云计算环境的可视化模拟,能生成网页报告,支持插件式的扩展。
    CloudAnalyst,利用cloudsim来研究跨地区的社会网络如facebook等对云平台调度的要求。
    REALcloudSim-9.0:基于cloudsim,NS2的虚拟机分配模拟器,能读取BRITE格式的网络拓扑并可视化呈现。
    cloudauction:扩展cloudsim以支持对拍卖机制的测试,
    CReST, the Cloud Research Simulation Toolkit(在今年的国际云计算与服务科学大会上将演示)
    是什么,能做什么,怎么用。

    18

    幻灯片19

    提纲

    l  概况

    l  原理与功能

    l  云平台组件模拟

    l  云平台行为模拟

    l  云平台策略模拟

    l  例子与扩展

    l  相关研究文献

    19

    幻灯片20

    4.基于CloudSim的研究文献

    l  CloudSim发布时间不长,但得到不少认可与应用,是学术界很流行的云平台仿真框架

    l  抽取云计算特点,简化平台的构建,效率高;理论模型

    (截至2013-04-09):

    这部分进一步说明了cloudsim可以做什么,也提供了一些研究思路
    IEEE:26篇与cloudsim相关的论文
    EI索引的有62篇, 有些是专业的集群、云与网络计算的会议
    CNKI收录的82篇:硕士论文(25),博士论文(1),都是近期一两年毕业的,核心期刊论文
    谷歌学术:936条,引用率最高的是cloudsim的开发者的论文,其次是利用cloudsim进行云计算资源分配与调度策略设计、优化的,比较新的是云数据中心节能优化的文章。
    资源分配策略,
    任务调度算法
    虚拟机部署模型
    资源负载均衡
    虚拟机迁移策略
    将mapreduce思想应用于cloudsim

     

    数据库

    数量

    备注(检索于2013-04-09)

    EI

    60+

    较多是专业的集群、云与网格计算会议

    IEEE

    25+

     

    CNKI

    80+

    学位论文,核心期刊

    Google Scholar

    600+

    2013年近90篇

    20

    幻灯片21

    4.基于CloudSim的研究文献

    l  主要应用思路:提出或改进某个模型(算法),扩展CloudSim相关接口,进行性能验证或比较(耗时、资源占用率与变化率)

    l  资源分配策略

    l  任务调度算法

    l  虚拟机部署、迁移策略

    l  资源负载均衡

    l  节能模型

    l  动态信任模型

    l  数据加密模型

    21

    幻灯片22

    相关资源

    l  CloudSim主页:www.cloudbus.org/cloudsim

    l  CloudSim代码托管:code.google.com/p/cloudsim(源码分析)

    l  CloudSim讨论组:groups.google.com/forum/?fromgroups#!forum/cloudsim

    l  深入介绍:CloudSim– A Toolkit for Modeling and Simulation of Cloud Computing Environments and Evaluation of Resource Provisioning Algorithms(Citations-223)

    l  3.0加入的算法说明:Optimal Online Deterministic Algorithms and Adaptive Heuristics for Energy and Performance Efficient Dynamic Consolidation of Virtual Machines in Cloud Data Centers,2012

    l  刘鹏.云计算[M].北京:电子工业出版社,2011.

    l  Florian Fittkau. Simulating Cloud Deployment Options for Software migration support[D].Germany:University of Kiel,2012

    22

    幻灯片23

    云计算仿真框架CloudSim介绍

    谢谢!

    云计算仿真软件汇总:

    名称

    平台类型或语言

    虚拟化建模 

    网络建模

    物理环境建模

    应用建模

    通信建模

    图形界面

    代码许可

    开发人员

    备注

    CloudSim

    Java lib/API

    支持

    支持

    简单:耗能

    计算,数据传输

    简单

    无 

    开源

    墨尔本大学

    扩展性较好;发布较早较成熟;常用作其它模拟器的参照

    CReST

    Java App

    支持

    支持

    简单:温度,耗能

    简单

    简单

    有 

    开源

    Bristol大学

     

    FLE

    App

    不支持

    不支持 

    支持:基于流体力学的温度、空调模拟

    简单

    简单

    有 

    公司所有

    富士实验室

     

    CoolSim

    SaaS

    不支持

    不支持 

    支持:基于流体力学的温度、空调模拟

    简单

    不支持

    有 

    商业

    Applied Math Modelling Inc.

     

    SimGrid

    C lib/API 

    支持

    支持

    不支持

    简单

    不支持

    无 

    开源

    INRIA, Sci. & Tech. Institute

     

    VirtualCloud

    Java App

    支持

    不支持 

    不支持

    简单

     

    无 

    学院所有

    Indian Institute of Technology, Bombay

     

    Greencloud

    NS2,C++

    简单

    全面

    支持耗能建模

    简单计算,数据传输

    复杂

    有限

    开源

    University of Luxembourg

     

    iCanCloud

    C++,基于OMNET++与INET框架

    支持

    简单

    不支持

    简单

    完善

    有 

    开源

    Universidad Complutense de Madrid

     

    CloudSim
    http://www.cloudbus.org/cloudsim/
    ***********************************Split**************************************
    CloudReports
    https://github.com/thiagotts/CloudReports
    cloudsim的可视化扩展
    ***********************************Split**************************************
    CloudAnalyst
    将cloudsim应用于大型社交网站的不同地区用户群需求的优化调度研究
    ***********************************Split**************************************
    VirtualCloud  – A Cloud Environment Simulator
    源代码未开源,但设计的一些思路值得借鉴。
    发布于2010年秋季,受cloudsim启发较大,只实现了较基本的功能,结构较为简单,目前未发现后续版本。可模拟分配策略,并强调了应用程序建模,体现了不同资源之间的相互依赖关系。
    应用程序(任务)建模,考虑了三种:最大利用模式,分布式执行模式,依赖于时间的模式,cloudsim只实现了最大利用模式,是最简单的任务建模。
    资源分配上,实现了硬件与软件的动态分配,cloudsim只支持在虚拟机初始化时静态分配。
    虚拟机之间的通信:同个物理主机中不同虚拟机间的通信,不同物理主机中的虚拟机通信。virtualcloud设计了数据包来模拟通信,不同物理主机上的虚拟机通信通过VMM控制。cloudsim目前对虚拟机之间的通信都只发生在应用程序的实例化之前。
    迁移策略上:virtualcloud未实现,cloudsim实现了特定物理主机负载的迁移策略,但未考虑对目标主机的影响,这是virtualcloud将实现的
    管理模块:cloudsim使用datacenterbroker存储物理机、虚拟机列表,实现 管理模块。virtualcloud的管理模块则管理了所有信息,虚拟机列表,物理主机,部署与迁移策略的处理。
    可扩展性:cloudsim需要在源代码级别进行物理机、虚拟机的配置,vitrualcloud则通过xml文件来配置。
    资源影响:cloudsim未考虑一种资源的利用导致的对另一种资源的影响,如对硬盘的操作会产生CPU负载,virturalcloud考虑了这一点。
    ***********************************Split**************************************
    CReST
    the Cloud Research Simulation Toolkit
    支持多层的抽象模拟:从物理硬件,能量使用到一个数据中心里的热能流动,到网络化的基础设施,以及满足用户动态需求的虚拟层应用服务。
    ***********************************Split**************************************
    GreeCloud
    基于NS2,强调节能调度
    ***********************************Split**************************************
    iCanCloud:
    What is iCanCloud?
    iCanCloud is a simulation platform aimed to model and simulate cloud computing systems, which is targeted to those users who deal closely with those kinds of systems. The main objective of iCanCloud is to predict the trade-offs between cost and performance of a given set of applications executed in a specific hardware, and then provide to users useful information about such costs. However, iCanCloud can be used by a wide range of users, from basic active users to developers of large distributed applications.
    Features
    The most remarkable features of the iCanCloud simulation platform include the following:
    Both existing and non-existing cloud computing architectures can be modeled and simulated.
    A flexible cloud hypervisor module provides an easy method for integrating and testing both new and existent cloud brokering policies.
    Customizable VMs can be used to quickly simulate uni-core/multi-core systems.
    iCanCloud provides a wide range of configurations for storage systems, which include models for local storage systems, remote storage systems, like NFS, and parallel storage systems, like parallel file systems and RAID systems.
    iCanCloud provides a user-friendly GUI to ease the generation and customization of large distributed models. This GUI is especially useful for: managing a repository of pre-configured VMs, managing a repository of pre-configured Cloud systems, managing a repository of pre-configured experiments, launching experiments from the GUI, and generating graphical reports.
    iCanCloud provides a POSIX-based API and an adapted MPI library for modelling and simulating applications. Also, several methods for modelling applications can be used in iCanCloud: using traces of real applications; using a state graph; and programming new applications directly in the simulation platform.
    New components can be added to the repository of iCanCloud to increase the functionality of the simulation platform.

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  •  答:Hadoop是云计算的具体实践技术,是处理大数据的开源框架,而大数据处理是IT界越来越热的主题,通过Hadoop开源代码的学习也是工程师提升自己功力的一个绝佳途径。 第8分钟:  如何开始学习Hadoop...

    第1分钟: 

          Hadoop要解决的问题是什么?

          答:Hadoop核心要解决长期IT界乃至人类社会的两大主题:

      1, 海量数据的存储:传统的存储方式昂贵而且日益难以满足核裂变级别数据的增长,例如纽约证券交易所每天要产生T级别的数据量,Facebook要每天要服务过亿的用户(其中图片等数据量是惊人的),如何使用廉价的设备支持无线增长的数据的安全高效的存储,Hadoop提出了解决方案,即HDFS.

      2, 海量数据的分析:如何有效而快速的从海量数据中提取出有价值的信息,Hadoop给出了解决方案,即MapReduce.

    HDFS和MapReduce是Hadoop整个项目的基础和核心,Hadoop庞大的家族中的其它子项目都是基于HDFS和MapReduce,所以掌握HDFS和MapReduce也就掌握了Hadoop的核心。

    第2分钟:

          Hadoop的来源和发展历史是什么?

          答:始于2002年Apache搜索引擎项目Nutch,2004年Nutch的开发者基于Google发表的著名的GFS论文开发出了开源版本的GFS即NDFS,2005年基于Google发表的著名的MapReduce论文把MapReduce引入NDFS,2006年改名为Hadoop,NDFS的创始人加入Yahoo,同时Yahoo成立专门的小组发展Hadoop。

          可以看出,在Hadoop的发展过程中,除了其创始人外,Google和Yahoo居功至伟。

    第3分钟:

          Hadoop到底是什么?

          答:Hadoop是基于廉价设备利用集群的威力对海量数据进行安全存储和高效计算的分布式存储和分析框架,Hadoop本身是一个庞大的项目家族,其核心家族或者底层是HDFS和MapReduce,HDFS和MapReduce分别用来实现对海量数据的存储和分析,其它的项目,例如Hive、HBase等都是基于HDFS和MapReduce,是为了解决特定类型的大数据处理问题而提出的子项目,使用Hive、HBase等子项目可以在更高的抽象的基础上更简单的编写分布式大数据处理程序。Hadoop的其它子项目还包括Common, Avro, Pig, ZooKeeper, Sqoop, Oozie 等,随着时间的推移一些新的子项目会被加入进来,一些关注度不高的项目会被移除Hadoop家族,所以Hadoop是一个充满活力的系统。

    第4分钟:

          什么问题场景下适合使用HDFS?什么场景下不适合采用HDFS?

          答:适合使用Hadoop的场景:非常大的文件,包括单个文件非常大(例如超过100G大小的文件)和文件总大小非常大(例如达到P级别),即支持海量的数据;“write-once,read-many-times”的Streaming的文件访问方式普通的硬件系统支持大数据的处理不适用Hadoop的场景:低延迟的数据访问;有很多细小文件的系统;要多次写入和修改的文件系统;

     

    第5分钟:

          如何解读HDFS架构图?

          答:架构图如下:

     

          HDFS架构图的解读:

      1,HDFS会把一个大文件分成很多小的文件,把这些小文件存放在不同的节点上;

      2, 这些数据存放的节点叫做DataNode,DataNade中存放HDFS中定义的Block,即数据块,每块的大小是64M;

      3,HDFS把大文件分成的多个小文件不仅存放在不同的节点上,而且同一个文件块在不同的节点上有多个副本;

      4,记录这些数据和数据划分以及存储信息的节点叫做NameNode,NameNode是关键性的配置文件,而且是单一节点存在的,在2.x开始使用了HA策略,即HDFS支持NameNode的active-standy模式了;

      5, 客户端请求Hadoop中的数据时先要访问NameNode,从NameNode中获取DataNode中数据存储的信息后,才进行具体数据的访问;

    第6分钟:

          MapReduce到底是如何工作的?

          答:家林举个例子你就明白了:求20个数据中的最大数,一般的编程方式把第一个数据开始往后面一个个的比较,总是把更大的数据记录下来,这样顺序比较下去,最后就得到了最大的数据;但是MapReduce的做法是把这20个数据分成4组,每组5个数据,每组采用Map函数求出最大值,然后后每组把求得的各自最大值交给Reduce,由Reduce得出最后的最大值;

          简言之:MapReduce的工作方式就是大事化小,并行工作,各个击破。

     

    第7分钟:

           为什么要学习Hadoop?

          答:Hadoop是云计算的具体实践技术,是处理大数据的开源框架,而大数据处理是IT界越来越热的主题,通过Hadoop开源代码的学习也是工程师提升自己功力的一个绝佳途径。

    第8分钟:

          如何开始学习Hadoop?

          答:先搭建好Hadoop的单击环境、伪分布式环境和分布式环境。

    第9分钟:

           如何没有任何障碍的成为Hadoop高手?

      答:学习免费发布王家林的云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路(共3本书):

      1,王家林编写的“云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---从零开始”带领您无痛入门Hadoop并能够处理Hadoop工程师的日常编程工作,进入云计算大数据的美好世界。

      2,王家林编写的“云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---高手崛起”通过数个案例实战和Hadoop高级主题的动手操作带领您直达Hadoop高手境界。

      3,王家林编写的“云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---高手之巅”通过当今主流的Hadoop商业使用方法和最成功的Hadoop大型案例让您直达高手之巅,从此一览众山小。

     

    第10分钟:

           进入家林的Hadoop教程,开始搭建Hadoop开发环境!

    原文地址:点击打开链接

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    内容概述:本单元涵盖了云计算的基础知识,包括定义、构架和虚拟化的角色。主要议题包括云计算服务模型,部署模型和基本特征。它还介绍了共享责任模型和接近云安全的框架。

    知识架构图:

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    云计算概念和体系架构域包括(源自于:CSA云安全指南-域1):

    一、云计算概述

    云计算是一种新的运作模式和一组用于管理计算资源共享池的技术。NIST将云计算定义为:云计算是一个模式,它是一种无处不在的、便捷的、按需的、基于网络访问的、共享使用的、可配置的计算资源(如:网络、服务器、存储、应用和服务),并可以通过最少的管理工作或与服务提供商的互动来快速置备并发布。ISO/IEC的定义非常相似:通过自服务置备和按需管理,实现网络可访问、可扩展的、弹性的共享物理或虚拟资源池的范式。

    创建云的关键技术是抽象和调配(编排)。我们从底层的物理基础设施中抽象出资源来创建我们的池,并使用调配(和自动化)来协调从池分割和分发各种资源到用户。

    在NIST对云计算的定义中,包括了五个基本特征、三个云服务模型、以及四个云部署模型。五个基本特征包括:资源池化、按需自服务、广泛网络访问、快速弹性、可测量服务。ISO/IEC 17788 列出了六个关键特性,其中前五个特性与NIST 的特征相同。唯一的补充是多租户。三个云服务模型包括:软件即服务(SaaS)、平台即服务(PaaS)、基础设施即服务(IaaS)。四个云部署模型包括:公共云、私有云、社区云、混合云。

    在较高的层次上,云计算和传统计算都遵循一个逻辑模型,该模型有助于根据功能识别不同的层。这有助于说明不同计算模型本身之间的差异:1. 基础设施,包括计算系统的核心组件:计算机,网络和存储,其他组件设立的基础,移动部件;2. 元结构,提供基础设施层与其他层之间接口的协议和机制,是一种将多种技术紧密联系起来、实现管理与配置的粘合剂;3. 信息结构,数据和信息,如数据库中的内容,文件存储等。4. 应用结构,部署在云端的应用程序和用于构建它们的底层应用程序服务。

    云计算与传统计算的关键区别在于元结构。云计算元结构包括了可网络接入且远程访问的管理平台组件。另一个关键的区别在于,在云端,你往往会给每个层次赋予双重的任务。

    二、云安全范围、职责和模型

    云计算是一种共享技术模式,不同的组织通常会承担实施和管理不同部分的责任。因此,安全职责也由不同的组织分担,所有的组织都包含在其中,这通常被称为共享责任模型。

    云安全模型是一个协助指导安全决策的工具。具体包括:1. 概念模型或框架,包括用于解释云安全概念和原理的可视化效果和描述,如CSA 逻辑模型;2. 控制模型或框架,对特定的云安全控制或控制类别进行分类和细化,如CSA CCM;3. 参考架构,是指实现云安全的模板,这个架构通常是具有普遍性的。4. 设计模式,是针对特定问题的可重复使用的解决方案。

    一个相对简单的的高级流程来管理云安全:确定必要的安全和合规要求以及任何现有的控制点->选择云提供商、服务和部署模型->定义架构->评估安全控制->确定控制差距->设计和实施控制以弥补差距->持续管理变更。

    测一测,看看您掌握了多少?

    M1:云计算概念和体系架构域的相关测试:https://jinshuju.net/f/GSbJTI

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空空如也

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