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  • 云计算提供的计算资源包括什么
    2022-04-26 20:37:14

    云计算(数据上传到云端进行处理)

    云计算(Cloud Computing)是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。通俗的讲,云是网络、互联网的一种比喻说法,即互联网与建立互联网所需要的底层基础设施的抽象体。“计算”指的是一台足够强大的计算机提供的计算服务(包括各种功能,资源,存储)。

    “云计算”可以理解为:通过互联网可以使用足够强大的计算机为用户提供的服务,这种服务的使用量可以使用统一的单位来描述。云计算是一种把各种资源池化后,提供给上层使用,能够按需付费,按量使用的一种服务模式

    边缘计算(数据在边缘设备即可处理)

    边缘计算是继分布式计算、网格计算、 云计算之后的新型计算模型,是以云计算为核心,以现代通信网络为途径,以海量智能终端为前沿,集云、网、端、智四位一体的新型计算模型

    边缘计算(Edge computing)是相对云计算而言的,它是指收集并分析数据的行为发生在靠近数据生成的本地设备和网络中,而不是必须将数据传输到计算资源集中化的云端进行处理。边缘计算又被叫做分布式云计算或第四代数据中心。

    边缘计算不仅是新计算模式、新技术架构、新产业平台、新生态体系,也是“四维一体”,通过在网络边缘侧汇聚网络、计算、存储、应用、智能等五类资源及能力,提高服务性能(提速)、开放控制能力(敏捷),提升用户体验,从而激发类似于移动互联网生态的新模式和新应用。

    雾计算(数据在边缘设备即可处理)

    雾计算是一种对云计算概念的延伸,它主要使用的是边缘网络中的设备,数据传递具有极低时延。雾计算具有辽阔的地理分布,带有大量网络节点的大规模传感器网络。雾计算移动性好,手机和其他移动设备可以互相之间直接通信,信号不必到云端甚至基站去绕一圈,支持很高的移动性。

    雾计算并非是些性能强大的服务器,而是由性能较弱、更为分散的各种功能计算机组成,雾计算是介于云计算和个人计算之间的,是半虚拟化的服务计算架构模型,强调数量,不管单个计算节点能力多么弱都要发挥作用。与云计算相比,雾计算所采用的架构更呈分布式,更接近网络边缘。雾计算将数据、数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中,而不像云计算那样将它们几乎全部保存在云中,数据的存储及处理更依赖本地设备,而非服务器。雾计算是新一代分布式计算,符合互联网的“去中心化”特征。

    雾计算过程发生在局域网(LAN)级网络架构上,使用与智能网关和嵌入式计算机系统交互的集中式系统。而边缘计算处理的大部分数据来源于所在的物联网设备本身。

    仅供个人学习

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  • 区分云计算,边缘计算,雾计算

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    物联网架构中,服务组织是自下向上的,即边缘计算的结果可以提供给雾计算用于数据处理,同时数据处理的结果也会提供云计算提供实际数据服务,这些过程中,数据的流动方向也是可逆的。 严重依赖数据的组织越来越有...

    物联网架构

    在这里插入图片描述
    Edge Layer之下应该还有一个:Device Layer
    设备层负责物联网设备的传感器采集、监控、数据的实时分析(需要使用其他技术)等信息。 物联网架构中,服务组织是自下向上的,即边缘计算的结果可以提供给雾计算用于数据处理,同时数据处理的结果也会提供给云计算提供实际数据服务,这些过程中,数据的流动方向也是可逆的。
    严重依赖数据的组织越来越有可能使用云、雾和边缘计算基础设施。这些架构允许组织利用各种计算和数据存储资源,包括工业物联网(IIoT)。云、雾和边缘计算可能看起来相似,但它们是工业物联网的不同层。工业物联网的边缘计算允许在多个决策点进行本地处理,以减少网络流量。WINSYSTEMS在工业嵌入式计算机系统方面的专业知识可以利用工业物联网的力量,使高性能工业应用程序的成功设计成为可能。

    Cloud Computing 云计算

    大多数企业都熟悉云计算,因为它现在已经成为许多行业的事实上的标准。雾计算和边缘计算都是云网络的扩展,云网络是由一组服务器组成的分布式网络。这样的网络可以允许组织大大超出其可用的资源,使组织从保持基础设施在现场的需求中解放出来。云计算允许组织大大超过正常的可用存储,而不必在站点上托管额外的服务器。数据还可以从多个站点和设备收集,随时随地可访问。基于云的系统的主要优势是,它们允许从多个站点和设备收集数据,这些数据可以在世界任何地方访问。简单地说,云计算是指通过互联网存储和访问数据和程序,而不是在计算机的硬盘上。为了被认为是“云计算”,你需要通过互联网访问你的数据或你的程序,或者让这些数据与网络上的其他信息同步。
    嵌入式硬件从现场工业物联网设备获取数据,并将数据传递给雾层。相关数据随后被传递到云层,而云层通常位于不同的地理位置。因此,云层能够通过其他层接收工业物联网设备的数据,从而受益。组织通常通过将云平台与现场雾网或边缘设备集成来实现卓越的结果。大多数企业现在都在向雾或边缘基础设施迁移,以提高其终端用户和工业物联网设备的利用率。
    雾和边缘计算将数据和智能都推到位于或接近数据来源的分析平台上。这有助于降低延迟成本,提高用户体验。然而,两者之间有关键的区别。

    Fog Computing 雾计算

    雾计算——思科公司创造的一个术语——指的是将云计算扩展到企业网络的边缘。它将智能推进到网络架构的局域网(LAN)级别,在雾节点或物联网网关中处理数据。简单地说,就是把你的电脑移到与之对话的传感器附近。雾计算和边缘计算看起来很相似,因为它们都涉及到使智能和处理更接近于数据的生成。然而,两者之间的关键区别在于智能和计算能力的位置,雾环境将智能置于局域网(LAN)。
    该体系结构将数据从端点传输到网关,然后在网关将数据传输到源进行处理和返回传输。边缘计算将智能和处理能力置于嵌入式自动化控制器等设备中。例如,一次
    雾计算的一个例子是火车。作为工业物联网崛起的一部分,火车和轨道正在配备新一代的小工具和传感器,火车作为从这些传感器收集的所有数据的中心枢纽。问题是,由于火车运行速度太快,很难保持与云的连接。通过在机车上安装一些雾计算节点,可以绕过这个问题。喷气发动机测试会很快产生大量有关发动机性能和状态的数据。在这个应用程序中,工业网关通常用于从边缘设备收集数据,然后将数据发送到局域网进行处理。雾计算使用边缘设备和网关,由局域网提供处理能力。这些设备需要高效,这意味着它们需要很少的电力和产生很少的热量。
    然而,雾计算的架构依赖于通信链中的许多链接,将数据从我们资产的物理世界转移到信息技术的数字世界。这些链接中的每一个都是潜在的故障点。

    Edge Computing 边缘计算

    物联网为商业网络引入了几乎无限数量的终端。这种趋势使得在单个数据中心整合数据和处理变得更具挑战性,从而催生了“边缘计算”的使用。这种架构在离数据源更近的网络边缘执行计算。边缘计算可以定义为对传感器数据的处理,远离集中的节点,接近网络的逻辑边缘,朝向单个数据源。它有效地将计算函数推到网络的边缘。换句话说,这个过程发生在离数据源更近的地方,而不是将所有数据回送到云中进行分析和操作。
    边缘计算是点对点网络、分布式数据、自愈网络技术和远程云服务等老技术的延伸。它由小型硬件驱动,配有闪存阵列,提供了高度优化的性能。边缘计算设备中使用的处理器在低功耗需求的情况下提供了更好的硬件安全性。边缘计算对数据进行局部分类,减少了到中央存储库的回程流量。它简化了雾的通信链,减少了潜在的故障点。边缘设备可以是任何具有足够计算能力和能力的设备,如路由器、交换机,甚至收集数据的物联网传感器。
    工业物联网由边缘、雾和云架构层组成,因此边缘和雾层相互补充。雾计算使用一个与工业网关和局域网内的嵌入式计算机系统交互的中央系统,而边缘计算则在直接与传感器和控制器连接的嵌入式计算平台上执行大部分处理。然而,这种区别并不总是清晰的,因为组织在数据处理方法上可能是高度可变的。
    与传统架构相比,边缘计算提供了许多优势,比如在云计算系统中优化资源使用。在网络边缘执行计算减少了网络流量,降低了数据瓶颈的风险。边缘计算还通过加密靠近网络核心的数据来提高安全性,同时优化离核心较远的数据以提高性能。
    控制对于工业环境中的边缘计算是非常重要的,因为它需要一个双向的过程来处理数据。WINSYSTEMS的嵌入式系统可以在网络边缘实时收集数据,并在将数据移交给更高级别的计算环境之前对其进行处理。

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  • 并行计算云计算什么关系?

    千次阅读 2021-06-29 06:08:39
    在概述并行计算云计算什么关系之前,我们有必要先阐述一下并行计算云计算等相关的概念,是大家对本文的内容能够理解更加透彻。1、并行计算并行计算其实早就有了,所有大型编程语言都支持多线程,多线程就是一...

    在概述并行计算和云计算与什么关系之前,我们有必要先阐述一下并行计算、云计算等相关的概念,是大家对本文的内容能够理解更加透彻。

    1、并行计算

    并行计算其实早就有了,所有大型编程语言都支持多线程,多线程就是一种简单的并行计算方式,多个线程并行地争抢CPU时间。

    并行计算(Parallel Cpmputing)是指同时使用多种计算机资源解决计算问题。并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。此外还包括:利用非本地资源节约成本,即使用多个“廉价”计算机资源取代大型计算机,同时克服计算机上存在的存储器限制问题。

    传统上,串行计算是指在单个计算机(具有单个中央处理单元)上执行软件写操作。CPU逐个使用一系列指令解决问题,但在每一个时刻只能执行一种指令。并行计算是在串行计算的基础上演变而来的,它努力仿真自然世界中的事物状态:一个序列中众多同时发生的、复杂且相关的事件。

    为利用并行计算,通常计算问题表现为以下特征:

    将工作分解成离散部分,有助于同时解决;

    随时并行及时得执行多个程序指令;

    多计算资源下解决问题的耗时要少与单个资源下的耗时。

    并行计算是相对于串行计算来说的,所谓并行计算分为时间上的并行和空间上的并行。时间上的并行就是指流水线技术,而空间上的并行则是指用多个处理器并行地执行计算。

    2、云计算

    云计算是一种计算模式,代表了在某种程度上共享资源进行设计、开发、部署、运行应用,以及资源的可扩展收缩和应对连续性的支持。目前大部分的云计算基础架构是由用户终端向数据中心传送可申请服务的网络,以及建立在服务器上的不同层次的虚拟化技术组成的,使人们可以在任何有提供网络基础设施的地方使用这些服务。因此,云的基本概念是通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,再由多部服务器组成的庞大系统搜索、计算分析之后将处理结果回传给用户终端。让他通过这项技术,远程的服务供应商可以在数秒之内,达成处理数以千万计甚至亿计的信息,达到和“超级电脑”同样强大效能的网络服务。

    你可能会说,这不正是分布计算的概念吗?没错,云计算可以说是分布计算、并行计算、网络计算等一脉相承的技术路线,甚至可以说它们的基因是相同的。但它们给人的外貌是不同的,它们在技术架构上是有差异的。简单的说,云计算是经过商业包装的名词,它为分布存储和分布计算找到了盈利模式。从概念上讲,可把云计算看成是“存储云+计算云”的有机结合,即“云计算=存储云+计算云”。存储云的基础技术是分布存储,而计算云的基础技术是分布计算,更准确说在是并行计算。

    因此,云计算的基础架构首先是要确保能实现并行计算。并行计算的作用是将大型的计算任务拆分,然后再派发到云中的各个节点进行分布式的并行计算,最终再将结果收集后统一处理。如果说云计算是并行计算的升华的话,那么云计算基础架构更在另一层面上更大的进步:计算资源虚拟化。简单的说,就是计算云中的所有计算资源都被看成一个可分配和回收的计算资源池,用户可根据自己的实际需求申请相应的计算资源。这种资源虚拟化得益于近来兴起的虚拟机技术,采用虚拟机实现资源的虚拟化,避免了硬件异构的特性。即无论什么样的硬件机器攒在一起,其计算资源都可被量化到计算资源池中,并被动态分配和动态调整。动态调整是指不需要重新启动系统就可调整资源大小,这是虚拟化技术的最大用处之一。这种虚拟化和我们在自己机器上安装的虚拟机所采用的虚拟化技术大同小异,其不同之处在于个人用户的使用模式是将一台物理机器的资源虚拟化成多份,以使得其能同时启动多个操作系统;而云中的虚拟化技术是将多个物理机器的资源虚拟化成一个大的资源池,让用户感觉是在使用一个巨大资源的机器。

    从这个角度而言,云计算不是新技术,而是新的资源利用模式。我们可以把云计算看作是前代计算模式(比如网格计算、透明计算、效用计算)的阶段升级。云计算的实质是一种基础架构管理的方法论,是把大量的计算资源组成IT资源池,用于动态创建高度虚拟化的资源提供用户使用。在云计算环境下,所有的计算资源,比如说服务器能够动态地从硬件基础架构上增减,以适应工作任务的需求。所以,云计算最真实完整的基础架构是一个由多种产品和服务集成起来的端到端的解决方案。云计算基础架构的本质是通过整合、共享和动态的硬件设备供应来实现IT投资的利用率最大化。因此,云计算的基础架构的本质可以看成是:并行计算+资源虚拟化。

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    3、云计算和并行计算

    简单而言,并行计算就是在并行计算机上所做的计算,它与常说的高性能计算(high performance computing)、超级计算(super computing)是同义词,因为任何高性能计算机和超级计算总离不开并行计算计算。并行计算是在串行计算的基础上演变而来的,它努力仿真自然世界中一个序列中含有众多同时发生的、复杂且相关的事物状态。近年来,随着硬件技术和新型应用的不断发展,并行计算也有了若干新的发展,如多核体系结构、云计算、个人高性能计算机等。所以,云计算是并行计算的一种形式,也属于高能性能计算、超级计算的形式之一。作为并行计算的最新发展计算模式,云计算意味着对于服务器端的并行计算要求的增强,因为数以万计用户的应用都是通过互联网在云端来实现的,它在带来用户工作方式和商业模式的根本性改变的同时,也对大规模并行计算的技术提出了新的要求。

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  • 云计算主要提供便捷的、可配置的计算资源共享池(资源包括网络,服务器,存储,应用软件,服务),而这些资源都非常容易和方便地被获取和使用。 如果还不是很明白,我就给大家举一个例子。如果把上面提到的这些资源...

    云计算是什么 咱们先从广义上理解一下什么是云计算:

    云计算主要提供便捷的、可配置的计算资源共享池(资源包括网络,服务器,存储,应用软件,服务),而这些资源都非常容易和方便地被获取和使用。

    如果还不是很明白,我就给大家举一个例子。如果把上面提到的这些资源比喻成自来水,那么阿里云就是一家“自来水厂”。当你想要用水的时候,你不需要自己去开个水厂,而是打开水龙头,按自己的用量付钱给自来水厂就够了。
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    云计算大致分两种,一个是专有云,一个是公共云,这两个混合起来用就是混合云,我们暂且不说这个。专有云就是把虚拟化和云化的这套软件部署在企业的数据中心里面。

    所谓公共云就是虚拟化和云化软件部署在云厂商自己数据中心里面的,用户不需要很大的投入,只要注册一个账号,就能在一个网页上点一下创建一台虚拟电脑。

    另外,云计算按服务类型还可以分为基础设施既服务(IaaS)、平台既服务(PaaS)、软件既服务(SaaS)。

    如果不是很明白,我们拿盖房子来举个例子,没有云的时候相当于大家都是在自己盖房子,后来发现这样成本比较高,要请专业人员搭建维护,如果盖的太大用不了浪费,盖的太小如果人多又不够用,于是有了云。

    IaaS——相当于商品房,建筑商盖好,购买就行,不够再买一套(可以随时退货)。具体房子做什么用,自己决定,屋内的装修家居还是要自己负责。IaaS上购买的一般是主机,用户不光要开发程序,还要考虑搭建系统,维护运行环境,以及怎么容灾,怎么做到高可用,怎么扩容。

    PaaS——相当于租房,房子做什么用有一定限制,但装修家居什么的房东都做好了,不够再租也比较方便。PaaS上是服务的运行环境,服务商提供了扩容以及容灾机制,用户负责开发程序即可,但程序需要匹配Paas上的环境,没有IaaS那样自由。

    SaaS——相当于酒店,需要的时候租一间住就行,不住了退,完全不用操心房间维护的问题,有不同风格档次的酒店以及不同格局的房间供你选择。SaaS提供的是具体的服务,多租户公用系统资源,资源利用率更高。

    介绍完云计算和服务类型,接下来我们来聊聊阿里云提供了哪些云计算服务。

    阿里云提供的云计算

    自从2009年创立以来,阿里云一直坚持自主研发,致力于以在线公共服务的方式,提供安全、可靠的计算和数据处理能力,让计算和人工智能成为普惠科技(如果想要了解更多,可以登录阿里云官网了解)。

    如今,阿里云在全球19个地域开放了56个可用区,为全球数十亿用户提供可靠的计算支持。此外,阿里云为全球客户部署200多个飞天数据中心,通过底层统一的飞天操作系统,为客户提供全球独有的混合云体验。

    不过,在2019阿里云峰会·北京上,阿里云智能总裁张建锋向大家表示,阿里云自己不做SaaS,而是让大家来做更好的SaaS。并且,现场发布了一款SaaS加速器,为SaaS开发者带来更好的支持。

    在这里举几个例子,让大家更直观地了解阿里云提供的云计算服务。

    **1、双11背后的云计算 **

    每年的双11都会有一大波流量袭来,而这背后正是阿里云在支持着。

    2018年双11期间,阿里云上新增调用的弹性计算能力累计超过1000万核,相当于10座大型数据中心,创造了“脉冲计算”的新纪录;

    阿里云自研的神龙弹性裸金属服务器解决了高峰值流量下的性能瓶颈。实时计算Blink处理峰值达到每秒17.18亿条,相当于120万本新华字典的数据量;

    云盾为云上客户提供上千万次风险识别服务,并将DDoS高防技术输出到全球,保障全球业务,在这些技术底座上,使得整个系统应对流量洪峰的时候更加从容。

    2、世界杯背后的云计算

    2018年世界杯期间,阿里云通过全球1500多个CDN节点,120T的带宽储备,为优酷、CNTV、CCTV5客户端等提供技术服务,承担了全网70%的世界杯直播流量,轻松应对数倍于双11的流量并发。

    独有的“窄带高清2.0”可以再保证画质的前提下,降低平台和用户30%的流量消耗,比赛画面的层次感和通透性也有了很大的提升。

    而50帧极清技术的出现,将原始的每秒25帧画面普通电视信号变换为每秒50帧画面的高帧率视频内容,让你在观看比赛的时候拥有更加流畅的沉浸式体验。

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