精华内容
下载资源
问答
  • 文章介绍了物联网和云计算的基本概念,对物联网和云计算在电网应用的关键技术进行分析,在传统物联网只在硬件层面分析的基础上提出物联网的软件层面的技术,着力使智能电网、物联网以及云计算建立成一个软硬件结合的...
  • 大数据的发展通过对大数据的汇集、智能分析和挖掘技术,发现数据中的潜在价值信息,帮助人们做出正确决策,这就是大数据产业的利益。国外大数据的起步比较叮实用全科医学呀手外科杂志售额;亚马逊公司通过大数据构建...
  • 云计算论文

    2016-06-14 14:03:07
    有关云计算技术的入门介绍和案例分析
  • 云计算论文.docx

    2019-12-12 22:47:30
    随着互联网技术的不断发展和电子商务的频繁应用,全球经济日趋一体化,国际、国内的企业竞争越来越激烈。我国设计企业信息化建设和转型发展正面临着巨大的机遇和挑战,迫切需要一个全新的机制,借助信息化手段利用...
  • 人工智能与云计算的融合应用-人工智能论文-计算机论文 文章均为WORD文档下载后可直接编辑使用亦可打印 关键词大数据人工智能云计算 近年来互联网技术得到了突飞猛进的发展科技浪潮为人工智能云计算和大数据等方面...
  • 云计算技术与应用

    千次阅读 2020-12-20 22:26:40
    #云计算与大数据技术与应用 ##云计算概述 ###1.1什么是云计算 云计算的概念: 现阶段对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算,至少可以找到100种解释。广为接受的说法是美国国家标准与技术研究院(NTSI)...

    #云计算与大数据技术与应用
    ##云计算概述
    ###1.1什么是云计算

    云计算的概念:
    现阶段对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算,至少可以找到100种解释。广为接受的说法是美国国家标准与技术研究院(NTSI)定义:云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入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),这些资源能够被快速提供,只需要投入的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。

    首先对云计算这三个字的理解,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”当然不是指一般的数值计算,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:网络上足够强大的计算机为你提供的服务,只是这种服务是按你的使用量进行付费的。
    云计算定义:
    云计算是由分布式计算、并行处理、网格计算发展来的,是一种新兴的商业计算模型。目前,对于云计算的认识在不断的发展变化,云计算没仍没有普遍一致的定义。
      中国网格计算、云计算专家刘鹏给出如下定义 :“云计算将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务”。
      狭义的云计算指的是厂商通过分布式计算和虚拟化技术搭建数据中心或超级计算机,以免费或按需租用方式向技术开发者或者企业客户提供数据存储、分析以及科学计算等服务,比如亚马逊数据仓库出租生意。
    广义的云计算 指厂商通过建立网络服务器集群,向各种不同类型客户提供在线软件服务、硬件租借、数据存储、计算分析等不同类型的服务。广义的云计算包括了更多的厂商和服务类型,例如国内用友、金蝶等管理软件厂商推出的在线财务软件,谷歌发布的Google应用程序套装等。
    通俗的理解是,云计算的“云“就是存在于互联网上的服务器集群上的资源,它包括硬件资源(服务器、存储器、CPU等)和软件资源(如应用软件、集成开发环境等),本地计算机只需要通过互联网发送一个需求信息,远端就会有成千上万的计算机为你提供需要的资源并将结果返回到本地计算机,这样,本地计算机几乎不需要做什么,所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。
    云计算是分布式计算的一种,指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,然后通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
      一、公有云
      公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云,比如我们经常使用阿里云即是一种公有云。公有云可通过internet使用,价格非常的低廉,核心的属性是共享服务资源。公有云被认为是云计算的主要形态,目前市场上公有云也是占据了较大的市场份额的。
      二、私有云
      私有云是拥有基础设施并可以控制在此设施上部署应用程序的方式,私有云可以部署在企业数据中心的防火墙内,核心属性是专有资源。私有云是单独构建的,因而在数据安全性以及服务质量上自己可以有效的管控,私有云虽然数据安全性方面比公有云高,但是维护的成本也相对较大,类似搭建一个M2M设备管理平台就没有必要考虑私有云,除非企业拥有私有云,或者项目工程对安全数据要求极其高的才有必要考虑。
      三、混合云
      混合云是在成本和安全方面的一种折中方案。顾名思义,就是公有云和私有云的结合。数据依然是存到本地的机器上,但是一旦出现大规模的访问或者计算时,就会把这部分计算的需求转移到公有云平台上,实现不同场景的切换。与此同时,在混合云方案中,私有云还常常把公有云作为灾难恢复和灾难转移的平台。混合云在使用起来具有更高的灵活性,是企业在考虑成本效益下的首选方案。混合云虽然兼有了私有云的安全性,但是随之带来的却是应由于API带来的复杂网络配置使得传统系统管理员的知识经验及能力受到挑战,随之带来的并是高昂的学习成本或者系统管理员能力不足带来的额外风向。
    云计算概念模型:
      如果说“云”的本质就是业务实现的方式,那么云计算有哪些新的业务模型呢?
    比较熟悉的早期云计算实践来之于国际上以亚马逊、谷歌(Google)和Saleforces.com为代表的公司,并且都提供了具有显著特征,但又代表着不同模式的成功云业务。
    基云系指将IT的基础设施作为业务平台,直接按资源占用的时长和多少,通过公共互联网进行业务实现的“云”。基云的用户可以是个人,也可以是企业、集体和行政单位。基云在英文里是IaaS,也称基础设施即服务。亚马逊(Amazon)是业界通过其弹性计算云(EC2)最早实施基云的运营商。基云的IT业务将计算、存储、网络、安全等原始IT资源以出租形式租给用户。用户可以通过操作系统和应用软件(如数据库和Web服务软件)使用租来的IT资源。
    平云系指将应用开发环境作为业务平台,将应用开发的接口和工具提供给用户用于创造新的应用,并利用互联网和提供商来进行业务实现的“云”。平云可以利用其他基云平台,也可以用平云运营商自己的基云平台。平云在英文里是PaaS,也称平台即服务。谷歌(Google)通过其AppEngine软件环境向应用开发者提供平云业务,应用开发者必须采用AppEngine应用接口来开发应用。
    软云系指基于基云或平云开发的软件。与传统的套装软件不同,软云是通过互联网的应用来进行业务的实现。软云业务可以利用其他的基云和平云平台,也可以利用软云运营商自己的基云和平云环境。软云在英文里是SaaS,也称软件即服务。Saleforces.com是最著名的软云运营商之一,提供企业资源规划(ERP)应用服务。软云为用户省去了套装软件安装、维护、升级和管理造成的麻烦,因为应用程序完全由软云运营商集中管理。
    云计算按照层次可将业务模式划分为3层,最顶层是软云,中间层是平云,底层是基云。在基云之下是构建云计算的基础技术。
    基于云计算的实践与运营案例,可以总结出云计算的基本特征:
    (1) 动态的高可扩展性
    云技术使用户可以随时随地根据应用的需求动态地增减IT资源。由于应用运行在虚拟平台上,没有事先预订的固定资源被锁定,所以云业务量的规模可以动态伸缩,以满足特定时期、特定应用及用户规模变化的需要。
    (2) 虚拟化的超大规模
    云业务的需求和使用与具体的物理资源无关,IT应用和业务运行在虚拟平台之上。云计算支持用户在任何有互联网的地方、使用任何上网终端获取应用服务。用户所请求的资源来自于规模巨大的云平台。
    (3 )高可用性
    云平台使用数据多副本拷贝容错、计算节点同构可互换技术来保障服务的高可用性。任何单点物理故障发生,应用都会在用户完全不知情的情况下,转移到其他物理资源上继续运行,使用云计算比使用其他计算手段的可用性更高。
    云计算的特点:
    云计算技术特点:弥漫性、无所不在的分布性和社会性。它是一种新兴的共享基础架构的方法,可以将巨大的系统池连接在一起以提供各种IT服务。
    云计算并不是六大特征,而是五大特征。特征如下:
    支持异构基础资源
    云计算可以构建在不同的基础平台之上,即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源,主要包括网络环境下的三大类设备,即:计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源,则包括单机操作系统、中间件、数据库等。
    支持资源动态扩展
    支持资源动态伸缩,实现基础资源的网络冗余,意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点,亦或任一资源节点异常宕机,都不会导致云环境中的各类业务的中断,也不会导致用户数据的丢失。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转,则意味着在云计算平台下实现资源调度机制,资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下,可以启动闲置资源,纳入系统中,提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下,则可以将业务集中起来,而将其他闲置的资源转入节能模式,从而在提高部分资源利用率的情况下,达到其他资源绿色、低碳的应用效果。
    支持异构多业务体系
    在云计算平台上,可以同时运行多个不同类型的业务。异构,表示该业务不是同一的,不是已有的或事先定义好的,而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。
    支持海量信息处理
    云计算,在底层,需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层,需要能够同时支持各类众多的异构的业务;而具体到某一业务,往往也需要面对大量的用户。由此,云计算必然需要面对海量信息交互,需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。
    按需分配,按量计费
    按需分配,是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术,可以实现计算资源的同构化和可度量化,可以提供小到一台计算机,多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算,在云计算平台实现按需分配后,按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。
    云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。
    因此,云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求进行运算。
    对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算,至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义:云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问, 进入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),这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。
    云计算特点:

    1. 超大规模
      一般云计算都具有超大规模,Google云计算拥有100多万台服务器,Amazon、IBM、微软、Yahoo等的云计算均拥有几十万台服务器,企业私有云一般也拥有数百上千台服务器,并且云计算中心能通过整合和管理这些数目庞大的计算机集群来赋予用户前所未有的计算和存储能力。
    2. 抽象化
      云计算具有很好的终端支持,用户在任意位置、使用各种终端均可获取云计算提供的应用服务,仅需通过网络即可实现我们所需操作,甚至包括超级计算任务。
    3. 高可靠性
      云计算对于可靠性要求很高,在软硬件层面采用了诸如数据多副本容错、心跳检测和计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性,还在设施层面上的能源、制冷和网络连接等方面采用了冗余设计来进一步确保服务的可靠性。
    4. 通用性
      云计算不针对特定的应用,在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用,同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。
    5. 高可扩展性
      云计算具有高扩展性,其规模可以根据其应用的需要进行调整和动态伸缩,可以满足用户应用和大规模增长的需要。
    6. 按需服务
      云计算采用按需服务模式,用户可以根据需求自行购买,降低用户投入费用,并获得更好的服务支持!
    7. 廉价
      云计算的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本,即可享受超额的云计算资源与服务,经常只要花费几百美元就能完成以前需要数万美元才能完成的任务。
    8. 自动化
      云计算不论是应用、服务和资源的部署,还是软硬件的管理,都主要通过自动化的方式来执行和管理,从而极大地降低整个云计算中心庞大的人力成本。
    9. 节能环保
      云计算技术能将许许多多分散在低利用率服务器上的工作负载整合到云中,来提升资源的使用效率,而且云由专业管理团队运维,所以其PUE(Power Usage Effectiveness,电源使用效率值)值和普通企业的数据中心相比出色很多,比如,Google数据中心的PUE值在1.2左右,也就是说,每一块钱的电力花在计算资源上,只需再花两角钱电力在制冷等设备,而常见的PUE在2和3之间,并且还能将云建设在水电厂等洁净资源旁边,这样既能进一步节省能源方面开支,又能保护了环境。
    10. 完善的运维机制
      在“云”的另一端,有全世界最专业的团队来帮用户管理信息,有全世界最先进的数据中心来帮用户保存数据。同时,严格的权限管理策略可以保证这些数据的安全。这样,用户无需花费重金就可以享受到最专业的服务。
      以上是云计算所具有的特点,这些特点的存在,使得云计算能为用户提供更方便的体验和更低廉的成本,同时,这些特点的存在,也是云计算能够脱颖而出,并且被大多数业界人士所推崇的重要原因之一。
      ###云计算技术发展背景
      从步入个人计算机时代开始,随着计算机越来越多,用户期望计算机之间能够相互通信,实现互联互通,由此,实现计算机互联互通的互联网概念出现。技术人员按照互联网的概念设计出目前的计算机网络系统,允许不同硬件平台、不同软件平台的计算机上所运行的程序能够相互之间交换数据。在计算机上实现互联互通以后,计算机网络上存有的信息和文档越来越多。目前全世界的计算机用户都可以依赖万维网的技术非常方便地进行浏览网页、交换文件等,万维网形成后,万维网上的信息越来越多,形成了一个信息爆炸的信息时代,使得用户在获取有用信息的时候存在极大的障碍,如同大海捞针。由此产生了在互联网或万维网上直接面向用户需要提供服务的需求,从而形成了云计算的概念。云计算的目标是在互联网和万维网的基础上,按照用户的需要和业务规模的要求,直接为用户提供所需要的服务。用户无需自己建设、部署和管理这些设施、系统和服务。用户只需要参照租用模式,按照使用量来支付使用这些云服务的费用。
      从用户的角度认识云计算
        从用户的角度考虑,主要是根据用户的体验和效果来进行描述,云计算可以总结为:云计算系统是一个信息基础设施,包含有硬件设备、软件平台、系统管理的数据以及相应的信息服务。用户使用该系统的时候,可以实现“按需索取、按用计费、无限扩展,网络访问”的效果。
        简单而言,用户可以根据自己的需要,通过网络去获得自己需要的计算机资源和软件服务。这些计算机资源和软件服务是直接供用户使用而无需用户做进一步的定制化开发、管理和维护等工作。同时,这些计算机资源和软件服务的规模可以根据用户业务变化和需求的变化,随时进行调整到足够大的规模。用户使用这些计算机资源和软件服务,只需要按照使用量来支付租用的费用。
      总而言之,云计算是继二十世纪八十年代大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一种巨变。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。
        随着科技不断地发展,社会的信息化程度越来越高,其中的新生力量――云计算也在高速发展,并且不断地在技术和商业层面有新的创新。即使目前对云计算的定义没有一个统一的定义,但是可能正是因为这样,现在云计算发展空间和创新空间还非常大。
        互联网自1960年开始兴起,主要用于军方、大型企业等之间的纯文字电子邮件或新闻集群组服务。直到1990年才开始进入普通家庭,随着web网站与电子商务的发展,网络已经成为了目前人们离不开的生活必需品之一。云计算这个概念首次在2006年8月的搜索引擎会议上提出,成为了互联网的第三次革命。
      近几年来,云计算也正在成为信息技术产业发展的战略重点,全球的信息技术企业都在纷纷向云计算转型。我们举例来说,每家公司都需要做数据信息化,存储相关的运营数据,进行产品管理,人员管理,财务管理等,而进行这些数据管理的基本设备就是计算机了。
      对于一家企业来说,一台计算机的运算能力是远远无法满足数据运算需求的,那么公司就要购置一台运算能力更强的计算机,也就是服务器。而对于规模比较大的企业来说,一台服务器的运算能力显然还是不够的,那就需要企业购置多台服务器,甚至演变成为一个具有多台服务器的数据中心,而且服务器的数量会直接影响这个数据中心的业务处理能力。除了高额的初期建设成本之外,计算机的运营支出中花费在电费上的金钱要比投资成本高得多,再加上计算机和网络的维护支出,这些总的费用是中小型企业难以承担的,于是云计算的概念便应运而生了。
      云计算这个概念从提出到今天,已经差不多10年了。在这10年间,云计算取得了飞速的发展与翻天覆地的变化。现如今,云计算被视为计算机网络领域的一次革命,因为它的出现,社会的工作方式和商业模式也在发生巨大的改变。
      追溯云计算的根源,它的产生和发展与之前所提及的并行计算、分布式计算等计算机技术密切相关,都促进者云计算的成长。但追溯云计算的历史,可以追溯到1956年,ChristopherStrachey发表了一篇有关于虚拟化的论文,因为正式提出虚拟化。虚拟化则是今天云计算基础架构的核心,是云计算发展的基础。而后随着网络技术的发展,逐渐孕育了云计算的萌芽。
      在上世纪的90年代,计算机网络出现了大爆炸,出现了以思科为代表以一系列公司,随即网络出现泡沫时代。
      在2004年,Web2.0会议举行,Web2.0成为当时的热点,这也标志着互联网泡沫破灭,计算机网络发展进入了一个新的阶段。在这一阶段,让更多的用户方便快捷地使用网络服务成为会联网发展亟待解决的问题,与此同时,一些大型公司也开始致力于开发大型计算能力的技术,为用户提供了更加强大的计算处理服务。
      在2006年8月9日,Google首席执行官埃里克·施密特(Eric Schmidt)在搜索引擎大会(SESSanJose2006)首次提出“云计算”(CloudComputing)的概念。这是云计算发展史上第一次正式地提出这一概念,有着巨大的历史意义。
      2007年以来,“云计算”成为了计算机领域最令人关注的话题之一,同样也是大型企业、互联网建设着力研究的重要方向。因为云计算的提出,互联网技术和IT服务出现了新的模式,引发了一场变革。
      在2008年,微软发布其公共云计算平台(Windows Azure Platform),由此拉开了微软的云计算大幕。同样,云计算在国内也掀起一场风波,许多大型网络公司纷纷加入云计算的阵列。
      2009年1月,阿里软件在江苏南京建立首个“电子商务云计算中心”。同年11月,中国移动云计算平台“大云”计划启动。到现阶段,云计算已经发展到较为成熟的阶段。
      万维网的发明与发展:
      发明者:蒂姆·伯纳斯-李
      博纳斯-李被认为是是世界互联网的发明者。博纳斯.李于1990年在欧洲核研究所任职期间发明了互联网,互联网络使得数以亿计的人能够利用浩瀚的网络资源。博纳斯.李并没有为自己的发明申请专利或是限制它的使用,而是无偿地向公众公开了他的发明成果,从而使网络以前所未有的速度获得发展。如果没有博纳斯.李的发明,也就没有今天的「WWW」网址。因特网可能还只是少数几个计算机专家的特有领域。
      芬兰技术基金会奖励他1百万欧元(120万美元)作为他为互联网作出的贡献
      互联网资料:
      互联网,即广域网、局域网及单机按照一定的通讯协议组成的国际计算机网络。互联网是指将两台计算机或者是两台以上的计算机终端、客户端、服务端通过计算机信息技术的手段互相联系起来的结果,人们可以与远在千里之外的朋友相互发送邮件、共同完成一项工作、共同娱乐。互联网是全球性的。这就意味着我们目前使用的这个网络,不管是谁发明了它,是属于全人类的。这种“全球性”并不是一个空洞的政治口号,而是有其技术保证的。互联网的结构是按照“包交换”的方式连接的分布式网络。因此,在技术的层面上,互联网绝对不存在中央控制的问题。也就是说,不可能存在某一个国家或者某一个利益集团通过某种技术手段来控制互联网的问题。反过来,也无法把互联网封闭在一个国家之内-除非建立的不是互联网。 互联网影响然而,与此同时,这样一个全球性的网络,必须要有某种方式来确定联入其中的每一台主机。在互联网上绝对不能出现类似两个人同名的现象。这样,就要有一个固定的机构来为每一台主机确定名字,由此确定这台主机在互联网上的“地址”。然而,这仅仅是“命名权”,这种确定地址的权力并不意味着控制的权力。负责命名的机构除了命名之外,并不能做更多的事情。   同样,这个全球性的网络也需要有一个机构来制定所有主机都必须遵守的交往规则(协议),否则就不可能建立起全球所有不同的电脑、不同的操作系统都能够通用的互联网。下一代TCP/IP协议将对网络上的信息等级进行分类,以加快传输速度(比如,优先传送浏览信息,而不是电子邮件信息),就是这种机构提供的服务的例证。同样,这种制定共同遵守的“协议”的权力,也不意味着控制的权力。   毫无疑问,互联网的所有这些技术特征都说明对于互联网的管理完全与“服务”有关,而与“控制”无关。   事实上,目前的互联网还远远不是我们经常说到的“信息高速公路”。这不仅因为目前互联网的传输速度不够,更重要的是互联网还没有定型,还一直在发展、变化。因此,任何对互联网的技术定义也只能是当下的、现时的。   与此同时,在越来越多的人加入到互联网中、越来越多地使用互联网的过程中,也会不断地从社会、文化的角度对互联网的意义、价值和本质提出新的理解。
      ###典型的云计算基础架构
      云计算架构主要可分为四层,其中有三bai层是横向的,分别是显示层、中间件层和基础设施层,通过这三层技术能够提供非常丰富的云计算能力和友好的用户界面,还有一层是纵向的,称为管理层,是为了更好地管理和维护横向的三层而存在的。下面介绍每个层次的作用和属于这个层次的主要技术。
        显示层
        这层主要是用于以友好的方式展现用户所需的内容,并会利用到下面中间件层提供的多种服务,主要有五种技术:
        HTML:标准的Web页面技术,现在主要以HTML4为主,但是将要推出的HTML5会在很多方面推动Web页面的发展,比如视频和本地存储等方面。
        JavaScript:一种用于Web页面的动态语言,通过JavaScript,能够极大地丰富Web页面的功能,最流行的JS框架有jQuery和Prototype。
        CSS:主要用于控制Web页面的外观,而且能使页面的内容与其表现形式之间进行优雅地分离。
        Flash:业界最常用的RIA(Rich Internet Applications)技术,能够在现阶段提供HTML等技术所无法提供的基于Web的富应用,而且在用户体验方面,非常不错。
        Silverlight:来自业界巨擎微软的RIA技术,虽然其现在市场占有率稍逊于Flash,但由于其可以使用C#来进行编程,所以对开发者非常友好。
        在显示层,大多数云计算产品都比较倾向HTML,、JavaScript和CSS这对黄金组合,但是Flash和Silverlight等RIA技 术也有一定的用武之地,比如VMware vCloud就采用了基于Flash的Flex技术,而微软的云计算产品肯定会在今后使用到Silverlight。
        中间件层
        这层是承上启下的,它在下面的基础设施层所提供资源的基础上提供了多种服务,比如缓存服务和REST服务等,而且这些服务即可用于支撑显示层,也可以直接让用户调用,并主要有五种技术:
        REST:通过REST技术,能够非常方便和优雅地将中间件层所支撑的部分服务提供给调用者。
        多租户:就是能让一个单独的应用实例可以为多个组织服务,而且保持良好的隔离性和安全性,并且通过这种技术,能有效地降低应用的购置和维护成本。
        并行处理:为了处理海量的数据,需要利用庞大的X86集群进行规模巨大的并行处理,Google的MapReduce是这方面的代表之作。
        应用服务器:在原有的应用服务器的基础上为云计算做了一定程度的优化,比如用于Google App Engine的Jetty应用服务器。
        分布式缓存:通过分布式缓存技术,不仅能有效地降低对后台服务器的压力,而且还能加快相应的反应速度,最著名的分布式缓存例子莫过于Memcached。
        对于很多PaaS平台,比如用于部署Ruby应用的Heroku云平台,应用服务器和分布式缓存都是必备的,同时REST技术也常用于对外的接口, 多租户技术则主要用于SaaS应用的后台,比如用于支撑Salesforce的Sales Cloud等应用的Force.com多租户内核,而并行处理技术常被作为单独的服务推出,比如Amazon的Elastic MapReduce。
        基础设施层
        这层作用是为给上面的中间件层或者用户准备其所需的计算和存储等资源,主要有四种技术:
        虚拟化:也可以理解它为基础设施层的“多租户”,因为通过虚拟化技术,能够在一个物理服务器上生成多个虚拟 机,并且能在这些虚拟机之间能实现全面的隔离,这样不仅能减低服务器的购置成本,而且还能同时降低服务器的运维成本,成熟的X86虚拟化技术有 VMware的ESX和开源的Xen。
        分布式存储:为了承载海量的数据,同时也要保证这些数据的可管理性,所以需要一整套分布式的存储系统,在这方面,Google的GFS是典范之作。
        关系型数据库:基本是在原有的关系型数据库的基础上做了扩展和管理等方面的优化,使其在云中更适应。
        NoSQL:为了满足一些关系数据库所无法满足的目标,比如支撑海量的数据等,一些公司特地设计一批不是基于关系模型的数据库,比如Google的BigTable和Facebook的Cassandra等。
        现在大多数的IaaS服务都是基于Xen的,比如Amazon的EC2等,但VMware也推出了基于ESX技术的vCloud,同时业界也有几个 基于关系型数据库的云服务,比如Amazon的RDS(Relational Database Service)和Windows Azure SDS(SQL Data Services)等。关于分布式存储和NoSQL,它们已经被广泛用于云平台的后端,比如Google App Engine的Datastore就是基于BigTable和GFS这两个技术之上的,而Amazon则推出基于NoSQL技术的Simple DB。
        管理层
        这层是为横向的三层服务的,并给这三层提供多种管理和维护等方面的技术,主要有下面这六个方面:
        帐号管理:通过良好的帐号管理技术,能够在安全的条件下方便用户地登录,并方便管理员对帐号的管理。
        SLA监控:对各个层次运行的虚拟机,服务和应用等进行性能方面的监控,以使它们都能在满足预先设定的SLA(Service Level Agreement)的情况下运行。
        计费管理:也就是对每个用户所消耗的资源等进行统计,来准确地向用户索取费用。
        安全管理:对数据,应用和帐号等IT资源采取全面地保护,使其免受犯罪分子和恶意程序的侵害。
      负载均衡:通过将流量分发给一个应用或者服务的多个实例来应对突发情况。 运维管理:主要是使运维操作尽可能地专业和自动化 ,从而降低云计算中心成本。
        负载均衡:通过将流量分发给一个应用或者服务的多个实例来应对突发情况。
        运维管理:主要是使运维操作尽可能地专业和自动化,从而降低云计算中心的运维成本。
        现在的云计算产品在帐号管理,计费管理和负载均衡这三个方面大都表现地不错,在这方面最突出的例子就是Amazon 的EC2,但可惜的是,大多数产品在SLA监控,安全管理和运维管理等方面还有所欠缺。
        举例
        接下来,将以Salesforce的Sales Cloud和Google的App Engine这两个著名的云计算产品为例,来帮助大家理解本文所提到的云计算架构:
        Salesforce Sales Cloud
        也就是之前的Salesforce CRM(客户关系管理),属于云计算中的SaaS层,主要是通过在云中部署可定制化的CRM应用,来让企业用户在很低初始投入的情况下使用上CRM,并且 可根据自身的流程来进行灵活地定制,而且只需接入网络就能使用。在技术层面上大致的架构:
        采用的主要技术:
        显示层:基于HTML、JavaScript和CSS这对黄金组合。
        中间件层:在此层,Salesforce引入了多租户内核和为支撑此内核运行而经过定制的应用服务器。
        基础设施层:虽然在后端还是使用在企业环境中很常见的Oracle数据库,但是其为了支撑上层的多租户内核做了很多的优化。
        管理层:在安全管理方面,Salesforce提供了多层保护,并支持SSL加密等技术,除此之外,其还在帐号管理、计费管理和负载均衡这三方面有不错地支持。
        Google App Engine
        App Engine属于云计算中的PaaS层,其主要提供一个平台,来让用户在Google强大的基础设施上部署和运行应用程序,同时App Engine会根据应用所承受的负载来对应用所需的资源进行调整,并免去用户对应用和服务器等的维护工作,而且支持Java和Python这两种语言。由 于App Engine属于PaaS平台,所以关于显示层的技术选择由应用的自身需要而定,与App Engine无关,关于App Engine在技术层面上大致的架构。
        采用的主要技术:
        中间件层:既有经过定制化的应用服务器,比如上面已经提到过的Jetty,也提供基于Memcached的分布式缓存服务。
        基础设施层: 在分布式存储GFS的基础上提供了NoSQL数据库BigTable来对应用的数据进行持久化。
        管理层:由于App Engine是基于Google强大的分布式基础设施,使其在运维管理技术方面非常出色,同时其计费管理能做到非常细粒度的API级计费,而且App Engine在帐号管理和负载均衡这两方面都有非常好地支持。
      ###云计算主要服务模式
        云计算以三种不同的服务模型提供,每种模型都满足一组独特的业务需求。这三种模型分别称为软件即服务(SaaS),平台即服务(PaaS)和基础架构即服务(IaaS)。
        SaaS
      软件即服务提供的应用程序可以通过Web访问,而不是由公司管理,而是由软件提供商管理。这使您的组织摆脱了软件维护,基础架构管理,网络安全,数据可用性以及与保持应用程序正常运行有关的所有其他运营问题的持续压力。SaaS计费通常基于诸如用户数量,使用时间,存储的数据量以及处理的事务数之类的因素。该服务模型在云计算中拥有最大的市场份额;根据Gartner的预测,到2021年,其销售额将达到1170亿美元[2]。SaaS的当前应用程序包括现场服务解决方案,系统监视解决方案,调度程序等。
        PaaS
        平台即服务位于基础架构即服务(IaaS)和软件即服务(SaaS)之间。它提供对基于云的环境的访问,在该环境中,用户无需安装和使用IDE就可以构建和交付应用程序(集成开发环境,这通常很昂贵。此外,用户通常可以自定义他们想要包含在其自己的功能中的功能。根据Gartner的调查,PaaS在这三种服务模式中的市场份额最小,预计到2021年将达到270亿美元的收入。在当今市场中,PaaS提供商提供诸如Microsoft Azure(也包括IaaS)之类的应用程序,Google App Engine和Apache Stratos。
        IaaS
        基础架构即服务提供了一种按需和通过网络获取计算功能的标准化方法。这些资源包括存储设施,网络,处理能力和虚拟专用服务器。这些按“现收现付”模式收费,其中根据诸如在一定时间内使用多少存储空间或消耗的处理能力之类的因素向您收费。在这种服务模型中,客户不需要管理基础架构,提供商可以保证合同规定的资源量和可用性。根据Gartner的预测,该服务模型预计在2018年将增长35.9%[2]。今天提供的IaaS服务包括Google Cloud Platform和Amazon EC2。
      ###云计算主要部署模式
      1.私有云(private cloud):云基础设施是一个客户单独使用而构建的,因而提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制。私有云可部署在企业数据中心中,也可部署在一个主机托管场所,被一个单一的组织拥有或租用。
      2.社区云(community cloud):基础设施被一些组织共享,并未一个有共同关注点的社区服务(如任务、安全要求、政策和遵守的考录)。
      3.公共云(public cloud):基础设施是被一个销售云计算服务的组织所拥有,该组织将云计算服务销售给一般大众或广泛的工业群体,公共云通常在原理客户建筑物的地方托管,而且它们通过提供一种像企业基础设施进行的灵活甚至临时的扩展,提供一种降低客户风险和成本的方法。
      4.混合云(hybrid cloud):基础设施是由2种或2种以上的云组成,每种云仍然保持独立,但用标准的或专有的技术将它们组合起来,具有数据和应用程序的可移植性,混合云有助于提供按需和外部供应方面的扩展。
      ###云计算是商业模式的创新
      2006年,当亚马逊第一次将其对象存储作为服务区售卖时,标志着云计算这种新商业模式的诞生。有人把云计算当作一种新的技术,其实没有反映出云计算的本质。云计算并没有用到什么新的技术,它用的虚拟化技术、网络技术、存储技术,十多年前就已经很成熟了。
      学术界认为云计算是产业界“制造”的一个概念,实际上是把并行计算、集群计算换了个名字,并非创新。个人认为,云计算的确是创新,但不是技术上的创新,而是商业模式创新,是将IT资源作为一种服务去售卖的新型商业模式。云计算的商业模式就如同当下的共享单车,计算资源可以随时随地即时获取,按需付费。
      “基建时代”构建壁垒
      最早使用云计算的用户来自游戏和网站两个行业。在网站兴起的时代,主机托管及租用、VPS(虚拟专用服务器)、租用空间等模式流行了很长时间。阿里通过收购万网,快速取得领先地位。最早使用云计算的游戏行业用户,则从网页游戏开始。游戏巨头Zynga在腾讯云就拥有庞大的机器集群。云计算的快速发展,得益于2012年起手机游戏市场的爆发式增长。
      手游行业之所以在云计算领域第一个“吃螃蟹”,是由其特点决定的:生命周期短,租用模式最划算;资源随时获取,有利于快速开发、快速迭代;用户爆发式增长,需要很强的资源弹性;分区分服、架构简单,使用虚拟机即可。手游用户大规模采用云计算的同时,这种模式在互联网行业逐渐得到认可,而且在App流行时出现了一轮爆发式增长,大家都认同云计算模式,几乎没有行业用户采取购买机器的托管方式了。2016年,视频直播爆发,对云计算提出新的需求。当然,直播也属于互联网领域。
      云计算的初创时代,也是基建“大跃进”时代,参与方纷纷自建数据中心,在云计算之前,做机房建设的几乎都是通信运营商或传统IDC(互联网数据中心)厂商。到了云计算的爆发期,各大云厂商开始大规模建设自己的数据中心,不仅有国内的节点,还有国外的节点,俨然在进行数据中心建设的“军备竞赛”。
      除了硬件设施以外,还有大量软件基础设施在这一阶段开始成熟,譬如防DDOS(分布式拒绝服务)攻击的基础能力、各类云端数据库、域名解析、CDN(内容分发网络)、对象存储、负载均衡能力、音视频直播能力等。云计算领域的竞争,除了比拼基础设施外,还比拼运营能力。基础设施和运营能力的成熟,标志着云计算由单纯的售卖虚拟机,升级到提供完善的IaaS(基础设施即服务)产品和服务。互联网企业在云计算领域逐步构建起壁垒,导致传统的IDC厂商和IT厂商很难对其造成威胁。
      “应用时代”寻找增量
      经过前期发展,云计算形成了产业生态闭环,大部分都应用于“泛互联网”领域。但新的商业模式如果要成为社会主流,理应渗透到各行各业。从2016年后期开始,云计算向其他行业渗透的速度明显加快,云计算开始进入“应用时代”,呈现出一些新的特征,并催生新的模式。
      有人认为,传统企业使用云计算带来了巨大的市场机会,传统IT行业的万亿级市场将全部转成云计算,真的会这样吗?从成本、价值和技术等角度来看,企业没有太大动力使用云计算。实际上,如果企业使用云计算,将面临组织架构调整。而许多行业的存量系统资源都难以实现云化。数据结构一旦变化,许多岗位会随之消失,企业难以接受,那是一项不可能完成的任务。
      传统企业使用云计算的“主力”在其增量市场,通过传统业务流程和云计算深度融合,发挥化学反应,催生新的商业模式。比如,工程机械行业主要的商业模式是租用,而要实现租用,就得对租用的设备进行完善的监控,需要企业具有云计算、大数据、IoT(物联网)等能力。
      在云计算成熟之后,相关商业模式开始出现。又如,三一重工依靠其旗下的树根科技,结合云计算、大数据、IoT能力,实现了由单纯的设备制造商向设备运营商的转变。他们并不是把公司内部的OA(办公自动化)系统全部“搬”到云上,而是选择在新兴领域与云计算结合,创造出新的商业模式。实际上,这种模式就是目前非常流行的“跟踪经济”,广泛应用于医疗设备、能源等领域。放弃存量,寻找增量,或许能发现新的蓝海市场。
      融合新生态带来新市场
      在云计算的“基建时代”,其主要服务模式是IaaS(基础设施即服务);在新的时代,可能我们要改变IaaS、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等提法,因为它们是云计算早期的产物。云计算发展到今天,已经很难清晰地区分IaaS、PaaS和SaaS,三者之间的界限越来越模糊。
      云计算逐渐从一种服务变成像电一样的公共资源。而要成为资源,必须具备一些资源化的特征。比如,它应该是细粒度、可度量的,有统一的方式去获取。目前,API(应用程序编程接口)是互联网企业提供云计算的主要方式,成为云计算发展的一个重要趋势。所有的服务,几乎都可由统一的API来获取,就像电能通过一个插座(socket)获取一样。让大部分人理解云计算可以从物理机器过渡到虚拟机器,大约用了十年时间,现在这种观念又需要从虚拟机器转变成资源。
      云计算的“基建时代”结束后,逐步渗透到更多行业和领域。在“基建时代”,云计算本质上还是传统IT(Information Technology,信息技术);到了“应用时代”,它变成新的IT(Intelligence Technology,智能技术)。在云计算发展早期,它与大数据是割裂的。而到了应用时代,云计算、大数据和AI(人工智能)开始深度融合。
      就像一个人,AI是大脑,云计算是骨骼,大数据是血液,三者密不可分。腾讯公司董事长兼首席执行官马化腾认为,未来的互联网,是传统企业在云端通过人工智能来处理大数据。它描绘了未来云计算的主要形态,就是融合发展,不能用割裂的观点看待云计算、大数据和人工智能,而应将它们看成一个整体。
      未来,云计算服务商应该而且只能专注于基础能力建设。因为云服务市场的大小并不是由云服务商的直接客户决定,而是由云平台的整个生态系统规模决定。可见,云服务市场的竞争要素,由以往的基础设施能力和运营水平,变为云计算、大数据、AI的融合能力以及生态规模,由单纯的厂商之争变成生态之争。
      得生态者得天下,产业的分工细化是必然趋势。传统的云计算厂商,会逐渐由全方位的云计算解决方案服务商演变成云计算资源提供商。在此基础上将产生一批新的云应用服务商,比如物联云、制造云的服务商,或者某个垂直领域的AI服务商。云计算和传统产业发生“化学反应”将催生出新市场,具有广阔的发展空间。
      ###典型的云计算产品
      云计算的出现被认为是信息产业的一大变革,更是给国内企业一次重新布局的机会,可以看到,国内的华为、中兴、腾讯、阿里、联想、浪潮等企业都相继提出自己的云计算战略规划,并在云计算技术和市场都进行了全面的布局。
      AWS Global Infrastructure(AWS 全局基础设施)
      在全局基础设施中有3个很重要的概念。第一个是Region(区域),每个Region是相互独立的,自成一套云服务体系,分布在全球各地。目前全球有10个Region,北京的Region已经在内测当中,不久就会开放使用。
      第二个是Availability Zone(可用区),每个Region又由数个可用区组成,每个可用区可以看做一个数据中心,相互之间通过光纤连接。
      第三个是Edge Locations(边缘节点)。全球目前有50多个边缘节点,是一个内容分发网络(CDN,Content Distrubtion Network),可以降低内容分发的延迟,保证终端用户获取资源的速度。它是实现全局DNS基础设施(Route53)和CloudFront CDN的基石。
      ##阿里云
      阿里云创立于2009年,是全球领先的云计算及人工智能科技公司,为200多个国家和地区的企业、开发者和政府机构提供服务。阿里云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。2017年1月阿里云成为奥运会全球指定云服务商。阿里云在全球21个地域开放了63个可用区,为全球数十亿用户提供可靠的计算支持。
      ###我国云计算产业现状
      云计算基础设施优势明显
      根据2019年11月住房和城乡建设部发布的《云计算基础设施工程技术标准》(GB/T51399-2019),云计算基础设施指的是由硬件资源和资源抽象控制组件构成的支撑云计算的基础设施,包括为云服务客户提供计算、存储、网络、安全资源所需的软硬件设备及云管理平台。云计算基础设施包括了公有云基础设施、私有云基础设施和混合云基础设施,目前以公有云基础设施和私有云基础设施为主。
      云计算IT基础设施与传统IT基础设施有明显的区别,云计算IT基础设施的优点包括用户不需要再花费大量投资用于硬件、软件和开发团队的建设,只需要支付一定的租赁费用,为用户节省大量的成本。传统IT基础设施因为与服务器高度关联,如果出现意外,工作可能停止。
      随着我国互联网、云计算、数据中心的发展,市场对于云计算基础设施建设需求高涨,中国云计算IT基础设施市场规模持续增长,2019年中国云计算基础设施市场规模达1400亿元。由于公有云具有成本低,无需购买硬件或软件,仅对使用的服务付费。无需维护,维护由服务提供商提供,基本功能完善等特点,再加上中国的云服务商对公有云市场的大规模投入及宣传,对公有云服务进行内容的创新和服务节点的扩张,公有云计算基础设施市场规模持续增长,2019年达到855亿元。得益于我国互联网、大数据、人工智能等行业的快速发展,市场对IT基础设施的需求也呈现快速增长的状态,客户对云计算的接受度逐步提高,越来越多企业选择从传统IT架构向云端迁移。中国各IT基础设施提供商的云基础设施的收入比例在不断上升,中国云基础设施的收入规模在整体的IT支出占比逐年提高,2019年达到5%。占比较小,有较大的上升空间。公有云和私有云朝融合统一发展
      中国云计算服务市场起步相对较晚,但良好的政策环境、高度发展的互联网产业以及传统企业的数字化转型浪潮,为中国整个云基础设施市场的起步营造了一个良好的外部环境。
      公有云与私有云计算基础设施同样有较大区别。在中国云计算行业发展早期,中国的公有云服务只是提供基本的资源层服务,对企业在云上业务的支持有所欠缺,无法满足大型企业、政企客户更为多样的IT需求;其次,私有云更能满足企业对IT资源的安全性和可控性的要求,私有云不仅能有效利用公司现有的硬件资源和软件资源,其资源的专属性使得客户可以对数据、安全和服务质量实施更有效的控制,但中国的云服务商在过去几年对公有云市场的大规模投入及宣传,对公有云服务进行内容的创新和服务节点的扩张,使得公有云吸引了大量的企业级客户,整个公有云基础设施市场呈现着快速增长的态势。伴随着公有云与私有云之间的迁移和扩容的简化,未来公有云和私有云的融合统一将更为显著。
    展开全文
  • 计算机安全存储中云计算技术应用 摘要大数据时代背景下信息存储问题受到人们的广泛关注如何提高信息存储的安全性是确保各类数据有效共享和充分利用的关键计算机存储数据信息时受系统缺陷恶意攻击人为操作失误的...
  • 随着科学技术的不断发展,云计算技术已广泛出现在日常的...并针对云计算的结构及特点,从个人级、企业级等方面,论述了云计算技术在实 际中的典型应用。本文旨在强化云计算技术的认识,并为相关领域的研究提供参考资料。
  • 资源是新技术专题论文论文有30页左右,主要是叙述云计算与大数据平台相关内容,资源内容丰富,可适当选择自己所需。
  • 计算机应用论文云计算技术在档案馆中的应用探讨.pdf
  • 标题云计算技术架构主要是从服务商的角度来介绍云计算的技术架构 一般来说大家公认的云计算架构可以分为基础架构层、中间层、和应用层三个层次 这三层对应的服务分别为Iaas、Paas和Saas 在基础架构层中,积累了大量...

    以下为自己个人做的笔记,不带有商业性质,纯粹交流分享学习资料,如有侵权,请联系作者,作者看到会第一时间删除,如有侵权敬请见谅。

    2.1云计算架构概述

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    云计算技术架构主要是从服务商的角度来介绍云计算的技术架构
    一般来说大家公认的云计算架构可以分为基础架构层、中间层、和应用层三个层次

    这三层对应的服务分别为Iaas、Paas和Saas

    在这里插入图片描述

    在基础架构层中,积累了大量的主机、存储设备、网络设备及其他基础设施,基础架构层通过虚拟化技术将所有可用的资源统一虚拟为资源池中的虚拟资源,例如,将各种可用的计算设备,统一虚拟化为虚拟池中的计算资源,将存储设备统一虚拟化为虚拟池中的虚拟资源,将网络设备统一虚拟化为资源池中的网络资源。
    通过虚拟的资源池,云服务提供商就可以按照用户需求向用户提供计算能力、存储能力、网络等IT基础能力服务。

    例如,用户可以对硬件的性能进行定制,例如cpu的核数,内存大小,硬盘容量、带宽等,当用户订购这些资源时,云计算服务商直接将订购的份额打包给用户,从而实现了Iaas基础设施服务。
    在这里插入图片描述

    在基础架构层的基础上,不同的厂商通过中间件,数据库,访问控制,负载均衡等手段,根据自己的云计算解决方案,构建云计算的平台,因此,中间层又称为云平台层

    通过中间层,云服务提供商能够提供Paas服务,平台即服务。

    在云计算中,Paas提供的相关的开发框架、中间件、数据库,消息传递和队列等功能,允许开发人员使用支持的编程语言和工具。在平台上构建运用程序,通过Paas云服务,提供商可以为用户提供一整套开发运营应用软件的支撑平台

    如果以传统计算机架构中的硬件加操作系统,开发工具加应用软件的观点来看,那么,云计算的平台层可以向用户提供类似操作系统和开发工具的功能
    例如,用户可以向云服务提供商申请一台装有Linux操作系统,mycycle数据库(这里没听懂讲的是什么数据库 ) 的服务器,同时,由于中间层在基础架构层上,用户也可以对服务器的配置进行定制。

    在云计算架构的中间层中集成了负载均衡,访问控制,工作流和服务总线等技术,能够满足大量用户的服务需求。

    在这里插入图片描述
    应用层是云服务技术架构中最上面的一层,云服务提供商可以在应用层中部署各种企业运用模板,如面向企业的IM、oa、cim、erp,也可以部署适合软件开发的应用模板,例如diworks,配置管理等服务,

    当然,云服务提供商也可以在应用层提供各种接口服务,如人脸识别,语音攥写、图像识别等,向用户提供Saas服务,在使用Saas服务时,用户无需投入大量资金来建设软硬件平台和无需维护平台。

    只需要支付一定的租赁费用,就可以通过互联网享受相应的服务,整个系统的维护由云服务商来完成,通过互联网,租户可以直接调用可用的Saas云服务,提供运用的部署速度,降低实现和升级的成本。

    在这里插入图片描述

    在云计算架构中,除了提供Iaas、Paas、Saas的基础架构层,中间层和应用层三个架构层以外,还能从中间层中分离出一个纵向的,维护三个层次的管理层。
    尽管云管理层并不能向租户提供具体的服务,但却是云计算中架构中最核心的部分,为三个横向层提供服务,由于使用的技术方案不同,各个云计算服务提供商的云管理层的内容也不尽相同,以腾讯云为例,其管理层中包含账号管理、配置管理、计费管理、安全管理、流程管理、运维管理、SLA监控管理和API监控接口等诸多管理,账号管理对用户和用户组的身份和访问权限进行有效管理,使其能够在安全的情况下安全的登录。

       账号管理,对账号和用户组的身份进行管理,使其能够在安全的情况下进行方便的登录。
       配置管理,对与用户相关的配置信息进行管理、记录、和跟踪。配置信息包括虚拟机的部署,配置、和应用的设置信息等。
       安全管理全面保护系统中的IT资源,如账号、信息,使其免受犯罪分子和恶意程序的侵害。
       流量管理,对云计算的各种流量进行管理。由于云计算支持泛网络访问,能够按需弹性满足用户需求,因此,就必须利用底层API对各个模块进行监控,度量,和管理。
       在云计算架构中,运维管理主要涉及系统的自动维护,能源管理和事件监控,使事件操作尽可能的专业和自动化,降低云计算的运维成本。
       计费管理,利用底层监控系统所采集的数据来统计用户所使用的资源和服务,例如,所消耗的cpu时间和带宽,调用某个付费API的次数,提供完善,详细的报表,从而准确的向用户索取费用
       SLA监控,负责对各个层次中运行的虚拟机,服务,进行性能方面的监控,使他们在运营时能够满足预先设定的SLA。
    

    这堂课,我们介绍了云计算技术的架构。在后续的课程中,我们将会对各个知识点的内容进行详细讲解。

    下面哪项不属于云计算的技术架构层?A.基础架构层B.消费层
    C.中间层 D.应用层
    B
    云架构中的中间层对应的服务是?A.SaaS B.IaaSC.PaaS D.以上三个选项都是
    C

    以下不属于中间层集成的技术的是?A.负载均衡B.访问控制C.工作流D.计算虚拟化
    D

    2.2虚拟化技术

    在这里插入图片描述

    虚拟化是对物理资源的抽象,是资源的一种逻辑表示,因而不受物理限制的约束。

    接下来根据具体资源类型,我们将从计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化这三个方面分别进行详细介绍。

    计算虚拟化

    在这里插入图片描述

    在引用虚拟化以前,我们的每台机器运行是单一的操作系统,系统上安装的软件必须与硬件资源强耦合,其缺点很明显,资源的利用率低,系统的扩展性与容错性都很差。而在引入虚拟化以后,我们以VMvare的裸金属架构为例,虚拟化层直接运行在硬件上,对底层硬件进行管理和操作。而在虚拟化层以上,运行的虚拟机,每台虚拟机包括了虚拟化的资源、Guestos和应用等,而计算虚拟化则为虚拟机提供了CPU和内存资源的抽象,计算虚拟化可以将主机的单个物理盒虚拟出多个visual CPU,这些visual CPU本质上就是运行的进程,对于内存也相似的,我们把物理机上面的内存进行逻辑划分出多个段,供给不同的虚拟机使用,而每个虚拟机看到的都是自己独立使用的一个内存,在虚拟化以后,软件与硬件实现了结偶合,因而扩展性和容错性都大大的增强。我们可以实现故障迁移和弹性扩展等。

    在这里插入图片描述

    我们可将计算虚拟化技术分为全虚拟化和半虚拟化两类,全虚拟化也成为原始虚拟化技术,它的特点是Guestos直接运行在虚拟化层上,无需进行任何修改。Hypervisor运行在Guestos和裸硬件之间用于工作协调,例如一些受保护的指令必须由还Hypervisor来捕获处理,而半虚拟化则需要对guestos做一些修改,使guestos意识到自己是处于虚拟化环境的,但是它的优点是半虚拟化提供了与原始操作系统相近的性能。

    在这里插入图片描述

    下面我们以KVM为例,介绍目前主流的计算虚拟化技术方案,自Linux2.6.20起,KVM作为Linux内核模块发行,每个虚拟机VM都被作为通过Linux进程管理进行调度,KVM是一种全虚拟化技术,其中KVM内核负责CPU与内存的虚拟化,但KVM本身并不能模拟其他设备,因此我们还必须有个运行在用户空间的工具才行。而kvm的开发者选择了比较成熟的开源虚拟软件,quick emulate即qemu负责i/o的虚拟化,以及对网卡磁盘等设备进行模拟, kvm加上qmu之后,才形成了完整意义上的计算虚拟化。由于Qemu具有性能优易扩展易管理的优势,多厂商逐渐从其他的虚拟化平台迁移到kvm平台,例如全球最大的云服务供应商,正在逐渐将其虚拟机重建向kvm迁移。

    在这里插入图片描述

    计算虚拟化提供了对CPU和内存资源的抽象,而存储虚拟化则提供了对存储资源的抽象。

    在当今的企业环境中,数据具有规模大,增长速度快,备份恢复需求高等特点,因此存储系统的虚拟化管理也极为重要。广义上来说,存储虚拟化是将整个云系统的存储资源进行统一整合管理,将为不同用户分配各自的存储空间,其中底层的物理存储资源可以是不同类型的物理存储,通过虚拟化整合成统一的存储池,存储池中的虚拟存储,通过SAN向上层的虚拟机提供存储服务。这样的设计有几个优点,首先在物理存储存,我们可以整合多种抑制的存储资源,摆脱了物理容量的限制。其次在虚拟存储层,我们通过统一的接口向上层虚拟机提供存储空间,因此物理存储的改变不影响上层应用,同时如何整合抑制的存储硬件,这类复杂的系统问题对用户来说也是透明的。存储虚拟化的具体实现方案有不同的层面,在这一小节我们不再赘述,而在后续章节我们将会进行详细的介绍。

    在这里插入图片描述

    网络虚拟化提供了对网络资源的抽象,网络虚拟化可以在物理网络上虚拟多个相互隔离的虚拟网络,从而使得不同用户之间使用独立的网络资源切片。例如通过网络设备的虚拟化,比如虚拟网卡和虚拟网关,每个虚拟机配置一张虚拟网卡,这些虚拟网卡也有独立的MAC地址IP地址等,所有的虚拟网卡都会通过一个虚拟交换机,虚拟交换机在和一个物理网卡相连,物理网卡通过物理交换机和外界通信,这样我们就实现了多个虚拟机共享一块物理网卡的功能。网络虚拟化具有提高网络资源利用率,实现弹性的网络这样一些优势。
    在这里插入图片描述

    网络虚拟化的实现方式有两种形式,一种是纵向分割,一种是横向整合。所谓纵向分割是指在一个物理网络上模拟出多个逻辑网络,例如微软等纵向分割,它使得多种应用可以承载在一张物理网络上。例如我们通过纵向分割的网络虚拟化,可以使纵向分割的网络虚拟化可以使得不同企业机构相互隔离,但这些机构可以在同一个网络上访问自身的应用,从而实现了将物理网络进行逻辑纵向分割,虚拟化为多个网络。横向整合是指将多个物理网络设备整合成一个逻辑网络,通过使用网络虚拟化技术,**用户可以将多台设备相连,**横向整合起来,组成一个联合设备,并将这些设备看作单一设备进行管理和使用。那么通过这两种不同的形式,我们就可以实现不同需求的网络虚拟化。

    关于虚拟化的定义说法错误的是?A.虚拟化是资源的逻辑表示B.通过虚拟化可以用与访问抽象前资源一致的方法访问抽象后的资源C.虚拟化不受实现、地理位置或底层资源的物理配置的限制D.云计算中的虚拟化不包括网络虚拟化
    D
    关于计算虚拟化说法正确的是?A.虚拟化前软件与硬件资源可以解耦,也可实现故障迁移和弹性扩展B.拟化可以提供虚拟的CPU与内存资源池,实现多VM共享C.虚拟化前每台机器运行单一操作系统,因此资源利用率很高D.虚拟化层不能直接运行在硬件上
    B
    以下关于存储虚拟化说法不正确的是?A.存储虚拟化只能在主机服务器上实现B.存储虚拟化将物理存储资源进行整合,作为虚拟存储提供给用户C.物理存储的改变不影响上层应用,同时隐藏了系统复杂度D.可整合多种异质的存储资源,从而摆脱了物理容量的局限
    A

    2.3中间件技术

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    它的目的主要是向应用开发者提供通用的服务和编程的接口,然后隐藏了独立于应用的那些复杂的操作系统和硬件的细节。

    在这里插入图片描述
    这张图是云计算的体系结构图,比较大也比较全,这里面哪些是属于中间件内容呢?首先第一个,云中介也就是服务的适配中转汇聚和仲裁属于中间件。其次软件的基础设施,比如说它的接入分布式处理,以及数据管存储组织等等,这些都属于中间件。最后系统的监控预警,管理隐私以及安全等等,这些也可以作为中间件提供。在这里插入图片描述

    Hadoop主要提供供两大功能,第一,数据的并行分布式处理。第二就是分布式存储的功能。

    Hadoop是雅虎公司对谷歌公司的map-reduce框架的一个再实现,并且开源他目的是在低成本的商用硬件上部署来支撑数据密集型计算,得到了很多公司的广泛使用,包括国外的谷歌、Facebook、亚马逊的国内的百度、腾讯云、阿里巴巴等等,它有两大最重要的组建。第一个是 hdfs也就是Hadoop分布式文件系统。第二个是map数据库,并且分布式编程框架,不管是hdfs还是map-reduce,它的一个重要的特点都是容错。
    在这里插入图片描述
    我们首先介绍hdfs。
    hdfs由一个namenode和多个datanode来组成。数据存储的时候会被切分成多个块,分散存储在多个datanode上,同时每一个数据块都会存多个备份,缺损情况下一个数据块会有三个备份,当然备份数是可以配置的。
    这里面有两大目的:

    第一,提高数据的可用性,也就是说当某个data node失效的时候,那么相应的数据块可以从别的data notes上获得。
    第二个,提高数据服务的可靠性。当某个data
    note比较忙的时候,为了提高数据服务的响应速度,我们可以从其他备份节点上获得数据服务。

    Windows是有三大功能,首先存储元数据,第二个是管理运营空间,第三个就是接受从 data note来的 heartbeat和block report。Block report比较好理解heartbeat的目的同样的是提高整个文件系统的健壮性,也就是说 data node会按照一定的时间周期来发送健康状态给 namenode

    如果namenode在一定的时间内某没有收到某个datenote的 heartbeat信息的话,那么它就会找其他可用的 data
    note资源来取代这一个data node,并存储相应的数据块,从而提高数据服务的可用性和可靠性。

    在这里插入图片描述

    客户端想要检索数据的时候,他首先要跟namenode联系,从而获取具体文件块的组成,同时确定每一个文件块存储的位置,而真正的数据传输是把直接发生在 hdfs client 端 和datenote之间的。

    在这里插入图片描述

    map reduce是一种高效的并行分布式计算框架,它由一个master节点和多个worker计算节点组成,计算的时候,数据将会被拆分成多个split,然后分发到多个worker上去执行map函数
    在这里插入图片描述

    在执行map函数的过程中,这些节点之间应该是独立完成的,不应该进行通信,这些map函数的输入应该都是key value,然后输出也是key value。
    在这里插入图片描述

    各个worker节点的中间,结果将会经过combine、shuffle和short的过程,最后汇总到一个或多个 work计算节点上去执行这个reduce函数,进行最后数据的汇总,并输出最终的结果。
    在这里插入图片描述

    在这个过程中,所有的数据流都是直接发生在计算节点,也就是work节点之间

    在这里插入图片描述

    而所有的控制信息都是由master的节点来发出。

    从这个过程我们可以看到,首先map-reduce是能够自动的实现并行和分布式处理的功能,同时它也提供了容错,也就是说其中一个map任务或者reduce任务在给定的一个时间内没有完成的话,那么他就会被kill掉,然后启动另外一个节点来运行,当然在其多次启动之后还没有获得结果,那么它整个计算任务就会失败。从这个过程我们也可以看到,那也就是这个计算框架为用户提供了两个编程接口,一个是map函数,一个是reduce函数。
    接下来讲一个经典的例子:
    在这里插入图片描述

    首先我们用 map-reduce里面一个经典的例子,就是word count功能展现这个map-reduce是怎么样工作的。假设我们有三个文件,文件0内容是hello world,文件一,hello map-reduce,文件二byebye。这三个文件因为太小所以我们不再进行拆分。
    在这里插入图片描述

    然后每个文件都会分到一个worker上去上去执行 map函数。

    我们讲了map,函数的输入是keyvalue流,然后输出也是keyvalue流。那么,这时候文件它读进来的时候是怎么转换成一个keyvalue呢?他的做法就是把它的行的偏移作为 key,然后行的内容作为它的value来进行处理。比如说对文件名来讲,它的第零行是hello world。所以key是零value是hello world,然后他的输出是个keyvalue。

    那么在 map函数里面hello出现了一次,然后这个world也出现了一次,所以输出了两个键值对作为第一个map函数的中间结果。在这里插入图片描述
    而第二个map函数也是输出了两个中间结果,分别是hello1,map-reduce,1在这里插入图片描述
    第三个,由于它的输入是byebye。这两个词正好是同样的词,所以它出现了两次,只输出一个keyvalue对。在这里插入图片描述

    key是bye,value是2,然后这一个结果经过combine、shuffle和short之后,分发到reduce上去执行汇总,然后得到了结果是hello两个,world一个,然后map-reduce1个,bye两个。
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    第二个例子其实是我们身边的例子,我们都经常去超市购物。超市其实是会把所有的购物的信息都会保留下来,然后它可以进行一个统计分析。在这里面假设我们过去的一个月里面的销售记录可以划分成三个split,也就是说数据划分成三个partition,每一个partition将会分发到 map上去执行map函数。然后map要进行一个统计,比如说在他所分析的这一个partition里面,到底item1买了多少,item2买了多少次,然后进行汇总,最后把结果输出,所有的 item及其销售情况都会输出。

    我们看一下动画过程。
    在这里插入图片描述

    通过这个过程大家可以看到,我们这里只启动了一个reducer,然后对所有的item进行汇总。比如说item1分别出现在第一次,他确实里面出现了一次,然后在第二个partition里面出现了2次,第三个partition里面出现了3次,就一共是6次。在这里面我们只启动了一个reduce,也就是而其实在运行过程中,我们到底要启动多少个mapper和多少个reduce都是完全是由应用的计算量来决定的,我们可以在配置文件里面去指定,在运行过程中到底要启动多少的map和多少的reduce,并不是说越多越好,因为每一个启动你都要涉及到的是启动时间,运行及其通信的代价。这个是跟应用有关的。

    假设我们这reduce是按照key来一个key启动一个reduce的话,那么我们可以启动多少个reduce?这里一共有item1、item2、item3、item4、item5。所以我们可以一共启动5个 reduce,分别输出item1多少次,item2多少次,item3多少次,item4多少次,最后的结果是一样的,但是我们所启动的reduce的个数是不一样的。

    在这里插入图片描述
    计算机是一门工科,所以动手是最重要的。这里有一个实验,相应的流程很详细,只有做一遍,你才真正体会到这一个框架到底是怎么回事。

    下面哪项不属于中间件?A.云中介中的服务中转B.软件基础设施中的接入管理C.系统监控和预警管理D.计算设备
    D

    以下关于Hadoop说法正确的是?A.Hadoop是Yahoo对Google的Map-Reduce的再实现 B.Hadoop是非开源软件C.HDFS是Hadoop唯一的组件D.三个选项都不对
    A

    以下关于HDFS说法不正确的是?A.HDFS由1个Namenode和多个Datanodes组成 B.为了节省空间,Datanode中每个数据块只有1个备份C.数据块的备份机制能够提升数据的可用性和服务的可靠性D.存贮元数据是Namenode的重要功能之一
    B

    2.4 云计算管理平台

    2.4.1 云计算管理平台概述

    在这里插入图片描述

    2.4.2 云计算管理平台-OpenStack

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    下面哪项不属于OpenStack核心项目的是?A.ComputeB.IdentityC.MemoryD.Storage
    C

    以下关于OpenStack的说法正确的是?A.OpenStack是NASA和Rackspace合作研发并发起的开放源代码项目 B.OpenStack是非开源软件C.国内暂无厂商支持OpenStackD.OpenStack的参与者很少
    A

    以下说法不正确的是? A.OpenStack的功能和技术已经较为成熟 B.国防科技大学的银河麒麟云服务平台是基于OpenStack开发的C.OpenStack适用于面向所有行业的公有云平台D.OpenStack不同模块之间的兼容性非常好
    D

    2.4.3 云计算管理平台-K8S

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    下面哪项不属于K8S的特点?A.简化应用部署B.健康检查和自修复C.服务发现和负载均衡D.降低硬件资源利用率
    D

    以下关于K8S的说法正确的是?A.K8S不支持负载均衡功能B.K8S是Python语言开发的C.K8S是在Docker出现后才有的技术D.K8S可用于管理Docker集群
    D

    以下关于Docker的说法不正确的是?A.Docker是基于Python语言开发的 B.Docker是容器技术的一种实现C. Docker可以支持不同的操作系统D.Docker是开源的
    A

    2.4.4OpenStack和K8S的比较

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    虚拟化的模式,它虚拟机是虚拟的CPU,虚拟出来硬件资源,在每个虚拟机里面是单独部署操作系统的。而在容器化的模式上面,他是共享整个主机的操作系统,并在上面形成一个一个的容器,每个容器里面单独部署相应的应用APP。

    由此可见,虚拟机是一个隔离程度更深的一种虚拟化的方式,而容器相对来讲它只在应用层面进行隔离,因此容器是更加适用于轻量级,启动更快,可移植性更好。

    我们可以进一步以另一个Linux为例,我们来看一下容器跟虚拟机之间它在隔离的深度方面的不同。首先我们可以看一下,比如说另一个是我们有多用户的产品,每个用户他有单独的文件的空间,同时它的也可以有单独的进程这方面的隔离,但是这种隔离是相对的,只能说a用户不能删b用户的进程,但是a用户能够看到b用户的进程。
    而容器则是在此基础上进一步实现了进程的完全隔离。这个时候 a容器跟b容器要各自的安装自己的应用APP,同时 a容器的用户是看不到b容器用户的进程的,可见容器的隔离化的程度是比多用户是更深入一层,而虚拟机则更进一步。不同的虚拟机是要独立的安装操作系统,他们的操作系统可以是不一样的。从这个意义上来讲,虚拟机比较笨重的,一个虚拟机的镜像一般都是几十g到甚至几百g,容器的镜像往往就是几十兆到几百兆。
    在这里插入图片描述

    左表是一个容器跟虚拟机之间的对比表这个表分别从启动的速度,硬盘的使用、硬盘的占用,还有它的性能以及系统的支持量的角度,来区分它们的区别。这里面接近原生指的是你用容器跟没有容器,其实速度上是差不了多少的,可见他是容器对性能的影响是很少的,但是心里机对性能的影响是比较大的。通过心理系的同学都知道,当你在一个操作系统主机上面装不同的虚拟机,然后虚拟机里面在跑程序的话,它速度是比较慢的。
    右边对左表一个更细化的展示,他有更多的性能指标方面的比较。

    在这里插入图片描述

    在部署层面来看的话,OpenStack是基于Iaas层面的部署,而k8s是基于paas方面的部署,正因为他们的部署是一个下层跟上层之间的关系,于是人们就有可能想当然的想说,我能不能在一个系统上面先部署OpenStack后部署k8s?这是不行的。虽然他们可以互相签到,但是他不能像我们计算机网络一样一层一层的往上部署,因为这样部署是没有意义的,他们是两个相互独立的两种云平台的管理技术。

    在这里插入图片描述
    从部署的难易程度来讲,K8S+Docker的话,它的部署是比较容易的。因为K8S是由谷歌主导的,所以它在应用性方面做的是比较好的。K8s它既可以在 Linux上面部署,也可以在window还有IOS上面部署,它每个屏每个操作系统它都有相应的部署上面部署软件的,而我们的OpenStack可能只能在Linux上面部署,当然对OpenStack管理的虚拟机,当然也有是在window上面的虚拟机,但是这跟OpenStack是没关系的。它k8S是的不一样,k8S的本身它就可以在window上面部署,同时也有window版本的docker,这两种技术可以相互的嵌套。

    比如说我们可以在主机上面先部署k8s然后再不加上容器,然后在容器里部署Openstack再部署虚拟机,理论上是可行的,但是没有实用意义。因为虚拟机是一个更底层的虚拟化,你把一个更底层的虚拟化部署在一个只是应用层隔离的容器里面,没有意义。

    另外一种是比较有意义的部署,就是我可以在主机上面部署open stack,部署虚拟机,然后虚拟机当然是受Openstack管理,然后我在虚拟机里面部署K8S部署容器。这也许是Openstack支持容器的一种办法。
    在这里插入图片描述

    在适用场景方面也有所不同,OpenStack已经是大规模商业化的平台,它更适合于通用云、综合云,当然它也能够应用于私有云、义工云、行业云,这也是能用的,但是它更是从它的优势来讲,通用云平台上面它是更适用。
    k8s它目前来讲是用于中小型的云平台,面向特定的行业,比如说京东它就是一个电子商务的,它本身的电子商务平台部署在k8s+docker上面是非常合适的,k8s因为发展的速度很快,他未来也会朝着通用云平台上面进行演进跟部署,比如说我们上节讲到了k8s还是它有一个联邦化,联邦话其实就是k8s往前进的一个技术演进的方向。
    第三个k8s日益受到工业界的重视,应用日益广泛,这一点对各位同学特别重要。业绩已经预估了两2020年就是今年开始,工业界产业界对k8s开发式人才的需求是急剧增加,对各位同学今后毕业找工作是相当有帮助的。
    因此我们小结或者说整个2.4节我们是把k8s的部署跟功能的使用,这种操作训练当成一个作业,要求每个同学都要去练一练,比如说k8s+docker在Linux平台怎么部署,以及k8s怎么通过port的这样的一个集合。port其实就是容器docker的一个集合,怎么对集合进行负载均衡进行集成化的管理,这一个你都可以自己去训练一下,这样你至少懂得k8s的使用,k8s相关的技术测点以及相关的操作方式,以后对毕业找工作其实是很有帮助的。对于更上进的同学,也就是说如果你觉得这方面还是比较简单,我已经都会了,你也可以来可选的去尝试部署openstack的相对比较难,要有思想准备,但是一旦你把它部署成功以后,我相信你计算机的操作能力会得到一个质的回应。

    非结构化数据主要使用云计算的哪种存储产品?A.文件存储B.对象存储C.云硬盘D.归档存储
    B
    私有网络VPC与用户私有数据中心互联的方式有哪些?A.网络ACLB.负载均衡C.专线网关D.VPN网关
    CD
    腾讯云提供的安全产品可以提供以下哪些方面的防护?A.主机安全B.网络安全C.应用安全D.业务安全
    ABCD在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    2.5 腾讯云产品概述

    在这里插入图片描述
    那么在这里那么在这里我们主要介绍腾讯云的云服务器。网络数据库、网络安全等等这样的一些产品,它的一个基本的概念。那么第二个小部分就是我们腾讯云产品的概念这一块。

    在这里插入图片描述
    那么作为第一个小章节我们的全景图来说,我们能够看到最下层那么这里有一个基础的那么在这里能够谈到像计算、计算里面有哪些内容?存储比如那些内容等等。那么多年来他们腾讯云基于QQ QQ空间,微信游戏等等这种真正海量的一些业务技术的锤炼,从技术架构到精细化的运营,那么我们能够看到这里一些产品,那么我们都可以看到有一些非常熟悉的身影在里面。
    那么这个就是说我们的整个的运营的体验,那么这是从平台的实力到生态能力的建设,腾讯云将之整合并且去推向市场,那么使得能够为企业和创业者去提供及云计算云数据和云影云云一体的这样的一些云端的服务的体验。那么时至今日,腾讯云上的产品,包括云服务器,那么我们看到这个是在我们的计算上有cvm等等。那么再有的话就是说我们的云数据库,那么我们能够看到有这样的一些数据库的产品,那么再有的话就是说我们的云安全,我会看到那么网络安全,主机安全,天域的业务安全、落户安全等多个维度。那么这就是上层的一些能力图,像万象优图,云点播、直播移动通信、大数据、语音和图像监控与管理等等多个维度,多个产品多个平台,去为大家去提供便利的服务。那么首先我们要知道像上层的这些所有的一些API的接口和一些产品服务,这个离不开一个庞大的一个底层的规模。

    所以我们在这里我看到这一切都基于咱们的一些基础设施,那么这里会谈到有这样的一些超大规模的云计算的技术架构,那么对于腾讯云而言,底层由超大规模的云计算的技术架构,那么这个就包含了像我们谈到的超大规模就有全球性的跨地域ADc以及超大规模的网络资源,为我们上层去提供这样的一些计算资源、网络资源、存储资源,数据库资源、以及部署各种应用去提供了这种有利的基础架构。其次,基于超大规模的这样一些云计算的技术架构,那么就构成了以下的基础资源。我们在这里能够看到计算、存储、网络、数据库,那么都有非常多的一些细项在里边。我们的那么就是说我们在云上的么gpu服务器,黑石的服务器,那么容器服务,包括上面的一些技术等等。

    那么在这里的话存储我们会有别于咱们传统的这种存储的设备,那么首先我们在云上提供的存储的能力都几近于无限,我们会看到这里有对象存储,那么这些都是可以去进行扩容,并且对用户来说是非常方便的一件事情。我们的对象存储我们可以理解这个是没有空间上限的,包括说我们的文件存储,这些都是没有空间上线的,这是自动扩容的这样的一个存储的空间,那么对企业来说是特别方便。那么再就是网络上,我们为企业提供了私有网络这样的一些概念,那么这样的话就直接去解决了用户担心安全性和泄密的问题。我们每一个私有网络它都是一个并且是绝对安全的这样一个网络区域。如果说我们需要安全,我们只需要合理的去设计我们的私有网络,我们就可以做到绝对性的安全。那么再就是我们的数据库,我们在这里提供非常多种类的这样的一些数据库和非常方便的数据传输服务,去帮助企业去轻松自动化的去上云。

    在这里插入图片描述

    那么这样的一些产品的背后都有哪些功能产品特性呢?那么第一个就是说我们的云服务器,云服务器,cvm它提供的是安全可靠的弹性计算服务,我们只需要几分钟就可以在云端获取和启用cvm就可以来实现咱们的计算性需求。那么随着业务需求的变化,以及我们做实时的一些扩展和缩减的一个计算资源,那么这个都是可以的,那么这个也是个动态并且自动化的。那么再有就是我们的cvm它支持按实际使用的一个资源去计费,那么这个就可以极大的去节约我们的成本,我们就没有必要去买一个服务器,然后不用也要放到那里。那么放在云上的话,按照实际使用的按量付费,会非常大的一些成本上的节约,所以说使用我们的cv
    m可以极大的去降低软硬件采购的成本去变利用我们的一些it的运营工作。

    gpu云服务器它是基于我们的gpu的应用,他在我们的视频的编码,包括说我们的深度学习,科学计算等等多种场景,那么他去拥有咱们的快速稳定弹性的这样的一些计算的服务。那么它提供和我们的标准源服务器一致的这种管理的方式,但是他又提供这样的一些出色的图形处理能力和高性能的计算能力,所以说它提供的是这样的一些极致的计算的性能,那么它有效的去解放了咱们的计算上面的一些压力,去提升了产品的这种计算处理的效率和竞争力。

    那么FPGA这种云服务器,它是基于咱们的这种可再次变成这样的一些阵列,那么它只需要简单的通过点击几下鼠标,既可以在几分钟之内去轻松获取并且部署我们的fpg这样的一些计算的实例,我们可以在FTP实例上进行编程,为应用程序去创建自定义的硬件加速,所以他提供这种可再次编程的这样一个环境,可以在我们的FPGA上去实现多次编程,而不需要去重新去设计我们的硬件,更加专注于咱们的业务的发展。

    那么接下来就是我们的专用宿主机,专用宿主机cdh那么它可以做到独享宿主机的方式去进行一个购买和创建云。所以我们在这里因为是独享,所以它可以满足什么?资源的独享,安全合规的需求。那么这些是什么企业呢?像金融、保险、证券,那么他们都会需要有这样的一些上层的监管部门,那么购买我们的专用宿主机之后,我们可以在上面去灵活的去创建和管理我们多种自定义规格的独享型的这种云主机。那么黑石物理服务器芯片,那么这个指的是我们的黑石的混合云,这种混合云的plus,那么它提供的是我们的物理机的服务。但是这种物理机是可以按需购买按量付费的裸金属云,那么提供云端专用的这样一些高性能隔离的物理集群,那么使用该服务,我们只需要去确定配置和数量,那么获取服务器的时间将被缩短到4个小时,那么服务器的供应,包括说运维的工作都由腾讯云完成,自己去专注于咱们的业务上的一些创新,就可以了。

    讲道理说实话这一段真的好长,听完之后又记不下来,讲的真的是左耳进右耳出
    在这里插入图片描述
    那么再有的话就是说我们的网络产品,那么对于网络产品来说,这里有一些概念,像负载均衡,私有网络专线的接入,以及我们的弹性网卡,net网关,跨地域互联,vpn连接等等。

    那么我们来解释一下,那么它分别的一个作用,负载均衡如图所示,那么它主要是对多台云服务器进行流量分发的服务,负载均衡可以通过流量分发去扩展应用对外的这种访问的服务的能力,通过去消除单点故障,去提升应用系统的可用性。

    私有网络那么是一块在腾讯上自定义的逻辑隔离的网络空间,与在数据中心运行的传统的网络相比,托管在腾讯云私有网络中的这样的一个网络块,那么它就包含咱们的资源,当然也包括上面的我们所说的负载均衡数据库等等。

    专线接入提供了一种快速安全连接我们腾讯云和本地数据中心的办法,那么用户可以去通过一条物理专线,一次性去打通位于多地域的腾讯云计算资源,实现灵活可靠的混合云部署。那么弹性网卡,那么这种弹性网卡是一种特殊的存在,它是一个虚拟的网络接口,我们可以将云主机绑定弹性网卡,去接入我们的网络。那么这样的话,咱们在虚拟机内部就拥有多个网络IP地址,多个内网的Ip地址。那么弹性网卡具有私有网络,可用区和子网这样的一些属性,所以我们要绑定的过程的话,它必须是在同一个地域下,net网关是一款私有网络访问internet的这样一些高性能的网关,他支持咱们的一些原地址的代理的转发,它是一个自动容灾,并且是双机热备的这样的一些高性能的网关。最高他提供五GB的带宽的吞吐量和1000万以上的并发连接数,以及10个弹性IP的绑定,去满足我们海量的 internet访问的一个诉求。

    那么再就是我们的跨地域互联,跨地域互联是一款大带宽高质量合规的数据同步服务,那么支持跨地域私有网络互联,跨地域基础网络互联,跨地域互联,它提供的是这种高速稳定安全的数据同步服务,助力我们实现两地三中心这样一些容灾的方案。

    vpn的话它就是一款通过IPsecvpn加密的通道,去连接企业数据中心和腾讯云 VP c的一个服务。那么它提供的是这种安全可靠的加密通信,去助力我们轻松实现异地容灾和混合云的部署。这个vpn在我们企业中已经应用多年。在这里插入图片描述

    接下来剖析这几个产品,第一个就是我们的负载均衡产品,负载均衡产品,那么在这里的话我们刚谈到过,它主要是做流量分发的服务,那么他通过流量分发去扩展应用程序对外的服务能力,那么它能消除我们单点故障。在这里能够看到负载均衡是支持多协议转发的,多协议转发,这里就谈到有4层的负载均衡和7层的负载均衡,那么它分别支持我们的 tcpudp,那么我们的基层上面还有这样的一些http和https,这个就根据我们所需要的不同,我去选择。那么它后边的话还有咱们的一些流量分配的算法,那么算法上我们有加权轮询算法,加权最小连接数算法,原地址散列调度算法等等。

    这样我们的加权轮巡的算法,那么它这种算法就是说我们本次访问CVN,它将会把流量分发给服务器a但是我们下次再次访问,它就会把流量分发给服务器b,然后再下次就分发给服务器c,以确保我们每一个服务器都有承载流量。
    那么加权最小连接数算法这个指的是什么呢?那么我们将会去在流量分发之前去计算,哪一个服务器它所承载的流量是最小。那么如果说我们目前看到服务器c它所接收的连接数是最小的,那么我们就会把流量分发给服务器c。

    那么原地址散列调度算法指的是什么呢?

    根据请求的原IP地址作为这种散列线,从静态分配的散列表中去找出对应的服务器。

    那么如果说该服务器是可用的,并且说没有超载,我们将会把请求发送到服务器。那么这样的一些优势是什么呢?就是说可以去使得某一个客户端的请求,通过哈希表的形式一直映射在同一个后端的服务器上。所以说我们这种服务器它可以去在不支持会话保持的场景下,去使用我们的IP hash的形式进行简单的规划保持的实现,这是非常好的一个方案。

    并且我们在这儿看到,那么在这里的话还有这样的一些同地域采用多可能去部署这样的一些跨可能去容灾。就说我们的负载均衡器,它在同一个地域采用多可用区的部署,比如说在广州二区三区去部署两套a区的主备的集群,那么当广州二区的服务不可达的时候,我们的流量会自动去切换到广州三区,轻松的去应对我们机房级别的故障。
    在这里插入图片描述

    那么再有就是我们的私有网络,私有网络是一块用户可以自定义的这样的一些逻辑隔离的网络空间。在私有网络中我们可以自由定义网段的划分,IP地址和路由策略,部署云主机负载均衡,云数据库等云。在腾讯云上我们的私有网络不仅可以灵活去访问我们的internet,而且拥有非常丰富的接口的方式,去连接到我们企业自有的数据中心,去助力我们快速去部署混合云。同时腾讯云私有网络对等连接和基础网络互通的功能,可以轻松的去连接内网资源,帮助我们轻松实现全球同服和两地三中心这样的一些容灾的方案。那么此外腾讯云私有网络中的网络Excel和安全组等多个维度去全方位的去保护了我们的网络的安全。

    那么我们在这张图上可以看到,对外我们拥有专线网关,vpn连接,去连接我们本地用户的数据中心。那么用户灵活上网这一块,我们可以用cvm自有的带宽和 net网关、公文网关等多种形式去灵活上网。那么对内不同地域之间,我们采取对等连接,基础网络互通等多种形式。那么在这里我们细谈一下net网关,net网关它支持这样的一些s-net的转发,你比如说我们的语言地址转换,它将数据包中的源地址转化成另一个地址,为私有网络中没有公网IP的cvm和数据库的去提供这种代理上网的功能,可以去规避我们所有的云资源直接暴露在公网上带来的这样一些安全性的风险,但是它是有一个自动容灾的功能,也就是说它其实并不只是一台,那么它有一个自动容载,也就说是有双机热备去提供了这样的一些99.99%的一个服务的可用性,去保障我们的一个业务的流畅的运行。那么再一个就是我们的高性能转发这一块,我们最高带宽吞吐量可以去达到5个GB,那么我们最大的一个连接数可以去达到1000万,包括说我们的监控的告警,那么还有这样的一些自定义的监控和告警的视图。

    在这里插入图片描述那么再一个就是我们的vpn的连接,它使用的是这样的一些密钥交换的协议,和这种Ip-sec去对我们的传输的数据进行了这样的一个加密。那么这样的话能够看到在腾讯云和企业数据中心之间,加密了这样的一些隧道。那么再有的话就是我们快速去部署我们弹性服务这一块,那么因为说我们的vpn它的建立是非常的灵活的,那么我们可以自主自发的进行建立,那么再就是空间链路的告警,中间链路的带宽,比如说波动大,或者接近峰值时会收到通知。

    在这里插入图片描述
    CBS云硬盘是用于CVM实例的持久化的数据级别的存储,每个云硬盘在其可用区内可以自动去复制,云硬盘中的数据是以多副本冗余的方式存储,避免我们的数据单点故障风险。云硬盘提供处理工作所需要数据的稳定高可靠低延迟的存储,可以调整容量,支付存储所需的价格低廉。
    归档存储主要面向企业或个人开发者提供的高可靠低成本的云端离线存储服务。可以将任意的数量和形式的非结构化数据放到CAS上,实现数据的容灾和备份的效果。对文件来说提供的是可共享的文件存储服务,可以和CVM服务搭配使用。
    CFS提供的是标准NFS文件访问协议,为多个CVM提供共享的数据源,从而实现共享存储的概念。它是一个支持无限容量和性能的扩展,现有的应用无需修改即可使用。是非常方便,高可靠、高可用的分布式的稳定系统,通常适用于大数据分析,媒体处理,以及内容管理等多种场景。
    对象存储是面对企业和个人开发者提供的高可靠高可用强安全的云端在线存储,我们可以将任意数量和形式非结构化数据放到对象存储中,从而实现数据的管理和处理。对象存储对外提供的是标准的rest api这样的一些歇口(???),我们可以快速的上手使用,整个过程中按实际的使用量计费,无最低使用性质。
    然后是存储网关CSG,这是一个混合云的的存储方案,主要是帮助企业或者个人去实现本地存储和云端存储无缝的衔接,就不再需要关心多协议的本地存储设备对于云端的兼容性,我们只需要在本地安装云存储网关即可实现混合云的部署。并且媲美跟本地性能一样的海量存储的云端。
    然后是CSP私有云存储,提供的是面向企业可扩展、高可靠、强安全,TB级别的存储能力,提供客户机房私有化部署或同事云部署,去满足客户多种场景的需求,并且保障客户对这些系统百分比可控。
    那么云数据迁移这一块CDM是指提供TB和DB这种数据迁移上云的服务,提供多种线下迁移的设备,把数据放到线下的设备,那么这个设备通过邮寄的方式快速的完成数据的传输。解决了大量数据通过网络传输时间长,成本高的特点。

    日志服务,提供的是一站式的日志数据解决方案,我们不再需要去关心这样的一些扩容和缩容的资源的问题,我们5分钟就可以快速便捷的去接入,我们就可以去享受从日志采集到日志的存储以及日志内容的搜索统计分析等等多个方位,安全稳定快速可靠的这样的一些日志的服务,我们就可以帮助企业轻松的去解决这样一些业务问题的定位、指标监控,安全审计等等日志的问题,那么大大的去降低了日志运维的一些门槛,那么这些都是一些产品的概念,我们细细的来看一下。

    在这里插入图片描述

    那么第一个就是我们的文件存储这一块,文件存储这里提供的是标准的nfs协议,那么它所适用的场景像我们的企业的文件共享,那么我们在有很多员工的情况下,那么员工需要通过共享文件的方式去访问同样的数据集。那么我们管理员比如说发布了公司的通讯录,或者说我们一个项目的文件,那么这样的话大家都需要去访问,那么没有问题,我们所有人去挂在同一份数据即可。那么也就是说在服务器场景下的话,这其实就是一个共享存储的案例。最后就是我们的流媒体处理上,像视频编辑,影音制作、广播处理、声音设计和渲染等等这种媒体的工作,通常依赖于共享存储来操作这种大型的文件,而cfs提供的正好就是这样的一些服务,那么他做这种数据的一致性的一些模型,跟这种高吞吐量共享文件的一些访问,那么它可以快速的去完成咱们上述的工作。再一个就是我们的外部服务的访问,像我们在前端拥有我们的一些网页服务器,后端拥有数据库,我们的所有的网页存储在哪里呢?当然我们应该存储在存储上面,而不是服务器上面,那么这个时候服务器就可以多个服务器挂在同一份存储去实现外部服务器的一些展示等等。那么作为大数据应用分析上,CBS具备我们大数据应用程序所需要的这样一些规模跟性能,那么我们计算节点它的一个高吞吐量和包括说我们的一个写后读一致,以及我们的这种低延迟文件操作功能特性,特别适合服务器日志集中处理和分析这样的一些场景。

    在这里插入图片描述

    那么再有对象存储,对象存储这里主要存储的是非结构化数据,比如说我们的视频、音频、图片、文件等等。那么它主要是通过我们的网页下载上传和我们的API调用的方式去使用。那么它的一个使用场景像我们的多点上传的ugc的场景,那么面对有大量ugc生成的一些业务的场景对象存储服务,它的一个大容量和高I/o吞吐的能力,使得说咱们解决了多点并发就近上传这样的一些问题,那么大大的去缩短了文件的一些排队的情况。那么再有我们频繁读取磁盘的这样的,一些I/o的场景,像我们的网盘,那么面对这种上传和下载比较频繁的这种网盘的场景对象存储服务,更好的去替代掉了我们传统的这种nas的设备,那么因为它具有更好的这种扩展性跟性能,那么对象存储能够随着用户的数据量的提高而自动扩容,对于并发的情况,那么对象存储相比传统的nas能具备更高的这样一些带宽的支持,去避免了这种延迟比较高,或者说我们的服务不可用的情况。

    再一个就是我们说海量的数据存储跟归档,面对冷数据存储的场景,我们的对象存储去提供了一套分级存储的方案。

    针对那些访问频率比较低,同时对访问速度要求不高的数据,我们建议将数据保存在低频存储上,

    那么这样的话我们就可以在不降低数据的耐久性的前提下,去降低存储费用,大概有41%个降幅。那么在保存档案备份的过程中,我们还有获取了这样的一些低价的优势。
    再一个就是我们的热点数据分发下载的场景,那么这样的一些场景下,比如说我们的视频的点播员,游戏资源的热点的文件的分发,我们的对象存储结合cdn的使用,使得说我们灵活的去面对这种大流量高并发的业务场景,那么可以把我们的对象存储作为源站,将热点数据放在我们的对象存储里,通过cd将资源下发给终端的用户,那么这样一来降低了下发的流量的费用,也降低了终端访问的延迟。同时腾讯强大的带宽支持完全不用考虑说流量过大,导致业务不用访问的问题。

    在这里插入图片描述

    那么再有我们的存储的网关,存储网关这个其实是一个混合云存储的方案,那么去帮助企业在本地去拥有海量的存储空间,那么它在使用的过程中其实是不需要去管,那么存储的空间是来自云上还是本地,并且它是一个即插即用的服务,我们也不用去改动企业现有的it的环境,那么他就可以直接用iscsis、nfs等等多种方式去直接使用这个空间。
    在这里插入图片描述

    那么再有就是数据库,我们的数据库在这里分为关系型数据库和非关系型,那么从存放形式上我们分为集中式和分布式,那么在这里看到有cdb跟crs。cdb我们指的是我们的上面那些云上的数据库等等,那么它在上面拥有多种多样的一些数据库,像我们的my cicle,circle server,td circle,pose等等。那么crs那么在这里指的是我们的云上的弹性缓存服务。

    在这里插入图片描述

    那么我们一个细细的来看,那么作为第一个我们的cdb数据库,我们会看到有cdb for my circle for circle server for t d circle。For post agree。那么在这里的话我们看到那么有多种多样的一些关系型数据库,那么再有就是说我们的一个数据上云的操作,我们有这样的一些数据迁移的服务,那么我们通过云上的数据迁移的工具,我们可以轻松自动化的将海量的数据去迁移上云,那么提供命令行和外部两种方式去管理我们的数据库,并且它还可以做一些批量的数据库管理和权限的设置以及我们的circle的导入。
    那么再就是我们的高可用方面,我们的数据库是提供的是从主从复制的方式实时热备,去确保我们线上数据的安全性。同时通过多份备份的情况下去保存我们的数据,那么去提高了说灾难情况下,咱们数据的可恢复性和可靠性等等。并且后端我们又采取这种实时的双机热备,3日内无损恢复5日内冷备数据的dump(?),并且还提供这样的一些宕机自动检测和故障自动迁移。主备切换和故障迁移的过程对用户是透明的,并且我们提供多个维度的一些监控以及自定义告警阈值的这样的一些标准,以及我们提供这样一些慢查询分析的报表和circle完整运行的一个报告。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    那么再有就是我们的弹性缓存crs那么在这里指的是我们兼容我们的redis,那么redis是什么?redis的话是一些开源项常用的这样一些数据库,那么它是一个可以value这样的数据库类型。那么对于我们这样的一些数据库来说,他跑在内存里,那么跑在内存里也就是意味着它的响应能力跟接收并发就会更高。那么企业一般用于我们存储热数据,注意他并不是存储所有的数据,而是大家现在频繁访问的数据,那么它也有这样的一些主从热备和自动容灾的一个过程。那么crs分为新一代的版本,那么主从版本集群版本,那么新一代的redis是腾讯云字眼的一款redis产品,高度兼容我们的那么再有就是我们的弹性缓存crs那么在这里指的是我们兼容我们的redis,那么redis是什么?redis的话是一些开源项常用的这样一些数据库,那么它是一个可以value这样的数据库类型。那么对于我们这样的一些数据库来说,他跑在内存里,那么跑在内存里也就是意味着它的响应能力跟接收并发就会更高。那么企业一般用于我们存储热数据,注意他并不是存储所有的数据,而是大家现在频繁访问的数据,那么它也有这样的一些主从热备和自动容灾的一个过程。那么crs分为新一代的版本,那么主从版本集群版本,那么新一代的redis是腾讯云字眼的一款redis协议,容量从32GB到384GB都有。

    在这里插入图片描述
    那么主从版本主要是采用的主从热备的架构,当主机出现故障的时候会自动检测到故障,并且说服务可以做这种自动的切换,你不用再担心数据丢失和服务中断的问题。那么集群版是腾讯资源成熟的这样一些分布式的架构,数据通过一致的hash算法将数据分布到不同的物理机上去,达到超高容量的一个技术的能力,理论上容量可以达到无上限,那么用户是不需要关心底层的一个技术的细节。那么再有就是备份回档跟平滑扩容的问题,备份回档这块实力的数据会定时的自动备份,提高数据的一个可靠性。同时集群版的服务它附带流水系统,每一个实例的所有的写的操作,都会通过流水系统去写到日志中,在外部控制台上进行操作,我们既可以恢复三天内任意时间点的一个数据。
    在这里插入图片描述
    平滑扩容这一块,那么当这种存储的容量不足的时候,通过云平台这样的一些管理工具,我们点击即可实现一键式的扩容。那么扩容后的实例将继承原有实例的IP和全部的配置,后面我们将会实现自动的扩容,整个过程会对业务来说是无感知的,会非常良好。
    在这里插入图片描述

    那么再有的话就是说我们的云安全这一块,那么安全一直是我们腾讯一直重视的一个环节,那么是我们实现服务价值的根本性的保障。那么安全性稳定性、海量服务、大数据、贴心服务一直是我们企业在使用云计算的时候关心的几大因素。
    那么目前我们腾讯上在做云安全这一块是做了网络安全、业务安全、主机安全、APP安全等多个维度,提供可信可靠、保障贴心的核心理念。那么在网络安全这一块我们提供大于系统,那么它可以接收分布式ddos攻击达到4tb之多。
    那么再有就是业务安全,我们的天域业务安全,那么它就可以做到活动防刷,防止撞库金融的反欺诈,人脸识别和声、OCR图片识别等等。App安全我们可以去在APP中去做到防盗版,防破解以及漏洞扫描,发现我们源码缺陷支付环节的盗刷检测等等,以及我们在主机安全的云净产品做到暴力密码破解以及我们漏洞入侵检测等等这种防御的环节,以及我们的web shell检测、恶意文件、木马检测等等。
    在这里插入图片描述

    那么我们简单来看一下,第一个我们的网络安全中,我们的大禹系统经过这么多年互联网的发展,那么DOS的这种规模已经形成了产业链,今天为止我们能够看到各种各样的一些网络的攻击,那么我们如左侧图所示,这是一个勒索的邮件,那么如果说我们不给钱的话,你的所有的服务器就会永远无法访问,会受到严重的攻击,那么这样一些威胁我们企业应该怎么办呢?当然我们应该去选择更专业的防抵DOS的一些团队,那么这样的话,我们的大禹的系统就提供四tb的这样的一些肯攻击的能力,那么这样的话在业界目前是领先的一个水平。
    在这里插入图片描述
    那么再有的话就是说我们的云净产品,那么云境是一款针对云上的主机安全防御的产品,为我们的云主机提供多层次全方位的系统防护的技术,那么它融合了腾讯多年积累的这样的一些海量的威胁情报,包括说漏洞的一些信息,并且说利用我们的机器学习技术,为用户提供了黑客入侵检测和漏洞风险预警这样的一些安全的防护,主要包含我们的密码的破解拦截,漏洞的提示,我们漏洞修复的建议,我们的木马文件的查杀,这样的一些高风险的安全防御等等功能,去帮助我们企业去构建服务器安全防御体系,去防止数据泄露等等。
    在这里插入图片描述

    那么第二个就是我们的网站管家上,那么腾讯云的网站管家我们称之为是wolf,那么是一款腾讯云针对我们的网站安全推出了智能一站式的智能解决方案,那么在这里能够看到它可以有效的去做到防止外部入侵,0日漏洞的一个固定以及的aI层面的这种业务的防控,去隔离我们的恶意的刷单。

    在这里插入图片描述
    那么再有的话就是我防止别人去篡改我们的网页,那么可以一站式的去解决这个问题。那么从业务层面上来看,我们在这里提供了天域的防刷系统,那么天域的防刷系统再结合原有的策略的同时的基础上,我们实现了新一代的智能的防刷引擎,依托腾讯海量的黑产数据去提供的这样一些行为的样本,通过组合矩阵,那么最大程度的去识别羊毛党,那么他们这样的一些对抗的行为,通过腾讯云合作伙伴的实际验证,那么天域的活动防刷这样的一些恶意的识别区已经高到了96%之多,

    这一节内容真的是又臭又长,听的让人向睡,听完了又记不住,过几天又得忘光orz
    非结构化数据主要使用云计算的哪种存储产品?A.文件存储B.对象存储C.云硬盘D.归档存储
    B

    私有网络VPC与用户私有数据中心互联的方式有哪些?A.网络ACLB.负载均衡C.专线网关D.VPN网关
    CD
    腾讯云提供的安全产品可以提供以下哪些方面的防护?A.主机安全B.网络安全C.应用安全D.业务安全
    ABCD
    突然意识到应该把题目以文字的形式拷贝下来方便搜索

    2.6 云计算的发展趋势

    在这里插入图片描述

    我们将介绍云计算的发展趋势,我们将从云计算的演变,云计算领域的研究方向以及service computing这三方面内容进行介绍。

    在这里插入图片描述

    在本节我们将针对云计算的发展趋势进行简单的介绍和探讨。云计算的发展经历了几个不同的阶段,在on premises的时候,机房的所有硬件操作系统容器运行时,环境到应用和函数等等都需要用户自己去进行管理。而发展到Is也就是infrastructure the service之后,用户不再需要维护自己的硬件了,但是硬件以上的许多东西还是需要自己去维护。后来CS服务出现也就是container the service我们用户不再需要维护操作系统层面的东西,只需要维护容器以上的东西。再往下发展就是像腾讯云aws这种云计算ps平台出来,也就是platform的service,ps为我们提供了很多运行式工具,比如说各种各样的监控报警,还有整个服务器管理的控制台等,有了这些服务之后,用户连这些服务也不再需要自己管理,只要管好自己的应用就行了。直到现在我们出现了fas也就是方胜则service,用户只需要维护好自己的函数,比如说图上黄色部分,也即runtime以下的部分都由云服务商来提供,中间的灰色模块application应用则需要云服务商和用户一起进行管理。在整个这样的一个云计算的演进过程中,我们的主要目的就是让更多的用户可以专心于自己的业务,而不需要去考虑底层这么多跟业务无关的基础设施该怎么去维护。
    在这里插入图片描述

    我们可以看一下云计算理论和系统研究在过去的十年间发生了什么样的变化。

    如图所示是ACM symposium on,cloud computing会议,socc10周年替诺上对socc过去每年的热点进行了总结。SOC是云计算领域非常重要的会议,每年吸引了很多大学科研机构和企业界的研究人员参加。我们有以下发现,首先在过去的十年间,storage system等关键词一直是云计算领域的重要研究方向,这是因为存储系统研究等方向是云计算发展的基石,不论什么时候都不会改变。但另一方面我们也发现这些词的比重正在逐年降低,这是因为随着云计算技术的发展,出现了很多新的研究方向。
    在这里插入图片描述

    从socc2019年接收论文方向上可以看出,我们有一些现在比较热门的新的研究方向,例如edge computing and service computing,边缘计算和无服务器计算,systems for machinery and data mining,为机器学习和数据挖掘应用而专门设计的系统等,也有一些比较传统的研究方向,例如scheduling and resource location调度和资源管理以及storage存储等。
    在这里插入图片描述

    其中三个类型是目前云计算领域非常热点的一个topic。我们之前所提到的function service,正是由service架构所支持的,在berkeley对service computing的设备中是这么定义无服务器计算的。For a service to be considered service,it must scale automatically with no need for explicit provisioning and be built based on usage。也就是说一个服务,如果要认为它是一个无服务器架构的,那么它必须满足自动伸缩和按使用付费的这两样的特点。所以自动伸缩就是说这个服务可以不用用户去显示的考虑它的资源管理。那么在这两个特点下,service就提供了缩短开发周期,降低运维成本这样的一些优势。
    在这里插入图片描述

    以实时数据处理为例,最典型的就是物联网应用,在这类应用中数据量往往非常大,假如我们需要满足1万块response这样的一个堆读取量,那么函数可以立马生成支持1万qps的集群,这是在service服务的情况下。

    而如果没有service,我们需要自己去搭建一个
    ECQ的服务器,或者是其他云的这样的一个集群,并且我们还需要去自己去管理集群,那么我们的成本就会变得非常大,开发周期也会变得更加长。

    以下哪项不属于Serverless Computing的特点?A.运维成本升高B.自动伸缩C.按使用付费D.缩短开发周期
    A
    以下不属于公有云Serverless服务的是?A. AWS LambdaB.腾讯云函数SCFC.Google Cloud FunctionsD.百度云硬盘

    以下说法正确的是? A.storage和system是云计算领域的基础性研究B.从SoCC的话题统计数据来看,近年来关于storage和system的研究比重越来越大C.Serverless Computing仍然处于实验室阶段,暂无相关商用产品D.云计算的演变趋势是FaaS-PaaS-Caas-IaaS
    A

    制作不易,既然看到这里了,不妨点个赞评论一下吧 ^ ^ !
    你的支持是对作者创作最大的动力。

    展开全文
  • 计算机论文 文章均为WORD文档下载后可直接编辑使用亦可打印 摘要随着信息技术的发展计算机存储的数据类型越来越多样化导致传统的数据存储模式和信息处理技术将会迎来革新和发展计算机大数据技术是未来的发展趋势在此...
  • 云计算与云数据管理技术研究的论文 近年来随着科技水平的不断提高信息数据量不断增大并且具有快速的增长速度用户对于计算机的存储能力提出了更高的要求而三网融合物联网智能电网等应用的快速发展对于计算和数据管理...
  • 云计算技术与应用0. 课程总览1. 云计算的定义1.1 计算模式的演进1.1.1 集中计算1.1.2 效用计算1.1.3 客户机/服务器模式1.1.4 集群计算1.1.5 服务计算1.1.6 个人计算机桌面计算1.1.7 分布式计算1.1.8 网格计算1.1.9...

    0. 课程总览

    在这里插入图片描述

    • 业界有一种很流行的说法,将云计算模式比喻为发电厂集中供电的模式。
    • 通过云计算,用户可以不必去购买新的服务器,更不用去部署软件,就可以得到应用环境或者应用本身。
    • 对于用户来说,软硬件产品也就不再需要部署在用户身边,这些产品也不再是专属于用户自己的产品,而是变成了一种可利用的、虚拟的资源

    1. 云计算的定义

    各种虚拟化、效用计算、服务计算、网格计算、自动计算等概念的混合演进并集大成之结果

    • 云计算是各种虚拟化、效用计算、服务计算、网格计算、自动计算等概念的混合演进并集大成之结果。
    • 它从主机计算开始、历经小型机计算、客户机/服务器计算、分布式计算、网格计算、效用计算进化而来,它既是技术上的突破(技术上的集大成),也是商业模式上的飞跃。
    • 对于用户来说,云计算屏蔽了IT的所有细节,用户无须对云端所提供服务的技术基础设施有任何了解或任何控制,甚至根本不用知道提供服务的系统配置和地理位置,只需要“打开开关”(接上网络),坐享其成即可。
    • 云计算在技术和商业模式两个方面的巨大优势,确定了其将成为未来的IT产业主导技术与运营模式
    1. 通俗的说:云计算像在每个不同地区开设不同的自来水公司,没有地域限制,优秀的云软件服务商,向世界每个角落提供软件服务——就像天空上的云一样,不论你身处何方,只要你抬头,就能看见!

    2. 专业的说:以互联网为中心,在网站上提供快速且安全的云计算服务与数据存储,让每一个使用互联网的人都可以使用网络上的庞大计算资源与数据中心。

    1.1 计算模式的演进

    在这里插入图片描述

    1.1.1 集中计算

    云计算与集中计算的一个重要的区别是其面向的用户群体不同

    1. 1964年,世界上第一台大型主机System/360诞生,引发了计算机和商业领域里的一场革命。
      大型主机的一个特点就是资源集中,计算、存储集中,这是集中计算模式的典型代表。
    2. 其实主机系统就是最早的“云”,只不过这些云是面向专门业务、专用网络和特定领域的。
    3. 云计算与集中计算的一个重要的区别是其面向的用户群体不同。主机计算的用户通常是大型机构,并为关键应用所准备,如人口普查、消费统计、ERP、财务交易等;而云计算则面向普罗大众,可以运行各种各样的大、中、小型应用程序

    1.1.2 效用计算

    按照用户实际使用的资源量对用户进行计费

    1. 效用计算的目标是把服务器及存储系统打包给用户使用,按照用户实际使用的资源量对用户进行计费,类似于水、电、气和电话等服务的提供方式,使用户能够像把灯泡插入灯头一样来使用计算机资源。
    2. 效用计算的实际运用以IBM公司为主要代表。IBM公司将自己的主机资源按照时间租给不同的用户,主机仍然存放在IBM的数据中心,用户在远程或者IBM数据中心现场使用IBM的资源。
    3. 与云计算比较起来,效用计算仅规定了IT资产的计费模式,对IT资产的其他方面,如技术、管理、配置、安全等诸多方面并不做限定。
    4. 而付费模式仅仅是云计算所考虑的一个因素,云计算要考虑的因素还包括许多。

    1.1.3 客户机/服务器模式

    云计算提供的这个“远程服务器”具有无限的计算能力、容量等

    1. 客户机/服务器模型则泛指所有的能够区分某种服务提供者(服务器)和服务请求者(客户机)的分布式系统。
    2. 从服务的访问模式上看,云计算确实有客户机/服务器模式的影子,不过,在这种形似的背后,云计算提供的这个“远程服务器”具有无限的计算能力、无限的存储容量,且从来不会崩溃,几乎没有什么软件不能运行在其上。用户还可以发布自己的应用程序到这个“远程服务器”,而这个“远程服务器”可以为应用程序自动配置所需的资源,并随需变化。

    1.1.4 集群计算

    一组计算机来达到单个目的

    1. 服务器集群计算是用紧密耦合的一组计算机来达到单个目的,而云计算是根据用户需要提供不同支持来达到不同的目的。
    2. 服务器集群计算是有限度的分布式计算,其面临的挑战不如云计算所面临的分布式计算复杂。
      集群计算并不考虑交互式的终端用户,而云计算恰恰需要考虑。
    3. 显然,云计算包含了服务器集群计算的元素

    1.1.5 服务计算

    软件即服务

    1. 服务计算也称为面向服务的计算,其更为准确的名称是软件即服务(SaaS)。此种计算范式将所有的应用程序都作为服务来予以提供,用户或其他的应用程序则使用这些服务,而不是买断或拥有软件。
    2. 在服务计算模式下,不同服务之间相对独立,松散耦合,随意组合。对服务计算来说,服务的发现是重点。
    3. 云计算大量采用了服务计算的技术和思维方式,重要区别在于:
      • 虽然服务计算一般在互联网上实现,但服务计算不一定必须在云中提供,单台服务器、小规模集群、有限范围的网络平台就可以提供服务计算;
      • 服务计算一般仅限于软件即服务,而云计算将服务的概念推广到了硬件和运行环境,囊括了基础设施即服务、平台即服务的概念。也就是说,云计算的服务理念比传统的服务计算概念更加广泛。

    1.1.6 个人计算机与桌面计算

    个人计算机可以完成绝大部分的个人计算需求

    1. 个人计算机的出现极大地推动了软件产业的发展,各种面向终端消费者的应用程序涌现出来。个人计算机可以完成绝大部分的个人计算需求,这种模式也叫桌面计算。
    2. 在互联网出现之前,软件和操作系统的销售模式都是授权(License)模式,也就是通过软盘或者光盘,将软件代码复制到计算机之上,而每一次复制,都需要向软件开发商付费。
    3. 这种模式一些问题,例如费用太高、软件升级烦琐等。升级的目的是解决之前的一些问题,或是使用新的功能,但是升级的过程有时会很烦琐。对于一个大型企业来讲,它的IT部门可能需要管理上百种软件、上千个版本、上万台计算机,每个版本的软件都需要维护,包括问题追踪、补丁管理、版本升级和数据备份等,这绝非一项简单的工作。

    1.1.7 分布式计算

    多台计算机共同完成一个任务

    1. 分布式计算依赖于分布式系统。分布式系统由通过网络连接的多台计算机组成。每台计算机都拥有独立的处理器及内存。这些计算机互相协作,共同完成一个目标或者计算任务。
    2. 分布式计算是一个很大的范畴,它包含了很多人们熟悉的计算模式和技术,例如网格计算、P2P计算、客户机/服务器计算(C/S)和浏览器/服务器计算(B/S),当然也包括云计算。
    3. 在当今的网络时代,非分布式计算的应用已经很少了,只有部分单机运行的程序属于这一范畴,例如文字处理、单机游戏等。

    1.1.8 网格计算

    针对复杂的科学计算

    1. 网格计算出现于20世纪90年代。它是伴随着互联网而迅速发展起来的、专门针对复杂科学计算的新型计算模式。
    2. 这种计算模式利用互联网把分散在不同地理位置的计算机组织成一台“虚拟的超级计算机”,其中每一台参与计算的计算机就是一个“节点”,而整个计算是由成千上万个“节点”组成的“一堆网格”,所以这种计算方式叫网格计算。跨地区性(跨区域性)
    3. 为了进行一项计算,网格计算首先把要计算的数据分割成若干“小片”,然后将这些小片分发给分布的每台计算机。每台计算机执行它所分配到的任务片段,待任务计算结束后将计算结果返回给计算任务的总控节点。
    4. 网格计算更多地面向科研应用,云计算主要面向商业应用

    1.1.9 SaaS

    软件即服务.用户无需购买软件,转为租用

    1. SaaS全称为Software as a service,中文译为“软件即服务”。其实它所表达的也是一种计算模式,就是把软件作为服务。
    2. 它是一种通过Internet来提供软件的模式,厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上,客户可以根据自己的实际需求,通过互联网向厂商订购所需的软件应用服务,按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用,并通过互联网获得厂商提供的服务。
    3. 用户不用再购买软件,而改为向提供商租用基于Web的软件,来管理企业经营活动,且无须对软件进行维护,服务提供商会管理维护软件。
    4. 软件厂商在向客户提供互联网应用的同时,也提供软件的离线操作和本地数据存储,让用户随时随地都可以使用其订购的软件和服务。

    1.1.10 云计算的出现

    总体来看,云计算至少有以下四个优势:

    • 按需供应的无限计算资源;
    • 无须事先花钱就能使用的IT架构;
    • 基于短期的按需付费的资源使用;
    • 单机难以提供的事务处理环境。

    1.2 云计算简史

    在这里插入图片描述

    1.3 云计算的公共特征

    通过对云计算方案的特征进行归纳和分析,可发现这些方案所提供的云服务有着显著的公共特征,这些特征也使云计算明显区别于传统的服务。
    1.弹性伸缩
    2.快速部署
    3.资源抽象
    4.按用量收费
    5.宽带访问

    1.3.1 云计算的分类

    1.根据云的部署模式和云的使用范围进行分类
    (1)公共云
    (2)私有云(或称专属云)
    (3)社区云
    (4)混合云
    (5)行业云
    (6)其他云类型

    2.针对云计算的服务层次和服务类型进行分类
    (1)基础设施即服务(Infrastructure as a Service,IaaS)
    (2)平台即服务(Platform as a Service,PaaS)
    (3)软件即服务(Software as a Service,SaaS)

    1.3.2 云计算相关技术

    • 从技术的角度看,云计算体现出分布式系统、虚拟化技术、负载均衡等各种技术有着千丝万缕的联系。
    • 在具体的技术实现上,云计算平台创新性地融合了多种技术的思想,通过不同的组合,解决在具体应用时遇到的不同问题。
    • 就技术而言,云计算在本质上源自超大规模分布式计算,是一种演进的分布式计算技术。
    • 云计算还延伸了SOA的理念,并融合了虚拟化、负载均衡等多种技术方法,形成了一套新的技术理念和实现机制。
      -云计算表现出的核心意义不仅在于技术的发展,还在于通过组织各种技术,使人们建立IT系统的思路和结构发生根本性的变化。

    1. 并行计算

    加快计算速度

    • 并行计算(Parallel Computing)是指同时执行多个指令的计算模式,其原理为一个“大”问题可以被分解为多个同时处理的“小”问题。
    • 并行计算的主要动力在于加快计算速度,因此确定问题分解的并行算法,对于并行计算而言至关重要,所以在结构上并行计算是紧耦合(Tight Coupling)的概念。
    • 在软件工程中,“耦合”指的是互相交互的系统彼此间的依赖。紧耦合表明模块或者系统之间关系紧密,存在明显的依赖关系。

    2.SOA

    面向服务体系结构
    SOA是设计和开发软件的原则和方法

    • SOA是面向服务的体系结构(Service Oriented Architecture)的简称,依照结构化信息标准促进组织(OASIS)所给出的定义,“SOA是一种组织和利用可能处于不同所有权范围控制下的分散功能的范式。”
    • 通常所说的SOA是一套设计和开发软件的原则和方法,它将应用程序的不同功能单元(即“服务”)通过这些服务之间定义良好的接口和协议联系起来,以使实现服务的平台或系统中,所构建的各类服务可以通过一种统一和通用的方式进行交互。
    • 简而言之,SOA是一种理念,即给定一种标准接口和一个约束接口的服务协议,则任何业务应用,只要能满足服务协议,即可通过给定的标准接口进行通信和交互,实现对接。

    3.虚拟化

    摆脱现实情况下物理资源所具有的各种限制

    • 虚拟化(Virtualization)是为某些事物创造的虚拟(而非真实)版本,例如硬件平台、计算机系统、存储设备和网络资源等。
    • 其目的是为了摆脱现实情况下物理资源所具有的各种限制,即“虚拟化是资源的逻辑表示,它不受物理限制的约束。”
    • 云计算所涉及的虚拟化,是经过发展之后的更高层次的虚拟化,是指所有的资源——计算、存储、应用和网络设备等连接在一起,由云计算平台进行管理调度。
    • 借助于虚拟化技术,云计算平台可以对底层千差万别的资源进行统一管理,也可以随时方便地进行资源调度的管理,实现资源的按需分配,从而使大量物理分布的计算资源可以在逻辑层面上以一个整体的形式呈现,并支撑各类应用需求。

    1.4 云计算三元认识论

    1.4.1 云计算作为一种商业模式

    SaaS(软件即服务)、PaaS(平台即服务)和IaaS(基础设施即服务)

    • 云计算服务代表一种新的商业模式,SaaS(软件即服务)、PaaS(平台即服务)和IaaS(基础设施即服务)是这种商业模式的表现形式。
    • 伴随着云计算服务理念的发展,云计算也形成了一整套的软件架构与技术实现机制,而常常听到的云计算平台就是这套机制的具体体现。
    • 对于任何一种商业模式而言,除了理论上可行之外,还要保证实践上可用。因此,伴随着云计算服务理念的发展,云计算也形成了一整套技术实现机制,而云计算平台则是这套机制的具体体现。

    1.4.2 云计算作为一种计算范式

    两种云体逻辑结构

    • 云计算作为一种计算范式,其计算边界既由上层的经济因素所决定,也由下层的技术因素所决定。经济因素自上而下决定这种计算范式的商业形态,实现技术自下而上决定这种计算范式的技术形态。作为云计算服务的计算范式又可以从两个角度来进一步理解:
      • 横向云体逻辑结构
        -在这里插入图片描述

      • 纵向云栈逻辑结构

      • 在这里插入图片描述

    1.4.3 云计算作为一种实现方式

    数据中心

    • 云计算最终的实现方式是需要新一代的软硬件技术推动,即目前流行的数据中心,并且朝着软件定义的数据中心(Software Defined Data Center,SDDC)所演进。
    • 数据中心是云计算实现的最终归属,包括全方位的计算、存储和通信需求。
    • 软件定义数据中心是一个比较新的概念,它将虚拟化概念(如抽象,集中和自动化)扩展到所有数据中心资源和服务,以实现IT即服务(ITaaS)。在软件定义的数据中心中,基础架构的所有元素(网络,存储,CPU和安全)都是被虚拟化并作为服务交付的。

    数据中心的功能划分

    在这里插入图片描述


    2. 分布式计算

    2.1 分布式计算基本概念

    集中式计算与分布式计算

    (1)集中式计算
    集中式计算完全依赖于一台大型的中心计算机的处理能力,这台中心计算机称为主机(Host或mainframe),与中心计算机相连的终端设备具有各不相同非常低的计算能力。实际上大多数终端完全不具有处理能力,仅作为输入输出设备使用。
    (2)分布式计算
    与集中式计算相反,分布式计算中,多个通过网络互联的计算机都具有一定的计算能力,它们之间互相传递数据,实现信息共享,协作共同完成一个处理任务。

    分布式计算就是在两个或多个软件互相共享信息,这些软件既可以在同一台计算机上运行,也可以在通过网络连接起来的多台计算机上运行。

    了解分布式计算

    分布式计算比起其他算法具有以下几个优点。

    1. 稀有资源可以共享;
    2. 通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载;
    3. 可以把程序放在最适合运行它的计算机上。

    2.2 分布式计算的原理

    分摊计算、划分子任务分配节点。

    分布式计算就是将计算任务分摊到大量的计算节点上,一起完成海量的计算任务。而分布式计算的原理和并行计算类似,就是将一个复杂庞大的计算任务适当划分为一个个小任务,任务并行执行,只不过分布式计算会将这些任务分配到不同的计算节点上,每个计算节点只需要完成自己的计算任务即可,可以有效分担海量的计算任务。而每个计算节点也可以并行处理自身的任务,更加充分利用机器的CPU资源。最后再将每个节点的计算结果汇总,得到最后的计算结果。

    一副扑克帮你理解分布式计算基本原理

    分布式计算一般分为以下几步:

    1. 设计分布式计算模型
      首先要规定分布式系统的计算模型。计算模型决定了系统中各个组件应该如何运行,组件之间应该如何进行消息通信,组件和节点应该如何管理等。
    2. 分布式任务分配
      分布式算法不同于普通算法。普通算法通常是按部就班,一步接一步完成任务。而分布式计算中计算任务是分摊到各个节点上的。该算法着重解决的是能否分配任务,或如何分配任务的问题。
    3. 编写并执行分布式程序
      使用特定的分布式计算框架与计算模型,将分布式算法转化为实现,并尽量保证整个集群的高效运行,难点:
      (1)计算任务的划分
      (2)多节点之间的通信方式

    2.3 分布式计算理论基础

    2.3.1 ACID 原则

    ACID是数据库事务正常执行的四个原则,分别指原子性、一致性、独立性及持久性。

    1. A(Atomicity)—原子性

      • 原子性很容易理解,也就是说事务里的所有操作要么全部做完,要么都不做,事务成功的条件是事务里的所有操作都成功,只要有一个操作失败,整个事务就失败,需要回滚。
        例如银行转账,从A账户转100元至B账户,分为两个步骤:①从A账户取100元;②存入100元至B账户。
      • 这两步要么一起完成,要么一起不完成,如果只完成第一步,第二步失败,钱会莫名其妙少了100元。
    2. C(Consistency)—一致性

      • 一致性也比较容易理解,也就是说数据库要一直处于一致的状态,事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束。
      • 例如现有完整性约束a + b = 10,如果一个事务改变了a,那么必须得改变b,使得事务结束后依然满足a + b = 10,否则事务失败。
    3. I(Isolation)—独立性

      • 所谓的独立性是指并发的事务之间不会互相影响,如果一个事务要访问的数据正在被另外一个事务修改,只要另外一个事务未提交,它所访问的数据就不受未提交事务的影响。
      • 例如交易是从A账户转100元至B账户,在这个交易还未完成的情况下,如果此时B查询自己的账户,是看不到新增加的100元的。
    4. D(Durability)—持久性

    • 持久性是指一旦事务提交后,它所做的修改将会永久保存在数据库上,即使出现宕机也不会丢失。
      这些原则解决了数据的一致性、系统的可靠性等关键问题,为关系数据库技术的成熟以及在不同领域的大规模应用创造了必要的条件。

    2.3.2 CAP理论

    一个分布式系统最多只能同时满足一致性、可用性和分区容错性这三项中的两项

    2000年7月,加州大学伯克利分校的埃里克·布鲁尔(Eric Brewer)教授在ACM PODC会议上提出CAP猜想。2年后,麻省理工学院的塞思·吉尔伯符(Seth Gilbert)和南希·林奇(Nancy Lynch)从理论上证明了CAP。之后,CAP理论正式成为分布式计算领域的公认定理。 一个分布式系统最多只能同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)这三项中的两项,如图2.1所示

    在这里插入图片描述

    一致性:在所有节点的数据保持一致

    1. 一致性指“All nodes see the same data at the same time”,即更新操作成功并返回客户端完成后,所有节点在同一时间的数据完全一致。对于一致性,可以分为从客户端和服务端两个不同的视角来看。

      • 从客户端来看,一致性主要指多并发访问时更新过的数据如何获取的问题。
      • 从服务端来看,则是如何将更新复制分布到整个系统,以保证数据的最终一致性问题。

    可用性:即使是严重的网络错误,每个请求也必须终止

    1. 可用性是指“Reads and writes always succeed”,即服务一直可用,而且是在正常的响应时间内。对于一个可用性的分布式系统,每一个非故障的节点必须对每一个请求作出响应。也就是该系统使用的任何算法必须最终终止。
      • 当同时要求分区容错性时,这是一个很强的定义:即使是严重的网络错误,每个请求也必须终止。好的可用性主要是指系统能够很好地为用户服务,不出现用户操作失败或者访问超时等用户体验不好的情况。通常情况下可用性和分布式数据冗余、负载均衡等有着很大的关联。

    分区容错性:某节点故障,仍然能够对外提供满足一致性、可用性的服务

    1. 分区容错性指“The system continues to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the system”,也就是指分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候,仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。
      • 分区容错性和扩展性紧密相关。在分布式应用中,可能因为一些分布式的原因导致系统无法正常运转。好的分区容错性要求应用虽然是一个分布式系统,但看上去却好像是一个可以运转正常的整体。
      • 例如现在的分布式系统中有某一个或者几个机器宕掉了,其他剩下的机器还能够正常运转满足系统需求,或者是机器之间有网络异常,将分布式系统分隔为独立的几个部分,各个部分还能维持分布式系统的运作,这样就具有好的分区容错性。

    在互联网领域的绝大多数的场景中,都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性,系统往往只需要保证“最终一致性”,只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可

    再细谈一下这个数据一致性:
    随着业务的扩展,从单机架构到分布式架构。对于共享资源的访问再也不像单机时那么容易控制互斥访问了。我们就需要用到分布式锁来解决这个问题。

    实现分布式锁的三种方式:

    1. 基于数据库实现分布式锁;
    2. 基于缓存(Redis等)实现分布式锁;
    3. 基于Zookeeper实现分布式锁;

    数据库使用排他锁处理,而redis内置了分布式锁且性能较高,zookeeper有封装好的框架,以及等待锁的队列实现,不过性能低。
    具体如何实现,就不在这里展开。

    如何取舍

    通过CAP理论,知道无法同时满足一致性、可用性和分区容错性这三个特性,那应该如何取舍呢?
    (1)CA without P:如果不要求P(不允许分区),则C(强一致性)和A(可用性)是可以保证的。但其实分区始终会存在,因此CA的系统更多的是允许分区后各子系统依然保持CA。
    (2)CP without A:如果不要求A(可用),相当于每个请求都需要在Server之间强一致,而P(分区)会导致同步时间无限延长,如此CP也是可以保证的。很多传统的数据库分布式事务都属于这种模式。
    (3)AP without C:要高可用并允许分区,则需放弃一致性。一旦分区发生,节点之间可能会失去联系,为了高可用,每个节点只能用本地数据提供服务,而这样会导致全局数据的不一致性。现在众多的NoSQL都属于此类。

    2.3.3 BASE理论

    基本可用(Basically Available)、软状态(Soft State)、最终一致性(Eventual Consistency)

    丹·普里切特(Dan Pritchett)在对大规模分布式系统的实践总结过程中,提出了BASE理论,BASE理论是对CAP理论的延伸,核心思想是即使无法做到强一致性(Strong Consistency,CAP的一致性就是强一致性),但应用可以采用适合的方式达到最终一致性(Eventual Consistency)。
    BASE是指基本可用(Basically Available)、软状态(Soft State)、最终一致性(Eventual Consistency)。

    基本可用

    基本可用是指分布式系统在出现故障的时候,允许损失部分可用性,即保证核心可用。电商大促时,为了应对访问量激增,部分用户可能会被引导到降级页面,服务层也可能只提供降级服务。这就是损失部分可用性的体现。

    软状态

    软状态是指允许系统存在中间状态,而该中间状态不会影响系统整体可用性。
    分布式存储中一般一份数据至少会有三个副本,允许不同节点间副本同步的延时就是软状态的体现。例如MySQL replication的异步复制就是这种体现。

    最终一致性

    最终一致性是指系统中的所有数据副本经过一定时间后,最终能够达到一致的状态。
    弱一致性和强一致性相反,最终一致性是弱一致性的一种特殊情况。
    BASE和ACID的区别与联系是什么呢?ACID是传统数据库常用的设计理念,追求强一致性模型。BASE支持的是大型分布式系统,提出通过牺牲强一致性获得高可用性。ACID和BASE代表了两种截然相反的设计哲学。在分布式系统设计的场景中,系统组件对一致性要求是不同的,因此ACID和BASE又会结合使用。

    2.3.4 最终一致性

    强一致性、弱一致性、最终一致性
    因果一致性、 Read-your-writes consistency、Session consistency、Monotonic read consistency、Monotonic write consistency

    下面以上面的场景来描述下不同程度的一致性。

    1. 强一致性(即时一致性):假如A先写入了一个值到存储系统,存储系统保证后续A、B、C的读取操作都将返回最新值。
    2. 弱一致性:假如A先写入了一个值到存储系统,存储系统不能保证后续A、B、C的读取操作能读取到最新值。此种情况下有一个“时间窗口”的概念,它特指从A写入值,到后续操作A、B、C读取到最新值这一段时间。“时间窗口”类似时空穿梭门,不过穿梭门是可以穿越到过去的,而一致性窗口只能穿越到未来,方法很简单,就是“等会儿”。
    3. 最终一致性:是弱一致性的一种特例。假如A首先“写”了一个值到存储系统,存储系统保证如果在A、B、C后续读取之前没有其他写操作更新同样的值的话,最终所有的读取操作都会读取到A写入的最新值。此种情况下,如果没有失败发生的话,“不一致性窗口”的大小依赖于以下的几个因素:交互延迟,系统的负载,以及复制技术中复本的个数。最终一致性方面最出名的系统可以说是DNS系统,当更新一个域名的IP以后,根据配置策略以及缓存控制策略的不同,最终所有的客户都会看到最新的值。

    还有一些最终一致性的变体如下。

    • Causal consistency(因果一致性):如果Process A通知Process B它已经更新了数据,那么Process B的后续读取操作则读取A写入的最新值,而与A没有因果关系的C则可以最终一致性。
    • Read-your-writes consistency:如果Process A写入了最新的值,那么Process A的后续操作都会读取到最新值。但是其他用户可能要过一会才可以看到。
    • Session consistency:此种一致性要求客户端和存储系统交互的整个会话阶段保证Read-your- writes consistency。Hibernate的session提供的一致性保证就属于此种一致性。
    • Monotonic read consistency:此种一致性要求如果Process A已经读取了对象的某个值,那么后续操作将不会读取到更早的值。
    • Monotonic write consistency:此种一致性保证系统会序列化执行一个Process中的所有写操作。

    2.3.5 一致性散列

    1.基本概念
    一致性散列算法(Consistent Hashing)最早在论文Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web中被提出。简单来说,一致性散列将整个散列值空间组织成一个虚拟的圆环。假设某散列函数H的值空间为0~2^32-1(即散列值是一个32位无符号整形),整个散列空间环如图所示。
    在这里插入图片描述

    2.4 容错性和扩展性

    (1)容错性

    现假设Node C不幸宕机,可以看到此时对象A、B、D不会受到影响,只有C对象被重定位到Node D。一般来说,在一致性散列算法中,如果一台服务器不可用,则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器(即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器)之间的数据,其他不会受到影响,如图所示。

    在这里插入图片描述

    (2)扩展性

    如果在系统中增加一台服务器Node X,如图所示。
    此时对象A、B、D不受影响,只有对象C需要重定位到新的Node X。一般来说,在一致性散列算法中,如果增加一台服务器,则受影响的数据仅仅是新服务器到其环空间中前一台服务器(即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器)之间数据,其他数据也不会受到影响。
    在这里插入图片描述

    (3)虚拟节点

    一致性散列算法在服务节点太少时,容易因为节点分布不均匀而造成数据倾斜问题。例如系统中只有两台服务器,其环分布如图所示。
    在这里插入图片描述

    3. 分布式系统的认识

    3.1 分布式系统的基础知识

    分布式系统(distributed system)是建立在网络之上的软件系统。

    一个著名的分布式系统的例子是万维网(World Wide Web),在万维网中,所有的一切看起来就好像是一个文档(Web页面)一样。

    分布式系统的特性包括容错性、高可扩展性、开放性、并发处理能力和透明性。

    3.1.1 分布式存储系统

    分布式存储系统实例 : Hadoop

    1. Hadoop是由Apache基金会开发的分布式存储与计算框架。用户不需要了解底层的分布式计算原理就可以轻松开发出分布式计算程序,可以充分利用集群中闲置的计算资源,将集群的真正威力调动起来。
    2. Hadoop由两个重要模块组成。一个是Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),顾名思义,就是一个分布式的文件系统,可以将文件数据分布式地存储在集群中的不同节点上。另一个是MapReduce系统,是一个针对大量数据的分布式计算系统。

    Hadoop特性

    (1)高可靠性:Apache Hadoop可以可靠地将数据存储到节点上。
    (2)高可扩展性:Apache Hadoop的存储和计算节点可以快速扩展,并自动进行负载均衡。
    (3)高效性:一方面Apache Hadoop会自动在各个节点之间动态调动数据,保证每个节点存储均衡,另一方面读取数据时我们可以从不同节点并行读取,提高数据读取的速度。
    (4)高容错性:Apache Hadoop会将数据冗余存储在不同节点上,保证数据容错性,计算任务失败时也会自动重新分配任务。
    (5)低成本:Apache Hadoop是开源软件,可以节省商业软件的购买成本。同时,Apache Hadoop可以用廉价节点组成的集群取代昂贵的超级计算机,从而可以节省硬件成本。

    Hadoop 分布式文件系统 HDFS

    Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个主从式的分布式文件系统,是GFS的一种开源实现。HDFS可以利用大量廉价存储器组成分布式存储集群,取代昂贵的集中式磁盘存储阵列。而HDFS集群由一个NameNode和多个DataNode组成,除此之外还有用于热备份的Secondary NameNode,防止集群出现单点故障。

    HDFS介绍

    HDFS架构概述

    NameNode(nn):存储文件的元数据,如文件名,文件目录结构,文件属性(生成时间、副本数、文件权限),以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。
    DataNode(dn):在本地文件系统存储文件块数据,以及块数据的校验和。
    Secondary NameNode(2nn):每隔一段时间对NameNode元数据备份。

    MapReduce模型:

    1. MapReduce既是Hadoop中的模块,也是一个计算模型。用户需要自己将算法划分成Map和Reduce两个阶段。首先将数据划分为小块的数据,将数据分配到不同计算节点的Map任务中计算,然后将计算结果汇总到Reduce节点中进行合并,得出最终结果。
    2. MapReduce系统也是主从式的计算系统。在使用YARN后,每个集群有一个Resource-Manager,用于管理整个集群。集群中每个计算节点都有一个NodeManager,负责管理某个节点的容器并监视其资源使用。每个应用程序由一个MRAppMaster进行管理。

    分布式存储系统

    1. 分布式存储系统大致可分为5个子方向:结构化存储、非结构化存储、半结构化存储、In-memory 存储及NewSQL。
    2. 除了这5个子方向之外,分布式存储系统还有一系列的理论、算法、技术作为支撑,例如 Paxos、CAP理论、一致性散列、时钟技术、2PC、3PC等。

    结构化存储

    结构化存储的历史非常古老,典型的场景就是事务处理系统或者关系型数据库(RDBMS)。传统的结构化存储都是从单机做起的,例如大家耳熟能详的MySQL。MySQL的成长史就是互联网的成长史。除了MySQL之外,PostgreSQL也是近年来势头非常强劲的一个RDBMS。传统的结构化存储系统强调以下内容。

    1. 结构化的数据(例如关系表);
    2. 强一致性(例如银行系统,电商系统等场景);
    3. 随机访问(索引、增删查改、SQL)。

    非结构化存储

    与结构化存储不同的是,非结构化存储强调的是高可扩展性,典型的系统就是分布式文件系统。分布式文件系统也是一个很老的研究话题,例如20世纪70年代的Xerox Alto,80年代的NFS、AFS,90年代的xFS等。然而,这些早期的分布式文件系统只是起到了网络磁盘的作用,其最大的问题就是不支持容错和错误恢复。而Google在2003年SOSP会议上推出的GFS(Google File System)则走出了里程碑的一步,其开源实现对应为HDFS。

    半结构化存储

    半结构化存储的提出是为了解决结非结构化存储系统随机访问性能差的问题。我们通常会听到一些流行的名词,例如NoSQL、Key-Value Store,包括对象存储等。这些都属于半结构化存储研究的领域,其中以NoSQL的发展势头最为强劲。NoSQL系统既有分布式文件系统所具有的可扩展性,又有结构化存储系统的随机访问能力(例如随机操作),系统在设计时通常选择简单键值(K-V)进行存储,抛弃了传统RDBMS里复杂SQL查询及ACID事务。

    In-memory存储

    随着业务的并发越来越高,存储系统对低延迟的要求也越来越高。同时由于摩尔定律以及内存的价格不断下降,基于内存的存储系统也开始普及。顾名思义,In-memory存储就是将数据存储在内存中,从而获得读写的高性能。比较有名的系统包括Memcached和Redis。这些基于K-V键值系统的主要目的是为基于磁盘的存储系统做缓存。还有一些偏向于内存计算的系统,例如Distributed shared memory、RamCloud、Tachyon(Alluxio)项目等。

    NewSQL

    前面介绍结构化存储时提到,单机RDBMS系统在可扩展性上面临着巨大的挑战,然而NoSQL不能很好的支持关系模型。那有没有一种系统能兼备RDBMS的特性(例如,完整的SQL支持、ACID事务支持),又能像NoSQL系统那样具有强大的可扩展能力呢?2012年Google在OSDI会议上发表的Spanner,以及2013年在SIGMOD会议上发表的F1,让业界第一次看到了关系模型和NoSQL在超大规模数据中心上融合的可能性。不过由于这些系统大都过于复杂,没有工业界大公司的支持还是很难做出来的。

    3.1.2 分布式计算系统

    分布式计算和并行计算一样吗?
    可以这样认为:

    1. 传统的并行计算的要求:投入更多机器,数据大小不变,计算速度更快。
    2. 分布式计算的要求:投入更多的机器,能处理更大的数据。

    分布式计算概念

    1. 一个分布式系统包括若干通过网络互联的计算机。这些计算机互相配合以完成一个共同的目标(共同的目标称为“项目”)。
    2. 具体的过程是:将需要进行大量计算的项目数据分割成小块,由多台计算机分别计算,再上传运算结果后统一合并得出数据结论。
    3. 在分布式系统上运行的计算机程序称为分布式计算程序;分布式编程就是编写上述程序的过程。简单的来说,采用分布式计算的一组计算机组成的系统,叫做分布式计算系统。
    4. 分布式计算系统通常根据计算方式的不同,分为计算机集群系统和计算机网格系统。

    传统基于消息的系统

    这类系统里比较有代表性的就是MPI(Message Passing Interface)。目前比较流行的两个MPI实现是MPICH2和OpenMPI。MPI这个框架非常灵活,对程序的结构几乎没有太多约束,以至于人们有时把MPI称为一组接口API,而不是系统框架。MPI除了提供消息传递接口之外,其框架还实现了资源管理和分配,以及调度的功能。除此之外,MPI在高性能计算里也被广泛使用,通常可以和 Infiniband 这样的高速网络无缝结合。

    MapReduce家族系统

    这一类系统又称作Dataflow系统,其中以Hadoop MapReduce和Spark为代表。其实在学术界有很多类似的系统,例如Dryad、Twister等。这一类系统的特点是将计算抽象成为高层操作,例如像Map、Reduce、Filter这样的函数式算子,将算子组合成有向无环图DAG,然后由后端的调度引擎进行并行化调度。其中,MapReduce系统属于比较简单的DAG,只有Map和reduce两层节点。MapReduce这样的系统之所以可以扩展到超大规模的集群上运行,就是因为其完备的容错机制。在Hadoop社区还有很多基于MapReduce框架的衍生产品,例如Hive(一种并行数据库OLAP)、Pig(交互式数据操作)等。

    Hadoop MapReduce核心思想与工作过程

    图计算系统

    图计算系统是分布式计算的另一个分支,这些系统都是把计算过程抽象成图,然后在不同节点分布式执行,例如PageRank这样的任务,很适合用图计算系统来表示。
    大数据图是无法使用单台机器进行处理的,如果对大图数据进行并行处理,对于每一个顶点之间都是连通的图来讲,难以分割成若干完全独立的子图进行独立的并行处理。即使可以分割,也会面临并行机器的协同处理,以及将最后的处理结果进行合并等一系列问题。这需要图数据处理系统选取合适的图分割以及图计算模型来迎接挑战并解决问题。

    基于状态的系统

    这一类系统主要包括2010年在OSDI会议上推出的Piccolo,以及后来2012年在NIPS会议上 Google推出的开源机器学习系统DistBelief,再到后来被机器学习领域广泛应用的参数服务器(Parameter Server)架构。

    实时流处理系统

    实时流处理系统是为高效实时地处理流式数据而提供服务的,更关注数据处理的实时性,能够更加快速地为决策提供支持。流处理是由复杂事件处理(CEP)发展而来的,流处理模式包括两种:连续查询处理模式、可扩展数据流模式。

    3.1.3 分布式资源管理系统

    从支持离线处理的MapReduce,到支持在线处理的Storm,从迭代式计算框架Spark到流式处理框架S4,各种框架诞生于不同的公司或者实验室,它们各有所长,各自解决了某一类应用问题。而在大部分互联网公司中,这几种框架可能都会采用,例如对于搜索引擎公司,可能的技术方案如下:网页建索引采用MapReduce框架,自然语言处理/数据挖掘采用Spark(网页PageRank计算、聚类分类算法等),对性能要求很高的数据挖掘算法用MPI等。考虑到资源利用率、运维成本、数据共享等因素,公司一般希望将所有这些框架部署到一个公共的集群中,让它们共享集群的资源,并对资源进行统一使用,这样,便诞生了资源统一管理与调度平台,典型的代表是Mesos和YARN。

    资源统一管理和调度平台具有以下特点:

    1.支持多种计算框架
    2.扩展性
    3.容错性
    4.高资源利用率
    5.细粒度的资源分配

    Hadoop核心组件系列-YARN工作流程详解

    3.2 典型的分布式系统

    1 网格系统

    网格是一种能够将多组织拥有和管理的计算机、网络、数据库和科学仪器综合协同使用的基础设施。网格应用程序大多涉及需要跨越组织界限的可安全共享的大规模数据和/或计算资源。这使网格应用程序的管理和部署成为一项复杂的任务。在混杂的网格环境中,网格中间件为用户提供了无缝的计算能力和统一访问资源能力。目前,世界范围内已经发展有数个工具包和系统,其中大部分是学术研究项目的成果。

    网格的概念

    Globus定义网格为:一种能够整合的合作使用的由多家组织所拥有和管理的高端计算机、网络、数据库、实验设备的基础设施。
    由Gridbus提出一种基于效能的网格定义:网格是一类并行、分布系统,能够在运行时动态分享、选择、聚合地理散布的自治资源,依据它们的可用性、能力、性能、代价以及用户对服务质量的需求。

    网格的组成

    在这里插入图片描述

    Globus工具包

    Globus是一种研究网格环境中互操作的中间件技术,为科学和工程上的网格计算应用程序提供基本的支撑环境。它定义了构建计算网格的一组基本服务和功能,包括安全、资源管理、通信、目录管理等基本服务,被许多应用网格项目采用。

    在这里插入图片描述

    2 P2P系统

    对等网络系统(Peer-to-Peer),简称P2P系统,即媒体及公众所称的“点对点系统”,是一种应用在对等者(Peer)之间分配任务和工作负载的分布式应用架构的系统。对等网络的思想是:网络的所有参与者共享他们所拥有的一部分硬件资源,包括处理器资源、存储资源和网络资源等,这些共享资源可以通过网络被其他对等者直接访问并为之提供服务和内容。

    P2P系统的性质

    (1)高度分散化
    (2)自组织性
    (3)多管理域

    P2P系统的特点

    (1)部署低门槛
    (2)有机增长
    (3)对故障与攻击的恢复力
    (4)资源的丰富性与多样性

    对等网络应用

    (1)共享及分发文件
    (2)流媒体
    (3)电话
    (4)志愿计算

    3 透明计算

    透明计算是一种用户无须感知计算机操作系统、中间件、应用程序和通信网络的具体所在,只需根据自己的需求,通过网络从所使用的各种终端设备(包括固定、移动及家庭中的各类终端设备)中选择并使用相应服务(例如计算、电话、电视、上网和娱乐等)的计算模式。

    在这里插入图片描述

    透明计算的核心技术

    (1)透明云架构

    在这里插入图片描述
    (2)元操作系统(Meta OS)
    (3)客户端实现
    在这里插入图片描述

    4 区块链系统

    区块链(Blockchain)是一种去中心化、不可篡改、可追溯、多方共同维护的分布式数据库系统,能够将传统单方维护的仅涉及自己业务的多个孤立数据库整合在一起,分布式地存储在多方共同维护的多个节点,任何一方都无法完全控制这些数据,只能按照严格的规则和共识进行更新,从而实现了可信的多方间的信息共享和监督,避免了烦琐的人工对账,提高了业务处理效率,降低了交易成本。

    Web3.0 分布式存储(上集) 区块链的应用和新基建

    区块链的核心特征

    ① 块链结构:每一块有时间戳,每一块都含有前面一块的散列加密信息,对每个交易进行验证。
    ② 多独立拷贝存储:区块链系统的每个节点都存储同样信息。
    ③ 拜占庭容错:容忍少于1/3 节点恶意作弊或被黑客攻击,系统仍然能够正常工作。

    区块链模式

    (1)模式1:①、②、③+ P2P + 挖矿。
    (2)模式2:①、②、③+ P2P + 挖矿 + 默克尔-帕特里夏树(Merkel Patricia tree)
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 云计算环境下网络安全技术研究 1云计算环境下网络安全防御措施 1.1强化技术监督措施 通过一定的技术监控,能够保障云计算环境下的用户安全,通过安全孔家的构架,实现稳定畅通安全的云环境,主要技术手段有以下几种:第一...
  • Hadoop平台在云计算中的应用,王宏宇,,云计算是当前比较热门的新兴技术之一,受到业界的广泛关注。Hadoop是一个可实现大规模分布式计算的开源软件平台,因此被广泛应用
  • 使用Hadoop,Spark技术是知其然,阅读产生这些技术论文是知其所以然。
  • 摘 要 云计算是下一代网络计算平台的核心技术是一种新的计算模 型它的出现宣告了低成本享受超值服务的到来 本文就职业教育领 域的现状进行了介绍阐述了云计算的概念优势和现状并对云计 算在职业教育领域中的应用进行...
  • 云计算技术在用户用电智能分析中的应用论文 摘要社会进步和经济发展的过程中国家生产活动不断增加用户的用电量也出现明显的增长趋势在此过程中多元化用电需求进一步增加因而新时期的供电要求不仅是满足人们基本的...
  • 云计算技术在计算机安全存储的应用 摘要计算机技术依赖自身先进技术这一优势在各个行业发展中占据十分重要的地位为了满足使用者对计算机传送能力的要求云计算得以开发并被广泛使用云计算技术在提升计算机传输技术...
  • 云计算技术在网络安全存储中的应用 摘要计算机网络中所存储的数据丢失风险较高对用户信息安全的影响较为严重本文简要分析了计算机网络常见的存储安全问题并介绍了云计算技术强调了云计算技术应用的必要性基于此重点...
  • 为了解决现有餐饮企业管理信息落后,人力技术,餐饮空间和食品资源闲散,浪费等问题,本文研究开发了基于云计算的共享餐饮平台,旨在克服现有餐饮企业的不足餐饮管理,进一步整合和优化餐饮供应链资源。 结合“共享...
  • 大数据与云计算技术下的内部审计-内部审计论文-会计论文 文章均为WORD文档下载后可直接编辑使用亦可打印 摘要随着科技水平的不断发展越来越多的技术融入我们的工作领域大数据云技术共同应用在企业的内部审计中可以...
  • 移动云技术是云计算技术在移动互联网中的应用,具有海量数据存储、强大的计算能力、资源的整合、实时的高效服务等特点。针对其为图书馆界带来全新的移动服务模式,本文分析了移动云计算的特点,指出其在图书馆中应用时...
  • 云计算下计算机网络安全保护技术计算机网络安全技术应用计算机网络通讯技术故障处理 随着计算机技术的不断发展和云计算技术的广泛应用人们获取信息数据的方式变的越来越多但是计算机网络安全问题也随之出现计算机...
  • PAGE PAGE 11 课程标准 所属系部信息工程系 课程名称云计算导论 课程性质专业必修课 课程学时64 适用专业云计算技术与应用 云计算导论课程标准 1课程概述 1.1 课程定位 云计算导论是云计算技术与应用的专业必修课是...
  • 网上找到的一篇论文云计算及其关键技术》,计算机应用上发表的。
  • 在深入研究相关技术的基础上, 独立自主地开发具有自主产权的基于物联网与云计算技术的农业创新网络平台, 建成集数据采集、数字传输、数据分析处理、数控农业机械为一体的新型农业生产管理体系; 弥补国内农业物联网...
  • 基于云计算与大数据应用开发的论述 作者: 虞XX 摘要: 云计算与大数据作为IT行业的顶尖技术,备受人们关注。在生活中大数据无处不在,社会上的各行各业都有着大数据留下的痕迹,可以说大数据很好的融入了我们的...
                                           基于云计算与大数据应用开发的论述
    

    作者: 虞XX
    摘要: 云计算与大数据作为IT行业的顶尖技术,备受人们关注。在生活中大数据无处不在,社会上的各行各业都有着大数据留下的痕迹,可以说大数据很好的融入了我们的生活;因此,大数据对人类的社会生产和生活带来了重大而深远的影响;同时,大数据时代的来临,以及社会生产的需要,迫使我们需要及时了解关于大数据的基础、存储与管理、处理与分析以及相关应用。
    关键词:云计算 大数据 大数据基础 大数据存储与管理 大数据处理与分析 大数据应用
    正文:
    前言:
    大数据时代的来临,使全球的信息技术的发展产生了巨大的变革,且深深影响着全球人民;世界各国均高度重视大数据技术的研究和发展,企业也加大了对大数据研究的力度;大数据的影响力已经波及世界各个角落,所到之处,人们都感受到了来自于大数据独特的魅力
    主体:
    ⑴大数据基础
    2010年前后由云计算、大数据等技术的快速发展带来了第三次信息化浪潮,标志着大数据时代的来临;存储设备容量的不断增加、CPU处理能力的大幅提升、网络带宽的不断增加等信息科技领域的不断进步为大数据时代提供了技术支撑;而最终促进大数据时代来临的重要因素便是数据产生方式的变革。大数据也是慢慢发展而来的,它经历了萌芽期、成熟期和大规模应用期才达到了如今的规模;大数据之所以能得到社会的广泛认可,与它的数据量大、数据类型繁多、处理速度快以及价值密度低等显著特点有关;大数据发展的过程中,对科学研究、思维方式和社会发展都产生了重要而深远的影响;大数据的诸多特点使得它在各行各业中深受大家的喜爱,如今的大数据无处不在,各个领域都有广泛涉及。在了解大数据之后,人们会逐渐的对大数据的技术充满期待,发展到今日,大数据拥有了很多的技术,其中主要包括数据采集与预处理、数据存储和管理、数据处理与分析、数据安全和隐私保护等几个层面的内容;大数据也拥有自己的计算模式,如:批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算等;一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动的集合都是大数据产业,其主要包含了IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层和数据应用层;作为与大数据同样引起广泛关注的云计算与物联网,它们三者之间存在着怎样的关系呢?云计算实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算能力、用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源;物联网是物物相连的互联网,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、人员和物等通过新的方式连接在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和远程控制;大数据、云计算、物联网三者相辅相成,同时又有各自的侧重点。
    大数据处理架构Hadoop:Hadoop是一个开源的、可运行与大规模集群上的分布式计算平台,它实现了MapReduce计算模型和分布式文件系统HDFS等功能,在业内得到了广泛的应用,因此也成为了大数据的代名词;
    ⑵大数据存储与管理
    分布式文件系统HDFS:HDFS(Hadoop Distributed File System)是针对谷歌开发的分布式文件系统GFS(Google file System)的开源的实现,它是Hadoop两大核心组成部分之一,提供了在廉价服务器集群中进行大规模分布式文件存储的能力;HDFS具有很好的容错能力,并且兼容廉价的硬件设备,因此可以以较低的成本利用现有机器实现大流量和大数据量的读写
    分布式数据库Hbase:HBase是针对谷歌BigTable的开源实现,是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库,主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。HBase可以支持超大规模数据存储,它可以通过水平扩展的方式,利用廉价的计算机集群处理超过10亿行数据和百万列元素组成的数据表
    NoSQL数据库:NoSQL是对非关系型数据库的统称,它所采用的数据模型并非传统关系数据库的关系模型,而是类似键/值、列族、文档等非关系模型。NoSQL具有灵活的水平可扩展性,可以支持海量数据存储。并且支持MapReduce风格的编程,可以较好的应用于大数据时代的各种数据管理。
    云数据库:云数据库是部署在云计算环境中的数据库,它是一种新兴的共享架构的方法,极大地增强了数据库的存储能力,消除了人员、硬件、软件的重复配置,让软、硬件升级更加容易,同时也虚化了许多后端功能。其具有高可扩展性、高可用性、采用多租形式和支持资源有效分发等特点。
    ⑶大数据处理与分析
    MapReduce:MapReduce是一种并行编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算,它将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度抽象到两个函数:即Map和Reduce。MapReduce的存在极大的方便了分布式编程工作,编程人员在不会分布式并行编程的情况下,也可以很容易将自己的程序运行在分布式系统上,完成海量数据集的计算。
    Spark:Spark是一个可用于大规模数据处理的快速、通用引擎,其不仅具备Hadoop MapReduce的优点,且解决了Hadoop MapReduce的缺陷。Spark有着结构一体化、功能多元化的优势,具有运行速度快、容易使用、通用性强、运行模式多样等特点,因此Spark逐渐成为大数据邻域的热门大数据计算平台。
    流计算:流计算平台实时获取来自不同数据源的海量数据,经过实时分析处理,获得有价值的信息,其观念是:数据的价值随着时间的流逝而降低,因此当事件出现时就应该立即处理,而不是缓存起来进行批量处理。流计算满足数据的需求需要有高性能、海量式、实时性、分布式、易用性、可靠性等特点
    图计算:在大数据时代,许多大数据都是以大规模图或网络的形式呈现,因此产生了图计算框架,作为代表性作品的Pregel是一种基于BSP(Bulk Dynchronous Parallel)模型的并行图处理系统,为了解决大型图的分布式计算问题,Pregel搭建了一套可扩展的、有容错机制的平台,该平台提供了一套非常灵活的API,可以描述各种各样的图计算。
    数据可视化:数据可视化是指将大型数据集中的数据以图像形式表示,并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。数据可视化可以将枯燥的数据以简单的图表形式展现出来,可以让数据变得更加通俗易懂,有助于用户更加方便快捷的理解数据的深层次含义,有效参与复杂的数据分析过程,提升数据分析效率,改善数据分析效果。
    ⑷大数据的应用
    大数据已经在社会生产和生活得到了广泛的应用,对人类社会的发展起着重要的推动作用。推荐系统是互联网邻域对大数据的具体使用,通过分析用户的历史数据来了解用户的需求和兴趣,从而将用户感兴趣的信息、物品等主动推荐给用户;流行病预测是生物医学邻域运用大数据的一个重要的应用,以搜索数据和地理位置信息为基础,分析不同时空尺度人口流动性,移动模式和参数,进一步结合医学、人口统计学、地理、气象和地域等多种信息,建立流行病时空传播模型,实时监控流行病,更好的预测和防范流行病。大数据在其他邻域也有广泛的应用,如:物流邻域中的智能物流,城市管理中的智能交通、环保监测、城市规划、安防邻域,金融行业中的风险分析,以及汽车行业、餐饮行业、电信行业、能源行业、安全邻域行业等。
    总结:我们身处大数据时代,大数据已经触及世界每一个角落,并为我们带来诸多变化和方便。拥抱大数据,学习大数据,使用大数据是我们每个人的必然选择,我们每天都在不断生成各种数据,在我们贡献数据的同时,也从数据中获取价值。未来,是一个大数据的世界。

    展开全文

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 13,144
精华内容 5,257
关键字:

云计算技术与应用论文