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  • 云计算的关键技术有三大点:    ⑴虚拟化技术云计算的虚拟化技术不同于传统单一虚拟化,它是涵盖整个IT架构,包括资源、网络、应用和桌面在内全系统虚拟化,它优势在于能够把所有硬件设备、软件应用和...

    云计算的关键技术有三大点:
      
      ⑴虚拟化技术:云计算的虚拟化技术不同于传统的单一虚拟化,它是涵盖整个IT架构的,包括资源、网络、应用和桌面在内的全系统虚拟化,它的优势在于能够把所有硬件设备、软件应用和数据隔离开来,打破硬件配置、软件部署和数据分布的界限,实现IT架构的动态化,实现资源集中管理,使应用能够动态地使用虚拟资源和物理资源,提高系统适应需求和环境的能力。
      
      对于信息系统仿真,云计算虚拟化技术的应用意义并不仅仅在于提高资源利用率并降低 成本,更大的意义是提供强大的计算能力。众所周知,信息系统仿真系统是一种具有超大计算量的复杂系统,计算能力对于系统运行效率、精度和可靠性影响很大,而虚拟化技术可以将大量分散的、没有得到充分利用的计算能力,整合到计算高负荷的计算机或服务器上,实现全网资源统一调度使用,从而在存储、传输、运算等多个计算方面达到高效。
      
      ⑵分布式资源管理技术:信息系统仿真系统在大多数情况下会处在多节点并发执行环境中,要保证系统状态的正确性,必须保证分布数据的一致性。为了分布的一致性问题,计算机界的很多公司和研究人员提出了各种各样的协议,这些协议即是一些需要遵循的规则,也就是说,在云计算出现之前,解决分布的一致性问题是靠众多协议的。但对于大规模,甚至超大规模的分布式系统来说,无法保证各个分系统、子系统都使用同样的协议,也就无法保证分布的一致性问题得到解决。云计算中的分布式资源管理技术圆满解决了这一问题。Google公司的Chubby是最著名的分布式资源管理系统,该系统实现了Chubby服务锁机制,使得解决分布一致性问题的不再仅仅依赖一个协议或者是一个算法,而是有了一个统一的服务(service)。
      
      ⑶并行编程技术:云计算采用并行编程模式。在并行编程模式下,并发处理、容错、数据分布、负载均衡等细节都被抽象到一个函数库中,通过统一接口,用户大尺度的计算任务被自动并发和分布执行,即将一个任务自动分成多个子任务,并行地处理海量数据。
      
      对于信息系统仿真这种复杂系统的编程来说,并行编程模式是一种颠覆性的革命,它是在网络计算等一系列优秀成果上发展而来的,所以更加淋漓尽致地体现了面向服务的体系架构(SOA)技术。可以预见,如果将这一并行编程模式引入信息系统仿真领域,定会带来信息系统仿真软件建设的跨越式进步。
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          云计算的最终目标是将计算、服务和应用作为一种公共设施提供给公众,使人们能够像使用水、电、煤气和电话那样使用计算机资源。云计算技术都是基于3种特殊的云计算服务模式,它们都具有流行、有效、灵活、用户友好等特征。因此,云架构的基本模式是:1、基础设施即服务:基础设施福分包括电脑、网络、存储、负载平衡设备、虚拟机。这些服务于终端用户的软硬件资源都可以按照它们的需求来进行扩展或收缩。2、软件即服务:顾名思义,这种模式包括类似虚拟桌面、各种实用应用程序、内容资源管理、电子邮件、软件及其他等软件部分。在此种模式中,云服务供应商负责安装、管理和运营各种软件,而客户则通过云来登入和使用他们。3、平台即服务:在此种模式中,托管服务供应商通过提供工作平台来帮助客户,包括执行运行时间、数据库、Web服务、开发工具和操作系统,客户无需手动分配资源。云计算有四种部署模型,每一种都具备独特的功能,满足用户不同的要求。1、公有云:在此种模式下,应用程序、资源、存储和其他服务,都由云服务供应商来提供给用户,这些服务多半都是免费的,也有部分按需按使用量来付费,这种模式只能使用互联网来访问和使用。同时,这种模式在私人信息和数据保护方面也比较有保证。这种部署模型通常都可以提供可扩展的云服务并能高效设置。2、私有云:这种云基础设施专门为某一个企业服务,不管是自己管理还是第三方管理,自己负责还是第三方托管,都没有关系。只要使用的方式没有问题,就能为企业带来很显著的帮助。不过这种模式所要面临的是,纠正、检查等安全问题则需企业自己负责,否则除了问题也只能自己承担后果,此外,整套系统也需要自己出钱购买、建设和管理。这种云计算模式可非常广泛的产生正面效益,从模式的名称也可看出,它可以为所有者提供具备充分优势和功能的服务。3、社区云:这种模式是建立在一个特定的小组里多个目标相似的公司之间的,他们共享一套基础设施,企业也像是共同前进。所产生的成本由他们共同承担,因此,所能实现的成本节约效果也并不很大。社区云的成员都可以登入云中获取信息和使用应用程序。4、混合云:混合云是两种或两种以上的云计算模式的混合体,如公有云和私有云混合。他们相互独立,但在云的内部又相互结合,可以发挥出所混合的多种云计算模型各自的优势
    
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  • 云计算技术

    2014-09-10 19:18:43
    在虚拟化技术方面,文章探讨了物理资源池化、资源池管理与使用、集群故障定位与维护、资源池分组与异构等技术,以及异构虚拟化云计算平台建设和应用。在分布式技术方面,文章探讨了分布式文件系统和Key/...
    云计算主要基于资源虚拟和分布式并行架构两大核心技术。在虚拟化技术方面,文章探讨了物理资源的池化、资源池的管理与使用、集群的故障定位与维护、资源池的分组与异构等技术,以及异构的虚拟化云计算平台的建设和应用。在分布式技术方面,文章探讨了分布式文件系统和Key/Value存储引擎技术。对于分布式文件系统,提出主机“瓶颈”解决方案及存储接口标准化的想法;对于Key/Value存储引擎,提出目录化存储的解决方案。
    

        关键字:虚拟化;分布式计算;云管理平台;Key/Value存储引擎

        英文摘要:Virtualization and distributed parallel architecture are two typical technologies of cloud computing. For virtualization technology, this article discusses the pool of physical resources, resource pool management and use, cluster fault location and maintenance, resource pool grouping, and the building and application of heterogeneous virtualization platforms. It also discusses the distributed file system and Key/Value storage engine associated with distributed technology. A “MASTER bottleneck” storage interface standard is proposed for the distributed file system, and directory-based storage is proposed for the Key/Value storage engine.

        英文关键字:virtualization; distributed computing; cloud computing management platform; Key/Value Storage Engine

        云计算由Google提出,随后在互联网界风起“云”涌,随之而来的云计算服务和技术平台成功案例层出不穷,如Google的GFS、MapReduce、Bigtable、Chubby和App Engine,亚马逊的Dynamo、EC2、S3、SQS、SimpleDB和CloudFront,微软的Azure、SQL、“.Net”和Live服务,开源云计算平台的HDFS、HBase和Eucalyptus,VMware的虚拟化平台等。

        1 云计算的核心技术

        云计算主要基于资源虚拟和分布式并行架构两大核心技术,同时互联网上有大量的开源软件为用户提供支撑,如Xen、KVM、Lighttpd、Memcached、Nginx、Hadoop、Eucalytus等。云计算技术有效地节约了云服务商的硬件投入、软件开发成本和维护成本。

        虚拟化技术最早由VMware公司引入并在X86 CPU上实现。虚拟化平台将服务器虚拟为多个性能可配的虚拟机(VM),对整个集群系统中所有VM进行监控和管理,并根据实际资源使用情况对资源池灵活分配和调度。

        分布式并行架构是云计算的另一个核心技术,用于将大量的机器整合为一台超级计算机,提供海量的数据存储和处理服务。整合后的超级计算机通过分布式文件系统、分布式数据库和MapReduce技术,提供海量文件存储、海量结构化数据存储和统一的海量数据处理编程方法和运行环境[1-3]。

        2 虚拟化技术

        虚拟化技术主要分为两个层面:物理资源池化和资源池管理。其中物理资源池化是把物理设备由大化小,将一个物理设备虚拟为多个性能可配的最小资源单位;资源池管理是对集群中虚拟化后的最小资源单位进行管理,根据资源的使用情况和用户对资源的申请情况,按照一定的策略对资源进行灵活分配和调度,实现按需分配资源[4-7]。

        2.1 物理资源的池化

        云计算平台如图1所示。物理硬件设备的虚拟化对象包括服务器、存储、网络、安全等多个方面,不同的虚拟化技术从不同角度解决系统的各种问题。

        (1)服务器虚拟化

        服务器虚拟化对服务器进行资源虚拟和池化,将一台服务器虚拟为多个同构的虚拟服务器,同时对集群中的虚拟服务器资源池进行管理。

        (2)存储虚拟化

        存储虚拟化主要是对传统的存储区域网络(SAN)、网络附加存储(NAS)设备进行异构,将存储资源按类型统一集中为一个大容量的存储资源,并将统一的存储资源通过分卷、分目录的权限和资源管理方法进行池化,然后将虚拟存储资源分配给各个应用使用,或者是直接分配给最终用户使用。

        (3)网络虚拟化

        网络虚拟化将一个物理网络节点虚拟成多个虚拟的网络设备(交换机、负载均衡器等),并进行资源管理,配合虚拟机和虚拟存储空间为应用提供云服务。

        2.2 资源池的管理和使用

        资源池由云管理平台实现统一的管理、调度和监控,涉及云平台的合理使用和维护管理。云管理平台共分为4个管理层面,分别为:设备的管理、虚拟资源的管理、服务的管理和租户管理。

        (1)设备管理

        设备管理为云计算平台的硬件设备提供管理和告警功能,主要包括系统管理员在日常的维护工作中查询各物理设备性能情况,并对如应用服务器的CPU使用率、内存使用率、硬盘使用率、网络接口使用率、存储设备的空间使用率、IO情况等关键指标进行监控。用户可以根据应用物理设备的实际配置,设置相应的监控阈值,系统会自动启动对相应指标的监控并报警。

        (2)虚拟资源管理

        虚拟资源管理为各种应用提供虚拟资源的统一管理、资源分配和灵活调度,同时还包括系统管理员在日常的维护工作中查询各个最小虚拟资源的性能情况,并对应用虚拟机的CPU使用率、内存使用率、硬盘使用率、网络接口使用率,虚拟存储(如亚马逊的EBS)的空间使用率、IO情况等关键指标进行监控。用户可以根据虚拟资源的实际配置,设置相应的监控阈值,系统会自动启动对相应指标的监控并报警。

        (3)服务管理

        服务管理包括服务模板、服务实例、服务目录等管理。服务管理在虚拟资源的基础上,快速向租户提供用户指定的操作系统、应用软件等软件资源。

        (4)租户管理

        租户管理对每一个租户对应的资源群进行管理,内容包括资源的种类、数量、分布情况等,同时对租户生命周期进行管理,包括租户的申请、审核、正常、暂停、注销等。

        2.3 集群的故障定位与维护

        Google的集群维护方式给我们留下了深刻的印象,维护人员推着小推车对损坏的机器进行更换,故障定位通过定制PC的故障灯进行判断(在通用的因特网数据中心(IDC)应用中,计算资源通常使用通用PC机)。目前所有的云平台对物理机和虚拟机的监控、告警,都是按照机器的IP地址作为机器的编号进行管理。对于承载着虚拟机的物理机而言,其Host OS模块的IP地址对应和代表着物理机器在集群中的唯一标志。IP地址的分配一般采用两种方式:采用动态主机配置协议(DHCP)方式自动获取;通过手工指定方式确定。由于集群中机器很多,手工指定工作量非常巨大,因此通常采用DHCP的方式对IP地址进行分配。

        但是维护人员在云管理平台上发现物理设备出了故障,维护人员无法通过IP地址对应到故障机器的具体物理位置,通用的PC机又没有故障灯等辅助定位手段。定位故障机器的物理位置并更换或维护它成为一个复杂和繁琐的过程。

        在的虚拟化集群中,可以采用简单而有效的方法解决此问题。对于每一台物理机器,配置一个USB接口的KEY,KEY中保存了物理机器的位置信息,同时USB KEY与物理位置直接绑定(如绑在机架上)。机器在启动时,会到USB KEY中读取物理位置信息,根据读取的物理位置信息,依据固定的算法和物理信息算出机器的IP地址,并在管理平台中体现。这样,每个物理机器的IP地址就与物理位置绑定,在物理机器故障时,维护人员在云管理平台可以准确获取故障机器的IP地址和物理位置。

        2.4 资源池的分组与异构

        对于服务器的虚拟化,由于架构不同,SUN、IBM等厂家的小型机虚拟化都采用相互独立的架构,与基于X86架构的虚拟化系统(如XEN、KVM等)无法兼容,因此造成了资源浪费。

        对于服务器虚拟化的异构问题,可以从两个层面去解决:(1)通过资源池的分组,对不同架构的服务器和小型机进行虚拟化,不同架构的资源池归于一个独立的组,针对不同的应用,分配特定的虚拟机资源。(2)通过业务的定制和调度,将不同架构的虚拟化平台通过管理融合,实现异构虚拟机的调度。

        异构资源池如图2所示。在云计算平台中,把IBM的PowerSystems小型机集群通过IBM的PowerVM系统虚拟为基于PowerSystems架构的计算资源池,把HP的小型机集群通过HP的VSE系统虚拟为基于HP架构的计算资源池,把X86架构的计算资源通过XEN\KVM系统虚拟为基于X86的ZXVE资源池。在业务部署时,不同的应用的可以根据自己的业务特点和操作系统特点,选择性地部署在不同的资源池上,从而实现虚拟化对各类小型机的异构。X86架构的计算资源池、PowerSystems架构的计算资源池和HP架构的计算资源池分别受各自的虚拟化管理软件(如VMM、IVM和gWLM)管理。在VMM、IVM和gWLM的上层,可以通过融合的虚拟化管理器(iVMM),对3个计算资源池进行统一管理。

        图3所示为虚拟资源对应用实现异构的方法。此方法的核心在于4个方面:iVMM、业务调度器、业务系统针对不同的资源池架构提供应用功能相同的不同版本、iVMM和业务调度器之间的OCCI扩充接口。

        在业务应用层面,针对业务系统,本文增加业务调度器模块。业务调度器根据业务的繁忙程度,向iVMM申请增加或减少虚拟机资源,并调整负载均衡策略。业务系统针对不同的资源池架构,需要准备与之对应的功能相同的不同版本。OCCI扩充接口的工作流程为:

        业务系统的业务调度器通过OCCI接口向云计算平台申请资源,同时向云计算平台提供业务系统可以支持的操作系统等信息,并提供优先级信息。

        云计算平台根据业务系统的请求和云内资源的空闲情况,分配计算资源,通过OCCI接口通知业务调度器云计算平台向业务系统提供了何种架构的计算资源。

        业务调度器根据申请到的资源情况,将业务处理机的操作系统、业务版本等模板信息通过OCCI接口通知云计算平台,由云计算平台进行操作系统和业务程序的部署,完成后提交给业务系统进行使用。

        3 分布式技术

        分布式技术最早由Google规模应用于向全球用户提供搜索服务,因此必须要解决海量数据存储和快速处理的问题。其分布式的架构,可以让多达百万台的廉价计算机协同工作。分布式文件系统完成海量数据的分布式存储,分布式计算编程模型MapReduce完成大型任务的分解和基于多台计算机的并行计算,分布式数据库完成海量结构化数据的存储。互联网运营商使用基于Key/Value的分布式存储引擎,用于数量巨大的小存储对象的快速存储和访问。

        3.1 分布式文件系统

        分布式文件系统的架构,不管是Google的GFS还是Hadoop的HDFS,都是针对特定的海量大文件存储应用设计的。系统中有一对主机,应用通过文件系统提供的专用应用编程接口(API)对系统访问。分布式文件系统的应用范围不广的原因主要为:主机对应用的响应速度不快,访问接口不开放。

        主机是分布式文件系统的主节点。所有的元数据信息都保存在主机的内存中,主机内存的大小限制了整个系统所能支持的文件个数。一百万个文件的元数据需要近1G的内存,而在云存储的应用中,文件数量经常以亿为单位;另外文件的读写都需要访问主机,因此主机的响应速度直接影响整个存储系统的每秒的读入输出次数(IOPS)指标。解决此问题需要从3个方面入手:

        (1)在客户端缓存访问过的元数据信息。应用对文件系统访问时,首先在客户端查找元数据,如果失败,再向主机发起访问,从而减少对主机的访问频次。

        (2)元数据信息存放在主机的硬盘中,同时在主机的内存中进行缓存,以解决上亿大文件的元数据规模过大的问题。为提升硬盘可靠性和响应速度,还可使用固态硬盘(SSD)硬盘,性能可提升10倍以上。

        (3)变分布式文件系统主机互为热备用的工作方式为1主多备方式(通常使用1主4备的方式),通过锁服务器选举出主用主机,供读存储系统进行改写的元数据访问服务,如果只是读访问,应用对元数据的访问将被分布式哈希表(DHT)算法分配到备用主机上,从而解决主机的系统“瓶颈”问题

        对于分布式文件系统,外部应用通过文件系统提供的专用API对其进行访问,这影响了分布式文件系统的应用范围。对于标准的POSIX接口,可以通过FUSE的开发流程实现,但将损失10%~20%的性能。对于网络文件系统(NFS),在实现POSIX接口的基础上,可以直接调用Linux操作系统的NFS协议栈实现。

        3.2 Key/Value存储引擎

        Key/Value存储引擎最大的问题在于路由变更后,数据如何快速地实现重新分布。Key/Value存储引擎如图4所示。可以引进虚拟节点的概念,将整个Key值映射的RING空间划分成Q个大小相同的Bucket(虚拟节点,Key的映射算法推荐采用MD5)。每个物理节点根据硬件配置情况负责多个Bucket区间的数据。同一个Bucket上的数据落在不同的N 个节点上,通常情况下N =3。我们将DCACHE的Q设定成10万,即把整个RING空间分成了10万份,如果整个DCACHE集群最大容量为50 TB,每个区间对应的数据大小仅为500 MB。对500 MB的数据进行节点间的迁移时间可以少于10 s。图4中,N =3,Bucket A中的数据存储在B、C、D 3个节点。

        Key/Value存储引擎是一个扁平化的存储结构,存储内容通过Hash算法在各节点中平均分布。但是在一些应用中,业务需要对Key/Value存储引擎进行类似目录方式的批量操作(如在CDN项目中,网站向CDN节点推送内容时,需要按照网页的目录结构进行增加和删除),Key/Value存储引擎无法支持这样的需求。可以在Key/Value存储引擎中增加一对目录服务器,存储Key值与目录之间的对应关系,用于对目录结构的操作。当应用访问Key/Value存储引擎时,仍然按照Hash方式将访问对应到相应的节点中,当需要目录操作时,应用需要通过目录服务器对Key/Value存储引擎进行操作,目录服务器完成目录操作和Key/Value方式的转换。由于绝大多数项目中,大部分为读操作,因此目录服务器参与对Key/Value引擎访问的次数很少,不存在性能“瓶颈”。

        4 结束语

        云平台的构建是一个具有挑战性的课题,本文详细描述了虚拟化和分布式架构两大核心技术。在基础设施即服务(IaaS)层面,着重描述了虚拟化技术,以及异构的虚拟化云计算平台的建设和应用,同时介绍了云管理平台的功能。在分布式技术方面,介绍了分布式文件系统和Key/Value存储引擎。对于分布式文件系统,本文着重介绍了主机“瓶颈”解决方案及存储接口标准化的想法;对于Key/Value存储引擎,本文提出了用于目录化存储的解决方案。

        5 参考文献

        [1] 张为民, 唐剑峰, 罗治国, 等. 云计算:深刻改变未来 [M]. 北京: 科学出版社, 2009.
        [2] 刘鹏. 云计算 [M]. 北京: 电子工业出版社, 2010.
        [3] 王庆波, 金, 何乐, 等. 虚拟化与云计算 [M]. 北京: 电子工业出版社, 2009.
        [4] SCOTT GRANNEMAN S. Google Apps Deciphered: Compute in the Cloud to Streamline Your Desktop [M]. Upper Saddle River, NJ, USA: Prentice-Hall, 2009.
        [5] REESE G. Cloud Application Architectures: Building Applications and Infrastructure in the Cloud [M]. Sebastopol, CA, USA: O'Reilly Media, 2009.
        [6] ARRASJID J, EPPING D, KAPLAN S. Foundation for Cloud Computing with VMware vSphere 4 [M]. Berkeley, CA, USA: USENIX Association, 2010
        [7] Service Delivery Platforms and Telecom Web Services: An Industry-Wide Perspective [R]. The Moriana Group, 2004.

        赵培,中兴通讯业务研究院总工程师,中兴通讯技术专家委员会专家;研发的ZXJ10程控交换机《单板大容量数字时分交换网络》系统获广东省火炬优秀项目奖、深圳市科技进步奖一等奖,拥有发明专利8项。

        陆平,中兴通讯业务研究院院长,中兴通讯云计算平台研发负责人;长期从事增值业务研究和开发。

        罗圣美,中兴通讯业务研究院总工程师,中兴通讯技术专家委员会委员,中国云计算专家委员会委员;长期从事万门程控交换机、核心网络和增值电信业务研究工作;研发的CDMA移动定位系统获深圳市科学技术进步二等奖,拥有发明专利6项;已发表学术论文10余篇。

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  • 细数云计算的产品和技术-Salesforce

    千次阅读 2017-03-18 19:53:52
    不同场景使用的核心技术略有不同。下面我们一起走进Salesforce来看一看他们的云产品和云服务 简介 在云计算方面,Salesforce应该算是业界的领袖了,核心云产品主要在SaaS和PaaS领域。Force.com是Saleforce...

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    云计算的使用场景有很多,例如:IDC云,企业云,云存储系统,虚拟桌面云,开发测试云,大数据处理云,协作云,游戏云。不同场景使用的核心技术略有不同。下面我们一起走进Salesforce来看一看他们的云产品和云服务

    简介

    细数云计算的核心技术-Salesforce

    在云计算方面,Salesforce应该算是业界的领袖了,核心云产品主要在SaaS和PaaS领域。Force.com是Saleforce的一款PaaS云产品,主要特点如下:

    强大的定制功能:可以定制UI,工作流和表格等等

    完善的开发环境:在可视化角度有自己的Visualforce工具方便地使用拖拽来设计页面,同时在IDE方面可以使用Eclipse进行快速定制开发

    复杂事务和流程支持:使用Apex语言设计和开发复杂的事务和流程

    优秀的整合能力:提供对外的服务接口,可以无缝集成其他系统,如:SAP,SharePoint等。

    多租户

    细数云计算的核心技术-Salesforce

    多租户是云计算比较典型的技术,就是单独软件实例可以为多个组织服务,对各个组织间进行数据和操作隔离,保证数据安全等等的一种常见的SaaS云服务模式。软件需要在设计上对数据和配置信息进行虚拟分区。多租户说起来相对简单,在实现上并非易事,需要对软件架构进行修改,并且对数据库结构进行特殊设计,同时在安全和隔离性方面要求相对比较高。

    和多用户的区别:多用户在于不同用户拥有不同访问权限,多租户实现了虚拟的实例和数据等进行隔离,各个租户相互不知道其他人的存在,而且完全独立。

    和虚拟化的区别:多租户和虚拟化很类似,都使用了虚拟的概念。区别在于虚拟化关注在操作系统,而多租户关注在应用实例。

    优缺点:优点是经济、易于更新和开发、管理方便,同时也有不足之处,技术相对复杂,而且在安全方面要求比较高,也存在很多挑战,值得我们不断提高和改进。

    三种实现模型:私有表,扩展表和通用表

    私有表:最简单的扩展模式,为每个租户自定义数据表,优点简单,但是缺点是高成本的DDL操作,并且在优化难度比较高。

    扩展表:和私有表类似,扩展表会被多个租户共享,比私有表有更高的整合度和优化的可能性,架构上要比私有表复杂,设计成本比较高。

    通用表:用于存储公用的统一的数据信息,存在很多列和空值(稀疏列),在整合和优化方面更高,但是设计和实现难度更大。

    所以在多租户设计和实现过程中,根据实际的业务场景选择最适合的模型去实现,而且不同的阶段合适的模型也不一样。

    架构

    细数云计算的核心技术-Salesforce

    POD实际上是一组服务器集群,通过负载均衡实现来平衡相互之间的工作压力,应用服务器是无状态的请求处理服务器(http/https)。

    总结

    其实多租户的设计和实现远远不是短短一篇文章就能够说清楚的,还有很多设计和实现细节值得我们深入探索。

    设计理念:以数据为驱动,实现规模经济(支持多个租户),并且保证租户数据和操作安全,同时要以在业务上满足客户的业务需求为前提。所以在实际设计和实现中要进行一定的权衡,从设计、实现、整合以及优化的角度考虑。并且软件的架构是一个渐进的过程,不能够一次就达到“彼岸”,所以需要不断的优化改进去适应业务的需要。

    释放价值,分享知识和经验,解读IT前沿和技术。帮助他人,提升自己。更多交流关注公众号Itboxes(IT智囊)。

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  • 云计算核心技术剖析

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  • 云计算技术层次

    千次阅读 2012-05-10 08:22:48
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空空如也

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云计算使用的主要技术