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  • ——谈云计算与并行计算、网格计算的关系 1.总论 云计算技术的出现是并行计算技术、软件技术、网络技术发展的必然结果。并行计算不是云计算。 2.云计算萌芽于并行计算 云计算的萌芽应该从计算机的并行化开始,...

    并行计算就是云计算?——谈云计算与并行计算、网格计算的关系

    1.总论
    云计算技术的出现是并行计算技术、软件技术、网络技术发展的必然结果。并行计算不是云计算。
    2.云计算萌芽于并行计算
    云计算的萌芽应该从计算机的并行化开始,并行机的出现是人们不满足于CPU摩尔定率的增长速度,希望把多个计算机并联起来,从而获得更快的计算速度。这是一种很简单也很朴素的实现高速计算的方法,这种方法后来被证明是相当成功的。
    3.并行计算、网格计算只用于用于特定的科学领域,专业的用户
     并行计算、网格计算的提出主要是为了满足科学和技术领域的专业需要,其应用领域也基本限于科学领域。传统并行计算机的使用是一个相当专业的工作,需要使用者有较高的专业素质,多数是命令行的操作,这是很多专业人士的噩梦,更不用说普通的业余级用户了。
    4.并行计算追求的高性能
    在并行计算的时代,人们极力追求的是高速的计算、采用昂贵的服务器,各国不惜代价在计算速度上超越他国,因此,并行计算时代的高性能机群是一个“快速消费品”,世界TOP500高性能计算机地排名不断地在刷新,一台大型机群如果在3年左右不能得到有效的利用就远远的落后了,巨额投资无法收回。
    5.云计算对于单节点的计算能力要求低
    而云计算时代我们并不去追求使用昂贵的服务器,我们也不用去考虑TOP500的排名,云中心的计算力和存储力可随着需要逐步增加,云计算的基础架构支持这一动态增加的方式,高性能计算将在云计算时代成为“耐用消费品”。

     

     

     

     

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  • Erlang算不上是一种"大众流行"的程序设计语言,而且即使是Erlang的支持者,大多数也对于Erlang成为"主流语言"并不持乐观态度。然而,自从2006年以来,Erlang语言...因为就年龄而言,Erlang大约Perl同年,比C++年轻四

           Erlang算不上是一种"大众流行"的程序设计语言,而且即使是Erlang的支持者,大多数也对于Erlang成为"主流语言"并不持乐观态度。然而,自从2006年以来,Erlang语言确实在国内外一批精英程序员中暗流涌动,光我所认识和听说的,就有不少于一打技术高手像着了魔一样迷上了这种已经有二十多年历史的老牌语言。这是一件相当奇怪的事情。因为就年龄而言,Erlang大约与Perl同年,比C++年轻四岁,长Java差不多十岁,但 Java早已经是工业主流语言,C++和Perl甚至已经进入其生命周期的下降阶段。照理说,一个被扔在角落里二十多载无人理睬的老家伙合理的命运就是坐以待毙,没想到Erlang却像是突然吃了返老还童丹似的在二十多岁的"高龄"又火了一把,不但对它感兴趣的人数量激增,而且还成立了一些组织,开发实施了一些非常有影响力的软件项目。这是怎么回事呢?

    根本原因在于Erlang天赋异禀恰好适应了计算环境变革的大趋势:CPU的多核化与云计算。

           自2005年C++标准委员会主席Herb Sutter在Dr. Dobb's Journal上发表《免费午餐已经结束》一文以来,人们已经确凿无疑地认识到,如果未来不能有效地以并行化的软件充分利用并行化的硬件资源,我们的计算效率就会永远停滞在仅仅略高于当前的水平上,而不得动弹。因此,未来的计算必然是并行的。Herb Sutter本人曾表示,如果一个语言不能够以优雅可靠的方式处理并行计算的问题,那它就失去了在21世纪的生存权。"主流语言"当然不想真的丧失掉这个生存权,于是纷纷以不同的方式解决并行计算的问题。就C/C++而言,除了标准委员会致力于以标准库的方式来提供并行计算库之外,标准化的OpenMP和 MPI,以及Intel的Threading Building Blocks库也都是可信赖的解决方案;Java在5.0版中引入了意义重大的concurrency库,得到Java社区的一致推崇;而微软更是采用了多种手段来应对这一问题:先是在.NET中引入APM,随后又在Robotics Studio中提供了CCR库,最近又发布了Parrallel FX和MPI.NET,可谓不遗余力。然而,这些手法都可以视为亡羊补牢,因为这些语言和基础设施在创造时都没有把并行化的问题放到优先的位置来考虑。与它们相反,Erlang从其构思的时候起,就把"并行"放到了中心位置,其语言机制和细节的设计无不从并行角度出发和考虑,并且在长达二十年的发展完善中不断成熟。今天,Erlang可以说是为数不多的天然适应多核的可靠计算环境,这不能不说是一种历史的机缘。

           另一个可能更加迫切的变革,就是云计算。Google的实践表明,用廉价服务器组成的服务器集群,在计算能力、可靠性等方面能够达到价格昂贵的大型计算机的水准,毫无疑问,这是大型、超大型网站和网络应用梦寐以求的境界。然而,要到达这个境界并不容易。目前一般的网站为了达成较好的可延展性和运行效率,需要聘请有经验的架构师和系统管理人员,手工配置网络服务端架构,并且常备一个高水准的系统运维部门,随时准备处理各种意外情况。可以说,虽然大多数Web企业只不过是想在这些基础设施上运行应用而已,但仅仅为了让基础设施正常运转,企业就必须投入巨大的资源和精力。现在甚至可以说,这方面的能力成了大型和超大型网站的核心竞争力。这与操作系统成熟之前人们自己动手设置硬件并且编写驱动程序的情形类似----做应用的人要精通底层细节。这种格局的不合理性一望便知,而解决的思路也是一目了然----建立网络服务端计算的操作系统,也就是类似Google已经建立起来的"云计算"那样的平台。所谓"云计算",指的是结果,而当前的关键不是这个结果,而是作为手段的"计算云"。计算云实际上就是控制大型网络服务器集群计算资源的操作系统,它不但可以自动将计算任务并行化,充分调动大型服务器集群的计算能力,而且还可以自动应对大多数系统故障,实现高水平的自主管理。

           计算云技术是网络计算时代的操作系统,是绝对的核心技术,也正因此,很多赫赫有名的中外大型IT企业都在不惜投入巨资研发计算云。包括我在内的很多人都相信,云计算将不仅从根本上改变我们的计算环境,而且将从根本上改变IT产业的盈利模式,是真正几十年一遇的重大变革,对于一些企业和技术人员来说是重大的历史机遇。恰恰在这个主题上,Erlang又具有先天的优势,这当然也是归结于其与生俱来的并行计算能力,使得开发计算云系统对于Erlang来说格外轻松容易。现在Erlang社区已经开发了一些在实践中被证明非常有效的云计算系统,学习Erlang和这些系统是迅速进入这个领域并且提高水平的捷径。

           由此可见,Erlang虽然目前还不是主流语言,但是有可能会在未来一段时间发挥重要的作用,因此,对于那些愿意领略技术前沿风景的"先锋派"程序员来说,了解和学习Erlang可能是非常有价值的投资。即使你未来不打算使用Erlang,也非常有可能从Erlang的设计和Erlang社区的智慧中得到启发,从而能够在其他语言的项目中更好地完成并行计算和云计算相关的设计和实现任务。再退一步说,就算只是从开启思路、全面认识计算本质和并行计算特性的角度出发,Erlang也值得了解。所以,我很希望这本书在中国程序员社区中不要遭到冷遇。

           本书是由Erlang创造者Joe Armstrong亲自执笔撰写的Erlang语言权威参考书,原作以轻松引导的方式帮助读者在实践中理解Erlang的深刻设计思路,并掌握以 Erlang开发并行程序的技术,在技术图书中属于难得的佳作。两位译者我都认识,他们都是技术精湛而思想深刻
    的"先锋派",对Erlang有着极高的热情,因此翻译质量相当高,阅读起来流畅通顺,为此书中译本添色不少。有兴趣的读者集中一段时间按图索骥,完全有可能就此踏上理解Erlang、应用Erlang的大路。

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  • 并行计算是一台计算机,配备有多处理机,多处理机之间进行合同协作计算,最终...关系的话,以计算机用户来说,并行计算是由单个用户完成的,分布式计算是由多个用户合作完成的,云计算是没有用户参与,而是交给网...

    并行计算是一台计算机,配备有多处理机,多处理机之间进行合同协作计算,最终结果由一台计算机处理

    分布式计算是多台联网的计算机,有各自的主机和处理器,通过网络分配共享计算任务和计算信息

    云计算,指计算机通过网络发送计算命令给服务器,让服务器执行计算任务并将结果返还给发送命令的计算机

    关系的话,以计算机用户来说,并行计算是由单个用户完成的,分布式计算是由多个用户合作完成的,云计算是没有用户参与,而是交给网络另一端的服务器完成的。

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  • 1,并行计算通常在单一数据中心(高效的网络)组织大量资源完成某一计算任务,计算资源发挥极致。 2,网格计算在并行计算基础上强调资源可以异构。...参考1: 《虚拟化与云计算》P118 IBM小组著 电子工业出版社

    1,并行计算通常在单一数据中心(高效的网络)组织大量资源完成某一计算任务,计算资源发挥极致。

    2,网格计算在并行计算基础上强调资源可以异构。

    3,云计算面向互联网环境提供更多的服务,通常采用虚拟化技术。


    基于对参考1理解。


    参考1: 《虚拟化与云计算》P118  IBM小组著 电子工业出版社


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空空如也

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