專題18 云計(jì)算簡(jiǎn)介_(kāi)第1頁(yè)
專題18 云計(jì)算簡(jiǎn)介_(kāi)第2頁(yè)
專題18 云計(jì)算簡(jiǎn)介_(kāi)第3頁(yè)
專題18 云計(jì)算簡(jiǎn)介_(kāi)第4頁(yè)
專題18 云計(jì)算簡(jiǎn)介_(kāi)第5頁(yè)
已閱讀5頁(yè),還剩20頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

云計(jì)算簡(jiǎn)介

----XXX1、什么是云計(jì)算?云計(jì)算(CloudComputing):是分布式處理(DistributedComputing)、并行處理(ParallelComputing)和網(wǎng)格計(jì)算(GridComputing)的發(fā)展,或者說(shuō)是這些計(jì)算機(jī)科學(xué)概念的商業(yè)實(shí)現(xiàn)。是指基于互聯(lián)網(wǎng)的超級(jí)計(jì)算模式--即把存儲(chǔ)于個(gè)人電腦、移動(dòng)電話和其他設(shè)備上的大量信息和處理器資源集中在一起,協(xié)同工作。在極大規(guī)模上可擴(kuò)展的信息技術(shù)能力向外部客戶作為服務(wù)來(lái)提供的一種計(jì)算方式。2、云計(jì)算的發(fā)展歷程1959年6月,ChristopherStrachey發(fā)表虛擬化論文,虛擬化是今天云計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu)的基石。1984年,Sun公司的聯(lián)合創(chuàng)始人JohnGage說(shuō)出了“網(wǎng)絡(luò)就是計(jì)算機(jī)”的名言,用于描述分布式計(jì)算技術(shù)帶來(lái)的新世界,今天的云計(jì)算正在將這一理念變成現(xiàn)實(shí)。1996年,網(wǎng)格計(jì)算Globus開(kāi)源網(wǎng)格平臺(tái)起步。1998年,VMware(威睿公司)成立并首次引入X86的虛擬技術(shù)。1999年,MarcAndreessen創(chuàng)建LoudCloud,是第一個(gè)商業(yè)化的IaaS平臺(tái)。2000年,SaaS興起。2004年,Google發(fā)布MapReduce論文。Hadoop就是Google集群系統(tǒng)的一個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目總稱,主要由HDFS、MapReduce和Hbase組成,其中HDFS是GoogleFileSystem(GFS)的開(kāi)源實(shí)現(xiàn);MapReduce是GoogleMapReduce的開(kāi)源實(shí)現(xiàn);HBase是GoogleBigTable的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)。2004年,DougCutting和MikeCafarella實(shí)現(xiàn)了Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)和Map-Reduce,Hadoop并成為了非常優(yōu)秀的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。2005年,Amazon宣布AmazonWebServices云計(jì)算平臺(tái)。

2006年,Amazon相繼推出在線存儲(chǔ)服務(wù)S3和彈性計(jì)算云EC2等云服務(wù)。

2006年,Sun推出基于云計(jì)算理論的“BlackBox”計(jì)劃。

2008年4月,GoogleAppEngine發(fā)布。

2008年5月,Sun在2008JavaOne開(kāi)發(fā)者大會(huì)上宣布推出“Hydrazine”計(jì)劃。

2008年9月Google公司推出GoogleChrome瀏覽器,將瀏覽器徹底融入云計(jì)算時(shí)代。

2008年10月,微軟發(fā)布其公共云計(jì)算平臺(tái)——WindowsAzurePlatform,由此拉開(kāi)了微軟的云計(jì)算大幕。

2010年1月,Microsoft正式發(fā)布MicrosoftAzure云平臺(tái)服務(wù)。結(jié)合云計(jì)算應(yīng)用背景,我們可以得出云計(jì)算主要具有以下特征:(1)彈性配置:用戶可以根據(jù)上層應(yīng)用的用戶請(qǐng)求數(shù)量的實(shí)時(shí)變化彈性配置資源池,有效避免應(yīng)用空閑時(shí)段的資源浪費(fèi);(2)虛擬化資源池:云計(jì)算運(yùn)營(yíng)商利用虛擬化技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)硬件資源的動(dòng)態(tài)配置,提高資源部署的靈活性;(3)即付即用:用戶根據(jù)租用虛擬機(jī)的類型和使用量進(jìn)行付費(fèi),并可以在任意時(shí)間啟動(dòng)虛擬機(jī)鏡像;(4)泛在連接:云計(jì)算以網(wǎng)絡(luò)為載體向用戶提供服務(wù)。用戶可以使用任意客戶端隨時(shí)隨地獲取云服務(wù)。3、云計(jì)算的特征4、云計(jì)算的體系架構(gòu)相對(duì)于網(wǎng)格計(jì)算,云計(jì)算在面對(duì)互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的問(wèn)題時(shí)有著先天的優(yōu)勢(shì)?!霸啤蓖ǔ1幻枋鰹橐粋€(gè)擁有巨大計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力的資源池,對(duì)外提供抽象的訪問(wèn)接口,允許用戶通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議進(jìn)行存儲(chǔ)。云建立在虛擬化基礎(chǔ)之上,廣泛使用通用高端協(xié)議如WebService(WSDL,SOAP等)或先進(jìn)的Web2.0技術(shù)(如REST,RSS,AJAX等)等技術(shù),通過(guò)這些協(xié)議或技術(shù),將運(yùn)行在云中的結(jié)果展現(xiàn)給用戶或用戶端應(yīng)用程序。而在云內(nèi)部,完全可以采用積淀十多年的網(wǎng)格計(jì)算技術(shù)以獲得標(biāo)準(zhǔn)化、安全防護(hù)、資源管理和虛擬化等方面的支持。對(duì)云的架構(gòu)的定義也存在多個(gè)不同的版本,為了能夠與網(wǎng)格計(jì)算進(jìn)行比較,在這里給出一個(gè)相對(duì)應(yīng)的層次結(jié)構(gòu),分別是構(gòu)造層、統(tǒng)一資源層、平臺(tái)層和應(yīng)用層。云計(jì)算的平臺(tái)層次結(jié)構(gòu)如下圖所示:云計(jì)算平臺(tái)層次結(jié)構(gòu)圖由于使用了統(tǒng)一資源層,解決了資源的異構(gòu)性問(wèn)題,云計(jì)算可以提供三個(gè)類別的服務(wù),分別為:IaaS(基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)),PaaS(平臺(tái)即服務(wù))和SaaS(軟件即服務(wù))。這幾種服務(wù)形式將不同層級(jí)的資源組合在一起,但也存在某種重疊的現(xiàn)象。5、云計(jì)算的服務(wù)類別6、云計(jì)算的資源管理資源管理的基本功能是接受來(lái)自虛擬組織內(nèi)部用戶/應(yīng)用的資源請(qǐng)求,并把特定的資源分配給資源請(qǐng)求者。合理地調(diào)度相應(yīng)的資源,使請(qǐng)求資源的作業(yè)得以運(yùn)行。為實(shí)現(xiàn)上述功能,通常情況下,云計(jì)算提供了四種基本的資源服務(wù):即資源發(fā)現(xiàn)、資源分發(fā)、資源存儲(chǔ)和資源調(diào)度。資源發(fā)現(xiàn)與資源分發(fā)提供相互補(bǔ)充的功能。資源發(fā)現(xiàn)由網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用啟動(dòng)并在虛擬組織中發(fā)現(xiàn)適用于本應(yīng)用的的資源。資源分發(fā)是資源發(fā)現(xiàn)的逆過(guò)程,按資源的信息試圖發(fā)現(xiàn)能最適合利用該資源的應(yīng)用。資源分發(fā)和資源發(fā)現(xiàn)以及資源存儲(chǔ)是資源調(diào)度的前提條件,資源調(diào)度系統(tǒng)把所需資源分配到相應(yīng)的請(qǐng)求上去,包括對(duì)不同結(jié)點(diǎn)資源的協(xié)作分配。6.1計(jì)算模型云計(jì)算的數(shù)據(jù)處理方式是同一時(shí)間內(nèi),云中的所有資源可以被所有的用戶共享,獨(dú)占資源由隊(duì)列系統(tǒng)管理以避免形成死鎖。在運(yùn)行的過(guò)程中,隨著用戶量的增加和計(jì)算規(guī)模的驟增,這種處理方式必然產(chǎn)生一定的延遲,在保證良好的QoS的同時(shí),這些延滯能否被用戶接受,將成為云計(jì)算在未來(lái)的發(fā)展過(guò)程中面臨的一大挑戰(zhàn)。利用云計(jì)算的靈活性和易擴(kuò)展性是解決資源緊張的有效方法,但資源的快速增加會(huì)造成浪費(fèi)。利用網(wǎng)格的計(jì)算模型,針對(duì)任務(wù)目標(biāo)進(jìn)行分類處理,增加適當(dāng)?shù)馁Y源量,將可以解決云計(jì)算的延遲問(wèn)題。6.2數(shù)據(jù)模型以數(shù)據(jù)為中心(DataCentric),是為了解決海量數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)、管理和搜索的問(wèn)題,并使數(shù)據(jù)變得越來(lái)越智能化、結(jié)構(gòu)化。沒(méi)有數(shù)據(jù),計(jì)算將無(wú)意義可言,以數(shù)據(jù)為中心的計(jì)算,有別于以應(yīng)用為中心的計(jì)算,未來(lái)將以數(shù)據(jù)的分析和處理作為計(jì)算技術(shù)研究和體驗(yàn)的核心,相關(guān)的研究領(lǐng)域則涵蓋了平臺(tái)技術(shù)探索、數(shù)據(jù)分割、數(shù)據(jù)挖掘、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)搜索等方面。從應(yīng)用為中心到數(shù)據(jù)為中心的轉(zhuǎn)變決不只是技術(shù)思路的進(jìn)化,它還標(biāo)志著一個(gè)更加人性化、智能化的計(jì)算時(shí)代的開(kāi)始,將來(lái)無(wú)論是工作,還是娛樂(lè),這個(gè)時(shí)代的效率都將變得更高。采用云-端分布的存儲(chǔ)方式的優(yōu)勢(shì)是明顯的:(1)數(shù)據(jù)的分布存儲(chǔ)可以充分利用云和端多種形式的計(jì)算資源,確保數(shù)據(jù)元素的信息能夠被快速高效檢索。(2)云-端的分布存儲(chǔ),充分利用數(shù)據(jù)定位的效能,盡量減少數(shù)據(jù)的移動(dòng)量,最終提高應(yīng)用程序的性能和擴(kuò)展性非常重要。面對(duì)大量的數(shù)據(jù),先遷移數(shù)據(jù)然后再處理將有可能造成資源緊張,另外也會(huì)造成處理代價(jià)的提高。因此,可以通過(guò)任務(wù)調(diào)度直接在數(shù)據(jù)上進(jìn)行處理來(lái)降低不必要的開(kāi)銷。6.3數(shù)據(jù)定位云項(xiàng)目普遍采用的技術(shù)方案是基于Google開(kāi)發(fā)的MapReduce規(guī)范以及衍生系統(tǒng),這種技術(shù)是一種大型虛擬分布式管理技術(shù),目前實(shí)現(xiàn)的產(chǎn)品有GFS、Hadoop等項(xiàng)目。應(yīng)用程序編寫人員只需將精力放在應(yīng)用程序本身,而關(guān)于集群的處理問(wèn)題,包括可靠性和可擴(kuò)展性,則交由平臺(tái)來(lái)處理。MapReduce通過(guò)“Map(映射)”和“Reduce(化簡(jiǎn))”這樣兩個(gè)簡(jiǎn)單的概念來(lái)構(gòu)成運(yùn)算基本單元,用戶只需提供自己的Map函數(shù)以及Reduce函數(shù)即可并行處理海量數(shù)據(jù)。MapReduce工作在GFS上層,加載數(shù)據(jù)塊及其副本。當(dāng)一個(gè)文件需要處理,作業(yè)調(diào)度程序調(diào)用元數(shù)據(jù)服務(wù)獲得每一塊數(shù)據(jù)的所在主機(jī)節(jié)點(diǎn),然后在該節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行“map”操作,通過(guò)數(shù)據(jù)局部性原理提高定位效率。GFS系統(tǒng)架構(gòu)6.4資源虛擬化云計(jì)算的特征體現(xiàn)在虛擬化、分布式和動(dòng)態(tài)可擴(kuò)展。虛擬化是云計(jì)算最主要的特點(diǎn)。每一個(gè)應(yīng)用部署的環(huán)境和物理平臺(tái)是沒(méi)有關(guān)系的,通過(guò)虛擬平臺(tái)進(jìn)行管理、擴(kuò)展、遷移、備份,各種操作都通過(guò)虛擬層完成。在云計(jì)算中,大部分軟件和硬件已經(jīng)對(duì)虛擬化有一定支持,可以把各種IT資源、軟件、硬件、操作系統(tǒng)和存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)等要素都進(jìn)行虛擬化,放在云計(jì)算平臺(tái)中統(tǒng)一管理。云計(jì)算使用虛擬化技術(shù)的原因:(1)進(jìn)行服務(wù)和應(yīng)用的整合,通過(guò)將多個(gè)應(yīng)用運(yùn)行在同一個(gè)器上,提高資源利用率;(2)對(duì)各種應(yīng)用按資源需求完成相適應(yīng)的配置,比如有些應(yīng)用需要強(qiáng)大的計(jì)算能力,而有些應(yīng)用需要較大容量的存儲(chǔ)空間,要按這些需求靈活配置,假如通過(guò)硬件來(lái)實(shí)現(xiàn)幾乎是不可能的;(3)虛擬化可以使應(yīng)用從災(zāi)難中快速恢復(fù),能夠使服務(wù)無(wú)中斷備份和遷移,最大程度提高應(yīng)用程序可用性;(4)資源配置、監(jiān)控、和維護(hù)可以自動(dòng)化操作,公用資源也可以被緩存和重用,這將進(jìn)一步提高資源的響應(yīng)能力。7、云計(jì)算的編程方式(1)MapReduce分布式編程方法MapReduce是一種強(qiáng)大的分布式編程方法,這種方法也是一種函數(shù)語(yǔ)言模型,用于處理大

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論