云计算技术

来源:ob欧宝官网

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发布时间 2021-10-16 08:23:21

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  云计算(cloud computing,分布式计算技术的一种,其最基本的概念,是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序,再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。稍早之前的大规模分布式计算技术即为“云计算”的概念起源。

  透过这项技术,网络服务提供者可以在数秒之内,达成处理数以千万计甚至亿计的信息,达到和“超级计算机”同样强大效能的网络服务。 最简单的云计算技术在网络服务中已经随处可见,例如搜寻引擎、网络信箱等,使用者只要输入简单指令即能得到大量信息。

  进一步的云计算不仅只做资料搜寻、分析的功能,未来如分析DNA结构、基因图谱定序、解析癌症细胞等,都可以透过这项技术轻易达成[1]。

  如果仅仅如此那么云计算和其他计算例如网格计算 ,分布式计算还有何种不同呢?答案当然是云计算的应用还不仅仅如此。网格计算是针对特定的需求,采用分布式计算的模式来处理用户请求,在短时间内做出响应。且结果不依赖与单个参与计算的计算机。因此它的应用就很厉害啦:包括如上所说分析DNA结构等。而云计算是你需要什么资源,在某个国家级的地点的云下经过协商,付费之后。相应的就能获得什么资源,来解决你的“任何”请求。或者公司的,或者国家的。此时当请求数增多的时候,添加额外的付费即可获得额外的资源来处理你的请求。即费用是和使用的资源成正比的。也就是说任何需要,云计算都可以为你解决。小到需要使用特定软件,大到模拟卫星的周期轨道,以及数据的存储,公司的管理。对人们的生活方式的影响等等应用可以说包含了你能想到的和你想不到的。而一切的资源,你想要得到的方式很简单,只需要提供合理的费用即可。这就是云计算的威力!

  云计算技术的发展面临一系列的挑战,例如:使用云计算来完成任务能够获得哪些优势;可以实施哪些策略、做法或立法来支持或限制云计算的采用;如何提供有效的计算和提高存储资源的利用率;对云计算和传输中的数据以及静止状态的数据,将有哪些独特的限制;安全需求有哪些;提供可信环境都需要些什么。此外,云计算虽然给企业和个人用户提供了创造更好的应用和服务的机会,但同时也给了黑客机会。云计算宣告了低成本提供超级计算服务的可能,使黑客投入极少的成本,就能获得极大的网络计算能力,一旦这些“云”被用来破译各类密码、进行各种攻击,将会对用户的数据安全带来极大的危险。所以,在这些安全问题和危险因素被有效控制之前,云计算很难得到彻底的应用和接受。

  云计算将对互联网应用、产品应用模式和lT产品开发方向产生影响。云计算技术是未来技术的发展趋势,也是包括Google 在内的互联网企业前进的动力和方向,未来主要朝以下3个方向发展。

  · 手机上的云计算。云计算技术提出后,对客户终端的要求大大降低,瘦客户机将成为今后计算机的发展趋势。瘦客户机通过云计算系统可以实现目前超级计算机的功能,而手机就是一种典型的瘦客户机,云计算技术和手机的结合将实现随时、随地、随身的高性能计算。

  · 云计算时代资源的融合。云计算最重要的创新是将软件、硬件和服务共同纳入资源池,三者紧密地结合起来融合为一个不可分割的整体,并通过网络向用户提供恰当的服务。网络带宽的提高为这种资源融合的应用方式提供了可能。

  · 云计算的商业发展。最终人们可能会像缴水电费那样去为自己得到的计算机服务缴费。这种使用计算机的方式对于诸如软件开发企业、服务外包企业、科研单位等对大数据量计算存在需求的用户来说无疑具有相当大的诱惑力。

  “云计算”(Cloud Computing)是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展,或者说是这些计算机科学概念的商业实现。许多跨国信息技术行业的公司如IBM、Yahoo和Google等正在使用云计算的概念兜售自己的产品和服务。

  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”。

  云计算这个名词可能是借用了量子物理中的“电子云”(Electron Cloud),强调说明计算的弥漫性、无所不在的分布性和社会性特征。量子物理上有“电子云(electron cloud)”,在原子核周围运动的电子不是一个经验世界的轨道例如像天体一样的运行轨道,而是弥漫空间的、云状的存在,描述电子的运动不是牛顿经典力学而是一个概率分布的密度函数,用薛定谔波动方程来描述,特定的时间内粒子位于某个位置的概率有多大,这跟经典力学的提法完全不同。

  电子云有以下特性,概然性、弥漫性、同时性等等,云计算可能的确是来自电子云的概念,前些年就有所谓“无所不在的计算”,IBM有一个无所不在的计算叫“Ubiquitous “,MS(Bill)不久也跟着提出一个无所不在的计算“Pervade“,现在人们对无所不在的计算又有了新的认识,现在说是”Omnipresent “。但是,云计算的确不是纯粹的商业炒作,的确会改变信息产业的格局,现在许多人已经用上了Google Doc和Google Apps,用上了许多远程软件应用如Office字处理而不是用自己本地机器上安装这些应用软件,以后谁还会花钱买Office软件呢?还有许多企业应用如电子商务应用,例如要写一个交易程序, Google的企业方案就包含了现成的模板,一个销售人员根本没学习过Netbeanr也能做出来。这种计算和产业动向是符合开源精神的,符合SaaS(Software as a Service)趋势。

  现在有这样的说法,当今世界只有五台计算机,一台是Google的,一台是IBM的,一台是Yahoo的,一台是Amazon的,一台是Microsoft的,因为这五个公司率先在分布式处理的商业应用上捷足先登引领潮流。Sun公司很早就提出说“网络就是计算机”是有先见之明的。

  “Computing in the cloud” is one name for services that run in a Web browser and store information in a provider’s data center — ranging from adaptations of familiar tools such as email and personal finance to new offerings such as virtual worlds and social networks.

  “云计算”是一个很时尚的概念,它既不是一种技术,也不是一种理论。准确说,云计算仅描述了一类棘手的问题,因为现在这个阶段,“计算与数据”跷跷板的平衡已发生变化,即已经到“移动计算要比移动数据要便宜的多(Moving computation is cheaper than moving data)”。

  “数据”变得越来越臃肿,用经济的眼光看,“数据”应该“固定”下来。想像一下,复制1PiB(1PiB = 1024TiB)数据的成本以及存储这些数据的成本,数据变来变去而导致的“一致性”问题。诸如搜索、推荐和社会关系网络等这些“新兴”的服务是很耗费“数据”的,例如,看似一个简单搜索请求,却依赖于一个规模极为庞大的索引数据,处理后输出却很小。输入输出的数据规模远远小于计算的数据处理规模,几百个KiB相对几个PiB,保守点“1 : 1000,000”。

  比例问题还好理解,然而问题关键却是云内的数据与数据之间的关系,即“数据的划分问题”。尽管“分而治之”是一个古老的原则,而且分布计算也已经发展了四十多年,然而对这一点,我们的认识依然浅的很。

  “云计算”代表了一个时代需求,反映了市场关系的变化,谁拥有更为庞大的数据规模,谁就可以提供更广更深的信息服务,而软件和硬件的影响相对缩小。

  云计算是分布式处理、并行计算和网格计算等概念的发展和商业实现,其技术实质是计算、存储、服务器、应用软件等IT软硬件资源的虚拟化,云计算在虚拟化、数据存储、数据管理、编程模式等方面具有自身独特的技术。云计算的关键技术包括以下几个方向:

  虚拟机,即服务器虚拟化是云计算底层架构的重要基石。在服务器虚拟化中,虚拟化软件需要实现对硬件的抽象,资源的分配、调度和管理,虚拟机与宿主操作系统及多个虚拟机间的隔离等功能,目前典型的实现(基本成为事实标准)有Citrix Xen、VMware ESX Server 和Microsoft Hype-V等。

  云计算系统需要同时满足大量用户的需求,并行地为大量用户提供服务。因此,云计算的数据存储技术必须具有分布式、高吞吐率和高传输率的特点。目前数据存储技术主要有Google的GFS(Google File System,非开源)以及HDFS(Hadoop Distributed File System,开源),目前这两种技术已经成为事实标准。

  云计算的特点是对海量的数据存储、读取后进行大量的分析,如何提高数据的更新速率以及进一步提高随机读速率是未来的数据管理技术必须解决的问题。云计算的数据管理技术最著名的是谷歌的BigTable数据管理技术,同时Hadoop开发团队正在开发类似BigTable的开源数据管理模块。

  为了使用户能更轻松的享受云计算带来的服务,让用户能利用该编程模型编写简单的程序来实现特定的目的,云计算上的编程模型必须十分简单。必须保证后台复杂的并行执行和任务调度向用户和编程人员透明。当前各IT厂商提出的“云”计划的编程工具均基于Map-Reduce的编程模型。

  云计算区别于单机虚拟化技术的重要特征是通过整合物理资源形成资源池,并通过资源管理层(管理中间件)实现对资源池中虚拟资源的调度。云计算的资源管理需要负责资源管理、任务管理、用户管理和安全管理等工作,实现节点故障的屏蔽,资源状况监视,用户任务调度,用户身份管理等多重功能。

  为了方便用户业务由传统IT系统向云计算环境的迁移,云计算应对用户提供统一的业务接口。业务接口的统一不仅方便用户业务向云端的迁移,也会使用户业务在云与云之间的迁移更加容易。在云计算时代,SOA架构和以Web Service为特征的业务模式仍是业务发展的主要路线。

  云计算模式带来一系列的安全问题,包括用户隐私的保护、用户数据的备份、云计算基础设施的防护等,这些问题都需要更强的技术手段,乃至法律手段去解决。

  随着物联网业务量的增加,对数据存储和计算量的需求将带来对“云计算”能力的要求: 1. 云计算:从计算中心到数据中心在物联网的初级阶段,PoP即可满足需求

  2. 在物联网高级阶段,可能出现MVNO/MMO营运商(国外已存在多年),需要虚拟化云计算技术,SOA等技术的结合实现物联网的泛在服务: TaaS (everyTHING As A Service)。

  狭义云营销:帮客户销售产品,快速建立全国营销渠道,获取经济利益。 广义云营销:树立企业品牌形象,获取更大社会资源等。

  视频云计算应用在教育行业的实例:流媒体平台采用分布式架构部署,分为web服务器,数据库服务器、直播服务器和流服务器,如有必要可在信息中心架设采集工作站搭建网络电视或实况直播应用,在各个学校已经部署录播系统或直播系统的教室配置流媒体功能组件,这样录播实况可以实时传送到流媒体平台管理中心的全局直播服务器上,同时录播的学校本色课件也可以上传存储到金山区教育局信息中心的流存储服务器上,方便今后的检索、点播、评估等各种应用。 资源融合

  1、远程课堂:在互联网上通过系统进行在线实时收看远程教育频道,方便地实现远程听课(同屏多画面直播:一路学生视频、一路老师视频、一路老师电脑屏)、在线学习(课后回顾),更解决了一些不能来到学校上课的难题。同时将信号推到教委平台,供其它学校学生,在家、图书馆、电或其他地方,实时学习,也可以在课后观看课堂录像,完成学习任务。真正实现区内学校资源,名师资源的平衡化。

  2、 学生实训电视台:可以让各学校建立多个实习电视台,让学生社团主持现场直播电视节目,可事先公告排定活动,届时让师生实况收看,参与各种社团活动,活动过程可实时录制成视频档案,并可事后编辑活动影片,作为点播教材。所有的频道不仅在本学校网站上发布,同时推送到教委资源融合网,方便其它学校共同收看与学习。实现多校活动协作,使活动多元化,丰富与扩大学生的知识面。

  3、电视转播:通过平台将电视的模拟信号实时采集并直播出去,这样可以建立自己的网络教育电视台,如中央十套、教育电视台等。教育管理部门可以根据自己教学规划确定所选的频道然后采集在平台上,当然可以定期调整。观看者可以根据自己学习的需要选择观看。可以轻松的将平台的电视频道建成包含数百频道的大型网络电视台。采用云计算方式,中心教委可将各学校的直播信号融合,并整合后再传给没有直播采集信号的学校,实现资源的合理利用,减少学校的重复投资,实现教育资源均衡化。

  4、红色教育:将经典的,有教育和学习价值的电影,教育片,故事片,记录片等集中存放到视频服务器中,方便师生课后点击学习,丰富学生的课余生活,使得学生可以全面发展。该平台利用云计算技术,支持所有的流媒体格式,可以实现批量添加,智能识别等功能,极大地方便了管理者和观看者。各学校的资源可以自动融合到教委,并可以审请将教委的资源下传到本校的视频教育平台,实现资源共享。

  随着云计算技术 逐渐成为未来发展的趋势,很多似是而非的观点也日益凸显,而对于安全问题的关注则更是层出不穷。本文独辟蹊跷,侧重讨论云计算技术 为安全技术带来的七大潜在利好。

  减少数据泄露:这也是云服务供应商谈论最多的一个。在云计算技术 出现之前,数据常常很容易被泄露,尤其是便携笔记本电脑的失窃成为数据泄露的最大因素之一。为此需要添置额外备份磁碟机,以防数据外泄。而且随着云技术的不断普及,数据“地雷”也将会大为减少。掌上电脑或者Netbook的小量、即时性的数据传输,也远比笔记本电脑批量传输所面临的风险小。你可以问任何一家大公司的信息安全管理人员(Certified Information Security Office,简称CISO),是不是所有的笔记本电脑都安装有公司授权的安全技术,比如磁盘加密技术(Full Disk Encryption),他们会告诉你这是不大现实的。尽管在资产管理和数据安全上投入了不少精力,但是他们还是面临不少窘境和困难,更何况那些中小企业?那些使用数据加密或者对重要数据分开存储的企业,可以说少之又少。

  可靠的安全监测:数据集中存储更容易实现安全监测。如果数据被盗,后果不堪想象。通过存储在一个或者若干个数据中心,数据中心的管理者可以对数据进行统一管理,负责资源的分配、负载的均衡、软件的部署、安全的控制,并拥有更可靠的安全实时监测,同时,还可以降低使用者成本。

  取证准备:在必要的时候,我可以利用基础架构即服务(Infrastructure-as-a-Service,简称IaaS)供应商提供的条件,为自己公司建立一个专门的取证服务器。当事件发生需要取证时,我只需要支付在线存储所产生的费用。而不需要额外配置人员去管理远程登陆及其软件,而我所要做的,就是点击云提供商Web界面中的一些按钮即可。如果一旦产生多个事件反应,我可以先复制一份,并把这些取证工作分发到不同部门或者人员手中,然后进行快速分析并得出结论。不过,为了充分发挥这项功能,取证软件供应商需要由过去传统的软件授权许可转变到新型网络许可模式。

  缩短取证时间:如果有某个服务器在云中出现了故障,我只要在云客户端点击鼠标,克隆该服务器并使得克隆后的服务器磁盘对取证服务器开放。我根本不需要临时寻找存储设备,并花时间等待其启动并进入使用状态,从而,大大缩短取证时间。

  降低服务器出错概率:和刚才讲述的情况类似,即使有某台服务器出现故障,也可以在极短时间内,快速克隆并拥有全新的服务器供使用。另外,在某些情况下,更换出故障的硬件也不会影响到取证的正常进行。

  取证更有针对性:在同一个云中,拥有克隆服务器的速度会快很多——克隆服务器可以更快的速度分发云提供商专门设计的文件系统。如果从网络流量角度来看的话,在同一个云中的服务器副本,可能并不会产生额外的费用。而如果没有云的话,要实现同样的目的,需要花费大量宝贵的时间和昂贵的硬件成本。在云环境下,我只需要对有用的取证支付存储费用。

  隐藏取证痕迹:有一些云存储可以执行加密校验和散列( hash)。比如,Amazon S3 会在你存储数据的时候自动生成一个MD5 散列(hash)。在理论上,你也并不需要浪费时间去使用外部工具生成MD5加密校验,因为云已经完全具备这些功能。

  缩短存取受保护数据时间:现在CPU性能已经十分强大。保护数据的密码,需要花费很长时间来检验,而现在云环境下配置强大的CPU,可以在短时间更大范围内检验出保护数据的密码性能。从而,批量处理受保护数据的存取工作也会变得简易快速。

  减少密码破解时间:使用密码破解工具定期对密码强度进行测试,减少密码破解时间,并更能保证密码强度的可靠性,而你只需要支付相关费用即可。

  密码破解专用机器:使用分布式密码破解测试密码强度,工作量会波及到很多相关机器,从而影响使用效率。在云条件下,设立密码破解专用机器,既可以提供工作效率,又可以减少敏感数据外泄和工作超负荷的发生。

  无限期记录,按次数收费:日志往往都是事后的,如果磁盘空间不足,可以重新分配,并不会影响日志的存储使用。云存储可以随心所欲地记录标准日志,没有日期限制,按使用量支付费用。

  完善日志索引机制:在云计算技术 中,你可以根据你的日志实现实时索引,并享受到instant search带来的好处。如果需要,还可以根据日志记录探测到计算机的动态信息,轻松实现实时监测。

  符合扩展日志记录:现在,大部分的操作系统都使用C2审核跟踪模式支持扩展日志记录,这种方式能够保证系统能够保护资源并具有足够的审核能力,C2模式还允许我们监视对所有数据库的所有访问企图。现在,我们在云环境下更容易实现这一目的,而且Granular logging也会让取证调查变得更加容易。

  需求是前进的动力:CPU更新换代步伐越来越快。处理器性能成为机器运行瓶颈,在某种程度上说,云带来了安全产品的整体提升。

  预控制机制:基于云计算技术 的虚拟化能够获得更多的好处。自定义“安全”或者“可靠”的状态,并且创VM镜像同时不被克隆。要求有第三方工具的配合。

  减少漏洞:通过离线安装补丁,减少系统漏洞。镜像在安全的状态下做到实时同步,而即使离线VM也可以很方便地在断网情况下安上补丁。

  更容易检测到安全状况:通过你的工作环境副本,可以更低的成本和更少的时间执行安全检测。在安全工作环境上前进了一大步。

  《云计算的关键技术与应用实例》从并行计算切入,以全新的视角全面讲述了云计算技术,主要内容包括并行计算技术、云计算的关键技术、架构及实例、云计算与智能、云计算技术的竞争性分析等内容。书中针对云计算中的大量技术架构、细节及战略问题提出了自己的看法和解决方案,并对云计算的底层技术给出了具体的模型化实现实例——云计算V0 01。这些内容大多数来自于我们近期在云计算领域的研究成果和开发实际项目经验。

  全书内容丰富,知识跨度较大,对云计算技术人员、技术战略分析人员和爱好者均有重要的参考价值,也可供高等院校研究云计算和并行计算的研究者和同学作为参考资料及教材使用。

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