第八章 云计算原理与技术

第八章 云计算原理与技术

一、云计算概述：
（一）云计算的起源：
1.1984年-*Sun-*网络即计算机
2.2003年-*Platform-*网络计算池
3.2006年-*Google-*云计算
（二）云计算的定义：
1.云计算是分布式处理、并行处理和网络计算的发展
2.云计算4中部署方式：
①私有云
②社区云
③公有云
④混合云
3.云计算3中服务模式：
①软件即服务（SaaS）
②平台即服务（pass）
③基础设施即服务（laas）
（三）云计算的分类：
1.laas-是云计算的基础，为上层云计算服务提供必要的硬件资源，同时在虚拟化技术的支持下，lass层可以实现硬件资源的按需配置，虚拟化技术是lass的关键技术。
2.pass-pass既要为SaaS层提供可靠的分布式变成框架，又要为lass层提供资源调整度、数据管理、屏蔽底层系统的复杂性等支持。
3.SaaS-SaaS层部署在pass和lass平台之上，同时用户可以在pass平台上开发部署SaaS服务。
（四）云计算与其他计算形式：
1.云计算与分布式计算
2.云计算与网络计算
3.云计算与对等计算
4.云计算与并行计算
二、云计算关键技术：
（一）体系结构：体系结构大致分为3个层次：
1.核心服务层：
①将硬件基础设施、软件运行环境、应用程序抽象称服务
②云计算核心服务层通畅分为3个子层：1.lass 2.pass 3.SaaS
2.服务管理层：为核心服务层提供支持，进一步确保核心服务层的可靠性、可用性与安全性
3.用户访问接口层：实现端到运的访问
（三）数据存储：
1.云计算环境下的数据存储，通常称为海量数据存储，或大数据存储
2.传统的关系数据库中抢到事务的ACID特性：
①原子性
②一致性
③隔离性
④持久性
3.出现基于BASE特性的新型数据库，只要满足：
①basically available（基本可用）
②soft state（柔性状态）
③eventually consistent（最终一致性）
4.NoSQL数据库特性：①模式自由（schema-free）
②支持建议备份（easy replication support）
③简单的应用程序接口（simple API）
④最终一致性
⑤支持海量数据（huge amount of data）
（四）计算模型：
1.pass平台不仅要实现海量数据的存储，而且要提供向海量数据的分析处理功能
2.map任务从高输入中解析处键值对（key/value）集合
3.reduce任务从硬盘上读取数据之后会根据键值进行排序，将具有相同键值的数据组织在一起
（五）虚拟化：云计算的发展离不开虚拟化技术
三、Google云计算原理：
（一）GFS：开发了文件分布式存储
（二）MapReduce：并行计算
（三）BigTable：采用列式存储
四、Amazon云计算：
（一）2001年互联网泡沫使业务量锐减，系统资源大量闲置
（二）其他组件：
1.EC2：
①弹性计算云、动作是基于“即买即用”模式的
②EC2特性-成本低，易用性，安全性，容错性
2.S3：只提供简单数据存储