第八章云计算原理与技术

第八章云计算原理与技术

云计算概述

云计算的起源

云计算的定义

对一般用户而言：云计算是指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。即随时随地只要能上网就能使用各种各样的服务，如同钱庄、银行、发电厂等。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务。

对专业人员而言：是分布式处理、并行处理和网格计算的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。是指基于互联网的超级计算模式–即把原本存储于个人电脑、移动设备等个人设备上的大量信息集中在一起，在强大的服务器端协同工作。它是一种新兴的共享计算资源的方法，能够将巨大的系统连接在一起，以提供各种计算服务。

云计算的分类

云计算按照提供服务的类型可以分为基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）。

IaaS：基础设施作为服务

IaaS —— Infrastructure as a Service

创建虚拟的计算、存储中心，使得其能够把计算单元、存储器、I/O设备、带宽等计算机基础设施，集中起来成为一个虚拟的资源池来对外提供服务。

典型应用：

弹性计算云EC2 （Elastic Compute Cloud） ——计算

简单存储服务S3 （Simple Storage Service） —— 存储

PaaS：平台作为服务

PaaS —— Platform as a Service

把服务器平台或开发环境作为一种服务提供

典型应用

salesforce.com 的 force.com

Google App Engine

800app ：不再需要任何编程即可开发包括企业管理软件

SaaS：软件作为服务

SaaS —— Software as a Service

SaaS是一种基于互联网提供软件服务的应用模式。

软件租赁：用户按使用时间和使用规模付费

绿色部署：用户不需安装，打开浏览器即可运行

不需要额外的服务器硬件

软件（应用服务）按需定制

云计算关键技术

体系结构

云计算的体系结构大致分为3个层次：核心服务层、服务管理层、用户访问接口层。

数据存储

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。

计算模型

云计算的计算模型是一种可编程的并行计算框架，需要高扩展性和容错性支持。MapReduce 是Google 提出的并行程序编程模型，运行于GFS 之上。它的设计思想在于将问题分而治之，首先将用户的原始数据源进行分块，然后分别交给不同的Map任务去处理。

资源调度

资源调度是云计算核心技术之一，它为云计算平台提供资源分配、任务调度等资源管理功能。通常云计算资源调度包括两个层面：一个是物理主机到虚拟机层面的资源分配（映射）；另一个是任务到虚拟机层面的调度（映射）。

虚拟化

虚拟化是云计算最重要的核心技术之一，它为云计算服务提供基础架构层面的支撑。虚拟化技术包括：服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化、桌面虚拟化、应用虚拟化等

Google 云计算

Google 的云计算基础架构模式包括4个相互独立又紧密结合在一起的系统：Google File System 分布式文件系统（GFS）、分布式的锁机制Chubby、Google 开发的模型简化的大规模分布式数据库BigTable以及针对Google 应用程序的特点提出的MapReduce编程模式。

GFS

MapReduce

一个软件架构，是一种处理海量数据的并行编程模式用于大规模数据集（通常大于1TB）的并行运算。

MapReduce实现了Map和Reduce两个功能。

Map把一个函数应用于集合中的所有成员，然后返回一个基于这个处理的结果集Reduce对结果集进行分类和归纳。

Map()和 Reduce() 两个函数可能会并行运行，即使不是在同一的系统的同一时刻。

BigTable

Google目前向公众开放的服务很多，需要处理的数据类型也非常多。包括URL、网页内容、用户的个性化设置在内的数据都是Google需要经常处理的 ，为此Google开发了满足弱一致性要求的大规模数据库系统——BigTable。