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1.云計算哲學(組織資源以服務,組織技術以實現,組織流程以應變):服務和平臺
(1)定義:既是指在互聯網以服務形式提供應用,也是指在數據中心提供這些服務的軟件
云:數據中心的硬件和軟件
(2)前身:超大規模分布式計算
(3)核心思想:通用、動態:、多租賃
彈性:控制損耗(群組通信:單點失效、冗余機制、多活體機制、消息順序機制)、
狀態感知(成員管理服務、全局視圖)、
動態平衡(由節點增加而對負載進行的動態均衡、DHT算法)
透明:冗余等方式保證系統底層架構節點問題,不會對整體影響
用戶無需關心底層實現方式,只要專注上層的業務邏輯
自容錯(會話復制技術、節點內存連接到全局共享內存數據空間)、
自管理(分布式的執行機制、基于策略的自動化管理、事件驅動機制)、
跨平臺互操作性(用戶通用、應用通用、平臺層通用)
積木化:業務流程管理BPM、資源快速重組滿足不同業務需要
(4)模式:商業模式(云服務)、技術(按需提供強大資源的云計算平臺)。
(5)挑戰:大用戶、大數據、大系統
(6)局限:帶寬、安全、原子操作(最小不可分割)時延問題
2. 2006年8月SES搜索引擎戰略谷歌CEO施密特為云計算命名
2006年亞馬遜EC2(動態計算云)服務明確云計算商業模式
3.云商業模式:
1)SaaS軟件即服務(互聯網提供軟件服務):按需求提供服務、無需購買軟件、會員費、不對底層云基礎設施進行管理控制
2)PaaS平臺即服務(互聯網提供應用程序運行平臺服務):以服務形式交付計算平臺和解決方案包,提供創建、應用測試及應用部署的高度集成環境,無需購買軟硬件
(1)不會對底層基礎設施管理控制:網絡、服務器、操作系統、存儲等
(2)可控制所部署的應用,服務商提供應用服務編程接口
(3)eg:谷歌GAE開發托管網絡應用平臺
3)IaaS基礎實施即服務:互聯網提供基礎設施服務
(1)消費者獲得處理能力、存儲、網絡和其他基礎計算資源
(2)可部署運行操作系統和應用等任意軟件
(3)網站托管、數據存儲備份、電子商務、高性能計算、搜索引擎、虛擬主機服務等
(4)eg:亞馬遜AWS(存儲、計算、消息傳遞(SQS)和數據采集(SimpleDB)等服務)
4. SaaS面向服務對象與普通單機應用程序的客戶無明顯區別
PaaS用戶對象是開發人員,需了解平臺提供環境下應用的開發和部署
IaaS最底層的IT基礎設施服務,面向IT管理人員
5.部署使用方式
1)公有云Public Cloud:開放給公眾使用的云基礎設施
2)私有云Private Cloud:客戶單獨使用而建立的云基礎設施,提供對數據、安全性和務質量最有效控制,并可控制在此基礎設施上部署應用程序的方式
.【公有云和私有云區別】主要體現在商業應用方面,技術上互通,但技術層面根本區別訪問權限和訪問模式的控制(可訪問范圍決定了云的業務性質)
3)混合云Hybrid Cloud:半公半私,資源借用/租用
6.云計算技術流派
Yahu :搜索起家,門戶網站模式
發展大規模分布式系統考慮最多的是通用性(支持各種應用、非存儲性問題)
未解決郵箱存儲和搜索效率問題推動Hadoop
Google:搜索起家,保證大塊數據的查詢和搜索的效率和可用性
存儲為根,本、高效新可用性
Amazon:電子商務,底層架構核心作用保證在線交易不中斷
存儲品臺Dynamo更適用存儲相對較小的對象
7.Hadoop:對大量數據進行分布式處理的軟件框架,主要由HDFS(文件系統)、MapReduce(計算機系統)、Hbase(數據庫)等組成。
Yahu推動,技術思想屬于Google
8. GFS、HDFS:一個主控服務器(Master)+多個子表服務器(Chunk Server)
9. Dynamo:采用哈希算法切分數據,將數據在一個及誒單”環”內均勻存儲,分擔壓力
10.VMware:主要向企業用戶提供虛擬化技術,決定其技術路徑是自單機虛擬化做起,向上、發展處更高層面上的虛擬化技術來部署云計算平臺
特點:借虛擬化技術實現的各種硬件資源的”池化”,在此基礎上晚上配置、調度和管理
11.分布式系統:通過網絡將物理上分散的計算資源連接起來解決問題
12.站來說的.數據量含義:總量、流量(并發量)
13.cebook將數據存儲在Hadoop分布式文件系統(HDFS)上,依靠Hive完成數據分析
14.系統由許多廉價的普通組件組成,組件失效是常態。系統必須時刻監控自身狀態,迅速地偵查、承受并恢復失效組件
15.云計算快速發展的因素
1)技術:光纖使用、寬帶普及、結點通信、虛擬化技術、Ajax、LAMP
2)商業模式&需求:軟件即服務
16.Ajax:Asynchronous JavaScript XML 異步的JavaScript和XML技術
服務器對客戶端的表單反饋,不會因為部分更改而刷新所有頁面內容消失再出現的刷新,僅需返回更改必需的數據
17.XaaS一切皆可為服務。衍生商業流程即服務、數據庫即服務、安全即服務等
服務隨時可接入、服務應永遠在線、服務擁有足夠大的用戶群
18.并行計算:同時執行多個指令的計算模式,化大為小加快計算速度。緊耦合
耦合:互相交互的系統彼此間的依賴
分布式計算:松耦合,將分布于各處的計算資源以透明、可擴展方式連接共同解決問題
【比較】(1)分布式計算的資源分散,通過網絡節點連接表現出無共享的架構
各處處理器都有自己的存儲器,通過處理器之間的消息傳遞進行信息交換
(2)并行計算通常集中于一處,通過共享存儲來進行信息交換
所有的處理器共享一個存儲器,一次交換處理間信息
(3)NUMA(非一致存儲訪問結構)和MPP(大規模并行處理)每個節點都有自己的CPU、內存和I/O,節點通過某些機制信息交互
19.集群(Cluster):用多個計算機,冗余互聯組成一個對用戶來說單一的高可用性的系統
20.網絡計算技術:將分散在網絡中的計算機節點(如空閑服務器、存儲系統等)連接在一起,形成一個擁有超強性能的虛擬計算機,為用戶提供強大的計算存儲能力
松耦合、異構性質更明顯
21.網格計算:多個零散資源為個別任務提供運行環境
云計算:單個整合資源為多個用戶提供服務
22..SOA(Service Oriented Architecture)面向服務的體系結構,組織和利用可能處于不同所有權范圍控制下的分散功能的范式
給定一種彼岸準接口和一個約束借口的服務協議,則任何業務應用只要滿足即可通過給定標準接口進行通信和交互,實現對接。
本質:用于交換系統和系統之間的信息的企業集成技術
23.EAI(EnterpriseApplication Intergration)企業應用集成技術:基于消息中間件產品
24.虛擬化(Virtulization):資源的邏輯表示,不收物理限制的約束
將底層資源抽象,向上提供與真實的層相同或類似功能,屏蔽設備的差異性和兼容性
25.云計算進行負載均衡方法:橫向切分(按工作量切分)、豎向切分(按工作流程切分)
26.業務應用架構:展現層、業務層、數據層
27.分布式數據總線:運維管理系統,數據采集系統、數據存儲系統、數據服務系統、服務交付系統,分布式調度系統/分布式工作流引擎
(1)分布式調度系統/分布式工作流引擎:系統執行者,實現定義、調度、協作和執行,主要支撐大規模系統的自動化運維和分布式計算框架的實現
(2)運維管理系統:配置控制。權限管理、監控報警、應用管理、故障管理,集成策略引擎、分布式工作流、資源與服務管理調度等機制
(3)數據采集系統(數據驅動架構起點):配置管理、數據過濾、數據預處理
(4)數據存儲系統(任何信息系統核心):統一存儲系統
關系型數據庫集群:海量強關系結構化數據的存儲和快速訪問
分布式實時數據庫:用戶行為數據和系統日志數據等數據量特大、關聯性不強
分布式文件系統:總數據量和總容量都大的各類圖片、視頻等媒體文件
非結構化數據實時高效存儲和訪問
(5)數據分析系統:分布式計算模型(數據轉換、數據聚合、數據關聯、數據挖掘)
(6)數據服務系統:連接企業信息系統支撐平臺與上層業務應用的橋梁
服務管理系統:服務注冊、注銷、變更、審核、發布、設計
數據訪問服務---數據緩存:數據庫訪問、實時訪問、文件系統訪問…
業務邏輯服務---數據緩存:推存系統、智能分析、統計報表…
(7)服務交付框架:前端服務器、交付服務器、負載均衡
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