云计算的发展历程

云计算的发展历程

一、云计算发展的四个阶段

从云计算概念的提出，一直到现在云计算的发展，云计算渐渐的成熟起来，云计算的发展主要经过了四个阶段，这四个阶段依次是电厂模式、效应计算、网格计算和云计算。

电厂模式阶段：网上的比喻很好，网上说电厂模式就好比利用电厂的规模效应，来降低电力的价格，并让用户使用起来方便，且无需维护和购买任何发电设备。我觉得云计算就是这样一种规模，将大量的分散资源集中在一起，进行规模化管理，降低成本，方便用户的一种模式。

效应计算阶段：在1960 年左右，由于计算机设备的价格非常的昂贵，远非一般的企业、学校和机构所能承受，于是很多IT 界的精英们就有了共享计算机资源的想法。在1961 年，人工智能之父麦肯锡在在一次会议上提出来“效应计算”这个概念，其核心就是借鉴了电厂模式，具体的目标是整合分散在各地的服务器，存储系统以及应用程序来共享给多个用户，让人们使用计算机资源就像使用电力资源一样方便，并且根据用户使用量来付费。可惜的是当时的IT 界还处于发展的初期，很多强大的技术还没有诞生，比如互联网等等。虽然有想法，但是由于技术的原因还是停留在那里。

网格计算阶段：网格计算说穿了就是化大为小的一种计算，研究的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小部分，然后把这些部分分配给许多低性能的计算机来处理，最后把这些结果综合起来解决大问题。可惜的是，由于网格计算在商业模式、技术和安全性方面

的不足，使得其并没有在工程界和商业界取得预期的成功。

云计算阶段：云计算的核心与效用计算和网格计算非常类似，也是希望IT 技术能像使用电力那样方便，并且成本低廉。但与效用计算和网格计算不同的是，现在在需求方面已经有了一定的规模，同时在技术方面也已经基本成熟了。

二、并行计算的概念、并行计算与云计算的区别和联系

并发运算：在操作系统中，是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机上运行，但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。

在关系数据库中，允许多个用户同时访问和更改共享数据的进程。SQL Server 使用锁定以允许多个用户同时访问和更改共享数据而彼此之间不发生冲突。

操作系统并发程序执行的特点: 并发环境下，由于程序的封闭性被打破，出现了新的特点：

①程序与计算不再一一对应，一个程序副本可以有多个计算

②并发程序之间有相互制约关系，直接制约体现为一个程序需要另一个程序的计算结果，间接制约体现为多个程序竞争某一资源，如处理机、缓冲区等。

③并发程序在执行中是走走停停，断续推进的。

并发和并行的区别和联系：

并发和并行是即相似又有区别的两个概念，并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生；而并发是指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。

在多道程序环境下，并发性是指在一段时间内宏观上有多个程序在同时运行，但在单机处理系统中，每一时刻却仅能有一道程序执行，故微观上这些程序只能是分时地交替执行。倘若在计算机系统中有多个处理机，则这些可以并发执行的程序便可被分配到多个处理机上，实现并发执行，即利用每个处理机来处理一个可并发执行的程序，这样，多个程序便可以同时执行。

并行运算：并行运算是指同时使用多种计算资源问题的过程，为执行并行运算，计算资源应包括一台配有多处理机的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号，或者两者结合使用。并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。此外还包括：利用非本地资源，节约成本——使用多个‘廉价'计算资源取代大型计算机，同时克服单个计算机上存在的存储器设备限制。

为利用并行计算，通常计算问题表现为以下特征：

1、将工作分离成离散部分，有助于同时解决。

2、随时并及时地执行多个程序指令。

3、多计算资源下解决问题的耗时要少于单个计算资源下的耗时。并行计算是相对于串行计算来说的。所谓并行计算分为时间上的并行和空间上的并行。时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。并行计算科学中主要研究的是空间上的并行问题。从程序和算法设计人员的角度来看，并行计算又可分为数据并行和任务并行。一般来说，因为数据并行主要是将一个大任务化解为相同的子任务，

比任务并行要容易处理。

空间上的并行导致了两类并行机的产生，按照Flynn 的说法分为：单指令流多数据流（SIMD ）和多指令流多数据流（MIMD ）。我们常用的串行机也叫做单指令流单数据流（SISD ）。MIMD 类的机器又可分为以下常见的五类：并行向量处理机（PVP）、对称多处理机（SMP ）、大规模并行处理机（MPP ）、工作站机群（COW ）、分布式共享存储处理机（DSM ）。并行计算机有以下五种访存模型：均匀访存模型

（UMA ）、非均匀访存模型（NUMA ）、全高速缓存访存模型（COMA ）、一致性高速缓存非均匀存储访问模型（CC-NUMA ）和非远程存储访问模型（NORMA ）。不像串行计算机那样，全世界基本上都在使用冯·诺伊曼的计算模型；并行计算机没有一个统一的计算模型。不过，人们已经提出了几种有价值的参考模型：PRAM 模型，BSP 模型，LogP 模型，C^3 模型等。

并行计算机是靠网络将各个处理机或处理器连接起来的，一般来说有以下几种方式：静态连接：处理单元间有着固定连接的一类网络，在程序执行期间，这种点到点的链接保持不变；典型的静态网络有一维线性阵列、二维网孔、树连接、超立方网络、立方环、洗牌交换网、蝶形网络等。

动态连接：用交换开关构成的，可按应用程序的要求动态地改变连接组态；典型的动态网络包括总线、交叉开关和多级互连网络等。

节点度:射入或射出一个节点的边数。在单向网络中，入射和出射边之和称为节点度。

网络直径:网络中任何两个节点之间的最长距离，即最大路径数。对剖宽度:对分网络各半所必须移去的最少边数。

对剖宽度:每秒钟内，在最小的对剖平面上通过所有连线的最大信息位（或字节）。

三、分布式计算的概念、分布式计算与云计算的区别和联系

四、所谓分布式计算是一门计算机科学，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。最近的分布式计算项目已经被用于使用世界各地成千上万位志愿者的计算机的闲置计算能力。分布式要解决的项目都很庞大，需要惊人的计算量，仅仅由单个的电脑或是个人在一个能让人接受的时间内计算完成是决不可能的。在以前，这些问题都应该由超级计算机来解决。但是, 超级计算机的造价和维护非常的昂贵，这不是一个普通的科研组织所能承受的。随着科学的发展，一种廉价的、高效的、维护方便的计算方法应运而生——分布式计算！分布式计算是近年提出的一种新的计算方式。所谓分布式计算就是在两个或多个软件互相共享信息，这些软件既可以在同一台计算机上运行，也可以在通过网络连接起来的多台计算机上运行。分布式计算比起其它算法具有以下几个优点：

1、稀有资源可以共享，

2、通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载，

3、可以把程序放在最适合运行它的计算机上，其中，共享稀有资源和平衡负载是计算机分布式计算的核心思想之