云计算环境下的分布式存储技术的研究与分析——李世敏——1143041362
2014/10/17
云计算环境下的分布式存储技术的研究与分析
李世敏
（四川大学计算机学院，四川成都610225）
Cloud Computing Environment of Distributed Storage Technology Research and Analysis
LI Shi-Min
(Department of SiChuan, University, City ChengDu, China)
Corresponding author: E-mail: 2586975148@https://www.360docs.net/doc/674827367.html,
Abstract: cloud computing describes a new IT service value based on the Internet, use and delivery mode, is a combination of data sharing and Shared services computing mode.As the cloud of promotion and popular, how high rate, low cost of storage and management of large amounts of data generated in the clouds, has become a focus in the study of major enterprises and organizations, which requires good cloud structure design, data storage and processing pattern and cloud storage platform.From the combination of cloud computing and cloud storage technology, aiming at how to improve the scalability of the storage, fault tolerance and lower the energy consumption of the storage, such as target, from the design of the data center network, data storage, etc were summarized, the key technology in the current distribution of storage, and on this basis, to the cloud environment of distributed storage system under the challenges faced by summarized and expounded.
Key words: cloud computing;The data center;Data storage way;Storage challenges
摘要: 云计算描述了一种新的基于互联网的IT服务增值、使用和交付模式，是数据共享与服务共享计算模式的结合体。随着云计的推广和流行，如何高速率、低成本储存和管理生成于云端的大量数据，也成为各大企业和组织研究的重点，这就需要有良好的云结构设计、数据存储及处理模式和云存储平台。从云计算与云存储技术的结合入手，针对如何提高存储的可扩展性、容错性以及降低存储的能耗等目标，从数据中心网络的设计、数据的存储方式等方面对当前分布存储的关键技术进行了综述，并在此基础上，对云环境下的分布式存储系统所面临的挑战进行总结和阐述。
关键词: 云计算；数据中心；数据存储方式；存储挑战
1 引言
云计算是随着计算、存储以及通信技术的快速发展而出现的一种崭新的共享基础资源的商业计算模型，被誉为“革命性的计算模型”。云计算不同于传统的以个人计算机为中心的本地计算，它以互联网为中心，通过构建一个或多个由大量（百万级以上）普通机器和网络设备连接构成的数据中心，把海量的数据存储到数
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据中心上，向上层的服务和应用提供安全、可靠、快速、便捷、透明的数据存储和计算服务。
云环境下，为了应对海量数据与用户请求带来的挑战，为解决传统数据库面临的大规模数据访问瓶颈问题，分布式存储技术得以引入。分布式存储技术是云计算的基础，主要研究如何存储、组织和管理数据中心上的大规模海量数据。由于面临的数据规模和用户规模更加庞大，在可扩展性、容错性以及成本控制方面面临着更加严峻的挑战。
2 分布式存储概述
2.1 分布式存储的发展过程
分布式存储经历了多个发展阶段，目标是朝着构建更好的分布式系统方向发展。
1）本地缓存：数据存储再应用代码所在的内存空间；
2）分布式缓存系统：数据在固定数目的集群节点间分布存储；
3）弹性缓存平台：数据在集群节点间分布存储，基于冗余机制实现高可用性；
4）弹性应用平台：弹性应用平台代表了云环境下分布式缓存系统未来的发展方向。
2.2 云平台下分布式存储技术的需求
分布式存储技术是云计算的基础，主要研究如何存储、组织和管理数据中心上的大规模海量数据。由于面临的数据规模和用户规模更加庞大，在可扩展性、容错性以及成本控制方面就面临严峻的技术需求。
1）可扩展性
云计算环境下的数据中心的节点规模都是几万上十万级别的，而且数据中心的规模和存储的数据规模也会随着应用的拓展快速增长。
因此，对于云环境下数据的存储技术的可扩展性就是极其必要的。比如，Google目前部署在全球的数据中心有36个，单个数据中心的计算机节点将达到数百万个；微软的服务器数量每14个月就会增长一倍，并于2009年9月在芝加哥建成世界最大的模块化数据中心，包括220个集装箱，每个集装箱有1800~2500机器。
云环境下数据庞大的规模以及快速的增长，使得云计算对于数据分布存储技术的可扩展性提出了更高的需求。此外，不但要求数据中心网络具有良好的可扩展性，而且数据的组织结构也必须具有良好的可扩展性，以适应不断扩展的应用需求。
2）成本可控
传统的分布存数由于其数据规模较小，对于数据存储能耗的考虑也较少，而在云计算环境下，由于其数据规模很大，导致其能耗开销也很大。能耗作为构成数据中心存储开销的一个重要组成部分，为降低数据中心的成本，我们必须要考虑其成本的可控性，降低能耗成为云存储必须追求的关键目标。
3）容错性
在云计算环境下，失效成为一种常态行为，并且失效往往会给云服务提供商以及用户带来巨大的损失。例如，2008年2月15日，亚马逊的服务器宕机事件使得几千个依赖亚马逊EC2（弹性云计算）和S3（云存储）的网站受到影响；又如，2009年3月，Google Docs出现故障，随后，美国电子隐私信息中心请求联邦商务委员会介入调查，以确定Google的云计算服务队隐私和安全的保障。
频繁的失效行为以及其带来的巨大的损失，使得高容错性的分布式存储技术成为极其必要。为了提高分布式存储的容错性，不但要研究节点之间的互联关系，还要研究存储在节点上的数据的组织和管理。
2.3 几项关键的分布式存储技术
2.3.1 数据容错技术
良好的容错技术不但能够提高系统的可用性和可靠性，而且能够提高数据的访问效率。在保证系统的容
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3 错性的同时，要尽可能地提高存储资源的利用率，以降低成本。目前主要有两种容错技术，即基于复制的容错技术和基于纠删码的容错技术。
1）基于复制的容错技术
基于复制的容错技术对一个数据对象创建多个相同的数据副本，并把得到的多个副本散步到不同的存储节点上。基于复制的容错技术主要关注两方面的研究：数据组织结构和数据复制策略，数据组织结构主要研究大量数据对象及其副本的管理方式；数据复制策略主要研究副本的创建时机、副本的数量、副本的放置等问题。
数据复制方法与多个因素相关，比如应用需求、网络状况、存储空间和数据访问模式等。对于复制方法的研究主要包括复制策略和副本的放置策略两个方面。复制策略主要关注创建副本的时机以及创建副本的数目，而放置策略最基本的目的在于提高数据的容错性，使得用户在部分副本失效以后仍然能够通过其他的副本获得数据。
2）基于纠删的容错技术
基于编码的容错技术通过对多个数据对象进行编码产生编码对象，进而降低完全复制带来的巨大的存储开销。RAID 技术中使用最广泛的RAID5通过把数据条带化，分布到不同的存储设备上以提高效率，并采用一个校验数据块使之能够容忍一个数据块的失效。纠删码技术是一类源于信道传输的编码技术，因为能够容忍多个数据帧的丢失，被引入到存储领域，使得基于纠删码的容错技术成为能够容忍多个数据块同时失效的、最常用的基于编码的容错技术。
2.3.2 节能技术
数据存储是云计算的重要组成部分，是各种云计算服务的基础，在云计算的整个能耗组成中占有很大比例，一些大规模数据中心上的存储系统的能耗占到整个数据中心能耗的27%~40%，因此，在云计算环境下，研究分布存储中的节能技术具有很大的现实意义和应用前景。从软、硬件的角度来分，可将现有技术分为硬件节能技术和软件节能技术。
1）硬件节能技术
硬件节能可以分为两种：一种是从构成分布存储的各个计算机部件的角度出发，通过采用新的体系结构或者硬件技术，以降低单个计算机节点以及整个分布存储的能耗，如基于ARM 体系结构的低能耗CPU 、支持随机访问的大容量闪存硬盘等；另一种是数据中心的角度出发，用低能耗、低性能的硬件设备替换高性能耗、高性能的硬件设备来构建数据中心，以达到降低分布存储能耗的目的。
? 降低硬件设备能耗
硬件技术的改进主要通过新的体系结构,比如CPU 和磁盘的体系结构,以降低组件的能耗.硬件体系结构的研究一直是硬件研究和设计人员关注的重点,这里简单介绍若干与能耗相关的主要研究.Gurumurthi 等人认为,磁盘消耗的能耗遵守比例模型,其消耗的电能随着转速的加快而增加.基于此想法提出了一种具有多级转速的磁盘结构,使得磁盘在低负载状态以较低的转速运行,高负载时以较高的转速运行.Hamilton 提出了一种基于Athlon 处理器的低能耗服务器机架结构。
? 降低数据中心能耗
近年来,低能耗芯片的发展异常迅猛,但是这些芯片和市场上的主流芯片相比性能较低.一个自然的想法是 研究如何把这些性能较低、能耗也较低的芯片应用到数据中心上,以在单位能耗上产生更高的性能。CMU 的一个小组采用500MHZ 的处理器和快速闪存盘构建集群,并在其上测试单位焦耳内执行的查询数。结果发现,采用低能耗节点的集群的能耗有效性要比普通机器构建的集群能耗有效性高 6 倍.韩国的一个研究小组采用低功耗的组件搭建了一个Hadoop 平台,虽然性能略有降低,但其结果表明,这种模式使得能耗节省了113 倍.为了防止性能的大幅下降,他们在构建时加入了部分通用节点,以便能够在必要时把数据转移到这些通用节点上以满足任务的性能需求.
2）软件节能技术
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软件节能技术通过一定的软件策略，在很少的性能损失，甚至不影响性能的前提下，使数据中心内的部分节点进入低能耗或者被挂起状态，达到降低整个存储数据中心能耗的目的。目前的软件技术主要关注两个方面的研究：节点管理技术和数据管理技术。
一般的完全覆盖查找策略有随机查找策略和启发式查找策略:(1) 随机查找策略:这种策略随机地选取若干个子集,并在这些子集中选择拥有最好覆盖的一个。随机查找策略简单,容易实现,但是找到的覆盖集合可能不是最优的,甚至可能没有覆盖所有的数据对象;(2) 启发式查找策略:这种策略通过多次循环往一个子集中不断地加入一个节点,在每一次的循环中按照某种贪心策略加入当前的最佳候选节点。
有时,为了保证数据的可用性和容错性,可能没有满足条件的完全覆盖.因此,IBM 实验室的Harnik 等人引入辅助节点用来集中存储那些没有被覆盖的被关闭节点上的数据对象,以找到一个更小的完全覆盖集合,从而节省更多的能耗.Pinheiro 等人让那些访问频繁的数据所在的存储节点优先进入覆盖集合,以保证这些频繁访问的数据能够被尽可能地高效访问,从而提高低功耗模式下的数据访问效率。
3 云计算环境下分布式存储面临的挑战
由于云计算的多承租、弹性资源供给、敏捷性与自适应性等特点，给缓存系统的运行、维护和管理带来了新的困难和挑战，主要包括一下三个方面的：
3.1 缓存服务的性能隔离
多租户场景下，尤其是对应用实例——租户模式而言，所有租户共享单一缓存服务实例，引入的资源竞争会导致部分租户的服务质量（QoS）需求无法得到满足，即所谓的“性能干扰”问题。由于每个租户的QoS 需求不尽相同，这就需要在最大限度地提高系统资源利用率的基础上，确保所有租户的QoS需求同时得到满足，面向多承租的缓存服务性能隔离机制正逐渐成为当前研究的热点和难点。
卡内基梅隆大学的Wachs 等人[48]采用基于Trace 的方法建立分析模型(analytic model),根据该模型完成逻辑资源划分.弗吉尼亚大学的Lu 等人[49]提出了一种基于反馈控制的方法,将基于QoS 的缓存服务差分问题规约为闭环控制问题,采用命中率指标刻画租户QoS 需求,基于Z 转换(Z-transform)方法将命中率与QoS 需求间的差值与缓存资源建立映射关系,确定资源调整值.该方法采用单一的资源映射模型,未考虑不同租户具有不同的访问模式,因而存在一定的局限性.
3.2 缓存策略的自适应与自管理
全复制策略适用于小规模集群、缓存数据量小或者读者请求较多的场景，而分区策略则适用于集群规模和缓存数据量较大、写操作频繁的场景。
云平台中部署了大量的Web应用，内部部署环境变化和外部负载变化频繁。为进一步优化服务性能，增强缓存系统的柔性与自适应性，有必要为分布式缓存提供灵活的自适应支持机制。这其中包括两项关键挑战：自适应方法、规则或模型如何建立以及如何有效控制自适应开销。IBM 阿尔马登研究中心提出了一种基于自适应规则的缓存替换算法.根据统计结果及识别规则(detection rule)对当前访问模式进行分类,根据分类结果采用相应的最优替换策略.基于规则的方法的优点在于实施简单,规则元素往往由关键性能参数组成,决策效率高;缺点在于规则往往比较固定,难以适应环境与需求的动态变化,且规则的制定大多由人工完成,易引入主观因素的影响.加州大学圣克鲁兹分校的学者提出了一种基于机器学习的缓存策略自适应方法.他们将最优策略选择规约为多专家决策(multiple experts)问题.
3.3 虚拟化环境下数据迁移的优化
在云存储系统中虚拟化技术起着不可轻视的作用。通过虚拟化技术，可以将单台服务器上的硬件资源比如存储空间、内存资源和处理器资源等分别进行划分，然后根据客户需要，将划分的硬件资源通过虚拟化技术组合成一个虚拟系统。
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5 但是对部署在Xen 虚拟化环境中的缓存系统而言，VM 间性能干扰会对数据迁移产生无法忽略的影响。迁移开销从横向、纵向两个维度课分解为迁移时间与性能衰减度。如果迁移可用的带宽资源过多，虽然迁移时间短，但会引入高时延；如果可用的带宽资源过少，虽然时延抖动小，但迁移时间过长，系统性能长期处于次优化状态。康涅狄格大学的学者针对异构存储系统在满足不同传输能力约束前提下如何降低数据迁移时间的问题展开了研究.他们将这一问题规约为图着色(multi-edgecoloring problem)问题,考虑如何优化数据迁移调度,以使得迁移消耗的时间片最少.美国东北大学Kunkle 等人的研究工作在制定迁移计划的同时考虑了迁移开销的优化.迁移算法迭代地选取开销最小的分区迁移方案.
该工作的不足主要有两点:一是未考虑迁移时间的影响;二是定义的开销模型与迁移数据量和负载相关,而未包含对开销具有很大影响的迁移带宽元素,难以准确刻画迁移开销.加州大学圣巴巴拉分校Das 等人的工作主要针对多承租场景下数据库集群的数据迁移问题,他们提出了一种轻量级的、基于迭代复制的数据迁移方法.
4 未来研究展望
综合云计算环境下分布式存储技术的需求以及分布式存储系统面临的挑战，基于云计算的分布式存储研究
可以归纳如下： （1）降低构建数据中心网络成本的研究
可以通过关闭部分不用的交换机，以降低数据中心网络的能耗成本，通过对数据中心分布存储应用的数据访问模式及流量特征的研究，使得数据中心网络中一些冗余的链路和交换机能够在不影响效率和容错性能的情况下被关闭，达到优化数据中心网络成本的目的。
（2）优化数据中心网络结构的研究
可以针对存储应用的访问模式和特点，设计一种能够有效组织和管理数据的数据中心网络拓扑结构，使之能够有效地均衡链路负载，提高系统的吞吐率。例如，可以通过对实际部署的系统进行统计，挖掘系统的数据访问模式，然后针对具体的访问模式，优化底层的数据中心网络拓扑，把频繁访问的数据存放在网络性能更好的节点，使得频繁访问的数据能够得到更加高效的访问效率。
（3）分布存储系统的开发与部署测试研究
目前，部署并应用的分布式存储系统主要有各大企业的云计算存储平台，比如Google 的GFS 、Amzon 的S3等。但是，最大的Hadoop 系统，它是底层为分布存储研究提供良好的平台。通过对系统的观察和测试，不但可以发现研究中存在的问题，而且可以挖掘系统的运行特征，促进更进一步的理论研究。
（4）基于纠删码的数据放置技术的研究
目前,云计算环境下分布存储应用中的数据放置策略都比较简单,比如机架无关(rack unware)、机架相关 (rack aware)、数据中心相关(datacenter aware)等策略,或者顺序放置、随机放置等策略.这些策略大都针对基于 复制的容错技术,实际上,不同放置策略对基于纠删码的容错技术的容错性以及访问效率同样有很大的影响,但 是,现有的工作很少有针对基于纠删码的数据放置策略的研究.针对基于纠删码的数据放置策略展开研究,设计 结合数据中心网络结构特征和具体应用特点的数据块放置策略。
（5）基于纠删码的节能技术研究
软件节能技术是目前云计算环境下分布存储的一个研究热点.基于磁盘管理的技术取得了一定的成果,但是这些技术仍然存在缺陷.而且,现有的研究工作都是针对基于复制的容错技术展开的.基于纠删码的容错技术有其自身的特点,未来的工作可以针对纠删码数据块放置的特点,在降低动态数据放置技术的数据迁移成本以及提高静态技术的负载均衡能力方面进行更加深入的研究,以提出节能效果更加明显的数据放置技术。
5 结束语
云计算的引入,有力地推动了IT 领域的深刻变革,同时也给分布式缓存技术的发展带来了难得的机遇.作为
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云平台提升应用性能的一种重要手段,分布式缓存技术近年来受到了工业界和学术界的广泛关注.
本文力图全面总结和分析云环境下分布式缓存技术的现状与挑战,为从事该领域的研究者及工作人员提供有益的参考.数据中心作为云计算的基础,需要解决海量数据环境下分布存储在可扩展性、容错性和低成本等方面的问题.为此,需要深入研究数据中心物理网络拓扑的构建技术,提高数据容错性的技术以及降低能耗的各种节能技术等.在云计算环境下构建一个拥有良好的可扩展性、容错性和低成本的分布存储数据中心,涉及到各种技术方法,这些技术是目前分布存储领域内的研究热点,但与实际的部署应用之间仍然存在很大的距离.
本文研究了在云计算环境下构建分布存储面临的挑战,以及解决这些挑战需要的各种关键技术,综述了这些关键技术的最新研究进展,对各项技术依据不同的标准进行了分类,并在分类的基础上,分析对比了一些相关的技术方法,指出了这些技术存在的问题.最后展望了未来研究的方向.
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分布式存储系统节能技术研究综述
分布式存储系统节能技术研究综述 发表时间：2016-04-18T11:33:29.663Z 来源：《电力设备》2016年1期供稿作者：于辉 [导读] 广东电网有限责任公司东莞供电局信息中心）企业的信息系统产生小规模的数据，小的数据存储中心即可对数据进行存储，这个时期企业所观注的是数据中心的性能和可靠性。 于辉 （广东电网有限责任公司东莞供电局信息中心） 摘要：随着大数据时代的到来，企业所需要存储的数据越来越多，不得不对现有的数据存储中心进行扩容，以实现更大级别数据量的存储。分布式存储系统为构建数据中心的重要方式之一，存储系统的能耗情况是衡量一个存储系统性能的重要指标，因此，研究分布式存储系统的节能技术具有一定的必要性。本文的主要工作是对分布式存储技术的节能技术进行综述，以使读者了解现有的分布式存储系统节能研究现状。 关键字：大数据、分布式、节能、能耗 一、前言 大数据时间，数据存储中心的能耗越来越受到人们的重视，它也逐渐变成继性能和可靠性之后，衡量数据存储中心的第三个指标。在信息系统应用初期，企业引进信息系统来改善管理，提高企业的经营和管理效率。这个时期，企业的信息系统产生小规模的数据，小的数据存储中心即可对数据进行存储，这个时期企业所观注的是数据中心的性能和可靠性。 而随这互联网、大数据时代的到来，企业生产运营所积累的数据成几何级的增加，小的数据中心已不能支持新的数据存储需求，企业不得不对原有的数据中心进行扩容，大量的新增设备新加入到数据中心中，此时，数据中心的能耗已经成为企业所考虑的一个企业经营成本问题，如何降低数据中心的能耗已经成为企业管理者所思考的一个问题。图1给出了数据中心管理者眼中的最大挑战，可见能耗问题排在第一位[8]。 图1 数据中心管理者眼中的最大挑战 对于大规模的数据存储中心。为了保证低成本和高扩展性，通常会选择分布式存储技术。数据存储是分布式存储服务的基础，分布式存储系统中能耗最高的部分主要在设备耗能方面。因此，在分布式环境下，如果能有效降低存储系统的能耗，对降低数据中心的整体能耗有显著效果。 二、分布式存储系统 传统分布式存储系统重点考虑在分布式环境中如何解决诸如数据复制、负载均衡、集群关系管理、可靠性保证、高性能等技术问题。目前，基于OpenPower、X86等架构的国产服务器逐步采用低功耗多核处理器、高带宽内存以及异构存储等硬件资源，传统分布式存储系统在系统设计、技术优化等方面没有充分发挥上述硬件的特点。具体来说，包括以下三方面： 1 分布式存储在面向低功耗多核处理器时的不足 传统的分布式存储没有充分利用存储节点的处理能力，而存储节点的处理能力完全有能力承担除存储服务之外的任务，例如将部分计算任务迁移到存储节点上，从而提高整个集群的计算能力。另一方面，国产服务器采用的低功耗处理器提供不同功耗模式以适应不同的工作负载，可以动态变化。现有的分布式存储没有针对上述处理器特点进行设计和技术优化考虑。 2 分布式存储在面向高带宽内存时的不足 随着国产服务器逐步采用高带宽内存技术，处理器与内存间的数据移动效率越来越高，以适应大数据应用场景。如何将更有价值的数据保留在处理器缓存中，如何利用每个服务器节点上的高带宽内存形成高效的分布式缓存层，以减少对存储层的访问压力，这些问题都是现有分布式存储没有给予充分考虑，并作相应设计优化的。 3、分布式存储在面向机械硬盘与SSD组成的异构存储时的不足 大数据环境下，对存储的容量和性能等提出了更高的要求。从性能、成本的角度考虑，不允许将所有数据都统一存储于集中式的存储设备上，因此异构存储越来越受到重视。现有分布式存储系统虽然有考虑异构存储架构，但是仅以数据冷热、I/O特征作为异构存储资源分配因素。此外，现有分布式存储系统仅考虑存储层，没有将异构存储对存储以及计算与存储结合等应用场景产生的影响进行考虑分析。 三节能技术综述 由磁盘的能耗工式可知，磁盘的主要能耗取决于磁盘的转速，磁盘处于Standby状大下时，其能耗远小于在Idle和Active状态下的能耗。S.Gurumurthi 等人在TPM（Traditional Power Management）的基础上，提出了 DRPM（Dynamical RPM）技术[2]。该技术通过细分
分布式存储技术及应用介绍
根据did you know(https://www.360docs.net/doc/674827367.html,/)的数据，目前互联网上可访问的信息数量接近1秭= 1百万亿亿 (1024)。毫无疑问，各个大型网站也都存储着海量的数据，这些海量的数据如何有效存储，是每个大型网站的架构师必须要解决的问题。分布式存储技术就是为了解决这个问题而发展起来的技术，下面让将会详细介绍这个技术及应用。 分布式存储概念 与目前常见的集中式存储技术不同，分布式存储技术并不是将数据存储在某个或多个特定的节点上，而是通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。 具体技术及应用： 海量的数据按照结构化程度来分，可以大致分为结构化数据，非结构化数据，半结构化数据。本文接下来将会分别介绍这三种数据如何分布式存储。 结构化数据的存储及应用 所谓结构化数据是一种用户定义的数据类型，它包含了一系列的属性，每一个属性都有一个数据类型，存储在关系数据库里,可以用二维表结构来表达实现的数据。 大多数系统都有大量的结构化数据，一般存储在Oracle或MySQL的等的关系型数据库中，当系统规模大到单一节点的数据库无法支撑时，一般有两种方法：垂直扩展与水平扩展。 ? 垂直扩展：垂直扩展比较好理解，简单来说就是按照功能切分数据库，将不同功能的数据，存储在不同的数据库中，这样一个大数据库就被切分成多个小数据库，从而达到了数据库的扩展。一个架构设计良好的应用系统，其总体功能一般肯定是由很多个松耦合的功能模块所组成的，而每一个功能模块所需要的数据对应到数据库中就是一张或多张表。各个功能模块之间交互越少，越统一，系统的耦合度越低，这样的系统就越容易实现垂直切分。 ? 水平扩展：简单来说，可以将数据的水平切分理解为按照数据行来切分，就是将表中的某些行切分到一个数据库中，而另外的某些行又切分到其他的数据库中。为了能够比较容易地判断各行数据切分到了哪个数据库中，切分总是需要按照某种特定的规则来进行的，如按照某个数字字段的范围，某个时间类型字段的范围，或者某个字段的hash值。 垂直扩展与水平扩展各有优缺点，一般一个大型系统会将水平与垂直扩展结合使用。 实际应用：图1是为核高基项目设计的结构化数据分布式存储的架构图。
曙光ParaStor300S并行分布式云存储系统产品技术白皮书V1.6
信息技术的发展带来数据的爆炸性增长，毋庸置疑，我们已经全面跨入大数据时代，PB 规模的非结构化数据越来越常见，如何有效地管理这些数据，并进一步发掘数据价值，已成为IT 管理者所必须重视的问题。同时大数据4V 特性也对存储系统的大容量、高性能、易扩展、易用性等提出了更高要求。传统的SAN 和NAS 存储架构已经难以满足海量数据的密集型I/O 并发访问需求。 ParaStor300S 并行分布式云存储系统，是在曙光公司近10年来海量数据存储与处理的基础之上，针对大数据时代的特点，全新设计并全面优化的高端存储系统。 产品定位 集群文件/对象统一存储 基于曙光完全自主研发的并行分布式软件ParaStor 构建的集群存储系统，对外统一提供多种存储协议： 提供文件存储服务，包括Linux POSIX 、NFS 、SMB 、FTP 等，满足Windows 、Linux 、Unix 等异构平台的不同访问需求； 提供对象存储服务，兼容Amazon S3接口，满足云生态的应用需求。 特别地，同一集群可以同时提供文件/对象接口，访问方式更为灵活。 Scale-Out 横向扩展的并行架构 基于服务器构建的并行分布式存储系统，对外提供单一的命名空间。支持3~4096节点的弹性无缝扩展，单一存储空间容量可扩展至EB 级。 具备超强的横向扩展能力，只需简单地增加存储节点，即可获得更大的存储容量和更多的数据通道，从而获得更高的系统聚合带宽和I/O 性能。 面向海量非结构化数据存储场景 ParaStor300S 并行分布式云存储系统适用于存在数据共享需求的多种应用领域，如高性能计算、生物信息、气象预报、环境监测分析、地震监测、能源勘探、卫星遥感、视频监控、媒资管理、视频编辑处理等，可以广泛应用于政府、教育、科研、医疗、石油、广电、企业等行业。 ParaStor300S 并行分布式云存储系统 新一代自主研发的海量非结构化数据存储 EB 级共享空间 ? 3~4096节点 ? 单一命名空间 ? 按需分配，在线扩容 多种访问协议 ? Linux POSIX ? NFS/CIFS/FTP ? S3 多款硬件平台 ? 2U12、4U24、4U36 ? SATA/SAS/SSD 混插 智能存储策略 ? SSD 读缓存加速 ? 细粒度配额管理 多重数据保护 ? 2~4副本 ? N+M:b 纠删码 ? 快照 ? 全冗余设计，无单点故障 简易运维管理 ? 多套集群统一管理 ? 资源、状态实时监控 ? 邮件、短信、SNMP 告警
分布式系统与云计算课程教学大纲
分布式系统与云计算课程教学大纲 课程名称：分布式系统与云计算 英文名称：Distributed Systems and Cloud Computing 总学时：56 总学分：2 适用对象: 物联网工程专业 先修课程：程序设计语言、计算机网络 一、课程性质、目的和任务 本课程是物联网工程专业学生的专业选修课，分布式计算提供了跨越网络透明访问各种信息资源并协同处理的能力，是大规模网络应用的基础, 云计算是海量数据处理的支撑技术。本课程旨在通过介绍分布式计算与云计算相关的理论与技术，使学生能够掌握分布式系统与云计算的概念，理解并掌握当前分布计算领域的主流技术，了解分布计算与云计算研究的方向，开阔视野，为从事分布式应用开发或云计算研究打下一定的基础。 二、教学的基本要求 了解分布式计算与云计算的基本概念。 掌握常见的几种计算模式，并明确优缺点，可以根据需要选用适当的计算模式进行开发。 了解三种典型的分布式对象技术，并能掌握其中一种进行程序开发。 掌握基于Web的应用程序开发技术。 了解当今各大公司主流的云计算技术。 了解分布式计算与云计算研究的发展趋向。 三、教学的基本内容 分布计算技术和云计算的基本概念，分布式系统的目标，云计算的优点和缺点，分布式系统层次结构，分布系统中的主要特征，客户-服务器模式的基本概念，客户-服务器端架构和体系结构。 分布式对象计算：介绍三种典型的分布式对象技术CORBA、DCOM和EJB，以CORBA 为主介绍分布式对象计算技术，包括CORBA的基本结构、ORB之间的互操作，CORBA服务和公共设施以及CORBA编程。 当今各大公司主流的云计算技术介绍：Google文件系统，Bigtable技术，MapReduce 技术，Yahoo!公司的云平台技术，Aneka云平台技术，Amazon公司的Dynamo技术，IBM 公司的云计算技术。 云计算的程序开发：基于Hadoop系统的开发，基于HBase系统的开发，基于Google App Engine系统的开发，基于Windows Azure系统的开发。
国内十大云计算 解决方案案例
2015国内十大云计算解决方案案例 2015-08-26 eNet&Ciweek/云创 如果你不知道什么是云计算，下面这些案例或许能够给出一个易懂的答案，如果你知道什么是云计算，并且正在试图寻找解决企业当前所遇IT问题的办法，或许以下案例可以给你以思考和启发。 1、金融云案例 ——吴江农村商业银行 背景介绍： “在金融市场竞争十分激烈的吴江，要赢得竞争优势和市场优势，逼得我们要么第一，要么唯一。”吴江农商行董事长陆玉根曾深有感触地说。吴江农村商业银行是中国银监会成立以来全国第一家改制组建的股份制农村商业银行。吴江农村商业银行近年来专注“三农”、服务“三农”，以总资产超560亿元居全市15家银行之首，被称为“吴江人自己的银行”；在苏北、安徽、湖北等地的13家分支机构正成为助推欠发达地区经济发展的生力军，因而也被誉为农村金融的“吴江现象”。 像吴江农村商业银行这样的区域银行在中国不在少数。作为与实体经济接触最为紧密的金融触角，他们担负着将资金血液输送到小微企业部门的重要职责。这些中小银行运营成本高的问题很突出，其中，IT成本居高不下是重要原因。这也制约了金融支持实体经济的能力。有测算指出，在某些银行贷款类业务中，包括IT在内的操
作成本已经达到中小金融机构资金成本的10倍以上，这客观上造成了小微企业客户的融资难、融资贵。 建设方案： 通过阿里云的解决方案，吴江农商行构建了一个资源共享、集中管理、动态管控的智慧IT 基础架构。 在架构上，通过专线接入服务实现支付宝、阿里云、吴江农商行的互连互通，使金融业务运行在相对安全封闭的网络环境中，在业务连续性上，通过在青岛建立灾备中心，实现与杭州生产中心应用级灾备，底层数据实时同步，一旦发生故障，随时可以接管业务。 为保障本中心的高可用，还通过SLB构建应用池，将流量分发到不同VM上，在业务高峰期，弹性拓展和升级应用池。另外，阿里云的云盾附加服务可以进行应用、数据库、系统、网络安全护航。 价值所在： 据银监会统计，目前我国拥有2000多家区域银行，持卡用户在2-3亿间，由于规模、成本、技术等因素，多数银行尚未提供互联网相关业务。 2012年中国网络零售市场规模达到万亿，用户消费购买习惯发生了巨大变化，需要银行拥抱互联网进行转型。阿里云具备快速交付、灵活扩展、成本极低、安全可靠等优势，可以帮助吴江农商行实现与支付宝的快速对接，为其卡用户增加便利的网络支付渠道，增强了持卡用户活跃度和粘性。
分布式存储发展趋势及技术瓶颈分析
内容目录 1核心观点 (3) 1.1核心推荐逻辑 (3) 1.2我们区别于市场的观点 (3) 2分布式存储将成为下一代互联网基础设施 (3) 2.1以IPFS 协议为代表的分布式存储带来新思路 (3) 2.2分布式存储将带来互联网基础架构变革 (7) 3分布式存储开辟互联网基础设施产业新格局 (9) 3.1分布式存储开发新的存储市场 (9) 3.2分布式存储已和传统存储不断融合应用 (10) 4分布式存储面临的技术瓶颈与发展机遇 (12) 4.1数据价值分层是分布式存储经济激励的关键 (12) 4.2I/O 性能瓶颈需要底层和应用层联合优化解决 (13) 4.3服务质量保障 (15) 4.4在应用、运营层面中心化组织与分布式存储将进一步融合 (15) 图表目录 图表1：IPFS 协议的分布式系统 (4) 图表2：IPFS 协议构架 (4) 图表3：集中化的版本控制系统 (5) 图表4：分布式版本控制系统 (5) 图表5：Merkle DAG 数据结构及功能特点 (6) 图表6：DHT 网络工作原理 (6) 图表7：全球数据圈每年规模 (7) 图表8：IPFS 协议关注的基础问题 (7) 图表9：IPFS 与HTTP 协议的对比 (8) 图表10：IPFS 与HTTP 寻址方式对比 (8) 图表11：全球数据量增长状况 (9) 图表12：中国云存储市场规模及增速 (9) 图表13：中国公有云市场规模及增速 (9) 图表14：个人云盘行业用户渗透率及MAU (10) 图表15：储迅部分合作伙伴 (11) 图表16：高性能分布式文件系统 (11) 图表17：CRUST 技术架构：工作量证明层MPoW、区块链共识层GPoW 及分布式云存储/计算层 (12) 图表18：CRUST 部分合作伙伴 (12) 图表19：数据价值分层是分布式存储经济激励的关键 (13) 图表20：IPFS 与HTTP 性能对比：远程读取操作的平均延迟 (14) 图表21：IPFS 与HTTP 性能对比：远程读取操作的延迟范围 (14) 图表22：IPFS 与HTTP 性能对比：远程读取操作的吞吐量 (14) 图表23：分布式存储面临的技术瓶颈与发展机遇 (15)
基于DHT分布式云存储系统综述
基于DHT的分布式云存储系统综述 题目：基于云计算的知识管理综述 专业：计算机应用技术 年级： 2014级 学号： 2014303100×× 姓名：静水流云 上海××大学信息工程学院 2014 年 12 月28 日
基于DHT的分布式云存储系统的综述 摘要：随着信息爆炸式的增长，集中式的存储方式的瓶颈效应愈发明显的遏制了数据存储的扩展性和并 发访问的效率等，SAN 和NAS 等传统集中式存储系统越来越难以满足海量数据存储的需要。为了解决诸 如此类的传统存储的瓶颈问题，分布式存储系统和云存储系统相继被提出，并成为学术研究和商用的热点 内容。分布式存储系统实现涉及并使用的技术有很多，本文主要介绍基于DHT的分布式存储系统，重点在 搜索技术方面。 1 引言 把用户的文件分片后均衡存储在不同的分布式存储节点上，并利用虚拟目录服务器和基于P2P—DHT 的目录服务器把文件元数据与文件数据片高效地对应起来，以提供高效目录服务，分布式存储节点以P2P 方式工作以快速完成用户对文件数据的请求任务。分布式网络存储系统DNSS充分利用了DHT原理和P2P 的搜索技术优势[3]，有较高的可用性、可靠性和可扩展性。P2P技术突破了传统的C／S架构的模式，具 有非常好的扩展性，但存在安全性、可控性问题[2]。利用DHT的资源管理优势和P2P的高扩展性，可以 构建一个在全互联网范围内使用的可靠高效的海量分布式存储系统。而对于海量数据的分布式存储，主要 涉及的技术问题是如何处理好数据的添加、删除以及最为重要的查找效率，本文结合分布式hash表的一 致特性，重点讲述一下如何构造一个基于DHT的分布式存储系统，当然主要内容是DHT原理部分[1]。 2 p2p网络和hash函数概述 2.1 p2p网络简介 p2p网络又称工作组，网上各台计算机有相同的功能，无主从之分，一台计算机都是既可作为服务器，设定共享资源供网络中其他计算机所使用，又可以作为工作站，没有专用的服务器，也没有专用的工作站。在P2P网络环境中，成千上万台彼此连接的计算机都处于对等的地位，整个网络一般来说不依赖专用的集 中服务器。网络中的每一台计算机既能充当网络服务的请求者，又对其它计算机的请求作出响应，提供资 源和服务。其主要分为两种：非结构化p2p网络和结构化p2p网络[4]。前者有网络拓扑是任意的、内容 的存储位置与网络拓扑无关的特点；后者网络拓扑结构是有规律的，每个节点都随机生成一个标识(ID)， 内容的存储位置与网络拓扑相关，内容的存储位置与节点标识之间存在着映射关系。 2.2 hash函数简介 Hash函数可以根据给定的一段任意长的消息计算出一个固定长度的比特串，通常称为消息摘要（MD：Message Digest），一般用于消息的完整性检验。Hash函数有以下特性：给定 P，易于计算出 MD（P） 只给出 MD（P），几乎无法找出 P无法找到两条具有同样消息摘要的不同消息Hash函数MD5：消息摘要 长度固定为128比特；SHA-1：消息摘要长度固定为160比特。Hash函数应用于P2P的特性唯一性：不同 的输入明文，对应着不同的输出摘要将节点IP地址的摘要作为节点ID，保证了节点ID在P2P环境下的 唯一性SHA-1(“202.38.64.1”) =24b92cb1d2b81a47472a93d06af3d85a42e463ea。 3 DHT原理 3.1 DHT简述 DHT(Distributed Hash Table，分布式哈希表)算法就是使用分布式哈希函数来解决结构化的分布式 存储问题[1]。分布式哈希表实际上是一张散列表，每个节点被分配给一个属于自己的散列块，并成为这 个散列块的管理者。目前，典型的DHT协议包括美国MIT的Chord、UC Berkeley的pastry和CAN、纽约 大学的Kademlia [2]。本文主要介绍chord和pastry。将内容索引抽象为
高性能计算、分布式计算、网格计算、云计算概念与区别
高性能计算、分布式计算、网格计算、云计算--概念和区别 《程序员》2009-02 P34 “见证高性能计算21年” 高性能计算（High Performance Computing）HPC是计算机科学的一个分支，研究并行算法和开发相关软件，致力于开发高性能计算机（High Performance Computer）。 分布式计算是利用互联网上的计算机的中央处理器的闲置处理能力来解决大型计算问题的一种计算科学。 网格计算也是一种分布式计算。网格计算的思路是聚合分布资源，支持虚拟组织，提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等。网格计算更多地面向科研应用，商业模型不清晰。网格计算则是聚合分散的资源，支持大型集中式应用（一个大的应用分到多处执行）。 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。云计算的资源相对集中，主要以数据中心的形式提供底层资源的使用，并不强调虚拟组织（VO）的概念。云计算从诞生开始就是针对企业商业应用，商业模型比较清晰。云计算是以相对集中的资源，运行分散的应用（大量分散的应用在若干大的中心执行）；
目录 高性能计算、分布式计算、网格计算、云计算--概念和区别 (1) 高性能计算 (3) 百科名片 (3) 概念 (3) 服务领域 (3) 网格 (5) 百科名片 (5) 网格的产生 (5) 网格技术的特征及其体系结构 (5) 高性能计算机的发展与应用 (17) 我国高性能计算机应用前景及发展中的问题 (17) 高性能计算机与大众生活息息相关 (17) 高性能计算机发展任重道远 (18) 分布式计算、网格计算和云计算 (21) 分布式计算 (21) 网格计算 (21) 云计算 (22) 网格计算和云计算的概念和区别 (24) 目标不同 (24) 分配资源方式的不同 (25) 殊途同归 (26) 钱德沛教授：云计算和网格计算差别何在？ (27) 云计算与网格计算的概念 (27) 网格计算的特点是什么呢？ (27) 云计算与网格计算区别何在 (28)
一级视频云存储技术方案
1一级视频云存储系统设计 1.1一级网络视频云存储概述 本项目采用华为网络视频云存储VCN3000设计一级视频云存储子系统.采取分布式直接存储，集中管理的方式，针对摄像头视频存储硬件采用针对视频存储优化的网络视频存储和磁盘阵列，所有的存储设备部署在各辖区运营商机房(六个),前端摄像头采用标准的H.264编码RTP流，直写到网络视频存储中。 华为网络视频云存储VCN3000采用由管理平台、IP网络,通过虚拟化、云结构化和高精确视频直接存储模式。运用负载均衡、对象存储等技术，结合视频、图片数据特点，面向应用，满足视频监控业务高可靠性、不间断的海量存储需求。采用分散存储技术加速大数据智能分析快速提取和分析效率。 华为网络视频云存储VCN3000系统使用存储虚拟化技术针对海量存储应用需求，为用户提供透明存储构架、高可扩展性的云管理存储服务。在云管理存储系统中将信令与业务承载码流相分离，云管理服务器只处理控制信令而不处理视频数据，实时视频数据直接写入到云管理存储物理存储节点，无需中间环节。 视频云管理存储管理软件在市局监控中心以集群方式进行部署，实现全市所有监控点和所有云管理存储物理设备的统一管理。 视频云管理存储系统中，IPC直写存储设备，采用云管理方案解决云管理存储管理单节点失效问题，利用负载均衡技术充分利用各存储节点的性能。云管理存储系统采用统一接口与视频管理平台对接，降低平台维护和用户管理复杂度。 华为网络视频云存储VCN3000支持基于GB/T28181标准实现与各级标准平台（符合GB/T28181规范的标准平台）间的互联互通，平台之间通过信令安全路由网关进行信令对接，在信令的控制下媒体通过媒体服务器互联。该体系构架可以支持上下级级联、平级级联以及监控报警专网与公安网的互联。
高性能计算云平台解决方案
高性能计算云平台 解决方案
目录 1概述 (3) 1.1建设背景 (3) 1.2设计范围 (3) 1.3总体设计原则 (3) 2系统平台设计 (4) 2.1项目需求 (4) 2.2设计思想 (5) 2.3云存储系统方案 (6) 2.4系统优势和特点 (6) 2.5作业调度系统方案 (8) 3系统架构 (9) 3.1cStor系统基本组成 (9) 3.2cStor系统功能描述 (10) 3.3Jobkeeper系统基本组成 (17) 4系统安全性设计 (20) 4.1安全保障体系框架 (20) 4.2云计算平台的多级信任保护 (21) 4.3基于多级信任保护的访问控制 (25) 4.4云平台安全审计 (28) 5工作机制 (31) 5.1数据写入机制 (31) 5.2数据读出机制 (32) 6关键技术 (33) 6.1负载自动均衡技术 (33) 6.2高速并发访问技术 (33) 6.3高可靠性保证技术 (33) 6.4高可用技术 (34) 6.5故障恢复技术 (34) 7接口描述 (35) 7.1POSIX通用文件系统接口访问 (35) 7.2应用程序API接口调用 (35) 8本地容错与诊断技术 (36) 8.1 cStor高可靠性 (36) 8.2 cStor数据完整性 (36) 8.3 cStor快照技术 (37) 8.4 Jopkeeper故障处理技术 (37) 9异地容灾与恢复技术 (39) 9.1cStor数据备份与恢复系统功能 (39) 9.2cStor异地文件恢复 (40)
1概述 1.1建设背景 云存储平台与作业调度为本次高性能计算总体解决方案的一部分。主要针对海量的数据的集中存储、共享、计算与挖掘，建立一套具有高可靠、可在线弹性伸缩，满足高吞吐量并发访问需求的云存储与计算平台。为数据存储和高效计算提供便捷、统一管理和高效应用的基础平台支撑。 1.2设计范围 本技术解决方案针对海量数据集中存储、共享与计算，提供从系统软硬件技术架构、原理、硬件选型、网络接入以及软件与应用之间的接口等方面的全面设计阐述。 1.3总体设计原则 针对本次工程的实际情况,充分考虑系统建设的建设发展需求，以实现系统统一管理、高效应用、平滑扩展为目标，以“先进、安全、成熟、开放、经济”为总体设计原则。 1.3.1先进性原则 在系统总体方案设计时采用业界先进的方案和技术，以确保一定时间内不落后。选择实用性强产品，模块化结构设计，既可满足当前的需要又可实现今后系统发展平滑扩展。 1.3.2安全性原则 数据是业务系统核心应用的最终保障，不但要保证整套系统能够7X24运行，而且存储系统必须有高可用性，以保证应用系统对数据的随时存取。同时配置安全的备份系统，对应用数据进行更加安全的数据保护，降低人为操作失误或病毒袭击给系统造成的数据丢失。 在进行系统设计时，充分考虑数据高可靠存储，采用高度可靠的软硬件容错设计，进行有效的安全访问控制，实现故障屏蔽、自动冗余重建等智能化安全可靠措施，提供
MinIO分布式存储技术预研报告
1.前言 1.1.简介 1)MinIO 是在Apache License v2.0 下发布的对象存储服务器。它 与Amazon S3 云存储服务兼容。它最适合存储非结构化数据，如照片，视频，日志文件，备份和容器/ VM 映像。对象的大小可以从几KB 到最大5TB。 2)MinIO 服务器足够轻，可以与应用程序堆栈捆绑在一起，类似于 NodeJS，Redis 和MySQL。 3)一种高性能的分布式对象存储服务器，用于大型数据基础设施。 它是机器学习和其他大数据工作负载下Hadoop HDFS 的理想s3 兼容替代品 1.2.特点 Minio使用纠删码erasure code和校验和checksum来保护数据免受硬件故障和无声数据损坏。即便丢失一半数量（N/2）的硬盘，仍然可以恢复数据。 2.预研目的 检验在分布式部署条件下，minio在多种实验环境下的数据的安全性。
3.预研环境 4.环境部署 4.1.系统初始化 1)关闭防火墙 2)关闭selinux 3)关闭NetworkManager 4.2.下载minio二进制包 curl -O https://dl.min.io/server/minio/release/linux-amd64/minio 4.3.安装minio chmod +x minio mv minio /usr/bin/
4.4.创建节点export 在minio的4个节点上各创建1个export，为了方便理解给每个export取名为/data_{+ip地址的最后一位数}，最后生成的export如下表所示： 4.5.编写运行脚本 cat minio_startup.sh #!/bin/bash export MINIO_ACCESS_KEY=Admin#Geostar,5 export MINIO_SECRET_KEY=Super#Geostar,5 /usr/bin/minio server http://172.16.150.5/data_05 http://172.16.150.14/data_14 http://172.16.150.21/data_21 http://172.16.150.24/data_24 & chmod +x minio_startup.sh
云计算环境下的分布式存储技术的研究与分析——李世敏——1143041362
2014/10/17 云计算环境下的分布式存储技术的研究与分析 李世敏 （四川大学计算机学院，四川成都610225） Cloud Computing Environment of Distributed Storage Technology Research and Analysis LI Shi-Min (Department of SiChuan, University, City ChengDu, China) Corresponding author: E-mail: 2586975148@https://www.360docs.net/doc/674827367.html, Abstract: cloud computing describes a new IT service value based on the Internet, use and delivery mode, is a combination of data sharing and Shared services computing mode.As the cloud of promotion and popular, how high rate, low cost of storage and management of large amounts of data generated in the clouds, has become a focus in the study of major enterprises and organizations, which requires good cloud structure design, data storage and processing pattern and cloud storage platform.From the combination of cloud computing and cloud storage technology, aiming at how to improve the scalability of the storage, fault tolerance and lower the energy consumption of the storage, such as target, from the design of the data center network, data storage, etc were summarized, the key technology in the current distribution of storage, and on this basis, to the cloud environment of distributed storage system under the challenges faced by summarized and expounded. Key words: cloud computing;The data center;Data storage way;Storage challenges 摘要: 云计算描述了一种新的基于互联网的IT服务增值、使用和交付模式，是数据共享与服务共享计算模式的结合体。随着云计的推广和流行，如何高速率、低成本储存和管理生成于云端的大量数据，也成为各大企业和组织研究的重点，这就需要有良好的云结构设计、数据存储及处理模式和云存储平台。从云计算与云存储技术的结合入手，针对如何提高存储的可扩展性、容错性以及降低存储的能耗等目标，从数据中心网络的设计、数据的存储方式等方面对当前分布存储的关键技术进行了综述，并在此基础上，对云环境下的分布式存储系统所面临的挑战进行总结和阐述。 关键词: 云计算；数据中心；数据存储方式；存储挑战 1 引言 云计算是随着计算、存储以及通信技术的快速发展而出现的一种崭新的共享基础资源的商业计算模型，被誉为“革命性的计算模型”。云计算不同于传统的以个人计算机为中心的本地计算，它以互联网为中心，通过构建一个或多个由大量（百万级以上）普通机器和网络设备连接构成的数据中心，把海量的数据存储到数 1
分布式系统及云计算复习资料
1．分布式计算是一种把需要进行大量计算的工程数据分割成小块，由多台计算机分别计算，在上传运算结果够，将结果统一合并得出数据结论的科学。 2．分布式系统的关键目标:用户可以方便的访问资源;对用户隐藏资源再多台计算机上分布的情况;分布式系统是开放的;分布式系统是可扩展的3．资源可访问性：是用户可以方便的访问远程资源，并且以一种受控的方式与其他用户共享这些资源。 4．透明性;指分布系统是一个整体，而不是独立的组件的组合，系统对用户和应用程序屏蔽其组件的分离性。 5．云计算：由一系列可以动态升级和被虚拟化的资源组成，这些资源被所有云计算的用户所共享并且可以方便的通过网络访问，用户无需掌握与计算技术，只需要按照个人或者团体的需要租赁与计算的资源。 6．云计算的优缺点;优点（1.数据的可移性2.轻松维护个人应用程序和个人文件 3.对计算机的要求低4.给多人协作带来了机会5.资源整合使用率高6.节电省能，降低成本）缺点（1.对网络的高依赖性2.数据的安全问题3.数据的存活能力 7．集群运算与网格运算的区别：1在集群中，资源位于单个的管理区中由单个实体进行管理；而在网格系统中，资源分布在不同的管理区。每个管理区都有其策略和目标2应用程序的调度安排，集群系统中的调度器着眼于提高整个系统性能；而在网格系统中调度器被称为资源代理着眼于提升特定应用的表现来满足终端用户的服务质量需求。 8．分布式系统：是一组自治的计算机集合，通过通信网络和相互链接，实现资源共享和协同工作，而呈现给用户的是单个完整的计算机系统。 9．分布式与集中式区别：1.分布式各组件和进程行为是物理并发的，没有统一时钟，而集中式系统的时间是明确的，同步机制实行起来相对容易 2.分布式系统各组件必须实现可靠安全的相互作用，当一部分出现故障时，系统大部分工作仍可进行。而集中式系统出现鼓掌则不能继续工作 3.分布式系统的异构性。4与集中式系统相比，分布式系统响应时间较短。5.分布式系统具有可扩展性。 10．分布式与计算机网络区别：1.分布式系统各个计算机之间相互通信，无主从关系，网络有主从关系 2.分布式系统资源为所有用户共享，网络有限制的共享3.分布式系统中若干个计算机可相互协作共同完成一项任务，网络不行。 11．对等体系结构：在对等体系机构中，一项任务或活动涉及的所有进程扮演相同的角色，作为对等方进行协作交互，不区分客户和服务器或运行它们的计算机。 12．中间件：是一种独立的系统软件或服务程序，分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源，中间件位于客户机服务器的操作系统之上，管理计算资源和网络通信。 13．分布式系统分类：1布式计算系统2分布式信息系统3分布式普适系统 14．分布式系统中的硬件：1基于总线的多处理机2基于交换的多处理机3基于总线的多计算机4.基于交换的多计算机 15．分布式系统中的软件：1分布式操作系统，2.网络操作系统3中间件系统 16．分布式操作系统：是分布式软件系统的重要组成部分。负责管理分布式系统资源，控制分布式程序运行等，其主要目的是为了隐藏细节，管理硬件资源，提供系统接口，使得并进程能够共享系统资源。 17．网络操作系统：是传统操作系统的扩充，为用户提供各种交换信息和资源共享的服务，这是一种典型的松耦合的软件与松耦合的硬件结合形成的系统。 18．中间件系统：满足大量用户的需求；运行于多种硬件和OS平台；支持分布式计算，提供跨网络、硬件和OS平台的透明性应用或服务的交互功能；支持标准的协议；支持标准的接口。 19．分布系统中的主要特征：1.容错性是允许系统出错的，但它可以在故障后恢复，而不丢失数据分布式系统区别与单机系统的一个特征是可以容许部分失效。2.安全性指系统中的数据被有意或者无意地泄露以及数据和其他系统资源被破坏的问题。 20．客户—服务器体系结构：是一个物理上分布的逻辑整体，它是由客户机、服务器和连接支持部分组成。客户机：是一个面向最终用户的接口设备或应用程序，它是一项服务的消费者，它包含并管理数据库和通信设备，为客户请求过程提供服务；连接支持部分是用来连接客户机与服务器的部分，如网络连接、网络协议、应用接口等。 21．客户-服务器结构的优点：1.有利于实现资源共享2.有利于进程通信的同步，3.可实现管理科学化和专业化4.可快速进行信息处理5.具有更好的扩展性 22．面向连接服务与面向无连接的服务： 23．1面向连接的服务是指通信双方在通信过程中必须建立一个虚拟的通信线路 24．数据传输过程必须经过连接建立、连接维护与释放连接三个阶段； 25．在数据传输过程中，各个分组不需要携带目的节点的地址； 26．传输连接类似一个通信管道，发送者在一端放入数据，接收者在另一端取出数据，传输的分组顺序不变，因此传输的可靠性好，但是协议复杂，通信 效率不高。 27．2无连接服务的主要特点是： 28．每个分组都携带源节点与目的节点地址，各 个分组的转发过程是独立的； 29．传输过程不需要经过连接建立、连接维护与 释放连接三个阶段； 30．目的主机接收的分组可能出现乱序、重复与 丢失现象。 31．无连接服务的可靠性不是很好，但是由于省 去了很多协议处理过程，因此它的通信协议相对简 单，通信效率比较高。 32．应用程序的层次结构：1用户界面层：是用 户通过界面中的一些友好提示信息与服务器进行交 互的一个层次。2逻辑事务处理层：在客户端用户提 出请求之后，服务器对客户端提交的请求服务进行处 理，也是整个系统的核心。3数据层：是整个客户- 服务器模型的基础，一般是由服务器提供，它为逻辑 事务处理层提供处理过程所需要的数据。 33．多层体系结构的特点：安全性；稳定性；易 维护性；快速响应性；系统灵活扩展性 34．双层体系结构特点：1.缺乏有效的安全性 2.客户端负荷过重 3.服务器端工作效率低 4.容易造 成网络阻塞 35．计算机网络通信过程实质是分布在不同地 理位置的主机进程之间进行通信的过程，进程间的通 信实际就是进程之间的相互作用，客户-服务器模式 实际上就是提供呢进程间相互作用的一种方式。 36．进程通信中客户——服务器你模型的实现 方法：1并发服务器：核心是使用一个守护程序；处 于后台工作，当条件满足时被激活进行处理。2迭代 服务器：通过设置一个请求队列存储多个客户的服务 请求，服务器采用先到先服务的原则影响客户端的请 求。 37．并发与代理服务器的比较：1并发服务器： 系统资源要求高；可以处理多个用户的服务请求；从 服务器不以来主服务器而独立处理服务请求；不同的 从服务器可以分别处理不同客户的服务请求；系统的 实时性好；适应于面向连接服务类型 .2迭代服务 器：系统资源要求不高；处理客户的服务请求的数量 受到请求队列长度的限制；可以有效的控制请求处理 时间；适应于无连接的服务类型。 38．OSI七层：1物理层是OSI参考模型的最低 层，主要功能是为数据链路层屏蔽网络的底层物理传 输介质的差异。2数据链路层：OSI模型的第二层， 它控制网络层与物理层之间的通信。它的主要功能是 如何在不可靠的物理线路上进行数据的可靠传递。3. 网络层：O S I 模型的第三层，主要任务是通过路由 选择算法，为分组通过互联网选择适当的路径4.传输 层：向用户提供可靠的端到端的服务，其主要任务就 是实现分布式进程的通信，是整个协议结构的核心5. 会话层：负责在网络中的两节点之间建立、维持和终 止通信。6.表示层：主要是处理两个通信系统中交换 信息的表示方式，包括数据格式变换，数据加密和解 密，数据压缩与恢复功能7.应用层：应用层是最高层， 主要功能是为应用程序提供网络服务。 39．客户-服务器端模型的变种：1移动代码： 是指能从一台计算机下载到另一台计算机运行的代 码。2移动代理：可以从一台计算机移动到网络上的 另一台计算机，访问本地计算机得资源，完成存储信 息收集之类的任务，最后返回结果的一种应用程序。 3网络计算机：是一种专门用于网络计算机环境下的 终端设备4瘦客户：指一个软件层，它支持用户端得 计算机枪基于窗口的用户界面，而在远程的计算机上 执行的应用程序5移动设备和自主网络 40．分布式对象：将接口放在一台计算机上，对 象本身却驻留在另一台计算机上。 41．远程对象特征：它们的状态并不是分布的； 它驻留在单个计算机上，只有由该对象实现的接口可 以在其他计算机上使用。 42．分布式对象的基本模型：1.远程对象 2.分 布式共享对象。 43．远程过程调用的基本思想：是调用方通过使 用参数来把信息发送给被调用方，然后被调用方就传 回调用方想要得到的信息。 44．隐式绑定和显示绑定：隐式绑定是一种简单 机制，该机制允许客户在只使用对象引用的情况下可 以直接进行方法调用。显示绑定一般返回指向代理的 指针，该代理可以在本地使用。 45．RMI和RPC本质上的不同：RMI一般支持系 统级对象引用；RPC不需要使用通用的客户端和服务 器存根，却可以更加方便的使用针对特定对象的存 根。 46．分布式计算环境：是用来作为现有的操作系 统和分布式式应用程序之间的中抽象层 47．最常见的两种分布式对象：1分布式动态对 象，它是由服务器以客户的名义在本地创建，只能由 所代表的客户访问。2 分布式命名对象，它由服务器 创建后可以供多个客户共用 48．java远程方法调用的优点：1.安全2.可移 动属性3.设计方式4.安全5.便于编写和使用6.编写 一次7.分布式垃圾收集8.并行计算。 编程部分： 1.IDL模块 module china{ Module ruc{//no definition here} }; 映射结果 package china.ruc； 2.Idl常量 Module ConstIDL｛const long myconstant=123｝; 映射结果 packageConstIDL Public interface myconstant{public static final int value=(int)(123;)} 3.IDL结构体类型 Module structmodule｛ Struct person｛string name；short age；｝； ｝； 生成结果 Package structmodule； Public final class persion implements org.omg.CORBA.portable.IDLEntity{ Public string name=null; Public short age=short(0); Public person(){} Public person(srting_name,short_age){name=_name;age= _age;} } 4.IDL序列和数组 Module arraymodule｛ Struct somestructure｛ Long longarray[15]; Sequence