HPC与云计算融合参考

融合中的HPC和Cloud Computing

可行性研究

_2011 届现代教育技术中心

专业教育技术学

学号 110711003

学生姓名张晓龙

指导教师桂劲松

完成日期 2011年 12 月 20 日

摘要

高性能计算作为实验和理论以外的第三大科学研究手段，越来越受到重视。高性能计算甚至在一定程度上反映了综合国力发展水平各国都投入巨资建造大型超级计算机，TOP 500的记录不断被刷新。但是超算规模的增加，也给高性能计算的系统管理带来了新的挑战。云计算是一种全新的服务交付模式，允许用户以服务的方式从服务提供商那里获得应用程序、开发环境、硬件平台、虚拟/物理服务器等资源。所有这些服务是按需使用的，用户只需要为已经使用或正在使用的资源付费。其中虚拟化技术是云计算中的一项关键技术，虚拟化技术也可以将一个物理设备抽象成多个逻辑设备。这种模式可以将计算和其他资源分配变得更加灵活、更加可靠、更加容易扩展和升级。云计算这种灵活的弹性应用模式将为解决高性能计算的系统管理带来新的机遇。

通过对高性能计算模式和云计算模式的研究，探讨高性能计算应用在云端的安全问题，成本-盈利问题以及高性能计算的计算性能问题。

关键词：HPC 云计算安全可行性研究

1 研究目的和意义

高性能计算在工程计算、科学研究、遗传基因以及金融风险分析中已经取得了巨大的成就。高性能计算历经几十年的发展，如今不仅仅是作为实验和理论以外的第三大科学研究手段，几乎可以被当作是一个国家综合国力的主要评价标准。云计算在“Google 101”计划之后，“云”的概念在IT界风靡。现如今，虽然我们还没有对云计算有确切的定义，但是云计算的模式已经在我们的网络中普遍应用。随着对云计算的深入理解，一种全新的网络环境和一种全新的观念模式已经初现端倪，作为终端用户，虽然我们不知不觉，但是“云”正在慢慢改变我们的上网习惯。

首先，我们要区分这两种技术。有些人由于对“云”和高性能计算了解较少，经常将二者混淆。简而言之，高性能计算(HPC) 指通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一集群中组织的几台计算机（作为单个计算资源操作）的计算系统和环境；云计算（Cloud Computing）是网格计算（Grid Computing ）、分布式计算（DistributedComputing）、并行计算（Parallel Computing）、效用计算（Utility Computing）、网络存储（Network Storage Technologies）、虚拟化（Virtualization）、负载均衡（Load Balance）等传统计算机和网络技术发展融合的产物。

其次，随着高性能计算规模的爆炸式增长，高性能计算的系统管理迎来了新的挑战。在固定资源情况下，多用户使用的高性能计算系统作业调度追求系统利用率和用户服务质量平衡，但很难同时保证；随着高性能计算应用的普及，各种应用从底层操作系统、到并行计算中间件(如MPI)以及上层的应用软件都各不相同，对于计算、网络和存储等物理层硬件的要求也不尽相同；高性能计算的体系架构也在不断演进，GPU和众核异构体系加速了计算性能的提升，但也使得高性能计算的作业调度变得更加复杂。云计算灵活的弹性应用模式将为解决上述高性能计算的系统管理带来新的机遇。

但是，一方面，云计算采用的关键技术是虚拟化，这样可以使资源按需调度，但也势必导致牺牲一部分速度。而高性能计算则追求高速,两者看似矛盾。另外一方面，人们又期望以云计算的灵活的弹性应用模式来解决公共高性能计算平台的系统管理问题。

最后，云计算带来的安全性问题和利益纷争也制约了“云”技术的发展。而当今网络带宽较低，费用较高，成为了云计算发展中的最大阻碍。而高性能计算可能会为庞大的计算数据量而承担额外的费用。

2.1 国外研究现状

Google是最早提倡和实践云计算技术的企业之一，其互联网搜索服务就建立在云计算基础架构之上。经过多年的发展Google云计算技术日趋成熟，针对自身特点建立了一套极其有效的商业模式和产品、服务组合。上个月，Google 以6820万美元收购企业级IP通信解决方案提供商GIPS;召开“Google I/O开发者大会”，发布了以企业级Google App为核心的云计算产品。种种迹象表明，Google云计算目标并不只在于个人用户，它的野心在于覆盖从个人用户至企业用户的广大空间。Google还积极与其它云计算企业合作。作为全球最具影响力的高科技企业之一的Google，正以一种先行者的姿态拥抱云计算与高性能计算融合时代的到来。

IBM是云计算领域名副其实的巨头，2007年高调启动“蓝云”计划，推出一系列云计算产品。2008年，IBM在云计算领域的累积投入超过10亿美元，将其云计算产品和服务扩展到亚洲、欧洲、非洲、美洲市场。为了进一步抢占全球云计算市场，从2009年开始IBM加大了在云计算领域的投入。有消息透露IBM将投资200亿美元进行并购、开发云计算终端、推出网络软件等等，摆出了一副志在必得的架势。IBM在IaaS、PaaS、SaaS三个层面都有方案推出，公有云、私有云、混合云一个不落。近两年来，IBM的“智慧”战略如火如荼，智慧地球、智慧城市、智慧通信、智慧医疗……一切都是智慧的，IBM智慧的云计算也是其智慧战略的重要组成部分，其云智慧正不断向云计算和高性能计算融合领域延深。

云+端、软件+服务是对微软云计算的最佳诠释，其云计算平台Windows Azure 被认为是Windows NT之后，16年来最重要的产品，关乎微软的未来。微软CEO 史蒂夫鲍尔默多次公开表示，云计算是微软的又一次机遇。与其它云计算厂商相比，微软在用户上有着明显的优势。微软的操作系统和操作习惯，不管是在个人用户，还是企业用户中都有很广泛的影响力。微软可以借助这些优势迅速推广其云计算产品和服务，微软基于云计算的解决方案正在得到越来越广泛的应用。近日有消息称微软云计算用户已经超过Google App用户。这表明，微软云计算产品的势力范围正在逐步扩大，将对产业链上下游产生深远影响，并且近期微软高调宣布将大步向云计算和高性能计算融合的道路迈进。

通过上述三大公司的表现，我们不难看出，云计算与高性能计算的融合已经不可避免。并且，在该领域的激烈的利益角逐也同样不可避免。一场在计算领域的角逐战争正在悄然拉开帷幕。

从目前的状况看，中国对于云计算和高性能计算的投入还是没有形成规模。虽然我们一度曾经有冲击世界NO.1的银河超级计算机，但是，无论是超级计算公司数量还是计算能力都与国外有一定的差距。但是，随着中国的发展，超级计算和云计算越来越受到重视。例如，用于搜索引擎的云计算在百度中应用。科学研究，工程计算领域，大气预测，地质地震勘探以及石油勘探等应用中也带动了超算的发展。我们正在处于超算与云计算的向发达国家竞跑的起点，所以，在云计算与超算的融合上，我们一定不要落在发达国家后面。因为，这也许是我们在IT领域追赶发达国家的最佳的时机。

但是，遗憾的是，由于中国缺少成功的融合超算和云计算的应用案例。另一方面，云计算导致的信息保密问题尚无成文的法律规定可以规范。最近，金山公司的数据库泄漏就是一个不好的例子。云计算是把双刃剑，在金山公司丑闻出现之后，我们不得不再次思考，我们该不该融合超算和云计算？当我们为融合做好美好设想的同时，我们怎么样让这一空中楼阁安全着陆？另外，我们不要过于热衷于这种融合，因为，无论云计算，还是超算，他们都有各自的特点，受其自身的制约，我们要辩证的看待问题，找出云计算和超算融合的应用契机，而不是仅仅设想一个空中楼阁，并且，在一定程度上，我们要求硬件设备的全面升级迫在眉睫。

如果有人说，既然该融合可能带来的危害这么大，而且道路长远，并且有无成功案例尚且不明。我们何必为潜在的可能存在的价值买单呢？试问，世界上的伟大发明，世界上的伟大的思想哪个不是在实践中渐渐被人们认识到它们的价值？有趣的是，他们在尚未成型时期都被认为不切实际，甚至认为是浪费和叛逆的。我国在这些方面尚处于起步阶段，这可能是我们在科学领域在继信息革命以来追赶欧美第二次契机。对于我们来说，抓住机会，寻求突破，不然我们又要被世界遗忘在后面了。

3 本文研究思路

(1)进行文献调研，了解当前国内外超算和云计算的发展现状以及融合超算和云计算的成功应用情况，查阅相关文献资料，从理论角度分析超算和云计算融合的可行性。

(2)通过对长期从事于超算研究和云计算研究的资深人士进行交流探讨，掌握超算和云计算的一线信息，更好的了解该项研究的现在的状况和最新的研究成果等。

4 云计算和HPC融合的利弊

4.1 云计算与HPC融合的潜在的问题

如何有效利用云的方式取决于应用，对于计算密集型和I/O密集型的高性能计算应用，传统的云计算解决方案往往束手无措，其主要的障碍包括：

I/O瓶颈

当前许多云计算架构建立在服务器虚拟化技术之上。由于虚拟机的I/O实现机制不同，在许多系统平台上会严重影响应用的网络延迟和访问带宽，造成额外的资源需求，降低了整体运算性能。对于一些基于MPI的并行程序，其性能甚至可以相差数倍。[1]

数据瓶颈

高性能计算通常需要对大量的非结构化数据进行访问，由于云计算环境中所提供的计算平台具有多样性和灵活性的特点，需要考虑为不同平台提供统一的高速数据访问性能、全局命名空间多种应用访问协议支持，同时支持和计算资源快速分配相匹配的数据管理功能。根据应用需求，存储容量应当能够动态增加或移出，确保信息始终可用。[1]

管理瓶颈

传统的高性能计算，其资源一般相对固定，通常通过资源和负载管理软件来提高资源的利用率，在云计算环境中，资源上限远大于一般应用的需求相比，如何有效地结合负载管理和资源配送，提高总体系统利用率和用户服务质量，同时满足特定应用高峰时间的需求，是构建高性能计算云所必需考虑的问题。[1]

因此，对于高性能计算中心来说，需要结合其自身的应用特点和云计算平台的优势，通过虚拟化技术和自动化技术，同时支持物理机和虚拟机环境，实现硬件资源和软件资源的统一管理、统一分配、统一部署、统一监控和统一备份，打破单个运行对资源的独占，提供动态的高性能计算服务平台。

4.2 云计算与HPC融合的潜在价值

经过调查和研究，其潜在价值主要体现在下面几个方面。

(1)云计算按需调度资源，节省企业在高性能计算上的成本。[2]

(2)全世界7000万科学工作者拥有同等的机会享受高性能计算在云端的便

利。（当今只有1500万可以有机会使用高性能计算）[3]

(3)弹性灵活的调度机制，便于系统统一管理。[4]

(4)突破国家界限，使高性能计算的成本进一步降低。[3]

(5)改变高性能计算的产业结构，通过提供应用，使用户支付的费用更少，但是产业的规模效益更大。[3]

如上所述，云计算与HPC的结合可能带来计算机世界的第二次革命。所以能否抓住这次机会将决定中国未来IT的命运。

5 融合方案的两种应用设想

微软资深人士徐明强指出，该类应用可能用在以下两类应用中：[3]

一种是容易并行化的应用，比如金融风险分析，要分析利率、汇率、石油价格等因素对金融产品定价的影响，把这些因素排列组合出来，有很多都是可以单独并行运算的作业，这类应用非常适合云计算。微软团队就在英国碰到一家伦敦的投行，他们要做投资的赔赚分析，希望2小时之内能出结果，因为市场变化很快，一些突发事件会产生影响，越快得到结果就越好。但是现有的资源无法满足计算需求，而他们的应用正好是非常容易实现并行化的应用，而且节点之间的通信比较少，通过从云中申请500个节点就得以实现。

第二种是大数据处理分析，一些用户可以利用云中存储的数据来进行并行化分析。微软之前推出过LINQ工具，帮助.NET程序员利用一些非常简单的SQL语句来处理数据，后来的PLINQ(Parallel LINQ)可以在多核机器上运行，现在又推出LINQ to HPC的版本，可以在多机上扩展运行，这会达到最佳的理想状态。因为一个节点再大，I/O终究会成为瓶颈，而如果扩展到多机集群上，每个节点都有自己的I/O能力，会大大缓解压力。

值得一提的是，对于MPI类的应用，如果云中没有Infiniband这种比较好的网络设备，不太适合，延迟问题会比较严重。基本上，我们看到金融保险的商业处理、渲染都比较适合HPC云计算，对于科学工程计算来说，使用量上可能相对少一些。比如，对于汽车设计公司来说，一个很大的顾虑是在云中计算能否确保新车型的保密。

6 研究结论

通过对上述各种问题的探究，在云中计算是可行的。但是，建设云中网络任重而道远，作为研究生，我们有必要投身该建设领域。

参考文献

[1] 来源：中国教育网络作者：周立旸发布时间：2011/9/22 16:30

https://www.360docs.net/doc/c52154067.html,/Trends/TrendsDetaillInfo.aspx?NewsID=844

[2] 来源：比特网，中南大学HPC平台订正并推荐作者：Douglas Eadline 发布时间：

2010/3/23 0:00

https://www.360docs.net/doc/c52154067.html,/Trends/TrendsDetaillInfo.aspx?NewsID=110

[3] 来源：it168网站作者：洪钊峰发布时间：2011/10/31 16:05

https://www.360docs.net/doc/c52154067.html,/Trends/TrendsDetaillInfo.aspx?NewsID=896

[4] 来源：ZDNet China 作者：ZDNet China 发布时间：2011/10/25 16:52

https://www.360docs.net/doc/c52154067.html,/Trends/TrendsDetaillInfo.aspx?NewsID=892

数据中心和云计算测试

Agenda }云计算趋势 }云基础架构测试 ?Fabric protocols LISP/SPB/TRILL /OpenFlow/XMPP ?Server Access protocols FCoE/802.1Qbh/802.1Qbg /802.1x/1588/Green }虚拟化和云安全测试 ?虚拟化测试 ?存储测试 ?云安全测试

云计算趋势-ICT …Changing Customer demands: In 2–5 years 40 % of business customers will buy ICT from the cloud. “20% of companies will no longer run ICT equipment in-house 3 years from now.” “Major global telcos…leveraging formidable existing centralized computing and network management assets.” Source: Cisco Aug 2010

云计算趋势:https://www.360docs.net/doc/c52154067.html, Government wide cloud platform }~20 vendors offering thru apps portal already

云计算概述 Network stack in the cloud }Server/Hypervisor –物理LAN & SAN 连接(L1-2)} 基础架构Infrastructure –虚拟LAN & SAN 连接(L2-3) ?IaaS: 安装Linux 或Windows 的Virtual server } 平台Platform –application transactions (L4-6) ?PaaS: 虚拟主机Web hosting, 数据库服务器database server } 软件Software –user content (L7) ?SaaS:网页邮件收发webmail, 效力应用软件productivity apps Server/Hypervisor IaaS PaaS SaaS SaaS PaaS SaaS SaaS U U U U U U U U IaaS IaaS PaaS PaaS

大数据与云计算的区别与关系

大数据与云计算的区别与关系胡经国一、大数据与云计算的区别大数据与云计算是两个有着本质区别的科学概念和范畴。它们主要在其定义和特点（特性或特征）以及体系架构、理论技术、服务模式和应用领域等方面都具有本质的区别。对此，本文作者已经或将要作专文论述，在此仅例举一二。 1、定义区别根据著名的麦肯锡全球研究所给出的定义，大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低4大特征。而云计算则是指一种基于互联网的计算模式；通过这种模式，共享的软硬件资源和信息，可以按需求提供给计算机和其他设备。 2、定义范围区别从二者的定义范围来看，大数据要比云计算更加广泛。大数据这一概念从2011年诞生以来，已历经8个年头。中国从积极推动两化融合到深度融合，也有14年之久。再者，从各地纷纷建设大数据产业园可以看出，中国极其看重大数据的发展契机。 3、作用区别云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。当然，大数据必须有“云”作为基础架构，才能得以顺畅运营。 4、目标受众区别云计算是CIO（Chief Information Officer，首席信息官——一种新型的信息管理者）等所关注的技术层；而大数据则是CEO（Chief Executive Officer，首席执行官）所关注的业务层产品。二、大数据与云计算的关系 1、大数据与云计算的关系概述通常，人们把大数据与云计算的关系比着一个硬币的两面。云计算是大数据的IT基础，而大数据则是云计算的一个杀手级应用。云计算是大数据成长的驱动力；而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，因而就更加需要云计算去加以处理。所以，二者之间的关系是相辅相成的。

课后作业答案云计算与大数据

第一章 1.硬件驱动力网络驱动力 2.西摩·克雷(Seymour Cray) 3.约翰·麦卡锡 4.蒂姆·博纳斯·李 5.吉姆·格雷 6.Java 7.基础设施即服务平台即服务软件即服务 8.(1) 超大规模 “云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。 (2) 虚拟化云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 (3) 高可靠性 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。

(4) 通用性云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 (5) 高可扩展性 “云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。 (6) 按需服务 “云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。 (7) 极其廉价由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。 (8) 潜在的危险性云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别像银行这样持有敏感数据的商业机构）对于选择云计算服务应保持足够的警惕。一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务，无论其技术优势有多强，都

超融合数据中心解决处理方案==

高校IT基础架构设施升级方案----SMARTX超融合+虚拟化解决方案

北京中科泰科技有限公司一、当前高校数据中心的现状和问题随着高校信息化建设的不断深入，各个部门各个院系都根据各自的业务需求建设了相应的应用系统，而且增加的速度非常快，数据量也是呈几何级数的增长，随之而来的也给机房带来新的挑战：第一，资源整合问题：各院系各部门烟囱式信息化建设，存在大量信息孤岛，资源无法共享。各自购买添加服务器和存储等硬件设施，资源的总体利用效率较低。第二，应用扩展问题：服务器托管模式，新应用部署需要频繁接入机房，布线、配置网络，部署时间长。大部分新应用没有对存储、备份、可靠性等进行统一规划，机房的硬件设施没有统一规划，网络拓扑结构越来越复杂，新增系统布线困难。第三，运维运营问题：由于信息中心人力资源有限，而各院系人员运维运营能力薄弱，导致信息中心工作压力越来越大，工作人员经常超负荷工作。第四，拥有成本和能耗问题：硬件资源分散在各个院系和部门，资源利用效率低，运维总体成本大，能耗高。第四，空间问题：每年大量投入新增硬件设施，增加机柜，机房空间越来越局促。面对信息化建设的挑战，该如何利用新技术更好的支撑高校信息化建设，提供更好的IT服务，满足各个院系各个部门的期望？我们认为，采用目前国际上流行的最先进的超融合加虚拟化技术重新建立标准统一、安全

可扩展的超融合IT基础架构，重新定义数据中心，将IT设备以可水平扩展的资源池的方式提供给各个院系各个部门，达到资源利益效率最大化，同时节省IT基础设施投资成本，节省数据中心能耗，实现绿色数据中心。二、虚拟化与高校IT基础设施高校IT业务的迅猛发展要求IT基础设施将能满足其快速增长及变化的需求，传统IT架构已经被证实无法有效应对这种业务增长和变化的境况。服务器虚拟化技术的出现和兴起，高效的解决当前面临的一系列难题，将成为未来IT基础架构的发展方向。虚拟化技术，以按需、易扩展的方式获得所需的资源应用。提供的资源被称为虚拟资源，虚拟资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用。虚拟化技术带来了以下几个好处和变革： 1、资源利用更高效，节省成本在虚拟化的架构下，硬件资源都被虚拟成计算、网络和存储资源，统一管理和并按需分配。这样可以避免重复建设，避免异构平台的产生，极大的提升IT资源的利用率，节省能耗，减少IT成本的投入。 2、管理复杂度大大降低高校IT部门除了成本之外，最关心的是IT的敏捷性和管理型，虚拟化带来了敏捷性和可管理性上的飞跃，一个新业务、一个新网站或是一个新服务，可以在短时间内部署好，而不是数天和数周的准备，部署和测试。 3、横向扩展

物联网与云计算的结合

物联网与云计算的结合[1] 人的生活越来越离不开互联网，而人更离不开的是赖以生存的客观事物，物物相连的物联网概念深入人心，应用潜力巨大。深入浅出物联网和云计算的发展现状，探索将物联网与云计算结合起来的具体思路：即相关物理设备的对应方式，单个云计算中心对多个业务终端，多个云计算中心终端积等方式；挖掘其中的意义，提出对结合的应用的前瞻；简要分析当前面临的待解决的主要问题。互联网在短短近几年内已经呈现出爆炸式发展，人们通过计算机等终端互相连接实现了数据信息的快速传递，各种网络通信层出不穷，万维网多姿多彩。在后在追求多方面应用的同时，人们要求互联网更加适用于生活的细节，物联网(The Internet of things)应运而生，从他概念的提出到如今各种应用实例的出现，表明了人们迫切需要她与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中。计算机设备行业的迅猛发展为互联网高速化，智能化发展注入了强大动力。“云计算”以其超大的规模，虚拟化，高可靠性，通用性，高可扩展性，按需服务，廉价以及方便等特点，成为了互联网发展的新主题。在物联网与互联网的整合需要一个或多个强有力的计算中心，能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制。云计算的出现恰逢其时。物联网与云计算的结合，势必是一种趋势，他们之间的关系，可以举个例子来说，而物联网则是人的五官和四肢。那么云计算就是人的大脑。物联网与云计算是什么关系[2]？云计算是实现物联网的核心。运用云计算模式，使物联网中数以兆计的各类物品的实时动态管理，智能分析变得可能。物联网通过将射频识别技术、传感器技术、纳米技术等新技术充分运用在各行各业之中，将各种物体充分连接，并通过无线等网络将采集到的各种实时动态信息送达计算处理中心，进行汇总、分析和处理。从物联网的结构看，云计算将成为物联网的重要环节。物联网常见的层次结构包含：感知层，将物品信息进行识别、采集；传输层，通过现有的2G、3G以及未来4G通信网络将信息进行可靠传输；信息处理层，通过后台的云计算系统来进行智能分析和管理。物联网与云计算的结合必将通过对各种能力资源共享（包括计算资源、网络资源、存储资源、平台资源等）、业务快速部署、人物交互新业务扩展、信息价值深度挖掘等多方面的促进带动整个产业链和价值链的升级与跃进。物联网强调物物相连，设备终端与设备终端相连，云计算能为连接到云上设备终端提供强大的运算处理能力，以降低终端本身的复杂性。二者都是为满足人们日益增长的需求而诞生的。物联网与云计算的结合思路：物联网与云计算各自具备很多优势，结合方式我们可以分为以下几种。第一，一对多方式。即单一云计算中心，多业务终端。此类模式中，分布范围的较小各物联网终端（传感器、摄像头或3G手机等），把云中心或部分云中心做为数据/处理中心，终端所获得信息、数据统一由云中心处理及存储，云中心提供统一界面给使用者操作或者查看。这类应用非常多，如小区及家庭的监控、对某一高速路段的监测、公共设施的保护等都可以用此类信息。这类主要应用的云计算中心，可提供海量存储和统一界面、分级管理等功能，对日常生活提供较好的帮助。一般此类云中心为私有云中心居多。第二，多对多，即多个云计算中心，大量业务终端。对于很多区域跨度加大的企业、单位而言，多中心、大量终端的模式较适合。譬如，一个跨多地区或者多国家的企业，因其分公司或分厂较多，要对其各公司或工厂的生产流程进行监控、对相关的产品进行质量跟踪等

云计算与大数据是什么关系

云计算与大数据是什么关系? 现在我们提及大数据往往是和云计算联系在一起的，虽然总这样说，但有谁知道云计算和大数据之间的关系，我相信大部分人知道的知识一些皮毛的知识，那下面我们就来具体看一下云计算和大数据到底什么关系。云计算的关键词在于‘整合’，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。大数据处理他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。两者关系：首先，云计算是提取大数据的前提。信息社会，数据量在不断增长，技术在不断进步，大部分企业都能通过大数

据获得额外利益。在海量数据的前提下，如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身，那么有价值相当于没价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。其次，云计算是过滤无用信息的‘神器’. 首次收集的数据中，一般而言，90%属于无用数据，因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。在大量无用数据中，重点需过滤出两大类，一是大量存储着的临时信息，几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据，价值极低。云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源，可用来过滤掉无用数据，其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。再次，云计算可高效分析数据。数据分析阶段，可引入公有云和混合云技术，此外，类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。当完成数据分析后，提供分析的原始数据不需要一直保留，可以使用私有云把分析处理结果，即可用信息导入公司内部。最后，云计算助力企业管理虚拟化。可用信息最终用来指导决策，通过将软件即服务应用于云平台中，可将可用

云计算数据中心与传统数据中心的区别

云计算数据中心与传统数据中心的区别云计算数据中心与传统数据中心的区别主要集中在虚拟化程度、计算存储及网络资源的松耦合程度、自动化管理程度、绿色节能程度等几个要素。传统数据中心基本没有实现虚拟化，而云计算数据中心最基本的是其内所有服务器、存储都是经过虚拟化的，此举比同规格传统数据中心机房内IT设备利用效率提高60%以上(满负荷情况)。传统数据中心计算、存储及网络资源是紧耦合的，也就是说其内的IT建设是烟囱式的，根据客户需求一个项目建设一套系统，扩展起来要对系统进行重新设计。而云计算数据中心的所有计算、存储及网络资源都是松耦合的，可以根据数据中心内各种资源的消耗比例而适当增加或减少某种资源的配置。这样能使得数据中心的管理具有较大的灵活性，使得资源配置优化，按照客户需求进行配置。云计算数据中心的模块化扩展能力也解决了传统数据中心扩容难的问题。传统数据中心在扩展受到系统设计、机房设计及网络设计的影响，对于机房扩容来说是一个系统性的工程，特别是在空间和电力能源有限的情况下，要实现扩容是无法完成的事情，然后，云计算数据中心可以在总体空间和电力提供不变的情况通过提高单机架的容纳能力及降低PUE等方式实现“扩容”。此种能力具有很强的优势，特别是在土地紧张和电力紧张的城市。自动化管理是传统数据中心没有的功能。云计算数据中心的自动化管理使得在规模较大的情况下，实现较少工作人员对数据中心的高度智能管理。此特性一方面能降低数据中心的人工维护成本，另一方面能提高管理效率，提升客户体验。

至于绿色节能，一般情况，传统数据中心的PUE在1.8-2.5左右，而云计算数据中心一般低于1.6，目前世界上最先进的云计算数据中心可以低达1.1甚至以下。对于规模化的数据中心，能源成本是其持续运营要考虑的非常重要的因素。云计算数据中心的建设成本要素事实上要建设一个云计算数据中心的成本其实与建设一个传统的数据中心也是有一定区别的。传统数据中心(以IDC为例，不考虑企业自用数据中心)的建设成本包括以下几个方面：土地成本：购置土地相关成本，其中要考虑数据中心的位置、交通及周边环境、未来发展等方面。土建成本：一般数据中心的机房建设标准都是较高等级的，特别是抗震、防火、防水、防风等方面的等级要求是很高的。电力电源设施：电力引入是数据中心需要考虑的重大因素，也是其位置选择的一个重要参考指标。电力电源设施的购置、建设成本在整个数据中心建设当中只有相当大的比例。基础网络、网络安全设施建设：网络引入是数据中心(特别是IDC)建设需考虑的非常重要的因素。很多数据中心建设地点一般都选在能最接近各电信运营商的骨干节点附近。这对运营性数据中心来说是其未来市场的一个重要保证。网络安全设施也是机房安全的重要保证。空调及消防设施建设：空调及消防对于数据中心的持续运营有着重要作用，其效能也影响着数据中心的运营成本。

超融合数据中心规划

Q1：你们对数据中心的规划是如何考虑的？ A1：Nutanix主要是做基础架构的公司，因此对于企业云数据中心的规划，是在IAAS层面上适当考虑与paas的结合，而对于基础架构来说，是基于超融合的标准模块化方式构建存储、计算一体化平台，在后续的版本中也会增加虚拟化平台Micro segment的内容. 在数据中心整体架构方面，会结合业界的网络、负载均衡等厂商方案，在企业云平台中予以集成，如上述的生态系统图。此外，对于数据中心基础架构规划方面比较全面的技术发展介绍，个人觉得ZDNet在13年的“软件定义与硬件重构”不错，是比较好的中文公开发行资料，可以结合当前的技术发展趋势作为参考。 Q2; 竞争分析可以介绍下吗? 主流的超融合之间的比较 A2：关于竞争分析，从技术角度讲会比较多，我下面引用一个用户在选择Nutanix时候的分析吧，他写的比较简洁.

这个用户从09年开始虚拟化，虚拟化软件是vSphere。经过前期对比，最终方案在Nutanix

和vSan间选择，最后他考虑1、兼容性对系统的影响——以前吃过很多兼容性造成的苦头，因此没有选择软件排他的vSAN；2、Nutanxi在这个用户的应用性能测试时有很好的表现和对比，应用测试主要是他们核心的SQL Server数据库，用的实际业务数据；3、保留一定的软件平台选择性也是用户考虑的一部分因素；因此最终这个用户选择了Nutanix。当然不同用户的关注点也可能会有所不同。 Q3: 请问Nutanix可以和Openstack云平台整合吗？ A3：Nutanix可以和OpenStack云平台进行整合，通过一个或一组已定制的OVM，内含Openstack的驱动，如下图所示： Q4：Nutanix有节点数规模限制吗？会受到传统网络架构的限制吗？ A4：节点规模数没有明确的限制，但在软件版本上有限制：标准版最大12节点，高级版和Ultimate版无限制，但实际部署时还是要根据网络、数据、应用的情况进行考虑，例如百思

物联网与云计算的结合--文

物联网与云计算的结合 (XX大学通信工程学院电子信息工程系，重庆，400044) 摘要：人的生活越来越离不开互联网，而人更离不开的是赖以生存的客观事物，物物相连的物联网概念深入人心，应用潜力巨大。深入浅出物联网和云计算的发展现状，探索将物联网与云计算结合起来的具体思路：即相关物理设备的对应方式，单个云计算中心对多个业务终端，多个云计算中心终端积等方式；挖掘其中的意义，提出对结合的应用的前瞻；简要分析当前面临的待解决的主要问题。关键词：物联网；互联网；云计算正文：互联网在短短近几年内已经呈现出爆炸式发展，人们通过计算机等终端互相连接实现了数据信息的快速传递，各种网络通信层出不穷，万维网多姿多彩。在后在追求多方面应用的同时，人们要求互联网更加适用于生活的细节，物联网(The Internet of things)应运而生，从他概念的提出到如今各种应用实例的出现，表明了人们迫切需要她与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中。计算机设备行业的迅猛发展为互联网高速化，智能化发展注入了强大动力。“云计算”以其超大的规模，虚拟化，高可靠性，通用性，高可扩展性，按需服务，廉价以及方便等特点，成为了互联网发展的新主题。在物联网与互联网的整合需要一个或多个强有力的计算中心，能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制。云计算的出现恰逢其时。物联网与云计算的结合，势必是一种趋势，他们之间的关系，可以举个例子来说，而物联网则是人的五官和四肢。那么云计算人就是人的大脑。物联网与云计算的结合思路：物联网与云计算各自具备很多优势，结合方式我们可以分为以下几种。第一，一对多方式。即单一云计算中心，多业务终端。此类模式中，分布范围的较小各物联网终端（传感器、摄像头或3G手机等），把云中心或部分云中心做为数据/处理中心，终端所获得信息、数据统一由云中心处理及存储，云中心提供统一界面给使用者操作或者查看。这类应用非常多，如小区及家庭的监控、对某一高速路段的监测、公共设施的保护等都可以用此类信息。这类主要应用的云计算中心，可提供海量存储和统一界面、分级管理等功能，对日常生活提供较好的帮助。一般此类云中心为私有云中心居多。

云计算和大数据基础知识12296

精心整理云计算与大数据基础知识一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！云计算cloudcomputing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。二、三、 1 );软件2 任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转，则意味着在云计算平台下实现资源调度机制，资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下，可以启动闲置资源，纳入系统中，提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下，则可以将业务集中起来，而将其他闲置的资源转入节能模式，从而在提高部分资源利用率的情况下，达到其他资源绿色、低碳的应用效果。 3、支持异构多业务体系在云计算平台上，可以同时运行多个不同类型的业务。异构，表示该业务不是同一的，不是已有的或事先定义好的，而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。 4、支持海量信息处理云计算，在底层，需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层，需要能够同时支持各类众多的异构的业务;

而具体到某一业务，往往也需要面对大量的用户。由此，云计算必然需要面对海量信息交互，需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。 5、按需分配，按量计费按需分配，是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术，可以实现计算资源的同构化和可度量化，可以提供小到一台计算机，多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算，在云计算平台实现按需分配后，按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。四、云计算按运营模式分类 1、公有云公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过Internet使用，可能是免费或成本低廉的。烦。B 2 3 五、六、 1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的，或者叫做“专机专用”系统。图2传统IT基础架构这种部署模式主要存在的问题有以下两点：硬件高配低用。考虑到应用系统未来3～5年的业务发展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大，更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。

大数据与云计算和物联网的关系

大数据与云计算和物联网的关系大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于人类大脑高度相似，也将具备互联网虚拟感觉，虚拟运动，虚拟中枢，虚拟记忆神经系统” ，并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。根据这一观点，我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念————-大数据，云计算，物联网和移动互联网与传统互联网之间

的关系。从这幅图中我们可以看出：物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的，下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。大数据市场格局从严格意义上来说，早在20世纪90年代“数据仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红，主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起，全球数据量大大提升。可以说，移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。

云计算和大数据技术课程

云计算与大数据课程项目设计任务书一、题目简介近几年，随着新技术的出现和发展，尤其是云计算技术的出现，以及大数据的运用，对网络技术带来了革命的转变，学校如何顺应时代发展并将新技术应用于校园信息化建设中，改变传统的教学模式和学习模式至关重要。作为学校机房建设长期存在几个难题：建设成本高、管理维护困难、更新换代快。本设计将以学校机房建设为目标，将云计算技术合理运用到机房建设中，合理、高效地完成实践教学，解决学校机房在运行维护中出现的各种问题。通过该题目的分析和设计，使学生合理将云技术和大数据运用进行，全面培养软件开发过程中的分析设计、文档规范书写等能力，得到软件工程的综合训练，提高解决实际问题的能力。二、设计任务 1、查阅文献资料，一般在5 篇以上； 2、针对以云计算和大数据为基础的机房建设设计，锻炼学生的分析、设计能力，培养学生对软件文档规范的书写能力； 3、以机房建设业务为背景，通过调研、分析现有的模式，建立系统模型； 4、完成以云计算和大数据为基础机房建设的详细设计方案以及架构； 5、撰写设计说明书；三、主要内容、功能及技术指标基于云计算大数据的机房建设的总体目标是：利用云计算相关技术缓解硬件更新、软件的安装、升级和机房安全方面的压力，延长机房维护周期，加大机房安全、减少机房建设投入。整个设计方案应详细完整的实施过程，包括使用的技术手段，如何进行网络布局，机群的分布，网络的模式和和架构等；四、设计完提交的成果 1、设计说明书一份，（字数控制在1500-2500 范围，最后打印和提交电子文档）内容包括：

1）封面 2）序言 3）可行性分析，包括学校机房存在的问题，云计算和大数据有何优势以及技术特点等 4）项目开发计划 5）详细设计方案以及架构， 8）参考文献、设计总结等。

云计算与数据中心关系全解读

云计算与数据中心关系全解读随着互联网+的发展壮大，“大数据时代”、“云计算时代”一时受到热捧。那么，这究竟是谁的时代?数据中心碰上云计算，未来该如何? 一、云计算与数据中心的关系数据中心是全球协作的特定设备网络，用来在Internet网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息。它不仅包括计算机系统和其它与之配套的设备，还包含冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置。而云计算是什么?一般说来，它是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。其实一直到现在，云计算仍然没有标准的定义。因为云计算没有统一的标准。生活化一点，包括我们所熟知的搜索引擎、网络视频、电子商务、电子邮件、地图导航等都属于云计算的范畴。但有一点不变的是，不管云计算怎样去变化，必然需要依托数据中心实现落地。可以说，数据中心是云计算的根，云计算是数据中心“叶子”，云计算通过“光合作用”促进数据中心的发展，而数据中心得壮大又为云计算发展提供了坚实的基础。两者起到相互依存，互相促进的作用。据悉，国内每年数据中心的新增投资规模都在1000亿元人民币左右，而随着国内信息化社会的快速推进，以及云计算、物联网等产业的崛起，数据中心作为终端海量数据的承载与传输实体，每年的投资增速也在日益加快。二、云计算推动数据中心“云”化随着云计算应用的迅速普及，传统数据中心也日益暴露出诸多问题：比如建设周期长、投入较大，建成后弹性差，部署密度低，能源消耗较高等。据有关资料显示，云计算的服务效率是传统数据中心效率的5至7倍。加之云计算在绿色节能方面的出色表现，已成为下一代数据中心的发展趋势。此外，云箱的诞生彻底改变了数据中心的不良现状，使客户在低投入的情况下，快速、弹性、绿色地部署IT资源并提供服务。这种改变将使中国云计算事业加速发展，让更多的人成为丰富、便捷、绿色云计算服务与应用的直接受益者。最后，云计算是显著特点是实现多平台的共享，云计算的规模化应用将促进数据中心内资源的集中、融合，推动数据中心的“云”化。【编辑推荐】云计算驱使数据中心演变闪存技术对数据中心产生了哪些影响? 云需求推动托管数据中心市场的整合 “烧烤模式”来袭数据中心消夏攻略 Facebook全新数据中心将完全风能供电但障碍仍存

大数据与云计算研究报告

(说明：此文为WORD文档，下载后可直接使用)

摘要：近年来，大数据和云计算已经成为社会各界关注的热点话题。秉承“按需服务”理念的“云计算（Cloudcomputing）”正高速发展，“数据即资源”的“大数据（bigdata）”时代已经来临[1]。大数据利用对数据处理的实时性、有效性提出了更高要求，需要根据大数据特点对传统的常规数据处理技术进行技术变革，形成适用于大数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题。大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战，数据管理方式上的变革正在酝酿和发生。本文所提到的大数据包含着云计算，因为云计算是支撑大数据的平台。关键词:大数据云计算数据分析数据挖掘

引言在学术界，大数据这一概念的提出相对较早。2008年9月，《自然》杂志就推出了名为“大数据”(bigdata)的专刊。2011年5月，麦肯锡全球研究院发布了名为《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿》(Bigdata:Thenextfrontierforinnovation，competition，andproductivity)的研究报告，指出大数据将成为企业的核心资产，对海量数据的有效利用将成为企业在竞争中取胜的最有力武器。2012年，联合国发布大数据政务白皮书，指出大数据可以使用极为丰富的数据资源来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。2012年3月29日，奥巴马政府发布了《大数据研究与发展计划倡议》，宣布启动对大数据的研发计划，标志着美国把大数据提高到国家战略层面，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。大数据应用正在风靡全球，大数据精准营销成为企业掌舵者的口头禅，那么大数据真的是无懈可击吗？答案显然是否定的。随着互联网和移动设备的普及，大数据已经在我们的生活中无处不在，而有关大数据与隐私的问题也日益受到关注。毫无疑问，未来可以获得的个人数据量越多，其中的信息量就越大。只要拥有了足够多的数据，我们甚至可能发现有关于一个人的未来信息。另外市场是变化无常并且不可预期的，决策者的创造性思维并不能通过数据得以体现，相反，大数据在压制创新。大数据搜集到的数据的真实性也有待检验。一个人获得的数据和事实越多，预测就越有意义，人的判断也就显得愈发

云计算与物联网分析

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/c52154067.html, 云计算与物联网分析作者：兰广哲过正来源：《电子技术与软件工程》2015年第04期随着移动互联网迅速发展，人们的生活发生翻天覆地的变化。为了适应这种发展，云计算和物联网的概念被炒得如火如荼。现在云计算虽然已经开始应用，但还没有从概念完全走向普及，而为了满足物联网巨大规模的需求，也要找到更大的平台去支撑。正是这种需求，营造了两者必须的结合点。我们就从他们的结合方式、应用前景和急需解决的问题来做简单的分析。【关键词】云计算物联网结合点应用前景 1 云计算与物联网的结合方式物联网和云计算本身都具备不少优势，但也面临很多需要解决的问题。如果把二者结合起来，那么云计算就相当于一个人的大脑，起到中心枢纽作用；而物联网就是身体各个部分，参与到社会生产，人们的学习生活中。现在我们就简单介绍一下云计算与物联网的几种结合方式。一是单中心，多终端。此类模式中，分布范围的较小各物联网终端（传感器、摄像头或 3G手机等），把云中心或部分云中心做为数据/处理中心，终端所获得信息、数据统一由云中心处理及存储，云中心提供统一界面给使用者操作或者查看。 1.1 第一种是一个中心连接多个终端在这种结合方式中，云计算作为数据处理中心，各物联网终端（3G、4G手机、传感器或摄像头等）获得信息数据统一传输到云中心。这种模式在我们生活中很常见，比如交通道路的监测，工厂里的监管以及小区监控等。在这些应用里，云中心提供海量的存储、统一的界面和分级管理等功能。极大方便了我们的日常生活。 1.2 第二种是多个中心连接大量的终端这个模式比较适合区域跨度比较大的企业。比如一个大型跨国公司，其各地分公司比较多，每个地方的公司有个云中心对各自的生产销售进行监控。很多时候，我们获取的数据需要实时分享给各个终端使用者。比如某地监测到十分钟后有地震，像这种重要的信息，越及时发布出去，就可以避免很多损失。这种模式的云中心就需要包含互联没有障碍的公共云和私有云。这样既保证了隐私，又不影响信息的传播。 1.3 第三种是信息数据、应用分层处理，连接海量终端

云计算数据中心架构

云计算数据中心架构胡经国本文作者的话本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。现作为云计算学习笔录，奉献给云计算业外读者进一步学习和研究的参考。希望能够得到大家的指教和喜欢！下面是正文对于云计算而言，应着重从高端服务器、高密度低成本服务器、海量存储设备和高性能计算设备等基础设施领域，提高云计算数据中心的数据处理能力。云计算要求基础设施具有良好的弹性、扩展性、自动化、数据移动、多租户、空间效率和对虚拟化的支持。那么，云计算环境下的数据中心基础设施各部分的架构，应该是什么样的呢？一、云计算数据中心总体架构云计算数据中心总体架构，分为服务和管理两大部分。 1、服务部分服务部分主要以提供给用户的基于云的各种服务为主。它包括以下3个层次（服务模式）：基础设施即服务IaaS、平台即服务PaaS、软件即服务SaaS。 2、管理部分管理部分主要以云的管理层为主。它的功能是：确保整个云计算中心能够安全、稳定地运行，并且能够被有效管理。云计算数据中心总体架构包括：中心机房架构、网络系统架构、主机系统架构、储存系统架构和应用平台架构。二、云计算数据中心机房架构根据多年的经验，为满足云计算服务弹性的需要，云计算数据中心机房采用标准化、模块化的机房设计架构。模块化机房包括：集装箱模块化机房和楼宇模块化机房。 1、集装箱模块化机房集装箱模块化机房，在室外无机房场景下应用。减轻了建设方在机房选址方面的压力，帮助建设方将原来半年的建设周期缩短到两个月；而能耗仅为传

统机房的50％；可适应沙漠炎热干旱地区和极地严寒地区的极端恶劣环境。 2、楼宇模块化机房楼宇模块化机房，采用冷热风道隔离、精确送风、室外冷源等领先制冷技术；可适用于大中型数据中心的积木化建设和扩展。三、云计算数据中心网络系统架构 1、设计理念网络系统总体架构规划，应坚持区域化、层次化、模块化的设计理念，使网络层次更加清楚、功能更加明确。 2、规划内容数据中心网络，根据业务性质或网络设备的作用进行区域划分，可从以下几方面的内容进行规划。 ⑴、按照传送数据业务性质和面向用户的不同，网络系统可以划分为：内部核心网、远程业务专网、公众服务网等区域。 ⑵、按照网络结构中设备作用的不同，网络系统可以划分为：核心层、汇聚层、接入层。 ⑶、从网络服务的数据应用业务的独立性、各业务的互访关系及业务的安全隔离需求综合考虑，网络系统在逻辑上可以划分为：存储区、应用业务区、前置区、系统管理区、托管区、外联网络接入区、内部网络接入区等。 3、Fabric网络架构此外，还有一种Fabric网络架构。在数据中心部署云计算之后，传统的网络架构有可能使网络延迟问题成为一大瓶颈。这就使得在服务器之间的低延迟通信和更高的双向带宽的需要，变得更加迫切。这就需要网络架构向扁平化方向发展。最终的目标是：在任意两点之间尽量减少网络架构的数目。 Fabric网络架构的关键之一，就是“消除网络层级”的概念。Fabric网络架构，可以利用阵列技术来扁平化网络；可以将传统的三层结构压缩为二层；并最终转变为一层；通过实现任意点之间的连接，来消除复杂性和网络延迟。例如，在服务超过10亿用户的情况下，需要重新设计网络架构。而使用新的Fabric网络架构目的就在于，保证在社交网络流量不断扩张的情况下，网站能够保持正常运行。不过，Fabric这个新技术，目前还没有统一的标准。其推广应用还有待更多的实践。链接：Fabric Fabric是IBM公司推出的企业级区块链。2017年，IBM公司将其贡献给了Hypherlegder项目。Fabric和Sawtooth是Hypherlegder的两个重要企业级项目。

浅析云计算与物联网

浅谈云计算与物联网 ----潘多拉星球的生命之树与树林这个副标题，是我对云计算与物联网的了解和认识的一个形象化的比喻。在电影《阿凡达》中，美丽而神奇的潘多拉星球是一个令人无限向往的地方。在那里，人们没有电话，也没有现代高科技。但是他们可以自由的通信。因为他们有神奇的生命之树，那里汇聚着树的灵魂。在潘多拉星球上，任何地方都覆盖有树。你在任何一棵树下，都能与圣树交流，所以，经过圣树的转接，你可以和任何人通信。每一棵树都可以感知温度，湿度，和那个地方的很多数据。这就像是云计算与物联网一样。《阿凡达》在让人们注意环保的同时，也向世人描述了一个神奇美妙的世界，潘多拉星球，实际上也是我们的云计算和物联网技术发达后的世界。每一棵树都有思想，每一个终端都能计算。这和云计算与物联网的关系几乎切合了。云计算是物联网发展的基石，并且从两个方面促进物联网的实现。首先，云计算是实现物联网的核心，运用云计算模式使物联网中以兆计算的各类物品的实时动态管理和智能分析变得可能。物联网通过将射频识别技术、传感技术、纳米技术等新技术充分运用在各行业之中，将各种物体充分连接，并通过无线网络将采集到的各种实时动态信息送达计算机处理中心进行汇总、分析和处理。云计算促进物联网和互联网的智能融合，从而构建智慧地球，构建一个潘多拉式的美丽星球。物联网和互联网的融合，需要更高层次的整合，需要“更透彻的感知，更安全的互联互通，更深入的智能化”。云计算与物联网各自具备很多优势，如果把云计算与物联网结合起来，我们可以看出，云计算其实就相当于一个人的大脑，而物联网就是其眼睛、鼻子、耳朵和四肢等。云计算与物联网的结合方式我们可以分为以下几种：一是单中心，多终端。此类模式中，分布范围的较小各物联网终端（传感器、摄像头或3G手机等），把云中心或部分云中心做为数据/处理中心，终端所获得信息、数据统一由云中心处理及存储，云中心提供统一界面给使用者操作或者查看。这类应用非常多，如小区及家庭的监控、对某一高速路段的监测、幼儿园小朋友监管以及某些公共设施的保护等都可以用此类信息。这类主要应用的云中心，可提供海量存储和统一界面、分级管理等功能，对日常生活提供较好的帮助。一般此类云中心为私有云居多。这一点上，与潘多拉星球就太一致了。二是多中心，大量终端。对于很多区域跨度加大的企业、单位而言，多中心、大量终端的模式较适合。譬如，一个跨多地区或者多国家的企业，因其分公司或分厂较多，要对其各公司或工厂的生产流程进行监控、对相关的产品进行质量跟踪等等。

云计算和大数据基础知识

* 1: 100. 云计算（一）大数据(BigData) 1. 定义：海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法用当前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提取以帮助使用者决策。 2. 特点：1）数据量大（Volume）----- PB 级以上 2）快速（Velocity）----- 数据增长快 3）多样（Variety）----- 数据来源及格式多样 4）价值密度低（Value ）----- 从大量、多样数据中提取价值的体系结构 5）复杂度（Complexity）-----对数据处理和分析的难度大 3.大数据与云计算的关系：从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。（二）云计算(Cloud Computing) 1.定义：1）云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。 //分布式计算 2）云计算是通过网络按需提供可动态伸缩的廉价计算服务。 2. 特点：1）超大规模 2）虚拟化 3）高可靠性 4）通用性 5）高可伸缩性 6）按需服务 7）极其廉价 3. 服务类型分类： 1）SaaS （软件即服务:：Software as a Service) //针对性更强，它将某些特定应用软件功能封装成服务如：Salesforce online CRM

2）PaaS （平台即服务：Platform as a Service）//对资源的抽象层次更进一步，提供用户应用程序运行环境如：Google App Engine ,Microsoft Windows Azure 3）IaaS （基础设施作为服务：Infrastructure as a Service）//将硬件设备等基础资源封装成服务供用户使用，如：Amazon EC2/S3 4. 云计算的实现机制（体系结构） 1）SOA （面向服务的体系结构）：它将应用程序的不同功能单元（称为服务）通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。使得其服务能以一种统一的、通用的方式进行交互。 SOA可以看作是B/S模型、XML/Web Service技术之后的自然延伸。 2）管理中间件：（关键部分） 3）资源池层：将大量相同类型的资源构成同构或接近同构的资源池。 4）物理资源层：计算机、存储器、网络设施、数据库和软件等 5. 云计算与网格计算 1）网格是基于SOA、使用互操作、按需集成等技术，将分散在不同地理位置的资源虚拟化为一个整体。 2）关系类似于TCP/IP 协议之于OSI 模型 6. 云计算与物联网 1）物联网有全面感知，可靠传递、智能处理三个特征。云计算提供对智能处理所需要的海量信息的分析和处理支持。 2）云计算架构与互联网之上，而物联网依赖于互联网来提供有效延伸。因而，云计算模式是物理网的后端支撑关键。 * 1.1: 1. Google 云计算原理（一）文件系统GFS 1）系统架构 2）实现机制: