CloudResearch(云服务)_33

LINQ-to-Datacenter1

Erik Meijer and Dragos Manolescu, {emeijer,dragosm}@https://www.360docs.net/doc/b07034632.html,

Abstract

A plethora of Cloud/fabric framew orks/substrates have emerged within the industry: S3/EC2, Bigtable/Sawzall, Hadoop/PigLatin. Typically these substrates have low-level, idiosyncratic interfaces with data- and query- models heavily influenced by legacy SQL.

The many choices translate into high pain of adoption by developers because of the high risk of making the w rong bet. The SQL-like query model translates into high pain of adoption because it doesn’t appeal to developers w ho embraced object-oriented languages like C# or Java. The SQL-like data model is suboptimal for MapReduce computations because it is not fully compositional. This conservative approach is puzzling because recent language and tool innovations such as Language Integrated Query (LINQ) address precisely the problem of compositional programming w ith data in modern object-oriented languages.

The proponents of the current substrates have no incentive to come up with a general and developer-friendly abstraction that hides the idiosyncrasies of their proprietary solutions and graduates from the SQL model to a modern, object-oriented and compositional style.

We propose extending the LINQ programming model to massively-parallel, data-driven computations. LINQ provides a seamless transition path from computing on top of traditional stores like relational databases or XML to computing on the Cloud. It offers an object-oriented, compositional model that hides the idiosyncrasies of the underlying substrates. We anticipate that just as the community already built custom LINQ providers for sources such as Amazon, Flickr, or SharePoint, this model will trigger a similar convergence in the space of Cloud-based storage and computation substrates.

Introduction

The MapReduce programming model enables massively parallel processing through elementary techniques from functional programming. The brilliance behind MapReduce is that many useful data-mining queries can be expressed as the composition of a preprocessing step that parses and filters raw data to extract relevant information (“map”), followed by an aggregation phase that groups and combines the data from the first phase into the final result (“reduce”).

As Microsoft, Google, and Yahoo! quickly discovered, MapReduce alone is too low-level to be productive for non-specialists. Consequently domain-specific languages such as Yahoo!’s PigLatin, Google’s Sawzall,

1

The information in this article represents our personal views and doesn’t necessarily represent the current view of our employer, Microsoft Corporation.

or Microsoft’s SCOPE provide higher-level programming models on top of MapReduce. The common trait across these languages is that they represent a radical departure from the current mainstream programming languages, forcing developers to learn something new. This contrasts with the philosophy

of Language Integrated Query (LINQ), whose query operators are integrated within popular languages like C# or Visual Basic. This higher pain of adoption increases the risk of failure of new technologies.

Motivating Examples

The following Sawzall program reads a collection of floating point numbers and computes the number of values (count), the sum of the values (total) and the sum of the squares of all values (sum_of_squares):

count: table sum of int;

total: table sum of float;

sum_of_squares: table sum of float;

x: float = input;

emit count <- 1;

emit total <- x;

emit sum_of_squares <- x * x;

In this simple example, we recognize three uses of the basic summation aggregator (table sum of…). The most interesting aspect of Sawzall is the large set of unusual and novel (statistical) aggregation operators. Still, it is yet another special purpose little domain-specific language that, as always, over time will evolve into an ugly, complex real language. Domain-specific languages are a bad idea; the road to hell is paved with good intentions.

Instead of going through all the trouble of defining a new language from scratch such as Sawzall for doing MapReduce queries, we argue that LINQ with standard modern object-oriented languages like C# or Visual Basic provides a better option. For instance, here is the same query as above using LINQ query comprehensions in C# 3.0:

var q = from x in input

group x by new{} into g

select new {count= g.Count()

,sum= g.Sum()

,sum_of_squares = g.Sum(x=>x*x)

}

or, in Visual Basic:

Dim Q = Aggregate X In Input

Into Count(),

Sum(),

Sum_Of_Squares=Sum(X*X)

It is no coincidence that the Visual Basic query is shorter that the C# one; the syntax of query comprehensions in Visual Basic 9 was designed explicitly with writing MapReduce queries in mind.

The following more interesting Sawzall query (the first example in section 9 of the Sawzall paper) finds the page with the highest page rank within each domain:

max_pagerank_url:

table maximum(1) [domain: string] of url: string

weight pagerank: int;

doc: Document = input;

emit max_pagerank_url[domain(doc.url)] <- doc.url

weight doc.pagerank;

According the Sawzall paper:

Sawzall makes it easy to express calculations like this, the program is nice and short. Even using MapReduce, the equivalent straight C++ program is about a hundred lines long. Actually we find the above query quite hard to comprehend. By way of comparison, here is the same query in C#/Visual Basic and LINQ:

var pagerank = from click in ClickInfo.Clicks

group click by click.Uri.Host into domain

let highestRankedWithinDomain = domain.Max(c => c.PageRank)

select new { Host = domain.Key

?highestRankedWithinDomain.PageRank

?highestRankedWithinDomain.Uri

};

Dim pagerank = From C In Clicks

Group C By C.Uri.Host

Into Url = Max(C.PageRank, C.Url)

This query groups all clicks by the host domain of the Uri being clicked, and then for each

group g selects the Uri of the page within the domain with the highest rank. The overload of the standard aggregate Max used here takes a function that determines how the comparison is made, and determined the resulting value by using the standard Max aggregate:

public static T Max(this IEnumerable src,Func f)

{

var m = System.Linq.Enumerable.Max(src, f);

var r = (from t in src

let n = f(t) where

n.Equals(m) select

t).First();

return r;

}

Next consider a fraud-detection query that finds all users that clicked at least X times on

the same advertisement:

var clickFraud = from c in ClickInfo.Clicks

group c by new { https://www.360docs.net/doc/b07034632.html,erId, c.AdId } into g

select new { g.Key, count = g.Count(), g }into h where

h.count > X

select new { https://www.360docs.net/doc/b07034632.html,erId

?h.Key.AdId

?h.count

?h.g

};

As a third and final motivating example, the next query classifies users according to the X number of times they clicked on a particular category of links. This query is hard to express in a SQL-style language.

var categories = from c in ClickInfo.Clicks

let google = c.Uri.Host.Contains("google")let

live = c.Uri.Host.Contains("live")

let microsoft = c.Uri.Host.Contains("microsoft")

group new { google, live, microsoft } by https://www.360docs.net/doc/b07034632.html,erId into g

select new { UserId = g.Key

?google = g.Count(x => x.google) > X

?live = g.Count(x => x.live) > X

?microsoft = g.Count(x => x.microsoft) > X

};

To summarize, LINQ brings all the benefits of modern, object-oriented languages such as C# and Visual Basic to express massively parallel programs. With LINQ we could provide a programming model without introducing anything new, but rather reusing the familiar .NET lan guages, libraries, and development tools. Research on DryadLINQ confirms that LINQ is perfectly suitable for expressing MapReduce computations. Through running LINQ on the Dryad cluster-computing infrastructure DryadLINQ provides a 1-to-1 mapping between LINQ and the data center. To further lower the pain of adoption and broaden the audience we’d like to bridge between LI NQ and other storage and computation substrates, in effect extending the mapping to 1-to-many.

Execution Model

The underlying computation fabric for running MapReduce queries like the above just requires two primitive steps. The FanOut step runs a given LINQ query in parallel on all nodes in a datacenter.

The Repartition step gathers data computed by a FanOut step and scatters is across the nodes based on the new partitioning key computed by FanOut. Obviously implementing this step efficiently is tricky. For instance, instead of repartitioning unprocessed data we can already pre-aggregate data on each node prior to repartitioning, thus greatly reducing the amount of data that would otherwise be sent across the network.

With FanOut and Repartition we can execute almost all LINQ queries. Our

LINQ-to-Datacenter implementation rewrites the input query given as standard LINQ expression trees into a target tree wherein each FanOut node has a query fragment (in LINQ form) that it will run on all nodes. These feed into Repartition query fragments. To make this more concrete, the above fraud-detection query could be compiled into something like the following:

FanOutQuery: Table(Temp_2)

.GroupBy(t =>new Anon9`2(UserId = t.C1, AdId = t.C2))

.Select(g => new Anon1`2(Key = g.Key, cnt = g.Sum(r => r.C3)))

.Where(c1 => (https://www.360docs.net/doc/b07034632.html,t > 7))

.Select(c1 => new Anona`3(UserId = https://www.360docs.net/doc/b07034632.html,erId, AdId =

c1.Key.AdId, cnt = https://www.360docs.net/doc/b07034632.html,t))

Repartition: Temp_2 = Temp_1 on C1

FanOutStep: Temp_1 = SelectInto(Table(Clicks)

.GroupBy(kp => new Anon9`2(UserId = https://www.360docs.net/doc/b07034632.html,erId, AdId

= kp.AdId), ep => ep)

.Select(g => new Temp_1() {C1 = https://www.360docs.net/doc/b07034632.html,erId, C2

= g.Key.AdId, C3 = g.Count()}))

The query compiler has the opportunity to leverage the wealth of query optimization from the database literature. For instance, the above plan partitions the aggregation between the two FanOut steps to significantly minimize the amount of data that needs to be transported between nodes during the Repartition step.

Query execution corresponds to a workflow manager that maintains a steady parallel load on a standard datacenter cluster. Leaf LINQ fragments in the FanOut steps use any standard LINQ implementation such as LINQ to SQL, LINQ to entities, LINQ to objects, or even PLINQ. The latter scenario leverages both coarse-grained parallelism in the data center and the fine-grained parallelism of each many-core CPU. In our prototype implementation based on LINQ to SQL the only change needed is an additional extension method for bulk insertions of intermediate values.

Execution plan

Initial LINQ

LINQ

FanOut

Optimizer Execution

Repart.

LINQ

FanOut

Summary

We strongly believe that LINQ is best way to expose a MapReduce style programming model over large

clusters of commodity hardware for mainstream programmers. Using this approach we make very few

assumptions about the underlying Cloud storage and computation fabric. Hence, just like traditional LINQ where the community developed custom LINQ providers for many sources (e.g., Entity Data Model, SQL, XML, flickr, Amazon, Active Directory), the approach described here could bridge to Cloud fabrics such as those provided by Microsoft, Yahoo!, Google, Amazon, Facebook, etc.

自助服务终端项目可行性研究报告

自助服务终端项目 可行性研究报告 xxx实业发展公司

第一章概论 一、项目概况 (一)项目名称 自助服务终端项目 我国金融自助服务终端经历了3个阶段的铺垫,已经进入快速发展阶段,生活节奏加快、新技术应用、离行式网点发展、银行卡数量不断增加等多方面因素共同推动我国ATM市场规模不断扩大。ATM保有量不断上升,排名前两位的厂商已占据一半以上市场份额,“南有广电运通、北有恒银金融”的市场格局进一步稳固,国产品牌占据绝大部分市场份额。未来,金融自助服务终端将呈现多功能化发展趋势,保有量在2024年预计突破160万台。 (二)项目选址 某某工业园区 场址应靠近交通运输主干道,具备便利的交通条件,有利于原料和产成品的运输,同时,通讯便捷有利于及时反馈产品市场信息。 (三)项目用地规模 项目总用地面积58135.72平方米(折合约87.16亩)。 (四)项目用地控制指标

该工程规划建筑系数67.16%,建筑容积率1.48,建设区域绿化覆盖率6.16%,固定资产投资强度193.53万元/亩。 (五)土建工程指标 项目净用地面积58135.72平方米,建筑物基底占地面积39043.95平 方米,总建筑面积86040.87平方米,其中:规划建设主体工程63996.39 平方米,项目规划绿化面积5299.73平方米。 (六)设备选型方案 项目计划购置设备共计183台(套),设备购置费7096.80万元。 (七)节能分析 1、项目年用电量840754.88千瓦时,折合103.33吨标准煤。 2、项目年总用水量44018.58立方米,折合3.76吨标准煤。 3、“自助服务终端项目投资建设项目”,年用电量840754.88千瓦时,年总用水量44018.58立方米,项目年综合总耗能量(当量值)107.09吨标准煤/年。达产年综合节能量43.74吨标准煤/年,项目总节能率25.06%, 能源利用效果良好。 (八)环境保护 项目符合某某工业园区发展规划,符合某某工业园区产业结构调整规 划和国家的产业发展政策;对产生的各类污染物都采取了切实可行的治理 措施,严格控制在国家规定的排放标准内,项目建设不会对区域生态环境 产生明显的影响。

阿里云弹性计算服务ECS技术白皮书改

弹性计算服务 (ECS)-技术白皮书 目录 文档图索引 (3) 文档表索引 (4) 1.云服务器概述 (4) 2.产品功能与特点 (4) 2.1.产品价值 (4) 2.2.系统架构 (4) 2.2.1.虚拟化平台与分布式存储 (5) 2.2.2.控制系统 (5) 2.2.3.运维及监控系统 (6) 2.3.云服务器 (6) 2.4.磁盘快照 (7) 2.5.自定义镜像 (7) 3.产品特点介绍 (8) 3.1.灵活方便 (8)

3.1.1.数据安全可靠 (9) 3.1.2.网络安全可靠 (10) 3.1.3.高效的运维与客服 (10) 4.价值分析 (10) 5.使用案例 (12) 5.1.平台概念解析及原理介绍 (12) 5.1.1.镜像与云服务器实例 (12) 5.1.2.Region (13) 5.1.3.存储系统 (13) 5.2.网络与安全组 (13) 5.3.实施 (15) 5.3.1.镜像使用 (15) 5.3.2.创建并使用云服务器创建并使用云服务器并使用 (16) 5.3.3.使用安全组完成解决方案使用安全组完成解决方案 (17) 5.3.4.使用磁盘快照 (17) 5.3.5.调用API实例 (17) 6.附录 (18)

6.1.云服务器规格说明 (18) 6.2.云服务器使用说明 (19) 6.3.云服务器安全防护 (19) 文档图索引 图 1 系统架构 (4) 图 2 虚拟化平台与分布式存储 (5) 图 3 云服务器 (6) 图 4 磁盘快照 (7) 图 5 自定义镜像 (8) 图 6用户业务 (8) 图 7产品特点介绍 (8) 图 8网络安全设置 (10) 图 9防ARP/IP欺骗 (14) 图 10 流量清洗 (15) 图 11 自定义镜像 (16) 图 12 安全组实施方案 (17) 图 13 磁盘快照 (17)

自助服务设备行业市场调研

自助服务设备行业市场调研 班级:国际贸易一班 姓名:林润基 学号:14

自助服务设备行业市场调研与报告 目录自助服务设备行业市场调研与报告 (1) 自助服务设备行业概述 (2) 自助服务设备定义 (2) 自助服务设备行业发展历程 (2) 自助服务设备行业分类情况 (3) 自助服务设备产业链分析 (5) 自助服务设备发展综述 (32) 自助服务设备国内重点生产厂家分析 (33) 结束语及备注 (68)

自助服务设备行业概述 自助服务设备定义UI 理的终端产品。 自助服务终端是以信息识别处理技术为核心、机电一体化技术为背景的高科技集成系 信息查询、打印、缴费以及产品贩售等服务功能的电子信息设备。根据设备功能的不同可分为低端和中高端两类——高端产品则具备缴费、售卡以及办理新业务等交易性功能。自助服务终端系统的另一组成部分——自助服务 助服务终端系统。 KIOSK 为AFC 印、购票、验票、购买、缴费、出入控制等多种功能的服务。 自助服务终 银行业的A TM 生 到20095 2007100 而到2009年便已增长到12002012年电力行业的中高端自助终端需求量将超过25000台。自助服务设备行业发展历程我国以KIOSK 8090

A TM、CRS POS 以A TM 中国大陆在1980 定有关。没有银联标志的卡只能在本行网络的柜员机上使用。2008 A TM机已经达到15.8万台。2009A TM保有量累计达到21.49 4.7628.45%。自助服务设备行业分类情况根据自助服务设备锁提供的业 务设备。 金融类自助点钞机 A TM 自助存取款机(CRS) 电子回单柜 自助转账终端 金融业务查询终端 银行自助发卡机 自助缴费终端 账单打印机 存折打印机 公共服务类AFC等行业与发改委终点 排队机 查询机 自助缴费终端 服务评价器 电子海报终端 互动媒体终端 KTV点歌台 自助查询打印机 新业务体验设备 摘机 自助加油站 自助借书机

阿里云主机Linux服务器配置步骤详解

阿里云主机Linux服务器配置步骤详解 编辑:restart 来源:转载 下面我们一起来看看关于阿里云主机Linux服务器配置步骤详解,如果你正在使用阿里云主机我们可进入参考一下配置步骤哦,有兴趣的同学可进入参考。 一提到云主机,大家肯定熟知国内最知名品牌——阿里云了,后来居上的它受到不少的站长所追捧,它的稳定与服务让它的性价比直线上升,现在阿里云的最低端配置云主机年费只需要550元了,在同类产品中可谓最有性价了。如果想做个小站,又想速度上去,阿里云也是一个不错的选择。用过阿里云的站长都知道,阿里云主机是需要自己动手配置的,一些站长就有夸大其词说“没有一定的技术,最好不要用阿里云”。其实,配置阿里云主机也不是很难,只要按照本文的方法一步一步去做就可以了。 第一步:远程连接阿里云主机。 下载xshell和xftp 并安装。这2个软件可以到网站下载。xshell 是一个强大的安全终端模拟软件,它支持SSH1, SSH2, 以及Microsoft Windows 平台的TELNET 协议,可以方便地远程登录阿里云主机。Xftp 是一个基于MS windows 平台的功能强大的S 文件传输软件,可以通过它来上传文件到主机。 这2个软件的安装这里就不说了。下面来看看怎么使用这两个软件。 一、打开xshell

二、设置云服务器登录信息,点击认证(新版本可能是“用户身份验证”)。填写阿里云主机用户名和密码。 三、设置服务器帐号密码。再点击“连接”,填写在“主机”处填写你购买的阿里云主机的IP地址。

四、设置字符集编码。点击”终端“,然后在“编码”选项选择“ UTF-8″。然后按确定保存配置。接着就开始连接主机了。 五、连接后的阿里云主机的庐山正面目。

云计算主要服务形式是什么

1、云计算主要服务形式是什么 答: 目前业界公认的第三方的对于云计算的定义和解释是NIST(National Institute of Standards and Technology,美国国家标准和技术研究院)的说法,其对于云计算的服务形式的说明如下: SaaS(软件即服务):提供给消费者的服务是运营商运行在云计算基础设施上的应用程序,消费者可以在各种设备上通过瘦客户端界面访问,如浏览器(例如基于Web的邮件)。消费者不需要管理或控制任何云计算基础设施,包括网络、服务器、操作系统、存储,甚至独立的应用能力等等,消费者仅仅需要对应用进行有限的,特殊的配置。 PaaS(平台即服务):提供给消费者的服务是把客户使用支持的开发语言和工具(例如Java、python、.Net等)开发的或者购买的应用程序部署到供应商的云计算基础设施上。消费者不需要管理或控制底层的云基础设施,包括网络、服务器、操作系统、存储等,但客户能够控制部署的应用程序,也可能控制运行应用程序的托管环境配置。 IaaS(基础架构即服务): 提供给消费者的服务是处理能力、存储、网络和其他基本的计算资源,用户能够利用这些计算资源部署和运行任意软件,包括操作系统和应用程序。消费者不能管理或控制任何云计算基础设施,但能控制操作系统、储存、部署的应用,也有可能获得有限制的网络组件(例如,防火墙、负载均衡器等)的控制。 简单来说: IaaS给你的是远程的登录终端界面(虚拟服务器)或者Web Service接口(云存储)。PaaS给你的是数据库连接串或者中间件部署界面,或者是应用的部署管理界面。 SaaS给你的就是访问应用的客户端或者Web界面。 2:云计算定义 Wiki定义:云计算[1]是一种通过Internet以服务的方式提供动态可伸缩的虚拟化的资源的计算模式。 美国国家标准与技术研究院(NIST)定义:云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络,服务器,存储,应用软件,服务),这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。“云计算”概念被大量运用到生产环境中,国内的“阿里云”与云谷公司的XenSystem,以及在国外已经非常成熟的Intel 和IBM,各种“云计算”的应服务范围正日渐扩大,影响力也无可估量。 3:云计算分类 云计算的分类

云计算基础知识整理复习过程

1.云计算是对( D )技术的发展与运用 A. 并行计算 B网格计算 C分布式计算 D三个选项都是 2. IBM在2007年11月退出了“改进游戏规则”的( A )计算平台,为客户带来即买即用的云计算平台。 A. 蓝云 B. 蓝天 C. ARUZE D. EC2 3.微软于2008年10月推出云计算操作系统是( C ) A. Google App Engine B. 蓝云 C. Azure D. EC2 4. 2008年,( A )先后在无锡和北京建立了两个云计算中心 A. IBM B. Google C. Amazon D. 微软 5.将平台作为服务的云计算服务类型是( B ) A. IaaS B.PaaS C.SaaS D.三个选项都不是 6.将基础设施作为服务的云计算服务类型是( A ) A. IaaS B.PaaS C.SaaS D.三个选项都不是 7. IaaS计算实现机制中,系统管理模块的核心功能是( A ) A. 负载均衡 B 监视节点的运行状态 C应用API D. 节点环境配置 8.云计算体系结构的( C )负责资源管理、任务管理用户管理和安全管理等工作 A.物理资源层 B. 资源池层 C. 管理中间件层 D. SOA构建层 9. 云计算按照服务类型大致可分为以下类( A、B、C ) A.IaaS B. PaaS C. SaaS D.效用计算 10. 下列不属于Google云计算平台技术架构的是( D ) A. 并行数据处理MapReduce B.分布式锁Chubby C. 结构化数据表BigTable D.弹性云计算EC2 11. 在目前GFS集群中,每个集群包含( B )个存储节点 A.几百个 B. 几千个 C.几十个 D.几十万个 12. 下列选项中,哪条不是GFS选择在用户态下实现的原因( D ) A.调试简单 B.不影响数据块服务器的稳定性 C. 降低实现难度,提高通用性 D. 容易扩展 13. GFS中主服务器节点存储的元数据包含这些信息( BCD ) A.文件副本的位置信息 B.命名空间 C. Chunk与文件名的映射 D. Chunk副本的位置信息 14. 单一主服务器(Master)解决性能瓶颈的方法是( ABCD ) A.减少其在数据存储中的参与程度 B. 不适用Master读取数据 C.客户端缓存元数据 D. 采用大尺寸的数据块 15. ( B )是Google提出的用于处理海量数据的并行编程模式和大规模数据集的并行运算的软件架构。 A. GFS B.MapReduce C.Chubby D.BitTable 16. Mapreduce适用于( D ) A. 任意应用程序 B. 任意可在windows servet2008上运行的程序 C.可以串行处理的应用程序 D. 可以并行处理的应用程序 17. MapReduce通常把输入文件按照( C )MB来划分 A. 16 B32 C64 D128 18. 与传统的分布式程序设计相比,Mapreduce封装了( ABCD )等细节,还提供了一个简单而强大的接口。 A. 并行处理 B. 容错处理 C. 本地化计算 D. 负载均衡 19.( D )是Google的分布式数据存储于管理系统 A. GFS B. MapReduce C. Chubby D.Bigtable 20.在Bigtable中,( A )主要用来存储子表数据以及一些日志文件 A. GFS B. Chubby C.SSTable D.MapReduce 21. Google APP Engine使用的数据库是( C ) A. 改进的SQLServer B. Orack C. Date store D. 亚马逊的SimpleDB

移动业务自助服务终端安全防护方案

1、自助服务终端系统概况 1.1主要业务功能及应用场景 独立的、无人值守的自助服务终端设备可以不受时间及空间的限制,为用户提供新颖多样的自助服务项目,实现真正意义上的24小时连续服务,促进业务发展,大大降低营运成本,增加营业收入,提高经济效益,改善服务质量和服务形象,增强市场竞争力。 通过自助服务终端,可以提供以下主要自助服务功能 1.2业务特点及安全风险、需求 1)位置分散,无人值守,难于管理及维护 根据本期的建设需求,很多自助终端将被放置到独立的社区、校园、商业及企事业单位,其物理位置分散,并且绝大多数处于无人值守及维护的场所环境,针对上述特性,需要特别关注自助终端的以下风险及需求: a)在无人值守的情况下,终端很容易被人为破坏及盗取,因此需要加强对 上述终端的物理硬件安全防护措施,如加固的保护外壳、视频监控等; b)由于此类终端被破坏及盗取的可能性较高,需特别加强对终端上重要数 据的加密及保护,如终端被破坏并盗走硬盘; c)由于此类终端通常位置分散,一旦出现故障,通常没有现场的处理及响

应人员,因此对此类终端必须要有远程的集中管理及维护方式,可以从 远端集中对终端进行日常管理维护甚至是故障恢复。 2)接入方式多样,网络接入及数据传输的安全性 自助服务终端将被广泛部署在移动自有营业厅及外部的社区、校园、商业及企事业单位等处所,涉及到多种不同的网络接入方式,如营业厅(Lan专线)、社区、校园、商业(ADSL)等,必须考虑终端网络接入的安全性及数据传输过程的保密性,包括: a)防止终端被其它设备冒用,接入业务平台及企业内部网络(如用笔记本 冒充自助服务终端访问业务系统及企业内部网络),因此需考虑必要的终 端认证及网络准入控制机制,确保只有该自助服务终端可以连入网络并 访问后台服务器; b)自助服务终端在进行业务访问及数据传输时,需要通过加密确保数据传 输的保密性,特别是针对外部ADSL接入,必须通过VPN方式接入,以 确保数据在传输的过程中不被非法监听及窃取; 3)功能需求明确,软硬件应实现标准化配置及管理 自助服务终端的业务功能需求明确,其软硬件配置全部为标准化配置,因此,在此基础上,可以较好的实现针对上述终端的标准化维护及管理,确保系统的运行质量、提高系统维护效率及管理水平。 4)应用环境固定,操作可预期,可以实现较为严格的系统安全防护措施 目前,自助终端及相关业务应用仍承载在通用的操作系统环境之上(windows操作系统),因此,仍然存在着感染病毒、被攻击入侵、恶意篡改的风险及可能性。 但由于自助服务终端的特殊性,其一般情况下只需要开放给用户特定的界面及限定的操作权限,应用环境相对标准及固定,且用户操作是完全可以预期的(通常情况下,也不允许用户执行多余及非指定操作),因此,可以对系统进行更为严格的安全防护及锁定,防止自助服务终端感染病毒或者被恶意攻击篡改。

2013年自助服务终端行业分析报告

2013年自助服务终端行业分析报告

目录 一、自助服务终端行业概况 (3) 1、自助服务终端的类型 (3) 2、自助终端的发展过程 (4) 二、行业标准 (5) 三、行业价值链 (6) 四、市场规模 (7) 1、中国自助服务终端的需求构成 (7) 2、金融行业自助服务终端市场规模 (7) 3、电信行业自助服务终端市场规模 (8) 4、轨道交通行业自助服务终端市场规模 (9) 5、医疗行业自助服务终端市场规模 (9) 6、电力行业自助服务终端市场规模 (10) 7、社保行业自助服务终端市场规模 (11) 五、主要风险 (12) 1、网上交易等新经营方式的冲击 (12) 2、电子货币等新式支付工具的影响 (12) 3、政策环境变化的风险 (13) 4、产业环境变化的风险 (13) 5、自助业务功能融合带来自助服务终端需求减少的风险 (13)

一、自助服务终端行业概况 自助服务终端是以信息识别处理技术为核心、机电一体化技术为背景的高科技集成系统,主要包含自助服务终端设备和自助服务平台两大组成部分。自助服务终端设备,是通过影片、图片、文字、音乐等多媒体数据库形成互动环境,从而专门用来储存信息并提供各类信息查询、打印、缴费以及产品贩售等服务功能的电子信息设备。根据设备功能的不同可分为低端和中高端两类——低端产品仅具备查询、打印、排号等简单功能,中高端产品则具备缴费、售卡以及办理新业务等交易性功能。自助服务终端系统的另一组成部分——自助服务平台,它是自助服务终端的技术核心,能够实现对终端设备的统一管理、统一维护和运算集中处理。自助服务终端设备在自助服务平台的统一管理下有效运作,二者有机结合,构成自助服务终端系统。 1、自助服务终端的类型 自助服务终端按照应用行业主要分为以下几类: 1)金融服务行业:信息查询机、自助缴费机、自动排队机、存折补登机、自助服务机、自动取款机ATM、自动存款机CDM、自动回单柜、POS机等。 2)政府单位及公共服务:自动缴费机、自动预约机、交通罚款自动机、自动挂号机、自助服务机、自动打印机、自动排队机、室外机等。

阿里云服务器配置 SVN 服务器与生产站点同步

阿里云服务器配置SVN 服务器与生产站点同步 来源:本站转载作者:佚名时间:2014-03-08 TAG:我要投稿 作为linux的门外汉,一直觊觎svn的方便性,在有台aliyun的情况下,一起来搞搞。 1.环境 阿里云centos5.5 2.安装svn yum -y install subversion 3.配置 建立版本库目录 mkdir /alidata/www/svndata svnserve -d -r /alidata/www/svndata 4.建立版本库 创建一个新的Subversion项目 svnadmin create /alidata/www/svndata/myproject 配置允许用户rsync访问 cd /alidata/www/svndata/myproject/conf vi svnserve.conf anon-access=none

auth-access=write password-db=passwd 注:修改的文件前面不能有空格,否则启动svn server出错 vi passwd [users] #<用户1> = <密码1> #<用户2> = <密码2> myname=myaname 5.客户端连接 svn co svn://ip/alidata/www/svndata/myproject 用户名密码:myname 6.实现SVN与WEB同步,可以CO一个出来,也可以直接配在仓库中 1)设置WEB服务器根目录为/alidata/www/webroot 2)checkout一份SVN svn co svn://localhost/alidata/www/svndata/myproject /alidata/www/webroot 修改权限为WEB用户 chown -R www:www /alidata/www/webroot/myproject 3)建立同步脚本 cd /alidata/www/svndata/oplinux/hooks/ cp post-commit.tmpl post-commit 编辑post-commit,在文件最后添加以下内容 export LANG=en_US.UTF-8 SVN=/usr/bin/svn

云计算-云服务-考试试题答案题库

云计算与云服务——试题及答案题库 一、判断题 1.各国政府都非常重视云计算产业发展,但并未在政府内部广泛推行云计算应用。 标准答案:错 2.ChristopherStrachey发表虚拟化论文,虚拟化是今天云计算基础架构的基石。 标准答案:对 3.中国政府对云计算的定位是一种新“技术”。 标准答案:错 4.云计算提供了服务水平协议(SLA)以保证可用性,而网格计算并未提供。 标准答案:对 5.自主计算:具有自我管理功能的计算机系统。 标准答案:对 6.云计算是从网格计算演化而来的,能够随需应变地提供资源。 标准答案:对 7.云计算的消费者需要管理或控制云计算的基础设施,例如网络,操作系统、存储等。 标准答案:错 8.云计算是可伸缩的,网格计算不是可伸缩的。 标准答案:错 9.半虚拟化技术是指虚拟机模拟了完整的底层硬件,包括处理器、物理内存、时钟、外设等。错! 10. SaaS的消费者需要管理或控制云计算的基础设施,例如网络,操作系统、存储等。 标准答案:错 11.PaaS实质是将互联网的资源服务化为可编程接口。 对。 12. 采用空气冷却的数据中心通常建在较高的维度上。 对。 13.全虚拟化同时能够支持多个不同的操作系统。 对。 14. 操作系统虚拟化位于操作系统的底部。 错。 15.异步消息通信机制,可以使得云计算每个层次中的内部组件之间及各个层次之间解耦合。对。 16.分布式文件系统基本上都有冗余备份机制和容错机制来保证数据读写的正确性。 对。 17.云计算海量数据的处理对芯片只关心计算性能。 错。 18.云计算的硬件主要部署于数据中心。 对。 19.低功耗芯片是将来云计算芯片的主流,将是云计算芯片的主流发展方向。 对。 20.阿里巴巴云OS是国内第二家以云计算技术为核心的,同时支持数据中心和手机终端的互联网平台。 错。

自助服务终端项目规划设计方案 (1)

自助服务终端项目规划设计方案 规划设计/投资分析/实施方案

摘要 该自助服务终端项目计划总投资10514.00万元,其中:固定资产投资9296.43万元,占项目总投资的88.42%;流动资金1217.57万元,占项目 总投资的11.58%。 达产年营业收入11555.00万元,总成本费用8915.20万元,税金及附 加183.87万元,利润总额2639.80万元,利税总额3187.78万元,税后净 利润1979.85万元,达产年纳税总额1207.93万元;达产年投资利润率 25.11%,投资利税率30.32%,投资回报率18.83%,全部投资回收期6.81年,提供就业职位210个。 认真贯彻执行“三高、三少”的原则。“三高”即:高起点、高水平、高投资回报率;“三少”即:少占地、少能耗、少排放。 我国金融自助服务终端经历了3个阶段的铺垫,已经进入快速发展阶段,生活节奏加快、新技术应用、离行式网点发展、银行卡数量不断增加 等多方面因素共同推动我国ATM市场规模不断扩大。ATM保有量不断上升,排名前两位的厂商已占据一半以上市场份额,“南有广电运通、北有恒银 金融”的市场格局进一步稳固,国产品牌占据绝大部分市场份额。未来, 金融自助服务终端将呈现多功能化发展趋势,保有量在2024年预计突破 160万台。 报告主要内容:基本信息、背景、必要性分析、市场前景分析、产品 规划、选址可行性研究、土建工程研究、工艺先进性、环境保护分析、职

业安全、建设风险评估分析、节能说明、计划安排、项目投资方案分析、经济评价、评价及建议等。

自助服务终端项目规划设计方案目录 第一章基本信息 第二章背景、必要性分析 第三章产品规划 第四章选址可行性研究 第五章土建工程研究 第六章工艺先进性 第七章环境保护分析 第八章职业安全 第九章建设风险评估分析 第十章节能说明 第十一章计划安排 第十二章项目投资方案分析 第十三章经济评价 第十四章项目招投标方案 第十五章评价及建议

阿里云云服务器Windows 2008中的FTP配置图文教程

阿里云云服务器Windows 2008中的FTP配置图文教程 这篇文章主要介绍了阿里云云服务器Windows 2008中的FTP配置图文教程,本文包含创建FTP账号、添加FTP站 点、绑定和SSL设置等内容,需要的朋友可以参考下 云服务器默认使用Windws 2008 IIS 中自带的FTP服务器。 1、添加FTP帐号 A. 选择“服务管理器”->“配置”->“本地用户和组”->“用户”;在空白处右键选择“新用户”; B. 输入用户名,全名和描述可以不填写;输入两遍密码;可以设置“用户不能修改密码”和“密码永不过期”;选择“创建”; 2、打开Internet 服务(IIS)管理器 启动左下角任务栏中的“服务器管理器”,选择“角色”->”Web服务器IIS”->”Internet 服务(IIS)管理器”来打开IIS管理界面; 3、启动添加FTP站点向导 选择左侧连接中的“网站”,点击右侧操作窗口中的“添加FTP站点”;

4、启动“添加FTP站点”向导 输入FTP站点名称和FTP指向的路径;选择“下一步”; 5、绑定和SSL设置 选择你希望开放的IP地址(默认选择全部未分配,即所以IP都开放)和端口(默认选择21);SSL请根据您的具体情况选择,如无需使用SSL,请选择“无”;选择“下一步”;

6、身份验证和授权信息 身份验证请选择“基本”,不建议开启“匿名”;授权中允许访问的用户可以指定具体范围,如果FTP用户不需要很多的话,建议选择“指定用户”,权限选择“读取”和“写入”;选择“完成”。 7、测试FTP连接 您可以在“我的电脑”地址栏中输入ftp://IP来连接FTP服务器,根据提示输入账户密码。 如果您开启了windows默认的防火墙,默认是外网连接不了ftp的,需要设置防火墙策略,允许在windows防火墙的例外里面添加“C:\windows\system32\svchost.exe”程序,才能从外网成功访问ftp 步骤如下: 8)打开windows防火墙,选择允许程序或功能通过windows防火墙

云计算的概念和特点

云计算的概念和特点 “云计算”面世以来,在IT产业界和学术界掀起了巨大的波澜,不少企业及专家都将云计算看作是未来IT产业的发展方向,并开始全力投入其中。从政策层面来看,云计算己经进入我国中央政府的中长期发展规划,国务院发布了《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》,确定我国现阶段将重点培育和发展节能环保、新一代信息技术、生物、高端装备制造、新能源、新材料、新能源汽车这七大战略性新型产业,作为新一代信息技术的重点发展领域,云计算将成为新一代信息技术产业中的支柱领域之一。可以说,良好的政策环境将保证云计算技术能够获得持续的政策利好和充足、稳定的资本投入,具有诱人的发展前景。 通俗的来讲,云计算就是让计算变成像水、电、煤气一样的基础设施,人们可以像购买水、电、煤气一样购买计算服务,因此可以说云计算重新定义了IT软硬件资源的设计和购买的方式,从而可能引发IT产业的大规模变革。 云计算主要分为四类:公共云、私有云、社区云及混合云。公共云是利用互联网,面向公众提供云计算服务;私有云是利用企业内网和专网,面向单一企业或组织提供云计算服务,这些服务是不提供于公众使用的;社区云是利用内网、专网及VPN,为多家关联部门提供云计算服务;混合云是上述两种或三种云的组合

云计算的服务模式有三种:(1)软件即是服务(Soft as a Service,简称SaaS),对应的用户主要是直接使用应用软件的终端用户,提供的服务是终端用户所需要的应用软件,终端用户不用购买和部署这些应用软件,而是通过向SaaS提供商支付软件使用或租赁费的方式来 使用部署在云端的应用软件。(2)平台即是服务(Platform as a Service,简称PaaS),对应的用户主要是使用开发工具的应用软件 开发商,提供的服务是开发商所需要的部署在云端的开发平台及针对该平台的技术支持服务。(3)基础设施即是服务(Infrastructure as a Service简称IaaS),对应的用户主要是使用需要虚拟机或存储资源 的应用开发商或IT系统管理部门;提供的服务是开发商或IT系统管 理部门能直接使用的云基础设施,包括计算资源、存储资源等部署在云端的虚拟化硬件资源。 云计算的特点和好处主要有以下几点: 1.低成本 云计算将建设成本转化为运营成本,用户不需要为峰值业务购置设施,不需要大量的软硬件购置和维运成本就可以享用各种IT应用 和服务。 2.灵活性 云计算可以快速灵活的构建基础信息设施,并可以根据需求灵活的扩容IT资源。云计算提供给用户短期使用IT资源的灵活性(例如:

自助服务终端行业实施方案

自助服务终端行业实施方案 20xx年—20xx年

我国自助服务终端以银行业自助服务终端ATM为主,银行业金融机构数量不断增长,对自助服务终端提出更多的需求。我国ATM保有量呈逐年增长趋势,但是新增量受移动支付影响出现下降,2018年开始恢复。在各大银行中,得力于农村金融的发展,农业银行ATM保有量数量最多。未来,离行式网点为我国银行业自助服务终端的主要发展趋势。 树立并切实贯彻创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念,加快转变产业发展方式和产业结构调整,培育新型产业和优势产业,提质增效,由资本驱动型产业向创新驱动型产业转变。参与国家“一带一路”战略,走国际化发展道路。 为推动区域产业转型升级、持续健康发展,制定本规划方案,请结合实际认真贯彻执行。 第一条规划思路 坚持贯彻落实科学发展观,进一步增强机遇意识,发展意识,责任意识。坚持走新型产业化道路,加快产业调整步伐,进一步加大改革开放和招商引资力度。 第二条指导原则

1、政府引导,市场推动。以政策、规划、标准等手段规范市场主体行为,研究运用价格、财税、金融等经济手段,发挥市场配置资源的决定性作用,营造有利于产业发展的市场环境。 2、开放融合。树立全球视野,对标国际先进,把握“一带一路”重大战略契机,聚焦产业重点领域,探索发展合作新模式,在全球范围配置产业链、创新链和价值链,更大范围、更高层次上参与产业竞争合作,走开放式创新和国际化发展的道路。 3、因地制宜,特色发展。紧密结合区域发展要素条件,充分发挥比较优势,围绕核心产业,引进培育龙头企业,形成各具特色、差异发展的发展新格局。 4、坚持创新发展。实施创新驱动发展战略,突破并推广关键核心内容,加快新产品研发与应用进程,完善标准体系,增强自主创新和品牌建设能力。 第三条产业环境分析 我国自助服务终端以银行业自助服务终端ATM为主,银行业金融机构数量不断增长,对自助服务终端提出更多的需求。我国ATM保有量呈逐年增长趋势,但是新增量受移动支付影响出现下降,2018年开始恢复。在各大银行中,得力于农村金融的发展,农业银行ATM保有

阿里云云主机搭建网站攻略

阿里云云主机搭建网站攻略 前言:虽然我也不知道前言有什么用,但是还是跟随潮流写了。我也不知道这应不应该叫攻略,因为我自己也是一个新手,只是想写些自己用了云主机的一些经验和心得。作为一个萌新其实也很慌的好吗!虽然不知道有几个人会看,其实网上也有很多关于云主机如何搭建的,我会写还是要感谢同样在玩云主机的三位朋友!作为一个新人第一次写这么正经的文章有点小小的羞耻,不知道会写多少,坚持多久,只是想试试,能够坚持多久!这篇攻略主要针对阿里云出售的云主机,windows的系统和Linux系统大致一样。 1.阿里云云主机 1.1用途 云主机大多用于搭建一些小型网站,由于操作简单,价格比云服务器要便宜,是新手的话推荐这个 1.2购买 如果是新手的话我推荐阿里云中售价分别为6元/每年和9.9元每年的共享虚拟主机惠普版(如果有朋友找不到的话,我附上一个链接: https://https://www.360docs.net/doc/b07034632.html,/hosting/free?spm=5176.8060947.858673.gongxiangpuhu i.794a029dqn9MbW) (ps:别说我打广告啊!我虽然也挺想收广告费的,但是人家也看不上我啊)。

如果打开链接或者自己搜索成功的话应该是这样的页面,以上三个选哪个都不影响,具体作用等着我下次有生之年系列再说。操作系统方面小白建议选windows 系统,windows系统支持https://www.360docs.net/doc/b07034632.html,平台,如果是php开发就选Liunx系统。点击立即购买之后之后付款按钮之类的自己去找找吧,应该在很显眼的位置,毕竟是消费嘛。 显示购买成功之后就看下一步吧! 1.3怎么找到云主机的操作平台 确定买好了云主机,现在可以看下云主机是怎么操作的了,看网页的右上角有个这样的导航栏 点击控制台,以后在阿里云买的其他东西也可以在控制台看。 点击控制台之后在左上角应该可以看到这样一个侧边栏,点击有三根横线的按钮之后,应该看见这样一个面板 接下来选择域名与网站,因为买的是云主机,与网站相关,这个应该很好理解。在域名与网站中选中云虚拟主机,显示正确的话应该是如下页面

云计算的三种服务模式

云计算的三种服务模式:IaaS,PaaS 和SaaS 云服务”现在已经快成了一个家喻户晓的词了。如果你不知道PaaS, IaaS 和SaaS的 区别,那么也没啥,因为很多人确实不知道。 “云”其实是互联网的一个隐喻,“云计算”其实就是使用互联网来接入存储或者运行在远 程服务器端的应用,数据,或者服务。 任何一个使用基于互联网的方法来计算,存储和开发的公司,都可以从技术上叫做从 事云的公司。然而,不是所有的云公司都一样。不是所有人都是CTO,所以有时候看到云 技术背后的一些词可能会比较头疼。 云也是分层的 任何一个在互联网上提供其服务的公司都可以叫做云计算公司。其实云计算分几层的,分别是Infrastructure(基础设施)-as-a-Service,Platform(平台)-as-a-Service,Software(软件)-as-a-Service。基础设施在最下端,平台在中间,软件在顶端。别的一 些“软”的层可以在这些层上面添加。 IaaS: Infrastructure-as-a-Service(基础设施即服务)

第一层叫做IaaS,有时候也叫做Hardware-as-a-Service,几年前如果你想在办公室 或者公司的网站上运行一些企业应用,你需要去买服务器,或者别的高昂的硬件来控制本 地应用,让你的业务运行起来。 但是现在有IaaS,你可以将硬件外包到别的地方去。IaaS公司会提供场外服务器, 存储和网络硬件,你可以租用。节省了维护成本和办公场地,公司可以在任何时候利用这 些硬件来运行其应用。 一些大的IaaS公司包括Amazon, Microsoft, VMWare, Rackspace和Red Hat.不过这些公司又都有自己的专长,比如Amazon和微软给你提供的不只是IaaS,他们还会将其计算能力出租给你来host你的网站。 PaaS: Platform-as-a-Service(平台即服务) 第二层就是所谓的PaaS,某些时候也叫做中间件。你公司所有的开发都可以在这一 层进行,节省了时间和资源。 PaaS公司在网上提供各种开发和分发应用的解决方案,比如虚拟服务器和操作系统。这节省了你在硬件上的费用,也让分散的工作室之间的合作变得更加容易。网页应用管理,应用设计,应用虚拟主机,存储,安全以及应用开发协作工具等。 一些大的PaaS提供者有Google App Engine,Microsoft Azure,https://www.360docs.net/doc/b07034632.html,,Heroku,Engine Yard。最近兴起的公司有AppFog, Mendix和Standing Cloud SaaS: Software-as-a-Service(软件即服务) 第三层也就是所谓SaaS。这一层是和你的生活每天接触的一层,大多是通过网页浏 览器来接入。任何一个远程服务器上的应用都可以通过网络来运行,就是SaaS了。 你消费的服务完全是从网页如Netflix, MOG, Google Apps, https://www.360docs.net/doc/b07034632.html,, Dropbox或者苹 果的iCloud那里进入这些分类。尽管这些网页服务是用作商务和娱乐或者两者都有,但这 也算是云技术的一部分。 一些用作商务的SaaS应用包括Citrix的GoToMeeting,Cisco的WebEx,Salesforce的CRM,ADP,Workday和SuccessFactors。 Iaas和Paas之间的比较 PaaS的主要作用是将一个开发和运行平台作为服务提供给用户,而IaaS的主要作用是 提供虚拟机或者其他资源作为服务提供给用户。接下来,将在七个方面对PaaS和IaaS进行比较:

中国银行自助服务终端行业市场行情动态报告

中国银行自助服务终端行业市场行情动态报告 第一章2009年银行自助服务终端行业发展环境分析1 第一节2010年中国经济运行情况及全年发展趋势预测分析 1 第二节2011年宏观经济形势预测 6 第三节中国银行自助服务终端发展社会环境分析10 第四节中国银行自助服务终端行业政策分析13 第五节中国银行自助服务终端行业相关法律分析14 第二章2009-2010年全球银行自助服务终端行业发展情况分析15 第一节全球银行自助服务终端行业发展概况15 第二节全球银行自助服务终端行业主要国家及地区分析16 一、北美洲地区国家市场情况16 二、欧洲地区国家市场情况16 三、亚洲地区国家市场情况16 第三节全球银行自助服务终端行业技术发展分析16 第四节全球银行自助服务终端行业发展趋势分析23 第三章2009-2010年中国银行自助服务终端行业发展运行情况分析24 第一节中国银行自助服务终端行业发展回顾24 第二节中国银行自助服务终端行业发展现状分析25

第三节银行自助服务终端行业经济运行状况分析26 一、近几年行业企业数量变化26 二、近几年行业从业人员变化27 三、近几年行业企业规模变化27 四、近几年行业企业性质投资主体变化27 第四节中国银行自助服务终端行业上下游产业分析28 一、上游产业28 二、下游产业28 第四章2009-2010年中国银行自助服务终端行业市场发展分析30第一节中国银行自助服务终端行业市场供给现状30 一、中国银行自助服务终端行业产能情况30 二、中国银行自助服务终端行业产量情况30 第二节中国银行自助服务终端行业市场需求分析31 第三节中国银行自助服务终端行业进出口分析32 第五章2009年中国银行自助服务终端行业重点企业分析33 第一节深圳市证通电子股份有限公司33 一、企业简介33 二、企业竞争优势分析34 三、企业财务分析35 第二节富士通先端科技(上海)有限公司39 一、企业简介39 二、企业竞争优势分析39 三、企业财务分析40 第三节华鑫金融设备系统有限责任公司42 一、企业简介42 二、企业竞争优势分析43 三、企业财务分析43 第四节云南南天电子信息产业股份有限公司45

细数阿里云服务器的十二种典型应用场景

细数阿里云服务器的十二种典型应用场景 本文章来自于阿里云云栖社区 摘要:文章转载:小白杨1990 如今,阿里云的产品可谓是多种多样,纷繁复杂。面对各种各样的技术和产品,ECS、RDS、OSS…等等一系列的东西,很容易让人找不到头绪,尤其是刚刚开始接触网站建设的朋友。阿里云湖北授权服务中心武汉捷讯结合阿里云官网的资料,针对建站相关的内容为大家整理一些阿里云典型的应用场景 免费开通大数据服务:https://https://www.360docs.net/doc/b07034632.html,/product/odps 文章转载:小白杨1990 如今,阿里云的产品可谓是多种多样,纷繁复杂。面对各种各样的技术和产品,ECS、RDS、OSS…等等一系列的东西,很容易让人找不到头绪,尤其是刚刚开始接触网站建设的朋友。阿里云湖北授权服务中心武汉捷讯结合阿里云官网的资料,针对建站相关的内容为大家整理一些阿里云典型的应用场景,以及每一种应用场景主要涉及的技术,给大家提供一个参考。相信看完本文,大家都能清楚的知道自己要实现的应用大概会需要用到什么样的服务和产品。 典型应用一些典型应用中可能涉及到的产品和概念 (一)一站式建站

阿里云提供域名和云解析服务,云市场还提供全程建站服务。小型网站只需一台云服务器ECS即可。 1、域名注册:国内域名市场NO.1,19年专业域名服务,超30种域名供您选择; 2、云解析:提供安全、稳定、极速的域名解析服务,每天超百亿次解析响应; 3、免费备案:人脸识别,备多久云服务器免费送多久; 4、建站服务:服务全程监管,不满意全额退款; 5、云服务器:可弹性伸缩、安全稳定、简单易用。 (二)随时灵活扩展 建议使用过弹性伸缩结合云服务器,实现在业务增长/下降时自动增加/减少云服务器实例。 1、网站初始阶段访问量小,应用程序、数据库、文件等所有资源均在一台云服务器上,节省初创成本; 2、用户使用镜像可免安装快速部署,提供php、Java、asp、https://www.360docs.net/doc/b07034632.html,等运行环境; 3、当您开始营销推广,网站流量可能会出现成倍的增幅,使用台云服务器可以在几分钟内完成扩容,轻松应对,搭配负载均衡,实现水平扩容; 4、如果你的业务存在明显的波峰/谷,或无法预估流量波动,建议使用过弹性伸缩,实现在业务增长/下降时自动增加/减少云服务器实例。

云计算的三种服务模式:IaaS,PaaS和SaaS

云计算的三种服务模式:IaaS,PaaS和SaaS 【来源:小鸟云计算】 Ps.小鸟云,国内专业的云计算服务商 随着云计算热潮的兴起,到如今“云服务”已经成为一个家喻户晓的词了。但是即便如此,很多当代企业对于云服务只是一知半解,并不熟悉云计算的三种服务模式:IaaS、PaaS 和SaaS,更不知道它们之间有何区别。 所谓的“云”其实是互联网的一个隐喻,“云计算”其实就是使用互联网来接入存储或者运行在远程服务器端的应用,数据,或者服务。可以说任何一个使用基于互联网的方法来计算,存储和开发的公司,都可以从技术上称为从事云服务的公司。然而,并不是所有的云公司提供的服务都是一样的,云技术背后还怀揣着更多的名词。 云的分层 任何一个在互联网上提供云服务的公司都可以叫做云计算公司。其实云计算也是分几层的,分别是Infrastructure(基础设施)-as-a- Service,Platform(平台)-as-a-Service,Software(软件)-as-a-Service。基础设施在最下端,平台在中间,软件在顶端。别的一些“软”的层可以在这些层上面添加。 IaaS:Infrastructure-as-a-Service(基础设施即服务) 第一层叫做IaaS,有时候也叫做Hardware-as-a-Service,对于几年前的你来说,如果想在办公室或者公司的网站上运行一些企业应用,你需要去买服务器,或者用别的高昂的

硬件来控制本地应用,让你的业务运转起来。 而如今有了IaaS,你可以将硬件外包到别的地方去。IaaS公司会提供场外服务器,存储和网络硬件,你可以选择租用,节省了维护成本和办公场地,公司可以在任何时候利用这些硬件来运行其应用。比如一些大的IaaS公司包括Amazon, Microsoft, VMWare, Rackspace和Red Hat.不过这些公司又都有自己的专长,比如Amazon和微软给你提供的不只是IaaS,他们还会将其计算能力出租给你来host你的网站。 PaaS:Platform-as-a-Service(平台即服务) 第二层就是所谓的PaaS,某些时候也叫做中间件。如果你的公司有很多的开发项目,都可以在这一层进行,节省了时间和资源。 PaaS公司在网上提供各种开发和分发应用的解决方案,比如虚拟服务器和操作系统。这节省了你在硬件上的费用,也让分散的工作室之间的合作变得更加容易。网页应用管理,应用设计,应用虚拟主机,存储,安全以及应用开发协作工具等。 一些大的PaaS提供者有Google App Engine,Microsoft Azure,https://www.360docs.net/doc/b07034632.html,,Heroku,Engine Yard。最近兴起的公司有AppFog, Mendix 和Standing Cloud SaaS:Software-as-a-Service(软件即服务) 第三层也就是所谓SaaS。这一层是和你的生活每天接触的一层,大多是通过网页浏览器来接入。任何一个远程服务器上的应用都可以通过网络来运行,就是SaaS了。 你消费的服务完全是从网页如Netflix, MOG, Google Apps, https://www.360docs.net/doc/b07034632.html,, Dropbox或者苹果的iCloud那里进入这些分类。尽管这些网页服务是用作商务和娱乐或者两者都有,但这也算是云技术的一部分。

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