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云計(jì)算研究綜述

2014-04-29 00:44:03王彬
電腦迷 2014年11期
關(guān)鍵詞:云計(jì)算

王彬

摘 要 云計(jì)算(Cloud computing)已經(jīng)成為了IT界的熱門技術(shù),甚至被視為將根本改變生活方式和商業(yè)模式的革命技術(shù)。借助云計(jì)算,網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者可以在瞬息之間,處理數(shù)以千萬(wàn)計(jì)甚至億計(jì)的信息,實(shí)現(xiàn)和超級(jí)計(jì)算機(jī)同樣的效能。云計(jì)算可以被視為網(wǎng)絡(luò)計(jì)算和虛擬化的融合:即利用網(wǎng)格分布式計(jì)算處理能力,將IT資源構(gòu)筑成一個(gè)資源池,再加上成熟的服務(wù)器虛擬化、存儲(chǔ)虛擬化技術(shù),是用戶可以實(shí)時(shí)的監(jiān)控和調(diào)配資源。

關(guān)鍵詞 云計(jì)算 虛擬化 云存儲(chǔ) 分布式計(jì)算

中圖分類號(hào):TP3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

1云計(jì)算的概念

云計(jì)算的定義眾多,目前廣為認(rèn)同的一點(diǎn)是,云計(jì)算是分布式處理、并行處理和網(wǎng)格計(jì)算的發(fā)展,或者說是這些計(jì)算機(jī)科學(xué)概念的商業(yè)實(shí)現(xiàn)。云計(jì)算是一種資源交付和使用模式,指通過網(wǎng)絡(luò)獲得應(yīng)用所需的資源(硬件、軟件、平臺(tái))。云計(jì)算將計(jì)算從客戶終端集中到“云端”,作為應(yīng)用通過互聯(lián)網(wǎng)提供給用戶,計(jì)算通過分布式計(jì)算等技術(shù)由多臺(tái)計(jì)算機(jī)共同完成。用戶只關(guān)心應(yīng)用的功能,而不關(guān)心應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)方式,應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)和維護(hù)由其提供商完成,用戶根據(jù)自己的需要選擇相應(yīng)的應(yīng)用。云計(jì)算不是一個(gè)工具、平臺(tái)或者架構(gòu),而是一種計(jì)算的方式。

2云計(jì)算在國(guó)內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r

盡管云計(jì)算的思想孕育很久,但是在國(guó)外(主要是美國(guó))取得蓬勃發(fā)展也是最近十來年的事情。2003年,美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金(NSF)投資830萬(wàn)美元支持由美國(guó)七所頂尖院校提出的“網(wǎng)絡(luò)虛擬化和云計(jì)算VGrADS”項(xiàng)目,由此正式啟動(dòng)了云計(jì)算的研發(fā)工作。2009年4月,谷歌推出了Google應(yīng)用軟件引擎(Google App Engine)運(yùn)行大型并行應(yīng)用程序。Apple是云計(jì)算領(lǐng)域的另一位角色,從近年來推出的iTunes服務(wù),到MobileMe服務(wù),到收購(gòu)在線音樂服務(wù)商Lala,再到最近在美國(guó)北卡萊羅納州投資10億美元建立新數(shù)據(jù)中心的計(jì)劃,無不顯示其進(jìn)軍云計(jì)算領(lǐng)域的巨大決心。

而國(guó)內(nèi)近幾年在云計(jì)算方面取得了長(zhǎng)足的發(fā)展。國(guó)內(nèi)的云計(jì)算發(fā)展雖處于起步階段,但各大通信運(yùn)營(yíng)商都表現(xiàn)得異常活躍。中國(guó)移動(dòng)推出了“大云”(Big Cloud)云計(jì)算基礎(chǔ)服務(wù)平臺(tái),中國(guó)電信退出了“e云”云計(jì)算平臺(tái),中國(guó)聯(lián)通則是推出了“互聯(lián)云”平臺(tái)。

3云計(jì)算的原理

云計(jì)算的基本原理是,通過使計(jì)算分布在大量的分布式計(jì)算機(jī)上,而非本地計(jì)算機(jī)或遠(yuǎn)程服務(wù)器中,企業(yè)數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行將更相似于互聯(lián)網(wǎng)。這使得企業(yè)能夠?qū)①Y源切換到需要的應(yīng)用上,根據(jù)需求訪問計(jì)算機(jī)和存儲(chǔ)系統(tǒng)。云計(jì)算就是把普通的服務(wù)器或者個(gè)人計(jì)算機(jī)連接起來,以獲得超級(jí)計(jì)算機(jī)也叫高性能和高可用性計(jì)算機(jī)的功能,但是成本更低。云計(jì)算的出現(xiàn)使高性能并行計(jì)算不再是科學(xué)家和專業(yè)人士的專利,普通的用戶也能通過云計(jì)算享受高性能并行計(jì)算所帶來的便利,使人人都有機(jī)會(huì)使用并行機(jī),從而大大提高工作效率和計(jì)算資源的利用率。云計(jì)算模式可以簡(jiǎn)單理解為不論服務(wù)的類型,或者是執(zhí)行服務(wù)的信息架構(gòu),通過因特網(wǎng)提供應(yīng)用服務(wù),讓使用者通過瀏覽器就能使用,不需要了解服務(wù)器在哪里,內(nèi)部如何運(yùn)作。

4云計(jì)算的核心技術(shù)

云計(jì)算系統(tǒng)運(yùn)用了許多技術(shù),其中以編程模型、數(shù)據(jù)管理技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)、虛擬化技術(shù)、云計(jì)算平臺(tái)管理技術(shù)最為關(guān)鍵。

(1)編程模型

MapReduce是Google開發(fā)的java、Python、C++編程模型,它是一種簡(jiǎn)化的分布式編程模型和高效的任務(wù)調(diào)度模型,用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集(大于1TB)的并行運(yùn)算。嚴(yán)格的編程模型使云計(jì)算環(huán)境下的編程十分簡(jiǎn)單。MapReduce模式的思想是將要執(zhí)行的問題分解成Map(映射)和Reduce(化簡(jiǎn))的方式,先通過Map程序?qū)?shù)據(jù)切割成不相關(guān)的區(qū)塊,分配(調(diào)度)給大量計(jì)算機(jī)處理,達(dá)到分布式運(yùn)算的效果,再通過Reduce程序?qū)⒔Y(jié)果匯整輸出。

(2)海量數(shù)據(jù)分布存儲(chǔ)技術(shù)

云計(jì)算系統(tǒng)由大量服務(wù)器組成,同時(shí)為大量用戶服務(wù),因此云計(jì)算系統(tǒng)采用分布式存儲(chǔ)的方式存儲(chǔ)數(shù)據(jù),用冗余存儲(chǔ)的方式保證數(shù)據(jù)的可靠性。云計(jì)算系統(tǒng)中廣泛使用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)是Google的GFS和Hadoop團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GFS的開源實(shí)現(xiàn)HDFS。

(3)海量數(shù)據(jù)管理技術(shù)

云計(jì)算需要對(duì)分布的、海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析,因此,數(shù)據(jù)管理技術(shù)必需能夠高效的管理大量的數(shù)據(jù)。云計(jì)算系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)管理技術(shù)主要是Google的BT(BigTable)數(shù)據(jù)管理技術(shù)和Hadoop團(tuán)隊(duì)開發(fā)的開源數(shù)據(jù)管理模塊HBase。

5云計(jì)算的挑戰(zhàn)和展望

云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展面臨這一系列的挑戰(zhàn),例如:使用云計(jì)算來完成任務(wù)能獲得哪些優(yōu)勢(shì);可以實(shí)施哪些策略、做法或者立法來支持或限制云計(jì)算的采用;如何提供有效的計(jì)算和提高存儲(chǔ)資源的利用率等等。此外,云計(jì)算宣告了低成本超級(jí)計(jì)算機(jī)服務(wù)的可能,一旦這些“云”被用來破譯各類密碼、進(jìn)行各種攻擊,將會(huì)對(duì)用戶的數(shù)據(jù)安全帶來極大的危險(xiǎn)。

云計(jì)算未來有兩個(gè)發(fā)展方向:一個(gè)是構(gòu)建與應(yīng)用程序緊密結(jié)合的大規(guī)模底層基礎(chǔ)設(shè)施,使得應(yīng)用能夠擴(kuò)展到很大的規(guī)模;另一個(gè)是通過構(gòu)建新型的云計(jì)算應(yīng)用程序。在網(wǎng)絡(luò)上提供更加豐富的用戶體驗(yàn),第一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)能夠從現(xiàn)在得云計(jì)算研究狀況中體現(xiàn)出來,而在云計(jì)算應(yīng)用的構(gòu)造上,很多新型的社會(huì)服務(wù)型網(wǎng)絡(luò),如Facebook等,已經(jīng)體現(xiàn)了這個(gè)趨勢(shì),而在研究上則開始注重如何通過云計(jì)算基礎(chǔ)平臺(tái)將多個(gè)業(yè)務(wù)融合起來。

參考文獻(xiàn)

[1] 孟宏偉, 黃麗芳. 云計(jì)算解析[J]. 硅谷, 2010, (10) :35-36.

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