专题18 云计算简介课件

1、云计算简介 -XXX1、什么是云计算？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。是指基于互联网的超级计算模式-即把存储于个人电脑、 移动电话和其他设备上的大量信息和处理器资源集中在一起，协同工作。在极大 规模上可扩展的信息技术能力向外部客户作为服务来提供的一种计算方式。2、云计算的发展历程1959年6月，Christopher Strachey发表虚拟化论文，虚拟化是今天云计算基础架构的基石。1

2、984年，Sun公司的联合创始人John Gage说出了“网络就是计算机”的名言，用于描述分布式计算技术带来的新世界，今天的云计算正在将这一理念变成现实。1996年，网格计算Globus开源网格平台起步。1998年，VMware(威睿公司)成立并首次引入X86的虚拟技术。1999年，Marc Andreessen创建LoudCloud，是第一个商业化的IaaS平台。2000年，SaaS兴起。2004年，Google发布MapReduce论文。Hadoop就是Google集群系统的一个开源项目总称，主要由HDFS、MapReduce和Hbase组成，其中HDFS是Google File Syst

3、em(GFS)的开源实现;MapReduce是Google MapReduce的开源实现;HBase是Google BigTable的开源实现。2004年，Doug Cutting 和 Mike Cafarella实现了Hadoop分布式文件系统(HDFS)和Map-Reduce，Hadoop并成为了非常优秀的分布式系统基础架构。2005年，Amazon宣布Amazon Web Services云计算平台。2006年，Amazon相继推出在线存储服务S3和弹性计算云EC2等云服务。2006年，Sun推出基于云计算理论的“BlackBox”计划。2008年4月，Google App Engine

4、发布。2008年5月，Sun在2008JavaOne开发者大会上宣布推出“Hydrazine”计划。2008年9月 Google公司推出Google Chrome浏览器，将浏览器彻底融入云计算时代。2008年10月，微软发布其公共云计算平台Windows Azure Platform，由此拉开了微软的云计算大幕。2010年1月，Microsoft正式发布Microsoft Azure云平台服务。结合云计算应用背景,我们可以得出云计算主要具有以下特征:(1)弹性配置:用户可以根据上层应用的用户请求数量的实时变化弹性配置资源池,有效避免应用空闲时段的资源浪费;(2)虚拟化资源池:云计算运营商利用虚

5、拟化技术实现对硬件资源的动态配置,提高资源部署的灵活性;(3)即付即用:用户根据租用虚拟机的类型和使用量进行付费,并可以在任意时间启动虚拟机镜像;(4)泛在连接:云计算以网络为载体向用户提供服务。用户可以使用任意客户端随时随地获取云服务。3、云计算的特征4、云计算的体系架构 相对于网格计算，云计算在面对互联网规模的问题时有着先天的优势。“云”通常被描述为一个拥有巨大计算能力和存储能力的资源池，对外提供抽象的访问接口，允许用户通过标准协议进行存储。云建立在虚拟化基础之上，广泛使用通用高端协议如 Web Service（WSDL，SOAP 等）或先进的 Web 2.0 技术（如 REST，RSS，

6、AJAX 等）等技术，通过这些协议或技术，将运行在云中的结果展现给用户或用户端应用程序。而在云内部，完全可以采用积淀十多年的网格计算技术以获得标准化、安全防护、资源管理和虚拟化等方面的支持。 对云的架构的定义也存在多个不同的版本，为了能够与网格计算进行比较，在这里给出一个相对应的层次结构，分别是构造层、统一资源层、平台层和应用层。云计算的平台层次结构如下图 所示： 云计算平台层次结构图6.1 计算模型 云计算的数据处理方式是同一时间内，云中的所有资源可以被所有的用户共享，独占资源由队列系统管理以避免形成死锁。在运行的过程中，随着用户量的增加和计算规模的骤增，这种处理方式必然产生一定的延迟，在保

7、证良好的 QoS 的同时，这些延滞能否被用户接受，将成为云计算在未来的发展过程中面临的一大挑战。 利用云计算的灵活性和易扩展性是解决资源紧张的有效方法，但资源的快速增加会造成浪费。利用网格的计算模型，针对任务目标进行分类处理，增加适当的资源量，将可以解决云计算的延迟问题。6.2 数据模型 以数据为中心（Data Centric），是为了解决海量数据的获取、存储、管理和搜索的问题，并使数据变得越来越智能化、结构化。没有数据，计算将无意义可言，以数据为中心的计算，有别于以应用为中心的计算，未来将以数据的分析和处理作为计算技术研究和体验的核心，相关的研究领域则涵盖了平台技术探索、数据分割、数据挖掘、

8、互联网数据搜索等方面。从应用为中心到数据为中心的转变决不只是技术思路的进化，它还标志着一个更加人性化、智能化的计算时代的开始，将来无论是工作，还是娱乐，这个时代的效率都将变得更高。采用云-端分布的存储方式的优势是明显的：（1）数据的分布存储可以充分利用云和端多种形式的计算资源，确保数据元素的信息能够被快速高效检索。（2）云-端的分布存储，充分利用数据定位的效能，尽量减少数据的移动量，最终提高应用程序的性能和扩展性非常重要。面对大量的数据，先迁移数据然后再处理将有可能造成资源紧张，另外也会造成处理代价的提高。因此，可以通过任务调度直接在数据上进行处理来降低不必要的开销。云计算使用虚拟化技术的原因

9、：（1）进行服务和应用的整合，通过将多个应用运行在同一个器上，提高资源利用率；（2）对各种应用按资源需求完成相适应的配置，比如有些应用需要强大的计算能力，而有些应用需要较大容量的存储空间，要按这些需求灵活配置，假如通过硬件来实现几乎是不可能的；（3）虚拟化可以使应用从灾难中快速恢复，能够使服务无中断备份和迁移，最大程度提高应用程序可用性；（4）资源配置、监控、和维护可以自动化操作，公用资源也可以被缓存和重用，这将进一步提高资源的响应能力。7、云计算的编程方式（1）MapReduce 分布式编程方法 MapReduce 是一种强大的分布式编程方法，这种方法也是一种函数语言模型，用于处理大规模数据

10、集，在这个方法中仅提供了两种函数：Map 和 Reduce。 Map函数为每一个数据项目集提供一个专用的操作，并在处理完毕后返回一个新的数据项目集；Reduce 函数在一个数据项目集上执行聚集操作。MapReduce 系统能够在一套商业计算机上自动区分输入数据和调度信息，它具有高度的容错性，系统运行时能够对工作节点进行持续的错误检测，当遇到一个节点出错时能够迅速的将任务快速的转移到其他节点上。根据用户自身的具体应用要求,自行定制专属的map()函数和reduce()函数。对于输入数据中的每个键值对,执行map(k1,v1) 函数,执行结果或者为空,或者输出中间结果键值对, 。把多个中间结果键值

11、对集合在一起,执行函数reduce(k2,list(v2),list(v2)表示与同一k2值相对应的所有v2值序列。reduce函数执行结果或者为空,或者是结果键值对。（2）Dryad 和 DryadLINQ 方法 Dryad 和 DryadLINQ 模型是微软硅谷研究院创建的研究项目，旨在提供一个分布式计算平台。近年来基于这种方法的平台已经成功运行在微软内部，并成功构建了微软自有的云计算平台 Azure。据 Dryad 论文描述：Dryad 被设计为伸缩于各种规模的计算平台上，从单台多核计算机、或由几台计算机组成的小型集群，到拥有数千台计算机的数据中心都可以运行。Dryad 执行引擎负责处理

12、大型分布式、并行应用程序中可能出现的各种问题，对计算机和它们的 CPU 进行调度，从通信或计算的失败中恢复，以及控制数据在节点间的传递等。 DryadLINQ 的目标是提供一种高级语言接口，使普通程序员可以简单的进行大规模的分布式计算，整合合了微软 Dryad 和 LINQ 两种关键技术。（4）虚拟计算平台安全与云计算服务可信性 云计算服务可信性依赖于计算平台的安全性。云计算平台为屏蔽基础设施的异构性并要求可方便的扩展，严重依赖虚拟化技术对资源实现统一，此时云平台的安全性对虚拟计算技术的安全性的依赖程度更大。因此，要提高云计算服务的可信性，必须解决虚拟化平台软件的安全问题，特别是虚拟机管理软件

13、如 Hypervisor 等。（5）虚拟机与僵尸网络僵尸网络控制者可能利用云计算资源，将僵尸代码以虚拟机文件发布的形式进行传播，这些僵尸代码虚隐蔽运行在受害用户的计算机中，使用户难以察觉。同时僵尸控制者还可能利用租用的虚拟机隐藏自己的真实身份，使对攻击来源信息的跟踪更加困难。（6）应用虚拟映像与软件安全管理与传统的软件发布模式不同的是，云服务提供商通常将应用软件预安装，再同操作系统打包形成不同类型的虚拟机文件（VA,VirtualAppliance）发布给用户。然后用户即可以在 Hypervisor 的支持下，自行运行 VA，也可以租用云中的虚拟机来运行。这种对于用户来说简单的部署模式却为安全维护带来了隐患。目前的漏洞发现和补丁管理系统尚不支持对 VA 的有效管理。另外 VA 文件也比较大，如果使用传统安全检测的方式，从速度上就不可以接受。VA 在未运行时实际上是一台包含了全部配置的虚拟机，如何测试 VA 配置的安全性也是软件安全管理中的一个难题。虽然目前出现了许多云计算