云计算概述云计算概述

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云计算简介 谷歌 大云计算 亚马逊 源 论研究热点 总结与展望 一种在规模经济驱动下产生的大规模分布式计算。它是一个资源池,其中包含了抽象的、虚拟化的、可动态伸缩和管理的计算资源、存储资源、平台和服务,并通过因特网按需提供给用户。 0 2.. 5 3.. 文件被分割成 典型大小为 64 理元数据 数据传输直接在  容错技术  冗余备份  日志  校验和  管理技术  大规模集群安装升级  故障检测  节点动态加入  节能技术 为什么设计  数据种类繁多  海量服务请求  设计目标  适用性  可扩展性  高可用性  简单性  数据模型   基本架构 数据处理的两个阶段 –  {| j 1 k} – [  D a t a s t o r e 1 D a t a s t o r e nm a p k e y 1 , v a l u e s . . . k e y 2 , v a l u e s . . . k e y 3 , v a l u e s . . . m a p k e y 1 , v a l u e s . . . k e y 2 , v a l u e s . . . k e y 3 , v a l u e s . . . I n p u t k e y * v a l u e p a i r sI n p u t k e y * v a l u e p a i r s B a r r i e r A g g r e g a t e s i n t e r m e d i a t e v a l u e s b y o u t p u t k e yr e d u c e r e d u c e r e d u c ek e y 1 , i n t e r m e d i a t e v a l u e sk e y 2 , i n t e r m e d i a t e v a l u e sk e y 3 , i n t e r m e d i a t e v a l u e sf i n a l k e y 1 v a l u e sf i n a l k e y 2 v a l u e sf i n a l k e y 3 v a l u e s. . .  为什么使用  半结构化数据购物车、信息会话管理和推荐商品列表  数据处理方式简单的读取、写入,简单的 键值 方式存储  实现 位 的形式存储,处理所有的数据类型  应用 问题 相关技术 数据均衡分布 改进的一致性哈希算法 数据冲突处理 向量时钟 临时故障处理 数据回传、弱 永久故障手的恢复 成员资格以及错误检测 基于 一致性哈希算法  临时性故障处理机制  弱 W,R,N)和数据回传  永久性故障后的恢复    错误检测  失效停传  定期检测 新节点 A 种子节点 B C 新节点  亚马逊机器映像(  实例(  弹性块存储块(  区域(  通信机制  安全及容错机制  三个概念  对象、键、桶  基本操作  作对象 获取桶中对象 创建或更新桶 列出桶中所有键 删除桶 无 对象 获取对象数据和元数据 创建或更新对象 无 删除对象 获取对象元数据  身份认证  基于  D, 务请求字符串  访问控制  三类用户(  五类访问权限( 属性 1 属性 2 条目 1 值 值 条目 2 值 值 属性 1 属性 2 条目 1 值 值 条目 2 值 值 域 1 域 2 用户账户 域 3  基本部分系统组件、消息、队列  内容推送服务 电子商务服务 简单支付服务 土耳其机器人  开源云计算系统 商用云计算系统 3  设计前提与目标  硬件错误是常态而不是异常  流式数据访问  大规模数据集  简单一致性模型  移动计算比移动数据更划算  异构软硬件平台间的可移植性  冗余备份  副本存放  心跳检测  安全模式  数据完整性检测  空间回收  元数据磁盘失效  快照  副本选择  负载均衡  客户端缓存  流水线复制  逻辑模型分治的策略  实现机制  分布式并行计算  本地计算  任务粒度  连接(  分区(  读取中间结果  任务管道  逻辑模型  基本类型行关键字、时间戳和列 行关键字 时间戳 列’列 ‘列’“„„..‟ „..‟ ..‟  物理模型行分割,列存储 行关键字 时间戳 列 ’‘ ..‟ ..‟ ..‟ 行关键字 时间戳 列 ‘‘ „„行关键字 时间戳 列 ’‘  子表服务器  主服务器  子服务器连接超时  元数据表  映射关系  根子表(  开发目的  为研究人员提供一个云计算研究平台  设计原则  可移植性  模块化  体系结构  可扩展性  非侵入  工程目标可扩展性和非入侵 供服务类型 务间的关联度 耦合度高 耦合度低 耦合度低 虚拟化技术 未使用 使用 运行环境 云端 云端 云端 支持编程语言 种 多种 数据库 用限制 最多 最少 较少 实现功能 最少 最多 较多 计费方式 免费、付费 按使用量付费 可扩展性 自动扩充、负载均衡 手动或编程 手动或编程 应用间的隔离 沙盒 虚拟机 分 方法  基础设施共享,信息动态传递  设计原则  发送和存储尽量少的个人信息  保护云中的个人信息  最大限度的实现用户控制  明确和限制数据使用目的  提供反馈机制  监测方法 能力 影响程度 健壮性 主机代理 较好 较差 好 陷阱与检查 好 较好 差 检测点与回滚 好 较好 差 体系结构监控 较差 较好 好  计算机能耗变化曲线 作业请求( 10,10) 实际实际磁盘利用率 目标目标磁盘利用率 欧几里得距离 δ ∑δ 30 30 80 50 分配后 40 40 80 50 初始 40 10 80 50 分配后 50 20 80 50 云计算环境的特点  可并行  不信任  远程复制  基于分析的数据库管理  效用  容错  能够在异构环境中运行  能够操作加密数据  能够与商业化的智能产品交互  提高并行优化性能  挑战  调度延迟  节点失效和数量  数据分发  隐藏限制  步骤  建立模型  分发数据  调度作业  收集结果和清理   持固定块大小和固定块数目  作业调度   分发控制器  合并控制器  递归控制器  笛卡尔控制器   据中心科学云   服务融合平台  可扩展、灵活性、可靠性的框架  语义分析应用   用  因此二者结合提供了一个针对大规模异构数据集成、查询和推理的完美解决办法  生物学应用  数据库应用  部署安装和性能优化  商业应用  企业文本分析平台  地理信息应用  高性能工作流  安全威胁  垃圾邮件  新型病毒  用户权限  隐私信息  反垃圾邮件网格  分布式统计  协同贝叶斯学习算法  端恶意软件检测  滞后杀毒  自身漏洞  关键改进  云端检测   意软件签名自动检测  轻量级桌面引擎  去噪,保留可能插入恶意代码的部分  云端检测反病毒(静态分析、动态分析)  破坏恶意软件的  云平台上的数字签名身份认证  控制个人信息的公开度和使用  全球企业 一种在 规模经济 驱动下产生的大规模分布式计算  规模经济的优势  传输光子要比传输电子容易的多 技术 中型数据中心成本 特大型数据中心成本 比率 网络 95 每 /月 13 每 /月 储 理 140个服务器 /管理员 1000个服务器 /管理员 度电的价格 地点 定价因素 爱达荷州 水力发电,没有长途输送 加州 无没电,长途输送 夏威夷 运输发电能源  云格( 无统一标准  松耦合性数据处理  商业数据  迁移成本(物理分散、逻辑集中)  信息安全
编号:20161017091822854    类型:共享资源    大小:8.15MB    格式:PPT    上传时间:2016-10-17
  
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