云计算技术概述

云计算技术概述（精选8篇）

1.云计算技术概述 篇一

 整数：

十 => 二：连续除２，逆向取余

十 <= 二：位权展开，各项求和  小数：

十 => 二：连续乘２，正向取整

十 <= 二：位权展开，各项求和 6．八进制• 基 数：“8”

• 数字符号：0、1、2、3、4、5、6、7 • 规 则：逢八进一

（2）和二进制及十进制之间的转换： • 八、十进制间的转换 连续除8 ；按位权展开 • 二、八进制间的转换

八 => 二：一分为三

八 <= 二：三位组合

分组方式：整数部分从右向左；小数部分从左向右 7．十六进制（1）表示方法：

• 基 数：“16”

• 数字符号：0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、A、B、C、D、E、F • 规 则：逢16进一（2）•

十六、十进制间的转换 连续除16；按位权展开 • 二、十六进制间的转换 16 => 二：一分为四 16 <= 二：四位组合

分组方式：整数部分从右向左；小数部分从左向右

8．进制总结：任意（R）进制•每种进位制都有固定的数码——基数

•按基数进位或借位——逢R进一 •用位权值来计数

位权值：在任何进位计数制中，数码所处的位置不同，代表的数值大小也不同。对每一个数位赋予的位值，在数学上叫做“权”。•位权与基数的关系：位权的值等于基数的若干次幂。

（KnKn－1...K1K0 ．K－1K－2...K－m）R ＝ Kn×Rn＋Kn－1×Rn－1＋...＋K1×R1＋K0×R0 ＋K－1×R－1＋K－2×R－2+„＋K－m×R－m

•人们用字母B、O、D、H分别表示二、八、十、十六进制 9．整数

（1）整数的概念：

不使用小数点，或者说小数点始终隐含在个位数的右面.因此整数也叫做“定点数”。（2）整数的分类：

•不带符号的整数(unsigned integer)，一定是正整数 取值范围：8位 0～255，16位 0～65535，•带符号的整数(signed integer)，既可表示正整数，又可表示负整数。使用最高位(最左面的一位)作为符号位：

“0”---正数，“1”---负数，其余各位表示数的值 取值范围：8位 －127～＋127(－27+1 ～ ＋27－1)例如： 00101011=＋43, 10101011=－43（3）整数的表示

 原码：带符号整数的二进制表示方法 优点：简单、直观

缺点：减法运算较繁，不便于CPU的运算处理 有＋0(00000000)和－0(100000000) 反码：负数的一种表示方式

除符号位外，其余部分在原码的基础上按位取反。 补码：在计算机中，负数使用补码表示 在反码的基础上，末位加“1” 10．实数（浮点数）（1）实数的概念：

•既有整数部分又有小数部分的数 •整数和纯小数只是实数的特例。（2）实数的表示

•任何一个实数总可以表达成一个乘幂和一个纯小数之积。实数 = 尾数 × 2阶码 56.725=(0.56725)× 102 －0.0034756=(－0.34756)× 10－2 •二进制数的情况完全类同，例如： 1001.011=(0.1001011)× 2100 －0.0010101=(－0.10101)× 2－10 课堂小结

本次课程的主要知识点有: 比特的概念；比特的逻辑运算规则；字节的概念；比特存储的常用单位；二进制、八进制、十六进制的概念，及进制的本质含义；各进制之间的转换方法；原码，反码及补码的概念及其表示方法；浮点数的概念及其表示方法。

其中比较难的知识点有：

二进制的概念；

原码、反码及补码的概念及其表示方法；

原码与补码之间的互相转换。

作业：

1、什么是比特？比特是如何表示和存储的？

2、存储器的容量是如何度量的？有哪些不同的度量单位？

3、二、八、十、十六进制之间是如何转换的？

4、整数在计算机内的表示有几种方式？计算机中实数是如何表示的？

2.云计算技术概述 篇二

关键词：云计算,大数据,数据容灾

1 概述

当代云计算数据中心的存储节点数量少则几十万多则上百万,在规模如此庞大的海量存储系统中,节点失效或磁盘损毁已然成为一种常态,此外,由于网络设备或者传输线路故障等原因导致的数据丢失或短时不可用现象也常有发生。如果用户或企业不能随时随地存取自己所需的数据,甚至发生数据丢失的现象,将大大影响客户满意度,甚至给企业带来巨大的经济损失,因此,必须采取有效措施及相关技术策略来保证云端数据的可靠存储。

2 云端数据中心拓扑结构

云端数据中心是大数据存储的基础平台,数据的可靠性及访问效率与网络节点的拓扑结构紧密相关。按节点功能类型的不同,可将数据中心节点的拓扑结构分成三种类型[[1]:1以server(服务器)为为中央节点的星型结构;2以switch(交换机)为中央节点的星型结构;3混合结构。三种拓扑结构的特点如下:

以server为中央节点的结构将多台server通过传输介质直接互连起来,在这种结构中,server兼任switch的角色,一方面承担数serverserver据的加工处理工作,另一方面承担分组的存储转发工作,以server为中心的结构增加了服务器之间的网络带宽,摆脱了对交换机的server过度依赖,提高了吞吐量;但是server之间的链路带宽的不均衡增加了布网的复杂度。

以switch为中央节点的结构将各台server通过switch进行互连,switch和server各司其职,switch负责分组的路由转发,server负switchserverswitchswitchserver责数据的存储加工,这种结构布网简单,操作方便,可扩展性强,在现代企业数据中心应用较广泛;但以交换机为中心的结构存在底层server利用率低、switch资源浪费较为严重、网络带宽容量有限、灵活性差等缺点。

混合结构是以上两种结构的一种扩展,其设计融合了这两种结构的优点并有效避开了各自的缺陷。

3 云端数据容灾技术

容灾技术是云端大数据可靠存储的一种关键技术,良好的容灾策略不但能有效提升大数据存储系统的可靠性,还有助于提升系统的访问效率。容灾策略一般都采用冗余备份技术来实现,以确保当出现某种突发状况导致存储系统中的文件、数据、片段丢失或者严重损坏时,系统可准确而快速地访问冗余数据来维持系统的稳定运行[2]。一般来说,容灾技术按策略的不同主要分两种:1复制冗余策略;2纠删编码冗余策略。

3.1 复制冗余策略

复制冗余策略为系统中的每一个数据都建立一个或多个副本,并把若干个副本分散存储在不同的网络节点上,当遇到某个数据损毁或失效不能正常使用时,可通过访问最近的存储节点来获取与原件完全一致的副本数据[3]。基于复制的冗余策略主要关注2个方面的问题:(1)副本数量设置;(2)数据放置方法。

3.1.1副本数量设置

副本系数设置主要采取两种方式: 1静态设置副本数量,目前主流的分布式文件系统Hadoop的HDFS、谷歌的GFS都采用3副本策略,这种静态设置方法操作简单,但灵活性差;2随机动态设置副本数量,即系统根据数据的访问频率、出错概率及网络状况等动态因素随机地确定副本系数,动态地删除或添加副本,这种动态机制能大大增加存储空间的利用率,但动态计算过程增加了系统的开销;

3.1.2数据放置方法

巧妙的数据放置方法能通过提高并行访问量来提升云端大规模数据的访问效率,目前,数据放置方法一般采用顺序放置和随机放置[4]。

1顺序放置方法把数据副本按顺序分布存储在不同节点上,使得排列数目相对较少,针对系统的随机失效有一定的防护性,顺序放置方法技术简单、易于实现和维护,但在具体应用时,因失效具有很强的相关性,局部的网络故障或节点失效就有可能导致整个机架的数据不可访问。

2随机放置方法是在可放置节点中随机地选择一系列节点来存放数据副本,此方法能够降低关联对系统可靠性带来的负面影响,但在实际应用中,由于节点的存储、计算能力各不相同、数据的访问热度也不尽一致,往往达不到理想的均衡负载效果。

3.2纠删编码冗余策略

3.2.1技术原理

纠删编码最初是为通信领域中有损信道的数据传输而设计,因其同时能允许多个数据帧丢失而被引用到分布式存储系统,负责数据的查错和纠错,以提高系统的可靠性。如下图1所示,其技术原理为:首先要把待存储的数据对象D分割成一系列大小相等的数据块D1、D2、D3、、Dn,然后将这n块数据编码映射为m块编码块K1、K2、k3、…、Km,读取数据时,只要获取足够数量的编码块,就可以恢复出原始数据[5]。

按不同的编码方式可将纠删码分为以下三种类型: 1LDPC编码;2阵列编码;3RS编码。

3.2.2 LDPC编码

LDPC码是从蒙特卡洛及图论演进而成的编译码技术,因其稀疏检验矩阵(少量元素是1,其余部分全是0)特性,被研究者广泛用于设计复杂度低的解码算法,LDPC码可以有效提升系统的容灾能力,但是构造不规则码字的难度也相应成倍地增加。

3.2.3阵列编码

阵列码的编译码过程只涉及基础的二进制异或运算,技术实现相对容易,而且在采用同等编译码的前提下,阵列码比RS码更能有效地提高系统的可靠性,与此同时保持其计算域不变大,阵列码技术一直是大数据可靠存储关键技术的研究热点,被广泛的应用于磁盘阵列及网格存储系统中。

3.2.4 RS编码

RS码是一种高效的纠错码,既可以纠正突发错误,又可以纠正随机错误,在通信领域中有极其广泛的应用,近年来,随着大数据存储技术的快速、多元化发展,有研究者对RS编码行了改造,并将其应用于数据存储领域以提高系统的容错性。

4 云端系统节能减耗技术

数据存储是各种云计算服务赖以施展的基础,在云计算环境下,底层数据中心节点的规模庞大,使得数据存储成本极高,主要源于添置各种网络硬件设施(大型服务器、交换机、路由器等)以及支付各种存储设备的高额电能消耗等。高涨的能耗开销不但增加了系统的运营及维护成本,更催化了大气温室效应,严重破坏了自然界的生态环境,因此,不论从服务商盈利的角度,还是从环境保护的角度出发,节能减耗技术都显得尤为必要。

3.云计算和云数据管理技术 篇三

关键词：云计算；云数据；数据管理；研究

中图分类号：TP315

随着网络技术的快速发展与创新，当前国内计算机互联网技术已深入各行各业以，为人们的生产生活带来益处的同时也带来了很多非常严重的问题，因此应当对其加强重视。云计算的出现，不仅将基础设施建设、资源存储以及网络资源等，以服务形式免费提供给用户应用，同时还改变了传统用户应用计算机的操作模式。因此，在当前的形势下，加强对云计算和云数据管理技术的研究，具有非常重大的现实意义。

1 云计算及其特征分析

云计算诞生于引擎搜索平台，它的出现主要是因初期阶段的互联网企业没有雄厚的资金，所以只能寻求一种高效、低成本的通用计算技术。云计算是通过虚拟化的互联网系统，是一种可以实现资源化、易扩展以及动态性的计算方式。云计算具有操作简单等优点，用户无需对云计算本身有太多的了解，即便是用户不知道什么是云计算，也可以直接进行基础设施控制。同时，云计算模式下，可快速获得用户所需的信息和服务内容，并且对用户所需的资源进行统一的部署，通过用户需求对计算机进行扩展，通过用户付费情况问计算机用户提供互联网服务。云计算系统通过IP网络连接，将大量拥有低成本运算的单元进行超大型组建，其中管理软件和云计算平台是云计算系统的核心组成部分。目前，国内多数大型互联网企业都采用云计算来为用户提供服务，而且随着云计算的快速发展，资源整合服务、虚拟化技术、IT资源服务等，都采用了云计算及云数据管理技术。

云计算的特征主要表现为付费性、管理性、友好性、良好性、扩展性以及存储性和分布式等，同时还具有经济性、多样服务性、高可用性、可靠性以及编程模型高层次性。其中，经济性表现为：组建一个具有商业机特性的超级计算机通常需要非常多的资金，而一个拥有非常多商业机的集群只需超级计算机费用的很小一部分；多样服务性表现为：它可根据用户支付金额的多少来决定用户所享受的服务级别；服务提供性表现为用户和云计算之间是透明的，用户要想实现机制服务不需要知道云计算的细节和具体机制，一样能够获得想要的服务；高可用性表现为系统通过计算机的高性能、海量存储来提升服务，并让云计算对失效节点的检测实现自动化，有效排除失效节点，以确保云计算正确性；可靠性主要表现为：云计算是由大量的计算机组成商用群来实现用户所需要的数据处理，因此计算机越多，出错率就会越高，但是云计算是采用存储分布式和数据冗余的软件方式，所以数据正确性有保证，这在很大程度上有效地避免了大量应用硬件情况的发生；对于编程模型的高层次性而言，其主要表现为云计算由高层次模型编程组成，用户通过自行简单学习，可编写属于自己的、满足自己要去的程序。

2 云数据管理技术

2.1 Dynamo技术

Dynamo技术不仅具有存储系统的分布式、数据库和高可用行，而且还具有专有存储系统的键值结构、Hash表分布式，因此Dynamo可直接提供底层支持与AWS，并且可不用暴露于外网。Dynamo技术的优点是通过它所提供的N、R、W三个使用参数，并根据自己来调整需求进行的实例，Risk、Project Voldemort以及Apache Cassandra是比较典型的Dynamo技术，其中N表示的是副本个数，R表示的是可达到读取一致、读取成功的个数，W表示的是认为写入成功的个数，但并不要求副本个数全部成功，当读取成成的个数加上写入成功大于副本个数，就可以保证最终的数据一致性，当读取成成的个数加上写入成功小于副本个数，则不可以保证最终的数据一致性。此外，Dynamo对于不同版本对象进行的处理功能、记录功能也是支持的，它的工作原理是将不同版本的应用提供给自己，并让自己达到比对方更加灵活的目的。

2.2 Big Table技术

Big Table是一个规模超过1024TB的巨大表，它是根据MapRedcu以及GFS，建立起来的一种拥有大型数据库的分布式，其工作原理是将需要处理的数据形成一个巨大的表格。同时，Big Table还是一种拥有数据扩展功能所设计的管理结构化分布式数据存储系统，这就使Big Table的数据可达到巨大化规模，比如有非常多的计算机用户需要到达Petabytes服务器的规模数据，而现在非常多的互联网都是用Big Table来建立应用程序。其中，比如典型的是Hadoop Hbase，其利用Big Table基础模型。Big Table是由时间戳、列关键字、行关键字所形成三维定位的单元格，以及一个拥有排序、多维以及稀疏MAP等共同组成，单元格所显示的是字符串。

2.3 GFS技术

GFS是一个拥有文件分布式的大型系统，它主要为云计算提供具有大量的存储空间，GFS技术通常与Big Table、Chubby等技术联合应用，可形成一个需解决的方案。GFS技术应用过程中，将整个节点系统分成数据块服务器、主服务器以及客户端三大类，其中数据块服务器是为系统提供存储的具体装置，它将数据转换成文件直接存放在Chunk Server之中，Chunk Server数目通常与GFS规模成正比关系，即Chunk Server数目越多，则GFS规模就会越大；主服务器是用来管理GFS的节点，它主要是保存系统提供元数据，同时也是GFS系统中文件处理中心，对整个系统文件进行管理；客户端可以提供一种形式库文件，它为系统提供一组应用程序专用的访问接口，并且接口可以不用按照POSIX规范进行，当需要连接时，直接和库文件所在的库进行连接，直接从库文件中找到需要调用的库函数。

3 结束语

在初级阶段，互联网企业还没有足够的资金，只能寻求一种高能效低成本的通用性计算技术云，在该种条件下才出现了云计算与云管理技术。云计算是通过虚拟化的互联网来实现资源化和动态性管理的一种计算方式，云数据管理技术主要有Dynamo技术、Big Table技术以及GFS技术，本文主要对以上技术进行了分析研究，其中Dynamo技术是通过它所提供的N、R、W三个使用参数，并根据自己来调整需求进行的实例；Big Table技术是将需要处理的数据形成一个巨大处理对象的表格，还是一种拥有数据扩展功能所设计的管理结构化分布式数据存储系统；、而GFS技术是一个拥有文件分布式的大型系统，它主要为云计算提供具有大量的存储空间。

参考文献：

[1]刘正伟，文中领，张海涛.云计算和云数据管理技术[J].计算机研究与发展，2012（4）：26-31.

[2]孟燕，郭冬梅.云计算及其数据存储与管理技术研究[J].信息技术与信息化，2012（7）：73-76.

4.云计算关键技术论文 篇四

云计算技术应用于实际之后，能够有效的提升各种新型企业的经营管理效率，企业各管理部门整合数据资源过程中不可趋势的环节。当前阶段，云计算技术在各行业的应用不但提升了企业的工作效率，而且为人们的生产生活带来了极大的便利。IDC系统在运行的模式是一种是融合了集中式收集和数据存储以及数据处理等多项功能单位的综合管理系统，其在同云计算技术融合之后，能够有效实现系统的应用价值。因此，依托云计算技术的IDC系统在应用于实践后着较高的经济价值和社会效益。

1云计算技术的概述

云计算是一种在实际应用过程中提供便捷、可靠网络访问的全新模式，它根据使用量来进行付费，能够快速对计算机资源进行有效的资源配置，并根据用户的需要将资源快速的提供给用户，实现了各种网络资源的智能化服务，而且，还大大节省了管理成本的投入。云数据管理系统的运作是借助先进云计算技术的有力支撑才得以实现的，在云计算技术的支撑下，网络数据遵从管理系统的统一调配，实现了网络数据的储存、检索、调用[1]。云计算技术在时下的应用，为信息时代的互联网产业创造了全新的发展环境，铸造了更为广阔的发展舞台，可谓是对互联网产业的发展奠定了基础。云计算技术的应用实践经验表明，云计算技术在数据的部署和任务的调度上都具有比较强的节能效果，基于此开发出的绿色云数据动态聚集法能够与IDC系统进行良好的融合，且取得了不俗的应用反馈。

2云计算技术在IDC系统中的实际应用分析

2。1云计算技术在IDC系统中的应用

所谓的IDC系统又称为互联网数据中心系统，其可视为一种全新的产业运作模式。从技术框架的角度看来，IDC管理系统是一种基于现有物理机房体系实现资源分配的综合性数据化管理系统。在通信产业平台的建设方面，IDC系统一个主流的发展趋势是整合以Hadoop为开源的云计算技术。IDC系统在同云计算技术结合后能够在云计算技术的支撑下通过网络数据虚拟化技术加以辅助，从而有效的强化IDC系统的分布式存储能力。如今，我国IDC业务在各领域铺展开来，适用的企业变得越来越多，其不但能够对互联网终端数据使用效果形成有力保障，而且能够有效的避免IDC系统在以往应用中出现的数据平台“崩溃”现象。可以说，云计算技术在IDC系统中具有很强的现实应用价值。

2。2云计算技术和IDC系统的构建

云计算技术和IDC系统的有机结合能够最大程度的发挥出两者自身的优势，取得做好的效益。依托云计算技术的`IDC系统能够将服务器、存储设备以及应用软件等资源以标准化的形式服务于客户，具体可分为管理层、物理层、虚拟层、业务层这四种构架形式。在构架的物理层上包含有存储设备、宽带网络设备以及实体服务器等内容，这些可充分的给运营商IDC准备好物理资源，而虚拟层则是主要进行物理层设备的虚拟化，使其成为一个总的基础设施资源，这样能够对海量数据进行存储，并能够实现管理好资源的分配;而在管理层上则是主要发挥管理的调控作用，实现对IDC业务的支持，做好计费管理、安全管理以及动态部署等工作。

2。3云计算技术在IDC系统中应用的优势

IDC系统是一种较为特殊的商业运作模式，其维持正常运作离不开云计算技术的支持。总的看来，云计算技术可以对原始网络数据信息进行定位处理，实现数据的备份和数据迁移的准备。此外，云计算技术还能够对数据信息处理的过程进行高效的智能化评估，这将会对数据的信息查询和调配处理做好充足的准备。其中，进行云数据管理的查询技术应用时，也需要用到云计算技术的数据控制环节。在实际应用中，由于进行互联网技术平台的服务或整合时，涉及资源对象的规模非常大，而且所用服务器的数量也非常多。在不同环境和地点运行IDC系统，运行中的服务器难以实现服务器设备的有效地管理。面对当下数据资源的内容不断扩容，整个IDC系统持续提供高品质服务的难度越来越大，这时候云计算技术的支撑作用的应用价值就变得尤为显著[2]。

3云计算技术在IDC系统中的实现

对IDC系统有效的实现商业运作和商业服务的研究，能够了解和明确云计算技术在IDC系统中的应用。就当前云计算技术在IDC系统中实际的应用情况而言，最具实用性和扩展性是云数据的查询技术，其能够在异构环境中实现有效的运行，通过丰富而灵活的用户接口，做到对不同用户差异化需求的全方位满足。现有环境下，IDC系统的运作模式存在一些的特殊性，即便拥有云计算技术的有效支撑，仍需要积极的适应当下发展趋势积极的进行探索和创新，以便更好的实现商业化，不断实现运行模式的创新，积极的去寻找有利于巩固现有运行模式的渠道和方法。从IDC系统的整个发展过程看来，它是我国实现高科技技术做支撑进行商业模式创新的一个缩影，在实现的过程中需要增加对相关技术内核的调试工作，以便更好的去适应现代企业发展的需要，更好的与企业发展进行融合。IDC系统在同云计算系统融合后能够达到强强联合的现实效果，从而极大的促进了IDC系统的发展[3]。

4结束语

我国的计算机技术在当下固有的科学技术中拥有无可比拟的技术优势，这些为云计算技术在网络通讯领域的发展提供了良好的契机和广阔的平台。随着我国的网络规模在不断扩大，急需一种崭新的高水平运行管理模式来承载主机托管、资源调配、故障排除等工作，基于云计算技术的IDC系统能够较好的满足当下的需求，呈现出较高的经济价值。

参考文献

[1]赵彤林，宗华。云计算技术在IDC系统中的应用与实现研究[J]。通讯世界，(7)：76―76。

[2]孔莹。浅析云计算技术在IDC系统中的应用与实现[J]。中国新通信，(2)：30―30。

5.云计算及其安全技术学习心得 篇五

作为一个云计算技术研究的工作人员，通过本课程的学习加深了我对云计算及其安全技术的认识。主要的心得体会如下：

随着科学技术的迅速发展，现代信息化建设对信息量的要求越来越高，传统IT技术已不能满足要求，高效率、低成本地对海量数据进行存储和处理的云计算技术就应运而生。云计算[1]是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通过互联网来提供动态易扩展虚拟化的资源。云计算将赋予互联网更大的内涵，更多应用能以互联网服务的方式交付和运行；同时也扩大了IT软硬件产品应用的外延和改变了软硬件产品的应用模式。云计算是一种新的商业模式，带动IT产业格局的变化，为全球信息技术产业带来全新的发展机遇，同时也深刻影响世界经济的发展。

我国政府高度重视对云计算的发展，把云计算列为重点发展的战略性新兴产业。2012年9月，为了加快推进云计算技术创新和产业发展，科技部发布了《中国云科技发展“十二五”专项规划》。权威机构预测，未来三年中国云计算产业链的产值规模将达到2000亿元。《2013-2017年中国云计算产业发展前景与投资战略规划分析报告》指出，近年来企业在不断增加其云服务资产，并已经准备好开始集成工作；调查发现超过74%的企业客户计划用服务提供商来实现系统集成。同时，随着我国智慧城市建设的铺开，以及各地方的公有云和大型企业私有云建设的快速开展，中国云计算市场规模将进一步增大。

云计算技术的快速发展，用户对其可靠性和安全性有了越来越多的需求。根据美国研究公司Gartner发布的《云计算安全风险评估》的报告称云计算服务存在着如下七大潜在的安全风险[8]，安全问题依然不容忽视：可审查性、特权用户的接入、数据隔离和加密、数据恢复、数据位置、长期生存性以及调查支持持特定的调查。

云计算安全技术主要表现在身份的保护、基础设施的保护和信息数据的保护三个方面。第一个方面就是身份的保护。对于身份安全来说，用户需要强认证机制，一般考虑ID和密码的保护。在云环境中需要身份认证技术，才能实现云服务和应用的安全迁移；第二个方面是基础架构的安全保护。基础架构主要包括软硬件、网络设备、操作系统和应用环境等。对基础架构安全来说，要确保基础架构的安全是一项非常大的挑战。这就需要非常强的可信链条，这个可信链条不仅包括硬件安全，还有因特网、操作系统、虚拟化等，整个链条都要有非常强的可信性；第三个方面就是数据和信息的安全保护。对于数据和信息的安全保护也有两个方面，既数据的完整性和信息的保密性。数据的完整性主要指数据在被访问的时候，不应该被随意篡改、增加或删减。信息的保密性指信息只能是有权限的人才能阅读。这方面的技术主要有分布式的密钥管理技术、密钥的加密技术以及DLP技术等。

6.云计算技术概述 篇六

作者：用友UAP云计算专家 何冠宇

关键词：用友UAP，何冠宇，云计算，云管理，数据中心 摘要：企业通过云计算实现了数据中心的虚拟化，包括网络和存储资源均实现虚拟化，这使原本的IT系统更加简单、高效。但是，企业的核心资产是其应用、数据和服务，传统的数据中心解决方案对此覆盖度不足。我们需要重新思考云计算技术！

云计算这个时髦的词汇自从2007年提出来之后，得到了产业界的极力追捧，几乎涵盖了IT产业的方方面，覆盖范围非常广，例如IAAS、PAAS、SAAS、移动互联网、大数据、商业分析等等。云计算在以互联网服务为主要商业模式的企业中取得了极大的成功，现在越来越多的企业希望采用云计算技术，助力企业的商业模式创新。

企业通过云计算实现了数据中心的虚拟化，这使原本的IT系统更加简单、高效。但是，企业的核心资产是其应用、数据和服务，传统的数据中心解决方案对此覆盖度不足。我们需要重新思考云计算技术！这需要以应用和数据为中心，提高数据中心的资源利用率、降低整体成本、优化管理，响应业务的快速变化，并实现系统伸缩自如。下面我将在用友UAP云管理平台的开发经验与大家分享。

用友UAP云计算专家 何冠宇

用友UAP云管理平台是一个面向基础设施的资源管理平台，全面的管理企业的计算资源、存储资源和网络资源。从功能上来说包括了对物理基础设施、虚拟设施、部署方案和策略、模板、备份与恢复以及系统监控和诊断等方面的全面管理控制，并在系统诊断分析、应用自动化、可信计算、安全、计量、计费等方面按照规划稳定推进，保持系统的兼容性，是企业的放心选择。在设计上，用友UAP云管理平台秉承了软件定义数据中心的理念，采用开放API的架构。企业能够根据应用的需要，动态的申请、获取、调整、迁移应用所需要的资源，实现数据中心的应用驱动。

用友UAP云管理平台实现虚拟化的数据中心，主要利用了虚拟化技术，包括计算虚拟化、网络虚拟化和存储虚拟化。为了适应不同虚拟化技术的需要，在技术上采用了插件化的架构，能够支持多种虚拟化技术的适配接入，目前在计算上支持VMWare、KVM、XEN等、存储上支持NFS、ISCSI、FC、FCoE等，网络上支持桥、OpenVSwitch以及VMWare的网络虚拟化技术。

用友UAP云管理平台，同时满足多租户、多项目的组织需要，能够对虚拟的计算资源、虚拟磁盘卷、虚拟用户网络及相关的网络服务（如DNS、DHCP、路由、防火墙、负载均衡）按照租户或者项目的维度管理。更具特色的是，虚拟设施管理能够轻易的以低成本的方式，建立多层次的虚拟数据中心，极大的简化了多层次网络的互联、互通以及安全相关的实施和配置。虚拟设施管理还提供了混合云的服务模式，实现企业既有的数据中心与虚拟数据中心的融合。

用友云管理平台具有良好的弹性，可以垂直扩展和水平扩展，因此用友云管理平台能够支持大规模数据中心云维护的需要。对于小数据中心，只管理数十台机器，一台单独的管理服务器即可满足需要。对于大型的企业数据中心或者基础设施云服务商，可能需要管理数百台、上千台甚至数万台服务器，而且数据中心的使用者数量也可能非常庞大。这种情况下单服务器部署架构明显的不能满足要求，这时候可以通过扩展管理服务器的方式进行管理扩容，不仅可以管理更多的数据中心资源，而且支持大规模的用户对数据资源分配的要求。

UAP Cloud的伸缩性

传统的数据中心，管理和监控实施复杂，但是通过用友云管理平台的管理监控功能，能够对物理设备性能、虚拟设施性能、资源使用情况、用量分配情况、系统事件、资源管理活动等各个方面全面的进行监管，保障系统稳定健康的运行。

7.云计算技术概述 篇七

云计算是由企业界开始发展, 然后才进入学术界引起重视的, 这与网格计算相反。经过对迄今为止的云计算相关学术论文进行统计分析后, 显示学术界对于云计算的研究主要集中在云技术关键技术方面。云计算研究的关键技术包括虚拟机、安全管理、数据管理、云监测、能耗管理和计算模型等。云计算的计算模型是研究如何针对某类应用特点提出效率更高的编程方式, 目前云计算模型众多, 而Hadoop是一个开源的分布式系统基本架构, 正日益成为具有较强实用性的开发平台, 淘宝就是国内率先使用Hadoop的公司之一。

1 云计算关键技术

1.1 虚拟机

虚拟机是云计算的关键技术之一。目前在云计算中使用的主要虚拟机之一就是VMware Infrastructure。它是一个虚拟数据中心操作系统, 可以将离散的硬件资源统一起来以创建共享平台。其优点有: (1) 整合服务器以降低IT成本; (2) 暗哨计划内和计划外停机以改进业务连续性; (3) 运行较少的服务器并且动态关闭不使用的服务器。

1.2 安全管理

云计算是计算机资源的整合, 通过云计算设施中的任何一台计算机, 任何隐私信息都能够被找到。云计算安全问题已经成为急需解决的重要问题。其中, Siani Persion等提出了在云计算服务设计过程中保护用户隐私的一些设计原则: (1) 发送尽量少的个人信息到云中, 或者对系统进行分析后只对一小部分个人信息进行必要的收集和采集; (2) 采用安全措施防止未授权的访问、复制、使用或者修改个人信息来保护云中的个人信息; (3) 最大限度地实现用户控制。在云计算环境中, 让用户完全控制个人信息是比较困难的。要加强对个人信息的控制:一可以允许用户控制最重要的个人信息;二可以委托信任的第三方来管理; (4) 允许用户对个人信息的使用进行选择, 即加入、退出机制; (5) 明确以及限制数据使用的目的。个人信息必须被身份明确的人使用和处理; (6) 有反馈机制。即设计人及界面清楚地表明云服务中采取的安全措施, 用其向用户提供安全提示。

1.3 数据管理

云计算具有计算能力可变、数据储存在不信任的主机上、数据是远程复制等3个特点。从这3个特点分析而出, 只有两种数据管理应用程序可能适合部署到云计算中:一是和事务处理相关的数据管理系统;另一种是和分析相关的数据管理系统。前者未采用共享的体系结构, 在进行远程数据复制时很难满足ACID的需求, 同时在不信任的主机上存储数据也有比较大的风险。ACID要求对于基于分析的数据管理系统来说不是必须的, 同时可以保证敏感数据在分析之外, 从而保证其安全。因此, 基于分析的数据管理系统应该很合适部署到云计算环境中去。

1.4 云监测和能耗管理

云监测是随着云计算的推广、云设施不断增加、为了更好地体现云计算的强大计算处理能力而设置的对虚拟机监控的能力;能耗管理是如何节省云设施中计算设施所需要的能源、有效整合资源、降低成本。

1.5 云计算的计算模型

现行的分布式计算系统可以提供强大的计算能力, 但非专业用户并不能有效地利用, 一个庞大的任务很可能由于初学者的偶然操作导致性能的大幅下降。为了解决这些问题, 应该提供给用户一个高度抽象的产品系统, 这些就是云计算的计算模型。提到云计算模型, 就不得不说一个开源框架, 那就是Hadoop。

Hadoop是一个分布式系统基本架构, 由Apache开发, 使用户在不了解分布式底层细节的情况下, 开发分布式程序。简单点说, Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。

Hadoop实现了一个分布式文件系统 (Hadoop Distributed File System) , 简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点, 并且设计用来部署在低廉的硬件上。而且它提供高传输率来访问应用程序的数据, 适合那些有着超大数据集的应用程序。HDFS放宽了POSIX标准的要求, 这样可以流的形式访问文件系统中的数据。

Hadoop采用Master/Slave结构 (如图1) , 会有一台Master, 主要负责Name Node的工作以及Job Tracker的工作, JobTracker的主要职责就是启动、跟踪和调度各个Slave的任务执行。还会有多台Slave, 每一台Slave通常具有Data Node的功能并负责Task Tracker的工作。Task Tracker根据应用要求来结合本地数据执行Map任务以及Reduce任务。

2 Windows下使用Hadoop实例的研究

2.1 Windows下使用Hadoop的环境配置:

(1) 安装Hadoop前, 首先需要安装Cygwin

Cygwin是一个在Windows平台上运行的Unix模拟环境, 提供了shell支持。安装中需要选中Net category中的openssh, 如图2所示。

(2) 配置Windows系统变量

新建系统变量CYGWIN, 变量值为ntsec tty编辑系统变量里的Path变量, 加入C:cygwinbin

(3) 安装Java, 即安装jdk, 配置JAVA环境变量。

2.2 单机模式

(1) 启动Cygwin, 解压缩Hadoop安装包, 例如Hapoop安装包位于e:下, 则解压命令为$tar-zxvf/cygdrive/e/hadoop-0.19.2.tar.gz。

解压默认目录在C:cygwinhomeuser文件夹下。

(2) 编辑C:cygwinhomeAdministratorhadoop-0.19.2conf里的hadoop-env.sh, 将JAVA_HOME变量设置成JDK安装目录, 如果路径中有空格, 需要把Program Files改成Progra~1。如图3。

(3) 配置完后即可运行Word Count实例。

在C:cygwinhomeAdministratorhadoop-0.19.2下创建一个输入目录input, 新建2个本文文件:

txt1.txt:yangshenyuan hello world hello hadooop

txt2.txt:yangshenyuan bye hadoop

然后运行实例, 并将结果输出到output目录下:

$bin/hadoop jar hadoop-0.19.2-examples.jar wordcount in put output

执行结果如图4所示:

2.3 伪分布模式

(1) 编辑文件conf/hadoop-site.xml

(2) 安装配置SSH

启动cygwin, 执行命令:$ssh-host-config。

当询问"Should privilege separation be used"时, 输入no;当询问"Do you want to install sshd as a service?"选yes;当提示"Enter the value of CYGWIN for the daemon:[ntsec]"时, 选择ntsec。

提示sshd服务已经在本地系统安装完毕。输入命令$net start sshd, 启动SSH, 或者在Windows服务项里启动CYGWIN sshd。

然后执行$ssh-keygen来生成密钥对, 然后一直回车键确定。这样会把生产的密钥对保存在.ssh目录下。使用命令将RSA公钥加入到公钥授权文件authorized_keys中:

最后执行$ssh localhost, 就可以实现无需密码的SSH连接。

(3) Hadoop运行

运行World Count实例。在本地文件系统上建立input目录, 放入若干文件并复制到HDFS的目录下, 在重命名为in, 并运行:

out为数据处理完成后输出目录, 默认在Hadoop根目录下。任务执行完, 用以下命令查看分布式文件系统上数据处理的结果:

(4) 停止Hadoop进程, 命令如下:

2.4 完全分布式模式

完全分布式模式步骤有以下几步:

(1) 修改所有机器的C:WINDOWSsystem32driversetchos ts文件, 加入各机器的IP地址及对应的主机名

(2) 在所有机器上配置相同的帐号grid

(3) 在所有的机器上进行SSH配置

执行$ssh-keygen生产密钥对并保存:

在grid1上执行以下代码:

再分别进入grid2和grid3的.ssh目录, 更改authorized_keys文件的权限, 命令如下:

(4) 所有机器上配置Hadoop

编辑conf/master, 修改master的主机名, 每个主机名一行, 在这里就是grid1。编辑conf/slaves, 加入所有slaves主机名, 即grid2和grid3。把hadoop复制到其他主机。命令如下:

访问http://grid1:50070可以查看Name Note以及整个分布式文件系统的状态, 访问http://grid1:50060可以查看Task Tracker的运行状态。

运行完数据处理, 查看结果和关闭Hadoop的操作和伪分布模式相同。

3 结束语

虽然Hadoop支持Windows, 但官网上同时声明Hadoop尚未在Windows下严格测试, 建议只作为开发平台。

而且, 格式化Hadoop文件系统是Hadoop启动的第一步, 每次格式化前, 要清空$HADOOP_HOMEtmp目录下的所有文件, 因为Hadoop格式化时会重新建立Name Note ID, 而tmp里还包含上次格式化留下的信息。格式化虽然清空了Name Note的数据, 但是保留了Date Note的数据, 这样会导致启动失败。

另外, 在{HADOOP_HOME}logs目录下, Name Node、Data N ode、Secondary Name Node、Job Tracker、Tasktracker各有一个日志文件, 当出现故障时, 分析这些文件也许会有帮助。

参考文献

[1]S PEARSON.Taking Account of Privacy when Designing Cloud Computing Servcices[C].The2009ICSE Workshop on Softuare En-gineering Challenges of Cloud Computing, UK, 2009.

[2]李国杰.信息服务网格—第三代Internet[J].计算机世界, 2001 (40) .

[3][美]怀特.Hadoop权威指南 (中文版) [M].周傲英, 曾大聃, 译.北京:清华大学出版社, 2010.

[4]PENG LIU, YAO SHI, FRANCIS C M.Lau, Cho Li Wang, San Li, Grid demo proposal:AntiSpamgird[J].IEEE International Confer-ence on Cluster Computing, Hong Kong, 2003 (12) .

8.云计算技术概述 篇八

“我的直观感觉是，2013年基本上算是公有云市场的一个分界线，在此之前关于云计算说得多而做得少，而在此之后情形则反过来，宣传之声少了，而成功案例多了起来。” 华云数据华北&华东区销售副总裁杨戈告诉记者。杨戈是一位资深的云计算业内人士，从2010年正式进入云计算领域，从事云计算相关的销售工作，对于云计算市场的起起伏伏感受更为直接。

来自云计算市场的一些数据也与杨戈的直观感受非常一致。根据IDC预测，中国公有云市场未来几年将保持高速增长，预计到2018年，中国云计算市场将达到20亿美元。在云计算市场快速成长之际，加快产品的研发和新产品的推出成为云服务厂商的当务之急。

在华云数据，这个工作很大程度上落在了CTO郑军头上：郑军不仅要确保推出满足企业需求的高效、安全、可靠的产品，同时还要根据市场的走向做好技术储备，期望做出引领型的创新产品。郑军介绍说，华云数据对公有云和私有云市场都有期许。在公有云市场，重点是深化扩展华云数据的产品线，将云主机等以计算为主的产品和服务，拓展到存储、数据分析以及一些更复杂的产品和服务。而在私有云市场，华云数据则在高性能计算、自动化运维、数据存储等领域面向不同行业推出富有特色的企业级私有云解决方案。

显然，要提供涵盖从底层的虚拟化解决方案到复杂的Web服务，而且是真正企业级服务，挑战是不言而喻的。郑军坦言最大的挑战是在短时间内追上世界最顶尖的云计算技术，这就对人才构成了很大需求，对于华云数据这样快速成长的团队，人才招聘也成为郑军的一个“心病”。

“云计算是软件行业的皇冠，短期之内掌握核心技术，锻造出有竞争力的产品，这是我们最大的挑战。”郑军在接受采访时表示，“对于华云数据而言，我们没有像微软、AWS那样庞大的研发资源，因此，在产品研发上必须做到专而精，从而建立起与行业巨头不对称的技术优势。”

正是基于这些原因，华云数据把突破点选在云服务的行业深度上。特别是在私有云市场，突出行业特色和自己有较多客户积累的行业，比如制造，同时，不断推进产品的升级。采访中郑军透露，2016年1月初华云数据发布了新一代针对私有云市场的解决方案，这也将为华云数据开拓私有云市场提供更有力的“武器”。

这里值得一提的是华云数据之前的IDC服务商的身份，这也成为华云数据开拓IDC这个行业市场的一个独特优势。杨戈介绍说，由于土地、带宽等资源的限制，以及人力成本的不断升高，传统IDC经营越来越困难，IDC的云化是大势所趋。华云数据在转型云服务商之前就是IDC服务商，因此对IDC服务商的痛楚更有体会，在帮助IDC服务商转型云服务商时也更有针对性，成功率更高。

实际上，为了更好地拓展传统IDC市场，华云数据不只是提供云计算相关的技术和解决方案，帮助其运营，还能在资金上给予IDC服务商支持，从而帮助它们顺利转型。