云计算是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展,是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序,再交由多台服务器所组成的庞大系统经计算分析之后将处理结果回传给用户。通过云计算技术,网络服务提供者可以在数秒之内,处理数以千万计甚至亿计的信息,达到和“超级计算机”同样强大的网络服务。云计算系统的建设目标是将原来运行在PC上、或单个服务器上的独立的、个人化的运算转移到一个数量庞大的服务器“云”中,由这个云计算系统来负责处理用户的请求,并输出结果,它是一个以数据运算和处理为核心的系统。
一、云计算系统体系架构
云计算系统架构模型可分为3层:访问层、应用接口层和基础管理层。访问层包括个人空间服务、运营空间租赁;企事业单位或SMB实现数据备份、数据归档、集中存储、远程共享;视频监控、IPTV等系统的集中存储,网站大容量在线存储等。应用接口层可以将云计算能力封装成一套标准的接口服务,包括网络(广域网或互联网)接入、用户认证、权限管理;公用API接口、应用软件、web service等。基础管理层负责对云计算的资源进行管理,采用合适的算法调度资源,提供高效的服务,包括集群系统、分布式文件系统、并行计算等。
二、云计算系统的技术
从云计算系统的架构模型,可以看出:对于开发一个云计算系统,必须掌握以下几点技术:高可靠的系统集群技术,并行计算技术,分布式文件系统,稳定舒适的终端等。
支撑云计算系统运行的是集群系统,由多台同构或异构的计算机连接起来协同完成特定的任务就构成了集群系统。在这样的工作环境下就构成了计算的分布性,被解决的问题划分出的模块是相互关联的,若是其中一块算错了,那么必定会影响到其他模块,对于数据计算的准确性就要依赖集群系统了。随着云计算的兴起,越来越多的人会考虑云计算系统中处理的数据的准确稳定问题。采用高可靠的系统保护用户得到准确的数据才有利于公司的发展,更有利于云计算的发展,否则就会失去所有的客户。为了自身的发展,云计算服务商首先得提供一套高可靠的计算机集群系统。
云计算系统核心技术:并行计算。并行计算(Parallel Computing)是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程,是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题,即将被求解的问题分解成若干个部分,各部分均由一个独立的处理机来并行计算。并行计算系统既可以是专门设计的、含有多个处理器的超级计算机,也可以是以某种方式互连的若干台独立计算机构成的集群。通过并行计算集群完成数据的处理,再将处理的结果返回给用户。
分布式文件系统的设计应满足透明性、并发控制、可伸缩性、容错以及安全需求等。客户端对于文件的读写不应该影响其他客户端对同一个文件的读写。分布式文件系统需要做出复杂的交互,尽量保证文件服务在客户端或者服务端出现问题的时候能正常使用是非常重要的。分布式文件系统能提供备份恢复机制以保证了分布式处理的可靠性。如Google的GFS(Google File System),隐藏下层负载均衡,冗余复制等细节,对上层程序只提供一个统一的文件系统API接口,中心是一个Master节点,根据文件索引,找寻文件块。
作为一个云计算系统,是为需要的人提供服务和计算,而服务和计算都在“云”中,“云”对用户来说是个黑盒子,用户可以看作一个云网络虚拟出来的操作系统,不需要知道它的内部实现,只需要根据“云”内的各种服务来实现自己的业务,而业务的使用和展现都在终端。现阶段,通过浏览器几乎覆盖了所有的网络操作,浏览器现在已经成为了用户和“云”进行交互的主要工具,云计算系统通过浏览器向用户提供服务。随着云计算的发展,当云计算运用到为非浏览器终端提供服务时,会出现非浏览器终端。面对不同用户的需求,要开发不同的终端,提供更加高效的服务。
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