云计算和大数据基础知识

云计算与大数据基础知识

一、云计算是什么?

云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！

云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。

云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。

用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。

云计算的核心理念是资源池。

二、云计算的基本原理

云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。

打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。

三、云计算的特点

1、支持异构基础资源

云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。

2、支持资源动态扩展

支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的

机制，资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下，可以启动闲置资源，纳入系统中，提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下，则可以将业务集中起来，而将其他闲置的资源转入节能模式，从而在提高部分资源利用率的情况下，达到其他资源绿色、低碳的应用效果。

3、支持异构多业务体系

在云计算平台上，可以同时运行多个不同类型的业务。异构，表示该业务不是同一的，不是已有的或事先定义好的，而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。

4、支持海量信息处理

云计算，在底层，需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层，需要能够同时支持各类众多的异构的业务;而具体到某一业务，往往也需要面对大量的用户。由此，云计算必然需要面对海量信息交互，需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。

5、按需分配，按量计费

按需分配，是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术，可以实现计算资源的同构化和可度量化，可以提供小到一台计算机，多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算，在云计算平台实现按需分配后，按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。

四、云计算按运营模式分类

1、公有云

公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过Internet 使用，可能是免费或成本低廉的。

优点：A、安全。云计算提供了最可靠、最安全的数据存储中心，用户不用再担心数据丢失、病毒入侵等麻烦。B、方便。云计算对用户端的设备要求最低，使用起来也最方便。C、数据共享。云计算可以轻松实现不同设备间的数据与应用共享。D、无限可能。云计算为我们使用网络提供了几乎无限多的可能。

2、私有云

私有云(Private Clouds)是为一个客户单独使用而构建的，因而提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制。该公司拥有基础设施，并可以控制在此基础设施上部署应用程序的方式。私有云可部署在企业数据中心的防火墙内，也可以将它们部署在一个安全的主机托管场所。

优点：A.数据安全；B.服务质量稳定；C.充分利用现有硬件资源和软件资源；D. 不影响现有IT管理的流程——假如使用公有云的话，将会对IT部门流程有很多的冲击，比如在数据管理方面和安全规定等方面。

3、混合云

混合云融合了公有云和私有云，是近年来云计算的主要模式和发展方向。私有云主要是面向企业用户，出于安全考虑，企业更愿意将数据存放在私有云中，但是同时又希望可以获得公有云的计算资源，在这种情况下混合云被越来越多的采用，它将公有云和私有云进行混合和匹配，以获得最佳的效果，这种个性化的解决方案，达到了既省钱又安全的目的。

五、云计算按服务模式分类

一般来讲，云计算平台服务模式为如下的架构，如图 1 所示。

图1 云计算平台架构

最下的一层是IaaS(Infrastructure-as-a- Service)：基础设施即服务，提供CPU，网络，存储等基础硬件的云服务。

再上一层是PaaS(Platform-as-a- Service)：平台即服务，提供类似于操作系统层次的服务与管理。

最后一层是SaaS(Software-as-a- Service)：软件即服务，就是我们所熟悉的软件即服务。事实上SaaS 的概念的出现要早于云计算，只不过云计算的出现让原来的SaaS 找到了自己更加合理的位置。本质上，SaaS 的理念是：有别的传统的许可证付费方式( 比如购买Windows Office)，SaaS 强调按需使用付费。

六、云计算基础架构

1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的，或者叫做“专机专用”系统。

这种部署模式主要存在的问题有以下两点：

硬件高配低用。考虑到应用系统未来3～5年的业务发展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。

整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大，更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。

这种部署模式，造成了每套硬件与所承载应用系统的“专机专用”，多套硬件和应用系统构成了“烟囱式”部署架构，使得整体资源利用率不高，占用过多的机房空间和能源，随着应用系统的增多，IT资源的效率、扩展性、可管理性都面临很大的挑战。

2、云计算基础架构

图3云计算基础架构

云基础架构在传统基础架构计算、存储、网络硬件层的基础上，增加了虚拟化层、云层：

虚拟化层：大多数云基础架构都广泛采用虚拟化技术，包括计算虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化等。通过虚拟化层，屏蔽了硬件层自身的差异和复杂度，向上呈现为标准化、可灵活扩展和收缩、弹性的虚拟化资源池;

云层：对资源池进行调配、组合，根据应用系统的需要自动生成、扩展所需的硬件资源，将更多的应用系统通过流程化、自动化部署和管理，提升IT效率。

相对于传统基础架构，云基础架构通过虚拟化整合与自动化，应用系统共享基础架构资源池，实现高利用率、高可用性、低成本、低能耗，并且通过云平台层的自动化管理，实现快速部署、易于扩展、智能管理，

七、桌面云（桌面虚拟化）

1、桌面虚拟化是指：支持企业级实现桌面系统的远程动态访问与数据中心统一托管的技术。一个形象的类

比，就是今天，我们可以通过任何设备、在任何地点，任何时间访问在网络上的我们的邮件系统，或者网盘；

而未来我们可以通过任何设备，在任何地点，任何时间访问在网络上的属于我们个人的桌面系统。

2、桌面虚拟化是在物理服务器上安装虚拟主机系统，由虚拟主机系统模拟出操作系统运行所需要的硬件资

源，如：CPU、内存、网卡、存储等。操作系统运行在这些虚拟的硬件资源之上，可以达到多个操作系统共享物理服务器的硬件资源，从而提高资源利用率。虚拟桌面的存储和执行（包括操作系统、应用程序和用户数据）都集中在数据中心，用户使用终端设备通过远程协议（如：RDP、ICA、PCoIP）进行访问。桌面虚拟化将所有桌面虚拟机在数据中心进行托管并统一管理；同时用户能够获得完整PC的使用体验。用户可以通过瘦客户端，或者类似的设备在局域网或者远程访问获得与传统PC一致的用户体验。是一种仅将操作系统桌面呈现在用户面前的技术，由服务器端完成运算。可以结合服务器虚拟化和应用虚拟化进行。

3、特点

（1）快速、灵活部署：按需申请、快速发放、无需搬运沉重的PC主机，统一接入、随时随地访问；

（2）提高资源利用率：统一管理后台数据中心资源，并统一进行调度管理，将资源的利用率最大化；

（3）数据存放安全可靠：数据存放在后台数据中心，安全可靠。并且访问虚拟桌面时在网络上传输的都是图片信息，不易被他人通过网络窃取信息；

（4）维护便利：瘦终端无须软件维护；虚拟桌面维护工作可在后台统一进行，非常便利；

（5）节能减排：采用桌面虚拟化系统，因“瘦终端”功耗很低，同时，数据中心的资源利用率又较高，因此，可达到节省成本、节能减排的目标。

八、什么是大数据？

“大数据”是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

九、大数据的特征

大数据特征定义为4V，即规模性（Volume）、高速性（Velocity）、多样性（Variety）和价值性（Value）。

1.规模性（Volume）

数据巨大的数据量以及其规模的完整性，非结构化数据规模比结构化数据增长快，数据的存储量和产生量巨大，数据具有完整性。

2.高速性（Velocity）

实时分析产生的数据流以及大数据。现实中对数据的实时性要求较高，能够在第一时间抓到事件发生的信息。

3.多样性（Variety）

多样性指有多种途径来源的关系型和非关系型数据。有很多不同的形式，除了简单的文本分析外，还可以对机器数据、图像、视频、点击流以及其他任何可用的信息进行分析。利用大数据多样性的原理就是：保留一切对你有用的你需要的信息，丢弃那些你不需要的信息。发现那些有关联的数据，加以收集、分析、加工，使其变成可以利用的信息。

4.价值性（Value）

合理利用低密度价值的数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。

十、大数据相关的技术

1、云技术

大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。

两者的关系：没有大数据的信息积淀，则云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地；没有云计算的处理能力，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。

图4 大数据与云计算的关系

2、分布式处理技术

分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务。

3、存储技术

大数据存储要求实现存储虚拟化。存储虚拟化是目前为止提高存储效率最重要、最有效的技术手段。它为现有存储系统提供了自动分层和精简配置等提高存储效率的工具。拥有了虚拟化存储，用户可以将来自内部和外部存储系统中的结构化和非结构化数据全部整合到一个单一的存储平台上。当所有存储资产变成一个单一的存储资源池时，自动分层和精简配置功能就可以扩展到整个存储基础设施层面。在这种情况下，用户可以轻松实现容量回收和容量利用率的最大化，并延长现有存储系统的寿命，显著提高IT系统的灵活性和效率，以满足非结构化

4、感知技术

大数据的采集和感知技术的发展是紧密联系的。以传感器技术，指纹识别技术，RFID技术，坐标定位技术等为基础的感知能力提升同样是物联网发展的基石。全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，都会产生海量的数据信息。

十一、工业大数据

工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、设备故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等各个方面。

工业生产线物联网分析大数据应用：现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反生产规定、零部件故障）等。例如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

十二、大数据对企业管理的影响

1、大数据对企业管理思想的影响

大数据时代的来临改变了企业的内外部环境，引起了企业的变革与发展。企业越来越智能化，管理实现了信息化。企业中的数据收集、传输利用需要现代管理思想的支撑。

大数据环境下的企业管理应当以人为本，在实践的基础上运用现代信息化技术，采用柔性管理，将数据当作附加资产来看待。企业运营离不开数据的支撑，企业管理当中如果不能够深刻认识到大数据的重要性，仅仅以公司短期盈利作为目标，是缺乏战略性的思考。有效的利用数据分析结果，提前进行预测，抓住市场先机、顾客需求，就能主动赢得市场，才能在企业管理与销售业绩上创造出更大的财富。

2、大数据对企业管理决策的影响

大数据背景下的数据分析利用是企业决策的关键。首先，大数据的决策需要大市场的数据。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案选择、决策方案制定和评估等决策实施过程，对企业的管理决策产生影响。大数据决策的特点体现在数据驱动型决策，大数据环境下的管理决策对于企业不仅是一门技术，更是一种全新的决策方式、业务模式，企业必须适应大数据环境对管理决策的新挑战。

决策方式。管理决策层根据大数据分析结果发现和解决问题、预测机遇与挑战、规避风险。这就要求决策层具有较高的决策水平。由于大数据背景下需要企业全员的参与，动态变动环境下，决策权力更加分散才有利于企业做出正确的决策。这就要求企业的组织更加趋于扁平化。

3.大数据对企业人力资源管理的影响

人力资源是企业中最宝贵的资源，是企业创造核心竞争力的基础。基于大数据技术，企业将大大提高人力资源管理的效率和质量。有效的加快人力资源工作从过去的经验管理模式向战略管理模式的转变。

公司从员工招聘到绩效考核与培训，积累了大量的各类非线性数据，这些数据都是无形的资产，利用大数据技术，将这些数据进行整合分析利用，能够为企业带来巨大贡献。首先，在员工招聘上，只需将单位用人要求与员工各项能力数据相匹配，结合人力资源招聘的经验，便可轻松选出符合要求的员工。其次，在绩效考核上，进行标准化管理，将员工日常的各类数据进行分析，设定等级标准，即可得出客观公正的考核结果。这大大排除了绩效管理的主观性与不全面性。最后，根据大数据的分析结果，针对不同员工区别培训，更有效率的提高了培训水平。

4.大数据对企业财务管理的影响

大数据使财务管理的模式和工作理念颠覆性的改变。首先，财务管理更加稳健。公司将各类财务数据在大数据技术下进行发掘，提纯出更多有用的财务信息，及早的发现财务风险，为管理决策者提供重要的决策依据，做出正确的决断。其次，财务数据的处理更加及时高效。财务数据在企业日常运营当中举足轻重，企业的各项交易都依赖于财务数据的分析，企业基于大数据，通过对财务数据的分析和处理，能够改进财务管理工作的运行模式，并且是有效率的，企业资金资本运作成本降低和压缩了，利润相应提高了。企业资源最丰富的积累，最基础的财务数据，通过大数据技术进行对财务数据整理和分析，实现了企业价值增值。

十三、服务器分类

1、台式服务器（塔式服务器）

台式服务器也称为“塔式服务器”。有的台式服务器采用大小与普通立式计算机大致相当的机箱，有的采用大容量的机箱，像个硕大的柜子。低档服务器由于功能较弱，整个服务器的内部结构比较简单，所以机箱不大，都采用台式机箱结构。这里所介绍的台式不是平时普通计算机中的台式，立式机箱也属于台式机范围，这类服务器在整个服务器市场中占有相当大的份额。

优点：塔式服务器它的外形以及结构都跟我们平时使用的立式PC差不多，由于服务器的主板扩展性较强、插槽也多出一堆，所以个头比普通主板大一些，因此塔式服务器的主机机箱也比标准的ATX机箱要大，一般都会预留足够的内部空间以便日后进行硬盘和电源的冗余扩展。

由于塔式服务器的机箱比较大，服务器的配置也可以很高，冗余扩展更可以很齐备，所以它的应用范围非常广，应该说目前使用率最高的一种服务器就是塔式服务器。

缺点：目前常见的入门级和工作组级服务器基本上都采用这一服务器结构类型，不过由于只有一台主机，即使进行升级扩张也有个限度，所以在一些应用需求较高的企业中，单机服务器就无法满足要求了，需要多机协同工作，而塔式服务器个头太大，独立性太强，协同工作在空间占用和系统管理上都不方便，这也是塔式服务器的局限性。不过，总的来说，这类服务器的功能、性能基本上能满足大部分企业用户的要求，其成本通常也比较低，因此这类服务器还是拥有非常广泛的应用支持。

2、机架式服务器

机架式服务器的外形看来不像计算机，而像交换机，有1U（1U=1.75英寸）、2U、4U等规格。机架式服务器安装在标准的19英寸机柜里面。这种结构的多为功能型服务器。

图6 机架式服务器

优点：作为为互联网设计的服务器模式，机架服务器是一种外观按照统一标准设计的服务器，配合机柜统一使用。可以说机架式是一种优化结构的塔式服务器，它的设计宗旨主要是为了尽可能减少服务器空间的占用，而减少空间的直接好处就是在机房托管的时候价格会便宜很多。

很多专业网络设备都是采用机架式的结构（多为扁平式，就像个抽屉），如交换机、路由器、硬件防火

4U，5U，7U）几种标准的服务器。机柜的尺寸也是采用通用的工业标准，通常从22U到42U不等；机柜内按U的高度有可拆卸的滑动拖架，用户可以根据自己服务器的标高灵活调节高度，以存放服务器、集线器、磁盘阵列柜等网络设备。服务器摆放好后，它的所有I/O线全部从机柜的后方引出（机架服务器的所有接口也在后方），统一安置在机柜的线槽中，一般贴有标号，便于管理。

缺点：机架式服务器因为空间比塔式服务器大大缩小，所以这类服务器在扩展性和散热问题上受到一定的限制，配件也要经过一定的筛选，一般都无法实现太完整的设备扩张，所以单机性能就比较有限，应用范围也比较有限，只能专注于某一方面的应用，如远程存储和Web服务的提供等

3、刀片式服务器

刀片式服务器是一种HAHD（High Availability High Density，高可用高密度）的低成本服务器平台，是专门为特殊应用行业和高密度计算机环境设计的，其中每一块“刀片”实际上就是一块系统母板，类似于一个个独立的服务器。在这种模式下，每一个母板运行自己的系统，服务于指定的不同用户群，相互之间没有关联。不过可以使用系统软件将这些母板集合成一个服务器集群。在集群模式下，所有的母板可以连接起来提供高速的网络环境，可以共享资源，为相同的用户群服务。刀片式服务器目前最适合群集计算和IxP提供互联网服务。

图7 刀片服务器

优点：

（1）大大降低运行管理费用

（2）高处理能力密度，节省宝贵空间和占地费用

（3）耗电低，降低电费

（4）可靠性设计更加完善，减少停机时间

（5）电缆连接点大大减少

（6）冗余交换模块和电缆连接

缺点：

（1）刀片服务器比机架式服务器更节省空间，同时，散热问题也更突出，往往要在机箱内装上大型强力风扇来散热。

（2）工具成本高昂：刀片机箱成本昂贵，可以插入14块或16块服务器，适合10台服务器以上的应用环境。

十四、云存储

云存储系统是指通过集群技术、网格计算或分布式文件系统等技术，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统，云存储就是将存储资源放到云上供人存储的技术，使用者可以在任何时间、任何地方，透过任何可联网的装置连接到云上方便存取数据。云存储系统的所有设备对用户来说都是透明的，任何地方的任何一个经过授权的使用者都可以通过任何接入线缆与云存储连接，对云存储进行数据访问。

存储层是云存储最基础的部分。存储设备可以是FC光纤通道存储设备，可以是NAS和iSCSI等IP存储设备，也可以是SCSI或SAS等DAS存储设备。云存储中的存储设备往往数量庞大且分布在不同地域。彼此之间通过广域网、互联网或者FC光纤通道网络连接在一起。

存储方式主要有：DAS、NAS、SAN。

1、DAS存储（直连式存储Direct-Attached Storage）

图8 DAS存储

DAS存储在我们生活中是非常常见的，尤其是在中小企业应用中，DAS是最主要的应用模式，存储系统被直连到应用的服务器中，在中小企业中，许多的数据应用是必须安装在直连的DAS存储器上。

DAS存储更多的依赖服务器主机操作系统进行数据的IO读写和存储维护管理，数据备份和恢复要求占用服务器主机资源（包括CPU、系统IO等），数据流需要回流主机再到服务器连接着的磁带机（库），数据备份通常占用服务器主机资源20-30%，因此许多企业用户的日常数据备份常常在深夜或业务系统不繁忙时进行，以免影响正常业务系统的运行。直连式存储的数据量越大，备份和恢复的时间就越长，对服务器硬件的依赖性和影响就越大。

直连式存储与服务器主机之间的连接通道通常采用SCSI连接，随着服务器CPU的处理能力越来越强，存储硬盘空间越来越大，阵列的硬盘数量越来越多，SCSI通道将会成为IO瓶颈；服务器主机SCSI 的ID资源有限，能够建立的SCSI通道连接有限。

无论直连式存储还是服务器主机的扩展，从一台服务器扩展为多台服务器组成的群集(Cluster)，或存储阵列容量的扩展，都会造成业务系统的停机，从而给企业带来经济损失，对于银行、电信、传媒等行业7×24小时服务的关键业务系统，这是不可接受的。并且直连式存储或服务器主机的升级扩展，只能由原设备厂商提供，往往受原设备厂商限制。

2、NAS存储（网络接入存储Network-Attached Storage）

图9 NAS存储

NAS存储也通常被称为附加存储，顾名思义，就是存储设备通过标准的网络拓扑结构(例如以太网)添加到一群计算机上。NAS是文件级的存储方法，它的重点在于帮助工作组和部门级机构解决迅速增加存储容量的需求。如今用户采用NAS较多的功能是用来文档共享、图片共享、电影共享等等，而且随着云计算的发展，一些NAS 厂商也推出了云存储功能，大大方便了企业和个人用户的使用。

NAS产品是真正即插即用的产品。NAS设备一般支持多计算机平台，用户通过网络支持协议可进入相同的文档，因而NAS设备无需改造即可用于混合Unix/Windows NT局域网内，同时NAS的应用非常灵活。

但NAS又一个关键性问题，即备份过程中的带宽消耗。与将备份数据流从LAN中转移出去的存储区域网（SAN）不同，NAS仍使用网络进行备份和恢复。NAS 的一个缺点是它将存储事务由并行SCSI连接转移到了网络上。这就是说LAN除了必须处理正常的最终用户传输流外，还必须处理包括备份操作的存储磁盘请求。

3、SAN存储（存储区域网络Storage Area Network）

图10 SAN存储

存储区域网络，从名字上我们也可以看出，这个是通过光纤通道交换机连接存储阵列和服务器主机，最后成为一个专用的存储网络。SAN经过十多年历史的发展，已经相当成熟，成为业界的事实标准（但各个厂商的光纤交换技术不完全相同，其服务器和SAN存储有兼容性的要求）。

SAN提供了一种与现有LAN连接的简易方法，并且通过同一物理通道支持广泛使用的SCSI和IP协议。SAN 不受现今主流的、基于SCSI存储结构的布局限制。特别重要的是，随着存储容量的爆炸性增长，SAN允许企业独立地增加它们的存储容量。SAN的结构允许任何服务器连接到任何存储阵列，这样不管数据置放在那里，服务器都可直接存取所需的数据。因为采用了光纤接口，SAN还具有更高的带宽。

如今的SAN解决方案通常会采取以下两种形式：光纤信道以及iSCSI或者基于IP的SAN，也就是FC SAN和IP SAN。光纤信道是SAN解决方案中大家最熟悉的类型，但是，最近一段时间以来，基于iSCSI的SAN解决方案开始大量出现在市场上，与光纤通道技术相比较而言，这种技术具有良好的性能，而且价格低廉。

SAN真正的综合了DAS和NAS两种存储解决方案的优势。例如，在一个很好的SAN解决方案实现中，你可以得到一个完全冗余的存储网络，这个存储网络具有不同寻常的扩展性，确切地说，你可以得到只有NAS存储解决方案才能得到的几百T字节的存储空间，但是你还可以得到块级数据访问功能，而这些功能只能在DAS解决方案中才能得到。对于数据访问来说，你还可以得到一个合理的速度，对于那些要求大量磁盘访问的操作来说，SAN显得具有更好的性能。利用SAN解决方案，你还可以实现存储的集中管理，从而能够充分利用那些处于空闲状态的空间。更有优势的一点是，在某些实现中，你甚至可以将服务器配置为没有内部存储空间的服务器，要求所有的系统都直接从SAN（只能在光纤通道模式下实现）引导。这也是一种即插即用技术。

SAN确实具有这些伟大的优点，那么，SAN的缺陷在哪里？SAN有两个较大的缺陷：成本和复杂性，特别是在光纤信道中这些缺陷尤其明显。使用光纤信道的情况下，合理的成本大约是1TB或者2TB大概需要五万到六万美金。从另一个角度来看，虽然新推出的基于iSCSI的SAN解决方案大约只需要两万到三万美金，但是其性能却无法和光纤信道相比较。在价格上的差别主要是由于iSCSI技术使用的是现在已经大量生产的头发千兆以太网硬件，而光纤通道技术要求采用特定的设备，价格昂贵。

因为SAN解决方案是从基本功能剥离出存储功能，所以运行备份操作就无需考虑它们对网络总体性能的影响。SAN方案也使得管理及集中控制实现简化，特别是对于全部存储设备都集群在一起的时候。最后一点，光纤接口提供了10公里的连接长度，这使得实现物理上分离的、不在机房的存储变得非常容易。

SAN网络最重要的三个组成部分就是：设备接口(如SCSI、光纤通道、ESCON等)、连接设备(交换机、网关、路由器、Hub等)和通信控制协议(如IP和SCSI等)。这三个组件再加上附加的存储设备和服务器，构成一个SAN 系统。

十五、网络设备

1、交换机

交换机（switch）是一种在通信系统中完成信息交换功能的设备。

交换机的主要功能包括物理编址、网络拓扑结构、错误校验、帧序列以及流控。目前交换机还具备了一些新的功能，如对VLAN（虚拟局域网）的支持、对链路汇聚的支持，甚至有的还具有防火墙的功能。

（1）核心交换机

核心交换机并不是交换机的一种类型，而是放在核心层（网络主干部分）的交换机叫核心交换机。核心交换机应当全部采用模块化结构，必须拥有相当数量的插槽，具有强大的网络扩展能力，以保护原有的投资。

在企业网和教学网中，一般会将三层交换机用在网路的核心层，用三层交换机上的千兆埠或百兆埠连接不同

路由功能也多是围绕这一目的而展开的，所以它的路由功能没有同一档次的专业路由器强。毕竟在安全、协议支持等方面还有许多欠缺，并不能完全取代路由器工作。

图11 核心交换机

（2）光纤交换机

光纤交换机是一种高速的网络传输中继设备，它较普通交换机而言采用了光纤电缆作为传输介质。光纤传输的优点是速度快、抗干扰能力强。

光纤交换机特别适合于信息点接入距离超出五类线接入距离、需要抗电磁干扰以及需要通信保密等场合适用的领域包括：住宅小区FTTH宽带接入网络；企业高速光纤局域网；高可靠工业集散控制系统（DCS）；光纤数字视频监控网络；医院高速光纤局域网；校园网络。

图12 光纤交换机

（3）接入层交换机

常将网络中直接面向用户连接或访问网络的部分称为接入层，将位于接入层和核心层之间的部分称为分布层或汇聚层。接入交换机一般用于直接连接电脑，汇聚交换机一般用于楼宇间。汇聚相当于一个局部或重要的中转站，核心相当于一个出口或总汇总。原来定义的汇聚层的目的是为了减少核心的负担，将本地数据交换机流量在本地的汇聚交换机上交换，减少核心层的工作负担，使核心层只处理到本地区域外的数据交换。

图13 接入层交换机

（4）光纤收发器

光纤收发器，是一种将短距离的双绞线电信号和长距离的光信号进行互换的以太网传输媒体转换单元，在很多地方也被称之为光电转换器（Fiber Converter）。产品一般应用在以太网电缆无法覆盖、必须使用光纤来延长传输距离的实际网络环境中，且通常定位于宽带城域网的接入层应用；如：监控安全工程的高清视频图像传输；同时在帮助把光纤最后一公里线路连接到城域网和更外层的网络上也发挥了巨大的作用。

2、路由器

路由器（Router），是连接因特网中各局域网、广域网的设备，它会根据信道的情况自动选择和设定路由，以最佳路径，按前后顺序发送信号。路由器是互联网络的枢纽，"交通警察"。目前路由器已经广泛应用于各行各业，各种不同档次的产品已成为实现各种骨干网内部连接、骨干网间互联和骨干网与互联网互联互通业务的主力军。

路由器和交换机之间的主要区别就是交换机发生在OSI参考模型第二层（数据链路层），而路由发生在第三层，即网络层。这一区别决定了路由和交换机在移动信息的过程中需使用不同的控制信息，所以说两者实现各自功能的方式是不同的。

路由器（Router）又称网关设备（Gateway）是用于连接多个逻辑上分开的网络，所谓逻辑网络是代表一个单独的网络或者一个子网。当数据从一个子网传输到另一个子网时，可通过路由器的路由功能来完成。因此，路由器具有判断网络地址和选择IP路径的功能，它能在多网络互联环境中，建立灵活的连接，可用完全不同的数据分组和介质访问方法连接各种子网，路由器只接受源站或其他路由器的信息，属网络层的一种互联设备。

(1)从结构上分为“模块化路由器”和“非模块化路由器”。

模块化路由器主要是指该路由器的接口类型及部分扩展功能是可以根据用户的实际需求来配置的路由器，这些路由器在出厂时一般只提供最基本的路由功能，用户可以根据所要连接的网络类型来选择相应的模块，不同的模块可以提供不同的连接和管理功能。例如，绝大多数模块化路由器可以允许用户选择网络接口类型，有些模块化路由器可以提供VPN等功能模块，有些模块化路由器还提供防火墙的功能，等等。目前的多数高端路由器都是模块化路由器。

非模块化路由器都是低端路由器，平时家用的即为这类非模块化路由器。该类路由器主要用于连接家庭或ISP 内的小型企业客户。它不仅提供SLIP或PPP连接，还支持诸如PPTP和IPSec等虚拟私有网络协议。这些协议要能在每个端口上运行。

(2)从功能上划分，可将路由器分为“骨干级路由器”，“企业级路由器”和“接入级路由器”。

a、骨干级路由器是实现企业级网络互连的关键设备，它数据吞吐量较大，非常重要。对骨干级路由器的基本性能要求是高速度和高可靠性。为了获得高可靠性，网络系统普遍采用诸如热备份、双电源、双数据通路等传统冗余技术，从而使得骨干路由器的可靠性一般不成问题。

b、企业级路由器连接许多终端系统，连接对象较多，但系统相对简单，并且数据流量较小，对这类路由器的要求是以尽量便宜的方法实现尽可能多的端点互连，同时还要求能够支持不同的服务质量。

c、接入级路由器主要应用于连接家庭或ISP内的小型企业客户群体。

图15 路由器

云计算基础知识整理复习过程

1.云计算是对（ D ）技术的发展与运用 A. 并行计算 B网格计算 C分布式计算 D三个选项都是 2. IBM在2007年11月退出了“改进游戏规则”的（ A ）计算平台，为客户带来即买即用的云计算平台。 A. 蓝云 B. 蓝天 C. ARUZE D. EC2 3.微软于2008年10月推出云计算操作系统是（ C ） A. Google App Engine B. 蓝云 C. Azure D. EC2 4. 2008年，（ A ）先后在无锡和北京建立了两个云计算中心 A. IBM B. Google C. Amazon D. 微软 5.将平台作为服务的云计算服务类型是（ B ） A. IaaS B.PaaS C.SaaS D.三个选项都不是 6.将基础设施作为服务的云计算服务类型是（ A ） A. IaaS B.PaaS C.SaaS D.三个选项都不是 7. IaaS计算实现机制中，系统管理模块的核心功能是（ A ） A. 负载均衡 B 监视节点的运行状态 C应用API D. 节点环境配置 8.云计算体系结构的（ C ）负责资源管理、任务管理用户管理和安全管理等工作 A.物理资源层 B. 资源池层 C. 管理中间件层 D. SOA构建层 9. 云计算按照服务类型大致可分为以下类（ A、B、C ） A.IaaS B. PaaS C. SaaS D.效用计算 10. 下列不属于Google云计算平台技术架构的是（ D ） A. 并行数据处理MapReduce B.分布式锁Chubby C. 结构化数据表BigTable D.弹性云计算EC2 11. 在目前GFS集群中，每个集群包含（ B ）个存储节点 A.几百个 B. 几千个 C.几十个 D.几十万个 12. 下列选项中，哪条不是GFS选择在用户态下实现的原因（ D ） A.调试简单 B.不影响数据块服务器的稳定性 C. 降低实现难度，提高通用性 D. 容易扩展 13. GFS中主服务器节点存储的元数据包含这些信息（ BCD ） A.文件副本的位置信息 B.命名空间 C. Chunk与文件名的映射 D. Chunk副本的位置信息 14. 单一主服务器（Master）解决性能瓶颈的方法是（ ABCD ） A.减少其在数据存储中的参与程度 B. 不适用Master读取数据 C.客户端缓存元数据 D. 采用大尺寸的数据块 15. （ B ）是Google提出的用于处理海量数据的并行编程模式和大规模数据集的并行运算的软件架构。 A. GFS B.MapReduce C.Chubby D.BitTable 16. Mapreduce适用于（ D ） A. 任意应用程序 B. 任意可在windows servet2008上运行的程序 C.可以串行处理的应用程序 D. 可以并行处理的应用程序 17. MapReduce通常把输入文件按照（ C ）MB来划分 A. 16 B32 C64 D128 18. 与传统的分布式程序设计相比，Mapreduce封装了（ ABCD ）等细节，还提供了一个简单而强大的接口。 A. 并行处理 B. 容错处理 C. 本地化计算 D. 负载均衡 19.（ D ）是Google的分布式数据存储于管理系统 A. GFS B. MapReduce C. Chubby D.Bigtable 20.在Bigtable中，（ A ）主要用来存储子表数据以及一些日志文件 A. GFS B. Chubby C.SSTable D.MapReduce 21. Google APP Engine使用的数据库是（ C ） A. 改进的SQLServer B. Orack C. Date store D. 亚马逊的SimpleDB

云计算_知识点2

1 云计算的计算模式为( B/C ). 2（分布式）是公有云计算基础架构的基石。 3（虚拟化）是私有云计算基础架构的基石。 4（并行计算）是一群同构处理单元的集合，这些处理单元通过通信和协作来更快地解决大规模计算问题 5（集群）在许多情况下，能够达到99.999%的可用性。 6 网格计算是利用（因特网）技术，把分散在不同地理位置的计算机组成一台虚拟超级计算机。 7 B/S网站是一种（3层架构）的计算模式。 8 云计算就是把计算资源都放到上（因特网）。 9（云用户端）提供云用户请求服务的交互界面，也是用户使用云的入口，用户通过Web浏览器可以注册、登录及定制服务、配置和管理用户。打开应用实例与本地操作桌面系统一样。 10（服务目录）帮助云用户在取得相应权限（付费或其他限制）后可以选择或定制的服务列表，也可以对已有服务进行退订的操作，在云用户端界面生成相应的图标或列表的形式展示相关的服务。 11（管理系统和部署工具）提供管理和服务，能管理云用户，能对用户授权、认证、登录进行管理，并可以管理可用计算资源和服务，接收用户发送的请求，根据用户请求并转发到相应的相应程序，调度资源智能地部署资源和应用，动态地部署、配置和回收资源。12（监控端）监控和计量云系统资源的使用情况，以便做出迅速反应，完成节点同步配置、负载均衡配置和资源监控，确保资源能顺利分配给合适的用户。 13（服务器集群）提供虚拟的或物理的服务器，由管理系统管理，负责高并发量的用户请求处理、大运算量计算处理、用户Web应用服务，云数据存储时采用相应数据切割算法采用并行方式上传和下载大容量数据。 14用户可通过（云用户端）从列表中选择所需的服务，其请求通过管理系统调度相应的资源，并通过部署工具分发请求、配置Web应用。 15 在云计算技术中，（中间件）位于服务和服务器集群之间，提供管理和服务即云计算体系结构中的管理系统。 16虚拟化资源指一些可以实现一定操作具有一定功能，但其本身是（虚拟）的资源，如计算池，存储池和网络池、数据库资源等，通过软件技术来实现相关的虚拟化功能包括虚拟环境、虚拟系统、虚拟平台。 17SaaS是（软件即服务）的简称。 18 PAAS是（平台即服务）的简称。 19 IaaS是（基础设施即服务）的简称。 20虚拟化层对应（硬件即服务）结合Paas提供硬件服务，包括服务器集群及硬件检测等服务。 21虚拟机最早在（20世纪70年代）由IBM研究中心研制。 22利用公共网络来构建的私人专用网络称为（VPN）。 23OSI模型共（7 ）。 24（IAAS ）是指用户可通过Internet获取IT基础设施硬件资源。 25（RAID5 ）有校验数据，提供数据容错能力 26基于光纤交换机的（SAN ）是利用Fibre Channel Switch为主干，建成的交连网络系统。

大数据与云计算的区别与关系

大数据与云计算的区别与关系 胡经国 一、大数据与云计算的区别 大数据与云计算是两个有着本质区别的科学概念和范畴。它们主要在其定义和特点（特性或特征）以及体系架构、理论技术、服务模式和应用领域等方面都具有本质的区别。对此，本文作者已经或将要作专文论述，在此仅例举一二。 1、定义区别 根据著名的麦肯锡全球研究所给出的定义，大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低4大特征。 而云计算则是指一种基于互联网的计算模式；通过这种模式，共享的软硬件资源和信息，可以按需求提供给计算机和其他设备。 2、定义范围区别 从二者的定义范围来看，大数据要比云计算更加广泛。大数据这一概念从2011年诞生以来，已历经8个年头。中国从积极推动两化融合到深度融合，也有14年之久。再者，从各地纷纷建设大数据产业园可以看出，中国极其看重大数据的发展契机。 3、作用区别 云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。当然，大数据必须有“云”作为基础架构，才能得以顺畅运营。 4、目标受众区别 云计算是CIO（Chief Information Officer，首席信息官——一种新型的信息管理者）等所关注的技术层；而大数据则是CEO（Chief Executive Officer，首席执行官）所关注的业务层产品。 二、大数据与云计算的关系 1、大数据与云计算的关系概述 通常，人们把大数据与云计算的关系比着一个硬币的两面。云计算是大数据的IT基础，而大数据则是云计算的一个杀手级应用。云计算是大数据成长的驱动力；而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，因而就更加需要云计算去加以处理。所以，二者之间的关系是相辅相成的。

云计算和大数据基础知识12296

精心整理 云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloudcomputing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 二、 三、 1 );软件2 任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转，则意味着在云计算平台下实现资源调度机制，资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下，可以启动闲置资源，纳入系统中，提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下，则可以将业务集中起来，而将其他闲置的资源转入节能模式，从而在提高部分资源利用率的情况下，达到其他资源绿色、低碳的应用效果。 3、支持异构多业务体系 在云计算平台上，可以同时运行多个不同类型的业务。异构，表示该业务不是同一的，不是已有的或事先定义好的，而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。 4、支持海量信息处理 云计算，在底层，需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层，需要能够同时支持各类众多的异构的业务;

而具体到某一业务，往往也需要面对大量的用户。由此，云计算必然需要面对海量信息交互，需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。 5、按需分配，按量计费 按需分配，是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术，可以实现计算资源的同构化和可度量化，可以提供小到一台计算机，多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算，在云计算平台实现按需分配后，按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。 四、云计算按运营模式分类 1、公有云 公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过Internet使用，可能是免费或成本低廉的。 烦。B 2 3 五、 六、 1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的，或者叫做“专机专用”系统。 图2传统IT基础架构 这种部署模式主要存在的问题有以下两点： 硬件高配低用。考虑到应用系统未来3～5年的业务发展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。 整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大，更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。

云计算与大数据是什么关系

云计算与大数据是什么关系? 现在我们提及大数据往往是和云计算联系在一起的，虽然总这样说，但有谁知道云计算和大数据之间的关系，我相信大部分人知道的知识一些皮毛的知识，那下面我们就来具体看一下云计算和大数据到底什么关系。 云计算的关键词在于‘整合’，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。 大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。 大数据处理 他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。 两者关系： 首先，云计算是提取大数据的前提。 信息社会，数据量在不断增长，技术在不断进步，大部分企业都能通过大数

据获得额外利益。在海量数据的前提下，如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身，那么有价值相当于没价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。 其次，云计算是过滤无用信息的‘神器’. 首次收集的数据中，一般而言，90%属于无用数据，因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。在大量无用数据中，重点需过滤出两大类，一是大量存储着的临时信息，几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据，价值极低。云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源，可用来过滤掉无用数据，其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。 再次，云计算可高效分析数据。 数据分析阶段，可引入公有云和混合云技术，此外，类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。当完成数据分析后，提供分析的原始数据不需要一直保留，可以使用私有云把分析处理结果，即可用信息导入公司内部。最后，云计算助力企业管理虚拟化。 可用信息最终用来指导决策，通过将软件即服务应用于云平台中，可将可用

云计算和大数据基础知识培训课件

云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据 中心，按自己的需求进行运算。 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。 通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。 用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。 云计算的核心理念是资源池。 二、云计算的基本原理 云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。 打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进 行传输的。 三、云计算的特点 1、支持异构基础资源 云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展 支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的

云计算和大数据基础知识

* 1: 100. 云计算 （一）大数据(BigData) 1. 定义：海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法用当前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提取以帮助使用者决策。 2. 特点：1）数据量大（Volume）----- PB 级以上 2）快速（Velocity）----- 数据增长快 3）多样（Variety）----- 数据来源及格式多样 4）价值密度低（Value ）----- 从大量、多样数据中提取价值的体系结构 5）复杂度（Complexity）-----对数据处理和分析的难度大 3.大数据与云计算的关系： 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。 它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。 （二）云计算(Cloud Computing) 1.定义：1）云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。 //分布式计算 2）云计算是通过网络按需提供可动态伸缩的廉价计算服务。 2. 特点：1）超大规模 2）虚拟化 3）高可靠性 4）通用性 5）高可伸缩性 6）按需服务 7）极其廉价 3. 服务类型分类： 1）SaaS （软件即服务:：Software as a Service) //针对性更强，它将某些特定应用软件功能封装成服务如：Salesforce online CRM

2）PaaS （平台即服务：Platform as a Service）//对资源的抽象层次更进一步，提供用户应用程序运行环境如：Google App Engine ,Microsoft Windows Azure 3）IaaS （基础设施作为服务：Infrastructure as a Service）//将硬件设备等基础资源封装成服务供用户使用，如：Amazon EC2/S3 4. 云计算的实现机制（体系结构） 1）SOA （面向服务的体系结构）：它将应用程序的不同功能单元（称为服务）通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。使得其服务能以一种统一的、通用的方式进行交互。 SOA可以看作是B/S模型、XML/Web Service技术之后的自然延伸。 2）管理中间件：（关键部分） 3）资源池层：将大量相同类型的资源构成同构或接近同构的资源池。 4）物理资源层：计算机、存储器、网络设施、数据库和软件等 5. 云计算与网格计算 1）网格是基于SOA、使用互操作、按需集成等技术，将分散在不同地理位置的资源虚拟化为一个整体。 2）关系类似于TCP/IP 协议之于OSI 模型 6. 云计算与物联网 1）物联网有全面感知，可靠传递、智能处理三个特征。云计算提供对智能处理所需要的海量信息的分析和处理支持。 2）云计算架构与互联网之上，而物联网依赖于互联网来提供有效延伸。因而，云计算模式是物理网的后端支撑关键。 * 1.1: 1. Google 云计算原理 （一）文件系统GFS 1）系统架构 2）实现机制:

大数据与云计算和物联网的关系

【最新资料,Word版，可自由编辑！】 大数据与云计算和物联网的关系 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于人类大脑高度相似，也将具备互联网虚拟感觉，虚拟运动，虚拟中枢，虚拟记忆神经系统”，并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。 根据这一观点，我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念————-大数据，云计算，物联网和移动互联网与传统互联网之间的关系。 从这幅图中我们可以看出： 物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。 云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。 大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。

包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的，下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。 大数据市场格局 从严格意义上来说，早在20世纪90年代“数据仓库之父”的BillInmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红，主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起，全球数据量大大提升。可以说，移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。 我们可以通过这样一张图片，形象的知道大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网的关系。物联网，移动互联网再加上传统互联网，每天都在产生海量数据，而大数据又通过云计算的形式，将这些数据筛选处理分析，提前出有用的信息，这就是大数据分析。 大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网

云计算概述知识讲解

管理科学前沿——云计算 1.云计算概念和分类 1.1云计算概念 云计算的概念仍未得到一致认可。一种说法是：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。 云计算的基本原理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。 通俗的理解是，“云”是存储于互联网服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（应用软件、集成开发环境等），本地计算机只需要通过互联网发送一个需求信息，远端就会有成千上万的计算机为用户提供需要的资源并将结果返回到本地计算机；即，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，用户（企业或个人）数据的运行将更与互联网相似。这使得用户能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。这样，本地计算机几乎不需要做什么，所有的处理由云计算提供商提供的集群来完成。在云计算环境下，由于用户直接面对的不再是复杂的硬件和软件，而是最终的服务，因此使用观念会发生彻底变化：从“购买产品”转变到“购买服务”。用户不需要拥有看得见、摸得着的硬件设施，也不需要为机房支付设备供电、空调制冷、专人维护等费用，并且不需要等待漫长的供货周期、项目实施等冗长的时间，只需支付相应费用，即可得到所需服务。 1.2云计算分类 (一)云计算可以按照多种维护方式分类。 常见的分类维度包括：按照运营和使用者来分类计算服务的运营和使用对象的不同，云计算可以分为公有云、私有云和混合云。 公有云是指企业使用其他单位运营的云计算服务；私有云是企业自己运营并

大数据与云计算论文

大数据与云计算 摘要：大数据（Big Data）这个概念近年来在越来越多的场合、被越来越多的人提及， 并且经常和云计算联系在一起，云计算与大数据之间到底是什么关系成为热点话题。本 专题报告包含以下四个方面内容：1. 大数据的价值；2. 大数据带来的挑战;3. 大数据研究成果； 4. 云计算是大数据挖掘的主流方式。通过本报告阐述我们对大数据的理解，以及对大数据的价值的认识，探讨大数据处理与挖掘技术，大数据主要着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法; 云计算技术主要关注“计算”，提供IT 解决方案。大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。强化大数据、云计算技术审计应用的措施包括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。 关键词：大数据云计算数据挖掘对审计影响政策建议 引言 目前，大数据伴随着云计算技术的发展，正在对全球经济社会生活产生巨大的影响。大数据、云计算技术给现代审计提供了新的技术和方法，要求审计组织和审计人员把握大数据、云计算技术的内容与特征，促进现代审计技术和方法的进一步发展。 一、大数据、云计算的涵义与特征 随着云计算技术的出现，大数据吸引了全世界越来越多的关注。哈佛大学社会学教授加里·金( 2012) 说: “这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。” ( 一) 大数据的涵义与特征 “数据”( data) 这个词在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解为“事实”。2009 年，“大数据”概念才逐渐开始在社会上传播。而“大数据”概念真正变得火爆，却是因为美国奥巴马政府在2012 年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”。这标志着“大数据”时代真正开始进入社会经济生活中来了。“大数据”( big data) ，或称巨量资料，指的是所涉及的数据量规模大到无法利用现行主流软件工具，在一定的时间内实现收集、分析、处理或转化成为帮助决策者决策的可用信息。互联网数据中心( IDC)认为“大数据”是为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。大数据具有4 个特点: 第一，数据体量巨大( Volume) ，从TB 级别跃升到PB 级别。第二，处理速度快( Velocity) ，这与传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第三，数据种类多( Variety) ，有图片、地理位置信息、视频、网络日志等多种形式。第四，价值密度低，商业价值高( Value) 。存在单一数据的价值并不大，但将相关数据聚集在一起，就会有很高的商业价值( 金良，2012) 。大数据时代，不仅改变了传统的数据采集、处理和应用技术与方法，还促使人们思维方式的改变。大数据的精髓在于促使人们在采集、处理和使用数据时思维的转变，这些转变将改变人们理解和研究社会经济现象的技术和方法。 (1)是在大数据时代，不依赖抽样分析，而可以采集和处理事物整体的全部数据。19 世纪以来，当面临大的样本量时，人们都主要依靠抽样来分析总体。但是，抽样技术是在数据缺乏和取得数据受限制的条件下不得不采用的一种方法，这其实是一种人为的限制。过去，因为记录、储存和分析数据的工具不够科学，只能收集少量数据进行分析。如今，科学技术条件已经有了很大的提高，虽然人类可以处理的数据依然是有限的，但是可以处理的数据量已经大量增加，而且未来会越来越多。随着大数据分析取代抽样分析，社会科学不再单纯依赖于抽样调查和分析实证数据，现在可以收集过去无法收集到的数据，更重要的是，现在可以不再依赖抽样分析。 (2)是在大数据时代，不再热衷于追求数据的精确度，而是追求利用数据的效率。当测量事物的能力受限制时，关注的是获取最精确的结果。但是，在大数据时代，追求精确度已经既无必要又不

云计算基础考题知识分享

一、选择题30‘ 云计算 Software as a Service Platform-as-a-Service Platform-as-a-Service 云计算的特点:○1通用○2高扩展○3按需服务○4极其廉价 云计算的三大核心技术 GFS中的每一个文件被划分成多个Chunk，Chunk的默认大小是64MB，每个Chunk 又划分为若干Block（64KB），每个Block对应一个32bit的校验码，保证数据正确（若某个Block错误，则转移至其他Chunk副本） 二、名词解释15’ 1.企业信息化：企业信息化是指企业利用现代信息技术，通过对信息资源的深化开发和广泛利用，不断提高企业生产、经营、管理、决策的效率和水平，进而提高企业经济效益和企业市场竞争力的过程。

2.云计算:是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。 3.hadoop:Apache开源组织的一个分布式计算框架，可以在大量廉价的硬件 设备组成的集群上运行应用程序，为应用程序提供了一组稳定可靠的接口，旨在构建一个具有高可靠性和良好扩展性的分布式系统 4.企业信息系统 PS:管理信息系统是一个以人为主导，利用计算机硬件、软件、网络通讯设 备以及其它办公设备，进行信息收集、传输、加工、存储、更新和维护，以提高企业竞争力、提高效益和效率为目的，支持企业高层决策、中层控制、基层运作的集成化的人机系统。 4、决策支持信息系统 DSS是一种以计算机为工具，应用决策科学及有关学科的理论与方法，以人机交互方式辅助决策者解决半结构化和非结构化决策问题的信息系统。 5.客户关系管理:通过信息技术使企业在营销、销售和服务业务范围内实现以 客户为中心的管理理念的软件系统，其中涉及销售、市场营销、客户服务以及支持应用等软件 三、简答题30‘ 1.hadoop 的三大关键技术，了解GFS的构成以及作用，实现机制。 三大关键技术：mapreduce,hbase,hdfs. ○1实现机制：

云计算与几种常见计算的区别

云计算与几种常见计算的区别 集群计算(Cluster Computing) 计算机系统中，集群是将多个计算机，如PC或UNIX工作站，多个存储设备，以冗余方式互联，组成一个对用户来说是单一的高可用性的系统。集群计算能够被用来实现负载均衡，对一个企业来说，集群在许多情况下，能够达到高达99.999%的可用性。集群对外界来说，就像是一个唯一的计算机系统，用户好像在使用一台超级计算机，程序跑在集群上就好像在是单服务器上没有什么区别。 分布式计算(Distributed Computing） 分布式计算是一种把需要进行大量计算的数据分割成小块，由多台计算机分别计算，再上传运算结果后，将结果合并起来得出最后结果的计算方式。目前常见的分布式计算项目通常使用世界各地上千万志愿者计算机的闲置计算能力，通过互联网进行数据传输。如分析地外无线电信号，从而搜索地外的生命迹象的SETI@home项目，该项目数据基数很大，超过了千万位数，是目前世界上最大的分布式计算项目，已有一百六十余万台计算机加入了此项目（在中国大陆大约有1万4千位志愿者）。这些项目很庞大，需要惊人的计算量，由一台电脑计算是不可能完成的。 并行计算（Parallel Computing） 并行计算是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行并行计算，计算资源应包括一台配有多处理机（并行处理）的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号，或者两者结合使用。并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。此外还包括：利用非本地资源，节约成本―使用多个“廉价”计算资源取代大型计算机，同时克服单个计算机上存在的存储器限制。为利用并行计算，通常计算问题表现为以下特征：将工作分离成离散部分，有助于同时解决；随时并及时地执行多个程序指令；多计算资源下解决问题的耗时要少于单个计算资源下的耗时。 网格计算（Grid Computing） 网格计算是通过利用大量异构计算机（通常为桌面）的未用资源（CPU周期和磁盘存储），将其作为嵌入在分布式电信基础设施中的一个虚拟的计算机集群，为解决大规模的计算问题提供了一个模型。网格计算的焦点放在支持跨管理域计算的能力，这使它与传统的计算机集群或传统的分布式计算相区别。网格计算的设计目标是解决对于任何单一的超级计算机来说仍然大得难以解决的问题，并同时保持解决多个较小的问题的灵活性。这样，网格计算就提供了一个多用户环境。它的第二个目标就是：更好的利用可用计算力，迎合大型的计算练习的断断续续的需求

云计算数据中心基础知识考试题

、单选题（50） 1、 （A ）是中国电信依托电信级的机房设备、高质量的网络资源、系统化的监控手段、专 业的技术支撑，为客户提供标准机房环境、持续安全供电、高速网络接入、优质运行 指标的设备托管以及相关增值服务，并向客户收取相应费用的一项业务。 A 、互联网数据中心（IDC ） B 、互动电信（ITV ） C 、专线出租 D 、企业邮箱（Mail ） 2、网络监测中常用的ping 命令使用的是什么协议（B ） A 、IGMP B 、 ICMP C 、ARP D RIP 3、 使用户可就近取得所需内容，解决 In ternet 网络拥挤的状况，提高用户访问网站的响应 速度，的系统叫做（D ），它能够实时地根据网络流量和各节点的连接、负载状况以及 至悯户的距离和响应时间等综合信息将用户的请求重新导向离用户最近的服务节点上。 A 、负载均衡系统 B 、流量监控系统 C 、DPI 系统 D 、CDN 系统 4、 （C ）是一项协助确保信息安全的设备，会依照特定的规则，允许或是限制传输的数据 通 过。防火墙可以是一台专属的硬件也可以是架设在一般硬件上的一套软件。 A 、入侵检测 B 、病毒网关 C 、防火墙 D 、流量清洗 5、下面不是服务器使 用操作系统的是(B ) A 、 W indows Server 2003、Windows 2008 Server B 、 A ndorid 、Symbian 、BlackBerryOS windows mobile C 、 L INXU 、Centos 、SUSlinux D 、 U NIX 、freebsd 7、 以下常用windows 命令中，用来检测TCP/IP 网络连通性的是（D ） 8、按照网络的覆盖范围进行网络分类可以将网络分为：（ A ） A. 广域网、城域网和局域网 B.内联网、外联网和国际互联网 C. 公用网和专用网 D.公用数据网、数字数据网和综合业务数据 网 9、 IP 地址的主要类型有（D ） A 、2种 B 、3种 C 、4种 D 、5种 6、 每个子网有不多于 58台计算机，最合适的子网掩码为 A. 255.255.255.192 C.255.255.255.0 B. 255.255.255.24 8 D.255.255.255.240 A . Ipconfig B. ARP C.tracert D.pi ng

云计算机知识知识汇总

?一、云计算概念： 云计算（Cloud Computing）是由分布式计算（Distributed Computing）、并行处理（Parallel Computing）、网格计算（Grid Computing）发展来的，是一种新兴的商业计算模型。目前，对于云计算的认识在不断的发展变化，云计算没仍没有普遍一致的定义。 狭义的云计算指的是厂商通过分布式计算和虚拟化技术搭建数据中心或超级计算机，以免费或按需租用方式向技术开发者或者企业客户提供数据存储、分析以及科学计算等服务，比如亚马逊数据仓库出租生意。 广义的云计算指厂商通过建立网络服务器集群，向各种不同类型客户提供在线软件服务、硬件租借、数据存储、计算分析等不同类型的服务。广义的云计算包括了更多的厂商和服务类型，例如国内用友、金蝶等管理软件厂商推出的在线财务软件，谷歌发布的Google应用程序套装等。 通俗的理解是，云计算的“云“就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），本地计算机只需要通过互联网发送一个需求信息，远端就会有成千上万的计算机为你提供需要的资源并将结果返回到本地计算机，这样，本地计算机几乎不需要做什么，所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。 二、云计算服务模式： 目前，云计算的主要服务模式有：SaaS(Software as a Service)软件即服务，PaaS(Platform as a Service)平台即服务，IaaS(Infrastructure as a Service)基础设施即服务。 SaaS ： SaaS是最为成熟、最出名，也是得到最广泛应用的一种云计算。大家可以将它理解为一种软件分布模式，在这种模式下，应用软件安装在厂商或者服务供应商那里，用户可以通过某个网络来使用这些软件，通常使用的网络是互联网。这种服务模式的优势是，由服务提供商维护和管理软件、提供软件运行的硬件设施，用户只需拥有能够接入互联网的终端，即可随时随地使用软件。这种模式下，客户不再像传统模式那样花费大量资金在硬件、软件、维护人员，只需要支出一定的租赁服务费用，通过互联网就可以享受到相应的硬件、软件和维护服务，这是网络应用最具效益的营运模式。对于小型企业来说，SaaS是采用先进技术的最好途径。https://www.wendangku.net/doc/1b15946112.html,、NetSuite、Google的Gmail和https://www.wendangku.net/doc/1b15946112.html,都是这方面非常好的例子。 PaaS ： PaaS提供了基础架构，把开发环境作为一种服务来提供。这是一种分布式平台服务，软件开发者可以在这个基础架构之上建设新的应用，或者扩展已有的应用，同时却不必购买开发、质量控制或生产服务器。Salesforce.co

《云计算技术》课程标准

《云计算技术》课程标准 课程名称、代码：云计算技术、 总学时数：36（理论课学时数：8 实践课学时数：28） 学分数：2 适用专业：计算机网络技术 一、课程的性质 1、选修课； 2、专业课。 二、课程定位 该课程是计算机网络技术专业的专业选修课。通过本课程的学习，使学生了解云计算的基础知识和概念，了解虚拟化技术及管理；掌握NFS服务器的配置，掌握yum的配置，掌握Cloudstack安装和配置，掌握基于Cloudstack的云计算平台的管理。学生应先修《网络操作系统应用与配置》一课，掌握Linux的基础知识和操作后，方可修本课程。 三、课程设计思路 本课程的设计思路是以计算机专业学生就业为导向，着重培养学生的动手能力。通过调查研究社会对云计算的配置与管理方面的要求，制定相关的理论教学内容和实践内容。课程以Cloudstack开源云平台的安装、配置与管理为主线，从而让学生掌握云计算的相关知识、相关服务器的配置，加深Linux的使用技能，直至完整掌握Cloudstack。在学时分配上，本课程偏重实践，理论8课时，实践28课时，，着力提高学生的动手能力。 四、课程基本目标 1、知识目标： （1）云计算的起源及有关概念 （2）Vmware虚拟化技术 （3）Kvm虚拟化有关知识 （4）NFS相关知识 （5）数据库有关知识 （6）Cloudstack平台管理的有关概念与知识 2、职业技能目标： （1）安装操作系统 （2）节点基本配置 （3）配置yum服务器和客户端 （4）NFS服务的配置与测试 （5）虚拟机管理 （6）计算节点安装 （7）管理节点的安装与配置 （8）模板与ISO管理 （9）Cloudstack管理 （10）模板制作 3、职业素质养成目标 在本门课程的理论教学和实践教学过程中，注重培养学生的职业道德、团体协作能力、

云计算基础知识归纳

由于云计算分为IaaS、PaaS和SaaS三种类型，不同的厂家又提供了不同的解决方案，目前还没有一个统一的技术体系结构，对读者了解云计算的原理构成了障碍。为此，本文综合不同厂家的方案，构造了一个供商榷的云计算体系结构。这个体系结构如图3所示，它概括了不同解决方案的主要特征，每一种方案或许只实现了其中部分功能，或许也还有部分相对次要功能尚未概括进来。 图3 云计算技术体系结构 云计算技术体系结构分为4层：物理资源层、资源池层、管理中间件层和SOA构建层，如图3所示。物理资源层包括计算机、存储器、网络设施、数据库和软件等；资源池层是将大量相同类型的资源构成同构或接近同构的资源池，如计算资源池、数据资源池等。构建资源池更多是物理资源的集成和管理工作，例如研究在一个标准集装箱的空间如何装下2000个服务器、解决散热和故障节点替换的问题并降低能耗；管理中间件负责对云计算的资源进行管理，并对众多应用任务进行调度，使资源能够高效、安全地为应用提供服务；SOA构建层将云计算能力封装成标准的Web Services服务，并纳入到SOA体系进行管理和使用，包括服务注册、查找、访问和构建服务工作流等。管理中间件和资源池层是云计算技术的最关键部分，SOA构建层的功能更多依靠外部设施提供。 云计算的管理中间件负责资源管理、任务管理、用户管理和安全管理等工作。资源管理负责均衡地使用云资源节点，检测节点的故障并试图恢复或屏蔽之，并对资源的使用情况进行监视统计；任务管理负责执行用户或应用提交的任务，包括完成用户任务映象(Image)的部署和管理、任务调度、任务执行、任务生命期管理等等；用户管理是实现云计算商业模式的一个必不可少的环节，包括提供用户交互接口、管理和识别用户身份、创建用户程序的执行环境、对用户的使用进行计费等；安全管理保障云计算设施的整体安全，包括身份认证、访问授权、综合防护和安全审计等。 基于上述体系结构，本文以IaaS云计算为例，简述云计算的实现机制，如图4所示。 用户交互接口向应用以Web Services方式提供访问接口，获取用户需求。服务目录是用户可以访问的服务清单。系统管理模块负责管理和分配所有可用的资源，其核心是负载均衡。配

云计算基础知识试题与答案

云计算基础知识试题与答案 1.云主机是一种云计算服务，由CPU、内存、云硬盘及（）组成？ [单选题] A.显卡 B.镜像(正确答案) C.软盘驱动器 D.调制解调器 答案解析：云迁移2.0-云主机接入技术 2.云主机是新一代的主机租用服务，它整合了（）与优质网络带宽？ [单选题] A.传统主机 B.网络边缘设备 C.高性能服务器(正确答案) D.云服务器 答案解析：云迁移2.0-云主机接入技术 3.云计算是指IT基础设施的（）模式？ [单选题] A.传输和分配 B.互换和共享 C.交付和使用(正确答案) D.整合和优化 答案解析：云迁移2.0-云主机接入技术 4.云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的（）？ [单选题]

A.计算资源共享池(正确答案) B.工作群组 C.用户端共享资源 D.服务提供商共享资源 答案解析：云迁移2.0-云主机接入技术 5.a [单选题] A.存储服务器 B.网络(正确答案) C.应用软件 D.服务 答案解析：云迁移2.0-云主机接入技术 6.从整个电信网的角度，可以将全网划分为公用电信网和（）？ [单选题] A.用户驻地网(正确答案) B.私用电信网 C.局域网 D.广域网 答案解析：云迁移2.0-云主机接入技术 7.由业务节点接口（Service Node Interface，SNI）和相关用户网络接口（User Network Interface，UNI）之间的一系列传送实体（诸如线路设施和传输设施）所组成的是（）？ [单选题] A.公用电信网 B.长途网 C.中继网

D.接入网(正确答案) 答案解析：云迁移2.0-云主机接入技术 8.接入网（AN）和业务节点（SN）之间的接口称为（）？ [单选题] A.SNI(正确答案) B.UNI C.Q3 D.TMN 答案解析：云迁移2.0-云主机接入技术 9.用户和网络之间的接口称为（）？ [单选题] A.SNI B.UNI(正确答案) C.Q3 D.TMN 答案解析：云迁移2.0-云主机接入技术 10.接入网通常是按其（）的不同来进行分类的？ [单选题] A.波特率 B.网络带宽 C.接入群体 D.所用传输介质(正确答案) 答案解析：云迁移2.0-云主机接入技术 11.（HFC）频率搬移方法：比如接往同一光节点的4个分路，每个分路用户回传信号都是5～42MHz时，则除了其中一个分路的频谱为（）MHz外，其他三个分路频谱可以分别为50～100MHz，100～150MHz和150～200MHz？ [单选题]