云计算环境下的数据索引方法

云计算环境下的自动伸缩方法和系统与制作流程

本技术公开了一种云计算环境下的自动伸缩方法，包括：通过IaaS管理平台中的虚拟机监控接口来定时采集监控信息，并将其写入缓存中；分析所述缓存中的监控信息；判断所分析的监控信息是否达到伸缩阈值；在所分析的监控信息达到所述伸缩阈值时，根据所述IaaS管理平台中预定义的伸缩配额、应用中预定义的伸缩配额以及伸缩策略来调用所述IaaS管理平台中的伸缩接口来创建或移除虚拟机；以及通过所述IaaS管理平台中的命令执行接口来完成应用和负载平衡的配置。本技术还公开了一种云计算环境下的自动伸缩系统。 权利要求书 1.一种云计算环境下的自动伸缩方法，包括： 通过IaaS管理平台中的虚拟机监控接口来定时采集监控信息，并将其写入缓存中； 分析所述缓存中的监控信息； 判断所分析的监控信息是否达到伸缩阈值； 在所分析的监控信息达到所述伸缩阈值时，根据所述IaaS管理平台中预定义的伸缩配额、应用中预定义的伸缩配额以及伸缩策略来调用所述IaaS管理平台中的伸缩接口来创建或移除虚拟机；以及

通过所述IaaS管理平台中的命令执行接口来完成应用和负载平衡的配置， 其中，所述伸缩配额是指伸缩虚拟机的数量控制， 所述伸缩策略是指伸缩的算法依据， 其中，还包括伸缩决策，所述伸缩决策是指以监控缓存和伸缩策略、配额为依据，对是否伸缩进行决策，如果答案是肯定的，则调用云平台的伸缩接口发起伸缩指令，并且定时调用任务查询接口来判断伸缩是否成功。 2.一种云计算环境下的自动伸缩系统，包括：IaaS管理平台和应用，其特征在于， 所述IaaS管理平台包含用于根据虚拟机的IP地址来获取该虚拟机的运行信息的虚拟机监控接口、用于创建或移除虚拟机的伸缩接口以及命令执行接口；以及 所述应用包含应用伸缩管理模块，所述应用伸缩管理模块含有如下功能单元： 监控单元，用于通过所述IaaS管理平台中的所述虚拟机监控接口来定时采集监控信息，并将其写入缓存中； 分析单元，用于分析所述缓存中的监控信息； 判断单元，用于判断所分析的监控信息是否达到伸缩阈值； 伸缩单元，用于在所分析的监控信息达到所述伸缩阈值时，根据所述IaaS管理平台中预定义的伸缩配额、应用中预定义的伸缩配额以及伸缩策略来调用所述IaaS管理平台中的所述伸缩接口来创建或移除虚拟机；以及 配置单元，用于通过所述IaaS管理平台中的所述命令执行接口来完成应用和负载平衡的配置，

环境保护大数据建设方案样本

环境信息大数据分析平台( 项目建议书)

目录 1建设目标 (3) 2建设内容 (4) 3功能模块详细描述 (4) 3.1基础数据采集与整合 (4) 3.2基于认知计算的环境信息大数据分析 (5) 3.3重污染预警与决策支持 (6) 3.4工业园区污染来源解析 (7) 3.5区域异常污染自动监管系统 (8)

1建设目标 本项目将借鉴国际最新大数据、物联网、云计算、移动、社交, 以及空气质量建模和预报溯源方面的研究成果, 开展环境信息大数据分析及工业园区污染溯源等方面的关键技术研究, 并在此基础上建立一套针对鄂尔多斯市的环境信息大数据分析平台, 进而实现业务化运行。 本项目的主要建设目标如下: (1)建立空气质量相关信息的360度视图, 支撑科学系统的管理决策。对空气质量监测、综合观测、污染源、交通流量、地理信息, 以及社会舆情等各类相关信息进行充分整合, 形成数据源的统一管理、统一维护和高效查询, 并提供契合现有业务逻辑的数据关联分析服务。 (2)实现基于认知计算的环境信息大数据分析。基于平台中积累的各类数据, 经过关联分析、时间序列分析、空间分布分析、案例分析和知识规则推理等多种手段, 使用认知计算技术对环境信息进行大数据分析, 产生更大的价值。 (3)构建应对措施的科学决策支持分析系统。基于高精度分析模型, 结合大气污染源排放清单, 根据污染控制措施的需求, 制作空气污染决策服务产品, 向环境管理部门提供决策支持, 制定有效、经济、低影响的科学应急处理措施。 (4)构建工业园区污染溯源系统。基于高精度预报模型, 结合

重点污染源排放清单和综合观测数据, 提供工业园区之间污染来源和去向追踪, 给出每个园区的每种污染物随时间演化的空间分布和来源比例。 (5)构建区域异常污染自动监管系统。充分利用大数据分析技术, 将跨部门、跨行业、跨地域的数据整合起来,以更加科学的方式实现未批先建、超标排放等区域异常污染事件的发现和分析, 应对环境事件、减少环境危害。把环境数据与其它关键数据结合起来, 让新的信息化手段为环境管理提供系统性的支撑, 用数据说话, 为管理者决策提供依据。 2建设内容 本项目的建设内容包括: (1)基础数据采集与整合 (2)基于认知计算的环境信息大数据分析 (3)重污染预警与决策支持 (4)工业园区污染溯源 (5)区域异常污染自动监管系统 3功能模块详细描述 3.1 基础数据采集与整合 覆盖全市的空气质量监测网络, 构建环境信息数据库, 开发一体化的数据实时采集、数据解析处理、自动质量控制、数据加工、叠置分析、预警识别等功能模块, 实现数据一体化的统一加

云计算与大数据处理 -4

考点： 云计算部分 云计算定义；云计算的特点； 云计算的三种不同部署模式； Google 文件系统的特点及平台结构； 云存储的相关解决方案； 云服务的三种类型及其特点； 虚拟化技术的特点；虚拟化的业界集中不同的解决方案； 云桌面的定义；桌面云的基本架构；无盘工作站的特点； 大数据处理部分 大数据的4V特征； 掌握hdfs中namenode与datanode的作用； MapReduce处理模型； 理解WordCount程序处理流程； Hadoop中运行MapReduce作业的工作原理； 1. Memcache主要应用于（B） A. 静态页面缓存 B. 动态页面缓存 C. 页面片段缓存 D. 数据缓存 2. 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 1. 云计算的特点？（AB CDE） A．大规模 B.平滑扩展 C.资源共享 D.动态分配 E.跨地域 2. 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 3. 云存储解决方案价值有哪些？（ABCD） A. 海量小文件的高效管理 B. PB级的存储空间和线行扩展能力 C. 可动态提升的性能 D. 数据高可靠性 4. 目前，选用开源的虚拟化产品组建虚拟化平台，构建基于硬件的虚拟化层，

可以选用（BCD） A. Xen B. VMware C. Hyper-v D. Citrix 5. 在云计算中，虚拟层主要包括（ABC） A.服务器虚拟化 B.存储虚拟化 C.网络虚拟化 D.桌面虚拟化 6. 云安全主要的考虑的关键技术有哪些？（ABC） A.数据安全 B.应用安全 C.虚拟化安全 D.服务器安全 7. Google 文件系统将整个系统的节点分为（ABC）的角色 A.客户端 B.主服务器 C.数据块服务器 D.监测服务器 8. 云计算基础架构的层次结构中包含（ABCD） A.基础设施层 B.中间件层 C.显示层 D.管理层 9. 下列属于Google 云计算平台技术架构的是（ABC） 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 10. Hadoop项目包括（ABD） A. Hadoop Distributed File System（HDFS） B. Hadoop MapReduce编程模型 C. Hadoop Streaming D. Hadoop Common 云计算部分： 云计算定义： 云计算模型能以按需方式，通过网络，方便的访问云系统的可配置计算资源共享池(如：网络，服务器，存储，应用程序和服务) 。同时它以最少的管理开销及最少的与供应商的交互，迅速配置提供或释放资源。 1、狭义云计算：是指IT基础设施的交付和使用模式，通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。 2、广义云计算：是指服务的交付和使用模式，通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT、软件和互联网相关的，也可以是其他任意的服务。 云计算特点： 1、自助式服务：消费者无需同服务提供商交互就可得到自助的计算、资源能力，如服务器的服务、网络存储等。

HCIP云计算实验环境搭建指南

. 华为认证Cloud系列教程 云计算高级工程师 HCIP-Cloud Computing 云计算实验环境搭建指南

前言 简介 本手册介绍基于ubuntu-18.04.2-desktop系统使用虚拟化嵌套的方式来搭建 HCIP-Cloud Computing V4.0的实验环境。 内容描述 本实验指导书书共包含4个实验步骤： ●第一部分为Ubuntu系统安装； ●第二部分为系统配置，此步骤围绕实验所需设计了包括NFS、ISCSI、FTP、 开启虚拟化嵌套、KVM安装等操作 ●第三部分为FusionCompute实验环境准备阶段，包括CNA虚拟机创建和 配置等操作。 ●第四部分为FusionAccess实验所需的前期准备部分，仅包括AD环境搭建 配置。此步骤需要在FusionCompute搭建好之后再操作。 实验环境说明 实验场景介绍 通常FusionCompute实验环境需要在每台服务器上物理安装CNA，导致培训需 要大量服务器资源，教学成本巨大。为减少搭建实验环境的投资成本、提高设备 利用率，HCIP-Cloud Computing V4.0课程采用虚拟化嵌套方式搭建实验环 境，只需一台服务器就可以搭建一套完整实验环境。 实验设计思路 本次实验设计思路如下： ●实验环境采用虚拟化嵌套方式搭建；

●采用Ubuntu系统搭建基础虚拟化环境，在Ubuntu系统上利用KVM虚拟 化构建两台CNA虚拟机，并以此CNA虚拟机为基础，搭建 FusionCompute&FusionAccess实验环境； ●实验所需的计算、存储均由一台服务器提供，由Ubuntu搭建相应的服务实 现（如NFS/iSCSI/FTP），并能够模拟实际生产环境中的操作； ●考虑AD搭建的复杂难度以及与课程所需掌握的知识相关性，将AD搭建步 骤放置在本环境搭建手册。 实验设备说明 ●为了满足HCIP-Cloud Computing V4.0实验需要，建议每套实验环境采用 以下配置： ●2288H V5服务器配置规格建议如下，详见本课程配套的“设备清单“。 ●服务器RAID配置说明 ●软件和工具 本搭建手册中主要涉及到FusionCompute 6.5的安装和使用，在此过程中会用到 多个工具和软件包，具体如下：

国内十大云计算 解决方案案例

2015国内十大云计算解决方案案例 2015-08-26 eNet&Ciweek/云创 如果你不知道什么是云计算，下面这些案例或许能够给出一个易懂的答案，如果你知道什么是云计算，并且正在试图寻找解决企业当前所遇IT问题的办法，或许以下案例可以给你以思考和启发。 1、金融云案例 ——吴江农村商业银行 背景介绍： “在金融市场竞争十分激烈的吴江，要赢得竞争优势和市场优势，逼得我们要么第一，要么唯一。”吴江农商行董事长陆玉根曾深有感触地说。吴江农村商业银行是中国银监会成立以来全国第一家改制组建的股份制农村商业银行。吴江农村商业银行近年来专注“三农”、服务“三农”，以总资产超560亿元居全市15家银行之首，被称为“吴江人自己的银行”；在苏北、安徽、湖北等地的13家分支机构正成为助推欠发达地区经济发展的生力军，因而也被誉为农村金融的“吴江现象”。 像吴江农村商业银行这样的区域银行在中国不在少数。作为与实体经济接触最为紧密的金融触角，他们担负着将资金血液输送到小微企业部门的重要职责。这些中小银行运营成本高的问题很突出，其中，IT成本居高不下是重要原因。这也制约了金融支持实体经济的能力。有测算指出，在某些银行贷款类业务中，包括IT在内的操

作成本已经达到中小金融机构资金成本的10倍以上，这客观上造成了小微企业客户的融资难、融资贵。 建设方案： 通过阿里云的解决方案，吴江农商行构建了一个资源共享、集中管理、动态管控的智慧IT 基础架构。 在架构上，通过专线接入服务实现支付宝、阿里云、吴江农商行的互连互通，使金融业务运行在相对安全封闭的网络环境中，在业务连续性上，通过在青岛建立灾备中心，实现与杭州生产中心应用级灾备，底层数据实时同步，一旦发生故障，随时可以接管业务。 为保障本中心的高可用，还通过SLB构建应用池，将流量分发到不同VM上，在业务高峰期，弹性拓展和升级应用池。另外，阿里云的云盾附加服务可以进行应用、数据库、系统、网络安全护航。 价值所在： 据银监会统计，目前我国拥有2000多家区域银行，持卡用户在2-3亿间，由于规模、成本、技术等因素，多数银行尚未提供互联网相关业务。 2012年中国网络零售市场规模达到万亿，用户消费购买习惯发生了巨大变化，需要银行拥抱互联网进行转型。阿里云具备快速交付、灵活扩展、成本极低、安全可靠等优势，可以帮助吴江农商行实现与支付宝的快速对接，为其卡用户增加便利的网络支付渠道，增强了持卡用户活跃度和粘性。

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。

超详细的小微企业云计算服务器配置搭建方案

超详细的小微企业云计算服务器配置搭建方案 对于个人或刚成立的小微企业来说，搭建一个云计算平台是一件不太容易实现的事情，小微企业云计算服务器该怎么配置搭建？给大家推荐一下这篇文章，希望能够给予一些启发与参考。 需求分析 满足60 个以内的终端用户(使用场合为办公、教学、多媒体阅览、门柜业务、家庭等)，允许适度的不可用，要求满足若干个员工(如财务人员、老板)的高安全性。我们设计了单机和双机两种方案，大家可以根据自己的实际情况选择。 单机方案结构简单、成本低，建设和运维容易，适合对可用性要求不高的场合，如教学、家庭、小公司办公等;而双机能确保很高的可用性，但是架构稍微复杂，成本增加倒是不多。 系统设计 采用Windows 的远程桌面服务，每个用户只能看到自己主目录中的资料。对于要求数据高度安全性的用户，给其分配虚拟机或者容器，以达到完全与他人隔离的目的。 1、单机方案 为了确保数据的安全性，我们在物理上采用了四级存储子系统(见图1)。

图1 单机方案 首先用一块120GB 的固态盘安装操作系统、应用程序和静态的配置文件，投入运行后开启写保护，这样能最大限度地保护系统，病毒、断电、误删文件等都不会破坏系统，从而确保机器总能正常运行。 其次采用两块250GB 的固态盘做成RAID1(通过硬阵列卡或者软阵列来 设置)，有效存储容量是250GB，然后再与2TB 的机械硬盘做成存储池。这个存储池用于存放虚拟内存页文件和用户经常使用的文档资料，同时C：盘上的目录C：\Users、C：\Temp 符号链接到这里。这个存储池拥有2250GB 的容量，接近SSD 的性能。 Windows Server 2012 R2 的存储池管理和ZFS文件系统都能优化SSD 和HDD 的混搭环境，使得经常使用的文件存放在SSD 中，很少访问的文件存放在HDD 中，这些都是自动完成的，无须用户手工干预。 按60 个用户计算，每个用户可分配近40GB 的硬盘空间，这对于日常办公产生的资料来说足够使用。由于允许过度分配，所以每个用户几乎可以得到80GB 的空间。对用户启用磁盘配额限制。 最后使用一台NAS 存储设备，容量为4TB 以上，用于离线备份，也可以考虑做同步备份。安排一个后台备份任务，设定每30 分钟增量备份一次。 采用两块千兆网卡，捆绑在一起，这样正常时两块网卡平摊网络流量，即使一块网卡损坏，也不会中断用户会话。 配置32GB 的内存，至少一块4 核的CPU。本方案也支持少量的虚拟机桌面(4 台以内)，每台虚拟机要分配1.5GB 内存。 对于资金预算稍微宽松的公司来说，可以考虑增加一块2TB 的机械硬盘，两块做成镜像，以增加存储容错能力;相反，预算紧张的企业可以考虑只买一块250GB 的固态盘，及时做好数据备份，以增加数据的安全性。 2、双机方案 与单机方案一样，双机方案仍然采用四级存储子系统(见图2)，只不过采用一块250GB 的固态盘，再与机械硬盘做成混搭存储池，然后两台计算机的硬盘互为镜像，做成文件系统级同步。存储空间划分为三个分区，分别命名如下。 1)配置盘D 存放虚拟内存页文件，临时目录C：\Temp 符号链接到这里，要经常修改又不用同步到其他计算机的文件;存储虚拟机配置文件和虚拟机硬盘文件。

高性能计算、分布式计算、网格计算、云计算概念与区别

高性能计算、分布式计算、网格计算、云计算--概念和区别 《程序员》2009-02 P34 “见证高性能计算21年” 高性能计算（High Performance Computing）HPC是计算机科学的一个分支，研究并行算法和开发相关软件，致力于开发高性能计算机（High Performance Computer）。 分布式计算是利用互联网上的计算机的中央处理器的闲置处理能力来解决大型计算问题的一种计算科学。 网格计算也是一种分布式计算。网格计算的思路是聚合分布资源，支持虚拟组织，提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等。网格计算更多地面向科研应用，商业模型不清晰。网格计算则是聚合分散的资源，支持大型集中式应用（一个大的应用分到多处执行）。 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。云计算的资源相对集中，主要以数据中心的形式提供底层资源的使用，并不强调虚拟组织（VO）的概念。云计算从诞生开始就是针对企业商业应用，商业模型比较清晰。云计算是以相对集中的资源，运行分散的应用（大量分散的应用在若干大的中心执行）；

目录 高性能计算、分布式计算、网格计算、云计算--概念和区别 (1) 高性能计算 (3) 百科名片 (3) 概念 (3) 服务领域 (3) 网格 (5) 百科名片 (5) 网格的产生 (5) 网格技术的特征及其体系结构 (5) 高性能计算机的发展与应用 (17) 我国高性能计算机应用前景及发展中的问题 (17) 高性能计算机与大众生活息息相关 (17) 高性能计算机发展任重道远 (18) 分布式计算、网格计算和云计算 (21) 分布式计算 (21) 网格计算 (21) 云计算 (22) 网格计算和云计算的概念和区别 (24) 目标不同 (24) 分配资源方式的不同 (25) 殊途同归 (26) 钱德沛教授：云计算和网格计算差别何在？ (27) 云计算与网格计算的概念 (27) 网格计算的特点是什么呢？ (27) 云计算与网格计算区别何在 (28)

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(虚拟机)操作系统安装环境

云计算操作系统（虚拟机） 安装步骤： 1.先把第一个系统刻成dvd盘既（Vmare vSphere Esx 4.1光盘）；然后插入服务器光驱，启 动服务器，选择从光盘引导，进入安装界面。 2.选择图像界面安装，加载核 FEW in nnrip E 3X 吕匚厂1 p ltd! Ins's丄L uslnK USB K.s._ ff 呂匸rinTFrl I tn f ir^t dlLKk E3X Scripted! Install to 『丄r st dlLst i（口^erLi^-Lte VMT5J- R-iOt 申广Clfi f I r F：t bi 勺广rl ri 1 3.加载图形界面 ESX 4.1I厂F卷工『HHiHnilllRHHV si

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高性能计算云平台解决方案

高性能计算云平台 解决方案

目录 1概述 (3) 1.1建设背景 (3) 1.2设计范围 (3) 1.3总体设计原则 (3) 2系统平台设计 (4) 2.1项目需求 (4) 2.2设计思想 (5) 2.3云存储系统方案 (6) 2.4系统优势和特点 (6) 2.5作业调度系统方案 (8) 3系统架构 (9) 3.1cStor系统基本组成 (9) 3.2cStor系统功能描述 (10) 3.3Jobkeeper系统基本组成 (17) 4系统安全性设计 (20) 4.1安全保障体系框架 (20) 4.2云计算平台的多级信任保护 (21) 4.3基于多级信任保护的访问控制 (25) 4.4云平台安全审计 (28) 5工作机制 (31) 5.1数据写入机制 (31) 5.2数据读出机制 (32) 6关键技术 (33) 6.1负载自动均衡技术 (33) 6.2高速并发访问技术 (33) 6.3高可靠性保证技术 (33) 6.4高可用技术 (34) 6.5故障恢复技术 (34) 7接口描述 (35) 7.1POSIX通用文件系统接口访问 (35) 7.2应用程序API接口调用 (35) 8本地容错与诊断技术 (36) 8.1 cStor高可靠性 (36) 8.2 cStor数据完整性 (36) 8.3 cStor快照技术 (37) 8.4 Jopkeeper故障处理技术 (37) 9异地容灾与恢复技术 (39) 9.1cStor数据备份与恢复系统功能 (39) 9.2cStor异地文件恢复 (40)

1概述 1.1建设背景 云存储平台与作业调度为本次高性能计算总体解决方案的一部分。主要针对海量的数据的集中存储、共享、计算与挖掘，建立一套具有高可靠、可在线弹性伸缩，满足高吞吐量并发访问需求的云存储与计算平台。为数据存储和高效计算提供便捷、统一管理和高效应用的基础平台支撑。 1.2设计范围 本技术解决方案针对海量数据集中存储、共享与计算，提供从系统软硬件技术架构、原理、硬件选型、网络接入以及软件与应用之间的接口等方面的全面设计阐述。 1.3总体设计原则 针对本次工程的实际情况,充分考虑系统建设的建设发展需求，以实现系统统一管理、高效应用、平滑扩展为目标，以“先进、安全、成熟、开放、经济”为总体设计原则。 1.3.1先进性原则 在系统总体方案设计时采用业界先进的方案和技术，以确保一定时间内不落后。选择实用性强产品，模块化结构设计，既可满足当前的需要又可实现今后系统发展平滑扩展。 1.3.2安全性原则 数据是业务系统核心应用的最终保障，不但要保证整套系统能够7X24运行，而且存储系统必须有高可用性，以保证应用系统对数据的随时存取。同时配置安全的备份系统，对应用数据进行更加安全的数据保护，降低人为操作失误或病毒袭击给系统造成的数据丢失。 在进行系统设计时，充分考虑数据高可靠存储，采用高度可靠的软硬件容错设计，进行有效的安全访问控制，实现故障屏蔽、自动冗余重建等智能化安全可靠措施，提供

课后作业答案云计算与大数据

第一章 1.硬件驱动力网络驱动力 2.西摩·克雷(Seymour Cray) 3.约翰·麦卡锡 4.蒂姆·博纳斯·李 5.吉姆·格雷 6.Java 7.基础设施即服务平台即服务软件即服务 8.(1) 超大规模 “云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。 (2) 虚拟化 云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 (3) 高可靠性 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。

(4) 通用性 云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 (5) 高可扩展性 “云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。 (6) 按需服务 “云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。 (7) 极其廉价 由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。 云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。 (8) 潜在的危险性 云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别像银行这样持有敏感数据的商业机构）对于选择云计算服务应保持足够的警惕。一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务，无论其技术优势有多强，都

互联网+环境保护监管监测大数据平台整体解决方案

互联网+环境保护 监管监测大数据平台整体 解 决 方 案

目录 1概述 (14) 1.1项目简介 (14) 1.1.1项目背景 (14) 1.2建设目标 (15) 1.2.1业务协同化 (16) 1.2.2监控一体化 (16) 1.2.3资源共享化 (16) 1.2.4决策智能化 (16) 1.2.5信息透明化 (17) 2环境保护监管监测大数据一体化管理平台 (18) 2.1环境保护监管监测大数据一体化平台结构图 (18) 2.2环境保护监管监测大数据一体化管理平台架构图20 2.3环境保护监管监测大数据一体化管理平台解决方案（3721解决方案） (20) 2.3.1一张图：“天空地”一体化地理信息平台 .. 21

2.3.2两个中心 (30) 2.3.3三个体系 (32) 2.3.4七大平台 (32) ?高空视频及热红外管理系统 (44) ?激光雷达监测管理系统 (44) ?车载走航管理系统 (44) ?网格化环境监管系统 (45) ?机动车尾气排放监测 (45) ?扬尘在线监测系统 (45) ?餐饮油烟在线监测系统 (46) ?水环境承载力评价系统 (46) ?水质生态监测管理系统 (47) ?湖泊生态管理系统 (47) ?水生态管理系统 (48) ?排污申报与排污费管理系统 (49) ?排污许可证管理系统 (49) ?建设项目审批系统 (49)

3环境保护监管监测大数据一体化管理平台功能特点 (51) 3.1管理平台业务特点 (51) 3.1.1开启一证式管理，创新工作模式 (51) 3.1.2拓展数据应用，优化决策管理 (51) 3.1.3增强预警预报、提速应急防控 (52) 3.1.4完善信息公开、服务公众参与 (53) 3.2管理平台技术特点 (54) 3.2.1技术新 (54) 3.2.2规范高 (55) 3.2.3分析透 (55) 3.2.4功能实 (56) 1、污染源企业一源一档 (59) 3.2.5检索平台 (61) 3.2.6消息中心 (62) 3.3管理平台功能 (62) 3.3.1环境质量监测 (63) 3.3.2动态数据热力图 (64)

云计算8个课题

我的演讲主要分为几个方面： 1、网格计算和云计算 2、计算系统虚拟化基础理论与方法研究973项目简介 3、桌面虚拟化技术实践 4、最后进行一个小的总结 什么是网格计算呢？动态多机构虚拟组织中的资源共享和协同问题求解。 下面我先说一下网格计算的本质： 1、资源异构 2、多机构 3、虚拟组织 4、以科学计算为主 5、采用高性能计算机 6、问题求解环境紧耦合 说到云计算大家比较喜欢，现在没有非常权威的专家说，云计算是什么样的定义，虚拟的资源把它变成一种服务，这就叫做云计算，从这个定义本身来看，你可以看出，云计算它的本质是什么呢？我们比较一下网络计算，我们就给出云计算这几个本质。 第一，云计算并不强调资源，首先在构建领域资源的时候，它是由机构来进行构件，就是它自己的一个云计算平台。云计算是以现在从这几年比较热的虚拟经济。WAS上面各种包括视频共享网站，等等各

种它都有很多的商业应用。对云计算来说，并不强调某一个云计算中心我需要非常强大的超级计算机，座谈早上李院士在报告当中就说得非常清楚，云计算是以普通的服务器械集群，作为它的一个基本共享单元。通过大量的分散在各个地方的这种服务器集群，来完成它的服务。所以从我们在整个计算机体系结构这个角度来看，有分故事系统的一种集中的管理。它需要把这些资源分布在各个地方。 另外，它是采用是普通服务器集群，分在各个不同地方，因此是一种松耦合环境下的处理，就是在松耦合环境下做海量处理的处理方式，变成一种环境，这是云计算的一个本质。 说到虚拟化这是云计算的一个基础的基础，大家谈云计算跟网络计算，在技术层面上有甚么最基础的差异，虚拟化怎么来定义，因为很早就有虚拟化，虚拟化本身就是把底层物理设和上层的操作化，或者上层的软件进行分离的一种去耦合技术，各个层面做各个层面的工作，大家不要捆绑在一起，它希望能够把它进行去耦合，目的就是为了实现信息资源的利用效率和灵活性的最大化。 大家也知道，在云计算出来之前，我们大量集群的时候，它的利用率其实是非常低的，其原因就在于各个机器都采用单一的集群，比如E —mail服务器，每个服务器它的峰值是不一样的，因此会带来整个系统利用率非常不均衡，平均利用率会非常低。我们采用虚拟化技术以后，就可以把这些资源整合在一台机器上，或者相邻的一些机器上，来提高它的利用效率和灵活性的最大化，这就是虚拟化的基础。

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。

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

云计算中的HPC高性能计算

1．背景： 云计算的优势 共享的计算设备 多租户的使用模型 可高度适配的资源分配 按需定制的HPC环境开始流行 2.挑战 虚拟化的开销 CPU, 内存, 驱动等 通信网络的区别 万兆以太网vs. Infiniband 并行IO的配置选项 设备, 文件系统和IO库的选择 3．CCI: Amazon的HPC解决方案 4. 虚拟化对HPC的影响 虚拟设备和物理设备有巨大的性能差别 虚拟机并没有引入很大的开销 对于直接分配给客户机的千兆网卡结论如此, 我们正在研究万兆网卡和IB 网卡的性能结果 5. 性能评价——结论 本地集群在通信上有巨大优势 对于CPU和内存密集型程序，CCI的性能和本地集群相似 究竟使用云还是本地集群，需要研究二者的性价比 6. I/O系统的可配置性：背景 I/O是很多高性能应用程序的性能瓶颈 应用程序的读写密集和并发度差别较大 传统高性能平台只提供通用的、统一的I/O系统 一些高性能程序开始考虑向云计算平台迁移 云计算平台可以带来I/O系统的高可配性 完全受控的虚拟机环境，自定义配置成为可能

弹性的资源申请和方便的部署方式 可选多种存储资源进行搭配 I/O系统的可配置性在于 可以在虚拟集群上选择不同的文件系统 可以利用多种底层存储设备进行组合 可以充分调节文件系统参数，专门为特定的某一个高性能应用程序进行配置 I/O系统可配置性的挑战 最优配置需要根据不同应用程序进行选择 需要平衡性能和总成本 7. I/O系统的可配置性：文件系统 网络文件系统（NFS） 使用简单，只有POSIX系统调用接口 对I/O需求较低的应用程序已经足够 存在单点瓶颈，扩展性差 并行文件系统（如PVFS） MPI-IO接口，对并行读写支持良好 可以使用更多的IO节点，扩展性好 8. I/O系统的可配置性：存储设备、 单实例临时存储设备（Ephemeral） 块设备，每节点2*800 GB, 非持久化存储 弹性块设备(EBS) 每个实例可挂载任意多块，可跨实例挂载 持久化，生命期与虚拟机实例无关 云端数据库存储服务(S3) 键值存储，面向数据库和互联网应用 9. I/O系统的可配置性：文件系统参数 10. I/O系统的可配置性：结论 针对不同的HPC应用配置I/O系统很有必要 不同HPC应用对I/O的需求不一样 性能和价格需要折中 I/O配置的挑战

云计算和大数据的关系

云计算和大数据的关系 -----天互数据 首先、什么是云计算？ 云计算（英语 <，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，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，主要是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意[1]味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。 云计算的特征 (1)资源配置动态化。根据消费者的需求动态划分或释放不同的物理和虚拟资源，当增加一个需求时，可通过增加可用的资源进行匹配，实现资源的快速弹性提供；如果用户不再使用这部分资源时，可释放这些资源。云计算为客户提供的这种能力是无限的，实现了IT资源利用的可扩展性。 (2)需求服务自助化。云计算为客户提供自助化的资源服务，用户无需同提供商交互就可自动得到自助的计算资源能力。同时云系统为客户提供一定的应用服务目录，客户可采用自助方式选择满足自身需求的服务项目和内容。 (3)以网络为中心。云计算的组件和整体构架由网络连接在一起并存在于网络中，同时通过网络向用户提供服务。而客户可借助不同的终端设备，通过标准的应用实现对网络的访问，从而使得云计算的服务无处不在。 (4)资源的池化和透明化。对云服务的提供者而言，各种底层资源（计算、储存、网络、资源逻辑等）的异构性（如果存在某种异构性）被屏蔽，边界被打破，所有的资源可以被统一管理和调度，成为所谓的“资源池”，从而为用户提供按需服务；对用户而言，这些资源是透明的，无限大的，用户无须了解内部结构，只关心自己的需求是否得到满足即可。 云计算和大数据的关系 本质上，云计算与大数据的关系是静与动的关系；云计算强调的是计算，这是动的概念；而数据则是计算的对象，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的存储能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大数据需要处理大数据的能力（数据获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的存储设备提供的主要是数据存储能力，所以可谓是动中有静。如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！ 大数据技术和云计算的关系 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能IT行业开拓一个新的黄金时代。大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱： 1）大数据存储和管理； 2）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。． 大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：