云计算在第二代支付系统中的应用研究

2015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1.3万亿，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。 作为第一批使用阿里云的银行，吴江农商行不仅在业务模式上有所创新，而且在IT技术上也保持与时俱进。通过推出快捷支付，向用户提供了更加优质的服务，使用户有了更好的消费和支付体验，同时，开发和IT成本也有了极大的降低，避免了硬件重复建设和运维难度，而且云计算的弹性优势可以帮银行从容应对IT架构的挑战。

云计算的定义、发展与组成

云计算的定义、组成及其发展综述 摘要：由于互联网技术的飞速发展,信息量与数据量快速增长,导致计算机的计算能力和数据的存储能力满足不了人们的需求。在这种情况下,云计算技术应运而生。云计算作为一种新型的计算模式，利用高速互联网的传输能力将数据的处理过程从个人计算机或服务器转移到互联网上的计算机集群中，带给用户前所未有的计算能力。自从云计算的概念提出来以后,立刻引起业内各方极大的关注,现在已成为信息领域的研究热点之一。本文主要从云计算的定义、云计算的四个发展阶段、云计算组成的六层结构和云计算的发展前景进行了探讨。 关键字：云计算、发展阶段、组成、发展现状 一、什么是云计算？ 云计算是由分布式计算、并行处理、网络计算发展来的，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，云计算仍没有普遍一致的定义。关于云计算的定义有以下几种： [1]维基百科给云计算下的定义： 云计算将IT 相关的能力以服务的方式提供给用户，允许用户在不了解提供服务的技术、没有相关知识以及设备操作能力的情况下，通过Internet 获取需要服务。 [2]中国云计算网将云定义为： 云计算是分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）和网格计算（Grid Computing）的发展，或者说是这些科学概念的商业实现。 [3]中国网格计算、云计算专家刘鹏定义云计算为： 云计算将计算任务发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、存储空间和各种软件服务。 [4]美国国家实验室的资深科学家、Globus项目的领导人Tan Foster： 云计算是由规模经济拖动，为互联网上的外部用户提供一组抽象的、虚拟化的、动态可扩展的、可管理的计算资源能力、存储能力、平台和服务的一种大规模分布式计算的聚合体。 [5]百度百科： 云计算（cloud computing）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。狭义云计算指IT 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。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。 其实简单地说,云计算是一种基于互联网的超级计算模式,它将计算机资源汇集起来,进行统一的管理和协同合作,以便提供更好的数据存储和网络计算服务。 二、云计算的特点 （1）具有高可靠性。云计算提供了安全的数据存储方式,能够保证数据的可靠性,用户无需担心软件的升级更新、漏洞修补、病毒的攻击和数据丢失等问题,从而为用户提供可靠的信息服务。 （2）具有高扩展性。云计算能够无缝地扩展到大规模的集群之上,甚至包含数千

最新版云计算平台系统建设项目设计方案

云计算平台系统建设项目 设计方案

1.1设计方案 1.1.1平台架构设计 **高新区云计算平台将服务器等关键设备按照需要实现的功能划分为两个层面，分别对应业务层和计算平台层。 业务层中，功能区域的划分一般都是根据安全和管理需求进行划分，各个部门可能有所不同，云数据中心中一般有公共信息服务区(DMZ区)、运行管理区、等保二级业务区、等保三级业务区、开发测试区等功能区域，实际划分可以根据业务情况进行调整，总的原则是在满足安全的前提下尽量统一管理。 计算平台层中分为计算服务区和存储服务区，其中计算服务区为三层架构。计算服务区部署主要考虑三层架构，即表现层、应用层和数据层，同时考虑物理和虚拟部署。存储服务区主要分为IPSAN、FCSAN、NAS 和虚拟化存储。 云计算平台中计算和存储支持的功能分区如下图所示：

图云计算平台整体架构 图平台分层架构

基础架构即服务：包括硬件基础实施层、虚拟化&资源池化层、资源调度与管理自动化层。 硬件基础实施层：包括主机、存储、网络及其他硬件在内的硬件设备，他们是实现云服务的最基础资源。 虚拟化&资源池化层：通过虚拟化技术进行整合，形成一个对外提供资源的池化管理（包括内存池、服务器池、存储池等），同时通过云管理平台，对外提供运行环境等基础服务。 资源调度层：在对资源（物理资源和虚拟资源）进行有效监控管理的基础上，通过对服务模型的抽取，提供弹性计算、负载均衡、动态迁移、按需供给和自动化部署等功能，是提供云服务的关键所在。 平台即服务：主要在IaaS基础上提供统一的平台化系统软件支撑服务，包括统一身份认证服务、访问控制服务、工作量引擎服务、通用报表、决策支持等。这一层不同于传统方式的平台服务，这些平台服务也要满足云架构的部署方式，通过虚拟化、集群和负载均衡等技术提供云状态服务，可以根据需要随时定制功能及相应的扩展。 软件即服务：对外提供终端服务，可以分为基础服务和专业服务。基础服务提供统一门户、公共认证、统一通讯等，专业服务主要指各种业务应用。通过应用部署模式底层的稍微变化，都可以在云计算架构下实现灵活的扩展和管理。 按需服务是SaaS应用的核心理念，可以满足不同用户的个性化需求，如通过负载均衡满足大并发量用户服务访问等。 信息安全管理体系，针对云计算平台建设以高性能高可靠的网络安

运营期商管公司慧云系统管理体系文件

慧云智能化管理系统 管理文件 万达商业管理有限公司 二零一五年四月 目录

第一部分地方商管公司慧云系统工作要求

第一章慧云系统运行阶段工作要求 第一节值班人员管理要求 慧云值机人员必须符合商管总部下发的任职资质要求，值机期间按要求统一着装，按 照排定的运行班次运行，不得随意换岗；严格执行慧云交接班制度， 第二节慧云系统运行管理工作要求 在商管系统现有的运营管理制度基础上，为进一步优化和完善慧云系统运行管理工作要求，下面重点从设备运行管理、慧云机房管理、值机人员管理、及安全使用管理四大方面明确具体工作要求：

第三节培训的工作要求为深化各地商管公司人员对慧云系统的认识，加强慧云系统值机人员专业技术能力，确保慧云系统稳定运行，商管总部制定了《万达广场慧云智能化管理系统培训管理规定》，地方商管公司应严格按照其中要求，开展慧云培训工作。 培训试题分为四类：慧云助理工程师、慧云值班工程师、工程经理与工程副总及总经理试题；培训考试分两种：理论考试和实操考试，采用在万达学院网站线上题库抽选考题的方式进行考试。 理论考试在万达学院网站上进行，实操考试采取在地方商管公司慧云平台上操作的方式进行。 一．总部培训 由商管总部工程部组织，每年组织6 次集中培训。其中筹备期项目每年2次专项培训（上、下半年各一次，培训对象为工程副总级工程部经理）；营运期项目每年2 次专项培训（上、下半年各一次，培训对象为工程副总级工程部经理）以及在每次商管总部召开的半年会上进行慧云系统的培训。 培训内容包括：慧云智能化管理系统设计及验收标准培训、慧云智能化管理系统运行管理标准培训、慧云系统平台界面操作培训、慧云系统各子系统操作培训、相关专业知识培训、慧云系统应急预案培训等，讲师由商管总部工程部、规划院、集成平台设计单位、弱电总包施工单位等组成。 二．地方公司培训 各地商管公司总经理为第一责任人。 1. 组织： 1.1建设期培训 对慧云系统值机人员进行培训：培训时长每周不少于4 小时，培训内容包括: 慧云智能化管理系统设计标准、慧云智能化管理系统运行管理标准、慧云智能化管理系统验收标准、相关专业知识培训等, 讲师由工程副总、工程经理、各专业主管组成。 对慧云小组其他成员进行培训（包括总经理、工程副总、其他班子成员、及各部门经理）：培训时长不少于10 小时，培训内容包括: 慧云智能化管理系统应知应会及统一汇报等。 1.2试运行前培训 慧云系统试运行开始前14 天，各地商管公司组织公司全体人员进行培训，对相关部门培训时间要求为：

《分布式计算、云计算与大数据》习题参考解答

第1章分布式计算概述 一、选择题 1，CD 2，ABC 3，ABCD 4，ACD 二、简答题 1，参考1.1.1和节 2，参考1.1.2节 3，分布式计算的核心技术是进程间通信，参考1.3.2节 4，单播和组播 5，超时和多线程 三、实验题 1.进程A在进程B发送receive前发起send操作 进程A进程B 发出非阻塞send操 作，进程A继续运行 发出阻塞receive操 作，进程B被阻塞进程B在进程A发起send前发出receive操作

发出非阻塞send 操作，进程A 继续运行 发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞 收到进程A 发送的数据，进程B 被唤醒 2. 进程A 在进程B 发送receive 前发起send 操作 进程A 进程B 发出阻塞send 操作， 进程A 被阻塞 发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞 进程B 在进程A 发起send 前发出receive 操作

发出阻塞send操作，进程A被阻塞 发出阻塞receive操作，进程B 被阻塞 收到进程A发送的数据，进程B 被唤醒 收到进程B返回的数 据，进程A被唤醒 3.1).在提供阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中在提供非阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中2)．P1，P2，P3进程间通信的顺序状态图 m1 m1 m2 m2 第2章分布式计算范型概述 1.消息传递，客户-服务器，P2P，分布式对象，网络服务，移动代理等 2.分布式应用最广泛最流行的范型是客户-服务器范型，参考节

3.分布式应用最基本的范型是消息传递模型，参考节 4.参考节，P2P应用有很多，例如Napster，迅雷，PPS网络电视等 5.参考节 6.参考节 7.略 8.消息传递模式是最基本的分布式计算范型，适用于大多数应用；客户-服务器范型是最 流行的分布式计算范型，应用最为广泛；P2P范型又称为对等结构范型，使得网络以最有效率的方式运行，适用于各参与者地位平等的网络；分布式对象范型，是抽象化的远程调用，适用于复杂的分布式计算应用等。 9.略 10.中间件又称为代理，中间件为参与对象提供内容抽象，隐藏对象引用，起到中介作用。 11.略 第3章 Socket编程与客户服务器应用开发 一、填空题 1.数据包socket，流式socket 2.无连接方式，面向连接方式 3.数据层，业务层，应用层 4.迭代服务器和并发服务器 5.有状态服务器和无状态服务器 二、简答题 1.API：Application Programming Interface,应用程序编程接口，是一些预先定义 的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能 力，而又无需访问源码，或理解内部工作机制的细节 Socket API：套接字应用程序编程接口，适用于进程间通信的套接字应用程序编程 接口

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：

云计算平台解决方案

竭诚为您提供优质文档/双击可除 云计算平台解决方案 篇一：智慧农业云平台解决方案 智慧农业平台 实施方案 20xx-02-24 第1部分：物联网服务平台 一、需求描述 1、功能需求 1.1、环境/长势监控——数据分析——远程可视（含手机端）。 1.2、通过电脑、手机随时查看实时或历史视频，了解现场种植情况。 1.3、标准化种植流程，针对种植人员的任务管理，任务下达，生产信息记录（施肥、用药、调整温度、土壤湿度、光照等），任务过程监控。 1.4、监测数据的存储、查询，支持基于历史数据的条件性查询和多条件关联统计，核心数据md5加密。 1.5、在统一平台下进行移动远程监测和控制【基于ios、

android的app客户端】。 1.6、专家系统 二、系统架构 系统架构包括感知层、传输层、数据层、应用层、终端层 感知层：终端各类传感设备的数据智能采集、终端控制设备接收指令并智能控制设备 传输层：基于3g、2g、wiFi网络的安全数据通道 数据层：基于sqlserver企业级分布式数据存储 应用层：包括监控中心、报表中心、任务管理中心、交流中心、溯源中心、流程中心等核心业务实现 客户端：智能手机及平板电脑客户端【ios、android】应用、电脑网页浏览及应用 系统架构 为保证系统先进性、适应未来信息化发展及业务需求，系统设计遵循以下技术标准： 以.netFramework4.0为基础构建服务平台，服务平台支持微软公有云及私有云部署，以json数据格式传输，支持socket、http通讯协议，以jquery构建web前端，以android 和ios构建移动应用终端。 支持10000个以上传感设备并发连接，每1秒一个心跳业务处理。

云计算解决方案

方案简介 随着互联网技术的发展，越来越多的应用面向云计算。云计算是网络计算、分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机和网络技术发展融合的产物。云计算的核心思想，是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池为用户按需服务。云计算是IT服务提供方式的一种改变，它在对数据中心呈几何倍数增长的情况下，有望显著提高效率和灵活性。许多云计算部署依赖于计算机集群，包括计算、网络互联、存储等，如图1-3。图1-4为具体一个云计算应用的拓扑部署。 图1-3 图 1-4 上述图1-4，描述了一个云计算应用，其主要业务应用在经分系统中支持Oracle Rac，和分布式话单分析等，其中配置的集群服务器节点共有32台刀片服务器，每个结点内置40Gb InfiniBand QDR HCA 卡网卡，连接到MIS5030 IB交换机中。多台业务应用服务器连接到核心GE万兆交换机中。以

太网与IB网的连接通过MBX 5020 完成。MBX 5020有4个IB口，每个IB 可连接3个GE口，从而实现了计算结点与以太网服务器的通讯。 VSA 服务器：VSA为存储加速软件，配置了2个服务器，每个服务器内置一块HCA（IB）卡和两块HBA（FC）卡，以及一块512GB SSD固态盘。VSA服务器作为网关设备，实现了IB到FC的转换。 HCA卡：40Gb InfiniBand QDR HCA 网卡。 HBA卡：8Gb FC卡。 SSD固态盘：采用CFD-SATAE电子盘产品，持续读写能力达200MB/s，用于加载VSA软件做缓存用。 VSA连接着FC交换机与后端的FC存储。 上述拓扑图中，实现了IB、Ethernet、FC网络的整合互通，应用在不同的云计算需求网络部署中。 在当今企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。大数据将挑战企业的存储架构、数据中心的基础设施等，也会引发数据仓库、数据挖掘、商业智能、云计算等应用的连锁反应。未来企业会将更多的TB级数据集用于商务智能和商务分析。到2020年，全球数据使用量预计将暴增44倍，达到35.2ZB（1ZB=10亿TB）。 如何去分析这些数据，挖掘其内在价值，就需要分布式计算来支撑海量数据的分析工作。 早先那种多线程，多任务分解的日志分析设计，是分布式计算的一个单机版缩略，如何将这种单机的工作进行分拆，变成协同工作的集群，就是分布式计算框架设计所涉及的。 分布式计算运用在多场景，大数据量的分布式处理，是云计算服务中其业务内容必须用到的。 InfiniBand是针对对带宽延迟要求比较高的领域设计的一种网络，现阶段主流带宽是40Gb/s，网络中端到端延迟可以控制在us级别，InfiniBand 网络采用集中管理，支持网络划分，QOS等功能，扩展方便，可达数千个节点，经验证，适用于MPI， ORACLE RAC，HADOOP等的应用。 1.2 节点系统 云计算核心是计算能力的集中和规模性突破，云计算中心对外提供的计算类型决定了云计算中心的硬件基础架构。从云端客户需求看，云计算中心通常需要规模化的提供以下几种类型的计算能力： 大型服务器 一是高性能的、稳定可靠的高端计算，主要处理紧耦合计算任务，这类计算不仅包括对外的数据库、商务智能数据挖掘等关键服务，也包括自身账户、计费等核心系统，通常由8路以上的大服务器提供。 上述图1-4，描述了这种情况的一个云计算应用的拓扑； 高密度服务器 二是面向众多普通应用的通用型计算，用于提供低成本计算解决方案，这种计算对硬件要求较低，一般采用高密度、低成本的超密度集成服务器，以有效降低数据中心运营商的运营成本和终端用户的使用成本； 高性能计算HPC 三是面向科学计算、生物工程等业务，提供百万亿、千万亿次计算能力的高性能计算，其硬件基础是高性能集群。 1.3 网络系统 网络互联技术是云计算中的关键因素，需要满足5个关键因素对网络的需求： ?高带宽/低延迟 ?整合型以太网 ?支持多种类作业任务 ?扩展性和可管理性

云计算的分布式计算框架讲解学习

云计算的分布式计算 框架

思特奇分布式计算技术介绍 （V1.0） 北京神州数码思特奇信息技术股份有限公司 二〇二〇年八月

文档信息 变更记录 1引言 框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS。MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。HDFS是分布式文件系统，为分布式计算存储提供了底层支持。

MapReduce先将一个任务分解成为多个任务，“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。在分布式系统中，机器集群把硬件看作资源池，将并行的任务拆分，然后交由每一个空闲机器资源去处理，能够极大地提高计算效率，同时这种资源无关性，对于计算集群的扩展无疑提供了最好的设计保证。分布式计算就好比蚂蚁吃大象，廉价的机器群可以匹敌任何高性能的计算机。任务分解处理以后，那就需要将处理以后的结果再汇总起来，这就是Reduce要做的工作。 2HDFS分布式文件系统 HDFS是分布式计算的存储基石，具有如下几个特点： a)对于整个集群单一的命名空间。 b)数据一致性。适合一次写入多次读取的模型，客户端在文件没有被成功 创建之前无法看到文件存在。 c)文件会被分割成多个文件块，每个文件块被分配存储到数据节点上，而 且根据配置会由复制文件块来保证数据的安全性。 HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群由一个Namenode和一定数目的Datanode组成。Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的namespace和客户端对文件的访问。Datanode在集群中一般是一个节点一个，负责管理节点上它们附带的存储。在内部，一个文件分成一个或多个block，这些block存储在Datanode集合里。Namenode执行文件系统的namespace操作，例如打开、关闭、重命名文件和目录，同时决定block到具体Datanode节点的映射。Datanode在Namenode的指挥下进行block的创建、删除和复制。

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( ) 3.约翰·麦卡锡 4.蒂姆·博纳斯·李 5.吉姆·格雷 6 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，云计算已经拥有100多万台服务器，、、微软、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

万达慧云管理信息系统

管理信息系统结课论文 专业班级： ZB信管162 姓名：张彦龙 学号： 2220 2016年12月16日

万达慧云智能管理系统应用案例分析 摘要 万达集团自主研发并具有独立知识产权的慧云智能化管理系统已成为万达商业管理公司实现安全、绿色、智能运营的重要工具，万达慧云智能化管理系统是将消防、安防、设备、运营和节能五大管理体系的16个子系统综合集成在一个操作平台上的建筑智能化系统，可以降低人工成本、保证运行品质和降低运行能耗。 关键词：自主研发、管理系统、智能、集成。

一、系统介绍 （一）系统简介 慧云采用最先进的云计算理念及技术，将应用及数据库统一集中于云端，广 场本地只保留2台互为备份的数据采集服务器。云端采用万达集团自行建设的万达私有云，动态按需分配计算、存储及网络资源，为慧云提供高性能支持[1] 。云化后，慧云相对的提升主要体现在三方面：一是集中管理范围由广场本地升级到集团总部；二是实现基于所有开业万达广场的大数据采集和分析；三是软件升级维护在集团总部统一进行，更加规范和简化。 （二）系统结构 万达慧云智能化系统将消防、安防、设备、运营和节能五大管理体系的16 个子系统综合集成在一个操作平台上，如图1，实现了集中控制，简化了操作流程，充分降低人工成本和降低运行能耗，以保障万达广场安全、绿色、高效的运行品质[2]。 图1 慧云智能化管理系统设计了三级用户。第一级，简单的操作层面，该层级不 需要太多的专业知识与技术，只要按照系统中定制的控制模式来运行， “傻瓜式”控制，不需要太复杂的操作;第二级，技术层面，对系统中某些部分可以做深入地分析研究，做一些简单的模式定制;第三级，高级管理用户，能够对整个系统进行人工干预，对一些模式做更深入地分析。 慧云智能化管理系统 消防管理 安防管理 运营管理 设备管理 消 防 报 警 视频监控 防盗报警 门禁管理 电子巡更 暖通空调监控 给水排水监控 变电配电监控 公共照明控制 夜景照明控制 电梯监视 客流统计 停车管理 信息发布 背景音乐 能源管理 运营管理

云计算与大数据处理综述

云计算与大数据处理 1.引言 从某种程度上来讲，云计算是面向服务计算的一个极其成功的范例。云计算的三大理念包括：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）以及软件即服务（SaaS）。这一概念甚至同样可以扩展到数据库即服务（DBaaS）抑或存储即服务（SaaS）。灵活性强、计次付费、前期低投资以及风险转移几大特性，使得云计算成为部署新型应用的一种普遍方式。大量云计算应用服务的不断涌现，也催生了各种各样的云平台。越来越多的平台和应用，同时作为生产者和消费者，也使得互联网上的数据量以惊人的速度日益扩增。可扩展数据管理系统因此就成为云计算基础架构的重要一环。对于可扩展分布式数据管理的研究已经持续了许多年。大多数研究都关注于如何设计出一种同时适用于更新密集任务和专业分析任务的可扩展式系统。最初的方案有应用于更新密集型任务的分布式数据库，以及专业分析任务的并行数据库。其中并行数据库更是从原型系统一直发展到可用的商业系统水准。然而相比之下分布式数据库却发展的差强人意且从未得到商业化。 2.可扩展海量数据管理系统 应用服务的数据访问模式的变革，再加上急速扩增的需求，催生了一种被称作键值对（Key-Value）存储的新型系统。键值存储模式出现后受到各种企业的追捧并且得到了广泛采用。在工业界和学术界，MapReduce模式以及其开源实现项目Hadoop都得到了迅速应用普及。而且更进一步，针对不同的应用场景下的可用性以及运行效率提升，也不断有各种Hadoop改良解决方案被提出。部署在云端的应用服务都有着各自对于数据管理的迫切需求，这样就有诸多的可供研究的空间。总之，为解决各领域大数据管理带来的挑战，催生了数不胜数的系统方案。各种云计算服务都需要对分布存储的、海量的数据进行处理分析。具体而言，云计算应用面临的数据管理挑战体现在数据的海量性、异构性以及非确定性。针对这些特点，来构建高可用性及强可扩展性的分布式数据存储系统，目前云计算系统中的数据管理技术除了MapReduce之外，主要还包括Google的GFS、BigTable和亚马逊的Dynamo。 2.1MapReduce技术 MapReduce是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行计算。作为一个新的编程模型，MapReduce将所有针对海量异构数据的操作抽象为两种操作，

万达慧云管理信息系统剖析

管理信息系统结课论文 专业班级：ZB信管162 姓名：张彦龙 学号：201604032220 2016年12月16日

万达慧云智能管理系统应用案例分析 摘要 万达集团自主研发并具有独立知识产权的慧云智能化管理系统已成为万达商业管理公司实现安全、绿色、智能运营的重要工具，万达慧云智能化管理系统是将消防、安防、设备、运营和节能五大管理体系的16个子系统综合集成在一个操作平台上的建筑智能化系统，可以降低人工成本、保证运行品质和降低运行能耗。 关键词：自主研发、管理系统、智能、集成。

一、系统介绍 （一）系统简介 慧云3.0采用最先进的云计算理念及技术，将应用及数据库统一集中于云 端，广场本地只保留2台互为备份的数据采集服务器。云端采用万达集团自行建 设的万达私有云，动态按需分配计算、存储及网络资源，为慧云3.0提供高性能 支持[1] 。云化后，慧云3.0相对2.0的提升主要体现在三方面：一是集中管理范 围由广场本地升级到集团总部；二是实现基于所有开业万达广场的大数据采集和 分析；三是软件升级维护在集团总部统一进行，更加规范和简化。 （二）系统结构 万达慧云智能化系统将消防、安防、设备、运营和节能五大管理体系的16 个子系统综合集成在一个操作平台上，如图1，实现了集中控制，简化了操作流 程，充分降低人工成本和降低运行能耗，以保障万达广场安全、绿色、高效的运 行品质[2]。 图1 慧云智能化管理系统设计了三级用户。第一级，简单的操作层面，该层级不 需要太多的专业知识与技术，只要按照系统中定制的控制模式来运行， “傻瓜 式”控制，不需要太复杂的操作;第二级，技术层面，对系统中某些部分可以做 深入地分析研究，做一些简单的模式定制;第三级，高级管理用户，能够对整个 系统进行人工干预，对一些模式做更深入地分析。 慧云智能化管理系统 消防管理 安防管理 运营管理 设备管理 消 防 报 警 视频监控 防盗报警 门禁管理 电子巡更 暖通空调监控 给水排水监控 变电配电监控 公共照明控制 夜景照明控制 电梯监视 客流统计 停车管理 信息发布 背景音乐 能源管理 运营管理

分布式计算、并行计算及集群、网格、云计算的区别

并行计算：并行计算是相对于串行计算来说的。可分为时间上的并行和空间上的 并行。时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并 发的执行计算。并行计算的目的就是提供单处理器无法提供的性能（处理器能力 或存储器），使用多处理器求解单个问题。 分布式计算：分布式计算研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问 题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些 计算结果综合起来得到最终的结果。最近的分布式计算项目已经被用于使用世界 各地成千上万位志愿者的计算机的闲置计算能力，通过因特网，可以分析来自外 太空的电讯号，寻找隐蔽的黑洞，并探索可能存在的外星智慧生命等。 并行计算与分布式计算的区别：（1）简单的理解，并行计算借助并行算法和 并行编程语言能够实现进程级并行（如MPI）和线程级并行（如openMP）。而 分布式计算只是将任务分成小块到各个计算机分别计算各自执行。（2）粒度方面，并行计算中，处理器间的交互一般很频繁，往往具有细粒度和低开销的特征，并 且被认为是可靠的。而在分布式计算中，处理器间的交互不频繁，交互特征是粗 粒度，并且被认为是不可靠的。并行计算注重短的执行时间，分布式计算则注重 长的正常运行时间。（3）联系，并行计算和分布式计算两者是密切相关的。某些 特征与程度（处理器间交互频率）有关，而我们还未对这种交叉点（crossover point）进行解释。另一些特征则与侧重点有关（速度与可靠性），而且我们知道 这两个特性对并行和分布两类系统都很重要。（4）总之，这两种不同类型的计算 在一个多维空间中代表不同但又相邻的点。 集群计算：计算机集群使将一组松散集成的计算机软件和/或硬件连接起来高度 紧密地协作完成计算工作。在某种意义上，他们可以被看作是一台计算机。集群 系统中的单个计算机通常称为节点，通常通过局域网连接，但也有其它的可能连 接方式。集群计算机通常用来改进单个计算机的计算速度和/或可靠性。一般情况 下集群计算机比单个计算机，比如工作站或超级计算机性价比要高得多。根据组 成集群系统的计算机之间体系结构是否相同，集群可分为同构与异构两种。集群 计算机按功能和结构可以分为，高可用性集群（High-availability (HA) clusters）、负载均衡集群（Loadbalancing clusters）、高性能计算集群 （High-performance (HPC)clusters）、网格计算（Grid computing）。 高可用性集群，一般是指当集群中有某个节点失效的情况下，其上的任务会自动 转移到其他正常的节点上。还指可以将集群中的某节点进行离线维护再上线，该 过程并不影响整个集群的运行。

云计算与大数据处理技术知识讲解

云计算与大数据处理技术 今天，随着IT规模越来越大，数据规模呈几何级数增长，已经超出了传统技术方法所能解决的范畴。为此，人们把目光转向了刚刚兴起的云计算，希望通过云计算来实施海量数据处理解决方案，实现以更小的成本来处理更大规模数据的目标，并成为目前云计算应用所面对的极大挑战。本课程基本思想如下：1，目前，“云计算”已经不是一个刚刚流行的时髦概念了，在一些传统IT 方法显得无能为力的场合，云计算正在开始大展拳脚，表现了强大的解决问题的能力，海量数据存储与处理正是属于这种场合。我们如何在云计算分布式环境下正确设计大数据量数据模型？如何在设计中解决资源、效率、安全性、可靠性等一系列极难平衡的问题？如何通过云计算帮助我们解决在传统IT技术中看似解决不了的敏感问题？这些都是我们在云计算架构设计中需要深入研究的键问题。 2，理解问题最好的方法是分析成功案例，本课程分别从多个角度分析在面对海量数据处理的困难时，不同的应用体系是如何解决问题并获得成功的。研究这些已有的体系不是目的，而是希望学员能够通过学习这些解决问题的方法和思路，通过归纳整理深入理解，再根据自己所面对的领域特征，形成解决具体实际问题的方案。这也是让云计算在海量数据处理领域真正发挥作用的有效途径。 3，云计算是一种服务，在云计算应用架构设计中，就必须考虑作为服务与普通的产品设计有哪些不同？需要考虑的产品的服务特征有哪些？如何搭建面向不同层次、合适的服务平台？在这个过程中，我们需要考虑哪些问题？有哪些成功的案例？有些什么解决方案？

4，云计算应用最重要的问题是安全问题。安全不是一个后期需要解决的独立问题，而是在前期就需要投入巨大精力来考虑的产品策略。可以说，安全性与可用性是云计算能否顺利实施与应用的关键点，也是云计算架构设计的关键因素。我们应该如何考虑安全问题？如何解决诸如数据安全、网络安全、主机安全、数据管理以及灾难恢复等一系列问题？如何制定合适的安全性与可用性策略？在 实践中有什么经验和教训？ 5，为了把传统数据中心改造为基于云计算的服务系统，虚拟化是一个重要手段。我们必须深入研究虚拟化技术是如何实现的。虚拟化技术有哪几个层面的问题？如何正确应用虚拟化技术来实现把基础设施向服务转型？各种虚拟化技 术有些什么优点？有哪些陷阱？如何规划技术解决方案？如何正确进行云计算 体系结构设计？ 本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程，而是针对问题讨论解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验，在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究，在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究，以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习，希望推动国内云计算项目开发上升到一个新水平。 云计算与大数据处理技术 第一讲云计算的概念与现状 1）云计算的概念 2）云计算发展现状 3）云计算实现机制 4）云计算的发展环境

云计算解决方案

云计算平台解决方案 ——软件开发测试云平台

一、业务挑战 (1) 二、云计算软件开发平台解决方案 (2) 2.1 云计算整合架构 (2) 2.1.1 虚拟化平台 (2) 2.1.2 云服务管理平台 (3) 2.2 云计算网络结构 (4) 2.2.1 网络设计原则 (4) 2.2.2 核心网络设计 (4) 2.3 存储与备份 (5) 三、用户价值分析 (6) 四、设备清单 (10) 4.1 基础设施及网络部分 (10) 4.2 服务器 (10) 4.3 云计算软件 (11)

一、业务挑战 无锡华夏计算机技术有限公司于2000年1月成立，是无锡软件出口外包骨干企业。公司主要以面向日本的软件外包开发为中心，致力于不断开拓国内市场、为客户提供优质的系统集成等业务。随着企业的发展，IT投入不断加大，随之而来的PC管理问题也越来越突出。 华夏目前PC总拥有数1000台，主要用于研发和测试，由于项目多、任务紧，一台PC经常要用于不同的项目开发，而每次更换都要对PC系统进行重新安装和环境搭建。根据实际统计，华夏一个员工平均每年参与4个项目的开发，也就是每年要重新搭建四次开发环境，对测试人员来说这个数量还要更多；平均每次更换环境花费时间10个小时，华夏每年大约花费4万小时用于PC系统和环境搭建，按照人均工资15元/小时，每年花费在60万左右。 除此之外，由于PC的使用寿命较短，更新升级频繁，大量的PC就意味着每年都要有很多PC需要淘汰和更新，现在这个数字大约是10台/月，而随着华夏的发展壮大，这个数字会进一步增加，这就意味着华夏每年花在PC升级和更新的费用最少在50~60万。与此同时，大量的PC也是的企业的能源消耗巨大，电力花费居高不下；按照平均180W/台，一台PC工作8小时/天，工业用电0.9元/度，华夏每年的电费就将近15万元。 与巨大的IT投入相对应的就是IT资源利用率较低，PC分布在企业各个项目小组的开发人员手中，很难进行统一的管理调度，也无从得知PC的使用情况。软件开发的各个阶段对IT的需求都是不同的，我们无法得知某个正在进行的项目使用的PC资源是否有多余，无法将项目完成用不到的PC资源及时收回，以便给下一个项目小组使用，造成大量的IT资源浪费。

《分布式计算、云计算与大大数据》习题参考解答

《分布式计算、云计算与大数据》习题解答参考第1章分布式计算概述 一、选择题 1，CD 2，ABC 3，ABCD 4，ACD 二、简答题 1，参考1.1.1和1.1.2节 2，参考1.1.2节 3，分布式计算的核心技术是进程间通信，参考1.3.2节 4，单播和组播 5，超时和多线程 三、实验题 1.进程A在进程B发送receive前发起send操作 进程A进程B 发出非阻塞send操 作，进程A继续运行 发出阻塞receive操 作，进程B被阻塞 进程B在进程A发起send前发出receive操作

发出非阻塞send 操作，进程A 继续运行 发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞 收到进程A 发送的数据，进程B 被唤醒 2. 进程A 在进程B 发送receive 前发起send 操作 进程A 进程B 发出阻塞send 操作， 进程A 被阻塞 发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞 进程B 在进程A 发起send 前发出receive 操作

发出阻塞send操作，进程A被阻塞 发出阻塞receive操作，进程B 被阻塞 收到进程A发送的数据，进程B 被唤醒 收到进程B返回的数 据，进程A被唤醒 3.1).在提供阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中 receive operation send operation t=1 在提供非阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中

t=1 receive operation send operation 2)．P1，P2，P3进程间通信的顺序状态图 m1 m1 m2 m2 第2章分布式计算型概述 1.消息传递，客户-服务器，P2P，分布式对象，网络服务，移动代理等 2.分布式应用最广泛最流行的型是客户-服务器型，参考2.2节 3.分布式应用最基本的型是消息传递模型，参考2.1节 4.参考2.3节，P2P应用有很多，例如Napster，迅雷，PPS网络电视等 5.参考2.4节 6.参考2.7节 7.略 8.消息传递模式是最基本的分布式计算型，适用于大多数应用；客户-服务器型是最流行 的分布式计算型，应用最为广泛；P2P型又称为对等结构型，使得网络以最有效率的方