云计算-大数据与云计算

1.1大数据时代

其规模巨大到无法通过目前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提炼以帮助决策者。

特点：

价值密度低（Value)
数据量大（Volume)PB级别是常态
快速（Velocity)数据增长速度快，而且越新的数据价值越大，这就要求对数据的处理速度也要快。
多样（Variety)数据的来源格式多样，除了结构化数据外，还包括半结构化或非结构化数据（视频、音频）
复杂度（Complexity)对数据的处理和分析的难度大。

1.2云计算-大数据的计算

定义：云计算是通过网络按需提供可动态伸缩的廉价服务。

特点：超大规模、虚拟化、可靠性、通用性、高可伸缩性、按需服务、及其廉价

云计算按服务类型大致分为三类：

将软件作为服务SaaS(software as a service）它将某些特定应用软件功能封装成服务
将平台作为服务PaaS（platform as a Service)提供应用程序运行环境
将基础设施作为服务LaaS(Infrastructure as a service)将硬件设备封装成服务提供给用户

1.3云计算发展现状

amazon:亚马逊的云计算称为Amazon Web Service(AWS)

率先在全球提供了弹性计算云EC2（Elastic Computing Cloud）和简单存储服务S3（Simple Storage Service），为企业提供计算和存储服务。

收费的服务项目包括存储空间、带宽、CPU资源以及月租费。

AWS服务种类非常齐全。

Google:谷歌是最大的云计算技术的使用者

采用Google Docs之类的应用，用户数据会保存在互联网上的某个位置，可以通过任何一个与互联网相连的终端十分便利地访问和共享者写数据。

谷歌已经孕育第三方在谷歌的云计算中通过Google App Engine运行大型并行应用程序。

发表学术论文的形式公开其云计算三大法宝：GFS、MapReduce和Bigtable，并在美国、中国等高校开设如何进行云计算编程课程。

Microsoft:微软紧跟云计算步伐，推出了Windos Azure操作系统

Azure(翻译为“蓝天”）是继Windows取代DOS之后，微软的又一次颠覆性转型。

微软的云平台包括几十万台服务器。

Azure的底层是微软全球基础服务系统，由遍布全球的第四代数据中心构成。

微软将为Windows Azure用户推出许多新的功能，不但能更简单地将现有的应用程序转移到云中，而且可以加强云托管应用程序的可用服务，充分体现出微软的“云”+“端”战略。

国内云计算崛起代表企业

阿里巴巴：多处拥有云计算数据中心。
懂游戏的云：游戏托管为特色。
七牛云存储：存储服务为特色。
青云：提供类似AWS服务。
万物云：专门支撑智能硬件、大数据免费托管。
云创大数据：全系列云计算大数据产品线。

1.4云计算实现机制

SOA构建层：服务接口、服务注册、服务查找、服务访问、服务工作交流

封装云计算能力成标准的Web Services服务

管理中间件层：

用户管理:账号管理、用户环境配置、用户交互管理、使用计费
任务管理：映像部署和管理、任务调度、任务执行、生命期管理
资源管理：负载均衡、故障检测、故障恢复、监视统计
安全管理：身份认证、访问授权、综合防护、安全审计

任务调度等，使资源能够高效、安全地为应用提供服务

资源池层：计算资源池、存储资源池、网络资源池、数据资源池、软件资源池

将大量同类型的资源构成同构或接近同构的资源池

物理资源层：计算机、存储器、网络设施、数据库、软件

管理中间件层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。

1.5云计算压倒性的成本优势

电力成本低、管理成本低、资源利用率高、价格有优势。

详见《云计算（第三版）》

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