云計(jì)算系列講座讀書報(bào)告

1、云 計(jì) 算系列 講 座 讀書報(bào) 告云 計(jì) 算在不斷地以各種方式在進(jìn) 入我 們 的 視 野 ,云 計(jì) 算從一個(gè)概念轉(zhuǎn) 化成一種我 們 是在接觸以及體驗(yàn) 的一種服 務(wù)。在這 一系列的云計(jì) 算的 講 座后 ,對 于云 計(jì) 算有了更加深入的了解,不 僅 是在云 計(jì) 算技 術(shù) 上 ,同 時(shí) 在云 計(jì) 算 對 于商 業(yè) 模式的影響有所啟發(fā)。我很欣喜的看到目前整個(gè)云計(jì) 算行 業(yè) 的混沌以及美好的發(fā)展前景。在一個(gè)產(chǎn)業(yè)當(dāng)一切都沒有成為標(biāo) 準(zhǔn)的 時(shí) 候 ,當(dāng)很多模式都存在的時(shí) 候 ,對 于初涉 這 個(gè) 產(chǎn)業(yè) 的人來說無疑是一件十分幸運(yùn)的事。在接觸云計(jì)算的 過 程之中 ,令我非常感興 趣的無疑是w的應(yīng)用了我嘗試著注

2、冊了一個(gè)賬號，體驗(yàn)了以下它所提供的服務(wù)。 為用戶提供了一個(gè)在 線的企業(yè)管理系統(tǒng)，主要還是涉及企業(yè)業(yè)務(wù) 、財(cái)務(wù)、客戶資源和 HR 等方面的服務(wù) ,用 戶 不必 購買 昂 貴 的系 統(tǒng) 和硬件,只需要購買 w所提供的服務(wù)。企業(yè)會因此得到一個(gè)全新的解放以及商 業(yè)模式，企 業(yè) 完全不必在維 持昂 貴 的硬件與 軟 件的 維護(hù)、運(yùn)營花 費(fèi) 大量的 時(shí)間 與金 錢。 www.sal所帶給我們的更多的是一種 對于云計(jì)算應(yīng)用的啟示，它也有自身存在的 問題,目前它的界面還 不是很友好,操作起來不是很順 手 ,所有的系統(tǒng) 通 過瀏覽 器很 難完成一個(gè)像財(cái)務(wù)這樣 復(fù) 雜 的用 戶 體 驗(yàn)過程。同時(shí)它在 業(yè)務(wù) 方面

3、還 沒有體 現(xiàn) 出目前 財(cái)務(wù) 系 統(tǒng) 所能展 現(xiàn) 的 強(qiáng) 大作用,或 許 目前的 財(cái)務(wù) 系 統(tǒng) 也沒有如此強(qiáng) 大 ,但我對 于 www.sa的期待不僅僅局限于此。作為一個(gè)用戶我希望它能夠提供一個(gè)能夠在不 同 權(quán) 限上決策支持的功能,這 就涉及到數(shù)據(jù)挖掘在云計(jì) 算中的 應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘在某種程度上來 講 其 實(shí) 是迎合了云計(jì) 算的 發(fā) 展的,云 計(jì) 算能 夠 提供足 夠強(qiáng) 大的 計(jì) 算能力 ,而數(shù)據(jù)挖掘底層 的數(shù)據(jù) 倉庫,同 時(shí) OLAP 也是極其耗費(fèi) 運(yùn)算 資源的。云計(jì)算 應(yīng)該 在此基礎(chǔ)之上形成一個(gè)強(qiáng)大的知識庫體系,要想實(shí)現(xiàn)綜合性企業(yè)的云計(jì) 算服 務(wù) 商 邁 開 這一步是十分重要的。一步是,十分

4、重要的。云計(jì)算講座帶給我另一個(gè)很大的啟示就是apple和apple的云計(jì)算戰(zhàn)略模式在形 式上形成驚人的統(tǒng)一。在apple不斷推出自己的移 動(dòng)終端iphone、ipad后，順應(yīng)潮流般 的推出了自己的云 計(jì)算服務(wù)icloud,用戶只需要持有一個(gè)applestore的賬戶就能夠在不同的終端享有同樣的服務(wù)購買音樂、軟件等，可以想象applestore會推出自己的云服 務(wù)的。Apple的程序員也會在icloud上上傳自己的作品與成果, 同 時(shí) 得到自己的分成,icloud 就提供了一個(gè)如此強(qiáng)大的平臺。而作為搜索 業(yè) 地巨 頭 google 有著更加 強(qiáng) 大的技 術(shù) 與硬件基 礎(chǔ) ,而它在推出自己的云服務(wù)

5、 后也在生 產(chǎn) 自己的手機(jī)nexus同時(shí)也在為移動(dòng)終端努力的開發(fā)android,這不禁讓人聯(lián)想到google做著一切都是 為 了云 計(jì) 算服 務(wù)的。這 兩大企 業(yè) 不 約 而同的走上了硬件與服務(wù) 同 時(shí)發(fā) 展的道路,做出出色的移動(dòng)終 端 ,出色的移動(dòng)終 端系 統(tǒng) ,就像微 軟 捆 綁 IE 一 樣 ,google和apple都會捆綁上自己的服務(wù),這樣就可以迅速的占領(lǐng)整個(gè)市場。在所有人都 在為android開源的歡呼喝彩之中，我突然感覺的一個(gè)google挖好的巨大陷阱正慢慢 地讓每個(gè)人陷入。在每個(gè)人都想擁 有一臺iphone的時(shí)候，我很惶恐apple留給其他人的 還 有多少的份額。盡管在互 聯(lián)

6、網(wǎng)的第一次革命中三層 （或 n 層模型作 為 一般架構(gòu)出現(xiàn) ,但虛擬 化在云中的應(yīng) 用 創(chuàng) 造出一 組 新 層 :應(yīng)用程序、服務(wù)和基 礎(chǔ)設(shè)施。這些 層 不只封裝按需提供的資源 ,而且 還 定 義 了一個(gè)新的應(yīng) 用程序開 發(fā)模式。同時(shí)在每個(gè)抽象層 中 ,存在定義根據(jù)使用情況提供的服務(wù) 的無數(shù)商 業(yè)機(jī)會。把 軟 件當(dāng)作服 務(wù) （SaaSSaaS是最高層,其特色是包含一個(gè)通過多重租用（Multitenancy根據(jù)需要作為 一 項(xiàng) 服 務(wù) 提供的完整應(yīng)用程序。所謂“多重租用 ”是指 單 個(gè) 軟 件 實(shí) 例運(yùn)行于提供商的基礎(chǔ)設(shè)施 ,并 為 多個(gè)客 戶 機(jī)構(gòu)提供服務(wù)。最 為 人所知的SaaS示例是S,f過

7、現(xiàn)在有了許多其他示例，其中包括GoogleApps,提供基本商業(yè)服務(wù),如電子郵件。當(dāng)然,S的多重租用 應(yīng)用程序 領(lǐng) 先于云 計(jì) 算的定 義 好幾年 時(shí)間。另一方面,就像云計(jì) 算中的 許 多其他 層一樣,SW在的 F版本不只在一個(gè)云 層工作,F是一個(gè) 輔助性 應(yīng) 用程序開 發(fā)環(huán) 境 ,或當(dāng)作服 務(wù)的平臺。把平臺當(dāng)作服務(wù) （PaaS中 間層（或 PaaS是 對 開 發(fā)環(huán) 境抽象的封裝和對 有效服 務(wù)負(fù)載的封裝。原形有效負(fù)載是一個(gè) Xen映像（Amazon Web服務(wù)的組成部分，該映像包含一個(gè)基本 Web棧（例如，一個(gè)Linux 發(fā)行套件、一個(gè) Web服務(wù)器，以及一個(gè)編程環(huán)境，如Pearl或Ruby

8、。PaaS 產(chǎn) 品可 執(zhí) 行各個(gè) 階 段的 軟 件開 發(fā) 和 測試, 也可以專 用于某個(gè) 領(lǐng) 域 ,例如,內(nèi)容管理。商業(yè)示例包括Google App Engine,它在Google的基 礎(chǔ)設(shè) 施上提供 應(yīng) 用程序服 務(wù)。上述PaaS服 務(wù) 可以提供極大的靈活性,但可能會受到通過 供 應(yīng) 商提供的能力的制約。把基礎(chǔ)設(shè)施當(dāng)作服務(wù) （IaaS把基礎(chǔ)設(shè)施當(dāng)作服務(wù) （IaaS處 于最低 層級,而且是一種作為標(biāo) 準(zhǔn)化服 務(wù) 在網(wǎng)上提供基本存儲 和 計(jì)算能力的手段。服 務(wù)器、存儲系 統(tǒng)、交換機(jī)、路由器和其他系統(tǒng)協(xié)作 （例如 ,通 過 虛 擬 化技 術(shù) 處 理特定 類 型的工作 負(fù)載 從批 處 理到峰 值負(fù)載

9、 期 間 的服 務(wù)器 /存 儲擴(kuò)大。最著名的商 業(yè)示例是Amazon Web服務(wù)（AWS,其EC2和S3服務(wù)分別提供基本計(jì)算和存儲服務(wù)。另一個(gè)示例是Joyent其主要產(chǎn)品是一系列虛擬 化服 務(wù) 器 ,這 些服 務(wù) 器提供運(yùn)行網(wǎng)站的高度可擴(kuò) 展的隨需 應(yīng)變 基 礎(chǔ)設(shè) 施 ,包括用Ruby onRails、 PHP、 Python和Java編寫的豐富 Web應(yīng)用程序。在云計(jì)算的技術(shù)方面，最大的收獲就是認(rèn)識了 hadoop作為Google MapReduce技術(shù)的開源實(shí)現(xiàn),Hadoop理所當(dāng)然地借 鑒了 Google的Google File System文件系統(tǒng)、MapReduce并行算法以及Big

10、Table。因此,Hadoop也是一個(gè)能夠分布式處理大規(guī)模海量數(shù)據(jù)的軟件框架,這 一點(diǎn)不足 為奇。當(dāng)然,這一切都是在可靠、高效、可擴(kuò)展的基 礎(chǔ)上。 Hadoop的可靠性 因?yàn)镠adoop假設(shè)計(jì)算元素和存儲會出現(xiàn)故障，因?yàn)樗S護(hù)多個(gè)工作數(shù)據(jù)副本，在出現(xiàn) 故障時(shí)可以對失敗的節(jié)點(diǎn)重新分布處理。Hadoop是并行工作的，以加快任務(wù)處理速 度。Hadoop的可擴(kuò)展依賴于部署Hadoop軟件框架計(jì)算集群的規(guī)模,Hadoop的運(yùn)算是可擴(kuò)展的，具有處理P B 級數(shù)據(jù)的能力。Google 文件系 統(tǒng)（Google FileSystem,GFS是一個(gè)大型的分布式文件系統(tǒng)。它為Google云計(jì)算提供海量存儲，并且與

11、Chubby、MapReduce以及Bigtable等技術(shù)結(jié)合十分緊密, 處于所有核心技術(shù)的底層。由于GFS并不是一個(gè)開源的系 統(tǒng),我們僅僅能從Google公 布的技術(shù)文檔來獲得一點(diǎn)了解，而無法進(jìn)行深入的研究。Google公布的關(guān)于GFS的最 為詳盡的技術(shù)文檔，它從GFS產(chǎn)生的背景、特點(diǎn)、系統(tǒng)框架、性能測試 等方面進(jìn)行了 詳細(xì) 的 闡述。當(dāng)前主流分布式文件系 統(tǒng)有RedHat的GFS(GlobalFile System. IBM 的 GPFS Sun 的 Lustre等。這 些系 統(tǒng) 通常用于高性能計(jì) 算或大型數(shù)據(jù)中心,對 硬件 設(shè) 施條件要求較高。以Lustre文件系 統(tǒng)為 例 ,它只對 元

12、數(shù)據(jù)管理器MDS 提供容 錯(cuò) 解決方案,而 對 于具體的數(shù)據(jù)存儲節(jié)點(diǎn)OST來說，則依賴其自身來解決容 錯(cuò)的問題。例如，Lustre推薦OST節(jié)點(diǎn)采用RAID 技術(shù)或SAN存儲區(qū)域網(wǎng)來容錯(cuò),但由于Lustre自身不能提供數(shù)據(jù)存 儲的容錯(cuò)，一旦OST 發(fā)生故障就無法恢復(fù)，因此對OST的穩(wěn)定性就提出了相當(dāng)高的要求，從而大大增加了 存 儲 的成本 ,而且成本會隨著規(guī) 模的 擴(kuò) 大 線 性增 長。MapReduce是Google提出的一個(gè)軟件架構(gòu),是一種處理海量數(shù)據(jù)的并行 編程模 式，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集(通常大于 仃B的并行運(yùn)算。“Map射”、“Reduc比簡”的概念和主要思想,都是從函數(shù)式編 程 語 言

13、和矢量 編 程 語 言借 鑒來的。正是由于MapReduce有函數(shù)式和矢量編程語言的共性，使得這種編程模式特別適合于非結(jié)構(gòu)化和結(jié) 構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)的搜索、挖掘、分析與機(jī)器智能學(xué)習(xí)等。Chubby是Google設(shè)計(jì)的提供粗粒度鎖服務(wù)的一個(gè)文件系統(tǒng)，它基于松耦合分布 式系統(tǒng)，解決了分布的一致性 問題。通過使用Chubby的鎖服務(wù),用戶可以確保數(shù)據(jù)操 作 過程中的一致性。不過值得注意的是, 這 種 鎖 只是一種建議 性的 鎖 (AdvisoryLock 而不是 強(qiáng) 制性的 鎖 (MandatoryLock,如此選擇的目的是使系統(tǒng)具有更大的靈活性。GFS使用Chubby來選取一個(gè)GFS主服務(wù)器,Bigt

14、able使用Chubby指定一個(gè)主服 務(wù) 器并發(fā)現(xiàn)、控制與其相關(guān)的子表服務(wù)器。除了最常用的鎖服務(wù)之外,Chubby還可以作為一個(gè)穩(wěn)定的存儲系統(tǒng)存儲包括元數(shù)據(jù)在類的小數(shù)據(jù)。同時(shí)Google內(nèi)部還使用Chub by 進(jìn) 行名字服 務(wù) (Name Server。Bigtable是Google開發(fā)的基于GFS和Chubby的分布式存儲系統(tǒng)。Google的很多數(shù) 據(jù)包括Web索引、衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)等在內(nèi)的海量 結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，都是存儲在Bi gtable中的。從實(shí)現(xiàn)上來看,Bigtable并沒有什么全新的技 術(shù)，但是如何選擇合適的技術(shù)并將 這些技術(shù)高效、巧妙地結(jié)合在一起恰恰是最大的難點(diǎn)。Google的

15、工程師通過研究以及大量的 實(shí) 踐 ,完美 實(shí)現(xiàn) 了相關(guān)技 術(shù) 的 選擇及融合。Bigtable 在很多方面和數(shù)據(jù)庫類似 ,但它并不是真正意義 上的數(shù)據(jù) 庫。就像 講 座之中 剛 所 說 的 ,未來在整個(gè)地球上會只剩下幾臺計(jì) 算機(jī),云 計(jì) 算將會被極大的 壟 斷 ,同 時(shí) 一些 IT 設(shè)備 商和操作系統(tǒng) 生 產(chǎn) 企 業(yè) 也會在 這場戰(zhàn) 役之中受 傷 或者完成 華麗 的 轉(zhuǎn)身。其實(shí)在 實(shí)現(xiàn) 云 計(jì) 算上技 術(shù)層 面上 ,作 為 一個(gè)開源的技術(shù) ,云 計(jì) 算的技 術(shù) 壁 壘 沒有想象之中那么大,最主要的 還 是 資 金與運(yùn) 營 模式的 競爭。其實(shí)我并不 認(rèn)為地球上只會剩下幾臺計(jì)算機(jī)的，在很長的一段時(shí)間內(nèi),pc肯定還是有其自己的空間的 ,其次是云計(jì) 算要提供如此強(qiáng) 大的平臺功能,不可能做到十分的細(xì) 化 ,在