網絡的發展趨勢第一頁，共十頁，2022年，8月28日第二頁，共十頁，2022年，8月28日云計算的定義及特點、云計算(CloudComputing)是一種新近提出的計算模式。維基百科給云計算下的定義：云計算將IT相關的能力以服務的方式提供給用戶，允許用戶在不了解提供服務的技術、沒有相關知識以及設備操作能力的情況下，通過Internet獲取需要服務[1]。中國云計算網將云定義為：云計算是分布式計算（DistributedComputing）、并行計算（ParallelComputing）和網格計算（GridComputing）的發展，或者說是這些科學概念的商業實現[2]。ForresterResearch的分析師JamesStaten定義云為:“云計算是一個具備高度擴展性和管理性并能夠勝任終端用戶應用軟件計算基礎架構的系統池”。雖然目前云計算沒有統一的定義，結合上述定義，可以總結出云計算的一些本質特征，即分布式計算和存儲特性，高擴展性，用戶友好性，良好的管理性。云計算技術具有以下特點：第三頁，共十頁，2022年，8月28日(1)云計算系統提供的是服務。服務的實現機制對用戶透明，用戶無需了解云計算的具體機制，就可以獲得需要的服務。(2)用冗余方式提供可靠性。云計算系統由大量商用計算機組成機群向用戶提供數據處理服務。隨著計算機數量的增加，系統出現錯誤的概率大大增加。在沒有專用的硬件可靠性部件的支持下，采用軟件的方式，即數據冗余和分布式存儲來保證數據的可靠性。(3)高可用性。通過集成海量存儲和高性能的計算能力，云能提供一定滿意度的服務質量。云計算系統可以自動檢測失效節點，并將失效節點排除，不影響系統的正常運行。(4)高層次的編程模型。云計算系統提供高級別的編程模型。用戶通過簡單學習，就可以編寫自己的云計算程序，在“云”系統上執行，滿足自己的需求。現在云計算系統主要采用Map-Reduce模型。(5)經濟性。組建一個采用大量的商業機組成的機群相對于同樣性能的超級計算機花費的資金要少很多。第四頁，共十頁，2022年，8月28日云計算的發展及應用背景目前，亞馬遜，微軟，谷歌，IBM，Intel等公司紛紛提出了“云計劃”。例如亞馬遜的AWS(AmazonWebServices)[3]、IBM和谷歌聯合進行的“藍云”計劃等。這對云計算的商業價值給予了巨大的肯定。同時學術界也紛紛對云計算進行深層次的研究。例如谷歌同華盛頓大學以及清華大學合作，啟動云計算學術合作計劃(AcademicCloudComputingInitiative)，推動云計算的普及，加緊對云計算的研究。美國卡耐基梅隴大學等提出對數據密集型的超級計算（DISC：DataIntensiveSuperComputing）進行研究，本質上也是對云計算相關技術開展研究。IDC的調查顯示，未來五年云計算服務將急速增長，預期2012年市場規模可達420億美元。目前企業導入云計算已逐漸普及，并且有逐年成長趨勢。估計在2012年，企業投入在云計算服務的支出將占整體IT成本的25%，甚至在2013年提高至IT總支出的三分之一。由此可見，在各大公司以及學術界的共同推動下，云計算技術將會持續發展。云計算有著廣泛的應用前景。如表所示：第五頁，共十頁，2022年，8月28日云計算與其他傳統超級計算的區別超級計算機擁有強大的處理能力，特別是計算能力。2008年11月17日，最新一期的Top500榜單發布。冠軍“RoadRunner”是IBM為美國LosAlamos國家實驗室建造的計算機系統。它的運算速度達到了1.026Petaflop/s。RoadRuner超級計算機包含12960個IBMPowerXcell8i處理器以及6948個分布于刀片服務器上的AMDOpteron芯片刀片服務器安裝在288個IBMBladCener機架上。RoadRuner擁有80TB的內存，外存使用1.5PB容量的Panasas存儲，外存通過10Gb/秒以太網進行連接。耗資超過1億美元。TOP500對超級計算機的排名方式可以看出，傳統的超級計算機注重運算速度和任務的吞吐率。以運算速度為核心進行計算機的研究和開發。而云計算則以數據為中心，同時兼顧系統的運算速度。傳統的超級計算機耗資巨大，遠超云計算系統。例如，趨勢科技花費1000多萬美元租用34000多臺服務器，構建自身的“安全云”系統。第六頁，共十頁，2022年，8月28日領域 應用場景表云計算的應用領域科研 地震監測 海洋信息監測醫學 DNA信息分析 海量病例儲存分析 醫療影像處理網絡安全 病毒庫儲存 垃圾郵件屏蔽圖形和圖像處理 動畫素材分析 海量圖片檢索互聯網 在線實時翻譯 網絡檢索服務第七頁，共十頁，2022年，8月28日云計算的關鍵技術云計算是一種新型的超級計算方式，以數據為中心，是一種數據密集型的超級計算。在數據存儲、數據管理、編程模式等方面具有自身獨特的技術。4.1數據存儲技術為保證高可用、高可靠和經濟性，云計算采用分布式存儲的方式來存儲數據，采用冗余存儲的方式來保證存儲數據的可靠性，即為同一份數據存儲多個副本。另外，云計算系統需要同時滿足大量用戶的需求，并行地為大量用戶提供服務。因此，云計算的數據存儲技術必須具有高吞吐率和高傳輸率的特點。云計算的數據存儲技術主要有谷歌的非開源的GFS（GoogleFileSystem）和Hadoop開發團隊開發的GFS的開源實現HDFS（HadoopDistributedFileSystem）。大部分IT廠商，包括yahoo、Intel的“云”計劃采用的都是HDFS的數據存儲技術。未來的發展將集中在超大規模的數據存儲、數據加密和安全性保證、以及繼續提高I/O速率等方面。第八頁，共十頁，2022年，8月28日4.2數據管理技術云計算系統對大數據集進行處理、分析向用戶提供高效的服務。因此，數據管理技術必須能夠高效的管理大數據集。其次，如何在規模巨大的數據中找到特定的數據，也是云計算數據管理技術所必須解決的問題。云計算的特點是對海量的數據存儲、讀取后進行大量的分析，數據的讀操作頻率遠大于數據的更新頻率，云中的數據管理是一種讀優化的數據管理。因此，云系統的數據管理往往采用數據庫領域中列存儲的數據管理模式。將表按列劃分后存儲。云計算的數據管理技術最著名的是谷歌的BigTable數據管理技術，同時Hadoop開發團隊正在開發類似BigTable的開源數據管理模塊。由于采用列存儲的方式管理數據，如何提高數據的更新速率以及進一步提高隨機讀速率是未來的數據管理技術必須解決的問題。第九頁，共十頁，2022年，8月28日4.3編程模式為了使用戶能更輕松的享受云計算帶來的服務，讓用戶能利用該編程模型編寫簡單的程序來實現特定的目的，云計算上的編程模型必須十分簡單。必須保證后臺復雜的并行執行和任務調度向用戶和編程人員透明。云計算采用類似MAP-Reduce的編程模式。現在所有IT廠商提出的“云”計劃中采用的編程模型，都是基于MAP-Reduce的思想開發的編程工具。MAP-Reduce不僅僅是一種編程模型，同時也是一種高效的任務調度模型。Map-Reduce這種編程模型并不僅適用于云計算，在多核和多處理器