阿里云OS和Android的关系
近日，有关谷歌Android和阿里云的争论闹得沸沸扬扬，谷歌高管、Android开发领头人Andy Rubin在其Google+主页中这样写道：阿里云系统采用了谷歌Android系统的运行环境，明显是由Android系统修改得来。
Andy Rubin称，事实是，阿里云系统包含了Android中运行环境，明显是从Android 中演变而来，但无法与Android兼容。基于Google对阿里云网站上应用的分析，这个平台尝试与Android兼容，但未能成功。
阿里云OS到底是不是Android以外的东西，笔者通过技术手段对其进行一些分析。天语W700是一款使用了“阿里云OS操作系统”的手机，笔者找到一个天语W700手机的阿里云OS的刷机包。打开粗粗看一下，和Android的刷机包没两样。里面的应用全部是apk，这意味着它们都是以Dalvik可执行文件的形式存在的。
［图1］
Build.prop里面也指出是，Android2.2
［图2］
接下去来找其中的c library，因为我们知道，Android是在Linux内核之上运行了一套Google自己组织起来的架构。和通常意义上的GNU Linux一样，这个架构里最基础的东西之一就是C运行库。
GNU Linux的C运行库是Glibc，而Android用的是Bionic。通过使用自己组织，编写的代码，Android可以从这一层以上避开GPL协议不允许发布者拥有保密源代码权利的限制。
找到其中的lib/libc.so，也就是C运行库，用readelf查看它的符号表（这么做不涉及反向工程），可以在找到”bionic”。说明它的C运行库很可能是bionic。
［图3］
内核是linux kernel，基础的C运行库是Bionic，有Dalvik，上层的应用全部是Dex格式，这些东西说明W700上的“阿里云OS操作系统”不太可能是Android以外的东西。
当然以上的内容无法用于推测，这么做是否与Android的授权协议产生了矛盾。但是有
一件事情比较明确，如果提供这个手机的厂商没有提供其中linux kernel的源代码，那很可能是非法的。
更新：上篇用的ROM是错的，是Android的刷机包，不是官方原生的云OS的ROM，所以论据是错的。这里用官方原生云OS的ROM分析一下，到底阿里云OS和Android之间是什么关系。
解开看大目录的结构：
根目录下是一个boot.img，这就是Android系统的bootloader，也就是启动分区。另外有个system目录，这就是Android系统的system分区。进入system目录往下看：
这里和Android ROM的目录结构是一模一样的，各位可以自己找个Android ROM对比以下。核心的几个目录：
app：存放ROM预装的app
bin：系统进程的目录
framwork：Android Framework目录，就是Android应用程序运行所需要的库文件的目录
lib：so库文件目录，相当于Windows的system32目录
咱们再进到app目录看一下：
好，看出区别来了，Android下所有的app都是以apk结尾的，前一篇帖子用的ROM 就是Android的ROM，里面对应这张图里的文件就都是apk的。这里怎么都是lar呢？这就是阿里云OS和Android不同的地方了，因为apk是Dalvik虚拟机管理应用程序的文件格式，阿里云自己搞了个虚拟机，用lar文件来管理。lar文件和apk文件有什么不同？我们知道apk文件其实就是一个zip文件，用WinRAR可以直接打开看，那lar文件呢？用WinRAR 果然也可以直接打开：
做过Android开发的人一看到这个目录结构就发现，它和apk的目录结构基本上是一模一样的，除了Android应用的classes.dex文件变成了classes.lex。那所谓的lex文件是不是就是把dex文件换了个名字呢？我们用二进制比较一下：
左边的是Android应用的dex文件，右边的是阿里云应用的lex文件。可见，文件格式已经完全不一样了。
好，app的不同已经看出来了，我们再来看系统核心进程有什么不同。进入到/system/bin目录：
熟悉Android系统的人一眼就能看出来，am，app_process之类的名字都是Android 核心进程的名字。多出来了几个：cloudserver，chpasswd.cgi之类，看来这就是阿里云所谓的“云服务”的核心进程了。
好，文件的比较就到这里，那现在基本上可以下结论了，一个完整的Android系统，包括以下几个部分：
1. bootloader：用来启动操作系统
2. kernel：系统内核
3. 核心进程，就是/system/bin 下面那堆东西
4. so库：系统运行基础，就是/system/lib 下面那堆东西
5. Android虚拟机，所有的上层应用都是靠虚拟机来运行的
6. Android Framework：所有的上层应用都是通过调用Framework来实现功能的，就是/system/framework下面那堆东西
7. 上层应用，比如说桌面Launcher，拨号，短信，通讯录之类，就是/system/app下面那堆东西
那么，阿里云OS，在上面7个部分中，虚拟机用的是自己的，上层应用是自己定制的，另外额外加了一个“云服务”，其余部分都是用的Android的。它和Android是什么关系已经很清楚了。
那顺便八卦一下，为什么阿里云要搞成这个样子呢？说来就话长了，话说当年阿里云刚成立的时候，还是很有追求滴，当时收购了一家国内做Java虚拟机的公司（叫“猛犸科技”），同时还找了一帮MOTO做Linux内核的人，想搞个自己的操作系统出来。阿里云的CEO叫王坚，和李开复一样都是从微软研究院出身，但是颇看不起李开复搞的“点心OS”，认为“拿个Android来改一改，多土啊！我们要搞自己的操作系统！”于是呢，阿里云的一帮人就吭哧吭哧搞“自己的操作系统”了。结果呢，大家脚趾头都能想到，从头搞一个操作系统哪有那么容易，做了半年没做出来，咋给马云交差呢？于是也顾不上土不土了，拿Android改吧。虚拟机是现成的，那就换掉Android的虚拟机吧，好歹能算是自己的工作成果。但光换个虚拟机意义也不大啊，HTML5和WebOS的概念比较新潮，那就再加个“云服务”的概念吧，也算是国内HTML5的倡导者了。HTML5通过浏览器引擎跑，性能肯定比不上原生应用，那怎么保证操作流畅呢（特别是桌面Launcher，天天用，要是太卡，用户就疯了），那还是用原生应用来实现吧……于是，最后阿里云OS就长成现在这样了。-东莞市普林网络科技有限公司（东莞网站建设）https://www.doczj.com/doc/b45382494.html,
阿里云大数据解决方案 阿里云“数加平台”提供了大量的大数据产品，包括大数据基础服务、数据分析及展现、数据应用、人工智能等产品与服务。这些产品均依托于阿里云生态，在阿里内部经历过锤炼和业务验证，可以帮助组织迅速搭建自己的大数据应用及平台。 奥远电子作为阿里云辽宁区授权服务中心，可为用户提供专业、高效和本地化的服务，包括运维、产品咨询、备案咨询、解决方案和架构搭建等一体化等，同时旨在帮助本地政府部门和企事业单位、个人了解云计算，使用阿里云服务，为用户提供网络、服务和计算资源等，从而减轻用户因业务量骤增而带来的IT压力，助力轻松上云。 基础产品： 大数据计算服务（MaxCompute，原名ODPS） 是一种快速、完全托管的GB/TB/PB级数据仓库解决方案。MaxCompute为您提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。 分析性数据库（AnalyticDB） 是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析（Realtime OLAP）云计算服务，使得您可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。分析型数据库对海量数据的自由计算和极速响应能力，能让用户在瞬息之间进行灵活的数据探索，快速发现数据价值，并可直接嵌入业务系统为终端客户提供分析服务。 数据集成（Data Integration） 是阿里集团对外提供的可跨异构数据存储系统的、可靠、安全、低成本、可弹性扩展的数据同步平台，为20+种数据源提供不同网络环境下的离线(全量/增量)数据进出通道。 核心解决方案介绍： （一）个性化推荐 根据用户的兴趣特点和购买行为，推荐用户感兴趣的信息和商品。建立在海量数据挖掘基础之上，为用户提供完全个性化的决策支持和信息服务。 业务需求： 1.研发成本高：对于一些中小企业，想做自己的个性化推荐业务，但是不知道如何收集数据，而且搭建和使用算法的成本较高，需要算法团队、算法框架等。 2.推荐效果差：很多时候是企业积累了很多用户数据、用户行为数据，在此基础上尝试做了个性化推荐，但是推荐效果并不好，没有带来实际转化率的提升 3.不断提升效果：为了提升用户粘性和用户留存，需要从各维度进行对比，使用A/B test来确定不同算法的效果，以进一步提升转化率。 典型应用场景： 1.视频网站：短视频推荐通过对视频内容进行分析和特征抽取，向您的用户提供个性化的视频推荐。 2.2.电商网站：电商推荐针对不同偏好的用户提供个性化的商品推荐，新注册的用户和商品上新也能够享受到实时推荐，助力您的企业提升销售额。
互联网科技领域，云计算、大数据、人工智能成为最热词汇。 阿里云“为了无法估算的价值”将中国的计算触角伸向海外，百度首次向外界展示“百度大脑”的科技成果。 移动互联网利用人口红利带来的增长已经逐渐见顶，互联网正在进入“下一幕”智能时代，云计算、大数据、人工智能将使全社会迎来变革性的发展。 无论是计算机行业，还是汽车领域，技术形态的成熟是一个必然的要素。 如果某个所谓的时代在技术上、硬件上没有达到产业的要求，数据库和平台都是非完整和非稳定的，时代的产业基础也就十分薄弱。 从产业的政策角度分析，当技术累积到一定层次，产业政策的出台是必然的。 为了激活云计算的发展，国务院在2015年就出台了《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》、《云计算白皮书2016》等，这些政策的出现并非偶然，在其背后有很多云计算服务商多年默默的技术耕耘。 技术和政策的形态达到一定的地步，真正的产业化和市场化是否也已经达到? 等待入局者必须考虑几个重要因素: 一、目的是什么(为了降低成本、提高效率，还是在渠道上更接近用户);二、企业是否愿意使用(产品同质化严重，如何体现差异化);三、是否有助于提高社会福利(消费者福利、管理效率)。
如果这些问题得到肯定的答案，云计算与时代的发展需求相契合，真正的时代大门就会开启。 大数据本身除了要有数据、采集、汇聚一定量的数据之外，更重要的是数据的处理、挖掘、分析、可视化、应用这样一整套的过程。 关于大数据的话题，基本围绕三个问题展开: 一是数据从哪里来;二是数据如何进行分析;三是数据如何进行商品化。 任何大数据都是以应用为主的，在未来，通过多维度、多复合的大数据的精准挖掘，最终提供出优质的商务解决方案才是最关键的。 数据的三个来源分别是政府、企业行业和个人消费。 政府数据做了授权，但由于法律和其他方面的不健全，政府数据被滥用。消费者数据来源于电信、金融或类似BAT大企业，流量入口处的数据将被自动抓取，数据提供商可以提供所有维度的数据，但每一个都是局部。 数据优化商在大数据产业链里要想长久发展，必须精通大数据的模型、算法以及数据特征，同时对行业及生态要有明显的敏感性。 而算法提供商如果仅仅依赖单纯算法，未来将成为成长软肋。应用提供商最贴近客户、最熟悉客户需求，同时做的是最后的数据整合，在产业链上可能发展空间更大。
基于电力系统的混合云业务架构分析 发表时间：2018-08-21T14:12:19.843Z 来源：《电力设备》2018年第15期作者：苟详[导读] 摘要：随着科学技术的不断创新与发展，网络的普及和大规模的应用为现代科技的发展做出了很大的贡献，在电力系企业系统中，新研发出了混合云资源管理的模式，对于混合云的资源配给、业务容灾和运维理研究都做出了一定的分析和探究。 （四川蜀能电力有限公司高新分公司四川成都 610000）摘要：随着科学技术的不断创新与发展，网络的普及和大规模的应用为现代科技的发展做出了很大的贡献，在电力系企业系统中，新研发出了混合云资源管理的模式，对于混合云的资源配给、业务容灾和运维理研究都做出了一定的分析和探究。本文首先对混合云在电力系统应用的整体构架进行了详细的阐述和了解，然后则是对业务迁移的判定给出了一定的资源分配方法。最后对于电力系统的混合云业务 架构的运营管理提出了一些建议。研究人员通过对混合云平台管理的模式和一些接口的弹性调度来进一步的实现对云平台的管理和经营，在一些混合云运维上以固定的基础模式来制定相关的资源调配方法，从而保证云平台在运行时的效率。 关键词：电力系统；混合云业务构架；资源配给 1 引言 随着科技的不断发展，信息全球化的时代也给世界带来了很多的便利，信息技术和智能电网的发展趋势正处于不断上升的状态，对于一些大数据的处理，云计算和云储存等相关技术在一些电力企业系统中都得以广泛的运用，在面对较为复杂的计算环境的时候，人工一般是无法解决所遇到的问题的，这个时候智能网络技术的发展则为一些复杂的计算环境和储存环境做出了很大的贡献。云服务的模式在混合云业务构架建设的时候在运营方面和资源分配方面都为企业系统提供了长远的发展前景。混合云作为一种新型IT的存在形式，在建设的时候与数据建设的时候保持着一致的目标，混合云的经营管理模式都是为一些企业提供相关的IT服务，企业在投入建设的时候对于企业相关部门的职责划分各有不同。 2 混和云构架的设计 下表是混合云总体构架设计的整体结构 在电力系统混合云业务的管理方面，目前我国已经掌握了较为成熟的管理技术和框架，这种新型的电力系统管理经营模式是有OpenStack技术结合相关的系统进行平台的管理，相关系统包括应用监控、流程管理、服务系统等传统技术和管理领域，通过每一个环节的密切配合，构建出一个混合的电力系统云计算管理平台。这种云计算的数据处理和管理平台在对数据进行处理和计算的时候，一般是由数据中心IaaS云计算环境的中央平台进行管理和控制，这种管理平台一共分为三个部分，分别是以下三个层面：（1）资源层：这个层面是由计算、存储、网络、虚拟化软件四个部分组成的，在云计算的服务器、存储、网络等集中进行一些资源池的搭建，形成完整的一套基础性计算平台，对于业务系统的快速部署和应用迁移都起到了一定的支持作用。资源层的主要管理模式是通过云管理平台来进一步精确的实现电力系统的1业务与资源进行精确的匹配，最大程度上的实现每一个租户的组织管理和业务流得到完整的审批，包括租户对资源进行申请和匹配的时候都可以进行一些自动化的操作，比如自动化的编排和自动化的交付，这些操作和管理方式即实现了IaaS的基础设施的云服务平台。 （2）平台层：在整个混合云管理层进行工作的时候，相关的平台层是要进行一些应用开发的统一测试和整个应用部署的运行环境，从而进一步的实现一些数据或者业务的统一认证和授权。在平台层需要对一些数据服务进行统一的管理和开发，这里还有可能会出现跨平台发展可能，这些操作都是为了保证平台层的正常开发和运行，层二保证业务应用平台的数据处理和架构系统的统一，同时也为一些跨平台经营的模式或者层面提供一些基础，实现资源共享，这些操作和管理即实现了PaaS的平台云服务。 （3）业务应用层：这个经营管理层面是对电力系统的业务应用进行一些统一的开发和部署，这些都是在基于系统平台上提供的应用服务，从而实现相关的混合云业务构架的经营管理模式。 3 业务资源的分配管理 在电力系统的资源管理分配上，是有一套系统的评估方法，通过对业务数据进行及时的采集，一般需要处理的业务数据包括所属物资源和虚拟资源数据，一般都是采用数学建模的方法对数据进行核算和处理。这里运用最多的便是业务所需QoS的建模定性，这里是根据所得数值的评估和一些专有服务的提供商所提供的云服务来进行相关的数值处理和评估。当专有的云服务或者公有的云服务所提供的云服务资源环境QoS<私有云资源环境QoS时，业务则被视为不适合迁至公有云。这里仍被保留在私有云内部，如果想要达到业务混合云架构部署可行性成立，需要将业务迁至公有云或者专有云。 3.1 定义业务QoS
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
（一）关于大数据和云计算的关系分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。 虽然上面的一句话解释不是非常的贴切，但是可以帮助你简单的理解二者的区别。另外，如果做一个更形象的解释，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用。 大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，整体来看，未来的趋势是，云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话，“动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据”难道不让人兴奋吗? 在谈大数据的时候，首先谈到的就是大数据的4V特性，即类型复杂，海量，快速和价值。IBM原来谈大数据的时候谈3V，没有价值这个V。而实际我们来看4V更加恰当，价值才是大数据问题解决的最终目标，其它3V都是为价值目标服务。在有了4V的概念后，就很容易简化的来理解大数据的核心，即大数据的总体架构包括三层，数据存储，数据
处理和数据分析。类型复杂和海量由数据存储层解决，快速和时效性要求由数据处理层解决，价值由数据分析层解决。 数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行 分析产生价值。而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三层相互配合，让大数据最终产生价值。 数据存储层 数据有很多分法，有结构化，半结构化，非结构化;也有元数据，主数据，业务数据;还可以分为GIS，视频，文件，语音，业务交易类各种数据。传统的结构化数据库已经无法满足数据多样性的存储要求，因此在RDBMS基础上增加了两种类型，一种是hdfs可以直接应用于非结构化文件存储，一种是nosql类数据库，可以应用于结构化和半结构化数据存储。 数据处理层 数据处理层核心解决问题在于数据存储出现分布式后 带来的数据处理上的复杂度，海量存储后带来了数据处理上的时效性要求，这些都是数据处理层要解决的问题。
解决方案概述 联盟企业混合云 敏捷、简单、安全。 应对重大挑战许多组织都在寻找能够在日益数字化的世界里创造更多业务价值、重新定义其业务模式以及改善客户体验的方法。IT 必须从根本上改变他们向业务部门交付价值的方式，以及满足以更快速度和更高敏捷性交付传统企业应用程序的需求，同时降低成本并将风险降至最低。超过 70% 的客户的 CIO 曾说过，IT 将需要构建和运营可平衡这些需求的运转良好的混合云，以推动企业创新和发展。企业 IT 面临的挑战在于难以将私有云的安全性、法规遵从性和可靠性与公共云的简单性、灵活性和易用性结合起来，同时保持控制力和可见性 — 但现在情况有了改观。 快速提供私有云和公共云资源混合云可帮助组织快速创新，同时提供企业级的性能、灵活性和安全性。联盟企业混合云通过将私有云的可控性、可靠性和保密性与公共云的简单性、灵活性和成本效益相结合来实现这一点，从而实现 IT 服务交付方式的转型。这是一种独一无二的工程解决方案，能够以更快的速度、更高的可扩展性和敏捷性跨私有云和公共云环境为传统企业应用程序提供自动化的基础架构服 务，同时降低成本并将风险降到最低。工作流和应用程序蓝图将以往的手动流程转换成自动化 的按需基础架构调配，同时提供管理洞察力和成本透明度。内置安全性和数据保护功能让您放 心运行混合云。 采用一流的技术、自动化的工作流和应用程序模板在 EMC 联盟实验室中设计、集成并测试， 联盟企业混合云可在 28 天内完成部署，以作为“基础架构即服务”的基础。通过附加模块提 供“一切即服务”，以实现数据保护、灾难恢复、连续可用性、应用程序、Hadoop 、加密、 连续软件发布流程编排、生态系统扩展等更多功能。联盟企业混合云不断发展演变。作为解决 方案发布周期的一部分，我们会陆续推出新功能并由联盟对整个解决方案进行端到端测试，包 括从先前版本升级。联盟使混合云变得简单，为云之旅的每一步提供专业服务，以及来自 EMC 或 VCE 的一次呼叫支持。联盟已经完成了基础工作，所以您可以将精力集中在如何与业务合作 伙伴保持一致并在此基础上构建优化的 IT 服务上。 联盟企业混合云能为用户做什么？联盟企业混合云让用户能够通过自助服务目录自助访问传统企业应用程序和 IT 服务。用户只需 根据他们所选的服务级别选择所需资源 — 保护、连续可用性、加密；所有资源均按需提供。控 制面板显示用户所用 IT 服务的价值，帮助他们将应用程序工作负载与具有适当的成本、安全性、 可靠性和性能的适当云进行匹配，并将工作负载和应用程序扩展到所选择的公共云。以前需要 花费数月时间调配的工作，如今只需几分钟便可完成。 适应工作负载变化也很容易；只需从自助服务目录修改任何数据保护或加密选项，服务即可相 应地进行更新。用户将获得他们所需的敏捷性和灵活性。 联盟企业混合云能为我带来哪些益处？联盟企业混合云可使您的 IT 组织转型为受信任的顾问，从而以更快的速度和更高的敏捷性为业务用户提供他们所需的 IT 服务。它能够将以前的手动服务转型为可通过自助服务目录访问的自动化 IT 服务。通过设置自助服务目录运行时所依据的策略，IT 仍可保持控制力和可见性，同时，自动监视功能可提供有关系统运行状况和性能方面的详细信息。控制面板可显示 IT 服务的价值并允许您只针对业务部门所使用的资源向其收取费用。 自助和自动化联盟企业混合云提供一个自助门户，可加快交付传统企业应用程序和 IT 服务。用户可以从服务目录中按需选择他们所需的服务。他们可以将应用程序工作负载与合适的云（无论是本地还是异地）进行匹配，并选择符合其成本、安全性、可靠性和性能目标的基础架构。 要点 面临的挑战 IT 必须改变向业务部门交付价值的方式， 并适应以更快速度和更高敏捷性交付传统企 业应用程序和 IT 服务的需求。业务部门需 要组合使用私有云和公共云服务，但将这些 云结合在一起，同时保持控制力和可见性并 非易事。业务发展形势刻不容缓，IT 必须 提供对 IT 资源的灵活、简单的自助访问 权，否则有可能会被抛弃。 解决方案 联盟企业混合云使 IT 能够： ? 交付无中断的“基础架构即服务” ? 放心地自动提供公共云和私有云资源 ? 提供分层服务级别选择 ? 加速传统企业应用程序的交付 ? 实现应用程序生命周期自动化，以实现持续集成和部署 ? 快速增加新服务和应用程序 ? 提高用户工作效率，并通过自助服务目录交付按需 IT 资源 ? 通过成本分析传达 IT 服务的价值
大数据计算服务使用文档 1.新建项目 新建项目big_testdata1 2.添加成员 一个项目下可以添加多个成员，在这里我们添加一个成员是“悠闲地小蜗牛” 3.角色授权 新建一个项目后，会默认创建一个admin角色，该角色具有操作项目和表的所有权限，在这里我们新创建一个角色test1，给角色赋予项目的权限和表的权限，再把角色test1赋予给用户“悠闲地小蜗牛”
4.新建表 新建表tbl1 下面我们用成员“悠闲地小蜗牛”来操作项目和表 用成员“悠闲地小蜗牛”账号登录大数据计算服务，这时在项目列表下看不到刚才我创建的big_testdata1项目。 这时我们用客户端来登录，下载客户端，下载好后解压，解压后如下图所示： 在conf文件夹中有odps_config.ini文件。编辑此文件 odps_config.ini文件内容为：
修改好配置文件后运行bin目录下的odps(在Linux系统下是./bin/odpscmd，Windows下运行./bin/odpscmd.bat) 打开后界面如下： 用项目下的成员“悠闲地小蜗牛”来执行以下代码： create table tbl2(id bigint); insert overwrite table tbl1 select count(*) from tbl1; select'welcome to MaxCompute!'from tbl1;
提示没有这个CreateInstance权限，这时我们回到大数据计算服务给“悠闲地小蜗牛”添加 CreateInstance，CreateTable权限 责任人“悠闲地小蜗牛”创建表tbl2成功 我们给表tbl1添加权限，alert、select、update
计算机科学与技术专业 《云计算与大数据概论》教学大纲 一、课程基本信息 课程中文名称：云计算与大数据概论 课程代码： 学分与学时：4学分，64学时（其中，理论学时58，实验学时6） 课程性质：必修课程 授课对象：计算机科学与技术专业 二、课程教学目标与任务 本课程是理论性和应用性均较强的课程，通过本课程的学习，了解云计算与大数据发展概况，掌握云计算技术、云计算体系结构，了解当前主流的云计算平台，了解大数据开发技术，掌握Hadoop平台的应用方式，理解MapReduce、PIG和Hbase，了解云计算与大数据安全的标准和规范。 三、学时安排 四、课程教学内容与基本要求 第1章云计算与大数据概述 教学目的：通过本章学习，掌握云计算和大数据的概念，了解云计算和大数据技术的发展现状，掌握云计算和大数据的特点与优势，了解云计算分类方式，了解当前主流的云计算与大数据供应商。
基本要求：掌握云计算和大数据的概念，掌握云计算和大数据的特点与优势 重点与难点：云计算和大数据的特点与优势 教学方法：讲授、学生收集资料。 主要教学内容： 1.云计算和大数据的概念。 2.云计算与大数据技术发展现状。 3.云计算和大数据的特点与优势。 4.云计算的分类。 5.主流云计算和大数据供应商。 6.云计算与大数据的联系 第2章云计算技术 教学目的：通过本章学习，掌握虚拟化技术的原理和实现方式，包括服务器虚拟化、网络虚拟化、存储虚拟化、应用虚拟化和桌面虚拟化，了解分布式计算的原理与应用。掌握IaaS、PaaS、SaaS三种云计算服务方式的特点和应用范围。 基本要求：掌握虚拟化技术的原理与实现方式，掌握三种云计算服务方式。 重点与难点：虚拟化技术、分布式计算技术 教学方法：讲授、学生收集资料。 主要教学内容： 1、虚拟化技术原理与实现方式。 2、分布式计算的原理。 3、IaaS、PaaS、SaaS三种云计算服务方式的特点和应用范围。 第3章云计算平台 教学目的：通过本章学习，了解当前主流的云计算平台服务商，掌握Google、亚马逊、微软、阿里巴巴、百度和腾讯所提供的云计算服务的原理和内容。 基本要求：了解当前主流的云计算平台服务商及其所提供的云计算服务。 重点与难点：Google云计算体系，亚马逊云计算架构 教学方法：讲授、学生收集资料、实验。 主要教学内容： 1、主流云计算平台服务商。 2、Google云计算体系，GFS文件系统、Google App Engine。 3、亚马逊平台存储结构、弹性云EC2、AWS等。 4、微软的Microsoft Azure。 5、阿里云服务平台。
大数据计算服务MaxCompute Datahub服务
Datahub服务 MaxCompute DataHub Service(DHS)是一个 MaxCompute 的内建服务，使用RESTful接口向用户提供实时数据的发布(Publish)和订阅(Subscribe)的功能。用户可以将数据记录(Record)，通过DHS的某个"数据通道"(Shard)写入到 MaxCompute 的表中，数据通道的数量由用户指定。写入成功后，用户可以通过订阅接口实时读到写入的数据。由于不用创建 MaxCompute 任务(Task)， DHS可以提供给用户较高的QPS(Query Per Second)和较大的吞吐量。 备注：目前 DataHub 已处于维护状态，不再接入新用户。后续 DataHub 会成为一款阿里云的独立产品，相关信息请关注阿里云官方通告。 DHS上可订阅的数据仅会被保存7天，但所有的数据会被系统自动增量复制到 MaxCompute 表中，参与后续的离线作业计算。 如下图所示，我们对DHS的工作流程做简要介绍： 用户将需要上传的数据放入pack中，并指定将这个pack中的数据通过某一路通道(Shard)上传至DHS。请注意，同一个pack中的记录必须属于同一个表分区(partition)。在DHS中，同一个Shard下数据按照上传时间严格有序，且有可能会包含不同Partition的数据。在上图示例中，相同颜色的pack表示partition值相同。 DHS上的在线数据会被增量复制到 MaxCompute 的离线数据中。目前，离线数据仅供离线作业处理，用户可以通过DHS提供的接口检查DHS到 MaxCompute 的数据同步状态。
混合云架构备受青睐，如何实现混合云落地? 云计算在2016年有了极大的增长。一方面，AWS、阿里云等大型公有云厂商的云计算收入呈爆发式增长且绝对值数据可观；另一方面，通过持续市场培育，云计算的价值逐步被各国政府所认可。很多大型企业也纷纷发力云计算，传统IDC采购出现增长拐点。各种声音不断提醒人们，云计算不再是雷声大雨点小的噱头，而是成为大中小企业不可或缺的基础设施。2017年，云计算真正落地的话题逐渐成为业界讨论的热门话题。 当前，私有云和公有云相争的热潮渐弱，融合两者优势的混合云开始逐渐释放巨大的市场潜力。混合云的背后不再是厂商，而是一种混合IT架构，是公有云与私有云的集成。因此，如何构建基于云计算的混合IT架构，成为CIO和CTO避不过的问题。 我们重点分享架构核心思路与技术实现原则，最后来说说用户到底能在混合云平台上做些什么事。 混合云架构的具体技术实现原则 在定义了连接一切、无缝体验之后，技术层面在实现它们时有哪些需要注意呢？在此提供以下一些设计原则以供大家参考：建立完整数据模型 我们在设计私有云平台时，会建立完整的私有云数据模型，如快照、磁盘、云主机、VPC、路由器等，它们之间存在千丝万缕的关系。同样，在设计公有云平台时，也要建立相应的数据模型。那么在设计混合云时，就必须同时建立这二者的模型，并且必须是完整的，因为
存在许多关联关系，导致缺少任意一个资源的模型，都不能算完整。 布设虚拟ID 公有云资源映射到本地，成为一个虚拟资源。我们需要给每一个公有云资源分配一个本地的虚拟ID，而不能直接使用公有云的ID。因为在多租户的场景下，公有云的ID在本地并非是唯一的，只有本地的ID才能保证它的唯一性。 触发同步 由于存在映射关系，所以需要进行同步，同步可以是主动触发，也可以是被动触发的。同步的目的：一是让用户在公有云控制台上做的操作也能及时反映到本地，二是保证所有的读写操作都在本地进行，让操作的流畅程度达到毫秒级。正是有了同步，混合云资源的操作速度，可以比直接在公有云控制台上操作快了两个数量级，这让用户可以放心地做更多的事。 遍历资源模型 云计算的资源模型是树状的结构，因此任何操作都需要遍历这棵树，以便让它的所有父子资源和相关资源都能得到及时的变更。例如删除或同步一个VPC，需要遍历它下面所有的交换机、安全组、云主机、EIP、NAT网关、路由表、安全规则等等，进行相应的变更，出现失败时要能按顺序进行回滚，保证操作的原子性。又比如删除一个本地网络，需要遍历所有指向它的资源，如路由设备，监控指标等等，进行路由的变更，和网络拓扑关系的自动适配，而不是简单删除就可以,下图为VPN连接的混合云数据模型。
华为云混合云服务解决方案 华为云官网
1 客户需求 场景一：某企业业务快速稳定增长，预测未来自身的IT系统基础设施无法满足业务需求。而又由于机房场地电力系统受限、设备带宽采购选型困难、项目周期长、部署进度缓慢等客观原因，无法在现有基础上扩容，实现快速部署上线。 场景二：受国际金融危机等宏观经济影响，企业面临着开源节流，需要降低IT系统整体成本。而又由于原有传统烟囱式IT系统基础架构升级复杂、纯私有云环境下投资居高不下，难以应对未来快速变化的业务需求。 基于华为VDC（虚拟数据中心）、VPC（虚拟私有云）解决方案，华为为企业提供一站式的混合云服务解决方案并提供专线以及VPN传输链路的安全措施，消除企业对公有云以及网络传输安全性的疑虑，拥有低成本、易管理、弹性伸缩、安全可靠等独特优势。 2 华为混合云服务解决方案 针对企业对安全性、灵活性业务的双重需求，华为云服务提供了混合云服务解决方案，在华为公有云节点隔离了一个独立、安全的区域用于业务部署，针对该区域从二层三层网络进行了安全隔离，通过VPN/专线同企业原有数据中心建立安全通道，既满足客户部分业务对弹性IT服务的需求，又解决了信息安全问题。
华为混合云服务示意图 基于VDC、VPC方案特性，混合云服务解决方案通过指定Vlan，构建私有安全区域，允许客户规划自己的网络： 提供VPN连接接口、专线互联端口 可以进行私有网段的IP地址、路由、网关规划，灵活的二层三层组网 满足混合托管物理设备可进行托管组网，支持多类型托管的设备：物理服务器、数据库服务器、硬件负载均衡服务器、网络设备，云主机同托管的物理设备能够互通及安全访问 允许云主机和托管设备的集中限速、组合计费的流量采集，实现统一的带宽计费 3 方案特性
阿里云大数据轻量专有云 版本说明书 产品版本：V1.1.0 文档版本：20180327
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云计算与大数据课程教学大纲 课程代码： 课程名称：云计算与大数据／ An introduction to cloud computing and big data 开课学期：5 学分/学时：3/32+16 课程类型：必修 适用专业/开课对象： 先修课程： 开课单位： 团队负责人：责任教授： 执笔人：核准院长： 一、课程的性质、目的与任务 《云计算与大数据》是软件工程专业中一门综合性很强的基础课程，主要内容包括云计算概论、云计算基础（云计算关键技术、云交付模式、云部署模式、云计算的优势与挑战以及典型云应用）、虚拟化相关知识、云计算应用、大数据概念和发展背景、大数据系统架构概述、分布式通信与协同、大数据存储、分布式处理、MapReduce和Spark解析、流计算概述、集群资源管理与调度以及综合实践（结合云计算与大数据，在OpenStack平台上搭建Hadoop平台并进行数据分析）。 本课程的目的与任务是使学生通过本课程的学习，从云计算的基本概念入手，由浅入深学习云计算的各种相关知识，学会云计算的相关关键技术和云部署模式，然后切入大数据相关技术，介绍Hadoop MapReduce和Spark等大数据相关技术，最后以一个综合实验，综合云计算和大数据相关技术，让学生融合云计算和大数据相关知识，掌握云计算和大数据的相关思想。本课程除要求学生掌握云计算和大数据的基础知识和理论，重点要求学生学会分析问题的思想和方法，为更深入地学习和今后的实践打下良好的基础。 二、教学内容及教学基本要求 1. 云计算概论与云计算基础（4学时） 了解云计算的定义和它的历史背景，了解学好云计算的方式方法；了解分布式计算和云计算的关键技术，云计算的关键技术包括虚拟化技术、分布式海量数据存储技术、云平台技术、并行编程技术和数据管理技术；掌握四种云交付模型，分别是软件即服务、平台即服务、基础设施即服务和容器即服务，并掌握前三种基本模型之间的区别；掌握三种云部署模式，分别是公有云、私有云和混合云；了解云计算的优势和典型的云应用。 2. 虚拟化（4学时） 了解虚拟化技术；了解虚拟化技术的分类；掌握系统虚拟化、虚拟化与云计算；了解相关开源技术以及虚拟化未来的发展趋势；了解虚拟化的发展历史以及虚拟化带来的好处。 3. 云计算的应用（1学时） 介绍常见的云计算应用，包括谷歌的云计算平台和应用、亚马逊的弹性计算云、IBM的蓝云计算平台、清华大学透明计算平台、阿里云和Microsoft Azure。 4. 大数据概念和发展背景（1学时） 讲述什么是大数据、大数据的相关概念和发展。 5. 大数据系统架构概述（1学时） 讲述企业大数据系统设计发展变化以及方式。
阿里云培训与认证 阿里云大数据专业认证（ACP级）－考试样题 阿里云大数据专业认证（ACP级）考试样题 一.单选题 1.阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）是阿里巴巴自主研发的海量 数据处理平台，主要服务于批量结构化数据的存储和计算。以下哪个场景不适合使用大数据计算服务实现？ a)在线交易系统 b)数据仓库 c)大数据的分析建模 d)网站日志离线分析 2.阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）中的表 event 是分区表，分 区键是 dt （类型为string），每天生成一个分区，现在表中有 dt='20160101' 至 dt='20160531' 共5个月的数据，为了统计3月份 eventid 非空的数据量，开发人员运行了以下语句： select count(*) from event where substr(dt,1,6)='201603' and eventid is not null; 对此任务的描述正确的是 ________。 a)此任务需要读event表中所有分区中的数据 b)此任务只需要读event表中dt='20160301' 至dt='20160331'共31个分区中 的数据 c)此任务会读event表中所有分区中eventid非空的数据 d)此任务只需要读event表中dt='20160301' 至dt='20160331'共31个分区中 eventid非空的数据 3.某信贷公司推出一款线上贷产品，采用阿里云的数据处理技术，通过对会员的历史 数据进行分析，包括交易量、网上信用评价、企业自身经营状况等等，每天处理的数据量在20P左右，基于这些数据对用户信用进行聚类分析建模并产生预测数 据，用户线上申请贷款时，能在1秒钟内根据用户模型预测结果得到该用户的资质评估、授信等信息。请根据您对阿里云产品的理解判断，下述方案中成本最低、性能最好的一个是________。 a)使用阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）对数据进行建模，然 后使用该模型对所有符合贷款条件的会员进行资质评估和授信评估，将处理结 果保存在MaxCompute中 b)使用阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）对数据进行建模，然 后使用该模型对所有符合贷款条件的会员进行资质评估和授信评估，将处理结 果保存在阿里云表格存储（Table Store，原OTS）中,以供实现快速查询 c)使用阿里云分析型数据库（Analytic DB，原ADS）对数据进行建模，然后使用 该模型对所有符合贷款条件的会员进行资质评估和授信评估，将处理结果保存 在Analytic DB中
袋鼠云出品——阿里云高可用-容灾解决方案 这两天，一篇名为《IT之家因无法忍受阿里云而迁移至XX云》的文章引起了整个云计算行业的热议。（袋鼠云CTO江枫还专门写了一篇热评） 从目前得到的信息看，其应该是在青岛区域购买了一台云服务器ECS，基于.net和自建SQL Server，并且应用和数据库跑在同一台云服务器上。 IT之家，所有应用都部署在单台ECS上，不具备高可用的特性。 即便阿里云产品本身就有容灾、高可用的特征，但是因为一些用户对阿里云产品的不了解和自身应用架构不够合理，也根本无法使其发挥该优势。 其实，IT之家的事情不是个例，有很多其他企业在这方面很头疼。 所以，袋鼠云技术专家结合以往实践经验，总结出了一套切实可行的《阿里云高可用-容灾解决方案》，希望能和各位阿里云上用户一起探讨。 一、阿里云产品容灾-高可用介绍 1、SLB 容灾-高可用介绍 阿里云SLB产品使用开源软件LVS＋keeplived实现4层的负载均衡。 采用淘宝的Tengine实现7层的负载均衡。所有负载均衡均采用集群部署，集群之间实时会话同步，以消除服务器单点，提升冗余，保证服务稳定。在各个地域采用多物理机房部署，实现同城容灾。 SLB在整体设计上让其可用性高达99.99%。且能够根据应用负载进行弹性扩容，在任意一台SLB故障或流量波动等情况下都能做到不中断对外服务。
图一 2、ECS 容灾-高可用介绍 云服务器ECS实例是一个虚拟的计算环境，包含了CPU、内存、操作系统、磁盘、带宽等最基础的服务器组件，是ECS提供给每个用户的操作实体，就如同我们平时使用的虚机。 但需要确认的是，ECS自身是没有容灾和高可用方面的功能。 所以当我们在单台ECS服务器上部署各种应用时，特别是对于那些将应用服务，数据库服务等都打包安装在单台ECS服务器时就更要注意这点了。 那ECS自身没有容灾-高可用这样的功能，对于在单台ECS上部署各种服务，一旦ECS 故障就只能眼睁睁的看着它down机对外停止服务么？ 此时，如果产品自身没有容灾和高可用功能，我们可以从架构上来弥补这个短板。 比如：在应用前端购买SLB产品，后端相同应用部署至少两台ECS服务器，或者是使用阿里云的弹性伸缩技术，根据自定义ECS自身资源的使用规则来进行弹性扩容。这样即便其中一台ECS服务器down机或者资源利用超负荷，也不会使我们的服务对外终止。 ECS具备的一些优势： 稳定性：服务可用性高达99.95%，数据可靠性高达99.9999999%。
阿里云云数据库RDS版 技术白皮书
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2019年阿里云与腾讯云对比分析报告 2019年6月
目录 一、云计算行业概况 (6) 1、中国云计算市场概况 (6) 2、中美云计算结构差异 (6) 3、中国云计算竞争格局 (7) 二、阿里云与腾讯云概况 (8) 1、阿里云发展历程及概况 (8) （1）阿里云发展历程：先发优势较为明显，自主研发模式的早期定调 (8) （2）阿里云数字经济体（阿里云智能）：AI、Big Data、Cloud三位一体相互融合的模式 (9) （3）阿里云数字经济体（阿里云智能）：阿里经济体所有技术跟产品的统一出口和客户界面 (10) （4）阿里云：国内云计算行业龙头，2018年IaaS市场份额达42.9%，五年增长32倍 (10) （5）阿里云业务盈利情况：仍处于前期投入阶段，未来有望扭亏为盈 (11) 2、腾讯云发展历程及概况 (12) （1）腾讯云发展历程：在消费互联网中成长起来的腾讯云产业 (12) （2）腾讯云组织架构的调整：扎根消费互联网；云与智慧产业事业群成立，进一步拥抱产业互联网 (12) （3）腾讯云：发展迅猛，已位居中国公有云IaaS市场第二的位置 (13) 3、阿里云与腾讯云在基因及战略方向的横向对比 (14) 三、阿里云与腾讯云对比分析 (15) 1、产品及产品矩阵测试数据对比 (15) （1）产品对比：阿里云布局更加全面完善，腾讯云则投入较多于云计算基础能力和大数据的研发实践方面 (15)
（2）核心产品对比：阿里云布局更加全面、稳定性较好，且人工智能技术较强；腾讯云产品的场景化能力较强 (15) 2、CDN概况、节点数及流量定价对比 (16) （1）CDN：阿里云的储备节点数与资源储备能力强于腾讯云 (16) （2）CDN的流量定价与客户对比：阿里云定价全球化，流量计费稍高于腾讯云 (17) 3、云计算产品性价比对比 (17) 4、基础设施布局对比 (18) （1）基础设施布局：阿里云数据中心遍布全球，腾讯云仍处于地理区域扩张阶段18 （2）阿里云：超大规模的数据中心遍布全球 (19) （3）腾讯云：中国及亚太地区为主要布局区域，海外地理区域正处于持续扩张阶段 (19) （4）阿里云与腾讯云的布局横向对比：各自扩张其2B 版图，将业务开展至多个行业 (20) 5、下游布局及业务客户对比 (21) （1）阿里云业务客户：以“合作伙伴与生态”的概念与客户建立高效联系，客户范围较广 (21) （2）腾讯云业务客户：在游戏、社交、视频等优势领域较强的竞争力的基础上，逐步完善整体解决方案的行业布局 (22) 四、总结 (23) 1、阿里云与腾讯云对比的核心所在：组织架构与战略布局的对比 (23) 2、产品及性价比对比 (23) 3、全球基础设施布局对比 (23) 4、下游业务客户对比 (24)