VMware v Sphere 4.1虚拟化学习手册6：Distributed vSwitch分布式交换机
Distributed vSwitch必须通过vCenter在数据中心级别定义的，横跨多台ESX 主机的超级交换机（只有Enterprise Plus版本支持），它把分布在多台ESX
主机的单一交换机逻辑上组成一个“大”交换机；原来每ESX标准交换机分别配置，现在vCenter Distributed vSwitch可在数据中心级别集中配置、管理。
利用 VMware vNetwork Distributed Switch 简化虚拟机网络连接的部署、管理
和监控。VMware vNetwork Distributed Switch 为集群级别的网络连接提供一
个集中控制点，使虚拟环境中的网络配置不再以主机为单位。
VMware vNetwork Distributed Switch 可在虚拟机跨多个主机移动时使其保持
网络运行时状态，从而实现线内监视和集中式防火墙服务。它为虚拟机在物理服
务器之间移动时监视和保持其安全性提供了一个框架，允许使用第三方虚拟交
换机（如 Cisco Nexus 1000v）将常用的物理网络功能和控制扩展到虚拟网络。Distributed vSwitch逻辑架构可参考下图：
云计算平台设计参考架构 在私有云当中，主要包含以下几个组件：物理基础架构、虚拟化层、服务自动化层、服务门户、安全体系、云API和可集成的其它功能。（如图私有云参考架构） 图3.4 私有云参考架构 a) 物理基础架构 物理架构的定义是组成私有云的各种计算资源，包括存储、计算服务器、网络，无论是云还是传统的数据中心，都必须基于一定的物理架构才能运行。
在私有云参考架构中的物理基础架构其表现形式应当是以资源池模式出现，也就是说，所有的物理基础架构应当是统一被管，且任一设备可以看成是无状态，或者说并不与其它的资源，或者是上层应用存在紧耦合关系，可以被私有云根据最终用户的需求，和预先定制好的策略，对其进行改变。 b) 虚拟化层 虚拟化是实现私有云的前提条件，通过虚拟化的方式，可以让计算资源运行超过以前更多的负载，提升资源利用率。虚拟化让应用和物理设备之间采用松耦合部署，物理资源状态的变更不影响到虚拟化的逻辑计算资源。且可以根据物力基础资源变化而动态调整，提升整体的灵活性。 c) 服务自动化层 服务自动化层实现了对计算资源操作的自动化处理。它可以集中的监控目前整体计算资源的状态，比如性能、可用性、故障、事件汇总等等，并通过预先定义的自动化工作流进行
相关的处理。 服务自动化层是计算资源与云计算服务门户相关联的重要部件，服务自动化层拥有自动化配置和部署功能，可以进行服务模板的制定，并将服务内容和选择方式在云计算服务门户上注册，用户可以通过服务门户上的服务目录来选择相应的计算资源请求，由服务自动化层实现服务交付。 d) 云API 云应用开发接口提供了一组方法，让云服务门户和不同的服务自动化层进行联系，通过云API，可以在一个私有云当中接入多个不同地方的计算资源池，包括不同架构的计算资源，并通过各自的服务自动化体系去进行服务交互。 e) 云服务门户 云服务门户是用户使用私有云计算资源的接口，云服务门户上提供了所有可用服务的目录，并提供了完善的服务申请流程，用户可以执行申请、变更、退回等计算资源使用服务。
概念性方案设计文件编制及深度要求 第一部分概述 按集团的策划以及设计管理流程要求，概念性方案设计是承接项目和产品策划的设计阶段，概念性方案设计在概念性方案设计任务书和项目产品建议10大问题总结的基础上，设计思路应具有延续性、探索性、独创性和挑战性。 1．方案设计文件编制的目的和特点 a)概念性方案阶段的任务包括以下两大方面： i.根据项目的实际情况，确定设计管理模式，起主要工作成果体现在 设计任务分解清单和设计费用预算、项目设计总体控制计划以及设 计单位的筛选；有关项目设计总体控制计划的编制要求可以参照《项 目规划设计分析成果标准》相关章节执行； ii.通常意义上的概念性方案设计。对概念性方案设计本身的要求可以参照本文执行； b)概念性方案可以根据需要结合当地政府报批所需的修建性详规设计，概 念性方案深度以修建性详规深度为参照依据。设计内容在体现10大问题 和概念性方案设计任务书的基础上，应围绕修建性详规的“五图一书”、场地分析和住宅单体选型的要求进行，表现手法可根据报批或者项目具 体需要灵活确定。在概念性方案设计阶段，地区产品技术部必须同步编 制CS01A，设计完成后在方案委员会召开前地区及集团职能管理部应对 设计如何体现设计任务书的要求及10大问题的说明做综合书面评估，并 构成完整的概念性方案文件供方案委员会审批用；概念性方案的深度要 在通过方案委员会审批后据以进行实施方案设计； c)概念性方案设计文件包括设计单位以及地区产品技术部提供的： i.设计单位提供的概念性方案设计文件应以构思分析草图、场地分析 草图、住宅单体风格以及户型选型示意图和总平面设计构思图纸为 主，辅以对整体概念构思的的简要设计说明；
区块链以及区块链技术总结 区块链是目前一个比较热门的新概念，蕴含了技术与金融两层概念。从技术角度来看，这是一个牺牲一致性效率且保证最终一致性的的分布式的数据库，当然这是比较片面的。从经济学的角度来看,这种容错能力很强的点对点网络,恰恰满足了共享经济的一个必须要求——低成本的可信环境。 本次分享一下聊聊区块链技术，以及目前区块链技术架构,并且介绍一下价值互联网。 由于区块链是一个新兴的技术概念,本文所有的观点仅代表个人观点,未必全部正确。 #1. 技术人员看待区块链的正确姿势 区块链虽然是一个新兴的概念,但它依赖的技术一点也不新,如非对称加密技术、P2P网络协议等。好比乐高积木，积木块是有限的，但是不同组合却能产生非常有意思的事物。 我接触过一些工程师,初次接触区块链时，不约而同的表达了:都是成熟的技术，不就是分布式存储嘛。站在工程师的角度,第一反应将这种新概念映射到自己的知识框架中，是非常自然的。但是细究之下发现，这种片面的理解可能将对区块链的理解带入一个误区，那就是作为一个技术人员,忽略了区块链的经济学特性——一个权力分散且完全自治的系统。
区块链本质上是一个基于P2P的价值传输协议,我们不能只看到了Ｐ2Ｐ,而看不到价值传输。同样的,也不能只看到了价值传输，而看不到区块链的底层技术。 可以这么说,区块链更像是一门交叉学科，结合了P2P网络技术、非对称加密技术、宏观经济学、经济学博弈等等知识，构建的一个新领域——针对价值互联网的探索。 那什么是价值互联网?价值互联网可以是当下如日中天的电子商务所衍生的支付业务。但,真的只是支付领域吗?很显然这是不够的，一级资本市场,实体资产确权与转移，证券登记交割、证信与反欺诈。我们再仔细想想，我们的各大电商平台的专业差评师，恶意刷单还少吗? 如今的金融领域,除了支付比较便利之外，在其他绝大部分的业务中，我们就像是被套着锁链走路一样,我们反复确认,反复审核,反复监督，我们反复构建一个又一个的大大小小的高可用集群,保证线上服务的可靠性与连续性,我们雇佣一个又一个的安全工程师,交付一个又一个的渗透测试项目。为什么？因为作弊的成本太低了，低到只要改数据库的一行记录就可以提取上百万的资金。 强大的互联网给了我们成本几乎为零的高速信息传输通道，却没有一个成本低廉可靠的高速价值传输通道,那么这也就是区块链即将带来的。 区块链是一个公共的分布式总账,下面从技术角度简单介绍一下:
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。
机器学习模型的“可解释性”的概念及其重要意义 人们对深度学习模型的真正运行机制还远远没有完全了解，如何提高预测模型的“可解释性”成了一个日益重要的话题。近来的一篇论文讨论了机器学习模型的“可解释性”的概念及其重要意义。 7月17日，加州大学圣迭戈分校（UCSD）博士、卡内基梅隆大学（CMU）计算机科学助理教授Zachary C. Lipton在ACM Queue上发表了题为《The Mythos of Model Interpretability》的文章，讨论了监督式机器学习预测模型的可解释性问题。Lipton在文中试图明确“可解释性”的定义，并对“可解释性”进行分类，并提出了一个重要观点，认为线性模型的可解释性并不一定高于深度神经网络（DNN）模型。 以下是新智元对论文内容的简编。 监督式的机器学习模型具有卓越的预测能力。不过，机器学习模型不仅应该可用，而且应该是可解释的，但“解释机器学习模型”的任务定义似乎不够明确。学术文献中提出了为模型寻求可解释性的许多动机，并提供了无数的技术来提供可解释的模型。尽管存在这种模棱两可的情况，但许多作者宣称他们的模型在公理上是可解释的，然而对此却缺乏进一步的论证。问题是，目前尚不清楚这些技术的共同特性是什么。 本文旨在完善关于可解释性的表述。首先，文章回顾了以前论文中解决可解释性的目标，发现这些目标多种多样，偶尔还有相互矛盾。接着讨论了研究可解释性的模型属性和技术思路，以及模型对人而言的识别透明度，并引入了“事后可解释性”的概念作为对比。文章讨论了关于模型可解释性概念的不同观点的可行性和合理之处，对“线性模型可解释，深度神经网络不可解释”这一常见的观点提出了质疑。 在过去的20年中，机器学习的快速发展产生了自动决策。在实际应用中，大多数基于机器学习的决策的运作方式是这样的：用输入数据训练机器学习算法，然后由算法预测相应的输出。例如，给定一组关于金融交易的属性信息，机器学习算法可以预测长期的投资回报。给定来自CT扫描的图像，算法可以该图像的扫描对象罹患癌性肿瘤的概率。
面向对象的数据库技术 肖阳辉 摘要：面向对象的数据库极有可能是数据库发展的方向，关系型数据库已显得力不从心，面向对象技术已经渗透到了数据库领域，把面向对象的方法和数据库技术结合起来可以使数据库系统的分析、设计最大程度地与人们对客观世界的认识相一致。面向对象数据库的技术机理并不高深，但它的设计思想却极有价值。论文关键词：关,键,词,数据库,面向对象,技术 随着应用的日趋复杂和智能化，传统的关系数据库的缺点一点点的暴露出来，人们迫切希望产生一种新的数据库解决方案来适应这些复杂需求。一种新的解决方案呼之欲出。而这个解决方案极有可能就是面向对象数据库技术。面向对象数据库的技术机理并不高深，但它的设计思想却极有价值。在传统的面向对象应用开发中，由于传统的关系数据库开发风格完全不同于面向对象风格，使得许多程序员难以从复杂的SQL编程中解脱出来（尽管已经有一些成熟的ORM技术框架，如Hibernate，但程序员仍需要做大量的数据库代码工作），从而也无法从实质上提高工作效率。 1、面向对象数据库技术概述 面向对象是当前计算机界关心的重点，面向对象是一种新的方法学，也是一种认知方法学。它是一种支持模块化设计和软件重用的实际可行的编程方法，它把程序间的逻辑活动建立在对象间的消息传递之上，且设计上更加符合现实世界，更加自然，所以面向对象方法得到了更广泛的应用。 面向对象数据库系统是为了满足新的数据库应用需要而产生的新一代数据库系统。在数据库中提供面向对象的技术是为了满足特定应用的需要。随着许多基本设计应用(如MACD和ECAD)中的数据库向面向对象数据库的过渡，面向对象思想也逐渐延伸到其它涉及复杂数据的应用中，其中包括辅助软件工程(CASE)、计算机辅助印刷(CAP)和材料需求计划(MRP)。这些应用如同设计应用一样在程序设计方面和数据类型方面都是数据密集型的，它们需要识别于类型关系的存储技术，并能对相近数据备份进行调整。 还有许多应用要求多媒体数据库。它们要求以集成方式和文本或图形信息一起处理关系数据，这些应用包括高级办公室系统的其它文档管理系统。 面向对象数据库从面向程序设计语言的扩充着手使之成为基于面向对象程序设计语言的面向对象数据库。例如：ONTOS、ORION等，它们均是C++的扩充，熟悉C++的人均能很方便地掌握并使用这类系统。 面向对象数据库研究的另一个进展是在现有关系数据库中加入许多纯面向对象数据库的功能。在商业应用中对关系模型的面向对象扩展着重于性能优化，处理各种环境的对象的物理表示的优化和增加SQL模型以赋予面向对象特征。如UNISQL、O2等，它们均具有关系数据库的基本功能，采用类似于SQL的语言，用户很容易掌握。 2．面向对象数据库的优点 面向对象数据库是数据库技术与面向对象程序设计方法相结合的产物，由于同是面向对象方法学，所以其具有了所有面向对象的优点。同时，由于数据库主要操作的是集合（而不是单个数据），所以其又具有自身的特点和优点。 （1）提高数据库开发效率
云计算资源池平台架构设计
目录 第1章云平台总体架构设计 (4) 第2章资源池总体设计 (5) 2.1 X86计算资源池设计 (6) 2.1.1 计算资源池设计 (6) 2.1.2 资源池主机容量规划设计 (8) 2.1.3 高可用保障 (9) 2.1.4 性能状态监控 (12) 2.2 PowerVM计算资源池设计 (14) 2.2.1 IBM Power小型机虚拟化技术介绍 (14) 2.2.2 H3Cloud云平台支持Power小型机虚拟化 (16) 2.2.3 示例 (18) 2.3物理服务器计算资源池设计 (19) 2.4网络资源池设计 (20) 2.4.1 网络虚拟化 (20) 2.4.2 网络功能虚拟化 (34) 2.4.3 安全虚拟化 (36) 2.5存储资源池设计 (37) 2.5.1 分布式存储技术方案 (37) 2.6资源安全设计 (46) 2.6.1安全体系 (46) 2.6.2 架构安全 (47) 2.6.3 云安全 (52) 2.6.4 安全管理 (59)
2.6.5 防病毒 (62)
第1章云平台总体架构设计 基于当前IT基础架构的现状，未来云平台架构必将朝着开放、融合的方向演进，因此，云平台建议采用开放架构的产品。目前，越来越多的云服务提供商开始引入Openstack，并投入大量的人力研发自己的openstack版本，如VMware、华三等，各厂商基于Openstack架构的云平台其逻辑架构都基本相同，具体参考如下： 图2-1：云平台逻辑架构图 从上面的云平台的逻辑架构图中可以看出，云平台大概分为三层，即物理资源池、虚拟抽象层、云服务层。 1、物理资源层 物理层包括运行云所需的云数据中心机房运行环境，以及计算、存储、网络、安全等设备。 2、虚拟抽象层 资源抽象与控制层通过虚拟化技术，负责对底层硬件资源进行抽象，对底层硬件故障进行屏蔽，统一调度计算、存储、网络、安全资源池。 3、云服务层 云服务层是通过云平台Portal提供IAAS服务的逻辑层，用户可以按需申请
区块链技术原理详解以数据库思维理解区块链
作为一个数据库行业的老兵，我看到在区块链技术的热潮下，传统的IT技术同学们保持了十分理性，甚至是排斥的态度。其实不管是热捧还是排斥，两极观点之下，我认为我们应该从IT人比较能够理解的角度探讨一下区块链技术。因为区块链这个东西的本质和数据库技术非常相像，很多机制使用数据库的理念去理解会非常直观准确。 对于区块链和传统数据技术，我认为区块链技术的未来发展，主题是“融合”。我们就从数据库这个角度来解读区块链技术体系中各个技术点，以及通过“去中心化数据库”这个概念，把区块链与数据库技术做一个比较好的整合。 一、区块链技术现状 当前的区块链世界有人号称1.0、2.0、甚至已经到了3.0时代，但是从一个产品或技术打磨的角度来看，我认为当前的区块链也就相当于数据库的80年代，处于百花争鸣各种思想层出不穷的时代。对技术人来说，这是最好的时代，各种新鲜的想法和思路大量爆发，在沉闷的技术领域带来新鲜的突破；同时这也是最坏的时代，没有任何产品或方向肯定是未来的主流，任何新鲜的思路也许在几个月以后就被证明不可行。 所以，我们要正确认知当前区块链技术的变革和发展，那我们来对比当年数据库所走过的道路，看看未来区块链世界会怎样发展。
1、技术演进路程 首先我认为，区块链一定会从当前的专有化向通用化演进。现在基本所有做公链的产品都是针对某一个特定的场景来实现与优化，但是我认为未来一定不会是一个应用一条链，而是有一种通用的开发范式。就好像传统数据库一样，不管大家开发什么样的应用程序，都可以使用这么若干有限的几个通用性产品就能够满足大部分业务场景了。 第二，向标准化演进。对于区块链技术，现在每个链基本都有自己的开发范式，甚至很多公链还模仿以太坊尝试自己做一个编程语言出来，这实际上是一种行业处于原始时期的标志。怎样判断一个行业
基于区块链的日志存储系统 费禹1，宁静2，胡青1 （1.北京信息科技大学信息管理学院，北京 100192； 2.北京信息科技大学经济管理学院，北京 100192） 摘 要：为了解决安全产品的日志文件保护和数据共享问题，论文提出一种基于区块链的日志存储（LSSBC）系统。LSSBC系统包括角色、LSBC链和云存储三部分；通过结合区块链技术设计了日志文件的链上发布、存储和共享功能；最后，对LSSBC系统进行了总结分析。经分析，LSSBC系统为安全产品的日志保护和数据共享提供了全新可行的解决方案，有利于推进安全行业研究。 关键词：区块链；信息安全；日志存储 中图分类号：TP391文献标识码：A A log storage system based on block chain F ei Yu1, Ni ng Ji ng2, Hu Qing1 (1. Scho o l o f Inf ormat ion Manage me nt, Bei jing Inf ormation Sc ience & Technology University, Beijing 100192; 2. Sch ool of Eco nomi cs and Ma nage me nt, Be iji ng Informati on Science & Technol ogy Universi ty, B ei jing 100192) Abstract: In order to solve the problem of log file protection and data sharing for security products, this paper proposes a log storage system based on block chain (LSSBC). LSSBC has three parts: role, LSBC chain and cloud storage. The function of publishing on the LSBC chain, storing and sharing log files is designed by combining block chain technology. Finally, the LSBC system is summarized and analyzed. After analysis, LSBC system provides a new and feasible solution for log protection and data sharing of security products, which is conducive to promoting security industry research. Key words: block chain; information security; log storage 1 引言 伴随着高级持续威胁（Advanced Persistent Threat，APT）攻击的复杂多变，安全技术、产品不断推陈出新，安全厂商推出的防火墙、网络入侵检测（NIDS）、网络入侵防御（NIPS）、蜜罐、上网行为管理、安全审计、网络流量分析等众多产品涵盖到了网络安全、主机安全、Web 安全、数据安全、移动安全、安全管理、工控安全等各个方向，同时也就是因为产品多样、技术 多变，导致安全信息无法整合、高效利用。 在这种情况下日志文件就为解决问题提供了可能性。首先，日志文件在研究网络安全环境过程中有着不可替代的作用。以蜜罐为例，研究方向不管是数据分析[1]、主动防御[2]、虚拟部署[3]，还是分布式[4]，他们的日志文件都为实现检测、审计等诸多功能提供了保障。日志安全研究上，蒋贤维在日志应用及保护方面提出了远程异地存储日志、伪装传输策略以及基于第三层的日志保护策略[5]；覃应接在网络日志管理上应用 80
容器云平台监控架构设计及优化
目录 1. 概述 (1) 2. 价值和意义 (1) 3. 监控方案选型 (1) 3.1 容器云监控方案有哪些 (1) 3.2 方案对比并确定 (3) 4. 基于prometheus的容器云平台监控架构设计 (4) 4.1 prometheus介绍 (4) 4.2 架构设计 (5) 4.3 监控点有哪些 (7) 4.4 重要组件介绍 (10) 4.5 数据可视化 (14) 4.6 高可用设计 (16) 4.7 性能优化与容量预估 (22)
1 概述 随着容器化的大力发展，容器云平台已经基本由Kubernetes作为统一的容器管理方案。当我们使用Kubernetes进行容器化管理时，传统监控工具如Zabbix无法对Kubernetes做到统一有效的全面监控，全面监控Kubernetes也就成为我们需要探索的问题。使用容器云监控，旨在全面监控Kubernetes集群、节点、服务、实例的统计数据，验证集群是否正常运行并创建相应告警。本章旨在于介绍容器云平台监控的架构设计及优化。 2 价值和意义 监控是运维体系中是非常重要的组成部分，通过监控可以实时掌握系统运行状态，对故障提前预警，以及历史状态的回放，还可以通过监控数据为系统的容量规划提供辅助决策，为系统性能优化提供真实的用户行为和体验。为容器云提供良好的监控环境是保证容器服务的高可靠性、高可用性和高性能的重要部分，通过对本章的学习，能够快速认识当前容器环境下都有哪些监控方案，并对主流的监控方案有一个系统的了解和认识。 3 监控方案选型 3.1 容器云监控方案有哪些 （1）Zabbix Zabbix是由Alexei Vladishev开源的分布式监控系统，支持多种采集方式和采集客户端，同时支持SNMP、IPMI、JMX、Telnet、SSH等多种协议，它将采集到的数据存放到数据库中，然后对其进行分析整理，如果符合告警规则，则触发相应的告警。 Zabbix核心组件主要是Agent和Server，其中Agent主要负责采集数据并通过主动或者被动的方式采集数据发送到Server/Proxy，除此之外，为了扩展监控项，Agent还支持执行自定义脚本。Server主要负责接
产品彩页 分布式云计算系统 产品概述 ? 数梦飞天云平台是数梦工场基于阿里云平台为行业客户量身定制的专有云平台，数梦飞天云平台完全基于自主知识产权，先后获85项国家技术专利，获得国家发改委的云计算专项资金支持。 ? 数梦飞天云致力于打造云计算的服务能力平台，注重为政府、教育、医疗、金融、企业等行业客户提供大规模、低成本的云计算和大数据服务。数梦飞天的目标是通过构建支持多种不同业务类型的行业专有云平台，帮助行业用户简单快速建立自己业务系统，帮助用从关注运维向关注开发转变，将网络经济模式带入政府、行业客户，构建出以云计算为基础的全新生态链。 ? 数梦工场为用户提供互联网化云服务交付，真正体现计算能力的规模效益，致力于大数据的价值挖掘，让数据增值，辅助政府决策，助力经济产业升级，服务公众。让最卓越的数据技术，去实现人类最美好的梦想！ 数梦飞天云业务全景图 简单高效的弹性计算服务（ECS ） ? 稳定，云磁盘数据可靠性不低于99.999%，自动宕机迁移、数据备份和回滚，系统性能报警。 ? 安全，支持防DDos 攻击、安全组自动划分访问权限，多租户安全隔离，支持防密码暴力破解。 ? 弹性，10分钟内可创建和释放上百台云服务器，分钟级升级CPU 和内存。 ? 性能，随即IOPS 达到1.2万，300MB/s 的磁盘性能，高性价比，节约成本。 ? 运维，提供简单自动化的运维界面，支持通过工具实现自动化备份和自定义镜像，实现云服务器的快速扩展、复制。
产品彩页海量存储服务（OSS） ?空间无限：海量的存储空间，随用户使用量的增加，空间弹性增长，无需担心数据容量的限制。并同时支持高并发、大容量的读写服务。 ?压缩存储：对存储在开放存储服务上的图片，支持缩略、裁剪、水印、压缩和格式转换等图片处理功能。 ?安全可靠：服务可用性高达99.9%，系统规模自动扩展，不影响对外服务，数据三重备份，可靠性达到99.99999999%。安全稳定的数据库服务（RDS） ?数据库是应用的核心，数据库的安全、可伸缩是系统稳定的第一保证，数梦飞天提供一种即开即用、稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。具有多重安全防护措施和完善的性能监控体系，并提供专业的数据库备份、恢复及优化方案，使您能专注于应用开发和业务发展，具体特点如下： 专业备份机制：每台RDS拥有两个物理节点进行主从热备，主节点发生故障，秒级切换至备节点，服务可用性高达99.95%，保证数据安全。 安全迁移：自定义访问IP白名单，防DDoS攻击，SQL注入告警控制平面的多级保护及安全性。完全兼容MySQL，SQL Server协议一键式数据迁移。 性能优化：提供直观的慢SQL分析报告和完整的SQL运行报告，并提供如主键检查、索引检查等多种优化建议。 简单运维：专有的数据库管理平台，使用户通过浏览器即可安全、方便的进行数据库管理和维护；可随时进行数据备份，能够根据备份文件将数据库恢复至7日内任意时刻；近20种性能资源监控视图，可对部分资源项设臵阈 值报警，并提供WEB操作、SQL审计等多种日志。 开放数据处理服务（ODPS） 海量计算：采用分布式集群架构，跨集群技术突破，机群规模可以根据需要灵活扩展至5000台，彻底无极限解决大数据存储与运算瓶颈，使您专心于数据分析和挖掘，最大化发挥数据价值。 数据安全：多层次数据存储和访问安全机制，保护您的数据：不丢失、不泄露、不被窃取；并且自动存储容错机制，所有计算在沙箱中运行，保障数据高安全性、高可靠性。 简单易用：无需关心集群的搭建和运维，仅需简单的几步操作，即可开始数据的分析和挖掘任务，全面支持基于SQL的数据处理。 高可用的安全防护（SLB + 云盾） SLB采用全冗余设计，无单点，支持同城容灾和跨REGION容灾，可用性高达99.99%。 根据应用负载进行弹性扩容，在流量波动情况下不中断对外服务。 与传统硬件负载均衡系统高投入相比成本能下降60%，私网类型实例免费使用，无需一次性采购昂贵的负载均衡设备，无需运维投入。 SLB结合云盾提供防DDoS攻击能力，包括：CC、SYN flood等DDoS攻击方式。 完善的第三方开放接口 数梦飞天云平台提供了完整的开放接口，通过此接口可快速实现对应用、资源和数据进行更灵活的部署、更快速的操作、更精确的使用、更及时的监控。
试述数据模型的概念，数据模型的作用和数据模型的三个要素: 答案： 模型是对现实世界的抽象。在数据库技术中，表示实体类型及实体类型间联系的模型称为“数据模型”。 数据模型是数据库管理的教学形式框架，是用来描述一组数据的概念和定义，包括三个方面： 1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：这是面向数据库用户的实现世界的数据模型，主要用来描述世界的概念化结构，它使数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的DBMS 无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型，才能在DBMS中实现。 2、逻辑数据模型（Logixal Data Model）:这是用户从数据库所看到的数据模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，如网状数据模型、层次数据模型等等。此模型既要面向拥护，又要面向系统。 3、物理数据模型（Physical Data Model）:这是描述数据在储存介质上的组织结构的数据模型，它不但与具体的DBMS有关，而且还与操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有起对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性，大部分物理数据模型的实现工作又系统自动完成，而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。 数据模型的三要素： 一般而言，数据模型是严格定义的一组概念的集合，这些概念精确地描述了系统的静态特征（数据结构）、动态特征（数据操作）和完整性约束条件，这就是数据模型的三要素。 1。数据结构 数据结构是所研究的对象类型的集合。这些对象是数据库的组成成分，数据结构指对象和对象间联系的表达和实现，是对系统静态特征的描述，包括两个方面： （1）数据本身：类型、内容、性质。例如关系模型中的域、属性、关系等。 （2）数据之间的联系：数据之间是如何相互关联的，例如关系模型中的主码、外码联系等。 2 。数据操作 对数据库中对象的实例允许执行的操作集合，主要指检索和更新（插入、删除、修改）两类操作。数据模型必须定义这些操作的确切含义、操作符号、操作规则（如优先级）以及实现操作的语言。数据操作是对系统动态特性的描述。 3 。数据完整性约束 数据完整性约束是一组完整性规则的集合，规定数据库状态及状态变化所应满足的条件，以保证数据的正确性、有效性和相容性。
本公开提供一种基于区块链的数据存储方法及相关产品，所述方法包括如下步骤：区跨链交易确认方确定接收终端向区块链发送区块数据的上链请求；交易确认方获取该区块数据的第一哈希值，获取该区块数据的第一访问端口以及第一访问路径；交易确认方将该区块数据备份另一节点，获取备份的区块数据的第二访问端口以及第二访问路径；交易确认方确定该区块数据上链成功。本申请提供的技术方案具有成本低的优点。 技术要求 1.一种基于区块链的数据存储方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 区跨链交易确认方确定接收终端向区块链发送区块数据的上链请求； 交易确认方获取该区块数据的第一哈希值，获取该区块数据的第一访问端口以及第一访 问路径； 交易确认方将该区块数据备份另一节点，获取备份的区块数据的第二访问端口以及第二 访问路径； 交易确认方确定该区块数据上链成功。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括： 交易确认方建立该区块数据与第一访问端口、第一访问路径、第二访问端口、第二访问路径的映射关系。 3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括： 交易确定方周期性的向终端和另一节点发送哈希计算命令，该哈希计算命令包含该区块数据的标识，交易确定方接收终端和另一节点返回的哈希响应命令，该哈希响应命令包括：该区块数据的第二哈希值以及第三哈希值，如第三哈希值与第一哈希值不相同但第二哈希值与第一哈希值相同，交易确定方将该区块数据备份至又一节点，获取又一节点的区块数据的第三访问端口以及第三访问路径。 4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述交易确认方确定该区块数据上链成功具体包括： 交易确认方确定终端对应的账号是否具有足够的原生代币，在确定该账号具有足够的原生代币时，交易确定方从该账号扣除该区块数据上链的费用后，确定该区块数据上链成功。 5.一种终端，其特征在于，所述终端包括： 收发单元，用于接收终端向区块链发送区块数据的上链请求； 处理单元，用于获取该区块数据的第一哈希值，获取该区块数据的第一访问端口以及第一访问路径；将该区块数据备份另一节点，获取备份的区块数据的第二访问端口以及第二访问路径；确定该区块数据上链成功。 6.根据权利要求5所述的终端，其特征在于， 所述处理单元，还用于建立该区块数据与第一访问端口、第一访问路径、第二访问端口、第二访问路径的映射关系。 7.根据权利要求5所述的终端，其特征在于，
1.云计算参考架构 在私有云当中，主要包含以下几个组件：物理基础架构、虚拟化层、服务自动化层、服务门户、安全体系、云API和可集成的其它功能。（如图私有云参考架构） 图3.4 私有云参考架构 a) 物理基础架构 物理架构的定义是组成私有云的各种计算资源，包括存储、计算服务器、网络，无论是云还是传统的数据中心，都必须基于一定的物理架构才能运行。 在私有云参考架构中的物理基础架构其表现形式应当是以资源池模式出现，也就是说，所有的物理基础架构应当是统一被管，且任一设备可以看成是无状态，或者说并不与其它的资源，或者是上层应用存在紧耦合关系，可以被私有云根据最终用户的需求，和预先定制好的策略，对其进行改变。 b) 虚拟化层 虚拟化是实现私有云的前提条件，通过虚拟化的方式，可以让计算资源运行超过以前更
多的负载，提升资源利用率。虚拟化让应用和物理设备之间采用松耦合部署，物理资源状态的变更不影响到虚拟化的逻辑计算资源。且可以根据物力基础资源变化而动态调整，提升整体的灵活性。 c) 服务自动化层 服务自动化层实现了对计算资源操作的自动化处理。它可以集中的监控目前整体计算资源的状态，比如性能、可用性、故障、事件汇总等等，并通过预先定义的自动化工作流进行相关的处理。 服务自动化层是计算资源与云计算服务门户相关联的重要部件，服务自动化层拥有自动化配置和部署功能，可以进行服务模板的制定，并将服务内容和选择方式在云计算服务门户上注册，用户可以通过服务门户上的服务目录来选择相应的计算资源请求，由服务自动化层实现服务交付。 d) 云API 云应用开发接口提供了一组方法，让云服务门户和不同的服务自动化层进行联系，通过云API，可以在一个私有云当中接入多个不同地方的计算资源池，包括不同架构的计算资源，并通过各自的服务自动化体系去进行服务交互。 e) 云服务门户 云服务门户是用户使用私有云计算资源的接口，云服务门户上提供了所有可用服务的目录，并提供了完善的服务申请流程，用户可以执行申请、变更、退回等计算资源使用服务。 云服务门户收到最终用户的请求时，将根据预先定义好的策略对该请求进行立刻供应、预留或者排队。 不同的用户通过同一个云服务门户当中，将会看到只属于自己的应用、计算资源和服务目录，这是云计算当中的多租户技术，用户使用的资源在后台集中，但是在前端是完全的逻
云计算环境下安全分布式存储架构与容错技术研究 摘要当前网络技术在我国应用的比较成熟，随着相关技术的不断开发与应用，一种新型的数据处理与储存技术云计算运营而成，同时基于云计算的各类储存技术的开发成为时下的一种主流趋势，尤其是分布式存储架构受到了相关领域的广泛关注，其不仅能够很大程度上提升数据存储的安全性，而且其中容错技术的应用还能够大大提升提供的实用性和可靠性。 关键词云计算；分布式存储架构；容错技术 1 云计算环境下安全分布式存储架构分析 数据中心是保障云计算有效运行的关键要素，其主要涉及两个部分：软件设施、硬件设施。其中在数据中心中软件设施主要起到提供服务与安装程序的作用；而硬件设施是促进数据中心有效运行的基础保障，其主要包含两个部分：计算机设备、支撑系统。在云计算环境下进行安全、高效的数据存储与数据中心节点结构有着极大的相关性，为此将数据中心内不同的路由转发功能节点类型进行分類，基于云计算的安全分布式存储架构主要有以下三类。 1.1 服务器为核心的结构 以服务器为主的系统架构主要是通过网线将服务器中的设置的所有网卡进行关联的结构。在此结构中服务器不仅要对数据进行安全的处理和保存，还要对数据包的转发提供有效的支持。基于服务器之上的系统架构在线路的连接与架构组成上极为的简便快捷，无须交换机等硬件设施，促使服务器与底层网络进行良好的交互，从而能够为路由算法进行有效的开发与应用。然而这种结构也存在一定的不足，例如：链路纷繁复杂，服务器需要大量的计算资源提供支持，服务器的负载压力不断上升，必然会降低服务器的整体计算效率，如此就会促使成本的升高、性能的降低等问题。 1.2 交换机为核心的结构 以往的数据存储基本都离不开交换机的支持，在云计算技术还没有得到完全普及的时候，部分用户还是利用交换机来发挥数据中心的作用，换而言之交换机就是用户连接网络系统与数据中心的桥梁。如此基于交换机之上的架构存储技术均为树形结构，其涉及的内容主要有三个部分：聚合层、边缘层和核心层。树形结构相对而言有着极为明显的优势，不仅具备高效的方法、简易的链接、较强的拓展性等。但是以交换机为基础的架构也有着一定的不足，例如：有限的存储空间、陈旧的存储技术等。然而在数据存储过程中，可数据处理与储存方面进行相应的优化，促使操作过程更加的灵活、高效。 1.3 服务器与交换机相结合的结构
第9章面向对象数据库系统 习题解答 一. 简答题 1．面向对象程序设计的基本思想是什么？它的主要特点是什么？ 面向对象程序设计的基本思想是用对象来理解和分析问题空间，并设计和开发出由对象构成的软件系统（解空间）。 面向对象方法的主要优点是：符合人们通常的思维方式；从分析到设计再到编码采用一致的模型表示具有高度连续性；软件重用性好。 2．解释面向对象模型中的对象、对象标识、封装、类、类层次等概念。 对象是一组数据结构和在这组数据结构上的操作的程序代码封装起来的基本单位。是对现实世界某个实体的抽象。 对象标识：唯一地标识某个对象。 封装：隐藏属性，方法或实现细节的过程，对外仅公开接口。 类：对象类的简称，即共享所有属性和方法的所有对象集合。 类层次：一组父子关系的类构成的层次结构 3．给出一个面向对象数据库的类层次的实例。 4．举例说明超类和子类的概念。 超类是子类的抽象，子类是超类的特殊化，如学生、本科生、研究生三个类，学生是本科生和研究生的超类，而本科生和研究生是学生的子类。因为本科生和研究生继承了学生的所有属性和行为。 224
二．问答题 1．对于实体集学生、课程、班级以及它们相互之间的联系，请用ODL来描述。要求为所有的属性和联系（正向、反向）进行说明，并且指出每个类的范围和键码。 Interface Student { attribute integer StudentNo; attribute string StudentName; attribute integer Age; attribute string Dept; relationship Set
区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。 区块链（Blockchain）是比特币的一个重要概念，它本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术。区块链是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。 含义 狭义来讲，区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。 广义来讲，区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算方式[3] 基础架构模型 一般说来，区块链系统由数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层组成。其中，数据层封装了底层数据区块以及相关的数据加密和时间戳等基础数据和基本算法；网络层则包括分布式组网机制、数据传播机制和数据验证机制等；共识层主要封装网络节点的各类共识算法；激励层将经济因素集成到区块链技术体系中来，主要包括经济激励的发行机制和分配机制等；合约层主要封装各类脚本、算法和智能合约，是区块链可编程特性的基础；应用层则封装了区块链的各种应用场景和案例。该模型中，基于时间戳的链式区块结构、分布式节点的共识机制、基于共识算力的经济激励和灵活可编程的智能合约是区块链技术最具代表性的创新点 分类 区块链分为三类，在货币发行的《区块链：定义未来金融与经济新格局》[2]一书中就有详细介绍， 其中混合区块链和私有区块链可以认为是广义的私链: 公有区块链（PublicBlockChains) 公有区块链是指：世界上任何个体或者团体都可以发送交易，且交易能够获得该区块链的有效确认，任何人都可以参与其共识过程。公有区块链是最早的区块链，也是应用最广泛的区块链，各大bitcoins系列的虚拟数字货币均基于公有区块链，世界上有且仅有一条该币种对应的区块链。 联合（行业）区块链（ConsortiumBlockChains) 行业区块链：由某个群体内部指定多个预选的节点为记账人，每个块的生成由所有的预选节点共同决定（预选节点参与共识过程），其他接入节点可以参与交易，但不过问记账过程(本质上还是托管记账，只是变成分布式记账，预选节点的多少，如何决定每个块的记账者成为该区块链的主要风险点），其他任何人可以通过该区块链开放的API进行限定查询。 私有区块链（privateBlockChains) 私有区块链：仅仅使用区块链的总账技术进行记账，可以是一个公司，也可以是个人，独享该区块链的写入权限，本链与其他的分布式存储方案没有太大区别。(Dec2015)保守的巨头（传统金融）都是想实验尝试私有区块链，而公链的应用例如bitcoin已经工业化，私链的应用产品还在摸索当中。区块链技术软件开发：131-4896-5759韩先生