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hpps安全评估
HPPS (HTTPS Pre-Shared Key Server) 是一种使用预先共享密
钥的HTTPS安全协议。
它实现了端到端的加密和身份验证，
确保用户与网站之间的通信是安全的。
首先，HPPS使用预先共享密钥来进行加密和身份验证。
这个
密钥只在服务器和客户端之间共享，不会在传输过程中公开。
这样一来，即使有人截获了通信内容，也无法解密或伪造通信。
其次，HPPS采用了HTTPS协议，通过使用SSL/TLS加密技
术来保护通信内容。
SSL/TLS具有广泛应用于网站安全的可信度和可靠性，能够防止中间人攻击、数据窃听和数据篡改等安全威胁。
此外，HPPS还支持证书验证机制，能够确认服务器的身份。
客户端会收到一个由可信的证书颁发机构签发的数字证书，用于验证服务器的身份和可信度。
这样可以防止恶意服务器冒充合法网站，确保用户与合法的服务器建立安全连接。
另外，HPPS还提供了可配置的安全性级别，以满足不同安全
需求。
用户可以根据自己的安全需求选择合适的加密算法和密钥长度。
这样可以平衡安全性和性能之间的关系，确保通信的安全性同时不影响性能。
综上所述，HPPS通过预先共享密钥、HTTPS协议、证书验证
和可配置的安全性级别等措施，保证了用户与网站之间通信的安全性。
它能够防止数据泄露、数据篡改和中间人攻击等安全
威胁，确保用户的隐私和数据的完整性。
因此，HPPS在保护用户隐私和数据安全方面具有重要意义。
hp运算方式模型HP运算方式模型HP（Hewlett-Packard）运算方式模型，是一种常用的计算机算术模型，用于执行各种数学运算和逻辑推理。
它是基于冯·诺依曼体系结构的计算机系统中的一种计算模型，被广泛应用于计算机科学和工程领域。
HP运算方式模型的基本原理是通过输入数据和程序指令来进行计算。
其中，输入数据可以是数值、字符或其他形式的信息，而程序指令则规定了具体的计算操作。
在HP运算方式模型中，数据和指令被存储在计算机的内存中，并且可以根据需要进行读取、写入和修改。
HP运算方式模型的核心是中央处理器（CPU），它是计算机系统的控制中心，负责执行各种运算和逻辑操作。
CPU包含算术逻辑单元（ALU）和控制单元（CU）。
ALU负责执行各种算术和逻辑运算，例如加法、减法、乘法、除法以及与、或、非等逻辑操作。
CU负责解析指令、控制数据的流动和协调各个部件的工作。
在HP运算方式模型中，运算过程分为多个步骤，包括取指令、解析指令、执行指令和存储结果。
具体步骤如下：1. 取指令：CPU从内存中读取指令，并将其存储在指令寄存器中。
指令包含操作码和操作数，用于定义具体的计算操作。
2. 解析指令：CU根据指令的操作码和操作数，解析指令的含义和执行方式。
这些信息将被传递给ALU和其他相关的部件。
3. 执行指令：ALU根据指令的要求，执行相应的计算操作。
例如，对于加法指令，ALU会将两个操作数相加，并将结果存储在寄存器中。
4. 存储结果：执行完指令后，ALU将计算结果存储在指定的位置，可以是寄存器、内存或其他设备。
除了基本的算术和逻辑运算，HP运算方式模型还支持条件判断、循环和函数调用等高级操作。
这些功能使得计算机能够执行更复杂的任务，例如排序、搜索和图像处理等。
HP运算方式模型的优点是灵活性和可扩展性。
通过编写不同的程序指令，可以实现各种不同的计算任务。
同时，HP运算方式模型还可以通过增加更多的存储器和处理器来扩展计算能力，以满足不同应用的需求。
HPC高性能计算架构设计1.HPC基础介绍在过去15年的时间里，HPC一直是增长最快的IT市场之一，其增长速度有时超过了在线游戏、平板的年增长率。
HPC高性能计算市场空间有多大？在2016年的全年，我们报告说，HPC服务器市场的全球工厂收入从2015年的107亿美元上升到创纪录的112亿美元，比2003年的57亿美元增长了近两倍(其他市场分析，请参看“[解读] Intersect360分析预测: 由AI和Cloud驱动，未来HPC市场达439亿”)，研究预测，HPC服务器市场将在2021年增长到148亿美元，而整个HPC生态系统的市场在那一年将会超过300亿美元的市场。
什么是高性能计算，涉及哪些技术和知识呢？高性能计算(High performance computing) 指通常使用很多处理器(作为单个机器的一部分)或者某一集群中组织的几台计算机(作为单个计算资源操作)的计算系统和环境。
高性能集群上运行的应用程序一般使用并行算法，把一个大的普通问题根据一定的规则分为许多小的子问题，在集群内的不同节点上进行计算，而这些小问题的处理结果，经过处理可合并为原问题的最终结果。
由于这些小问题的计算一般是可以并行完成的，从而可以缩短问题的处理时间。
高性能集群在计算过程中，各节点是协同工作的，它们分别处理大问题的一部分，并在处理中根据需要进行数据交换，各节点的处理结果都是最终结果的一部分。
高性能集群的处理能力与集群的规模成正比，是集群内各节点处理能力之和，但这种集群一般没有高可用性。
高性能计算的分类方法很多。
这里从并行任务间的关系角度来对高性能计算分类。
一、高吞吐计算(High-throughput Computing)有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。
因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些特定模式，所以把这类计算称为高吞吐计算。
所谓的Internet计算都属于这一类。
一、单项选择题（共10题）1.软件即服务（），它是一种通过Internet提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动。
例如：我们现在手机里的各种应用型APP。
（ C ）A. IaasB. PaaSC. SaaSD. DaaS2.用户管理主要有3种功能分别是单点登录、配置管理和下列哪一项。
( A ）A.账号管理B. 文件管理C. 存储管理D.目录管理3.目前数据中心服务器操作系统主要有三打类：UNIX系统、Windows系统和（）数据中心要根据具体业务需求选择适合的操作系统。
（ B ）A.IOSB.LinuxC. DOSD. OS/24.数据中心建设种（），主要完成软件程序的安装和配置工作。
（ C ）A.选择服务阶段B. 选择软件阶段C.软件部署和测试阶段D. 机器商家和系统初始化阶段5.（）是指将长期不用的数据提取出来保存到其它数据库的过程。
（ A ）A.数据存档B. 数据整合C.数据备份D.数据挖掘6.云计算架构由哪两部分组成？（ B ）A.服务部分和应用部分B. 服务部分和管理部分C.管理部分和维护部分D. 维护部分和应用部分7.下列哪一项不是Eucalyptus的核心组件？（ D ）A.节点控制器B. 集群控制器C.存储服务D.计算控制器8. 下列哪一项不属于Google GAE系统架构包括的部分？（ A ）A.GAE 数据库B. 管理控制平台C.应用开发套件D.GAE Web服务基础设施9.下列哪一项产品是Amazon AWS的底层核心产品？（ B ）A.EC3B. SimpleDBC.SEBD.S210.下列关于存储虚拟化的关键技术，描述正确的是哪一项？（ B ）A. 基于主机虚拟化的不会占用主机资源，增强应用性能B. 基于存储网络虚拟化能够支持异构主机、异构存储设备C. 基于存储虚拟化不会受限与存储控制器接口资源，虚拟化能力强D. 基于存储虚拟化适用于更高端的存储设备二、多项选择题（共5题）1.下列是对云计算发展历程的里程碑描述正确的选项有哪些？（ BC ）A. 1880年VMWare公司成立并首次引入X86虚拟化技术B. 2000年贝尼奥夫离开Oracle，创建Salesforce，在网络端向客户提供软件服务C. 亚马逊依次推出S3、EC2服务，开创IaaS服务先河D. 2015年开始，Google、Microsoft、IBM分别推出自己的云计算服务2.下列对于云计算的基本特征描述正确的有哪些？（ ABCD ）A.自助式服务B.可度量的服务C.资源池化D.随时随地可用3.下列哪些是IaaS的核心技术？（ BC ）A.多租户技术B.分布式存储技术C.高速网络技术D.并行计算计算4.下列选项中PaaS优势正确的是？（ BC ）A.免维护B.丰富的服务C.多租户机制D.低成本5.CloudStack的管理节点包括哪些层次？（ ABCD ）A.界面B.业务逻辑C.编排引擎D.控制器三、判断题（共5题）1.紧耦合对称架构计旨在解决HPC（高性能计算、超级运算）问题，现在其正在向外扩展成为云存储，从而满足快速呈现的市场需求。
HPC⾼性能计算解决⽅案⽂章⽬录HPC⾏业简介什么是HPC在算⼒⽅⾯，如果说通⽤计算是家⽤⼩轿车，那么⾼性能计算就是⽅程式赛车。
在算⼒上是⾼出通⽤计算很多的。
第⼆个是应⽤场景，⽐如政府投资的超算中⼼，企业的CAD、CAE，医疗上的基因测序等，还有⽯油地质勘探等⽅⽅⾯⾯都是HPC的应⽤场景。
HPC+⼤数据 = HPDA，像⼤数据能够提供体量巨⼤的数据集，那么对⼤体量的数据进⾏处理的时候就需要⽤到⾮常强⼤的算⼒，这也是HPC所能提供的。
HPC涵盖了3个⽅⾯：计算：提供超强算⼒，可以使⽤除了⼀般的计算，还有英伟达p系列，FPGA等进⾏配合的异构计算加速。
存储：例如视频中提到的Lustre，这是⼀个开源的并⾏的分布式⽂件系统。
⽹络：由于⾼性能计算通常是组建集群的形式，在集群当中有多个节点，每个节点之间的任务调度、分配都会对⽹络提出⼀定的要求，例如⾼带宽、低时延。
例如IB⽹络（⽆线带宽⽹络技术，现在快的有400GB/s，延迟在微秒级别）HPC关键技术上图是HPC TOP500的统计情况可以看到在系统架构层⾯，88.40%是Cluster这种集群的形式，另外的11.60%是MMP的形式。
MPP—是⽐较紧耦合的，⽐如说它⼀台服务器，它可以通过借助其他的CPU来做并⾏处理。
节点数⼀般⼤于100以上Cluster—⽐较松耦合，⽐如说这种架构的每个节点都有⾃⼰独⽴的CPU、内存、硬盘等等。
节点数⼀般100以下然后看处理器这块，在HPC场景下，主流的还是x86架构，当然像华为的KunPeng也是⽀持HPC相应的软件，不过份额⽐较少，处于3.4%这块。
1%是SPARC，4.6%是Power。
操作系统部分，可以看到Linux占了全部，⽽没有Windows。
因为我们说Linux的稳定性更强，⽽服务器的稳定性⾄关重要。
计算加速部分，传统情况下，CPU算⼒不⾜以应对复杂场景，所以我们可以通过CPU+GPU或者FPGA的⼀些⽅式来增强算⼒。
65HPP：千万亿次高性能计算机的体系结构*关键词：HPC 曙光机顾名思义，千万亿次计算机就是运算速度非常快的计算机，比我们今天用的个人电脑大约快100万倍。
每个人都可以拥有一辆汽车，但不是每个人都能拥有一辆F1赛车。
F1代表最快。
千万亿次计算机存在着极大的学术追求动力和商业价值。
设计HPC所面临的问题如果要制造一台千万亿次的计算机，即把现在的个人电脑运算速度提高100万倍，首先将面临能源消耗大、占地面积多、价格昂贵三大问题；其次，还有算法、生产率或者效果、输入/输出、隔离和虚拟化的问题；最后，最难的一个问题，我称之为“中国特色”，即有中国特色的大型机挑战。
因为虽然国外可以不惜成本，但我们需要考虑对我国的信息产业是否有益，能不能服务于我国的量大面广，能不能扩大我们的应用领域和提高我们安全性等实际问题。
其实，这类问题也引起了国际上的广泛关注。
我们可以做出千万亿次的系统，但怎样才能让它对企业原有的系统有所帮助呢？实际上，也许有太多的技术用不上。
正如我们可以造出F1来，但这辆F1对于那些帕萨特、宝来等商用汽车能有所帮助吗？这是我们需要思考的问题。
解决方案国外研究进展这里列出一些全球范围内的办法：（1）星群、机群系统。
就是把小型计算机通过商品化的网络联结起来，但需要应对一些管理、编程的问题；（2）在体系结构的突破。
例如，克雷（Cray）公司的Cascade计划，通过一个三维网络将处理器联结起来，性能很好，可以做到千万亿次；还有日本的Earth Simulator 1，可以同时运行10个或100个单元，效能很高，但最大的问题是线缆问题，据说这台机器有几层楼高，到处都是线；IBM的PERCS 2计划，还有IBM的“蓝色基因”系统，该系统在处理器中使用了很多小单元，经过网络联起来，但在编程、应用等方面存在问题；还有升阳（Sun）的英雄（H e r o）计划、异构超级计算机（单元）和混合编程、数据流超级计算机等。
