《云计算与分布式系统》课件—05面向服务的分布式体系结构

云基础设施
包括服务器、存储设备、网 络设备等，支撑云计算平台 的运行。
云计算的服务模式
服务模式 IaaS PaaS SaaS
描述
提供基础设施（服务器、存储、网络）的服 务，用户可以自由配置和管理基础设施。
提供开发和部署应用程序的平台，用户无需 关心硬件和操作系统，专注于应用开发。
提供已经构建好的应用程序服务，用户只需 通过浏览器或客户端访问即可使用。
SaaS模式的特点和应用案例
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特点
用户无需购买和维护软件和硬件，只需通过订阅方式使用软件服务。
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应用案例
Salesforce提供的客户关系管理软件、Office 365提供的办公软件等。
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应用案例
Google Docs提供的在线文档编辑和协作平台、Zoom提供的在线会议和视频通 话服务。
PaaS模式的特点和应用案例
优势
提供可伸缩性、灵活性和高可用性的计算资源，实现按需自助服务和资源共享，降低成本 并提升效率。
应用
广泛应用于企业的IT服务管理、大数据分析、人工智能开发等领域，是数字化转型的重要驱 动力。
云计算的发展历程
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起源
云计算概念起源于20世纪60年代的分时系统和虚拟化技术。
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发展
1990年代，随着互联网的普及，云计算开始迅速发展。2006年，亚马逊推出首 个云计算平台AWS。
3
成熟
云计算逐渐成为企业和个人使用的主流计算方式，各种云计算平台相继涌现。
云计算的分类
1 基于部署模式
公有云、私有云、混合 云、社区云。
2 基于服务模式
3 基于资源共享
基础设施即服务 （IaaS）、平台即服务 （PaaS）、软件即服务 （SaaS）。

2) PaaS 管理
PaaS 管理者
6) PaaS 运维
PaaS 运维人员
PaaS平台例子
Gartner对PaaS发展的看法
云计算市场发展
大

目标客户规模
AppEngine
小
云计算实现
云计算整体架构
• 云服务提供
– 面向云服务消费者，提供 统一登录界面和访问 – 根据云服务资源状况和消 费者需求，包装云服务资 源 – 对云服务的消费设立服务 等级，按需计费 – 管理云消费者状态和请求
经授权的人员必须至少通过两次双因素身份验证才能 进入数据中心所在楼层。
按需访问
对客户数据具有潜在访问权限的人员需要接受与其职 位和数据访问级别相对应的广泛背景调查（在法律允 许的范围内）。
云安全
安全性 – 云的主要问题
为什么云安全至关重要
缺乏安全性是 CXO 不信任云的首要原因 与保护内部 IT 相比，需要更多的工作 安全性实际上是最薄弱的环节 在实践中，将需要用户托管加密 仍需要努力解决其他问题
拒绝服务 (DoS) 应用程序安全 加密和密钥管理
云安全的特殊之处
平台资源
PaaS
数据库
中间件 开发环境 操作系统资源
并行计算框架
IaaS 计算资源池
基础设施资源 存储资源池 网络资源池
云服务提供商
• 微软主要提供的是PaaS服务，主要产品是 Azure云计算开发平台。 • Google主要提供PaaS和SaaS服务，代表 产品是Google Apps和Google文档等在线服 务。 • Amazon则主要提供IaaS服务，指的是基础 设施租用的云服务。
• 服务目录与服务门户
– 云服务消费者接口 – 提供服务清单、服务说明等

Platform Cloud Services
Compute & Storage Cloud Services
Co-Location Cloud Services
Network Cloud Services
Computer School, NUDT. Spring, 2013
(Courtesy of T. Chou, 2010)
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第4章构建在虚拟化数据中心上的云平台体系 结构。包括云体系结构和数据中心设计的原则 和关键技术。 第5章用于分布式计算的面向服务体系结构。 包括了网格系统中两种主要的分布式服务形式： 表述性状态转移（Representational State Transfer，REST）和Web服务以及后者的扩展。 第6章云编程和软件环境。介绍了主要的云编 程范式：MapReduce、BigTable、Twister、 Dryad、DryadLINQ、Hadoop、Sawzall和Pig Latin。通过具体的云例子来说明云中的实现和 应用要求。
Computer School, NUDT. Spring, 2013
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云计算避免了大量的数据移动，可以带来更 好的网络带宽利用率。而且，机器虚拟化进一步 提高了资源利用率，增加了应用程序灵活性，降 低了使用虚拟化数据中心资源的总体成本。
云为IT公司带来了极大的益处，将他们从设 置服务器硬件和管理系统软件等低级任务中解放 出来。云计算使用虚拟化平台，通过按需动态配 置硬件、软件和数据集，将弹性资源放在一起， 主要思想是使用数据中心中的服务器集群和大规 模数据库，将桌面计算移向基于服务的平台，利 用其对提供商和用户的低成本和简单性。
第二部分: 云平台、面向服务的体系结构和 云编程

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一致性
一致性指“All nodes see the same data at the same time”，即更新操作成功并返 回客户端完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致。对于一致性，可以分 为从客户端和服务端两个不同的视角来看。
从客户端来看，一致性主要指多并发访问时更新过的数据如何获取的问题。 从服务端来看，则是如何将更新复制分布到整个系统，以保证数据的最终一 致性问题。
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可用性
可用性是指“Reads and writes always succeed”，即服务一直可用，而且是 在正常的响应时间内。对于一个可用性的分布式系统，每一个非故障的节点 必须对每一个请求作出响应。也就是该系统使用的任何算法必须最终终止。
当同时要求分区容错性时，这是一个很强的定义：即使是严重的网络错误， 每个请求也必须终止。好的可用性主要是指系统能够很好地为用户服务，不 出现用户操作失败或者访问超时等用户体验不好的情况。通常情况下可用性 和分布式数据冗余、负载均衡等有着很大的关联。
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2.2.4 最终一致性
下面以上面的场景来描述下不同程度的一致性。 强一致性（即时一致性）：假如A先写入了一个值到存储系统，存储系统保证后续A、 B、C的读取操作都将返回最新值。 弱一致性：假如A先写入了一个值到存储系统，存储系统不能保证后续A、B、C的读 取操作能读取到最新值。此种情况下有一个“时间窗口”的概念，它特指从A写入值， 到后续操作A、B、C读取到最新值这一段时间。“时间窗口”类似时空穿梭门，不过 穿梭门是可以穿越到过去的，而一致性窗口只能穿越到未来，方法很简单，就是“等 会儿”。 最终一致性：是弱一致性的一种特例。假如A首先“写”了一个值到存储系统，存储 系统保证如果在A、B、C后续读取之前没有其他写操作更新同样的值的话，最终所有 的读取操作都会读取到A写入的最新值。此种情况下，如果没有失败发生的话，“不 一致性窗口”的大小依赖于以下的几个因素：交互延迟，系统的负载，以及复制技术 中复本的个数。最终一致性方面最出名的系统可以说是DNS系统，当更新一个域名的 IP以后，根据配置策略以及缓存控制策略的不同，最终所有的客户都会看到最新的值。