云计算都包含了哪些内容

一、什么是云计算？云计算是指通过网络以按需、易扩展的方式来获得所需的信息服务，因此，云计算又常常被称为云服务。

二、如何理解云计算？云计算中的“云”是一个形象的比喻，也就是说——大家以云可大可小、可以飘来飘去的这些特点来形容云计算中服务能力和信息资源的伸缩性和后台服务设施的位置透明性。

三、云计算的内涵：不同的人从不同的角度来看云计算，都会有或多或少的不同，如果从技术和系统角度来看，云计算的内涵应该包括以下8大部分：1、IaaS———基础设施即服务，主要包括存储设施、计算设施和网络设施等2、PaaS———平台即服务，主要包括开发平台、运营管理平台等3、SaaS———软件即服务，主要指各种可供云用户直接使用的各种应用4、云安全——回答如何保障各种云服务的安全问题，主要包括存储安全、访问安全、传输安全、服务连续性等5、云质量——回答如何保障各种云服务的质量问题，主要包括速度、精度等6、云标准——回答如何把上述5类问题标准化，以确保质量和不断改进等7、云运维——回答如何通过技术、管理等综合手段，确保整个云服务系统的质量和不断改进等8、云运营——回答如何通过整合上述7类问题，向用户提供乐意购买的云服务等在上述8大部分中，IaaS、PaaS和SaaS所对应的3个层次构成了云计算系统的基本技术架构，可把它称为“云计算的三层模式”，而云安全、云质量、云标准、云运维和云运营为整个云计算系统（又称为云服务系统）提供了全局保障。

这8大部分的有机结合，确保了云服务系统可以向云用户提供高效率高质量的云服务。

四、云计算技术的核心是什么？云计算技术包含着很多内容，但其中最为关键的是虚拟化和高速网络，换句话说，云计算是伴随着虚拟化和高速网络的发展和成熟而诞生的，从这个角度来看，虚拟化和高速网络是云计算的基石。

五. 为什么虚拟化技术对云计算那么重要?云计算的核心是实现弹性计算，目前来看，虚拟化技术是利用物理设备实现弹性计算的最好的技术，其逻辑思路是“物理→抽象→虚拟”，未来将会向自动化和智能化发展。

hcie云计算大纲
云计算大纲通常包含以下内容：
1. 云计算概述
- 云计算的定义和特点
- 云计算的发展背景和趋势
- 云计算的应用领域和优势
2. 云计算基础技术
- 虚拟化技术：包括虚拟机和容器技术
- 分布式计算技术：包括分布式文件系统和分布式数据库技术- 网络技术和安全技术
3. 云计算服务模型
- 基础设施即服务（IaaS）：提供虚拟化的计算资源和存储资源
- 平台即服务（PaaS）：提供开发和部署应用程序的平台
- 软件即服务（SaaS）：提供完整的应用程序服务
4. 云计算部署模型
- 公有云：由云服务提供商提供的共享云计算资源
- 私有云：由组织自己建设和管理的云计算资源
- 混合云和多云：组织同时使用公有云和私有云的部署模式
5. 云计算的管理和运维
- 云计算资源的规划和配置
- 云计算资源的监控和管理
- 云计算的性能优化和容量规划
6. 云计算的安全和隐私
- 云计算的安全问题和挑战
- 云计算的安全控制和加密技术
- 云计算的隐私保护和数据安全
7. 云计算的经济和商业模式
- 云计算的成本优势和经济效益
- 云计算的商业模式和收费方式
- 云计算的市场竞争和发展趋势
8. 云计算案例分析和实践
- 典型的云计算应用案例
- 组织的云计算实施和迁移策略
- 云计算的成功和失败案例评估
需要注意的是，上述仅为一份可能的大纲，具体的云计算大纲内容还可以根据教学需求和实际情况进行调整和补充。

云计算是由Google提出的。

狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源；广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。

这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务，它具有超大规模、虚拟化、可靠安全等独特功效。

云存储一般包含两个含义：一：云存储是云计算的存储部分，即虚拟化的、易于扩展的存储资源池。

用户通过云计算使用存储资源池，但不是所有的云计算的存储部分都是可以分离的。

二：云存储意味着存储可以作为一种服务，通过网络提供给用户。

用户可以通过若干种方式来使用存储，并按使用（时间、空间或两者结合）付费：1.通过互联网开放接口（如REST），使得第三方网站可以通过云存储提供的服务为用户提供完整的Web服务；2.用户直接使用存储相关的在线服务，比如网络硬盘，在线存储，在线备份，或在线归档等服务；3.用户传送文件、或者服务商发布内容时的缓冲。

"云安全（Cloud Security）"是网络时代信息安全的最新体现，它融合了并行处理、网格计算、未知病毒行为判断等新兴技术和概念，通过网状的大量客户端对网络中软件行为的异常监测，获取互联网中木马、恶意程序的最新信息，传送到Server端进行自动分析和处理，再把病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端。

虚拟化是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行，是一个为了简化管理，优化资源的解决方案。

如同空旷、通透的写字楼，整个楼层几乎看不到墙壁，用户可以用同样的成本构建出更加自主适用的办公空间，进而节省成本，发挥空间最大利用率。

这种把有限的固定的资源根据不同需求进行重新规划以达到最大利用率的思路，在IT领域就叫做虚拟化技术。

公有云，是指为外部客户提供服务的云，它所有的服务是供别人使用，而不是自己用。

目前，典型的公共云有微软的Windows Azure Platform、亚马逊的AWS、，以及国内的阿里巴巴、用友伟库等。

云计算的架构和设计随着信息时代的到来，人们对于数据的需求越来越高，同时云计算技术的出现让数据存储和处理变得更加便捷。

那么云计算的架构和设计是什么呢？一、云计算的架构云计算的架构分为三层，分别是应用服务层、平台服务层和基础设施层。

1.应用服务层：这一层包含了云计算的各种应用服务，例如云存储，云数据库，云邮件等。

这一层的服务是为用户提供便捷的数据存储和处理服务。

其中，最为常见的应用服务是云存储服务。

2.平台服务层：这一层包含了云计算的平台服务，例如云计算平台，云开发平台，云数据分析等。

这一层的服务是为用户提供云平台搭建的支持，其目的是为用户提供更专业化的云服务。

3.基础设施层：这一层包含了云计算的基础设施，例如云计算机，云存储控制器等。

这一层是云计算平台最底层的基本构成部分，相当于支撑云计算整个系统的基石。

以上三层构成了云计算的基础架构。

二、云计算的设计云计算的设计涉及到以下几个方面：1.资源池的实现云计算的成本主要集中在数据中心的建设和维护上。

因此，云计算需要通过资源池的方式，对数据中心的资源进行有效的利用。

资源池的实现需要考虑到内部的资源利用率和外部的资源分享率。

2.虚拟化技术的应用虚拟化技术可以实现多个物理资源的虚拟化，构建出多个虚拟计算机。

虚拟计算机可以对资源进行隔离，实现高效的资源使用。

虚拟化技术在云计算中得到了广泛的应用。

3.网络架构的设计网络架构设计是云计算的关键。

它涉及到数据中心内部网络的设计和数据中心与用户之间的连接。

对于数据中心内部网络的设计，应该采取一定的层次结构，将网络分为不同的区域，以便对不同的用户提供不同的服务。

对于数据中心与用户之间的连接，应该采用多种方式，例如 VPN 连接、数据隧道等，以保证数据的安全传输。

4.自动化管理的实现云计算系统中的管理需要实现自动化的管理。

比如，自动化的配置，自动化的监控和自动化的调度。

这些自动化管理的功能，可以很好的提高数据中心管理的效率，降低运维成本。

Googlesites是Google最新发布的云计算应用，作为 GoogleApps的一个组件出现。它是一个侧重于团队 协作的网站编辑工具，可利用它创建一个各种类型 的团队网站，通过Googlesites可将所有类型的文件 包括文档、视频、相片、日历及附件等与好友、团 队或整个网络分享。
Google AppEngine是Google在2008年4月发布的一 个平台，使用户可以在Google的基础架构上开发和 部署运行自己的应用程序。目前， Google AppEngine支持Python语言和Java语言， 每个Google AppEngine应用程序可以使用达到 500MB的持久存储空间及可支持每月500万综合浏 览量的带宽和CPU。并且，Google AppEngine应用 程序易于构建和维护，并可根据用户的访问量和数 据存储需要的增长轻松扩展。同时，用户的应用可 以和Google的应用程序集成，Google AppEngine 还推出了软件开发套件(SDK)，包括可以在用户本 地计算机上模拟所有Google AppEngine服务的网络 服务器应用程序。
对 云 计 算 的 理 解 （续）
云计算的分类
云计算可以从两个方面来分类，一是从 其架构的三层应用业务模式来分，二是从 其三大部署方式来分。
云计算的分类（续）
• 1公共云、私有云和混合云 公共云、 公共云
按照部署方式和服务对象的范围，可以将云计算分为三类， 即公共云、私有云和混合云。 公共云：是由云服务提供商运营，为最终用户提供从应用 程序、软件运行环境，到物理基础设施等各种各样的IT资源。 在该方式下，云服务提供商需要保证所提供资源的安全性 和可能性等非功能性需求，而最终用户不关心具体资源由 谁提供、如何实现等问题。 私有云：是由企业自建自用的云计算中心，相对于公共云， 私有云可以支持动态灵活的基础设施，降低IT架构的复杂度， 使各种IT资源得以整合、标准化，更加容易地满足企业业务 发展需要，同时私有云用户完全拥有整个云计算中心的设 施（如中间件、服务器、网络及存储设备等）。 混合云：是把“公共云”和“私有云”结合在一起的方式。 用户可以通过一种可控的方式部分拥有，部分与他人共享。

1、谈谈你所理解的什么是云计算？云计算就是基于互联网的计算，它能像电网供电一样，按需把共享的资源、软件和信息提供给计算机和其他设备云计算是一种商业计算模型，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务云计算是一个提供便捷的可通过网络访问的一个可定制的计算资源共享池能力的模式（计算资源包括网络、服务器、存储、应用和服务）；这些资源能够快速部署，并只需要很少的管理工作或与服务提供商很少的交互云计算就是将信息技术作为服务的一种计算供应和消费方式用户消费服务云计算服务提供商提供服务2、解释云计算的SPI服务模型，公有云，私有云，混合云。

云计算是通过共享资源池的方式来提高资源利用率的，根据资源池中资源的类别，将云计算服务模型分为：基础设施即服务(Infrastructure as a Service，IaaS)平台即服务(Platform as a Service，Paas)软件即服务(Software as a Service，Saas)根据云计算服务的用户对象范围的不同，将云计算部署模式分为：公有云、私有云、混合云公共云适用于Internet上的任何人任何用户均可签名以使用公共云（如Microsoft Windows Azure）用户无须前提的大量投资与漫长建设过程由于应用和数据不存储在用户自己的数据中心，因此用户对其安全、隐私等问题存在一定的担心，尤其是对于大型企业和政府部门公有云的可用性不受使用者控制，存在一定的不确定性相关技术与法规的完善用户观念与意识的转变“将前期的资本投资转变为运营费用”私有云（私有云）是一种专有云环境，仅为数量有限的用户提供云服务私有云通常位于防火墙后面您自己的数据中心内，为企业内部网络提供服务，优势是数据安全性、系统可用性等可由自己控制大量前期投资（数据中心）规模小机构应用云计算相关技术来提高自身信息服务效率的一种方式混合云既使用公有云服务，也使用私有云服务3、结合课程内容与网络上的资料，解释各种类型虚拟化技术，比较计算机虚拟化的两种典型体系架构。

云计算的总体架构、应用及模式探讨1。

引言：云计算,是一种可用于商业化运作的技术架构。

云计算是新一代的IT （计算机技术）模式，是IT发展历程的回归，自乔布斯创新PC(个人电脑）分散应用以来的IT领域第一次大集中应用。

云计算的诞生，仍然得遵循经济规律，利用技术上的创新实现需求的增长和运营成本的降低。

面对大量资源利用率不足的计算机,通过云的形式，利用富裕的已存在性能资源，使其虚拟成池以提供服务满足社会各方面的信息软件化需求，这是目前IT业大举进攻的目标市场。

云计算是技术，有自身的技术架构,通过对云计算架构中功能模块的解析和架构应用实例的列举，阐述了云计算实现的基本模型,并对云计算的商业模式进行了分类展望。

2。

云架构：云计算经过初期的摸索，架构渐渐清晰，主流是分为两部分：服务和管理。

云架构的总体结构框如图1：图1 云架构系统框图服务分三层：SaaS（软件即服务)、PaaS（平台即服务）和IaaS（基础设施即服务）。

SaaS是出现最早，最普遍的云计算服务。

随着互联网的高速发展，基础网络条件的日益成熟，用户通过浏览器联网即能用云上的软件服务。

SaaS最靠近用户,只需按需付费就能享受云计算服务商提供的软件服务，用户因此省去了前期软硬件和后期维护的资金投入，这种高体验性服务，促成了SaaS产品在云计算产品中的高市场份额。

SaaS包含以下常见技术：（1)、HTML（超文本标记语言）.Web(网站）页面标准技术，现主流是HTML4,逐步会过渡至HTML5，视频的高品质需求体验是其推动力。

(2）、JavaScript（物件导向语言）。

用于丰富Web页面功能的动态描述语言，提高人机交互时的动画体验。

（3）、CSS(级联样式表)。

控制Web页面的外观,例如链接文字的变化，页面的内容和表现的形式相互独立.另外还有RIA（富联网应用）的技术，Flash(动画和矢量表示工具）和Sliverlight（微软富联网应用)，这里不做叙述。

01云i|•算云计算是指能够针对共学的可配置计算资源，按需提供方便的、泛在的网 络接入的模型。

上述il •算资源包括网络、服务器、存储、应用和服务等，这些 资源能够快速地提供和回收，而所涉及的管理开销要尽可能小。

具体来说，云模型包含五个基本特征、三个服务模型和四个部署模型。

五个基本特征：按需自助服务(on-demand self-service)广阔的互联网访问(broad network access)资源池(resource pooling)快速伸缩(rapid elasticity)可度量的服务(measured service)三个服务模型：• 软件即服务(Software as a Service^ SaaS)• 平台即服务(Platform as a Service. PaaS)• 基础设施即服务(Infrastructure as a Service^ laaS)四个部署模型: •私有云 •社区云 •公有云 •混合云 一般来说，云计算可以被看作通过计算机通信网络(例如互联网)来提供 计算服务的分布式系统，其主要U 标是利用分布式资源来解决大规模的计算问 题。

云中的资源对用户是透明的，用户无须知晓资源所在的具体位置。

这些资 源能够同时被大量用户共孕，用户能够在任何时间、任何地点访问应用程序和 相关的数据。

云计算的体系结构如图1-3所示，还对三个服务模型进行了阐述。

1. 基础设施即服务(private cloud)(community cloud)(public cloud)(hybrid cloud) ( 川八 ) (1询端 ) C 网络 (内核 < OS/APP) ) () ( )公软件坏境 〃储H 迪估云(网络)山川程序 SaaSP uaS 1 laaS - 云软件城础设施il n 图1-3云计算的体系结构这项服务是云计算提供的最简单的内容，其涉及大规模的计算资源的交付, 这些计算资源包括存储空间、运算能力和网络带宽等。

IaaS-4.安全-2
态势感知 SA= 检测DDoS攻击、暴力破解、Web攻击、后门木马、僵尸主 机、异常行为、漏洞攻击、命令与控制并聚合呈现 云堡垒机 CBH= 1提供主机、管理员账号、运维人员账号及权限变更的管理； 2提供单点登录、多因素认证、访问控制、授权管理；3提供SSH、TELNET、 RDP、VNC、SFTP和FTP等多种协议登录远程主机进行运维操作。 4提供 Linux命令审计和Windows操作录像来识别风险。 SSL证书管理 SCM=内部和外部SSL证书的统一管理（HTTPS服务所需加密 证书） 容器安全服务 CGS=扫描Docker节点容器镜像中漏洞扫描，安全策略实施和 异常事件收集 智能验证码服务 ICS=用户端设备信息采集和行为轨迹智能验证、拖动滑块和 设备信息验证、点选验证（12306验证）
02 IaaS-3.网络
虚拟私有云 VPC =虚拟局域网（隔离的、私密的虚拟网络环境） 弹性负载均衡 ELB =负载均衡器（Nginx） NAT网关 NAT =虚拟局域网网关（访问外网） 云专线 DC =本地到华为云私网的专线 虚拟专用网络 VPN =远程连接虚拟局域网的VPN 云解析服务 DNS = 域名转IP 云连接 CC = VPC之间以及云上多VPC与云下多数据中心之间 VPC终端节点 VPCES =通过专属网关，将VPC中的服务方便的提供给其它 VPC中的资源使用
03 PaaS-3.应用服务-2
API网关 APIG =API开放、购买和调用 应用编排服务 AOS =使用应用编排服务，通过模板对应用及应用所需资源进 行统一描述，一键式自动完成部署或销毁操作（docker-compose） 容器镜像服务 SWR =Docker镜像仓库 基因容器 GCS =支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因测序场景 （GATK4） 应用服务网格 ASM =Istio（服务治理）是基于Kubernetes（部署运维）构 建的开放平台提供熔断、限流降级、调用链治理等能力。 容器交付流水线 ContainerOps =Jenkins以DevOps理念为基础，面向从 源代码到生产上线全流程，提供代码编译、镜像构建、灰度发布、容器化部 署等一系列服务

云计算存储有哪几种类型在云计算时代，数据存储已经成为了企业和个人生活中不可或缺的一部分。

随着各种云存储技术的发展，不同类型的云计算存储也应运而生。

本文将介绍云计算存储的几种主要类型，包括对象存储、块存储和文件存储，以帮助读者更好地了解各自的特点和适用场景。

一、对象存储对象存储是一种将数据作为对象进行存储和管理的方法。

每个对象都包含了数据本身以及与之相关的元数据，如文件名、文件类型、创建时间等。

对象存储将数据分割为多个对象，并在多个存储设备上分布存储，以提高数据的可靠性和可用性。

对象存储的优势在于其扩展性强，能够容纳大量的数据并支持高并发访问。

同时，对象存储还支持自动数据备份和恢复，保证了数据的安全性和可靠性。

由于对象存储不需要传统文件系统的管理，因此具有更高的性能和可扩展性。

二、块存储块存储是将数据分割为相等大小的块，并以逻辑块地址的形式进行存储和管理的方法。

每个块都有唯一的标识符，可以独立访问和管理。

块存储通常用于虚拟化环境和大规模数据库应用中。

块存储的主要特点是数据访问速度快，适合于需要高速读写的应用场景。

由于块存储可以直接访问磁盘的底层数据，因此可以实现更精细的数据管理和调优。

然而，块存储对于数据的结构和内容没有意识，需要由上层应用自行管理。

三、文件存储文件存储是将数据作为文件进行存储和管理的方法。

与传统的文件系统类似，文件存储以文件夹和目录的形式组织数据，并提供了对数据的读写和访问的接口。

文件存储的优势在于其易用性和兼容性。

文件存储可以按照文件的逻辑关系进行组织，适合于大部分应用场景。

同时，文件存储还提供了更丰富的访问控制和权限管理功能，以保护数据的安全性。

然而，文件存储在处理大量小文件时性能较低，不适合于高并发和大数据量的应用。

此外，文件存储还需要传统的文件系统进行管理和维护，增加了管理的复杂性和成本。

结语综上所述，云计算存储有三种主要类型，分别是对象存储、块存储和文件存储。

它们各自具有不同的特点和适用场景。

云计算的框架包括云计算基本框架包括？1、云计算数据中心总体架构云计算架构分为服务和管理两大部分。

在服务方面，主要以提供用户基于云的各种服务为主，共包含3个层次：基础设施即服务IaaS、平台即服务PaaS、软件即服务SaaS.在管理方面，主要以云的管理层为主，它的功能是确保整个云计算中心能够安全、稳定地运行，并且能够被有效管理。

2、云计算机房架构为满足云计算服务弹性的需要，云计算机房采用标准化、模块化的机房设计架构。

模块化机房包括集装箱模块化机房和楼宇模块化机房。

集装箱模块化机房在室外无机房场景下应用，减轻了建设方在机房选址方面的压力，帮助建设方将原来半年的建设周期缩短到两个月，而能耗仅为传统机房的50%,可适应沙漠炎热干旱地区和极地严寒地区的极端恶劣环境。

楼宇模块化机房采用冷热风道隔离、精确送风、室外冷源等领先制冷技术，可适用于大中型数据中心的积木化建设和扩展。

3、云计算网络系统架构网络系统总体结构规划应坚持区域化、层次化、模块化的设计理念，使网络层次更加清楚、功能更加明确。

数据中心网络根据业务性质或网络设备的作用进行区域划分，可从以下几方面的内容进行规划。

1)按照传送数据业务性质和面向用户的不同，网络系统可以划分为内部核心网、远程业务专网、公众服务网等区域。

2)按照网络结构中设备作用的不同，网络系统可以划分为核心层、汇聚层、接入层。

3)从网络服务的数据应用业务的独立性、各业务的互访关系及业务的安全隔离需求综合考虑，网络系统在逻辑上可以划分为存储区、应用业务区、前置区、系统管理区、托管区、外联网络接入区、内部网络接入区等。

此外，还有一种Fabric的网络架构。

在数据中心部署云计算之后，传统的网络结构有可能使网络延时问题成为一大瓶颈，这就使得低延迟的服务器间通信和更高的双向带宽需要变得更加迫切。

这就需要网络架构向扁平化方向发展，最终的目标是在任意两点之间尽量减少网络架构的数目。

Fabric网络结构的关键之一就是消除网络层级的概念，Fabric网络架构可以利用阵列技术来扁平化网络，可以将传统的三层结构压缩为二层，并最终转变为一层，通过实现任意点之间的连接来消除复杂性和网络延迟。

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（特别象银行这样持有敏感数据的商业机构）对于选择云计算服务应保持足够的警惕。一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务，无论其技术优势有多强，都不可避免地让这些私人机构以“数据（信息）”的重要性挟制整个社会。对于信息社会而言，“信息”是至关重要的。另一方面，云计算中的数据对于数据所有者以外的其他用户云计算用户是保密的，但是对于提供云计算的商业机构而言确实毫无秘密可言。这就象常人不能监听别人的电话，但是在电讯公司内部，他们可以随时监听任何电话。所有这些潜在的危险，是商业机构和政府机构选择云计算服务、特别是国外机构提供的云计算服务时，不得不考虑的一个重要的前提。
总的来说，云计算可以算作是网格计算的一个商业演化版。早在2002年，我国刘鹏就针对传统网格计算思路存在不实用问题，提出计算池的概念：“把分散在各地的高性能计算机用高速网络连接起来，用专门设计的中间件软件有机地粘合在一起，以Web界面接受各地科学工作者提出的计算请求，并将之分配到合适的结点上运行。计算池能大大提高资源的服务质量和利用率，同时避免跨结点划分应用程序所带来的低效性和复杂性，能够在目前条件下达到实用化要求。”如果将文中的“高性能计算机”换成“服务器集群”，将“科学工作者”换成“商业用户”，就与当前的云计算非常接近了。
(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。

云计算建设方案一、背景介绍随着互联网的发展和信息技术的日益成熟，云计算作为一种新兴技术，正逐渐成为各个行业的发展趋势。

云计算通过提供虚拟化资源和服务，可在网络中实现可按需访问的计算资源和存储资源。

本文将提出一个云计算建设方案，介绍云计算的基本原理、架构和优势，并为企业实施云计算提供具体的指导。

二、云计算原理与架构2.1 云计算原理云计算的原理基于虚拟化技术和分布式计算，通过将计算和存储资源集中管理并通过网络提供服务。

云计算可以分为三个层次：基础架构即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。

IaaS层提供虚拟机、存储等基础资源；PaaS层提供开发环境和数据库等中间件服务；SaaS层提供用户可以直接使用的应用程序。

2.2 云计算架构云计算架构主要包括前端、后端和云端。

前端是用户界面，用户通过前端与云端进行交互。

后端是云计算的基础设施，包括服务器、存储和网络设备。

云端是云计算的核心部分，包括虚拟化管理、资源管理和物理设备管理。

前端、后端和云端通过网络相互连接，构成一个完整的云计算系统。

三、云计算建设方案3.1 基础设施建设云计算建设的第一步是基础设施建设。

公司需要购买或租赁合适的服务器、存储设备和网络设备，搭建一个可靠的、高效的云计算基础设施。

在建设过程中，需要考虑到数据的备份与灾备、安全性和可扩展性等要素。

3.2 软件系统引入建设云计算系统需要引入相应的软件系统。

选择适合企业需求的虚拟化管理软件、自动化运维软件和云平台管理软件。

这些软件系统可以帮助企业管理和配置虚拟机、存储资源以及网络资源，提高系统的可管理性和可靠性。

3.3 云计算服务提供云计算建设的最终目标是为企业提供云计算服务。

根据企业的业务需求和资源规模，提供各种云计算服务，如虚拟机服务、存储服务、数据库服务等。

同时，提供相应的监控和管理工具，帮助用户更好地管理和使用云计算资源。

3.4 安全策略制定云计算建设中，安全是一个非常重要的问题。

第三章基本概念与术语云(cloud)是指一个独特的IT环境,其设计目的是为了远程供给可扩展和可测量的IT资源。

IT资源(IT resource )是指一个与IT相关的物理的或虚拟的事物,它既可以是基于软件的,比如虚拟服务器或定制软件程序,也可以是基于硬件的,比如物理服务器或网络设备云用户与云提供者提供基于云的IT资源的一方称为云提供者(cloud provider),使用基于云的IT资源的一方称为云用户(cloud consumer)。

这两个术语通常代表的是与云及相应云供应合同相关的组织所承担的角色。

可扩展性：从IT资源的角度来看,可扩展是指IT资源可以处理增加或减少的使用需求的能力。

可扩展主要有两种类型:1.水平扩展-向外或向内扩展2.垂直扩展-向上或向下扩展水平扩展分配和释放IT资源都属于水平扩展垂直扩展当一个现有IT资源被具有更大或更小容量的资源所代替,则为垂直扩展云服务：云服务(cloud service )是指任何可以通过云远程访问的IT资源。

与其他IT领域中的服务技术云服务用户：云服务用户( cloud service consumer )是一个临时的运行时角色,由访问云服务的软件程序担任。

提高的可扩展性：通过提供IT资源池,以及设计用来使用这些资源池的工具和技术,云可以即时地、动态地向云用户按需或按用户的直接配置来分配IT资源。

这使得云用户可以根据处理需求的波动和峰值来自动或手动地扩展其云IT资源。

同样,当处理需求减少时,也可并发用户数以(自动地或手动地)释放出IT资源。

第四章1.角色与边界依照他们与云以及承载云的IT资源之间的关系和/或如何与它们进行交互,组织机构与人可以担任不同类型的、事先定义好的角色。

2.云提供者：提供基于云的IT资源的组织机构就是云提供者(cloud provider)。

如果角色是云提供者,则该组织机构要依据每个SLA保证,负责向云用户保证云服务可用。

云提供者还有一个任务就是必要的管理和行政职责,保证整个云基础设施的持续运行。

Google三大核心技术之一:MapReduceMapReduce:超大机群上的简单数据处理摘要MapReduce是一个编程模型,和处理,产生大数据集的相关实现.用户指定一个map函数处理一个key/value对,从而产生中间的key/value对集.然后再指定一个reduce函数合并所有的具有相同中间key的中间 value.下面将列举许多可以用这个模型来表示的现实世界的工作.以这种方式写的程序能自动的在大规模的普通机器上实现并行化.这个运行时系统关心这些细节:分割输入数据,在机群上的调度,机器的错误处理,管理机器之间必要的通信.这样就可以让那些没有并行分布式处理系统经验的程序员利用大量分布式系统的资源.我们的MapReduce实现运行在规模可以灵活调整的由普通机器组成的机群上,一个典型的MapReduce计算处理几千台机器上的以TB计算的数据.程序员发现这个系统非常好用:已经实现了数以百计的MapReduce程序,每天在Google的机群上都有1000多个MapReduce程序在执行.1.介绍在过去的5年里,作者和Google的许多人已经实现了数以百计的为专门目的而写的计算来处理大量的原始数据,比如,爬行的文档,Web请求日志,等等.为了计算各种类型的派生数据,比如,倒排索引,Web文档的图结构的各种表示,每个主机上爬行的页面数量的概要,每天被请求数量最多的集合,等等.很多这样的计算在概念上很容易理解.然而,输入的数据量很大,并且只有计算被分布在成百上千的机器上才能在可以接受的时间内完成.怎样并行计算,分发数据,处理错误,所有这些问题综合在一起,使得原本很简介的计算,因为要大量的复杂代码来处理这些问题,而变得让人难以处理.作为对这个复杂性的回应,我们设计一个新的抽象模型,它让我们表示我们将要执行的简单计算,而隐藏并行化,容错,数据分布,负载均衡的那些杂乱的细节,在一个库里.我们的抽象模型的灵感来自Lisp和许多其他函数语言的map和reduce的原始表示.我们认识到我们的许多计算都包含这样的操作:在我们输入数据的逻辑记录上应用map操作,来计算出一个中间key/value对集,在所有具有相同key的value上应用reduce操作,来适当的合并派生的数据.功能模型的使用,再结合用户指定的map和reduce操作,让我们可以非常容易的实现大规模并行化计算,和使用再次执行作为初级机制来实现容错.这个工作的主要贡献是通过简单有力的接口来实现自动的并行化和大规模分布式计算,结合这个接口的实现来在大量普通的PC机上实现高性能计算.第二部分描述基本的编程模型,并且给一些例子.第三部分描述符合我们的基于集群的计算环境的MapReduce的接口的实现.第四部分描述我们觉得编程模型中一些有用的技巧.第五部分对于各种不同的任务,测量我们实现的性能.第六部分探究在Google内部使用MapReduce作为基础来重写我们的索引系统产品.第七部分讨论相关的,和未来的工作.2.编程模型计算利用一个输入key/value对集,来产生一个输出key/value对集.MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算:map和reduce.用户自定义的map函数,接受一个输入对,然后产生一个中间key/value对集.MapReduce库把所有具有相同中间key I的中间value聚合在一起,然后把它们传递给reduce函数.用户自定义的reduce函数,接受一个中间key I和相关的一个value集.它合并这些value,形成一个比较小的value集.一般的,每次reduce调用只产生0或1个输出value.通过一个迭代器把中间value提供给用户自定义的reduce函数.这样可以使我们根据内存来控制value列表的大小.2.1 实例考虑这个问题:计算在一个大的文档集合中每个词出现的次数.用户将写和下面类似的伪代码:map(St ring key,String value)://key:文档的名字//value:文档的内容for each word w in value:Emit Intermediate(w,"1");reduce(String key,Iterator values)://key:一个词//values:一个计数列表int result=0;for each v in values:result+=ParseInt(v);Emit(AsString(resut));map函数产生每个词和这个词的出现次数(在这个简单的例子里就是1).reduce函数把产生的每一个特定的词的计数加在一起.另外,用户用输入输出文件的名字和可选的调节参数来填充一个mapreduce规范对象.用户然后调用MapReduce函数,并把规范对象传递给它.用户的代码和MapReduce库链接在一起(用C++实现).附录A包含这个实例的全部文本.2.2类型即使前面的伪代码写成了字符串输入和输出的t erm格式,但是概念上用户写的map和reduce函数有关联的类型:map(k1,v1) ->list(k2,v2)reduce(k2,list(v2)) ->list(v2)例如,输入的key,value和输出的key,value的域不同.此外,中间key,value和输出key,values的域相同.我们的C++实现传递字符串来和用户自定义的函数交互,并把它留给用户的代码,来在字符串和适当的类型间进行转换.2.3更多实例这里有一些让人感兴趣的简单程序,可以容易的用MapReduce计算来表示.分布式的Grep(UNIX工具程序, 可做文件内的字符串查找):如果输入行匹配给定的样式,map函数就输出这一行.reduce函数就是把中间数据复制到输出.计算URL访问频率:map函数处理web页面请求的记录,输出(URL,1).reduce函数把相同URL的value都加起来,产生一个(URL,记录总数)的对.倒转网络链接图:map函数为每个链接输出(目标,源)对,一个URL叫做目标,包含这个URL的页面叫做源.reduce 函数根据给定的相关目标URLs连接所有的源URLs形成一个列表,产生(目标,源列表)对.每个主机的术语向量:一个术语向量用一个(词,频率)列表来概述出现在一个文档或一个文档集中的最重要的一些词.map函数为每一个输入文档产生一个(主机名,术语向量)对(主机名来自文档的URL).reduce函数接收给定主机的所有文档的术语向量.它把这些术语向量加在一起,丢弃低频的术语,然后产生一个最终的(主机名,术语向量)对.倒排索引:map函数分析每个文档,然后产生一个(词,文档号)对的序列.reduce函数接受一个给定词的所有对,排序相应的文档IDs,并且产生一个(词,文档ID列表)对.所有的输出对集形成一个简单的倒排索引.它可以简单的增加跟踪词位置的计算.分布式排序:map函数从每个记录提取key,并且产生一个(key,record)对.reduce函数不改变任何的对.这个计算依赖分割工具(在4.1描述)和排序属性(在4.2描述).3实现MapReduce接口可能有许多不同的实现.根据环境进行正确的选择.例如,一个实现对一个共享内存较小的机器是合适的,另外的适合一个大NUMA的多处理器的机器,而有的适合一个更大的网络机器的集合.这部分描述一个在Google广泛使用的计算环境的实现:用交换机连接的普通PC机的大机群.我们的环境是:1.Linux操作系统,双处理器,2-4GB内存的机器.2.普通的网络硬件,每个机器的带宽或者是百兆或者千兆,但是平均小于全部带宽的一半.3.因为一个机群包含成百上千的机器,所有机器会经常出现问题.4.存储用直接连到每个机器上的廉价IDE硬盘.一个从内部文件系统发展起来的分布式文件系统被用来管理存储在这些磁盘上的数据.文件系统用复制的方式在不可靠的硬件上来保证可靠性和有效性.5.用户提交工作给调度系统.每个工作包含一个任务集,每个工作被调度者映射到机群中一个可用的机器集上.3.1执行预览通过自动分割输入数据成一个有M个split的集,map调用被分布到多台机器上.输入的split能够在不同的机器上被并行处理.通过用分割函数分割中间key,来形成R个片(例如,hash(key) mod R),reduce调用被分布到多台机器上.分割数量(R)和分割函数由用户来指定.图1显示了我们实现的MapReduce操作的全部流程.当用户的程序调用MapReduce的函数的时候,将发生下面的一系列动作(下面的数字和图1中的数字标签相对应):1.在用户程序里的MapReduce库首先分割输入文件成M个片,每个片的大小一般从16到64MB(用户可以通过可选的参数来控制).然后在机群中开始大量的拷贝程序.2.这些程序拷贝中的一个是mast er,其他的都是由mast er分配任务的worker.有M 个map任务和R个reduce任务将被分配.管理者分配一个map任务或reduce任务给一个空闲的worker.3.一个被分配了map任务的worker读取相关输入split的内容.它从输入数据中分析出key/value对,然后把key/value对传递给用户自定义的map函数.由map函数产生的中间key/value对被缓存在内存中.4.缓存在内存中的key/value对被周期性的写入到本地磁盘上,通过分割函数把它们写入R个区域.在本地磁盘上的缓存对的位置被传送给master,master负责把这些位置传送给reduce worker.5.当一个reduce worker得到mast er的位置通知的时候,它使用远程过程调用来从map worker的磁盘上读取缓存的数据.当reduce worker读取了所有的中间数据后,它通过排序使具有相同key的内容聚合在一起.因为许多不同的key映射到相同的reduce任务,所以排序是必须的.如果中间数据比内存还大,那么还需要一个外部排序.6.reduce worker迭代排过序的中间数据,对于遇到的每一个唯一的中间key,它把key和相关的中间value集传递给用户自定义的reduce函数.reduce函数的输出被添加到这个reduce分割的最终的输出文件中.7.当所有的map和reduce任务都完成了,管理者唤醒用户程序.在这个时候,在用户程序里的MapReduce调用返回到用户代码.在成功完成之后,mapreduce执行的输出存放在R个输出文件中(每一个 reduce任务产生一个由用户指定名字的文件).一般,用户不需要合并这R个输出文件成一个文件--他们经常把这些文件当作一个输入传递给其他的MapReduce调用,或者在可以处理多个分割文件的分布式应用中使用他们.3.2master数据结构master保持一些数据结构.它为每一个map和reduce任务存储它们的状态(空闲,工作中,完成),和worker机器(非空闲任务的机器)的标识.master就像一个管道,通过它,中间文件区域的位置从map任务传递到reduce任务.因此,对于每个完成的map 任务,mast er存储由map任务产生的R个中间文件区域的大小和位置.当map任务完成的时候,位置和大小的更新信息被接受.这些信息被逐步增加的传递给那些正在工作的reduce任务.3.3容错因为MapReduce库被设计用来使用成百上千的机器来帮助处理非常大规模的数据,所以这个库必须要能很好的处理机器故障.worker故障master周期性的ping每个worker.如果mast er在一个确定的时间段内没有收到worker返回的信息,那么它将把这个worker标记成失效.因为每一个由这个失效的worker完成的map任务被重新设置成它初始的空闲状态,所以它可以被安排给其他的worker.同样的,每一个在失败的worker上正在运行的map或reduce任务,也被重新设置成空闲状态,并且将被重新调度.在一个失败机器上已经完成的map任务将被再次执行,因为它的输出存储在它的磁盘上,所以不可访问.已经完成的reduce任务将不会再次执行,因为它的输出存储在全局文件系统中.当一个map任务首先被worker A执行之后,又被B执行了(因为A失效了),重新执行这个情况被通知给所有执行reduce任务的worker.任何还没有从A读数据的reduce任务将从worker B读取数据.MapReduce可以处理大规模worker失败的情况.例如,在一个MapReduce操作期间,在正在运行的机群上进行网络维护引起80台机器在几分钟内不可访问了,MapReduce mast er只是简单的再次执行已经被不可访问的worker完成的工作,继续执行,最终完成这个MapReduce操作.master失败可以很容易的让管理者周期的写入上面描述的数据结构的checkpoints.如果这个mast er任务失效了,可以从上次最后一个checkpoint开始启动另一个mast er进程.然而,因为只有一个mast er,所以它的失败是比较麻烦的,因此我们现在的实现是,如果mast er失败,就中止MapReduce计算.客户可以检查这个状态,并且可以根据需要重新执行MapReduce操作.在错误面前的处理机制当用户提供的map和reduce操作对它的输出值是确定的函数时,我们的分布式实现产生,和全部程序没有错误的顺序执行一样,相同的输出.我们依赖对map和reduce任务的输出进行原子提交来完成这个性质.每个工作中的任务把它的输出写到私有临时文件中.一个reduce任务产生一个这样的文件,而一个map任务产生R个这样的文件(一个reduce任务对应一个文件).当一个map任务完成的时候,worker发送一个消息给master,在这个消息中包含这R个临时文件的名字.如果master从一个已经完成的map任务再次收到一个完成的消息,它将忽略这个消息.否则,它在master的数据结构里记录这R个文件的名字.当一个reduce任务完成的时候,这个reduce worker原子的把临时文件重命名成最终的输出文件.如果相同的reduce任务在多个机器上执行,多个重命名调用将被执行,并产生相同的输出文件.我们依赖由底层文件系统提供的原子重命名操作来保证,最终的文件系统状态仅仅包含一个reduce任务产生的数据.我们的map和reduce操作大部分都是确定的,并且我们的处理机制等价于一个顺序的执行的这个事实,使得程序员可以很容易的理解程序的行为.当map或/和reduce操作是不确定的时候,我们提供虽然比较弱但是合理的处理机制.当在一个非确定操作的前面,一个reduce任务R1的输出等价于一个非确定顺序程序执行产生的输出.然而,一个不同的reduce任务R2的输出也许符合一个不同的非确定顺序程序执行产生的输出.考虑map任务M和reduce任务R1,R2的情况.我们设定e(Ri)为已经提交的Ri的执行(有且仅有一个这样的执行).这个比较弱的语义出现,因为e(R1)也许已经读取了由M的执行产生的输出,而e(R2)也许已经读取了由M的不同执行产生的输出.3.4存储位置在我们的计算机环境里,网络带宽是一个相当缺乏的资源.我们利用把输入数据(由GFS 管理)存储在机器的本地磁盘上来保存网络带宽.GF S把每个文件分成64MB的一些块,然后每个块的几个拷贝存储在不同的机器上(一般是3个拷贝).MapReduce的mast er考虑输入文件的位置信息,并且努力在一个包含相关输入数据的机器上安排一个map任务.如果这样做失败了,它尝试在那个任务的输入数据的附近安排一个map任务(例如,分配到一个和包含输入数据块在一个swit ch里的worker机器上执行).当运行巨大的MapReduce操作在一个机群中的一部分机器上的时候,大部分输入数据在本地被读取,从而不消耗网络带宽.3.5任务粒度象上面描述的那样,我们细分map阶段成M个片,reduce阶段成R个片.M和R应当比worker机器的数量大许多.每个worker执行许多不同的工作来提高动态负载均衡,也可以加速从一个worker失效中的恢复,这个机器上的许多已经完成的map任务可以被分配到所有其他的worker机器上.在我们的实现里,M和R的范围是有大小限制的,因为mast er必须做O(M+R)次调度,并且保存O(M*R)个状态在内存中.(这个因素使用的内存是很少的,在O(M*R)个状态片里,大约每个map任务/reduce任务对使用一个字节的数据).此外,R经常被用户限制,因为每一个reduce任务最终都是一个独立的输出文件.实际上,我们倾向于选择M,以便每一个单独的任务大概都是16到64MB的输入数据(以便上面描述的位置优化是最有效的),我们把R设置成我们希望使用的worker机器数量的小倍数.我们经常执行MapReduce计算,在M=200000,R=5000,使用2000台工作者机器的情况下.3.6备用任务一个落后者是延长MapReduce操作时间的原因之一:一个机器花费一个异乎寻常地的长时间来完成最后的一些map或reduce任务中的一个.有很多原因可能产生落后者.例如,一个有坏磁盘的机器经常发生可以纠正的错误,这样就使读性能从30MB/s降低到3MB/s.机群调度系统也许已经安排其他的任务在这个机器上,由于计算要使用CPU,内存,本地磁盘,网络带宽的原因,引起它执行MapReduce代码很慢.我们最近遇到的一个问题是,一个在机器初始化时的Bug引起处理器缓存的失效:在一个被影响的机器上的计算性能有上百倍的影响.我们有一个一般的机制来减轻这个落后者的问题.当一个MapReduce操作将要完成的时候,mast er调度备用进程来执行那些剩下的还在执行的任务.无论是原来的还是备用的执行完成了,工作都被标记成完成.我们已经调整了这个机制,通常只会占用多几个百分点的机器资源.我们发现这可以显著的减少完成大规模MapReduce操作的时间.作为一个例子,将要在5.3描述的排序程序,在关闭掉备用任务的情况下,要比有备用任务的情况下多花44%的时间.4技巧尽管简单的map和reduce函数的功能对于大多数需求是足够的了,但是我们开发了一些有用的扩充.这些将在这个部分描述.4.1分割函数MapReduce用户指定reduce任务和reduce任务需要的输出文件的数量.在中间key上使用分割函数,使数据分割后通过这些任务.一个缺省的分割函数使用hash方法(例如,hash(key) mod R).这个导致非常平衡的分割.然后,有的时候,使用其他的key分割函数来分割数据有非常有用的.例如,有时候,输出的key是URLs,并且我们希望每个主机的所有条目保持在同一个输出文件中.为了支持像这样的情况,MapReduce库的用户可以提供专门的分割函数.例如,使用"hash(Hostname(urlkey)) mod R"作为分割函数,使所有来自同一个主机的URLs保存在同一个输出文件中.4.2顺序保证我们保证在一个给定的分割里面,中间key/value对以key递增的顺序处理.这个顺序保证可以使每个分割产出一个有序的输出文件,当输出文件的格式需要支持有效率的随机访问key的时候,或者对输出数据集再作排序的时候,就很容易.4.3combiner函数在某些情况下,允许中间结果key重复会占据相当的比重,并且用户定义的reduce函数满足结合律和交换律.一个很好的例子就是在2.1部分的词统计程序.因为词频率倾向于一个zipf分布(齐夫分布),每个map任务将产生成百上千个这样的记录<the,1>.所有的这些计数将通过网络被传输到一个单独的reduce任务,然后由reduce函数加在一起产生一个数字.我们允许用户指定一个可选的combiner函数,先在本地进行合并一下,然后再通过网络发送.在每一个执行map任务的机器上combiner函数被执行.一般的,相同的代码被用在combiner和reduce函数.在combiner和reduce函数之间唯一的区别是MapReduce库怎样控制函数的输出.reduce函数的输出被保存最终输出文件里.combiner函数的输出被写到中间文件里,然后被发送给reduce任务.部分使用combiner可以显著的提高一些MapReduce操作的速度.附录A包含一个使用combiner函数的例子.4.4输入输出类型MapReduce库支持以几种不同的格式读取输入数据.例如,文本模式输入把每一行看作是一个key/value 对.key是文件的偏移量,value是那一行的内容.其他普通的支持格式以key的顺序存储key/value对序列.每一个输入类型的实现知道怎样把输入分割成对每个单独的map任务来说是有意义的(例如,文本模式的范围分割确保仅仅在每行的边界进行范围分割).虽然许多用户仅仅使用很少的预定意输入类型的一个,但是用户可以通过提供一个简单的reader接口来支持一个新的输入类型.一个reader不必要从文件里读数据.例如,我们可以很容易的定义它从数据库里读记录,或从内存中的数据结构读取.4.5副作用有的时候,MapReduce的用户发现在map操作或/和reduce操作时产生辅助文件作为一个附加的输出是很方便的.我们依靠应用程序写来使这个副作用成为原子的.一般的,应用程序写一个临时文件,然后一旦这个文件全部产生完,就自动的被重命名.对于单个任务产生的多个输出文件来说,我们没有提供其上的两阶段提交的原子操作支持.因此,一个产生需要交叉文件连接的多个输出文件的任务,应该使确定性的任务.不过这个限制在实际的工作中并不是一个问题.4.6跳过错误记录有的时候因为用户的代码里有bug,导致在某一个记录上map或reduce函数突然crash掉.这样的bug使得MapReduce操作不能完成.虽然一般是修复这个bug,但是有时候这是不现实的;也许这个bug是在源代码不可得到的第三方库里.有的时候也可以忽略一些记录,例如,当在一个大的数据集上进行统计分析.我们提供一个可选的执行模式,在这个模式下,MapReduce库检测那些记录引起的crash,然后跳过那些记录,来继续执行程序.每个worker程序安装一个信号处理器来获取内存段异常和总线错误.在调用一个用户自定义的map或reduce 操作之前,MapReduce库把记录的序列号存储在一个全局变量里.如果用户代码产生一个信号,那个信号处理器就会发送一个包含序号的"last gasp"UDP包给MapReduce的mast er.当mast er不止一次看到同一个记录的时候,它就会指出,当相关的map或reduce任务再次执行的时候,这个记录应当被跳过.4.7本地执行调试在map或reduce函数中问题是很困难的,因为实际的计算发生在一个分布式的系统中,经常是有一个master动态的分配工作给几千台机器.为了简化调试和测试,我们开发了一个可替换的实现,这个实现在本地执行所有的MapReduce操作.用户可以控制执行,这样计算可以限制到特定的map任务上.用户以一个标志调用他们的程序,然后可以容易的使用他们认为好用的任何调试和测试工具(例如,gdb).4.8状态信息master运行一个HTTP服务器,并且可以输出一组状况页来供人们使用.状态页显示计算进度,象多少个任务已经完成,多少个还在运行,输入的字节数,中间数据字节数,输出字节数,处理百分比,等等.这个页也包含到标准错误的链接,和由每个任务产生的标准输出的链接.用户可以根据这些数据预测计算需要花费的时间,和是否需要更多的资源.当计算比预期的要慢很多的时候,这些页面也可以被用来判断是不是这样.此外,最上面的状态页显示已经有多少个工作者失败了,和当它们失败的时候,那个map和reduce任务正在运行.当试图诊断在用户代码里的bug时,这个信息也是有用的.4.9计数器MapReduce库提供一个计数器工具,来计算各种事件的发生次数.例如,用户代码想要计算所有处理的词的个数,或者被索引的德文文档的数量.为了使用这个工具,用户代码创建一个命名的计数器对象,然后在map或/和reduce函数里适当的增加计数器.例如:Counter * uppercase;uppercase=Get Count er("uppercase");map(St ring name,String contents):for each word w in contents:if(IsCapit alized(w)):uppercase->Increment();Emit Intermediate(w,"1");来自不同worker机器上的计数器值被周期性的传送给master(在ping回应里).master把来自成功的map和reduce任务的计数器值加起来,在MapReduce操作完成的时候,把它返回给用户代码.当前计数器的值也被显示在master状态页里,以便人们可以查看实际的计算进度.当计算计数器值的时候消除重复执行的影响,避免数据的累加.(在备用任务的使用,和由于出错的重新执行,可以产生重复执行)有些计数器值被MapReduce库自动的维护,比如,被处理的输入key/value对的数量,和被产生的输出key/value 对的数量.用户发现计数器工具对于检查MapReduce操作的完整性很有用.例如,在一些MapReduce操作中,用户代码也许想要确保输出对的数量完全等于输入对的数量,或者处理过的德文文档的数量是在全部被处理的文档数量中属于合理的范围.5性能在本节,我们用在一个大型集群上运行的两个计算来衡量MapReduce的性能.一个计算用来在一个大概1TB的数据中查找特定的匹配串.另一个计算排序大概1TB的数据.这两个程序代表了MapReduce的用户实现的真实的程序的一个大子集.一类是,把数据从一种表示转化到另一种表示.另一类是,从一个大的数据集中提取少量的关心的数据.5.1机群配置所有的程序在包含大概1800台机器的机群上执行.机器的配置是:2个2G的 Int el Xeon超线程处理器,4GB内存,两个160GB IDE磁盘,一个千兆网卡.这些机器部署在一个由两层的,树形交换网络中,在根节点上大概有100到2000G的带宽.所有这些机器都有相同的部署(对等部署),因此任意两点之间的来回时间小于1毫秒.。

云计算的基本框架主要包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）、云安全和云计算管理等方面。

1.基础设施即服务（IaaS）：这是云计算的基础，提供计算资源、存储和网络等基础设施服务。

用
户可以根据需要自由配置和管理资源。

2.平台即服务（PaaS）：提供应用程序开发和部署等平台服务，用户只需关注应用程序本身，而不
必关心底层的基础设施。

3.软件即服务（SaaS）：提供应用程序和服务，用户可以通过Web浏览器或移动客户端等方式使
用。

4.云安全：确保整个云计算中心能够安全、稳定地运行，并且能够被有效管理。

5.云计算管理：主要用于管理云的所有资源和应用程序，以确保它们能够可靠、高效地运行。

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前端是指云计算系统的客户端，包含客户端用来访问云计算服务/资源的所有用户界面和应用程序。

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以上内容仅供参考，如需更多信息，建议查阅云计算领域的专业书籍或咨询该领域的专家。

《云计算导论》课程教学大纲课程代码：课程名称：云计算导论/An introduction to cloud computing开课学期：学分/学时：3/32+16课程类型：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《云计算导论》是就计算机科学与技术和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的定义和背景、云计算的关键技术（如分布式计算、虚拟化技术、分布式海量数据存储技术、云管理平台技术、并行编程技术和数据管理技术）、云交付模型（如软件即服务、平台即服务、基础设施即服务和容器即服务）、云部署模式（如公有云、私有云和混合云）、云计算机制（如云计算设施机制、云管理机制和特殊云机制）、虚拟化相关知识、分布式文件系统、分布式存储系统、数据处理与并行编程、云安全、云计算应用等。

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，以及云计算机制，同时通过实践学习AWS、阿里云、腾讯云、华为软开云、百度智能云、OpenStack、Docker、Kubernetes和DevOps的操作与应用，以梳理知识脉络和要点的方式，让学生掌握云计算的相关思想。

本课程除要求学生掌握云计算的基础知识和理论，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、云管理平台技术、并行编程技术和数据管理技术、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，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；了解典型的云应用；了解云计算与大数据的关系。