計算機新技術(shù)論文范文

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　　計算機新技術(shù)論文篇一

　　云計算――計算機技術(shù)發(fā)展的新方向

　　摘 要:本文介紹了云計算技術(shù)的源起、概念、原理、應(yīng)用和前景。

　　關(guān)鍵詞:云計算 虛擬化技術(shù) 編程模型

　　中圖分類號:F307.3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號：1672-3791(2011)09(a)-0017-01

　　1 云計算思想的產(chǎn)生

　　我們每天都要用電,但我們不是每家自備發(fā)電機,它由電廠集中提供;我們每天都要用自來水,但我們不是每家都有井,它由自來水廠集中提供。這種模式極大得節(jié)約了資源,方便了我們的生活。面對計算機給我們帶來的困擾,我們可不可以像使用水和電一樣使用計算機資源?這些想法最終導(dǎo)致了云計算的產(chǎn)生。

　　云計算的最終目標(biāo)是將計算、服務(wù)和應(yīng)用作為一種公共設(shè)施提供給公眾,使人們能夠像使用水、電、煤氣和電話那樣使用計算機資源。

　　2 云計算的概念

　　狹義的云計算指的是廠商通過分布式計算和虛擬化技術(shù)搭建數(shù)據(jù)中心或超級計算機,以免費或按需租用方式向技術(shù)開發(fā)者或者企業(yè)客戶提供數(shù)據(jù)存儲、分析以及科學(xué)計算等服務(wù),比如亞馬遜數(shù)據(jù)倉庫出租生意。

　　廣義的云計算指廠商通過建立網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器集群,向各種不同類型客戶提供在線軟件服務(wù)、硬件租借、數(shù)據(jù)存儲、計算分析等不同類型的服務(wù)。廣義的云計算包括了更多的廠商和服務(wù)類型,例如國內(nèi)用友、金蝶等管理軟件廠商推出的在線財務(wù)軟件,谷歌發(fā)布的Google應(yīng)用程序套裝等。

　　通俗的理解是,云計算的“云“就是存在于互聯(lián)網(wǎng)上的服務(wù)器集群上的資源,它包括硬件資源(服務(wù)器、存儲器、CPU等)和軟件資源(如應(yīng)用軟件、集成開發(fā)環(huán)境等),本地計算機只需要通過互聯(lián)網(wǎng)發(fā)送一個需求信息,遠(yuǎn)端就會有成千上萬的計算機為你提供需要的資源并將結(jié)果返回到本地計算機,這樣,本地計算機幾乎不需要做什么,所有的處理都在云計算提供商所提供的計算機群來完成。

　　3 云計算的核心技術(shù)

　　云計算系統(tǒng)運用了許多技術(shù),其中以編程模型、數(shù)據(jù)管理技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲技術(shù)、虛擬化技術(shù)、云計算平臺管理技術(shù)最為關(guān)鍵。

　　3.1 編程模型

　　MapReduce是Google開發(fā)的java、Python、C++編程模型,它是一種簡化的分布式編程模型和高效的任務(wù)調(diào)度模型,用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集(大于1TB)的并行運算。嚴(yán)格的編程模型使云計算環(huán)境下的編程十分簡單。MapReduce模式的思想是將要執(zhí)行的問題分解成Map(映射)和Reduce(化簡)的方式,先通過Map程序?qū)?shù)據(jù)切割成不相關(guān)的區(qū)塊,分配(調(diào)度)給大量計算機處理,達(dá)到分布式運算的效果,再通過Reduce程序?qū)⒔Y(jié)果匯整輸出。

　　3.2 海量數(shù)據(jù)分布存儲技術(shù)

　　云計算系統(tǒng)由大量服務(wù)器組成,同時為大量用戶服務(wù),因此云計算系統(tǒng)采用分布式存儲的方式存儲數(shù)據(jù),用冗余存儲的方式保證數(shù)據(jù)的可靠性。云計算系統(tǒng)中廣泛使用的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)是Google的GFS和Hadoop團隊開發(fā)的GFS的開源實現(xiàn)HDFS。

　　GFS即Google文件系統(tǒng)(Google File System),是一個可擴展的分布式文件系統(tǒng),用于大型的、分布式的、對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問的應(yīng)用。GFS的設(shè)計思想不同于傳統(tǒng)的文件系統(tǒng),是針對大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和Google應(yīng)用特性而設(shè)計的。它運行于廉價的普通硬件上,但可以提供容錯功能。它可以給大量的用戶提供總體性能較高的服務(wù)。

　　一個GFS集群由一個主服務(wù)器(master)和大量的塊服務(wù)器(chunkserver)構(gòu)成,并被許多客戶(Client)訪問。主服務(wù)器存儲文件系統(tǒng)所以的元數(shù)據(jù),包括名字空間、訪問控制信息、從文件到塊的映射以及塊的當(dāng)前位置。它也控制系統(tǒng)范圍的活動,如塊租約(lease)管理,孤兒塊的垃圾收集,塊服務(wù)器間的塊遷移。主服務(wù)器定期通過HeartBeat消息與每一個塊服務(wù)器通信,給塊服務(wù)器傳遞指令并收集它的狀態(tài)。GFS中的文件被切分為64MB的塊并以冗余存儲,每份數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中保存3個以上備份。

　　客戶與主服務(wù)器的交換只限于對元數(shù)據(jù)的操作,所有數(shù)據(jù)方面的通信都直接和塊服務(wù)器聯(lián)系,這大大提高了系統(tǒng)的效率,防止主服務(wù)器負(fù)載過重。

　　3.3 海量數(shù)據(jù)管理技術(shù)

　　云計算需要對分布的、海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析,因此,數(shù)據(jù)管理技術(shù)必需能夠高效的管理大量的數(shù)據(jù)。云計算系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)管理技術(shù)主要是Google的BT(BigTable)數(shù)據(jù)管理技術(shù)和Hadoop團隊開發(fā)的開源數(shù)據(jù)管理模塊HBase。

　　BT是建立在GFS,Scheduler,Lock Service和MapReduce之上的一個大型的分布式數(shù)據(jù)庫,與傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫不同,它把所有數(shù)據(jù)都作為對象來處理,形成一個巨大的表格,用來分布存儲大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

　　Google的很多項目使用BT來存儲數(shù)據(jù),包括網(wǎng)頁查詢,Google earth和Google金融。這些應(yīng)用程序?qū)T的要求各不相同:數(shù)據(jù)大小(從URL到網(wǎng)頁到衛(wèi)星圖象)不同,反應(yīng)速度不同(從后端的大批處理到實時數(shù)據(jù)服務(wù))。對于不同的要求,BT都成功的提供了靈活高效的服務(wù)。

　　3.4 虛擬化技術(shù)

　　通過虛擬化技術(shù)可實現(xiàn)軟件應(yīng)用與底層硬件相隔離,它包括將單個資源劃分成多個虛擬資源的裂分模式,也包括將多個資源整合成一個虛擬資源的聚合模式。虛擬化技術(shù)根據(jù)對象可分成存儲虛擬化、計算虛擬化、網(wǎng)絡(luò)虛擬化等,計算虛擬化又分為系統(tǒng)級虛擬化、應(yīng)用級虛擬化和桌面虛擬化。

　　3.5 云計算平臺管理技術(shù)

　　云計算資源規(guī)模龐大,服務(wù)器數(shù)量眾多并分布在不同的地點,同時運行著數(shù)百種應(yīng)用,如何有效的管理這些服務(wù)器,保證整個系統(tǒng)提供不間斷的服務(wù)是巨大的挑戰(zhàn)。

　　云計算系統(tǒng)的平臺管理技術(shù)能夠使大量的服務(wù)器協(xié)同工作,方便的進(jìn)行業(yè)務(wù)部署和開通,快速發(fā)現(xiàn)和恢復(fù)系統(tǒng)故障,通過自動化、智能化的手段實現(xiàn)大規(guī)模系統(tǒng)的可靠運營。

　　4 云計算技術(shù)發(fā)展面臨的主要問題

　　盡管云計算模式具有許多優(yōu)點,但是也存在的一些問題,如數(shù)據(jù)隱私問題、安全問題、軟件許可證問題、網(wǎng)絡(luò)傳輸問題等。

　　數(shù)據(jù)隱私問題:如何保證存放在云服務(wù)提供商的數(shù)據(jù)隱私,不被非法利用,不僅需要技術(shù)的改進(jìn),也需要法律的進(jìn)一步完善。

　　數(shù)據(jù)安全性:有些數(shù)據(jù)是企業(yè)的商業(yè)機密,數(shù)據(jù)的安全性關(guān)系到企業(yè)的生存和發(fā)展。云計算數(shù)據(jù)的安全性問題解決不了會影響云計算在企業(yè)中的應(yīng)用。

　　用戶使用習(xí)慣:如何改變用戶的使用習(xí)慣,使用戶適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)化的軟硬件應(yīng)用是長期而艱巨的挑戰(zhàn)。

　　網(wǎng)絡(luò)傳輸問題:云計算服務(wù)依賴網(wǎng)絡(luò),目前網(wǎng)速低且不穩(wěn)定,使云應(yīng)用的性能不高。云計算的普及依賴網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展。

　　參考文獻(xiàn)

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