云端运算简介_云端运算个人资料_云端运算微博_百科网
A-A+

云端运算简介_云端运算个人资料_云端运算微博

2018-10-09 01:09:22 科学百科 阅读 50 次

英文/云端运算 编辑

云端运算
云端运算系统模型. 在这里参考了Liaw、Chen的电子投票模式,使用智慧

Cloud computing,中国大陆译作云计算。

概述/云端运算 编辑

云端运算
云端运算(Cloud Computing),是一种通过运用互联网上的资源来提供服务的

是一种基于网际网路的运算方式,透过这种方式,共享的软硬体资源和资讯可以按需提供给电脑和其他装置。整个执行方式很像电网。

依据美国国家标准与技术研究院(NIST)对于云端运算的定义,云端运算是一种模式,依照需求能够方便地存取网络上所提供的电脑资源,这些资源包括:网络、伺服器、储存空间、应用程式和服务等可以快捷地被供应,同时减少管理工作,可降低成本并提升效能。

云端运算是继1980年代大型电脑到用户端-伺服器的大转变之后的又一种巨变。使用者不再需要了解「云端」中基础设施的细节,不必具有相应的专业知识,也无需直接进行控制。[1] 云端运算描述了一种基于网际网路的新的IT服务增加、使用和交付模式,通常涉及透过网际网路来提供动态易扩充功能而且经常是虚拟化的资源。[2][3] 云其实是网路、网际网路的一种比喻说法。因为过去在图中往往用云端来表示电信网,后来也用来表示网际网路和底层基础设施的抽象。典型的云端运算提供商往往提供通用的网路业务应用,可以透过浏览器等软体或者其他Web服务来存取,而软体和资料都储存在伺服器上。云端运算关键的要素,还包括个性化的使用者体验。

云端运算可以认为包括以下几个层次的服务:基础设施即服务(IaaS),平台即服务(PaaS)和软体即服务(SaaS)。云端运算服务通常提供通用的透过浏览器存取的线上商业应用,软体和资料可储存在资料中心。

基本特征/云端运算 编辑

云端运算
企业云端运算|Salesforce.com |Cloud Service |开发自己专属的云端程式

网际网路上的云端运算服务特征和自然界的云、水回圈具有一定的相似性,因此,云端是一个相当贴切的比喻。通常云端运算服务应该具备以下几条特征:

基于虚拟化技术快速部署资源或获得服务
实作动态的、可伸缩的扩充功能
按需求提供资源、按使用量付费
透过网际网路提供、面向海量资讯处理
使用者可以方便地参与
形态灵活,聚散自如
减少使用者终端的处理负担
降低了使用者对于IT专业知识的依赖

对比/云端运算 编辑

云端运算常与网格运算(分散式运算的一种,由一群松散耦合的电脑集组成的一个超级虚拟电脑,常用来执行大型任务)、效用运算(IT资源的一种打包和计费方式,比如按照运算、储存分别计量费用,像传统的电力等公共设施一样)、自主运算(具有自我管理功能的电脑系统)相混淆。

事实上,许多云端运算部署依赖于电脑集群(但与网格的组成、体系机构、目的、工作方式大相径庭),也吸收了自主运算和效用运算的特点。

它从硬体结构上是一种多对一的结构,从服务的角度或从功能的角度它是一对多的。 (1)例如,今天要设计一供应链管理系统,可以先从市面上提供的免费云端伺服器主机,将Application放置主机上,使用MS所提供资料库,这样一来,硬体成本大幅降低,将Application放置云端上,且随时随地于任何终端装置上连结网际网路,就能存取资料(因为基于公开的标准协定). (2)云端科技,在2009年开始至今,对于任何企业都吹起一股风潮,除了资料存取方便,营运成本大幅降低(例如,办公室软体,作业系统,硬体设备),都能透过云端技术的提供,免费使用.现今很多企业在创业时,都采用云端技术,来降低成本,以提高企业竞争能力.

丛集运算

比起云端运算,丛集运算着重在高效能,串连个别CPU的计算能力,而非着重在提供服务。 虽然云端运算的底层有部分是由丛集运算所构成,像是负载平衡或备援技术。丛集运算所提供的效能固然强劲,然而建置成本也相对昂贵,一般民众与研究单位大多无法负荷。因此利用商用硬体(Commodity Hardware)的组装电脑,渐渐成为另一新主流。众多原本应用在丛集电脑上的函式库或作业系统,也逐渐地移植在商用电脑上执行。其中Unix作业系统,就是从大型工作站,演进到现在一般使用者皆可使用的最好范例。除了建置成本的问题外,另一个丛集运算的缺点,在于需要完全同规格的硬体。不同的硬体、环境上,丛集运算很难组合运作,在软体上也有同样困扰,为了效能,可能针对作业系统的版本,使用的函式库去限制,让不同的站点(Site)间必须重新设计开发许多的转换程式才能整合。此外,跨网路区域的连线与使用皆会遇到网路安全性的问题。为了解决以上问题,衍生了另一技术,称做格网技术。

网格运算

格网这个名词,在英文中,较多用在电力格网(Power Grid)领域中,因此也有人称为网格。 在格网运算的始祖Ian Foster的论文中,将格网计算发展的远景,类似电力或水力,在需要使用时便随手可得。然而格网运算,常会被拿来与丛集运算比较。在讨论格网运算中常常会提到虚拟组织(VO, Virtual Organization),与W3C的技术规格。格网运算就是利用现有的丛集运算以及Web观念作为底层,也有人认为格网技术是下一代的Web 3.0。但是格网技术是完全不同的目的,最主要还是增加资源的利用性,并非追求效能。 资源的收集,控制,服务等议题便成为格网中介软体(Middleware)的主要目标。 我们可以试着以「漏斗」这样的观念去想像,漏斗的下方是资源,由中央的中介软体进行收集,再由更上层的软体去应用。这样的观念也逐渐扩充到其他领域,包括资料格网(Data Grid)。中间所有的协定,都以W3C所制订的规格为主,如HTTP,XML等。因此按照网格概念所设计的中介软体,可用来管理上万台甚至数十万台电脑,并且将其纳入运算或储存资源中。

运算量

云端运算与网格运算的最大差异在于运算量,云端运算大都以单一主机服务使用者,使用用户端只要具备连线网际网路的能力即可轻松获取主机服务,主要较偏向少量而多次的运算,少次而大量的运算易使资源用尽,致使其他服务停摆或拒绝服务;网格运算是以多主机来做运算支援,在少次而大量的运算时较为有效率,在此情况下,网格运算域内的电脑资源可互相支援,不会有资源用尽的疑虑,网格运算的主要优势是可以充分呼叫网格内的运算资源以提供服务。

体系架构/云端运算 编辑

截止到2009年,大部分的云端运算基础构架是由透过资料中心传送的可信赖的服务和建立在伺服器上的不同层次的虚拟化技术组成的。人们可以在任何有提供网路基础设施的地方使用这些服务。「云端」通常表现为对所有使用者的运算需求的单一存取点。人们通常希望商业化的产品能够满足服务质量(QoS)的要求,并且一般情况下要提供服务水平协定。[4] 开放标准对于云端运算的发展是至关重要的,并且开源软体已经为众多的云端运算例项提供了基础。[5]

云端的基本概念,是透过网路将庞大的运算处理程式自动分拆成无数个较小的子程式,再由多部伺服器所组成的庞大系统搜寻、运算分析之后将处理结果回传给使用者。透过这项技术,远端的服务供应商可以在数秒之内,达成处理数以千万计甚至亿计的资讯,达到和「超级电脑」同样强大效能的网路服务。它可分析DNA结构、基因图谱定序、解析癌症细胞等高阶运算,例如Skype以点对点(P2P)方式来共同组成单一系统;又如Google透过MapReduce架构将资料拆成小块运算后再重组回来,而且Big Table技术完全跳脱一般资料库资料运作方式,以row设计储存又完全的配合Google自己的档案系统(Google档案系统),以帮助资料快速穿过「云端」。

云端运算产业/云端运算 编辑

三级分层

云端软体、云端平台、云端设备。上层分级:云端软体 Software as a Service (SaaS)
打破以往大厂垄断的局面,所有人都可以在上面自由挥洒创意,提供各式各样的软体服务。 参与者:世界各地的软体开发者;

中层分级

云端平台 Platform as a Service (PaaS)
打造程式开发平台与作业系统平台,让开发人员可以透过网路撰写程式与服务,一般消费者也可以在上面执行程式。 参与者:Google、微软、苹果、Yahoo!;

下层分级

云端设备 Infrastructure as a Service (IaaS)
将基础设备(如IT系统、资料库等)整合起来,像旅馆一样,分隔成不同的房间供企业租用。 参与者:英业达, IBM、戴尔、升阳、惠普、亚马逊。

发展历史/云端运算 编辑

1983年,升阳电脑(Sun Microsystems)提出「The Network is the computer」。

2006年3月,亚马逊(Amazon)推出弹性运算云端(Elastic Compute Cloud;EC2)服务。

2006年8月9日,Google执行长埃里克·施密特(Eric Schmidt)在搜寻引擎大会(SES San Jose 2006)首次提出「云端计算」(Cloud Computing)的概念。Google 「云端端运算」源于Google 工程师克里斯多福·比希利亚所做的「Google 101」专案。

2007年10月,Google与IBM开始在美国大学校园,包括卡内基美隆大学、麻省理工学院、史丹佛大学、加州大学柏克莱分校及马里兰大学等,推广云端运算的计画,这项计划希望能降低分散式运算技术在学术研究方面的成本,并为这些大学提供相关的软硬体设备及技术支援(包括数百台个人电脑及BladeCenter与System x伺服器,这些运算平台将提供1600个处理器,支援包括Linux、Xen、Hadoop等开放原始码平台)。而学生则可以透过网路开发各项以大规模运算为基础的研究计画。

2008年1月30日,Google宣布在台湾启动「云端运算学术计画」,将与台湾台大、交大等学校合作,将这种先进的大规模、快速运算技术推广到校园[6]。

2008年7月29日,雅虎、惠普和英特尔宣布一项涵盖美国、德国和新加坡的联合研究计划,推出云端运算研究测试床,推进云端运算。该计划要与合作伙伴建立6个资料中心作为研究试验平台,每个资料中心配置1400个至4000个处理器。这些合作伙伴包括新加坡资讯通讯发展管理局、德国卡尔斯鲁厄大学Steinbuch运算中心、美国伊利诺大学香宾分校、英特尔研究院、惠普实验室和雅虎。[7]

2008年8月3日,美国专利商标局网站资讯显示,戴尔正在申请「云端运算」(Cloud Computing)商标,此举旨在加强对这一未来可能重塑技术架构的术语的控制权。戴尔在申请档案中称,云端运算是「在资料中心和巨型规模的运算环境中,为他人提供电脑硬体定制制造」。[8]

2010年3月5日,Novell与云端安全联盟(CSA)共同宣布一项供应商中立计画,名为「可信任云端运算计画(Trusted Cloud Initiative)」。

2010年7月,美国国家航空暨太空总署和包括Rackspace、AMD、Intel、戴尔等支援厂商共同宣布OpenStack计画,[9] 而微软在2010年10月表示支援OpenStack与Windows Server 2008 R2的整合。[10]

参考文献/云端运算 编辑

简论云端运算的三层分类:以「IBM 推云端运算电邮」为例 (2009.11.15) 商业周刊 第1146期 2009-11-09

1.^ Danielson, Krissi. Distinguishing Cloud Computing from Utility Computing. Ebizq.net. 2008-03-26 [2010-08-22]. 
2.^ Gartner Say's Cloud Computing Will Be As Influential As E-business. Gartner.com [2010-08-22]. 
3.^ Gruman, Galen. What cloud computing really means. InfoWorld. 2008-04-07 [2009-06-02]. 
4.^ Buyya, Rajkumar; Chee Shin Yeo, Srikumar Venugopal. Market-Oriented Cloud Computing: Vision, Hype, and Reality for Delivering IT Services as Computing Utilities (PDF). Department of Computer Science and Software Engineering, The University of Melbourne, Australia: 9 [2008-07-31]. 
5.^ Open source fuels growth of cloud computing, software-as-a-service
6.^ 张德厚. 与学界合作 Google推广「云端运算技术」. 中广新闻网. 2008年1月30日 [2008-2-1]. 
7.^ 伺服器新闻. 雅虎惠普英特尔云计算挑战谷歌IBM. IT专家网. 2008年7月29日. 
8.^ 新浪科技. 戴尔在美申请「云计算」商标. 新浪科技. 2008年8月3日. 
9.^ Rackspace Open Sources Cloud Platform; Announces Plans to Collaborate with NASA and Other Industry Leaders on OpenStack Project
10.^ OpenStack Is Now Open for Windows Server