云计算应用实例(三家对比)

《云计算应用实例(三家对比)》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、云计算应用实例IBM公司于2007年底宣布了云计算计划，云计算的概念出现在大众面前。本文简要介绍云计算概念的理解及主要应用实例。　　　　一、深入理解云计算　　在IBM的技术白皮书“CloudComputing”中对云计算定义：“云计算一词用来同时描述一个系统平台或者一种类型的应用程序。一个云计算的平台按需进行动态地部署（provision）、配置（configuration）、重新配置（reconfigure）以及取消服务（deprovision）等。在云计算平台中的服务器可以是物理的服务器或者虚拟的服务器。高级的计算云通常包含一些其

2、他的计算资源，例如存储区域网络（SANs）。网络设备，防火墙以及其他安全设备等。云计算在描述应用方面，它描述了一种可以通过互联网Intemet进行访问的可扩展的应用程序。“云应用”使用大规模的数据中心以及功能强劲的服务器来运行网络应用程序与网络服务。任何一个用户可以通过合适的互联网接入设备以及一个标准的浏览器就能够访问一个云计算应用程序。”　　上述定义给出了云计算两个方面的含义：一方面描述了基础设施，用来构造应用程序，其地位相当于PC机上的操作系统：另一方面描述了建立在这种基础设施之上的云计算应用。在与网格计算的比较上，网格程序是将一

3、个大任务分解成很多小任务并行运行在不同的集群以及服务器上，注重科学计算应用程序的运行。而云计算是一个具有更广泛含义的计算平台，能够支持非网格的应用，例如支持网络服务程序中的前台网络服务器、应用服务器、数据库服务器三层应用程序架构模式，以及支持当前Web2.0模式的网络应用程序。云计算是能够提供动态资源池、虚拟化和高可用性的下一代计算平台。现有的云计算实现使用的技术体现了以下3个方面的特征：　　1、硬件基础设施架构在大规模的廉价服务器集群之上。与传统的性能强劲但价格昂贵的大型机不同，云计算的基础架构大量使用了廉价的服务器集群，特别是x8

4、6架构的服务器。节点之间的巨联网络一般也使用普遍的千兆以太网。　　2、应用程序与底层服务协作开发，最大限度地利用资源。传统的应用程序建立在完善的基础结构，如操作系统之上，利用底层提供的服务来构造应用。而云计算为了更好地利用资源，采用了底层结构与上层应用共同设计的方法来完善应用程序的构建。　　3、通过多个廉价服务器之问的冗余，使用软件获得高可用性。由于使用了廉价的服务器集群，节点的失效将不可避免。并且会有节点同时失效的问题。为此，在软件设计上需要考虑节点之间的容错问题，使用冗余的节点获得高可用性。　　通过上面的技术手段，云计算达到了两个

5、分布式计算的重要目标：可扩展性和高可用性。可扩展性表达了云计算能够无缝地扩展到大规模的集群之上，甚至包含数千个节点同时处理。高可用性代表了云计算能够容忍节点的错误，甚至有很大一部分节点发生失效也不会影响程序的正确运行。第6页共6页　　二、云计算应用实例　　1、Google的云计算平台应用实例　　Google公司有一套专属的云计算平台，这个平台先是为Google最重要的搜索应用提供服务，现在已经扩展到其他应用程序。Google的云计算基础架构模式包括4个相互独立又紧密结合在一起的系统：GoogleFileSystemt分布式文件系统，针

6、对Google应用程序的特点提出的MapReduce编程模式，分布式的锁机制Chubby以及Google开发的模型简化的大规模分布式数据库BigTable。　　GoogleFileSystem文件系统（GFS）：除了性能，可伸缩性、可靠性以及可用性以外，GFS设计还受到Google应用负载和技术环境的影响。体现在4个方面：1）充分考虑到大量节点的失效问题，需要通过软件将容错以及自动恢复功能集成在系统中；2）构造特殊的文件系统参数，文件通常大小以G字节计，并包含大量小文件；3）充分考虑应用的特性，增加文件追加操作，优化顺序读写速度；4）

7、文件系统的某些具体操作不再透明，需要应用程序的协助完成。　　MapReduce分布式编程环境：Google构造MapReduce编程规范来简化分布式系统的编程。应用程序编写人员只需将精力放在应用程序本身，而关于集群的处理问题，包括可靠性和可扩展性，则交由平台来处理。MapReduce通过“Map（映射）”和“Reduce（化简）”这样两个简单的概念来构成运算基本单元，用户只需提供自己的Map函数以及Reduce函数即可并行处理海量数据。为了进一步理解MapReduce的编程方式，下面给出一个基于MapReduce编程方式的程序伪代码。

8、程序功能是统计文本中所有单词出现的次数。　　分布式的大规模数据库管理系统BigTable：由于一部分Google应用程序需要处理大量的格式化以及半格式化数据，Google构建了弱一致性要求的大规模数据库系统BigTabl