分布式与云计算系统第9章优质PPT.ppt

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构建于数据中心之上的云计算出现于2007年，云计算仍然处在其发展的初级阶段。

云计算反映了最新的技术发展趋势，即通过虚拟化把计算服务向外扩展到自动化的数据中心，以实现弹性和灵活性。

4,云计算在HPC/HTC和普适计算中的应用普适云计算指在任何地点、在任何时间、为了任意目的使用互联网资源。

云科学受到按需提供的软件和服务思路的影响，其研究进展可以应用在高能物理、天文、大气科学建模和生物医学等领域赫伯特西蒙:

“信息消耗的成本是显而易见的：

接收者的注意力。

因此，信息的富有造就了注意力的匮乏，随之产生了高效分配注意力的需求，即在可能消耗注意力的信息资源之间分配注意力。

”范内瓦布什:

“一种每个人都使用的未来设备，它是一种机械化的个人私有文档和知识库，其名字是memex。

在memex设备中，每个人存储他的所有书籍、记录和通信。

该设备是机械化的，支持非常快的速度和良好的灵活性来访问，是每个人记忆力的扩大补充。

”,ComputerSchool,NUDT.Spring,2013,5,6,7,图9-2SGICycloneHPC云，支持SaaS和IaaS应用,8,NASA和CERN的大规模私有云美国建立的云平台称为Nebula，是由NASA设计的，旨在为NASA的科学家在远程系统上提供气候模型运行能力。

这可以避免大量的NASA用户就近请求超级计算机而带来的问题。

此外，NASA可以在该数据中心云平台上建立复杂的天气模型，这无疑是一种高效的手段。

欧盟的云平台在日内瓦由CERN建立。

它用于向全球数以千计的科学家分发数据、应用和计算资源。

CERN处理大规模数据集并期望获得高吞吐率。

IT业界、大企业和其他政府组织也在建立私有云平台。

在其初始阶段，这些云平台仅对受限用户群提供服务。

一旦这些云平台变得成熟和安全，并具备它们声称的优势后，将会转为公有云平台。

9,图9-3NASA正在研发的Nebula云平台,10,灵活和可扩展的云混搭系统在Web应用开发中，混搭系统（CloudMashup）是指一个网页或者应用结合了从两个以上的源提供的数据、表达或者功能来构建新的服务。

混搭系统的主要特征是虚拟化和聚集的混合。

在云计算中，云从虚拟机资源池中动态分配资源来提供计算服务。

尽管AWS和GAE在功能上有诸多不同，但是二者可以相互补充,混合不同的云来动态建立互联云（intercloud）或者云平台的云（cloudofclouds）。

事实上，对于那些不愿意建立自己的企业级数据中心或者私有云的创业公司来说，云混搭系统为它们提供了一种更加有效和划算的解决方案。

11,图9-4GAE和AWS云平台之间的混搭系统,基于“按使用情况来付费”（payperuse）模型，创业公司可以借助类似于AWS和GAE的公有云平台实现快速启动。

这不仅减少了由于上市时间长造成的损失，而且可以加快新想法在商业领域的发布。

由于越来越多的企业可以相互之间良好的互补，因此当下商业混搭系统非常流行。

12,图9-5云混搭系统的可扩展性能：

2GB的数据集，执行时间随着虚拟机实例的增长而下降,13,云混搭系统的优势快速和自动的向下扩展能力能够减少企业的运营成本。

企业计算平台不仅需要提供可扩展的服务，而且需要提供生存和竞争所需的灵活性。

云混搭系统能够结合多种平台或者API，从而提供更加灵活的广泛服务：

EC2虚拟集群上的可扩展性。

GAE接口的灵活性应用混搭系统的扩展性和灵活性，私有云平台的构建会变得更加高效，尤其是在用户或者数据快速增长阶段。

借助模块化数据中心，在地域上广泛分布的云提供商之间传输数据带来的开销可以减少。

14,移动云计算平台Cloudlet一种低成本基础设施，使得移动设备可以使用云计算。

这种思想称为Cloudlet（云朵），它提供了一个资源丰富的门户，用于更新移动设备，使其具有访问远程云的能力。

门户是可信的，而且使用虚拟机寻找位置感知的云应用。

该思想可以应用在机会发现、快速信息处理和交通的智能决策中。

广泛部署的Cloudlet构成了分布式云计算平台，扩展了用户可用的资源。

其基本思想是把Cloudlet用做访问远程云的灵活网关或者门户。

Cloudlet可以在PC、工作站和低成本服务器上实现。

该思想的主要创新是使用基于虚拟机的灵活性处理来自不同移动设备的请求。

15,图9-6基于虚拟机的移动云计算应用平台Cloudlet,16,Cloudlet是去中心和自管理的。

Cloudlet在局域网延迟和带宽环境下每次处理少量用户，而通常的云平台则是集中式的大规模数据中心。

云平台由专业的人员管理，需要带有不间断电源和冷却的房间放置大量机器。

移动设备访问远程云的主要问题是互联网或者广域网上的高延迟,17,图9-7构建在CMU的Kimberley原型Cloudlet：

快速虚拟机整合,18,19,9.2分布式系统和云的性能科研云综述:

未来网格（FutureGrid）,20,图9-9未来网格软件栈,21,数据密集型扩展计算（DISC）大数据,22,图9-10从编程者的角度比较DISC系统和传统超级计算机,23,HPC/HTC系统的性能指标过去系统最常用的指标Gflops（每秒109次浮点运算）和Tflops（每秒1012次浮点运算），现在的系统常用指标是Pflops（每秒1015次浮点运算），将来的系统常用指标是Eflops（每秒1018次浮点运算）。

目前，已经有并行基准测试程序来评估HPC系统对大规模问题批处理的性能，常见的基准程序包括LinpackBenchmark、NAS、Splash和Parkbench等。

商用服务器、集群、数据中心和云系统上的HTC性能测试则是一个非常复杂的问题，因为HTC系统由多个客户端同时使用。

HTC的性能受多个正交因素的影响，有些因素是可测的，而另一些则不可测。

这里的基本假设是大量（百万或者更多）独立用户同时使用云或者数据中心的共享资源,24,基本性能属性评估MPP、数据中心集群和虚拟化云的性能模型有很大的差异。

为了适应云计算范式的层次结构，IaaS的性能指标是PaaS性能模型的基础。

同样，刻画PaaS性能的属性是评价SaaS性能的基础。

一个好的模型应该覆盖所有计算服务的层次，还应该是通用的，可以应用在各种具有不同工作负载分布的云平台上。

为了评估云服务的服务质量，对顶层（SaaS）的影响对底层（PaaS和IaaS）来说应该保持透明。

系统吞吐量和效率分布式系统或者云平台的系统吞吐量是指单位时间内完成的作业数。

25,系统吞吐量和效率,多任务可扩展性,26,系统可用性系统可用性（），是指系统正常运行时间所占比例，反映了由于软件升级维护、不可预期失效造成的影响。

系统可用性，即MTTF（平均无故障时间）与MTTF和MTTR（平均修复时间）之和的比值。

安全指数可用性受到平台体系结构、所使用的服务模型、系统脆弱性和对网络攻击抵御能力的影响。

云安全受到多个因素的影响，包括用户保密性、数据完整性、访问控制、防火墙、IDS（入侵检测系统）、抵御病毒或蠕虫攻击的能力、信誉系统、版权保护、数据锁定、API、数据中心安全策略、可信协商和安全审计服务。

27,成本效益,云计算的服务质量云服务质量（QualityofCloudServices，QoCS）的混合指标来评价云平台的累计性能。

28,图9-11刻画QoCS的5个指标的基维亚特图，3种云服务模式在三种假设条件下运行,29,30,MPI和MapReduce性能比较,31,云平台和裸机上的MapReduce,32,9.3物联网关键技术AAAAAA在普适计算中，物联网提供了一个由传感器或者无线电连接设备组成的网络，这些传感器或者设备在信息物理空间可被唯一标识和定位。

它是由无线连接的自配置网络，包括无线射频标签、低成本传感器网络或者电子标识。

物联网的概念源于1999年的自动ID追踪，结合了RFID技术和基于IPv6的互联网技术。

每个物体都被赋于唯一可定位的IP地址。

借助RFID、WiFi、ZigBee、移动网络或者GPS，IP标识的物体是可读的、可被辨识的、可定位、可寻址和可通过互联网控制的。

33,实现普适计算的物联网普适计算是人机交互的后桌面模式，信息的处理融入到日常物体和活动中。

在日常生活中，人们会同时使用多个普适设备，但并不一定知道这些交互设备的存在。

这种思想虽然简单，但实现很难。

如果世界上所有物体都装备有很小的识别系统，那么我们的日常生活将会发生一次重大变革。

物联网系统必须有系统设计、系统工程和用户接口。

命令行、菜单驱动或者基于GUI的现代人机交互模式都无法满足普适计算的需求。

适用于普适计算的物联网模式已经显现，能够支持普适计算的设备有智能手机、平板电脑、传感器网络、RFID标识、智能卡、GPS设备等。

34,图9-14物联网技术发展图,35,36,RolesofWirelessSensorNetworks,37,物联网体系结构,38,射频标识（RFID）RFID对带有电子标签或者RFID标签的物体进行监测和跟踪。

标签可以应用在任意物体上，如商品、工具、智能电话、计算机、动物或者人，目的是通过射频波或者感知信号识别和跟踪物体。

某些标签可以从数十或者数百米以外被无线读取器所读取。

RFID标识至少包含两个主要部分：

一部分是集成电路，用来存储和处理信息，调制和解调射频信号等；

另一部分是接受和传输无线信号的天线。

39,RFIDTechnology,图9-16RFID标签和信号通过传感器网络和WiFi网络进行读/写,40,RFIDMerchandizeTrackinginDistributionCenter,41,42,传感器网络和ZigBee技术目前传感器网络大部分是无线的，也称为无线传感器网络（WirelessSensorNetwork，WSN）。

典型的WSN由空间上分布的自动传感器协同监测物理或者环境条件，如温度、声音、振动、压力、动作和污染物。

无线传感器网络的发展最早是由军事应用驱动的，如战场监视等，但它目前已经应用到很多工业和民用应用领域，包括进度监测和控制、机器健康状态监测、环境和栖息地监测、卫生保健、家庭自动化，以及智能交通控制。

WSN是一组带有通信基础设施的特定变频器，旨在实现各个位置监测和记录条件。

43,44,ZigBee网络是一种高级通信协议，由IEEE802.15.4标准描述。

Zigbee设备体积较小，是低能耗和基于无线电的传感器节点。

45,TypicalZigbeeArchitecture,46,Slide46,ZigBeeApplications（WirelessHome-AreaNetworks,WHAN）,assetmgtprocesscontrolenvironmentalenergymgt,47,图9-18一个典型传感器应用模式中的用电管理,48,图9-19说明测量数据是如何通过无线传感器网络传给医生或者医疗专家的例子,49,全球定位系统（GPS）24SatellitesofGPSDeployedinOuterspace,50,GPSOperationPrinciple,51,52,Re