云计算发展现状分析Word下载.docx
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IBM于2007年8月高调推出“蓝云（BlueCloud）一计划.IBM的WillyChiu透露，“云计算将是IBM接下来的一个重点业务.”这也是IBM扩张自身领地的绝佳机会，IBM具有发展云计算业务的一切有利因素：
应用服务器、存储、管理软件、中间件等等，IBM抓住了这样一个良好的机会，提出了“蓝云"
计划。
2008年8月，IBM斥资3．6亿美元在美国北卡罗来纳州开始建立云计算数据中心,并将该数据中心称为史上最复杂的数据中心，投入了大量人力物力。
IBM还在东京建立了一所新的研究机构，建立帮助用户使用云计算基础设施.该数据中心占地6万平方英尺，预计将于2009年下半年投入运营。
IBM表示：
“使用该数据中心的用户能够获得空前的互联网计算能力，并获得业内领先的环保优势和成本”。
IBM在东京的专家将为大企业、大学和政府提供云计算咨询，帮助他们利用云计算设施，设计云计算应用,以及向他们的用户提供基于云计算的服务。
在2009年的计划中，IBM计划于推出数种云计算服务产品。
Google于2007年10月在全球宣布了云计划,同时与IBM合作，把全球很多大学纳入搿云计算”计划当中。
当月,Google与IBM开始在美国大学校园，包括卡耐基梅隆大学、麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学伯克利分校及马里兰大学等，推广云计算的计划。
希望从而降低分布式计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件设备及技术支援（包括数百台个人计算机及BladeCenter与SystemX服务器，以及Linux、Xen、Hadoop等开源平台）。
而这些学校的学生则可以通过网络开发各项以大规模计算为基础的研究计划。
2008年1月30日，Google宣布在台湾启动“云计算学术计划”．与台湾台大、交大等学校合作，将这种先进的大规模、快速计算技术推广到校园.
2009年4月，GoogleAppEngine（GAE）的最新升级已经开始支持Java，并且添加了一系列专门瞄准企业业务的新功能:
此后，Google还发布了一款Eclipse插件,可以对GoogleAppEngine的Java开发提供强力支持，由此可见Google已经为企业级云计算做好了准备。
亚马逊于2007年开放了名为“弹性计算机云"
（ElasticComputeCloud,EC2）的服务，以便让小的软件公司可以按需购买亚马逊数据中心的处理能力，而不需要从硬件开始搭建自己的系统。
如今，Linux，Window，JBoss,Eclipse等常用操作系统和软件都已经在EC2平台上得到了支持，其他应用软件也在不断地加入。
截至2008年底,亚马逊地云计算相关业务收入已达l亿美元。
2007年11月，雅虎建立了一个小规模的云,开放给卡内基梅隆大学的研究人员.2008年7月,雅虎与惠普、英特尔、伊利诺斯州大学香槟分校、新加坡信息通信发展管理局以及德国卡尔斯鲁理工学院共同创立了开源试验场OpenCirrus,主要进行云计算方面的研究和教育。
2009年4月雅虎宣布了与加州大学伯克利分校、康奈尔大学以及马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校合作,与卡内基梅隆大学一起使用雅虎的云计算群来进行大规模系统软件研究，开发新的应用程序以分析互联网上的各种数据集如投票记录和在线新闻源等等。
微软公司正在开发脱离普通桌面的互联网操作系统“Midori一，该系统不同于已经有20多年历史的Windows.Midori目的是为了大规模应用云计算技术。
微软的竞争优势很明显，全世界有数以亿计的Windows用户，微软所要做的就是将这些用户通过互联网更紧密地连接起来，并通过WindowsLive向他们提供云计算服务.微软正在努力创造一种从一般的硬盘存储方式转移到任何时间地点都可以接入的存储的模式用户体验,从而在互联网战略上拉近同Google的距离。
微软的的云平台Azure开发己初步完成，如今已可以随时访问其站点嘲。
云计算在国内的起步稍晚，大概是从2008年开始的，但发展迅猛，如今中国IT界的各大企业基本都涉及该行业：
2008年3月17日，Google全球总裁埃里克·
斯密特（EricSchmidt）在北京访问期间,宣布在中国大陆推出“云计算（CloudComputing）刀计划。
在这个中国的“云计算”计划中,清华大学将是第一家参与合作的高校.它将与Google合作开设“大规模数据处理”课程,其中，Google提供课程资料给清华大学教授整理加工,提供实验设备，并协助学校在现有的运算资源上构建“云计算”实验环境.2008年5月10日,IBM在中国无锡太湖新城科教产业园建立的中国第一个云计算中心投入运营。
2008年6月24日，IBM在北京IBM中国创新中心成立了第二个中国的云计算中心IBM大中华区云计算中心。
2008年11月，广东电子工业研究院与东莞松山湖科技产业园管委会签约，在东莞松山湖投资2亿元建立云计算平台；
2008年12月30日,阿里巴巴集团旗下子公司阿里软件与江苏省南京市政府正式签订了2009年战略合作框架协议，计划于2009年初在南京建立国内首个“商业云”，首期投资额将达上亿元;
中国移动研究院做云计算的探索起步较早,已经完成了云计算中心试验,另外，中国移动网站也专门为云计算开辟了版块，时刻关注云计算的最新动态.
此外，我国在云安全方面的进展迅速,云安全的思想是通过大量分布的客户端对网络中软件行为的异常监测，以获取互联网中木马、恶意程序的最新信息，搜集到服务端进行自动分析和处理，再把研发的病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端.云安全的策略基本构想是：
用户越多,每个用户就越安全，因为庞大的用户群可以覆盖互联网的每个角落，从而更快更精准的定位病毒和木马。
如今，包括360安全卫士、瑞星、趋势、卡巴斯基、～ICAFEE、SYMANTEC、江民科技、金山公司等都推出了云安全解决方案。
瑞星基于云安全策略开发的2009新品，每天可以拦截数百万次木马攻击，其中2009年1月8日这一天就达到了765万余次。
趋势科技的云安全已经在全球建立了5大数据中心,使用上万台在线服务器，现在趋势每天阻断病毒高达上千万次。
2008年11月25日，中国电子学会专门成立了云计算专家委员会,聘任中国工程院院士李德毅为主任委员,聘任IBM大中华区首席技术总裁叶天正、中国电子科技集团公司第十五研究所所长刘爱民、中国工程院院士张尧学、Google全球副总裁／中国区总裁李开复、中国工程院院士倪光南、中国移动通信研究院院长黄晓庆六位专家为副主任委员,聘任国内外30多位知名专家学者为专家委员会委员。
2009年5月22日，中国电子学会组织的首届中国云计算大会将于在北京中国大饭店隆重举行.
随着国内外云计算应用及研究的不断推进，其研究的技术要点也日益丰富,主要包括：
虚拟化技术，云计算存储结构研究，云数据管理的研究，云编程模式的演示，云网络的研究以及云安全的研究。
在云计算系统的后端，有成千上万的服务器，如何将如此大量的服务器有效地组织是云计算系统高效稳定运行关键问题之一。
然而云计算系统后端的网络拓扑有别于一般的网络拓扑特性：
它的服务器节点分布广泛,数据流量大，服务等级区分度高，扩展性和可靠性要求较强,拓扑结构相对复杂,因此确实具有重新研究的必要性。
Hadoop作为目前最为广泛应用的开源云计算软件平台，成功地设计了分布式存储和计算的对使用者透明的框架，在短短的一两年时间内,已经在多家网络公司的云计算平台上面得到了应用,但由于其发展时间短，还有较多需要改进的地方，比如其中MapReduce的任务调度就是一个亟待解决的问题.
3.云计算的基本概念
云计算是分布处理（DistributedComputing）、并行处理（ParallelComputing）和阿格计算（GridComputing）的综台发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现；
也是效用计算（UtilityComputing）、虚拟化（Virtualization）、Haas（硬件即服务）、SaaS（软件即服务）、PaaS（平台即服务）等概念结合创新的结果。
云计算是一种革命性的突破，它表示计算能力也可咀作为一种商品进行流通，当然这种商品是通过通过互联网进行传输的。
云计算的最主要目标就是：
在来来，只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来得到我们需要的一切服务,甚至包括实现超级计算这样的任务。
从这个角度而言，最终用户将成为云计算的真正拥有者。
简单的说．云计算就是利用互联网上的大型数据中心的软件和处理数据的能力,把复杂的运算从用户终端移到云上去做.
从硬件的角度来看,云计算有三个方面是新的：
1）．可以按需获取的看似无限的计算资源，从而使云计算用户不需要在提供服务很久之前就要做计算资源的规划。
2）．消除了云用户的先期的投入，从而使公司可以从小规模做起，随着需求增加来扩展他们的硬件资源，降低了风险。
3）．能够以很短的时间为单位付费按需使用计算资源（例如，处理器按小时付费以及存储器按天付费），不需要的时候就将这些资源释放。
这样，通过将闲置的机器和存储器释放来节省开支，提高整体利用率。
4.云计算的关键技术
云计算是一种新型的超级计算方式，以数据为中心,是一种数据密集型的超级计算。
在数据存储和管理、编程模式和虚拟化等方面具有自身独特的技术。
1）简单的编程模式
编程模式主要针对的是使用云计算的服务进行开发的用户，为了使这些用户能方便的利用云后端的资源，使用合适的编程模式编写应用程序来达到需要的目的或提供服务，云计算中的编程模式应该尽量方便简单.最好使得后台复杂的并行执行和任务调度向编程人员透明，从而是编程人员可以将精力集中与业务逻辑。
Google提出的Map/Reduce的编程模式是如今最流行的云计算编程模式。
现在几乎所有IT厂商提出的“云”计划中采用的编程模式，都是基于MapReduce思想的。
MapReduce这种编程模式并不仅适用于云计算，在多核计算和并行处理上同样具有有良好的性能。
但该编程模式仅适用于编写数据处理为主、能够高度并行化的程序，简单的说，它是对同类型数据的分布式处理,对于计算数据具有相互联系，不可分割的应用并不适合。
如何改进该编程模式,使程序员得能够轻松的编写各种需要的程序,实现真正意义上的并行编程，是MapReduce编程模式未来的发展方向。
2）数据存储和管理
为保证数据的高可用和高可靠性，云计算的数据一般采用分布式的方式来存储和管理。
类似于一般的数据存储安全保证办法，云计算也采用冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性。
由于云计算系统需要同时满足大量用户的需求,并行地为大量用户提供服务，因此云计算的数据存储技术必须具有高吞吐率，分布式存储正好满足了这一需求特点。
现在，云计算的数据存储技术主要有谷歌的非开源的体系GFS（GoogleFileSystem）例和Hadoop团队的开发的对于GFS的开源实现HDFS（HadoopDistributedFileSystem）。
有很大一部分IT厂商，包括Yahoo，Intel，阿里巴巴的云存储计划采用的都是HDFS的数据存储技术。
云计算系统对大数据集进行处理，而且需要向用户提供高效的服务，因此数据管理技术也必须能够对大量数据进行高效的管理。
由于云计算的特点是对大量的数据进行反复的读取和分析,数据的读操作频率远大于数据的更新频率，因此一般来讲，云计算系统的数据管理通常采用数据库领域中列存储的数据管理模式，即将表按列划分后存储。
在现有的云计算的数据管理技术中,最著名的是谷歌的BigTable数据管理技术，同时Hadoop开发团队开发了类似BigTable的开源数据管理模块。
由于采用列存储的方式管理数据会造成写的不方便，因此如何提高数据的更新速率以及进一步提高随机读速率是未来的数据管理技术需要解决的问题。
3）虚拟化技术
虚拟化是云计算的一个非常关键的技术，也可以说是云计算区别于一般并行计算的一个根本性的特点。
通过虚拟机的方式进行云计算资源的管理具有特殊的好处。
由于虚拟机是一类特殊的软件，能够完全模拟硬件的执行，因此能够在上面运行操作系统，进而能够保留一整套运行环境语义。
这样，可以将整个执行环境通过打包的方式传输到其他物理节点上，使得执行环境与物理环境隔离,方便整个应用程序模块的部署。
一般来说，通过将虚拟化的技术应用到云计算的平台，可以获得如下一些良好的特性:
1）．云计算的管理平台能够动态地将计算平台定位到所需要的物理平台上，而无需停止运行在虚拟机平台上的应用程序，这比采用虚拟化技术之前的进程迁移方法更加灵活。
2）．能够更加有效率地使用主机资源，将多个负载不是很重的虚拟机计算节点合并到同一个物理节点上，从而能够关闭空闲的物理节点，达到节约电能的目的.
3）．通过虚拟机在不同物理节点上的动态迁移，能够获得与应用无关的负载平衡性能。
由于虚拟机包含了整个虚拟化的操作系统以及应用程序环境,因此在进行迁移的时候带着整个运行环境，达到了与应用无关的目的。
4）．在部署上也更加灵活，即可以将虚拟机直接部署到物理计算平台当中,或者提供给用户的资源就直接是一个虚拟机，如亚马逊的EC2。
虚拟化技术现在最成熟的系统包括Xen和VMware，还有开源的系统LinuxKVM.
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