云计算概述文档格式.docx
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原文：
CloudcomputingisastyleofcomputinginwhichdynamicallyscalableandoftenvirtualizedresourcesareprovidedasaserviceovertheInternet.
美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：
云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
“云计算”概念现在被大量运用到生产环境中，国内的“阿里云”与云谷公司的XenSystem，以及在国外已经非常成熟的Intel和IBM，各种“云计算”的应服务范围正日渐扩大，影响力也无可估量。
Cloudcomputingisamodelforenablingubiquitous,convenient,on-demandnetworkaccesstoasharedpoolofconfigurablecomputingresources（e.g.,networks,servers,storage,applications,andservices）thatcanberapidlyprovisionedandreleasedwithminimalmanagementeffortorserviceproviderinteraction
云计算常与网格计算、效用计算、自主计算相混淆。
网格计算：
分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机组成的一个超级虚拟计算机，常用来执行一些大型任务；
效用计算：
IT资源的一种打包和计费方式，比如按照计算、存储分别计量费用，像传统的电力等公共设施一样；
自主计算：
具有自我管理功能的计算机系统。
事实上，许多云计算部署依赖于计算机集群（但与网格的组成、体系结构、目的、工作方式大相径庭），也吸收了自主计算和效用计算的特点。
事实上云计算概念是由Google提出的，这是一个美丽的网络应用模式。
狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源；
广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。
这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务，它具有超大规模、虚拟化、可靠安全等独特功效；
“云计算”图书版本也很多，都从理论和实践上介绍了云计算的特性与功用。
2云计算的起源
1983年，太阳电脑（SunMicrosystems）提出“网络是电脑”（“TheNetworkistheComputer”）,2006年3月，亚马逊（Amazon）推出弹性计算云（ElasticComputeCloud；
EC2）服务。
2006年8月9日，Google首席执行官埃里克·
施密特（EricSchmidt）在搜索引擎大会（SESSanJose2006）首次提出“云计算”（CloudComputing）的概念。
Google“云端计算”源于Google工程师克里斯托弗·
比希利亚所做的“Google101”项目。
2007年10月，Google与IBM开始在美国大学校园，包括卡内基梅隆大学、麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学柏克莱分校及马里兰大学等，推广云计算的计划，这项计划希望能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持（包括数百台个人电脑及BladeCenter与Systemx服务器，这些计算平台将提供1600个处理器，支持包括Linux、Xen、Hadoop等开放源代码平台）。
而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”，将与台湾台大、交大等学校合作，将这种先进的大规模、快速将云计算技术推广到校园。
2008年2月1日，IBM（NYSE:
IBM）宣布将在中国无锡太湖新城科教产业园为中国的软件公司建立全球第一个云计算中心（CloudComputingCenter）。
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，推出云计算研究测试床，推进云计算。
该计划要与合作伙伴创建6个数据中心作为研究试验平台，每个数据中心配置1400个至4000个处理器。
这些合作伙伴包括新加坡资讯通信发展管理局、德国卡尔斯鲁厄大学Steinbuch计算中心、美国伊利诺伊大学香宾分校、英特尔研究院、惠普实验室和雅虎。
2008年8月3日，美国专利商标局网站信息显示，戴尔正在申请“云计算”（CloudComputing）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。
2010年3月5日，Novell与云安全联盟（CSA）共同宣布一项供应商中立计划，名为“可信任云计算计划（TrustedCloudInitiative）”。
2010年7月，美国国家航空航天局和包括Rackspace、AMD、Intel、戴尔等支持厂商共同宣布“OpenStack”开放源代码计划，微软在2010年10月表示支持OpenStack与WindowsServer2008R2的集成；
而Ubuntu已把OpenStack加至11.04版本中。
2011年2月，思科系统正式加入OpenStack，重点研制OpenStack的网络服务。
云计算，在广范应用的同时，还有另外一种云存储来作为其辅助，像中国上海信息科技有限公司的WinStor云端存储，其以用户为基础，以磁盘为导向，强大的数据安全功能，使其中国的云计算更进一步提前进入市场，所谓云存储，就是以广域网为基础，跨域/路由来实现数据无所不在，无需下载，无需安装即可直接运行，实现另外一种云计算架构最简单的云计算技术在网络服务中已经随处可见，例如搜索引擎、网络信箱等，使用者只要输入简单指令即能得到大量信息。
未来如手机、GPS等行动装置都可以透过云计算技术，发展出更多的应用服务。
进一步的云计算不仅只做资料搜寻、分析的功能，未来如分析DNA结构、基因图谱定序、解析癌症细胞等，都可以透过这项技术轻易达成。
稍早之前的大规模分布式计算技术即为“云计算”的概念起源。
云计算时代，可以抛弃U盘等移动设备，只需要进入GoogleDocs页面，新建文档，编辑内容，然后，直接将文档的URL分享给你的朋友或者上司，他可以直接打开浏览器访问URL。
我们再也不用担心因PC硬盘的损坏而发生资料丢失事件。
3云计算的核心技术
通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。
这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。
好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。
它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。
最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。
1、编程模式
1）MapReduce
MapReduce是Google公司的JeffDean等人提出的编程模型，用于大规模数据的处理和生成。
从概念上讲，MapReduce处理一组输入的key/value对（键值对），产生另一组输出的键值对。
当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（化简）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
程序员只需要根据业务逻辑设计Map和Reduce函数，具体的分布式、高并发机制由MapReduce编程系统实现。
MapReduce在Google得到了广泛应用，包括反向索引构建、分布式排序、Web访问日志分析、机器学习、基于统计的机器翻译、文档聚类等。
Hadoop——作为MapReduce的开源实现——得到了Yahoo!
、Facebook、IBM等大量公司的支持和应用。
2）Dryad
Dryad是Microsoft设计并实现的允许程序员使用集群或数据中心计算资源的数据并行处理编程系统。
从概念上讲，一个应用程序表示成一个有向无环图（DirectedAcyclicGraph，DAG）。
顶点表示计算，应用开发人员针对顶点编写串行程序，顶点之间的边表示数据通道，用来传输数据，可采用文件、TCP管道和共享内存的FIFO等数据传输机制。
Dryad类似Unix中的管道。
如果把Unix中的管道看成一维，即数据流动是单向的，每一步计算都是单输入单输出，整个数据流是一个线性结构，那么Dryad可以看成是二维的分布式管道，一个计算顶点可以有多个输入数据流，处理完数据后，可以产生多个输出数据流，一个Dryad作业是一个DAG。
Dryad是针对运行WindowsHPCServer的计算机集群设计的，是Microsoft构建云计算基础设施的核心技术之一。
2、海量数据分布存储技术
为保证高可用、高可靠和经济性，云计算采用分布式存储的方式来存储数据，采用冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性，即为同一份数据存储多个副本。
另外，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和高传输率的特点。
云计算系统由大量服务器组成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，用冗余存储的方式保证数据的可靠性。
云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和Hadoop团队开发的GFS的开源实现HDFS。
GFS即Google文件系统（GoogleFileSystem），是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的对大量数据进行访问的应用。
GFS的设计思想不同于传统的文件系统，是针对大规模数据处理和Google应用特性而设计的。
它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能。
它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。
云计算的数据存储技术未来的发展将集中在超大规模的数据存储、数据加密和安全性保障以及继续提高I/O速率等方面。
GFS是一个管理大型分布式数据密集型计算的可扩展的分布式文件系统，它使用廉价的商用硬件搭建系统并向大量用户提供容错的高性能的服务。
4云计算的应用
如果说，用“云”来暗喻Internet互联网还可以理解的话，那么当“云”与“计算”联合起来后，其含义就变得庞杂而模糊了。
一些分析师和厂商狭隘的将云计算定义成——由虚拟服务器组成的公用/效用计算（Utilitycomputing）的升级版。
而另一些人则定义的过于宽泛，他们坚持认为任何在防火墙外的操作均可以被视为“在云里计算”，包括常规的外包。
实际上，当我们考虑到IT的实际需求时，云计算的概念也会逐渐清晰起来：
在不增加硬件基础设施投资，无须训练新员工或不购买新软件的前提下，来增加资源容量或提升计算性能的一种方法。
云计算包含了所有通过网络实时订购或者按照使用量付费（pay-per-use）的服务模式，扩展了IT行业的现有能力。
云计算目前还处于萌芽阶段，有庞杂的各类厂商在开发不同的云计算服务，从成熟的应用程序到存储服务再到垃圾邮件过滤不一而足。
比如，公用计算基础架构的供应商就是其中的一部分，而S这样的SaaS（softwareasaservice）供应商也在提供云计算服务。
种种迹象说明，各类云计算的开发商和集成商正在兴起。
云计算如今已成为又一风靡的概念。
与很多同行一样，Gartner资深分析师BenPring认为：
“云计算就像法国大餐一样正被人们津津乐道。
”然而，问题在于（类似Web2.0一样），似乎每个人对云计算的定义都有不同之处。
下面我们来简要分析一下云计算应用究竟有哪些类型。
1、SaaS软件即服务
这类云计算是通过WEB浏览器来向成千上万个用户提供某种单一的软件应用。
在用户看来，这样他们不需要事先购买服务器设备或是软件授权;
而对于厂商来说，与常规的软件服务模式相比，仅提供一项应用的成本也要低得多。
一个典型的针对企业级应用的例子就是S的CRM。
另外，SaaS在人力资源软件应用中也比较普遍，甚至它已经开始向ERP领域拓展，如Workday。
而且，谁又能料到，GoogleApps和ZohoOffice这种同样基于SaaS的“桌面”应用会突然火爆起来呢?
2、公用/效用计算
公用/效用计算虽已不是新颖的概念了，但如今它正被付予新的含义。
Amazon的AWS、Sun的存储云、IBM的“蓝云”以及其他厂商所共同倡导的的云计算，正在为整个业界提供所需要的存储资源和虚拟化服务器等应用。
早期的企业主要将公用/效用计算作为一种补充手段，不会应用在关键性任务需求上。
但是时至今日公用/效用计算逐渐在数据中心开始占据一席之地。
一些厂商开始帮助企业用户创建虚拟的数据中心，诸如3Tera的AppLogic，CohesiveFlexibleTechnologies的ElasticServeronDemand（可按需实现弹性扩展的服务器）。
LiquidComputing公司的LiquidQ也有类似的服务，能帮助企业将内存、I/0、存储和计算容量通过网络集成为一个虚拟的资源池来使用。
3、云计算领域的WEB服务
与SaaS有些类似，WEB服务厂商也是通过提供API让开发人员来开发互联网应用，而不是自己来提供功能全面的应用软件。
这种云计算的服务范围非常广泛，从分散的商业服务（诸如StrikeIron和Xignite），到GoogleMaps、ADP薪资处理、美国邮政服务、Bloomberg和常规信用卡处理服务等的全套API服务。
大家熟知的GoogleMaps
4、平台即服务
平台即服务（Platformasaservice）是软件即服务（SaaS）的变种，这种形式的云计算将开发环境作为服务来提供给用户。
也就是说，用户可以在供应商的基础架构上创建自己的应用软件来运行，然后通过网络直接从供应商的服务器上传递给其他用户（例如Legos）。
然而，这类服务会受到厂商的设计规定与容量限制，用户也因此没有足够的自由。
这类云计算服务包括S的F、Coghead和全新的GoogleAppEngine。
5、管理服务供应商（MSP）
管理服务（managedservice）是云计算最古老的形式之一，它面向的IT管理人员而不是最终用户，例如用于电子邮件的病毒扫描服务，还有应用软件监控服务等。
由SecureWorks、IBM和Verizon公司提供的管理安全服务就可归为此类，还包括目前被Google收购的Postini以云为基础的反垃圾邮件服务。
MSP的其他产品还包含桌面管理服务，诸如CenterBeam和Everdream提供的产品。
6、服务商业平台
这种云计算服务融合了SaaS和MSP，它实际上为用户提供了一种交互性服务平台。
这在日常的商业贸易领域是非常普遍的，比如，某种消费管理系统可以让用户从一个网络平台上订购旅行或秘书类服务，而且服务的配送实现方式和价格也都是由用户事先设定好的。
其非常典型的例子是ReardenCommerce和Ariba。
7、云计算集成
云计算服务的整合还只是刚刚开始。
SaaS供应商OpSource最近就推出了OpSourceServicesBus，它使用了一家叫Boomi的小公司的云计算集成技术。
另一家SaaS供应商Workday最近也收购了该领域的另一家公司CapeClear。
CapeClear提供的是针对B2B集成的ESB（enterpriseservicebus，企业服务总线）。
另外，2005开始兴起的GrandCentral，则想成为一种通用的“云计算总线”（businthecloud），通过把多家SaaS供应商联合在一起来为客户提供完整的服务。
5云计算的现状
云计算作为业界热点，近年来世界各国对于它的研究和应用方兴
未艾，许多政府部门和著名公司在研发与应用云计算的过程中作出了
大量的工作和努力。
（1）云计算在国外的发展
云计算与网络密不可分。
云计算的原始含义是通过互联网提供计算能力。
云计算的起源与亚马逊和Google两个公司有十分密切的关系，它们最早使用到了“CloudComputing”的表述方式。
目前美国公开宣布进入或支持云计算技术开发的业界巨头包括微软、谷歌、IBM、
亚马逊、Netsuite、NetApp、Adobe等。
Google是云计算的提出者。
2006年，Google启动了“Google101”计划，引导大学生们进行“云”系统的编程开发。
多年的搜索引擎技术的积累成果使Google在云计算技术上处于领先的地位，不仅提供在线应用，还希望发挥自身的数据库系统优势，成为在线应用的统一平台。
Google以发表学术论文的形式公开了其云计算三大法宝：
GFS、Map/Reduce和BigTable，并在美国、中国等高校开设云计算编程课程。
微软于2008年10月推出了WindowsAzure操作系统，这个系统作为微软云计算计划的服务器端操作系统（CloudOS）为广大开发者提供服务。
微软拥有全世界数以亿计的Windows用户桌面和浏览器，Azure（蓝天）试图通过在互联网架构上打造新云计算平台，让Windows由PC延伸到“蓝天”上。
IBM从企业内部需求的逐渐上升出发，在2007年11月提出了“蓝云”计划，推出共有云和私有云的概念。
IBM提出私有云解决方案是为减少诸如数据、信息安全等共有云现存的问题，从而抢占企业云计算市场。
依托IBM在服务器领域的传统优势，IBM成为目前唯一一个提供从硬件、软件到服务全部自主生产的厂商。
2008年7月，雅虎、惠普和英特尔联合宣布将建立全球性的开源
云计算研究测试床，称为OpenCirrus，鼓励开展云计算、服务和数据中心管理等领域中各方面的研究。
Apple是云计算领域的一位积极参与者。
从近年来推出的iTunes服务，到MobileMe服务，到收购在线音乐服务商Lala，再到最近在美国北卡莱罗纳州投资10亿美元建立新数据中心的计划，无不显示其进军云计算领域的巨大决心。
这些国际知名大公司在全世界建造了庞大的云计算中心。
譬如：
Google的搜索引擎分布于200多个站点、超过100万台服务器的支撑，而且设施数量正在迅猛增长。
（2）云计算在国内的发展
目前中国云计算的讨论多数集中在早期云计算的概念、技术和模式上。
早期的云计算是一种动态的、易扩展的、通过互联网提供虚拟化IT资源和应用的一种计算模式。
用户不需要了解云技术内部的细节，也不必具有云内部的专业知识，更不需要直接参与、投入、建设、维护和控制就能直接按需使用并按用量付费。
2008年，IBM在无锡建立了中国第一个云计算中心，在北京IBM中国创新中心建立了第二个云计算中心———IBM大中华区云计算中心。
2009年初，在南京建立国内首个“电子商务云计算中心”。
世纪互
联推出“CloudEx”产品线，包括完整的互联网主机服务“CloudExComputingService”、基于在线存储虚拟化的“CloudExStorageService”等云计算服务。
随着云计算的升温，国内的电信运营商也都积极投入到云计算的研究中，以期通过云计算技术促进网络结构的优化和整合，寻找到新的赢利机会和利润增长点，以实现向信息服务企业的转型。
中国移动推出了“大云”（BigCloud）云计算基础服务平台，中国电信推出了“e云”云计算平台，中国联通则是推出了“互联云”平台。
我国企业创造了“云安全”概念，通过网状的大量客户端对网络软件行为的异常监测，获取互联网中木马、恶意程序的最新信息，在服务端进行自动分析和处理，再把解决方案分发到客户端。
瑞星、趋势等企业都推出了云安全解决方案。
随着云计算的发展，互联网的功能越来越强大，用户可以通过云计算在互联网上处理庞大的数据和获取所需的信息。
从云计算的发展现状来看，未来云计算的发展会向构建大规模的能够与应用程序密切结合的底层基础设施的方向发展。
不断创建新的云计算应用程序，为用户提供更多更完善的互联网服务也可作为云计算的一个发展方向。
6云计算所面临的问题
1云计算与网络计算的差别问题
在提出云计算概念之前，网格计算已有10多年的研究历史。
并且受到广泛关注。
云计算与网络计算的差别为网格计算是“多为一”，由多台计算机构成网格，服务于一个特定的大型计算；
云计算是“一为多”，依托网络，在互联网上由一个个集约化、专业化的云计算平台形成的规模化的服务。
“资源共享”和“虚拟计算”是两者最大的相似点，就是都强调通过某种虚拟化方法共享互联网上的资源然后提供给用户，使资源利用率更加合理化。
他们之间的差别可以细化为下面5个方面：
（1）云计算与网络计算分别是以集群计算和并行计算为主的。
（2）云计算认同异构。
而网格计算则在更高层屏蔽异构。
（3）云计算的服务是面向完成持久性和多样化的任务，而网格计算通常是用来完成一次性特定任务，而且该任务是预先设定的。
（4）云计算运营采用的是商业式，网格计算运营采用的是协作式，依赖于组织与组织之间，提供了带宽保证和性能保障，但商业模式不明显。
（5）云计算大多是为大众用户的需求服务。
大众参与计算和交互，互相沟通交流，需要具备像语义处理、不确定性处理这样的能力f网格计算是面向科学计算任务的，按照规定进行输入和输出。
存在着确定的交互，人一般是不主动参与的。
可以看出，云计算和网格计算是分别适应于不同应用场景的，两者的应用目标虽不同．但在不同的方向上，也就是科学计算领域和为大众用户服务上发挥着各自的潜能。
2云计算中心的计算机性能问题
云计算中心是以集群计算为主，通过互操作大量节点形成面向用户的虚拟服务器。
目前虽有很多机构都购置了高性能计算机、且搭建起高性能计算中心。
但是，高性能计算机能否在云计算中心应用呢?
云计算中心的服务一般都要面向大众用户的多样化应用．像大规模搜索、网络商务和网络存储等，应为各种不同种类的应用更多地具备提供高质量服务环境的能力，并能在用户需求和业务创新中有效地适应。
相比于超级计算中心。
云计算从传统面向任务的单一计算模式转向了现代面向服务的规模化、专业化的计算模式。
可以看出．在高性能计算中心的计算机．虽然适合对要求高并发计算的科学问题的解决。
但不一定适合云
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