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发表于 2010-4-18 11:43:48
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互联网上的云计算服务特征和自然界的云、水循环具有一定的相似性,因此,云是一个相当贴切的比喻。通常云计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
* 实现动态的、可伸缩的扩展
* 按需求提供资源、按使用量付费
* 通过互联网提供、面向海量信息处理
* 用户可以方便地参与
* 形态灵活,聚散自如
云计算常与格网计算(分布式计算的一种,由一群松散耦合的计算机集组成的一个超级虚拟计算机,常用来执行大型任务)、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)相混淆。
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、体系机构、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。
它从硬件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服务器主机,将Application放置主机上,使用MS所提供数据库,这样一来,硬件城本大幅降低,将Application放置云上,且随时随地于任何终端设备上链接互联网,就能访问数据(因为基于公开的标准协议). (2)云科技,在2009年开始至今,对于任何企业都吹起一股风潮,除了数据访问方便,营运成本大幅降低(例如,办公室软件,操作系统,硬件设备),都能通过云技术的提供,免费使用.现今很多企业在创业时,都采用云技术,来降低成本,以提高企业竞争能力.
丛集计算:比起云计算,丛集计算着重在高效能,串连各别CPU的计算能力,而非着重在提供服务。 虽然云计算的底层有部分是由丛集计算所构成,像是负载平衡或备援技术。丛集计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。因此利用商用硬件(Commodity Hardware)的组装计算机,渐渐成为另一新主流。众多原本应用在丛集计算机上的库或操作系统,也逐渐地移植在商用计算机上运行。其中Unix操作系统,就是从大型工作站,演进到现在一般用户皆可使用的最好示例。除了建置成本的问题外,另一个丛集计算的缺点,在于需要完全同规格的硬件。不同的硬件、环境上,丛集计算很难组合运作,在软件上也有同样困扰,为了效能,可能针对操作系统的版本,使用的库去限制,让不同的站点(Site)间必须重新设计开发许多的转换程序才能集成。此外,跨网络区域的连接与使用皆会遇到网络安全性的问题。为了解决以上问题,派生了另一技术,称做格网技术。
网格计算: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。 在格网计算的始祖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。然而格网计算,常会被拿来与丛集计算比较。在讨论格网计算中常常会提到虚拟组织(VO, Virtual Organization),与W3C的技术规格。格网计算就是利用现有的丛集计算以及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间件(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,由中央的中间件进行收集,再由更上层的软件去应用。这样的观念也逐渐扩充到其他领域,包括数据格网(Data Grid)。中间所有的协议,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间件,可用来管理上万台甚至数十万台计算机,并且将其纳入计算或存储资源中。
云计算与网格计算的最大差异在于计算量,云计算大都以单一主机服务用户,主要较偏向少量而多次的计算,少次而大量的计算易使资源用尽,致使其他服务停摆或拒绝服务;网格计算是以多主机来做计算支持,在少次而大量的计算时较为有效率,在此情况下,网格计算域内的计算机资源可互相支持,不会有资源用尽的疑虑。 |
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