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云计算未来IT技术应用的趋势

2019-11-19 01:06:40

Bob是一名令人羡慕的公务员。一天,他到单位上班;到了单位,他打算管理一下自己最近的任务,于是他通过Google Calendar来管理自己最近的日程安排;整理完日程,Bob可以通过Gmail收发邮件,通过GoodeTalk来与同事朋友进行联系;如果他这时打算开始工作,可以通过Google Docs来编写在线文档,在这个过程中,如果他需要查阅相关论文,可以通过Google Scholar进行搜索,他可以也可以使用Google Translate翻译一些英文,他甚至可以使用Google Chans来绘制一些图表;如果Bob工作累了,他可以通过Google Blogger来分享日志,通过Google的YouTube来分享视频,通过Google的Picasa来编辑分享图片...

或许有一天,当我们已经十分习惯使用Google所提供的每一项服务时,蓦然发现我们的生活已经处在云计算的时代。

1 什么是云计算

在最早涉及网络的计算机课程的多数教材中,只要涉及Internet这个关键词的时候,一定是用一朵云来表示。这朵云表现的不仅仅是在互联网的那一端有着庞大的计算能力,而这朵云背后还隐含了更深一层的含义,它无疑表达了互联网后端复杂的计算结构和庞大的联结体系。

在21世纪初期,正当互联网泡沫破碎之际,web2.0的兴起,让网络迎来了一个新的发展高峰期。在web2.0的时代,nickr、Myspace、YouTube等网站的访问量,已经远远超过传统门户网站。用户数量多以及用户参与程度高,是这些网站的特点。因此,如何有效地为如此巨大的用户群体服务,让他们参与时能够享受方便、快捷的服务,成为这些网站不得不解决的一个问题。正是因为一方对计算能力的需求,而另一方能够提供这样的计算能力,于是云计算就应运而生。

事实上,云计算不能算是一个全新的概念,但是,它却将是一项颠覆性的技术:云计算是一个虚拟的计算资源池,它通过互联网提供给用户使用资源池内的计算资源;完整的云计算是一整个动态的计算体系,提供托管的应用程序环境,能够动态部署、动态分配/重分配计算资源、实时监控资源使用情况。云计算通常具有一个分布式的基础设施,并能够对这个分布式系统进行实时监控,以达到高效使用的目的。

现在的云计算可以理解为界面更友好,操作更为便利的网格计算,以前网格计算的架构是一对多,到现在的云计算的多对多模式。对于用户来说,云计算时代到来后,可以理解为把他们的电脑机箱拉倒无限远的地方,用户只须要盯住自己的终端就行,不论这个终端是基于移动设备、液晶显示器、PDA或其他的什么产品。对于企业来说,采用云计算服务节约的底层技术架构和设备的管理耗费,也不再需要像现在这样担心因业务模式或者成本变化时,进行数据和应用程序迁移时所要付出的巨大代价。

2 GoogIe的云计算案例

Google需要处理的海量数据和复杂计算,都可以通过架构在Linux集群之上的云计算平台得以实现。Google的三大核心技术构成了实现云计算服务的基础:GFS(Goode文件系统)、MapReduce(分布式计算系统)、Bigrable(分布式存储系统)。

GFS位于这三项技术的最底层,负责许多服务器、机器数据存储工作。它将一个大体积数据(通常在百兆甚至千兆级别)分隔成数据大小的数据块,放到两到三个服务器上。这样做的目的是当一个服务器发生故障时,可以将数据迅速从另外一个服务器上恢复过来。在一定程度上,在存储层面,机器故障的处理由Google文件系统来完成。

GFS是一个可扩展、结构化、具备日志的分布式文件系统,支持大型、分布式大数据量的读写操作。在文件系统之中,针对上述特定的数据特点进行了性能优化,并且GFS在设计上有很强的鲁棒性,在数据容错性方面表现优良。

建立在庞大数据中心之上的GFS集群通常由一个控制中心(Master)、多个数据服务器(Chunkserver)以及客户机(Client)组成,GFS上的所有应用都运行在普通的Linux系统的用户态进程之中。

第二个部分就是MapReduce,它是Google开发的c++编程工具,用于大于1TB数据的大规模数据集并行运算。这项技术的意义在于,实现跨越大量数据节点将任务进行分割,使得某项任务可被同时分拆在多台机器上执行。例如把一项搜索任务拆分成一两百个小的子任务,经并行处理后,将运行结果在后台合并,最后把最终结果返回到客户端。

MapReduce的出现将开发者所关注的业务逻辑与分布式计算涉及到的复杂细节划分开来,让并行应用开发通过MapReduce提供了编程模型屏蔽底层实现细节,以服务于Google内部绝大多数数据处理业务。并行应用在执行过程中,输入数据的划分、节点业务执行条度、容错处理以及节点间信息交换等细节都将由MapReduce提供的编程模型实现,极大简化程序员开发大规模数据处理计算的过程,让并不具备并行和分布式系统开发经验的程序员免除底层细节的羁绊,专注于业务逻辑实现。

通过MapReduce所提供的编程模型,可以将许多真实世界的计算任务抽象后使用分治规约的方法实现。一个基于MapReduce的简单并行处理程序可能仅仅需要几十行代码就可以完成复杂的分布式计算工作。

第三个部分BigTable,作为Google一种对于半结构化数据进行分布存储与反问的接口或服务,它是建立在GFS和MapReduce之上的结构化分布式存储系统,可以帮助Google最大限度利用已有的数据存储能力和计算能力,在提供服务时降低成本。

BigTable是建立在GFS和MapReduce之上的结构化分布式存储系统,可以帮助Google最大限度利用已有的数据存储能力和计算能力,在提供服务时降低运行成本。

在结构上看,BigTable是一个有序、稀疏、多维度的映射表,在设计上具备很好的伸缩性以及高可用性等特点。BigTable与数据库在结构上有一定的相似性,但BigTable并不是一种关系型数据库,也不支持表链接以及SQL查询操作。

在功能上,BigTable允许Client动态控制数据的存储格式、表现形式以及存储位置,满足应用程序对于数据读写的特定要求。

BigTable系统中所包含的三种类型的服务器Master、Tablet以及Lock在组织方式上与GFS架构类似,但Bigrable架构在GFS系统之上,使用GFS的数据存储和日志来组织数据存储。

BigTable提供的API可以让开发者对Table中的数据进行CRUD操作,并且API提供了按行、按列等多种BigTable的数据遍历方式。

除Google之外,目前已有越来越多的提供商,如Amazon、Mosso、FlexiScale、GogGrid、IBM、Coghead、Saleforce正在为我们提供面向各种需求的云计算应用平台。随着云计算涉及领域的不断拓展,这个以互联网为中心的应用模式,必将会远远超出计算、存储服务等现有的应用领域,向更新颖的业务领域延伸。

3 结语

互联网的精神实质是自由、平等和分享。作为一种最能体现互联网精神的计算模型,云计算必将在不远的将来展示出强大的生命力,并将从多个方面改变我们的工作和生活:就云计算本身而言,它将很有可能彻底改变用户使用电脑的习惯,使用户从以桌面为核心使用各项应用转移到以web为核心进行各种活动。而计算机也有可能退化成一个简单的终端,不用再像现在一样需要安装各种软件,同时为这些软件的配置和升级费心费神。未来的计算机可能仅仅用作网络连接以及使用云计算之上的各项服务。从短期来看,云计算所带来的各项变化对个人的影响还比较小,也许和从前的许多技术一样,云计算将首先给企业(尤其是中小企业)带来最为直接的变化:他们能够快速搭建自己想要的各种应用,而不用再为服务器资源而烦恼。而云计算最终能否普及至个人,还需看未来一段时间的发展。

当然,云计算在未来的发展也面临着各种挑战,其中安全和隐私将成为首要问题。使用云计算来完成你自己的计算,意味着你把对你的计算机的控制器割让给了运作服务器的人,用户该如何信赖提供云存储以及云服务的公司,如何确保公司不泄露用户的隐私等问题的发生。这是云计算真正普及时必须解决的问题。而且,云计算绝不仅仅是一个计算的问题,它需要融合许许多多的技术与成果。

综观IT技术发展的历史,我们不难发现这样的规律:一个新的革命性的IT概念都会经历首先有技术先驱的研究、实践、技术范围内的应用,然后再到其商业价值被发现,通过技术价值和商业上结合的应用出现,再经由大厂商(例如微软、IBM、Google)打包成具有业务价值的产品,经推广逐渐走向市场,最终被普通用户接受的过程。云计算带来的影响是个逐步的过程,桌面程序在很长一段时间内也不可能消失,重要的软件仍然会安装在用户的客户端。但是在未来,传统的桌面软件都会有网络版本;两三年内大厂商们还会推出新的杀手级云计算应用出来,也会提出更完善的解决方案和模式。随着带宽和web软件用户体验的提高,人们会逐渐接受这种方式。

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