云计算技术原理和应用发展

摘要：介绍了云计算思想的产生，云计算的概念，云计算的典型应用，总结了云计算的关键技术和几种典型的云计算平台。通过本文可以了解云计算技术原理和未来的发展趋势。

关键词：云计算；

GFS；BigTable；虚拟化

2006

年谷歌推出了“Google 101计划”，并正式提出“云”的概念和理论。随后亚马逊、微软、惠普、雅虎、英特尔、IBM等公司都宣布了自己的“云计划”，云安全、云存储、内部云、外部云、公共云、私有云……一堆让人眼花缭乱的概念在不断冲击人们的神经。那么到底什么是云计算呢？本文将对云计算的产生、概念、原理、应用和前景做一个归纳总结。

一、云计算思想的产生

传统模式下，企业建立一套

IT系统不仅仅需要购买硬件等基础设施，还有买软件的许可证，需要专门的人员维护。当企业的规模扩大时还要继续升级各种软硬件设施以满足需要。对于企业来说，计算机等硬件和软件本身并非他们真正需要的，它们仅仅是完成工作、提供效率的工具而已。对个人来说，我们想正常使用电脑需要安装许多软件，而许多软件是收费的，对不经常使用该软件的用户来说购买是非常不划算的。可不可以有这样的服务，能够提供我们需要的所有软件供我们租用？这样我们只需要在用时付少量“租金”即可“租用”到这些软件服务，为我们节省许多购买软硬件的资金。

我们每天都要用电，但我们不是每家自备发电机，它由电厂集中提供；我们每天都要用自来水，但我们不是每家都有井，它由自来水厂集中提供。这种模式极大得节约了资源，方便了我们的生活。面对计算机给我们带来的困扰，我们可不可以像使用水和电一样使用计算机资源？这些想法最终导致了云计算的产生。

云计算的最终目标是将计算、服务和应用作为一种公共设施提供给公众，使人们能够像使用水、电、煤气和电话那样使用计算机资源。

云计算模式即为电厂集中供电模式。在云计算模式下，用户的计算机会变的十分简单，或许不大的内存、不需要硬盘和各种应用软件，就可以满足我们的需求，因为用户的计算机除了通过浏览器给“云”发送指令和接受数据外基本上什么都不用做便可以使用云服务提供商的计算资源、存储空间和各种应用软件。这就像连接“显示器” 和“主机”的电线无限长，从而可以把显示器放在使用者的面前，而主机放在远到甚至计算机使用者本人也不知道的地方。云计算把连接“显示器”和“主机”的电线变成了网络，把“主机”变成云服务提供商的服务器集群。

在云计算环境下，用户的使用观念也会发生彻底的变化：从“购买产品”到“购买服务”转变，因为他们直接面对的将不再是复杂的硬件和软件，而是最终的服务。用户不需要拥有看得见、摸得着的硬件设施，也不需要为机房支付设备供电、空调制冷、专人维护等等费用，并且不需要等待漫长的供货周期、项目实施等冗长的时间，只需要把钱汇给云计算服务提供商，我们将会马上得到需要的服务。

二、云计算的概念

云计算（

Cloud Computing）是由分布式计算（Distributed Computing）、并行处理（Parallel Computing）、网格计算（Grid Computing）发展来的，是一种新兴的商业计算模型。目前，对于云计算的认识在不断的发展变化，云计算没仍没有普遍一致的定义。

中国网格计算、云计算专家刘鹏给出如下定义

：“云计算将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务”。

狭义的云计算指的是厂商通过分布式计算和虚拟化技术搭建数据中心或超级计算机，以免费或按需租用方式向技术开发者或者企业客户提供数据存储、分析以及科学计算等服务，比如亚马逊数据仓库出租生意。

广义的云计算指厂商通过建立网络服务器集群，向各种不同类型客户提供在线软件服务、硬件租借、数据存储、计算分析等不同类型的服务。广义的云计算包括了更多的厂商和服务类型，例如国内用友、金蝶等管理软件厂商推出的在线财务软件，谷歌发布的

Google应用程序套装等。

通俗的理解是，云计算的“云“就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、

CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），本地计算机只需要通过互联网发送一个需求信息，远端就会有成千上万的计算机为你提供需要的资源并将结果返回到本地计算机，这样，本地计算机几乎不需要做什么，所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。

三、云计算的主要服务形式和典型应用

云计算还处于萌芽阶段，有庞杂的各类厂商在开发不同的云计算服务。云计算的表现形式多种多样，简单的云计算在人们日常网络应用中随处可见，比如腾讯

QQ空间提供的在线制作Flash图片，Google的搜索服务，Google Doc, Google Apps等。目前，云计算的主要服务形式有：SaaS(Software as a Service)， PaaS(Platform as a Service)， IaaS(Infrastructure as a Service)。

(1)

软件即服务(SaaS)

SaaS

服务提供商将应用软件统一部署在自己的服务器上，用户根据需求通过互联网向厂商订购应用软件服务，服务提供商根据客户所定软件的数量、时间的长短等因素收费，并且通过浏览器向客户提供软件的模式。这种服务模式的优势是，由服务提供商维护和管理软件、提供软件运行的硬件设施，用户只需拥有能够接入互联网的终端，即可随时随地使用软件。这种模式下，客户不再像传统模式那样花费大量资金在硬件、软件、维护人员，只需要支出一定的租赁服务费用，通过互联网就可以享受到相应的硬件、软件和维护服务，这是网络应用最具效益的营运模式。对于小型企业来说，SaaS是采用先进技术的最好途径。

以企业管理软件来说，

SaaS模式的云计算ERP可以让客户根据并发用户数量、所用功能多少、数据存储容量、使用时间长短等因素不同组合按需支付服务费用，既不用支付软件许可费用，也不需要支付采购服务器等硬件设备费用，也不需要支付购买操作系统、数据库等平台软件费用，也不用承担软件项目定制、开发、实施费用，也不需要承担IT维护部门开支费用，实际上云计算ERP正是继承了开源ERP免许可费用只收服务费用的最重要特征，是突出了服务的ERP产品。

目前，

是提供这类服务最有名的公司，Google Doc, Google Apps和Zoho Office也属于这类服务。

(2)

平台即服务(PaaS)

把开发环境作为一种服务来提供。这是一种分布式平台服务，厂商提供开发环境、服务器平台、硬件资源等服务给客户，用户在其平台基础上定制开发自己的应用程序并通过其服务器和互联网传递给其他客户。

PaaS能够给企业或个人提供研发的中间件平台，提供应用程序开发、数据库、应用服务器、试验、托管及应用服务。

Google App Engine, Salesforce

的 平台， 的800APP是PaaS的代表产品。以Google App Engine为例，它是一个由python应用服务器群、BigTable数据库及GFS组成的平台，为开发者提供一体化主机服务器及可自动升级的在线应用服务。用户编写应用程序并在Google的基础架构上运行就可以为互联网用户提供服务，Google提供应用运行及维护所需要的平台资源。

(3)

基础设施服务(IaaS)

IaaS

即把厂商的由多台服务器组成的“云端”基础设施，作为计量服务提供给客户。它将内存、I/O设备、存储和计算能力整合成一个虚拟的资源池为整个业界提供所需要的存储资源和虚拟化服务器等服务。这是一种托管型硬件方式，用户付费使用厂商的硬件设施。例如Amazon Web服务（AWS）， IBM的BlueCloud等均是将基础设施作为服务出租。

IaaS

的优点是用户只需低成本硬件，按需租用相应计算能力和存储能力，大大降低了用户在硬件上的开销。

目前，以

Google

云应用最具代表性，例如

GoogleDocs

、

GoogleApps

、

Googlesites

，云计算应用平台

GoogleApp Engine

。

GoogleDocs

是最早推出的云计算应用，是软件即服务思想的典型应用。它是类似于微软的

Office

的在线办公软件。它可以处理和搜索文档、表格、幻灯片，并可以通过网络和他人分享并设置共享权限。

Google

文件是基于网络的文字处理和电子表格程序，可提高协作效率，多名用户可同时在线更改文件，并可以实时看到其他成员所作的编辑。用户只需一台接入互联网的计算机和可以使用

Google

文件的标准浏览器即可在线创建和管理、实时协作、权限管理、共享、搜索能力、修订历史记录功能，以及随时随地访问的特性，大大提高了文件操作的共享和协同能力。

GoogleAPPs

是

Google

企业应用套件，使用户能够处理日渐庞大的信息量，随时随地保持联系，并可与其他同事、客户和合作伙伴进行沟通、共享和协作。它集成了

Cmail

、

GoogleTalk

、

Google

日历、

GoogleDocs

、以及最新推出的云应用

GoogleSites

、

API

扩展以及一些管理功能，包含了通信、协作与发布、管理服务三方面的应用，并且拥有着云计算的特性，能够更好的实现随时随地协同共享。另外，它还具有低成本的优势和托管的便捷，用户无需自己维护和管理搭建的协同共享平台。

Googlesites

是

Google

最新发布的云计算应用，作为

GoogleApps

的一个组件出现。它是一个侧重于团队协作的网站编辑工具，可利用它创建一个各种类型的团队网站，通过

Googlesites

可将所有类型的文件包括文档、视频、相片、日历及附件等与好友、团队或整个网络分享。

Google AppEngine

是

Google

在

2008

年

4

月发布的一个平台，使用户可以在

Google

的基础架构上开发和部署运行自己的应用程序。目前，

Google AppEngine

支持

Python

语言和

Java

语言，每个

Google AppEngine

应用程序可以使用达到

500MB

的持久存储空间及可支持每月

500

万综合浏览量的带宽和

CPU

。并且，

Google AppEngine

应用程序易于构建和维护，并可根据用户的访问量和数据存储需要的增长轻松扩展。同时，用户的应用可以和

Google

的应用程序集成，

Google AppEngine

还推出了软件开发套件

(SDK)

，包括可以在用户本地计算机上模拟所有

Google AppEngine

服务的网络服务器应用程序。

四、云计算的核心技术

云计算系统运用了许多技术，其中以编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术、

云计算平台管理技术

最为关键。

(1)

编程模型

MapReduce

是

Google

开发的

java

、

Python

、

C++

编程模型，它是一种简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型，用于大规模数据集（大于

1TB

）的并行运算。严格的编程模型使云计算环境下的编程十分简单。

MapReduce

模式的思想是将要执行的问题分解成

Map(

映射

)

和

Reduce(

化简

)

的方式，先通过

Map

程序将数据切割成不相关的区块，分配（调度）给大量计算机处理，达到分布式运算的效果，再通过

Reduce

程序将结果汇整输出。

(2)

海量数据分布存储技术

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（

Google File System

），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。

一个

GFS

集群由一个主服务器（

master

）和大量的块服务器

(chunkserver)

构成，并被许多客户（

Client

）访问。主服务器存储文件系统所以的元数据，包括名字空间、访问控制信息、从文件到块的映射以及块的当前位置。它也控制系统范围的活动，如块租约（

lease

）管理，孤儿块的垃圾收集，块服务器间的块迁移。主服务器定期通过

HeartBeat

消息与每一个块服务器通信，给块服务器传递指令并收集它的状态。

GFS

中的文件被切分为

64MB

的块并以冗余存储，每份数据在系统中保存

3

个以上备份。

客户与主服务器的交换只限于对元数据的操作，所有数据方面的通信都直接和块服务器联系，这大大提高了系统的效率，防止主服务器负载过重。

(3)

海量数据管理技术

云计算需要对分布的、海量的数

据进行处理、分析，因此，数据管理技术必需能够高效的管理大量的数据。云计算系统中的数据管理技术主要是

Google的BT(BigTable)数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。

BT

是建立在GFS, Scheduler, Lock Service和MapReduce之上的一个大型的分布式数据库，与传统的关系数据库不同，它把所有数据都作为对象来处理，形成一个巨大的表格，用来

分布存储大规模结构化数据

。

Google

的很多项目使用

BT

来存储数据，包括网页查询，

Google earth

和

Google

金融。这些应用程序对

BT

的要求各不相同：数据大小（从

URL

到网页到卫星图象）不同，反应速度不同（从后端的大批处理到实时数据服务）。对于不同的要求，

BT

都成功的提供了灵活高效的服务。

（

4

）虚拟化技术

通过虚拟化技术可实现软件应用与底层硬件相隔离，它包括将单个资源划分成多个虚拟资源的裂分模式，也包括将多个资源整合成一个虚拟资源的聚合模式。虚拟化技术根据对象可分成存储虚拟化、计算虚拟化、网络虚拟化等，计算虚拟化又分为系统级虚拟化、应用级虚拟化和桌面虚拟化。

（

5

）云计算平台管理技术

云计算资源规模庞大，服务器数量众多并分布在不同的地点，同时运行着数百种应用，如何有效的管理这些服务器，保证整个系统提供不间断的服务是巨大的挑战。

云计算系统的平台管理技术能够使大量的服务器协同工作，方便的进行业务部署和开通，快速发现和恢复系统故障，通过自动化、智能化的手段实现大规模系统的可靠运营。

五、典型云计算平台介绍

由于云计算技术范围很广，目前各大

IT企业提供的云计算服务主要根据自身的特点和优势实现的。下面以Google、IBM、Amazon为例说明：

（

1

）

Google

的云计算平台

Google

的硬件条件优势，大型的数据中心、搜索引擎的支柱应用，促进

Google

云计算迅速发展。

Google

的云计算主要由

MapReduce

、

Google

文件系统

(GFS)

、

BigTable

组成。它们是

Google

内部云计算基础平台的

3

个主要部分。

Google

还构建其他云计算组件，包括一个领域描述语言以及分布式锁服务机制等。

Sawzall

是一种建立在

MapReduce

基础上的领域语言，专门用于大规模的信息处理。

Ch y

是一个高可用、分布式数据锁服务，当有机器失效时，

Ch y

使用

Paxos

算法来保证备份。

（

2

）

IBM“

蓝云

”

计算平台

“蓝云”解决方案是由

IBM

云计算中心开发的企业级云计算解决方案。该解决方案可以对企业现有的基础架构进行整合，通过虚拟化技术和自动化技术，构建企业自己拥有的云计算中心，实现企业硬件资源和软件资源的统一管理、统一分配、统一部署、统一监控和统一备份，打破应用对资源的独占，从而帮助企业实现云计算理念。

IBM

的

“

蓝云

”

计算平台是一套软、硬件平台，将

Internet

上使用的技术扩展到企业平台上，使得数据中心使用类似于互联网的计算环境。“蓝云”大量使用了

IBM

先进的大规模计算技术，结合了

IBM

自身的软、硬件系统以及服务技术，支持开放标准与开放源代码软件。

“

蓝云

”

基于

IBM Almaden

研究中心的云基础架构，采用了

Xen

和

PowerVM

虚拟化软件，

Linux

操作系统映像以及

Hadoop

软件

(Google File System

以及

MapReduce

的开源实现

)

。

IBM

已经正式推出了基于

x86

芯片服务器系统的

“

蓝云

”

产品。下图为

IBM

“蓝云”的架构：

由图可知，“蓝云”计算平台由一个数据中心、

IBM Tivoli

部署管理软件

(Tivoli provisioning manager)

、

IBM Tivoli

监控软件

(IBM Tivoli monitoring)

、

IBM WebSphere

应用服务器、

IBM DB2

数据库以及一些开源信息处理软件和开源虚拟化软件共同组成。“蓝云”的硬件平台环境与一般的

x86

服务器集群类似，使用刀片的方式增加了计算密度。“蓝云”软件平台的特点主要体现在虚拟机以及对于大规模数据处理软件

Apache Hadoop

的使用上。

“蓝云”平台的一个重要特点是虚拟化技术的使用。虚拟化的方式在“蓝云”中有两个级别，一个是在硬件级别上实现虚拟化，另一个是通过开源软件实现虚拟化。硬件级别的虚拟化可以使用

IBM p

系列的服务器，获得硬件的逻辑分区

LPAR(logic partition)

。逻辑分区的

CPU

资源能够通过

IBM Enterprise

Workload Manager

来管理。通过这样的方式加上在实际使用过程中的资源分配策略，能够使相应的资源合理地分配到各个逻辑分区。

p

系列系统的逻辑分区最小粒度是

1/10

颗

CPU

。

Xen

则是软件级别上的虚拟化，能够在

Linux

基础上运行另外一个操作系统。

虚拟机是一类特殊的软件，能够完全模拟硬件的执行，运行不经修改的完整的操作系统，保留了一整套运行环境语义。通过虚拟机的方式，在云计算平台上获得如下一些优点

：

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节点上，

而无须停止运行在虚拟机平台上的应用程序，进程迁移方法更加灵活；

2)

降低集群电能消耗，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，迁移了整体的虚拟运行环境，能够获得与应用无关的负载平衡性能；

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上，而虚拟机本身就包括了相应的操作系统以及相应的应用软件，直接将大量的虚拟机映像复制到对应的物理节点即可。

“蓝云”计算平台中的存储体系结构：“蓝云”计算平台中的存储体系结构对于云计算来说也是非常重要的，无论是操作系统、服务程序还是用户的应用程序的数据都保存在存储体系中。

“

蓝云

”

存储体系结构包含类似于

Google File System

的集群文件系统以及基于块设备方式的存储区域网络

SAN

。

在设计云计算平台的存储体系结构时，可以通过组合多个磁盘获得很大的磁盘容量。相对于磁盘的容量，在云计算平台的存储中，磁盘数据的读写速度是一个更重要的问题，因此需要对多个磁盘进行同时读写。这种方式要求将数据分配到多个节点的多个磁盘当中。为达到这一目的，存储技术有两个选择，一个是使用类似于

Google File System

的集群文件系统，另一个是基于块设备的存储区域网络

SAN

系统。

在蓝云计算平台上，

SAN

系统与分布式文件系统

(

例如

Google File System)

并不是相互对立的系统，

SAN

提供的是块设备接口，需要在此基础上构建文件系统，才能被上层应用程序所使用。而

Google File System

正好是一个分布式的文件系统，能够建立在

SAN

之上。两者都能提供可靠性、可扩展性，至于如何使用还需要由建立在云计算平台上的应用程序来决定，这也体现了计算平台与上层应用相互协作的关系。

（

3）Amazon的弹性计算云

Amazon

是互联网上最大的在线零售商，为了应付交易高峰，不得不购买了大量的服务器。而在大多数时间，大部分服务器闲置，造成了很大的浪费，为了合理利用空闲服务器，Amazon建立了自己的云计算平台弹性计算云EC2（elastic compute cloud），并且是第一家将基础设施作为服务出售的公司。

Amazon

将自己的弹性计算云建立在公司内部的大规模集群计算的平台上，而用户可以通过弹性计算云的网络界面去操作在云计算平台上运行的各个实例

(instance)

。用户使用实例的付费方式由用户的使用状况决定，即用户只需为自己所使用的计算平台实例付费，运行结束后计费也随之结束。这里所说的实例即是由用户控制的完整的虚拟机运行实例。通过这种方式，用户不必自己去建立云计算平台，节省了设备与维护费用。

上图为

EC2

系统的使用模式。从图中可以看出，弹性计算云用户使用客户端通过

SOAP over HTTPS

协议与

Amazon

弹性计算云内部的实例进行交互。这样，弹性计算云平台为用户或者开发人员提供了一个虚拟的集群环境，在用户具有充分灵活性的同时，也减轻了云计算平台拥有者

(Amazon

公司

)

的管理负担。弹性计算云中的每一个实例代表一个运行中的虚拟机。用户对自己的虚拟机具有完整的访问权限，包括针对此虚拟机操作系统的管理员权限。虚拟机的收费也是根据虚拟机的能力进行费用计算的，实际上，用户租用的是虚拟的计算能力。

总而言之，

Amazon

通过提供弹性计算云，满足了小规模软件开发人员对集群系统的需求，减小了维护负担。其收费方式相对简单明了：用户使用多少资源，只需为这一部分资源付费即可。

为了弹性计算云的进一步发展，

Amazon

规划了如何在云计算平台基础上帮助用户开发网络化的应用程序。除了网络零售业务以外，云计算也是

Amazon

公司的核心价值所在。

Amazon

将来会在弹性计算云的平台基础上添加更多的网络服务组件模块，为用户构建云计算应用提供方便。

六、云计算技术发展面临的主要问题

尽管云计算模式具有许多优点，但是也存在的一些问题，如数据隐私问题、安全问题、软件许可证问题、网络传输问题等。

?

数据隐私问题：如何保证存放在云服务提供商的数据隐私，不被非法利用，不仅需要技术的改进，也需要法律的进一步完善。

?

数据安全性：有些数据是企业的商业机密，数据的安全性关系到企业的生存和发展。云计算数据的安全性问题解决不了会影响云计算在企业中的应用。

?

用户使用习惯：如何改变用户的使用习惯，使用户适应网络化的软硬件应用是长期而艰巨的挑战。

?

网络传输问题：云计算服务依赖网络，目前网速低且不稳定，使云应用的性能不高。云计算的普及依赖网络技术的发展。

参考文献：

[1]

王鹏

.

走近云计算

[M].

北京：人民邮电出版社，

2009.

[2]

陈康，郑纬民

.

云计算：系统实例与研究现状

[J].

软件学报，

2009

，

20

：

1337-1348.

[3]

Fay Chang, Jeffrey Dean, Sanjay Ghemawat, Wilson C. Hsieh,Deborah A. Wallach Mike Burrows, Tushar Chandra, Andrew Fikes, Robert E. Gruber.

Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data.

[  /papers/bigtable-osdi06.pdf.]papers/bigtable-osdi06.pdf.[/url]

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云计算技术原理和应用发展

摘要：介绍了云计算思想的产生，云计算的概念，云计算的典型应用，总结了云计算的关键技术和几种典型的云计算平台。通过本文可以了解云计算技术原理和未来的发展趋势。

关键词：云计算；

GFS；BigTable；虚拟化

2006

年谷歌推出了“Google 101计划”，并正式提出“云”的概念和理论。随后亚马逊、微软、惠普、雅虎、英特尔、IBM等公司都宣布了自己的“云计划”，云安全、云存储、内部云、外部云、公共云、私有云……一堆让人眼花缭乱的概念在不断冲击人们的神经。那么到底什么是云计算呢？本文将对云计算的产生、概念、原理、应用和前景做一个归纳总结。

一、云计算思想的产生

传统模式下，企业建立一套

IT系统不仅仅需要购买硬件等基础设施，还有买软件的许可证，需要专门的人员维护。当企业的规模扩大时还要继续升级各种软硬件设施以满足需要。对于企业来说，计算机等硬件和软件本身并非他们真正需要的，它们仅仅是完成工作、提供效率的工具而已。对个人来说，我们想正常使用电脑需要安装许多软件，而许多软件是收费的，对不经常使用该软件的用户来说购买是非常不划算的。可不可以有这样的服务，能够提供我们需要的所有软件供我们租用？这样我们只需要在用时付少量“租金”即可“租用”到这些软件服务，为我们节省许多购买软硬件的资金。

我们每天都要用电，但我们不是每家自备发电机，它由电厂集中提供；我们每天都要用自来水，但我们不是每家都有井，它由自来水厂集中提供。这种模式极大得节约了资源，方便了我们的生活。面对计算机给我们带来的困扰，我们可不可以像使用水和电一样使用计算机资源？这些想法最终导致了云计算的产生。

云计算的最终目标是将计算、服务和应用作为一种公共设施提供给公众，使人们能够像使用水、电、煤气和电话那样使用计算机资源。

云计算模式即为电厂集中供电模式。在云计算模式下，用户的计算机会变的十分简单，或许不大的内存、不需要硬盘和各种应用软件，就可以满足我们的需求，因为用户的计算机除了通过浏览器给“云”发送指令和接受数据外基本上什么都不用做便可以使用云服务提供商的计算资源、存储空间和各种应用软件。这就像连接“显示器” 和“主机”的电线无限长，从而可以把显示器放在使用者的面前，而主机放在远到甚至计算机使用者本人也不知道的地方。云计算把连接“显示器”和“主机”的电线变成了网络，把“主机”变成云服务提供商的服务器集群。

在云计算环境下，用户的使用观念也会发生彻底的变化：从“购买产品”到“购买服务”转变，因为他们直接面对的将不再是复杂的硬件和软件，而是最终的服务。用户不需要拥有看得见、摸得着的硬件设施，也不需要为机房支付设备供电、空调制冷、专人维护等等费用，并且不需要等待漫长的供货周期、项目实施等冗长的时间，只需要把钱汇给云计算服务提供商，我们将会马上得到需要的服务。

二、云计算的概念

云计算（

Cloud Computing）是由分布式计算（Distributed Computing）、并行处理（Parallel Computing）、网格计算（Grid Computing）发展来的，是一种新兴的商业计算模型。目前，对于云计算的认识在不断的发展变化，云计算没仍没有普遍一致的定义。

中国网格计算、云计算专家刘鹏给出如下定义

：“云计算将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务”。

狭义的云计算指的是厂商通过分布式计算和虚拟化技术搭建数据中心或超级计算机，以免费或按需租用方式向技术开发者或者企业客户提供数据存储、分析以及科学计算等服务，比如亚马逊数据仓库出租生意。

广义的云计算指厂商通过建立网络服务器集群，向各种不同类型客户提供在线软件服务、硬件租借、数据存储、计算分析等不同类型的服务。广义的云计算包括了更多的厂商和服务类型，例如国内用友、金蝶等管理软件厂商推出的在线财务软件，谷歌发布的

Google应用程序套装等。

通俗的理解是，云计算的“云“就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、

CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），本地计算机只需要通过互联网发送一个需求信息，远端就会有成千上万的计算机为你提供需要的资源并将结果返回到本地计算机，这样，本地计算机几乎不需要做什么，所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。

三、云计算的主要服务形式和典型应用

云计算还处于萌芽阶段，有庞杂的各类厂商在开发不同的云计算服务。云计算的表现形式多种多样，简单的云计算在人们日常网络应用中随处可见，比如腾讯

QQ空间提供的在线制作Flash图片，Google的搜索服务，Google Doc, Google Apps等。目前，云计算的主要服务形式有：SaaS(Software as a Service)， PaaS(Platform as a Service)， IaaS(Infrastructure as a Service)。

(1)

软件即服务(SaaS)

SaaS

服务提供商将应用软件统一部署在自己的服务器上，用户根据需求通过互联网向厂商订购应用软件服务，服务提供商根据客户所定软件的数量、时间的长短等因素收费，并且通过浏览器向客户提供软件的模式。这种服务模式的优势是，由服务提供商维护和管理软件、提供软件运行的硬件设施，用户只需拥有能够接入互联网的终端，即可随时随地使用软件。这种模式下，客户不再像传统模式那样花费大量资金在硬件、软件、维护人员，只需要支出一定的租赁服务费用，通过互联网就可以享受到相应的硬件、软件和维护服务，这是网络应用最具效益的营运模式。对于小型企业来说，SaaS是采用先进技术的最好途径。

以企业管理软件来说，

SaaS模式的云计算ERP可以让客户根据并发用户数量、所用功能多少、数据存储容量、使用时间长短等因素不同组合按需支付服务费用，既不用支付软件许可费用，也不需要支付采购服务器等硬件设备费用，也不需要支付购买操作系统、数据库等平台软件费用，也不用承担软件项目定制、开发、实施费用，也不需要承担IT维护部门开支费用，实际上云计算ERP正是继承了开源ERP免许可费用只收服务费用的最重要特征，是突出了服务的ERP产品。

目前，

是提供这类服务最有名的公司，Google Doc, Google Apps和Zoho Office也属于这类服务。

(2)

平台即服务(PaaS)

把开发环境作为一种服务来提供。这是一种分布式平台服务，厂商提供开发环境、服务器平台、硬件资源等服务给客户，用户在其平台基础上定制开发自己的应用程序并通过其服务器和互联网传递给其他客户。

PaaS能够给企业或个人提供研发的中间件平台，提供应用程序开发、数据库、应用服务器、试验、托管及应用服务。

Google App Engine, Salesforce

的 平台， 的800APP是PaaS的代表产品。以Google App Engine为例，它是一个由python应用服务器群、BigTable数据库及GFS组成的平台，为开发者提供一体化主机服务器及可自动升级的在线应用服务。用户编写应用程序并在Google的基础架构上运行就可以为互联网用户提供服务，Google提供应用运行及维护所需要的平台资源。

(3)

基础设施服务(IaaS)

IaaS

即把厂商的由多台服务器组成的“云端”基础设施，作为计量服务提供给客户。它将内存、I/O设备、存储和计算能力整合成一个虚拟的资源池为整个业界提供所需要的存储资源和虚拟化服务器等服务。这是一种托管型硬件方式，用户付费使用厂商的硬件设施。例如Amazon Web服务（AWS）， IBM的BlueCloud等均是将基础设施作为服务出租。

IaaS

的优点是用户只需低成本硬件，按需租用相应计算能力和存储能力，大大降低了用户在硬件上的开销。

目前，以

Google

云应用最具代表性，例如

GoogleDocs

、

GoogleApps

、

Googlesites

，云计算应用平台

GoogleApp Engine

。

GoogleDocs

是最早推出的云计算应用，是软件即服务思想的典型应用。它是类似于微软的

Office

的在线办公软件。它可以处理和搜索文档、表格、幻灯片，并可以通过网络和他人分享并设置共享权限。

Google

文件是基于网络的文字处理和电子表格程序，可提高协作效率，多名用户可同时在线更改文件，并可以实时看到其他成员所作的编辑。用户只需一台接入互联网的计算机和可以使用

Google

文件的标准浏览器即可在线创建和管理、实时协作、权限管理、共享、搜索能力、修订历史记录功能，以及随时随地访问的特性，大大提高了文件操作的共享和协同能力。

GoogleAPPs

是

Google

企业应用套件，使用户能够处理日渐庞大的信息量，随时随地保持联系，并可与其他同事、客户和合作伙伴进行沟通、共享和协作。它集成了

Cmail

、

GoogleTalk

、

Google

日历、

GoogleDocs

、以及最新推出的云应用

GoogleSites

、

API

扩展以及一些管理功能，包含了通信、协作与发布、管理服务三方面的应用，并且拥有着云计算的特性，能够更好的实现随时随地协同共享。另外，它还具有低成本的优势和托管的便捷，用户无需自己维护和管理搭建的协同共享平台。

Googlesites

是

Google

最新发布的云计算应用，作为

GoogleApps

的一个组件出现。它是一个侧重于团队协作的网站编辑工具，可利用它创建一个各种类型的团队网站，通过

Googlesites

可将所有类型的文件包括文档、视频、相片、日历及附件等与好友、团队或整个网络分享。

Google AppEngine

是

Google

在

2008

年

4

月发布的一个平台，使用户可以在

Google

的基础架构上开发和部署运行自己的应用程序。目前，

Google AppEngine

支持

Python

语言和

Java

语言，每个

Google AppEngine

应用程序可以使用达到

500MB

的持久存储空间及可支持每月

500

万综合浏览量的带宽和

CPU

。并且，

Google AppEngine

应用程序易于构建和维护，并可根据用户的访问量和数据存储需要的增长轻松扩展。同时，用户的应用可以和

Google

的应用程序集成，

Google AppEngine

还推出了软件开发套件

(SDK)

，包括可以在用户本地计算机上模拟所有

Google AppEngine

服务的网络服务器应用程序。

四、云计算的核心技术

云计算系统运用了许多技术，其中以编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术、

云计算平台管理技术

最为关键。

(1)

编程模型

MapReduce

是

Google

开发的

java

、

Python

、

C++

编程模型，它是一种简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型，用于大规模数据集（大于

1TB

）的并行运算。严格的编程模型使云计算环境下的编程十分简单。

MapReduce

模式的思想是将要执行的问题分解成

Map(

映射

)

和

Reduce(

化简

)

的方式，先通过

Map

程序将数据切割成不相关的区块，分配（调度）给大量计算机处理，达到分布式运算的效果，再通过

Reduce

程序将结果汇整输出。

(2)

海量数据分布存储技术

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（

Google File System

），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。

一个

GFS

集群由一个主服务器（

master

）和大量的块服务器

(chunkserver)

构成，并被许多客户（

Client

）访问。主服务器存储文件系统所以的元数据，包括名字空间、访问控制信息、从文件到块的映射以及块的当前位置。它也控制系统范围的活动，如块租约（

lease

）管理，孤儿块的垃圾收集，块服务器间的块迁移。主服务器定期通过

HeartBeat

消息与每一个块服务器通信，给块服务器传递指令并收集它的状态。

GFS

中的文件被切分为

64MB

的块并以冗余存储，每份数据在系统中保存

3

个以上备份。

客户与主服务器的交换只限于对元数据的操作，所有数据方面的通信都直接和块服务器联系，这大大提高了系统的效率，防止主服务器负载过重。

(3)

海量数据管理技术

云计算需要对分布的、海量的数

据进行处理、分析，因此，数据管理技术必需能够高效的管理大量的数据。云计算系统中的数据管理技术主要是

Google的BT(BigTable)数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。

BT

是建立在GFS, Scheduler, Lock Service和MapReduce之上的一个大型的分布式数据库，与传统的关系数据库不同，它把所有数据都作为对象来处理，形成一个巨大的表格，用来

分布存储大规模结构化数据

。

Google

的很多项目使用

BT

来存储数据，包括网页查询，

Google earth

和

Google

金融。这些应用程序对

BT

的要求各不相同：数据大小（从

URL

到网页到卫星图象）不同，反应速度不同（从后端的大批处理到实时数据服务）。对于不同的要求，

BT

都成功的提供了灵活高效的服务。

（

4

）虚拟化技术

通过虚拟化技术可实现软件应用与底层硬件相隔离，它包括将单个资源划分成多个虚拟资源的裂分模式，也包括将多个资源整合成一个虚拟资源的聚合模式。虚拟化技术根据对象可分成存储虚拟化、计算虚拟化、网络虚拟化等，计算虚拟化又分为系统级虚拟化、应用级虚拟化和桌面虚拟化。

（

5

）云计算平台管理技术

云计算资源规模庞大，服务器数量众多并分布在不同的地点，同时运行着数百种应用，如何有效的管理这些服务器，保证整个系统提供不间断的服务是巨大的挑战。

云计算系统的平台管理技术能够使大量的服务器协同工作，方便的进行业务部署和开通，快速发现和恢复系统故障，通过自动化、智能化的手段实现大规模系统的可靠运营。

五、典型云计算平台介绍

由于云计算技术范围很广，目前各大

IT企业提供的云计算服务主要根据自身的特点和优势实现的。下面以Google、IBM、Amazon为例说明：

（

1

）

Google

的云计算平台

Google

的硬件条件优势，大型的数据中心、搜索引擎的支柱应用，促进

Google

云计算迅速发展。

Google

的云计算主要由

MapReduce

、

Google

文件系统

(GFS)

、

BigTable

组成。它们是

Google

内部云计算基础平台的

3

个主要部分。

Google

还构建其他云计算组件，包括一个领域描述语言以及分布式锁服务机制等。

Sawzall

是一种建立在

MapReduce

基础上的领域语言，专门用于大规模的信息处理。

Ch y

是一个高可用、分布式数据锁服务，当有机器失效时，

Ch y

使用

Paxos

算法来保证备份。

（

2

）

IBM“

蓝云

”

计算平台

“蓝云”解决方案是由

IBM

云计算中心开发的企业级云计算解决方案。该解决方案可以对企业现有的基础架构进行整合，通过虚拟化技术和自动化技术，构建企业自己拥有的云计算中心，实现企业硬件资源和软件资源的统一管理、统一分配、统一部署、统一监控和统一备份，打破应用对资源的独占，从而帮助企业实现云计算理念。

IBM

的

“

蓝云

”

计算平台是一套软、硬件平台，将

Internet

上使用的技术扩展到企业平台上，使得数据中心使用类似于互联网的计算环境。“蓝云”大量使用了

IBM

先进的大规模计算技术，结合了

IBM

自身的软、硬件系统以及服务技术，支持开放标准与开放源代码软件。

“

蓝云

”

基于

IBM Almaden

研究中心的云基础架构，采用了

Xen

和

PowerVM

虚拟化软件，

Linux

操作系统映像以及

Hadoop

软件

(Google File System

以及

MapReduce

的开源实现

)

。

IBM

已经正式推出了基于

x86

芯片服务器系统的

“

蓝云

”

产品。下图为

IBM

“蓝云”的架构：

由图可知，“蓝云”计算平台由一个数据中心、

IBM Tivoli

部署管理软件

(Tivoli provisioning manager)

、

IBM Tivoli

监控软件

(IBM Tivoli monitoring)

、

IBM WebSphere

应用服务器、

IBM DB2

数据库以及一些开源信息处理软件和开源虚拟化软件共同组成。“蓝云”的硬件平台环境与一般的

x86

服务器集群类似，使用刀片的方式增加了计算密度。“蓝云”软件平台的特点主要体现在虚拟机以及对于大规模数据处理软件

Apache Hadoop

的使用上。

“蓝云”平台的一个重要特点是虚拟化技术的使用。虚拟化的方式在“蓝云”中有两个级别，一个是在硬件级别上实现虚拟化，另一个是通过开源软件实现虚拟化。硬件级别的虚拟化可以使用

IBM p

系列的服务器，获得硬件的逻辑分区

LPAR(logic partition)

。逻辑分区的

CPU

资源能够通过

IBM Enterprise

Workload Manager

来管理。通过这样的方式加上在实际使用过程中的资源分配策略，能够使相应的资源合理地分配到各个逻辑分区。

p

系列系统的逻辑分区最小粒度是

1/10

颗

CPU

。

Xen

则是软件级别上的虚拟化，能够在

Linux

基础上运行另外一个操作系统。

虚拟机是一类特殊的软件，能够完全模拟硬件的执行，运行不经修改的完整的操作系统，保留了一整套运行环境语义。通过虚拟机的方式，在云计算平台上获得如下一些优点

：

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节点上，

而无须停止运行在虚拟机平台上的应用程序，进程迁移方法更加灵活；

2)

降低集群电能消耗，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，迁移了整体的虚拟运行环境，能够获得与应用无关的负载平衡性能；

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上，而虚拟机本身就包括了相应的操作系统以及相应的应用软件，直接将大量的虚拟机映像复制到对应的物理节点即可。

“蓝云”计算平台中的存储体系结构：“蓝云”计算平台中的存储体系结构对于云计算来说也是非常重要的，无论是操作系统、服务程序还是用户的应用程序的数据都保存在存储体系中。

“

蓝云

”

存储体系结构包含类似于

Google File System

的集群文件系统以及基于块设备方式的存储区域网络

SAN

。

在设计云计算平台的存储体系结构时，可以通过组合多个磁盘获得很大的磁盘容量。相对于磁盘的容量，在云计算平台的存储中，磁盘数据的读写速度是一个更重要的问题，因此需要对多个磁盘进行同时读写。这种方式要求将数据分配到多个节点的多个磁盘当中。为达到这一目的，存储技术有两个选择，一个是使用类似于

Google File System

的集群文件系统，另一个是基于块设备的存储区域网络

SAN

系统。

在蓝云计算平台上，

SAN

系统与分布式文件系统

(

例如

Google File System)

并不是相互对立的系统，

SAN

提供的是块设备接口，需要在此基础上构建文件系统，才能被上层应用程序所使用。而

Google File System

正好是一个分布式的文件系统，能够建立在

SAN

之上。两者都能提供可靠性、可扩展性，至于如何使用还需要由建立在云计算平台上的应用程序来决定，这也体现了计算平台与上层应用相互协作的关系。

（

3）Amazon的弹性计算云

Amazon

是互联网上最大的在线零售商，为了应付交易高峰，不得不购买了大量的服务器。而在大多数时间，大部分服务器闲置，造成了很大的浪费，为了合理利用空闲服务器，Amazon建立了自己的云计算平台弹性计算云EC2（elastic compute cloud），并且是第一家将基础设施作为服务出售的公司。

Amazon

将自己的弹性计算云建立在公司内部的大规模集群计算的平台上，而用户可以通过弹性计算云的网络界面去操作在云计算平台上运行的各个实例

(instance)

。用户使用实例的付费方式由用户的使用状况决定，即用户只需为自己所使用的计算平台实例付费，运行结束后计费也随之结束。这里所说的实例即是由用户控制的完整的虚拟机运行实例。通过这种方式，用户不必自己去建立云计算平台，节省了设备与维护费用。

上图为

EC2

系统的使用模式。从图中可以看出，弹性计算云用户使用客户端通过

SOAP over HTTPS

协议与

Amazon

弹性计算云内部的实例进行交互。这样，弹性计算云平台为用户或者开发人员提供了一个虚拟的集群环境，在用户具有充分灵活性的同时，也减轻了云计算平台拥有者

(Amazon

公司

)

的管理负担。弹性计算云中的每一个实例代表一个运行中的虚拟机。用户对自己的虚拟机具有完整的访问权限，包括针对此虚拟机操作系统的管理员权限。虚拟机的收费也是根据虚拟机的能力进行费用计算的，实际上，用户租用的是虚拟的计算能力。

总而言之，

Amazon

通过提供弹性计算云，满足了小规模软件开发人员对集群系统的需求，减小了维护负担。其收费方式相对简单明了：用户使用多少资源，只需为这一部分资源付费即可。

为了弹性计算云的进一步发展，

Amazon

规划了如何在云计算平台基础上帮助用户开发网络化的应用程序。除了网络零售业务以外，云计算也是

Amazon

公司的核心价值所在。

Amazon

将来会在弹性计算云的平台基础上添加更多的网络服务组件模块，为用户构建云计算应用提供方便。

六、云计算技术发展面临的主要问题

尽管云计算模式具有许多优点，但是也存在的一些问题，如数据隐私问题、安全问题、软件许可证问题、网络传输问题等。

?

数据隐私问题：如何保证存放在云服务提供商的数据隐私，不被非法利用，不仅需要技术的改进，也需要法律的进一步完善。

?

数据安全性：有些数据是企业的商业机密，数据的安全性关系到企业的生存和发展。云计算数据的安全性问题解决不了会影响云计算在企业中的应用。

?

用户使用习惯：如何改变用户的使用习惯，使用户适应网络化的软硬件应用是长期而艰巨的挑战。

?

网络传输问题：云计算服务依赖网络，目前网速低且不稳定，使云应用的性能不高。云计算的普及依赖网络技术的发展。

参考文献：

[1]

王鹏

.

走近云计算

[M].

北京：人民邮电出版社，

2009.

[2]

陈康，郑纬民

.

云计算：系统实例与研究现状

[J].

软件学报，

2009

，

20

：

1337-1348.

[3]

Fay Chang, Jeffrey Dean, Sanjay Ghemawat, Wilson C. Hsieh,Deborah A. Wallach Mike Burrows, Tushar Chandra, Andrew Fikes, Robert E. Gruber.

Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data.

[  /papers/bigtable-osdi06.pdf.]papers/bigtable-osdi06.pdf.[/url]

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