計算機新技術論文範文

　　計算機技術的發展是促進我國經濟的必要條件。下面是由小編整理的，謝謝你的閱讀。

　　計算機新技術論文篇一

　　雲端計算――計算機技術發展的新方向

　　摘要:本文介紹了雲端計算技術的源起、概念、原理、應用和前景。

　　關鍵詞:雲端計算虛擬化技術程式設計模型

　　中圖分類號:F307.3 文獻標識碼:A 文章編號：1672-3791201109a-0017-01

　　1 雲端計算思想的產生

　　我們每天都要用電,但我們不是每家自備發電機,它由電廠集中提供;我們每天都要用自來水,但我們不是每家都有井,它由自來水廠集中提供。這種模式極大得節約了資源,方便了我們的生活。面對計算機給我們帶來的困擾,我們可不可以像使用水和電一樣使用計算機資源?這些想法最終導致了雲端計算的產生。

　　雲端計算的最終目標是將計算、服務和應用作為一種公共設施提供給公眾,使人們能夠像使用水、電、煤氣和電話那樣使用計算機資源。

　　2 雲端計算的概念

　　狹義的雲端計算指的是廠商通過分散式計算和虛擬化技術搭建資料中心或超級計算機,以免費或按需租用方式向技術開發者或者企業客戶提供資料儲存、分析以及科學計算等服務,比如亞馬遜資料倉庫出租生意。

　　廣義的雲端計算指廠商通過建立網路伺服器叢集,向各種不同型別客戶提供線上軟體服務、硬體租借、資料儲存、計算分析等不同型別的服務。廣義的雲端計算包括了更多的廠商和服務型別,例如國內用友、金蝶等管理軟體廠商推出的線上財務軟體,谷歌釋出的Google應用程式套裝等。

　　通俗的理解是,雲端計算的“雲“就是存在於網際網路上的伺服器叢集上的資源,它包括硬體資源伺服器、儲存器、CPU等和軟體資源如應用軟體、整合開發環境等,本地計算機只需要通過網際網路傳送一個需求資訊,遠端就會有成千上萬的計算機為你提供需要的資源並將結果返回到本地計算機,這樣,本地計算機幾乎不需要做什麼,所有的處理都在雲端計算提供商所提供的計算機群來完成。

　　3 雲端計算的核心技術

　　雲端計算系統運用了許多技術,其中以程式設計模型、資料管理技術、資料儲存技術、虛擬化技術、雲端計算平臺管理技術最為關鍵。

　　3.1 程式設計模型

　　MapReduce是Google開發的java、Python、C++程式設計模型,它是一種簡化的分散式程式設計模型和高效的任務排程模型,用於大規模資料集大於1TB的並行運算。嚴格的程式設計模型使雲端計算環境下的程式設計十分簡單。MapReduce模式的思想是將要執行的問題分解成Map對映和Reduce化簡的方式,先通過Map程式將資料切割成不相關的區塊,分配排程給大量計算機處理,達到分散式運算的效果,再通過Reduce程式將結果彙整輸出。

　　3.2 海量資料分佈儲存技術

　　雲端計算系統由大量伺服器組成,同時為大量使用者服務,因此雲端計算系統採用分散式儲存的方式儲存資料,用冗餘儲存的方式保證資料的可靠性。雲端計算系統中廣泛使用的資料儲存系統是Google的GFS和Hadoop團隊開發的GFS的開源實現HDFS。

　　GFS即Google檔案系統Google File System,是一個可擴充套件的分散式檔案系統,用於大型的、分散式的、對大量資料進行訪問的應用。GFS的設計思想不同於傳統的檔案系統,是針對大規模資料處理和Google應用特性而設計的。它運行於廉價的普通硬體上,但可以提供容錯功能。它可以給大量的使用者提供總體效能較高的服務。

　　一個GFS叢集由一個主伺服器master和大量的塊伺服器chunkserver構成,並被許多客戶Client訪問。主伺服器儲存檔案系統所以的元資料,包括名字空間、訪問控制資訊、從檔案到塊的對映以及塊的當前位置。它也控制系統範圍的活動,如塊租約lease管理,孤兒塊的垃圾收集,塊伺服器間的塊遷移。主伺服器定期通過HeartBeat訊息與每一個塊伺服器通訊,給塊伺服器傳遞指令並收集它的狀態。GFS中的檔案被切分為64MB的塊並以冗餘儲存,每份資料在系統中儲存3個以上備份。

　　客戶與主伺服器的交換隻限於對元資料的操作,所有資料方面的通訊都直接和塊伺服器聯絡,這大大提高了系統的效率,防止主伺服器負載過重。

　　3.3 海量資料管理技術

　　雲端計算需要對分佈的、海量的資料進行處理、分析,因此,資料管理技術必需能夠高效的管理大量的資料。雲端計算系統中的資料管理技術主要是Google的BTBigTable資料管理技術和Hadoop團隊開發的開源資料管理模組HBase。

　　BT是建立在GFS,Scheduler,Lock Service和MapReduce之上的一個大型的分散式資料庫,與傳統的關係資料庫不同,它把所有資料都作為物件來處理,形成一個巨大的表格,用來分佈儲存大規模結構化資料。

　　Google的很多專案使用BT來儲存資料,包括網頁查詢,Google earth和Google金融。這些應用程式對BT的要求各不相同:資料大小從URL到網頁到衛星圖象不同,反應速度不同從後端的大批處理到實時資料服務。對於不同的要求,BT都成功的提供了靈活高效的服務。

　　3.4 虛擬化技術

　　通過虛擬化技術可實現軟體應用與底層硬體相隔離,它包括將單個資源劃分成多個虛擬資源的裂分模式,也包括將多個資源整合成一個虛擬資源的聚合模式。虛擬化技術根據物件可分成儲存虛擬化、計算虛擬化、網路虛擬化等,計算虛擬化又分為系統級虛擬化、應用級虛擬化和桌面虛擬化。

　　3.5 雲端計算平臺管理技術

　　雲端計算資源規模龐大,伺服器數量眾多並分佈在不同的地點,同時執行著數百種應用,如何有效的管理這些伺服器,保證整個系統提供不間斷的服務是巨大的挑戰。

　　雲端計算系統的平臺管理技術能夠使大量的伺服器協同工作,方便的進行業務部署和開通,快速發現和恢復系統故障,通過自動化、智慧化的手段實現大規模系統的可靠運營。

　　4 雲端計算技術發展面臨的主要問題

　　儘管雲端計算模式具有許多優點,但是也存在的一些問題,如資料隱私問題、安全問題、軟體許可證問題、網路傳輸問題等。