云计算中数据库

《分布式计算、云计算与大数据》习题参考解答

第1章分布式计算概述 一、选择题 1，CD 2，ABC 3，ABCD 4，ACD 二、简答题 1，参考1.1.1和节 2，参考1.1.2节 3，分布式计算的核心技术是进程间通信，参考1.3.2节 4，单播和组播 5，超时和多线程 三、实验题 1.进程A在进程B发送receive前发起send操作 进程A进程B 发出非阻塞send操 作，进程A继续运行 发出阻塞receive操 作，进程B被阻塞进程B在进程A发起send前发出receive操作

发出非阻塞send 操作，进程A 继续运行 发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞 收到进程A 发送的数据，进程B 被唤醒 2. 进程A 在进程B 发送receive 前发起send 操作 进程A 进程B 发出阻塞send 操作， 进程A 被阻塞 发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞 进程B 在进程A 发起send 前发出receive 操作

发出阻塞send操作，进程A被阻塞 发出阻塞receive操作，进程B 被阻塞 收到进程A发送的数据，进程B 被唤醒 收到进程B返回的数 据，进程A被唤醒 3.1).在提供阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中在提供非阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中2)．P1，P2，P3进程间通信的顺序状态图 m1 m1 m2 m2 第2章分布式计算范型概述 1.消息传递，客户-服务器，P2P，分布式对象，网络服务，移动代理等 2.分布式应用最广泛最流行的范型是客户-服务器范型，参考节

3.分布式应用最基本的范型是消息传递模型，参考节 4.参考节，P2P应用有很多，例如Napster，迅雷，PPS网络电视等 5.参考节 6.参考节 7.略 8.消息传递模式是最基本的分布式计算范型，适用于大多数应用；客户-服务器范型是最 流行的分布式计算范型，应用最为广泛；P2P范型又称为对等结构范型，使得网络以最有效率的方式运行，适用于各参与者地位平等的网络；分布式对象范型，是抽象化的远程调用，适用于复杂的分布式计算应用等。 9.略 10.中间件又称为代理，中间件为参与对象提供内容抽象，隐藏对象引用，起到中介作用。 11.略 第3章 Socket编程与客户服务器应用开发 一、填空题 1.数据包socket，流式socket 2.无连接方式，面向连接方式 3.数据层，业务层，应用层 4.迭代服务器和并发服务器 5.有状态服务器和无状态服务器 二、简答题 1.API：Application Programming Interface,应用程序编程接口，是一些预先定义 的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能 力，而又无需访问源码，或理解内部工作机制的细节 Socket API：套接字应用程序编程接口，适用于进程间通信的套接字应用程序编程 接口

大数据与云计算的区别与关系

大数据与云计算的区别与关系 胡经国 一、大数据与云计算的区别 大数据与云计算是两个有着本质区别的科学概念和范畴。它们主要在其定义和特点（特性或特征）以及体系架构、理论技术、服务模式和应用领域等方面都具有本质的区别。对此，本文作者已经或将要作专文论述，在此仅例举一二。 1、定义区别 根据著名的麦肯锡全球研究所给出的定义，大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低4大特征。 而云计算则是指一种基于互联网的计算模式；通过这种模式，共享的软硬件资源和信息，可以按需求提供给计算机和其他设备。 2、定义范围区别 从二者的定义范围来看，大数据要比云计算更加广泛。大数据这一概念从2011年诞生以来，已历经8个年头。中国从积极推动两化融合到深度融合，也有14年之久。再者，从各地纷纷建设大数据产业园可以看出，中国极其看重大数据的发展契机。 3、作用区别 云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。当然，大数据必须有“云”作为基础架构，才能得以顺畅运营。 4、目标受众区别 云计算是CIO（Chief Information Officer，首席信息官——一种新型的信息管理者）等所关注的技术层；而大数据则是CEO（Chief Executive Officer，首席执行官）所关注的业务层产品。 二、大数据与云计算的关系 1、大数据与云计算的关系概述 通常，人们把大数据与云计算的关系比着一个硬币的两面。云计算是大数据的IT基础，而大数据则是云计算的一个杀手级应用。云计算是大数据成长的驱动力；而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，因而就更加需要云计算去加以处理。所以，二者之间的关系是相辅相成的。

云数据库

云数据库：放眼无穷处 [11-27 17:51:08]作者：王翔责任编辑：heyaorong 作为广义云计算的一种高级应用，云数据库蕴含着前所未有的数据服务交付能力。它倡导类似于自来水取用一般的服务机制，在理想状态下，它能够支持无限的并发用户，提供永不枯竭的数据应用资源。 作为企业IT系统的核心部件之一，数据库承载着最重要的信息资产——数据。不过，随着时间的推移、业务的拓展，越来越多的企业发觉正在逐渐失去对数据的控制力。数据形态的多元化、数据容量如脱缰野马般的爆炸性增长，让企业的数据环境接近容量的极限。与此同时，数据的维护于管理工作日益繁重，DBA（数据库管理员）们日复一日地在备份、优化、扩容、高可用的工作间往复循环。 如何解决数据容量激增与管理任务繁琐的矛盾？最近一段时间被业内各界大肆追捧的云计算技术或许担当拯救者的角色。通过营造服务型的数据库应用环境，立足于“云”之上的数据库系统有望被赋予全新的数据服务交付能力。 云计算与云数据库 作为一种基于互联网的超级计算模式，云计算同时也构建起一种全新的商业模式。云计算使用的硬件设备主要是成堆的服务器，企业和个人用户可以通过互联网获取计算能力，未来也可能出现一些超大型企业内容通过广域网获得计算能力的模式。这种运算模式从表面看是避免了大量的硬件投资，更深层次的优势是对运维成本的节省。其基本原理为，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，从而为更大范围的用户提供“足够用”的计算能力。 虽然运行方式存在很大差别，但与现有的应用一样，云环境下计算的主要对象仍是数据，因此“云+数据库”的结合产生了两种模式。一种模式为运行在“云”中的DBaas（即Database as a Service）。另一种模式为云数据库（即CloudDB，或者简称为“云库”）。 比较而言，DBaas更接近于关系数据库管理系统（RDBMS）。实施方面，我们跟运营商说需要一个运行在云中的数据库实例，MySQL也好、Oracle也好，他们基于云存储体系完成后提供给我们一个连接许可，然后我们使用这个实例即可。 反观云数据库，其与现有的RDBMS存在较大差别，虽然都是关系数据模型，但我们不应该也无法做出其是MySQL还是Oracle的假设，它就是一系列的二维表格，操作方式也是基于简化版本的类SQL或访问对象。 虽然云数据库看似相对“简陋”，但在使用上它的扩展性却更好。因为数据库实例对于并发用户的支持是有限的，即便是在基于近乎无限的云存储环境中进行操作；而云数据库的使用就

基于云计算的数据库关键技术研究

基于云计算的数据库关键技术研究

摘要 云计算作为近年来研究与应用领域的热点话题，被大多数IT企业和业内人士认为是下一代计算机网络应用技术的核心架构。云计算环境下，使用者可以不用再花费高昂的硬件和软件成本去拥有强大的计算资源和庞大的存储能力，所有这一切都可以交给云计算服务提供商来完成。目前，设备的信息化管理系统的研发得到了企业的高度重视。由于国内企业的设备现代化程度低、自动化水平落后、设备参差不齐，没有完善和明确的设备故障远程诊断和管理等问题，国内开发的设备管理软件的功能仍然停留在对设备的基本信息等静态数据的管理上，不能满足用户以及应用增长的需求。而云计算平台技术的应用，不仅消除了用户对特定设备的依赖，而且规模可以根据用户和应用增长的需求进行伸缩。凭借云，用户的应用和文档仍然跟随用户，用便携的设备，同样使用自己的应用和文档记性大量的计算和远程管理。 本文主要借鉴云计算体系结构，对NoSQL关键点进行研究。论文在对NoSQL 相关技术进行阐述的基础上，研发并实现了一个基于云计算平台的企业设备管理系统。该系统能够为企业建立完整的仪器设备电子档案，对仪器设备的信息进行数字化管理，提高企业设备管理水平。该系统主要包括设备管理模块、统计分析模块、系统管理模块等九大模块。该系统最大的特点是可以不受到某些外界条件的限制（如地域和时间），是未来设备管理系统的一个发展方向。 关键词：云计算；数据库；NoSQL技术；设备管理

Abstract Cloud computing as a field of research and application in recent years, a hot topic, by most IT companies and industry insiders believe is the core of the next generation of computer network architecture application technology. Under the cloud computing environment, users can no longer costly hardware and software costs to have a powerful computing resources and a huge storage capacity, all of which can be handed over to cloud computing service providers to complete. Not only cost savings, but also do not need to spend a lot of energy. Based on cloud technology for enterprise equipment management system memory design, with respect to the advantages of traditional relational database resides. With the information management business equipment subject to corporate concern and attention, so far, enterprises, universities, research institutions have begun research enterprise information management device. In China, the device management software vendor total around 20. Guangzhou Chint PMiss.o device which integrated management information system can achieve integrated management of the equipment, its function is: Device ledger management, change device files, equipment maintenance history, equipment procurement plan, equipment depreciation expenses. Remote device management software, Kunshan device management software are also device management practice and try to study, but overall the domestic development of device management software features still remain in the management of basic information about the device, such as static data, which is mainly related to the low level of domestic production of business equipment modernization, automation level backward, equipment varies, there is no perfect and clear remote diagnosis and management of equipment failure, whereas the size of the cloud can be scaled according to the actual situation, to meet the growing demand of users and applications. Also eliminates the user's dependence on a particular device, by virtue of the cloud, the user's application and documentation still follow the user, using portable equipment, the same applications and documents using their own memory a lot of computing and remote management.

十大最有用的云数据库

十大最有用的云数据库 随着商业交易内所蕴含数据量的不断增加，服务提供商正在想办法让公有云的数据管理变得更加轻松。大数据正变得越来越重要，云服务提供商希望涉足企业数据库领域。研究机构IDC 预言，大数据将按照每年60%的比率增加，其中包含结构化和非结构化数据。企业需要想办法发挥这些数据的作用，而长期以来数据库就是一个非常好的解决方案。目前服务提供商正通过云技术推出更多可在公有云中托管这些数据库的方法，将用户从繁琐的数据库硬件定制中解放出来，同时让用户拥有数据库扩展能力。研究公司Wikibon的大数据研究专家Jeff Kelly说：“这是一个非常大的市场。云将是许多大数据的最终目的地。”当然在DBaaS（数据库即服务）中仍然存在着许多问题，尤其是关于存储在云上的敏感信息，以及云服务中断等问题。不过，云数据库和工具这一新兴市场明显在加速发展。以下是美国《Network World》所关注的10个云数据库工具。其中一些是直接关系型数据库、SQL或者NoSQL数据库提供商，还有一些则将重点放在了开源数据库上。当然这里列出的10个云数据库不可能面面俱到，像甲骨文、惠普以及EMC/VMware这些大型的市场参与者也已经推出了他们各自基于云的产品，以及针对这些工具的策略。1.亚马逊Web服务（AWS）亚马逊Web服务（AWS）拥有多种基于云的数据库服务，包括关系型数据库和非关系型数据库。亚马逊关系型数据库（RDS）能够运行MySQL、甲骨文以及SQL Server等多种实例，而亚马逊简单数据库（Amazon SimpleDB）则是一种专门针对小工作负载的非模式化数据库。在NoSQL方面，Amazon DynamoDB是一种支持固态硬盘的数据库，它能够自动在至少3个可用空间中复制工作负载。亚马逊Web服务的CTO Wemer Vogles表示，DynamoDB是亚马逊Web服务历史上增速最快的服务。此外，亚马逊还发布了一些辅助的数据管理服务，例如最新发布的Redshift数据仓库，以及能够帮助用户整合多来源数据以方便管理的Data Pipeline。 2.EnterpriseDBEnterpriseDB将重点放在了开源的PostgreSQL数据库上，不过让它名声鹊起的原因却是其与甲骨文数据库应用协同工作的能力。通过使用EnterpriseDB的Postgres Plus Advance Server，用户可以通过EnterpriseDB的使用为本地甲骨文数据库编写的应用。目前EnterpriseDB已能够在惠普和亚马逊Web服务的云服务上运行。此外，EnterpriseDB 还具备二元复制及定期备份等功能。 3.Garantia DataGarantia为用户提供了一个网关服务，通过这个服务，用户可以在亚马逊Web服务公有云上运行开源的Redis和Memcached内存非关系数据库服务。Garantia软件可以帮助开发者为这些开源数据平台自动扩展节点，创建集群以及容错模型。 4.谷歌Cloud SQL谷歌的云数据库服务主要集中在谷歌Cloud SQL和BigQuery这两大产品上。前者被谷歌描述了一种类似MySQL的完全关系型数据库基础设施，而BigQuery则被塑造成在谷歌的云基础设施上运行大数据集查询的分析工具。 5.微软Azure 微软利用其SQL Server技术研发了一个关系型数据库，允许用户直接访问云中SQL数据库，或者在虚拟主机中托管SQL服务器实例。微软对混合型数据库也非常关注，该公司使用SQL Data Sync整合了用户本地及Azure云上的数据。微软还拥有一个名为Tables的服务，这一基于云的NoSQL数据库服务采用了Blobs（二进制大对象存储）算法，并专门针对视频和音频等媒体文件进行了优化。 6.MongoLab在NoSQL的世界中，有各种各样的数据库平台可以选择，其中包括MongoDB。MongoLab允许用户通过亚马逊Web服务、微软Azure和Joyent等大型云服务提供商访问MongoDB。与其他网关类型服务一样，MongoLab同样在应用层整合了多种PaaS（平台即服务）工具。MongoLab既可以在共享的环境中访问，也可以在专用的环境中运行，不过后者的开销通常比前者稍大一些。 7.Rackspace通过名为“Cloud Databases”的产品，Rackspace的数据库既可以成为一个云，也可以成为一个托管服务解决方案。Rackspace将重点放在了Cloud Databases基于容器的虚拟化上，他们认为这将赋予数据库服务远甚于基于纯虚拟化基础设施的性能。Cloud Databases还以OpenStack

云计算和大数据的关系

云计算和大数据的关系 -----天互数据 首先、什么是云计算？ 云计算（英语 <，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备，主要是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指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资源；广义云计算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服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意[1]味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。 云计算的特征 (1)资源配置动态化。根据消费者的需求动态划分或释放不同的物理和虚拟资源，当增加一个需求时，可通过增加可用的资源进行匹配，实现资源的快速弹性提供；如果用户不再使用这部分资源时，可释放这些资源。云计算为客户提供的这种能力是无限的，实现了IT资源利用的可扩展性。 (2)需求服务自助化。云计算为客户提供自助化的资源服务，用户无需同提供商交互就可自动得到自助的计算资源能力。同时云系统为客户提供一定的应用服务目录，客户可采用自助方式选择满足自身需求的服务项目和内容。 (3)以网络为中心。云计算的组件和整体构架由网络连接在一起并存在于网络中，同时通过网络向用户提供服务。而客户可借助不同的终端设备，通过标准的应用实现对网络的访问，从而使得云计算的服务无处不在。 (4)资源的池化和透明化。对云服务的提供者而言，各种底层资源（计算、储存、网络、资源逻辑等）的异构性（如果存在某种异构性）被屏蔽，边界被打破，所有的资源可以被统一管理和调度，成为所谓的“资源池”，从而为用户提供按需服务；对用户而言，这些资源是透明的，无限大的，用户无须了解内部结构，只关心自己的需求是否得到满足即可。 云计算和大数据的关系 本质上，云计算与大数据的关系是静与动的关系；云计算强调的是计算，这是动的概念；而数据则是计算的对象，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的存储能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大数据需要处理大数据的能力（数据获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的存储设备提供的主要是数据存储能力，所以可谓是动中有静。如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！ 大数据技术和云计算的关系 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能IT行业开拓一个新的黄金时代。大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱： 1）大数据存储和管理； 2）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。． 大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：

云计算与大数据处理技术知识讲解

云计算与大数据处理技术 今天，随着IT规模越来越大，数据规模呈几何级数增长，已经超出了传统技术方法所能解决的范畴。为此，人们把目光转向了刚刚兴起的云计算，希望通过云计算来实施海量数据处理解决方案，实现以更小的成本来处理更大规模数据的目标，并成为目前云计算应用所面对的极大挑战。本课程基本思想如下：1，目前，“云计算”已经不是一个刚刚流行的时髦概念了，在一些传统IT 方法显得无能为力的场合，云计算正在开始大展拳脚，表现了强大的解决问题的能力，海量数据存储与处理正是属于这种场合。我们如何在云计算分布式环境下正确设计大数据量数据模型？如何在设计中解决资源、效率、安全性、可靠性等一系列极难平衡的问题？如何通过云计算帮助我们解决在传统IT技术中看似解决不了的敏感问题？这些都是我们在云计算架构设计中需要深入研究的键问题。 2，理解问题最好的方法是分析成功案例，本课程分别从多个角度分析在面对海量数据处理的困难时，不同的应用体系是如何解决问题并获得成功的。研究这些已有的体系不是目的，而是希望学员能够通过学习这些解决问题的方法和思路，通过归纳整理深入理解，再根据自己所面对的领域特征，形成解决具体实际问题的方案。这也是让云计算在海量数据处理领域真正发挥作用的有效途径。 3，云计算是一种服务，在云计算应用架构设计中，就必须考虑作为服务与普通的产品设计有哪些不同？需要考虑的产品的服务特征有哪些？如何搭建面向不同层次、合适的服务平台？在这个过程中，我们需要考虑哪些问题？有哪些成功的案例？有些什么解决方案？

4，云计算应用最重要的问题是安全问题。安全不是一个后期需要解决的独立问题，而是在前期就需要投入巨大精力来考虑的产品策略。可以说，安全性与可用性是云计算能否顺利实施与应用的关键点，也是云计算架构设计的关键因素。我们应该如何考虑安全问题？如何解决诸如数据安全、网络安全、主机安全、数据管理以及灾难恢复等一系列问题？如何制定合适的安全性与可用性策略？在 实践中有什么经验和教训？ 5，为了把传统数据中心改造为基于云计算的服务系统，虚拟化是一个重要手段。我们必须深入研究虚拟化技术是如何实现的。虚拟化技术有哪几个层面的问题？如何正确应用虚拟化技术来实现把基础设施向服务转型？各种虚拟化技 术有些什么优点？有哪些陷阱？如何规划技术解决方案？如何正确进行云计算 体系结构设计？ 本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程，而是针对问题讨论解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验，在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究，在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究，以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习，希望推动国内云计算项目开发上升到一个新水平。 云计算与大数据处理技术 第一讲云计算的概念与现状 1）云计算的概念 2）云计算发展现状 3）云计算实现机制 4）云计算的发展环境

云计算与数据库

云计算基础知识 公有云：公有云通常指第三方提供商用户能够使使用的云，公有云一般可通过Internet 使用。能够以低廉的价格，提供有吸引力的服务给最终用户，创造新的业务价值，公有云作为一个支撑平台，还能够整合上游的服务（如增值业务， 广告）提供者和下游最终用户，打造新的价值链和生态系统。 私有云：私有云是为一个客户单独使用而构建的，因而提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制。该公司拥有基础设施，并可以控制在此基础设施上部署应用程序的方式。私有云可部署在企业数据中心的防火墙内，也可以将它们 部署在一个安全的主机托管场所。 私有云可由公司自己的IT 机构，也可由云提供商进行构建。在此“托管式专用”模式中，像DMT这样的云计算提 供商可以安装、配置和运营基础设施，以支持一个公司企业数据中心内的专用云。此模式赋予公司对于云资源使 用情况的极高水平的控制能力，同时带来建立并运作该环境所需的专门知识。 企业云：一种基于云计算的，满足企业高扩展性、高可用性、组织和业务快速变更，实现企业协同管理，满足企业扩X、创新升级需求的平台技术框架。随着产业链整合、市场竞争日趋全球化，企业的需求和用户的消费习惯都在改变， 企业需要提供简单、快捷的商务云计算服务来满足企业扩X、产业链整合及创新升级的需要。 SaaS：SaaS提供商为企业搭建信息化所需要的所有网络基础设施及软件、硬件运作平台，并负责所有前期的实施、后期的维护等一系列服务，企业无需购买软硬件、建设机房、招聘IT人员，即可通过互联网使用信息系统。就像打 开自来水龙头就能用水一样，企业根据实际需要，从SaaS提供商租赁软件服务。 IaaS：I aaS提供给消费者的服务是对所有设施的利用，包括处理、存储、网络和其它基本的计、算资源，用户能够部署和运行任意软件，包括操作系统和应用程序。消费者不管理或控制任何云计算基础设施，但能控制操作系统的选 择、储存空间、部署的应用，也有可能获得有限制的网络组件（例如，防火墙，负载均衡器等）的控制。PaaS:P aas提供给消费者的服务是把客户采用提供的开发语言和工具（例如Java，python, .Net等）开发的或收购的应用程序部署到供应商的云计算基础设施上去。客户不需要管理或控制底层的云基础设施，包括网络、服务器、 操作系统、存储等，但客户能控制部署的应用程序，也可能控制运行应用程序的托 云计算：关系数据库你就要被淘汰了.enet../cio/ 2010年10月24日10：11 来源：网界网字号：小| 大 【文章摘要】这些数据库具有一些共同特征，正是这些特征使它们特别适用于服务云计算式的应用。它们中的大多数可以在分布式环境中运行----意味着他们可以分布在多个地点的多台服务器上。它们本质上都不是事务性的，并且都牺牲了一些高级查询能力以换取更好的性能。(在很多情况下，这些数据库可以通过对象调用来检索，而不用SQL，无论如何，对程序员来说，前者更自然些)。 “在云计算计划里将找不到关系数据库的影子，这并非偶然，因为关系数据库不适合用于云计算环境“Geir Magnusson，10Gen工程副总裁这样认为。10Gen是一家按需平台服务供应商。 Magnusson帮助编写过Apache Geronimo应用服务器软件，本周在纽约举行的O'Reilly Web 2.0 会议上发言中他指出：“云计算是一种不同的技术，不同得足够改变开发者看待问题和解决问题的方式”。“我们将不得不重新审视我们做事的方式”，他说。 在发言期间，Magnusson列举了许多被专门开发用于云计算环境的新型数据库，包括

五款最常见的云数据库

五款最常见的云数据库 对于SQL Server用户，你可能已经知道Windows Azure SQL Database(原名SQL Azure)这一微软的云数据库。事实上除了SQL Database之外，还有很多关系型或者非关系型的数据库云服务。在本文中，我们就将为您总结五款最常见的云数据库，可以根据您的具体情况选择不同的服务。 亚马逊AWS 亚马逊关系型数据库服务(RDS)是最早一批基于云的数据库服务，它也是由Amazon Web Services(AWS)提供的首个数据库服务。在RDS基础之上，你可以部署Oracle、MySQL或是SQL Server数据库实例，同时使用标准存储或是Provisional IOPS存储，并且它还针对I/O密集型工作负载进行了优化。RDS还给你了这样的选择，就是使用亚马逊虚拟私有云服务来隔离你的数据库实例。此外，你还可以利用亚马逊CloudWatch Service来查看实例的关键运行指标。 当然AWS也有自己的云数据库产品，包括DynamoDB、Redshift以及SimpleDB,它们目前都是作为公共测试服务提供的。DynamoDB是一个NoSQL数据库服务，其所有的数据是存储在固态硬盘上的并复制到三个可用站点，这使其成为了一个快速而且高可用的系统。Redshift 是一个数据仓库服务，它使用列存储技术结合了分布式，并行查询所支持的数据集，范围从GB级别到PB级别甚至更多。而SimpleDB服务提供了一个非关系型，非模式化的数据存储，通过简单查询可以访问小字符数据集。 除了以上四项数据库服务，AWS还为迁移和处理数据提供了Data Pipeline(数据管道)工作流服务，以及在缓存中维护数据的ElastiCache服务。 谷歌云平台 和Amazon一样，Google提供多种数据相关的服务。首先是Cloud SQL,它是一个基于MySQL 的关系型数据库服务，它可以作为SQL Azure的替代品。Cloud SQL是与App Engine和其他Google服务全面而紧密集成的。Cloud SQL还支持同步复制到多个站点。此外，Google还提供BigQuery服务，它是一个实时大数据分析工具，可以让你对数十亿条记录数据集执行随机查询。此服务利用Google的庞大计算能力来让你可以从TB级别的数据集中分析数据。Google产品家族的最新成员Cloud Datastore,它是一个非模式化，非关系型数据库服务，它支持ACID事务，与那些在传统关系型数据库管理系统(RDBMS)中的服务是类似的。ACID指的是用于保证可预测性和安全事务的四个属性：原子性，一致性，隔离性和持久性。Cloud Datastore服务目前提供有一个预览版并且App Engine服务使用的是相同的Datastore存储。

适用于云计算的数据库开发和使用案例

适用于云计算的数据库 开发及案例
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0001
By Tiger Lau，CTO of Versant China

数据库发展简史
模型
层次化，结构化 网络化 关系型 对象型
优点
性能 性能 灵活性, 支持查询 性能,灵活性
缺点
灵活性, 对查询的支持 灵活性, 对查询的支持 性能 随机性较强, 支持既成的查询
数据
简单 简单 简单 复杂
这两点是现有很多系统的核心问题所在

什么是Versant云数据库
Versant数据库是大规模的分布式数据库 Versant数据库是专门为复杂数据提供服务的数据库：
设计目标是优化对象的存储与操作。 有能力管理任何类型的复杂模型。
简单类型: 整型, 字符串 数据类型与程序语言定义完全一致， 非自建数据结构 多值类型（Multi-valued）: 动态类型数组 可以有效支持复杂程序数据结构，无需拆分
有能力管理对象间的任何关系。
对象间引用 (链接) 集合 (唯一性), 列表 (排序), 图 (关联性查找) 一次性存储，透明装载，能极大提高系统效率
Versant数据库能够实现数据与程序语言的无缝集成。

什么是复杂数据?
应用自身的数据结构以及数据非常复杂。
面向图形/GIS的复杂应用系统 基于复杂对象导航访问模式的应用系统
受到面向对象模型的影响而形成的复杂数据。
继承 集合 关联
由于无法简单的映射到关系模型而 形成的复杂数据。
大量的映射代码 大量的联合（JOIN）操作 性能不佳

云计算复习

第一章：大数据与云计算 1.何为大数据 海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法通过目前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提炼以帮助使用者决策。 2.大数据具有4V+1C的特征 （1）数据量大：存储的数据量巨大，PB级是常态 （2）多样：数据的来源及格式多样 （3）快速：数据增长速度快 （4）价值密度低：需要对大量的数据进行处理，挖掘其潜在的价值。 （5）复杂度：对数据的处理和分析的难度大 3.什么是云计算 长定义：云计算是一种商业模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。 短定义：云计算是通过网络按需提供可动态伸缩的廉价计算服务。 4.云计算是并行计算、分布式计算和网络计算的发展。 5.云计算特点： （1）超大规模（2）虚拟化（3）高可靠性（4）通用性 （5）高可伸缩性（6）按需服务（7）极其廉价 6.云计算按照服务类型大致可分为三类 （1）将基础设施作为服务。（IaaS）（2）将平台作为服务。（PaaS）（3）将软件作为服务（SaaS）7.云计算实现机制 云计算技术体系结构分为四层：物理资源层、资源池层、管理中间件层和SOA构建层 8.云计算优势 （1）更低的硬件和网络成本（2）更低的管理成本和电力成本（3）更高的资源利用率 第二章：Google云计算原理与应用 1.Google文件系统是一个大型的分布式文件系统。它为Google云计算提供海量存储，处于所有核心技术的底层。 2.GFS将整个系统的节点分为三类角色：客户端、主服务器、数据块服务器 3.GFS特点 （1）采用中心服务器模式（2）不缓存数据（3）在用户状态下实现（4）只提供专用接口4.在服务器失效经常发生的情况下,云计算数据存储技术需要采用容错机制和冗余机制来保证数据的可用性。 5.Master容错：Master上保存了GFS文件系统的三种元数据。 （1）命名空间，也就是整个文件系统的目录结构 （2）Chunk与文件名的映射表 （3）Chunk副本的位置信息，每一个Chunk默认有三个副本 6.Chunk Server容错：Chunk的默认大小是64MB。 7.系统管理技术 （1）大规模集群安装技术（2）故障检测技术（3）节点动态加入技术（4）节能技术 8. MapReduce：在编程时，开发者必须实现两个主要的函数Map和Reduce （1）一个Map函数就是对一部分原始数据进行指定的操作 （2）一个Reduce操作就是对每个Map所产生的中间结果进行合并操作

云计算和大数据基础知识

云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 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。 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），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。 用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。 云计算的核心理念是资源池。 二、云计算的基本原理 云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。 打个比方，这就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。 三、云计算的特点 1、支持异构基础资源 云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展 支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里

云计算与大数据之间的关系

云计算与大数据之间的关系 云计算，大数据是现下比较火的，两者之间互有关系，一般谈云计算的时候也会提到大数据。所以说感觉他们又相辅相成不可分割，如果是非技术的人员来讲可能比较难理解说这两者个之间的相互关系，所以有必要解释一下。 一、大数据时代，众人拾柴火焰高。 当数据量很小的时候，很少的几台机器就能解决。慢慢的当数据量越来越大，最牛的服务器都解决不了问题的时候，就想怎么办呢?要聚合多台机器的力量，大家齐心协力一起把这个事搞定，众人拾柴火焰高。 对于数据的收集，对于IoT来讲，外面部署这成千上万的检测设备，将大量的温度，适度，监控，电力等等数据统统收集上来，对于互联网网页的搜索引擎来讲，需要将整个互联网所有的网页都下载下来，这显然一台机器做不到，需要多台机器组成网络爬虫系统，每台机器下载一部分，同时工作，才能在有限的时间内，将海量的网页下载完毕。 对于数据的传输，一个内存里面的队列肯定会被大量的数据挤爆掉，于是就产生了基于硬盘的分布式队列，这样队列可以多台机器同时传输，随你数据量多大，只要我的队列足够多，管道足够粗，就能够撑得住。 对于数据的存储，一台机器的文件系统肯定是放不下了，所以需要一个很大的分布式文件系统来做这件事情，把多台机器的硬盘打成一块大的文件系统。 再如数据的分析，可能需要对大量的数据做分解，统计，汇总，一台机器肯定搞不定，处理到猴年马月也分析不完，于是就有分布式计算的方法，将大量的数据分成小份，每台机器处理一小份，多台机器并行处理，很快就能算完。例如著名的Terasort对1个TB的数据排序，相当于1000G，如果单机处理，怎么也要几个小时，但是并行处理209秒就完成了。

基于云计算的数据库云方案的研究与设计

摘要：通过介绍云计算的服务模式，分析比较了PaaS 云的业务价值以及传统数据库平台架构存在的问题，提出了基于云计算的数据库云平台的建设方案，进行了详尽地研究与设计，包括数据库云的整体架构、数据库资源池、存储资源池、多租户资源管理方案、数据库云高可靠全双工设计方案等，并分析了数据库云相对传统架构的竞争优势。 关键词：云计算；数据库云；Infiniband 网络；多租户；ASM ；高可靠全双工 基于云计算的数据库云方案的研究与设计 1云计算背景 云计算模型能以按需方式，通过网络方便地访 问云系统的可配置计算资源共享池(如网络、服务器、存储、应用程序和服务)。同时，以最少的管理开销及最少的与供应商的交互，迅速配置提供或释放资源。 目前云计算在业界已经有了一定的应用，其服务内容包括基础设施、应用平台、应用软件三个层次的云化服务，即IaaS 、PaaS 和SaaS 。云计算的架构图如图1所示。 2数据库云的体系架构 2.1云计算服务模式 从使用者的角度看云计算的服务模式,如图2所 示。 （1）IaaS （基础设施即服务)：利用虚拟化技术整合IT 基础资源，包括网络资源池、硬件服务器资源池、 操作系统虚拟化。 （2）PaaS （平台即服务)：云计算把开发环境作为一种服务来提供，包括数据库云化和中间件云化。（3）SaaS(软件即服务)：通过把云计算的服务提供给客户，为客户特别是集团客户提供越来越多的SaaS 的应用， 如CRM 、ERP 、OA 和M IS 等。与传统软件不同，用户通过互联网来使用软件，不需要一次性购买软件、硬件，也不需要维护和升级，只需交纳一定的服务费。 2.2PaaS 云具备更强的业务级价值 云计算价值体系如图3所示：（1） IaaS ，硬件维护 收稿日期:2012-03-23 廖峰1成静静2（1.中国移动通信集团广东有限公司； 2.广东省电信规划设计院有限公司广州510630） 图1摇云计算架构图 图2摇云计算服务模式 45

云数据库方案设计

云数据库方案设计 一、云数据库的云化改造 面向云化环境，数据库在多个方面需要进行改造，包括快捷的安装部署，提供数据库的动态伸缩和资源隔离，以及监控、迁移、备份等一体化管理，以适应云环境中自动安装部署、一体化监控管理，资源动态分配等需求。 1.快速安装及部署 1.1 一键部署和分钟级实例的创建: 1. 准备好预置数据库的docker镜像 a. 初始化好空数据目录（也支持根据场景预置数据） b. 数据库配置文件放置在docker镜像之外，通过映射的 方式进入镜像内部 2. 用户选择实例资源后（CPU、内存），系统自动计算最佳设 置 a. 用户选择实例的内存、CPU数量，使用场景（OLTP、OLAP） b. 根据用户选择，自动调整、优化参数（共享缓存、 work_mem、等等） 3. 使用docker镜像加载外置配置文件启动数据

1.2 多种部署方式 1. 单机（单独的docker镜像） 2. 主备和负载均衡 a). 配置好的三个独立docker镜像，分别扮演主机、备机、读写分离节点 b). 三个节点配置文件都在外部，映射到内部运行 c). 启动时，根据用户的资源选择和网络场景，自动规划配置文件内容 3. KADB 集群 a). 根据角色配置好独立的docker镜像，分别扮演数据节点、协调器节点等 b). 节点的配置文件都放在外部，映射到内部运行 c). 根据用户设置的资源，场景，自动分配节点数量，配置节点参数. 2.在线伸缩 云环境中，支持在线调整任何一个实例使用的资源。对于数据库而言，若分配的资源，包括CPU、内存、磁盘等资源发生变化，数据库同样需要对于资源的变化实施生效。 CPU变化时，主要影响数据库的并发连接数和并行参数，在金仓云数据库中，并发连接数和并行参数可以动态调整。 内存发生变化时，数据库的共享内存，排序内存等内存分配支持