云计算环境下可搜索加密算法的研究
云计算环境下可搜索加密算法的研究
最近几年,在云计算的迅猛发展模式下,越来越多的个人用户和企业开始倾向于将大量数据信息外包到云环境中,这样做不仅减轻了本地计算机的管理负担,而且使其享受到更加便捷的服务。然而,为了确保敏感信息不会泄露出去,保护数据安全和隐私性,在云服务器中存储的通常是数据的密文形式,这又使得在海量的密文数据执行检索操作比较困难。可搜索加密技术便应运而生,它是一种使用户直接面向密文进行关键字检索的方法,它的灵活使用能够让用户在大规模的数据中提取到自己感兴趣的那部分文件,为信息查找带来了巨大的便利性,因此成为云计算中的一个研究热点。可搜索加密技术能够使用户节省许多本地的存储空间和网络开销,同时由于云服务器具有强大的计算能力,可以利用这个特点在密文中查找用户输入的关键字,且服务器不会获得任何明文信息。因此,设计高效的可搜索加密方案能够在很大程度上节省开销,提升系统的可用性。本文通过前期对现有的可搜索加密技术深入的调研之后,首先提出一个基于关键字的支持排序的可搜索方案,该方案利用倒排列表建立安全索引,利用相关性分数对文件和关键字的关联程度进行排序,从而达到排序的目的,然而,该方案需要发送两次搜索请求,且只能进行精确关键字查找。为了改善该模型的缺陷,本文又设计出一种新的基于云计算环境能同时支持排名和模糊检索的对称可搜索加密方案,解决的关键问题是:首先,为了解决用户输入过程存在差错的问题,合理地设计出安全索引的数据结构和陷门生成算法以支持密文搜索中的模糊关键字查询。其次,
为了提升用户体验度,减少用户端通信资源和计算资源的消耗,本文
基于可搜索加密的系统模型提出一个能够将搜索结果按照与文件的
相关度进行排序的算法,使服务器仅返回用户最感兴趣的top-k文件。最后,本文证明了所提方案满足的安全性定义,包括该搜索方案对于
搜索隐私具有安全性、一对多保序映射具有安全性以及排序关键字搜索具有安全性。通过对本文云计算环境中的可搜索加密算法进行仿真实验,并对仿真结果进行分析总结,得出本文提出的方案在构建索引
和执行检索时的效率有了显著的提升。
云计算的发展史(DOC)
云计算的发展史 (2012-10-31 14:47:51) I、云计算发展历程大事记 众所周知，云计算被视为科技界的下一次革命，它将带来工作方式和商业模式的根本性改变。追根溯源，云计算与并行计算、分布式计算和网格计算不无关系，更是虚拟化、效用计算、SaaS、SOA 等技术混合演进的结果。那么，几十年来，云计算是怎样一步步演变过来的呢？本文总结回顾了云计算发展历程中的点滴事件： 1959 年6 月，ChristopherStrachey 发表虚拟化论文，虚拟化是今天云计算基础架构的基石。 1961 年，JohnMcCarthy 提出计算力和通过公用事业销售计算机应用的思想。 1962 年，J.C.R.Licklider 提出“星际计算机网络”设想。 1965 年美国电话公司WesternUnion 一位高管提出建立信息公用事业的设想。 1984 年，Sun 公司的联合创始人JohnGage 说出了“网络就是计算机”的名言，用于描述分布式计算技术带来的新世界，今天的云计算正在将这一理念变成现实。 1996 年，网格计算Globus 开源网格平台起步。 1997 年，南加州大学教授RamnathK.Chellappa 提出云计算的第一个学术定义“，认为计算的边界可以不是技术局限，而是经济合理性。 1998 年，VMware（威睿公司）成立并首次引入X86 的虚拟技术。 1999 年，MarcAndreessen 创建LoudCloud，是第一个商业化的IaaS 平台。 1999 年，https://www.360docs.net/doc/2518196835.html, 公司成立，宣布”软件终结“革命开始。 2000 年，SaaS 兴起。 2004 年，Web2.0 会议举行，Web2.0 成为技术流行词，互联网发展进入新阶段。 2004 年，Google 发布MapReduce 论文。Hadoop 就是Google 集群系统的一个开源项目总称，主要由HDFS、MapReduce 和Hbase 组成，其中HDFS是GoogleFileSystem（GFS）的开源实现；MapReduce 是GoogleMapReduce 的开源实现；HBase 是GoogleBigTable 的开源实现。
基于大数据和云计算平台与应用
基于大数据和云计算平台与应用 发表时间：2018-08-20T16:09:00.780Z 来源：《基层建设》2018年第21期作者：全仲谋 [导读] 摘要：大数据应用的发展对信息系统及其应用提出了更高要求，而基于云计算的大计算平台技术已成为现代建模仿真领域的核心技术，尤其是当前社会各领域开始注重对基于数据的应用，大数据的兴起引发了社会各领域研究、应用大数据的热潮。 中国移动通信集团广东有限公司湛江分公司 524033 摘要：大数据应用的发展对信息系统及其应用提出了更高要求，而基于云计算的大计算平台技术已成为现代建模仿真领域的核心技术，尤其是当前社会各领域开始注重对基于数据的应用，大数据的兴起引发了社会各领域研究、应用大数据的热潮。本文详细阐述了大数据和云计算平台应用的基本概念，病态系讨论了大数据和云计算平台的实际应用。 关键词：大数据；云计算；平台；应用 引言 “大数据”这个词在世界上的地位日益显著，甚至隐约可以成为这个时代的代名词。对于数据信息的采集和处理已然成为各行各业创造经济突破的新增长点，是企业战略目标制定和实施的关键依据。大数据的概念决定了它需要在一个特殊的平台上才能够发挥作用，庞大的信息量并不是以往的单机处理系统可以“吃得消”的。而云计算平台的建立正好弥补了这一方面的短板，其新颖的信息处理模式与大数据概念有着很好的契合度。但是目前大多数研究者的目光都是集中在大数据分析上，关于大数据与云计算平台应用的研究尚处于初级阶段。不过可以预期，未来大数据和云计算平台必将成为社会的发展核心。 一、大数据与云计算平台概述 1、大数据的特征。大数据又被IT业称之为巨量数据集合，具体是指无法在某个特定时间范围内用常规的软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是一种海量、多样化、高增长率的信息资产。大数据的特征主要体现在如下几个方面：超大的容量、繁多的种类、获取数据的高速、数据质量真实可靠、数据来源渠道复杂等等。信息时代到来的今天，数据信息在生产生活中的重要性日益凸显，大数据的发展速度也变得越来越快，对信息处理提出了更高的要求，即需要在短时间内对数据库进行有关的操作与处理，为满足这一需求，大数据技术应运而生。 2、云计算平台的优势。云计算是以网络为平台，利用远程连接的计算机获取所需计算服务，该计算机可供给弹性伸缩的计算资源，可提高资源利用效率，节省因重复配置资源增加的成本。云计算的优点：1.计算能力强。云计算可对计算机集群中的CPU进行远程调用，使其具备强大的计算能力，每秒高达10万亿次运算。2.可靠性高。云计算使用数据容错技术和计算节点同构可互换措施，能够保证云计算服务的可靠性。3.使用成本低。云计算采用自动化集中式管理，按需分配使用硬件资源，无需支付数据管理成本。 3、大数据与云计算平台的关系。大数据与云计算的联系紧密，两者均能够为数据资源提供存储、访问和计算的平台。对于云计算而言，其核心技术为数据处理技术，最终目的是为国家、企业和个人提供便捷服务，这与大数据的发展目的一致。大数据拥有丰富的数据资源，能够与云计算平台共同一个平台，进行大数据分析与计算，两者的相似度极高。 二、大数据与云计算平台优势分析 数据处理是大数据的基础要求，新时代下的“大数据”理念已经是无法用传统计算机处理方式来满足的，因而需要一种新的计算方式作为支持。容量大、种类多、价值高、更新快的特点使得大数据看起来像是一座高楼大厦，有着巨大的价值等待人们的开发利用，而云计算所提供的安全、高效的数据应用服务可以有力地支撑这座楼房。 大数据与云计算平台是一个由众多技术融合的综合体，其主要包括虚拟化技术、分布式海量数据存储与管理和分布式并行编程技术。大数据与云计算平台充分利用云计算适用于数据密集型计算的特点，很好地贴合了大数据对数据量和数据类型的要求；云计算分散到集群电脑的处理方式能够实现数据的及时调用和动态调整，达到高效、快速处理数据信息的目的；平台可以利用虚拟化处理方式对电脑本地资源、网络资源等进行整合、按照要求进行统一调度，实现信息价值最大化。同时大数据与云计算平台具有良好的相容性，能够与各种系统应用做到有效契合。以云计算为核心的数据处理平台能够满足更加复杂的操作要求，同时其容量大、运行稳定、安全性高的特点能够适应现在对数据处理的需求；大数据可以为云计算的运行提供指导，对云计算的资源进行有效的调配。 三、基于云计算的大数据平台应用研究 3.1基于云计算的大数据平台优点分析 目前社会各领域所采用的传统单机处理模式成本较高，而且无法根据用户的使用要求进行扩展，随着用户应用数据量的不断增加及数据处理复杂程度的不断提高，这便会导致单机处理模式的性能无法满足用户的实际需求，而基于云计算技术构建而成的大数据平台可以有效解决上述问题，可以为不同层次用户提供安全、高效、便捷的应用数据服务，对提高用户对应用数据的使用效率和使用质量有着重要作用。云计算在实际运用中具备良好的弹性伸缩及动态调配等功能，对资源的虚拟化处理及系统的透明性处理可以满足用户按需使用要求，其绿色节能可以最大程度上契合新型大数据处理技术的诸多要求，而以云计算为代表的新一代计算处理模式具有更强大的处理功能，其存储空间、可靠性、安全性、便捷性都可以满足用户需求，并且大数据平台在应用中具有优秀的可平滑迁移、可弹性伸缩等有点，并且可以实现对云计算资源的统一管理和调度等诸多优势特性，所以基于云计算的大数据平台应用已成为未来计算技术的主要发展方向。 3.2基于云计算的大数据平台实际应用 基于云计算技术的大数据平台可以提供聚合大规模分布式系统中，对通讯、存储、处理等能力的需求，并可以为上层平台通过灵活、可靠的方式提供各类应用，并且其在实际应用中可以针对海量多格式、多模式大数据的跨系统、跨平台等操作，提供统一管理手段和敏捷的响应机制，对支持大数据快速变化的功能目标、系统环境以及应用配置有着重要作用。例如，基于云计算技术构建而成的企业信息系统，该新型系统在建设过程中采用了分布式集群技术来构建一个大数据平台，该平台在实际运行中可以支持不同业务应用中多种格式、多种访问模式的大数据统一存储，并采用分布式工作流和调度系统框架来构建一个数据分析系统，利用分布式计算手段实现大数据的转换、关联、提取以及聚合等功能，该类大数据平台在实际应用中可以满足企业各种业务的实际需求。 基于云计算技术的大数据平台可以实现企业决策支撑、销售预测等功能，这是因为其在实际应用中可以利用上层应用数据，通过大数据平台分析系统的功能及附加业务的逻辑功能对其进行分析，从而为现代企业利用数据决策提供科学、准确、有效的参考依据。云计算平台技术与云计算服务技术在新时期的高速发展，使大数据平台应用技术成为可能，如果没有云计算技术作为大数据平台的技术支撑，大数
云计算环境对网络架构的要求
云计算环境对网络架构的要求 云计算的关键技术在于将资源进行池化，通过虚拟化技术将计算、存储、网络形成资源池，就象水电一样按需使用。但人们往往将目光更多的关注在服务器的虚拟化技术上，而忽略了网络方面的瓶颈。就象发电站功率再强劲，如果没有电网的通畅传送，用户也无法享受到便利。在云计算业务环境中，需要用可靠的数据网络高效的承载云计算业务。 在云计算业务环境中，对网络产生了一些独特的需求，需要网络产品和解决方案针对这些需求实现网络的整体的变革。此外，随着新一代数据中心的全面建设，引发了对云安全的更高要求，不仅要解决常规安全问题，更要对云带来的虚拟化能高效适应，实现安全的智能管理。而在IT管理方面，自动化、流程化、开放化、智能化成为必备要求，实现计算、存储和网络三个管理层面跨融合网络的联动，使云资源调度实现智能化。 一）服务器虚拟化对网络的要求 服务器虚拟化技术可以实现服务器物理资源到逻辑资源的转变，让一台服务器变成几台甚至上百台相互隔离的虚拟服务器，或者让几台服务器变成一台服务器来用，使用户不再受限于物理上的界限，而是让CPU、内存、磁盘、I/O等硬件变成可以动态管理的“资源池”，来灵活的进行资源的分配和调整。 服务器虚拟化的应用虽然给企业带来新的活力，但就像一部电脑，虽然更换了一个强劲的CPU，但是如果其他关键配置没有做出相应的改变，那么其瓶颈依然存在，最终无法发挥出最优的效率，数据中心也是如此，服务器虚拟化技术的应用给网路带来的影响，使得与其紧密相关的网络资源同样需要进行针对性的调整： l 服务器的利用率从20%提高到80%，服务器端口流量大幅提升，对数据中心网络承载性能提出了巨大的挑战，对网络可靠性要求也更高； l 多种应用部署在同一台物理服务器上运行，使网络流量在同一台物理服务器上产生叠加，流量模型更加不可控； l 服务器虚拟化技术的应用必然伴随着虚拟机的迁移，这种迁移需要一个苛刻的网络环境来保障； 虚拟化给网络带来了性能挑战，但提升网络的整体性能需要有的放矢。首先需要明确网络的瓶颈究竟在哪里。根据目前大量的案例和实践总结分析，数据中心网络主要面临两个瓶颈：一是数据中心的核心交换设备，它做为数据中心所有业务系统之间，以及业务系统和用户之间的交换枢纽，将会是所有流量汇集的地方，所以网络核心的性能压力最大，是可能的瓶颈所在。 二）统一交换对网络的要求
中石化云计算平台建设总体技术方案
中石化 云计算平台工程技术方案 二O一六年四月
目录第1章.基本情况6 1.1.项目名称6 1.2.业主单位6 1.3.项目背景6 1.3.1.XX技术发展方向6 1.3. 2.有关XX公开的相关要求7 1.4.建设规模7 1.5.投资概算10 1.6.设计依据10 1.7.设计范围10 1.8.设计分工11 第2章.现状及需求分析11 2.1.项目意义及建设必要性11 2.2.现状分析13 2.3.需求分析13 2.3.1.长期需求13 2.3.2.本期需求14 第3章.总体设计16 3.1.建设目标16 3.1.1.预期总目标16 3.1.2.阶段性目标17
3.2.建设内容18 3.3.系统的总体结构18 3.3.1.设计原则18 3.3.2.XX本土化战略错误!未定义书签。 3.3.3.建设思路20 3.3. 4.总体拓扑结构22 3.4.信息的分类编码体系25 3.5.质量保证体系26 第4章.建设方案27 4.1.网络资源池28 4.1.1.组网物理拓扑图28 4.1.2.网络负载均衡设计30 4.1.3.网络虚拟化设计32 4.1.4.IP地址及DNS规划36 4.1. 5.网络端口资源估算41 4.2.计算资源池41 4.2.1.计算资源池架构41 4.2.2.应用系统分析42 4.2.3.计算资源池建议配置与选型建议44 4.2.4.计算资源池部署47 4.2. 5.虚拟化软件选型分析48 4.3.云计算管理平台51
4.3.1.云资源管理平台建设方案52 4.3.2.云运营管理平台建设方案61 4.4.云计算安全防护方案71 4.4.1.云计算平台安全威胁71 4.4.2.云计算平台安全防护目标73 4.4.3.云计算平台安全架构74 4.4.4.IaaS层安全74 4.4. 5.PaaS层安全89 4.4.6.SaaS层安全90 4.4.7.公共安全92 4.4.8.安全管理制度98 4.4.9.云安全服务100 4.5.机房方案100 4.5.1.机房设备集中管理100 4.5.2.布线系统101 4.5.3.机房系统102 4.5.4.UPS配置方案104 4.6.标准化工作109 4.6.1.标准规范建设的原则109 4.6.2.标准规范的总体框架110 第5章.设备配置要求112 第6章.项目实施与运行维护117
国内十大云计算 解决方案案例
2015国内十大云计算解决方案案例 2015-08-26 eNet&Ciweek/云创 如果你不知道什么是云计算，下面这些案例或许能够给出一个易懂的答案，如果你知道什么是云计算，并且正在试图寻找解决企业当前所遇IT问题的办法，或许以下案例可以给你以思考和启发。 1、金融云案例 ——吴江农村商业银行 背景介绍： “在金融市场竞争十分激烈的吴江，要赢得竞争优势和市场优势，逼得我们要么第一，要么唯一。”吴江农商行董事长陆玉根曾深有感触地说。吴江农村商业银行是中国银监会成立以来全国第一家改制组建的股份制农村商业银行。吴江农村商业银行近年来专注“三农”、服务“三农”，以总资产超560亿元居全市15家银行之首，被称为“吴江人自己的银行”；在苏北、安徽、湖北等地的13家分支机构正成为助推欠发达地区经济发展的生力军，因而也被誉为农村金融的“吴江现象”。 像吴江农村商业银行这样的区域银行在中国不在少数。作为与实体经济接触最为紧密的金融触角，他们担负着将资金血液输送到小微企业部门的重要职责。这些中小银行运营成本高的问题很突出，其中，IT成本居高不下是重要原因。这也制约了金融支持实体经济的能力。有测算指出，在某些银行贷款类业务中，包括IT在内的操
作成本已经达到中小金融机构资金成本的10倍以上，这客观上造成了小微企业客户的融资难、融资贵。 建设方案： 通过阿里云的解决方案，吴江农商行构建了一个资源共享、集中管理、动态管控的智慧IT 基础架构。 在架构上，通过专线接入服务实现支付宝、阿里云、吴江农商行的互连互通，使金融业务运行在相对安全封闭的网络环境中，在业务连续性上，通过在青岛建立灾备中心，实现与杭州生产中心应用级灾备，底层数据实时同步，一旦发生故障，随时可以接管业务。 为保障本中心的高可用，还通过SLB构建应用池，将流量分发到不同VM上，在业务高峰期，弹性拓展和升级应用池。另外，阿里云的云盾附加服务可以进行应用、数据库、系统、网络安全护航。 价值所在： 据银监会统计，目前我国拥有2000多家区域银行，持卡用户在2-3亿间，由于规模、成本、技术等因素，多数银行尚未提供互联网相关业务。 2012年中国网络零售市场规模达到万亿，用户消费购买习惯发生了巨大变化，需要银行拥抱互联网进行转型。阿里云具备快速交付、灵活扩展、成本极低、安全可靠等优势，可以帮助吴江农商行实现与支付宝的快速对接，为其卡用户增加便利的网络支付渠道，增强了持卡用户活跃度和粘性。
IBM提交建设云计算环境的参考架构CCRA.IBMSubmission.02282011
Introduction and Architecture Overview IBM Cloud Computing Reference Architecture 2.0 Authors: Michael Behrendt Bernard Glasner Petra Kopp Robert Dieckmann Gerd Breiter Stefan Pappe Heather Kreger Ali Arsanjani
Document History Document Location This is a snapshot of an on-line document. Paper copies are valid only on the day they are printed. Refer to the author if you are in any doubt about the currency of this document. Revision History Date of this revision: 02-28-11 Date of next revision: to be defined Revision Number Revision Date Summary of Changes Changes marked 1.0 02-28-11 1.0 Submission to Open Group N
Contents Document History (2) Document Location (2) Revision History (2) 1.Introduction (5) 1.1.Description (5) 1.2.Purpose (5) 1.3.How to use this work product? (6) 1.4.SOA and Cloud (6) https://www.360docs.net/doc/2518196835.html,ing the SOA RA with the CCRA (8) 2.IBM Cloud Computing Reference Architecture (CC RA) Overview (11) 2.1.Introduction (11) 2.2.Roles (12) 2.2.1.1.Cloud Service Consumer (12) 2.2.1.2.Cloud Service Provider (12) 2.2.1.3.Cloud Service Creator (12) 2.3.Architectural Elements (13) 2.3.1.Cloud Service Consumer (13) 2.3.1.1.Cloud Service Integration Tools (13) 2.3.1.2.Consumer In-house IT (14) 2.3.2.Cloud Service Provider (15) 2.3.2.1.Cloud Services (15) 2.3.2.1.1.Cloud service models (16) 2.3.2.1.1.1.Infrastructure-as-a-Service (17) 2.3.2.1.1.2.Platform-as-a-Service (17) 2.3.2.1.1.3.Software-as-a-Service (17) 2.3.2.1.1.4.Business-Process-as-a-Service (17) 2.3.2.1.2.Cloud service creation & ecosystem aspects (17) 2.3.2.2.Infrastructure (19) https://www.360docs.net/doc/2518196835.html,mon Cloud Management Platform (CCMP) (21) 2.3.2.3.1.BSS – Business Support Services (24) 2.3.2.3.2.OSS – Operational Support Services (26) 2.3.2.4.Security, Resiliency, Performance & Consumability (27)
最新版云计算平台系统建设项目设计方案
云计算平台系统建设项目 设计方案
1.1设计方案 1.1.1平台架构设计 **高新区云计算平台将服务器等关键设备按照需要实现的功能划分为两个层面，分别对应业务层和计算平台层。 业务层中，功能区域的划分一般都是根据安全和管理需求进行划分，各个部门可能有所不同，云数据中心中一般有公共信息服务区(DMZ区)、运行管理区、等保二级业务区、等保三级业务区、开发测试区等功能区域，实际划分可以根据业务情况进行调整，总的原则是在满足安全的前提下尽量统一管理。 计算平台层中分为计算服务区和存储服务区，其中计算服务区为三层架构。计算服务区部署主要考虑三层架构，即表现层、应用层和数据层，同时考虑物理和虚拟部署。存储服务区主要分为IPSAN、FCSAN、NAS 和虚拟化存储。 云计算平台中计算和存储支持的功能分区如下图所示：
图云计算平台整体架构 图平台分层架构
基础架构即服务：包括硬件基础实施层、虚拟化&资源池化层、资源调度与管理自动化层。 硬件基础实施层：包括主机、存储、网络及其他硬件在内的硬件设备，他们是实现云服务的最基础资源。 虚拟化&资源池化层：通过虚拟化技术进行整合，形成一个对外提供资源的池化管理（包括内存池、服务器池、存储池等），同时通过云管理平台，对外提供运行环境等基础服务。 资源调度层：在对资源（物理资源和虚拟资源）进行有效监控管理的基础上，通过对服务模型的抽取，提供弹性计算、负载均衡、动态迁移、按需供给和自动化部署等功能，是提供云服务的关键所在。 平台即服务：主要在IaaS基础上提供统一的平台化系统软件支撑服务，包括统一身份认证服务、访问控制服务、工作量引擎服务、通用报表、决策支持等。这一层不同于传统方式的平台服务，这些平台服务也要满足云架构的部署方式，通过虚拟化、集群和负载均衡等技术提供云状态服务，可以根据需要随时定制功能及相应的扩展。 软件即服务：对外提供终端服务，可以分为基础服务和专业服务。基础服务提供统一门户、公共认证、统一通讯等，专业服务主要指各种业务应用。通过应用部署模式底层的稍微变化，都可以在云计算架构下实现灵活的扩展和管理。 按需服务是SaaS应用的核心理念，可以满足不同用户的个性化需求，如通过负载均衡满足大并发量用户服务访问等。 信息安全管理体系，针对云计算平台建设以高性能高可靠的网络安
高性能计算云平台解决方案
高性能计算云平台 解决方案
目录 1概述 (3) 1.1建设背景 (3) 1.2设计范围 (3) 1.3总体设计原则 (3) 2系统平台设计 (4) 2.1项目需求 (4) 2.2设计思想 (5) 2.3云存储系统方案 (6) 2.4系统优势和特点 (6) 2.5作业调度系统方案 (8) 3系统架构 (9) 3.1cStor系统基本组成 (9) 3.2cStor系统功能描述 (10) 3.3Jobkeeper系统基本组成 (17) 4系统安全性设计 (20) 4.1安全保障体系框架 (20) 4.2云计算平台的多级信任保护 (21) 4.3基于多级信任保护的访问控制 (25) 4.4云平台安全审计 (28) 5工作机制 (31) 5.1数据写入机制 (31) 5.2数据读出机制 (32) 6关键技术 (33) 6.1负载自动均衡技术 (33) 6.2高速并发访问技术 (33) 6.3高可靠性保证技术 (33) 6.4高可用技术 (34) 6.5故障恢复技术 (34) 7接口描述 (35) 7.1POSIX通用文件系统接口访问 (35) 7.2应用程序API接口调用 (35) 8本地容错与诊断技术 (36) 8.1 cStor高可靠性 (36) 8.2 cStor数据完整性 (36) 8.3 cStor快照技术 (37) 8.4 Jopkeeper故障处理技术 (37) 9异地容灾与恢复技术 (39) 9.1cStor数据备份与恢复系统功能 (39) 9.2cStor异地文件恢复 (40)
1概述 1.1建设背景 云存储平台与作业调度为本次高性能计算总体解决方案的一部分。主要针对海量的数据的集中存储、共享、计算与挖掘，建立一套具有高可靠、可在线弹性伸缩，满足高吞吐量并发访问需求的云存储与计算平台。为数据存储和高效计算提供便捷、统一管理和高效应用的基础平台支撑。 1.2设计范围 本技术解决方案针对海量数据集中存储、共享与计算，提供从系统软硬件技术架构、原理、硬件选型、网络接入以及软件与应用之间的接口等方面的全面设计阐述。 1.3总体设计原则 针对本次工程的实际情况,充分考虑系统建设的建设发展需求，以实现系统统一管理、高效应用、平滑扩展为目标，以“先进、安全、成熟、开放、经济”为总体设计原则。 1.3.1先进性原则 在系统总体方案设计时采用业界先进的方案和技术，以确保一定时间内不落后。选择实用性强产品，模块化结构设计，既可满足当前的需要又可实现今后系统发展平滑扩展。 1.3.2安全性原则 数据是业务系统核心应用的最终保障，不但要保证整套系统能够7X24运行，而且存储系统必须有高可用性，以保证应用系统对数据的随时存取。同时配置安全的备份系统，对应用数据进行更加安全的数据保护，降低人为操作失误或病毒袭击给系统造成的数据丢失。 在进行系统设计时，充分考虑数据高可靠存储，采用高度可靠的软硬件容错设计，进行有效的安全访问控制，实现故障屏蔽、自动冗余重建等智能化安全可靠措施，提供
云计算的发展历程
云计算的发展历程 一、云计算发展的四个阶段 从云计算概念的提出，一直到现在云计算的发展，云计算渐渐的成熟起来，云计算的发展主要经过了四个阶段，这四个阶段依次是电厂模式、效应计算、网格计算和云计算。 电厂模式阶段：网上的比喻很好，网上说电厂模式就好比利用电厂的规模效应，来降低电力的价格，并让用户使用起来方便，且无需维护和购买任何发电设备。我觉得云计算就是这样一种规模，将大量的分散资源集中在一起，进行规模化管理，降低成本，方便用户的一种模式。 效应计算阶段：在1960 年左右，由于计算机设备的价格非常的昂贵，远非一般的企业、学校和机构所能承受，于是很多IT 界的精英们就有了共享计算机资源的想法。在1961 年，人工智能之父麦肯锡在在一次会议上提出来“效应计算”这个概念，其核心就是借鉴了电厂模式，具体的目标是整合分散在各地的服务器，存储系统以及应用程序来共享给多个用户，让人们使用计算机资源就像使用电力资源一样方便，并且根据用户使用量来付费。可惜的是当时的IT 界还处于发展的初期，很多强大的技术还没有诞生，比如互联网等等。虽然有想法，但是由于技术的原因还是停留在那里。 网格计算阶段：网格计算说穿了就是化大为小的一种计算，研究的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小部分，然后把这些部分分配给许多低性能的计算机来处理，最后把这些结果综合起来解决大问题。可惜的是，由于网格计算在商业模式、技术和安全性方面
的不足，使得其并没有在工程界和商业界取得预期的成功。 云计算阶段：云计算的核心与效用计算和网格计算非常类似，也是希望IT 技术能像使用电力那样方便，并且成本低廉。但与效用计算和网格计算不同的是，现在在需求方面已经有了一定的规模，同时在技术方面也已经基本成熟了。 二、并行计算的概念、并行计算与云计算的区别和联系 并发运算：在操作系统中，是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机上运行，但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。 在关系数据库中，允许多个用户同时访问和更改共享数据的进程。SQL Server 使用锁定以允许多个用户同时访问和更改共享数据而彼此之间不发生冲突。 操作系统并发程序执行的特点: 并发环境下，由于程序的封闭性被打破，出现了新的特点： ①程序与计算不再一一对应，一个程序副本可以有多个计算 ②并发程序之间有相互制约关系，直接制约体现为一个程序需要另一个程序的计算结果，间接制约体现为多个程序竞争某一资源，如处理机、缓冲区等。 ③并发程序在执行中是走走停停，断续推进的。 并发和并行的区别和联系： 并发和并行是即相似又有区别的两个概念，并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生；而并发是指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。
高性能计算、分布式计算、网格计算、云计算概念与区别
高性能计算、分布式计算、网格计算、云计算--概念和区别 《程序员》2009-02 P34 “见证高性能计算21年” 高性能计算（High Performance Computing）HPC是计算机科学的一个分支，研究并行算法和开发相关软件，致力于开发高性能计算机（High Performance Computer）。 分布式计算是利用互联网上的计算机的中央处理器的闲置处理能力来解决大型计算问题的一种计算科学。 网格计算也是一种分布式计算。网格计算的思路是聚合分布资源，支持虚拟组织，提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等。网格计算更多地面向科研应用，商业模型不清晰。网格计算则是聚合分散的资源，支持大型集中式应用（一个大的应用分到多处执行）。 云计算(Cloud Computing)是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算的资源相对集中，主要以数据中心的形式提供底层资源的使用，并不强调虚拟组织（VO）的概念。云计算从诞生开始就是针对企业商业应用，商业模型比较清晰。云计算是以相对集中的资源，运行分散的应用（大量分散的应用在若干大的中心执行）；
目录 高性能计算、分布式计算、网格计算、云计算--概念和区别 (1) 高性能计算 (3) 百科名片 (3) 概念 (3) 服务领域 (3) 网格 (5) 百科名片 (5) 网格的产生 (5) 网格技术的特征及其体系结构 (5) 高性能计算机的发展与应用 (17) 我国高性能计算机应用前景及发展中的问题 (17) 高性能计算机与大众生活息息相关 (17) 高性能计算机发展任重道远 (18) 分布式计算、网格计算和云计算 (21) 分布式计算 (21) 网格计算 (21) 云计算 (22) 网格计算和云计算的概念和区别 (24) 目标不同 (24) 分配资源方式的不同 (25) 殊途同归 (26) 钱德沛教授：云计算和网格计算差别何在？ (27) 云计算与网格计算的概念 (27) 网格计算的特点是什么呢？ (27) 云计算与网格计算区别何在 (28)
云计算环境下的应用特点
云计算环境下的应用特点 多年来应用程序开发者和架构师们都在努力设计一种既能够在功能上满足当前业务需求，另外又能够在用户需求发生变化或者能够在可预见的将来适应环境变化的应用。尤其是在互联网领域，架构师都在努力让自己设计的应用具有比较强的扩展能力，能够跟得上用户不断增长或者出现突发请求的一些情况。在传统的 Web应用设计中，我们在架构上一般采用基于多层架构的设计，在Web层中大量使用了负载均衡等技术。一般我们的处理方式都是在应用程序设计好之后，在应用部署的过程中事先把环境配置好，应用程序在运行过程配置都是不发生变化的。但是，随着云计算时代的到来，我们面对一些新的挑战，相应的应用程序设计方式随之发生了一些变化。我们首先从云计算的技术特点开始讨论应用的变化。 从技术角度看云计算的特点 毫无疑问，云计算是目前信息产业中讨论得最多的话题。虽然大家对于云计算还没有一致定义，但是对于云计算的一些特点，相关的服务模型等内容日渐趋于统一。在讨论云计算应用架构特点之前，我们先从技术的角度来讨论一下云计算本身的一些特点。 * 按需服务 云计算是一个把信息技术作为服务（IT as a Service）提供的一种方式。这种服务的概念都是从消费方（用户）角度出发，而不是从服务提供方出发考虑问题，因此，一个基本特点是云计算要求按需服务，即用户可以根据需求即时得到服务。从这个角度讲，云计算就像我们公共服务中的自来水、电和煤气一样，集中供应并按需服务和计费。 * 资源池 云计算的一个好处是提高资源的利用率，而这个一般需要通过共享的方式来达到这个目的。这里可以类比一下我们日常吃饭中的自助餐和桌餐的差别。如果需要共享就需要先把资源集中到一个公共的资源池中。在云计算当中，根据这个资源池中资源的类别，我们把云计算的服务模型分为三种，即所谓的SPI 模型，如下表所示： * 高可扩展性 云计算平台的资源池相对于单个用户的需求而言是比较大的，因此考虑到会有大量不同用户共用一个资源池，他们之间的资源使用模式一般存在一定的互补性，所以对于某个用户的需求而言，云计算具有很高的扩展性。另外，云计算平台在做架构设计的时候，都会考虑到如何让用户可以平滑扩展他们的资源需求，比如计算资源，存储资源等。 * 弹性服务 弹性服务指的是云计算的资源分配可以根据应用访问具体情况进行动态地调整。也正是因为如此，云计算对于非恒定需求的应用，比如需求波动很大、阶段性需求等，具有非常好的应用效果。在云计算的环境中，资源的扩展方式可以分为两大类，一种是事先可以预测的，比如一些季节性的需求。另一种是完全基于某种规则实时动态调整的。无论是哪一种，都要求云计算平台提供弹性的服务。 * 自服务和自动化 对于自服务和自动化概念本身都比较好理解，但是我把这两个放在一起是因为它们之间的内在联系。自服务是云计算中降低服务成本，提高服务便捷性的一种途
云计算平台详细方案设计
云计算平台详细方案设计
第1章数据中心云平台设计 1.1云平台总体架构设计 基于当前IT基础架构的现状，未来云平台架构必将朝着开放、融合的方向演进，因此，云平台建议采用开放架构的产品。目前，越来越多的云服务提供商开始引入Openstack，并投入大量的人力研发自己的openstack版本，如VMware、华三等，各厂商基于Openstack架构的云平台其逻辑架构都基本相同，具体参考如下： 图2-1：云平台逻辑架构图 从上面的云平台的逻辑架构图中可以看出，云平台大概分为三层，即物理资源池、虚拟抽象层、云服务层。 1、物理资源层 物理层包括运行云所需的云数据中心机房运行环境，以及计算、存储、网络、安全等设备。 2、虚拟抽象层
资源抽象与控制层通过虚拟化技术，负责对底层硬件资源进行抽象，对底层硬件故障进行屏蔽，统一调度计算、存储、网络、安全资源池。 3、云服务层 云服务层是通过云平台Portal提供IAAS服务的逻辑层，用户可以按需申请相关的资源，包括：云主机、云存储、云网络、云防火墙与云负载均衡等。 基于未来云平台的发展趋势及华北油田数据中心云平台的需求，华北油田的云平台应具备异构管理能力，能够对多种虚拟化平台进行统一的管理、统一监控、统一运维，同时，云平台能够基于业务的安全需要进行安全防护，满足监控部门提出的安全等级要求。下面是本次云平台架构的初步设计，如下图所示： 图2-2：云平台总体架构图 1.2资源池总体设计 从云平台的总体架构可以看出，资源池是云平台的基础。因此，在构建云平台的过程中，资源的池化迈向云的是第一步。
目前，计算资源的池化主要包括两种，一种是X86架构的虚拟化，主要的虚拟化平台包括VMware、KVM、Hyper-V等；另一种是小型机架构的虚拟化，主要的虚拟化平台为PowerVM，这里主要关注基于X86架构的虚拟化。 存储资源的池化也包括两种，一种是当前流行的基于X86服务本地磁盘实现的分布式存储技术，如VMware VSAN、华为FusionStorage、华三vStor等；另一种是基于SAN 存储实现的资源池化，实现的方式是利用存储虚拟化技术，如EMC VPLEX、华为VIS(虚拟化存储网关型)和HDS VSG1000(存储型)等。这两种方式分别适用于不同的场景，对于普通的数据存储可以尝试使用分布式存储架构，如虚拟机文件、OLAP类数据库等，而对于关键的OLTP类数据库则建议采用基于SAN存储的架构。 网络资源池化也包括两种，一种是基于硬件一虚多技术实现的网络资源池，如华为和华三的新型的负载均衡、交换机、防火墙等设备；另一种是基于NFV技术实现的网络资源池。这两种方式分别适用于不同的场景，对于南北向流量的网络服务建议采用基于硬件方式实现的网络资源池化，而对于东西向流量的网络服务建议采用基于NFV技术实现的网络资源池化。 图2-2-1：华北油田资源池总体设计示例
云计算的发展历程
云计算地发展历程 一、云计算发展地四个阶段 从云计算概念地提出，一直到现在云计算地发展，云计算渐渐地成熟起来，云计算地发展主要经过了四个阶段，这四个阶段依次是电厂模式、效应计算、网格计算和云计算.b5E2R。 电厂模式阶段：网上地比喻很好，网上说电厂模式就好比利用电厂地规模效应，来降低电力地价格，并让用户使用起来方便，且无需维护和购买任何发电设备.我觉得云计算就是这样一种规模，将大量地分散资源集中在一起，进行规模化管理，降低成本，方便用户地一种模式.p1Ean。 效应计算阶段：在年左右，由于计算机设备地价格非常地昂贵，远非一般地企业、学校和机构所能承受，于是很多界地精英们就有了共享计算机资源地想法.在年，人工智能之父麦肯锡在在一次会议上提出来“效应计算”这个概念，其核心就是借鉴了电厂模式，具体地目标是整合分散在各地地服务器，存储系统以及应用程序来共享给多个用户，让人们使用计算机资源就像使用电力资源一样方便，并且根据用户使用量来付费.可惜地是当时地界还处于发展地初期，很多强大地技术还没有诞生，比如互联网等等.虽然有想法，但是由于技术地原因还是停留在那里.DXDiT。 网格计算阶段：网格计算说穿了就是化大为小地一种计算，研究地是如何把一个需要非常巨大地计算能力才能解决地问题分成许多小部
分，然后把这些部分分配给许多低性能地计算机来处理，最后把这些结果综合起来解决大问题.可惜地是，由于网格计算在商业模式、技术和安全性方面地不足，使得其并没有在工程界和商业界取得预期地成功.RTCrp。 云计算阶段：云计算地核心与效用计算和网格计算非常类似，也是希望技术能像使用电力那样方便，并且成本低廉.但与效用计算和网格计算不同地是，现在在需求方面已经有了一定地规模，同时在技术方面也已经基本成熟了.5PCzV。 二、并行计算地概念、并行计算与云计算地区别和联系 并发运算：在操作系统中，是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机上运行，但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行. jLBHr。 在关系数据库中，允许多个用户同时访问和更改共享数据地进程. 使用锁定以允许多个用户同时访问和更改共享数据而彼此之间不发生冲突. xHAQX。 操作系统并发程序执行地特点: 并发环境下，由于程序地封闭性被打破，出现了新地特点： ①程序与计算不再一一对应，一个程序副本可以有多个计算 ②并发程序之间有相互制约关系，直接制约体现为一个程序需要另一个程序地计算结果，间接制约体现为多个程序竞争某一资源，如处理机、缓冲区等. LDAYt。 ③并发程序在执行中是走走停停，断续推进地.
基于云计算的SaaS领域服务平台
基于云计算的SaaS领域服务平台建设 总 体 规 划 说 明 书 目录 1引言4
1.1编写目的 (4) 1.2项目背景 (4) 1.3参考资料 (5) 1.4术语缩写与解释 (5) 2总体规划6 2.1建设目标 (6) 2.2技术路线 (7) 2.2.1一站式服务平台 7 2.2.2应急服务平台 9 2.2.3通用后台 9 2.3基本流程 (11) 2.4支撑环境 (12) 2.4.1开发环境 12 2.4.2系统运行环境 12 2.4.3数据库环境 12 2.5局限性 (12) 2.6技术可行性 (12) 3总体设计13 3.1系统逻辑结构 (13) 3.2技术架构 (14) 3.3应用服务层设计 (16) 3.3.1通用后台 16 3.3.2面向领域的服务 17 3.4SAAS服务层设计 (17) 3.5接口设计 (17) 3.5.1用户接口 17 3.5.2外部接口 17 3.5.3内部接口 17 3.6运行设计 (18) 3.6.1运行模块组合 18
3.6.2运行控制 18 3.6.3运行时间 18 3.7数据库设计 (18) 3.7.1逻辑结构设计要点 18 3.7.2物理结构设计要点 18 3.7.3数据结构与程序的关系 18 3.7.4规范要求 18 3.8系统出错处理设计 (19) 3.8.1出错信息 19 3.8.2补救措施 19 3.8.3系统维护设计 20 4安全性设计20 4.1.1安全架构 20 4.1.2多企业数据隔离设计 22 5实施步骤23
1引言 1.1编写目的 本文档旨在为基于云计算的SaaS领域服务平台建设项目从项目目标、技术路线、技术要求、实施方法等方面做出规划，便于公司内部市场人员、开发人员和管理人员等在项目理解和实施等方面达成共识。 1.2项目背景 SaaS是Software-as-a-Service（软件即服务）的简称，是随着互联网技术的发展和应用软件的成熟，而在21世纪开始兴起的一种完全创新的软件应用模式。它是一种通过lnternet提供软件的模式，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联网获得厂商提供的服务。用户不用再购买软件，而改用向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动，且无需对软件进行维护，服务提供商会全权管理和维护软件，软件厂商在向客户提供互联网应用的同时，也提供软件的离线操作和本地数据存储，让用户随时随地都可以使用其定购的软件和服务。对于许多小型企业来说，SaaS是采用先进技术的最好途径，它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程序的需要。 在这种模式下，客户不再像传统模式那样花费大量投资用于硬件、软件、人员，而只需要支出一定的租赁服务费用，通过互联网便可以享受到相应的硬件、软件和维护服务，享有软件使用权和不断升级，这是网络应用最具效益的营运模式。 Cloud Computing（云计算）是一种新兴的共享基础架构的方法，通常为一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等，它可以将巨大的系统池连接在一起以提供各种IT服务。云计算将所有的计算资源集中起来，并由软件实现自动管理，无需人为参与。这使得企业无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于创新。 SaaS出租软件服务，云计算出租网络资源 云计算的出现，恰好解决了SaaS发展过程中面临的一些问题，当SaaS提供
云计算技术在环境保护行业中的应用
云计算技术是信息技术发展的重大变革和必然趋势，其对信息资源的高效统一管理，对促进信息共享、提高计算能力等信息化服务起到了关键作用。 我部在信息化建设中统筹考虑云计算、大数据等先进信息技术和理念来提升信息化水平，以支撑环境保护相关业务的高效运行。 “十二五”期间, 我国将始终为深入贯彻落实科学发展观, 加快推动经济发展方式转变, 提高生态文明建设水平. 近年来, 为提高环境保护工作的信息化水平, 实现“信息强环保”的战略目标, 全国环境保护系统实行了众多重大信息化建设工程, 为实现“数字环保”奠定了良好的基础, 但随着信息化的不断发展, 环保系统涉及的信息化系统日益庞大, 每个信息化系统都是在不同阶段、不同地点、不同技术体系、由不同承建单位来实施建设的, 这种建设模式的弊端日益呈现: (1) 信息资源分配不均、共享率低、无法承担大负载应用。环境保护部行业目前信息化建设主要采用“烟囱式”独立建设模式, 即为每个单一的应用建立从底至上的一整套信息化资源体系, 每个应用都独占基础物理设施、软件设施，造成了资源的极大浪费,也造成了系统可用性的下降。 (2) 建设成本、管理成本高。烟囱式信息化建设模式提高了应用系统在建设时的成本, 且由于众多信息化基础设施存在的较大差异, 系统运行管理人员在进行日常运行维护时压力较大。
(3) 扩展能力较差。随着环境保护业务的不断发展变化, 信息化建设也需要不断的进行调整和扩展,需要为不同的部门建立个性化的服务模式。传统的建设模式下,每一种个性化服务都是独立的,不能进行通用性服务的共享,需要进行大量的重复性建设,制约了新业务的扩展。 云计算平台可以对环境保护行业的信息资源进行最广泛的共享, 最大限度的提高数据资源的利用效率;云计算平台可以充分利用现有的软硬件资源, 保护原有投资。 云计算平台可以为环境保护行业内业务协同和数据处理提供统一的数据标准支撑体系, 通过建立水质监测、大气监测、固体废物及噪声等行业标准信息，以及环保行业分类代码、产业代码、流域水系代码等基础代码信息, 统一数据源头, 规范数据使用。 云计算平台可以更好的实现国家各业务部门间的信息资源共享，为多部门间业务协同提供更高效的基础环境，以实现共同解决影响社会经济发展、生态环境问题及人民身体健康的重要复杂问题。 鉴于环境保护行业在国计民生中重要性逐步提高、信息化建设中现存的诸多问题，及云计算技术的良好应用前景，我部积极争取作为云计算技术服务的重点应用示范行业来推动行业信息资源整合，充分利用公共云计算服务资源开展云计算和大数据等先进信息化技术的应用示范工程。