云计算中的HPC高性能计算

1．背景：

云计算的优势

共享的计算设备

多租户的使用模型

可高度适配的资源分配

按需定制的HPC环境开始流行

2.挑战

虚拟化的开销

CPU, 内存, 驱动等

通信网络的区别

万兆以太网vs. Infiniband

并行IO的配置选项

设备, 文件系统和IO库的选择

3．CCI: Amazon的HPC解决方案

4. 虚拟化对HPC的影响

虚拟设备和物理设备有巨大的性能差别

虚拟机并没有引入很大的开销

对于直接分配给客户机的千兆网卡结论如此, 我们正在研究万兆网卡和IB 网卡的性能结果

5. 性能评价——结论

本地集群在通信上有巨大优势

对于CPU和内存密集型程序，CCI的性能和本地集群相似

究竟使用云还是本地集群，需要研究二者的性价比

6. I/O系统的可配置性：背景

I/O是很多高性能应用程序的性能瓶颈

应用程序的读写密集和并发度差别较大

传统高性能平台只提供通用的、统一的I/O系统

一些高性能程序开始考虑向云计算平台迁移

云计算平台可以带来I/O系统的高可配性

完全受控的虚拟机环境，自定义配置成为可能

弹性的资源申请和方便的部署方式

可选多种存储资源进行搭配

I/O系统的可配置性在于

可以在虚拟集群上选择不同的文件系统

可以利用多种底层存储设备进行组合

可以充分调节文件系统参数，专门为特定的某一个高性能应用程序进行配置 I/O系统可配置性的挑战

最优配置需要根据不同应用程序进行选择

需要平衡性能和总成本

7. I/O系统的可配置性：文件系统

网络文件系统（NFS）

使用简单，只有POSIX系统调用接口

对I/O需求较低的应用程序已经足够

存在单点瓶颈，扩展性差

并行文件系统（如PVFS）

MPI-IO接口，对并行读写支持良好

可以使用更多的IO节点，扩展性好

8. I/O系统的可配置性：存储设备、

单实例临时存储设备（Ephemeral）

块设备，每节点2*800 GB, 非持久化存储

弹性块设备(EBS)

每个实例可挂载任意多块，可跨实例挂载

持久化，生命期与虚拟机实例无关

云端数据库存储服务(S3)

键值存储，面向数据库和互联网应用

9. I/O系统的可配置性：文件系统参数

10. I/O系统的可配置性：结论

针对不同的HPC应用配置I/O系统很有必要

不同HPC应用对I/O的需求不一样

性能和价格需要折中

I/O配置的挑战

应用的I/O行为决定了系统参数的选择

领域专家对文件系统知识缺乏，缺少经验

自动化的IO优化配置是有实际意义的

11.结论

高端处理器让HPC的云计算变得更加现实

虚拟化的低开销可以忍受

对于计算密集型的HPC程序，使用类似于CCI的计算平台值得投资万兆网卡仍然会限制通信密集程序的性能和性价比

可配置性是云端待发掘的巨大优势之一

e.g. IO子系统

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

云计算和大数据基础知识12296

精心整理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cloudcomputing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。二、三、 1 );软件2 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。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转，则意味着在云计算平台下实现资源调度机制，资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下，可以启动闲置资源，纳入系统中，提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下，则可以将业务集中起来，而将其他闲置的资源转入节能模式，从而在提高部分资源利用率的情况下，达到其他资源绿色、低碳的应用效果。 3、支持异构多业务体系在云计算平台上，可以同时运行多个不同类型的业务。异构，表示该业务不是同一的，不是已有的或事先定义好的，而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。 4、支持海量信息处理云计算，在底层，需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层，需要能够同时支持各类众多的异构的业务;

而具体到某一业务，往往也需要面对大量的用户。由此，云计算必然需要面对海量信息交互，需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。 5、按需分配，按量计费按需分配，是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术，可以实现计算资源的同构化和可度量化，可以提供小到一台计算机，多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算，在云计算平台实现按需分配后，按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。四、云计算按运营模式分类 1、公有云公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过Internet使用，可能是免费或成本低廉的。烦。B 2 3 五、六、 1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的，或者叫做“专机专用”系统。图2传统IT基础架构这种部署模式主要存在的问题有以下两点：硬件高配低用。考虑到应用系统未来3～5年的业务发展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大，更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。

大数据与云计算研究报告

(说明：此文为WORD文档，下载后可直接使用)

摘要：近年来，大数据和云计算已经成为社会各界关注的热点话题。秉承“按需服务”理念的“云计算（Cloudcomputing）”正高速发展，“数据即资源”的“大数据（bigdata）”时代已经来临[1]。大数据利用对数据处理的实时性、有效性提出了更高要求，需要根据大数据特点对传统的常规数据处理技术进行技术变革，形成适用于大数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题。大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战，数据管理方式上的变革正在酝酿和发生。本文所提到的大数据包含着云计算，因为云计算是支撑大数据的平台。关键词:大数据云计算数据分析数据挖掘

引言在学术界，大数据这一概念的提出相对较早。2008年9月，《自然》杂志就推出了名为“大数据”(bigdata)的专刊。2011年5月，麦肯锡全球研究院发布了名为《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿》(Bigdata:Thenextfrontierforinnovation，competition，andproductivity)的研究报告，指出大数据将成为企业的核心资产，对海量数据的有效利用将成为企业在竞争中取胜的最有力武器。2012年，联合国发布大数据政务白皮书，指出大数据可以使用极为丰富的数据资源来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。2012年3月29日，奥巴马政府发布了《大数据研究与发展计划倡议》，宣布启动对大数据的研发计划，标志着美国把大数据提高到国家战略层面，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。大数据应用正在风靡全球，大数据精准营销成为企业掌舵者的口头禅，那么大数据真的是无懈可击吗？答案显然是否定的。随着互联网和移动设备的普及，大数据已经在我们的生活中无处不在，而有关大数据与隐私的问题也日益受到关注。毫无疑问，未来可以获得的个人数据量越多，其中的信息量就越大。只要拥有了足够多的数据，我们甚至可能发现有关于一个人的未来信息。另外市场是变化无常并且不可预期的，决策者的创造性思维并不能通过数据得以体现，相反，大数据在压制创新。大数据搜集到的数据的真实性也有待检验。一个人获得的数据和事实越多，预测就越有意义，人的判断也就显得愈发

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

云计算中的HPC高性能计算

1．背景：云计算的优势共享的计算设备多租户的使用模型可高度适配的资源分配按需定制的HPC环境开始流行 2.挑战虚拟化的开销 CPU, 内存, 驱动等通信网络的区别万兆以太网vs. Infiniband 并行IO的配置选项设备, 文件系统和IO库的选择 3．CCI: Amazon的HPC解决方案 4. 虚拟化对HPC的影响虚拟设备和物理设备有巨大的性能差别虚拟机并没有引入很大的开销对于直接分配给客户机的千兆网卡结论如此, 我们正在研究万兆网卡和IB 网卡的性能结果 5. 性能评价——结论本地集群在通信上有巨大优势对于CPU和内存密集型程序，CCI的性能和本地集群相似究竟使用云还是本地集群，需要研究二者的性价比 6. I/O系统的可配置性：背景 I/O是很多高性能应用程序的性能瓶颈应用程序的读写密集和并发度差别较大传统高性能平台只提供通用的、统一的I/O系统一些高性能程序开始考虑向云计算平台迁移云计算平台可以带来I/O系统的高可配性完全受控的虚拟机环境，自定义配置成为可能

弹性的资源申请和方便的部署方式可选多种存储资源进行搭配 I/O系统的可配置性在于可以在虚拟集群上选择不同的文件系统可以利用多种底层存储设备进行组合可以充分调节文件系统参数，专门为特定的某一个高性能应用程序进行配置 I/O系统可配置性的挑战最优配置需要根据不同应用程序进行选择需要平衡性能和总成本 7. I/O系统的可配置性：文件系统网络文件系统（NFS）使用简单，只有POSIX系统调用接口对I/O需求较低的应用程序已经足够存在单点瓶颈，扩展性差并行文件系统（如PVFS） MPI-IO接口，对并行读写支持良好可以使用更多的IO节点，扩展性好 8. I/O系统的可配置性：存储设备、单实例临时存储设备（Ephemeral）块设备，每节点2*800 GB, 非持久化存储弹性块设备(EBS) 每个实例可挂载任意多块，可跨实例挂载持久化，生命期与虚拟机实例无关云端数据库存储服务(S3) 键值存储，面向数据库和互联网应用 9. I/O系统的可配置性：文件系统参数 10. I/O系统的可配置性：结论针对不同的HPC应用配置I/O系统很有必要不同HPC应用对I/O的需求不一样性能和价格需要折中 I/O配置的挑战

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

基于大数据的云计算支撑平台IOP

基于大数据的云计算支撑平台 IOP 浪潮IOP（Inspur Open Platform）是一个云计算架构的开放平台，采用大数据处理、社交网络、情景感知、服务化架构等关键技术和理念开放的应用支撑和资源整合平台，通过共享平台强化企业信息资源的有机整合和高效利用，构建开放、协同、智能、互联、弹性可扩展的IT基础软件环境，使客户有机会利用新技术的解决传统IT系统规划和建设存在的诸多难题，实现信息化从传统架构向云计算架构的平滑转型。 IOP平台采用“平台+应用”的总体思路，采用支持分布式、高并发和大数据处理的云计算架构设计。开放的架构为各种应用提供分布式计算、分布式存储、大数据分析、统一用户认证、统一消息引擎、统一资源管理等基础支撑服务能力，通过IOP可以整合来自内外部的各类信息资源，实现信息资源共享，开放业务能力和数据资源，创新应用开发和IT服务模式。 IOP平台的应用领域包括：基于云计算的信息化应用支撑、大数据处理和资源整合以及面向公众的互联网服务和电子商务。

IOP具备四个方面的关键特性，以满足之上承载应用的稳定运行。 1、满足百万级以上用户海量数据快速存取，并能够支持水平扩展，基于大数据可弹性扩展的技术架构。 2、利用Open API整合与共享信息资源，对基础共性服务统一构建，基于开放平台为多应用提供公共服务。 3、制定应用开发统一的标准规范，采用应用商店模式搭建应用生态环境，促进应用创新。。 4、IOP产品研发始终坚持安全可控的技术路线，所有底层架构和组件均为自主研发。目前平台研发工作已经有了初步的成果，并在浪潮实施的包括智慧城市、警务云等一些重大项目中进行应用，浪潮IOP平台的应用极大的提高了行业IT整体的计算能力、整合能力和创新能力,下一步将

云计算大数据试题

云计算大数据试题一、单选题（30%） 1、我公司大数据对外服务品牌是下面哪一项（A） A.智慧洞察 B.精确营销 C.智慧数据 D.和数据答案：A 2、目前中国移动已经开展的大数据对外服务不包括下面的哪一项（D） A.旅游景区客源分析 B.交通OD系统 C.商铺选址 D.互联网广告营销答案：D 3、大数据金融征信是对外服务一个重要的领域，下面说法错误的是（C） A.要严格保护用户信息安全 B.数据结果脱敏加工 C.可以输出用户的位置信息 D.必须获得用户授权答案：C 4、大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行（B）。 A. 数据信息 B. 专业化处理 C.速度处理 D. 内容处理答案：B 5、与运营商数据相比，互联网数据有以下几点局限性，除了（ D ）。 A. 数据局部性 B. 数据封闭性 C. 数据割裂性 D.数据全面性答案：D 6、推荐系统为客户推荐商品,自动完成个性化选择商品的过程,满足客户的个性化需求,推荐基于网站最热卖商品、客户所处城市、（ D ），推测客户将来可能的购买行为。 A.客户的朋友 B.客户的个人信息 C.客户的兴趣爱好 D. 客户过去的购买行为和购买记录答案：D 7、社交网络产生了海量用户以及实时和完整的数据，同时社交网络也记录了用户群体的（ C ），通过深入挖掘这些数据来了解用户，然后将这些分析后的数据信息推给需要的品牌商家或是微博营销公司。 A.地址 B.行为 C.情绪 D.来源答案：C 8、在云生态环境中，用户需求相当于（ D ），云数据中心相当于（ C ），云服务相当于（ B ）。 A. 降水 B. 水滴 C. 水库 D. 阳光答案：D\C\B

高性能计算与云计算—教学大纲

《高性能计算与云计算》教学大纲总学时：48 理论课学时：32实验课学时：16 一、课程的性质《高性能计算与云计算》是计算机专业的专业领域课程。高性能计算技术是计算机技术发展中的一项重要技术。通过该课程的学习，学生应该学习和掌握高性能计算的基础理论知识和实践经验，并为后续课程打下坚实基础。二、课程的目的与教学基本要求本课程以高性能计算和云计算为主题，分为三大部分，第一部分是高性能计算的基础知识，第二部分是云计算的概念及核心技术，第三部分是高性能计算与云计算的软件支持－并行程序的设计原理与方法。主要课程内容包括高性能计算机的系统结构模型，对称多处理机（SMP）、大规模并行处理机（MPP）、集群系统（Cluster）和并行计算的性能评测并行算法的一般设计策略、基本设计技术和一般设计过程；云计算的分布式大规模数据处理和云存储技术；共享存储编程、分布存储编程和Map/Reduce编程等面向高性能计算与云计算应用的并行程序设计环境与工具。课程强调融合高性能计算机结构、云计算技术、并行算法和并行编程为一体，力图反映高性能计算和云计算领域的最新成就和发展趋势。学生除完成基本理论课程学习外，课程将通过在高性能计算机系统上的实践，学习和掌握高性能计算和云计算的基础知识。三、课程适用专业计算机科学与技术、软件技术、信息安全、网络工程四、课程的教学内容、要求与学时分配 1．理论教学部分：按各章节列出主要内容，注明课程教学的难点和重点，对学生掌握知识的要求，以及学时的分配。主要章节及其学时分配：第一章绪论（3学时）重点：高性能计算和云计算的概念、基础架构、现状及发展、应用前景难点：云计算的架构、高性能计算技术的发展以及和云计算技术的衔接要求：了解基本概念，基础架构，以及相关的技术和应用

高性能计算平台解决方案

目录 1概述 (4) 1.1建设背景 (4) 1.2设计范围 (4) 1.3总体设计原则 (4) 2系统平台设计 (6) 2.1项目需求 (6) 2.2设计思想 (7) 2.3云存储系统方案 (7) 2.4系统优势和特点 (8) 2.5作业调度系统方案 (10) 3系统架构 (11) 3.1平台系统基本组成 (11) 3.2平台系统功能描述 (13) 3.3Jobkeeper系统基本组成 (20) 4系统安全性设计 (23) 4.1安全保障体系框架 (23) 4.2云计算平台的多级信任保护 (25) 4.3基于多级信任保护的访问控制 (30) 4.4云平台安全审计 (32) 5工作机制 (36) 5.1数据写入机制 (36) 5.2数据读出机制 (37) 6关键技术 (39) 6.1负载自动均衡技术 (39) 6.2高速并发访问技术 (39) 6.3高可靠性保证技术 (40) 6.4高可用技术 (40) 6.5故障恢复技术 (41) 7接口描述 (42) 7.1POSIX通用文件系统接口访问 (42) 7.2应用程序API接口调用 (42) 8本地容错与诊断技术 (43) 8.1 平台高可靠性 (43) 8.2平台数据完整性 (43) 8.3平台快照技术 (44) 8.4Jopkeeper故障处理技术 (44) 9异地容灾与恢复技术 (46) 9.1平台数据备份与恢复系统功能 (46) 9.2平台异地文件恢复 (47)

云计算大数据试题资料

云计算大数据试题

云计算大数据试题一、单选题（30%） 1、我公司大数据对外服务品牌是下面哪一项？（A） A.智慧洞察 B.精确营销 C.智慧数据 D.和数据答案：A 2、目前中国移动已经开展的大数据对外服务不包括下面的哪一项？（D） A.旅游景区客源分析 B.交通OD系统 C.商铺选址 D.互联网广告营销答案：D 3、大数据金融征信是对外服务一个重要的领域，下面说法错误的是（C） A.要严格保护用户信息安全 B.数据结果脱敏加工 C.可以输出用户的位置信息 D.必须获得用户授权答案：C 4、大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行（B）。 A. 数据信息 B. 专业化处理 C.速度处理 D. 内容处理答案：B 5、与运营商数据相比，互联网数据有以下几点局限性，除了（ D ）。 A. 数据局部性 B. 数据封闭性 C. 数据割裂性 D.数据全面性答案：D 6、推荐系统为客户推荐商品,自动完成个性化选择商品的过程,满足客户的个性化需求,推荐基于网站最热卖商品、客户所处城市、（ D ），推测客户将来可能的购买行为。 A.客户的朋友 B.客户的个人信息 C.客户的兴趣爱好 D. 客户过去的购买行为和购买记录答案：D 7、社交网络产生了海量用户以及实时和完整的数据，同时社交网络也记录了用户群体的（ C ），通过深入挖掘这些数据来了解用户，然后将这些分析后的数据信息推给需要的品牌商家或是微博营销公司。 A.地址 B.行为 C.情绪 D.来源答案：C 8、在云生态环境中，用户需求相当于（ D ），云数据中心相当于（ C ），云服务相当于（ B ）。 A. 降水 B. 水滴 C. 水库 D. 阳光答案：D\C\B

高性能计算平台可行性报告

目录 1 高性能计算机简介 (1) 1.1 什么是高性能计算机 (1) 1.2 为什么需要高性能计算机 (1) 1.1高性能计算机性能衡量标准 (2) 1.2高性能计算机可以做什么 (3) 1.2.1 高性能计算与石油勘探 (4) 1.2.1高性能计算与现代农业 (6) 1.2.2高性能计算与生命科学 (8) 1.2.3高性能计算与计算机辅助工程（CAE） (10) 2建立高性能计算中心的必要性 (12) 2.1高性能计算中心建设意义 (13) 2.2高性能计算中心可提升的科研实力 (14) 2.3高性能计算中心可提高经济竞争力 (18) 2.4高性能计算中心可提升国防实力 (19) 2.5高性能计算中心可提高在国际上的地位 (21) 3建设高性能计算中心的意义 (24) 3.1树立高端IT产业案例，打破国外IT产品垄断 (24) 3.2加强科技交流，扩大合作的领域和范围。 (25)

1 高性能计算机简介 1.1 什么是高性能计算机高性能计算机，或称超级计算机，是一套计算性能强大，具有大规模存储空间和完整的软件系统，并且价格十分昂贵的计算机，是计算机中功能最强、运算速度最快、存储容量最大的一类计算机。其性能远超普通的个人计算机和通用服务器，具有无与伦比的计算能力。高性能计算机通过并行计算来实现超高的计算性能，并行计算即将多个处理器通过网络连接，并以一定的方式将其有序地组织起来，同时对多个任务或多条指令、或对多个数据项进行处理，以达到快速求解一个计算问题的目的。高性能计算机多用于国家高科技领域和尖端技术研究，是国家科技发展水平和综合国力的重要标志。目前的高性能计算机的主要架构是集群架构。集群架构是将大量的服务器通过专用网络连接起来，让所有的服务器协调工作来完成一个计算任务。在用户看来，整个集群就是一台高性能计算机，管理和操作就像管理一台计算机一样简单。不同的是这台计算机具有超强的计算能力。 1.2 为什么需要高性能计算机高性能计算机构建的主要目的有两个：其一是缩短计算时间。某些科研计算任务，仅凭一台或者几台服务器来进行运算，可能需要几个月、几年或者更长的时间。如果说科研人员把时间都浪费在等待运算结果上，科学研究就没有进步的可能。而利用由大量服务器构成的集群架构的高性能计算机来进行计算，会大大缩短计算时间。就好像一个人砌一堵墙需要10天，10个人砌这堵墙只需要1天，而240个人砌这堵墙，只需要1个小时。缩短计算时间的典型例子就是人类基因组计划。人类基因组计划是由美国科学家于1985年率先提出，于1990年正式启动的。美、法、德、日和中国科学家共同参与了这一预算达30亿美元的人类基因组测序计划。该计划要揭开组成人体4万个基因的30亿个碱基对 1

云计算与大数据平台-大纲

《云计算与大数据平台》教学大纲课程编号：071173B 课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课 □专业必修课√专业选修课 □学科基础课总学时：48 讲课学时：32 实验（上机）学时：16 学分：3 适用对象：信息管理与信息系统专业（大数据应用）和统计专业（大数据分析）先修课程：操作系统、大数据计算机基础、程序设计基础及应用一、教学目标本课程是信息管理与信息系统专业（大数据应用）和统计专业（大数据分析）的专业选修课，是学生进行大数据分析和应用的基础课程；通过本课程的学习学生将掌握云计算和大数据的基础知识，熟悉云计算和大数据平台，从知识结构和实验操作经验等方面为后续课程的学习奠定基础。目标1：掌握云计算的基本知识；目标2：掌握大数据的基本知识目标3：熟悉云计算和大数据的平台。二、教学内容及其与毕业要求的对应关系（一）教学内容本课程主要教学内容是在学生掌握基本的操作系统、大数据计算机基础、程序设计基础及应用等基本原理后，学习云计算和大数据的相关知识及平台。具体内容包括云计算概述、云计算的基本架构、云计算的关键技术、云计算的解

决方案、云数据中心、云平台构建、大数据和大数据系统、HDFS（分布式文件系统）、分布式数据库、大数据系统应用开发等。（二）教学方法和手段根据教学目标，拟采用的教学方法有：课题讲解和计算机实验相结合的方法强化所讲授的内容；通过课堂提问和课后预留作业的方式对所学知识进行温习和巩固；通过实例化的编程实验增强学生对所学知识的掌握和理解。（三）实践教学环节要求根据教学进度和要求布置相应的小作业，通过上机实践。每一章根据所讲授的理论知识都设计与此对应的上机内容。通过上机学习强化对本课程的理论的理解和掌握。（四）学习要求为有效学习本课程，要求学生首先具备操作系统、大数据计算机基础、程序设计基础及应用等方面的基本知识。应该熟读课程大纲，提纲挈领地掌握大数据的基础理论、相关技术、包含的内容及大数据应用的方法，随后按照大纲熟读教材，并通过课后思考和上机实践进行多角度和多层次的反复学习。（五）与毕业要求的关系如何有效地使学生掌握云计算和大数据的基本理论、方法、原理和平台应用，能够结合实际的领域数据构建和应用大数据云计算的平台，为培养大数据领域合格数据工程师奠定基础。（六）教学中应注意的问题由于操作系统、大数据计算机基础、程序设计基础及应用等是该课程的先修基础，如果学生先修基础课没有学好，学习云计算和大数据的理论和技术时，则出现半知不解的情况。因此，教学中需要根据学生掌握先修课程基础情况，由易到难循序渐进、结合实际案例进行由浅入深的教学。

阿里云高性能计算-操作指南

高性能计算操作指南

操作指南使用流程您在购买了高性能计算产品后，可以通过管理控制台找到高性能计算进行实例的管理。快速入口 https://https://www.360docs.net/doc/3c8786611.html,/ 。购买HPC实例后用户购买高性能计算实例后，对于每个实例，用户将获得以下登录信息 ECS公网IP ECS内网IP GPU物理机内网IP ECS登录账号（默认为root）和密码 GPU物理机登录账号（默认为root）和密码首次登录之前对于新购高性能计算实例，请修改初始化登录密码。登录密码将作为您登录高性能计算实例的唯一凭证。阿里云将不会以任何形式储存，因而无法提供密码找回功能。跳转机密码需要进行重置才能登录。初始物理机登录密码将通过站内消息发送给您，可在消息中心中进行查看。

重置跳板机密码跳板机是您访问物理机前，需要首先登陆的虚拟机。随物理机所赠送。在高性能计算控制台中，点击实例标签选择对应的高性能计算实例的操作选择跳板机，点击重置跳板机密码在弹出的对话框中输入新密码，需要符合规定的密码强度需要重启跳板机后登录密码才能生效重置物理机密码物理机仅能通过对应的跳板机进行访问，与其他用户之间网络完全隔离。由于您拥有完全的访问权限，您可以在登录后输入 passwd 根据命令行提示进行修改物理机登录密码修改后将无法由控制台进行重置登录GPU物理机登录方式如下：在控制台中查看跳板机的公网 IP、内网 IP 以及物理机的内网 IP。登录跳板机，打开终端输入ssh root@跳板机公网IP输入跳板机密码后登录到跳板机登录到跳板机后，在终端输入ssh root@物理机内网IP输入物理机密码后登录到物理机登录到物理机后，您将可以操作具有极致性能的 HPC 产品首次登录之后首次登录后，需要做如下几件事情：修改日期时间。假设现在为2015年10月15日21：15：00，而机器日期时间与当前时间不符，则执

大数据与云计算简答题

. 一、云计算与大数据的定义、特征 1、云计算的定义：是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。（维基百科）一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享软硬件资源和信息，可以按需提供给计算机和其他设备。云计算能够给用户提供可靠的、自定义的、最大化资源利用的服务，是一种崭新的分布式计算模式。云计算的类型可以分为基础设施即服务（Iaas）、平台即服务（Pass）、软件即服务（Saas）。 2、云计算的特征：超大规模、虚拟化、高可靠性、高可伸缩性、按需服务、极其廉价。（1）服务资源池化：通过虚拟化技术，对存储、计算、内存、网络等资源化，按用户需求动态地分配。（2）可扩展性：用户随时随地可以根据实际需要，快速弹性地请求和购买服务资源，扩展处理能力。（3）宽带网络调用：用户使用各种客户端软件，通过网络调用云计算资源。（4）可度量性：服务资源的使用可以被监控、报告给用户和服务商，并可以根据具体使用类型收取费用。（5）可靠性：自动检测失效节点，通过数据的冗余能够继续正常工作，提供高质量的服务，达到服务等级协议要求。 3、大数据的定义：（维基百科）指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过科容忍时间的数据集，即大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而备受关注。 4、大数据的特征（5V特征）：（1）数据体量（Volume）巨大，指收集和分析的数据量非常大，从TB级别跃升至PB 级别；（2）处理速度（Velocity）快，需要对数据进行近实时的分析；（3）数据类别（Variety）大，大数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，包括结构化、半结构化和非结构化等多种数据形式；（4）数据真实性（Veracity），大数据中的内容是与真实世界中的发生息息相关的，研究大数据就是从庞大的网络数据中提取能够解释和预测现实事件的过程。（5）价值密度低，商业价值（Value）高，通过分析数据可以得出如何抓住机遇及收获价值。二、云计算安全，可信云以及用户对云计算信任的预期？由于云服务的“外包”特性，用户对云提供商是否能够对其数据安全提供保障，对其应用程序是否按照约定的方式安全执行产生了怀疑，亦即云服务的可信性问题。云服务的可信问题不仅指服务计算环境受其开放、共享等特点而导致服务结果可能受云服务提供商的主观意志等因素导致的不可信。用户对云服务的安全怀疑主要集中在客观与主观两个方面：客观来说，云计算的集中服务模式使其更容易成为安全攻击的目标，而云计算技术的大规模分布式处理也大大增加了安全管理的难度，因此服务商是否具有足够的安全管理能力来保证用户信息安全值得怀疑；主观方面，由于云计算模式下，用户信息的存储、管理以及应用处理都在云服务方完成，用户丧失控制权，此时如何保证服务方忠实履行自己的服务协议，保证服务质量，并且不会通过自己的特权来违规使用用户资源获利成为必须要解决的问题。如果云服务的行为和结果总是与用户预期的行为和结果一致，那么就可以说云服务是可信的。要讨论云服务的可信性，需要明确3个方面的问题： 1）用户的界定。不同用户拥有的信息安全敏感度不同，对于云安全性认定也不同。精选word范本！