青云QingCloud 大数据云平台基础架构实践
青云QingCloud数据库及缓存服务特性及最佳实践
数据库功能特性——监控告警
► 细粒度告警策略
- 内存使用率 - 磁盘使用率 - 慢查询 - 连接数
► 自动伸缩
数据库功能特性——高级功能
► 可配置性
- Mysql配置 - 备份时间 - 节点IP
PostgreSQL MemcachedRedis MySQL
Hadoop
S3
Storm
S3
Spark
S3
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QingCloud-IaaS 青云QingCloud
数据库功能特性——在线扩容
► 按需使用 ► 降低成本 ► 无损扩容
数据库功能特性——在线扩容
数据库功能特性——监控告警
► 丰富的监控数据
- 操作数 - 事务数 - 全表扫描 - 线程数 - ...
► 数据安全
数据备份
自动/手动备份 原子备份
数据恢复
备份+binlog 恢复到任意时间点 Biblioteka 数据库功能特性——高性能
► 多层面优化
- 操作系统 - MySQL - InnoDB - 数据同步
► 原生MySQL
最佳实践——入门案例
► 私有网络保障内网安全 ► 通过路由器暴露公网服务
最佳实践——进阶案例
► 多个APP ► 缓存加速 ► 共享数据库 ► 模块解藕
Internet Load Balancer
Queue
ZooKeeper
Snapshot
大数据平台架构设计与实现
大数据平台架构设计与实现随着数据量的爆炸式增长，大数据平台逐渐成为众多企业必不可少的一项重要技术，它能够帮助企业在海量数据中挖掘出更加精准、有用的信息。
然而，一个高效、可靠的大数据平台不仅仅需要拥有大量的数据存储和计算能力，还需要有合理的架构设计和实现方案。
本篇文章着重介绍大数据平台架构设计和实现方案的相关内容。
一、大数据平台的定义在大数据平台的定义中，大数据可以是拥有超过传统数据库管理系统能够存储和处理的能力的数据集合。
可以是结构化数据、半结构化数据或非结构化数据，而大数据平台就是建立在这些大数据之上的数据处理、存储、管理及分析工具的集合。
二、大数据平台的架构设计大数据平台的架构设计是让数据从采集到存储、处理再到分析等各个环节实现自动化流程的过程。
大数据平台的架构设计分为以下三个方面的基础组成：1、数据采集层数据采集层是大数据平台架构的第一步，它负责从各种设备、软件、传感器和各种现场活动中收集数据。
数据采集层应该尽可能地把数据从源头采集，建立在数据生产源的数据采集系统最优。
2、数据存储层数据存储层是大数据平台架构的第二步，它是数据存放的区域。
在数据存储层，数据会被存储在一种或者多种的存储介质中，比如Hadoop的HDFS、Apache的Cassandra、NoSQL、RDBMS等。
对于典型的企业级大数据平台，基于云的数据存储成为了最主流的架构选择。
3、数据处理层数据处理层是大数据平台架构的第三步，它的作用是以批处理、流处理、机器学习等一系列技术手段对数据进行处理和分析。
典型的大数据处理方案，需要基于Hadoop的MapReduce算法和Spark流处理框架。
三、大数据平台的实现方案1、采用异构系统集成采用异构系统集成可以使得数据能在不同的系统和数据源之间进行无缝衔接、便于网络对数据进行管理、分析和智能输出。
比如熟悉的Hadoop、代表Apache的Storm，以及管理方式各异的NoSQL数据库。
大数据云平台基础架构介绍
随着数据重要性的不断提高，大数据云平台需要 提供更加安全可靠的数据保护和服务，保障数据 安全和隐私。
智能化趋势
大数据云平台正在不断引入人工智能技术，实现 智能化数据分析、处理和存储，提高数据处理效 率和准确性。
绿色环保趋势
随着能源消耗的不断提高，大数据云平台需要采 取更加绿色环保的技术和措施，降低能源消耗和 碳排放。
06
大数据云平台案例分享
案例一：阿里巴巴的大数据云平台
总结词
分布式、可扩展、弹性
详细描述
阿里巴巴的大数据云平台是基于开源平台构建的分布式系统，具备可扩展和弹性的特点。它采用了分 布式文件系统，如HDFS，用于存储海量数据，并支持多种数据访问模式。同时，该平台还集成了弹 性计算、弹性存储和弹性网络等云基础设施，以提供稳定、高效的大数据处理服务。
提供数据挖掘和机器学习功能，以发现数 据中的潜在规律和价值。
应用层
数据报表与可视化
提供数据报表和可视化功 能，以直观展示数据分析 结果。
数据服务
提供数据服务功能，包括 数据查询、数据挖掘、机 器学习等服务，以支持各 种业务应用。
安全管理
提供安全管理功能，包括 用户认证、访问控制、加 密传输等，以确保大数据 云平台的安全性。
据，为后续数据分析提供准确的基础。
数据转换与整合
03
实现数据的转换和整合，以满足不同业务场景的需求
。
数据分析层
分布式计算框架
提供分布式计算框架，如Hadoop、 Spark等，以处理大规模数据。
数据库查询与分析
提供数据库查询和分析功能，支持SQL、 NoSQL等数据库查询语言和分析工具。
数据挖掘与机器学习
谢谢您的聆听
青云企业级私有云方案
VM防病毒
主机平台安全
(防盗门内)
私有网络隔离 VM内存隔离 VM存储隔离 传输加密
存储加密
分布式防火墙
租户平台安全
(防盗门)
安全
合规
边界网络安全 防火墙管理 流量清洗
入侵检测
入侵防御
第三方服务
法规 遵从
管理系统安全 双因素认证 Web安全
子账号
权限控制
云之基石 自由计算
青云企业级私有云方案
Welcome To QingCloud
云之基石 自由计算
1
Who are we? QingCloud业务总览
What we have 云服务解决方案
How Special 关键技术和指标
Powered By QingCloud 案例展示
青云公司介绍
• 青云是一家纯内资企业，掌握云计算核心技术，拥有完全自主知识产权
业务数据存储
块存储
• 业界最高性能 • 单盘容量可达5TB • 数据多副本保护 • 性能型vs.容量型
传统企业解决方案
共享存储
• 文件级共享 —— NAS • 块级共享 —— Virtual SAN • 集中式存储 —— SAN存储 • 横向扩展磁盘数量
用户可自定义备份策略 (Snapshot)
海量文件存储、归档 对象存储
七层/四层协议
全透明代 理
自定义转发策略 会话保持 长/短连接设定
千万级并发连接
横向扩展节点数量
可以根据业务负载，自动地伸缩业务的资源规模， 提高业务可用性，降低使用成本。
QingCloud安全体系介绍
虚拟机安全
安全 管理
云平台安全
安全 运营
VM异常 行为防护
云计算平台架构设计及实践
云计算平台架构设计及实践云计算是当今IT技术的一个重要趋势，其通过网络技术将资源集中起来并提供给用户使用，成为了许多企业、机构和个人的首选。
云计算平台架构的设计则是云计算服务提供商落地的第一步，其合理性和稳定性直接关系到云计算服务的质量。
一、云计算平台架构设计的基本原则云计算平台架构的设计需要遵循一些基本原则，以保证平台的整体性能和灵活性。
这些基本原则包括：1. 可靠性云计算平台应该具有高可靠性，防止由于任何因素导致平台的宕机或数据丢失。
平台的冗余机制、备份机制、负载均衡机制等都应该得到有效的实现。
2. 可扩展性云计算平台应该具有高可扩展性，随着用户规模和服务规模的增长，能够灵活地扩展计算、存储和网络等方面的资源，以满足用户需求。
3. 安全性云计算平台应该具有高安全性，保护用户数据的隐私和机密性，同时防止黑客攻击、病毒侵袭和数据泄漏等信息安全问题的发生。
4. 灵活性云计算平台应该具有高灵活性，可以根据需求提供多种服务和定制化的解决方案，能够满足用户的不同需求。
二、云计算平台架构的组成云计算平台架构包含了多个组件，其中核心组件包括：1. 虚拟化层虚拟化层是云计算平台架构的核心组成部分，其主要作用是将物理设备等基本资源进行抽象，划分为多个虚拟的资源进行使用。
虚拟化层包括虚拟机管理器、虚拟磁盘管理器、虚拟网络管理器等组成部分。
2. 存储层存储层是云计算平台架构的另一核心组成部分，其主要作用是提供数据和文件的存储和备份服务。
存储层包括网络存储、分布式文件系统、块存储等组成部分。
3. 网络层网络层是云计算平台架构中实现虚拟化和数据交换的关键部分，其主要作用是提供虚拟网络和物理网络之间的转换服务。
网络层包括虚拟网络、SDN技术、负载均衡等组成部分。
三、云计算平台架构的实践云计算平台架构的实践需要结合实际需求，并根据不同的场景和业务模式进行不同的选择和优化。
以下是一些经典的架构实践和案例。
1. OpenStack架构OpenStack是一个开源的云计算平台架构，其由虚拟化组件、存储组件和网络组件构成。
云计算平台搭建实习报告
一、实习背景随着信息技术的飞速发展，云计算已成为当今企业信息化建设的重要手段。
为了深入了解云计算技术，提高自身技能，我在实习期间参与了云计算平台的搭建项目。
通过本次实习，我对云计算技术有了更深入的了解，并掌握了云计算平台的搭建方法。
二、实习目的1. 熟悉云计算基本概念和架构；2. 掌握OpenStack云平台搭建过程；3. 了解云计算在实际应用中的优势和挑战；4. 提高自己在云计算领域的实际操作能力。
三、实习内容1. 云计算基础知识学习在实习初期，我通过查阅资料、参加培训等方式，学习了云计算的基本概念、架构和关键技术。
了解了云计算的三个层次：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS），以及云计算的五大特性：弹性伸缩、按需分配、高可用性、多租户和安全性。
2. OpenStack云平台搭建本次实习的核心任务是搭建OpenStack云平台。
在导师的指导下，我按照以下步骤进行搭建：（1）环境准备：选择合适的硬件设备，包括服务器、存储和网络设备。
确保设备满足OpenStack的最低配置要求。
（2）操作系统安装：在服务器上安装Ubuntu操作系统，作为OpenStack的运行环境。
（3）软件安装：安装OpenStack相关软件，包括Nova（计算服务）、Neutron （网络服务）、Glance（镜像服务）、Keystone（认证服务）等。
（4）配置和优化：对OpenStack各个组件进行配置和优化，包括网络配置、存储配置、安全配置等。
（5）测试和验证：搭建完成后，对OpenStack云平台进行测试和验证，确保其正常运行。
3. 云计算应用实践在搭建好OpenStack云平台后，我尝试在平台上部署了一些简单的云计算应用，如虚拟机、网络等。
通过实际操作，我对云计算在实际应用中的优势和挑战有了更深刻的认识。
四、实习收获1. 知识储备：通过本次实习，我对云计算技术有了较为全面的认识，为今后的学习和工作打下了坚实的基础。
青云qingcloud超融合系统易捷版白皮书
青云QingCloud
超融合系统 易捷版
超融合系统易捷版 03
概述 02
当前 IT 基础架构 TCO( 总拥有成本 ) 高 04 面临的挑战 性能面临瓶颈 运维复杂 扩展困难 部署时间长
青云QingCloud 超融合易捷版系统 青云QingCloud 超融合架构的优势 06 特点划时代的融合 3.0 架构 ●快速部署与弹性扩展 ●性能优势 ●统一管理，精简运维 ●TCO 优势
性能优势 ● 计算、存储、网络一体化降低 I/O 延时。 ● 通过算法优化让计算靠近存储，减少通过网络访问存储资源的频率，显著提高性能。 ● 动态伸缩可针对工作负载自动调整。
统一管理，精简运维
●青云QingCloud 云资源的监控和管理界面保持统一。企业可以在 Web 控制台或移动端控制台中，通过 统一的界面来管理和监控所有的资源，无论是以公有云还是私有云（传统硬件或超融合设备）形式交付的 资源，都不需要再为资源的割裂进行分开管理。
青云QingCloud 超融合易捷版 青云QingCloud 超融合设备给您带来的价值 08 系统特点 青云QingCloud 超融合易捷版硬件规格 青云QingCloud 易捷版系统特点
青云QingCloud 超融合易捷版系统 人工智能任务调度 10 特点关键技术 软件机器人技术 分布式块存储技术 多重实时副本 全隔离的私有网络 写时拷贝技术
超融合系统易捷版 11
多重实时副本
服务器A
网络RAID
服务器B
网络RAID
服务器C
VM1
VM2
VM3
VM4
VM5
VM6
虚拟盘
分布式储存
副本
副本
副本
青云网络RAID调度系统 10GE
推出QingCloud EHPC超算云服务 青云科技让超算应用触手可及
推出QingCloud EHPC超算云服务青云科技让超算应用触手可及超算应用一直是令行业头疼的“老大难”问题。
日前，全球最新一届的超算TOP500榜单发布再度引起了行业的关注。
伴随着近几年AI应用的迅速兴起，许多超算技术和超算平台都迎来了应用的“新时代”，更多的走进校园、企业，也让超算应用的范围得到快速扩大。
但随之带来的问题就是——许多单位买得起超算，但是如何使用和运维依然不得要领。
超算应用：看起来很美，用起来很难许多人都有同样的经历：当你购买一台电子设备的时候，首先需要翻看说明书，再慢慢摸索功能与配置，想要实现流畅使用总得要几天的熟悉时间。
个人设备尚且如此，在面对复杂、庞大的超算集群时，无论是日常应用还是后期运维都带来了巨大的困难，而且在3-5年的生命周期内如何发挥最大价值也是一个难题。
虽然先进的计算集群为用户提供了优秀的平台，但是能否利用好它们，就看用户自身的造化了。
即便是在超算应用率最高的科研机构或者高校中，这种问题依然是屡见不鲜。
许多人可能觉得，这些机构都是高级知识分子，应对超算不应该是游刃有余么？非也。
正所谓术业有专攻，一位著名的生物学教授可能在行业有着深厚的造诣和独特的见解，但是如何将科研问题转化为计算机能够听懂的语言，进而再通过计算机系统进行计算，这其中就存在应用的鸿沟，显然生物学教授不可能也很难投入大量的时间去学习计算机专业知识；相反，计算机教授可能精通各种编程语言，但是对于生物学一窍不通。
说到这里，你就知道这事情有多难了。
生物、物理、化学、数学、天文、海洋……等等专业如今都在使用超算进行科研应用，这背后产生了巨大的需求，却也带来了众多应用的难题——去哪儿找那么多既能熟悉超算又能熟悉专业应用的复合型人才？如何保障科研应用的高效、稳定运行？如何推动科研成果的快速产出与落地？这些问题显然并不是单一的某个人能够解决的。
也正因为如此，单纯的设备购买只是万里长征的第一步，后续还有更多的路要走。
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► HashData 数据仓库是酷克数据在青云QingCloud 上面提供的 SQL-on-Cloud解决方案，一个高性能、 完全托管的PB级云端 数据仓库。
► 源于PostgreSQL 和Greenplum Database, HashData数据 仓库让你能够利用标准SQL客户端和BI工具轻松分析海量数据。
系统架构
Reporting, Visualization
Cassandra, MongoDB, Redis, MySQL, ElasticSearch
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Data Sensor
Data Messages
Kafka /Flume
Real Time Processing
Hadoop on Cloud
► 默认3个副本因子 ► 云上真的需要3个吗？ ► 怎么做最优？
挑战
► 稳定性 ► 性能
网络 IO – SDN 2.0 (点到点网状结构) 硬盘 IO – 容器，Unikernel，定制化 IaaS
► 迁移
Within cloud Between cloud and on-premise
► 实际需求
实时处理 、离线处理、 结构化数据 、非结构化数据、 CRUD 、事务性、 数据量大小
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能满足实际需求的平台才是好平台
► 业务的不确定性
Relative scale, not absolute scale The world is changing fast!
云计算与大数据
Don’t try to do it yourself. Let us handle it.
完整 稳定
安全
高性能
实时 按需
开放 易用
► 自动化运维
一键部署 | API 调用 | 定时器 | Auto Scaling
► 弹性、敏捷、灵活
纵向、横向伸缩 | 分钟级别
► 稳定、高性能与安全
系统优化，平台配置优化 私有网络，防火墙 高度自动化是一个渐进的过程
谢谢
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
青云QingCloud 大数据 云平台基础架构实践
Agenda
► 云计算与大数据 ► 系统架构 ► 挑战
云计算与大数据
Big Data Requires Elastic, Flexible Infrastructure
► 大数据解决方案最大、最重要的决定是平台的选择
Hadoop、Spark、Hbase、Storm…