云计算与大数据 第三章 云计算与大数据体系架构剖析
数据科学与大数据技术导论-第3章-大数据与云计算
3.2.4 云平台技术
谷歌云平台
谷歌云平台主要由网络系统、硬件系统、软件 系统和应用服务组成。
网络系统：包括了内部网络与外部网络。 硬件系统：包括服务器、整合服务器的服务器 机架和连接服务器机架的数据中心。 软件系统：包括每个服务器的单机操作系统和 底层软件系统，底层软件系统有文件系统等。 应用服务：主要包括内部使用的软件开发工具、 PAAS平台服务和SAAS服务。
· 扩展安全性能 · 控制成本 · 引入新技术
3.1.4 云计算的分类
差异点
合同形式 标准化程度 建设模式 盈利模式
周期 云服务商成本
运营模式 用户关注点 客户群体
公有云
租用制（产品化程度不明显） 高，自服务，定制化少
投入成本设计建设机房，提供客户租用 后续收取租用费用（单个订单收费较低）
5-10年后规模效应盈利 高昂（需建设机房） 规模化服务、长期运营回收成本 价格敏感，使用便捷 中小型传统企业、互联网企业及个人
03
单用户单处理机模式
多个用户可通过分 时技术共享单处理机的 资源，这种计算方式也 被称为集中式计算。
03
分布式计算模式
3.1.1 云计算的概念
云计算的定义
狭义的云计算：服务提供商通过分布式 计算和虚拟化技术建立数据中心或超级计算 机，为用户提供数据存储、科学计算等服务。
广义的云计算：服务提供商通过建立网 络服务器集群，向不同类型的客户提供在线 软件使用、数据存储、硬件借租等服务。
3.1.1 云计算的概念
云计算的优势
云计算大大消 减了企业信息化的 成本投入，按需付 费降低了信息化投 资，使企业重心转 向业务，提高工作 效率和企业的利润。
对企业
对个人
云计算的基本概念与架构
云计算的基本概念与架构现如今，云计算已经成为了我们生活中最常见的技术之一。
云计算是一种使用互联网来运行和管理数据、应用程序和计算资源的技术。
它提供了一组完整的基础设施，帮助用户快速、高效地部署和管理应用程序。
本文将探讨云计算的基本概念和架构。
一：云计算的基本概念云计算指的是基于互联网的计算技术，通过网络提供动态的、可扩展的、虚拟化的计算资源。
它可以为用户提供非常大的计算能力，而不需要用户拥有自己的硬件或软件资源。
云计算目前已经成为了各种业务的基础架构，如各种软件开发、数据分析、网站托管等。
云计算的基本概念可以分为以下几类。
1. 虚拟化技术云计算的核心技术是虚拟化技术。
它可以在一台物理服务器上运行多个虚拟机，每个虚拟机都可以运行不同的操作系统和应用程序。
这样就可以将一个物理服务器划分为多个虚拟机，使用率得到了大幅提高，这也为资源的统一管理提供了方便。
2. 弹性伸缩弹性伸缩是另一个重要的概念。
“弹性”指的是云计算可以根据实际需求动态地调整计算资源。
这意味着当用户需要更多的计算资源时，云计算可以提供更多的虚拟机；当资源需求减少时，这些虚拟机可以被销毁，这样可以大大降低成本。
3. 多租户多租户是指云计算可以同时为多个用户或组织提供服务。
这些用户或组织可以共享同一基础架构，并且可以根据自己的需要访问不同的资源和服务。
这样，云计算可以有效地提供服务，同时降低成本和管理工作量。
二：云计算的架构云计算的架构可以分为以下几个部分。
1. 前端前端是指用户通过Web界面或API等方式访问云计算服务。
用户可以通过这个界面来创建、管理和监控他们的应用程序和计算资源。
2. 后端后端是指云计算的基础架构。
它包括了大量的硬件资源，如服务器、存储、网络设备等。
这些资源可以被虚拟化，以支持多个虚拟机的部署和管理。
3. 中间件中间件是云计算的核心组件，包括了各种管理和协调软件。
这些软件可以控制物理资源和虚拟机，以保证服务的高可用性、性能和安全性。
云计算下的大数据处理架构
云计算下的大数据处理架构随着云计算技术的不断发展，大数据处理工作的需求也越来越大，因此大数据处理架构也得到了越来越广泛的应用。
本文将从云计算下的大数据处理架构的意义、架构设计、技术实现以及存在的问题等方面逐一展开阐述。
一、云计算下的大数据处理架构的意义云计算下的大数据处理架构是指将大数据的存储、计算和分析等工作集成在一起，采用分布式计算、分布式存储、分布式数据处理、分布式查询等方式进行数据处理工作的整体架构。
其主要意义在于：1. 提高数据处理效率云计算下的大数据处理架构通过一系列先进的处理方式和技术优化，大大提高了数据处理的效率，能够更加快速、准确地处理各种规模的数据。
2. 增强数据安全性在云计算环境下，大数据的存储和处理都是通过云厂商的安全策略和服务保障来实现的，能够提高数据的安全性和可靠性。
3. 更好的使用体验云计算下的大数据处理架构可以通过分布式处理的方式对大型数据进行分析，也可以支持多种数据格式的处理，使得数据处理在体验上更加友好和灵活。
二、云计算下的大数据处理架构的设计云计算下的大数据处理架构的设计需要考虑以下因素：1. 数据处理类型根据数据处理类型，可以分为分布式存储、分布式计算、分布式查询、分布式分析等不同的处理类型，需要根据不同的场景进行选择。
2. 数据处理引擎大数据处理引擎主要包括Hadoop、Spark、Storm、Flink等，需要根据具体需求和场景选用不同的引擎。
3. 数据处理平台大数据处理平台包括阿里云、腾讯云等云平台，也可以选择自建环境进行数据处理。
三、云计算下的大数据处理架构的技术实现云计算下的大数据处理架构需要借助很多的技术手段才能实现：1. 分布式存储技术分布式存储技术通过将数据分散在多个服务器上，实现高可靠性的数据备份和多节点数据共享，常见的分布式存储技术有Hadoop的HDFS、阿里云OSS、腾讯云COS等。
2. 分布式处理框架分布式处理框架主要是通过将算法任务分解到多个节点上，实现任务并行化和负载均衡的操作，常见的分布式处理框架有Hadoop的MapReduce、Apache Spark、Storm等。
《云计算体系结构》课件
云基础设施
包括服务器、存储设备、网 络设备等，支撑云计算平台 的运行。
云计算的服务模式
服务模式 IaaS PaaS SaaS
描述
提供基础设施（服务器、存储、网络）的服 务，用户可以自由配置和管理基础设施。
提供开发和部署应用程序的平台，用户无需 关心硬件和操作系统，专注于应用开发。
提供已经构建好的应用程序服务，用户只需 通过浏览器或客户端访问即可使用。
SaaS模式的特点和应用案例
1
特点
用户无需购买和维护软件和硬件，只需通过订阅方式使用软件服务。
2
应用案例
Salesforce提供的客户关系管理软件、Office 365提供的办公软件等。
3
应用案例
Google Docs提供的在线文档编辑和协作平台、Zoom提供的在线会议和视频通 话服务。
PaaS模式的特点和应用案例
优势
提供可伸缩性、灵活性和高可用性的计算资源，实现按需自助服务和资源共享，降低成本 并提升效率。
应用
广泛应用于企业的IT服务管理、大数据分析、人工智能开发等领域，是数字化转型的重要驱 动力。
云计算的发展历程
1
起源
云计算概念起源于20世纪60年代的分时系统和虚拟化技术。
2
发展
1990年代，随着互联网的普及，云计算开始迅速发展。2006年，亚马逊推出首 个云计算平台AWS。
3
成熟
云计算逐渐成为企业和个人使用的主流计算方式，各种云计算平台相继涌现。
云计算的分类
1 基于部署模式
公有云、私有云、混合 云、社区云。
2 基于服务模式
3 基于资源共享
基础设施即服务 （IaaS）、平台即服务 （PaaS）、软件即服务 （SaaS）。
云计算技术与架构深度解析
云计算技术与架构深度解析随着互联网的迅速发展和普及，数据的处理和存储已成为当今大型企业和组织管理的重要课题。
而在这个过程中，云计算作为一种先进的信息技术模式，成为了更多企业和组织的首选。
本文将从云计算的技术与架构两个方面进行深度解析。
一、技术解析1. 虚拟化技术虚拟化技术是云计算技术的核心之一。
虚拟化技术可以实现多个虚拟机在同一台物理服务器上运行，从而达到提升系统的使用效率、降低硬件成本的目的。
2. 分布式计算技术在云计算模式下，大规模的数据处理和分布式计算是必须的。
在这方面，Hadoop等开源的分布式计算框架成为了云计算技术中的重要一环，通过Hadoop等框架，可以对数据进行高速的批量处理和分析。
3. 自动化操作技术自动化操作技术是指利用计算机系统实现自动化的物理或逻辑操作，从而减轻系统管理人员的工作量，提高系统运维效率。
自动化操作技术可以通过部署自动化运维系统、物联网技术等方式实现。
4. 安全性技术在云计算模式下，数据和系统的安全性是必须要保障的。
为此，需要采用多重安全措施，包括访问控制、身份认证、密钥管理等方面的技术手段。
此外，还需要对数据进行备份和恢复，以保障数据的完整性和可用性。
二、架构解析1. IaaS架构Infrastructure as a Service（IaaS）架构是云计算中最基础的一种架构模式。
在IaaS架构下，用户使用基础设施的方式购买计算资源。
这种模式下用户可以根据需要自由配置计算机硬件、操作系统、网络等设施。
2. PaaS架构Platform as a Service（PaaS）架构是在IaaS架构之上构建的一种平台服务，可以让用户无需关注底层基础设施，快速构建出自己所需要的应用程序。
这种模式下用户可以尽心自己应用程序的代码和逻辑，而由PaaS 平台负责底层基础设施的管理和维护。
3. SaaS架构Software as a Service（SaaS）架构是一种高级别的云计算架构，在这种模式下用户无需购买和安装应用软件，而是通过云服务提供商提供的网络服务直接访问应用程序。
云计算与大数据技术解析
汇报人：XX 2024-01-21
目录
• 云计算概述 • 大数据技术基础 • 云计算在大数据处理中应用 • 大数据在云计算平台中部署实践 • 云计算和大数据融合发展趋势预测 • 总结回顾与拓展延伸
01
云计算概述
云计算定义与发展历程
云计算定义
云计算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提供给 计算机和其他设备。
拓展延伸：新兴技术关注点和挑战讨论
• 人工智能与机器学习：随着人工智能和机器学习技术的不断发展，云计算和大 数据技术的结合将更加紧密。通过智能算法对数据进行深度分析和挖掘，可以 实现更精准的业务洞察和决策支持。
• 边缘计算：边缘计算是一种将计算任务和数据存储移动到网络边缘的技术，可 以减少数据传输延迟和提高处理效率。云计算和边缘计算的结合将形成云边协 同的计算模式，更好地满足实时性要求高的应用场景需求。
数据安全和隐私保护挑战加剧
随着数据量的不断增长和数据价值的不断提升，数据安全和隐私保护将
成为未来发展的重要挑战，企业需要建立完善的数据安全管理体系和技
术防护措施。
03
智能化和自动化程度不断提升
未来云计算和大数据平台将更加注重智能化和自动化发展，通过AI技术
实现资源的智能调度、数据的自动分析和系统的自动化运维等功能，提
阿里巴巴的Alibaba Cloud是中国最大的云服务提供商， 提供全面的IaaS、PaaS和SaaS服务，以及针对中国市场 的定制化解决方案。
02
大数据技术基础
大数据概念及特征描述
大数据概念
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数 据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能 力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
云计算与大数据主要技术框架
云计算与大数据的主要技术框架包括以下几个部分：
分布式存储技术：例如分布式Dynamo存储、分布式文件系统和分布式数据库等技术，这些技术为大数据提供了存储和管理解决方案。
分布式编程技术：例如Hive、Java和C语言等技术，这些技术使得开发者可以更加便捷地进行分布式计算。
分布式数据处理技术：例如MapReduce等框架，这些技术可以有效地处理大量的数据集。
大数据处理的其他技术：例如数据挖掘、机器学习、数据统计和查询等，这些技术可以帮助处理和分析大规模的数据。
请注意，以上只是云计算与大数据主要技术框架的简单介绍，实际上它们的技术体系和涉及的领域非常广泛和深入，需要结合具体应用场景进行详细设计和实现。
云计算与大数据 第三章 云计算与大数据体系架构剖析
如图3-6所示，以服务器为例，其中速度最快的“存储组件”是CPU的 registers，随后是SRAM，在主板上的是DRAM与Server Flash，直连的通 常还有全闪存阵列，再慢的就是本地的HDD硬盘与网络连接的存储系统了。 从左边的registers到右边的AFA Flash，它们的时延相差50万倍左右，成 本则恰好成反比。把所有需要处理的数据保留在内存DRAM中当然会让处理 速度可以匹配CPU（仅慢了10倍），但是高企的成本是无法让人接受的。
3.1 关于开源与闭源的探讨
3.1.1 软件在吃所有人的午餐！
无论媒介的形式是软件还是硬件，开源与闭源指的都是信息（特别是 科技信息）被共享的方式。开源通常被无差别地等同于免费（尽管不准确， 但是大体上是不错的），而闭源则通常以携带copyright（版权）的方式呈 现，需要付费购买。
以史为鉴，笔者把人类开源的发展史划分为7个阶段，如图3-1所示。
图3-3 软件在统治世界，硬件在哪里？
3.1.2 商品化硬件趋势分析
笔者将商品化硬件（Commodity Hardware）的发展历程分为6个里程 碑（如图3-4所示），我们在此逐一梳理。
DEC PDP8 （1965）
通用
Apple II & VisiCalc
微处理器 （1971）
（1977）
IBM PC & MSDOS （1981） &
GNU免费软件项目出现的时候其目标是构建一个完整的、可以取代UNIX 操作系统的集编程、编译、调试、集成与运行环境于一体的生态系统。显然 这个宏大的目标在头十年内 （1983—1993年）并没有实现，而最完整的实 现是LAMP开源技术栈（见图3-2）。
图3-2 LAMP开源栈与系统环境
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（1983）
X86/Intel 80386 & Windows （1985） , Linux （1994 -）
64-bit系统 & 虚拟 化、云计算、大数
据 （2005 -）
图3-4 商用（通用）硬件发展之路
2005年对于PC市场而言是个分水岭，X86-64位中央处理器的推出让基 于PC架构的服务器处理能力成倍增长，虚拟化技术让新的PC具有像原来的 大型机一样有分时处理、服务多租户的能力，而其相对低廉的价格更是对同 时期其他解决方案（如RISC指令集）形如一剑封喉。即便是在不计成本追 求性能的超算中心（Supercomputing Center）领域，基于X86-64的Intel 自2005年开始连续10年高速增长（见图3-5），10年内其他竞争对手几乎全 部经历了销售萎缩、资产减记最终或委身于下家或破产的命运。即便是如日 中天的IBM PowerPC、Sun Microsystems SPARC也难逃一劫，令人唏嘘。
业界的另一个大趋势，是随着底层硬件的同构化（通用化、商品化）， 系统主要的差异性都通过软件来体现（例如，虚拟化，容器化，软件定义的 计算、网络、存储等）。软件，无论开源与否，以其远超硬件的灵活性（可 定制性、可编程性、可二次开发性）顺应并引领了信息时代需求多变的特点 而越来越受到青睐。
接下来让我们聚焦大数据与云计算体系架构，无论是Hadoop、NoSQL还是 NewSQL，无论是IaaS、PaaS还是SDX（软件定义一切），它们都具有一个共性— —分布式处理系统架构，而大多数的分布式系统是采用商品硬件（Commodity Hardware）平台作为底层支撑架构。我们在本章后续部分中将分别阐述商品硬件 趋势、软件定义一切、硬件回归三个前后关联的议题（如图3-3所示）。
互联网前时代的科技共享 - Ford Motors、Marie S. Curie 互联网曙光初现 （1970） - ARPANET - RFC 免费软件运动 （1983 – GNU; 1985 – FSM by Richard Stallman） 开源软件诞生 - Netscape Navigator （1998） 操作系统、软件体系架构 （2000 -） 云时代、软件定义时代 （2005 -） 谁会笑到最后？ （2016 -）
RMS的另一大贡献是以组织、机构的方式系统化地推动免费软件深入人心。 他于1985年成立了FSF（Free Software Foundation，免费软件基金会）， 业界为此有了个充满政治含义的新名词—FSM（Free Software Movement， 免费软件运动）。从最早的GNU项目到后来的LAMP，到近年来经互联网公司大 肆鼓吹的共享经济形态，究其根本是，如果有免费的“午餐”（来替代需付费 的产品或服务方式），绝大多数人会趋之若鹜，此人性也。免费理念与实践之 集大成者非RMS莫属。
图3-3 软件在统治世界，硬件在哪里？
3.1.2 商品化硬件趋势分析
笔者将商品化硬件（Commodity Hardware）的发展历程分为6个里程 碑（如图3-4所示），我们在此逐一梳理。
DEC PDP8 （1965）
通用
Apple II & VisiCalc
微处理器 （1971）
（1977）
IBM PC &am软件项目出现的时候其目标是构建一个完整的、可以取代UNIX 操作系统的集编程、编译、调试、集成与运行环境于一体的生态系统。显然 这个宏大的目标在头十年内 （1983—1993年）并没有实现，而最完整的实 现是LAMP开源技术栈（见图3-2）。
图3-2 LAMP开源栈与系统环境
开源技术在最早期并非纯粹以商业目的为驱动，确切地说是一种黑客文 化（Hacker Culture），以RMS为首的开源推动者们认为开源+共享+众筹是 更高层次的精神享受（成就感）继而带来更高的劳动生产率（效率）—这一 点和当下的互联网思维如出一辙。
云计算与大数据的到来一前一后，但两者之间又是相辅相成的关系。 云计算改变了IT，大数据改变了业务。云计算作为基础架构与平台化运 维的使能者为大数据系统的实现提供了弹性、敏捷性与健壮性；大数据 作为一种主要的应用类型也持续地推动了底层云基础架构向高效性、实 时性、基于API的互联互通方向发展。本章我们将就开源、闭源、软件定 义、一切皆服务等行业趋势展开论述。
3.1 关于开源与闭源的探讨
3.1.1 软件在吃所有人的午餐！
无论媒介的形式是软件还是硬件，开源与闭源指的都是信息（特别是 科技信息）被共享的方式。开源通常被无差别地等同于免费（尽管不准确， 但是大体上是不错的），而闭源则通常以携带copyright（版权）的方式呈 现，需要付费购买。
以史为鉴，笔者把人类开源的发展史划分为7个阶段，如图3-1所示。
图3-1 技术信息开源发展历程
最早的开源可追溯到互联网出现之前的汽车工业时代。1911年，福特 汽车之父Henry Ford打赢了一场美国司法历史上著名的历时八年之久的专 利官司，导致从1895年开始就垄断汽车发动机两冲程引擎专利技术的律师 George B. Seldon再也无法以独享（闭源）专利的方式从数以千家的美国 汽车企业（是的，没有看错，和今天的中国汽车生产企业数量一样多，但是 最后终将只剩下三家）那里征收专利费用了。随之形成的机动车厂商联盟在 其后的数十年间免费（“开源”）共享了数以百计的专利技术。
20世纪80年代见证了免费软件（Free Software）运动的诞生，始作俑 者非当时尚在MIT的Richard Stallman（RMS）莫属。他最早于1983年在 USENET上面宣布开始编写一款完全免费的操作系统GNU（GNU’s Not UNIX— 时代背景为当时流行的操作系统UNIX 100%被商业企业闭源控制）。为了确保 GNU项目代码保持免费并可被公众获取，RMS还编写了GNU GPL（GNU General Public License，通用大众版权）。GNU的创立为Linux最终的诞生（1991年 Linus Torvalds编写的Linux内核问世，采用GPL v2许可）铺平了道路，而 GPL则逐渐成为开源最主要的版权许可方式。
真正的开源（Open-Source）软件要到1998年1月，Netscape公司宣布 把Navigator（1994年问世的第一款互联网浏览器，Mozilla Firefox的前 身）浏览器的代码开源。RMS在第一时间意识到开源的潜在价值，同年二月 即成立了OSI（Open-Source Initiative，开放源码促进会）。