分布式计算环境妙课程总结
网络操作系统期末总结
网络操作系统期末总结网络操作系统（Network Operating System，NOS）是在计算机网络环境下运行的操作系统，它主要负责管理和协调网络中的资源，提供网络通信、文件共享、用户管理等功能。
本学期，通过学习网络操作系统的原理、技术和应用，我对网络操作系统有了深入的了解。
在这里，我将对本学期的学习内容进行总结和回顾，并提出一些个人的思考和见解。
一、学习内容回顾1. 网络操作系统的概述网络操作系统是以计算机网络为基础的操作系统，它与传统的单机操作系统有所不同，需要处理更多的网络相关问题，如：网络通信、分布式文件系统、网络安全等。
2. 网络协议和通信学习了网络通信的基本原理，包括：OSI七层模型、TCP/IP协议栈、网络地址和端口、数据传输等。
其中，TCP/IP协议栈是网络操作系统中最常用的协议栈，它能够实现可靠的数据传输和网络通信。
3. 文件共享和分布式文件系统学习了文件共享的原理和实现方式，包括：本地文件共享、网络文件系统（NFS）、分布式文件系统（DFS）等。
其中，DFS是一种能够将分散的文件资源集中管理的文件系统，它可以提供高效的文件读写和存储管理功能。
4. 用户管理与安全学习了网络操作系统中的用户管理和安全控制，包括用户认证、访问控制、权限管理等。
这些功能能够有效地保护网络资源的安全，并允许用户在合法的权限范围内进行操作。
5. 网络操作系统的应用和发展学习了网络操作系统的应用案例和发展趋势，包括：各种类型的网络操作系统（如Windows Server、Linux、UNIX）、云计算和虚拟化等。
这些技术和应用对于现代的网络环境具有重要意义，为网络操作系统的进一步发展提供了新的思路和方向。
二、个人思考和见解通过本学期对网络操作系统的学习，我对网络技术和操作系统有了更全面的认识和理解。
在学习过程中，我也遇到了一些问题和困惑，但通过自己的思考和努力，逐渐解决了这些困难。
首先，网络操作系统是当前计算机系统中不可或缺的重要组成部分。
《云计算基础》课程教案
《云计算基础》课程教案一、课程基本信息课程名称：云计算基础课程类别：专业基础课授课对象：专业名称年级学生授课时间：总学时二、课程目标1、知识目标使学生了解云计算的基本概念、体系架构、服务模式和部署模型，掌握云计算中的关键技术，如虚拟化、分布式存储、分布式计算等。
2、能力目标培养学生具备云计算系统的搭建、配置和管理能力，能够运用云计算技术解决实际问题。
3、素质目标培养学生的创新思维、团队合作精神和解决复杂问题的能力，提高学生的信息素养和职业道德。
三、课程内容1、云计算概述（1）云计算的定义和特点（2）云计算的发展历程和趋势（3）云计算与传统计算模式的比较2、云计算体系架构（1）IaaS（基础设施即服务）（2）PaaS（平台即服务）（3）SaaS（软件即服务）3、云计算服务模式（1）公有云（2）私有云（3）混合云（4）社区云4、云计算部署模型（1）本地部署（2）托管部署（3）云部署5、虚拟化技术（1）服务器虚拟化（2）存储虚拟化（3）网络虚拟化6、分布式存储（1）Hadoop 分布式文件系统（HDFS）（2）分布式对象存储（3）分布式块存储7、分布式计算（1）MapReduce 编程模型（2）Spark 计算框架（3）Flink 流处理框架8、云计算安全（1）云计算安全威胁与挑战（2）云计算安全技术与策略9、云计算应用案例（1）云计算在企业中的应用（2）云计算在互联网行业的应用（3）云计算在教育、医疗等领域的应用四、教学方法1、课堂讲授通过讲解、演示和案例分析，让学生掌握云计算的基本概念、原理和技术。
2、实验教学安排实验课程，让学生亲自动手搭建云计算环境，进行实际操作和应用，加深对所学知识的理解和掌握。
3、小组讨论组织学生进行小组讨论，针对云计算中的热点问题和实际应用案例进行分析和探讨，培养学生的团队合作精神和创新思维。
4、项目实践布置项目任务，让学生以小组为单位完成一个云计算相关的项目，提高学生的综合应用能力和解决实际问题的能力。
云计算环境下的分布式数据存储技术研究
云计算环境下的分布式数据存储技术研究随着云计算技术的飞速发展，分布式数据存储技术逐渐成为数据处理中不可或缺的技术之一。
在传统的单一服务器中，数据的存储和处理能力有限，而分布式数据存储技术的优势在于将数据分散存储到多个不同的节点上，实现数据备份和负载均衡。
本文将介绍云计算环境下的分布式数据存储技术研究，包括其概念、分类以及典型的技术架构。
一、概述分布式数据存储技术是将数据分散存储到多台计算机上，通过网络进行数据交换和管理的技术。
其优势在于提供了高可用性、高性能、高扩展性等特点，可以满足大规模数据存储和处理的需求。
在云计算环境下，分布式数据存储技术更是成为了支撑云计算的重要技术之一。
二、分类分布式数据存储技术可以根据实现方式的不同进行分类，主要包括：1. 分布式文件系统：分布式文件系统将文件划分为若干个块，存储到多台计算机上，通过某种方式进行管理，提供可靠的存储服务。
常见的分布式文件系统有Hadoop文件系统（HDFS）、Google文件系统等。
2. 分布式对象存储：分布式对象存储是将数据存储为对象，每个对象具有唯一的标识符，通过对象的标识符进行访问和管理。
常见的分布式对象存储有OpenStack Swift、CEPH等。
3. 分布式键值存储：分布式键值存储是将数据存储为键值对的形式，每个键值对都有唯一的键值标识符，通过键值标识符进行数据访问和管理。
常见的分布式键值存储有Redis、Apache Cassandra等。
三、技术架构通常，分布式数据存储技术具有节点、集群和副本三个层次的技术架构。
1. 节点层：节点层是分布式数据存储技术的基础层，节点通常由计算机组成，每个节点具有存储、计算和管理数据的能力。
节点层是存储数据的最基本单元。
2. 集群层：集群层是由多个节点组成的集合，通常通过某种方式进行管理和调度，提供统一的数据服务。
集群层是分布式数据存储技术的重要组成部分。
3. 副本层：副本层是指数据的备份机制，通过将数据复制到多个节点上，实现数据的备份和容错。
1.分布式协同计算基础-绪论
4.移动设备与物联网
丰富的输入和输出形式：触摸屏、各种类型的数字输入设 备(如数码相机等)、各种类型的传感器设备(如数字手套等) 、多媒体和各种移动终端
普适计算：指计算和环境融为一体，计算设备并不会强加 给人任何限制。以在任何时间、任何地点、以任何方式进 行信息的获取和处理。
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网格应用
I-WAY是一个大规模的广域计算测试平台。 Globus以I-WAY和I-Soft为基础，高性能计算
环境构建基础工具。 Legion强调工作站簇(或机群)上的并行任务的
高效运行。 NetSolve是基于代理技术的网络化科学计算环
境。 SETIhome， SETI （搜寻地外文明） 是一个寻
network link:
satellite link
移动计算
移动计算 在移动中执行计算任务的能力，访问因特网的 资源 位置清楚的计算（location –aware computing)： 在移动环境中，能够发现并附近的资源。 自组网络(Ad Hoc)
要解决的问题 避免由于移动而需要重新配置的问题（DHCP） 无线带宽有限，需要考虑QoS 私秘和安全问题的解决 Ad Hoc网络的路由问题
3.基础设施
基础设施：原指社会或企业团体正常运转所需要的物理设 施和基本服务，如道路、供水设施、电力网等
基础设施的特点：
基础设施是用于提供服务的固定资产 基础设施的发展倾向于自然垄断 基础设施是随着时间的进展而不断演变的 基础设施具有集成系统的特征
互联网可以作为：
通信基础设施 文档共享基础设施 支撑各种应用软件运营的基础设施
云计算的特征
云计算具有下面四个显著的典型特征:
人工智能心得总结人工智能心得体会3篇
第1页共18页 人工智能心得总结人工智能心得体会3篇 虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通 过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光 明前景已展示岀其诱人的魅力，让我们一起期待未来的世界 吧，一个全新的人工智能世界。以下是分享的人工智能心得总 结人工智能心得体会,希望能帮助到大家！ 人工智能心得总结人工智能心得体会1 一、研究领域 在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域 都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智 能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程 序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人 学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent.计 算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言 等。 在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算 机系统;例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成 电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控 制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同 程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科， 它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较 扎实第2页共18页
的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台 什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域 十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在 工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还 是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以 得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域 有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人 工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人 工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。 二、各领域国内外研究现状(进展成果) 近年来，人工智能的研究和应用岀现了许多新的领域，它 们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些 新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智 能与艾真体(agent) ＞计算智能与进化计算、数据挖掘与知识 发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。 1、分布式人匸智能与艾真体
模型分布式推理-概述说明以及解释
模型分布式推理-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述模型分布式推理是指将模型的推理过程分布在多台计算设备上进行并行计算的方法。
在传统的推理过程中，模型通常在单一的设备上执行推理操作，但随着深度学习模型不断增大和复杂化，单一设备的计算能力往往无法满足推理的需求。
因此，将模型的推理过程分布在多台设备上，可以充分利用集群计算资源，提高推理的效率和速度。
模型分布式推理的核心思想是将模型的计算任务拆分成多个子任务，然后将这些子任务分配给不同的设备进行计算。
通过并行计算的方式，可以显著减少推理的时间成本，加快模型预测的速度。
此外，模型分布式推理还能够有效利用分布式计算的能力，实现模型在大规模数据上的高效推理。
然而，模型分布式推理也面临着一些挑战。
首先，模型的拆分和分配需要考虑到计算任务的负载均衡，以保证各个设备的计算负载相对均衡。
其次，推理过程中的通信和同步操作可能成为性能的瓶颈，特别是在设备间带宽有限或者网络延迟较高的情况下。
此外，模型在分布式环境下的安全性和隐私保护也需要重视。
本篇文章将重点讨论模型分布式推理的概念、意义、优势和挑战。
通过深入探讨这些问题，可以更好地理解模型分布式推理的重要性，并展望其未来的发展。
接下来的章节将逐一介绍这些内容，以期为读者提供全面的视角和深入的思考。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括以下内容：文章结构部分介绍了整篇文章的组织框架，让读者对接下来的内容有一个整体的把握。
本文分为引言、正文和结论三个部分。
1. 引言部分（Introduction）引言部分主要说明本篇文章的背景和意义，以及给出整个文章的概述。
在本部分，我们将首先介绍模型分布式推理的相关概念和背景，然后讨论本篇文章的结构和目的。
2. 正文部分（Main body）正文部分是本篇文章的核心内容，主要探讨模型分布式推理的概念、意义、优势和挑战等方面。
我们将在第2.1节详细介绍模型分布式推理的概念和意义，包括其在分布式计算中的作用和应用场景。
大数据学习——三大组件总结
⼤数据学习——三⼤组件总结
#解决海量数据的存储问题
分布式⽂件系统（HDFS）
1、具有分布式的集群结构我们把这样实际存储数据的节点叫做 datanode
2、具有⼀个统⼀对外提供查询存储搜索机器节点
对外跟客户端统⼀打交道
对内跟实际存储数据的节点打交道
3、具有备份的机制解决了机器挂掉时候数据丢失的问题
4、具有统⼀的API 对客户端来说不⽤操⼼你集群内部的事情只要我调⽤你的API，
我就可以进⾏⽂件的读取存储甚⾄是搜索
甚⾄我们希望可以提供⼀个分布式⽂件系统的引⽤ fs= new FileSystem()
fs.add .copy .rm
#解决分布式数据计算（处理）问题
分布式的编程模型（MapReduce）
思想分⽽治之：先局部再总体
map(映射) reduce(聚合)
整天上作为⼀个编程模型：需要给⽤户提供⼀个友好便捷的使⽤规范
⽐如：你要继承什么东西配置什么怎么去调⽤怎么去执⾏
1、继承我们的⼀个mapper 实现⾃⼰的业务逻辑
2、继承我们的⼀个reduce 实现⾃⼰的业务逻辑
3、最好可以提供可供⽤户进⾏相关配置的类或者配置⽂件
作为⼀个分布式计算框架最好我们还提供⼀个程序的总管（MrAppmater）⽤来管理这种分布式计算框架的内部问题：启动衔接等等#解决了分布式系统的资源管理问题
分布式资源管理（yarn）
为了更好的管理我们集群的资源最好设计成分布式的架构
1、需要⼀个统⼀对外提供服务的节点（某⼀机器或者机器上的⼀个进程⼀个服务）
叫做资源管理者 ResourceManager
2、需要在集群中的每台机器上有⼀个⾓⾊⽤来进⾏每台机器资源的管理汇报
叫做节点管理者 nodemanager。
控制系统中的分布式控制与协同控制
控制系统中的分布式控制与协同控制在控制系统中，分布式控制与协同控制是两种重要的控制方式。
它们在不同的应用环境下，具有各自的特点和优势。
本文将重点讨论这两种控制方式，并比较它们的优缺点，以及在实际应用中的适用范围和应用场景。
一、分布式控制分布式控制是指将整个控制系统分解为多个子系统，每个子系统负责部分控制任务，并通过通信网络进行信息交换和协调，以实现控制目标。
每个子系统可以独立运行，也可以相互协作，通过信息交换来实现全局控制。
分布式控制的优点在于系统结构清晰、模块化程度高，易于扩展和维护。
同时，分布式控制可以充分利用各个子系统的计算和存储能力，提高系统的性能和可靠性。
此外，分布式控制还具有灵活性高、容错能力强等特点，能够适应复杂、大规模的控制系统。
然而，分布式控制也存在一些缺点。
由于系统分解成多个子系统，需要进行信息交换和协调，会增加系统的通信负载和复杂度。
此外，分布式控制对网络通信的延迟和带宽要求较高，对通信环境的稳定性有一定要求。
因此，在某些实时性要求高、对通信负载敏感的应用场景下，分布式控制可能不太适用。
二、协同控制协同控制是指多个控制器通过信息交换和协调，共同完成控制任务。
它强调各个控制器之间的合作与协调，通过共享信息和共同决策，实现系统的整体优化。
协同控制的优点在于能够充分利用各个控制器的专业知识和资源，通过集体智慧来解决复杂问题。
协同控制能够对系统进行全局优化，提高系统的性能和鲁棒性。
此外，协同控制还具有适应性强、容错能力好等特点，能够应对不确定性和变化的控制环境。
然而，协同控制也存在一些挑战和难点。
首先，协同控制需要进行信息交换和共享，增加了系统的通信负载和复杂度。
其次，协同控制要求各个控制器具有较高的智能和自学习能力，能够自主决策和协同合作，这对控制算法和系统设计提出了更高的要求。
此外，协同控制还需要考虑合作协议和冲突解决等问题，增加了系统的设计和实现难度。
三、分布式控制与协同控制的比较分布式控制和协同控制都是控制系统中常用的控制方式，它们各有优劣，适用于不同的应用场景。
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RPC、RMI等主要提供同步通信功能 但在一些应用场合，面向消息的异步通信更方便一 些
瞬时和持久，同步和异步：这些性质可以组合
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如：通信持久性和同步性的组合
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分布计算环境的技术基础
分布式计算环境构造技术基础
分布在网络上的程序之间的互操作技术 目录技术、负载平衡技术、容错技术、事务管理技术、安全 技术 ……
面向对象的分布计算环境
简化面向对象的分布式系统的设计与实现
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分布式系统的基本原理
体系结构 进程 通信 命名 一致性和复制 容错 安全
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分布式系统体系结构样式
客户进程一般实现用户接口；通过隐藏与服务器通信 的细节，获得更好的分布透明性；客户进程可以是多 线程的；
服务器进程可以实现一种服务也可以实现多种服务， 可以是状态无关的也可以是状态相关的；服务器进程 常是多线程实现的；
很多服务器组织成集群，通常需隐藏集群内部细节， 使用单访问点将请求消息转发给服务器。
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绪论
分布式系统
在 网 络 计 算 平台 上 开 发、 部 署、 管 理 和 维护以资源共享和协同工作为主要应用 目标的分布式应用系统
分布计算
简单地说，分布式计算是两个或多个软件共享信 息、协同工作。这些软件既可以在同一台计算机 上运行，也可在通过网络连起来的几台不同机器 上运行。 分布计算技术是构成分布式系统的基础
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通信
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命名
名称在所有计算机系统中都起着非常重要的作用
名称可用来表示实体，基本有3种类型的名称：地址、标 识符、用户友好的名称
命名系统的主要功能是把名称解析为它所标识的实 体
简单地，命名系统中可以有一个名称到地址的绑定表
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C/S集中式的各种各样的分层方式
如何分层取决于应用系统的具体情况
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混合型体系结构
将客户/服务器结构与非集中式结构相结合 如：边界服务器系统（edge server）
C/S P2P
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进程
分布式系统中，进程是基本部分，它们构成了不同机 器间通信的基础；
分布式系统中的线程对于执行阻塞性I/O操作时继续使 用CPU是非常有用的，如采用多线程方式，可以构建 更高效的服务器；
无状态服务器也可以实现有状态的服务
如Web服务器使用Cookie
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通信
传统的分布式系统通过基于传输层提供的低层消息 来进行通信，如TCP/IP 套接字 分布计算环境（中间件）提供更高层次的通信支持
面向构件的分布计算环境
简化基于构件的分布式系统的设计与实现
面向……的分布计算环境
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主要内容
第一章 绪论 第二章 分布式系统的基本原理 第三章 面向对象的分布计算环境 第四章 面向构件的分布计算环境 第五章 面向Web的分布计算环境 第六章 面向资源整合的分布计算环境 第七章 基于人工智能的分布计算环境
系统体系结构：软件体系结构的具体实例。确 定了软件组件、这些组件的交互以及它们的位 置（部署）就是软件体系结构的一个实例。 主要讨论 1、集中式体系结构 2、非集中式体系结构，如P2P 3、混合体系结构
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分布计算环境
分布计算环境：
分布计算环境提供了网络环境下不同软、硬件平 台资源共享和互操作的有效手段，使得分布式计 算可以比较方便地得以实现，从而分布式系统可 以比较方便地得以构造
方便分布Dis式tr系ibu统te的d C构om建p：ut设ing计E、nvi实ro现nm、en部t 署、维护 分布式计算环境本身实际上也是分布式系统
（a) 持久异步通信
(b)持久同步通信
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
面向流的通信
服务质量QoS
数据传输要求的比特率 创建会话的最大延时 端到端最大延时 最大往返延时 误码率 丢包率 流的同步
多播通信
从发送方到多个接收方
1、分层体系结构 2、对象的体系结构 3、以数据为中心的体系结构 4、基于事件的体系结构
组件 组件
组件
组件
共享数据空间 组件
组件
主动仓库式（黑板式）
第N层 第N-1层
第2层
第1层
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系统体系结构
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服务器的有状态和无状态
无状态服务器：服务器不保存客户程序的状态
例如，Web服务器
有状态服务器：保存客户程序的状态
例如，NFS文件服务器
文件使用表（客户，文件，可更新否） 服务器重启时：恢复故障前状态