基于云计算平台的聚类算法研究进展_论文

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一种基于聚类的云计算任务调度算法

一种基于聚类的云计算任务调度算法

【 摘 要 】任 务调度是 云计 算中的一 个关键 问题。针对 Mi— n算法负栽不平衡的缺点 ,引入 K— as n Mi m n 聚类 ,提 出一种
基于 K— as men 聚类和 Mi— n的云计算任 务调度 的新算法。该算 法采用 K men 聚类方 法依据任务长度对任务聚类进行预处 n Mi — as
总第 1 4卷 1 3期 5 21 0 2年 5月
大 众 科 技
Po uar i c p l en e& T c n o y Sc e h olg
Vo . 4 No 5 L1 . Ma 2 2 y 01

种基 于聚类 的云计算任务调度算法
杨 丽 武小年 商可 曼
( 桂林 电子科技 大学信息与通信 学院 ,广西 桂林 5 10 4 0 4)
用 M n M n调 度 策 略进 行任 务调 度 。 由于 组 内任 务 都 具 有 相 i—i 近 的 任 务 长 度 ,因 此 , 在 组 内采 用 M n M n调 度 策 略 进 行 调 i-i
云 中的服务 。任务调度是云计算 的关键技术之一。云计算的 商业化和虚拟化特性 ,需要云计算的任务调度算法能够 具备 满足这些特性 的能力 。现有 的任务调度算法并不能很好地适

i to u i g o h n r d c n f t e K—me n l se n ,a d t e r p s s a n w l o t m a e n t e K— a s cu tr g a d M i —M i l u a s c tr g n h n p o o e e a r h b sd o h u i gi me n l s i n n en n co d
c m putn a k s he u i .The ag it e he K—m e n l t rng m e h c o dng t l trng pr p oc si h tb sd a k o i g ts c d lng lor hm us st a scuse i t od a c r i O cuse i e r esng t a a e on ts

原创云计算论文范文2000字

原创云计算论文范文2000字

原创云计算论文范文摘要云计算是一种基于虚拟化技术的新型网络服务模式,通过大规模的计算资源池和强大的计算能力,为用户提供灵活、可扩展的计算资源。

本文通过分析云计算的定义、特点和发展趋势,研究了云计算在各个领域中的应用,并探讨了云计算技术的前景和挑战。

1. 引言云计算是近年来迅速发展的一个新兴领域,其通过网络提供的计算资源和服务已经成为了企业和个人用户的首选。

本文以云计算为研究对象,通过对云计算的定义、特点和发展趋势的分析,探讨了云计算在各个领域中的应用,并对云计算技术的前景和挑战进行了研究。

2. 云计算的定义和特点云计算是一种基于虚拟化技术的网络服务模式,通过将大规模的计算资源和强大的计算能力集中在数据中心,为用户提供灵活、可扩展的计算资源和服务。

云计算的定义主要包括以下几个方面:•虚拟化技术:云计算基于虚拟化技术实现了对计算资源的抽象和集中管理,使得用户可以根据需求使用和管理计算资源。

•网络服务模式:云计算通过网络提供计算资源和服务,用户可以通过网络随时随地访问和使用云计算资源。

•弹性扩展能力:云计算具有弹性扩展能力,可以根据用户需求自动调整计算资源和服务。

云计算的特点主要包括:•高度集中和集约性:云计算将大规模的计算资源和服务集中在数据中心,提高了资源利用率和管理效率。

•高可靠性和可用性:云计算采用了分布式和冗余技术,提高了系统的可靠性和可用性。

•高性能和可扩展性:云计算通过大规模的计算资源和强大的计算能力,提供了高性能和可扩展的计算资源和服务。

•成本效益:云计算可以根据用户需求自动调整计算资源,减少了资源浪费和成本。

3. 云计算的应用云计算在各个领域中都得到了广泛应用,下面将分别介绍云计算在企业、教育、医疗和科研领域中的应用。

3.1 企业领域云计算在企业领域的应用主要体现在以下几个方面:•虚拟化和数据中心建设:云计算通过虚拟化技术实现对计算资源的集中管理和利用,降低了企业的IT成本和管理难度。

基于云计算的文本数据分类与聚类算法研究

基于云计算的文本数据分类与聚类算法研究

基于云计算的文本数据分类与聚类算法研究云计算技术作为一种新型的计算模式, 其高效、灵活、低成本的技术特性,深受广大企业和用户的喜爱。

随着数据的爆炸式增长,文本数据的分类与聚类能力越来越受到关注。

本文将重点研究基于云计算的文本数据分类与聚类算法研究。

一、云计算技术的基本概念云计算是一种全新的计算模式,通过互联网将计算资源封装为服务并按需提供,用户通过网络终端可以方便地获取所需计算资源。

云计算既是一种新型的技术,也是一种新型的商业模式。

云计算的特点是高效、灵活、低成本、高可用性等,可为企业和用户带来巨大的价值。

二、文本数据分类与聚类技术的应用随着信息化时代的到来,文本数据在我们的生活和工作中扮演了越来越重要的角色,因而有必要对文本数据进行分析、分类与聚类。

文本数据分类与聚类技术的应用非常广泛,例如:情感分析、文本搜索、智能客服、信息过滤等。

在大数据环境下,如何利用云计算平台实现对文本数据的高效分类与聚类,成为了亟待解决的难题。

三、基于云计算的文本数据分类技术研究文本数据分类技术是将大量的文本数据划分为若干个类别,以达到对海量数据进行管理和分析的目的。

基于云计算的文本数据分类技术相对于传统的分类技术,具有计算效率高、存储资源充足、敏捷度强等优势。

在云计算环境下,通过各种机器学习算法,可以实现对海量文本数据的高效分类。

目前比较流行的文本数据分类算法包括朴素贝叶斯(Naive Bayes)、支持向量机(Support Vector Machine)、决策树(Decision Tree)等。

这些算法在云计算环境下均有广泛的应用。

例如,基于Hadoop MapReduce框架的朴素贝叶斯算法可以大大提高文本数据分类的效率。

四、基于云计算的文本数据聚类技术研究文本数据聚类技术是将大量的文本数据按照一定的规则划分为若干个类别,以达到对文本数据分析的目的。

基于云计算的文本数据聚类技术可以使用MapReduce框架等技术实现对海量文本数据进行快速聚类。

基于云计算平台的聚类算法

基于云计算平台的聚类算法
Ab s t r a c t : Fo r p r o c e s s i n g ma s s i v e d a t a ,a Ma p Re d u c e b a s e d t r i a n g l e i n e q u a l i t y C a n o p y - Kme a n s a l g o r i t h m wa s p r o p o s e d . Th e
s h o r t a g e o f l o c a l o p t i mu m ,S O i t c a n e f f e c t i v e l y p r o c e s s b i g d a t a b a s e d o n Ma p Re d u c e f r a me wo r k . Ke y wo r d s :c l o u d c o mp u t i n g ;Ca n o p y - Km e a n s ;t r i a n g l e i n e q u a l i t y ;b i g d a t a ;p a r a l l e l
t h e o r y o f t h e t r i a n g l e i n e q u a l i t y wa s a d o p t e d,a n d t h e c o mp u t a t i o n a l r e d u n d a n c y a n d o p e r a t i o n t i me we r e r e d u c e d . Th e e x p e r i
摘 要 :针对 大数据的海量与 高维特性 ,提 出一种在云计算平 台上基 于 Ma p R e d u c e 框 架的距 离三角不等式 C a n o p y - K me a n s

《云计算》本科毕业论文

《云计算》本科毕业论文

摘要云计算是下一代网络计算平台的核心技术,是一种新的计算模型,它的出现宣告了低本钱享受超值效劳的到来。

本文就职业教育领域的现状进行了介绍,阐述了云计算的概念、优势和现状,并对云计算在职业教育领域中的应用进行了初步探索。

近几年国家出台各项政策扶持和推广职业教育,但我国职业教育的现状是存在着严重的地区差异,教育资源开展不平衡,信息和资源的共享严重制约了职业教育的开展,虽然由于互联网宽带技术的逐步推广,这一现象有所缓解,可这一问题已经成为职业教育开展的瓶颈,我们亟待一种新的方法或技术来解决这些问题。

而云计算的出现让我们看到了曙光。

结合当前职业教育开展的现状,深入挖掘两者之间的关系,将云计算的优势充分运用于职业教育开展和改革中。

构建面向不同年龄、层次人群的“职业教育学习云〞;以多年实践经验和有丰富实践知识为主的“职教师资云〞;面向招生、就业的“劳动力市场信息云〞,着力打造职教学习“云〞、职教师资“云〞、劳动力市场信息“云〞的三“云〞平台,全力保障职业教育的学习资源和师资资共享、劳动力市场信息的全面性、时实性,进而促进职业教育健康快速开展。

一、问题提出的背景信息技术〔IT〕,是20世纪最重要的科技成果、是经济增长和社会进步的关键因素和主要动力之一。

信息技术的出现改变了传统的生活、工作和学习方式,同时也开启了教育的信息化时代。

当前,全球IT产业正在经历一场“云计算〞的浪潮,它被称为科技业的下一次革命。

?商业周刊?的评论文章指出,云计算的出现使得人们可以直接通过网络应用获取软件和计算能力,这一模式将会给传统的IT 业带来一场巨大的变革,云计算正在成为IT 业的一种开展趋势。

职业教育作为教育的重要组成局部,与普通教育有着重要区别。

职业教育是面向就业的教育,它要培养具有职业工作能力的人,与劳动力市场的结合程度、对劳动力市场信息的动态追踪能力远强于普通教育。

职业教育是面向不同层次、年龄人群的终身教育,它所需要的学习资源规模远超过普通教育;由于培养目标的不同,职业教育的教学在内容上强调技能和经验的知识,而不是纯理论的讲授,呈现方式上要有良好的展示。

基于云计算Hadoop平台下K-Means聚类方法的研究与改进

基于云计算Hadoop平台下K-Means聚类方法的研究与改进

基于云计算Hadoop平台下K-Means聚类方法的研究与改进张爱科【摘要】研究Hadoop平台下的K-means聚类方法的并行化改进,针对传统K-means聚类存在的固有缺陷,提出通过密度计算来确定初始K值和初始中心点的方法,并设计了基于云计算Hadoop平台的并行化过程.实验证明,改进后的K-means 聚类方法具有更好的性能,能有效地从海量数据中快速、高效地发现和获取真正有价值的信息.【期刊名称】《柳州职业技术学院学报》【年(卷),期】2017(017)003【总页数】6页(P104-109)【关键词】Hadoop平台;K-means;并行化;密度计算【作者】张爱科【作者单位】柳州职业技术学院, 广西柳州 545006【正文语种】中文【中图分类】TP391.3数据挖掘技术将传统的数据分析方法与复杂的数据处理算法相结合,能有效地从大量数据中快速、高效地提取或挖掘出可用知识,近年来已被广泛地应用到科研、金融、医疗等各个领域。

但是,随着网络技术和通信技术的飞速发展,网络上产生的数据量日益庞大。

大量的信息给人们的学习、工作与生活带来了极大的便利,但同时也加大了发现和获取真正有价值知识的难度。

[1]近年来云计算技术的快速发展为海量数据挖掘这一难题提供了解决方案,其超强的存储能力和快速的计算能力使数据挖掘领域的瓶颈问题迎刃而解。

[2][3]Hadoop平台具有经济可靠、扩容能力强、并行性好、效率高等优点,已成为目前应用最多、发展最好的云计算平台。

如何将Hadoop强大的计算能力和存储能力应用到传统的数据挖掘技术与算法中,实现分布式并行处理,是解决海量数据挖掘的关键所在。

本文研究Hadoop平台下的K-means聚类方法的并行化改进,针对传统K-means聚类客观存在的一些缺陷,结合Hadoop平台的特点与优势,提出了一种分布式并行处理方法。

实验证明,改进后的K-means聚类方法具有更好的性能。

目前,Hadoop是技术最成熟、应用最广泛的云计算平台,它是由Apache基金会开发的开源的分布式系统基础架构,具有可靠性高、扩展性强、并行性好且经济实惠等优点。

基于云计算平台Hadoop的并行k_means聚类算法设计研究

第38卷 第10期2011年10月计算机科学Computer ScienceVol.38No.10Oct 2011到稿日期:2010-11-01 返修日期:2011-03-21 本文受国家自然科学基金(60933004,60975039,61072085),国家973项目(2007CB311004),西北师范大学青年教师科研能力提升计划骨干项目(NWNU-LKQN-10-1),湘潭大学博士启动基金(10QDZ42),湖南省教育厅一般项目(09C967)资助。

赵卫中(1981-),男,博士,讲师,主要研究领域为机器学习、数据挖掘、算法分析与设计,E-mail:zhaoweizhong@gmail.com;马慧芳(1981-),女,博士,副教授,主要研究领域为机器学习、数据挖掘;傅燕翔(1979-),女,讲师,主要研究领域为人机界面交互;史忠植(1941-),男,研究员,博士生导师,主要研究领域为人工智能、机器学习、神经计算、认知科学。

基于云计算平台Hadoop的并行k-means聚类算法设计研究赵卫中1,4 马慧芳2,4 傅燕翔3 史忠植4(湘潭大学信息工程学院 湘潭411105)1 (西北师范大学数学与信息科学学院 兰州730070)2(湘潭大学机械工程学院 湘潭411105)3(中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室 北京100190)4摘 要 随着数据库技术的发展和Internet的迅速普及,实际应用中需要处理的数据量急剧地增长,致聚类研究面临许多新的问题和挑战,如海量数据和新的计算环境等。

深入研究了基于云计算平台Hadoop的并行k-means聚类算法,给出了算法设计的方法和策略。

在多个不同大小数据集上的实验表明,设计的并行聚类算法具有优良的加速比、扩展率和数据伸缩率等性能,适合用于海量数据的分析和挖掘。

关键词 云计算,Hadoop平台,并行k-means,MapReduce Research on Parallel k-means Algorithm Design Based on Hadoop PlatformZHAO Wei-zhong1,4 MA Hui-fang2,4 FU Yan-xiang3 SHI Zhong-zhi 4(College of Information Engineering,Xiangtan University,Xiangtan 411105,China)1(College of Mathematics and Information,Northwest Normal University,Lanzhou 730070,China)2(College of Mechanical Engineering,Xiangtan University,Xiangtan 411105,China)3(Key Laboratory of Intelligent Information Processing,Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China)4 Abstract In the past decades,data clustering has been studied extensively and a mass of methods and theories havebeen achieved.However,with the development of database and popularity of Internet,a lot of new challenges such asmassive data and new computing environment lie in the research on data clustering.We conducted a deep research onparallel k-means algorithm based on Hadoop,which is a new cloud computing platform.We showed how to design paral-lel k-means algorithms on Hadoop.Experiments on different size of datasets demonstrate that our proposed algorithmshows good performance on speedup,scaleup and sizeup.Thus it fits to data clustering on huge datasets.Keywords Cloud computing,Hadoop,Parallel k-means,MapReduce 1 引言聚类是数据挖掘中重要的研究课题之一。

一种基于云模型改进蚁群聚类算法的研究

0引言数据挖掘是一个多学科交叉的研究领域,群体智能聚类是数据挖掘的重要任务之一。

它们中个体通过个体之间和个体与环境的交互实现对整个群体的控制,它具有很强的分布性、自组织性、可扩展性、鲁棒性等特性。

Lumer 和Faieta 提出了LF 算法并应用于数据分析中。

本文采用一种更为灵活的方法来进一步改进LF 算法,即将云模型概念动态软划分的方法引入蚁群聚类思想中,用于对邻域内的对象进行概念分类的软划分,以便计算单个对象与周边环境的相似性和相异性,能够使不同簇的对象尽可能分开,同时对于属于相同簇的对象尽可能快地聚在一起。

这样,能够快速形成聚类核,这种算法提高了聚类纯度和速度。

云模型综合体现了定性概念的模糊性和随机性,实现了对邻域数据的软化分,有效地解决了硬化分带来的信息丢失问题。

1云的基本概念云是用语言值描述的某个定性概念与其数值表示之间的不确定性转换模型[1]。

设U 是一个论域U ={x },T 是与U 相联系的语言值。

U 中的元素x 对于T 所表达的定性概念的隶属度μ是一个具有稳定倾向的随机数,隶属度在论域上的分布称为隶属云,简称为云。

μ(x )在[0,1]中取值,云是从论域U 到区间[0,1]的映射,即μ∶U →[0,1],x ∈U ,x →μ(x )。

1.1云的数字特征云隐含了三次正态规律,记作:N (Ex,En,He ),其中Ex,En,He 分别称为正态云的期望值、熵、超熵,用来表征正态云的3个数字特征,如图1所示。

期望值Ex :是概念在论域中的中心值,是最能代表这个定性概念的值,它100%地隶属于这个定性概念。

熵En :是定性概念模糊度的度量,反映了在论域中可被这个概念所接受的数值范围,体现了定性概念亦此亦彼性的程度。

熵越大,概念所接受的数值范围也越大,概念越模糊。

超熵He :是熵En 的熵,反映了云滴的离散程度。

超熵越大,云滴离散度越大,隶属度的随机性越大,云的“厚度”也越大。

可见,云模型的3个数字特征值把模糊性(定性概念的亦此亦彼性)和随机性(隶属度的随机性)完全集成到一起,构成定性和定量相互间的映射,作为知识表示的基础。

基于PSO的云计算环境中大数据优化聚类算法

基于PSO的云计算环境中大数据优化聚类算法朱亚东;高翠芳【摘要】In the cloud computing environment,the optimization of big data is the basis for the data optimized access and mining. In the traditional method,the fuzzy C means clustering algorithm is used to cluster the big data in the cloud computing,which is easy to fall into local extremum. A big data clustering algorithm based on Particle Swarm Optimization ( PSO) is proposed. The big data structure model in cloud computing environment is analyzed,and the discrete sample spectrum characteristics of big data are calculated,realizing feature extraction and information model construction of clustering sample. The particles are often fallen into local extremum in searching. The chaotic mapping is used to take the particles against the local extremum. The PSO is designed to carry on the feature clustering for the purpose of optimization clustering for big data. Simulation shows that the proposed algorithm is used for data clustering,and the error rate is reduced,and the optimization performance is better,and it has good application value.%在云计算环境下,对大数据进行优化聚类是实现数据优化访问和挖掘的基础。

基于hadoop平台的聚类算法实现


从元数据节点(secondary namenode) 从元数据节点并不是元数据节点出现问题时候的备用节点,它和元数据节点负责 不同的事情。其主要功能就是周期性将元数据节点的命名空间镜像文件和修改日志合 并,以防日志文件过大。这点在下面会详细叙述。合并过后的命名空间镜像文件也在 从元数据节点保存了一份,以防元数据节点失败的时候,可以恢复。
文件系统命名空间映像文件及修改日志 当文件系统客户端(client)进行写操作时,首先把它记录在修改日志中 (edit log)元数据节点在内存中保存了文件系统的元数据信息。在记录了修改 日志后,元数据节点则修改内存中的数据结构。每次的写操作成功之前,修改 日志都会同步(sync)到文件系统。 fsimage文件,也即命名空间映像文件,是内存中的元数据在硬盘上的 checkpoint,它是一种序列化的格式,并不能够在硬盘上直接修改。同数据的 机制相似,当元数据节点失败时,则最新checkpoint的元数据信息从fsimage 加载到内存中,然后逐一重新执行修改日志中的操作。从元数据节点就是用来 帮助元数据节点将内存中的元数据信息heckpoint到硬盘上的。 checkpoint的过程如下: 从元数据节点通知元数据节点生成新的日志文件,以后的日志都写到新的日志 文件中。 从元数据节点用http get从元数据节点获得fsimage文件及旧的日志文件。 从元数据节点将fsimage文件加载到内存中,并执行日志文件中的操作,然后 生成新的fsimage文件。 从元数据节点奖新的fsimage文件用http post传回元数据节点 元数据节点可以将旧的fsimage文件及旧的日志文件,换为新的fsimage文件和 新的日志文件(第一步生成的),然后更新fstime文件,写入此次checkpoint的 时间。 这样元数据节点中的fsimage文件保存了最新的checkpoint的元数据信息,日 志文件也重新开始,不会变的很大了。
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量数据的存储和消耗大量计算资源的复杂计算通过 网 络 发 布 给 多 个 节 点 处 理 。 基 于 上 述 特 征 ,云 计 算 在 数 据 挖 掘 研 究 领 域 中 也 受 到 了 越 来 越 多 的 重 视 ,基 于 云计算平台的数据挖掘已成为新的研究热点。
1 云 计 算
1.1 云 计 算 的 概 念
云计算 是 继 20 世 纪 80 年 代 大 型 计 算 机 到 客 户 端-服务器大转变 之 后 的 又 一 巨 变,融 合 了 分 布 式 计 算、并行计算、网络 存 储、虚 拟 化、负 载 均 衡 等 传 统 计 算 机 和 网 络 技 术 。 在 云 计 算 环 境 中 ,用 户 可 以 通 过 网 络 更 加 容 易 地 获 取 强 大 的 存 储 资 源 和 计 算 资 源 ,将 海
按 照 部 署 方 式 和 服 务 对 象 的 范 围 ,可 以 将 云 计 算 分为如下3类:
1)公 共 云 。 由 云 服 务 提 供 者 运 营 ,为 终 端 用 户 提 供 从 应 用 程 序 、软 件 运 行 环 境 到 物 理 基 础 设 施 等 各 种 各样的IT 资源。在该 模 式 下,云 服 务 提 供 者 需 要 保 证 所 提 供 资 源 的 安 全 性 和 可 能 性 等 非 功 能 性 需 求 ,而 终 端 用 户 不 需 关 心 具 体 资 源 由 谁 提 供 、如 何 实 现 等 问 题。
摘 要:基于云计算平台的数据挖掘主要目的是为 了 更 好 地 处 理 海 量 数 据 ,挖 掘 有 用 的 信 息。 云 计 算 为 海 量 数 据 挖掘提供了强大的数据收集、存储和计算能力,简述了云计算技术及其研究现状,详 细 介 绍 了 基 于 云 计 算 平 台 的 聚 类 算 法 ,总 结 在 云 计 算 平 台 研 究 聚 类 所 遇 到 的 新 问 题 ,对 基 于 云 计 算 平 台 的 聚 类 发 展 趋 势 进 行 展 望 。 关 键 词 :数 据 挖 掘 ;云 计 算 ;聚 类 分 析 中 图 分 类 号 :TP311.133.1 文 献 标 志 码 :A 文 章 编 号 :1673-808X(2013)01-0023-06
Abstract:In order to discover useful information from massive data more efficiently,data mining based on cloud com- puting comes into being and attracts large amounts of attention.Cloud computing is an emerging technology with powerful capacities of data collecting,storing and computing.It offers great opportunities for data mining.As one of the main fields of data mining,clustering analysis has been widely applied in many domains.Firstly cloud compu- ting technologies and its current state are introduced briefly.Then the existing clustering algorithms based on cloud computing environment are analyzed and categorized.After some major challenges of clustering on cloud computing platform are listed,aprospect of this field is given. Key words:data mining;cloud computing;clustering analysis
3)资源池化。 服 务 提 供 者 将 计 算 资 源 汇 集 到 资 源池中,使用多租户 模 型 将 资 源 提 供 给 多 个 用 户,并 根据用户需求对各种物理资源和虚拟资源进行动态 分配和重分配。用户一般不知道也无法选择所访问 资源的具体位置,但 可 以 指 定 一 个 大 概 的 位 置 (如 国 家 、省 或 数 据 中 心 )。 资 源 类 型 包 括 存 储 、计 算 和 网 络 带宽等。
A survey of clustering algorithms based on cloud computing platform
Zhang Jinxing,Miao Yuqing,Qiu Liangpei,Wen Yimin
(School of Computer Science and Engineering,Guilin University of Electronic Technology,Guilin 541004,China)
由 此 可 见 ,云 计 算 本 质 上 是 一 种 基 于 互 联 网 的 新 型 计 算 模 式 ,其 核 心 技 术 首 先 是 能 够 支 撑 大 规 模 互 联 网的分布式计算、海量数据存储和运行维护 。 [3] 1.1.2 基 本 特 点
根据 NIST 对云计算的定义[2],云 计 算 具 有 以 下 特点:
4)可灵活伸 缩。 能 够 灵 活 地 提 供 和 释 放 各 种 资 源 以 实 现 快 速 伸 缩 。 对 用 户 来 说 ,可 享 用 的 服 务 是 无 限 量 的 ,并 且 可 以 在 任 何 时 间 获 取 任 意 量 的 服 务 。
5)服 务 可 量 。 云 系 统 利 用 一 种 计 量 功 能 (通 常 是 通 过 一 个 付 费 使 用 的 业 务 模 式 )来 自 动 调 控 和 优 化 资 源 利 用 ,根 据 不 同 的 服 务 类 型 按 照 合 适 的 度 量 指 标 进 行计量(如存储、处 理、带 宽 和 活 跃 用 户 账 户)、监 控、 控 制 和 报 告 资 源 使 用 情 况 ,提 高 服 务 提 供 者 和 服 务 消 费者的透明度。 1.1.3 服 务 模 式
1.1.1 定 义 对 于 什 么 是 云 计 算,当 前 还 没 有 一 个 统 一 的 说
法。李德毅院士在第2届中国云计算大会上给出的 定义[1]:云计算是一种基于互联网的大众参与的 计 算 模 式 ;其 计 算 资 源 都 是 动 态 的 、被 虚 拟 化 的 ,而 且 是 以
① 收稿日期:2012-10-17 基 金 项 目 :广 西 可 信 软 件 重 点 实 验 室 开 放 基 金 (KX201116);广 西 教 育 厅 科 研 项 目 (201204LX122) 通 信 作 者 :缪 裕 青 (1966- ),女 ,浙 江 黄 岩 人 ,副 教 授 ,博 士 ,研 究 方 向 为 数 据 挖 掘 ﹑ 分 布 式 计 算 、云 计 算 。E-mail:miaoyuqing@guet.edu.cn 引 文 格 式 :张 锦 杏 ,缪 裕 青 ,邱 良 佩 ,等 .基 于 云 计 算 平 台 的 聚 类 算 法 研 究 进 展 [J].桂 林 电 子 科 技 大 学 学 报 ,2013,33(1):23-28.
参考 NIST 对云计算的定义[2],可 将 云 计 算 的 服 务模式分类如下:
1)SaaS(software as a service)。 该 模 式 的 云 服 务目的是为用户提供运行在云基础设施上的应用程 序。用户可 以 在 各 种 设 备 上 通 过 瘦 客 户 端 (如 浏 览 器)界面访问这些应 用 程 序,而 不 需 要 管 理 或 控 制 任 何云计算基础设施,包 括 网 络、服 务 器、操 作 系 统、存
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桂 林 电 子 科 技 大 学 学 报 2013 年 2 月
服 务 的 方 式 提 供 的 ;这 些 资 源 由 存 储 能 力 、交 互 能 力 、 计算 能 力 等 组 成。美 国 国 家 标 准 与 技 术 研 究 院 (NIST)将云计算定义为[2]:云计算 是 一 种 模 型,它 可 以随时随地、便捷地、随 需 应 变 地 从 可 配 置 计 算 资 源 共享池中获取所需 的 资 源 (如 网 络、服 务 器、存 储、应 用 和 服 务 ),这 些 资 源 能 够 快 速 供 应 并 释 放 。 同 时 ,管 理这些资源的工作量和与资源服务提供者的交互都 处于最低限度。
3)IaaS(infrastructure as a service)。 该 模 式 的 云服务旨在给用户提供对所有设施的使用权。这些 设施包括处 理、存 储、网 络 和 其 他 基 本 的 计 算 资 源。 用 户 能 够 在 上 面 部 署 和 运 行 任 意 软 件 ,包 括 操 作 系 统 和应用程序。用户不能管理或控制底层的云计算基 础设施,但可以对操 作 系 统 进 行 选 择,对 存 储 空 间 和 应用部署进行控制。 1.1.4 云 的 分 类
2)私有云。 由 企 业 自 建 自 用 的 云 计 算 中 心。 相 对于公共云,私有云 可 以 支 持 动 态 灵 活 的 基 础 设 施, 降低IT 架构的复杂度,使 各 种IT 资 源 得 以 整 合、标 准化,以更 加 容 易 地 满 足 企 业 业 务 发 展 的 需 要。 同 时,私有云用户完全 拥 有 整 个 云 计 算 中 心 的 设 施 (如 中 间 件 、服 务 器 、网 络 及 存 储 设 备 等 )。
第 33 卷 第 1 期 2013 年 2 月
桂林电子科技大学学报
Journal of Guilin University of Electronic Technology
Vol.33,No.1 Fe锦杏,缪裕青,邱良佩,文益民
(桂林电子科技大学 计算机科学与工程学院,广西 桂林 541004)
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