《云计算实际案例》PPT课件.ppt

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1、云计算实际案例 云计算案例 案例一： Amazon Web Service 案例二： Google 案例三： Yahoo! 案例四： IBM 案例五： eBay 案例六： Baidu 案例七：微软 Amazon Web Service AWS核心服务 基础设施层服务 计算服务 存储服务 数据库服务 消息传送服务 平台层服务 电子商务 支付 物流 Amazon Web Service AWS基础架构 AWS-计算服务 Amazon Elastic Computing Cloud (EC2) 通过虚拟化技术向用户提供计算资源 用户可以根据自己的需求动态地申请或停止资 源的使用 Amazon Ela

2、stic MapReduce 通过在 Amazon EC2和 Amazon S3上构建 Hadoop 框架而实现 AWS-存储服务 Amazon Simple Storage Service（ S3） 由对象和存储桶组成 存储容量可以动态扩展 按 需付费 在 AWS云上的其他服务也可以直接访问 S3上的数 据 (REST 或 SOAP接口 ) 适合存储较大、一次写入、多次读取的数据 缺点 数据操作存在网络延迟 不 支持文件重命名、部分更新操作 AWS-存储服务 Amazon Simple Storage Service(S3) 数据安全性 采用账户认证：利用存取密钥对请求签名 访问控制列表：利

3、用访问控制列表设定数据的访问 权限 查询字符串认证：利用字符串认证限制 HTTP或浏览 器对数据的访问 数据可靠性 采用冗余备份的存储机制 备份数据一致性保证 AWS-数据库服务 Amazon SimpleDB 支持结构化数据存储和查询操作的轻量级数据库 服务 基于 S3和 EC2 存储模型 域 (Domain):数据的容器 ,数据按域划分 项 (Item):若干属性组成的数据集合 属性 (Attribute)：一个或多个文本值所组成的数据集合 AWS-数据库服务 Amazon SimpleDB 访问方式： REST, SOAP访问 缺点 数据操作延迟 数据模型不同于关系型数据库 无法保证更新

4、操作顺序 AWS-数据库服务 Amazon Relational Database Service(RDS) 用户通过 RDS可以使用 MySQL所具有的功能 还支持 Oracle 11g的功能 收费： 0.16美元 /小时 AWS-消息传送服务 Amazon Simple Queue Service(SQS) 提供分布式组件之间传递和存储消息服务 核心组件 消息 可存储到队列中的文本数据 可通过公共访问接口操作消息 队列 消息的容器 消息传递 访问控制 支持并发 AWS-消息传送服务 Amazon Simple Queue Service(SQS) 基于分布式架构 消息可保存在不同的机器中

5、不严格保证消息的顺序 同一个消息可能被处理多次 取消息时无法保证得到所有消息 消息传递有延迟 AWS-消息传送服务 AWS-消息传送服务 Amazon Simple Notification Service(SNS) 在云中建立、操作和发送通知的 Web服务 Amazon Simple Email Service(SES) 提供高扩展的大量事务性邮件发送服务 Amazon EC2 Amazon EC2 Amazon Machine Image(AMI) 基本的部署单位 包含所有软件和配置的虚拟环境 EC2虚拟机实例 同一 AMI创建的实例具有相同的配置 不存储系统状态信息 AMI运行环境 大规

6、模虚拟机运行环境 物理机资源池和虚拟机运行平台 提供访问控制、存储、网络、防火墙服务 Amazon EC2 Amazon EC2 使用步骤 打包 AMI虚拟机镜像文件 上传 AMI到 S3 通过服务接口启动虚拟机实例 优势 可伸缩性 节省成本 使用灵活 安全可靠 容错 Amazon Web Service AWS客户广泛，其中包括著名的互联网公司 和创业型公司 2010年， AWS部门的收入已达 5亿美元，已 经成为 Amazon收入的重要组成部分 Google 云计算技术 云计算产品 Google Google App Engine(GAE) Web运行平台 Gmail、 Google Do

7、cs等云端应用 分布式文件系统 GFS 分布式计算框架 MapReduce Google GAE平台 GAE Web服务基础设施 提供可伸缩的服务接口 ,资源使用和管理 分布式存储服务 DataStore 基于对象的结构化存储以及数据管理 应用程序运行时环境 提供可自动伸缩的运行环境 应用开发套件 开发和测试 Web应用 , 部署应用 管理控制台 查看资源使用情况、数据库更新、版本管理、应用状态 和日志 Google GAE系统结构 分布式存储服务 DataStore GAE的分布式存储服务 DataStore 基于 Bigtable 管理海量结构化数据的分布式存储系统 提供简单的数据模式动态

8、地控制数据部署 通过维护稀疏的多维排序映射表来检索数据 支持结构化数据查询和更新 支持事务处理 可伸缩性 通过 JAVA或 Python数据库标准接口访问 分布式存储服务 DataStore DataStore高级特性 两种事务操作类型 对实体的一组操作组成事务 对一组实体的操作组成事务 GQL 类 SQL查询语言 配置文件定义数据索引 乐观的并发控制 应用程序运行时环境 GAE的应用程序运行时环境 可伸缩的 Web程序运行平台 支持 JAVA和 Python JAVA:提供 Google Web Toolkit开发框架 多版本管理 可使用 Google应用服务 应用开发套件 应用开发套件 开

9、发、测试、部署、管理 提供 GAE Eclipse插件 提供安全沙盒 模拟 API 检查是否存在禁用模块 检查是否有系统资源的非法访问 云端应用程序 Google Gmail： Web邮件服务 支持即时消息、视频，移动访问 垃圾邮件过滤、防病毒 Google Docs：基于 Web的文档处理程序 支持在线编辑和多人协作 保存用户修订 强大的文档检索 Google Cloud Connect 可以 直接链接本地 Microsoft office和云端的 Google Docs 文档在 本地保存的同时也保存在云中 并通过链接向别人分享自己的文档 Google云计算技术 GFS 针对数据密集型应用的

10、分布式文件系统 运行在廉价硬件环境上并拥有较高的容错性 MapReduce 利用输入键 /值 对集输出新的键 /值对集 将并行计算细节隐藏 用户只需实现 map函数和 reduce函数即可 Yahoo！ Yahoo!云计算平台上主要有三大利器 Hadoop Sherpa MObStor Hadoop Yahoo!将 Hadoop应用于自己的各项业务和 产品中 数据分析、内容优化、反垃圾邮件系统、广告 的优化选择、大数据处理、用户兴趣预测、搜 索排名、广告定位等 如：实时服务系统从数据库中读取用户到 兴趣的映射， Hadoop集群则基于最新数据 重新排列内容并更新页面。 Sherpa Sherp

11、a Yahoo!的分布式数据存储和服务平台 主要针对的是结构化的记录型数据。 Sherpa平台上最关键的是 PNUTS PNUTS 大规模并行处理的分布式数据库系统 放弃了传统关系型数据库强一致性的要求 由 Storage Units、 Router、 Tablet Controller和 Message Broker四部分组成 MObStore MObStor 主要用来存储非结构化的二进制大文件 对数据提供可靠、安全存储的同时还能向用户 提供快速的响应 体系结构分为三层，分别为 对象存储层（ Object Store Layer） 本地对象管理层（ Local Object Manageme

12、nt Layer） 全局对象储存层（ Global Object Management Layer） IBM 云计算产品 云计算解决方案 云计算产品 IBM在虚拟化和云计算方面拥有众多产品， 包括 基础设 施层、平台层和应用层 IBM Ensembles 将计算、存储、网络等物理资源虚拟成基础设施资源池， 隐藏了内部实现细节向上层提供资源访问和管理的接口 IBM TSAM 提供应用服务的管理平台，应用服务生命周期的管理，包 括服务的设计、部署和运行管理整个阶段，实现了硬件到 操作系统、中间件的整体管理自动化 IBM SmartCloud 用于数据中心的云服务软件，在向公司用户提供云存储的 同时

13、也提供数据分析、销售管理、测试工具等服务 IBM WebSphere CloudBurst Appliance 用于创建、部署、管理私有 WebSphere云环境的产品 IBM IBM Ensembles 一组采用虚拟化技术实现的资源池，将计算、存 储、网络等物理资源虚拟成基础设施资源池，隐 藏了内部实现细节向上层提供资源访问和管理的 接口 服务器 Ensemble:计算资源池 网络 Ensemble：网络资源池 存储 Ensemble:存储资源池 Ensemble管理器： Ensemble系统管理 Ensemble服务接口：统一的操作接口 IBM Ensembles IBM Ensemble

14、架构 IBM IBM TSAM 管理功能 服务的设计阶段 服务的部署阶段 服务运行时的管理阶段 用户角色 服务设计者 服务运营者 服务管理者 IBM TSAM IBM Ensemble架构 IBM TSAM IBM TSAM 设计阶段：通过服务定义设计服 务 操作系统服务：针对 IBM Z系列主机 ,描述服务 管理的全套流程管理 自助虚拟服务器部署：针对 System x和 System p 服务器，提供对虚拟服务器和相关软件的全套 流程管理 解决方案服务：提供针对不同中间件、应用和 解决方案的管理流程定义 IBM TSAM ITM TSAM 部署阶段 发布服务定义到服务定义目录 服务管理者选

15、择服务类型，提交部署请求 TSAM完成自动化部署 ,产生服务部署实例 ITM TSAM 运行时管理阶段 服务管理者负责日常管理操作 TSAM提供管理计划实现管理操作自动化 生命周期结束， TSAM回收服务占用的资源 IBM Lotus Live IBM Lotus Live 会议服务 LotusLive Mettings:在线会议服务 LotusLive Events：在线事件管理和网络会议服务 办公协作服务 LotusLive Engage:整合的社交网络模式的协作服务 LotusLive Connections:集成的社交网络协作服务 电子邮件服务 LotusLive Notes:富客户端

16、电子邮件系统 LotusLive iNotes:Web电子邮件系统 云计算解决方案 “蓝色洞察力 ”决策分析云系统 处理全球小型交易等业务 LotusLIve 使得公司内员工及合作伙伴协作高效化 桌面的集中虚拟化 提高了控制管理的安全性及维护的方便性 云计算解决方案 存储云 实现虚拟化储存，将数据储存在一起，有效地节约了 空间 数据中心整合 里面的应用程序也随之部署在云计算上，实现资源整 合 生产研发 如在芯片设计时需要昂贵的软件和巨大的计算存储资 源，采用设计制造云后既减少了设计成本提高资源利 用，同时也保证了知识产权的安全。 IBM IBM使用云计算整合自身的全球资源提供优 质服务 基于对

17、云计算的认识， IBM提供公有云、私 有云和混合云多个选项，减少用户对隐私 、安全的顾虑来吸引用户 eBay 基于开源云计算框架 Hadoop建立了自己的 集群 Athena 开源云平台项目 Turmeric Athena 核心层 包括 Hadoop运行时环境、通用工具和 HDFS MapReduce层 为开发和执行任务提供 API和控件 数据获取层 数据获取层的主要框架是 HBase、 Pig和 Hive 工具、加载库层 主要的加载库有：统计库 R、机器学习库 Mahout、数学相 关库 Hama、解析网络日志库 Mobius 监视和警告层 Ganglia是分布式集群的监视系统， Nagio

18、s则用来警告关 键事件如服务器不可达、硬盘已满等。 Turmeric 面向服务构架的综合平台，用户可以在上面开发 、部署、管理和监控服务 核心运行库 基于流水线架构，主要用来运行服务和客户端 开发工具 提供 Eclipse插件来帮助创建服务和客户端 监控器 该监控器包含多个组件：收集客户端和服务端信息的 运行收集组件、数据配置组件、监控节点信息的服务 监控组件以及方便用户查看的控制台组件 Turmeric 安全服务 提供平台上的安全服务（如验证、授权、组服务等 ）与策略服务交互，其中策略遵从 XACML（可扩展 的访问控制标记语言）结构和语法。 策略管理控制台 管理策略的定制 仓库服务 这是端

19、到端平台上服务注册、附件管理功能的抽象 ，具体的功能依赖于下层的仓库产品 WSDL声明服务 通过这项功能用户可以定义服务的 WSDL接口 eBay eBay使用云计算通过构建自己的集群系统 来处理大规模的商品数据和用户需求， 面对数据的增长，云计算成为互联网公司 的首选 百度 Hadoop的应用 框计算 Hadoop在百度的应用 在百度， Hadoop主要应用于以下几个方面 ： 日志的存储和统计 网页数据的分析和挖掘 商业分析，如用户的行为、广告关注度 在线数据的反馈，及时得到在线广告的点击情 况 用户网页的聚类，分析用户的推荐度及用户之 间的关联度 框计算 需求 分析 基于互联网的一站式服务

20、 服务 集成 百度 框计算确定用户需求后会选择哪个服务提 供者为用户提供服务 百度的选择甚至影响一些服务提供商的发展 云计算带来的影响不仅限于技术，任何互 联网公司都不能置身事外。 微软 Microsoft Windows Azure 云平台操作系统 ,管理数据中心所有服务器 ,存储 和网络资源 Microsoft .NET服务 为云应用和本地应用的开发提供支持 Microsoft SQL Azure 方便用户以服务的方式访问和使用云中的 SQL Server Microsoft Live服务 访问 Microsoft Live应用和其他应用的 数据 SharePoint服务 协作开发 Web的业务应用程序 CRM服务 提供构建复杂商业应用的基础服务 微软 Windows Azure 平台 小结 小结 互联网公司 云计算的主要提供者和使用者，也是云计算的重要推动者 分析和处理海量数据 新的商业模式 普通用户 享受到高性能所带来的服务和便利 云计算的问题 安全性 在云中如何保护用户的隐私并让用户放心？ 标准化 各大 IT公司又能否推出统一的标准？