云计算的概念

时间：2015-06-30 13:11:23 阅读：156 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

前段时间有人问我，什么是云计算；当时用自己的一些见解及平时积累的一些概念进行了讲解，但是，自我感觉没有讲的很透彻。
今天特地查找了一些相关资料，总结如下：

云计算的概念：
刘鹏教授对云计算的作了长短两种定义。
长定义是：“云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。”
短定义是：“云计算是通过网络按需提供可动态伸缩的廉价计算服务。”

对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。目前广为接受的是中国云计算专家咨询委员会副主任、秘书长刘鹏教授给出的定义：“云计算是通过网络提供可伸缩的廉价的分布式计算能力。”

　　从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

　　云计算是一种商业计算模型，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。

　　这种资源池称为“云”。“云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常是一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器和宽带资源等。云计算将计算资源集中起来，并通过专门软件实现自动管理，无需人为参与。用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为烦琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。云计算的核心理念是资源池，这与早在2002年就提出的网格计算池(Computing Pool)的概念非常相似。网格计算池将计算和存储资源虚拟成为一个可以任意组合分配的集合，池的规模可以动态扩展，分配给用户的处理能力可以动态回收重用。这种模式能够大大提高资源的利用率，提升平台的服务质量。

　　之所以称为“云”，是因为它在某些方面具有现实中云的特征：云一般都较大;云的规模可以动态伸缩，它的边界是模糊的;云在空中飘忽不定，无法也无需确定它的具体位置，但它确实存在于某处。之所以称为“云”，还因为云计算的鼻祖之一Amazon公司将大家曾经称为网格计算的东西，取了一个新名称“弹性计算云”(Elastic Computing Cloud)，并取得了商业上的成功。

　　有人将这种模式比喻为从单台发电机供电模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水和电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。

　　云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算科学概念的商业实现。云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility Computing)、将基础设施作为服务IaaS(Infrastructure as a Service)、将平台作为服务PaaS(Platform as a Service)和将软件作为服务SaaS(Software as a Service)等概念混合演进并跃升的结果。

　　从研究现状上看，云计算具有以下特点。

　　(1)超大规模。“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器，Amazon、IBM、微软和Yahoo等公司的“云”均拥有几十万台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。

　　(2)虚拟化。云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解应用运行的具体位置，只需要一台笔记本或一个PDA，就可以通过网络服务来获取各种能力超强的服务。

　　(3)高可靠性。“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机更加可靠。

　　(4)通用性。云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一片“云”可以同时支撑不同的应用运行。

　　(5)高可伸缩性。“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。

　　(6)按需服务。“云”是一个庞大的资源池，用户按需购买，像自来水、电和煤气那样计费。

　　(7)极其廉价。“云”的特殊容错措施使得可以采用极其廉价的节点来构成云;“云”的自动化管理使数据中心管理成本大幅降低;“云”的公用性和通用性使资源的利用率大幅提升;“云”设施可以建在电力资源丰富的地区，从而大幅降低能源成本。因此“云”具有前所未有的性能价格比。因此，用户可以充分享受“云”的低成本优势，需要时，花费几百美元、一天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的数据处理任务。

本文出自 “刘福” 博客，谢绝转载！

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