通過一學期對雲計算課程的學習，以及討論課的交流，我對雲計算有了乙個較為全面和概括性的認識。
雲計算事實上就是乙個新的商業模式，其技術方面就是由分布式計算、並行處理和網格計算發展來的。它將計算任務分布在大量計算機構成的資源池上，使使用者能夠按需獲取計算力、儲存空間和資訊服務。
雲計算相關的主要有虛擬化技術，saas服務模式，分布式檔案系統，非關係型資料庫，mapreduce程式設計模型，hadoop架構。其主要代表作品有google的雲計算產品和技術，microsoft雲+端技術，以及各種saas軟體應用例項，下面將就我的理解做乙個總結。
1、虛擬化技術
通過雲計算課程的學習，我了解了xen這個虛擬機器。
xen是乙個開發源**的虛擬機器監視器，由劍橋大學開發。它的初衷是在單個計算機上執行多大128個有完全功能的作業系統。在舊（無虛擬硬體）的處理器上執行xen，作業系統必須進行顯式的修改以在xen上執行。
這使得xen無需特殊的硬體支援，就能達到高效能的虛擬化。
xen虛擬機器有兩種執行方式：
完全虛擬化（full virtualization）：提供底層物理系統的全部抽象化，且建立乙個新的虛擬系統，客戶機作業系統可以在裡面執行。不需要對客戶機作業系統或者應用程式進行修改。
半虛擬化（par virtualization）：需要對執行在虛擬機器上得客戶機作業系統進行修改並提供近似的功能，單半虛擬化比全虛擬化的效能更加優越。
通過自己安裝實踐，我覺得xen之所以被較多的用在雲計算中，其中很關鍵的一點是xen提供了虛擬機器實時遷移的功能。xen虛擬機器可以在不停止的情況下在多個物理主機之間即時遷移（live igration）。在操作過程中，虛擬機器在沒有停止工作的情況下，記憶體被反覆的複製到目標主機。
虛擬機器在最終目的地開始執行之前，會有一次60-300毫秒的非常短暫的暫停以執行最終的同步化，給人無縫遷移的感覺。類似的技術被用來暫停一台正在執行的虛擬機器到磁碟，並切換到另外一台，第一台虛擬機器在以後可以恢復。
2、saas服務模式
saas服務模式最突出的例項代表應該是salesforce（又譯作軟體營銷部隊或軟營，是全球按需 crm 解決方案的領導者。
我嘗試著註冊了乙個賬號，體驗了一下它所提供的服務。salesforce為使用者提供了乙個**的企業管理系統，主要還是涉及企業業務、財務、客戶資源和hr等方面的服務，使用者不必購買昂貴的系統和硬體，只需要購買salesforce所提供的服務。企業會因此得到乙個全新的解放以及商業模式，企業完全不必在維持昂貴的硬體與軟體的維護、運營花費大量的時間與金錢。
salesforce所帶給我們的更多的是一種對於雲計算應用的啟示，它也有自身存在的問題，目前它的介面還不是很友好，操作起來不是很順手，所有的系統通過瀏覽器很難完成乙個像財務這樣複雜的使用者體驗過程。同時它在業務方面還沒有體現出目前財務系統所能展現的強大作用，或許目前的財務系統也沒有如此強大，但我想人們對於salesforce的期待不僅僅侷限於此。作為乙個使用者我希望它能夠提供乙個能夠在不同許可權上決策支援的功能，這就涉及到資料探勘在雲計算中的應用。
資料探勘在某種程度上來講其實是迎合了雲計算的發展的，雲計算能夠提供足夠強大的計算能力，而資料探勘底層的資料倉儲，同時olap也是極其耗費運算資源的。雲計算應該在此基礎之上形成乙個強大的知識庫體系，salesforce要想實現綜合性企業的雲計算服務商邁開這一步是十分重要的。
3、分布式檔案系統
分布式檔案系統的產生，主要是為了解決海量資料儲存問題。
通過課程的學習，和自己資料的查閱，我主要了解了gfs和hdfs這兩種分布式檔案系統。
google檔案系統（google file system，gfs）是乙個大型的分布式檔案系統。它為google雲計算提供海量儲存，並且與chubby、mapreduce以及bigtable等技術結合十分緊密，處於所有核心技術的底層。gfs的設計初衷是：
在大量廉價和不可靠的計算機上實現大量資料的冗餘儲存的分布式檔案系統的需求。關於gfs，可以參考谷歌工程師發布的一篇**「the google file system」， gfs為我們提供了一種先進的設計思想，儘管沒有公開源**，但是它對分布式檔案系統的發展起了很大的作用。
而hdfs 是hadoop的乙個子專案，提供高吞吐量的分布式檔案系統，是gfs的開源實現。hdfs有著高容錯性的特點，並且設計用來部署在廉價的硬體上，而且它提供高吞吐量來訪問應用程式的資料，適合那些有著超大資料集的應用程式。
4、非關係型資料庫
通過本學期的學習，我主要了解了bigtable和hbase兩種非關係型資料庫。
bigtable是google開發的一款非關係型資料庫，它是乙個稀疏的、分布式的、持久化儲存的多維度排序map。bigtable的設計目的是可靠的處理pb級別的資料，並且能夠部署到上千臺機器上。
hbase是apache的hadoop專案的子專案。hbase是乙個分布式的、面向列的開源資料庫，該技術**於chang et al所撰寫的google**「bigtable:a distributed storage system for structured data」。
就像bigtable利用了google檔案系統（file system）所提供的分布式資料儲存一樣，hbase在hdfs之上提供了類似於bigtable的能力。hbase的優點在於可以實現高效能的併發讀寫操作，同時hbase還會對資料進行透明的切分，這樣就使得儲存本身具有了水平伸縮性。
5、mapreduce程式設計模型
mapreduce是google提出的乙個軟體架構，是一種處理海量資料的並行程式設計模式，用於大規模資料集（通常大於1tb）的並行運算。「map（對映）」、「reduce（化簡）」的概念和主要思想，都是從函式式程式語言和向量程式語言借鑑來的。正是由於mapreduce有函式式和向量程式語言的共性，使得這種程式設計模式特別適合於非結構化和結構化的海量資料的搜尋、挖掘、分析與機器智慧型學習等。
mapreduce的核心理念就是：設計乙個新的抽象模型，使我們只要執行簡單的計算，而將並行化、容錯、資料分布、負載均衡等雜亂細節放在乙個庫里，使並行程式設計時不必關心它們。
6、hadoop架構
在雲計算的技術方面，我最大的收穫就是認識了hadoop，作為google mapreduce技術的開源實現，hadoop理所當然地借鑑了google的google file system檔案系統、mapreduce並行演算法以及bigtable。因此，hadoop也是乙個能夠分布式處理大規模海量資料的軟體框架，這一點不足為奇。當然，這一切都是在可靠、高效、可擴充套件的基礎上。
hadoop的可靠性——因為hadoop假設計算元素和儲存會出現故障，因為它維護多個工作資料副本，在出現故障時可以對失敗的節點重新分布處理。hadoop是並行工作的，以加快任務處理速度。hadoop的可擴充套件——依賴於部署hadoop軟體框架計算集群的規模，hadoop的運算是可擴充套件的，具有處理pb級資料的能力。
以上就是我對雲計算這門課及其討論課收穫的總結，這門課極大的開闊了我的視野，讓我了解了很多新的知識領域，同時討論課的形式也讓我體驗了上台演講的樂趣。
有人說，未來在整個地球上會只剩下幾台計算機，雲計算將會被極大的壟斷，同時一些it裝置商和作業系統生產企業也會在這場戰役之中受傷或者完成華麗的轉身。其實在實現雲計算上技術層面上，作為乙個開源的技術，雲計算的技術壁壘沒有想象之中那麼大，最主要的還是資金與運營模式的競爭。其實我個人並不認為地球上只會剩下幾台計算機的，在很長的一段時間內，pc肯定還是有其自己的空間的，其次是雲計算要提供如此強大的平台功能，不可能做到十分的細化，在不同的商業與服務領域，一些企業或許藉由這樣的機會迅速的建立起自己的服務平台。
大的雲計算服務商為中小企業提供了很好的成長環境，減輕中小企業的壓力，但這其中也涉及到企業的商業秘密的洩漏問題，雲計算服務企業會不斷的形成自己在軟服務上的優勢，而不僅僅滿足硬體上提供的服務，這時各大企業想要生存下去只能發展自己的雲計算服務。我想最後總會出現像google，yahoo這樣巨頭，但整個市場不可能被少數企業所主導。
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