Creating and managing VM instances within proprietary infrastructure; promote standardization, preserves capital investment, application flexibility Handle workload without communication dependency; distribute data and VM resources; surge workload is off-loaded
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公有云、私有云和混合云
云计算的概念从集群、网格和效用计算发展 而来。 集群和网格计算并行使用大量计算机可以解 决任何规模的问题。效用计算和SaaS（Software as a Service）将计算资源作为服务进行按需付 费。云计算利用动态资源为终端用户传递大量服 务。 云计算是一种高吞吐量计算范式，它通过大 的数据中心或服务器群提供服务。云计算模型使 得用户可以随时随地通过他们的互连设备访问共 享资源。
Handle workload dynamically, but can better balance workloads; distribute data and VM resources Access is limited; provide preproduction testing and enforce data privacy and security policies IBM RC2
第二部分: 云平台、面向服务的体系结构和 云编程
本部分三章主要介绍云计算，包括IaaS（基 础设施即服务）、PaaS（平台即服务）和SaaS （软件即服务）应用的不同云平台。 描述了近几年面向服务的体系结构的发展， 并且介绍不同云计算服务的并行和分布式计算范 式及其软件支持、语言工具和编程环境

第4章构建在虚拟化数据中心上的云平台体系 结构。包括云体系结构和数据中心设计的原则 和关键技术。 第5章用于分布式计算的面向服务体系结构。 包括了网格系统中两种主要的分布式服务形式： 表述性状态转移（Representational State Transfer，REST）和Web服务以及后者的扩展。 第6章云编程和软件环境。介绍了主要的云编 程范式：MapReduce、BigTable、Twister、 Dryad、DryadLINQ、Hadoop、Sawzall和Pig Latin。通过具体的云例子来说明云中的实现和 应用要求。
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PaaS Offerings from Public Clouds
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软件即服务 (SaaS)
软件即服务是指上千的云客户通过浏览器访 问的应用程序软件。 PaaS提供的服务和工具 用于构建应用程序和 管理它们所部署的由IaaS提供的资源。 SaaS模型将软件应用程序作为服务进行提供。 对客户来讲，无需为服务器或软件预先投资；对 提供商来讲，与传统的用户应用程序托管相比成 本很低。 为支持PaaS和IaaS，客户数据存储在云中， 云或者是专门的提供商，或者是公开地托管。
Public clouds
Owned by service providers
Private clouds
Leverage existing IT infrastructure and personnel; owned by individual organization Client managed; achieve customization and offer higher efficiency
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Cloud is built on Massive Datacenters
Range in size from “edge” facilities to megascale (100K to 1M servers)
Economies of scale
Approximate costs for a small size center (1K servers) and a larger, 400K server center.
Technolo gy Cost in smallsized Data Center Cost in Large Data Center
Rati o
Network
Storage Administ ration
$95 per Mbps/ Month
$2.20 per GB/ Month ~140 servers/ Administrator
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云应用的所有计算任务被分配到数据中心的 服务器上。这些服务器主要是虚拟集群的虚拟 机，由数据中心资源产生出来。 云平台是通过虚拟化分布的系统。 公有云和私有云都是在互联网上开发的。 公有云构建在互联网之上，任何已付费的用 户都可以访问。公有云属于服务提供商，用户 通过订阅即可访问。 私有云构建在局域网内部，属于一个独立的 组织。由客户管理，而且其可访问范围限制在 所属客户及其合作者之中。 混合云由公有云和私有云共同构成
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云设计目标
将计算从桌面移向数据中心 计算处理、存储与软 件发布从桌面和本地服务器移向互联网数据中心。 服务配置和云效益 提供商供应云服务时必须与消 费者和终端用户签署服务等级协议（SLA）。 性能可扩展性 云平台、软件和基础设施服务必须 能够根据用户数的增长而相应扩容。 数据隐私保护 能否信任数据中心处理个人数据和 记录呢？云要成为可信服务必须妥善解决该问题。 高质量的云服务 云计算的服务质量必须标准化， 这才能使得云可以在多个提供商之间进行互操作。 新标准和接口 主要解决与数据中心或云提供商相 关的数据锁定问题。
Co-Location Cloud Services
Network Cloud Services
(Courtesy of T. Chou, 2010)
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云计算避免了大量的数据移动，可以带来更 好的网络带宽利用率。而且，机器虚拟化进一步 提高了资源利用率，增加了应用程序灵活性，降 低了使用虚拟化数据中心资源的总体成本。 云为IT公司带来了极大的益处，将他们从设 置服务器硬件和管理系统软件等低级任务中解放 出来。云计算使用虚拟化平台，通过按需动态配 置硬件、软件和数据集，将弹性资源放在一起， 主要思想是使用数据中心中的服务器集群和大规 模数据库，将桌面计算移向基于服务的平台，利 用其对提供商和用户的低成本和简单性。
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经典计算:
云计算:
（每隔18个月重复一次如 下周期） 购买和拥有 硬件、系统软件、应用程 序满足峰值需求 安装、配置、测试、验证、 评测、管理 ----使用 ----付费$$$$$ (高成本)
（按照提供的服务现收现付） 提交 ----使用（大约节约总成本的 80%～95%） ----（最终） $-按实际使用量付费 基于服务质量
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公有云促进了标准化，节约了资金投入，为应 用程序提供了很好的灵活性；私有云尝试进行定 制化，可以提供更高的有效性、弹性、安全性和 隐私性；混合云则处于两者中间，在资源共享方 面进行了折中。 云的核心是服务器集群（或虚拟机集群）。集 群节点用作计算节点，少量的控制节点用于管理 和监视云活动。用户作业的调度需要为用户创建 的虚拟集群分配任务。 数据中心和超级计算机在网络需求方面也不相 同。超级计算机使用客户设计的高带宽网络，如 胖树或3D环形网络；数据中心网络主要是基于IP 的商业网络
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图4-2用于云访问互联网的标准数据中心网络
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尽管目前构建的大部分云都是大型公有 云，但是作者认为将来私有云的发展会更 为迅速。
私有云在一个公司或组织内，相对更为 安全和可信。一旦私有云成熟起来并且防 护更为安全时，可以将其开放或转换为公 有云。
公有云和私有云的界限在未来会变得越 来越模糊。这样的话，未来非常有可能大 部分云天然上就是混合云。
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Publicly accessible through remote interface Google NUDT. App Engine, Amazon AWS, School, Spring, Microsoft Azure
Today’s Cloud Services Stack
Application Cloud Services Platform Cloud Services Compute & Storage Cloud Services
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4.2 数据中心设计与互连网络
数据中心往往是用大量服务器通过巨大的互 连网络构建而成。
仓库规模的数据中心设计
“云计算基于大规模数据中心” 通常数据中心可容纳40万到100万台服务器。 数据中心可以形成规模化效益，即较大的数据中 心有更低的单位成本。小型数据中心可能有1 000 多台服务器。数据中心越大，运营成本越低。
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Public Clouds vs. Private Clouds :
Characteri stics
Technology leverage and ownership Management of provisioned resources Workload distribution methods and loading policies Security and data privacy enforcement Example Computer platforms 2013
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Chapter 4: Cloud Platform Architecture over Virtualized Datacenters
构建在虚拟化数据中心上的 云平台体系结构
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4.1 云计算和服务模型
用户可以在全球任意位置以极具竞争力的成本 访问和部署云应用。 虚拟化的云平台常常构建在大规模数据中心之 上。 云致力于通过自动化的硬件、数据库、用户接 口和应用程序环境把它们结构化为虚拟资源， 来驱动下一代的数据中心。 云渴望通过自动化的资源配置构建更好的数据 中心。