梁鸿《云计算》记忆性知识点

1、云计算的产生背景

  • (1)高速网络的发展,网络宽带极大提高
  • (2)数据中心具备了快速处理大量用户复杂问题的能力
  • (3)大型数据中心的计算和存储能力出现冗余
  • (4)并行计算、分布式计算、网格计算的日益成熟和应用

2、云计算融合的成分

  • (1)效用计算 Utility Computing
  • (2)并行计算 Parallel Computing
  • (3)分布式计算 Distributed Computing
  • (4)网格计算 Grid Computing
  • (5)网络存储 Network Storage
  • (6)虚拟化 Virtualization
  • (7)负载均衡 Load Balance

3、云计算的特征

  • (1)超大规模
  • (2)高可扩展性
  • (3)虚拟化
  • (4)高可靠性
  • (5)通用性
  • (6)廉价性
  • (7)灵活定制

4、云计算的优点

  • (1)降低用户计算机的成本
  • (2)改善性能
  • (3)降低IT基础设施的投资
  • (4)减少维护问题
  • (5)减少软件开支
  • (6)即时的软件更新
  • (7)计算能力的增长
  • (8)无限的存储能力
  • (9)增强的数据安全性
  • (10)改善操作系统兼容性
  • (11)改进文档格式的兼容性
  • (12)简化团队协作
  • (13)没有地点限制的数据获取
  • (14)绿色计算思想的实现者

5、云计算的缺点

  • (1)要求持续的网络连接
  • (2)低宽带下不能很好的工作
  • (3)反应慢
  • (4)功能有限制
  • (5)无法确保数据的安全性
  • (6)不能保证数据不会丢失

6、云计算带来的变革

  • (1)改变信息处理及存储理念
  • (2)改变IT产业发展
  • (3)云计算解放终端设备

7、云计算技术面临的挑战

  • (1)高可靠的网络系统技术
  • (2)数据安全技术
  • (3)可扩展的并行计算技术
  • (4)海量数据的挖掘技术
  • (5)网络协议与标准问题
  • (6)推广问题

8、云计算按照服务分类

  • (1)基础设施云 Infrastructure Cloud
  • (2)平台云 Platform Cloud
  • (3)应用云 Application Cloud

9、云计算按照部署范围分类

  • (1)公有云 Public Cloud
  • (2)私有云 Private Cloud
  • (3)混合云 Hybrid Cloud

10、云计算的实质(和其他超级计算的区别)

云计算是融合了计算方法的技术,本身并不是一种计算方法,是一种计算模式和商业模式,不是一项纯计算技术。

云计算和网格计算的一个重要的区别在于资源的调度模式。云计算采用集群来存储和管理数据资源,运行的任务以数据为中心,而网格计算则以计算为中心。

11、云计算服务模式及三者的比较

  • (1)基础设施即服务(IaaS)
  • (2)平台即服务(PaaS)
  • (3)软件即服务(SaaS)
  服务内容 关键技术 实例
IaaS 硬件基础设施部署服务 数据中心管理、
虚拟化
Amazon EC2
PaaS 应用程序部署与管理 海量数据处理、
资源管理调度
GAE、Azure、
Hadoop
SaaS 基于互联网的应用程序 Web服务技术、
互联网应用开发
Google Apps

12、云存储系统的结构模型

  • (1)存储层:云存储最基础的部分
  • (2)基础管理层:最核心和最难实现的部分
  • (3)应用接口层:最灵活多变的部分
  • (4)访问层:用户可以通过标准API登录

13、典型的云存储技术

(1)Google File System:大型的,分布式的,对大量数据进行访问的应用。

一个GFS集群包括一个主服务器(Master)和多个块服务器(Chunk Server),被多个客户端访问。

系统架构图:

梁鸿《云计算》记忆性知识点

(2)HDFS:Hadoop中的分布式文件系统

由一个管理节点Name Node和四个数据节点Data Node组成,Name Node是整个HDFS的核心,管理文件系统的Name Space和客户端对文件的访问。

Name Node底层是把文件切割成block,然后分散存储在不同的Data Node上,达到容错、容灾的目的。

14、云计算的基本特征

  • (1)按需自助服务 On-demand Self-Service
  • (2)无处不在的网络接入 Broad Network Access
  • (3)敏捷的弹性 Rapid Elasticity
  • (4)资源池 Resource Pooling
  • (5)可度量的服务 Measured Service

15、云计算的关键技术:计算虚拟化技术

物理硬件逻辑抽象后,软件独立于物理硬件;单机上可以同时运行多个操作系统

16、云计算的两条底层技术路线

  • (1)分布式计算
  • (2)虚拟化

17、Virtual Machine Manager(Monitor) 的功能和组装

(1)管理虚拟环境

  • 虚拟资源:处理器,内存,设备的虚拟化模块
  • 虚拟环境调度:虚拟处理器上下文
  • 虚拟机间的通信:特权与虚拟机,虚拟机之间
  • 虚拟环境管理接口:提供给用户

(2)管理物理资源

  • 处理器管理
  • 内存管理
  • 中断管理
  • 系统时间维护
  • 设备管理

(3)其他模块

  • 软件定时器
  • 电源
  • 安全机制
  • 多处理器同步原语
  • 性能采集和分析
  • 调试

18、VMM按平台分类

  • (1)完全虚拟化:虚拟和现实一样
  • (2)半虚拟化:虚拟和现实不一样

19、VMM按实现结构分类

  • (1)Hypervisor模型
  • (2)宿主模型
  • (3)混合模型

20、虚拟化的分类

  • (1)硬件抽象层上
  • (2)操作系统层上
  • (3)函数库层上
  • (4)编程语言层上

21、虚拟化的优点

  • (1)封装(逻辑化)
  • (2)多实例
  • (3)隔离
  • (4)硬件兼容
  • (5)虚拟化层特权

22、虚拟化的缺点

  • (1)性能额外开支
  • (2)虚拟层的引入增加了系统出错层面
  • (3)安全隐患
  • (4)物理服务器宕机影响其上所有虚机
  • (5)管理上的复杂性

23、CPU虚拟化的几种模拟实现方式

  • (1)解释执行
  • (2)扫描与修补
  • (3)二进制代码翻译

24、内存虚拟化的方式

Guest Virtual Address → Guest Physical Address → Host Physical Address

Guest Virtual Address → Host Physical Address (影子页表)

25、VMM I/O设备虚拟化的原理

  • (1)设备发现
  • (2)访问截获
  • (3)设备模拟
  • (4)设备共享

26、VMM管理虚拟环境的方式

  • (1)接管
  • (2)截获
  • (3)模拟

27、常见的虚拟化产品

  • (1)VMware
  • (2)KVM
  • (3)XEN
  • (4)OpenVZ(操作系统级的虚拟化)

28、HDFS体系结构

  • (1)Name Node
  • (2)Data Node
  • (3)事务日志
  • (4)映像文件
  • (5)Secondary Name Node

29、HDFS可靠性保证机制

  • (1)冗余备份策略
  • (2)机架策略
  • (3)心跳机制
  • (4)安全模式
  • (5)校验和
  • (6)回收站
  • (7)元数据保护
  • (8)快照机制

30、Map-Reduce组成部分

  • (1)Input
  • (2)Map
  • (3)Shuffle
  • (4)Reduce
  • (5)output

31、Docker技术

Docker是一个开源的应用容器引擎,基于LXC(Linux Container)内核虚拟化技术实现,是基于容器技术的轻量级虚拟化解决方案。

32、Docker容器和虚拟机对比

  虚拟机 容器
磁盘占用 GB级 MB级
启动速度 分钟级 秒级
运行形态 Hypervisor之上 宿主机Linux内核之上
虚拟化方式 硬件层面实现 复用宿主机操作系统(OS层面)
并发性 十几个 成百上千
性能 逊于宿主机 接近宿主机本地进程
资源复用率
隔离性 单机无法有效隔离 进程级别隔离

33、Docker的优点

  • (1)持续集成
  • (2)版本控制
  • (3)可移植性
  • (4)标准化
  • (5)隔离性与安全

34、Docker 容器拥有

  • (1)文件系统(基于Busybox镜像)
  • (2)网络栈(具有私有网络服务)
  • (3)进程空间
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