云计算系统的容错和故障恢复(1)
云计算属于分布式系统，许多因素导致系统异常：首先，云计算系统由成百上千的节点组成，节点的失效是常事。假如节点的平均无故障时间是3年，则一个1000节点的机群，平均每天可能有一个节点故障。从商业成本来看，使用普通和主流的计算机(CPU，内存、网络、硬盘等)比高可靠计算机的性能/价格比更高，更何况无论多么可靠的计算机也会出现故障。其次，电源、网络等其他硬件也会出现故障；第三，软件出故障的几率远远高于硬件；第四，各种人为因素，例如错误的操作，也导致故障。由于这些因素，云计算系统需要很好地处理各种原因导致的故障，自动从故障中恢复，并且不影响运行中的上层的应用程序：
l 多副本的数据
云计算分布式文件系统保存了数据的多个副本(例如，GFS缺省保存3份)，当某个副本失效后，分布式文件系统的master会在适当的时机启动副本复制，使得数据的副本数保持设定的数量，保证了数据的安全；
l Worker故障
分布式文件系统的worker可能出现故障，master通过内置的heartbeat/lease 监控所有worker的状态，一旦确认某个worker故障，master会把该worker保存的数据的副本个数减一，以便系统在适当时机启动副本复制以保证数据不会丢失；
l Master故障
为了避免master成为系统的单点，master也有多个副本：其中一个是主master，其余为辅master，主master承担着master的职责，例如应答用户和worker的请求，记录操作日志等；辅master通过操作日志保持与主master的准同步。当主master发生故障后，在分布式选举协议作用下，一个辅master会升级成为主master，保证系统的继续运行；
l 应用程序容错
出于容错和故障恢复的原因，云计算系统的上层应用程序不能假设它正在或将要使用哪个worker，也不能假设数据存储在或将要存储到哪个worker上，当应用程序需要使用数据时，云计算客户端库将询问云计算系统的master获得数据副本所在的位置，并向其中一个副本(通常是与该客户端网络“距离”最近的)发出
数据请求，如果该worker在开始或者中途出现故障或因为其他原因无法完成该请求，则云计算客户端库会自动转向另外一个副本，这对上层应用是完全透明的。
云计算系统的容错和故障恢复(2)
在前一篇文章中，我谈到了云计算采用了数据多个副本(缺省是3)，除了应对各种软件硬件故障外，多个副本还提高了云计算系统数据读服务能力：每个副本都可以独立提供读服务，由于多个副本通常分布在不同的网络交换机上，因此网络带宽得到更充分的利用。与此同时，多个副本增加了数据写入的成本：写入数据时要同时在多台机器上写入，占用了更多的磁盘空间，传输数据要跨多个网络交换机。由于通常情况下数据的读出次数远多于写入次数，这样获得了更好的整体性能。
一个问题是：为什么缺省用3个数据副本而不是2个或4个？让我们用一个非常简化的模型来分析使用3个副本时数据的可靠性如何，或者说，数据丢失的可能性有多大。为了简单起见，让我们把问题局限在节点计算机上，假设总共有N
个节点计算机，它们的平均无故障时间都是M，云计算系统对一个数据副本丢失并进行复制的时间为T，则一台计算机在T时间内出故障的概率是T/M，不出故障的概率是(1-T/M)：
N台机器在该时间内都不出故障的概率是(1-T/M)的N次方；
N台机器在该时间内恰好有1台出故障的概率是：(1-T/M)的(N-1)次方*T/M*N；N台机器在该时间内恰好有2台出故障的概率是：
(1-T/M)的(N-2)次方*T/M*T/M*N*(N-1)/(2*1)
因此，N台机器在该时间段内至少有两台机器故障的概率是：
P2(N, M, T)=1-都不出故障的概率-恰好1台出故障的概率
因此，N台机器在该时间段内至少有两台机器故障的概率是：
P3(N, M, T)=1-都不出故障的概率-恰好1台出故障的概率--恰好2台出故障的概率
因此假如N=1000，M=50,000小时，T=600秒，则
P2 (N=10台，M=50,000小时，T=600秒) = 5.0*10的-10次方；
P2 (N=1000台，M=50,000小时，T=600秒) = 6.1*10的-9次方；
P2 (N=5000台，M=50,000小时，T=600秒) = 1.4*10的-4次方；
P3 (N=10台，M=50,000小时，T=600秒) = 4.5*10的-15次方；
P3 (N=1000台，M=50,000小时，T=600秒) = 6.2*10的-9次方；
P3 (N=5000台，M=50,000小时，T=600秒) = 7.6*10的-7次方；
可以看出，当机器数量达到5000台时，至少3台机器出故障的概率低于百万分之一，而至少两台机器出故障的概率高于万分之一。因此采用3个数据副本时数据有比较高的可靠性。
当机器数量较小时，例如10台时，至少两台机器出故障的概率也是很低的，但是，如果采用2个副本，则当一台机器出现故障时，则该机器上保存的数据都变成单副本，因此云计算系统需要马上做出反应，复制这些数据以避免再有一台机器故障时导致的数据丢失。假如该计算机上保存了1TB数据，则即使剩下9台机器每秒复制50MB数据，则仍然需要1TB/(9*50MB)，约2230秒的时间，这将使得系统在较长时间内对外服务性能有明显下降。因此2个副本很少使用。
云计算分布式架构综述
传统的关系数据库由底层文件系统和上层表格系统构成，类似地，云计算也包含了分布式文件系统(如Google的文件系统GFS)和分布式表格系统(如Google的Bigtable)两个部分，其中分布式文件系统实现可靠、高效的数据存储和处理，分布式表格系统在分布式文件系统的基础上实现表的各种处理逻辑，例如查询、修改、扫描等。此外，鉴于开发和调试分布式程序有比较大的难度，实现高效的分布式程序挑战更大，因而云计算还有一个分布式计算系统(MapReduce)，通过它，云计算上的分布式程序开发变得易如反掌，运行效率却大大提升。MapReduce 既可以运行在分布式的表格系统上，也可以直接运行在分布式文件系统上，达到很高的并行度，获得很好的效率。
云计算系统常常是单一主控机(single master)+多工作机(many workers)模式，worker实现数据的存储、读写、分析处理等，master保存部分或全部元数据、实现worker的任务分配、状态监控、负载平衡、故障监测和故障恢复等。Master 常常使用heartbeat+lease或类似机制监控worker的状态，向worker定期发放lease，worker在lease有效期(例如几秒到几十秒)内才进行工作，lease失效后则停止工作。如果master发现某个worker在过去一段时间内没有响应或者出现其他异常，则不再向该worker发放新的lease，并在旧的lease到期后重新分配该worker上的任务。这使得master得以发现有故障的worker并将其从系统中剔除，并在适当的时候采取措施以避免数据丢失或者任务失败等等，也使得系统管理员不需要进行任何额外的操作就可以下线部分worker(例如机器维护、软件硬件升级、机器淘汰等等)。
如果没有其他措施，则云计算系统的单一master会成为整个系统的单点。为了避免这种现象的出现，云计算系统通常还有一个分布式选举系统(例如Google
的Chubby)，master也不再是单一master，而是单一主master+几个辅master，辅master保持着对主master的准同步，一旦主master故障，则其中一个辅master会被选举并升级成为主master。这种选举和升级通常需要若干秒的时间，但由于worker在lease有效期内即使没有master也会继续工作，且应用程序对master的访问通过名字而不是IP地址，因此上层应用程序通常看不到这种切换，或者是一个短暂的停顿。
以上只是对云计算分布式架构的一个简单描述，在后续的文章中我还会对各个部分进行较为详细的说明。
云计算之分布式文件系统
云计算的分布式文件系统(如Google的GFS)是整个云计算的基石，提供上层表格系统所需的可靠和高效的数据存储，假设是：
l 容错与自动故障恢复是DNA
整个文件系统由许多廉价计算机组成，机器故障是常事而非例外，系统需要不停地进行自我检测和监控，发现故障机器并自动恢复；
l 系统存储大文件而非小文件
整个文件系统存储数百万数千万的100MB或更大尺寸的文件，而不是数十亿的KB尺寸小文件，支持对小文件的创建、读写，但不高效；
l 文件的主要修改是追加
文件系统支持高效的大尺寸数据追加，特别是来自多个用户的无锁并发追加，小尺寸的数据追加和数据的改写也支持，但不高效；
l 高效的大尺寸顺序读
大尺寸的顺序读数据十分高效，小尺寸随机读相对比较低效；
l 持续可用的网络带宽比低的单次读写延时更加重要
多数上层应用程序对数据吞吐量有较高的要求，但对单次读写时间没有很高的要求。保持持续可用的网络带宽比保证每次读写的低延时有更大的意义。
在云计算的分布式文件系统中，数据被分成固定大小的块，即chunk(在GFS中是64MB)。由于可靠性和性能的需求，每个chunk在系统中有若干份拷贝(缺省是3份)，保存在不同的worker上。此外，这3份拷贝通所在的worker通常位于不同的机架和不同的网络交换机，因此一个机架或交换机故障不会导致数据不可用。把多个拷贝分布到不同交换机上进一步提高了数据读出的可用网络带宽，增加了数据读出的性能，但却增加了写入时在不同交换机之间传输的数据量，增加了写入成本，由于数据的读远远多于对数据的写，这种做法提高了系统的总体性能。
与云计算架构的其他子系统一样，云计算的分布式文件系统采用了“单一master+多个worker”的结构，其中worker保存chunk数据的拷贝，master保存了文件和目录的名字空间、文件到chunk的映射、当前worker列表、chunk 拷贝在当前worker上的分布等。此外，master还记录了worker的chunk数据大小、可用磁盘空间、数据读写次数等，并在必要的时候进行chunk迁移以便实现负载的相对平衡。
云计算的分布式文件系统还提供了客户端库，应用程序通过客户端库访问文件数据。例如，当客户端需要读出一个文件从某个位置开始的数据时，客户端库通过询问master获得该文件的指定位置所在的chunk以及该chunk所在的worker
列表，客户端库再向其中的一个worker(通常是离该客户端网络距离最近的worker)发起读chunk(指定的偏移值和指定的长度)的请求，worker读出指定的数据后返回给客户端库，客户端库再返回给应用程序。
以上对云计算的分布式文件系统做了一个大致描述，后续文章还有更多的叙述。云计算之分布式表格系统
云计算的分布式表格系统依赖于下层的分布式文件系统(如Google的GFS)提供可靠和高效的数据存储，也是分布式文件系统的主要使用者。本文以Google的Bigtable为例来介绍云计算的分布式表格的基本结构，其数据模型是：
(row : string, column : string, time : int64) -> value : string
l 行(row)
行(row)是二进制串，最大长度为64KB(实际应用中，大部分行字符串为10~100字节)。对统一行内的数据的读或写总是原子的。分布式表格系统总是把整个表格按行(row)排序(字典序)，然后按整行动态切分，每个切分后的块称为一个子表(tablet，在Google的Bigtable中，每个子表一般不超过256MB)，子表也是分布式表格系统的worker加载/卸载和负载平衡的基本单元。在网页库表格中，行(row)是网页的URL，但其中的域名部分被颠倒了，例如
https://www.doczj.com/doc/204598226.html,/index.html变成了com.google.maps/index.html，这样使得域名相似的网页聚集在一起，由于域名相似的网页在内容上往往有一定的相似性，因此可以产生更高的压缩倍率，并使得一些应用程序更加高效。
l 列(column)
列按列族(column family)分组，同一列族内的单元格的内容常常相同，并用修饰词(qualifier)区分不同的单元格，即column = “family:qualifier”。一个表格内的列族个数是有限的(例如最多上百个)且一般由可打印字符组成，但修饰词(qualifier)的个数没有任何限制且可以是任意字符。例如，网页库表格中，content(网页内容)可以是一个列族，language(语言)可能是另外一个列族。出于进一步的性能优化的考虑，Bigtable还允许用户把内容相似或相关的列族组成局部群组(locality group)，同一局部群组内的列族的数据常常存放在一起，这样可以加快它们的访问速度；用户还可以把某些局部群组设定为装入内存，这样访问这些群组时就不需要访问磁盘。
列族是权限控制的基本单元：有些用户可以添加新数据、修改已经存在的数据，有些用户只能读已经存在的数据，还有一些用户连已经存在的数据都不能读。
局部群组则是数据压缩的基本单元，用户可以对不同的局部群组指定不同的压缩算法或者同一压缩算法的不同参数，等等；
l 时间戳
时间戳是64位整数，可以用来表示真正的时间(例如网页抓取的时间)，这时它的单位是微秒，时间戳也可以是用户指定的任意值。Bigtable允许用户(针对列族)指定保存最新的多少个时间戳版本或者从现在起多长时间内的版本(如一周以内所有版本)，例如，在网页库表格中设置为保留最新的3个版本，超出的版本则被垃圾回收；
Bigtable采用了3层B+树结构来存储表格数据，第三层为用户数据层(user data tablets)，第二层为元数据索引层(metadata tablets)，用来索引用户数据tablets，第一层为根索引层(root tablet)，用来索引第二层数据。根索引层和元数据索引层的主要数据被设置为装入内存，应用程序需要访问用户数据时，Bigtable会根据需要依次访问root tablet和metadata tablets，这使得系统仅仅在访问用户数据时才访问磁盘。
云计算的分布式表格系统是其中相对比较复杂的部分，这里以Bigtable为例做了十分简单的描述，后续文章还会有比较详细的叙述。
2015国内十大云计算解决方案案例 2015-08-26 eNet&Ciweek/云创 如果你不知道什么是云计算，下面这些案例或许能够给出一个易懂的答案，如果你知道什么是云计算，并且正在试图寻找解决企业当前所遇IT问题的办法，或许以下案例可以给你以思考和启发。 1、金融云案例 ——吴江农村商业银行 背景介绍： “在金融市场竞争十分激烈的吴江，要赢得竞争优势和市场优势，逼得我们要么第一，要么唯一。”吴江农商行董事长陆玉根曾深有感触地说。吴江农村商业银行是中国银监会成立以来全国第一家改制组建的股份制农村商业银行。吴江农村商业银行近年来专注“三农”、服务“三农”，以总资产超560亿元居全市15家银行之首，被称为“吴江人自己的银行”；在苏北、安徽、湖北等地的13家分支机构正成为助推欠发达地区经济发展的生力军，因而也被誉为农村金融的“吴江现象”。 像吴江农村商业银行这样的区域银行在中国不在少数。作为与实体经济接触最为紧密的金融触角，他们担负着将资金血液输送到小微企业部门的重要职责。这些中小银行运营成本高的问题很突出，其中，IT成本居高不下是重要原因。这也制约了金融支持实体经济的能力。有测算指出，在某些银行贷款类业务中，包括IT在内的操作成本已经达到中小金融机构资金成本的10倍以上，这客观上造成了小微企业客户的融资难、融资贵。
建设方案： 通过阿里云的解决方案，吴江农商行构建了一个资源共享、集中管理、动态管控的智慧IT 基础架构。 在架构上，通过专线接入服务实现支付宝、阿里云、吴江农商行的互连互通，使金融业务运行在相对安全封闭的网络环境中，在业务连续性上，通过在青岛建立灾备中心，实现与杭州生产中心应用级灾备，底层数据实时同步，一旦发生故障，随时可以接管业务。 为保障本中心的高可用，还通过SLB构建应用池，将流量分发到不同VM上，在业务高峰期，弹性拓展和升级应用池。另外，阿里云的云盾附加服务可以进行应用、数据库、系统、网络安全护航。 价值所在： 据银监会统计，目前我国拥有2000多家区域银行，持卡用户在2-3亿间，由于规模、成本、技术等因素，多数银行尚未提供互联网相关业务。 2012年中国网络零售市场规模达到1.3万亿，用户消费购买习惯发生了巨大变化，需要银行拥抱互联网进行转型。阿里云具备快速交付、灵活扩展、成本极低、安全可靠等优势，可以帮助吴江农商行实现与支付宝的快速对接，为其卡用户增加便利的网络支付渠道，增强了持卡用户活跃度和粘性。 作为第一批使用阿里云的银行，吴江农商行不仅在业务模式上有所创新，而且在IT技术上也保持与时俱进。通过推出快捷支付，向用户提供了更加优质的服务，使用户有了更好的消费和支付体验，同时，开发和IT成本也有了极大的降低，避免了硬件重复建设和运维难度，而且云计算的弹性优势可以帮银行从容应对IT架构的挑战。
云计算的定义、组成及其发展综述 摘要：由于互联网技术的飞速发展,信息量与数据量快速增长,导致计算机的计算能力和数据的存储能力满足不了人们的需求。在这种情况下,云计算技术应运而生。云计算作为一种新型的计算模式，利用高速互联网的传输能力将数据的处理过程从个人计算机或服务器转移到互联网上的计算机集群中，带给用户前所未有的计算能力。自从云计算的概念提出来以后,立刻引起业内各方极大的关注,现在已成为信息领域的研究热点之一。本文主要从云计算的定义、云计算的四个发展阶段、云计算组成的六层结构和云计算的发展前景进行了探讨。 关键字：云计算、发展阶段、组成、发展现状 一、什么是云计算？ 云计算是由分布式计算、并行处理、网络计算发展来的，是一种新兴的商业计算模型。目前，对于云计算的认识在不断的发展变化，云计算仍没有普遍一致的定义。关于云计算的定义有以下几种： [1]维基百科给云计算下的定义： 云计算将IT 相关的能力以服务的方式提供给用户，允许用户在不了解提供服务的技术、没有相关知识以及设备操作能力的情况下，通过Internet 获取需要服务。 [2]中国云计算网将云定义为： 云计算是分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）和网格计算（Grid Computing）的发展，或者说是这些科学概念的商业实现。 [3]中国网格计算、云计算专家刘鹏定义云计算为： 云计算将计算任务发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、存储空间和各种软件服务。 [4]美国国家实验室的资深科学家、Globus项目的领导人Tan Foster： 云计算是由规模经济拖动，为互联网上的外部用户提供一组抽象的、虚拟化的、动态可扩展的、可管理的计算资源能力、存储能力、平台和服务的一种大规模分布式计算的聚合体。 [5]百度百科： 云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。狭义云计算指IT 基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。 其实简单地说,云计算是一种基于互联网的超级计算模式,它将计算机资源汇集起来,进行统一的管理和协同合作,以便提供更好的数据存储和网络计算服务。 二、云计算的特点 （1）具有高可靠性。云计算提供了安全的数据存储方式,能够保证数据的可靠性,用户无需担心软件的升级更新、漏洞修补、病毒的攻击和数据丢失等问题,从而为用户提供可靠的信息服务。 （2）具有高扩展性。云计算能够无缝地扩展到大规模的集群之上,甚至包含数千
云计算平台系统建设项目 设计方案
1.1设计方案 1.1.1平台架构设计 **高新区云计算平台将服务器等关键设备按照需要实现的功能划分为两个层面，分别对应业务层和计算平台层。 业务层中，功能区域的划分一般都是根据安全和管理需求进行划分，各个部门可能有所不同，云数据中心中一般有公共信息服务区(DMZ区)、运行管理区、等保二级业务区、等保三级业务区、开发测试区等功能区域，实际划分可以根据业务情况进行调整，总的原则是在满足安全的前提下尽量统一管理。 计算平台层中分为计算服务区和存储服务区，其中计算服务区为三层架构。计算服务区部署主要考虑三层架构，即表现层、应用层和数据层，同时考虑物理和虚拟部署。存储服务区主要分为IPSAN、FCSAN、NAS 和虚拟化存储。 云计算平台中计算和存储支持的功能分区如下图所示：
图云计算平台整体架构 图平台分层架构
基础架构即服务：包括硬件基础实施层、虚拟化&资源池化层、资源调度与管理自动化层。 硬件基础实施层：包括主机、存储、网络及其他硬件在内的硬件设备，他们是实现云服务的最基础资源。 虚拟化&资源池化层：通过虚拟化技术进行整合，形成一个对外提供资源的池化管理（包括内存池、服务器池、存储池等），同时通过云管理平台，对外提供运行环境等基础服务。 资源调度层：在对资源（物理资源和虚拟资源）进行有效监控管理的基础上，通过对服务模型的抽取，提供弹性计算、负载均衡、动态迁移、按需供给和自动化部署等功能，是提供云服务的关键所在。 平台即服务：主要在IaaS基础上提供统一的平台化系统软件支撑服务，包括统一身份认证服务、访问控制服务、工作量引擎服务、通用报表、决策支持等。这一层不同于传统方式的平台服务，这些平台服务也要满足云架构的部署方式，通过虚拟化、集群和负载均衡等技术提供云状态服务，可以根据需要随时定制功能及相应的扩展。 软件即服务：对外提供终端服务，可以分为基础服务和专业服务。基础服务提供统一门户、公共认证、统一通讯等，专业服务主要指各种业务应用。通过应用部署模式底层的稍微变化，都可以在云计算架构下实现灵活的扩展和管理。 按需服务是SaaS应用的核心理念，可以满足不同用户的个性化需求，如通过负载均衡满足大并发量用户服务访问等。 信息安全管理体系，针对云计算平台建设以高性能高可靠的网络安
随着云计算在企业内应用，大多数企业都认识到了云计算的的重要性，因为它可以实现资源分配的灵活性、可伸缩性并且提高了服务器的利用率，降低了企业的成本。但是随着企业信息化程度的越来越高、信息系统支持的业务越来越复杂，管理的难度也越来越大，所以就需要选择一个合理的解决方案来支撑企业信息系统的管理和发展。 云管理平台最重要的两个特质在于管理云资源和提供云服务。即通过构建基础架构资源池（IaaS）、搭建企业级应用、开发、数据平台（PaaS），以及通过SOA架构整合服务（SaaS）来实现全服务周期的一站式服务，构建多层级、全方位的云资源管理体系。那么有没有合适的云管理平台解决方案可以推荐呢？ SmartOps作为新一代多云管理平台，经过6年多的持续研发和实际运营,已经逐渐走向成熟，能通过单一入口广泛支持腾讯云、阿里云、华为云、AWS等超大规模公有云的统一监控、资源编排、资产管理、成本管理、DevOps 等管理功能,同时也支持私有云和物理裸机环境的统一纳管。SmartOps平台具有统一门户、CMDB配置
数据库、IT服务管理、运维自动化和监控告警等主要模块,支持客户自助在线处理订单、付款销账、申报问题、管理维护等商务运营流程,而且对客户的管理、交付、技术支持也都完全在平台上运行,这极大提升了整体运营效率并大幅降低成本,业务交付速度更快、自动化程度更高、成本更具竞争力、用户体验更佳。 同时，SmartOps正在构建适应业务创新发展的云管理平台，实现从服务中提炼普惠性的服务方案，并构建软件化、工具化、自动化的快速上线对外提供服务的通道。SmartOps不仅是一个云管平台，也是一个面向企业用户的服务迭代的创新平台，一切有利于企业用户数字化发展的个性化服务，都有可能在普遍落地后实现技术服务产品化、工具化的再输出。不仅如此，下一步，SmartOps还将融入更多的价值，包括借助人工智能的技术，面向企业用户领导决策提供参考价值。借助平台化的管理工具，为企业财务人员提供有价值的成本参
第1章分布式计算概述 一、选择题 1，CD 2，ABC 3，ABCD 4，ACD 二、简答题 1，参考1.1.1和节 2，参考1.1.2节 3，分布式计算的核心技术是进程间通信，参考1.3.2节 4，单播和组播 5，超时和多线程 三、实验题 1.进程A在进程B发送receive前发起send操作 进程A进程B 发出非阻塞send操 作，进程A继续运行 发出阻塞receive操 作，进程B被阻塞进程B在进程A发起send前发出receive操作
发出非阻塞send 操作，进程A 继续运行 发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞 收到进程A 发送的数据，进程B 被唤醒 2. 进程A 在进程B 发送receive 前发起send 操作 进程A 进程B 发出阻塞send 操作， 进程A 被阻塞 发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞 进程B 在进程A 发起send 前发出receive 操作
发出阻塞send操作，进程A被阻塞 发出阻塞receive操作，进程B 被阻塞 收到进程A发送的数据，进程B 被唤醒 收到进程B返回的数 据，进程A被唤醒 3.1).在提供阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中在提供非阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中2)．P1，P2，P3进程间通信的顺序状态图 m1 m1 m2 m2 第2章分布式计算范型概述 1.消息传递，客户-服务器，P2P，分布式对象，网络服务，移动代理等 2.分布式应用最广泛最流行的范型是客户-服务器范型，参考节
3.分布式应用最基本的范型是消息传递模型，参考节 4.参考节，P2P应用有很多，例如Napster，迅雷，PPS网络电视等 5.参考节 6.参考节 7.略 8.消息传递模式是最基本的分布式计算范型，适用于大多数应用；客户-服务器范型是最 流行的分布式计算范型，应用最为广泛；P2P范型又称为对等结构范型，使得网络以最有效率的方式运行，适用于各参与者地位平等的网络；分布式对象范型，是抽象化的远程调用，适用于复杂的分布式计算应用等。 9.略 10.中间件又称为代理，中间件为参与对象提供内容抽象，隐藏对象引用，起到中介作用。 11.略 第3章 Socket编程与客户服务器应用开发 一、填空题 1.数据包socket，流式socket 2.无连接方式，面向连接方式 3.数据层，业务层，应用层 4.迭代服务器和并发服务器 5.有状态服务器和无状态服务器 二、简答题 1.API：Application Programming Interface,应用程序编程接口，是一些预先定义 的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能 力，而又无需访问源码，或理解内部工作机制的细节 Socket API：套接字应用程序编程接口，适用于进程间通信的套接字应用程序编程 接口
云计算和大数据的关系 -----天互数据 首先、什么是云计算？ 云计算（英语 <，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备，主要是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意[1]味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。 云计算的特征 (1)资源配置动态化。根据消费者的需求动态划分或释放不同的物理和虚拟资源，当增加一个需求时，可通过增加可用的资源进行匹配，实现资源的快速弹性提供；如果用户不再使用这部分资源时，可释放这些资源。云计算为客户提供的这种能力是无限的，实现了IT资源利用的可扩展性。 (2)需求服务自助化。云计算为客户提供自助化的资源服务，用户无需同提供商交互就可自动得到自助的计算资源能力。同时云系统为客户提供一定的应用服务目录，客户可采用自助方式选择满足自身需求的服务项目和内容。 (3)以网络为中心。云计算的组件和整体构架由网络连接在一起并存在于网络中，同时通过网络向用户提供服务。而客户可借助不同的终端设备，通过标准的应用实现对网络的访问，从而使得云计算的服务无处不在。 (4)资源的池化和透明化。对云服务的提供者而言，各种底层资源（计算、储存、网络、资源逻辑等）的异构性（如果存在某种异构性）被屏蔽，边界被打破，所有的资源可以被统一管理和调度，成为所谓的“资源池”，从而为用户提供按需服务；对用户而言，这些资源是透明的，无限大的，用户无须了解内部结构，只关心自己的需求是否得到满足即可。 云计算和大数据的关系 本质上，云计算与大数据的关系是静与动的关系；云计算强调的是计算，这是动的概念；而数据则是计算的对象，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的存储能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大数据需要处理大数据的能力（数据获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的存储设备提供的主要是数据存储能力，所以可谓是动中有静。如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！ 大数据技术和云计算的关系 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能IT行业开拓一个新的黄金时代。大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱： 1）大数据存储和管理； 2）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。． 大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：
竭诚为您提供优质文档/双击可除 云计算平台解决方案 篇一：智慧农业云平台解决方案 智慧农业平台 实施方案 20xx-02-24 第1部分：物联网服务平台 一、需求描述 1、功能需求 1.1、环境/长势监控——数据分析——远程可视（含手机端）。 1.2、通过电脑、手机随时查看实时或历史视频，了解现场种植情况。 1.3、标准化种植流程，针对种植人员的任务管理，任务下达，生产信息记录（施肥、用药、调整温度、土壤湿度、光照等），任务过程监控。 1.4、监测数据的存储、查询，支持基于历史数据的条件性查询和多条件关联统计，核心数据md5加密。 1.5、在统一平台下进行移动远程监测和控制【基于ios、
android的app客户端】。 1.6、专家系统 二、系统架构 系统架构包括感知层、传输层、数据层、应用层、终端层 感知层：终端各类传感设备的数据智能采集、终端控制设备接收指令并智能控制设备 传输层：基于3g、2g、wiFi网络的安全数据通道 数据层：基于sqlserver企业级分布式数据存储 应用层：包括监控中心、报表中心、任务管理中心、交流中心、溯源中心、流程中心等核心业务实现 客户端：智能手机及平板电脑客户端【ios、android】应用、电脑网页浏览及应用 系统架构 为保证系统先进性、适应未来信息化发展及业务需求，系统设计遵循以下技术标准： 以.netFramework4.0为基础构建服务平台，服务平台支持微软公有云及私有云部署，以json数据格式传输，支持socket、http通讯协议，以jquery构建web前端，以android 和ios构建移动应用终端。 支持10000个以上传感设备并发连接，每1秒一个心跳业务处理。
方案简介 随着互联网技术的发展，越来越多的应用面向云计算。云计算是网络计算、分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机和网络技术发展融合的产物。云计算的核心思想，是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池为用户按需服务。云计算是IT服务提供方式的一种改变，它在对数据中心呈几何倍数增长的情况下，有望显著提高效率和灵活性。许多云计算部署依赖于计算机集群，包括计算、网络互联、存储等，如图1-3。图1-4为具体一个云计算应用的拓扑部署。 图1-3 图 1-4 上述图1-4，描述了一个云计算应用，其主要业务应用在经分系统中支持Oracle Rac，和分布式话单分析等，其中配置的集群服务器节点共有32台刀片服务器，每个结点内置40Gb InfiniBand QDR HCA 卡网卡，连接到MIS5030 IB交换机中。多台业务应用服务器连接到核心GE万兆交换机中。以
太网与IB网的连接通过MBX 5020 完成。MBX 5020有4个IB口，每个IB 可连接3个GE口，从而实现了计算结点与以太网服务器的通讯。 VSA 服务器：VSA为存储加速软件，配置了2个服务器，每个服务器内置一块HCA（IB）卡和两块HBA（FC）卡，以及一块512GB SSD固态盘。VSA服务器作为网关设备，实现了IB到FC的转换。 HCA卡：40Gb InfiniBand QDR HCA 网卡。 HBA卡：8Gb FC卡。 SSD固态盘：采用CFD-SATAE电子盘产品，持续读写能力达200MB/s，用于加载VSA软件做缓存用。 VSA连接着FC交换机与后端的FC存储。 上述拓扑图中，实现了IB、Ethernet、FC网络的整合互通，应用在不同的云计算需求网络部署中。 在当今企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。大数据将挑战企业的存储架构、数据中心的基础设施等，也会引发数据仓库、数据挖掘、商业智能、云计算等应用的连锁反应。未来企业会将更多的TB级数据集用于商务智能和商务分析。到2020年，全球数据使用量预计将暴增44倍，达到35.2ZB（1ZB=10亿TB）。 如何去分析这些数据，挖掘其内在价值，就需要分布式计算来支撑海量数据的分析工作。 早先那种多线程，多任务分解的日志分析设计，是分布式计算的一个单机版缩略，如何将这种单机的工作进行分拆，变成协同工作的集群，就是分布式计算框架设计所涉及的。 分布式计算运用在多场景，大数据量的分布式处理，是云计算服务中其业务内容必须用到的。 InfiniBand是针对对带宽延迟要求比较高的领域设计的一种网络，现阶段主流带宽是40Gb/s，网络中端到端延迟可以控制在us级别，InfiniBand 网络采用集中管理，支持网络划分，QOS等功能，扩展方便，可达数千个节点，经验证，适用于MPI， ORACLE RAC，HADOOP等的应用。 1.2 节点系统 云计算核心是计算能力的集中和规模性突破，云计算中心对外提供的计算类型决定了云计算中心的硬件基础架构。从云端客户需求看，云计算中心通常需要规模化的提供以下几种类型的计算能力： 大型服务器 一是高性能的、稳定可靠的高端计算，主要处理紧耦合计算任务，这类计算不仅包括对外的数据库、商务智能数据挖掘等关键服务，也包括自身账户、计费等核心系统，通常由8路以上的大服务器提供。 上述图1-4，描述了这种情况的一个云计算应用的拓扑； 高密度服务器 二是面向众多普通应用的通用型计算，用于提供低成本计算解决方案，这种计算对硬件要求较低，一般采用高密度、低成本的超密度集成服务器，以有效降低数据中心运营商的运营成本和终端用户的使用成本； 高性能计算HPC 三是面向科学计算、生物工程等业务，提供百万亿、千万亿次计算能力的高性能计算，其硬件基础是高性能集群。 1.3 网络系统 网络互联技术是云计算中的关键因素，需要满足5个关键因素对网络的需求： ?高带宽/低延迟 ?整合型以太网 ?支持多种类作业任务 ?扩展性和可管理性
中庆教育云资源管理应用系统学校版使用说明书 北京中庆纳博信息技术有限公司 2013年12月
前言 感谢您使用中庆教育云资源管理应用系统！ 本手册将帮助您对中庆教育云资源管理应用系统的使用进行了解；帮助您排除中庆教育云资源管理应用系统在使用过程中的常见故障。在使用资源管理系统学校基本版软件之前，请仔细阅读本手册，这将有助于您更好地使用它。请将本手册保存好，以备随时查阅。 本手册在编排时力求清晰、全面，但因各种原因，未曾意识到的疏漏在所难免，如果您在使用手册的过程中发现错误或不明确的地方，请速与产品经销商联系。中庆教育云资源管理应用系统使用说明书旨在给用户提供便利的使用说明和正确的操作指导。 本说明书适用于使用本平台的用户。
目录 1 概述......................................................错误!未定义书签。 背景......................................................错误!未定义书签。 2 运行环境..................................................错误!未定义书签。 硬件设备要求..............................................错误!未定义书签。 服务器数量............................................错误!未定义书签。 服务器配置............................................错误!未定义书签。 支持软件..................................................错误!未定义书签。 操作系统..............................................错误!未定义书签。 数据库................................................错误!未定义书签。 Framework ...........................................错误!未定义书签。 FlashMediaServer .....................................错误!未定义书签。 3 系统综述..................................................错误!未定义书签。 拓扑结构..................................................错误!未定义书签。 系统操作说明..............................................错误!未定义书签。4系统详细说明................................................错误!未定义书签。 平台首页..................................................错误!未定义书签。 课程录制.................................................错误!未定义书签。 登录页................................................错误!未定义书签。 课程信息填写..........................................错误!未定义书签。 系统管理..................................................错误!未定义书签。 系统管理..............................................错误!未定义书签。 用户管理..............................................错误!未定义书签。 设备管理..............................................错误!未定义书签。 资源管理..............................................错误!未定义书签。 教研评估管理..........................................错误!未定义书签。 1概述 背景
云计算的分布式计算 框架
思特奇分布式计算技术介绍 （V1.0） 北京神州数码思特奇信息技术股份有限公司 二〇二〇年八月
文档信息 变更记录 1引言 框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS。MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。HDFS是分布式文件系统，为分布式计算存储提供了底层支持。
MapReduce先将一个任务分解成为多个任务，“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。在分布式系统中，机器集群把硬件看作资源池，将并行的任务拆分，然后交由每一个空闲机器资源去处理，能够极大地提高计算效率，同时这种资源无关性，对于计算集群的扩展无疑提供了最好的设计保证。分布式计算就好比蚂蚁吃大象，廉价的机器群可以匹敌任何高性能的计算机。任务分解处理以后，那就需要将处理以后的结果再汇总起来，这就是Reduce要做的工作。 2HDFS分布式文件系统 HDFS是分布式计算的存储基石，具有如下几个特点： a)对于整个集群单一的命名空间。 b)数据一致性。适合一次写入多次读取的模型，客户端在文件没有被成功 创建之前无法看到文件存在。 c)文件会被分割成多个文件块，每个文件块被分配存储到数据节点上，而 且根据配置会由复制文件块来保证数据的安全性。 HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群由一个Namenode和一定数目的Datanode组成。Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的namespace和客户端对文件的访问。Datanode在集群中一般是一个节点一个，负责管理节点上它们附带的存储。在内部，一个文件分成一个或多个block，这些block存储在Datanode集合里。Namenode执行文件系统的namespace操作，例如打开、关闭、重命名文件和目录，同时决定block到具体Datanode节点的映射。Datanode在Namenode的指挥下进行block的创建、删除和复制。
第一章 1.硬件驱动力网络驱动力 2. 西摩·克雷( ) 3.约翰·麦卡锡 4.蒂姆·博纳斯·李 5.吉姆·格雷 6 7.基础设施即服务平台即服务软件即服务 8. (1) 超大规模 “云”具有相当的规模，云计算已经拥有100多万台服务器，、、微软、等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“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、使用各种终端获取应用服务。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、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 (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，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 (5) 高可扩展性 “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，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。 (7) 极其廉价 由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。 云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。 (8) 潜在的危险性 云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别像银行这样
关于信息化建设、网络研修、云平台使用情况的汇报尊敬的各位领导，各位同仁大家上午好： 首先我代表连珠山镇中心学校近700名师生对大家的道来表示感谢，感谢给我们这个接受检查指导的机会，希望各位领导大家同仁多提宝贵意见。 连珠山镇中心学校是一所有着光荣传统与历史的学校，上世纪50年代发出不扫除文盲死不瞑目的全省特等劳动模范杨景云老先生、八十年代因发明投影仪叠加器而获得国家发明专利的张昆山老师、九十年代先后获得省优、国优的栾丽霞老师，八九十年代被原国家教委广泛宣传推广的音体美跨校授课经验等都出自这片土地。当然连珠山教育的发展也没有摆脱社会发展的自然规律，由于政策把握、领导决策和内外环境的变化，以及人才的流失，在世纪交替的20多年里，连珠山教育的发展是跌宕起伏大起大落，有辉煌的历史，也有停滞和倒退。2009年9月，我来到这所学校，听到原小教部李丽君主任曾经说过一句话：你们的老师眼睛里缺少光芒。是标准化学校创建过程、是课程教学改革实验的深入开展、是教育信息化引领教师专业发展理念的确立、是教师绩效考核等新的管理机制的实施，给这个集体注入了新的活力，才有了今天的变化。 都说教育信息化是衡量教育发展水平的重要标志，实现教育现代化、创新教学模式、提高教育质量，迫切需要大力推进教育信息化。我们又国家提出推进“三通两平台”建设，（即宽带网络校校通、优质资源班班通、网络学习空间人人通，建设教育资源公共服务平台、教育管理公共服务平台。）要力争实现四个新突破，即教育信息化基础设施建设新突破、优质数字教育资源共建共享新突破、信息技术与教育教学深度融合新突破、教育信息化科学发展机制新突破。咱们鸡西、密山市教育局、信息中心多次发文指导，我们单春成局长、孙长山副局长亲自上阵辅导，使我校全体教师更加坚定了我们2009年制定的以信息化带动学校发展的现代化的方针目标。 一、确立以教育信息化作为助推学校发展的动力，以网络研修和提高信息技术应用能力作为提升教师专业发展的信息化平台 要想老师做好现代教育技术的应用，参与网络学习必不可少，要想老师积极参与，领导必须走在前面，一要重视学校教育信息化工作，二要校领导带头跨越
云平台资源管理实施细则 第一章总则 第一条为了加强中山市电子政务云服务平台(以下简称云平台)资源管理，确保资源的合理分配和安全使用，根据《中山市电子政务云服务平台管理暂行办法》(以下简称《管理办法》)，制定本实施细则。 第二条市经济和信息化局是云平台的主管部门，负责统筹云平台资源管理工作;云平台资源使用单位(以下简称用户单位)依据各自责任，协助主管部门和运营单位做好云平台资源使用及安全管理工作;云平台运营单位配合主管部门具体负责云平台资源提供及安全管理服务。 第三条本细则所指云平台资源是中山市电子政务云服务平台为用户单位提供的计算、存储、网络等云资源，具体包括但不限于: (一)云计算资源。云平台运营单位根据用户单位需求和主管部门审批意见，为用户单位提供虚拟主机服务，用户单位须明确虚拟主机的CPU核数、内存容量、存储容量、端口
开放需求和配套设备运维需求。 (二)云存储资源。云平台运营单位根据用户单位需求和主管部门审批意见，为用户单位提供保存系统数据、图片、视频和 备份文件的云存储资源。 (三)第三方软件资源。云平台运营单位根据用户单位需求和主管部门审批意见，为用户单位提供操作系统、数据库、中间件、服务器防病毒、备份工具等第三方软件。用户单位应优先使用自有的正版第三方软件，建议用户单位原则上使用开源软件，如需使用云平台提供的付费第三方软件，用户单位需求须通过按《管理办法》要求组织的专家评审。 (四)云网络资源。云平台运营单位根据用户单位需求和主管部门审批意见，为用户单位提供互联网、党政内外网、业务专网、无线网络、VPN远程访问和其他网络接入服务。用户单位云网络资源需求须明确网络接入地点、数量、带宽和价格等要求，并须通过按《管理办法》要求组织的专家评审。
云计算与大数据处理 1.引言 从某种程度上来讲，云计算是面向服务计算的一个极其成功的范例。云计算的三大理念包括：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）以及软件即服务（SaaS）。这一概念甚至同样可以扩展到数据库即服务（DBaaS）抑或存储即服务（SaaS）。灵活性强、计次付费、前期低投资以及风险转移几大特性，使得云计算成为部署新型应用的一种普遍方式。大量云计算应用服务的不断涌现，也催生了各种各样的云平台。越来越多的平台和应用，同时作为生产者和消费者，也使得互联网上的数据量以惊人的速度日益扩增。可扩展数据管理系统因此就成为云计算基础架构的重要一环。对于可扩展分布式数据管理的研究已经持续了许多年。大多数研究都关注于如何设计出一种同时适用于更新密集任务和专业分析任务的可扩展式系统。最初的方案有应用于更新密集型任务的分布式数据库，以及专业分析任务的并行数据库。其中并行数据库更是从原型系统一直发展到可用的商业系统水准。然而相比之下分布式数据库却发展的差强人意且从未得到商业化。 2.可扩展海量数据管理系统 应用服务的数据访问模式的变革，再加上急速扩增的需求，催生了一种被称作键值对（Key-Value）存储的新型系统。键值存储模式出现后受到各种企业的追捧并且得到了广泛采用。在工业界和学术界，MapReduce模式以及其开源实现项目Hadoop都得到了迅速应用普及。而且更进一步，针对不同的应用场景下的可用性以及运行效率提升，也不断有各种Hadoop改良解决方案被提出。部署在云端的应用服务都有着各自对于数据管理的迫切需求，这样就有诸多的可供研究的空间。总之，为解决各领域大数据管理带来的挑战，催生了数不胜数的系统方案。各种云计算服务都需要对分布存储的、海量的数据进行处理分析。具体而言，云计算应用面临的数据管理挑战体现在数据的海量性、异构性以及非确定性。针对这些特点，来构建高可用性及强可扩展性的分布式数据存储系统，目前云计算系统中的数据管理技术除了MapReduce之外，主要还包括Google的GFS、BigTable和亚马逊的Dynamo。 2.1MapReduce技术 MapReduce是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行计算。作为一个新的编程模型，MapReduce将所有针对海量异构数据的操作抽象为两种操作，
视频云管理系统 1.登录 输入网址，进入注册登录页面，该页面提供一个登录入口，输入账户密码，点击“登入”按钮，登陆高速视频云管理系统。 2.首页 登录成功后，进入首页，左侧为功能导航边栏，右侧为功能展示区域。
3.直播 3.1. 域名管理 本系统提供域名管理功能，用户可以通过该功能配置推流、播放、回看等功能需要使用的域名。该功能提供创建、修改、删除、启用、停止域名的操作。 3.2. 默认配置 默认配置提供针对客户的直播相关的默认配置功能。通过该功能可以配置接入模式、是否转码、是否开启截图、截图模板、截图保存时间、是否开启录制、直播分片大小、录制分片时长、录制保存时间、配置是否启用、扩展配置等功能。
3.3. 频道管理 频道管理提供对于各个高速摄像头的管理。每一个频道就代表一路摄像头。用户可以通过该功能可以配置频道名称、频道代码、GPS、高速代码、频道状态、配置规则、接入模式等配置。对于自定义规则配置也提供直播源、存储规则、截图配置、转码配置功能。
3.4. 频道告警 频道告警页面提供频道告警功能，该功能提供对于各个频道的告警事件的展示，方便维护人员快速定位出现告警的频道。 3.5. 客户报表 客户报表可以提供用户资源使用情况的汇总展示。用户通过该页面查看频道接入、用户分发、接入带宽、输出带宽、频道请求、分发请求数、接入流量、分发流量等情况展示。可以选择报表类型、客户、报表时间等筛选报表展示的内容。
3.6. 自动截图资源 自动截图资源页面提供各个频道自动截图资源的查看功能。可以通过日期、客户、频道筛选数据。
3.7. 手动截图/视频资源 手动截图/视频资源页面提供用户手动触发的截图和录制资源的查看功能。可以通过客户、频道筛选数据。 3.8. 自动截图模板 自动截图模板页面提供通用截图规则的配置功能，用户可以配置模板名称、状态、优先级、截图规则选择、截图间隔等属性的配置。 3.9. 频道监控 频道监控功能提供对于各个频道状态的监控功能，用户可以在该页面查看各个频道的实时状态。以及提供查看各个频道直播，回看视频截图，短视频截取等功能。
并行计算：并行计算是相对于串行计算来说的。可分为时间上的并行和空间上的 并行。时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并 发的执行计算。并行计算的目的就是提供单处理器无法提供的性能（处理器能力 或存储器），使用多处理器求解单个问题。 分布式计算：分布式计算研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问 题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些 计算结果综合起来得到最终的结果。最近的分布式计算项目已经被用于使用世界 各地成千上万位志愿者的计算机的闲置计算能力，通过因特网，可以分析来自外 太空的电讯号，寻找隐蔽的黑洞，并探索可能存在的外星智慧生命等。 并行计算与分布式计算的区别：（1）简单的理解，并行计算借助并行算法和 并行编程语言能够实现进程级并行（如MPI）和线程级并行（如openMP）。而 分布式计算只是将任务分成小块到各个计算机分别计算各自执行。（2）粒度方面，并行计算中，处理器间的交互一般很频繁，往往具有细粒度和低开销的特征，并 且被认为是可靠的。而在分布式计算中，处理器间的交互不频繁，交互特征是粗 粒度，并且被认为是不可靠的。并行计算注重短的执行时间，分布式计算则注重 长的正常运行时间。（3）联系，并行计算和分布式计算两者是密切相关的。某些 特征与程度（处理器间交互频率）有关，而我们还未对这种交叉点（crossover point）进行解释。另一些特征则与侧重点有关（速度与可靠性），而且我们知道 这两个特性对并行和分布两类系统都很重要。（4）总之，这两种不同类型的计算 在一个多维空间中代表不同但又相邻的点。 集群计算：计算机集群使将一组松散集成的计算机软件和/或硬件连接起来高度 紧密地协作完成计算工作。在某种意义上，他们可以被看作是一台计算机。集群 系统中的单个计算机通常称为节点，通常通过局域网连接，但也有其它的可能连 接方式。集群计算机通常用来改进单个计算机的计算速度和/或可靠性。一般情况 下集群计算机比单个计算机，比如工作站或超级计算机性价比要高得多。根据组 成集群系统的计算机之间体系结构是否相同，集群可分为同构与异构两种。集群 计算机按功能和结构可以分为，高可用性集群（High-availability (HA) clusters）、负载均衡集群（Loadbalancing clusters）、高性能计算集群 （High-performance (HPC)clusters）、网格计算（Grid computing）。 高可用性集群，一般是指当集群中有某个节点失效的情况下，其上的任务会自动 转移到其他正常的节点上。还指可以将集群中的某节点进行离线维护再上线，该 过程并不影响整个集群的运行。
云计算与大数据处理技术 今天，随着IT规模越来越大，数据规模呈几何级数增长，已经超出了传统技术方法所能解决的范畴。为此，人们把目光转向了刚刚兴起的云计算，希望通过云计算来实施海量数据处理解决方案，实现以更小的成本来处理更大规模数据的目标，并成为目前云计算应用所面对的极大挑战。本课程基本思想如下：1，目前，“云计算”已经不是一个刚刚流行的时髦概念了，在一些传统IT 方法显得无能为力的场合，云计算正在开始大展拳脚，表现了强大的解决问题的能力，海量数据存储与处理正是属于这种场合。我们如何在云计算分布式环境下正确设计大数据量数据模型？如何在设计中解决资源、效率、安全性、可靠性等一系列极难平衡的问题？如何通过云计算帮助我们解决在传统IT技术中看似解决不了的敏感问题？这些都是我们在云计算架构设计中需要深入研究的键问题。 2，理解问题最好的方法是分析成功案例，本课程分别从多个角度分析在面对海量数据处理的困难时，不同的应用体系是如何解决问题并获得成功的。研究这些已有的体系不是目的，而是希望学员能够通过学习这些解决问题的方法和思路，通过归纳整理深入理解，再根据自己所面对的领域特征，形成解决具体实际问题的方案。这也是让云计算在海量数据处理领域真正发挥作用的有效途径。 3，云计算是一种服务，在云计算应用架构设计中，就必须考虑作为服务与普通的产品设计有哪些不同？需要考虑的产品的服务特征有哪些？如何搭建面向不同层次、合适的服务平台？在这个过程中，我们需要考虑哪些问题？有哪些成功的案例？有些什么解决方案？
4，云计算应用最重要的问题是安全问题。安全不是一个后期需要解决的独立问题，而是在前期就需要投入巨大精力来考虑的产品策略。可以说，安全性与可用性是云计算能否顺利实施与应用的关键点，也是云计算架构设计的关键因素。我们应该如何考虑安全问题？如何解决诸如数据安全、网络安全、主机安全、数据管理以及灾难恢复等一系列问题？如何制定合适的安全性与可用性策略？在 实践中有什么经验和教训？ 5，为了把传统数据中心改造为基于云计算的服务系统，虚拟化是一个重要手段。我们必须深入研究虚拟化技术是如何实现的。虚拟化技术有哪几个层面的问题？如何正确应用虚拟化技术来实现把基础设施向服务转型？各种虚拟化技 术有些什么优点？有哪些陷阱？如何规划技术解决方案？如何正确进行云计算 体系结构设计？ 本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程，而是针对问题讨论解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验，在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究，在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究，以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习，希望推动国内云计算项目开发上升到一个新水平。 云计算与大数据处理技术 第一讲云计算的概念与现状 1）云计算的概念 2）云计算发展现状 3）云计算实现机制 4）云计算的发展环境