第26卷第5期 2011年lO月
北京信息科技大学学报
Journal of Beijing Information Science and Technology University
V01.26No.5 Oct.2011
文章编号:1674—6864(201105—0019—06
基于云计算的分布式数据挖掘平台架构
王小妮l’2,高学东2,倪晓明1
(1.北京信息科技大学理学院.北京100192;2.北京科技大学经济管理学院,北京100083
摘要:针对互联网上数量众多的网站带宽资源长期浪费或突发资源短缺、响应时间长、服务器宕机、网站受到黑客攻击等问题,提出了基于“云”的分布式web安全系统及基于云计算的分布式数据挖掘平台架构,并在此基础上提出了一种新型的分布式数据挖掘模式,利用云计算技术,可以方便地通过网络获取强大的计算能力和存储能力,将消耗大量资源的复杂计算通过网络路由优化和资源约束自适应策略分布到多节点上进行,然后通过组合不同数据站点上的局部数据模型,最终得到全局数据模型。
关键词:云计算;数据挖掘;分布式
中图分类号:TP 399文献标志码:A
Architecture of distributed data mining platform based on cloud computing WANG Xiao—nil 2,GAO Xue—don92,NI Xiao-min91
(1.School of Applied Science,Beijing Information Science and Technology University,Beijing 100192,China;
2.School of Economic and Management,University of Science and Technology Beijing。Beijing 100083,China
Abstract:In order to solve the problems with many sites on the Internet including long-term waste of bandwidth or unexpected shortage of resources,long response times,server downtime and hacker’S attacks a c loud—based distributed web security system and the architecture of distributed data mining platform based on cloud computing are put forward.A new distributed data mining model is then proposed.By cloud computing technology,computing power,and storage capacity can be obtained easily through networkand,and complex calculation consuming large amount of resources is distributed to multi-
node through the network routing
optimization
and self-adaptive strategy.Finally,through a combination of local data model on different sites,the global data model is obtained.
Key words:cloud computing platform;data mining;distributed
O 引言
随着物联网和无线互联网的飞速发展,传统的 IT信息管理系统和计算资源就显得越来越捉襟见肘,需要资源更加强大,灵活性、安全性更高,易于部署而且价格便宜的IT支持,这正是云计算…。云计算恰恰满足了这些需求,恰逢其时地出现了。云计算通常的定义是: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、存储空间和各种软件服务。从这个定义上讲,可把云计算看成是存储云与计算云的有机结合。存储云对第三方用户公开存储接口,用户通过这个接口可以把数据存储到云。计算云通过并行计算和虚拟化技术给用户提供计算力心J。云计算的出现,给各个行业带来了
巨大的发展机遇。而当大家正在讨论各个应用领域如何向首先应用云计算的互联网行业学习云计算部署的时候,互联网行业有可能再一次走到云计算应用的前沿。
目前,用户访问的网站大多采用网站托管方式。一个典型的网站用户购买一台服务器,托管在一家 IDC(Intemet Data Center,互联网数据中心,然后根据用户的增长情况购买相应的带宽资源。网络托管流程如图1所示。
收稿日期:2011-09—13
基金项目:北京市教委科技发展计划面上项目(KM201110772018
作者简介:王小妮(1977一。女,山东威海人,讲师。博士研究生,主要从事信息系统安全技术、嵌入式系统研究。万方数据
北京信息科技大学学报第26卷
用户访问
Jr
网址
上
DNS域名解析
Jr
IP地址
上
服务器
图1网络托管流程
一个典型的IDC可托管几千个上述的典型网站。IDC为网站提供机房、带宽、管理维护众多的公司,是为互联网提供部分或者全部服务的载体,它的发展促成了互联网行业的整体性发展。国内的IDC 一般分为3类:一类是运营商级别的,如网通、电信, 以及最近的移动;一类是大型的商业IDC;还有一类是数量众多的小型商业IDC。由于IDC的商业模式是以出售机柜和带宽为主,所以,在这种情况下,每个网站用户都会面l临如下许多问题:
1多数情况下,购买的带宽都处于空闲状态, 或者是不饱和状态,造成了资源的浪费;
2在资源浪费的同时,少数情况下还表现出资源短缺,比如突发流量。互联网网络活动的不确定性,使得这种突发流量的情况普遍出现;
3随着网站服务用户数量的增加,用户的体验 (响应时间明显下降;
4一些常规的不可靠、不可用的问题,如服务器宕机、网站受到黑客攻击等。
文献[3]提到一种基于云计算架构的分布式数据挖掘,该框架能有效解决物联网分布式数据挖掘中所遇到的问题。但针对上述网站受到黑客攻击等情况没有相应的解决方案。为了解决以上问题,应用云计算平台的新一代互联网平台应运而生,并为广大的网站用户带来革命性的变化。
1云计算平台架构
云计算首要的任务当然是为企业提供所需要的 rr基础设施,但是难能可贵的是,一些超前的IT厂商适应了时代发展,推出了基于云计算平台的安全、 ERP等云服务,如图2所示。近年来,云计算已经成为一个泛概念,它几乎包含了rI'产业的各个方面。目前被公众普遍接受的云计算定义是:并行计算、分布式计算和网格计算的发展及商业化实现。它是虚拟化、效用计算、基础设施即服务(IaaS、平台即服务(PaaS、软件即服务(SaaS等概念经过各支持厂商和机构混合演进并跃升的结果。
图2电子商务技术支撑原理图
云计算的特点是:超大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、高可扩展性、按需服务以及极其廉价。 Google云计算已经拥有100多万台服务器;云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务; “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可靠;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;“云”的规模可以动态伸缩,满足应用和用户规模增长的需要; “云”是一个庞大的资源池,所有用户按需购买; “云”可以像自来水、电、煤气那样计费;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”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,只要花费几百美元、在几天时间内就能完成以前需要数万美元、数月时间
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第5期 td,妮等:基于云计算的分布式数据挖掘平台架构 2l
才能完成的任务。图3所示为一个“云”的分布式
web安全系统,它由很多子系统和相关开源软件组
合而成。
图3云计算平台架构
2分布式数据挖掘平台架构
一种新型的云计算互联网平台能够从云计算的 2个参与主体(一个是云,一个是端来彻底改变原来的架构,为互联网网站和网站访问者带来更多的价值,如图4所示。
2.1内容分发网络实现云计算的技术流派
内容分发网络(content delivery network,CDN 尽可能避开互联网上有可能影响数据传输速度和稳定性的瓶颈和环节,把核心内容“分发”到互联网的核心节点,使内容传输更快、更稳定。从商业模式上讲,CDN可以简单理解为带宽和机柜等资源的批发转零售过程。换句话说,大型用户为了分散性能压力瓶颈而在互联网多数节点添置新资源的动作外包给了CDN厂商,后者从各地IDC以优惠价格批发了资源,然后以零售价格出售给前者,从而发挥了规模效益。事实上也发挥了减少性能瓶颈,提高分发内容安全和稳定性的功效。
图4基于云计算的分布式数据挖掘平台架构
2.2DINS网关级的超级代理
新型云计算互联网平台通过DNS的智能切换来实现对众多网站进行的代理。通过这样一个超级代理,可以从目前普遍采用的cs(client—server结构的两端分别采取智能手段,达到更快速、更智能、更优化的新一代基于云计算的互联网应用平台。DNS 服务器集群采用云计算的方式构建。
2.3网站访问日志分析
各网站都会对访问进行日志记录,一条标准的日志如下:
“119.191.183.}一一l 02/Sep/2011:09:32:
3l+0800]”GET/bbs/DV_getcode.aspHTYP/1.1”
4041308”https://www.doczj.com/doc/c85150633.html,/bbs/reg.asp? action=apply””MoziUa/4.0f
compati ble;MSIE 6.0;Windows NT 5.1;SVI””一””一” 121.101.214.10180”
对应的格式内容为:“源地址一访问时间一访问方式一访问网址一返回类型一浏览器类型一操作系统一目的地址”。
把所有网站和用户的访问日志加人数据仓库, 对其进行数据挖掘,根据结果来决定网站的新部署或者内容分发的方式;从用户端,根据详细的用户行为,定制特定的查询和反馈模式,从而达到更加优化的效果。
2.4网站内容的动态分发
除了像新浪、搜狐、百度这样的超级网站,一般的网站都有一定的地域性,即它们服务的用户常常集中在某个区域。这样.就能够根据用户的地域特
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征动态地分发到网站的新代理。网站分发之后,在互联网上形成了云计算方式的部署,它在访问用户最近的地方响应访问,从而让用户在最短的时间内得到访问内容。
2.5根据用户行为的智能调度
采用数据仓库的形式对用户访问行为进行数据挖掘,在超级代理的架构中,根据用户行为特征重新进行数据索引,当用户进行访问时,就不需要像原来的方式那样根据DNS的解析而跳转多次才能到达目的网站H J。用户访问的实际情况是:绝大多数的网民,经常访问的网站数量并不多;根据这些用户行为而构建的智能调度系统与智能网站分发系统相结合,可以为用户带来意想不到的良好用户体验,提升用户访问速度,提高网站的性能,提高网站的承载能力。
3分布式算法CDKmeans分析
3.1分布式算法的基本思想
Cloud Distributed K—means(CDKmeans是笔者提出的新的基于云计算平台的分布式算法。分布式数据挖掘程序分为基于地域性路由优化、资源约束自适应策略、局部挖掘(位于各个服务器节点上、全局挖掘(位于提交任务的机器上。
算法1基于地域性路由优化算法
原来用户要访问网站信息需通过域名解析找到对应网站IP地址,然后通过互联网路由的方式访问到数据。这种方式的缺点是寻找路径时间长,而且终端网站一旦繁忙,打开网页速度会很慢,网站服务器出现故障也影响实时访问。而采用基于“云”的分布式web安全系统,会在云里事先做好网站内容镜像和在主要城市做备份。用户访问网站信息不再是到终端网站IP对应的服务器中访问,而是直接到云里读取。
云平台会架在全国多个城市,把网站分发到哪个城市的服务器上能加快用户访问速度,缩短寻找路径的时间?这就需要对分发网站进行优化。一般网站都有一定的地域性,即它们服务的用户常常集中在某个区域。这样,就能根据用户的地域特征动态地分发到网站的新代理。网站分发之后,在互联网上形成了云计算方式的部署,它在访问用户最近的地方响应访问,从而让用户在最短的时间内得到访问内容。进行分发网站路由优化也会解决流程瓶颈,改变传统的遍历搜索模式,采用多轮迭代的方式并行运算,解决了复杂图的数据挖掘问题。
算法2资源约束自适应算法
根据CPU、内存资源缺乏和访问量过大等特点向附近节点转移数据,以优化聚类算法。分布式计算模型的主要目标是给予一个用户指定的运行时间和收集数据等任务,其目的是使网络能够完成预设的运行时间和得到准确的结果;另一个目的是尽量减少在资源使用率低,如内存存满、CPU满负荷及访问量过大等情况下几个节点死亡或停止工作而导致的精确度损失”]。表1列出了资源约束自适应中使用的符号及作用。
表1资源约束自适应符号
变量作用
lb
ub
memory
X..crit—.threshold
cpu
visit
最低周值
最高阈值
剩余内存百分比
资源x临界阈值百分比
CPU当前利用率百分比
访问量阈值
创建聚类半径阈值公式为
radius=ub—X×F忑u万b i-l蕊b (1 X可取值为memory、cpu、visit。
算法3局部挖掘算法
对局部数据进行数据分析,生成局部数据模型。假设云计算平台即“云”里有P 个服务器节点, 用以表示,其中i取值为1,2,…,P。用户即“端” 访问某个网站用X“’表示,其中i取值为1,2,…,P。则X=X‘1’A x‘2’^…^x‘P’是整个数据集合,其中x“’是x 的子集,i取值为l,2,…,P,表示数据在服务器节点M上的子集。目标是使用算法将每个数据集合x“’(i=l,2,…,P在云计算平台的一个备份中划分成K个簇p”,与集合x 的全局聚类保持一致哺]。“云”里有M个备份供“端”就近访问, 则有K=x∥U x;纠u…u墨n,其中i取值为l, 2,…,P√取值为1,2,…,K。
假设m=(X。l,x柁,…,X。。和rt=(Xnl,X砬, …,X。。是数据集合中的2个对象,每个对象都有P 个属性,那么它们之间的距离为
d(m,疗=
￣/k1一%I 2+l龙砣一茗J122+…+1名坤一戈印I 2 (2
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第5期王小妮等:基于云计算的分布式数据挖掘平台架构
算法4全局挖掘算法
组合不同数据站点上的局部数据模型,最终得到全局数据模型,须考虑时间复杂度和通信复杂度。每台CPU均有通信链路与其他CPU通信,通信操作可以与聚类本身的执行重叠进行,这种系统的总运行时间为
~广N
R=E’r廷11x‘^+;寿∑^(r一^ (3 ‘ …t o J
其中,E为有效计算的执行时间;c为处理机间的通信等辅助开销时间:Ⅳ为CPU 数;r为聚类中心点总数;,为分配给其他CPU的聚类中心点数;K为将“个聚类中心点分配给第K台CPU。
式(3可以将全局挖掘算法分为2种:一种是当通信耗时大,局部聚类相似点多时,可在局部合并多个相似服务器聚类中心,先进行计算,然后再将结果传到中央服务器;另外一种是如果局部聚类相似点少,计算大于通信时间,则直接将各聚类中心点传送到中央服务器,然后在中央服务器中进行全局聚类。
3.2算法描述
输入:用户端及访问网站IP地址。
输出:全局k个簇的质心。
步骤:
①读取用户访问网址,解析DNS,找到云里最近服务器。
②如果为第1次访问该网站,则从该网站读取网页内容,并同时备份到云里其他主要城市服务器中;如果不是第1次访问,则直接在服务器端将数据返回给用户。
③在每个云服务器中随机选取K个对象作为初始聚类中心开始局部挖掘。新到的数据流点与中心点的距离小于阈值范围,则将该数据并人原聚类, 如果大于阈值范围,则生成新聚类中心点。
④计算该服务器CPU、内存资源利用率及访问量。如果访问量过大,大于最高门槛,这个服务器节点将迁移它的数据到合适的邻居服务器节点那里, 进行步骤③。
⑤将步骤③局部挖掘结果考虑时间复杂度和通信复杂度汇总到中央服务器,进行全局挖掘,输出 K个簇的质心。
3.3实验结果
实验结果显示,基于分布式数据挖掘算法的云计算平台可以有效地对服务器上的服务进行有效监控,第1时间发现问题。图5所示为Nagios调度频
率问题,13170924在近2rain内发起了118次请求后续几分钟都没有请求。
图5N呷惦调度频率问题
通过挖掘异常数据,进行有效报警,在2min内发起请求超过100次调度频率的点将发送短信报警信号,如图6所示。
L-L—●—¨H 24n 8
罔6异常报警硅示
基于云计算的分布式数据挖掘平台将会为用户带来如下好处:
1零安装。方便用户使用。用户无需安装任何软、硬件,只需通过网络配置接入系统网址,即可享受新技术带来的便利。
2零中断。为用户提供持续服务。用户不用担心出现令人烦扰的宕机问题。基于云计算体系. 服务器集群可提供高可靠性。
3零管理。为用户降低管理成本。用户无需投入人员管理、设备管理成本。
4零消耗。为用户节约消耗成本。用户无需担心由于硬件投入而产生的系统消耗、成本消耗、电力消耗以及设备本身的折旧消耗,这一切均由云平台承担。
5零维护。为用户节约维护成本。新平台系统基于云计算体系,用户无需象购买传统产品那样, 专门进行升级和系统维护,该系统实时在线。永远保持最新版本和最佳的防护能力。
6零浪费。为用户节约预算成本。新系统可提供按需服务、随时扩展、按量付费的先进云服务模式,用户可以根据业务来选用相应的使用方式,也可
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北京信息科技大学学报第２６卷以随时扩充使用方式，节约网站用户的预算。４机遇与挑战［Ｊ］．中国管理信息化，２０１１，１４（９）：６９—７ｌｒ●Ｌ结束语分布式数据挖掘平台的优势正是云计算的本２１Ｊ蔡键，王树梅．基于Ｇｏｏｇｌｅ的云计算实例分析［Ｊ］．电脑知识与技术，２００９，５（２５）：７０９３—７０９５质。当然，如果只有１个网站用户采用了云计算，那么由于无法发挥规模效益，不但费用无法承担，云计算的各项灵活性功能也没有办法获得。因此，云计算只有在为大规模用户提供服务时，才能够把它的各项优势充分发挥出来，而互联网上数量众多的网ｒＬ４１ＪｒＬ３１Ｊ陈磊，王鹏，董静宜，等．基于云计算架构的分布式数据挖掘研究［Ｊ］．成都信息工程学院学报，２０１０，２５（６）：５７７—５７９ＩｎｍｏｎＷＨ．Ｂ
ｕｉｌｄｉｎｇｔｈｅｄａｔａｗａｒｅｈｏｕｓｅ［Ｍ］．站会是最先享受到云计算服务的一个领域。本文主要对基于云计算的分布式数据挖掘平台架构进行了研究，并在此基础上设计了基于云计算的分布式数据挖掘算法，并在预警方面做了测试。下一步需完ｒＬ５１ＪＡｍｅｒｉｃａ：Ｗｉｌｅｙ，２００５ＧａｂｅｒＭＭ，ＹｕＰＳ．Ａｆｒａｍｅｗｏｒｋｆｏｒａｗａｒｅｒｅｓｏｕｒｃｅ－ｋｎｏｗｌｅｄｇｅａｐｐｒｏａｃｈｄｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎｄａｔａｗｉｔｈｉｔｓｓｔｒｅａｍｓ：Ａｈｏｌｉｓｔｉｃａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ［Ｃ］∥ｏｎ成的工作是从云平台实时读取用户访问网站日志记录，用ＣＤＫｍｅａｎｓ算法挖掘用户动态和网站访问信息，比较ＣＤＫｍｅａｎｓ算法与其他算法的优缺点。ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＡＣＭｓｙｍｐｏｓｉｕｍＡｐｐｌｉｅｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇ．Ｄｉｊｏｎ，Ｆｒａｎｃｅ：ＡＣＭ６４９．—６５６ｒＬ６１ＪＰｒｅｓｓ，２００６：参考文献：［１］王小妮．现代电子商务给企业信息管理带来的梁建武，田野．一种分布式的Ｋ—ｍｅａｎｓ聚类算法［Ｊ］．现代电子技术，２０１０（１０）：ｌｌ一１４（上接第１８页）［２］ＤｅｒｅｋＰｕｃｃｉｏ，ＤｏｎａｌｄＣＭａｌｏｃｈａ，Ｎａｎｃｙｏｎ［６］杨虹，黄文奇，卢贵武，等．Ｓｒ３ＮｂＧａ，Ｓｉ：Ｏ¨和Ｓｒ，ＴａＧａ，Ｓｉ：Ｏ，。压电晶体的声表面波特性研究［Ｊ］．人工晶体学报，２０１１，４０（２）：３９２—３９５．Ｓａｌｄａｎｈａ，ｅｔａ１．ＳＡＷｌａｎｇａｓｉｔｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓＦｒｅｑｕｅｎｃｙｏｎｐａｒａｍｅｔｅｒｓＹ—ｃｕｔｍａｔｅｒｉａｌｓ［ｃ］／／ＩＥＥＥＵｌｔｒａｓｏｎｉｃｓ，Ｆｅｒｒｏｅｌｅｃｔｒｉｃｓ，ａｎｄ［７］ＣａｍｐｂｅｌｌｅｓｔｉｍａｔｉｎｇＪＪ，ＪｏｎｅｓＷＲ．ＡｃｕｔｓｍｅｔｈｏｄｆｏｒＣｏｎｔｒｏｌ，２００７，５４（９）：１８７３—１８８１ｏｐｔｉｍａｌｃｒｙｓｔａｌａｎｄｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ［３］ＣｈｉｌｌａｗａｖｅｓＥ，ＫｕｎｚｅＲ，ＷｅｉｈｎａｃｈｔＭ，ｅｔａｌ，ＡｃｏｕｓｔｉｃｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓｏｎｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓｆｏｒｅｘｃｉｔａｔｉｏｎｏｆｐｉｅｚｏｅｌｅｃｔｒｉｃｓｕｒｆａｃｅｗａｖｅＳＮＧＳｃｒｙｓｔａｌｓａｎｄ
［ｃ］／／ＵｌｔｒａｓｏｎｉｃｓＳｙｍｐｏｓｉｕｍｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎｏｆｍａｔｅｒｉａｌｃｏｎｓｔａｎｔｓ［Ｃ］／／ＩＥＥＥＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ，１９６８，１５（４）：２０９—２１７Ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃｓｓｙｍｐｏｓｉｕｍ，２００３，１：９２—９５［８］吉小军，韩韬，施文康，等，ＬＧＳ压电晶体及其声表面波特性的理论分析［Ｊ］．压电与声光，２００６，２６（２）：１３５—１３８ｏｆ［４］ＢｕｎｇｏＡ，ＪｉｎｇＣｈｕｎ－ｙｕｎ，ＹａｍａｇｕｃｈｉＫ，ｅｔａ１．ＡｎａｌｙｓｉｓＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｎｄＴｈｅｏｒｅｔｉｃａｌＳＡＷＰｒｏｐｅｒｔｉｅｓｏｆｔｈｅＬａｎｇａｓｉｔｅＳｕｂｓｔｒａｔｅｗｉｔｈＥｕｌｅｒ［９］ＮａｕｍｅｎｋｏＮ，ＳｏｌｉｅｆｏｒＳＡＷＬ．ＯｐｔｉｍａｌＣｕｔｓｏｆＬａｎｇａｓｉｔｅＳｙｍｐｏｓｉｕｍＡｎｇｌｅ（００，１４０。，ｐ）［Ｃ］／／ＩＥＥＥ［５］ＮｉｃｏｌａｙＰ，ＯＥｌｍａｚｒｉａ，ＳａｒｒｙＭｅｔｈｏｄｔｏａｔＵｌｔｒａｓｏｎｉｃｓＤｅｖｉｃｅｓ［Ｃ］／／ＵｌｔｒａｓｏｎｉｃｓｓｙｍｐｏｓｉｕｍＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ，１９９９，１：２３１—２３４Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ，２００１，４８（２）：５３０—５３７Ｆ，ｅｔａ１．ＮｅｗＣｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅＶｅｒｙＨｉｇｈ［１０］ＩｌｙａｅｖＡＢ，ＵｍａｒｏｖＢＳ，ＳｈａｂａｎｏｖａＬＡ，ｅｔａｌ，ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅｏｆｅｌｅｃｔｒｏｍｅｃｈａｎｉｃａｌＳｔａｔＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＰｉｅｚｏｅｌｅｃｔｒｉｃＴｅｍｐｅｒａｔｕｒｅＴｅｍｐｅｒａｔｕｒｅＳＡＷＳｕｂｓｔｒａｔｅｓｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓｏｆＬＧＳｃｒｙｓｔａｌｓ［Ｊ］．ＰｈｙｓＳｏｌ（ａ），［ｃ］／／ＩＥＥＥＵｌｔｒａｓｏｎｉｃｓ１９８６，９８：Ｋ１０９一Ｋ１１４ＳｙｍｐｏｓｉｕｍＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ，２００８，１８７７—１８８０万方数据
云计算平台设计参考架构 在私有云当中，主要包含以下几个组件：物理基础架构、虚拟化层、服务自动化层、服务门户、安全体系、云API和可集成的其它功能。（如图私有云参考架构） 图3.4 私有云参考架构 a) 物理基础架构 物理架构的定义是组成私有云的各种计算资源，包括存储、计算服务器、网络，无论是云还是传统的数据中心，都必须基于一定的物理架构才能运行。
在私有云参考架构中的物理基础架构其表现形式应当是以资源池模式出现，也就是说，所有的物理基础架构应当是统一被管，且任一设备可以看成是无状态，或者说并不与其它的资源，或者是上层应用存在紧耦合关系，可以被私有云根据最终用户的需求，和预先定制好的策略，对其进行改变。 b) 虚拟化层 虚拟化是实现私有云的前提条件，通过虚拟化的方式，可以让计算资源运行超过以前更多的负载，提升资源利用率。虚拟化让应用和物理设备之间采用松耦合部署，物理资源状态的变更不影响到虚拟化的逻辑计算资源。且可以根据物力基础资源变化而动态调整，提升整体的灵活性。 c) 服务自动化层 服务自动化层实现了对计算资源操作的自动化处理。它可以集中的监控目前整体计算资源的状态，比如性能、可用性、故障、事件汇总等等，并通过预先定义的自动化工作流进行
相关的处理。 服务自动化层是计算资源与云计算服务门户相关联的重要部件，服务自动化层拥有自动化配置和部署功能，可以进行服务模板的制定，并将服务内容和选择方式在云计算服务门户上注册，用户可以通过服务门户上的服务目录来选择相应的计算资源请求，由服务自动化层实现服务交付。 d) 云API 云应用开发接口提供了一组方法，让云服务门户和不同的服务自动化层进行联系，通过云API，可以在一个私有云当中接入多个不同地方的计算资源池，包括不同架构的计算资源，并通过各自的服务自动化体系去进行服务交互。 e) 云服务门户 云服务门户是用户使用私有云计算资源的接口，云服务门户上提供了所有可用服务的目录，并提供了完善的服务申请流程，用户可以执行申请、变更、退回等计算资源使用服务。
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
一、业务挑战 无锡华夏计算机技术有限公司于2000年1月成立，是无锡软件出口外包骨干企业。公司主要以面向日本的软件外包开发为中心，致力于不断开拓国内市场、为客户提供优质的系统集成等业务。随着企业的发展，IT投入不断加大，随之而来的PC管理问题也越来越突出。 华夏目前PC总拥有数1000台，主要用于研发和测试，由于项目多、任务紧，一台PC经常要用于不同的项目开发，而每次更换都要对PC系统进行重新安装和环境搭建。根据实际统计，华夏一个员工平均每年参与4个项目的开发，也就是每年要重新搭建四次开发环境，对测试人员来说这个数量还要更多；平均每次更换环境花费时间10个小时，华夏每年大约花费4万小时用于PC系统和环境搭建，按照人均工资15元/小时，每年花费在60万左右。 除此之外，由于PC的使用寿命较短，更新升级频繁，大量的PC就意味着每年都要有很多PC需要淘汰和更新，现在这个数字大约是10台/月，而随着华夏的发展壮大，这个数字会进一步增加，这就意味着华夏每年花在PC升级和更新的费用最少在50~60万。与此同时，大量的PC也是的企业的能源消耗巨大，电力花费居高不下；按照平均180W/台，一台PC工作8小时/天，工业用电0.9元/度，华夏每年的电费就将近15万元。 与巨大的IT投入相对应的就是IT资源利用率较低，PC分布在企业各个项目小组的开发人员手中，很难进行统一的管理调度，也无从得知PC的使用情况。软件开发的各个阶段对IT的需求都是不同的，我们无法得知某个正在进行的项目使用的PC资源是否有多余，无法将项目完成用不到的PC资源及时收回，以便给下一个项目小组使用，造成大量的IT资源浪费。
云计算资源池平台架构设计
目录 第1章云平台总体架构设计 (4) 第2章资源池总体设计 (5) 2.1 X86计算资源池设计 (6) 2.1.1 计算资源池设计 (6) 2.1.2 资源池主机容量规划设计 (8) 2.1.3 高可用保障 (9) 2.1.4 性能状态监控 (12) 2.2 PowerVM计算资源池设计 (14) 2.2.1 IBM Power小型机虚拟化技术介绍 (14) 2.2.2 H3Cloud云平台支持Power小型机虚拟化 (16) 2.2.3 示例 (18) 2.3物理服务器计算资源池设计 (19) 2.4网络资源池设计 (20) 2.4.1 网络虚拟化 (20) 2.4.2 网络功能虚拟化 (34) 2.4.3 安全虚拟化 (36) 2.5存储资源池设计 (37) 2.5.1 分布式存储技术方案 (37) 2.6资源安全设计 (46) 2.6.1安全体系 (46) 2.6.2 架构安全 (47) 2.6.3 云安全 (52) 2.6.4 安全管理 (59)
2.6.5 防病毒 (62)
第1章云平台总体架构设计 基于当前IT基础架构的现状，未来云平台架构必将朝着开放、融合的方向演进，因此，云平台建议采用开放架构的产品。目前，越来越多的云服务提供商开始引入Openstack，并投入大量的人力研发自己的openstack版本，如VMware、华三等，各厂商基于Openstack架构的云平台其逻辑架构都基本相同，具体参考如下： 图2-1：云平台逻辑架构图 从上面的云平台的逻辑架构图中可以看出，云平台大概分为三层，即物理资源池、虚拟抽象层、云服务层。 1、物理资源层 物理层包括运行云所需的云数据中心机房运行环境，以及计算、存储、网络、安全等设备。 2、虚拟抽象层 资源抽象与控制层通过虚拟化技术，负责对底层硬件资源进行抽象，对底层硬件故障进行屏蔽，统一调度计算、存储、网络、安全资源池。 3、云服务层 云服务层是通过云平台Portal提供IAAS服务的逻辑层，用户可以按需申请
产品彩页 分布式云计算系统 产品概述 ? 数梦飞天云平台是数梦工场基于阿里云平台为行业客户量身定制的专有云平台，数梦飞天云平台完全基于自主知识产权，先后获85项国家技术专利，获得国家发改委的云计算专项资金支持。 ? 数梦飞天云致力于打造云计算的服务能力平台，注重为政府、教育、医疗、金融、企业等行业客户提供大规模、低成本的云计算和大数据服务。数梦飞天的目标是通过构建支持多种不同业务类型的行业专有云平台，帮助行业用户简单快速建立自己业务系统，帮助用从关注运维向关注开发转变，将网络经济模式带入政府、行业客户，构建出以云计算为基础的全新生态链。 ? 数梦工场为用户提供互联网化云服务交付，真正体现计算能力的规模效益，致力于大数据的价值挖掘，让数据增值，辅助政府决策，助力经济产业升级，服务公众。让最卓越的数据技术，去实现人类最美好的梦想！ 数梦飞天云业务全景图 简单高效的弹性计算服务（ECS ） ? 稳定，云磁盘数据可靠性不低于99.999%，自动宕机迁移、数据备份和回滚，系统性能报警。 ? 安全，支持防DDos 攻击、安全组自动划分访问权限，多租户安全隔离，支持防密码暴力破解。 ? 弹性，10分钟内可创建和释放上百台云服务器，分钟级升级CPU 和内存。 ? 性能，随即IOPS 达到1.2万，300MB/s 的磁盘性能，高性价比，节约成本。 ? 运维，提供简单自动化的运维界面，支持通过工具实现自动化备份和自定义镜像，实现云服务器的快速扩展、复制。
产品彩页海量存储服务（OSS） ?空间无限：海量的存储空间，随用户使用量的增加，空间弹性增长，无需担心数据容量的限制。并同时支持高并发、大容量的读写服务。 ?压缩存储：对存储在开放存储服务上的图片，支持缩略、裁剪、水印、压缩和格式转换等图片处理功能。 ?安全可靠：服务可用性高达99.9%，系统规模自动扩展，不影响对外服务，数据三重备份，可靠性达到99.99999999%。安全稳定的数据库服务（RDS） ?数据库是应用的核心，数据库的安全、可伸缩是系统稳定的第一保证，数梦飞天提供一种即开即用、稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。具有多重安全防护措施和完善的性能监控体系，并提供专业的数据库备份、恢复及优化方案，使您能专注于应用开发和业务发展，具体特点如下： 专业备份机制：每台RDS拥有两个物理节点进行主从热备，主节点发生故障，秒级切换至备节点，服务可用性高达99.95%，保证数据安全。 安全迁移：自定义访问IP白名单，防DDoS攻击，SQL注入告警控制平面的多级保护及安全性。完全兼容MySQL，SQL Server协议一键式数据迁移。 性能优化：提供直观的慢SQL分析报告和完整的SQL运行报告，并提供如主键检查、索引检查等多种优化建议。 简单运维：专有的数据库管理平台，使用户通过浏览器即可安全、方便的进行数据库管理和维护；可随时进行数据备份，能够根据备份文件将数据库恢复至7日内任意时刻；近20种性能资源监控视图，可对部分资源项设臵阈 值报警，并提供WEB操作、SQL审计等多种日志。 开放数据处理服务（ODPS） 海量计算：采用分布式集群架构，跨集群技术突破，机群规模可以根据需要灵活扩展至5000台，彻底无极限解决大数据存储与运算瓶颈，使您专心于数据分析和挖掘，最大化发挥数据价值。 数据安全：多层次数据存储和访问安全机制，保护您的数据：不丢失、不泄露、不被窃取；并且自动存储容错机制，所有计算在沙箱中运行，保障数据高安全性、高可靠性。 简单易用：无需关心集群的搭建和运维，仅需简单的几步操作，即可开始数据的分析和挖掘任务，全面支持基于SQL的数据处理。 高可用的安全防护（SLB + 云盾） SLB采用全冗余设计，无单点，支持同城容灾和跨REGION容灾，可用性高达99.99%。 根据应用负载进行弹性扩容，在流量波动情况下不中断对外服务。 与传统硬件负载均衡系统高投入相比成本能下降60%，私网类型实例免费使用，无需一次性采购昂贵的负载均衡设备，无需运维投入。 SLB结合云盾提供防DDoS攻击能力，包括：CC、SYN flood等DDoS攻击方式。 完善的第三方开放接口 数梦飞天云平台提供了完整的开放接口，通过此接口可快速实现对应用、资源和数据进行更灵活的部署、更快速的操作、更精确的使用、更及时的监控。
应用实践 搭建基于云计算的开源海量数据挖掘平台 赵华茗 (中国科学院国家科学图书馆 北京100190) 摘要 通过分析亚马逊弹性M apR e duce(EMR )平台构架,针对信息情报机构内部数据处理的迫切需求,提出通过开源技术X en 和H adoop 平台构建基于云计算的动态可伸缩的海量数据处理平台并给出实施方案、海量文本数据处理案例和开源EMR 平台的优势分析。实施方案主要分为三部分:搭建动态虚拟的云计算环境、安装制作H adoop 虚拟服务器模板、配置运行C l oudera 和C l oudera D esktop 。通过开源EMR 架构的应用,可以有效解决服务器蔓延问题,提高网络计算资源的利用效率和分布式数据挖掘服务的快速布署能力及灵活性。 关键词 云计算 海量数据挖掘 虚拟技术 分布式计算 Xen Cloudera H adoop 分类号 TP393 Buil di ng t he Open SourceM ass DataM i ni ng Platform Based on C l oud Co mputi ng Zhao H ua m ing (N ational Sci ence L i brary ,Ch i nese A cade m y o f Sciences ,Beijing 100190,Ch i na) Abstract A m i i ng to m eet the i nter nal data processi ng needs of inf or m ati on organizati ons ,t h is paper ,by analyzi ng the fra m e wor ks o f Am azon E last i c M ap/R e duce (EM R )pl atfor m,puts for w ard to buil d t he dyna m ic and e l astic open source m ass datam i n i ng platfor m based on cloud co mputi ng ,and provides a road m ap of successful m i ple m entati on ,an exa mple of m assive text data processing and the analysis of advantages of open source EM R platf or m.This m i ple m entati on plan i ncl udes three parts :buildi ng dyna m ic virtual env ir on m ent of cloud co mputi ng ,creati ng the v irtual server te mplate of H a doop ,and depl oyi ng and r unni ng Cloudera and C loudera Desktop .Through the application of open source E M R platfor m,the proble m of ser ver spra w l can be solve d effectively ,the utilization rati o of net work co mputi ng resource is m i pr oved ,and the r ap i d depl oy m ent capability a nd ag ility of distri buted data processi ng ser v ices are e nha nced . K ey words C l oud co mputi ng M ass data m i ni ng V irtualizat i on D istribute d co mputi ng X e n C l oudera H a doop 收稿日期:2010-09-26 收修改稿日期:2010-09-28 *本文系!第二十四届全国计算机信息管理学术研讨会?论文。 1 引 言 互联网促进了信息流通,也带来了信息的爆炸式增长,最新的I DC 研究报告指出2010年全球信息量将进入ZB 时代,并且每年以60%的速度在上升,这意味着每18个月全球信息数据量将被翻倍 [1] 。面对不断拓展的惊人 的数据规模,海量信息的存储与管理、实时处理、数据搜索、数据挖掘与智能应用等信息处理能力面临新的挑战,信息技术架构迫切需要以动态可伸缩为特点的支持海量数据处理的新的存储计算模式。
Oracle 云计算平台架构分析 摘要: 对于Oracle的云计算策略，其内部人士表示，公司的目标就是确保云计算完全是企业级的，Oracle既支持私有云，也支持公有云，可以由用户的需求来选择。IT界曾有观点指出在云计算领域可以提供全线云计算产品的两家供应商 ... 对于Oracle的云计算策略，其内部人士表示，公司的目标就是确保云计算完全是企业级的，Oracle既支持私有云，也支持公有云，可以由用户的需求来选择。首先看看这张出自Oracle官方的云计算平台及管理产品示意图。 Oracle云计算平台及管理产品示意图(图来自CIOAge) 从图中可以看出，Oracle在云计算架构中IaaS、PaaS领域都拥有的技术产品。从底层的存储、服务器、虚拟化及操作系统到数据库、中间件、开发环境的架构中，我们可以看到Oracle的产品在各个环节的分布;右侧对应的是Oracle 的云计算管理产品，包括物理与虚拟系统管理、应用程序性能管理、生命周期管理、配置管理等等。据悉，云计算运营商Amazon就是Oracle的一个合作伙伴，Oracle已经认证许可在Amazon EC2上运行，而Amazon也是Oracle支持的第一个公共的IaaS提供商。 其实，上图没有体现Oracle云计算架构的全部产品，在最上面一层的SaaS 领域Oracle还拥有ERP、CRM等众多应用软件。下面就是Oracle云平台的典型物理架构和逻辑架构图：
图1 Oracle云计算平台典型物理架构(图来自CIOAge) 图2 Oracle云计算平台典型逻辑架构(图来自CIOAge) IT界曾有观点指出在云计算领域可以提供全线云计算产品的两家供应商一个是IBM，另一个就是Oracle。Oracle在云计算市场的前景如何，让我们拭目以待。 一：数字出版产品形态分析
云计算环境下安全分布式存储架构与容错技术研究 摘要当前网络技术在我国应用的比较成熟，随着相关技术的不断开发与应用，一种新型的数据处理与储存技术云计算运营而成，同时基于云计算的各类储存技术的开发成为时下的一种主流趋势，尤其是分布式存储架构受到了相关领域的广泛关注，其不仅能够很大程度上提升数据存储的安全性，而且其中容错技术的应用还能够大大提升提供的实用性和可靠性。 关键词云计算；分布式存储架构；容错技术 1 云计算环境下安全分布式存储架构分析 数据中心是保障云计算有效运行的关键要素，其主要涉及两个部分：软件设施、硬件设施。其中在数据中心中软件设施主要起到提供服务与安装程序的作用；而硬件设施是促进数据中心有效运行的基础保障，其主要包含两个部分：计算机设备、支撑系统。在云计算环境下进行安全、高效的数据存储与数据中心节点结构有着极大的相关性，为此将数据中心内不同的路由转发功能节点类型进行分類，基于云计算的安全分布式存储架构主要有以下三类。 1.1 服务器为核心的结构 以服务器为主的系统架构主要是通过网线将服务器中的设置的所有网卡进行关联的结构。在此结构中服务器不仅要对数据进行安全的处理和保存，还要对数据包的转发提供有效的支持。基于服务器之上的系统架构在线路的连接与架构组成上极为的简便快捷，无须交换机等硬件设施，促使服务器与底层网络进行良好的交互，从而能够为路由算法进行有效的开发与应用。然而这种结构也存在一定的不足，例如：链路纷繁复杂，服务器需要大量的计算资源提供支持，服务器的负载压力不断上升，必然会降低服务器的整体计算效率，如此就会促使成本的升高、性能的降低等问题。 1.2 交换机为核心的结构 以往的数据存储基本都离不开交换机的支持，在云计算技术还没有得到完全普及的时候，部分用户还是利用交换机来发挥数据中心的作用，换而言之交换机就是用户连接网络系统与数据中心的桥梁。如此基于交换机之上的架构存储技术均为树形结构，其涉及的内容主要有三个部分：聚合层、边缘层和核心层。树形结构相对而言有着极为明显的优势，不仅具备高效的方法、简易的链接、较强的拓展性等。但是以交换机为基础的架构也有着一定的不足，例如：有限的存储空间、陈旧的存储技术等。然而在数据存储过程中，可数据处理与储存方面进行相应的优化，促使操作过程更加的灵活、高效。 1.3 服务器与交换机相结合的结构
1.云计算参考架构 在私有云当中，主要包含以下几个组件：物理基础架构、虚拟化层、服务自动化层、服务门户、安全体系、云API和可集成的其它功能。（如图私有云参考架构） 图3.4 私有云参考架构 a) 物理基础架构 物理架构的定义是组成私有云的各种计算资源，包括存储、计算服务器、网络，无论是云还是传统的数据中心，都必须基于一定的物理架构才能运行。 在私有云参考架构中的物理基础架构其表现形式应当是以资源池模式出现，也就是说，所有的物理基础架构应当是统一被管，且任一设备可以看成是无状态，或者说并不与其它的资源，或者是上层应用存在紧耦合关系，可以被私有云根据最终用户的需求，和预先定制好的策略，对其进行改变。 b) 虚拟化层 虚拟化是实现私有云的前提条件，通过虚拟化的方式，可以让计算资源运行超过以前更
多的负载，提升资源利用率。虚拟化让应用和物理设备之间采用松耦合部署，物理资源状态的变更不影响到虚拟化的逻辑计算资源。且可以根据物力基础资源变化而动态调整，提升整体的灵活性。 c) 服务自动化层 服务自动化层实现了对计算资源操作的自动化处理。它可以集中的监控目前整体计算资源的状态，比如性能、可用性、故障、事件汇总等等，并通过预先定义的自动化工作流进行相关的处理。 服务自动化层是计算资源与云计算服务门户相关联的重要部件，服务自动化层拥有自动化配置和部署功能，可以进行服务模板的制定，并将服务内容和选择方式在云计算服务门户上注册，用户可以通过服务门户上的服务目录来选择相应的计算资源请求，由服务自动化层实现服务交付。 d) 云API 云应用开发接口提供了一组方法，让云服务门户和不同的服务自动化层进行联系，通过云API，可以在一个私有云当中接入多个不同地方的计算资源池，包括不同架构的计算资源，并通过各自的服务自动化体系去进行服务交互。 e) 云服务门户 云服务门户是用户使用私有云计算资源的接口，云服务门户上提供了所有可用服务的目录，并提供了完善的服务申请流程，用户可以执行申请、变更、退回等计算资源使用服务。 云服务门户收到最终用户的请求时，将根据预先定义好的策略对该请求进行立刻供应、预留或者排队。 不同的用户通过同一个云服务门户当中，将会看到只属于自己的应用、计算资源和服务目录，这是云计算当中的多租户技术，用户使用的资源在后台集中，但是在前端是完全的逻
《云计算基础架构平台构建与应用》 2019课程标准
目录 一、课程定位与内容概括 (1) 二、课程目标 (1) （一）总体目标 (1) （二）分类目标 (2) 三、课程内容与要求 (3) （一）教学软件的版本要求： (4) （二）教学设计与评价 (4) （三）课程模块与要求 (5) 四、课程实施的建议 (6) 五、推荐教材和教学资源 (8) （一）推荐教材 (8) （二）课程资源的开发与利用 (8) 六、课程标准说明 (9)
《云计算基础架构平台构建与应用》课程标准 一、课程定位与内容概括 建议学时：56课时(两周实训课) 适用专业: 云计算技术与应用，云计算技术，以及计算机专业群中其他专业。 本课程是云计算技术与应用专业，云计算技术专业的岗位能力课程,专业核心课程。课程也可根据实际需要用于计算机专业群中其他相关专业的人才培养计划中。课程以云计算Openstack技术为主要内容，详细讲解与介绍了Openstack技术的基本原理和实战操作；同时课程中的内容为云计算/云计算运维工程师，以及云计算/大数据开发工程师在生产环境中工作所必备的最重要最常用的基础内容；课程内容按模块划分，不同模块中理论与操作实践相结合，形成了基于云计算技术的知识技能的体系结构。 本课程建议大二开设，开设本课程前，学生应该具备一定的Linux操作系统基础（基于centos7.2以上版本），以及一定的网络基础知识。本课程中内容可以直接为学生进一步学习后续课程（例如：Docker 容器虚拟化技术，云计算产品开发，以及云计算产品部署等）以及今后学生的就业打下坚实的基础。课程内容也可以更具院校课时要求或教学要求横向纵向扩展。 二、课程目标 （一）总体目标 通过本课程的学习，学生能够了解Openstack技术的相关知识，包括云计算技术概况，云计算技术的分类，Openstack项目的概况，Openstack搭建的相关内容，如何通过Openstack命令进行基本的运维管理，Keystone对平台的权限管理，Glance镜像服务构建虚拟系统，Nova计算服务管理云主机生命周期，Neutron网络服务实现网络通信，Cinder块存储服务通过多种后端驱动提供数据磁盘，Swift提供对象存储，Horizon图形化方式调用API资源等等。 掌握上述的内容，可以让学生具备云计算运维工程师，开发工程师，以及云计算工程师等岗位的基本技能要求。让学生在生产环境中能够应用本课程所学内容解决实际项目中所遇到的问题。老师通过本课程的授课，还可以更进一步引导优秀的学生自主，深入，扩展的学习本课程所涉及的内容，为云计算/云计算产业培养优质人才。 （二）分类目标 1.知识目标： （1）能够了解Openstack的发展与历史； （2）能够说出Openstack的较新版本；
Web Service构架下的分布式数据挖掘 摘要：提出一种基于动态数据集划分改进的并行关联规则挖掘算法，它是先实时评估处理器的工作性能后动态地分配给工作量，从而平衡负载。该算法能极大地实现分布式环境下的数据挖掘。关键词：web service 数据挖掘特点 1 引言 随着计算机在社会的各行各业中得到了广泛而深入的应用和信息技术的不断的发展，各行各业特别是在商业、金融以及数据分析比较密集的领域中时刻都再产生出大量的计算机数据，再加上web 及internet技术的迅速发展网络中得各式各样的信息和数据也越来越丰富。特别是当前的数据又分布于不同地区，在面对这种大量的gb 级、tb 级甚至更多的数据的情况下，如何处理数量日益增长的数据以及如何在这纷繁的信息数据中找到我们需要和精准的有用信息就显得十分的重要。这样计算机数据挖掘这一个年轻的学科在当今的计算机数据的处理和数据的挖掘中得到了越来越广泛的关注和应用。所谓的数据挖掘，简单来说就是应用计算机的一系列算法从海量的计算机数据中提取或“挖掘”有用的信息。随着计算机应用和技术的不断发展，人们在数据挖掘技术的研究也获得了不错的成绩，数据挖掘在这种背景下得到了很大的发展。 web服务是基于分布式架构并且独立的运行于操作系统的一种的计算机服务技术，通过这个可互操作的应用程序的平台和标准的web协议就可以让程序访问的应用程序逻辑。它具有更加广阔的应
用空间是由于web服务的分布式的技术特点使得它具有跨平台和跨internet的优点，这样就能成功的使用网络的强大的可伸缩性的特点，完成很多用于重复使用和互操作的目的的工作。web技术和数据挖掘技术的良好切合就能避免传统数据挖掘中大量转储和效率低下的缺点，提高数据挖掘的效率和灵活性，为企业提高效率和效益提供了保障。 2 web service体系 web service 技术是面向服务的能够给予服务的抽象定义和服务的发布、具体实现并给以服务查找、服务实例选择并实现可交互操作的一种体系结构。web service 体系结构基于服务提供者（service provider）、服务注册中心(service registry)和服务请求者(service requestor)之间的交互并依赖于依赖soap（simple object access protocol）、wsdl(web services description language) 和uddi(universal description discovery and integration) 三者的技术。其中的交互包含了发布（publish）、查找（find）和绑定（bind）操作。wsdl所提供的服务描述是通过web 服务提供方送达web 服务注册中心后，注册中心基于wsdl所提供的服务描述，按照uddi 的协议的要求更新internet上的服务目录并发布在internet上。用户要与服务的提供商取得通信就必须得到web 服务提供者的服务接口和地址等信息，这首先必须向注册中心发出通信请求，然后通过soap 协议与其进行连接和绑定服务后才能进行通信。服务提供者是实现web service 的应用平台，也同时是web service提供的最终供应商。它既负有服务
云计算的总体架构、应用及模式探讨 1.引言： 云计算，是一种可用于商业化运作的技术架构。云计算是新一代的IT （计算机技术）模式，是IT 发展历程的回归，自乔布斯创新PC （个人电脑）分散应用以来的IT 领域第一次大集中应用。云计算的诞生，仍然得遵循经济规律，利用技术上的创新实现需求的增长和运营成本的降低。面对大量资源利用率不足的计算机，通过云的形式，利用富裕的已存在性能资源，使其虚拟成池以提供服务满足社会各方面的信息软件化需求，这是目前IT 业大举进攻的目标市场。云计算是技术，有自身的技术架构，通过对云计算架构中功能模块的解析和架构应用实例的列举，阐述了云计算实现的基本模型，并对云计算的商业模式进行了分类展望。2.云架构： 云计算经过初期的摸索，架构渐渐清晰，主流是分为两部分：服务和管理。 云架构的总体结构框如图1： 图1 云架构系统框图 服务分三层：SaaS （软件即服务）、PaaS （平台即服务）和IaaS （基础设施即服务）。 SaaS 是出现最早，最普遍的云计算服务。随着互联网的高速发展，基础网络条件的日益成熟，用户通过浏览器联网即能用云上的软件服务。SaaS 最靠近用户，只需按需付费就能享受云计算服务商提供的软件服务，用户因此省去了前期软硬件和后期维护的资金投入，这种高体验性服务，促成了SaaS 产品在云计算产品中的高市场份额。SaaS 包含以下常见技术： （1）、HTML （超文本标记语言）。Web （网站）页面标准技术，现主流是HTML4，逐步会过渡至HTML5，视频的高品质需求体验是其推动力。 （2）、JavaScript （物件导向语言）。用于丰富Web 页面功能的动态描述语言，提高人机交互时的动画体验。 （3）、CSS(级联样式表)。控制Web 页面的外观，例如链接文字的变化，页面的内容和表现的形式相互独立。、管路敷设技术通过管线敷设技术，不仅可以解决吊顶层配置不规范问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术中包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内，强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。
第26卷第5期 2011年lO月 北京信息科技大学学报 Journal of Beijing Information Science and Technology University V01.26No.5 Oct.2011 文章编号:1674—6864(201105—0019—06 基于云计算的分布式数据挖掘平台架构 王小妮l’2,高学东2,倪晓明1 (1.北京信息科技大学理学院.北京100192;2.北京科技大学经济管理学院,北京100083 摘要:针对互联网上数量众多的网站带宽资源长期浪费或突发资源短缺、响应时间长、服务器宕机、网站受到黑客攻击等问题,提出了基于“云”的分布式web安全系统及基于云计算的分布式数据挖掘平台架构,并在此基础上提出了一种新型的分布式数据挖掘模式,利用云计算技术,可以方便地通过网络获取强大的计算能力和存储能力,将消耗大量资源的复杂计算通过网络路由优化和资源约束自适应策略分布到多节点上进行,然后通过组合不同数据站点上的局部数据模型,最终得到全局数据模型。 关键词:云计算;数据挖掘;分布式 中图分类号:TP 399文献标志码:A Architecture of distributed data mining platform based on cloud computing WANG Xiao—nil 2,GAO Xue—don92,NI Xiao-min91 (1.School of Applied Science,Beijing Information Science and Technology University,Beijing 100192,China;
云计算平台构架 经典云计算架构包括IaaS、PaaS、SaaS三层服务。云计算平台架构细分为硬件层、虚拟层、软件平台层、能力层、应用平台以及软件服务层。 云平台的云计算架构虽然分了多个层次，但是每个层次之间都是松耦合关系，在一个具体的案例中也不是每个层次的服务都使用到，而是根据具体的应用环境搭建相应的云计算架构。 SDPaaS 图3.1 云计算构架 （1）硬件层和虚拟层对应IaaS层 主要提供基本架构的服务，比如提供基本的计算服务、存储服务、网络服务。计算服务是提供用户一个计算环境，用户可以在上面开发和运行自己的应用，此环境一般是包含约定CPU、内存和基本存储空间的虚拟机环境，也可以是一台物理服务器，但是对用户是透明的。 存储资源是提供用户一个存储空间，根据用户需求不同可以提供块存储服务，文件存储服务，记录存储服务，对象存储服务。 网络服务是提供用户一个网络方案，可以让用户可以维护自己的计算环境和存储空间，并可以利用计算环境和存储空间对外提供服务。 （2）软件平台层、能力层、应用平台组成PaaS层 软件平台层主要提供公共的平台技术，比如统一支撑操作系统，包括使用到的运行平台，对应用屏蔽了运行环境差异，应用只要关心业务逻辑即可；也包括统一计费、统一配置、统一报表等后台支撑，各种应用利用相应的框架进行开
发后，即可做到对外统一界面、统一运维管理、统一报表展示等；也包括分布式缓存、分布式文件系统、分布式数据库等通用技术，上层应用可以根据自己的需要使用相应的API就可以使用到这些通用技术。 能力层主要提供基本业务能力，比如传统电信服务中的短信、彩信、wappush 等，互联网服务中的图片、地图、天气预报等，随着IMS兴起，也提供IMS 中的彩铃/彩像、IVR等能力。 应用平台层是通过API或者自己的接入能力，将能力层的服务进行封装，抽象成一个个原子服务，对上层应用提供服务，从而简化了上层服务的开发。（3）软件服务层对应SaaS层 软件服务层主要是对用户提供具体的服务，比如SNS社区、移动U盘、企业移动IM等。
CISCO基础架构云计算平台测试报告
目录 1.项目背景 (4) 2.测试目的 (4) 3.测试人员和职责 (4) 3.1.人员分配 (4) 3.2.职责划分 (4) 3.3.测试计划 (5) 4.测试安排 (5) 4.1.产品 (5) 4.2.时间 (6) 4.3.地点 (6) 5.测试项目 (6) 5.1.虚拟化计算测试 (6) 5.2.分布式存储（基于Hypervisor本地盘） (6) 5.3.VPC（Virtual Private Cloud） (6) 5.3.1.架构 (6) 5.3.2.安装和部署 (7) 5.3.3.基础功能 (7) 5.3.4.交换 (8) 5.3.5.路由和子网 (9) 5.3.6.外网IP (10) 5.3.7.QoS与流量控制 (10) 5.3.8.防火墙 (10) 5.3.9.负载均衡 (11) 5.3.10.VPN (11) 5.3.11.VPC控制器高可用 (12) 5.3.12.安全和企业特性 (12) 5.3.13.管理性 (12) 5.4.云管系统测试 (13) 附件一 (14) 1测试环境 (14) 1.1测试设备要求 (14) 1.2网络基础设施 (14) 1.3拓扑和配置 (14) 1.4测试工具 (15)
1.5测试用例及评测记录 (15) 1.5.1VPC（Virtual Privat e Cloud） (15)
1.项目背景 2.测试目的 本测试处于测试的第一阶段（计算平台、2、媒体桌面平台、3、存储平台、4、网络平台、5、云管理系统（IaaS部分），主要目的是为了协助集团了解各厂商的云计算各技术体系的技术指标，更好的完成云平台建设项目中的IaaS层面的建设，本次测试将包含以下项目： ?虚拟化计算 ?分布式存储（基于Hypervisor本地盘） ?VPC（Virtual Private Cloud） ?云管理系统（IaaS部分） ?API/SDK 3.测试人员和职责 3.1.人员分配 各方提供固定的测试人员和工程技术人员进行测试，根据测试计划有步骤地进行测试工作。 3.2.职责划分
基于WEB的分布式数据挖掘系统研究 1Web服务概述 1.1 Web服务及其特性 对于 Web 服务，微软给出的定义是：一个 Web 服务是为其他应用提供数据和服务的逻辑应用单元。应用程序通过统一的 Web 协议和数据格式（例如：HTTP、XML、SOAP ）访问Web 服务，不需要担心任何实现细节。从表面上看，Web 服务就是一个应用程序，它向外界暴露出一个能够通过 Web进行调用的 API。也就是说 Web 服务是可通过 URL 定位的自动将信息返回到需要它的客户端那里的一种资源。Web 服务应该能够被客户方便地集成到本地应用程序中，甚至是另外的 Web服务中。因此，它要有这样一些特性： 1）Web 服务应该是一个“黑匣子”,即客户无需关心它的具体实现，它的实现和维护工作由服务提供者负责，客户只需要通过它提供的接口来使用。 2）Web 服务应该实现自我功能描述，以便向客户介绍自己。 3）Web 服务需要提供一种发现机制，使得客户能够在 Web 上找到该服务。 4）Web 服务应该跨语言、跨平台。 5）面向消息，松散耦合。 1.2 Web服务的体系架构 在Web 服务的体系架构里有三个角色：服提务供者，服务注册中心和服务请求者。服务提供者是提供最终Web 服务的供应商，它实现了一个为特定的需求而编写的应用程序——Web 服务，并放置在在线服务器上供别人使用。从商业角度看，服务提供者是Web 服务的拥有者，负责其所拥有服务的发布、更新和回收。从Web服务体系架构的角度看，服务提供者是实现Web 服务的平台。服务请求者是服务的用户。从商业角度看，服务请求者是是特定服务的消费者。从Web 服务体系架构的角度看，服务请求者是查找并调用一个特定服务的应用。服务请求者可以是一个通过浏览器访问服务的人，或者是一个应用程序，甚至是另外一个Web 服务。服务注册中心是一个Web 服务的注册地，汇集了很多在线的Web 服务，一般来说服务提供者将Web 服务安装到在线服务器后，会将Web 服务发布到服务注册中心。对于想要使用Web 服务的服务请求者来说，他首先去查去查询服务注册中心，当他发现了合适的Web 服务之后，将从服务注册中心获取这些Web 服务的技术信息引用，通过这些引用找到Web 服务及其相关的技术信息，从而完成服务请求者和服务提供者之间的技术绑定。 具体结构如下图所示：
41摘要：分布式数据挖掘是一种数据挖掘技术，通过这一技 术可以整合局部而获得全局知识，提高决策水平。本文基于大 量的文献资料，对分布式数据挖掘技术的定义、框架，以及现 有的分布式数据挖掘系统分类进行了分析。然后，探讨了分布 式数据挖掘系统应用过程表现出来的共性问题，并提出了相应 的解决措施，以提高分布式数据挖掘质量，充分挖掘网络空间 内分布式数据的价值。 关键词：系统分析；共性问题；定义；框架；解决措施 近年来，随着信息技术、通信技术及网络技术的不断发 展，广电网、移动网、互联网等网络和相关的衍生业务快速拓 展，形成了大量的基于网络空间的分布式数据。这些数据中蕴 藏着巨大的价值，可为决策提供依据。但是受网络平台兼容 性、易购性等特征的影响，集中式数据挖掘已经难以适应分布 式计算环境，这种情况下诞生了分布式数据挖掘技术，用于挖 掘分布式数据价值。由于分布式数据挖掘技术刚刚兴起，很多 人对这一技术的应用和系统问题了解不多，所以对分布式数据 挖掘系统及其共性问题、解决方法进行分析是必要的，利于深 化对分布式数据挖掘技术的应用，提高分布式数据挖掘质量。 1、分布式数据挖掘的定义与框架 1.1 定义 分布式数据网挖掘这一词汇出现较早，直至20世纪90年代 后期才被人们所关注，并将其定义为基于网络空间的分布式计算 环境的数据挖掘。除了这一种解读外，人们还普遍认为分布式数 据挖掘是利用分布式计算方式对网络空间内的分布式数据进行挖 掘，通过局部知识进行整合来获得全局知识，进而挖掘分布式数 据的价值，为决策提供可靠的依据，确保决策质量。数据挖掘质 量的高低，主要取决于局部知识整合方法和局部知识质量，在局 部知识质量较高情况下必然可以保证数据挖掘质量。 1.2 框架 通常情况下，分布式数据挖掘遵循“全局分布、局部集中” 的挖掘原则，以站点间的纯粹独立挖掘方式进行，但是并不都是 独立挖掘，也可以利用某些站点进行数据挖掘。当网络空间中的 分布式数据挖掘研究 文／王建君 某个或某些站点的计算能力、储存能力、通信能力较强时，它 （它们）就可以汇集其它站点的数据，对其进行分布式数据挖 掘，得到整合的局部数据挖掘结果，再借助这一结果获取全局结 果。具体情况如图1所示。分布式数据挖掘中的数据主要来自于 分布式计算环境中的数据，此外也有部分集中数据。无论数据来 源是什么，都可以将数据分散到各站点中，利用站点进行数据的 分布式挖掘，获得较高质量的数据挖掘结果。 2、分布式数据挖掘系统及分类 发展初期，分布式数据挖掘系统将系统内的数据集中起 来，构建一个临时数据集市，然后集中的进行数据挖掘。这种 数据挖掘方式的保密性、安全性较高，但是易给网络通讯运行 造成一定困扰。而且，它采用的数据挖掘方式以集中式挖掘为 主，虽然表面上是分布式数据挖掘，实质上却是集中式数据挖 掘。为实现真正的分布式数据挖掘，引进国外先进技术，构筑 了分布式数据挖掘系统。目前，国内分布式数据挖掘系统主要 有基于网络的分布式数据挖掘系统、基于元学习的分布式数据 挖掘系统、基于Multi-Agent的分布式数据挖掘系统。 2.1 基于网络的分布式数据挖掘系统 这一种分布式数据挖掘系统以互联网等现代网络为基础，具 备网络资源共享、协同工作、开放服务等特点，在分布式数据挖 掘中具备较高的协同性、可靠性，对保证数据挖掘质量有积极作 用。特别是该种系统利用网络计算尽心分布式数据挖掘，使数据 挖掘性能得到有效的提高，利于提高数据资源的利用率。 2.2 基于元学习的分布式数据挖掘系统 这一种分布式数据挖掘系统以元学习为基础，通过元学 习与分布式数据挖掘系统的融合进一步优化了分布式数据挖掘 算法，可以对已有的局部知识进行多次挖掘，确保了数据挖掘 质量。在这一系统的框架研究上，已经有了一些显著成果，如 Weka4GML框架。 2.3 基于Multi-Agent的分布式数据挖掘系统 这一种分布式数据挖掘系统以Multi-Agent系统为基础，通过 Multi-Agent的自治性充分保护了局部知识挖掘结果的私有性，利 于提高数据挖掘的自动化程度。同时，可以减少用户参与，实现 多种算法协同挖掘，是一种高效的分布式数据挖掘技术。 2.4 基于CDM的分布式数据额挖掘系统 这一种分布式数据挖掘系统以CDM为基础，将待学习的函 数视作为一组基函数，允许各站点分布式数据源选择各自适合 的学习算法，是一种数据源独立挖掘的分布式挖掘方式。进行 数据挖掘时，虽然各站点独立进行数据挖掘，但因为以全局知 识正确为基本前提，可以减少网络通信量。 3、分布式数据挖掘系统的共性问题及解决 3.1 共性问题 以上分布式数据挖掘系统的技术水平虽然较高，实际运 用中依然表现出了不少问题，主要体现在挖掘质量、挖掘效率图1 分布式数据挖掘框架