典型云计算平台介绍
（1）Google 的云计算平台
Google的硬件条件优势，大型的数据中心、搜索引擎的支柱应用，促进Google云计算迅速发展。Google的云计算主要由MapReduce、Google文件系统(GFS)、BigTable组成。它们是Google内部云计算基础平台的3个主要部分。Google 还构建其他云计算组件，包括一个领域描述语言以及分布式锁服务机制等。Sawzall是一种建立在MapReduce基础上的领域语言，专门用于大规模的信息处理。Chubby是一个高可用、分布式数据锁服务，当有机器失效时，Chubby 使用Paxos算法来保证备份。
（2）IBM“蓝云”计算平台
“蓝云”解决方案是由IBM云计算中心开发的企业级云计算解决方案。该解决方案可以对企业现有的基础架构进行整合，通过虚拟化技术和自动化技术，构建企业自己拥有的云计算中心，实现企业硬件资源和软件资源的统一管理、统一分配、统一部署、统一监控和统一备份，打破应用对资源的独占，从而帮助企业实现云计算理念。IBM 的“蓝云”计算平台是一套软、硬件平台，将Internet 上使用的技术扩展到企业平台上，使得数据中心使用类似于互联网的计算环境。“蓝云”大量使用了IBM先进的大规模计算技术，结合了IBM自身的软、硬件系统以及服务技术，支持开放标准与开放源代码软件。“蓝云”基于IBM Almaden 研究中心的云基础架构，采用了Xen和PowerVM虚拟化软件，Linux操作系统映像以及Hadoop软件(Google File System以及MapReduce的开源实现)。
（3）Amazon的弹性计算云
Amazon是互联网上最大的在线零售商，为了应付交易高峰，不得不购买了大量的服务器。而在大多数时间，大部分服务器闲置，造成了很大的浪费，为了合理利用空闲服务器，Amazon建立了自己的云计算平台弹性计算云EC2（elastic compute cloud），并且是第一家将基础设施作为服务出售的公司。Amazon将自己的弹性计算云建立在公司内部的大规模集群计算的平台上，而用户可以通过弹性计算云的网络界面去操作在云计算平台上运行的各个实例(instance)。用户使用实例的付费方式由用户的使用状况决定，即用户只需为自己所使用的计算平台实例付费，运行结束后计费也随之结束。这里所说的实例即是由用户控制的完整的虚拟机运行实例。通过这种方式，用户不必自己去建立云计算平台，节省了设备与维护费用。
我是从IT号外知道的。
|评论
2011-10-7 12:36 loadlord | 三级
你问的是公有云服务吧？公有云服务同样分为基础架构即服务（IaaS）/平台即服务（PaaS）/软件即服务（SaaS）。以下会对这三种分别说明：
IaaS：国外最典型的就是亚马逊Amazon，它提供了EC2和S3，主要是虚拟计算环境和云存储。其实Amazon同样提供PaaS，包括应用部署平台服务等等，只不过它从2006年开始就做IaaS，可以算作云计算的鼻祖之一。微软的windows azure也提供了IaaS服务。最近HP也宣布要进入这个领域。
国内典型的包括盛大云，还有一些厂商和各地软件园合作的各种名目的云基地，不过大多是处于测试阶段或者前期吆喝阶段，国内真正有巨大收益的不多。因为云计算里面应用才是最有价值的，没有应用开发和部署的环境，要一堆服务器和存储空间有什么用？I aaS已经越来越沦落为和网络一样的比较低级的服务。PaaS：国外最典型的就是Google，用户可以把自己开发的应用部署在Google提供的平台中，也可以使用Google提供的服务来开发新的应用。google因为这也算是云计算的鼻祖之一。Salesforce同样提供了类似的服务，其它的还有https://www.doczj.com/doc/cb8731010.html,，https://www.doczj.com/doc/cb8731010.html,，微软的windows azure等等
国内的典型平台包括新浪，百度等互联网提供商等提供的应用引擎，开发者可以购买应用部署在其上，也可以通过其开放的服务接口编写应用。
SaaS：国外最典型的是Salesforce提供的在线CRM，用户不需要购买服务器和安装应用软件，就可以通过web使用，其它的还有Oracle的CRM on demand，微软的Windows Live，Google的Docs，IBM的Lotus Live等。
国内比较典型的是八百客，提供在线CRM。还有金蝶用友等提供的在线财务软件等。其实早期的企业级邮箱也算一个，SaaS的不同之处在于提供的在线应用五花八门，每家主要集中的是某个领域，没有哪个能够覆盖所有的。
除了公共云，也有一些厂商提供平台帮助用户构建公共云服务或者内部私有云服务，代表的是Oracle，提供从IaaS/PaaS/SaaS一揽子解决方案，还有集成化的大数据分析，数据库和中间件一体机。IBM也提供了IaaS/PaaS的解决方案。其它的厂商，例如Vmware，HP，Dell主要集中在IaaS方面。
IaaS目前正如火如荼，因为各家都有解决方案，而且可以落地，吵得很热闹，但是可以看出来Amazon，Vmware等提供的服务从IaaS正向PaaS扩展，而Google，Sina，Salesforce，八百客等也正从SaaS向PaaS扩展，因此具有普适性的PaaS （SaaS只是对应某个领域）在未来相当长的阶段里才是云计算的价值之所在（因为IaaS最后随着硬件价格的下降，也会沦为和硬盘，CPU等一样的白菜价的下场，目前国内已经有一些新闻提到了各地所谓的云基地血拼价格的消息）。
基于大数据和云计算平台与应用 发表时间：2018-08-20T16:09:00.780Z 来源：《基层建设》2018年第21期作者：全仲谋 [导读] 摘要：大数据应用的发展对信息系统及其应用提出了更高要求，而基于云计算的大计算平台技术已成为现代建模仿真领域的核心技术，尤其是当前社会各领域开始注重对基于数据的应用，大数据的兴起引发了社会各领域研究、应用大数据的热潮。 中国移动通信集团广东有限公司湛江分公司 524033 摘要：大数据应用的发展对信息系统及其应用提出了更高要求，而基于云计算的大计算平台技术已成为现代建模仿真领域的核心技术，尤其是当前社会各领域开始注重对基于数据的应用，大数据的兴起引发了社会各领域研究、应用大数据的热潮。本文详细阐述了大数据和云计算平台应用的基本概念，病态系讨论了大数据和云计算平台的实际应用。 关键词：大数据；云计算；平台；应用 引言 “大数据”这个词在世界上的地位日益显著，甚至隐约可以成为这个时代的代名词。对于数据信息的采集和处理已然成为各行各业创造经济突破的新增长点，是企业战略目标制定和实施的关键依据。大数据的概念决定了它需要在一个特殊的平台上才能够发挥作用，庞大的信息量并不是以往的单机处理系统可以“吃得消”的。而云计算平台的建立正好弥补了这一方面的短板，其新颖的信息处理模式与大数据概念有着很好的契合度。但是目前大多数研究者的目光都是集中在大数据分析上，关于大数据与云计算平台应用的研究尚处于初级阶段。不过可以预期，未来大数据和云计算平台必将成为社会的发展核心。 一、大数据与云计算平台概述 1、大数据的特征。大数据又被IT业称之为巨量数据集合，具体是指无法在某个特定时间范围内用常规的软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是一种海量、多样化、高增长率的信息资产。大数据的特征主要体现在如下几个方面：超大的容量、繁多的种类、获取数据的高速、数据质量真实可靠、数据来源渠道复杂等等。信息时代到来的今天，数据信息在生产生活中的重要性日益凸显，大数据的发展速度也变得越来越快，对信息处理提出了更高的要求，即需要在短时间内对数据库进行有关的操作与处理，为满足这一需求，大数据技术应运而生。 2、云计算平台的优势。云计算是以网络为平台，利用远程连接的计算机获取所需计算服务，该计算机可供给弹性伸缩的计算资源，可提高资源利用效率，节省因重复配置资源增加的成本。云计算的优点：1.计算能力强。云计算可对计算机集群中的CPU进行远程调用，使其具备强大的计算能力，每秒高达10万亿次运算。2.可靠性高。云计算使用数据容错技术和计算节点同构可互换措施，能够保证云计算服务的可靠性。3.使用成本低。云计算采用自动化集中式管理，按需分配使用硬件资源，无需支付数据管理成本。 3、大数据与云计算平台的关系。大数据与云计算的联系紧密，两者均能够为数据资源提供存储、访问和计算的平台。对于云计算而言，其核心技术为数据处理技术，最终目的是为国家、企业和个人提供便捷服务，这与大数据的发展目的一致。大数据拥有丰富的数据资源，能够与云计算平台共同一个平台，进行大数据分析与计算，两者的相似度极高。 二、大数据与云计算平台优势分析 数据处理是大数据的基础要求，新时代下的“大数据”理念已经是无法用传统计算机处理方式来满足的，因而需要一种新的计算方式作为支持。容量大、种类多、价值高、更新快的特点使得大数据看起来像是一座高楼大厦，有着巨大的价值等待人们的开发利用，而云计算所提供的安全、高效的数据应用服务可以有力地支撑这座楼房。 大数据与云计算平台是一个由众多技术融合的综合体，其主要包括虚拟化技术、分布式海量数据存储与管理和分布式并行编程技术。大数据与云计算平台充分利用云计算适用于数据密集型计算的特点，很好地贴合了大数据对数据量和数据类型的要求；云计算分散到集群电脑的处理方式能够实现数据的及时调用和动态调整，达到高效、快速处理数据信息的目的；平台可以利用虚拟化处理方式对电脑本地资源、网络资源等进行整合、按照要求进行统一调度，实现信息价值最大化。同时大数据与云计算平台具有良好的相容性，能够与各种系统应用做到有效契合。以云计算为核心的数据处理平台能够满足更加复杂的操作要求，同时其容量大、运行稳定、安全性高的特点能够适应现在对数据处理的需求；大数据可以为云计算的运行提供指导，对云计算的资源进行有效的调配。 三、基于云计算的大数据平台应用研究 3.1基于云计算的大数据平台优点分析 目前社会各领域所采用的传统单机处理模式成本较高，而且无法根据用户的使用要求进行扩展，随着用户应用数据量的不断增加及数据处理复杂程度的不断提高，这便会导致单机处理模式的性能无法满足用户的实际需求，而基于云计算技术构建而成的大数据平台可以有效解决上述问题，可以为不同层次用户提供安全、高效、便捷的应用数据服务，对提高用户对应用数据的使用效率和使用质量有着重要作用。云计算在实际运用中具备良好的弹性伸缩及动态调配等功能，对资源的虚拟化处理及系统的透明性处理可以满足用户按需使用要求，其绿色节能可以最大程度上契合新型大数据处理技术的诸多要求，而以云计算为代表的新一代计算处理模式具有更强大的处理功能，其存储空间、可靠性、安全性、便捷性都可以满足用户需求，并且大数据平台在应用中具有优秀的可平滑迁移、可弹性伸缩等有点，并且可以实现对云计算资源的统一管理和调度等诸多优势特性，所以基于云计算的大数据平台应用已成为未来计算技术的主要发展方向。 3.2基于云计算的大数据平台实际应用 基于云计算技术的大数据平台可以提供聚合大规模分布式系统中，对通讯、存储、处理等能力的需求，并可以为上层平台通过灵活、可靠的方式提供各类应用，并且其在实际应用中可以针对海量多格式、多模式大数据的跨系统、跨平台等操作，提供统一管理手段和敏捷的响应机制，对支持大数据快速变化的功能目标、系统环境以及应用配置有着重要作用。例如，基于云计算技术构建而成的企业信息系统，该新型系统在建设过程中采用了分布式集群技术来构建一个大数据平台，该平台在实际运行中可以支持不同业务应用中多种格式、多种访问模式的大数据统一存储，并采用分布式工作流和调度系统框架来构建一个数据分析系统，利用分布式计算手段实现大数据的转换、关联、提取以及聚合等功能，该类大数据平台在实际应用中可以满足企业各种业务的实际需求。 基于云计算技术的大数据平台可以实现企业决策支撑、销售预测等功能，这是因为其在实际应用中可以利用上层应用数据，通过大数据平台分析系统的功能及附加业务的逻辑功能对其进行分析，从而为现代企业利用数据决策提供科学、准确、有效的参考依据。云计算平台技术与云计算服务技术在新时期的高速发展，使大数据平台应用技术成为可能，如果没有云计算技术作为大数据平台的技术支撑，大数
下一代云计算平台 建设方案
目录 第一章背景介绍 (4) 1.1 云计算介绍 (4) 1.2云计算与我国教育领域 (5) 第二章预期建设目标 (8) 2.1建设目标 (8) 2.2建设内容 (8) 第三章平台整体架构及特色 (10) 3.1 云平台背景简介 (10) 3.2 云平台架构及特色 (11) 3.3 云平台特色功能 (14) 第四章平台的管理与维护 (19) 4.1功能概述 (19) 4.2访问接口 (20) 4.3集群管理软件客户端 (20) 4.4集群管理软件WEB客户端 (20) 4.5远程桌面及命令行界面 (20) 4.6主要功能介绍 (20) 第五章应用的支撑 (31) 5.2分布式缓存 (42) 5.3迁移的支持 (45) 第六章集群管理软件虚拟化实现 (47) 6.1计算虚拟化 (47) 6.2存储虚拟化 (53) 6.3网络虚拟化 (64) 第九章平台发展与案例 (73) 9.1平台发展历程 (73)
9.2政府支持 (74)
第一章背景介绍 云计算是计算机科学和互联网技术进一步融合发展的产物，也是引领未来信息产业创新的关键战略性技术和手段。云计算在教育领域应用前景广阔，未来将在促进教育公平、降低教育成本、变革教学活动方式、提高管理效率和助推终身教育等五个方面对教育产生深远影响。 1.1 云计算介绍 云计算本质是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。微软把云计算定义在云+端、软件+服务上；谷歌(Googe)认为，云计算就是以公开的标准和服务为基础，以互联网为中心，提供安全、快速、便捷的数据存储和网络计算服务；IBM则认为云计算是一个虚拟化的计算机资源池，一种新的IT资源提供模式。虽然他们对云计算的定义不同，但认识较一致的地方是：云计算即“按需服务”，将数据存储和计算能力作为可以通过互联网来获取的“服务”向客户提供。因此，云计算具有以下两点优势： 1.1.1 降低信息化成本 在信息化不断向广度、深度发展的今天，日常工作处理的数据急剧增长，这些数据中还有相当一部分保存在本地。大多数情况下，网络只是让人们能更方便地获得信息，数据处理主要还是依靠本地硬件设备及运行在本地的应用程序来进行。面对海量数据的存储与计算，人们对计算机系统升级的要求不断提高。对计算机系统的要求越高，给个人或单位带来的经济压力就越大。云计算的出现，为投入较低成本，换取高计算能力提供了技术支持。云计算只要求用户端设备能运行简单的操作系统和浏览器软件即可，也就是说，云计算对用户端设备要求很低。应用云计算技术，可以避免本地建设和维护价格不菲的计算机系统，只需支付低廉的服务费用，即可完成原来需要高配置的本地计算才能完成的计算任务。 1.1.2 使用方便快捷 个人计算机是日常工作中的重要信息处理工具，人们需经常不断地进行系统软件的
精心整理 云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloudcomputing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 二、 三、 1 );软件2 任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转，则意味着在云计算平台下实现资源调度机制，资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下，可以启动闲置资源，纳入系统中，提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下，则可以将业务集中起来，而将其他闲置的资源转入节能模式，从而在提高部分资源利用率的情况下，达到其他资源绿色、低碳的应用效果。 3、支持异构多业务体系 在云计算平台上，可以同时运行多个不同类型的业务。异构，表示该业务不是同一的，不是已有的或事先定义好的，而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。 4、支持海量信息处理 云计算，在底层，需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层，需要能够同时支持各类众多的异构的业务;
而具体到某一业务，往往也需要面对大量的用户。由此，云计算必然需要面对海量信息交互，需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。 5、按需分配，按量计费 按需分配，是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术，可以实现计算资源的同构化和可度量化，可以提供小到一台计算机，多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算，在云计算平台实现按需分配后，按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。 四、云计算按运营模式分类 1、公有云 公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过Internet使用，可能是免费或成本低廉的。 烦。B 2 3 五、 六、 1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的，或者叫做“专机专用”系统。 图2传统IT基础架构 这种部署模式主要存在的问题有以下两点： 硬件高配低用。考虑到应用系统未来3～5年的业务发展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。 整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大，更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。
云平台建设方案简介 2015年11月
目录
云平台总体设计 总体设计方案 设计原则 ?先进性 云中心的建设采用业界主流的云计算理念，广泛采用虚拟化、分布式存储、分布式计算等先进技术与应用模式，并与银行具体业务相结合，确保先进技术与模式应用的有效与适用。 ?可扩展性 云中心的计算、存储、网络等基础资源需要根据业务应用工作负荷的需求进行伸缩。在系统进行容量扩展时，只需增加相应数量的硬件设备，并在其上部署、配置相应的资源调度管理软件和业务应用软件，即可实现系统扩展。 ?成熟性 云中心建设，要考虑采用成熟各种技术手段，实现各种功能，保证云计算中心的良好运行，满足业务需要。 ?开放性与兼容性 云平台采用开放性架构体系，能够兼容业界通用的设备及主流的操作系统、虚拟化软件、应用程序，从而使得云平台大大降低开发、运营、维护等成本。 ?可靠性 云平台需提供可靠的计算、存储、网络等资源。系统需要在硬件、网络、软件等方面考虑适当冗余，避免单点故障，保证云平台的可靠运行。 ?安全性 云平台根据业务需求与多个网络分别连接，必须防范网络入侵攻击、病毒感染；同时，云平台资源共享给不同的系统使用，必须保证它们之间不会发生数据泄漏。因此，云平台应该在各个层面进行完善的安全防护，确保信息的安全和私密性。 ?多业务性 云平台在最初的规划设计中，充分考虑了需要支撑多用户、多业务的特征，保证基础资源在不同的应用和用户间根据需求自动动态调度的同时，使得不同的业务能够彼此隔离，保证多种业务的同时良好运行。 ?自主可控 云平台建设在产品选型中，优先选择自主可控的软硬件产品，一方面保证整个云计算中心的安全，另一方面也能够促进本地信息化产业链的发展。 支撑平台技术架构设计 图支撑平台技术架构 支撑平台总体技术架构设计如上，整个架构从下往上包括云计算基础设施层、云计算平台资源层、云计算业务数据层、云计算管理层和云计算服务层。其中： ?云计算基础设施层：主要包括云计算中心的物理机房环境； ?云计算平台资源层：在云计算中心安全的物理环境基础上，采用虚拟化、分布 式存储等云计算技术，实现服务器、网络、存储的虚拟化，构建计算资源池、 存储资源池和网络资源池，实现基础设施即服务。
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摘要：近年来，大数据和云计算已经成为社会各界关注的热点话题。秉承“按需服务”理念的“云计算（Cloudcomputing）”正高速发展，“数据即资源”的“大数据（bigdata）”时代已经来临[1]。大数据利用对数据处理的实时性、有效性提出了更高要求，需要根据大数据特点对传统的常规数据处理技术进行技术变革，形成适用于大数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题。大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战，数据管理方式上的变革正在酝酿和发生。本文所提到的大数据包含着云计算，因为云计算是支撑大数据的平台。 关键词:大数据云计算数据分析数据挖掘
引言 在学术界，大数据这一概念的提出相对较早。2008年9月，《自然》杂志就推出了名为“大数据”(bigdata)的专刊。2011年5月，麦肯锡全球研究院发布了名为《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿》(Bigdata:Thenextfrontierforinnovation，competition，andproductivity)的研究报告，指出大数据将成为企业的核心资产，对海量数据的有效利用将成为企业在竞争中取胜的最有力武器。2012年，联合国发布大数据政务白皮书，指出大数据可以使用极为丰富的数据资源来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。2012年3月29日，奥巴马政府发布了《大数据研究与发展计划倡议》，宣布启动对大数据的研发计划，标志着美国把大数据提高到国家战略层面，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。 大数据应用正在风靡全球，大数据精准营销成为企业掌舵者的口头禅，那么大数据真的是无懈可击吗？答案显然是否定的。随着互联网和移动设备的普及，大数据已经在我们的生活中无处不在，而有关大数据与隐私的问题也日益受到关注。毫无疑问，未来可以获得的个人数据量越多，其中的信息量就越大。只要拥有了足够多的数据，我们甚至可能发现有关于一个人的未来信息。另外市场是变化无常并且不可预期的，决策者的创造性思维并不能通过数据得以体现，相反，大数据在压制创新。大数据搜集到的数据的真实性也有待检验。一个人获得的数据和事实越多，预测就越有意义，人的判断也就显得愈发
基于云计算的SaaS领域服务平台建设 总 体 规 划 说 明 书 目录 1引言4
1.1编写目的 (4) 1.2项目背景 (4) 1.3参考资料 (5) 1.4术语缩写与解释 (5) 2总体规划6 2.1建设目标 (6) 2.2技术路线 (7) 2.2.1一站式服务平台 7 2.2.2应急服务平台 9 2.2.3通用后台 9 2.3基本流程 (11) 2.4支撑环境 (12) 2.4.1开发环境 12 2.4.2系统运行环境 12 2.4.3数据库环境 12 2.5局限性 (12) 2.6技术可行性 (12) 3总体设计13 3.1系统逻辑结构 (13) 3.2技术架构 (14) 3.3应用服务层设计 (16) 3.3.1通用后台 16 3.3.2面向领域的服务 17 3.4SAAS服务层设计 (17) 3.5接口设计 (17) 3.5.1用户接口 17 3.5.2外部接口 17 3.5.3内部接口 17 3.6运行设计 (18) 3.6.1运行模块组合 18
3.6.2运行控制 18 3.6.3运行时间 18 3.7数据库设计 (18) 3.7.1逻辑结构设计要点 18 3.7.2物理结构设计要点 18 3.7.3数据结构与程序的关系 18 3.7.4规范要求 18 3.8系统出错处理设计 (19) 3.8.1出错信息 19 3.8.2补救措施 19 3.8.3系统维护设计 20 4安全性设计20 4.1.1安全架构 20 4.1.2多企业数据隔离设计 22 5实施步骤23
1引言 1.1编写目的 本文档旨在为基于云计算的SaaS领域服务平台建设项目从项目目标、技术路线、技术要求、实施方法等方面做出规划，便于公司内部市场人员、开发人员和管理人员等在项目理解和实施等方面达成共识。 1.2项目背景 SaaS是Software-as-a-Service（软件即服务）的简称，是随着互联网技术的发展和应用软件的成熟，而在21世纪开始兴起的一种完全创新的软件应用模式。它是一种通过lnternet提供软件的模式，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联网获得厂商提供的服务。用户不用再购买软件，而改用向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动，且无需对软件进行维护，服务提供商会全权管理和维护软件，软件厂商在向客户提供互联网应用的同时，也提供软件的离线操作和本地数据存储，让用户随时随地都可以使用其定购的软件和服务。对于许多小型企业来说，SaaS是采用先进技术的最好途径，它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程序的需要。 在这种模式下，客户不再像传统模式那样花费大量投资用于硬件、软件、人员，而只需要支出一定的租赁服务费用，通过互联网便可以享受到相应的硬件、软件和维护服务，享有软件使用权和不断升级，这是网络应用最具效益的营运模式。 Cloud Computing（云计算）是一种新兴的共享基础架构的方法，通常为一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等，它可以将巨大的系统池连接在一起以提供各种IT服务。云计算将所有的计算资源集中起来，并由软件实现自动管理，无需人为参与。这使得企业无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于创新。 SaaS出租软件服务，云计算出租网络资源 云计算的出现，恰好解决了SaaS发展过程中面临的一些问题，当SaaS提供
基于虚拟化技术的云计算平台架构 1虚拟化技术研究 虚拟化技术，可以把一个物理单元虚拟成多个逻辑单元，这样，一个物理单元就可以运行多个应用。这对于资源使用效率的提高，有着不可估量的作用，并且各种资源的管理也更加方便。目前云计算模式主要分为：私有云、公有云和混合云。无论是哪种云，其目标都是整合资源为客户服务，系统资源具备高性能的处理能力成为了必然要求。 目前，传统处理器的利用率普遍低下，很大部分资源都被白白浪费，哪怕最昂贵的处理器的利用率也仅在20％左右。面对这一问题，虚拟化技术应运而生，有效的解决了服务器处理能力的利用率问题。虚拟化技术包括：内存虚拟化、存储虚拟化、硬件虚拟化、软件虚拟化等各项技术。本文研究的基于虚拟化技术的云计算平台主要实现了服务器的虚拟化，将一个服务器当成多个服务器使用，大大提高了处理能力。 比如说，一般的服务器，3个独立的物理服务器可以运行3种不同的应用，但是在采用服务器虚拟化之后，这3种不同的应用可以运行在3个独立虚拟的服务器上，而这3个虚拟化的服务器只需要用一个物理服务器来托管。由此可见，服务器虚拟化大大提高了服务器处理能力的利用率，节约了大量资源。 目前应用最广泛的虚拟化技术分为全虚拟化和半虚拟化。研究表明，虚拟化的特性为云计算平台抽象了硬件资源。这样，云计算平台
的弹性设计就可以获得大量的便利，基于SOA的云计算平台的可扩展性也大大增强。针对全虚拟化来说，采用的是DBT技术，在虚拟机运行的时候，在敏感指令前插入指令将执行陷入到虚拟机监视器中，这种技术的优点在于代码的转换是动态的。本文中提出的基于虚拟化技术的云计算平台就是采用全虚拟化技术构建的，而且是采用全虚拟化的KVM。 2服务器云的构建 云计算平台的功能实现和子系统运行都要依赖于服务器云，因而，服务器云对于整个云计算平台的重要性不言而喻。近年来，计算机逐渐从大型机向微型个人计算机过渡，但是用户对于获得异构类型的操作系统和应用程序仍然比较困难。目前来说，用户在轻量级的设备选择应用比较茫然和混乱，难以得到完善的服务。云计算平台依托其自动性，可以为用户对服务的选择提供极大的便利。虚拟化技术使得底层差异封装为统一的应用接口，用户在使用时，只需要通过云计算平台选取自己需要的服务即可。这大大方面了用户，也提高了系统的利用率。 3云计算模式的特性研究 与分布式计算和网络计算相比，云计算具有其他两者无可比拟的优势。主要表现在以下几个方面： 首先，云计算具有超大的规模。以Google出为例，目前的Google 云计算已经拥有了100多万台服务器，超大规模的基础模块决定着云计算无可比拟的计算能力。IBM、微软、Yahoo等的云计算平台也拥
云计算简介 1.1云计算定义 云计算是从传统网格及分布式计算的基础上发展起来的，应用于现代互联网领域，以信息技术服务为商品，通过虚拟技术动态按需的由服务提供商向相关用户提供存储和计算的服务。云计算并不是一种新环境下的IT架构，它是对传统的网格、网络存储、虚拟化技术等相关技术的进一步融合与发展。而对用户而言，它是一种商业化的付费服务模式，用户通过付费，向提供云计算服务的企业索取信息计算、存储等相关服务，并受到云计算服务提供商的信息安全保护。 1.2云计算特点及类别 云计算特点非常突出，由于其是基于新一代的互联网而进一步发展的传统互联网技术，所以其本身具备传统互联网信息技术的特点，同时也具备了新环境下的互联网技术的新特点。云计算主要包括七大特点，而动态伸缩、按需服务则是作为区别传统互联网技术的主要特点。 1.2.1云计算特点 特点一大规模 云计算以其规模巨大，处理大数据集为优势，对大型数据计算和存储提供相应的解决方案。其基于网络平台的服务器高达数十甚至上百万，无论是从处理数据的规模还是配置都足以证明其规模的宏大。 特点二虚拟化 云计算以云为比拟，就是以虚拟作为其主要核心特点。云服务提供商通过对数据资源的集成化分散提供，用户以接口方式接入资源，实现数据分析处理，阻断了用户对数据资源底层技术细节的窥探，实现服务虚拟化。对用户而言，无需担心是否会出现物理性的系统负荷过度，只要服务器依然在提供相关数据处理服务即可完成自身的数据处理。 特点三动态伸缩 云计算平台规模是建立在企业的物理计算器规模之上的，但是却又不完全受物理规模的限制。准确的说，一台计算机可以为多个不同的服务器服务，而云平台的用户每次只需使用一个服务器，由于服务器的存在主要根据用户需要而存在，当用户数量增加或者减少时，云平台可以通过对服务器的数量进行相应的调整而适应用户的相应需求。故而可以动态的伸缩，实现规模上的灵活变化。
基于大数据的云计算支撑平台 IOP 浪潮IOP（Inspur Open Platform）是一个云计算架构的开放平台，采用大数据处理、社交网络、情景感知、服务化架构等关键技术和理念开放的应用支撑和资源整合平台，通过共享平台强化企业信息资源的有机整合和高效利用，构建开放、协同、智能、互联、弹性可扩展的IT基础软件环境，使客户有机会利用新技术的解决传统IT系统规划和建设存在的诸多难题，实现信息化从传统架构向云计算架构的平滑转型。 IOP平台采用“平台+应用”的总体思路，采用支持分布式、高并发和大数据处理的云计算架构设计。开放的架构为各种应用提供分布式计算、分布式存储、大数据分析、统一用户认证、统一消息引擎、统一资源管理等基础支撑服务能力，通过IOP可以整合来自内外部的各类信息资源，实现信息资源共享，开放业务能力和数据资源，创新应用开发和IT服务模式。 IOP平台的应用领域包括：基于云计算的信息化应用支撑、大数据处理和资源整合以及面向公众的互联网服务和电子商务。
IOP具备四个方面的关键特性，以满足之上承载应用的稳定运行。 1、满足百万级以上用户海量数据快速存取，并能够支持水平扩展， 基于大数据可弹性扩展的技术架构。 2、利用Open API整合与共享信息资源，对基础共性服务统一构建， 基于开放平台为多应用提供公共服务。 3、制定应用开发统一的标准规范，采用应用商店模式搭建应用生 态环境，促进应用创新。。 4、IOP产品研发始终坚持安全可控的技术路线，所有底层架构和 组件均为自主研发。 目前平台研发工作已经有了初步的成果，并在浪潮实施的包括智慧城市、警务云等一些重大项目中进行应用，浪潮IOP平台的应用极 大的提高了行业IT整体的计算能力、整合能力和创新能力,下一步将
云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。 通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。 用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。 云计算的核心理念是资源池。 二、云计算的基本原理 云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。 打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 三、云计算的特点 1、支持异构基础资源 云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展 支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里
云计算平台建设项目 技术方案 1
目录 1.术语定义 (6) 1.1.IaaS (6) 1.2.PaaS (6) 1.3.SaaS (7) 1.4.云OS (7) 1.5.OpenStack (7) 1.6.CloudStack (8) 1.7.Hyper-V (8) 1.8.VMWare (8) 1.9.KVM (8) 2.项目概述 (9) 2.1.项目名称 (9) 2.2.项目背景 (9) 2.3.项目目标 (9) 2.4.项目需求 (10) 2.4.1.云平台总体架构要求 (10) 2.4.2.云服务门户 (10) 2.4.3.资源管理门户 (11) 2.4.4.云服务目录 (12) 2.4.5.流程编排 (12) 2.4.6.统一适配接口层 (13) 2.4.7.自动化引擎 (13) 2.4.8.周边系统集成 (13) 2.4.9.其他要求 (14) 2.4.10.潜在需求 (14) 3.建设方案 (15) 3.1.系统建设原则 (15) 1
3.1.1.先进性原则 (15) 3.1.2.实用性原则 (16) 3.1.3.安全性原则 (16) 3.1.4.可靠性原则 (17) 3.1.5.可操作性 (17) 3.1.6.灵活性原则 (17) 3.1.7.信息准确和及时性 (17) 3.1.8.开放性原则 (18) 3.1.9.可扩展性与可移植性 (19) 3.1.10.系统性原则 (19) 3.1.11.成熟性原则 (19) 3.2.建设思路 (19) 3.2.1.标准云平台产品 (20) 3.2.2.建设方法 (22) 3.3.建设内容 (23) 3.3.1.云服务门户 (23) 3.3.2.资源管理门户 (25) 3.3.3.云服务目录管理 (26) 3.3.4.流程编排能力 (26) 3.3.5.统一适配能力 (27) 3.3.6.自动化部署能力 (27) 3.3.7.周边系统集成能力 (28) 3.3.8.安全防护体系 (28) 4.总体架构 (30) 4.1.云服务门户 (32) 4.1.1.用户 (33) 4.1.2.服务管理员 (40) 4.2.资源管理门户 (47) 4.3.服务总线 (52) 1
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。
云计算大数据试题 一、单选题（30%） 1、我公司大数据对外服务品牌是下面哪一项（A） A.智慧洞察 B.精确营销 C.智慧数据 D.和数据 答案：A 2、目前中国移动已经开展的大数据对外服务不包括下面的哪一项（D） A.旅游景区客源分析 B.交通OD系统 C.商铺选址 D.互联网广告营销 答案：D 3、大数据金融征信是对外服务一个重要的领域，下面说法错误的是（C） A.要严格保护用户信息安全 B.数据结果脱敏加工 C.可以输出用户的位置信息 D.必须获得用户授权 答案：C 4、大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行（B）。 A. 数据信息 B. 专业化处理 C.速度处理 D. 内容处理 答案：B 5、与运营商数据相比，互联网数据有以下几点局限性，除了（ D ）。 A. 数据局部性 B. 数据封闭性 C. 数据割裂性 D.数据全面性 答案：D 6、推荐系统为客户推荐商品,自动完成个性化选择商品的过程,满足客户的个性化需求,推荐基于网站最热卖商品、客户所处城市、（ D ），推测客户将来可能的购买行为。 A.客户的朋友 B.客户的个人信息 C.客户的兴趣爱好 D. 客户过去的购买行为和购买记录 答案：D 7、社交网络产生了海量用户以及实时和完整的数据，同时社交网络也记录了用户群体的（ C ），通过深入挖掘这些数据来了解用户，然后将这些分析后的数据信息推给需要的品牌商家或是微博营销公司。 A.地址 B.行为 C.情绪 D.来源 答案：C 8、在云生态环境中，用户需求相当于（ D ），云数据中心相当于（ C ），云服务相当于（ B ）。 A. 降水 B. 水滴 C. 水库 D. 阳光 答案：D\C\B
云计算是一种商业模型，被称为继个人电脑、互联网之后的第三次信息化革命。云计算正颠覆着传统的it模式，通过对云的应用和管理，企业可以降低信息化建设成本和各部门重复投资的硬件与管理成本，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，从而形成一个计算资源池向用户按需供给的服务。云计算已成为现代IT行业的一种趋势，对云计算的探讨是很有必要和价值的。从整体上来说，云计算的应用是基于大规模分布式的基础架构及平台之上的云计算应用两个方面的，其中，基础架构建设是整个云计算平台的基础，一种基于IaaS层资源管理的系统是必不可少的。 Openstack是一款完全免费的开源的云操作管理工具，旨在为公共及私有云的建设与管理提供软件，目前由OpenStack基金会管理，以其开放性，获得了众多厂商和开发者的支持，它提供了一种基础设施即服务（IaaS）的云计算解决方案。Openstack通过创建、启动和部署虚拟机的方式将资源引入云中。另外Openstack还可以通过虚拟机的方式将物理设备上分散的资源有效地集中起来，快速便捷地引入云中，提高资源的利用率。 本文通过全方位的展示开源云计算IaaS平台OpenStack的技术，展示目前这个平台的发展现状，以及这个平台部署过程中会遇到的问题，分享基于这个平台的部署和开发过程中的实战经验，来加深人们对云计算平台的认识和理解，让人们深入了解openstack的架构和原理，以及在基础设施层的部署实现和集成。技术分析，讲解OpenStack部署应用以及在此过程中遇到的问题，OpenStack的常用模块及功能；实战集成部署演示，也是本文重要的一个环节。最后对所有过程进行了总结，并讨论进一步工作展望。 关键字：云计算 Openstack 系统配置管理虚拟机
1. Enomalism (https://www.doczj.com/doc/cb8731010.html,/) 云计算平台。Enomalism 是一个开放源代码项目，它提供了一个功能类似于 EC2 的云计算框架。Enomalism 基于 Linux，同时支持 Xen 和 Kernel Virtual Machine(KVM)。Enomalism 提供了一个基于 TurboGears Web 应用程序框架和 Python 的软件栈。 2. Euclyptus (https://www.doczj.com/doc/cb8731010.html,/) 项目(Elastic Utility Computing Architecture for Linking Your Programs To Useful Systems)是 Amazon EC2 的一个开源实现，它与商业服务接口兼容。和EC2 一样，Eucalyptus 依赖于 Linux 和 Xen 进行操作系统虚拟化。Eucalyptus 是加利福尼亚大学(Santa Barbara)为进行云计算研究而开发的。您可以从该大学的网站上下载它，或者通过 Eucalyptus Public Cloud 体验它，不过后者有一些限制。 3. AppDrop (https://www.doczj.com/doc/cb8731010.html,/) Google App Engine (GAE) 的开放源码克隆版，提供与GAE同样的接口。这意着你可以在Euclyptus上提供类似GAE的服务。（网站已失效） 4. 10Gen (https://www.doczj.com/doc/cb8731010.html,/) 它既是一个云平台，又是一个可下载的开放源代码包，可用于创建您自己的私有云。10gen 是类似于App Engine 的一个软件栈，它提供与 App Engine 类似的功能 — 但有一些不同之处。通过 10gen，可以使用 Python 以及 JavaScript. 和 Ruby 编程语言开发应用程序。该平台还使用沙盒概念隔离应用程序，并且使用它们自己的应用服务器的许多计算机(当然，是在 Linux 上构建)提供一个可靠的环境。 5. NimBus (https://www.doczj.com/doc/cb8731010.html,/) 呵呵，网格中间件Globus 的作品，从最早的Virtual Workspace演化而来， https://www.doczj.com/doc/cb8731010.html,/index.html ，提供与EC2类似的功能和接口 Abiquo公司开源产品 Abiquo公司帮助用户建立，管理以及扩展复杂的计算架构。具体开源云计算产品有三类，三种产品分别是abiCloud, abiNtense和abiData。这三种产品都可以用来架构和开发公有私有混合云，以及云应用等的基础设施。 abiCloud是开源云管理软件，可以创建管理资源并且可以按需扩展。 abiNtense是一个类似于Grid的架构，用来减少大量高性能计算的执行时间。
基于云计算的智慧物流平台 所谓智慧物流，就是把所有的物流企业、物流信息（车、货、路、人、仓储）汇总到一个平台上，然后进行集中分析，对车、货、路、人、仓储进行科学排序、合理调度使用，从而减少空载率、节约仓储费用、降低物流成本，提高物流效益。 物联网将把物流业带入智慧的时代，在物流业中物联网主要应用于如下四大领域：一是基于RFID等技术建立的产品的智能可追溯网络系统，如食品的可追溯系统、药品的可追溯系统等等。这些智能的产品可追溯系统为保障食品安全、药品安全提供了坚实的物流保障。二是智能配送的可视化管理网络，这是基于GPS卫星导航定位，对物流车辆配送进行实时的、可视化的在线调度与管理的系统。很多先进的物流公司都建立与配备了这一网络系统，以实现物流作业的透明化、可视化管理；三是基于声、光、机、电、移动计算等各项先进技术，建立全自动化的物流配送中心，实现局域内的物流作业的智能控制、自动化操作的网络。如货物拆卸与码垛是码垛机器人，搬运车是激光或电磁到人的无人搬运小车，分拣与输送是自动化的输送分拣线作业、入库与出库作业是自动化的堆垛机自动化的操作，整个物流作业系统与环境完全实现了全自动与智能化，是各项基础集成应用的专业网络系统。四是基于智能配货的物流网络化公共信息平台。此外，企业的智慧供应链等也都属于物联网的应用。 “物联网”实际上是一个大的智能物流的概念。“物联网”以后要发展的行业是集成物流、集成运输、集成仓储行业，交通运输业，包括航运、海运、陆路运输等等，而与生产有关的制造业企业都会受益。在这个新的物流体系下，一方面物流的效率提高了，另一方面产品质量也提高了，从而生产企业生产经营也规范了，商品在流通环节里都在有序的、能够保障消费者权益的大体系里面运行。所以未来受益的行业，只要是跟制造业相关的，汽车、冰箱、彩电、鞋子、衣服、帽子等生活用品，包括食品等任何东西，只要跟生产有关都会进入这个体系。这个体系建立以后，像人们说的识别、标识、跟踪、监控等，都是为了保证物流在合规的、合法的、高质量、有效的环境里面安全运转。但是物流体系在运行过程当中，运行效率的提高和生产率的提高，这将是很多其他的行业都会受益。物联网正在蓬勃兴起，蕴育着下一个万亿级产业，也带来了巨大发展机遇，随着物联网技术在物流行业的深入应用，物流园区也将积累形成海量的业务信息。这些
云计算平台的共性特征 摘要 随着云计算的概念渐渐的被人们所熟知，云计算已经不再是天边的一朵“云”了，我们更多的是学习、使用并改造它。 针对当前的云计算概念，Amazon、Google和Microsoft都相继退出了自己云计算平台，这是对云计算的一种商业实现。本文对当前这三种主流的云计算平台实例进行了概括性介绍，并分析他们各自的个性特征。 正文 云计算是分布式处理（Distributed Computing）、并行处理（Parallel Computing）和网格计算（Grid Computing）的发展，它作为一种新的互联网应用模式，核心部分依然是数据中心，应用虚拟化、SOA、WEB2.0等一系列技术形成的云计算平台。 下面主要介绍一下Amazon、Google、IBM、Microsoft等公司提出的云计算平台。 1.Google的云计算平台（Google App Engine） 2008 年4 月Google发布了Google App Engine第一个beta 版本，Google App Engine 是一个开发、托管网络应用程序的平台，使用Google 管理的数据中心，这个平台先是为Google最重要的搜索应用提供服务，现在已经扩展到其他应用程序。Google App Engine 使用了云计算技术。它跨越多个服务器和数据中心来虚拟化应用程序。 Google的硬件条件优势，大型的数据中心、搜索引擎的支柱应用，促进Google 云计算迅速发展。Google的云计算主要由MapReduce、Google文件系统(GFS)、BigTable组成。它们是Google内部云计算基础平台的3个主要部分。Google 还构建其他云计算组件，包括一个领域描述语言以及分布式锁服务机制等。Sawzall 是一种建立在MapReduce基础上的领域语言，专门用于大规模的信息处理。Chubby是一个高可用、分布式数据锁服务，当有机器失效时，Chubby使用Paxos 算法来保证备份。 当前，Google App Engine 支持的编程语言是Python 和Java （通过扩展，可以支持其他JVM 语言，诸如Groovy、JRuby、Scala 和Clojure），支持Django、WebOb、PyYAML 的有限版本。Google 说它准备在未来支持更多的语言，Google App Engine 也将会独立于某种语言。任何支持WSGI 的使用CGI 的Python 框架可以被使用。 Google App Engine 在用户使用一定的资源时是免费的。支付额外的费用可以获得应用程序所需的更多的存储空间、带宽或是CPU 负载。 2.微软的云计算平台（Azure Services Platform） 2008年10月微软推出了Azure Services Platform，它是一个寄宿于微软数据中心的英特网级别的云计算和服务平台。它提供一系列功能构建包括消费网站到企业应用场景在内的应用程序，它包括一个云计算操作系统和一个为开发者提供的服务集。通过支持目前的工业标准和Web协议如REST和SOAP等可以实现完全的互操作，你能够单独的使用每个Azure service,也可以一块使用他们，以进行