高性能计算平台及软件技术参数
备注：★为重要参数，其余为普通参数
高性能计算集群(HPC CLUSTER) 1.1什么是高性能计算集群? 简单的说，高性能计算(High-Performance Computing)是计算机科学的一个分支，它致力于开发超级计算机，研究并行算法和开发相关软件。 高性能集群主要用于处理复杂的计算问题，应用在需要大规模科学计算的环境中，如天气预报、石油勘探与油藏模拟、分子模拟、基因测序等。高性能集群上运行的应用程序一般使用并行算法，把一个大的普通问题根据一定的规则分为许多小的子问题，在集群内的不同节点上进行计算，而这些小问题的处理结果，经过处理可合并为原问题的最终结果。由于这些小问题的计算一般是可以并行完成的，从而可以缩短问题的处理时间。 高性能集群在计算过程中，各节点是协同工作的，它们分别处理大问题的一部分，并在处理中根据需要进行数据交换，各节点的处理结果都是最终结果的一部分。高性能集群的处理能力与集群的规模成正比，是集群内各节点处理能力之和，但这种集群一般没有高可用性。 1.2 高性能计算分类 高性能计算的分类方法很多。这里从并行任务间的关系角度来对高性能计算分类。 1.2.1 高吞吐计算(High-throughput Computing) 有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些特定模式，所以把这类计算称为高吞吐计算。所谓的Internet计算都属于这一类。按照Flynn的分类，高吞吐计算属于SIMD（Single Instruction/Multiple Data,单指令流-多数据流）的范畴。 1.2.2 分布计算(Distributed Computing) 另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据交换。按照Flynn的分类，分布式的高性能计算属于MIMD （Multiple Instruction/Multiple Data，多指令流-多数据流）的范畴。 1.3高性能计算集群系统的特点 可以采用现成的通用硬件设备或特殊应用的硬件设备，研制周期短； 可实现单一系统映像，即操作控制、IP登录点、文件结构、存储空间、I/O空间、作业管理系统等等的单一化； 高性能（因为CPU处理能力与磁盘均衡分布，用高速网络连接后具有并行吞吐能力）； 高可用性，本身互为冗余节点，能够为用户提供不间断的服务，由于系统中包括了多个结点，当一个结点出现故障的时候，整个系统仍然能够继续为用户提供服务； 高可扩展性，在集群系统中可以动态地加入新的服务器和删除需要淘汰的服务器，从而能够最大限度地扩展系统以满足不断增长的应用的需要； 安全性，天然的防火墙； 资源可充分利用，集群系统的每个结点都是相对独立的机器，当这些机器不提供服务或者不需要使用的时候，仍然能够被充分利用。而大型主机上更新下来的配件就难以被重新利用了。 具有极高的性能价格比，和传统的大型主机相比，具有很大的价格优势； 1.4 Linux高性能集群系统 当论及Linux高性能集群时，许多人的第一反映就是Beowulf。起初，Beowulf只是一个著名的科学计算集群系统。以后的很多集群都采用Beowulf类似的架构，所以，实际上，现在Beowulf已经成为一类广为接受的高性能集群的类型。尽管名称各异，很多集群系统都是Beowulf集群的衍生物。当然也存在有别于Beowulf的集群系统，COW和Mosix就是另两类著名的集群系统。 1.4.1 Beowulf集群 简单的说，Beowulf是一种能够将多台计算机用于并行计算的体系结构。通常Beowulf系统由通过以太网或其他网络连接的多个计算节点和管理节点构成。管理节点控制整个集群系统，同时为计算节点提供文件服务和对外的网络连接。它使用的是常见的硬件设备，象普通PC、以太网卡和集线器。它很少使用特别定制的硬件和特殊的设备。Beowulf集群的软件也是随处可见的，象Linux、PVM和MPI。 1.4.2 COW集群 象Beowulf一样，COW（Cluster Of Workstation）也是由最常见的硬件设备和软件系统搭建而成。通常也是由一个控制节点和多个计算节点构成。
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
XXXX 高性能计算平台建设方案 XXXXX 2013年4月
目录 1 概述 (2) 1.1 背景概况 (2) 1.2 建设内容 (3) 1.3 设计原则 (3) 2 总体架构 (5) 3 高性能计算平台硬件系统 (6) 3.1 平台架构图 (6) 3.2 主要设备选型 (8) 3.3 Cluster集群系统 (9) 3.4 计算节点 (10) 3.5 管理节点 (10) 3.6 I/O存储节点 (11) 3.7 网络系统方案............................................................................... 错误！未定义书签。 3.8 管理网络 (12) 3.9 监控网络 (12) 3.10 存储系统 (12) 4 高性能计算平台软件系统 (13) 4.1 64位Linux操作系统 (13) 4.2 集群管理软件 (14) 4.3 作业调度系统 (14) 4.4 并行文件系统 (15) 4.5 集群并行计算环境 (15) 4.6 标准库函数 (16) 4.7 标准应用软件 (16) 5 项目经费预算 (17) 5.1 经费来源 (17) 5.2 经费支出预算 (17) 附页——高性能计算平台技术参数要求 (18)
1概述 1.1背景概况 20世纪后半期，全世界范围掀起第三次产业革命的浪潮，人类开始迈入后 工业社会——信息社会。在信息经济时代，其先进生产力及科技发展的标志就是 计算技术。在这种先进生产力中高性能计算机（超级计算机）更是具有代表性。 时至今日，计算科学（尤其是高性能计算）已经与理论研究、实验科学相并列，成为现代科学的三大支柱之一。 三种科研手段中，理论研究为人类认识自然界、发展科技提供指导，但科学 理论一般并不直接转化为实用的技术；实验科学一方面是验证理论、发展理论的重要工具，另一方面，它是在理论的指导下发展实用技术，直接为经济发展服务；计算科学的发展也有相当悠久的历史，只是在计算机这一强大的计算工具问世之前，计算只能利用人类的大脑和简单的工具，计算应用于科学研究有天然的局限性，限制了它作用的发挥；随着计算机技术的发展，使用科学计算这一先进的技术手段不断普及，逐渐走向成熟。科学计算可以在很大程度上代替实验科学，并能在很多情况下，完成实验科学所无法完成的研究工作。科学计算也直接服务于实用科技，并为理论的发展提供依据和机会。在许多情况下，或者理论模型过于复杂甚至尚未建立，或者实验费用过于昂贵甚至不允许进行，此时计算模拟就成为求解问题的唯一或主要手段了。 目前，高性能计算已广泛应用于国民经济各领域，发挥着不可替代的重要作用： a) 基础学科中深入的知识发现，问题规模的扩大和求解精度的增加需要更 高性能的计算资源。例如，计算立体力学、计算材料学、计算电磁学。 b) 多学科综合设计领域中大量多部门协同计算需要构建高性能的综合平 台。例如，汽车设计、船舶设计。 c) 基于仿真的工程科学结合传统工程领域的知识技术与高性能计算，提供 经济高效地设计与实践方法。例如，基于仿真的医学实践、数字城市模拟、核电、油田仿真工具、新材料开发、碰撞仿真技术、数字风洞。
1.1.1医疗信息集成平台软件技术指标 1.1.1.1数据源连接能力 支持主流通讯协议，如：TCP/IP、UDP/IP、FTP、HTTP、AMQP、MQTT等。 支持基于TCP/IP的自定义扩展通信协议如HL7 MLLP等。 支持基于SSL的安全数据连接。 支持主流厂商的关系型数据源，如Oracle、DB2、SQL Server、Sybase、PostgreSQL等。 *支持主流的医疗数据格式，如HL7、EDIFACT、X12等。 支持定制执行计划，按月、周、日等时间自动定时地执行任务。 1.1.1.2消息中间件能力 支持消息的可靠传输，保证数据完整性和一致性，使传输的数据不丢失、不重复。 支持条件和无条件的消息路由。 *支持基于主流的医疗数据格式（HL7、EDIFACT、X12等）的消息路由。 支持自定义的消息路由。 支持请求和响应消息在多个源和目的之间的路由。 支持对消息数据格式的转换处理。 支持消息的审计功能。 支持消息的浏览和检索功能。 支持对消息的再处理，对历史消息的修改和重发操作。 支持在集成项目中读取和写入大于1GB的文件。 支持文件在不同状况的网络环境中传输。 支持自动断点续传。 支持传输的有效期配置。
1.1.1.3面向服务的能力 支持SOAP1.1、SOAP1.2标准。 支持RESTful Service和Raw HTTP。 提供图形化界面工具XML Schema，WSDL等快速生成引导功能。 支持消息元数据对SOAP Header的映射和覆盖。 支持OASIS UDDI标准。 支持 OASIS WS-Policy标准。 支持 OASIS WS-SecurityPolicy 标准。 支持 OASIS WS-Security 标准。 支持 OASIS WS-Addressing 标准。 支持与第三方企业服务总线集成，可以将传统应用集成到SOA架构。 1.1.1.4医疗设备集成能力 支持HL7 V2.X MLLP通信协议。 *支持ASTM通信协议。 *支持POCT1A通信协议。 1.1.1.5系统扩展能力 支持使用第三方语言扩展数据转换处理以及消息路由的能力。 1.1.1.6安全保障能力 支持对用户的身份进行管理。 支持对用户身份的访问权限控制。 支持对数据加密，保障数据不被窃取。 1.1.1.7云部署能力 *支持多租户，即每个租户可以在共享系统计算资源的情况下保证私有数据的安全性。
高性能计算集群项目采购需求 以下所有指标均为本项目所需设备的最小要求指标，供应商提供的产品应至少大于或等于所提出的指标。系统整体为“交钥匙”工程，厂商需确保应标方案的完备性。 投标商在投标方案中须明确项目总价和设备分项报价。数量大于“1”的同类设备，如刀片计算节点，须明确每节点单价。 硬件集成度本项目是我校校级高算平台的组成部分，供应商提供的硬件及配件要求必须与现有相关硬件设备配套。相关系统集成工作由供应商负责完成。 刀片机箱供应商根据系统结构和刀片节点数量配置，要求电源模块满配，并提供足够的冗余。配置管理模块，支持基于网络的远程管理。配置交换模块，对外提供4个千兆以太网接口，2个外部万兆上行端口，配置相应数量的56Gb InfiniBand接口 刀片计算节点双路通用刀片计算节点60个，单节点配置2个CPU，Intel Xeon E5-2690v4（2.6GHz/14c）；不少于8个内存插槽，内存64GB，主频≥2400；硬盘裸容量不小于200GB，提供企业级SAS或SSD 硬盘；每节点配置≥2个千兆以太网接口，1个56Gb InfiniBand 接口；满配冗余电源及风扇。 刀片计算节点（大内存）双路通用刀片计算节点5个，单节点配置2个CPU，Intel Xeon E5-2690v4；不少于8个内存插槽，内存128GB，主频≥2400；硬盘裸容量不小于200GB，提供企业级SAS或SSD硬盘；每节点配置≥2个千兆以太网接口，1个56Gb InfiniBand接口；满配冗余电源及风扇。 GPU节点2个双路机架GPU节点；每个节点2个Intel Xeon E5-2667 v4每节点2块NVIDIA Tesla K80GPU加速卡；采用DDR4 2400MHz ECC内存，每节点内存16GB*8=128GB；每节点SSD 或SAS硬盘≥300GB；每节点配置≥2个千兆以太网接口，1个56Gb/s InfiniBand接口；满配冗余电源及风扇。 数据存储节点机架式服务器2台，单台配置2颗Intel Xeon E5-2600v4系列CPU；配置32GB内存，最大支持192GB；配置300GB 2.5" 10Krpm
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。
附件1 “高性能计算”重点专项2016年度 项目申报指南 依据《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006—2020年）》，科技部会同有关部门组织开展了《高性能计算重点专项实施方案》编制工作，在此基础上启动“高性能计算”重点专项2016年度项目，并发布本指南。 本专项总体目标是：在E级计算机的体系结构，新型处理器结构、高速互连网络、整机基础架构、软件环境、面向应用的协同设计、大规模系统管控与容错等核心技术方面取得突破，依托自主可控技术，研制适应应用需求的E级（百亿亿次左右）高性能计算机系统，使我国高性能计算机的性能在“十三五”末期保持世界领先水平。研发一批重大关键领域/行业的高性能计算应用 精品资料
软件，建立适应不同行业的2—3个高性能计算应用软件中心，构建可持续发展的高性能计算应用生态环境。配合E级计算机和应用软件研发，探索新型高性能计算服务的可持续发展机制，创新组织管理与运营模式，建立具有世界一流资源能力和服务水平的国家高性能计算环境，在我国科学研究和经济与社会发展中发挥重要作用，并通过国家高性能计算环境所取得的经验，促进我国计算服务业的产生和成长。 本专项围绕E级高性能计算机系统研制、高性能计算应用软件研发、高性能计算环境研发等三个创新链（技术方向）部署20个重点研究任务，专项实施周期为5年，即2016年—2020年。 按照分步实施、重点突出原则，2016年启动项目的主要研究内容包括：E级计算机总体技术及评测技术与系统，高性能应用软件研发与推广应用机制，重大行业高性能数值装置和应用软件，E级高性能应用软件编程框架及应用示范，国家高性能计算环境服务化机制与支撑体系，基于国家高性能计算环境的服务系统等 —2—
高性能计算集群（PC Cluster）用户指南 大气科学系应越 第二版2008-12 目录 -认识cluster -使用cluster -linux常用命令 -软件 -文件传输 第一章：认识cluster 1.什么是cluster系统 cluster一般由一台主机（master）和多台节点机（node）构成，是一种松散耦合的计算节点集合。为用户提供网络服务或应用程序的单一客户视图，同时提供接近容错机的故障恢复能力。通常cluster的每台机器通过相应的硬件及软件互连，每个群集节点都是运行其自己进程的独立服务器。这些进程可以彼此通信，对网络客户机来说就像是形成了一个单一系统，协同起来向用户提供应用程序、系统资源和数据。cluster概念的提出在70年代主要是为了进行一些大运算量的科学计算。随着网络的发展，之后的cluster系统还被用作网络服务器，发挥其故障恢复和均衡负载的能力。 使用PC机构建cluster的好处在于开发成本低，而且由于每台节点机都是普通的PC机，在某一台机器发生故障的时候，可以方便的进行维护，而不影响整个系统的运行。 大气科学系的cluster系统，由16台64位的PC机组成。其中一台主机（master），15台节点机（node01～node15）。这16台机器每台有两个4核的CPU，也就是说每个节点上可以同时提供8个CPU。操作系统使用的是CentOS的Linux发行版。图1为大气科学系cluster目前的结构。其中console 和c0101～c0107是大气系早期的cluster系统，节点安装的是RedHat的Linux发行版，precluster曾经作为门户机，目前已经更新为CentOS的操作系统。 登录master的IP地址为162.105.245.3，这个地址由于物理大楼的IP变动比较频繁，所以可能会时不时改变，而precluster的IP地址162.105.245.238则比较稳定。这两个地址目前都可以从校外访问。 cluster的应用主要集中在并行计算上。虽然单个节点的单CPU运算效率比普通的笔记本或是台式机都高很多，但是cluster当初被设计出来就是为了进行多CPU协同运算的，而不是仅仅为了提高单CPU的运算效率。所以我们鼓励用户在cluster上进行并行计算，而把一些单CPU也能解决的工作
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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
高性能计算云平台 解决方案
目录 1概述 (3) 1.1建设背景 (3) 1.2设计范围 (3) 1.3总体设计原则 (3) 2系统平台设计 (4) 2.1项目需求 (4) 2.2设计思想 (5) 2.3云存储系统方案 (6) 2.4系统优势和特点 (6) 2.5作业调度系统方案 (8) 3系统架构 (9) 3.1cStor系统基本组成 (9) 3.2cStor系统功能描述 (10) 3.3Jobkeeper系统基本组成 (17) 4系统安全性设计 (20) 4.1安全保障体系框架 (20) 4.2云计算平台的多级信任保护 (21) 4.3基于多级信任保护的访问控制 (25) 4.4云平台安全审计 (28) 5工作机制 (31) 5.1数据写入机制 (31) 5.2数据读出机制 (32) 6关键技术 (33) 6.1负载自动均衡技术 (33) 6.2高速并发访问技术 (33) 6.3高可靠性保证技术 (33) 6.4高可用技术 (34) 6.5故障恢复技术 (34) 7接口描述 (35) 7.1POSIX通用文件系统接口访问 (35) 7.2应用程序API接口调用 (35) 8本地容错与诊断技术 (36) 8.1 cStor高可靠性 (36) 8.2 cStor数据完整性 (36) 8.3 cStor快照技术 (37) 8.4 Jopkeeper故障处理技术 (37) 9异地容灾与恢复技术 (39) 9.1cStor数据备份与恢复系统功能 (39) 9.2cStor异地文件恢复 (40)
1概述 1.1建设背景 云存储平台与作业调度为本次高性能计算总体解决方案的一部分。主要针对海量的数据的集中存储、共享、计算与挖掘，建立一套具有高可靠、可在线弹性伸缩，满足高吞吐量并发访问需求的云存储与计算平台。为数据存储和高效计算提供便捷、统一管理和高效应用的基础平台支撑。 1.2设计范围 本技术解决方案针对海量数据集中存储、共享与计算，提供从系统软硬件技术架构、原理、硬件选型、网络接入以及软件与应用之间的接口等方面的全面设计阐述。 1.3总体设计原则 针对本次工程的实际情况,充分考虑系统建设的建设发展需求，以实现系统统一管理、高效应用、平滑扩展为目标，以“先进、安全、成熟、开放、经济”为总体设计原则。 1.3.1先进性原则 在系统总体方案设计时采用业界先进的方案和技术，以确保一定时间内不落后。选择实用性强产品，模块化结构设计，既可满足当前的需要又可实现今后系统发展平滑扩展。 1.3.2安全性原则 数据是业务系统核心应用的最终保障，不但要保证整套系统能够7X24运行，而且存储系统必须有高可用性，以保证应用系统对数据的随时存取。同时配置安全的备份系统，对应用数据进行更加安全的数据保护，降低人为操作失误或病毒袭击给系统造成的数据丢失。 在进行系统设计时，充分考虑数据高可靠存储，采用高度可靠的软硬件容错设计，进行有效的安全访问控制，实现故障屏蔽、自动冗余重建等智能化安全可靠措施，提供
一、招标软件一览表 本次公开招标的内容为师大房网系统软件项目，具体内容如下表： 备注： 1、参加投标供应商需保证所提供产品符合本次招标要求及国家相关产品，符合ISO 质量体系认证、售后服务技术支持，具备知识产权保障的最新质量标准的产品软件。有产品质保书或产品合格证书和使用时所必须的各类相关使用操作、系统管理、培训等资料； 2、参加投标供应商须保证所有提供的产品软件包含系统分析、架构开发、安装调试、运维等所有费用。提供相关工程师的技术支持与软件的修改、定制。 3、参加投标供应商应充分考虑软件应具备先进、成熟、可靠、安全、开放、实 用、易扩展、性价比好的产品参加项目投标，确保软件使用的稳定性、安全性、后续升级架构可行性与扩展能力。 二、项目建设目标： 1、师大房网为买房者提供最新最准确的房价信息，使买房者在网上即可了解想要买的房子 的所处的地理位置、户型以及它周边的环境。同时能够查询浏览并取得房地产经纪人的联系2、师大房网为售房者提供了一个发布房屋出售信息的平台，能够浏览房地产经纪人的信息，选择专业的可信赖的经纪人帮助自己将写字楼或商铺顺利出售，经纪人可将楼房信息发布到网站上，能够被买房者查询浏览到，使更多买房者看到房子的信息，增大卖房的成功率 3、师大房网……………… 三、项目建设内容和技术要求： （一）软件架构
系统主体要求综合采用C/S +B/S(管理端采用C/S，利用端采用B/S形式)或B/S方式来进行软件部署，视档案管理业务、档案管理环境的不同采用其适用的系统软件版本与类型。包括全文检索无缝镶嵌在利用平台里，电子阅览室等。 软件架构要求具备开放性，提供完整规范的开发接口，能够满足主流平台和跨平台快速应用开发的需求。 （二）软件平台 （1）要求能够支持目前通用的各类操作系统环境，包括Windows NT, Windows 2000server,windows server 2003,Linux, Solaris, HP-UX, SCO Unix等主流操作系统；（2）Web应用服务器支持主流中间件产品，如IBM Websphere, BEA Weblogic, Oracle Application Server, T omcat等； （3）Web服务器支持MS IIS, NES, Apache等。 （5）数据库管理系统要求具备良好的数据和索引的压缩技术，具有较低的空间膨胀率；在系统硬件资源允许的条件下（如服务器内存不小于1G），对超大型数据库及结构化/非结构化复杂查询实现响应的时间能够达到亚秒级，并且不随文件数量增大而效率降低，数据库规模仅受硬件资源的限制。 （6）语言支持：简体（GBK）、繁体（BIG5）、西文（ASCII）、国际统一码（Unicode）。支持中西文混合检索。 （三）数据处理能力 （1）要求提供分布式和跨平台的灵活配置方案，支持对关系型数据库的文本数据和大对象类型数据检索能力。 （2）能够对各种格式文档进行辅助加工和标引，并完成自动入库。包括RTF, Microsoft Word, Excel, Powerpoint, PDF,DJVU，HTML, ISO2709等格式文档。支持Text, RTF,
智慧校园平台技术参数 一、数字化校园平台技术要求 （一）系统设计要求 智慧校园基于数字化校园基础，充分利用物联网、云计算、大数据、泛在感知等信息技术，打造物联网、智能化、信息化的新型校园。根据学校实际情况，在建设智慧校园的架构和理念上主要有以下几个方面。 一、建设意义 信息技术改变了人类的工作和学习方式，并赋予职业和职业教育新的内涵和要求。一方面，传统职业的工作方式和工作流程正在发生一系列的变革，而且一些新兴职业的“工作空间”和“工作方式”本身就依赖以互联网为核心的信息技术；另一方面，由于信息化技术方法与手段的深入使用，职业教育的办学模式和教学模式也将随之发生革命性变革。 数字校园建设与应用是教育信息化的重要组成部分，既适应了社会和职业的信息化要求，同时也延伸了职业教育的办学空间。职业教育的教学活动除了发生在校园内的教室、实验室、实训室等传统教学环境和校园外的工厂、车间、宾馆、医院等职业活动场所中，也发生在基于信息技术的网络空间中。依托数字校园，构建基于网络的跨越学校、企业和社会的办学模式，是提高职业教育人才培养质量，建立现代职业教育体系的重要途径和方向。 二、建设作用 1.有利于人才培养质量的提高：构建人人互通的数字化学习空间，推动教学模式变革，提高人才培养质量。 2.有利于教师教研科研和双师素质提升：搭建在线协同工作平台，提升教研科研与双师素质和能力。 3.有利于管理效率和决策水平的提高：提供信息和数据的集成和分析服务，有利于管理效率和决策水平的提高。 4.有利于校园公共服务和文化生活品质的提升：搭建虚拟校园社区，提升校园文化生活品质，促进优秀文化的传承。
5.有利于推动职业院校教学服务对社会开放：建设职业院校数字化社会服务体系，推动职业院校对社会开放。 三、建设原则 1.实用性。建成智慧校园后，学校管理工作效率明显提升，与实际工作高度吻合，无脱节现象。真正减少管理成本，降低管理资源消耗，解放人力物力，更好地服务于管理与教学。 2.简便易学。整个智慧校园架构复杂、具有海量信息内容，但实际使用界面简洁，功能强大却操作简单，内容庞杂却互融互通、实时共享。不管是电脑客户端，还是手机端，项目简洁、功能一目了然，如同微信、QQ一样便于全体教职工接受、学习、使用。建成后，80%以上的教职工能够认可、乐于使用。 3.前瞻性、开放性。建成后，软件平台总体框架宽泛，外延接口近于无限丰富，终生无偿提供相应数据接口、便于连接任何平台，可以随着应用需要而随意添加、删除任何软件平台并达到无缝对接，同时可以升级、改造已经使用的平台，保证任何其它软件开发商无任何接入、融合障碍（含物联）。确保十年不过时，始终可以用。供应商有义务根据学校的架构思路，提出相适应的、未来可能需要的前瞻性建议。 4.供应商实力强。选择规模大、运营好、成功案例多、资历长的软件公司，建成后可以保证售后服务，且无偿服务范围广、时限久，山东省内必须有办事处或经营场所，在同类学校中口碑好。 5.无限关联性。校园内所有的教师、学生、资产、课程、资源、行为、轨迹具有无限制关联性，即从任何一个点入手可以无限度的扩展链接到任何一个点，最终形成一个可无限循环、无限关联、任意关联、无限延伸的庞大系统。即，从任意一个学生的查询入手能够查询到班级每个学生的信息（家庭、专业、学科、进度、评价成绩、任课教师情况、所学每门课程情况、课程资源建设情况、课程体系情况、日常表现情况、缴费情况、一卡通轨迹），能够查询到任课教师的信息，关联任课教师的课程资源、所有教师的课程资源、本专业系的教师的信息（使用的物品、资产）、任教班级的学生的信息；也可以从查询一个任课教师的信息（办公位置、课程信息、教学资源情况等等），关联链接到本专业系的集体教师、所任教班级的学生信息（每个学生的基本信息，同时包含学生的评价情况、其他
https://www.doczj.com/doc/cd6735488.html,/sige_online/blog/item/d6aa74a9106a10ff1f17a224.html 和卫星遥测,遥感等探矿技术的发展,促使油气勘探的数据量爆炸性地增长, 要求信息系统能够获取,存储和处理TB级的巨量数据; 使用更精确的模型:为了提高探矿水平,必须使用规模更大,更精确数值模型来模拟地下矿藏的分布.5年前,模型的节点数一般不超过10万个;现在,经常需要使用节点数超过百万的3维模型来进行数值模拟; 提供更强的计算和数据管理能力:模型规模的扩大要求使用处理能力指数增长的计算机系统和更复杂的算法快速和精确地求解,同时也要求更强的数据管理能力来建立历史数据库,并把当前数据与长期积累的历史数据相比较,得到精确的综合预测结果; 支持功能丰富的应用软件:现代的油气探测应用软件必须具有直观的3维图象显示和输出,人机交互功能, 以提高工作效率; 降低成本:经济效益和市场竞争压力还迫使油气行业的信息系统在严格控制开支,降低总拥有成本条件下满足上述要求当前,传统的巨型机已经很难全面满足上述要求.油气行业要求使用更经济实惠的新解决方案来全面满足应用需求.Schluberger信息系统公司(SIS)是油气勘探信息处理领域中领先的厂商,也是HP在高性能技术计算领域重要的合作伙伴.该公司在使用基于安腾2的HP Integrity 服务器为计算节点的Linux集群上开发的面向油气矿藏模拟的ECLIPSE Parallel解决方案,能够全面满足油气矿藏勘探信息系统在性能和成本两方面的需求,提供解决人类社会现代化进程中能源问题的利器. 目标市场 ECLIPSE Parallel解决方案使用数值模拟方法满足油气行业探测石油和天然气地下分布状况和预测储量的需要, 油气公司从低级经理到高级主管各种类型的人员都可以得益于这一解决方案,包括:负责提供优化的矿藏分布和产量预测评估人员和经济分析师,负责作出开采决策的经理,信息系统管理人员;需要得到直观和实时矿藏信息的首席信息官(CIO)和首席执行官(CEO),负责监管的政府机构等等. 这一解决方案特别适合于要求打破油气行业使用巨型机传统,采用性能更高,价格/性能最佳的新颖解决方案的油气公司. 解决方案概貌 SIS ECLIPSE Parallel是一个基于英特尔和HP工业标准技术的成套解决方案,便于实施和灵活配置,提供先进的油气矿藏模拟功能.这一解决方案由系统平台和模拟软件两大部分组成(见下图). HP Linux ClusterBlocks集群系统是第一个经过认证的系统平台.这一Linux集群包括如下的层次: 计算节点:采用基于安腾2的HP Integrity rx2600服务器,使用新一代安腾2提供强大的64位处理能力; 互联设备:采用工业标准的高速Myrinet把计算节点联成一体,以太网联接管理节点; 操作环境:采用应用最广泛的RedHat Linux Advanced Server操作系统建立集群运行的操作环境; 集群管理和作业调度:采用Scali, Scyld或ClusterWare 公司著名的Linux工具软件管理集群系统;采用业界领先的Platform Computing的LSF 5.0软件来实现负载平衡,提高集群的工作效率上层的ECLIPSE Parallel模拟软件负责完成矿藏模拟的数值计算,它把整个数值求解问题分解成一系列较小的子问题,送到各个计算节点上并行地求解,然后再合成完整的结果. ECLIPSE Parallel解决方案这一基于Linux集群并行计算的设计思想,在性能,性价比,可伸缩性和可用性等方面都超过基于巨型机的传统解决方案,具有广阔的发展前途. 组成部件 SIS ECLIPSE Parallel软件与HP ClusterBlocks 集群结合在一起形成了一个把最先进硬件和软件完美地结合在一起的油气储藏模拟解决方案,它的主要组成部件有: 基于安腾2处理器的HP Integrity rx2600服务器; 工厂组装的基于Myrinet高速互联网络的16-128节点 Linux集群系统; RedHat Linux Advanced Server 2.1操作系统; Platform Computing的负载调度软件(LSF) 5.0:用于平衡集群内各节点的工作负载,提供运行效率; 消息传递接口(MPICH/GM):用于支持基于集群架构系统内的并行计算; 集群管理软件:允许采用Scali, Scyld, ClusterWareLinux 等公司的软件管理集群系统运行和资源共享; SIS ECLIPSE Parallel 油气储藏模拟软件 SIS ECLIPSE Parallel解决方案的硬件系统使用HP Integrity rx2600服务器作为计算节点,高速的Myrinet作为互联设备组成Linux集群,为油气储藏模拟软件提供高性能运行平台. ECLIPSE Parallel软件把整个模拟模型分解成若干个子区域.