写在前面
本系列将会持续更新云计算阿里云ACA的学习,了解云计算及网络安全相关从业的基础知识,以及阿里云产品的使用部署。提升个人对云计算产品技术的理解。
阿里云云计算助理工程师认证(ACA - Alibaba Cloud Certification Associate)是面向使用阿里云基础产品的专业技术认证,主要涉及阿里云的计算、存储、网络、云数据库、安全类的核心产品,是对学员掌握阿里云主要产品技术技能水平的全面检验和能力认证, 主要面向学生群体及开发者,也可以做为运维人员的入门证书。
课程简介
云计算成为IT热门技术,甚至被视为将根本改变生活方式和商业模式的革新技术。借助云计算,网络服务提供者可以在瞬息之间,处理数以万计甚至亿计的信息,实现和超级计算相同的效能。
云计算可以被视为网格计算和虚拟化的融合:即利用网格分布式计算处理能力,将IT资源构筑成一个资源池,再加上成熟的服务器虚拟化,存储虚拟化技术,是用户可以实时的监控和调配资源。
课程目标
- 明晰云计算技术架构;
- 掌握云计算核心技术体系;
- 掌握云计算核心技术关键概念。
一.云计算技术架构
1.信息时代的重大变革
- 物理资源层
- 资源层
- 管理中间件
- SOA构建层
- 物理资源层
包括计算机,存储器,网络设备,数据库等。
资源层
将大量相同类型的资源构成同构或接近同构的资源池,是物理资源的集成和管理工作。
管理中间件
负责对云计算的资源进行管理,并对众多应用任务进行调度,使资源能高效,安全的提供服务。
SOA构建层
将云计算能力封装成标准的服务,并进行管理和使用。管理中间件和资源池层是云计算关键部分。
二.云计算关键技术
云计算的目标是以低成本的方式提供高可靠、高可用、规模可伸缩的个性化服务,为了达到这个目标,需要数据中心管理、虚拟化、海量数据处理、资源管理与调度、QoS保证、安全与隐私保护等关键技术。
1.虚拟化技术
(1)虚拟化概念
虚拟化是指计算元件在虚拟的而不是真实的基础运行,用“虚”的软件来代替或模拟“实”的服务器,CPU,网络等硬件 产品的一种简化管理和优化资源的解决方案。
虚拟化将物理资源转变为具有可管理性的逻辑资源,以消除物理结构之间的隔离,将物理资源融为一个整体。
虚拟机是指通过软件模拟的具有完整硬件系统的计算机,从理论上将完全等同于实体的物理计算机。
虚拟化三层含义
- 虚拟化的对象是各种各样的资源。
- 经过虚拟化后的逻辑资源对用户隐藏了不必要的细节。
- 用户可以在虚拟环境中实现其在真实环境中的部分或者全部功能。
(2)虚拟化
服务器虚拟化
是将虚拟化技术应用于服务器,将一台服务器虚拟成若干虚拟服务器,在该服务器上可以支持多个操作系统同时运行。
桌面虚拟化
是将计算机终端系统进行虚拟化,以达到桌面使用的安全性和灵活性。可以通过任何设备,在任何地点,任何时间通过网络访问属于我们个人的桌面系统。
存储虚拟化
是对存储硬件资源进行抽象化表现。
网络虚拟化
网络虚拟化就是在一个物理网络上模拟出多个逻辑网络来。
应用虚拟化
是把应用对低层的系统和硬件的依赖抽象出来,可以解决版本不兼容的问题。
(3)虚拟化厂商
(4)虚拟化技术分类
全虚拟化,半虚拟化,硬件辅助虚拟化,操作系统级虚拟化,软件虚拟化
虚拟化可以进行查看我的这篇文章。
2.海量数据存储与处理
云计算的数据量往往是大于传统IT架构的,传统的存储架构已经很难满足日益增长的数据存储需求。云计算架构中,通常采用分布式存储,实现更好的扩展性,更大的容量以及更好的性能指标。
分布式存储技术优点
- 系统可架设在容易失效的廉价硬件平台上。
- 运行在多台节点上,自动整合。
- 能存储大量GB级甚至TB级的大文件。
- 整合集群内所有存储空间资源,虚拟化并对外提供文件访问服务。
- 更好的扩展性,更大的容量,更适合大规模数据的性能需求。
(1)ceph
Ceph是一种为优秀的性能、可靠性和可扩展性而设计的统一的,分布式文件系统
(2)Hadoop
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统( Distributed File System),其中一个组件是HDFS(Hadoop Distributed File System)。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce则为海量的数据提供了计算
云计算不仅要实现海量数据的存储,而且要提供面向海量数据的分析处理功能,由于部署在大规模硬件资源上,因此海量数据的处理需要抽象处理过程,并要求其编程模型支持规模扩展,屏蔽底层细节的同时简单有效,如Google提出的并行编程模型MapReduce。
3.资源管理与调度技术
4.服务管理技术
为了使云计算核心服务高效,安全地运行,需要服务管理技术加以支持。
5.云计算管理平台
(1)从技术应用看
- 计算型云平台
- 存储型云平台
- 综合云计算平台
(2)是否收费来划分
- 开源云计算平台
- 商业化云计算平台
(3)云计算管理平台
OpenStack是一个由NASA(美国国家航空航天局)和Rackspace合作研发并发起的,以Apache许可证授权的自由软件和开放源代码项目。
hadoop该计划是完全模仿Google体系架构做的一个开源项目,主要包括Mgp/Reduce和HDFS文件系统。
6.云计算技术发展趋势
- 从封闭——》开源
- 从单一解决方案——》融合
- 从统一管理——》自动化实现
- 从紧凑——》模块化设计
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