《认知计算与深度学习》_基于物联网云平台的智能应用_2.1.1 基于服务的云分类

【摘要】 本书摘自《认知计算与深度学习》一书中第1章，第1节，为陈敏、黄铠所著。

2.1.1 基于服务的云分类

表2-1总结了云计算中使用的硬件、软件和网络技术。目前，这些技术大多已经足够成熟并且可以满足用户的需求。硬件技术中，多核CPU、 内存芯片和磁盘阵列的快速发展使得建立一个具有巨大存储空间且具备高处理速度的数据中心成为可能，资源虚拟化技术使得在短时间内完成云平台的部署成为现实，同时也保证了一定的错误恢复能力。

SaaS、Web 2.0标准和互联网性能方面的进步都促进了云服务的兴起。当今的云计算可 用于完成多租户的海量数据任务处理，大规模分布式存储系统的出现也为云数据中心打下了扎实的硬件基础。

云计算在租用管理和自动计费技术方面也有飞速的发展。由于私有云主要运行在单个组 织内部，所以其具有良好的安全性和可靠性。公共云和私有云之间没有明确的定义边界，所以未来的大多数云平台在本质上属于混合云类型。

云计算发展趋势。许多可执行的应用程序代码比它们处理的网络数据集规模要小得多， 云计算在执行过程中避免了大量数据的移动，这不仅节省了大量的互联网流量，还能提高网 络利用率。服务器集群节点可以分为计算节点、控制节点和网关节点，控制节点用于节点的 监视与管理。云用户作业的调度要求是把工作分配给用户创建的虚拟集群。网关节点提供与外界服务接入的端口。

在物理集群中，用户期望的资源大多是静态需求。云计算旨在处理弹性数量的任务，因 此需要不同大小的动态资源。数据中心和超级计算机有一些相似点和区别。对于数据中心， 可扩展性是一个基本的要求。数据中心服务器集群是用低成本的服务器构建的。例如，微软 在芝加哥有一个数据中心，它有10万个装在50个容器中的八核服务器。超级计算机使用单独的存储磁盘阵列，而数据中心使用安装在服务器节点中的本地磁盘。

云平台将IT 公司从低级任务中解救出来，比如硬件(服务器)的设置和系统软件工具的 管理，这给IT 企业带来了很大的益处。云计算使用虚拟平台，通过按需配置硬件、软件和 数据集，动态地将资源整合在一起。其主要思想是将桌面计算转移到一个服务型平台，该平 台使用服务器集群和数据中心的大型数据库。云计算服务商给用户提供了低成本的存储和计算服务。图2-1 为美国国家标准与技术研究院(NIST) 给出的云计算架构图。

公共云。公共云建立在互联网上，可以被所有付费用户访问。服务提供商是公共云的 拥有者，用户可以通过订阅的方式访问公共云。众所周知的公共云包括Google App Engine (GAE)、Amazon Web Service(AWS)、Microsoft Azure、IBM Blue Cloud 和 Salesforce Sales Clouds 等，这些供应商提供可公开访问的远程接口，用户可以调用这些接口来创建和管理系统中的虚拟机实例。

社区云。这是公共云中一个正在发展的子类。作为一个共用的基础设施，它被许多组织用来分享一些共同的社交信息或商业利益 、 科学发现等 ， 社区云通常在多个数据中心之间搭建。近年来，社区云在教育、商业、企业和政府部门等领域快速发展，满足了大数据应用发展的需要。

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