《认知计算与深度学习》_基于物联网云平台的智能应用_2.1.2 云服平台的多层发展 续

【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。

2.1.2 云服平台的多层发展

● 软件即服务 (SaaS) 。 这是指发送至数千付费云客户浏览器上的应用软件。 SaaS 模式 适用于业务流程、行业应用、客户关系管理、企业资源规划、人力资源和协作等应 用程序。在消费者方面，它不需要用户对服务器或软件许可证的前期投资。在提供 商方面，与用户应用的常规主机相比，它的成本相当低。 SaaS 的例子包括 Cloudera、 Hadoop 、salesforce.com 、.NETService 、Google Docs 、Microsoft Dynamic CRM Service和 SharePoint service 等。

互联网云是一个根据需求使用数据中心资源来实现集体 Web 服务或分布式应用的公共集群。接下来我们将探讨云设计的目标。我们还将提出云架构设计背后的基本原则。

云平台设计目标。 可扩展性、虚拟化、高效率和可靠性是云计算平台的四大设计目标。 云平台支持Web 2.0应用程序。整个逻辑流程大致如下：云管理器接收用户请求，找到正确 的资源，紧接着调用云资源的配置服务。云管理软件同时需要物理设备和虚拟设备的支持，

共享资源的安全性和数据中心的共享访问也向云平台提出了另一个设计挑战。

该平台需要建立一个大规模的HPC 基础设施，并与硬件和软件系统相结合，使其操作简 易而高效，并使该系统的可扩展性受益于集群架构。如果一个服务需要大量的处理能力、存 储容量或网络流量，那么应为其添加更多服务器和带宽。该系统的可靠性受益于这种架构。 数据可以被放置到多个位置。例如，用户的电子邮件可以存放在三个磁盘中，甚至位于地理 独立的不同数据中心中。在这样的情况下，即使一个数据中心崩溃仍然可以访问用户的数据。

通过添加更多的服务器并相应地扩大网络连接，可以很容易地扩展云架构的规模。

通用的云架构。 一个具有安全意识的云架构如图2-3所示。互联网云被设想为一个巨大 的服务器集群。这些服务器根据需求使用数据中心的资源进行配置，实现了集体 Web 服务 或分布式应用。云平台是由服务器、软件和数据库资源动态形成的。云服务器可以是物理机器或虚拟机。用户接口用来请求服务，配置工具用来开拓云系统以发送所请求的服务。

资源建立在数据中心的基础上，通常由第三方供应商拥有和操作，消费者不需要了解底层技 术。在云计算平台中，软件便是一种服务，云计算对从大型数据中心检索出的海量数据具有 很高的信任度。与此同时，我们需要建立一个框架来处理存储在存储系统中的大规模数据。 这就需要拥有一个数据库系统上的分布式文件系统。其他云资源被添加到一个云平台，包括 存储区域网络、数据库系统、防火墙和安全设备。Web 服务提供商提供特殊的接口，使开发人员能够充分开发互联网云。监控和计量单元用来跟踪所供应资源的使用和性能。

虚拟机。多个虚拟机在单个物理机上按需灵活地启动和关闭以满足服务请求。根据服务 请求的特定要求，会调用同一物理机资源上的不同分区。此外，多个虚拟机可以在单个物理 机上不同的操作系统环境中同时运行应用程序，因为每个虚拟机在相同的物理机器上是各自独立的。在随后的2.2节和2.3节将进行更多关于虚拟机和容器的讨论。

云平台的软件基础设施必须解决所有的资源管理问题，并自动进行大部分的维护。软件 必须检测每个节点的状态以及服务器的加入和离开，并相应地完成任务。云计算提供商(如 谷歌和微软)在世界各地已经建成了一大批数据中心，每个数据中心都可能有成百上千的服 务器。为了减少电力和散热成本，选择建立数据中心的位置也非常重要。因此，数据中心通 常建在水电站附近。云物理平台的搭建关注更多的是性能/价格比和可靠性问题，而不是最大速度的性能。

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