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云计算基础技术及解决方案介绍(1)

云计算基础技术及解决方案介绍(1)
    • 1、服务器虚拟化
  • 2、网络功能虚拟化

    • 分为传统网络架构和虚拟化环境中网络架构
  • 常用的网络虚拟化功能设备

  • 3、分布式存储

  • 三、 云计算解决方案

    • 1、虚拟化解决方案
    • 虚拟化解决方案说明
  • 虚拟化解决方案关键功能介绍

    • 资源池化
  • 资源调度

  • 还有哪些问题没有解决?

  • 虚拟化解决方案关键功能——高可用

  • 虚拟化解决方案关键功能-热迁移

  • 2、云平台解决方案

    • 说明
  • 多租户管理

  • 多区域管理

  • 云平台功能管理——异构平台管理

    • 异构平台管理
  • 延伸:云平台 vs CMP平台

  • 回顾,脑海里回想结果,能背下最好。

一、云计算基础概念

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1、云计算定义与特点


云计算概念定义

现阶段广为被接受的定义来自于每个国家标准与技术研究院(NIST),如下:

云计算是一种按需交付的资源模式,这种模式使得资源通过便捷的,按需的网络访问被快速提供,用户只需投入很少的管理工作(简化管理)。

云服务如:阿里云,百度云等。

在这里插入图片描述

2、云计算服务模式


下图中,高亮部分是需要客户自己做的,非高亮部分是不需要客户做的。

在这里插入图片描述

3、云计算交付方式(私、公和混合云)


交付方式共有3种,分别为:私有云,公有云,混合云

  • 私有云:构建在企业自己的数据中心内部,面向企业内部组织用户服务;

优势:数据安全性高,IT基础架构可控制能力强,合规;

用途:政府,教育,医疗,金融或企业用户;

  • 公有云:由云服务商统一建设,面向任何网络用户提供云服务;

优势:出奇投入成本低,弹性灵活;

用途:互联网行业或联网相关业务

  • 混合云:即在数据中心内部建设了私有云,又使用了公有云服务;

优势:安全,合规,弹性,低成本;

用途:政府,教育,医疗,金融或其他政企用户;

二、资源池化技术

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1、服务器虚拟化


服务器虚拟化分为:传统物理机和虚拟化技术

  • 传统物理机模式,服务器资源利用率普遍较低,且无法共享,由此衍生出各种问题。

在这里插入图片描述

  • 虚拟化技术解耦了服务器硬件与操作系统之间的紧耦合关系,从而能够进行礼物资源共享,复用等操作。

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  • 注:操作系统部署在物理发和虚拟机中在使用上无任何诧异,性能略有损耗。

2、网络功能虚拟化


分为传统网络架构和虚拟化环境中网络架构

  • 传统网络架构:在物理服务器计算模式场景中,服务器之间的数据传输需要依赖于物理网络设备。

在这里插入图片描述

  • 虚拟化环境中网络架构:在虚拟化场景中,云主机之间数据传输通过虚拟化网络设备进行实现,更灵活,效率更高。

在这里插入图片描述

常用的网络虚拟化功能设备

包含了4个反面,分别为:虚拟交换机,虚拟路由器,虚拟防火墙,虚拟负载均衡

  • 虚拟交换机:负责连接同一二层网络中的不同云主机,处理云主机之间的数据帧转发;

  • 虚拟路由器:负责连接不同三层网络,并进行不同网络之间的数据包路由;

  • 虚拟防火墙:负责对不同三层网络之间的数据传输进行访问控制,保护网络安全;

  • 虚拟负载均衡:负责将外部访问请求按照既定策略分发到不同的云主机中去处理;

在这里插入图片描述

3、分布式存储


分为 SAN存储和分布式存储

SAN存储:

  • 技术成熟,性能好(中小规模场景);

  • 产品稳定,可维护性较强;

  • 扩展性有限,无法横向扩展;

  • 存在硬件级别的单点故障;

  • 存在硬件级别的单点故障(某个单点出故障后其余功能均受到影响);

在这里插入图片描述

分布式存储:

  • 技术发展迅速,不断趋于成熟;

  • 较稳定,可维护性一般,有一定的学习成本;

  • 扩展性好,可先行扩展(关键)

  • 无单点故障;

在这里插入图片描述

三、 云计算解决方案

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1、虚拟化解决方案


虚拟化解决方案说明

物理服务器安装虚拟化操作系统作为虚拟化计算节点,用另外的物理服务器或虚拟机部署虚拟化平台的管理节点;

虚拟化平台后端对接存储可选择FC-SAN分布式存储或本地存储(无法高可用,热迁移);

计算节点到FC-SAN存储或分布式存储之间的链路全冗余设计,最大程度上避免平台单点故障;

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虚拟化解决方案关键功能介绍

在这里插入图片描述

资源池化

如单台服务器40Core,128G内存,3台服务器一同可提供120Core,384GB的内存,以及4C8G的虚拟机配置为例,可创建30台虚拟机;

资源调度

虚拟化平台中包含了大量资源调度的功能,比如高可用,热迁移,动态资源调度,弹性伸缩等等,能够让虚拟机逾越物理服务器之间的便捷按需调度;

还有哪些问题没有解决?

多地域:如果管理分散在不同地域的IT资源;

多平台:如果用一套平台,体系,统一管理不同资源平台;

多租户:如何向不同用户按需的,自动化的分配,交互资源;

还有很多,计量计费,服务目录,成本粉笔,配置管理等待;

在云平台解决方案处说明。

虚拟化解决方案关键功能——高可用

在这里插入图片描述

  • 功能原理:同一集群内某台计算节点故障,其上承载的虚拟机能够在其他节点自动重新启动;

  • 前置条件:同一集群,共享存储、资源充裕;

  • 技术关键:判断节点故障的准确性

如果某台计算节点down了,上面的业务服务和操作系统会自动迁移到其他正常的计算节点上运行。

在这里插入图片描述

自我介绍一下,小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。

深知大多数大数据工程师,想要提升技能,往往是自己摸索成长或者是报班学习,但对于培训机构动则几千的学费,着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!

因此收集整理了一份《2024年大数据全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。
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由于文件比较大,这里只是将部分目录大纲截图出来,每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频,并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助,可以添加VX:vip204888 (备注大数据获取)
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片转存中…(img-kmCQhU6w-1712877705089)]
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