云计算与大数据技术应用前四章知识点整理_简述云计算和大数据中有哪些关键技术?

第一章云计算概论

1.1什么是云计算

1.1.1云计算的定义：

定义：指按需使用IT资源和应用程序，通过互联网、按使用量付费。

像水电煤（资源性产品）一样利用你的IT资源，计算存储网络资源。

有三个关键词：按需使用、超大规模、高弹性

四种云:（1）公有云：提供公共的IT资源

缺点：保密性较低

（2）私有云：提供给政府、学校等地

优点：保密性高

（3）社区云：研究人员使用

（4）混合云：包含以上任意两种

举例：出行：自己买车（私有）开车（开车）是混合云

      吃饭：在餐厅是公有云；在家做饭是私有云；在家+厨师做饭是混合云；在酒店是公有云

1.1.2云计算的概念模型：

     多层含义：（1）用户的公共性（2）设备的多样性（3）商业模式的服务性（4）提供方式的灵活性

1.1.3云计算的特点：（1）虚拟化技术（2）动态可扩展性（3）按需部署（4）灵活性高（5）可靠性高（6）性价比高（7）地理分布（8）先进安全技术

1.2云计算技术发展背景

1、云计算的发展背景：

（1）20世纪60年代，计算机革命

（2）20世纪90年代，互联网革命

1994年weblo单向传递；2004年weblo双向传递

（3）2010年，移动互联网革命

（4）1983年提出“云计算”名词；2006年提出“云计  算概念及基础架构”；2008年进入中国；2009年首届云计算大会在中国召开；2012年中国提出定义

2、世界第一个网站：http：//info.cern.ch

3、云计算的基本特征:（1）资源无限量供应

（2）提供自助式服务

（3）远程提供服务

（4）资源可控

（5）按使用量付费

1.3典型的云计算基础架构

1、Google的云计算基础架构（包括三个相互独立又紧密结合在一起的系统）：

GFS建立在集群之上的分布式文件系统：默认把超大文件分成64MB的块，分布在集群的机器上，使用Linux的文件系统存放，同时每块文件至少有3份以上的冗余，从而解决结点失效问题。

MapReduce编程模型（分布式并行）：简化分布式系统的编程，用户仅需提供Map函数和Reduce函数就可在集群上进行大规模的分布式并行数据处理。

BigTable数据库管理系统（分布式大规模）：处理大量半结构化数据，是一个巨大的表格用来存储半结构化数据；它是稀疏的、分布式的、持久化的、多维排序的，并以Key/Value键值对形式存储的数据模型。

2、其他云计算组件：领域描述语言、分布式程序调度器、分布式锁服务Chubby机制等。

1.4云计算的主要服务模式

1.4.1基础设施即服务Iaas（第一层）（租用）：

关键技术：虚拟化技术

1.4.2平台即服务Paas（第二层）（编程）：数据库服务、Web应用

          关键技术：（1）分布式并计算（2）分布式存储

          特点：（1）简化开发人员

                （2）提供PC端或软件端的开发套件

                （3）丰富的开发环境

                （4）完全可托管的数据库服务

                （5）可配置式的应用程序的构建

                （6）支持多语言的开发

                （7）面向市场

1.4.3软件即服务Saas（第三层）（用户）：

          关键技术：多租户技术

1.4.4三种服务模式之间的关系：

Iaas最底层；Paas提供软件（部署平台）；Saas拿来即用

举例：（1）云计算服务=做饭做菜；云计算服务提供商=饭店

      Iaas提供厨房锅具等不提供食材和技术；

      Paas提供厨房和切好的食材不提供技术；

Saas提供厨房食材技术

（2）Iaas=租车

     Paas=租车+司机