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标题: 云盘算——ACA学习云盘算核心技术 [打印本页]

作者: 火影 时间: 2024-6-23 14:31
标题: 云盘算——ACA学习云盘算核心技术

作者简介：一名云盘算网络运维职员、每天分享网络与运维的技术与干货。
座右铭：低头赶路，敬事如仪
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写在前面

     本系列将会持续更新云盘算阿里云ACA的学习，了解云盘算及网络安全相关从业的基础知识，以及阿里云产物的使用摆设。提升个人对云盘算产物技术的理解。
       阿里云云盘算助理工程师认证（ACA - Alibaba Cloud Certification Associate）是面向使用阿里云基础产物的专业技术认证，主要涉及阿里云的盘算、存储、网络、云数据库、安全类的核心产物，是对学员把握阿里云主要产物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，也可以做为运维职员的入门证书。

前期回顾

云盘算——ACA学习云盘算概述

课程简介

云盘算成为IT热门技术，乃至被视为将根本改变生活方式和贸易模式的革新技术。借助云盘算，网络服务提供者可以在瞬息之间，处理数以万计乃至亿计的信息，实现和超级盘算相同的效能。

云盘算可以被视为网格盘算和虚拟化的融合：即使用网格分布式盘算处理能力，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

明了云盘算技术架构；
把握云盘算核心技术体系；
把握云盘算核心技术关键概念。

一.云盘算技术架构

1.信息期间的庞大变革

物理资源层
资源层
管理中心件
SOA构建层
物理资源层

包括盘算机，存储器，网络装备，数据库等。
资源层
将大量相同类型的资源构成同构或靠近同构的资源池，是物理资源的集成和管理工作。
管理中心件
负责对云盘算的资源进行管理，并对众多应用使命进行调度，使资源能高效，安全的提供服务。
SOA构建层
将云盘算能力封装成尺度的服务，并进行管理和使用。管理中心件和资源池层是云盘算关键部分。

二.云盘算关键技术

云盘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包管、安全与隐私保护等关键技术。

1.虚拟化技术

（1）虚拟化概念

虚拟化是指盘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，网络等硬件产物的一种简化管理和优化资源的办理方案。
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备硬件体系的盘算机，从理论大将完全等同于实体的物理盘算机。
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大概全部功能。

（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多少虚拟服务器，在该服务器上可以支持多个操纵体系同时运行。
桌面虚拟化
是将盘算机终端体系进行虚拟化，以达到桌面使用的安全性和机动性。可以通过任何装备，在任何地点，任何时间通过网络访问属于我们个人的桌面体系。
存储虚拟化
是对存储硬件资源进行抽象化体现。
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
是把应用对低层的体系和硬件的依靠抽象出来，可以办理版本不兼容的问题。

（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，操纵体系级虚拟化，软件虚拟化

虚拟化可以进行查看我的这篇文章。
云盘算——虚拟化层架构
2.海量数据存储与处理

云盘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。云盘算架构中，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

体系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级乃至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，更恰当大规模数据的性能需求。

（1）ceph

Ceph是一种为精良的性能、可靠性和可扩展性而计划的同一的，分布式文件体系

（2）Hadoop

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式体系基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式步伐。充实使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体系（ Distributed File System），此中一个组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）。HDFS有高容错性的特点，而且计划用来摆设在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用步伐的数据，恰当那些有着超大数据集（large data set）的应用步伐。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的情势访问（streaming access）文件体系中的数据。Hadoop的框架最核心的计划就是：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盘算

云盘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，由于摆设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朴有效，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

为了使云盘算核心服务高效，安全地运行，需要服务管理技术加以支持。

5.云盘算管理平台

（1）从技术应用看

盘算型云平台
存储型云平台
综合云盘算平台

（2）是否收费来划分

开源云盘算平台
贸易化云盘算平台

（3）云盘算管理平台

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答应证授权的自由软件和开放源代码项目。
hadoop该计划是完全模拟Google体系架构做的一个开源项目，主要包括Mgp/Reduce和HDFS文件体系。

6.云盘算技术发展趋势

从封闭——》开源
从单一办理方案——》融合
从同一管理——》自动化实现
从紧凑——》模块化计划

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