云盘算——ACA学习 云盘算核心技术

火影  金牌会员 | 2024-6-23 14:31:36 | 显示全部楼层 | 阅读模式
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  • 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
  • 个人主页:网络豆的主页​​​​​
   
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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