실리콘 밸리의 잡지: 클라우드 컴퓨팅 개발 동향 클라우드 컴퓨팅 연구 개요를 찾고

"실리콘 밸리 인터넷 11 월 4 일," "실리콘 밸리" 잡지의 2012 버전의 16 문제에 따라 종이 정의 분류, 지원 기술 및 클라우드 문학 분석의 방법을 사용 하 여 컴퓨팅의 아키텍처를 설명 하 고 연구 상태 및 클라우드 컴퓨팅 컴퓨팅 아키텍처의 측면에서 관련된 기술, 프로그래밍 모델의 몇 가지 기술적인 솔루션 소개 및 클라우드 컴퓨팅, 구름의 연구에 대 한 참조를 제공할 수 있습니다의 개발 추세에 기대 컴퓨팅.


키워드: 클라우드 컴퓨팅, 병렬 컴퓨팅, 가상화,
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클라우드 컴퓨팅 (제어력) 2007 년의 3 분기에서 태 어 났 그리고 그것 정보 기술의 발전의 맥락과 수요 기반 성숙의 응용 프로그램에서 진화. 그것의 가장 기본적인 수준에서 클라우드 컴퓨팅은 배달 및 정보 서비스의 사용 모델, 즉, 대 한 액세스를 필요 하 고 네트워크를 통해 쉽게 확장 가능한 서비스. 이 서비스는 IT 인프라 (하드웨어, 플랫폼, 소프트웨어), 수 또는 다른 IT 서비스 될 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅에서는 컴퓨팅과 스토리지, 컴퓨팅 파워, 저장 공간 및 정보 취득을 하면 분산 및 병렬 처리를 실현 하기 위해 리소스 가상화 방식의 리소스 최적화 및 통합의 새로운 영역 이다 주문형 서비스. 공유 플랫폼의 소프트웨어와 하드웨어 자원을 최적화 구성 및 세분성에서 자원의 모든 종류의 동적 스케줄링 함으로써, 클라우드 컴퓨팅 하드웨어, 소프트웨어, 에너지 소비 및 관리 비용의 비용을 크게 줄일 수 있습니다 및 데이터 센터의 활용을 크게 향상 시킬 수 있습니다. 따라서, 전통적인 컴퓨팅 모드와 비교, 클라우드 컴퓨팅 모델의 전반적인 이익을 늘릴 수 있습니다 [1] 시간 약 30 배.

클라우드 컴퓨팅
의
1 정의

위키백과 정의 클라우드로 컴퓨팅: 클라우드 컴퓨팅 (제어력), 하드웨어 및 소프트웨어 리소스와 정보를 공유 하는 있는 인터넷 기반 컴퓨팅 방법 컴퓨터 및 기타 장치에 공급 될 수 있다. 모든 작업은 [2] 그리드 비슷합니다.


산업 및 구름의 정의의 범위에 과학자 컴퓨팅은 여전히 많은 차이, 하지만 기본 합의 클라우드 컴퓨팅 네트워크와 가상화 기술에 기반, 컴퓨팅 용량에 맞게 특정 서비스 수준 계약, 실시간 유연한 컴퓨팅 처리 환경, 달성 하기 위해 여러 터미널 병렬 멀티태스킹의 중앙된 시스템 최적화 컬렉션의 가상화 it 리소스 서비스입니다.


2
의 연구 진행

2.1 클라우드 컴퓨팅 아키텍처

일반적으로 말하자면, 클라우드 컴퓨팅 환경 3 개의 층으로 분할 될 수 있다의 건축
: 인프라 계층, 플랫폼 계층과 응용 프로그램 계층, 그림 1에서 보듯이.


인프라 계층: 가상화 계층 라고도, 인프라 계층 가상화 기술 XEN, KVM 등 vm 웨어를 사용 하 여 물리적 리소스를 분할 하 여 컴퓨팅 리소스의 저장소 풀을 만듭니다. 인프라 계층은 클라우드 컴퓨팅의 중요 한 부분이 고 동적 리소스 할당 등의 많은 주요 기능을 통해 가상화 구현 됩니다. 이 계층의 역할 사용자에 게 낮은 수준의 컴퓨팅 및 스토리지 리소스의 다양 한 서비스를 제공 하는 것입니다.


플랫폼 레이어: 운영 체제 및 응용 프로그램 프레임 워크의 구성 인프라 위에 구축. 플랫폼 계층의 목적은 직접 가상 컴퓨터에 응용 프로그램을 배포 하는 부담을 최소화 하는 것입니다. 예를 들어 Google 응용 프로그램 엔진 데이터 스토리지, 데이터베이스, 및 일반적인 웹 응용 프로그램의 구현을 지원 하기 위해 Api를 제공 하는 플랫폼 계층에서 실행 됩니다. 이 계층의 역할 사용자에 게 서비스는 응용 프로그램 개발 및 배포 플랫폼을 제공 하는 것입니다.











그림 1 클라우드 컴퓨팅 아키텍처


fig.1architectureofcloudcomputing





응용 프로그램 계층: 계층의 최상위에 실제 클라우드 응용 프로그램을 배포. 전통적인 응용 프로그램과 달리, 클라우드 응용 프로그램은 더 나은 성능, 가용성, 및 낮은 운영 비용을 달성 하기 위해 확장성을 활용할 수 있습니다. 이 계층의 역할은 고객에 게 주로 방식 웹 기반 응용 프로그램을 제공 하.


의 실제 엔터티 클라우드 컴퓨팅은 데이터 센터, 클라우드 요소를 연결 하는 데이터 센터 네트워크 뿐만 아니라 "구름" 기본 단위 (구름)와 "구름" 운영 체제의 구성. 클라우드 컴퓨팅 서비스에서 제공 하는 자원 수준의 IaaS (서비스로 서의 인프라), PaaS (플랫폼 서비스), 그리고 SaaS (서비스로 소프트웨어)으로 나눌 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 서비스 기관에 제공 하는 사설 클라우드, 공공 용, 공용 클라우드 및 두 가지를 결합 하는 하이브리드 클라우드로 분할 될 수 있다.


2.2 프로그래밍 모델


클라우드 컴퓨팅 프로그래밍 모델 mapreduce [3]과 드리 아 드에 의해 대표 된다 그리고 다른 주로이 두 가지 방법의 변형입니다.


MapReduce는 큰 데이터 집합의 병렬 처리를 위해 적당 한 병렬 컴퓨팅을 지원 하기 위해 Google에 의해 제안 된 소프트웨어 아키텍처입니다. 그것의 핵심 아이디어는 "지도"의 개념과 처리 메커니즘을 소개 하 고 "감소 (단순화)".


MapReduce의 주요 아이디어는 실행에 문제 두 개의 병렬 단계, 지도 단계와 감소 단계도 세분화 됩니다: 첫째, 문제는 map 함수에 의해 분해, 데이터 분산 병렬 처리에 대 한 서버에 관련 없는 청크로 분할 되 고 감소 기능은 총 출력 결과 줄이는 데 사용 됩니다. 신뢰성에이 지원 작업 노드 주기를 사용 하 여 분산 처리 시스템, 하 고 그것의 활동 상태, 식별, 모니터링 및 비정상적인 노드 (미리 설정 된 시간 간격 동안 침묵을 유지)의 절연을 보고 마스터 노드 실현, 다른 활성 노드에 해당 작업 노드를 할당 하는 데이터 마이그레이션. 원자 연산 보장 메커니즘 병렬 스레드 간의 충돌을 제어 하는 데 사용 됩니다.


드리 아 드 [4] 데이터 병렬 처리에 대 한 Microsoft에서 제안 하는 간단한 프로그래밍 모델입니다. 특히, 드리 아 드 다이어그램에서 노드를 작업을 추상화 하 고 런타임 환경 사용 가능한 계산 노드에서 이러한 노드 매핑됩니다. 드리 아 드 모델에서 작업 노드는 매우 유연 하 고 다중 코어 및 클러스터를 지원 하 여 병렬 처리 기능이 더욱 향상. MapReduce 모델에 비해는 드리 아 드 데이터 분류의 복잡성 증가, 작업 노드의 분할 메커니즘 때문에 충분 하지 않습니다 그리고 데이터 설명의 단순 MapReduce 보다 더 이다. 현재, 향상 된 드리 아 드 모델 MapReduce 모델에 완벽 하 게 호환 되 고 점차 더 다양 한 데이터 병렬 처리 모델 수 있습니다. [5] DRYADLINQ는 microsoft의 드리 아 드. NET 단계 언어 통합된 쿼리 (. Netlanguageintegratedquery), 사용자는 대규모 데이터에 단순히 SQL과 같은 쿼리 언어를 작성 하 여 운영할 수 있다 그래야.


2.3 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 연구 상태
는

때문에 클라우드 컴퓨팅은 많은 기술의 하이브리드 진화의 결과, 그 완성도 높은, 큰 회사 촉진, 그것은 매우 신속 하 게 개발. 아마존, 구글, IBM, 마이크로소프트, 야 후는는 클라우드 컴퓨팅. Vm 웨어, 페이스 북과 YouTube는 구름의 다른 지역에서 독특한 컴퓨팅. 학계, 더 성숙한 오픈 소스 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 사용 하는 현재 연구는 하 둡, Enomalism, 유칼립투스, 후광, 10Gen 등등.


구글 첫 번째 게시자와 클라우드 컴퓨팅의 사용자와 클라우드 컴퓨팅은 순간에서의 가장 큰 실천입니다. 클라우드 컴퓨팅의 혜택을 포함 한 Google의 분산 파일 시스템 (GFS) [6], 대규모 분산 데이터베이스 bigtable의 인프라를 구성 하는 세 가지 시스템에서 Google의 급속 한 성장 [7, 그리고 Google 응용 프로그램 파일의 mapreduee. 이러한 기술을 사용 하 여 Google Googlemap, gmail, googledocs 클라우드 서비스의 수를 배치 했다. 또한, 구글 클라우드 개발 서비스 제공, 대형, 병렬 응용 프로그램을 실행 하는 googleappengine에 의해 제공 되는 개발자가 Google의 강력한 응용 프로그램을 사용 하는 동일한 인프라를 사용 하 여 자신의 응용 프로그램을 구축할 수 있도록 합니다.


의 클라우드 컴퓨팅 아키텍처, 아마존에 의해 제안 된 서비스의 4 종류의 큰 클러스터 기반: 심플 스토리지 서비스 (Simplestorageservice), 탄력 있는 계산 구름 (ELASTICCOMPUTECLOUD, e c 2) [8]; 단순 대기열 서비스 ( Simplequeuingservice)와 beta 단계에 아직도 있는 심플. 아마존 클라우드 컴퓨팅 환경에서 사용자만 실행 해야 컴퓨팅, 스토리지 및 플랫폼에서 제공 하는 다른 클라우드 서비스를 그들의 자신의 서비스 인스턴스 생성, 유지 보수 및 취소 서비스 인스턴스 가상 컴퓨터의 사용자에 게 투명 하 게 그리고 사용자가 지불 방법으로 사용 하 여 인스턴스.


IBM 대규모 데이터 컴퓨팅 및 슈퍼 컴퓨터의 분야에서의 기술적 장점에 따라 BLUECLOUD [9] 건축을 제안 했다. 블루 클라우드 플랫폼의 핵심은 가상화 기술 및 저장 기술. 블루 클라우드에서 가상화는 하드웨어 및 소프트웨어 레벨 2 가상화를 통해 달성 된다. IBM 클라우드 플랫폼의 스토리지 아키텍처 지원 Google 파일 시스템 및 저장소 영역 네트워크 (SAN) 모델 및 두 모델 별도로 또는 같은 방식으로 사용할 수 있습니다.


Hadoop은 오픈 소스 이며 클러스터 구현 MapReduce 병렬 프로그래밍 모델을 기반으로, 현재 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 아키텍처 계획 [10]의 가장 대표적인. Hadoop, 기본 데이터 관리는 GFS 파일 시스템을 GFs는 같은 함수 파일 시스템, Hadoopdistributedfilesystem의 hdfs에 유사한 분산된 데이터 관리 기술 하지만 hadoop 분산된 파일 시스템 또한 자동 결함 허용 기능을 하고있다. Hadoop 기반 MapReduce 프로그래밍 모델, 병렬 시스템은 MapReduce의 이점이 있다, 그래서 그것은 Java 언어를 사용 하는 대규모 데이터의 병렬 액세스 처리에 대 한 높은 효율을가지고, 그것이 좋은 크로스 플랫폼 특성 때문에 응용 프로그램은 가장 널리.


4 Concluding 발언


클라우드 컴퓨팅은 처음부터 새로운 개념 적용 수요 기반 및 기술 발전의 상태 하에서 점차 진화. 클라우드 컴퓨팅은 컴퓨팅 리소스 통합 모드는 특정 단계로 소프트웨어 및 하드웨어 기술을 개발한 후 나타나야 일종의 자연. 클라우드 컴퓨팅 응용 프로그램은 추세, 하지만 그것은 여전히 개발 기간, 현재 단계는 앞으로 아이디어를 달성 하기 위해 기술과 좋은 비즈니스 모델을 많이 넣어가지고 많은 기술적 문제 및 과제 있다. 미래에 상관 없이 어떻게 클라우드 "컴퓨팅" x의 다른 형태로 진화 컴퓨팅, 아직이 산업의 발전을 촉진 하는 필요. 이 문서는 기본 개념, 아키텍처와 클라우드 컴퓨팅 시스템의 관련된 기술 소개, 구름의 연구 상태를 소개 컴퓨팅과 클라우드 개발 동향 예측 컴퓨팅.