네트워크 클라우드는 네트워크 기술을 통해 일반 독립 서버의 기능을 통합하고 관리하여 강력하고 효율적이며 빠르고 안전하며 안정적인 가상 네트워크 서비스 시스템을 형성하며 온디맨드 액세스 및 결제를 위해 네트워크 사용자에게 제공됩니다. 사용자에게 서비스를 제공하기 위해 인터넷을 통해 동적이고 확장 가능하며 종종 가상화되는 리소스를 제공합니다.
이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 7 시스템, Dell G3 컴퓨터.
클라우드는 서비스를 받는 대상을 말합니다. 언제 어디서나 클라우드 컴퓨팅이 제공하는 서비스를 즐길 수 있습니다. 클라우드는 네트워크와 인터넷을 비유적으로 이르는 말입니다.
네트워크 클라우드는 네트워크 기술을 통해 일반 독립 서버의 기능을 통합하고 관리하여 강력하고 효율적이며 빠르며 안전하고 안정적인 가상 네트워크 서비스 시스템을 형성하며 온디맨드 액세스 및 결제를 위해 네트워크 사용자에게 제공됩니다.
클라우드 기술은 클라우드 컴퓨팅 비즈니스 모델을 기반으로 네트워크 기술, 정보 기술, 통합 기술, 관리 플랫폼 기술, 응용 기술 등을 총칭하는 용어로, 자원 풀을 구성하여 온디맨드로 사용할 수 있어 유연합니다. 그리고 편리합니다.
클라우드 컴퓨팅 기술은 중요한 지원이 될 것입니다. 기술 네트워크 시스템의 백그라운드 서비스에는 비디오 웹사이트, 사진 웹사이트 및 기타 포털 웹사이트와 같은 대량의 컴퓨팅 및 저장 리소스가 필요합니다. 사물 인터넷 산업의 급속한 발전과 적용으로 인해 미래에는 각 품목에 고유한 식별 표시가 있을 수 있으며, 이는 논리적 처리를 위해 백엔드 시스템으로 전송되어야 합니다. 다양한 수준의 데이터와 다양한 산업 데이터에는 강력한 시스템 지원이 필요합니다. 지원, 클라우드 컴퓨팅을 통해 지능이 실현됩니다.
핵심 요소
클라우드 기술은 인터넷을 통해 동적이고 확장 가능하며 종종 가상화되는 리소스를 제공하여 사용자에게 서비스를 제공합니다. 사용자는 클라우드의 기술 인프라를 지원하기 위한 지식, 전문성 또는 통제력을 가질 필요가 없습니다. 이 새로운 "모든 것을 서비스로 제공하는" 경제 모델을 가능하게 하려면 클라우드 기술의 몇 가지 주요 요소를 해결해야 합니다.
(1) 공유 클라우드 인프라: 엔터프라이즈 수준의 보안, 확장성 및 서비스 품질(QoS)을 제공할 수 있습니다.
(2) 개발 환경: 한때 소규모 독립 애플리케이션 개발에 익숙했던 엔터프라이즈 애플리케이션 개발자가 잠재적으로 수억 명의 사용자로 확장할 수 있는 안전한 "다중 테넌트" 애플리케이션 개발로 쉽게 전환할 수 있습니다.
(3) 운영 환경은 사용자 경험에 영향을 주지 않고 클라우드 서비스를 원활하게 제공하고 업데이트할 수 있습니다.
(4) 여러 클라우드 서비스를 결합하여 비즈니스 또는 개인 작업을 완료하는 간단한 방법입니다. 클라우드 기술은 다양한 컴퓨팅 리소스가 서비스로 가상화되고 동시에 웹 기술 연결을 통해 동적으로 할당되어 사용자 요구에 적응하는 컴퓨팅 모델입니다. .
핵심 기술
가상화 기술
가상화 기술은 컴퓨팅 요소가 실제 기반이 아닌 가상 기반에서 실행된다는 것을 의미하며, 하드웨어의 용량을 확장하고 소프트웨어 재구성 프로세스를 단순화하며 소프트웨어 가상 머신을 줄일 수 있습니다. 더 넓은 범위의 운영 체제에 대한 관련 오버헤드 및 지원. 가상화 기술을 통해 소프트웨어 애플리케이션을 기반 하드웨어로부터 분리할 수 있습니다. 여기에는 단일 리소스를 여러 가상 리소스로 나누는 분할 모드와 여러 리소스를 하나의 가상 리소스로 통합하는 집계 모드가 포함됩니다. 가상화 기술은 객체를 기준으로 스토리지 가상화, 컴퓨팅 가상화, 네트워크 가상화 등으로 나눌 수 있으며, 컴퓨팅 가상화는 다시 시스템 수준 가상화, 애플리케이션 수준 가상화, 데스크톱 가상화 등으로 구분됩니다. 클라우드 컴퓨팅 구현. 컴퓨팅 시스템 가상화는 "클라우드"에 구축된 모든 서비스와 애플리케이션의 기반입니다. 가상화 기술은 주로 CPU, 운영 체제, 서버 및 기타 측면에서 사용되며 서비스 효율성을 향상시키는 최고의 솔루션입니다.
분산형 대용량 데이터 저장소
클라우드 컴퓨팅 시스템은 다수의 서버로 구성되어 동시에 다수의 사용자에게 서비스를 제공합니다. 따라서 클라우드 컴퓨팅 시스템은 데이터를 저장하기 위해 분산형 저장소와 중복 저장소(클러스터)를 사용합니다. 컴퓨팅, 데이터 중복). Yuhe 분산 스토리지)는 데이터의 신뢰성을 보장합니다. 중복 방식은 작업 분해 및 클러스터링을 통해 저비용을 보장하고, 저가형 머신을 사용하여 슈퍼컴퓨터의 성능을 대체하는 방식입니다. 이 방식은 동일한 데이터의 여러 복사본을 저장하는 분산 데이터의 고가용성, 높은 신뢰성 및 경제성을 보장합니다. . 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 널리 사용되는 데이터 저장 시스템은 Google의 GFS와 Hadoop 팀에서 개발한 GFS의 오픈 소스 구현인 HDFS입니다.
대량 데이터 관리 기술
클라우드 컴퓨팅은 분산된 대용량 데이터의 처리와 분석이 필요하므로, 대용량 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 데이터 관리 기술이 필요합니다. 클라우드 컴퓨팅 시스템의 데이터 관리 기술은 주로 Google의 BigTable 데이터 관리 기술과 Hadoop 팀이 개발한 오픈 소스 데이터 관리 모듈 HBase가 있습니다. 클라우드 데이터 저장 관리의 형태가 기존의 RDBMS 데이터 관리 방식과 다르기 때문에, 거대하게 분산된 데이터에서 특정 데이터를 어떻게 찾는가 역시 클라우드 컴퓨팅 데이터 관리 기술이 해결해야 할 문제이다. 동시에 다양한 관리 형태로 인해 기존 SQL 데이터베이스 인터페이스를 클라우드 관리 시스템에 직접 이식할 수 없습니다. 연구에서는 Hadoap 하위 프로젝트를 기반으로 HBase 및 Hive와 같은 클라우드 데이터 관리를 위한 RDBMS 및 SQL 인터페이스를 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 또한, 클라우드 데이터 관리 측면에서 데이터 보안과 데이터 접근 효율성을 어떻게 보장할 것인지도 주요 연구 관심사 중 하나이다.
프로그래밍 방법
클라우드 컴퓨팅은 객관적으로 분산 프로그래밍 모델이 필요한 분산 컴퓨팅 모델을 제공합니다. 클라우드 컴퓨팅은 단순한 아이디어를 지닌 분산 병렬 프로그래밍 모델인 Map-Reduce를 채택합니다. Map-Reduce는 프로그래밍 모델이자 작업 스케줄링 모델입니다. 주로 데이터 세트의 병렬 작업 및 병렬 작업 예약에 사용됩니다. 이 모드에서 사용자는 병렬 계산을 수행하기 위해 자신만의 Map 함수와 Reduce 함수만 작성하면 됩니다. 그 중 Map 함수는 각 노드의 블록 데이터 처리 방법을 정의하고, Reduce 함수는 중간 결과의 저장 방법과 최종 결과의 유도 방법을 정의합니다.
클라우드 컴퓨팅 플랫폼 관리 기술
클라우드 컴퓨팅 리소스는 규모가 엄청나며 여러 위치에 분산된 수많은 서버를 동시에 실행하여 수백 개의 애플리케이션을 효과적으로 관리하는 방법입니다. 시스템이 중단 없이 서비스를 제공한다는 것은 엄청난 도전입니다. 클라우드 컴퓨팅 시스템의 플랫폼 관리 기술은 다수의 서버가 함께 작동할 수 있도록 하고, 비즈니스 배포 및 활성화를 촉진하며, 시스템 오류를 신속하게 감지 및 복구하고, 자동화되고 지능적인 수단을 통해 대규모 시스템의 안정적인 운영을 달성할 수 있습니다.
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