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云计算 ​

字数
2242 字
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9 分钟

1 云计算概述 ​

1.1 云计算定义 ​

云计算是各种虚拟化、效用计算、服务计算、网格计算、自动计算等概念的混合演进并集大成之结果。

1.2 三元认知论角度理解云计算 ​

云计算既是一种商业模式，也是一种计算范式，还是一种实现方式

1.3 云计算作为计算范式分为两种结构 ​

  1. 横向云体逻辑结构
    • 从横向云体的角度看，云计算分为两个部分：云运行时环境（ CIoud runtime environment ）和云应用（ CIoud application ）
  2. 纵向云栈逻辑结构
    • 由 SaaS 、 PaaS 和 IaaS 三部分构成

Infrastructure as a Service（基础设施即服务）
Platform as a Service（平台即服务）
Software as a Service（软件即服务）

2 分布式计算 ​

2.1 ACID 原则 ​

ACID 是数据库事务正常执行的四个原则，分别指原子性、一致性、独立性及持久性

  • 原子性（Atomicity）： 事务中的所有操作要么全部成功，要么全部失败。不会出现部分成功的情况
  • 一致性（Consistency）： 事务只能将数据库从一种有效状态转换到另一种有效状态
  • 隔离性（Isolation）： 同时执行的事务彼此隔离，就像它们是单独执行的一样。一个事务的更改对其他事务不可见，直到该事务提交
  • 持久性（Durability）： 一旦事务提交，其对数据库所做的更改将永久保存，即使系统发生故障也是如此

2.2 CAP 理论 ​

一个分布式系统最多只能同时满足一致性（ Consistency ）、可用性（ Availability ）和分区容错性（ Partition tolerance ）这三项中的两项

CAP 定理（也称为布鲁尔定理）是计算机科学中的一项基本定理，它指出在分布式计算系统中，不可能同时满足以下三个属性：

  • 一致性（Consistency）： 所有节点在任何时候都必须看到相同的数据
  • 可用性（Availability）： 系统必须始终可用，即使某些节点发生故障
  • 分区容错性（Partition Tolerance）： 系统必须能够在网络分区的情况下继续运行，即使某些节点彼此无法通信

换句话说，分布式系统只能同时满足其中两个属性，而不能同时满足三个属性

CA 系统： CA 系统提供一致性和可用性，但不能容忍分区。这意味着如果网络分区，系统将变得不可用
CP 系统： CP 系统提供一致性和分区容错性，但不能保证可用性。这意味着系统可能在某些情况下不可用，例如当网络分区时
AP 系统： AP 系统提供可用性和分区容错性，但不能保证一致性。这意味着系统在网络分区时仍然可用，但不同节点上的数据可能不一致

在实践中，大多数分布式系统都必须权衡 CAP 定理中的三个属性。例如，像 Amazon DynamoDB 这样的数据库系统优先考虑可用性和分区容错性，而像 Apache Cassandra 这样的数据库系统则优先考虑一致性和分区容错性

CAP 定理对于理解分布式系统的设计和局限性至关重要。它有助于系统设计人员做出明智的权衡，以满足特定应用程序的需求

2.3 BASE 理论 ​

BASE 是指基本可用（ Basically Available ）、软状态（ Soft state ）、最终一致性（ Eventual consistency ）

BASE 理论（基本可用、软状态、最终一致性）是分布式计算系统设计的一种替代方法，它放松了 ACID 原则中的一些严格要求，以提高可用性和可扩展性。BASE 是以下三个属性的缩写：

  • 基本可用（Basically Available）： 系统在大多数情况下都可用，即使某些组件发生故障
  • 软状态（Soft State）： 系统的状态可以随着时间的推移而改变，并且不同节点上的状态可能不完全一致
  • 最终一致性（Eventual Consistency）： 系统中的所有副本最终将收敛到相同的状态，但可能需要一些时间

与 ACID 原则不同，BASE 理论允许系统在某些情况下出现数据不一致。但是，它保证最终一致性，这意味着随着时间的推移，系统中的所有副本将最终保持一致

BASE 理论特别适用于大规模分布式系统，其中实现强一致性（如 ACID 原则所要求的）可能非常困难或昂贵。例如，像 Amazon DynamoDB 和 Apache Cassandra 这样的 NoSQL 数据库系统遵循 BASE 理论，以提供高可用性和可扩展性

需要注意的是，BASE 理论并不是要取代 ACID 原则。对于需要强一致性和数据完整性的应用程序，ACID 原则仍然是重要的考虑因素。但是，对于那些可用性和可扩展性比强一致性更重要的应用程序，BASE 理论提供了一种有价值的替代方案

3 云计算架构 ​

3.1 云计算中工作负载模式分类&特征 ​

  1. 时开时停模式
    • 用户使用 IT 资源的方式不是连续的
  2. 用量迅速增长模式
    • 用户使用 IT 资源随着时间的推移，用量不断增长
  3. 瞬间暴涨模式
    • 用户一般时段使用资源用量都相对稳定和平均，但会在特定时间点上出现用量的暴涨和暴跌
  4. 周期性增减模式
    • 用户的 IT 资产用量呈现周期性的增长和消减

3.2 "云体"&"云栈"概念 ​

  1. 云体是云计算的物质基础，是云计算所用到的资源集合。它是构成云计算的软硬件环境，如网络、服务器、存储器、交换机等，通过网络连接在一起
  2. 云栈又称云平台，是在云上面建造的运行环境。它能够支持应用程序的发布、运行、监控、调度、伸缩，并为应用程序提供辅助服务的机制，如访问控制和权限管理等

4 虚拟化技术 ​

4.1 OpenStack中负责对象存储的项目代码名称 ​

  • Nova
    • 负责管理虚拟机实例的生命周期，包括创建、启动、停止、销毁等操作。
  • Neutron
    • 负责管理网络资源，例如虚拟网络、防火墙、路由器等。
  • Swift
    • 是一个分布式对象存储系统，它将数据分割成多个对象并存储在多个节点上。这使得 Swift 能够提供高可用性和可扩展性。负责提供可扩展、可复制、可持续的对象存储服务。它可以用于存储大量非结构化数据，例如图像、视频、文档等。此外，Swift 还支持多种数据格式和访问协议，例如 HTTP、REST、WebDAV 等。
  • Cinder
    • 负责管理块存储资源，例如虚拟机硬盘。

4.2 关于容器化应用程序的数据持久化，不正确的说法 ​

  • 尽可能使用卷存储应用程序的数据。

  • 生产环境中使用机密数据存储服务中所有的敏感应用程序数据。

  • 将应用程序配置文件存储在容器的可写层中。

  • 开发环境中可以绑定挂载源代码目录。

4.3 虚拟化技术概念&类型 ​

  • 概念
    • 在计算机科学领域中，虚拟化代表着对计算资源的抽象，而不仅仅局限于虚拟机的概念
  • 类型
    1. 服务器虚拟化
    2. 网络虚拟化
    3. 桌面虚拟化
    4. 软件定义的存储

4.4 硬件虚拟化技术代表 ​

  1. GPU 虚拟化
  2. FPGA 虚拟化
  3. RDMA 虚拟化
  4. NVM 虚拟化