cloudos能够实现的大数据功能

『壹』 云OS的产品

一般来讲，国内外大的网站，比如、网易、腾讯等，都有该类产品，但由于该系统是各自的核心竞争力，都是自产自用，并对外发售。比如市面上的两家厂商，一是VMware的vSphere，该产品是虚拟化技术衍生出来的，管理的设备数量有限；二是浪潮的云海，浪潮云海是第一款国产的云计算中心操作系统，采用“linux+Xen”开放标准技术路线，支持分布式计算、分布式存储等，性能更好、可用性更强、成本更低，但是要到2010年底才能发布。两者的不同处在于：浪潮云海OS是一个产品化、模块化的通用云操作系统，适合于各种类型的云计算应用；VMware的产品更多是针对虚拟化整合，面向私有云等小规模云应用；
Vmware与浪潮云OS的具体区别为：
1、共享存储与分布式云存储：VMware云操作系统依赖于共享存储，一旦共享存储宕机，将导致所有虚拟机业务的崩溃；浪潮云海云操作系统构建了块设备的云存储，安全性更高。
2、大规模管理架构；浪潮云海OS采用多级联管理体系，可以通过级联方式实现资源的整合管理，可以有效实现万量级的资源管理。管理能力更强，适用性更好；VMwareOS管理规模较小。
3、资源调度与节能管理：浪潮云海OS可有效实现大规模基础软硬件资源监控，可以完成长期的业务负载和资源情况的统计分析，可以依据负载情况实现业务、资源的动态调度，在满足客户需求情况下，有效提高资源利用率。同时，对夜间、节假日时的闲置资源，可自动转入节能模式，符合绿色、低碳的数据中心运营需求。
4、业务管理：VMware云OS侧重于硬件资源的管理，包括计算、存储和网络；浪潮云OS，即可以管理硬件资源，还可以管理软件资源，包括单机OS、数据库、中间件等。 云服务器（Elastic Compute Service, 简称ECS）是一种处理能力可弹性伸缩的计算服务，其管理方式比物理服务器更简单高效。云服务器帮助您快速构建更稳定、安全的应用，降低开发运维的难度和整体IT成本，使您能够更专注于核心业务创新。比如，阿里云服务就是做的比较完善的生态系统。 负载均衡 SLB 负载均衡（Server Load Balancer，简称SLB）是对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务。SLB可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力，通过消除单点故障提升应用系统的可用性。 关系型数据库服务 RDS 提供安全稳定云数据库服务！
关系型数据库服务（Relational Database Service，简称RDS）是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。RDS采用即开即用方式，兼容MySQL、SQL Server两种关系型数据库，并提供数据库在线扩容、备份回滚、性能监测及分析功能。RDS与云服务器搭配使用I/O性能倍增，内网互通避免网络瓶颈。 开放存储服务 OSS 开放存储服务（OpenStorageService，简称OSS），是阿里云对外提供的海量，安全，低成本，高可靠的云存储服务。用户可以通过简单的API（REST方式的接口），在任何时间、任何地点、任何互联网设备上进行数据上传和下载。 开放数据处理服务 ODPS 开放数据处理服务（Open Data Processing Service，简称ODPS）提供云端数据仓库服务。适用于金融、零售、制造业和电商企业的BI团队进行海量数据分析和挖掘。 开放结构化数据服务 OTS 开放结构化数据服务（Open Table Service，简称OTS）是一种支持海量结构化和半结构化数据存储与实时查询的服务。 内容分发网络 CDN 内容分发网络（Content Delivery Network，简称CDN）将加速内容分发至离用户最近的节点，缩短用户查看对象的延迟，提高用户访问网站的响应速度与网站的可用性。 开放缓存服务 OCS 开放缓存服务（Open Cache Service，简称OCS）为在线缓存服务，实现热点数据的快速响应及数据的持久化保存；支持Key-Value的数据结构，兼容Memcached协议。 云引擎 ACE 云引擎（Aliyun Cloud Engine，简称ACE）是一个基于云计算基础架构的网络应用程序托管环境，帮助应用开发者简化网络应用程序的构建和维护，并可根据应用访问量和数据存储的增长进行扩展。 ACE支持PHP,NODE.JS语言编写的应用程序；支持在线创建MYSQL远程数据库应用。 安全与监控 云盾
云盾为客户提供基于云端的DDoS防御、入侵防御及网站的应用安全监测等全方位的安全防御服务。 云监控 云监控高效全面的监控云服务器和站点，帮助用户时刻掌握云服务运行状态。
负载均衡
负载均衡（Software Load Balancing，简称SLB）通过设置虚拟IP，将位于同一数据中心的多台云服务器资源虚拟成一个高性能、高可用的应用服务池，再根据应用特性，将来自客户端的网络请求分发到云服务器池中。SLB 会检查池中云服务器的健康状态，自动隔离异常状态云服务器。同时，SLB 还可以增强云服务器池的抗攻击能力、安全隔离应用和云服务器。云服务器无须特殊设置即可透明接入SLB。
云盾
为云服务器提供一站式安全增值服务，包括安全体检（网页漏洞检测、网页挂马检测）、安全管家（防DDOS 服务、端口安全检测、网站后门检测、异地登录提醒、主机密码暴力破解防御）等功能。
云监控
为云服务器提供第三方监控服务，可以及时发现故障并通过多种方式告警，包括网站、Ping、TCP端口、UDP端口、DNS、POP3、SMTP、FTP等监控。云监控除了可以为ECS 提供安全有效的监控服务外，还能够为其他自由服务器提供监控服务，用户只需要通过简单的配置即可实现各种监控需求。 开放存储服务（OSS）是阿里云对外提供的海量、安全、低成本和高可靠的云存储服务。OSS 支持海量的文
件储存，同时在多个地方调用呈现，极大地简化了用户数据管理、迁移和更新的工作。
用户可以通过简单的RESTful 接口，在任何时间、任何地点、任何互联网设备上进行上传和下载数据，也可以使用Web 页面对数据进行管理。OSS 已经在多个云存储服务、电子商务网站和手机应用网站中使用，提供包括图片、软件和音视频文件在内的存储和互联网访问服务。
海量
用户可以存储和管理多达上千亿个数据对象(data object，可以是任何内容的文件，如数据记录，图片，流媒体文件等)，每个数据对象大小可达20GB。OSS还能通过对象组合的方法构建最大5TB的单一对象。
安全
OSS使用加密对来保证用户数据被安全访问，对于指定为私有的数据，只有使用加密对才能访问。用户可以随时设定自己的数据访问权限。
高可用、高可靠
OSS拥有数据自动冗余、故障自动恢复的能力。OSS向用户承诺服务全年可用性99.9%，数据可靠性大于十个9。
多功能
OSS支持类似传统文件系统的目录结构，便于用户组织数据。存储在OSS的每个数据对象都拥有唯一的URL，便于用户在网页或移动应用上展示。OSS提供了PHP，Python，Java等多种语言的SDK。
低成本
用户按照每天实际的资源使用付费，无需为高速增长的业务提前付出费用。 开放结构化数据服务（Open Table Service，简称OTS）是构建在飞天内核之上的海量结构化和半结构化数据存储与实时访问的服务。
OTS以数据表的形式组织数据，保证强一致性，提供跨表的事务支持，并提供视图和分页的功能来加速查询。用户可以通过RESTful API来使用服务，也可使用Web 页面对数据进行管理。同时，OTS 提供多语言SDK以简化用户的编程。OTS适用于数据规模大且实时性要求高的应用。
数据安全可靠
OTS 服务运行在飞天内核之上，所有数据都有3 份备份；OTS 服务会自动处理集群中的硬件和软件错误，对用户屏蔽这些错误；用户的数据在存储层完全隔离，并且用户对数据的访问必须通过身份验证。
可扩展性
OTS 支持超过百TB 数量级的数据，通过对表进行横向切分（partitioning）来实现规模的扩展；数据分片均匀地散落到多个存储节点上，并且数据分区在增长之后会自动分裂以达到分区的动态平衡。因此，可以通过增加机器和调整调度实现服务整体规模的扩展。
灵活的数据模型
表包含任意多行的数据，每一行可以包含任意多个列，不需要在创建表的时候指定schema，支持视图和表组等高级功能。
简单高效的API
支持单行与多行的读写操作，支持事务操作。单行读写操作的延迟在10 毫秒级别。
全托管式服务
OTS服务会根据用户的数据规模和QPS 需求进行合理的调度和调优，用户无须关心数据库的管理、调优和容错处理。这样，用户可以专注在应用层逻辑，通过OTS 节省成本。此外，OTS 还向用户提供详细的资源使用统计、性能指标和操作日志，方便用户调查错误和分析应用的行为。 关系型数据库服务（RDS）提供了即时接入、弹性伸缩，可用而且可靠的数据库服务，帮助用户把基于传统关系型数据库的各类应用搬到云上。
RDS通过Web方式为用户提供可以在几分钟内生成并投入生产的、经过优化的数据库实例，支持MySQL和微软SQL Server这两种关系型数据库，适合于各行业中小企业的关系型数据库应用。
安全稳定
RDS 集群处于多层防火墙的保护之下，可以有力地抗击各种恶意攻击，保证数据的安全。允许您设置访问白名单，免除安全隐患。
数据可靠
RDS 采用主从热备的集群架构方式，当出现硬件故障时，30 秒内完成自动切换。建议您的应用程序支持数据库连接自动重连。
自动备份
RDS 根据您自定义的备份策略自动备份您的数据库。防止数据丢失和误删除，保证您的数据安全可靠。
管理透明
您无需维护数据库，只需根据自己的需要选择相应的RDS 实例，部署简单快速。大大节省用户的硬件成本和维护成本。

『贰』 什么叫大数据 与云计算有何关系

如今，两种主流技术已成为IT领域关注的焦点-大数据和云计算。根本不同的是，大数据只涉及处理海量数据，而云计算则涉及基础架构。但是，大数据和云技术提供的简化功能是其被大量企业采用的主要原因。例如，亚马逊的“ Elastic Map Rece”演示了如何利用Cloud Elastic Computes的功能进行大数据处理。

两者的结合为组织带来了有益的结果。更不用说，这两种技术都处于发展阶段，但是它们的结合在大数据分析中利用了可扩展且具有成本效益的解决方案。

那么，我们可以说大数据与云计算完美结合吗？好吧，有数据点支持它。除此之外，还需要处理一些实时挑战。

大数据与云计算的关系

大数据和云计算这两种技术本身都是有价值的。 此外，许多企业的目标是将两种技术结合起来以获取更多的商业利益。两种技术都旨在提高公司的收入，同时降低投资成本。尽管Cloud管理本地软件，但大数据有助于业务决策。

让我们从这两种技术的基本概述开始！

大数据与云计算

大数据处理大量的结构化，半结构化或非结构化数据，以进行存储和处理以进行数据分析。大数据有五个方面，通过5V来描述

• 数量–数据量

• 种类–不同类型的数据

• 速度–系统中的数据流率

• 价值 –基于其中包含的信息的数据价值

• 准确性 –数据保密性和可用性

云计算以按需付费的模式向用户提供服务。云提供商提供三种主要服务，这些服务概述如下：

• 基础架构即服务（IAAS）

在这里，服务提供商将提供整个基础架构以及与维护相关的任务。

• 平台即服务（PAAS）

在此服务中，Cloud提供程序提供了诸如对象存储，运行时，排队，数据库等资源。但是，与配置和实现相关的任务的责任取决于使用者。

• 软件即服务（SAAS）

此服务是最便捷的服务，它提供所有必要的设置和基础结构，并为平台和基础结构提供IaaS。


大数据与云计算的关系模型云计算在大数据中的作用

大数据和云计算的关系可以根据服务类型进行分类：

• IAAS在公共云中

IaaS是一种经济高效的解决方案，利用此云服务，大数据服务使人们能够访问无限的存储和计算能力。对于云提供商承担所有管理基础硬件费用的企业而言，这是一种非常经济高效的解决方案。

• 私有云中的PAAS

PaaS供应商将大数据技术纳入其提供的服务。因此，它们消除了处理管理单个软件和硬件元素的复杂性的需求，而这在处理TB级数据时是一个真正的问题。

• 混合云中的SAAS

如今，分析社交媒体数据已成为公司进行业务分析的基本参数。在这种情况下，SaaS供应商提供了进行分析的出色平台。

大数据与云计算有何关系？

因此，从以上描述中，我们可以看到，Cloud通过可伸缩且灵活的自助服务应用程序抽象了挑战和复杂性，从而启用了“即服务”模式。从最终用户提取海量数据的分布式处理时，大数据需求是相同的。

云中的大数据分析有多个好处。

• 改进分析

随着云技术的进步，大数据分析变得更加完善，从而带来了更好的结果。因此，公司倾向于在云中执行大数据分析。此外，云有助于整合来自众多来源的数据。

• 简化的基础架构

大数据分析是基础架构上一项艰巨的艰巨工作，因为数据量大，速度和传统基础架构通常无法跟上的类型。由于云计算提供了灵活的基础架构，我们可以根据当时的需求进行扩展，因此管理工作负载很容易。

• 降低成本

大数据和云技术都通过减少所有权来为组织创造价值。云的按用户付费模型将CAPEX转换为OPEX。另一方面，Apache降低了大数据的许可成本，该成本应该花费数百万美元来构建和购买。云使客户无需大规模的大数据资源即可进行大数据处理。因此，大数据和云技术都在降低企业成本并为企业带来价值。

• 安全与隐私

数据安全性和隐私性是处理企业数据时的两个主要问题。此外，当您的应用程序由于其开放的环境和有限的用户控制安全性而托管在Cloud平台上时，这成为主要的问题。另一方面，像Hadoop这样的大数据解决方案是一个开源应用程序，它使用了大量的第三方服务和基础架构。因此，如今，系统集成商引入了具有弹性和可扩展性的私有云解决方案。此外，它还利用了可扩展的分布式处理。

除此之外，云数据是在通常称为云存储服务器的中央位置存储和处理的。服务提供商和客户将与之一起签署服务水平协议（SLA），以获得他们之间的信任。如果需要，提供商还可以利用所需的高级安全控制级别。这可确保涵盖以下问题的云计算中大数据的安全性：

• 保护大数据免受高级威胁。

• 云服务提供商如何维护存储和数据。

有一些与服务级别协议相关的规则可以保护

• 数据

• 容量

• 可扩展性

• 安全

• 隐私

• 数据存储的可用性和数据增长

另一方面，在许多组织中，大数据分析被用来检测和预防高级威胁和恶意黑客。

• 虚拟化

基础架构在支持任何应用程序中都起着至关重要的作用。虚拟化技术是大数据的理想平台。像Hadoop这样的虚拟化大数据应用程序具有多种优势，这些优势在物理基础架构上是无法访问的，但它简化了大数据管理。大数据和云计算指出了各种技术和趋势的融合，这使IT基础架构和相关应用程序更加动态，更具消耗性和模块化。因此，大数据和云计算项目严重依赖虚拟化