云計(jì)算早期，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是簡(jiǎn)單的分布式計(jì)算，解決任務(wù)分配，合并計(jì)算結(jié)果。因此，云計(jì)算也被稱為網(wǎng)格計(jì)算。通過(guò)這項(xiàng)技術(shù)，可以在短時(shí)間(幾秒鐘)內(nèi)處理成千上萬(wàn)的數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。目前，云服務(wù)不僅僅是一種分布式計(jì)算，而是分布式計(jì)算、效用計(jì)算、負(fù)載均衡、并行計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)、冗余熱備份和虛擬化等計(jì)算機(jī)技術(shù)混合演進(jìn)和飛躍的結(jié)果。
(1)單機(jī)計(jì)算(集中式計(jì)算):與分布式計(jì)算相對(duì)應(yīng)的一種計(jì)算模式，計(jì)算機(jī)不與任何網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，只使用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠控制的資源。
(2)并行計(jì)算:并行計(jì)算或并行計(jì)算是相對(duì)于串行計(jì)算而言的。它是一種可以一次執(zhí)行多條指令的算法，目的是通過(guò)擴(kuò)大問(wèn)題求解的規(guī)模來(lái)提高計(jì)算速度，解決大型復(fù)雜的計(jì)算問(wèn)題。并行計(jì)算可以分為時(shí)間并行和空間并行。時(shí)間并行指的是流水線技術(shù)，空間并行指的是多個(gè)處理器并行執(zhí)行計(jì)算。
(3)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算:通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將各種資源組合起來(lái)，實(shí)現(xiàn)資源共享、協(xié)同工作和聯(lián)合計(jì)算，為各種用戶提供基于網(wǎng)絡(luò)的各種服務(wù)。
(4)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)計(jì)算（p2p）:點(diǎn)對(duì)點(diǎn)；每個(gè)用戶既是客戶端，也是服務(wù)器。
(5)集群計(jì)算:在計(jì)算機(jī)中，集群使用多臺(tái)計(jì)算機(jī)為用戶形成單個(gè)高可用性系統(tǒng)。集群計(jì)算可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)= =負(fù)載均衡= =，集群計(jì)算的倡導(dǎo)者建議，對(duì)于一個(gè)企業(yè)來(lái)說(shuō)，集群在很多情況下可以實(shí)現(xiàn)99.999%的可用性。= =集群的主要思想之一是，對(duì)外界來(lái)說(shuō)，集群就像一個(gè)獨(dú)特的系統(tǒng)。
(6)網(wǎng)格計(jì)算:研究如何將一個(gè)需要巨大計(jì)算能力的問(wèn)題分割成許多小的部分，然后將這些部分分配到多臺(tái)計(jì)算機(jī)上進(jìn)行處理，最后將這些計(jì)算結(jié)果組合起來(lái)得到最終的結(jié)果。將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)整合成一臺(tái)巨大的超級(jí)計(jì)算機(jī)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源的全面共享。
(7)霧計(jì)算:在這種模式下，數(shù)據(jù)、(數(shù)據(jù))處理和應(yīng)用集中在網(wǎng)絡(luò)邊緣的設(shè)備中，而不是幾乎全部存儲(chǔ)在云中，這是云計(jì)算的擴(kuò)展概念，由思科提出。“霧”因“云”而得名，源于“霧是更接近地面的云”這句話。像云計(jì)算一樣，霧計(jì)算非常生動(dòng)。云飛揚(yáng)，高高在上，遙不可及，刻意抽象；但霧是現(xiàn)實(shí)的，貼近地面，就在你我身邊。霧計(jì)算不是由功能強(qiáng)大的服務(wù)器組成，而是由各種性能更弱、更分散的功能計(jì)算機(jī)組成，滲透到工廠、汽車、電器、路燈以及人們物質(zhì)生活中的各種用品中。
(8)邊緣計(jì)算:邊緣計(jì)算是指在靠近對(duì)象或數(shù)據(jù)來(lái)源的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，集成網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)和應(yīng)用核心能力，就近提供邊緣智能服務(wù)，滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷連接、實(shí)時(shí)服務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全和隱私保護(hù)等關(guān)鍵需求的開放平臺(tái)。
(9)大數(shù)據(jù)計(jì)算:
① MapReduce: MapReduce是大規(guī)模數(shù)據(jù)集(大于1TB)并行操作的編程模型。“Map”和“Reduce”這兩個(gè)概念，連同它們的主要思想，都是從函數(shù)式編程語(yǔ)言中借用來(lái)的，還有從向量編程語(yǔ)言中借用來(lái)的特性。程序員在分布式系統(tǒng)上運(yùn)行程序非常方便，無(wú)需分布式并行編程。當(dāng)前的軟件實(shí)現(xiàn)是指定一個(gè)Map函數(shù)，將一組鍵值對(duì)映射成一組新的鍵值對(duì)，并指定一個(gè)并發(fā)Reduce函數(shù)，以確保所有映射的鍵值對(duì)共享同一個(gè)鍵組。
②流計(jì)算:實(shí)時(shí)計(jì)算；在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理流程中，我們總是先收集數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)放入數(shù)據(jù)庫(kù)。當(dāng)人們需要時(shí)，通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)查詢數(shù)據(jù)，得到答案或進(jìn)行處理。雖然這看起來(lái)很合理，但結(jié)果非常緊湊，尤其是在一些實(shí)時(shí)搜索應(yīng)用環(huán)境中，像MapReduce這樣的離線處理并不能很好地解決問(wèn)題。這就產(chǎn)生了一種新的數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)構(gòu)——流計(jì)算模式。= =它可以在變化的運(yùn)動(dòng)過(guò)程中實(shí)時(shí)分析大規(guī)模的流量數(shù)據(jù)，捕捉潛在有用的信息，并將結(jié)果發(fā)送到下一個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)。
③Spark：內(nèi)存中的計(jì)算；Apache Spark是專門為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理設(shè)計(jì)的快速通用計(jì)算引擎。Spark是一個(gè)類似Hadoop MapReduce的通用并行框架，由加州大學(xué)伯克利分校AMP實(shí)驗(yàn)室開放。Spark具有Hadoop MapReduce的優(yōu)點(diǎn)。但是，與MapReduce不同的是，job的中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中，因此不再需要讀寫HDFS，因此Spark可以更好地應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等需要迭代的MapReduce算法。租用服務(wù)器可咨詢夢(mèng)飛云idc了解。
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