第一章云计算概述
无处不在的云计算：
1）电子日历
2）地图导航
3）钉钉
什么是云计算
像水，电，煤（资源性产品）一样利用你的IT资源（计算存储网络资源）
云计算的定义
指按需使用IT资源和应用程序，通过互联网，按使用量付费。
美国联邦云计算战略报告中定义了四种云：
1）公有云：提供面向社会大众，公共群体的云计算服务。
缺点：难以保证数据的私密性。
2）私有云：提供面向行业/组织内的云计算服务。
优点：保密性高。
3）社区云：提供面向社团组织内用户使用的云计算平台。
4）混合云：包含以上任意两种。
生活中的例子：
1）出行论
自己买车（私有）开车（开车）——混合云
2）吃饭论
餐厅——公有云
在家做饭——私有云
在家+厨师——混合云
3）酒店论
酒店——公有云
在家——私有云
云计算的概念模型
1）用户的公共性。
2）设备的多样性。
3）商业模式的服务性。
4）提供方式的灵活性。
云计算的特点
1）具有大规模并行计算能力
2）资源虚拟化
3）数据量巨大并且迅猛
云计算的发展背景
1）20世纪60年代，计算机革命
2）20世纪90年代，互联网革命
1994年——weblo（单向传递）
2004年——weblo（双向传递）
3）2021年，移动互联网革命
1988年提出“云计算”名词
↓
2006年提出云计算概念及基础架构
↓
2008年进入中国
↓
2009年，首届云计算大会在中国召开
典型的云计算基础架构
Google的云计算基础架构包括三个相互独立又紧密结合在一起的系统：GFS分布式文件系统、针对Google应用程序的特点提出的MapReduce编程模型和大规模分布式数据库BigTable。
云计算的主要服务模式
云计算模下的IT建设
特点：
1）开放硬件平台，软件与硬件解耦。
2）分布式设计， 软件定义存储。
3）IT建设的传统IOE架构转向互联网架构。
4）集中资源池的共享，虚拟化，分时共享。
5） 动态调配，弹性伸缩，低成本，标准化硬件。
6） 芯片新介质取得突破（云计算IT的基础。）
优点： 省时，省电，省钱，省力，省人，省地。
云计算主要服务模式
1.基础设施即服务IaaS（租用）
IaaS的关键技术及解决方案是虚拟化技术
2.平台即服务PaaS（编程）
数据库服务，Web应用
特点
1）简化开发人员
2） 提供PC端或软件端的开发套件。
3） 丰富的开发环境
4）可托管的数据库服务
5）可配置式的应用程序的构建
6）支持多语言的开发
7）面向市场。
关键技术
1）分布式并计算
2）分布式存储
3.SaaS软件即服务（用户）
多租户技术
4.三种服务的区别
1）IaaS——最底层提供基础设施服务
2）Paas——提供软件
部署平台
3）SaaS——拿来即用
例：云计算服务=做饭做菜
云计算服务提供商=饭店
IaaS=提供厨房，锅具等
不提供食材和技术
PaaS——提供厨房，切好的食材
不提供技术
SaaS提供厨房食材技术
IaaS——租车
PaaS——租车+司机
SaaS——坐公交
第二章大数据技术概述
大数据的定义： 在一定时间范围内用常规软件工具，进行，捕捉管理和处理数据集合。
经典案例：
1）啤酒与尿布
2）谷歌与流感
大数据的范围：采集，存储，搜索，共享，传输，分析和可视化
内存：运行速度
存储：储存容量
海量数据的产生：
1）来自大人群互联网
2）来自大量传感器机械
3）科学研究及行业多结构专业数据
1887-1890年：电工器
1994年：遇见大数据
1997年：用大数据描述超级计算机产生的大量信息
2003-2006年：谷歌提出大数据可重用方案
2008年：提出大数据概念
2009年：大数据逐渐走进互联网
2012年：大数据成为一种新的资产类别
2013年：大数据元年
1ZB=10亿TB
各数据量单位：KB〉MB〉GB〉TB〉PB〉EB〉ZB〉YB〉NB〉DB
单位以PB衡量的数据可称为大数据
第四范式
第一范式：实验——第二范式：理论——第三范式：计算——第四范式：数据
大数据的特征：
1.大量化
1）存储量大
2）增量大
2.多样化
1）来源多
搜索和引擎
社交网络
2）格式多
结构化数据
非结构化数据
3）快速化
4）有价值
大数据的关键技术
1.大数据预处理技术
1）数据采集
2）数据存取
3）基础架构支持
4）计算结果展示
2.大数据存储技术
1）存储设备能持久可靠的存储数据
2）提供可伸缩借口
3）提供高效查询更新等操作
3.大数据分析技术
1）数据处理
2）统计和分析
3）数据挖掘
4）模型预测
4.大数据计算技术
大数据典型计算架构：
Hadoop——预处理本地数据
Spark——收集并更新
Storm——延迟毫秒级
第三章虚拟化技术
虚拟化的特点
1）分区——可分为多个虚拟机
2）隔离——虚拟机与虚拟机之间相互独立
3）封装——独立的文件夹形式
4）相对于硬件独立——屏蔽底层硬件不兼容问题
虚拟化类型
1.寄居虚拟化：在主操作系统上安装和运行的一个程序VMware，Workstation等（操作系统）
特点
1）简单易实现
2）安装和运行应用程序时，依赖于主操作系统对设备的支持
3）有两层OS，管理开销大，性能损耗大
4）虚拟机对各种物理主机的调用，都是通过虚拟化层和宿主OS一起调用完成
2.裸金属虚拟化——在硬件上部署虚拟化层
操作系统：VMware ESX，Xen等
特点：
1）不依赖于操作系统
2）支持多种操作
3）依赖虚拟层内核和服务控制台进行管理
4）需要对虚拟层进行内核开发
3.混合虚拟化——插入内核模块
操作系统KVM
特点：
1）相对于寄居虚拟化性能高
2）相对于裸金属虚拟化不需要内核开发
3）支持多种操作系统
4）西药底层硬件支持虚拟拓展功能
虚拟化层架构：
全虚拟化（KVM），半虚拟化（Xen），硬件辅助虚拟化
1.全虚拟化：即所抽象的VM具有完全的物理特性，虚拟化层负责捕获CPU指令，为指令访问硬件充当媒介
特点：
1）OS无需修改
2）速度和功能比较好，使用非常简单
3）移植性好
2.半虚拟化
特点：
1）架构更简单
2）对OS进行修改，用户体验比较麻烦
3）速度上占一定优势
3.硬件辅助虚拟化
虚拟化技术的优势和劣势
1.优势：
1）减少物理资源的投入，节约成本
2）虚拟化数据资源迁移方便
3）提高物理资源的使用率
4）更加环保，节省资源
5）易于自动化维护与操作，减少维护成本
6）数据安全更有保障
2.劣势：
1）目前业界没有统一的虚拟化技术标准与平台，没有开发的协议
2）如果没有对数据进行备份，用虚拟化技术会存在一定的风险
3）虚拟化数据中心的迁移，对用户影响巨大。
全虚拟化与半虚拟化举例对比
KVM（性能）
1）全虚拟化
2）内置在内核中
3）便于版本安装升级维护
4）性能高
Xen（安全）
1）半虚拟化
2）需要修改内核
3）更新版本，重新编辑整个内核
4）隔离好
第四章数据中心
数据中心的概念
数据中心，顾名思义就是数据的中心，是处理和存储海量数据的地方
数据中心的定义
数据中心是全球协作的特定设备网络，用来在因特网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息。数据中心大部分电子元件都是由低直流电源驱动运行的。
数据中心的基本单元----服务器
塔式服务器
塔式服务器一般是大家见得最多的，它的外形及结构都与普通的PC机差不多，只是个头稍大一些，其外形尺寸并无统一标准。
机架式服务器
机架式服务器的优点，和其他两种样式服务器对比。机架式服务器相对于塔式服务器要节约空间，但是散热稍微差一点，因为空间紧凑。
数据中心选址
选址异地远程化。数据中心开始大量的异地远程化建设，从地理位置上看，逐步远离一二线城市。上万甚至数万平方米的数据中心开始大量出现，数据中心的耗电量越来越大。而数据中心的制冷系统是数据中心的耗电大户，为了节约能源、节省成本开支，各大互联网巨头开始在温度低、散热条件好、电费低的区域大规模建设数据中心。
数据中心的主要节能措施
调高数据中心温度
评估数据中心设备运行情况
虚拟化技术的应用
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