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云计算技术随着互联网的不断发展而得到了广泛的应用,而今天我们就通过案例分析来了解一下,云计算编程基础环境搭建方法分享。
过去,人们不谈论服务器。在互联网商业化以及它所代表的分布式计算技术以及信息技术出现之前,数据处理行业的人谈论的是系统,主要是指一个单一的、拥有完整计算、存储、网络资源的、可以完成一项或多项任务的系统。这个系统也许在白天运行一个数据库管理系统、处理在线事务,在晚上大家都睡着的时候,运行批量账单报表或分析报告。服务器这个术语是恰当的,它通常被理解为通用系统的一部分,当然对于很多小企业来说,一个服务器就可以是整个公司的所有系统。
这种物理服务器是完全独立的,具有确定数量和种类的计算、存储和网络能力。虽然可以在一定范围内调整资源数量,但仍然受限于服务器支持的CPU插槽和I/O通道的数量,只能在一个相对固定的范围内调整。另外,我们也可以把这些东西和NUMA芯片组绑定在一起来创建一个大型系统,从而拥有更多资源,但这仍然是有限制的,而且创建大型共享内存系统的成本是非常高的。很多高性能计算(HPC)、人工智能和数据存储应用需要创建或消费数量巨大的数据集,这些数据集是如此之大,只能被分散在集群中的多台机器上,通过MPI或其他一些应用服务或内存共享机制以一种相当松散的方式组合在一起。还有一些工作负载,如Web服务和移动应用服务,在并行处理上稍微有点尴尬,因为这种工作负载虽然可以在计算层面上并行,但却需要在存储或数据库访问层进行耦合。终,IT企业试图确定运行特定工作负载需要的一台(或者多台)物理服务器的特定规格和容量。
我们就不需要在乎这些了。我们通过可切割、可组合的基础设施,像搭乐高玩具一样将系统的不同模块连接在一起,就像画一个带有自己数据结构的流程图一样。
我们不需要在服务器级别提供冗余资源(但可能在数据中心级别还需要一些冗余),甚至不会像现在的公有云那样创建预先配置的虚拟机实例类型。以前,我们有来自OEM和ODM的数千种可用的物理服务器配置,现在,我们有来自大型公有云的数千种实例类型,天知道在本地云设备中有多少VM类型。这是一种进步,因为多云基础设施有助于将组件的利用率提升到峰值的60%甚至70%,既留有一定冗余,同时还节约了30%到40%的经费,可以买点别的东西,比方说冷却系统啥的。
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