分佈式計算
1、定義
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==分佈式計算是一種計算方法，和集中式計算是相對的==。隨着計算技術的發展，有些應用需要非常巨大的計算能力才能完成，如果採用集中式計算，需要耗費相當長的時間來完成。分佈式計算將該應用分解成許多小的部分，分配給多臺計算機進行處理。這樣可以節約整體計算時間，大大提高計算效率。
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本質：如何把一個大型的任務分成若干個小任務，讓多個計算機去處理。
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==分佈式系統：一個分佈式系統包括若干通過網絡互聯的計算機。==這些計算機互相配合以完成一個共同的目標（我們將這個共同的目標稱爲“項目”）。具體的過程是：將需要進行大量計算的項目數據分割成小塊，由多臺計算機分別計算，再上傳運算結果後統一合併得出數據結論。在分佈式系統上運行的計算機程序稱爲分佈式計算程序；分佈式編程就是編寫上述程序的過程。
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2、優缺點
（1）優點
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高性價比
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資源共享
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可伸縮性
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容錯性
（2）缺點
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多點故障
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安全性低
3、經典的案例
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WWW
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SETI@home（Search for Extra Terrestrial Intelligence at Home,尋找外星人）
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是一項利用全球聯網的計算機共同搜尋地外文明(SETI)的科學實驗計劃，由美國著名高等學府加州大學伯克利分校創立，中心平臺設立在伯克利空間科學實驗室(Space Sciences Laboratory, SSL) 。==志願者可以通過運行一個免費程序下載並分析從射電望遠鏡傳來的數據來加入這個項目。==
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BOINC(Berkeley Open Infrastructure for NetworkComputing，伯克利開放式網絡計算平臺)
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目前主流的分佈式計算平臺之一，由加州大學伯克利分校(University of California - Berkeley)計算機繫於2003年發展出來的分佈式計算系統。
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4、分佈式計算模式
（1）單機計算（集中式計算）
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與分佈式相對應的一種計算模式，計算機不與任何網絡互連，只使用本計算機系統所能支配的資源。
（2）並行計算
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並行計算或稱平行計算是相對於串行計算來說的。它是一種一次可執行多個指令的算法，目的是提高計算速度，及通過擴大問題求解規模，解決大型而複雜的計算問題。所謂並行計算可分爲時間上的並行和空間上的並行。 時間上的並行就是指流水線技術，而空間上的並行則是指用多個處理器併發的執行計算。
（3）網絡計算
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通過網絡把各種資源和組合起來，以實現資源共享、協同工作和聯合計算，爲各種用戶提供基於網絡的各類服務。
（4）對等計算（P2P）
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pear-to-pear：每個用戶既是客戶端，又是服務端。
（5）集羣計算
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==在計算機中，集羣是使用多個計算機，來組成一個對用戶來說單一的高可用性的系統==。集羣計算能夠被用來實現==負載均衡==，集羣計算的倡導者提出，對一個企業來說，集羣在許多情況下，能夠達到99.999%的可用性。==集羣的一個主要思路就是，對外界來說，集羣就像是一個唯一的系統==。
（6）網格計算
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研究如何把一個需要非常巨大的計算能力才能解決的問題分成許多小的部分，然後把這些部分分配給許多計算機進行處理，最後把這些計算結果綜合起來得到最終結果。
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把整個網絡整合成一臺巨大的超級計算機，實現計算資源、存儲資源等的全面共享
（7）雲計算
（8）霧計算
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在該模式中數據、(數據)處理和應用程序集中在網絡邊緣的設備中，而不是幾乎全部保存在雲中，是雲計算(Cloud Computing)的延伸概念，由思科(Cisco)提出的。這個因"雲"而"霧"的命名源自"霧是更貼近地面的雲"這一名句。
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霧計算和雲計算一樣，十分形象。雲在天空飄浮，高高在上，遙不可及，刻意抽象;而霧卻現實可及，貼近地面，就在你我身邊。霧計算並非由性能強大的服務器組成，而是由性能較弱、更爲分散的各類功能計算機組成，滲入工廠、汽車、電器、街燈及人們物質生活中的各類用品。
（9）邊緣計算
（10）大數據計算
①MapReduce
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MapReduce是一種編程模型，用於大規模數據集(大於1TB)的並行運算。概念"Map(映射)"和"Reduce(歸約)"，和它們的主要思想，都是從函數式編程語言裏借來的，還有從矢量編程語言裏借來的特性。它極大地方便了編程人員在不會分佈式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分佈式系統上。 當前的軟件實現是指定一個Map(映射)函數，用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對，指定併發的Reduce(歸約)函數，用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組。
②流式計算
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實時性計算
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在傳統的數據處理流程中，總是先收集數據，然後將數據放到DB中。當人們需要的時候通過DB對數據做query，得到答案或進行相關的處理。這樣看起來雖然非常合理，但是結果卻非常的緊湊，尤其是在一些實時搜索應用環境中的某些具體問題，類似於MapReduce方式的離線處理並不能很好地解決問題。這就引出了一種新的數據計算結構---流計算方式。==它可以很好地對大規模流動數據在不斷變化的運動過程中實時地進行分析，捕捉到可能有用的信息，並把結果發送到下一計算節點==。
③Spark
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內存中計算
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Apache Spark 是專爲大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大學伯克利分校的AMP實驗室)所開源的類Hadoop MapReduce的通用並行框架，Spark，擁有Hadoop MapReduce所具有的優點;但不同於MapReduce的是--==Job中間輸出結果可以保存在內存中，從而不再需要讀寫HDFS==，因此Spark能更好地適用於數據挖掘與機器學習等需要迭代的MapReduce的算法。
5、CAP定理
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C：一致性。所有的節點訪問同一份最新的數據副本
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A：可用性。對數據更新具備高可用性。
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P：分區容錯性
雲計算
0、核心內容：
（1）IaaS
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IaaS: Infrastructure-as-a-Service（==基礎設施即服務==）是第一層。
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指把IT基礎設施作爲一種服務通過網絡對外提供，並根據用戶對資源的實際使用量或佔用量進行計費的一種服務模式。在這種服務模型中，普通用戶不用自己構建一個數據中心等硬件設施，而是通過租用的方式，利用 Internet從IaaS服務提供商獲得計算機基礎設施服務，包括服務器、存儲和網絡等服務。
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（2）PaaS
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PaaS: Platform-as-a-Service（==平臺即服務==）第二層就是所謂的PaaS，某些時候也叫做中間件。
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把服務器平臺作爲一種服務提供的商業模式，通過網絡進行程序提供的服務稱之爲SaaS(Software as a Service)，而云計算時代相應的服務器平臺或者開發環境作爲服務進行提供就成爲了PaaS(Platform as a Service)。
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（3）SaaS
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SaaS: Software-as-a-Service（==軟件即服務==）是第三層。
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SaaS平臺供應商將應用軟件統一部署在自己的服務器上，客戶可以根據工作實際需求，通過互聯網向廠商定購所需的應用軟件服務，按定購的服務多少和時間長短向廠商支付費用，並通過互聯網獲得Saas平臺供應商提供的服務。
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1、定義
雲計算（cloud computing）是分佈式計算的一種，指的是通過網絡“雲”將巨大的數據計算處理程序分解成無數個小程序，然後，通過多部服務器組成的系統進行處理和分析這些小程序得到結果並返回給用戶。雲計算早期，簡單地說，就是簡單的分佈式計算，解決任務分發，並進行計算結果的合併。因而，雲計算又稱爲網格計算。通過這項技術，可以在很短的時間內（幾秒種）完成對數以萬計的數據的處理，從而達到強大的網絡服務。
現階段所說的雲服務已經不單單是一種分佈式計算，而是分佈式計算、效用計算、負載均衡、並行計算、網絡存儲、熱備份冗雜和虛擬化等計算機技術混合演進並躍升的結果。
2、優點
（1）對於社會
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1）降低全社會的IT能耗，減少排放，真正做到“綠色計算”。
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2）提高全社會的IT設備使用率，並降低電子產品的數量，從而減少因設備淘汰而產生的電子產品垃圾，對於保護環境大有裨益。
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3）信息技術產業進一步合理分工——由資金雄厚、技術過硬、專業人士衆多的機構負責建設並管理雲端，從而提高了整個社會信息技術處理環境的可靠性。換言之，也就降低了因天災人禍導致的生命財產損失。
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4）形成新的雲計算產業。
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5）有利於全社會共享數據信息，打破信息孤島。尤其是涉及公民的身份信息、檔案信息、信用信息、健康信息及教育工作信息等的全國性公共雲平臺，帶來的社會效益更是巨大的。
（2）對於雲計算消費者
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1）降低了信息技術成本：前期投入和日常使用成本得到大幅度降低，同時也降低了因各種IT事故導致的損失。
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2）提高了數據的安全性，具體介紹見後續章節。
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3）提高了應用系統的可靠性，具體介紹見後續章節。
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4）提高了用戶體驗：當今網絡無處不在，雲計算消費者可以隨時隨地採用任何雲終端接入雲端並使用雲中的計算資源，真正實現移動辦公。
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5）大型昂貴軟件平民化：諸如可靠性工程軟件、ERP 系統、CRM 系統、商業智能系統等雲化之後以 SaaS 模式出租，這些以前只有大型企業使用的軟件系統，現在廣大中小型企業和個人都能用得起。
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6）從複雜的 IT 技術泥潭中擺脫出來，專注於自己的核心業務和市場。
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7）能快速響應消費者對計算資源的彈性需求，從而能及時滿足企業的業務變化。在傳統 IT 系統下，一項新業務對 IT 資源的擴容要求，往往在數月或者一年後才能得到滿足，這使得市場人員和管理層往往難以接受，因爲市場是瞬息萬變的。
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8）有利於企業之間或者個人之間共享信息，打破信息孤島。
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9）個人、中小企業和機構也用得起高性能計算。
3、缺點
（1）嚴重依賴網絡
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沒有網絡的地方，或者網絡不穩定的地方，消費者可能根本無法使用雲服務或用戶體驗很差。但這並不是雲計算固有的缺陷，隨着網絡普及越來越廣、網速越來越快，甚至是城市無線 Wi-Fi 全覆蓋、國家無線 Wi-Fi 全覆蓋的到來，將使網絡不再是問題。
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針對這個問題，現在有一些胖雲終端產品，它會把一些常見的應用程序駐留在本地，同時緩存數據，當網絡良好時，數據自動與雲端同步。
（2）數據可能泄密的環節增多
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雲端、災備中心、離線備份介質、網絡、雲終端、賬號和密碼，這些都有可能成爲信息的泄密點。但是雲計算使得數據信息遭到非人爲因素破壞的概率大大降低了，比如在傳統IT系統中，存儲設備損壞、機房火災、地震、雷劈、洪水等都會破壞數據，而在雲計算環境則沒有這些隱患。總之，雲計算消除了一些數據泄密和破壞點，但是又帶來了一些新的不安全因素。
（3）風險集中
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相對於傳統的分散計算，雲計算把計算資源集中在一起
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雲端成了單點故障，如果雲端發生事故，則影響面將非常巨大。目前常見的應對措施是數據冗餘存儲、建立災備中心、建立雙活數據中心等。
（4）用戶對數據和技術的掌控靈活度下降
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對於 IaaS 雲服務，用戶無法掌控基礎設施層；
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對於 PaaS 雲服務，用戶無法掌控基礎設施層和平臺軟件層；
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而對於 SaaS 雲服務，用戶失去了基礎設施層、平臺軟件層和應用軟件層的掌控。
另外，數據存放在雲端，如果數據量巨大，那麼用戶移動數據耗時又耗力，如果網速慢，則勢必會嚴重影響數據的掌控靈活性。不過，對技術掌控降低反過來表示用戶可以脫離繁雜的技術陷阱，從而專心關注企業的核心業務和市場，因此這也是優勢。
4.發展歷程
在上世紀的90年代，計算機網絡出現了大爆炸，出現了以思科爲代表以一系列公司，隨即網絡出現泡沫時代。
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在2004年，Web2.0會議舉行，Web2.0成爲當時的熱點，這也標誌着互聯網泡沫破滅，計算機網絡發展進入了一個新的階段。在這一階段，讓更多的用戶方便快捷地使用網絡服務成爲會聯網發展亟待解決的問題，與此同時，一些大型公司也開始致力於開發大型計算能力的技術，爲用戶提供了更加強大的計算處理服務。
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在2006年8月9日，Google首席執行官埃裏克·施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大會（SESSanJose2006）首次提出“雲計算”（Cloud Computing）的概念。這是雲計算發展史上第一次正式地提出這一概念，有着巨大的歷史意義。
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2007年以來，“雲計算”成爲了計算機領域最令人關注的話題之一，同樣也是大型企業、互聯網建着力研究的重要方向。因爲雲計算的提出，互聯網技術和IT服務出現了新的模式，引發了一場變革。
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在2008年，微軟發佈其公共雲計算平臺（Windows Azure Platform），由此拉開了微軟的雲計大幕。同樣，雲計算在國內也掀起一場風波，許多大型網絡公司紛紛加入雲計算的陣列。
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2009年1月，阿里軟件在江蘇南京建立首個“電子商務雲計算中心”。同年11月，中國移動雲計算平臺“大雲”計劃啓動。到現階段，雲計算已經發展到較爲成熟的階段。
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2019年8月17日，北京互聯網法院發佈《互聯網技術司法應用白皮書》。發佈會上，北京互聯網法院互聯網技術司法應用中心揭牌成立。
5.計算模式
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負載均衡。負載均衡建立在現有網絡結構之上，它提供了一種廉價有效透明的方法擴展網絡設備和服務器的帶寬、增加吞吐量、加強網絡數據處理能力、提高網絡的靈活性和可用性。
負載均衡（Load Balance）其意思就是分攤到多個操作單元上進行執行，例如Web服務器、FTP服務器、企業關鍵應用服務器和其它關鍵任務服務器等，從而共同完成工作任務。
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並行計算。 並行計算或稱平行計算是相對於串行計算來說的。它是一種一次可執行多個指令的算法，目的是提高計算速度，及通過擴大問題求解規模，解決大型而複雜的計算問題。所謂並行計算可分爲時間上的並行和空間上的並行。 時間上的並行就是指流水線技術，而空間上的並行則是指用多個處理器併發的執行計算。
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效用計算 。簡單的說就是通過互聯網資源來實現企業用戶的數據處理、存儲和應用等問題，企業不必再組建自己的數據中心。
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網絡存儲。
網絡存儲（Network Storage）是數據存儲的一種方式，網絡存儲結構大致分爲三種：直連式存儲（DAS：Direct Attached Storage）、網絡附加存儲（NAS：Network Attached Storage）和存儲區域網（SAN：Storage Area Network）。由於NAS對於普通消費者而言較爲熟悉，所以一般網絡存儲都指NAS。
網絡存儲被定義爲一種特殊的專用數據存儲服務器，包括存儲器件（例如磁盤陣列、CD/DVD驅動器、磁帶驅動器或可移動的存儲介質）和內嵌系統軟件，可提供跨平臺文件共享功能。網絡存儲通常在一個LAN上佔有自己的節點，無需應用服務器的干預，允許用戶在網絡上存取數據，在這種配置中，網絡存儲集中管理和處理網絡上的所有數據，將負載從應用或企業服務器上卸載下來，有效降低總擁有成本，保護用戶投資。
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虛擬化
虛擬化，是指通過虛擬化技術將一臺計算機虛擬爲多臺邏輯計算機。在一臺計算機上同時運行多個邏輯計算機，每個邏輯計算機可運行不同的操作系統，並且應用程序都可以在相互獨立的空間內運行而互不影響，從而顯著提高計算機的工作效率。
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熱備份冗雜
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通過所有系統層面上的冗餘，即硬件、系統軟件、應用程序以及維護和監控界面，熱備份冗餘可 在享有最佳舒適性的同時，提供最高的故障安全性。
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配置、編程和監控完全集成於巴合曼的工具中，這就縮短了應用程序的設計時間和減小了與普通標準過程的偏差。同時還降低了運行過程中維護訪問、故障排除和應用程序更新時的風險。
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熱備份冗餘將所有巴合曼模塊通常具有的堅固性與高級的冗餘技術和最佳的性能完美地結合在一起。
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6.經典案例
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中國電信的“e雲”
是以雲計算爲構架的個人移動增值服務,e雲是安全的在線備份服務。中國電信”e雲”是中國電信與EMC共同投資、聯合經營、收入分成的模式。由EMC完成設備投資以及技術維護，中國電信提供網絡能力和商業運營，運營收益五五分成。
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金蝶
開發國內首個專注於支撐行業“雲服務”的“前端桌面平臺”——金蝶桌面服務系統，它整合所有服務通道，幫助用戶一站式獲取金蝶雲服務資源，爲客戶構建“隨你所需、隨時隨地、觸手可及”的雲標準支持服務模式。包括金蝶K/3Cloud雲服務企業管理平臺，金蝶ERP雲服務解決方案等產品和服務，並以軟件租賃，IT設備與運維服務，以及提供數據爲盈利方式
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谷歌
圍繞其核心互聯網搜索業務，收購了一批小型公司，並創建了一系列互聯網服務，包括域名，電子郵件，在線日曆，聊天，和可收費的GoogleApps（谷歌應用軟件套件）等。GoogleApps就是以網絡爲基礎的Office軟件。GoogleApps有免費版和收費版兩種，收費版每年每用戶收費50美元。Google也與Salesforce結成聯盟，提供GoogleApps和Salesforce產品的集成技術。收費版GoogleApps及廣告收益成爲其盈利模式。
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金山雲
擁有云主機、海量雲存儲、負載均衡、雲關係型數據庫等多項核心業務。金山雲以個人雲存儲——企業快盤個人版業務和企業用戶存儲業務——快盤商業版和雲服務平臺爲雲存儲的兩大基礎業務，金山雲存儲更看中提供後端持久的服務，在個人雲存儲付費業務中，金山雲以穩定爲主，並且實現盈利還需長期投入。而對於企業用戶市場的快盤商業版就是“只要有用戶就會有收入”的收費服務模式，也是金山雲現階段的運行重點。
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瑞星“雲安全”系統
是由千千萬萬具有“雲安全探針”的軟件產品在互聯網上組成的巨大反病毒軟件體系。隨着瑞星“雲安全”的發展，除瑞星全功能安全軟件、卡卡上網安全助手等瑞星產品集成了“雲安全探針”的功能外，迅雷、網際快車、巨人、久遊等一批重量級廠商也相繼加入了瑞星“雲安全”計劃，這些軟件的客戶端也同時成爲瑞星“雲安全”系統中的“雲安全探針”。每個“雲安全探針”都會把可疑信息上傳到“雲安全”服務器進行分析，並從“雲安全”服務器獲得最新的“雲安全”成果，防範病毒保護電腦安全。
7.發展問題
（1）數據的安全問題
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數據的安全是企業關心的問題之一。數據的安全包括2個方面:一是保證數據不會丟失,二是保證數據不會被泄露和非法訪問。如果數據出現丟失又沒有備份或者被泄露和非法訪問,都會給企業和客戶帶來無法估量的損失。因此必須制定出有效的方案來保證數據的安全。雖然雲計算爲存儲數據提供了無限的空間,也爲數據的處理提供了無限的計算能力,但是用戶對於託管自己加密數據的雲計算運營公司能否確保數據的安全仍存在着質疑。在使用雲計算服務時,用戶往往不清楚自己數據存放的位置,這樣就會使用戶產生對數據安全的擔心,所以要有效地解決數據的安全問題,未來的雲計算必須考慮全方位的安全解決方案,提供多用戶架構的良好設計,還必須要有確實可信的雲計算運營公司。
（2）網絡的性能問題
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提高網絡性能也是雲計算面臨的挑戰之一。用戶使用雲計算服務離不開網絡,但是接入網絡的帶寬較低或不穩定都會使雲計算的性能大打折扣,因此要大力發展接入網絡技術。此外,在雲計算網絡中完成信息的高效處理,雲計算集羣服務器要具備較高的性能,同時爲了保證雲計算的服務高質量地傳給需要的用戶,網絡中通信設施也必須具備高性能。
（3）互操作問題
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在對雲計算系統進行管理時,應當考慮雲系統之間的互操作問題。當一個雲系統需要訪問另一個雲系統的計算資源時,必須要對雲計算的接口制定交互協議,這樣才能使得不同的雲計算服務提供者相互合作,以便提供更好更強大的服務。
（4）公共標準的開放問題
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目前,雲計算還沒有開放的公共標準,這給用戶造成了許多不便。用戶很難將使用的某個公司的雲計算應用程序遷移到另一家公司的雲計算平臺上,這樣就大大降低了雲計算服務的轉移彈性。因此,雲計算要想更好的發展,就必須制定出一個統一的雲計算公共標準。
（5）虛擬化帶來的虛擬機的系統安全
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虛擬化技術在系統組織，降低系統操作代價，改進硬件資源的效率、利用率以及靈活性方面扮演着主要的角色。然而，虛擬化技術本身不僅面臨着傳統網絡已有的安全威脅，還面臨着自身引入的安全問題。如果一個系統感染了病毒，其它系統是否會受到株連，隔離工作能否做好，甚至後臺的存儲與數據信息是否受影響。如果虛擬機系統崩潰了，是否會對其它虛擬機有影響，這是一個很現的問題。
（6）電子商務的興起帶來的身份認證安全、個人信息安全和交易安全
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電子商務成爲互聯網的一個重要的發展方向，目前，每年全國網絡產生的交易已經佔到全年所有交易總額的9%，許多貴重的大件物品也有在網絡上面交易的趨勢。因此電子商務交易安全就成爲非常迫切的問題，而在這方面，用戶的安全防護卻顯得非常薄弱，個人交易密碼被盜，網站或者銀行數據庫信息泄漏問題層出不窮，成爲新的安全熱點。
（7）雲計算如何保證自身關鍵業務數據的安全
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企業把自己的業務放到雲端數據中心去，如何系統內的用戶可以輕鬆共享，節約了很多事情。看上去挺美，但是安全問題呢，萬一數據泄密呢?這是每個CIO心裏都打鼓的問題，這個問題既是安全問題，又是信息化的規劃問題，而且要熟悉雲計算的方方面面，到底是拿哪一層做虛擬，怎麼來做。這些問題既對安全廠商展現機遇，又提出挑戰。據有關數據表明，當前雲計算所儲存的相關資料達到了全世界數據資源的20%左右，其能夠爲被服務方提供有效的抽象資料。自雲計算正式被提出之後，其在世界範圍內的發展前景一直處於良好的狀態，在2011年爲1000萬人口解決了工作失業問題，間接爲國際經濟發展提供了1.2萬億美元的資金注入。伴隨着雲端處理器所存在的世界資源不斷增加，計算模式的應用不斷完善，在一段時間內雲計算都會成爲世界各國科技方面所不能忽視的重要開發項目[2]。而云計算自身的安全與透明化爲更多的企業以及個人提供了更好的服務類型，滿足當前世界上大部分人的服務需求，有利於世界經濟的持續穩定發展。
（8）雲數據中心部署結構不夠合理，資源利用率較低
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統計顯示，在規模結構方面，中國大規模數據中心比例偏低，大型數據中心發展規模甚至不足國外某一互聯網公司總量，目前還沒有實現集約化、規模化的建設。
（9）雲服務能力亟待提高，配套資源匱乏
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國內雲計算服務能力與美國等發達國家相比仍然有較大差距，公共雲計算服務業的規模相對較小，業務也比較單一，配套環境建設落後。隨着Google、Amazon等企業加速在全球和中國周邊的佈局，雲計算服務向境外集中的風險將進一步加大。
（10）信息安全法律法規和監管體系不夠健全
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在與雲計算安全相關的數據及隱私保護、安全管理等方面，中國雲計算產業生態有着較大缺失。同時，由於對安全的擔心和其他顧慮，雲計算服務在中國的使用率也比美國等發達國家要低。
（11）雲人才缺口，缺乏成熟商業模式
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根據數據顯示，中國雲計算人才缺口達到百萬級，2012年與雲計算相關的職位增長超過150%。雲產業生態需要IT和CT產業的融合發展，需要複合型人才的培養和建設，因此學科融合和複合型人才的培養尤爲重要。
8.完善措施
（1）合理設置訪問權限，保障用戶信息安全
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做好訪問權限攝設置工作，強化資源的合理分享及應用；
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做好加密工作，強化信息安全防護。 強化安全技術體系的構建，在訪問權限的合理設置中，提高信息防護水平
（2）強化數據信息完整性，推進存儲技術發展
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強化對雲系統中數據資源的安全保護，並確保數據的完整性；
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加快存儲技術發展；
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優化計算機網絡雲技術的發展環境。
（3）法律法規，提高用戶安全意識
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強化對供應商、用戶等行爲的規範及管理；
- 用戶端要提高安全防護意識。
9.結語
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