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2.4从仓库规模计算机到云在线视频

2.4从仓库规模计算机到云

下一节:2.5云计算商业模式概述

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2.4从仓库规模计算机到云课程教案、知识点、字幕

刚才我们讲到

仓库规模计算机

但是从仓库规模计算机到云

它之间的有什么关系呢

首先云计算是利用到了

仓库规模计算机的

这种规模经济效益

如果没有这种规模经济的话

做一个云计算

它是没有任何的经济价值的

但是从云计算来说

它是有一个显著的不同

它就是仓库规模计算机

刚才记得它是一个人建立的

那么它里头跑得程序

都是同一个人的

几个规模非常大的程序

但是任何利用这样的一个东西

来跑很多人的程序

这些人的程序

它互相是无关的

甚至于互相还是竞争关系

但是他希望跑在同一个

这样大规模的计算机里头

以实现这样大规模的

一种经济效益

这种规模经济的这种

对成本的节约

但是它还要感觉到

我是很多不同的竞争者

跑在同一个里头

我们互相不能干扰

所以这个架构就变成了这样

这里头不同颜色的

比如说这两个白的

他是同一个人

他有两台机器

它很可能跑在完全不同的地方

可能这个

是跑在这个数据中心2里头

这个跑在数据中心1里头

但是它是同一个人的

但是跟它跑在同一个数据中心

甚至于同一个机器里的

不同的VM

很可能是他竞争对手的

他们在抢资源

他们甚至于互相再黑一下对方

看看能不能拿到对方的数据

云计算实际上

更多地解决的是

这种多租户的问题

是多个竞争的租户

共享了一套物理的基础架构

那么我们要怎么样能够保证

这些租户之间

每个人都能得到自己的资源

每个人都受到到保护

大家不会互相破坏互相影响

这是云计算所要解决的问题

这个东西听起来很麻烦

因为它是同一个物理资源

大家都是共享的

但是有不同的人

而且每个人

你都可能假设他是恶意的

但是这种应该怎么解决呢

那显然这件事很麻烦的

它是任何

这也是计算机科学的

一个非常重要的一种理念

就是说凡是麻烦的事情

那么怎么办呢

我们增加一层间接的

这种处理方法叫做indirection

这David Wheeler

是个计算机科学家

他很早以前他就说

任何的计算机的问题

你要解决不了的话

你就增加一层indirection

它就容易解决了

当然唯一这个解决不了的

就是说是因为

你增加了过多indirection

带来的问题

这个indirection

是怎么做的呢就是虚拟化

虚拟化的概念

我们这节课会详细地讲

但是虚拟化之后的结果是什么

每一个用户

都认为他自己有一个网络

这网络是他一个人用的

他自己有一系列的机器

这些机器是接在他这个网络上

跟谁也无关

他自己有个存储

这个存储是我自己的

但事实上

这些东西都是跟别人共享的

同一套物理的架构

但是虚拟化之后

每个用户都认为

他自己拥有自己的

这么一套系统

这就是虚拟化的含义

一会我们会详细地讲解

网络存储和各个计算资源

是怎么虚拟化的

大数据系统基础课程列表：

1. 绪论

-授课视频

--什么是大数据

--大数据典型应用

--大数据的特点

--大数据技术体系

--大数据生态系统

--大数据技术挑战

-1. 绪论--Quiz 1

2.云计算

-授课视频

--2.1大数据和云计算关系概述

--2.2并行化理念

--2.3规模经济理念

--2.4从仓库规模计算机到云

--2.5云计算商业模式概述

--2.6云计算带来的价值

--2.7云计算的分类

--2.8虚拟化技术概述

--2.9计算虚拟化

--2.10网络虚拟化：基础

--2.11网络虚拟化：软件定义网络

--2.12软件定义网络实现

--2.13存储虚拟化：用户接口

--2.14存储虚拟化：分布式存储实现方式

--2.15虚拟化技术总结

--2.16OPENSTACK

--2.17云计算小结

-2.云计算--Quiz 2

3.文件存储

-授课视频

-3.文件存储--Quiz3

4. 处理框架

-授课视频

--4.1大数据的处理框架

--4.2MapReduce编程模型

--MapReduce执行过程

--4.4MapReduce数据流

--4.5MapReduce性能优化与容错

--4.7MapReduce总结

--4.9Pig Latin语法

--4.10Pig Latin 嵌套数据类型

--4.11Pig Latin 实现与优化

--Pig Latin 实现与优化（2）

--4.13类似框架

--4.14章节总结

-4. 处理框架--Quiz4

5.内存计算

-授课视频

--5.1内存计算概述

--5.2并行计算挑战

--5.3并行计算的局限性

--5.4大数据处理并行系统

--5.5内存计算需求

--5.6MapReduce文件传递数据

--5.7内存计算的可行性

--5.8内存层次的延迟

--5.9内存计算实例-spark

--5.10SPARK-RDD

--5.11大数据并行系统

--5.12Spark编程接口

--5.13Spark编程实例——Log挖掘

--5.14Spark编程实例——WorkCount

--5.15Spark实现技术

--5.16复杂的DAG示例

--5.17RDD性能的提高

--5.18Spark应用和生态环境

--5.19Spark的局限性

-5.内存计算--Quiz5

6. NoSQL

-授课视频

--NoSQL与Cassandra

--数据模型、接口、语言

--系统架构与Gossip协议

--一致性哈希与数据分区

--数据副本及一致性

--节点本地数据存储

-6. NoSQL--Quiz6

7. 流计算

-授课视屏

-7. 流计算--Quiz7

2.4从仓库规模计算机到云笔记与讨论

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