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2.5云计算商业模式概述在线视频

2.5云计算商业模式概述

下一节:2.6云计算带来的价值

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2.5云计算商业模式概述课程教案、知识点、字幕

下面我们

在我们详细地讲解

虚拟化的技术细节的之前

我们来谈一下

云计算的商业模式

为什么云计算

在近几年能够快速地发展起来

关于云计算这个词

也是被炒作地非常厉害的

每个人其实都

管自己的服务叫云计算

但它究竟指什么

也没有非常明确的一个定义

我们采用的定义是(00:26)

在2009年的一个白皮书

它提出的叫(00:29)

这个白皮书里

提出来的一个定义

我们认为这个定义

从技术角度来说

是把云计算的技术

涵盖的非常全面的

它这里提出

云计算包括了两点

第一点是通过互联网

提供的应用程序

或者叫(00:45)

软件既服务 这一系列的模式

我们可以把它叫云计算

第二层含义

它也可以指

为了提供这些服务

而建设的数据中心的

硬件和软件架构

我们或者叫做

utility computing

叫做公用计算模式

这两种方式

其实都叫云计算

但指的是不一样的

跟云计算相关的有一些词

比如说云

在这门课里就提到云

我们就指出的是

数据中心的硬件和软件

那么公有云

是说我们用于

可以大家租用的一系列的

硬件和软件

但是这种公有云的特点是

我们是即付即用的模式

意思就说 不是说我要租给你

一年 一个月

这种就不叫云计算了

就说我用多少 付多少

能开放给大家用

这就是一种公有云的服务

私有云

就是我用了云计算的理念

但是我用在企业内部

我都是做企业内部的结算

但是我也是

相当于是提供资源的形式

提供给大家

这叫私有云

这也是一种云服务

另外一个相关的概念叫做

utility computing

公用计算的模式

它为什么叫做utility

utility这个词 指的是

比如说自来水 电 这些

它的感觉就是说

你只要肯付钱

你打开了之后 它就有

它是无限提供的

你用多少 有多少

再一个 它是细粒度的

你们看自来水 它不是包月的

你用多少吨 它是计费的

用多少 收多少

但是你可以无限制使用

所以这种也叫做

utility computing

这个提出来

比云计算提出来

概念提出来更早

但是云计算

实际上是实现这种

utility computing的一个

非常成功的一种方式

云计算的商业模式

有三个特点

如果你说

这是一个商业上的云计算

它实际上应该满足这三个特点

否则它就不是一个现代

我们讨论的云计算的方式

那么第一就就是按需服务

按需服务的意思就是说

我需要的时候 我给钱

你就给我提供服务

我不需要 我关了

我就不再付钱了

这叫按需服务模式

第二个是资源池的模式

意思就是就是所有的资源

我是放在一个大池子里头

我可以随时地管理和调度

这些资源放在一个池子里

意思就是说

我租了

我就从池子里拿一些租给我

但是大家也可以共享

别人租了 他也可以拿给别人

你不用也可以给别人用

所以它是

有一个资源池

实际上是能够提供

按需服务的一种基础

第三个就叫做可测量的服务

这个测量是一种

理工科人的一个习惯了

就是任何东西

都希望能够测量

那么云计算服务的特点是

它把所有的资源都分成了一种

非常细碎的

可以测量的一种模式

比如说你用了多少数据

你用了多少小时的CPU

你用了多少网络传输的流量

你一共调了多少次的

这个API的调用

每一个东西都是有计量的

然后每一个计量

都是有一个费用的

所以你可以按照

这个清晰的计量

来给大家计费

这样的话可以鼓励用户

尽量合理的安排资源

你需要多少资源 你用多少

这是云计算

商业模式的三个特点

云计算这种理念

其实出现很多年了

但是之前并没有成功

但为什么云计算

在最近几年发展得很火热

我觉得实际上这里头

有两个因素在里头

一个是技术的推动

还有一个是市场条件的成熟

从技术上来讲

就以下这一系列的技术

都是云计算发展起来的

一个重要的先决条件

首先我们刚才提到了数据中心

仓库规模计算机

大家知道怎么管理它

大家能够把成本降下来

这是一个首先的先决条件

第二宽带网络

比如说这个Sun

就是太阳微系统公司

刚刚我们提到

在1999年 2000年的时候

他就提出了这个公用计算

utility computing的理念

但是那时候

大家想 它是拨号上网

你没办法把数据

传到那里去

之间用户和那个机器的交互

非常非常地慢

它没办法使用

那现在宽带网络普及

这种问题 很多的都可以

逐续的进出数据中心

很多问题都得到了解决

第三点是

大家现在怎么样建设

超大规模的分布式系统

这方面的科研

这方面的技术

也日趋成熟

我们知道怎么样

做一个很大规模的存储

我们知道怎么样做一个

比如说网络安全

大规模的网络安全

怎么样做负载均衡

怎么样做故障的处理等等

这些技术在逐渐的趋于成熟

第四点就虚拟化技术

待会我们会谈到

虚拟化技术是在近十年内

发展地非常的好

包括软件 硬件的虚拟化技术

最后一个就是开源软件带来了

一系列的新的标准化

过去大家说

我干吗要租那个计算机用

如果我租那个计算机用

我租上三年

我整个的开发

全都基于你的架构了

过两天 你给我涨五倍的价钱

我还用不用

我不用的话 你就绑架了我了

我把它移出来

我就得重新开发

但是现在我们有一系列的

开源的软件

开源软件的特点就是说

你可以用 我也可以用

很多云计算

都支持这种开源的标准

所以意思就是说

你明天给我涨了价

那我拿出来 我找别的家去

接口和整个软件架构

都是一样的

所以这个也是一个云计算

快速发展的一个推动力

当然除了这个技术的推动之外

市场条件也是不可忽视的

其实云计算这个东西发展起来

它不是为了大数据发展起来的

云计算比大数据发展得要早

它是大数据的一种基础

云计算发展起来的市场

主要的条件是一系列的

不可预知的 应用的增长

主要它指的是

(06:35)社交网络

如果大家还记得这个偷菜

就是开心农场这种应用

这个应用

其实是一个非常简单的应用

但是它的特点是

因为它通过社交网络传播

它瞬间就增长到了很多的用户

但是它在用户增长之前

你是不可预期的

我们不可能指望着

像开心这样的网站

它能够建一个

大规模的数据中心

因为它根本不知道

它的用户会增长到什么地步

在这种情况下租用云计算

是一个典型的选择

另一类的 大规模互联应用

对云计算发展起得重大作用

是多媒体应用 就是视频

比如说Netflix

它是租录像带的这样的公司

但是它终于有一天想到说

我来回来去邮寄DVD好无聊

还是通过互联网来发布视频吧

这个时候它就面临着

它有巨大的片源

它要转成各种不同的格式

要在手机上能放

要在电脑上能放

这种转格式的事情

它有了片源 它才要转

它在转的时候

它需要巨量的计算资源

但是它转完之后

它就不用了

所以在这种情况下

它也是一种是突然的 突发的

不可预计的

或者说 它用了用

就觉得只用一段时间的

这种计算资源的需求

但这种情况下

它租用云计算资源

是非常自然的一种选择

所以这个实际上是

推进了云计算为什么

它这个东西

能够变成一种大的商业模式

但云计算这件事

实际上现在除了这些之外

做云计算的人认为

大数据是下一个增长点

比如大家做日志分析

学习的应用

做各种搜索的应用

都会需要大量的计算资源

这些分析

往往也是一个短期的需求

但这种需求

也是云计算在目前

也是非常大的一个应用的市场

因此这节课

我们才分析这个云计算的

整个的技术

既然大家要设计云计算的系统

使用大数据的系统

我们希望大家对整个的云计算

整个的技术

也有一定的了解

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

--课程内容

-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

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-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

--4.6Hadoop

--4.7MapReduce总结

--4.8Pig Latin

--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

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-7. 流计算--Quiz7

2.5云计算商业模式概述笔记与讨论

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