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由于服务范围小,智慧园区云平台采用将云控中心和计算资源整合成云数据中心的方案,按照云计算平台的层次划分原则,数据中心属于基础设施即服务(InfrastructureasaService,IaaS)层。为了保证智慧园区云计算平台的安全性和私有性,在智慧园区云数据中心与公有云之间设立防火墙。当私有云存储容量和计算能力难以满足需求时,云数据中心可以向公有云以租赁的形式获取存储和计算能力。在此过程中,访问控制和数据安全是需要关注的重点。平台即服务(PlatformasaService,PaaS)层提供数据处理模型,数据处理模型位于云计算模型的中间层,有着承上启下的作用。软件即服务(SoftwareasaService,SaaS)层主要为智能园区各部门工作人员提供多种应用服务。
1.3智慧园区云计算平台关键技术
1.3.1虚拟化技术
虚拟化技术属于一个抽象出来的层次,其将底层的基础设施与操作系统分离,在动态分配计算和存储资源的基础上最大化共享物理设施。在虚拟化技术中,CPU、内存、硬盘、网卡等硬件都被抽象为标准化组件,用户可以根据需要安装自己的操作系统及软件,或者由虚拟化软件默认安装一个操作系统,组件和操作系统等传统计算机系统运行所必须的一切软硬环境都被封装在虚拟机文件中,方便复制、保存。总体来说,虚拟化技术特点可以总结为:软件实现、隔离运行、封装抽象、硬件独立、广泛兼容、标准接口。
1.3.2虚拟机在线迁移技术
虚拟机在线迁移是指在虚拟机不掉电的情况下,将运行中的虚拟机从一台服务器转移到另一台服务器,该技术对于云计算平台的有效运行意义重大。
1)实现了负载均衡。当一台物理服务器负载过重时,可以通过迁移技术将该服务器的部分负载迁移到另一台服务器当中,实现负载均衡,优化云平台整体服务性能。
2)保证了平台可靠性。当某台物理服务器发生异常时可以启用备份虚拟机。另一方面,当平台需要维护部分服务器而又不中断服务时,可以选择将待维护服务器中的虚拟机迁移出去。
3)节能环保。将负载率低的服务器上的虚拟机迁移集中,实现部分服务器空闲,从而将这些服务器关机,节约电能。
1.3.3数据处理模型
平台即服务层要求对上和对下均能提供海量数据的处理能力。MapReduce是谷歌公司采用的并行处理模型,在谷歌的文件系统上运行。分布GREP、分布排序、Web连接图反转、每台机器的词矢量、Web访问日志分析、反向索引构建、文档聚类、机器学习、基于统计的机器翻译等谷歌应用程序都采用了MapReduce这一处理模型。开源分布式系统Hadoop也采用了MapReduce做为其计算框架。MapReduce处理数据的过程可以分为Map阶段和Reduce阶段。一个完整的MapReduce作业的过程为:Map阶段载入数据,并行处理后将处理结果以键值对的形式保存在本地节点;Reduce阶段读取Map阶段产生的中间结果,按用户预先设定的条件合并输出结果。对于整个处理过程中的预处理、容错方式、负载均衡等问题,MapReduce都提供了预置的解决方案,用户要做的就是根据自己的需要重载Map方法和Reduce方法。在处理能力遇到瓶颈时,可以采用增加计算节点的方式提升处理速度。
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