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云计算（puting）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。云计算（CloudComputing）是网格计算（GridComputing）、分布式计算（DistributedComputing）、并行计算（ParallelComputing）、效用计算（UtilityComputing）、网络存储（NetworkStorageTechnologies）、虚拟化（Virtualization）、负载均衡（LoadBalance）等传统计算机和网络技术发展融合的产物。

网格计算：分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机组成的一个超级虚拟计算机，常用来执行一些大型任务；

效用计算：IT资源的一种打包和计费方式，比如按照计算、存储分别计量费用，像传统的电力等公共设施一样；

分布式处理系统与并行处理系统都是计算机体系结构中的两类。并行处理系统是利用多个功能部件或多个处理机同时工作来提高系统性能或可靠性的计算机系统，这种系统至少包含指令级或指令级以上的并行。并行处理系统的研究与发展涉及计算理论，算法，体系结构，软硬件多个方面，但它与分布式处理系统有密切的关系，随着通信技术的发展，两者的界限越来越模糊。广义上说分布式处理也可以认为是一种并行处理形式。而分布式处理系统将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务的计算机系统。一般认为，集中在同一个机柜内或同一个地点的紧密耦合多处理机系统或大规模并行处理系统是并行处理系统，而用局域网或广域网连接的计算机系统是分布式处理系统。松散耦合并行计算机中的并行操作系统有时也称为分布式处理系统。分布式处理系统包含硬件，控制系统，接口系统，数据，应用程序和人等六个要素。而控制系统中包含了分布式操作系统，分布式数据库以及通信协议等。分布式计算环境是在具有多地址空间的多计算机系统上进行计算和信息处理的软件环境。而分布式软件系统是支持分布式处理的软件系统，它包括分布式操作系统，分布式程序设计语言及其编译系统，分布式文件系统和分布式数据库系统等。而CORBA，COM＋等是设计分布式软件系统的一些技术。通俗地讲（一通俗就不是很科学了，你可以参照上边的说法），分布式处理就是多台相连的计算机各自承担同一工作任务的不同部分，在人的控制下，同时运行，共同完成同一件工作任务．由多个自主的、相互连接的信息处理系统，在一个高级操作系统协调下共同完成同一任务的处理方式。

事实上，许多云计算部署依赖于计算机集群（但与网格的组成、体系结构、目的、工作方式大相径庭），也吸收了自主计算和效用计算的特点。云计算可以认为包括以下几个层次的服务：基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。

云安全(CloudSecurity)是一个从"云计算"演变而来的新名词。云安全的策略构想是：使用者越多，每个使用者就越安全，因为如此庞大的用户群，足以覆盖互联网的每个角落，只要某个网站被挂马或某个新木马病毒出现，就会立刻被截获。

"云安全"通过网状的大量客户端对网络中软件行为的异常监测，获取互联网中木马、恶意程序的最新信息，推送到Server端进行自动分析和处理，再把病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端。

云存储是在云计算(puting)概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统，所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。

云技术要求大量用户参与，也不可避免的出现了隐私问题。用户参与即要收集某些用户数据，从而引发了用户数据安全的担心。很多用户担心自己的隐私会被云技术收集。正因如此，在加入云计划时很多厂商都承诺尽量避免收集到用户隐私，即使收集到也不会泄露或使用。但不少人还是怀疑厂商的承诺，他们的怀疑也不是没有道理的。不少知名厂商都被指责有可能泄露用户隐私，并且泄露事件也确实时有发生。

1、高可靠的系统技术——大规模的集成计算机系统；容错技术，即单节点的错误不应影响系统运行，能够检查错点，具有重启技术。

3、海量的数据挖掘存储和管理技术——并行计算，加速数据处理，需要新的思路、方法、算法；将集群数据库扩展到成千上万个节点还是被类似于google文件系统的新技术替代？

postedon2012-06-0422:57时间朋友阅读(720)评论
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