分布并行计算在网格环境下的一种新实现

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云计算考试试题库

1、与SaaS不同的，这种“云”计算形式把开发环境或者运行平台也作为一种服务给用户提供。

A、软件即服务B、基于平台服务C、基于WEB服务D、基于管理服务2、云计算是对（）技术的发展与运用A、并行计算B、网格计算C、分布式计算D、三个选项都是3、公司通过（）计算云，可以让客户通过WEBService方式租用计算机来运行自己的应用程序。

A、S3B、HDFSC、EC2D、GFS4、互联网就是一个超大云。

（）A、正确B、错误5、不属于桌面虚拟化技术构架的选项是A、虚拟桌面基础架构（VDI）B、虚拟操作系统基础架构（VOI）C、远程托管桌面D、OSV智能桌面虚拟化6、（）不属于桌面虚拟化技术构架的选项是。

A、SAASB、PAASC、IAASD、HAAS7、与网络计算相比，不属于云计算特征的是（）A、资源高度共享B、适合紧耦合科学计算C、支持虚拟机D、适用于商业领域8、云计算的基本原理为：利用非本地或远程服务器（集群）的分布式计算机为互联网用户提供服务（计算、存储、软硬件等服务）。

A、正确B、错误9、将平台作为服务的云计算服务类型是（）A、IaaSB、PaaSC、SaaSD、三个选项都是10、Raid1是备份量极高的Raid策略，相应的他的保护能力也很强（）。

A、正确B、错误11、我们常提到的"Window装个VMware装个Linux虚拟机"属于（）A、存储虚拟化B、内存虚拟化C、系统虚拟化化D、网络虚拟化12、IaaS是（）的简称。

A、软件即服务B、平台即服务C、基础设施即服务D、硬件即服务13、超大型数据中心运营中，什么费用所占比例最高（）A、硬件更换费用B、软件维护费用C、空调等支持系统维护费用D、电费14、将基础设施作为服务的云计算服务类型是（）A、IaaSB、PaaSC、SaaSD、三个选项都是15、SAN属于A、内置存储B、外挂存储C、网络化存储D、以上都不对16、利用并行计算解决大型问题的网格计算和将计算资源作为可计量的服务提供的公用计算，在互联网宽带技术和虚拟化技术高速发展后萌生出云计算。

基于网格计算技术的电力系统分布式并行计算——底层平台设计与实现

ｉｌｍｅｔｔｎｆｔｅｆｎｔｎｌｍｏｕｅａｅｎＧｌｂｓｇｄｃｍｐｔｇｄｖｌｐｎｌｔｒＦｎｌｈｅｔｂｎｈｍｐｅｎａｉｓｏｈｕｃｉａｄｌｓｂｓｄｏｏｕ ⑧ ｒｏｕｉｅｅｏｍｅｔｐａｆｍ．ｉａｌｔｅｔｓｅｃｏｏｉｎｏｙ
摘要文章提出了基于网格计算来实现电力系统分布式并行计算的方案。主要涉及计算池（ｏｐｔｇＰｏ）设计、Ｃｍｕｉｏ１的ｎ资源的管理与动态分配．以及图论分割和稀疏数值计算库的设计和实现等文章首先介绍了网格计算应用于电力系统分
ＨＵＧＱＩｉｙＷＡｎｙｎＡＮＱｉＮＫａ－ｕＮＧＷｅ－ｏｇ
（ｃｏｌｏｔｍａｉｎＥｇｎｅｉｇ，ＳＣ，ｈｎｄ０４）ＳｈｏｆＡｕｏｔｎｉｅｒＵＥＴＣｅｇｕ６５ｏｎ１０
维普资讯
基于网格计算技术的电力系统分布式并行计算
— —
底层平台设计与实现
黄琦秦开字汪文勇
（电子科技大学自动化工程学院，都６０５）成１０４
Ｅ－ａｌｈｎｇｕｓｃｅｕ．ｎｍｉ：ｗｏ＠ｅｔ．ｄｃ
文章编号１０ — ３１（０６）７０１４００２８３一２０２— ７—４文献标识码Ａ中图分类号Ｔ９Ｐ３１
ＤｅｉｎａｄＩｐｅｎａｉｎｏｈｎｒｓｒｃｕｅｏｏｒＳｓｅｓｇｎｍｌｍｅｔｔｆｔｅＩｆａｔｕｔｒｆＰｗｅｙｔｍｏＤｉｔｉｕｅｒｌｌＣｏｐｔｎｓｄｏｉｍｐｔｇｓｒｂｔｄＰａａｌｍｕｉｇＢａｅｎＧｒｄＣｏｅｕｉｎ

2019年云计算考试题库(附答案)

2019年云计算考试题库(附答案)work Information Technology Company.2020YEAR1、与SaaS不同的，这种“云”计算形式把开发环境或者运行平台也作为一种服务给用户提供。

A、S3B、HDFSC、EC2D、GFS4、互联网就是一个超大云。

云简介

云计算的概念云计算（Cloud Computing）是由分布式计算（Distributed Computing）、并行处理（Parallel Computing）、网格计算（Grid Computing）发展来的，是一种新兴的商业计算模型。

目前，对于云计算的认识在不断的发展变化，云计算没仍没有普遍一致的定义。

中国网格计算、云计算专家刘鹏给出如下定义：“云计算将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务”。

狭义的云计算指的是厂商通过分布式计算和虚拟化技术搭建数据中心或超级计算机，以免费或按需租用方式向技术开发者或者企业客户提供数据存储、分析以及科学计算等服务，比如亚马逊数据仓库出租生意。

广义的云计算指厂商通过建立网络服务器集群，向各种不同类型客户提供在线软件服务、硬件租借、数据存储、计算分析等不同类型的服务。

广义的云计算包括了更多的厂商和服务类型，例如国内用友等管理软件厂商推出的在线财务软件，谷歌发布的Google应用程序套装等。

通俗的理解是，云计算的“云“就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），本地计算机只需要通过互联网发送一个需求信息，远端就会有成千上万的计算机为你提供需要的资源并将结果返回到本地计算机，这样，本地计算机几乎不需要做什么，所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。

了解“云计算”首先让我们了解一下大师们对“云计算”的经典看法：比尔·盖茨1989年在谈论“计算机科学的过去现在与未来时”时说：“用户只需要640K 的内存就足够了。

”那时，所有的程序都很省很小，100MB的硬盘简直用不完。

李开复打了一个形象的比喻：钱庄。

最早人们只是把钱放在枕头底下，后来有了钱庄，很安全，不过兑现起来比较麻烦。

现在发展到银行可以到任何一个网点取钱，甚至通过ATM，或者国外的渠道。

网格化分布式新安江模型并行计算算法

网格化分布式新安江模型并行计算算法随着计算机技术的发展和应用需求的增加，分布式计算系统在实践中得到了广泛的运用。

如何利用分布式计算系统高效地实现对新安江模型进行计算是当前研究的热点之一。

本文将介绍一种基于网格化分布式计算的新安江模型并行计算算法，该算法通过合理的任务划分和数据通信机制的设计，实现对新安江模型的快速计算。

一、引言新安江模型是一种经典的水文模型，用于模拟和预测河流的径流过程。

在实际应用中，对于大规模的河流系统，传统的串行计算方法往往效率低下，无法满足实时性和精度要求。

将新安江模型应用于分布式计算系统中，将大大提高计算效率。

二、算法设计1. 网格化分布式计算架构为了将新安江模型应用于分布式计算系统中，首先需要设计合适的计算架构。

本文采用网格化架构，将计算区域划分成均匀的网格单元，并将每个网格单元分配到不同的计算节点上。

这样可以实现对于不同区域的并行计算，提高整体计算效率。

2. 任务划分在网格化架构中，需要将整个计算过程划分成多个子任务，分配给不同的计算节点进行并行计算。

任务划分的关键是合理划定每个子任务的计算区域，以及确定子任务之间的数据依赖关系。

本文采用均匀划分的策略，将整个计算区域平均分配给不同的计算节点，并通过数据通信机制进行数据交换和同步。

3. 数据通信在并行计算过程中，不同计算节点之间需要进行数据通信，以实现数据的交换和共享。

本文采用消息传递机制，通过发送和接收消息来完成节点之间的数据通信。

每个计算节点计算完成后，将计算结果发送给相邻的节点，接收相邻节点的计算结果后进行数据合并，并进行下一轮的计算。

三、实验与结果分析为了验证所提出的算法设计的有效性，本文进行了一系列的实验。

实验结果表明，网格化分布式新安江模型并行计算算法在不同规模的计算任务中都具有较好的计算效率和可扩展性。

并且，随着计算节点数量的增加，算法的计算时间近似线性减小，说明算法能够充分利用分布式计算系统的计算资源。

网格算法优化技巧提升数据处理效率的实用方法

网格算法优化技巧提升数据处理效率的实用方法在大数据时代的到来，数据处理效率成为了一个亟待解决的问题。

为了提高数据处理的效率，人们发展了各种各样的算法和技巧。

其中，网格算法被广泛应用于数据处理领域，具有出色的优化能力。

本文将介绍一些实用的网格算法优化技巧，帮助读者提升数据处理效率。

1. 引言数据处理是指对大量数据进行分析、提取、管理的过程。

在数据处理中，为了快速准确地处理数据，算法的效率是至关重要的。

网格算法是一种基于网格结构的数据处理方法，通过将数据分割成网格单元，实现高效的数据处理。

下面将介绍几种常用的网格算法优化技巧。

2. 网格剖分网格剖分是将数据区域划分成多个网格单元的过程。

常见的网格剖分方法包括正交网格剖分和非结构网格剖分。

正交网格剖分适用于规则的数据集，可以快速计算数据在网格单元中的位置。

非结构网格剖分适用于复杂的数据集，可以灵活地剖分数据区域。

3. 网格索引网格索引是对网格单元进行编码，方便数据的查找和访问。

常用的网格索引方法有哈希编码和四叉树编码。

哈希编码使用哈希函数将网格单元映射到一个唯一的索引值，实现快速的数据查找。

四叉树编码将网格单元划分成四个子网格，通过递归地划分，实现数据的高效存储和访问。

4. 网格聚合网格聚合是将相邻的网格单元合并成一个大的网格单元，减少数据处理过程中的计算量。

网格聚合可以基于网格索引进行，根据网格单元的相似度将其合并。

网格聚合在数据处理中起到了关键的作用，大大提升了运算效率。

5. 网格筛选网格筛选是根据特定的条件在网格单元中选择数据的过程。

通过对网格单元的属性进行筛选，可以快速准确地选择需要的数据。

网格筛选可以基于网格索引进行，根据网格单元的特征进行筛选，节省了大量的计算资源。

6. 网格优化网格优化是通过优化网格结构来提高数据处理效率。

常见的网格优化方法有网格重构和网格平滑。

网格重构可以根据数据的特征重新划分网格单元，使得数据在网格中更加均匀地分布。

网格平滑可以通过插值等技术，消除网格中的噪声和不规则性，提高数据的质量和准确性。

多机群网格中的并行计算实现方法

（ａｃｏｌｆＣｍｐｔｒＥｎｉｅｒｇ；ｈＳｈｌｆＢｕｉｅｓ＿Ｓｈｏｏｕｅｇｎｅｉｏｎｃｏｓｎｓ，ｏ
ＵｉｒｉｆｈｎｈｉｏｃｎｅａｄＴｃｎｌｙｈｇａ２０９Ｃｉ）ｎｖｓｙｏａｇａｆＳｉｃｅｈｏｏ，Ｓａｈｉ００３，ｈｎｅｔＳｒｅｎｇｎａ
摘要：由多计算机机群构成的网格环境下，为了实现数据并行型计算，给出了由多计算机机群组成的网格、在
逻辑计算机机群、数据并行型计算和一系列Ａｅｔｇｎ的定义；利用管理智能体、协同计算智能体、通信智能体
以及协同计算组之间的协同计算机制来实现数据并行型计算。根据计算节点的主态、冗态和失效状态，６２０）３０８－６１７－９（０７０－２６０５
多机群网格中的并行计算实现方法
陈庆奎，崔同云，徐福缘
（上海理工大学ａ计算机工程学院；ｂ管理学院，上海２０９）００３
中图分类号：Ｐ９Ｔ３３文献标识码：Ａ
ＩｌｍｅｔｔｎＭｅｈｄｆｒＰｒｌｌＣｏｕｉｇｉｈｉＣｌｓｅｉｍｐｅｎａｉｔｏｏａａｌｍｐｔｎＭｕ — ｕｔｒＧｒｄｏｅｎ
ＣＥｉｇｋｉ，ＣＩｏｇｙｎ，ＸｕｙａＨＮＱｎ —ｕＵｎ —ｕＵＦ —ｕｎＴ
ｐｔｒｃｕｔｒ，ａｓｒｅｆｆｒｌｄｆｎｔｏｓ，ｓｈａｌｉｃｕｔｒｇｉｕｅｌｓｅｓｅｓｏｏｍａｅｉｉｉｎｉｕｃｓｍｕｔ— ｌｓｅｒｄ，ｌｇｃｌｃｍｐｕｅｌｓｅｎｈｅｎｏｉａｏｔｒｃｕｔｒａｄｔｒｅｋｉｄｓ

网格化分布式新安江模型并行计算方法

网格化分布式新安江模型并行计算方法新安江模型是一种经典的水文模型，广泛应用于洪水预报和水资源评价等领域。

随着计算能力的提升和大数据技术的发展，将新安江模型在分布式计算环境下进行并行计算，可以大幅提高计算效率和准确性。

本文将介绍一种基于网格化分布式计算的新安江模型并行计算方法，以应对大规模水文数据处理和分析的挑战。

一、引言随着气候变化和城市化进程的加快，洪水成为人们关注的焦点之一。

准确预测和评估洪水的规模和影响对于防灾救灾具有重要意义。

新安江模型是一种基于水文数据的动态模拟方法，可以模拟洪水的形成和水位的变化。

但是，由于水文数据庞大且计算量大，传统的串行计算方法无法满足实时处理的需求。

二、新安江模型新安江模型基于水文要素和水动力方程，通过模拟降雨入渗、径流形成和演进等过程来预测流域的洪水情况。

该模型主要包括降雨生成模型、产流模型和汇流计算模型三个主要组成部分。

在传统的串行计算方法中，这三个模型按照顺序进行计算，计算效率较低。

三、并行计算方法为了提高新安江模型的计算效率，本文提出了一种基于网格化分布式计算的并行计算方法。

该方法将流域划分为多个网格，每个网格都在独立的计算节点上进行计算。

首先，各个计算节点并行执行降雨生成模型，根据降雨数据生成各个网格的降雨输入。

然后，各个网格按照产流模型进行计算，产生各个网格的径流输出。

最后，将各个网格的径流汇总，通过汇流计算模型得到流域的洪水情况。

通过并行计算，可以将计算时间大幅缩短，提高计算效率。

四、分布式计算环境网格化分布式新安江模型并行计算方法需要部署在分布式计算环境中，以实现各个节点之间的通信和数据交互。

通常，该计算环境需要包括主节点和多个计算节点。

主节点负责任务的分配和结果的汇总，而计算节点则执行具体的计算任务。

为了实现节点之间的通信，可以使用消息传递接口（MPI）等相关技术。

五、实验结果与分析为了验证网格化分布式新安江模型并行计算方法的有效性，我们在某个流域的水文数据上进行了实验。

云计算数据中心基本知识考试题

云计算数据中心基本知识考试题一、选择题1、云计算数据中心的基本组成不包括以下哪一项？ A. 计算资源 B. 网络资源 C. 存储资源 D. 人力资源2、以下哪一项不是云计算数据中心的优点？ A. 高可用性 B. 灵活性 C. 安全性 D. 效率性3、以下哪一项是正确的？在云计算数据中心中，电力和冷却设施的设计通常需要考虑以下哪个因素？ A. 更高的冗余性，以避免任何电源或冷却故障的影响 B. 更低的冗余性，以减少设施的成本 C. 无需考虑冗余性，因为自然灾害的概率极小 D. 电力和冷却设施的设计与云计算数据中心的可用性无关4、云计算数据中心通常使用的虚拟化技术不包括以下哪一项？ A. 服务器虚拟化 B. 网络虚拟化 C. 存储虚拟化 D. 应用虚拟化5、对于云计算数据中心的运维管理，以下哪种说法是错误的？ A. 需要专业的人员进行日常维护和管理 B. 需要对各种设备进行集中管理和监控 C. 需要实现自动化管理，以减少人力成本 D. 需要投入大量资金和人力，因此不适合所有企业二、简答题6、简述云计算数据中心的基本构成和作用。

61、简述云计算数据中心的可用性和容灾能力。

611、简述云计算数据中心的运维管理和安全控制。

6111、简述云计算数据中心的绿色环保问题和设计原则。

61111、简述云计算数据中心的未来发展趋势和挑战。

三、综合题11、请结合实际案例，详细描述一个典型的云计算数据中心的基本架构和主要技术应用。

111、请阐述云计算数据中心在现代企业信息化中的作用和意义，以及如何实现与企业信息化系统的无缝对接。

1111、请分析云计算数据中心的高成本问题，并给出几种可能的解决方案。

11111、请就个人理解，谈谈云计算数据中心未来的发展前景和可能面临的挑战。

四、论述题15、请就云计算数据中心的运维管理，结合实际案例，谈谈如何实现高效、安全、可靠的数据中心运维管理。

云计算数据中心基础知识考试题云计算数据中心基础知识考试题一、选择题1、下列哪个技术可以提高云计算数据中心的效率？ A. 虚拟化 B. 数据加密 C. 网络安全 D. 人工智能2、以下哪个协议主要用于传输网页数据？ A. HTTP B. HTTPS C. FTPD. TCP3、下列哪个公司是云计算数据中心领域的领导者？ A. Google B. Amazon C. Microsoft D. Oracle4、下列哪个技术可以提高云计算数据中心的存储能力？ A. RAID B. NAS C. SAN D. VSAN5、在云计算数据中心中，以下哪个组件是最重要的？ A. 服务器 B. 网络设备 C. 存储设备 D. 安全管理设备二、填空题1、________是一种将多个硬盘驱动器组合成一个逻辑单元的磁盘阵列技术。

云计算的关键技术

云计算的关键技术摘要：云计算是一种新兴的计算模型，它是在网格计算的基础上发展而来的,它是指通过网络以按需、易扩展的方式来获得所需的信息服务，因此，云计算又常常被称为云服务。

本文介绍了云计算的发展历史，总结了云计算的关键技术：数据存储技术（Google File system）、数据管理技术(BigTable）、编程模型和任务调度等，分析了云计算和网格计算以及传统超级计算的区别，并指出了云计算的广阔发展前景.关键词:云计算；编程模型;数据存储；数据管理;任务调度正文：云计算（cloud computing)是一种新近提出的计算模式.是分布式计算(Dist uted computing）、并行计算（Parallelcomputing）和网格计算（Grid computing)的发展.目前，亚马逊、微软、谷歌、IBM、英特尔等公司纷纷提出了“云计划"。

例如亚马逊的Aws（Amazon web services)⋯，IBM和谷歌联合进行的“蓝云”计划等。

这对云计算的商业价值给予了巨大的肯定。

同时学术界也纷纷对云计算进行深层次的研究.例如谷歌同华盛顿大学以及清华大学合作，启动云计算学术合作计划（Academic cloud ComputingInitiative），推动云计算的普及，加紧对云计算的研究。

卡内基梅隆大学等对数据密集型的超级计算（Data Intensive supercomputing,DIsc) 进行研究，本质上也是对云计算相关技术开展研究.云计算有着广泛的应用前景。

如表1所示。

云计算在天文学、医学等各个领域有着广泛的应用前景.趋势科技和瑞星等安全厂商纷纷提出了“安全云”计划.在云计算关键技术研究过程中，主要对依赖于以下的技术支持,他们分别是数据存储技术（Google File system）、数据管理技术（BigTable)、编程模型和任务调度模型等,我们逐一进行介绍.一．数据存储技术:为保证高可用、高可靠和经济性，云计算采用分布式存储的方式来存储数据,同时利用冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性,即为同一份数据存储多个副本，这样避免当前的数据系统崩溃还有备用的数据可以马上回复工作。

网格计算的原理与应用

网格计算的原理与应用Introduction网络技术的快速发展已经为计算并行处理带来了新的思路和机遇之一，即网格计算。

网格计算是一种通过整合各种分散的、异构的计算机资源（包括硬件、软件、网络等）来完成大量计算任务的技术，它使得用户能够分享各种不同时间戳的计算机资源，增强了用户之间的互联互通。

网格计算的基本原理网格计算的基本思想是把各个分布在全球范围内的计算机资源和网络连接起来，形成一个统一的计算平台，便于各个用户随时随地地使用。

在网格计算中，往往有两种角色：资源提供者和资源使用者。

资源提供者提供计算机资源供用户使用，而资源使用者则利用这些资源来完成自己的计算任务。

网格计算的基本理念是资源共享，既提高了资源的利用效率，也降低了使用者的成本。

网格计算的特点网格计算与传统的超级计算机、并行计算的主要区别在于，它不需要大规模的硬件设施也不需要专门的软件开发平台。

网格计算利用各种计算机资源，通过对这些资源进行整合和管理，以达到 parallel processing（并行处理）的目的。

网格计算系统的特点可以概括为以下几点：1.异构性网格计算资源具有不同的体系结构、操作系统、网络协议和应用程序，这些差异性给资源整合和管理带来了巨大的挑战。

2.可攻击性网格计算环境是开放的、异质的和分散的，往往包括许多不安全的计算机资源。

计算任务从资源提供者到使用者的过程中，很容易受到网络攻击、数据泄露等风险。

3.可伸缩性网格计算的资源规模可以从单个计算机到全球范围内的上千台计算机不等，这种可伸缩性为用户提供了更大的计算资源，支持更复杂的计算任务。

网格计算的应用网格计算在许多领域都有广泛的应用。

以下是网格计算的一些应用。

1.科学研究网格计算为研究人员提供了处理大规模、复杂数据集的能力，例如气象、气候、化学、物理学领域的大规模模拟和分析。

2.医学研究网格计算在医学领域中发挥了重要作用，例如通过医学影像的计算处理来研究疾病的发展规律，预测疾病的治疗效果等。

基于网格的分布并行计算策略

ｅｖｒｎｍｅｔｎｉｏｎＴｈｓｗｏｓｒｔｇｅｏｒｓｏｏｅｙｃｕｅａａｌｌｅｖｃｓａｄｔｈｌｏｐｅａａｌｌｐｏａ．Ｉｐｏｉｅｈｍｐｅｎａｉｎｅｅｔｔａｅｉｓｃｍｐｉｅｌｓｌｏｐｌｄｐｒｌｒｉｅｎｉｔｙｃｕｌｄｐｒｌｒｇｒｍｓｔｒｖｄｓｔｅｉｌｍｅｔｔｅｓｇｅｏ
中分号ｌＰ３田类３Ｔ８
基于网格的分布并行计算策略
林伟伟，张志立，齐德曼
（．南理工大学计算机科学与工程学院，广州５０４；２许吕学院网络中心，许吕４１０）１华１６０６００
摘
要：网格计算为用户处理很多复杂问题提供了方法，用网格实现大规模分布并行计算是必然的趋势。文章给出了基于网格中间件新
行计算系统进行分布式并行计算这一课题已呈现出重要的研
究价值。然而，现有的分布式并行计算系统很难解决操作系
统、协议等方面的异构性，而且特别是现有的系统中的主机
分布在不同地点，硬件、软件环境各不相同，它们的计算能力
也相差甚远。因此，要在网络环境下实现分布式并行计算就
需要新的动态、自治、适应异构网络的计算模式。网格是近几年才兴起的计算环境。它旨在支持高性能计
和松散耦合并行服务。紧密耦合并行程序策略是供具有特殊需要的应用程序使用的，它的设计从底层开始就支持并紧密集成了并行处理，町以在构成应用程序的各种不同的程序中使用。散耦合并行服务策略是将服务面向服务的架构和并行批处理模型结合在一起来实现并行计算，即可以通过并行服

《高性能计算技术》重点及复习题

高性能计算技术复习题题型：单项选择10题，每题3分，共30分综合题（问答、写代码，分析计算等）共6题，共70分。

考试时间：2小时1.解释以下基本概念HPC, HPCC, Distributed comput ing, Meta computi ng. Grid comput ingMIMD, SIMD, SISDPVR SMR MPP, DSM, Cluster, Co nstellationUMA, NUMA, CC_NUMA, CORMA, NORMAHPC: High Performanee Computing高性能计算，即并行计算。

在并行计算机或分布式计算机等高性能计算系统上所做的超级计算。

HPCC High Performanee Computing and Communication 高性能计算与通信。

指分布式高性能计算、高速网络和In ternet的使用。

Distributed computing：分布式计算。

在局域网环境下进行的计算。

比起性能来说，它更注重附加功能。

一个计算任务由多台计算机共同完成，由传统的人和软件之间的交互变成软件和软件之间的数据交互。

Meta computing:元计算技术是将一组通过广域网连接起来的性质不同的计算资源集合起来，作为一个单独的计算环境向用户提供计算服务。

一个良好的元计算系统主要由三个部分组成：一是尽量简单而又可靠的使用界面；二是资源管理系统；三是良好的编程模型和高效可靠的运行时环境。

元计算是网格计算的初级形态。

Grid computing：网格计算。

利用互联网把分散在不同地理位置的电脑组织撑一个"虚拟的超级计算机”，其中每一台参与计算的计算机就是一个“节点”，而整个计算是由成千上万个“节点”组成的“一张网格”。

MIMD :多指令多数据流。

每台处理机执行自己的指令，操作数也是各取各的。

ISISMIMD arch it vet HIT with shared memorySIMD :单指令多数据流。

分布处理的名词解释

分布处理的名词解释分布处理（Distributed Processing）是指将一个任务或问题分割成多个子任务，并将这些子任务分配给多个处理单元（如计算机、服务器、集群等）同时进行并行处理的一种方式。

分布处理可以提高计算速度、增强系统的可靠性和扩展性，广泛应用于各个领域，如科学计算、大数据分析、图像处理、网络通信等。

1. 分布处理的概念与原理分布处理是由分布式系统的概念演化而来。

它的核心思想是将一个大型任务分成若干个小任务，通过分布在多个处理单元上并行处理，从而提高任务的处理速度和效率。

每个处理单元独立负责一个或多个子任务，它们之间可以通过网络进行通信和协调。

分布处理的原理是将计算和数据分割成多个可并行处理的部分，在分布式环境中进行协同计算和共享数据。

通过将任务分散到多个处理单元，可以有效地提高计算能力和处理能力。

2. 分布处理的特点2.1 可扩展性分布处理系统可以根据需要增加或减少处理单元，以适应任务规模的变化。

当任务规模较大时，可以增加处理单元来加速处理速度；反之，当任务规模减小时，可以减少处理单元以降低成本和能源消耗。

2.2 容错性由于分布处理系统将任务分散到多个处理单元上进行并行处理，即使其中某个处理单元出现故障，系统仍然能够继续运行，不会造成整个任务的中断。

这种容错性使得分布处理系统在高可靠性要求的应用场景中得到广泛应用。

2.3 高性能分布处理系统能够通过并行处理大量数据和计算任务，大大提高了任务的处理速度和性能。

不同处理单元之间可以同时处理各自的子任务，并通过协调和通信保持同步，从而加快任务的完成时间。

3. 分布处理的应用3.1 科学计算在科学计算领域，常常需要对大规模的计算任务进行处理。

例如天气模拟、物理模拟、疾病传播模型等。

分布处理系统能够将计算任务分发到多个处理单元上，并行执行，加快计算速度，提高模拟的准确性。

3.2 大数据分析在大数据领域，分布处理系统能够处理庞大的数据集，并通过并行计算和分布式存储来提高处理效率和处理能力。

云计算的概念

云计算的概念：指服务的提供和使用模式。

云计算的核心思想，是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务。

提供资源的网络被称为“云”。

“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。

云计算的产业三级分层：云软件、云平台、云设备云计算由英文Cloud Computing直接翻译而来。

云计算将计算任务分布在大量计算机构成的资源之上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务。

2006年谷歌推出了“Google 101计划”，并正式提出“云”的概念和理论。

随后亚马逊微软、惠普、雅虎、英特尔、IBM等公司都宣布了自己的“云计划”。

1．云计算的产生传统模式下，企业建立一套IT系统不仅仅需要购买硬件等基础设施，还有买软件的许可证，需要专门的人员维护。

当企业的规模扩大时还要继续升级各种软硬件设施以满足需要。

对于企业来说，计算机等硬件和软件本身并非他们真正需要的，它们仅仅是完成工作、提供效率的工具而已。

对个人来说，我们想正常使用电脑需要安装许多软件，而许多软件是收费的，对不经常使用该软件的用户来说购买是非常不划算的。

可不可以有这样的服务，能够提供我们需要的所有软件供我们租用？这样我们只需要在用时付少量“租金”即可“租用”到这些软件服务，为我们节省许多购买软硬件的资金。

好比我们每天都要用电，但我们不是每家自备发电机，它由电厂集中提供；我们每天都要用自来水，但我们不是每家都有井，它由自来水厂集中提供。

这种模式极大得节约了资源，方便了我们的生活。

面对计算机给我们带来的困扰，我们可不可以像使用水和电一样使用计算机资源？这些想法最终导致了云计算的产生。

2．技术概念云计算是由分布式计算、并行处理、网格计算发展来的，是一种新兴的商业计算模型。

云计算的IT资源包括服务器、存储、宽带、网络及安全等资源组件，而数据中心是云计算资源和能力的主要支持和供应核心。

并行计算分布式

并行计算和分布式计算都是计算机科学中的概念，但它们有一些重要的区别。

并行计算是指同时使用多条处理器来执行计算任务，以提高计算速度。

并行计算的主要目的是通过将计算任务分解为多个子任务，然后在多个处理器上同时执行这些子任务，来加快计算速度。

并行计算需要使用支持并行处理的硬件和软件环境，例如多核处理器或多节点计算机集群。

分布式计算则是指将一个大型的计算任务分解为多个小任务，并将这些小任务分配给多个计算机节点来执行。

与并行计算不同的是，分布式计算中的计算机节点之间需要进行通信和协作，以共同完成整个计算任务。

分布式计算可以用于解决一些大规模的问题，例如大数据处理、云计算等。

总的来说，并行计算和分布式计算都是为了提高计算效率，但它们所采用的方法和手段有所不同。

并行计算更注重于在同一台计算机内部使用多核处理器来执行任务，而分布式计算则更注重于将任务分配给多台计算机节点来执行。

云计算技术在

云计算的业务接口为了方便用户业务由传统IT系统向云计算环境的迁移，云计算应对用户提供统一的业务接口。业务接口的统一不仅方便用户业务向云端的迁移，也会使用户业务在云与云之间的迁移更加容易。在云计算时代，SOA架构和以Web Service为特征的业务模式仍是业务发展的主要路线。
PART 03
数据管理技术云计算的特点是对海量的数据存储、读取后进行大量的分析，如何提高数据的更新速率以及进一步提高随机读速率是未来的数据管理技术必须解决的问题。云计算的数据管理技术最著名的是谷歌的BigTable数据管理技术，同时Hadoop开发团队正在开发类似BigTable的开源数据管理模块。
数据存储技术云计算系统需要同时满足大量用户的需求，并行地为大量用户提供服务。因此，云计算的数据存储技术必须具有分布式、高吞吐率和高传输率的特点。目前数据存储技术主要有Google的GFS（Google File System，非开源）以及HDFS（Hadoop Distributed File System，开源），目前这两种技术已经成为事实标准。
云计算技术关键技术
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云计算技术关键技术
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虚拟机技术虚拟机，即服务器虚拟化是云计算底层架构的重要基石。在服务器虚拟化中，虚拟化软件需要实现对硬件的抽象，资源的分配、调度和管理，虚拟机与宿主操作系统及多个虚拟机间的隔离等功能，目前典型的实现（基本成为事实标准）有Citrix Xen、VMware ESX Server 和Microsoft Hype-V等。
云计算技术关键技术
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分布式编程与计算为了使用户能更轻松的享受云计算带来的服务，让用户能利用该编程模型编写简单的程序来实现特定的目的，云计算上的编程模型必须十分简单。必须保证后台复杂的并行执行和任务调度向用户和编程人员透明。当前各IT厂商提出的“云”计划的编程工具均基于Map-Reduce的编程模型

云计算和网格计算的区别

什么是网格计算，网格计算和云计算区别？随着网络技术的不断的发展和深入，网络信息越来越多，数据海量的进行挖挖取，而随之而来的就是新概念和新技术的诞生，目前有两种网络的计算方法最受人们关注，那就是云计算和网格计算，因为他们在人们日常的生活当中所占的应用比例越来越大。

那么网格计算和云计算之间到底谁更有优势呢?各自的特点是哪些?这个问题引来大家的的关注和讨论。

对这两种技术的概念进行了简要说明，并对其异同之处进行了分析对比。

1 、什么是网格计算网格计算是利用互联网地理位置相对分散的计算机组成一个“虚拟的超级计算机”，其中每一台参与计算的计算机就是一个“节点”，而整个计算是由数以万计个“节点”组成的“一张网格”，网格计算是专门针对复杂科学计算的计算模式。

网格计算模式的数据处理能力超强，使用分布式计算，而且充分利用了网络上闲置的处理能力，网格计算模式把要计算的数据分割成若干“小片”，而计算这些“小片”的软件通常是预先编制好的程序，不同节点的计算机根据自己的处理能力下载一个或多个数据片断进行计算。

2 、什么是云计算云计算是一种借助互联网提供按需的、面向海量数据处理和完成复杂计算的平台。

云计算是网格计算、并行计算、分布式计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等计算机技术和网络技术发展融合的产物。

其基本原理是用户端仅负责数据输入和读取，复杂的数据处理工作交给云计算系统中的“云”来处理，“云”是由数以万计的各种各样的计算机、服务器和数据存储系统共同组成。

云计算具有以下特点：①按需采用“即用即付费”的方式分配计算、存储和带宽资源。

客户可以根据自己的需要、随时随地自动获取计算能力，云系统对服务(存储、处理能力、带宽、活动用户)进行适当的抽象，并提供服务计量能力，自动控制和优化资源使用情况。

②云计算描述了一种可以通过互联网进行访问的可扩展和动态重构的模式。

它使用多租户模式可以提供各种各样的服务，根据客户的需求动态提供物理或虚拟化的资源(存储、处理能力、内存、网络带宽和虚拟机)。