云计算与并行计算复习
云计算基本知识复习
1 云计算的计算模式为( D ).A W/SB C/SC B/SD B/C2（B ）是公有云计算基础架构的基石。
A 虚拟化B 分布式C 并行D 集中式3（A ）是私有云计算基础架构的基石。
A 虚拟化B 分布式C 并行D 集中式4 （C ）是一群同构处理单元的集合，这些处理单元通过通信和协作来更快地解决大规模计算问题A 虚拟化B 分布式C 并行计算D 集群5（d ）在许多情况下，能够达到99.999%的可用性。
A 虚拟化B 分布式C 并行计算D 集群6 网格计算是利用（b ）技术，把分散在不同地理位置的计算机组成一台虚拟超级计算机。
A 对等网B 因特网C 广域D 无线网7 B/S网站是一种（C ）的计算模式。
A 1层架构B 2层架构C 3层架构D 4层架构8 云计算就是把计算资源都放到上（b ）。
A 对等网B 因特网C 广域D 无线网9（A ）提供云用户请求服务的交互界面，也是用户使用云的入口，用户通过Web浏览器可以注册、登录及定制服务、配置和管理用户。
打开应用实例与本地操作桌面系统一样。
A 云用户端B 服务目录C 管理系统和部署工具10（B ）帮助云用户在取得相应权限（付费或其他限制）后可以选择或定制的服务列表，也可以对已有服务进行退订的操作，在云用户端界面生成相应的图标或列表的形式展示相关的服务。
A 云用户端B 服务目录C 管理系统和部署工具D 监控端11（C ）提供管理和服务，能管理云用户，能对用户授权、认证、登录进行管理，并可以管理可用计算资源和服务，接收用户发送的请求，根据用户请求并转发到相应的相应程序，调度资源智能地部署资源和应用，动态地部署、配置和回收资源。
A 云用户端B 服务目录C 管理系统和部署工具D 监控端12（D ）监控和计量云系统资源的使用情况，以便做出迅速反应，完成节点同步配置、负载均衡配置和资源监控，确保资源能顺利分配给合适的用户。
A 云用户端B 服务目录C 管理系统和部署工具D 监控端13 （A ）提供虚拟的或物理的服务器，由管理系统管理，负责高并发量的用户请求处理、大运算量计算处理、用户Web应用服务，云数据存储时采用相应数据切割算法采用并行方式上传和下载大容量数据。
并行计算 期末考试复习背诵要点
复习要点1、Parallel computing并行计算，sequential computing串行计算，instruction指令，multiple多数据，communication通信，exclusive互斥，concurrent 并发，recursive递归，data数据，exploratory探索，speculative投机，block cyclic循环块，randomized block随机块，distribution分配，graph partitioning 图划分，speedup加速比，efficiency效率，cost费用，Amdahl’s law，architecture构架，fundimental functions基本函数，synchronization同步，matrix mulitiplication矩阵乘，matrix transposition 矩阵转置，bitonci sorting双调排序，odd-even sorting奇偶排序，Shortest path，minimum spanning tree，connected components，maximal independent set，2、SMP（对称多处理机连接）MPP (Massive Parallel Processors 大规模并行）Cluster of Workstation（工作站机群）Parallelism（并行化）, pipelining（流水线技术）, Network topology（网络拓扑结构）, diameter of a network（网络直径）, bisection width（对分宽度）, data decomposition（数据分解）, task dependency graphs（任务依赖图）, granularity（粒度）, concurrency（并发）, process（进程）, processor（处理器）, linear array（线性阵列）, mesh（格网）, hypercube（超立方体）, reduction（规约）, prefix-sum（前缀和）, gather（收集）, scatter（散发）, threads（线程）, mutual exclusion（互斥）, shared address space（共享地址空间）, synchronization（同步）, the degree of concurrency（并发度）, Dual of a communication operation（通信操作的对偶操作）3、并行计算与串行计算在算法设计主要不同点：(1)具有强大的处理器互连关系(2)并行计算依赖并行计算模型上的，如共享内存，共享地址空间或消息传递。
1-云计算复习题
1-云计算复习题云计算复习题1、什么是云计算？答：云计算是一种基于互联网的计算服务模式，通过将计算资源（包括软件、硬件和网络）按需分配给用户，实现按需使用、灵活扩展和付费模式的计算方式。
2、云计算的基本特点有哪些？答：基本特点包括：- 弹性伸缩：用户可以根据需求随时增加或减少计算资源。
- 按需自助服务：用户可以自主选择和配置所需的计算资源。
- 资源共享：多个用户可以共享同一组计算资源，提高资源利用率。
- 快速部署：用户无需等待长时间的资源准备和设备配置过程。
- 高可用性：云计算平台通常具备多个区域和故障容忍机制，保证系统的高可靠性。
3、云计算的主要服务模型有哪些？答：主要服务模型包括：- 基础设施即服务（IaaS）：提供计算、存储和网络等基础设施资源，用户可以使用自己的操作系统和应用程序。
- 平台即服务（PaaS）：在基础设施的基础上，提供开发、测试和部署应用程序的平台环境。
- 软件即服务（SaaS）：提供已经开发好的应用程序，用户可以直接使用，无需关心底层的基础设施和平台。
4、云计算中常用的基础设施服务有哪些？答：常用的基础设施服务包括：- 虚拟机（Virtual Machine）：提供虚拟的计算资源，用户可以在上面运行自己的操作系统和应用程序。
- 存储服务（Storage Service）：提供可扩展的存储空间，用户可以存储和管理大量数据。
- 网络服务（Network Service）：提供网络连接和通信服务，确保用户的应用程序可以访问互联网或其他服务。
5、云计算中常用的平台服务有哪些？答：常用的平台服务包括：- 数据库服务（Database Service）：提供可扩展的数据库存储和管理服务，用户可以创建、管理和使用数据库。
- 消息队列服务（Message Queue Service）：提供消息传递和处理的服务，用于解耦应用程序的组件和模块。
- 缓存服务（Cache Service）：提供高速缓存功能，加速应用程序的读写操作。
(完整word版)云计算复习题
1.什么是云计算？云计算是分布式处理（Distributed Computing)、并行处理（Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展,或者说是这些计算机科学概念的商业实现。
是指基于互联网的超级计算模式--即把存储于个人电脑、移动电话和其他设备上的大量信息和处理器资源集中在一起，协同工作。
在极大规模上可扩展的信息技术能力向外部客户作为服务来提供的一种计算方式。
2.云计算六种服务方式是什么？SAAS( Software as a Service ） ;PAAS（ Platform as a Service ） ;IAAS( Infrastructure as a Service ）；云存储；MSP（管理服务提供）;商业服务平台。
3.云计算体系结构云计算的基本原理是通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。
这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。
4.简述Google云计算平台技术架构文件存储，Google Distributed File System，GFS并行数据处理MapReduce分布式锁Chubby分布式结构化数据表BigTable分布式存储系统Megastore分布式监控系统Dapper5.GFS的容错机制是什么？1）．Master容错具体来说，Master上保存了GFS文件系统的三种元数据.命名空间（Name Space），也就是整个文件系统的目录结构。
Chunk与文件名的映射表。
Chunk副本的位置信息，每一个Chunk默认有三个副本2）. Chunk Server容错GFS采用副本的方式实现Chunk Server的容错。
每一个Chunk有多个存储副本（默认为三个）,分布存储在不同的Chunk Server上。
副本的分布策略需要考虑多种因素，如网络的拓扑、机架的分布、磁盘的利用率等.对于每一个Chunk，必须将所有的副本全部写入成功，才视为成功写入.在其后的过程中，如果相关的副本出现丢失或不可恢复等状况,Master会自动将该副本复制到其他Chunk Server,从而确保副本保持一定的个数。
(整理)云计算复习资料
(整理)云计算复习资料云计算复习资料在当今数字化时代，云计算已经成为企业运营和个人生活中不可或缺的一部分。
作为一种基于互联网的计算方式，云计算通过将数据存储和处理任务转移至远程的服务器，为用户提供了便捷的访问和共享数据的途径。
本文针对云计算的相关知识进行整理，旨在帮助读者快速复习备考。
一、云计算的基本概念与起源云计算最早的概念可以追溯到20世纪60年代的时候，美国麻省理工学院的约翰·麦卡锡教授提出的"LISP语言"，其思想与云计算的虚拟化理念有很大的相似性。
随着互联网的普及和技术的迅猛发展，云计算的概念在21世纪初才正式被提出。
云计算的本质是将计算资源进行集中管理和分配，用户只需通过终端设备即可随时随地获取所需的计算服务。
二、云计算的基本架构与服务模型云计算的基本架构主要包括三个层次：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
IaaS提供了基本的计算资源，包括虚拟机、存储空间和网络等；PaaS为开发者提供了运行和开发应用程序所需的硬件和软件环境，使得开发者能够集中精力在应用程序本身上；SaaS则提供了一系列已经部署好的应用程序，用户只需通过互联网进行访问即可使用。
三、云计算的关键技术云计算的实现离不开一系列关键技术的支持。
其中，虚拟化技术是云计算的基石之一，通过将物理计算机资源虚拟化成多个独立的虚拟机，实现资源的灵活分配和管理。
分布式计算则通过将大规模的计算任务分割成多个子任务，并通过网络进行协同处理，提高了计算效率和可靠性。
此外，容器化技术、边缘计算和人工智能等也在云计算中扮演着重要的角色。
四、云计算的优势和挑战云计算的优势在于提供了灵活、可扩展和弹性的计算资源，大大降低了企业和个人的IT成本。
同时，用户无需关注底层的计算机设备和维护，可以专注于业务的核心。
然而，云计算也带来了一些挑战，如数据安全性、隐私保护和服务可用性等方面的问题，需要相关方面持续加以关注和解决。
云计算概论复习提纲及提示
云计算技术复习提纲及提示1．根据你的理解，说明什么是并行计算，什么是分布式计算。
答：并行计算：基于分而治之的思想，将一个大问题分解成多个小问题，并发地求解各小问题，使得多个运算得以同时运行的计算模式。
分布式计算：是研究分布式系统中如何进行计算的计算机科学。
分布式系统有多个由网络连接的计算机组成。
这些计算机能够联合完成共同的计算目标。
一个计算问题可以分解成许多小任务，分散到不同的计算机上处理，在处理过程中进行消息通信，最后汇总成最终结果。
2．简述并行程序设计过程。
答见课件3．并行计算模型分类。
隐式并行模型、数据并行模型、消息传递模型、共享变量模型4．什么是PVM?说明PVM系统由哪两部分组成。
答见课件5．MPI的最小子集由那六个基本函数组成，分别实现什么功能？答见课件6．MPI通信模式（四种）？答：同步模式、缓冲模式、标准模式、就绪模式7．MPI群集通信按照通信方向不同可分为三种，并举例？答：一对多（MPI_Bcast）、多对一（MPI_Gather）、多对多MPI_Allgather）8．MPI归约操作（MPI_Reduce）的主要功能？答见课件9．说明MPICH-G2和MPICH的区别和联系。
答：MPICH-G2和MPICH是MPI标准的两个开源实现；MPICH-G2适用于网格环境，MPICH 适用于集群环境；MPICH-G2基于MPICH架构，采用Globus技术实现。
10．什么是NFS和NIS，根据你的理解说明它们的主要作用？答见课件11．画图说明LSF Batch Job的生命周期（Life Cycle）。
答见课件12．说明LSF中Queue的功能和作用。
答：Queue(队列)既是作业的容器，又同时是调度策略的容器。
不同的队列可以配置不同的调度策略。
一个队列在不同的时间段可以执行不同的调度策略。
13．根据你的理解，说明什么是虚拟化、什么是虚拟机。
答：虚拟化是表示计算机资源的抽象方法，通过虚拟化可以用与访问抽象前资源一致的方法访问抽象后的资源。
《并行计算》课程复习
《并行计算》课程总结与复习2017/5/15第一篇并行计算硬件平台：并行计算机Ch1 并行计算与并行计算机结构模型1.1 计算与计算机科学1.2 单处理机与指令级并行1.3 多核处理器与线程级并行何谓多核处理器及意义微处理器中的并行方式▪ILP, TLP, 多任务OS, SMT, CMP, 虚拟化技术▪Intel超线程技术1.4 并行计算机体系结构并行计算机结构模型▪SISD, SIMD, MISD, MIMD；▪SIMD, PVP, SMP, MPP, COW(Cluster), DSM并行计算机访存模型▪UMA,NUMA,COMA,CC-NUMA,NORMA▪不同存储结构的并行机系统(P20图1.11)1.5 更多的并行计算概念PFLOPS, TFLOPS, GFLOPSTOP500中的R max和R peak指标Ch2 并行计算机系统互连与基本通信操作2.1 并行计算机互连网络并行计算机的互连方式▪静态互连：LA(LC), MC, TC, HC；(P42表2.1 各种网络特性表)▪动态互连：Bus, Crossbar Switcher, MIN(Multistage Interconnection Networks)▪特别地，标准网络互连：FDDI, 快速以太网, Myrinet, InfiniBand 2.2-2.5 通信代价公式SF和CT基本公式SF和CT在一维环、带环绕的Mesh、超立方上的通信代价公式Ch3 典型并行计算机系统介绍（略）3.1 共享存储多处理机系统3.2 分布存储多计算机系统3.3 分布共享存储计算机系统3.4 机群系统Ch4 并行计算性能评测4.1 基本性能指标4.2 加速比性能定律Amdahl, Gustafson, Sun&Ni定律4.3 可扩放性评测标准（略）可扩放性的含义三个评测标准：等效率度量，等速度度量，平均延迟度量4.4 基准测试程序（略）SPEC, LinPACK第二篇并行计算理论基础：并行算法设计Ch5 并行算法与并行计算模型5.1 并行算法的基础知识并行算法的定义并行算法的表达并行算法的复杂度：运行时间、处理器数目、成本及成本最优、加速比、并行效率、工作量及工作量最优并行算法的WT表示：Brent定理5.2 并行计算模型PRAM模型：SIMD-SM，又分CRCW(CPRAM, PPRAM, APRAM), CREW, EREW SIMD-IN模型：SIMD-DM异步APRAM模型：MIMD-SMBSP模型：MIMD-DM，块内异步并行，块间显式同步LogP模型：MIMD-DM，点到点通讯Ch6 并行算法基本设计策略并行算法的三种设计策略：串改并，全新设计，借用法及其示例：快排序、前缀和/k着色、所有点对最短路径Ch7 并行算法常用设计技术划分设计技术：均匀划分(PSRS排序)、对数划分(并行归并排序)、方根划分(Valiant归并排序)、功能划分( (m,n)-选择)分治设计技术：双调归并网络平衡树设计技术：求最大值、计算前缀和倍增设计技术：表序问题、求森林的根流水线技术：五点的DFT计算、4流水线编程实例Ch8 并行算法一般设计过程PCAM的含义PCAM设计方法的四个阶段和每个阶段的任务与目标（略）域分解和功能分解（略）第三篇并行计算理论基础：并行数值算法Ch9 稠密矩阵运算9.1 矩阵的划分带状划分和棋盘划分，有循环的带状划分和棋盘划分9.2 矩阵转置网孔和超立方连接的算法及其时间分析(棋盘划分)9.3 矩阵向量乘法带状划分的算法及其时间分析棋盘划分的算法及其时间分析Systolic算法(略)9.4 矩阵乘法简单并行分块算法Cannon算法及其计算示例Fox算法及其计算示例DNS算法及其计算示例（略）Systolic算法(略)Ch10 线性方程组的求解回代求解上三角形方程组的并行算法及其数据划分方法三对角方程组的奇偶规约求解法Gauss-Seidel迭代法的并行化▪异步并行化算法▪小规模并行化算法(针对五点格式产生的线性方程组)▪红黑着色并行算法(针对五点格式产生的线性方程组) Ch11 快速傅立叶变换FFT离散傅里叶变换(DFT)定义及其O(n^2)算法串行FFT蝶式分治算法的计算原理、伪代码及其递归计算流图 串行FFT分治递归算法的计算原理SIMD-MC上的FFT算法(略)SIMD-BF上的FFT算法及其时间分析Ch12 数值计算的基本支撑技术（略）网格生成图的划分稀疏线性系统求解器算法和软件科学计算可视化第四篇并行计算软件支撑：并行编程Ch13 并行程序设计基础基本概念和术语Ch14 共享存储系统并行编程OpenMP编程Ch15 分布存储系统并行编程MPI编程Ch16 并行程序设计环境与工具(略)Intel的Parallel Studio补充篇 GPU体系结构及编程术语：GPU, GPGPUNVIDIA G80的体系结构▪SM的组成▪存储器：层次结构和特点，全局存储器的coalesced memory access，共享存储器的存储体冲突▪线程组织结构：线程、线程块、线程网格，Warp执行机制▪同步：线程块内和块间的同步，CPU和GPU间的同步 CUDA编程（略）CUDA程序的性能优化（略）矩阵乘法及其优化（略）。
云计算架构复习题
云计算架构复习题一、云计算的基本概念1、什么是云计算？云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软件资源、硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。
简单来说，就是将计算任务分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，使得企业数据中心的运行与互联网更相似。
2、云计算的特点（1）按需自助服务：用户可以根据自己的需求，随时获取所需的计算资源，如服务器、存储、网络等，而无需与服务提供商进行人工交互。
（2）广泛的网络访问：用户可以通过各种网络设备，如电脑、手机、平板等，随时随地访问云计算服务。
（3）资源池化：服务提供商将计算资源汇集到资源池中，以便多个用户共享使用，并根据用户的需求动态分配和重新分配资源。
（4）快速弹性：云计算服务能够快速、灵活地根据用户的需求增加或减少计算资源，以满足业务的变化。
（5）按使用量计费：用户只需为其使用的计算资源付费，类似于使用水电一样，用多少付多少。
二、云计算架构的服务模型1、 IaaS（基础设施即服务）IaaS 提供了服务器、存储和网络等基础设施服务。
用户可以按需租用这些基础设施，并在上面部署和运行自己的操作系统、应用程序等。
例如，亚马逊的 AWS EC2 就是一种 IaaS 服务。
2、 PaaS（平台即服务）PaaS 提供了一个平台，包括操作系统、数据库、中间件等，让开发者能够在上面快速开发、部署和管理应用程序，无需关心底层的基础设施。
例如，谷歌的 App Engine 就是一种 PaaS 服务。
3、 SaaS（软件即服务）SaaS 直接为用户提供了可以使用的软件应用程序，用户无需安装和维护软件，只需通过网络访问即可使用。
例如，Salesforce 的 CRM 系统就是一种 SaaS 服务。
三、云计算架构的部署模型1、公有云由云服务提供商拥有和运营，面向公众提供服务。
多个用户共享资源，具有成本低、可扩展性强等优点，但数据安全性和隐私性可能存在一定风险。
云计算复习
云计算概论复习要点第一章★云计算是一种商业计算模型。
它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池（核心理念就是资源池）上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。
★云计算特征：1、硬件和软件都是资源；2、资源可以根据需要动态扩展和配置；3、资源在物理上分布是共享，逻辑上单一整体体现；4、用户使用资源按量付费，无需管理。
★云计算特点：1、超大规模：服务器群；2、虚拟化：可以看作是一片用于计算的云；3、高可靠性：冗余副本、负载均衡；4、通用性：支撑千变万化的实际应用；5、高可扩展性：灵活、动态伸缩；6、按需服务：按需购买；7、极其廉价：不再需要一次性购买超级电脑；8、安全：摆脱数据丢失、病毒入侵；9、方便：支持多终端、数据共享。
★云计算分类（按服务类型）：基础设施即服务IaaS（将硬件设备等基础资源封装成服务供用户使用）、平台即服务PaaS（对资源的抽象层次更进一步，提供用户应用程序运行环境）、软件即服务SaaS（针对性更强，它将某些特定应用软件功能封装成服务）。
按服务方式分：公有云（通过internet提供公共服务）、私有云（通过intranet【内联网】提供私有服务）、混合云（通过Internet和intranet提供公共和私有服务）。
★并行计算（高性能计算、超级计算）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，其主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。
特点：把计算任务分派给系统内的多个运算单元；大型机的多CPU和多存储器；并行计算问题的特征：1、将工作分离成离散部分，有助于同时解决；2、随时并及时地执行多个程序指令（多条线同时运行）；3、多计算资源下解决问题的耗时要少于单个计算资源下的耗时。
★分布式计算是把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。
特点：把计算任务分派给网络中的多台独立的机器；优点：1、稀有资源可以共享；2、通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载；3、可以把程序放在最适合运行它的计算机上。
并行考试复习知识点
考试题型：名词解释（5~6个），简答（4~5），画图（17分），并行算法（40分） 第一章 绪论1.什么是并行计算？并行计算（parallel computing ）是指，在并行机上，将一个应用分解成多个子任务，分配给不同的处理器，各个处理器之间相互协同，并行地执行子任务，从而达到加速求解速度，或者求解应用问题。
基本条件：硬件（并行机）、并行算法设计、并行编程环境 主要目标： 提高求解速度，扩大问题规模 并行计算的三个基本条件：(1) 并行机。
并行机至少包含两台或两台以上处理机，这些处理机通过互连网络相互连接，相互通信。
(2) 应用问题必须具有并行度。
也就是说，应用可以分解为多个子任务，这些子任务可以并行地执行。
将一个应用分解为多个子任务的过程，称为并行算法的设计。
(3) 并行编程。
在并行机提供的并行编程环境上，具体实现并行算法、编制并行程序，并运行该程序，达到并行求解应用问题的目的。
并行计算的主要研究内容：(1) 并行机的高性能特征抽取。
(2) 并行算法设计与分析。
(3) 并行实现技术，主要包含并行程序设计和并行性能优化。
基于并行机提供的并行编程环境，例如消息传递平台MPI 或者共享存储平台OpenMP ，具体实现并行算法，研制求解应用问题的并行程序。
(4) 并行应用。
2.并行计算和分布式计算的区别，不同：并行计算不同于分布式计算（distributedcomputing ）分布式计算主要是指，通过网络相互连接的两个以上的处理机相互协调，各自执行相互依赖的不同应用，从而达到协调资源访问，提高资源使用效率的目的。
但是，它无法达到并行计算所倡导的提高求解同一个应用的速度，或者提高求解同一个应用的问题规模的目的。
对于一些复杂应用系统，分布式计算和并行计算通常相互配合，既要通过分布式计算协调不同应用之间的关系，又要通过并行计算提高求解单个应用的能力。
3.各种结构画图，概念，特点，以及两两之间的差异：大型并行计算机（scalable-parallel Computer ）可分为: a) 单指令多数据流机 SIMD b) 并行向量处理机 PVP c) 对称多处理机 SMP d) 大规模并行处理机 MPP e) 分布式共享存储DSM 多处理机 f)工作站机群 COW（1）DSM （Distributed Shared Memory ）分布式共享存储大任务快速求解协同合作（2）MPP（Massively Parallel Processing）大规模并行处理结构每个结点相对独立，有一个或多个微处理器每个结点均有自己的操作系统各个结点自己独立的内存，避免内存访问瓶颈各个结点只能访问自己的内存模块扩展性较好（3）对称多处理机SMP:采用商用微处理器，通常有片上和片外Cache，基于总线连接，集中式共享存储，UMA结构。
云计算复习常识
云计算复习常识在当今数字化的时代，云计算已经成为了一项至关重要的技术。
无论是企业的运营，还是我们日常生活中的各种应用，都离不开云计算的支持。
那么，什么是云计算呢？让我们一起来复习一下相关的常识。
云计算，简单来说，就是通过互联网提供计算服务。
它就像是一个超级强大的计算资源库，用户可以根据自己的需求随时获取和使用这些资源，而不需要自己去购买和维护昂贵的硬件设备。
云计算的服务模式主要有三种：IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）和 SaaS（软件即服务）。
IaaS 就像是提供给你一块空地和建筑材料，你可以自己在上面搭建想要的房子。
在云计算中，IaaS 提供了服务器、存储和网络等基础设施，用户可以自由地部署和管理自己的操作系统、应用程序等。
PaaS 则更像是给你提供了一个已经建好的毛坯房，里面有基本的水电设施和框架结构。
你只需要在这个基础上进行装修和布置，就能满足自己的需求。
在云计算里，PaaS 提供了平台环境，让开发者能够更轻松地创建、测试和部署应用程序，无需操心底层的基础设施管理。
SaaS 就像是直接给你一套精装修并且可以拎包入住的房子。
你只需要使用就好，无需操心房子的建造和维护。
在云计算中，SaaS 提供了各种现成的应用软件，比如电子邮件、办公软件、客户关系管理系统等，用户可以通过网络直接使用。
云计算的部署模式也有几种不同的类型。
公有云是由云服务提供商提供给公众使用的云服务，多个用户共享资源，成本相对较低，适合中小企业和个人用户。
私有云则是为一个特定的组织或企业专门构建的云服务，安全性和定制性更高，但成本也相对较高，适合大型企业和对数据安全要求极高的机构。
还有混合云和社区云，混合云是将公有云和私有云结合起来使用，根据不同的需求灵活分配资源；社区云则是由多个具有共同利益的组织或社区共享使用的云服务。
云计算的优势是显而易见的。
首先，它具有高度的可扩展性。
企业可以根据业务的增长或减少，灵活地增加或减少计算资源，避免了资源的浪费和不足。
并行计算整理考试资料(笔记)
1.并行计算（parallel computing）是指，在并行机上，将一个应用分解成多个子任务，分配给不同的处理器，各个处理器之间相互协同，并行地执行子任务，从而达到加速求解速度，或者求解应用问题规模的目的。
2.并行计算的基本条件:并行机、应用问题必须具有并行度、并行编程3.并行计算的主要研究目标：加速求解问题的速度、提高求解问题的规模4.并行计算的主要研究内容：并行机的高性能特征抽取、并行算法设计与分析、并行实现技术、并行应用5.推动并行计算发展的主要动力：大规模科学与工程计算应用对并行计算的需求、微电子技术与大规模集成电路VLSI 的发展、6.并行算法分类（a按运算基本对象的不用分为：数值并行算法、非数值并行算法。
B按并行进程间相互执行顺序关系的不同分为：同步并行算法、异步并行算法、独立并行算法。
C按各进程承担的计算任务粒度的不同分为：细粒度并行算法、中粒度并行算法、大粒度并行算法。
）7.并行算法的发展阶段：基于向量运算的并行算法设计阶段、基于多向量处理机的并行算法设计阶段、SIMD 类并行机上的并行算法设计阶段、MIMD 类并行机上的并行算法设计阶段、现代并行算法设计8.当前流行的并行编程环境：消息传递、共享存储和数据并行。
9.标准消息传递接口MPI将消息传递并行编程环境分解为两部分:构成该环境的所有消息传递函数的标准接口说明，它们是根据并行应用程序对消息传递功能的不同要求而制定的，不考虑该函数能否具体实现、各并行机厂商提供的对这些函数的具体实现。
10.MPI 系统就是指所有这些具有标准接口说明的消息传递函数所构成的函数库。
11.在标准串行程序设计语言（C、Fortran、C++）的基础上，再加入实现进程间通信的MPI 消息传递库函数，就构成了MPI 并行程序设计所依赖的并行编程环境。
标准消息传递接口MPI优点：具有很好的可移植性，被当前所有并行环境支持；具有很好的可扩展性，是目前高效率的大规模并行计算（数百个处理器）最可信赖的平台；比其他消息传递系统好用；有完备的异步通信功能；有精确的定义，从而为并行软件的发展提供了必要的条件。
云计算复习资料
云计算复习资料一、云计算概述云计算是一种基于互联网的计算方式，通过将计算资源、存储资源和应用程序等服务外包给云服务提供商，实现按需使用、弹性扩展和快速交付的计算模式。
云计算的核心特点包括虚拟化、弹性伸缩、按需付费和资源共享等。
二、云计算架构云计算架构分为三个层次：基础设施即服务（Infrastructure as a Service，IaaS）、平台即服务（Platform as a Service，PaaS）和软件即服务（Software as a Service，SaaS）。
1. 基础设施即服务（IaaS）基础设施即服务提供虚拟化的计算资源、存储资源和网络资源，用户可以按需使用这些资源来构建和管理自己的应用，无需购买和维护物理设备。
常见的IaaS服务提供商有亚马逊云服务（Amazon Web Services，AWS）和微软云服务（Microsoft Azure）。
2. 平台即服务（PaaS）平台即服务提供了开发和部署应用程序所需的平台和工具，使开发人员能够专注于应用程序的开发而无需关注底层的基础设施。
常见的PaaS服务提供商有谷歌云平台（Google Cloud Platform）和IBM云平台（IBM Cloud）。
3. 软件即服务（SaaS）软件即服务是一种通过互联网提供软件应用程序的模式，用户可以通过订阅或按需付费的方式使用这些软件，无需安装和维护。
常见的SaaS服务包括微软365（Microsoft 365）和谷歌云平台（Google Workspace）。
三、云计算的优势1. 灵活性与弹性伸缩云计算可以根据业务需求进行弹性伸缩，根据负载情况自动增加或减少计算资源，从而提高应用程序的性能和可用性。
2. 节约成本使用云计算可以节约企业的IT成本，无需购买昂贵的硬件设备和软件许可证，只需按需使用和付费。
3. 提高效率云计算提供了自动化管理和自助服务的功能，减少了人为操作和维护的时间和工作量，提高了IT资源的利用效率。
云计算与并行计算复习
云计算与分布式系统期末复习1.云计算的概念,来源以及与并行计算的关系云计算的概念从集群、网格和效用计算发展而来。
云是虚拟计算机资源池。
云可以处理各种不同的负载,包括批处理式后端作业和交互式用户界面应用。
云通过迅速提供虚拟机或物理机允许负载被快速配置和划分。
云支持冗余,自恢复,高可扩展编程模型,以允许负载从许多不可避免的硬件/软件错误中恢复。
最终,云计算系统可以通过实时监视资源来确保分配在需要时平衡。
来源:数据爆炸促发了云计算的思想。
集群和网格计算并行使用大量计算机可以解决任何规模的问题。
效用计算和SaaS(Softwareas a Service)将计算资源作为服务进行按需付费。
云计算利用动态资源为终端用户传递大量服务。
云计算是一种高吞吐量计算范式,它通过大的数据中心或服务器群提供服务。
云计算模型使得用户可以随时随地通过他们的互连设备访问共享资源。
云计算避免了大量的数据移动,可以带来更好的网络带宽利用率。
而且,机器虚拟化进一步提高了资源利用率,增加了应用程序灵活性降低了使用虚拟化数据中心资源的总体成本。
云计算使用虚拟化平台,通过按需动态配置硬件、软件和数据集,将弹性资源放在一起,主要思想是使用数据中心中的服务器集群和大规模数据库,将桌面计算移向基于服务的平台,利用其对提供商和用户的低成本和简单性。
云应用的所有计算任务被分配到数据中心的服务器上。
这些服务器主要是虚拟集群的虚拟机,由数据中心资源产生出来。
云平台是通过虚拟化分布的系统。
公有云和私有云都是在互联网上开发的。
公有云构建在互联网之上,任何已付费的用户都可以访问。
公有云属于服务提供商,用户通过订阅即可访问。
私有云构建在局域网内部,属于一个独立的组织。
由客户管理,而且其可访问范围限制在所属客户及其合作者之中。
混合云由公有云和私有云共同构成公有云促进了标准化,节约了资金投入,为应用程序提供了很好的灵活性;私有云尝试进行定制化,可以提供更高的有效性、弹性、安全性和隐私性;混合云则处于两者中间,在资源共享方面进行了折中。
云计算与并行计算复习
云计算与并行计算复习云计算和并行计算是当今计算机科学领域中热门的话题，它们在信息技术领域的发展和应用中起着重要的作用。
本文将对云计算和并行计算进行复习，重点介绍它们的定义、原理以及应用，并探讨它们的关联与区别。
一、云计算云计算，即基于互联网的计算模式，通过将计算资源和服务进行集中管理和交付，为用户提供按需使用的计算能力。
云计算的优势在于其弹性、可扩展和经济效益。
1.1 云计算的定义与原理云计算的定义是一种通过共享计算资源的方式提供信息技术服务的模式。
它由三个关键要素组成：硬件资源、软件资源和网络。
云计算的核心原理是虚拟化技术，即将物理资源逻辑上划分为多个虚拟资源，使得用户可以根据需求动态申请和释放资源。
虚拟机是云计算的一种重要实现形式，它可以在同一物理机上同时运行多个虚拟机，从而实现资源的高效利用。
1.2 云计算的应用云计算广泛应用于各个领域，如企业服务、教育、医疗和娱乐等。
其中，云存储是云计算的一项重要应用，它提供了可靠的、可扩展的数据存储服务，为用户提供高效的数据管理和共享。
此外，云计算还促进了大数据分析的发展。
大数据分析是一种处理海量数据的方法，通过云计算的强大计算能力和存储能力，可以更快速、准确地进行数据分析，帮助用户做出更好的决策。
二、并行计算并行计算是指同时使用多个计算资源进行计算任务，以提高计算效率和吞吐量。
它可以按照任务的拆分方式分为任务并行和数据并行。
2.1 并行计算的定义与原理并行计算是一种利用多个处理器或计算资源同时进行计算任务的计算模型。
并行计算的核心原理是任务的拆分和合并。
任务并行是指将计算任务分解为多个小任务，各个处理器同时执行不同的计算任务，最后将计算结果进行合并。
数据并行则是将数据划分为多个部分，各个处理器同时处理不同的数据部分，最后将部分结果进行整合。
2.2 并行计算的应用并行计算广泛应用于科学计算、神经网络、图像处理等领域。
例如，在天气预报方面，通过并行计算可以将模拟分成多个小模块进行并行计算，最后合并模块的结果，加快天气模拟的速度。
云计算复习
2、简化IT管理 部署方便，方便管理，处理问题不在东奔西跑
虚拟化技术
桌面虚拟化
3、工作效率提升 一台虚拟桌面，可供N多人员使用，免去了安装部署的过程， 效率会更高。
虚拟化技术
桌面虚拟化
4、节省IT成本 员工办公硬件投入减少，IT管理支出降低，必然降低IT成 本。
并行计算 VS 分布式计算
云计算的服务类型
平台即服务(PaaS)
PaaS是在IaaS之上的一层，这种形式的云计算把软件
开发环境作为一种服务来提供，指的是以服务形式将应用 程序开发及部署平台提供给第三方开发人员。这种平台一 般包含数据库、中间件及开发工具，均以服务形式通过互 联网提供。
云计算的服务类型
软件即服务(SaaS)
云计算关键技术
据中国报告大厅发布的《2014-2020年中国云计算行业深度
调研及发展趋势分析报告》指出云计算的五大关键技术：
（1）虚拟化技术
虚拟化技术是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行，它
可以扩大硬件的容量，简化软件的重新配置过程，减少软件虚拟机相关
开销和支持更广泛的操作系统方面。通过虚拟化技术可实现软件应用与 底层硬件相隔离，它包括将单个资源划分成多个虚拟资源的裂分模式， 也包括将多个资源整合成一个虚拟资源的聚合模式。虚拟化技术根据对 象可分成存储虚拟化、计算虚拟化、网络虚拟化等，计算虚拟化又分为 系统级虚拟化、应用级虚拟化和桌面虚拟化目。在云计算实现中。计算 系统虚拟化是一切建立在“云”上的服务与应用的基础。虚拟化技术目
客户端相应设备展示出来，从而使用户获得如同运行本地应
用程序一样的访问感受。
虚拟化技术
应用虚拟化优点
1、用户、网络、应用分离，按需重组 用户PC和应用分离，利于管理。
云计算复习资料
云计算复习资料一、什么是云计算云计算，简单来说，就是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软件资源、硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。
想象一下，过去我们要使用某个软件或者存储大量的数据，可能需要在自己的电脑上安装软件、购买昂贵的硬件设备来扩展存储。
但有了云计算，这一切都变得不一样了。
我们不再需要在本地拥有所有的资源，而是可以通过网络连接到云端，随时随地获取所需的计算能力、存储空间和应用程序。
云计算就像是一个超级强大的“计算工厂”，它拥有大量的服务器和存储设备，能够为用户提供各种各样的服务。
用户只需要根据自己的需求，向这个“工厂”提出请求，然后就能得到相应的服务，而不需要关心这些服务是如何实现的，也不需要自己去维护和管理那些复杂的硬件和软件。
二、云计算的特点1、超大规模云计算的数据中心通常拥有成千上万台服务器，这些服务器能够提供强大的计算能力和存储能力，以满足大量用户的需求。
2、虚拟化云计算通过虚拟化技术，将物理资源（如服务器、存储设备、网络等）抽象为逻辑资源，使得用户可以更加灵活地使用这些资源，而无需关心它们的物理位置和具体配置。
3、高可靠性由于云计算的数据中心通常采用冗余设计和分布式存储，因此即使某些服务器出现故障，也不会影响整个系统的正常运行，从而保证了服务的高可靠性。
4、通用性云计算可以同时支持多种不同的应用，无论是企业级应用还是个人应用，都可以在云计算平台上运行。
5、高可扩展性云计算平台可以根据用户的需求，快速地增加或减少计算资源和存储资源，具有很强的可扩展性。
6、按需服务用户可以根据自己的实际需求，灵活地选择所需的服务，并且只需要为使用的资源付费，大大降低了成本。
三、云计算的服务模式1、 IaaS（基础设施即服务）IaaS 提供了服务器、存储和网络等基础设施资源，用户可以在这些资源上部署和运行自己的操作系统和应用程序。
例如，亚马逊的AWS、微软的 Azure 和阿里云的 ECS 都属于 IaaS 服务。
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云计算与分布式系统期末复习1.云计算的概念，来源以及与并行计算的关系云计算的概念从集群、网格和效用计算发展而来。
云是虚拟计算机资源池。
云可以处理各种不同的负载，包括批处理式后端作业和交互式用户界面应用。
云通过迅速提供虚拟机或物理机允许负载被快速配置和划分。
云支持冗余,自恢复，高可扩展编程模型，以允许负载从许多不可避免的硬件/软件错误中恢复。
最终，云计算系统可以通过实时监视资源来确保分配在需要时平衡。
来源：数据爆炸促发了云计算的思想。
集群和网格计算并行使用大量计算机可以解决任何规模的问题。
效用计算和SaaS（Softwareas a Service）将计算资源作为服务进行按需付费。
云计算利用动态资源为终端用户传递大量服务。
云计算是一种高吞吐量计算范式，它通过大的数据中心或服务器群提供服务。
云计算模型使得用户可以随时随地通过他们的互连设备访问共享资源。
云计算避免了大量的数据移动，可以带来更好的网络带宽利用率。
而且，机器虚拟化进一步提高了资源利用率，增加了应用程序灵活性降低了使用虚拟化数据中心资源的总体成本。
云计算使用虚拟化平台，通过按需动态配置硬件、软件和数据集，将弹性资源放在一起，主要思想是使用数据中心中的服务器集群和大规模数据库，将桌面计算移向基于服务的平台，利用其对提供商和用户的低成本和简单性。
云应用的所有计算任务被分配到数据中心的服务器上。
这些服务器主要是虚拟集群的虚拟机，由数据中心资源产生出来。
云平台是通过虚拟化分布的系统。
公有云和私有云都是在互联网上开发的。
公有云构建在互联网之上，任何已付费的用户都可以访问。
公有云属于服务提供商，用户通过订阅即可访问。
私有云构建在局域网内部，属于一个独立的组织。
由客户管理，而且其可访问范围限制在所属客户及其合作者之中。
混合云由公有云和私有云共同构成公有云促进了标准化，节约了资金投入，为应用程序提供了很好的灵活性；私有云尝试进行定制化，可以提供更高的有效性、弹性、安全性和隐私性；混合云则处于两者中间，在资源共享方面进行了折中。
云的核心是服务器集群（或虚拟机集群）。
集群节点用作计算节点，少量的控制节点用于管理和监视云活动。
用户作业的调度需要为用户创建的虚拟集群分配任务。
数据中心和超级计算机在网络需求方面也不相同。
超级计算机使用客户设计的高带宽网络，如胖树或3D环形网络；数据中心网络主要是基于IP的商业网络云平台设计目标:可扩展性、虚拟化、有效性和可靠性2.云平台提供的服务类型6层的云服务，范围从硬件、网络和配置到基础设施、平台和软件应用上三层Iaas（基础设施即服务）Paas（平台即服务）Saas（软件即服务）硬件即服务（HaaS）网络即服务（NaaS）位置即服务（配置即服务）（LaaS）。
数据中心的虚拟化资源形成互联网云，向付费用户提供硬件，软件，存储，网络和服务以运行他们的应用。
云计算提供了一个虚拟化的按需动态供应硬件，软件和数据集的弹性资源平台.①基础设施即服务（IaaS）:这个模型将用户需要的基础设施(即服务器，存储，网络和数据中心构造)组合在一起。
用户可以在使用客户机操作系统的多个虚拟机上配置和运行指定的应用。
②平台即服务(PaaS):这个模型使用户能够在一个虚拟的平台上配置用户制定的应用。
PaaS包括中间件，数据库，开发工具和一些运行时支持(如Web 2.0和Java)。
3.软件即服务(SaaS):这是指面向数千付费云用户的初始浏览器的应用软件。
SaaS模型应用于业务流程，工业应用，客户关系管理，企业资源计划，人力资源和合作应用。
3.Google的核心技术（……包括默认文件？？大小）谷歌的云计算应用程序的构成要素包括存储大量数据的GFS、为应用程序开发者提供的MapReduce编程框架、用于分布式应用程序锁服务的Chubby和为访问结构化或半结构化数据的BigTable存储服务。
Google MapReduce（Map：对一组数据元素进行某种重复式的处理,Reduce:对Map中间结果进行某种进一步的结果整理）（MapReduce把what need to do与how to do分开了）（设计思想:scale out not up,assume failures are common,moving processing to data,process data sequentially and avoid random access）上升到架构:统一架构，为程序员隐藏系统层细节。
Google GFS google gfs是一个基于分布式集群的大型分布式文件系统,为MapReduce计算框架提供底层数据存储和数据可靠性支撑。
Master上保存了GFS文件系统的三种元数据:①命名空间,即整个分布式文件系统的目录结构。
②Chunk与文件名的映射表 3.Chunk副本的位置信息，每个Chunk默认有3个副本。
GFS中每个数据块划分缺省为64MB。
每个数据块会分别在3个不同的地方复制副本；每一个数据块，仅当3个副本都成功时，才认为数据保存成功。
每个数据块再划分为64KB的子块，每个子块有一个32位的校验和。
BigTable：GFS是一个文件系统，难以提供对结构化数据的存储和访问管理。
为此Google在GFS之上又设计了一个结构化数据存储和访问管理系统-----BigTable,为应用程序提供比单纯文件系统更方便，更高层的数据操作能力。
BigTable对存储在表中的数据不做任何解释，一律视为字符串，具体数据结构的实现由用户自行定义。
BigTable查询模型(row:string,column:string,time:int64)->结果数据字符串。
支持查询，插入和删除操作。
4.怎样分析与计算系统的可用性可用性表示系统对用户可用的时间百分比，即系统正常运行的时间百分比。
可用性分析：HA（high accessibility)是所有集群，网络，P2P网络和云计算系统所期望的。
如果系统有一个长的平均故障时间(Mean Time To Failure,MTTF)和短的修复时间(Mean Time To Repair,MTTR),那么这个系统就是高度可用的。
系统可用性形式化定义如下:系统可用性=MTTF/(MTTF+MTTR)（大多数集群通过转移故障节点来达到高可用性的目的）。
5.虚拟化的基本概念，硬件虚拟化的基本类型，虚拟化软件，目前市场上开源的vmare版本所支持的指令集虚拟化：虚拟化是一种计算机体系结构技术，其中，多个虚拟机共享同一台物理硬件机器。
虚拟化的思想是分离软硬件以产生更好的系统性能。
虚拟化技术通过在同一个硬件主机上多路复用虚拟机的方式来共享昂贵的硬件资源硬件虚拟化:硬件虚拟化分为:全虚拟化和基于主机的虚拟化。
全虚拟化不需要修改主机操作系统。
它依赖于二进制翻译来陷入和虚拟化一些敏感，不可虚拟化的指令执行。
客户操作系统和他们的应用由非临界和临界指令构成。
在基于主机的系统虚拟化中，主机操作系统和客户操作系统同时存在，虚拟化软件层处于两者之间。
主机操作系统仍旧负责管理硬件。
客户操作系统安装并运行在虚拟化层之上。
特定的应用可运行在虚拟机中。
半虚拟化：半虚拟化需要修改客户操作系统。
半虚拟化虚拟机在用户程序中提供了特殊的API，要求真正修改操作系统。
完全虚拟化：xen的完全虚拟化与半虚拟化的区别是，完全虚拟化需要cpu支持硬件虚拟化，而半虚拟化不需要cpu支持硬件虚拟化。
也就是，cpu支持了硬件虚拟化，xen配置完成后就是完全虚拟化，cpu不支持就是半虚拟化。
三种实现技术：1、模拟软件emulation通过模拟器模拟所有的指令，不通知虚拟化出来的操作系统它的运行环境。
2、虚拟化一部分特权指令或者使用二进制日志转换技术。
3、让cpu支持硬件虚拟化。
被虚拟化出来的操作系统上执行的指令，会运行在被虚拟化出来的硬件上，就是完全虚拟化。
CPU，内存和I/O设备的虚拟化VMM(虚拟机监视器),它负责管理计算机系统的硬件资源。
每次应用程序访问硬件时，VMM都会捕获该访问请求CPU、内存和I/O设备的虚拟化为支持虚拟化，处理器利用硬件辅助虚拟化，引入一种特殊的运行模式和指令，使得VMM和客户操作系统可运行在不同模式中，客户操作系统及其应用程序的所有敏感指令会陷入到VMM中。
虚拟化的硬件支持现代操作系统和处理器允许多个进程同时运行。
如果处理器中没有保护机制，那么不同进程的所有指令都可以直接访问硬件，很容易导致系统崩溃。
因此，所有处理器都至少需要两种模式（用户模式和管理模式）来确保对临界区硬件的受控访问。
运行在管理模式的指令称为特权指令，其他指令为非特权指令。
CPU虚拟化虚拟机的非特权指令直接在物理主机中运行关键指令可以分为三类：特权指令、控制敏感指令和行为敏感指令。
特权指令需要在特权模式中执行，当在特权模式之外执行特权指令时会发生陷入。
控制敏感指令尝试改变使用资源的配置。
行为敏感指令根据资源的配置情况会有不同的行为，包括在虚拟内存中进行的负载和存储操作。
VMM运行在管理模式时，CPU支持在用户模式运行虚拟机的特权指令和非特权指令，则该CPU体系结构是可虚拟化的。
RISC的所有控制敏感指令和行为敏感指令都是特权指令,RISC的CPU体系结构是天然可虚拟化的。
内存虚拟化客户操作系统和VMM分别维护从虚拟内存到物理内存的映射和从物理内存到机器内存的映射，共两级映射。
客户操作系统仍旧负责从虚拟地址到虚拟机的物理内存地址的映射，VMM负责将客户物理内存映射到实际的机器内存上I/O虚拟化I/O虚拟化包括管理虚拟设备和共享的物理硬件之间I/O请求的路由选择。
实现I/O虚拟化有三种方式:全设备模拟:一个设备的所有功能或总线结构（如设备枚举、识别、中断和DMA）都可以在软件中复制。
半虚拟化:是Xen所采用的方法，是广为熟知的分离式驱动模型，由前端驱动和后端驱动两部分构成。
前端驱动运行在Domain U中，而后端驱动运行在Domain0中，它们通过一块共享内存交互。
直接I/O虚拟化:让虚拟机直接访问设备硬件。
它能获得近乎本地的性能，并且CPU开销不高。
6.KVM实现原理（怎样实现硬件虚拟化的监控），内存虚拟化的基本机制，I/O虚拟化实现方式KVM的实现原理:KVM是一个基于Linux的半虚拟化系统，是Linux2.6.20内核的一部分。
内存管理和调度由存在的Linux内核执行，KVM则负责其余部分，这使得KVM比其他需要控制整个机器的hypervisor简单许多。
KVM是一个基于硬件辅助的半虚拟化工具，对性能进行了改进，且支持未修改的客户操作系统，如Windows,Linux,Solaris和其他Unix变种。
CPU，内存和I/O设备的虚拟化VMM(虚拟机监视器),它负责管理计算机系统的硬件资源。