国外对象存储

1. 阿里云oss对象存储怎么收费

包括存储包，下行流量包，回源流量包等等。

地域有全国通用包，国外各个地方的包。

包的大小从40G~500TB不等。

市场有半年和1年。

为了加深理解，请看阿里云对象存储OSS 简单使用的内容是一步步如何选择、使用的详细步骤，供你参考。

还有问题请追问，看到就回答

2. 图床或者第三方图片外链对SEO的影响，有利还是不利，影响多大

图床一般有国内和国外之分，国外的图床由于有空间距离等因素决定访问速度很慢影响图片显示速度。国内也分为单线空间、多线空间和cdn加速三种。
如果用上cdn加速访问图片及更快了，cdn加速的原则是“就近访问”如您在北京您的带宽是网通，cdn系统将会让您访问到北京网通的服务器。目前我国河南以北地区以网通为主，以南地区以电信为主，学校以教育网为主，三个网络都拥有大量的顾客群体。

看你主攻哪个区域了。

CDN的全称是Content Delivery Network，即内容分发网络。其目的是通过在现有的Internet中增加一层新的网络架构，将网站的内容发布到最接近用户的网络“边缘”，使用户可以就近取得所需的内容，提高用户访问网站的响应速度。CDN有别于镜像，因为它比镜像更智能，或者可以做这样一个比喻：CDN=更智能的镜像+缓存+流量导流。因而，CDN可以明显提高Internet网络中信息流动的效率。从技术上全面解决由于网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等问题，提高用户访问网站的响应速度。
为更好地理解CDN，让我们看一下CDN的工作流程。当用户访问已经加入CDN服务的网站时，首先通过DNS重定向技术确定最接近用户的最佳CDN节点，同时将用户的请求指向该节点。当用户的请求到达指定节点时，CDN的服务器（节点上的高速缓存）负责将用户请求的内容提供给用户。具体流程为: 用户在自己的浏览器中输入要访问的网站的域名，浏览器向本地DNS请求对该域名的解析，本地DNS将请求发到网站的主DNS，主DNS根据一系列的策略确定当时最适当的CDN节点，并将解析的结果（IP地址）发给用户，用户向给定的CDN节点请求相——应网站的内容。

纯抠 网络 哈哈

3. 常用的关系型数据库有哪些

Nosql的全称是Not Only Sql，这个概念很早就有人提出。Nosql指的是非关系型数据库，而我们常用的都是关系型数据库。就像我们常用的mysql，oralce、sqlserver等一样，这些数据库一般用来存储重要信息，应对普通的业务是没有问题的。但是，随着互联网的高速发展，传统的关系型数据库在应付超大规模，超大流量以及高并发的时候力不从心。而就在这个时候，Nosql应运而生。

上面说的是NOSQL 的定义.Nosql和关系型数据库的区别,这里我说明一比较重要的区别。

存储格式： 关系型数据库是表格式的，存储在表的行和列中。他们之间很容易关联协作存储，提取数据很方便。而Nosql数据库则与其相反，他是组合在一起。通常存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构。举个例子，例如在游戏里面玩家的背包数据，我们都知道一个游戏里面的道具是很多，而且不确定玩家什么时候获取什么道具，这个时候如果想在关系数据库里面存储数据，这个表怎么建立就是一个很大的问题，如果你把所有的道具ID 当做表头 ，那么后续每增加一个道具，就需要修改这张表。如果你的表结构是 ：

用户ID|道具ID|道具数量|道具特殊属性
那么可以想象一下 这张表随着用户的增多会变的多么的庞大。所以这个时候我们就需要一个能直接像操作玩家对象一样的数据库，这里比较代表性的就是mongo ，通过这个我们就可以看出nosql 数据库更适合存储结构不确定的数据。

存储扩展：这可能是两者之间最大的区别，关系型数据库是纵向扩展，也就是说想要提高处理能力，要使用速度更快的计算机。因为数据存储在关系表中，操作的性能瓶颈可能涉及到多个表，需要通过提升计算机性能来克服。虽然有很大的扩展空间，但是最终会达到纵向扩展的上限。而Nosql数据库是横向扩展的，它的存储天然就是分布式的，可以通过给资源池添加更多的普通数据库服务器来分担负载。

上面的的例子已经说明了这个问题。在现代互联网时代大家都是希望能横线扩展服务。这样付出的代价是最小的。

对于上面关系型数据库和NOSQL 数据库的区别其实还有很多。我相信大家在用的都会感觉到。上面列出的只是我感觉区别最大的。

那么NOSQL 这么好用，是不是都可以用了呢，显示不是这样，NOSQL 对于聚合查询显示不是他的强项。这个时候就需要关系型数据库。我是这样建议，对于结构统一，应该存储于关系型数据库，对于结构不统一的可以存储到NOSQL数据库例如mongo 。但是这个不是绝对的，在实际的项目的开发过程中，需要根据的自己的业务，仔细揣摩一下，做好最合适的划分。

常见关系型数据库通常有SQL Server，Mysql，Oracle等。主流的Nosql数据库有Redis，Memcache，MongoDb。大多数的关系型数据库都是付费的并且价格昂贵，成本较大，而Nosql数据库通常都是开源的。在互联网行业用大多也是免费的MYSQL（这里偷笑一下）。

在实际的项目中大家的项目都是如何选择的呢？大家可以关注我,私信或者在评论区留言。

4. paas是什么

PaaS是（Platform as a Service）的缩写，是指平台即服务。把服务器平台作为一种服务提供的商业模式，通过网络进行程序提供的服务称之为SaaS（Software as a Service），是云计算三种服务模式之一，而云计算时代相应的服务器平台或者开发环境作为服务进行提供就成为了PaaS（Platform as a Service）。

所谓PaaS实际上是指将软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。因此，PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是，PaaS的出现可以加快SaaS的发展，尤其是加快SaaS应用的开发速度。在2007年国内外SaaS厂商先后推出自己的PAAS平台。

作用

PaaS之所以能够推进SaaS的发展，主要在于它能够提供企业进行定制化研发的中间件平台，同时涵盖数据库和应用服务器等。PaaS可以提高在Web平台上利用的资源数量。例如，可通过远程Web服务使用数据即服务（Data-as-a-Service：数据即服务），还可以使用可视化的API，甚至像800app的PaaS平台还允许混合并匹配适合应用的其他平台。

用户或者厂商基于PaaS平台可以快速开发自己所需要的应用和产品。同时，PaaS平台开发的应用能更好地搭建基于SOA架构的企业应用。

5. 请问现时最大容量的免费网络硬盘有那些 要永久保存和最限制少的, 谢谢.

什么限制都没有是不会的，那样网盘服务商又无法盈利，又冒着资源大量消耗的风险，所以各种网盘产品多少都有些限制。

一般不会限定文件格式，尤其对象存储与格式无关。上传下载速度一般与网盘是否采用CDN加速有关系，当然更多时候跟网络环境、中国南北区域有很大关系。时间限制，只出现在增值网盘服务上，譬如迅雷、QQ旋风离线下载提供的临时存储空间。

大部分网盘产品体验效果都差不多，所以提供几个国内比较成熟的供你考虑：
华为网盘，即Dbank，上传下载速度很快，尤其在南方/办公网络，而且站内搜索资源没什么限制，但空间容量较小，而升级成收费产品又需花费大量银子；
115网盘，老牌产品，上传下载速度一般，但资源较多；
天翼云存储，15G初始空间，只要有手机就能注册使用，租用了CDN，上传下载在南北方的网络都有保障。

以上网盘产品都有上传文件大小限制，一般是2G，想保存大数据有些困难。

现在还可以考虑网络网盘，容量虽小（5G），但支持4G大文件上传，速度也不错，资源不少。

不建议采用国外网盘，虽然用户体验不错，但容易被墙，而且速度无保障。不过有些可以进行站外共享。

6. 国内有哪些软件定义存储厂商

华为云、深圳元核云等。

7. 知名的数据存储设备，哪家最好

网络存储（Network Storage）是数据存储的一种方式，网络存储结构大致分为三种：直连式存储（DAS：Direct Attached Storage）、网络附加存储（NAS：Network Attached Storage）和存储区域网（SAN：Storage Area Network）。由于NAS对于普通消费者而言较为熟悉，所以一般网络存储都指NAS

8. XSKY星辰天合存储解决方案构建自动驾驶高效数据平台

随着自动驾驶技术的持续进步，国内的试点运营区域已遍地开花，但距离自动驾驶的真正全面普及，还需要解决诸多问题。其中自动驾驶决策系统的成熟度是非常关键的问题之一。

自动驾驶决策系统的成熟，需要依赖从道路测试中持续采集足够全面的数据，用于 AI 训练系统中的模型训练、算法优化和模拟仿真，提升在复杂场景下的应对能力，加速实现 L4 级的运营能力。

而构建一个高效的自动驾驶AI训练系统，除了先进的算法和GPU算力之外，承载海量数据并与应用对接的数据平台，同样重要。

这里从介绍自动驾驶 AI 训练场景的工作流，以及其对数据平台的要求来阐述 XSKY 星辰天合存储解决方案如何帮助和服务于自动驾驶企业用户。

1、自动驾驶AI 学习场景工作流程

自动驾驶AI训练，承担着数据加工和转化任务，工作流程包括数据的上传，预处理，筛选，标注，清洗，训练等多个环节。这些步骤中，会涉及到对海量数据的汇聚存储，预处理（解密，抽帧，去畸变等），数据在不同存储系统间的高速流转，与第三方标注平台对接时的权限控制，以及异地多中心间的数据传输。

平滑兼容主流业务架构

很多自动驾驶行业客户的基础架构，是从公有云模式转变为混合云模式的。使用公有云时其自动驾驶AI训练的Workflow大多是围绕“对象存储+高性能文件存储”的存储组合来构建，实现业务应用的自动化编排；

转变为混合云模式后，XSKY 星辰天合承载的私有化数据平台，核心内容同样为对象存储+高性能文件存储，避免对用户Workfow的变更，从而降低开发侧的重复投入。

满足业务场景的存储可用性

存储的可用性体现在灵活扩容、数据规模无上限、易于运维、跨平台能力，以及满足业务应用对存储性能的要求上。

灵活扩容，XSKY 星辰天合存储可支持按节点扩容和按集群扩容多模式；

易于运维，XSKY 星辰天合后台管理系统提供可视化界面，细粒度的告警模块，以及节点和数据的全面监控能力；

跨平台能力，XSKY 星辰天合对象管理平台(XEOS)支持与国内外多家主流公有云存储的对接，满足数据平滑流动的要求。XSKY 星辰天合数据理系统(X3DS）支持在异构平台中复制、迁移数据（如对用户存量数据的可靠迁移）；

性能方面，尤其是数据训练阶段小文件“读多写少”的场景下，对存储的吞吐和时延有高要求，XSKY 星辰天合可通过XGFS分布式文件存储，或是XINFINI星飞全闪存储一体机提供支持，不仅可满足GPU对数据抽取的严苛性能要求，同时由于XGFS和XINFINI是国内首款可支持QLC的分布式存储，能充分利用QLC的读写特征和成本优势，大幅降低用户部署成本。

多项针对场景的优化，提升训练效率

对象存储List性能优化，通过过滤及排序动作下沉、提高并发度等手段，减少传输和汇总开销，提升数据抽取的效率，以及高负载时集群的稳定性；

XGFS分布式文件存储及全NVMe的XINFINI存储一体机，可分别通过软件交付或一体机交付的形式，为GPU训练环节提供高性能文件存储能力；

另外，还有即将到来的独立元数据查询服务、开放内容处理框架等大量新功能，可以提升数据预处理和数据筛选环节的业务效率。

海量数据存储的成本优化

XSKY 星辰天合存储具备数据全生命周期数据管理能力，其中存储分级+数据压缩功能可对数据进行多层存储，根据数据的热温冷，可自定义在多个池中自由流转。另外，高密节点，蓝光磁存储一体机，磁带归档等多种存储形态，可大幅优化用户存储成本。

4、面向场景XSKY星辰天合持续进化

在自动驾驶领域中，存储平台对训练效率的保证和海量存储的成本优化，将是长期主题。XSKY 星辰天合将持续投入，不断推出适用于该场景的新能力，帮助自动驾驶企业用户更高效的释放数据价值。

9. 国内外的Hadoop应用现状

文 | 翟周伟
本文节选自《Hadoop核心技术》一书。
Hadoop是一个开源的高效云计算基础架构平台，其不仅仅在云计算领域用途广泛，还可以支撑搜索引擎服务，作为搜索引擎底层的基础架构系统，同时在海量数据处理、数据挖掘、机器学习、科学计算等领域都越来越受到青睐。本文将讲述国内外的hadoop应用现状。
国外Hadoop的应用现状
1.Yahoo
Yahoo是Hadoop的最大支持者，截至2012年，Yahoo的Hadoop机器总节点数目超过42?000个，有超过10万的核心CPU在运行Hadoop。最大的一个单Master节点集群有4500个节点(每个节点双路4核心CPUboxesw，4×1TB磁盘，16GBRAM)。总的集群存储容量大于350PB，每月提交的作业数目超过1000万个，在Pig中超过60%的Hadoop作业是使用Pig编写提交的。
Yahoo的Hadoop应用主要包括以下几个方面：
支持广告系统
用户行为分析
支持Web搜索
反垃圾邮件系统
会员反滥用
内容敏捷
个性化推荐
同时Pig研究并测试支持超大规模节点集群的Hadoop系统。
2.Facebook
Facebook使用Hadoop存储内部日志与多维数据，并以此作为报告、分析和机器学习的数据源。目前Hadoop集群的机器节点超过1400台，共计11?200个核心CPU，超过15PB原始存储容量，每个商用机器节点配置了8核CPU，12TB数据存储，主要使用StreamingAPI和JavaAPI编程接口。Facebook同时在Hadoop基础上建立了一个名为Hive的高级数据仓库框架，Hive已经正式成为基于Hadoop的Apache一级项目。此外，还开发了HDFS上的FUSE实现。
3.A9.com
A9.com为Amazon使用Hadoop构建了商品搜索索引，主要使用StreamingAPI以及C++、Perl和Python工具，同时使用Java和StreamingAPI分析处理每日数以百万计的会话。A9.com为Amazon构建的索引服务运行在100节点左右的Hadoop集群上。
4.Adobe
Adobe主要使用Hadoop及HBase，同于支撑社会服务计算，以及结构化的数据存储和处理。大约有超过30个节点的Hadoop-HBase生产集群。Adobe将数据直接持续地存储在HBase中，并以HBase作为数据源运行MapRece作业处理，然后将其运行结果直接存到HBase或外部系统。Adobe在2008年10月就已经将Hadoop和HBase应用于生产集群。
5.CbIR
自2008年4月以来，日本的CbIR(Content-basedInformationRetrieval)公司在AmazonEC2上使用Hadoop来构建图像处理环境，用于图像产品推荐系统。使用Hadoop环境生成源数据库，便于Web应用对其快速访问，同时使用Hadoop分析用户行为的相似性。
6.Datagraph
Datagraph主要使用Hadoop批量处理大量的RDF数据集，尤其是利用Hadoop对RDF数据建立索引。Datagraph也使用Hadoop为客户执行长时间运行的离线SPARQL查询。Datagraph是使用AmazonS3和Cassandra存储RDF数据输入和输出文件的，并已经开发了一个基于MapRece处理RDF数据的Ruby框架——RDFgrid。
Datagraph主要使用Ruby、RDF.rb以及自己开发的RDFgrid框架来处理RDF数据，主要使用HadoopStreaming接口。
7.EBay
单集群超过532节点集群，单节点8核心CPU，容量超过5.3PB存储。大量使用的MapRece的Java接口、Pig、Hive来处理大规模的数据，还使用HBase进行搜索优化和研究。
8.IBM
IBM蓝云也利用Hadoop来构建云基础设施。IBM蓝云使用的技术包括：Xen和PowerVM虚拟化的linux操作系统映像及Hadoop并行工作量调度，并发布了自己的Hadoop发行版及大数据解决方案。
9.Last.Fm
Last.Fm主要用于图表计算、专利申报、日志分析、A/B测试、数据集合并等，也使用Hadoop对超过百万的曲目进行大规模的音频特征分析。
节点超过100台机器，集群节点配置双四核[email protected]@2.13GHz，24GB内存，8TB(4×2TB)存储。
10.LinkedIn
LinkedIn有多种硬件配置的Hadoop集群，主要集群配置如下：
800节点集群，基于Westmere的惠普SL170X与2×4的核心，24GB内存，6×2TBSATA。
1900节点集群，基于Westmere的超微-HX8DTT，与2×6的核心，24GB内存，6×2TBSATA。
1400节点集群，基于SandyBridge超微与2×6的核心，32GB内存，6×2TBSATA。
使用的软件如下：
操作系统使用RHEL6.3。
JDK使用SUNJDK1.6.0_32。
Apache的Hadoop0.20.2的补丁和ApacheHadoop的1.0.4补丁。
Azkaban和Azkaban用于作业调度。
Hive、Avro、Kafka等。
11.MobileAnalytic.TV
主要使用Hadoop应用在并行化算法领域，涉及的MapRece应用算法如下。
信息检索和分析。
机器生成的内容——文档、文本、音频、视频。
自然语言处理。
项目组合包括：
移动社交网络。
网络爬虫。
文本到语音转化。
音频和视频自动生成。
12.Openstat
主要利用Hadoop定制一个网络日志分析并生成报告，其生产环境下超过50个节点集群(双路四核Xeon处理器，16GB的RAM，4～6硬盘驱动器)，还有两个相对小的集群用于个性化分析，每天处理约500万的事件，每月15亿美元的交易数据，集群每天产生大约25GB的报告。
使用的技术主要包括：CDH、Cascading、Janino。
13.Quantcast
3000个CPU核心，3500TB存储，每日处理1PB以上的数据，使用完全自定义的数据路径和排序器的Hadoop调度器，对KFS文件系统有突出贡献。
14.Rapleaf
超过80个节点的集群(每个节点有2个双核CPU，2TB×8存储，16GBRAM内存);主要使用Hadoop、Hive处理Web上关联到个人的数据，并引入Cascading简化数据流穿过各种处理阶段。
15.WorldLingo
硬件上超过44台服务器(每台有2个双核CPU，2TB存储，8GB内存)，每台服务器均运行Xen，启动一个虚拟机实例运行Hadoop/HBase，再启动一个虚拟机实例运行Web或应用程序服务器，即有88台可用的虚拟机;运行两套独立的Hadoop/HBase机群，它们各自拥有22个节点。Hadoop主要用于运行HBase和MapRece作业，扫描HBase的数据表，执行特定的任务。HBase作为一种可扩展的、快速的存储后端，用于保存数以百万的文档。目前存储了1200万篇文档，近期的目标是存储4.5亿篇文档。
16.格拉斯哥大学的TerrierTeam
超过30个节点的实验集群(每节点配置XeonQuadCore2.4GHz，4GB内存，1TB存储)。使用Hadoop促进信息检索研究和试验，特别是用于TREC，用于TerrierIR平台。Terrier的开源发行版中包含了基于HadoopMapRece的大规模分布式索引。
17.内布拉斯加大学的HollandComputingCenter
运行一个中等规模的Hadoop机群(共计1.6PB存储)用于存储和提供物理数据，以支持紧凑型μ子螺旋型磁谱仪(CompactMuonSolenoid，CMS)实验的计算。这需要一类能够以几Gbps的速度下载数据，并以更高的速度处理数据的文件系统的支持。
18.VisibleMeasures
将Hadoop作为可扩展数据流水线的一个组件，最终用于VisibleSuite等产品。使用Hadoop汇总、存储和分析与网络视频观众收看行为相关的数据流。目前的网格包括超过128个CPU核心，超过100TB的存储，并计划大幅扩容。
国内Hadoop的应用现状
Hadoop在国内的应用主要以互联网公司为主，下面主要介绍大规模使用Hadoop或研究Hadoop的公司。
1.网络
网络在2006年就开始关注Hadoop并开始调研和使用，在2012年其总的集群规模达到近十个，单集群超过2800台机器节点，Hadoop机器总数有上万台机器，总的存储容量超过100PB，已经使用的超过74PB，每天提交的作业数目有数千个之多，每天的输入数据量已经超过7500TB，输出超过1700TB。
网络的Hadoop集群为整个公司的数据团队、大搜索团队、社区产品团队、广告团队，以及LBS团体提供统一的计算和存储服务，主要应用包括：
数据挖掘与分析。
日志分析平台。
数据仓库系统。
推荐引擎系统。
用户行为分析系统。
同时网络在Hadoop的基础上还开发了自己的日志分析平台、数据仓库系统，以及统一的C++编程接口，并对Hadoop进行深度改造，开发了HadoopC++扩展HCE系统。
2.阿里巴巴
阿里巴巴的Hadoop集群截至2012年大约有3200台服务器，大约30?000物理CPU核心，总内存100TB，总的存储容量超过60PB，每天的作业数目超过150?000个，每天hivequery查询大于6000个，每天扫描数据量约为7.5PB，每天扫描文件数约为4亿，存储利用率大约为80%，CPU利用率平均为65%，峰值可以达到80%。阿里巴巴的Hadoop集群拥有150个用户组、4500个集群用户，为淘宝、天猫、一淘、聚划算、CBU、支付宝提供底层的基础计算和存储服务，主要应用包括：
数据平台系统。
搜索支撑。
广告系统。
数据魔方。
量子统计。
淘数据。
推荐引擎系统。
搜索排行榜。
为了便于开发，其还开发了WebIDE继承开发环境，使用的相关系统包括：Hive、Pig、Mahout、Hbase等。
3.腾讯
腾讯也是使用Hadoop最早的中国互联网公司之一，截至2012年年底，腾讯的Hadoop集群机器总量超过5000台，最大单集群约为2000个节点，并利用Hadoop-Hive构建了自己的数据仓库系统TDW，同时还开发了自己的TDW-IDE基础开发环境。腾讯的Hadoop为腾讯各个产品线提供基础云计算和云存储服务，其支持以下产品：
腾讯社交广告平台。
搜搜(SOSO)。
拍拍网。
腾讯微博。
腾讯罗盘。
QQ会员。
腾讯游戏支撑。
QQ空间。
朋友网。
腾讯开放平台。
财付通。
手机QQ。
QQ音乐。
4.奇虎360
奇虎360主要使用Hadoop-HBase作为其搜索引擎so.com的底层网页存储架构系统，360搜索的网页可到千亿记录，数据量在PB级别。截至2012年年底，其HBase集群规模超过300节点，region个数大于10万个，使用的平台版本如下。
HBase版本：facebook0.89-fb。
HDFS版本：facebookHadoop-20。
奇虎360在Hadoop-HBase方面的工作主要为了优化减少HBase集群的启停时间，并优化减少RS异常退出后的恢复时间。
5.华为
华为公司也是Hadoop主要做出贡献的公司之一，排在Google和Cisco的前面，华为对Hadoop的HA方案，以及HBase领域有深入研究，并已经向业界推出了自己的基于Hadoop的大数据解决方案。
6.中国移动
中国移动于2010年5月正式推出大云BigCloud1.0，集群节点达到了1024。中国移动的大云基于Hadoop的MapRece实现了分布式计算，并利用了HDFS来实现分布式存储，并开发了基于Hadoop的数据仓库系统HugeTable，并行数据挖掘工具集BC-PDM，以及并行数据抽取转化BC-ETL，对象存储系统BC-ONestd等系统，并开源了自己的BC-Hadoop版本。
中国移动主要在电信领域应用Hadoop，其规划的应用领域包括：
经分KPI集中运算。
经分系统ETL/DM。
结算系统。
信令系统。
云计算资源池系统。
物联网应用系统。
E-mail。
IDC服务等。
7.盘古搜索
盘古搜索(目前已和即刻搜索合并为中国搜索)主要使用Hadoop集群作为搜索引擎的基础架构支撑系统，截至2013年年初，集群中机器数量总计超过380台，存储总量总计3.66PB，主要包括的应用如下。
网页存储。
网页解析。
建索引。
Pagerank计算。
日志统计分析。
推荐引擎等。
即刻搜索(人民搜索)
即刻搜索(目前已与盘古搜索合并为中国搜索)也使用Hadoop作为其搜索引擎的支撑系统，截至2013年，其Hadoop集群规模总计超过500台节点，配置为双路6核心CPU，48G内存，11×2T存储，集群总容量超过10PB，使用率在78%左右，每天处理读取的数据量约为500TB，峰值大于1P，平均约为300TB。
即刻搜索在搜索引擎中使用sstable格式存储网页并直接将sstable文件存储在HDFS上面，主要使用HadoopPipes编程接口进行后续处理，也使用Streaming接口处理数据，主要的应用包括：
网页存储。
解析。
建索引。
推荐引擎。
end

10. 最近想好好学习提升下公有云相关的知识技能，有什么资源可以推荐的吗

在公共云中，第三方提供商通过Internet向公众提供了一系列服务。来自多个公司或个人客户端的数据可能共享同一台服务器。私有云在原理上类似，但是建立在防火墙之后，并且仅向有限数量的已批准用户提供托管服务。

辅助功能

公有云可以将数据复制到许多位置，因此遍布世界各地的用户可以将公有云用作内容分发网络的替代方案。因为公共云是通过Internet访问的，所以它们可能会受到带宽限制，而私有云则是通过以太网LAN高速访问的。

安全

因为公共云是可公开访问的，所以拥有敏感数据或需要保证可用性和熟练技术支持的用户可能更喜欢使用私有云。由于访问受限，因此某些人将私有云计算视为解决公共云安全问题的一种方法。

在公共云与私有云之间进行选择

公共云易于实施，并且由于硬件，应用程序和带宽的成本由提供商承担，因此用户只需为使用的内容付费。公共云提供了较低的前期成本和无限的可扩展性。小型企业可能会因为其成本较低而更喜欢公共云，但是在选择公共云之前，用户应先研究其提供商的安全策略。Netflix和Amazon等公司也使用公共云。

私有云的专用硬件使其效率更高。就像公共云一样，它按需提供资源，但是部署在组织的内部IT基础架构中。许多选择使用私有云的企业都对保留已投资的现有基础架构感兴趣。私有云提供高级安全性，可靠的可用性和高度控制。它们可以根据用户的规格进行定制，并且效率高，因为它们是为所服务的用户设计和管理的。私有云非常适合希望提高员工效率和交互性的独立软件供应商（ISV）和大型企业。

一、公有云概念

云是一种通过虚拟化技术把硬件资源抽象成的资源池，而公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云。公有云一般可通过互联网使用，可能是免费或成本低廉的，公有云的核心属性是共享资源服务。公有云的服务对象个人用户和中小型企业用户，用户对云资源只有使用权而没有拥有权。相对于使用本地硬件资源，云计算因为仅仅需要互联网即可使用，对使用者所使用的硬件设备和软件版本没有太多要求，所以在共享性和安全性上有着巨大的优势。

二、公有云与私有云、混合云的区别

私有云是为一个用户单独使用而构建的，因而在数据安全性以及服务质量上自己可以有效的管控，私有云的基础是首先你要拥有基础设施并可以控制在此设施上部署应用程序的方式，私有云可以部署在企业数据中心的防火墙内，核心属性是专有资源。

混合云则是融合了公有云与私有云的优劣势，综合了数据安全性以及资源共享性双重方面的考虑，个性化的方案达到了省钱安全的目的，从而获得越来越多企业的青睐，但是在实现上有一定的技术难度。

属性

云类型

数据安全性（对数据的掌控能力）

功能拓展型（系统集成便捷性）

SLA（服务质量）

成本

核心属性

私有云

高

高

强

维护成本较高

专有

公有云

低

低

中

数据风险成本较高

共享

混合云

高

中

差

学习成本较高

个性化配置

三、国内公有云发展状况

国内目前提供公有云服务的有阿里云、网络云、腾讯云和青云等。国内的大型互联网厂商，如阿里巴巴、网络、腾讯等，以及运营商都纷纷推出了各自的公有云平台；同时青云、UCloud 等初创公司凭借风投的资金也加入到了公有云市场的竞争中；此外，微软、IBM、Amazon 等国外公有云服务提供商也纷纷通过与国内IDC 合作的模式进入中国市场。

对公有云的服务模式看，新浪、网络目前以PaaS为主，腾讯、阿里、青云目前以IaaS为主。从长线来看，除了青云之外，其他所有厂商都会走向IaaS+PaaS的混合模式。

其中服务模式分为

(1)IaaS：Infrastructure as a Service，即基础设施即服务。IaaS 是云服务的最底层，主要提供一些基础资源，用户需要自己控制底层，实现基础设施的使用逻辑。

(2)PaaS：Platform as a Service，即平台即服务。PaaS 提供软件部署平台（runtime），抽象掉了硬件和操作系统细节，可以无缝地扩展（scaling）。开发者只需要关注自己的业务逻辑，不需要关注底层。

(3)SaaS：Software as a Service，即软件即服务。SaaS 是软件的开发、管理、部署都交给第三方，不需要关心技术问题，可以拿来即用，普通用户接触到的互联网服务，几乎都是 SaaS。



四、公有云能够提供的服务

1.云计算基础服务：包含云服务器、云数据库、负载均衡等；

2.大数据：数据集成、数据开发、机器学习等；

3.安全：云防火墙、数据风控、服务器安全监控；

4.域名服务：云解析DNS、云虚拟主机、云虚拟主机等。

五、相关技术

1. 虚拟化技术

虚拟化是一种资源管理技术，是将计算机的各种实体资源，如服务器、网络、内存及存储等，予以抽象、转换后呈现出来，打破实体结构间的不可切割的障碍，使用户可以比原本的组态更好的方式来应用这些资源。这些资源的新虚拟部份是不受现有资源的架设方式，地域或物理组态所限制。一般所指的虚拟化资源包括计算能力和资料存储。在实际的生产环境中，虚拟化技术主要用来解决高性能的物理硬件产能过剩和老的旧的硬件产能过低的重组重用，透明化底层物理硬件，从而最大化的利用物理硬件。

目前商用的几种虚拟化技术：

（1）OpenVZ：OpenVZ是操作系统级别的虚拟化技术，是底层操作系统上的一层应用，这意味着易于理解和低权重开销，一般来说也意味着更优的性能。OpenVZ采用SWsoft的Virutozzo虚拟化服务器软件产品的内核，是基于Linux平台的操作系统级服务器虚拟化架构。这个架构直接调用母服务器（母机）中的内核，模拟生成出子服务器（VPS，小机），所以，它经过虚拟化后相对于母服务器，性能损失大概只有的1-3%。

（2）Xen：Xen是一个开放源代码虚拟机监视器，由剑桥大学开发。Xen的缺点是操作系统必须进行显式地修改（“移植”）以在Xen上运行（但是提供对用户应用的兼容性），所以比较麻烦。使得Xen无需特殊硬件支持，就能达到高性能的虚拟化。Linux的官方内核在较早之前已经去掉了对Xen的支持。Xen是半虚拟化技术，它并不是一个真正的虚拟机，而是相当于自己运行了一个内核的实例，可以自由的加载内核模块，虚拟的内存和IO，稳定而且可预测。

（3）KVM：KVM是指基于Linux内核（Kernel-based）的虚拟机（Virtual Machine）。KVM最大的好处就在于它是与Linux内核集成的，所以速度很快。KVM的宿主操作系统必须是Linux，支持的客户机操作系统包括Linux、Windows、Solaris和BSD，运行在支持虚拟化扩展的x86和x86_64硬件架构上,cpu支持VT技术。kvm是完全虚拟的，所以不分pv和hvm的区别，所有的kvm类+型的虚拟技术都可以装各种linux的发行版和各种win的发行版，不管供应商在主页有没有写明是否支持win。

2. IaaS开源管理平台：OpenStack

OpenStack是一个开源的云计算管理平台项目，由几个主要的组件组合起来完成具体工作。OpenStack支持几乎所有类型的云环境，项目目标是提供实施简单、可大规模扩展、丰富、标准统一的云计算管理平台。OpenStack通过各种互补的服务提供了基础设施即服务（IaaS）的解决方案，每个服务提供API以进行集成。其核心部件包括：

Nova：负责虚拟机创建、管理和销毁、提供计算资源服务；

Swift：提供对象存储服务的分布式存储；
Glance：提供虚拟机镜像管理和存储服务；

Keystone：提供身份认证和授权；

Neutron：软件定义网络项目；

Cinder：提供块存储服务；

Horizon：提供基于 Web 的一个 GUI。

OpenStack主要是依靠开源社区推动开发以及维护，每半年升级一次版本。



3. 分布式开发工具：Spring Cloud

Spring Cloud是一系列框架的有序集合。它利用Spring Boot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发，如服务发现注册、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等，都可以用Spring Boot的开发风格做到一键启动和部署。Spring Cloud并没有重复制造轮子，它只是将目前各家公司开发的比较成熟、经得起实际考验的服务框架组合起来，通过Spring Boot风格进行再封装屏蔽掉了复杂的配置和实现原理，最终给开发者留出了一套简单易懂、易部署和易维护的分布式系统开发工具包。

4. 容器管理工具：K8S

Kubernetes（简称K8S）是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案，是Google开源的容器集群管理系统（谷歌内部:Borg）。在Docker技术的基础上，为容器化的应用提供部署运行、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能，提高了大规模容器集群管理的便捷性。

Kubernetes是一个完备的分布式系统支撑平台，具有完备的集群管理能力，多扩多层次的安全防护和准入机制、多租户应用支撑能力、透明的服务注册和发现机制、内建智能负载均衡器、强大的故障发现和自我修复能力、服务滚动升级和在线扩容能力、可扩展的资源自动调度机制以及多粒度的资源配额管理能力。同时Kubernetes提供完善的管理工具，涵盖了包括开发、部署测试、运维监控在内的各个环节。Kubernetes的优势是容器编排、轻量级、开源、弹性伸缩、负载均衡。



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https://ke..com/item/虚拟化技术/276750?fr=aladdin

https://ke..com/item/OpenStack/342467?fr=aladdin

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https://blog.csdn.net/real_myth/article/details/78719244

https://blog.csdn.net/heartyhu/article/details/51087084

https://blog.csdn.net/enweitech/article/details/52910082

https://blog.csdn.net/gavinlib/article/details/72421852

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