分布式与云计算系统第1章.ppt

图1-6现代CPU处理器的5种微体系结构，通过多核和多线程技术支持ILP和TLP图1-7数百或数千处理核心的海量并行处理中协同CPU的GPU使用大规模和超大规模GPU计算GPU与CPU（一）*GPU的竞争远比CPU的竞争来得激烈。通用PC的CPU就只有英特尔和AMD两家大厂。而在GPU方面领先的是NVIDIA和AMD两家厂商，但能生产中低端产品的还有英特尔、三星等好几家厂商。它们的产品虽然不如前两家，但在很多应用方面也能满足用户的需要，所以N记和A记只有拼命往前跑才不会死掉。GPU与CPU（二）*CPU除了处理游戏的AI，情节等方面的数据外，对于有些图像方面也是由它完成的。当微软每次发布新的DX时，并不是每款GPU都能支持DX新的特性，所以有些图像方面的任务还得由CPU来完成。GPU与CPU（三）*GPU相当于专用于图像处理的CPU，正因为它专，所以它强，在处理图像时它的工作效率远高于CPU，但是CPU是通用的数据处理器，在处理数值计算时是它的强项，它能完成的任务是GPU无法代替的，所以不能用GPU来代替CPU。GPU与CPU（四）*微软发布Windows7其中一个显著特性就是联合GPU和CPU的强大实力，提升GPU在硬件使用的价值，在Windows7中，CPU与GPU组成了协同处理环境。CPU运算非常复杂的序列代码，而GPU则运行大规模并行应用程序。内存、外部存储和广域网*图1-10过去33年中内存和磁盘技术的改进。2011年，SeagateBarracudaXT磁盘容量为3TB系统区域互连*图1.11三种连接服务器、客户机、存储设备的互连网络，LAN连接客户机和服务器，SAN连接服务器和磁盘阵列，NAS连接客户机和网络环境中大规模存储系统虚拟机和虚拟化中间件*建立大规模集群、网格和云，我们需要以虚拟的方式访问大量的计算、存储和网络化资源。我们需要集群化这些资源，并希望提供一个单独的系统镜像。图1-12三种虚拟机体系结构与传统的物理机的比较PrimitiveOperationsinVirtualMachines:图1-13分布式计算环境中的虚拟机复用、挂起、供应和迁移1.3分布式和云计算系统模型01分布式和云计算系统都建立于大量自治的计算机节点之上。这些节点通过SAN、LAN或WAN以层次方式互连。02大系统被认为高可扩展，并能在物理上或逻辑上达到Web规模互连。03大系统被划分为四组：集群、P2P网络、计算网格、大数据中心之上的互联网云。04ATypicalClusterArchitecture协同计算机集群图1-15服务器集群通过高带宽SAN或LAN互连以共享I/O设备和磁盘阵列；集群以一个单独计算机的身份接入互联网计算机集群*计算机集群简称集群是一种计算机系统，它通过一组松散集成的计算机软件和/或硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作。在某种意义上，他们可以被看作是一台计算机。01集群计算机通常用来改进单个计算机的计算速度和/或可靠性。一般情况下集群计算机比单个计算机，比如工作站或超级计算机性能价格比要高得多。02计算机集群*高可用性集群一般是指当集群中有某个节点失效的情况下，其上的任务会自动转移到其他正常的节点上。还指可以将集群中的某节点进行离线维护再上线，该过程并不影响整个集群的运行。计算机集群*负载均衡集群负载均衡集群运行时一般通过一个或者多个前端负载均衡器将工作负载分发到后端的一组服务器上，从而达到整个系统的高性能和高可用性。这样的计算机集群有时也被称为服务器群（ServerFarm）。计算机集群*高性能计算集群高性能计算集群采用将计算任务分配到集群的不同计算节点儿提高计算能力，因而主要应用在科学计算领域。比较流行的HPC采用Linux操作系统和其它一些免费软件来完成并行运算。网格计算*在过去30年，用户经历了一个从互联网到Web和网格计算服务的自然发展。互联网服务（如Telnet命令）使本地计算机可以连接到一台远程计算机。一个Web服务（如HTTP）使远程访问Web页面成为可能。网格计算被预想用于同时在多台远距离计算机上运行的应用间进行近距离交互。网格呈现为集成的计算资源。它们也可以被视为支持虚拟组织的虚拟平台。图1-16计算网格或数据网格通过资源共享和多个组织间合作提供了计算效用、数据和信息服务网格计算*网格计算通过共享网络将不同地点的大量计算机相联，从而形成虚拟的超级计算机,将各处计算机的多余处理器能力合在一起，可为研究和其他数据集中应用提供巨大的处理能力。有了网格计算，那些没有能力购买价值数百万美元的超