南京編譯分布式存儲伺服器
1. 南京北大青鳥分享微服務與分布式系統架構問題如何解決
如果大家了解微服務和分布式伺服器架構等技術的話，那麼對於如何解決系統運行中出現的BUG造成的破壞和損失這些問題也應該有自己獨到的見解吧。
今天，電腦培訓http://www.kmbdqn.cn/就一起來了解一下，在伺服器運行過程中出現的問題都有哪些解決方法。
隨著微服務和分布式雲架構的崛起，Web變得日趨復雜，「隨機性」的故障因此變得越來越難以預測，而我們對這些系統的依賴卻與日俱增。
這些故障給公司造成巨大損失，也給用戶帶來很大的麻煩，影響他們進行在線購物、交易或打斷他們的工作。
即使是一些簡單的故障也會觸及公司的底線，因此，宕機時間就成為很多工程團隊的KPI。
2017年，有98%的企業表示，一小時的宕機時間將給他們帶來超過10萬美元的損失。
一次服務中斷有可能讓一個公司損失數百萬美元。
近，英國航空的CEO透露，2017年5月發生的一次技術故障造成數千名乘客滯留機場，給公司造成8000千萬英鎊的損失。
企業需要想辦法解決這些問題，因為等到下一次事故發生就為時已晚。
為此，混沌工程應運而生。
混沌工程旨在將故障扼殺在襁褓之中，也就是在故障造成中斷之前將它們識別出來。
通過主動製造故障，測試系統在各種壓力下的行為，識別並修復故障問題，避免造成嚴重後果。
混沌工程將預想的事情與實際發生的事情進行對比，通過「有意識地搞破壞」來提升系統的彈性。
混沌工程簡史混沌工程先出現在互聯網巨頭公司中，這些公司擁有大規模的分布式系統，因為這些系統太過復雜，他們需要一些新的手段來測試它們。
2010年NetflixEngTools團隊開發出了ChaosMonkey。
當時，Netflix從物理基礎設施遷移到AWS上，為了保證AWS實例的故障不會給Netflix的用戶體驗造成影響，他們開發了這個工具，用來測試系統。
2011年SimianArmy誕生，在ChaosMonkey的基礎上增加了故障注入模式，可以測試更多的故障場景。
Netflix認為，雲的特點是冗餘和容錯，但沒有哪個組件能夠保證100%的可用性，所以他們必須設計出一種雲架構，在這種架構里，個體組件的故障不會影響到整個系統。
2012年Netflix在GitHub上開源了ChaosMonkey，並聲稱他們「已經找到了應對主要非預期故障的解決方案。
通過經常性地製造故障，我們的服務因此變得更有彈性。
」2014年Netflix團隊創建了一種新的角色，叫作混沌工程師。
BruceWong發明了這個角色，並由DanWoods在Twitter上向廣大的工程社區推廣。
DanWoods解釋說，「我從KoltonAndrus那裡學到了更多有關混沌工程的知識，他把它叫作故障注入測試」。
2014年10月，當時Gremlin的聯合創始人KoltonAndrus還在Netflix，他們在SimianArmy的基礎上提出了故障注入測試(FIT)概念，開發者可以更靈活地控制注入故障的「殺傷力范圍」。
因為SimianArmy有時候會造成非常嚴重的故障，所以Netflix的開發者對它抱有疑慮，而FIT可以更好地控制故障粒度，於是他們就由此想出了混沌工程這個概念。
2. 在個人電腦上怎麼進行分布式編譯伺服器的安裝
方法一:直接在命令行安裝
~$ aptitude install distcc
方法二: 下載distc，解壓，編譯安裝如下：
~$ wgethttp://distcc.samba.org/ftp/distcc/distcc-2.18.3.tar.bz2
~$ tar-jxf distcc-2.18.3.tar.bz2
~$ cddistcc-2.18.3
~$./configure && make && sudo make install
3. 什麼是分布式存儲系統
分布式存儲系統
定義
分布式存儲系統是大量普通PC伺服器通過Internet互聯，對外作為一個整體提供存儲服務
特性
可擴展
低成本
高性能
易用
挑戰
分布式存儲系統的挑戰主要在於數據、狀態信息的持久化，要求在自動遷移、自動容錯、並發讀寫的過程中保證數據的一致性。分布式存儲涉及的技術主要來自兩個領域：分布式系統以及資料庫。
數據分布
一致性
容錯
負載均衡
事務與並發控制
易用性
壓縮/解壓縮
分類
非結構化數據，一般的文檔
結構化數據， 存儲在關系資料庫中
半結構化數據，HTML文檔
不同的分布式存儲系統適合處理不同類型的數據：
分布式文件系統
非結構化數據，這類數據以對象的形式組織，不同對象之間沒有關聯，這樣的數據一般稱為Blob（二進制大對象）數據
典型的有Facebook Haystack 以及 Taobao File System
另外，分布式文件系統也常作為分布式表格系統以及分布式資料庫的底層存儲，如谷歌的GFS可以作為分布式表格系統Google Bigtable 的底層存儲，Amazon的EBS（彈性存儲塊）系統可以作為分布式資料庫（Amazon RDS）的底層存儲
總體上看，分布式文件系統存儲三種類型的數據：Blob對象、定長塊以及大文件
分布式鍵值系統
較簡單的半結構化數據，只提供主鍵的CRUD（創建、讀取、更新、刪除）
典型的有Amazon Dynamo 以及 Taobao Tair
分布式表格系統
較復雜的半結構化數據，不僅支持CRUD，而且支持掃描某個主鍵范圍
以表格為單位組織數據，每個表格包括很多行，通過主鍵標識一行，支持根據主鍵的CRUD功能以及范圍查找功能
典型的有Google Bigtable 以及 Megastore，Microsoft Azure Table Storage，Amazon DynamoDB等
分布式資料庫
存儲結構化數據，一般是由單機關系資料庫擴展而來
典型的包括MySQL資料庫分片集群、Amazon RDS以及Microsoft SQL Azure
4. 南京做IBM伺服器，存儲的代理商有哪家啊！
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5. 分布式存儲排名前十名有哪些
一、 Ceph
Ceph最早起源於Sage就讀博士期間的工作、成果於2004年發表，並隨後貢獻給開源社區。經過多年的發展之後，已得到眾多雲計算和存儲廠商的支持，成為應用最廣泛的開源分布式存儲平台。
二、 GFS
GFS是google的分布式文件存儲系統，是專為存儲海量搜索數據而設計的，2003年提出，是閉源的分布式文件系統。適用於大量的順序讀取和順序追加，如大文件的讀寫。注重大文件的持續穩定帶寬，而不是單次讀寫的延遲。
三、 HDFS
HDFS(Hadoop Distributed File System)，是一個適合運行在通用硬體(commodity hardware)上的分布式文件系統，是Hadoop的核心子項目，是基於流數據模式訪問和處理超大文件的需求而開發的。該系統仿效了谷歌文件系統(GFS)，是GFS的一個簡化和開源版本。
一、全頁面靜態化緩存也就是將頁面全部生成html靜態頁面，用戶訪問時直接訪問的靜態頁面，而不會去走php伺服器解析的流程。
此種方式，在CMS系統中比較常見，比如dedecms；一種比較常用的實現方式是用輸出緩存：Ob_start()******要運行的代碼*******$content=Ob_get_contents();****將緩存內容寫入html文件*****Ob_end_clean();二、數據緩存顧名思義，就是緩存數據的一種方式；比如，商城中的某個商品信息，當用商品id去請求時，就會得出包括店鋪信息、商品信息等數據，此時就可以將這些數據緩存到一個php文件中，文件名包含商品id來建一個唯一標示；下一次有人想查看這個商品時，首先就直接調這個文件裡面的信息，而不用再去資料庫查詢；其實緩存文件中緩存的就是一個php數組之類；Ecmall商城系統裡面就用了這種方式；三、查詢緩存其實這跟數據緩存是一個思路，就是根據查詢語句來緩存；將查詢得到的數據緩存在一個文件中，下次遇到相同的查詢時，就直接先從這個文件裡面調數據，不會再去查資料庫；但此處的緩存文件名可能就需要以查詢語句為基點來建立唯一標示；按時間變更進行緩存就是對於緩存文件您需要設一個有效時間，在這個有效時間內，相同的訪問才會先取緩存文件的內容，但是超過設定的緩存時間，就需要重新從資料庫中獲取數據，並生產最新的緩存文件；比如，我將我們商城的首頁就是設置2個小時更新一次。
四、頁面部分緩存該種方式，是將一個頁面中不經常變的部分進行靜態緩存，而經常變化的塊不緩存，最後組裝在一起顯示；可以使用類似於ob_get_contents的方式實現，也可以利用類似ESI之類的頁面片段緩存策略，使其用來做動態頁面中相對靜態的片段部分的緩存。
該種方式可以用於如商城中的商品頁；五、Opcode緩存首先php代碼被解析為Tokens，然後再編譯為Opcode碼，最後執行Opcode碼，返回結果；所以，對於相同的php文件，第一次運行時可以緩存其Opcode碼，下次再執行這個頁面時，直接會去找到緩存下的opcode碼，直接執行最後一步，而不再需要中間的步驟了。
比較知名的是XCache、TurckMMCache、PHPAccelerator等。
六、按內容變更進行緩存這個也並非獨立的緩存技術，需結合著用；就是當資料庫內容被修改時，即刻更新緩存文件；比如，一個人流量很大的商城，商品很多，商品表必然比較大，這表的壓力也比較重；我們就可以對商品顯示頁進行頁面緩存；當商家在後台修改這個商品的信息時，點擊保存，我們同時就更新緩存文件；那麼，買家訪問這個商品信息時，實際問的是一個靜態頁面，而不需要再去訪問資料庫；試想，如果對商品頁不緩存，那麼每次訪問一個商品就要去資料庫查一次，如果有10萬人在線瀏覽商品，那伺服器壓力就大了；七、內存式緩存提到這個，可能大家想到的首先就是Memcached；memcached是高性能的分布式內存緩存伺服器。
一般的使用目的是，通過緩存資料庫查詢結果，減少資料庫訪問次數，以提高動態Web應用的速度、提高可擴展性。
它就是將需要緩存的信息，緩存到系統內存中，需要獲取信息時，直接到內存中取；比較常用的方式就是key_>value方式；connect($memcachehost,$memcacheport)ordie("Couldnotconnect");$memcache->set('key','緩存的內容');$get=$memcache->get($key);//獲取信息?>八、apache緩存模塊apache安裝完以後，是不允許被cache的。
南京IT培訓http://www.kmbdqn.cn/認為如果外接了cache或squid伺服器要求進行web加速的話，就需要在htttpd.conf里進行設置，當然前提是在安裝apache的時候要激活mod_cache的模塊。
7. 求幫助寫一篇分布式計算雲計算論文
首先介紹下雲計算，的發展歷史，他的前身，現在的應用，然後在介紹現在計算機的應用，在應用之中的不足，然後，著重闡述雲計算的優勢，我這里有一份關於這方面的對比及心得，發給你，希望能幫到你。
雲計算簡史
著名的美國計算機科學家、 圖靈獎 (Turing Award) 得主麥卡錫 (John McCarthy,1927-) 在半個世紀前就曾思考過這個問題。 1961 年， 他在麻省理工學院 (MIT) 的百年紀念活動中做了一個演講。 在那次演講中， 他提出了象使用其它資源一樣使用計算資源的想法，這就是時下 IT 界的時髦術語 「雲計算」 (Cloud Computing) 的核心想法。雲計算中的這個 「雲」 字雖然是後人所用的詞彙， 但卻頗有歷史淵源。 早年的電信技術人員在畫電話網路的示意圖時， 一涉及到不必交待細節的部分， 就會畫一團 「雲」 來搪塞。 計算機網路的技術人員將這一偷懶的傳統發揚光大， 就成為了雲計算中的這個 「雲」 字， 它泛指互聯網上的某些 「雲深不知處」 的部分， 是雲計算中 「計算」 的實現場所。 而雲計算中的這個 「計算」 也是泛指， 它幾乎涵蓋了計算機所能提供的一切資源。麥卡錫的這種想法在提出之初曾經風靡過一陣， 但真正的實現卻是在互聯網日益普及的上世紀末。 這其中一傢具有先驅意義的公司是甲骨文 (Oracle) 前執行官貝尼奧夫 (Marc Benioff, 1964-) 創立的 Salesforce 公司。 1999 年， 這家公司開始將一種客戶關系管理軟體作為服務提供給用戶， 很多用戶在使用這項服務後提出了購買軟體的意向， 該公司卻死活不幹， 堅持只作為服務提供， 這是雲計算的一種典型模式， 叫做 「軟體即服務」 (Software as a Service， 簡稱 SaaS)。 這種模式的另一個例子， 是我們熟悉的網路電子郵箱 (因此讀者哪怕是第一次聽到 「雲計算」 這個術語， 也不必有陌生感， 因為您多半已是它的老客戶了)。 除了 「軟體即服務」 外， 雲計算還有其它幾種典型模式， 比如向用戶提供開發平台的 「平台即服務」 (Platform as a Service， 簡稱 PaaS)， 其典型例子是谷歌公司 (Google) 的應用程序引擎 (Google App Engine)， 它能讓用戶創建自己的網路程序。 還有一種模式更徹底， 乾脆向用戶提供虛擬硬體， 叫做 「基礎設施即服務」 (Infrastructure as a Service， 簡稱 IaaS)， 其典型例子是亞馬遜公司 (Amazon) 的彈性計算雲 (Amazon Elastic Compute Cloud， 簡稱 EC2)， 它向用戶提供虛擬主機， 用戶具有管理員許可權， 愛幹啥就幹啥， 跟使用自家機器一樣。
1．2雲計算的概念
狹義雲計算是指計算機基礎設施的交付和使用模式，指通過網路以按需、易擴展的方式獲得所需的資源（硬體、平台、軟體）。提供資源的網路被稱為「雲」。「雲」中的資源在使用者看來是可以無限擴展的，並且可以隨時獲取，按需使用，隨時擴展，按使用付費。
廣義雲計算是指服務的交付和使用模式，指通過網路以按需、易擴展的方式獲得所需的服務。這種服務可以是計算機和軟體、互聯網相關的，也可以是其他的服務。雲計算是並行計算(Parallel Computing)、分布式計算(Distributed Computing)和網格計算(Grid Computing)的發展，或者說是這些計算機科學概念的商業實現。雲計算是虛擬化(Virtualization)、效用計算(Utility Computing)、IaaS(基礎設施即服務)、PaaS(平台即服務)、SaaS(軟體即服務)等概念混合演進並躍升的結果。
1.3雲計算的特點和優勢
（一）超大規模性。「雲」具有相當的規模，Google雲計算已經擁有100多萬台伺服器，Amazon、IBM、微軟、Yahoo等的「雲」均擁有幾十萬台伺服器。企業私有雲一般擁有數百上千台伺服器。「雲」能賦予用戶前所未有的計算能力。
（二）虛擬化。雲計算支持用戶在任意位置、使用各種終端獲取應用服務。所請求的資源來自「雲」，而不是固定的有形的實體。應用在「雲」中某處運行，但實際上用戶無需了解、也不用擔心應用運行的具體位置。只需要一台筆記本或者一個手機，就可以通過網路服務來實現用戶需要的一切，甚至包括超級計算這樣的任務。[2]
（三）高可靠性。「雲」使用了數據多副本容錯、計算節點同構可互換等措施來保障服務的高可靠性，使用雲計算比使用本地計算機可靠。
（四）通用性。雲計算不針對特定的應用，在「雲」的支撐下可以構造出千變萬化的應用，同一個「雲」可以同時支撐不同的應用運行。
（五）高可擴展性。「雲」的規模可以動態伸縮，滿足應用和用戶規模增長的需要。
（六）價格合適。由於「雲」的特殊容錯措施可以採用具有經濟性的節點來構成「雲」，「雲」的自動化集中式管理使大量企業無需負擔日益高昂的數據中心管理成本，「雲」的通用性使資源的利用率較之傳統系統大幅提升，因此用戶可以充分享受「雲」的低成本優勢，經常只要花費幾百美元、幾天時間就能完成以前需要數萬美元、數月時間才能完成的任務。
雲計算作為一種技術，與其它一些依賴互聯網的技術——比如網格計算 (Grid Computing)——有一定的相似之處，但不可混為一談。拿網格計算來說， 科學愛好者比較熟悉的例子是 SETI@Home，那是一個利用互聯網上計算機的冗餘計算能力搜索地外文明的計算項目，目前約有來自兩百多個國家和地區的兩百多萬台計算機參與。它在 2009 年底的運算能力相當於當時全世界最快的超級計算機運算能力的三分之一。有些讀者可能還知道另外一個例子：ZetaGrid，那是一個研究黎曼 ζ 函數零點分布的計算項目， 曾有過一萬多台計算機參與 (但現在已經終止了，原因可參閱拙作 超越 ZetaGrid)。從這兩個著名例子中我們可以看到網格計算的特點，那就是計算性質單一，但運算量巨大 (甚至永無盡頭,比如 ZetaGrid)。而雲計算的特點恰好相反，是計算性質五花八門，但運算量不大[注三]，這是它們的本質區別，也是雲計算能夠面向大眾成為服務的根本原因。雲計算能夠流行，它到底有什麼優點呢？ 我們舉個例子來說明，設想你要開一家網路公司。按傳統方法，你得有一大筆啟動資金， 因為你要購買計算機和軟體，你要租用機房，你還要雇專人來管理和維護計算機。 當你的公司運作起來時，業務總難免會時好時壞，為了在業務好的時候也能正常運轉， 你的人力和硬體都要有一定的超前配置， 這也要花錢。 更要命的是， 無論硬體還是軟體廠商都會頻繁推出新版本， 你若不想被技術前沿拋棄， 就得花錢費力不斷更新 (當然， 也別怪人家， 你的公司運作起來後沒准也得這么賺別人的錢)。如果用雲計算， 情況就不一樣了： 計算機和軟體都可以用雲計算， 業務好的時候多用一點， 業務壞的時候少用一點， 費用就跟結算煤氣費一樣按實際用量來算， 無需任何超前配置[注四]。 一台虛擬伺服器只需滑鼠輕點幾下就能到位， 不象實體機器， 從下定單， 到進貨， 再到調試， 忙得四腳朝天不說， 起碼得好幾天的時間。虛擬伺服器一旦不需要了， 滑鼠一點就可以讓它從你眼前 (以及賬單里)消失。至於軟硬體的升級換代，伺服器的維護管理等，那都是雲計算服務商的事，跟你沒半毛錢的關系。更重要的是，開公司總是有風險的， 如果你試了一兩個月後發現行不通，在關門大吉的時候，假如你用的是雲計算，那你只需支付實際使用過的資源。假如你走的是傳統路子，買了硬體、軟體，雇了專人，那很多投資可就打水漂了。
1.4淺談雲計算的一個核心理念
大規模消息通信：雲計算的一個核心理念就是資源和軟體功能都是以服務的形式進行發布的，不同服務之間經常需要通過消息通信進行協助。由於同步消息通信的低效率，我們只考慮非同步通信。如Java Message Service是J2EE平台上的一個消息通信標准，J2EE應用程序可以通過JMS來創建，發送，接收，閱讀消息。非同步消息通信已經成為面向服務架構中組件解耦合及業務集成的重要技術。
大規模分布式存儲：分布式存儲的目標是利用多台伺服器的存儲資源來滿足單台伺服器所不能滿足的存儲需求。分布式存儲要求存儲資源能夠被抽象表示和統一管理，並且能夠保證數據讀寫操作的安全性，可靠性，性能等各方面要求。下面是幾個典型的分布式文件系統：
◆Frangipani是一個可伸縮性很好的高興能分布式文件系統，採用兩層的服務體系架構：底層是一個分布式存儲服務，該服務能夠自動管理可伸縮，高可用的虛擬磁碟；上層運行著Frangipani分布式文件系統。
◆JetFile是一個基於P2P的主播技術，支持在Internet這樣的異構環境中分享文件的分布式文件系統。
◆Ceph是一個高性能並且可靠地分布式文件系統，它通過把數據和對數據的管理在最大程度上分開來獲取極佳的I/O性能。
◆Google File System（GFS）是Google公司設計的可伸縮的分布式文件系統。GFS能夠很好的支持大規模海量數據處理應用程序。
在雲計算環境中，數據的存儲和操作都是以服務的形式提供的；數據的類型多種多樣；必須滿足數據操作對性能，可靠性，安全性和簡單性的要求。在雲計算環境下的大規模分布式存儲方向，BigTable是Google公司設計的用來存儲海量結構化數據的分布式存儲系統；Dynamo是Amazon公司設計的一種基於鍵值對的分布式存儲系統，它能提供非常高的可用性；Amazon公司的Simple Storage Service（S3）是一個支持大規模存儲多媒體這樣的二進制文件的雲計算存儲服務；Amazon公司的SimpleDB是建立在S3和Amazon EC2之上的用來存儲結構化數據的雲計算服務。
許可證管理與計費：目前比較成熟的雲環境計費模型是Amazon公司提供的Elastic Compute Cloud（EC2）和Simple Storage Service（S3）的按量計費模型，用戶按佔用的虛擬機單元，IP地址，帶寬和存儲空間付費。
1.5雲計算的現狀
雲計算是個熱度很高的新名詞。由於它是多種技術混合演進的結果，其成熟度較高，又有大公司推動，發展極為迅速。Amazon、Google、IBM、微軟和Yahoo等大公司是雲計算的先行者。雲計算領域的眾多成功公司還包括Salesforce、Facebook、Youtube、Myspace等。Amazon使用彈性計算雲（EC2）和簡單存儲服務（S3）為企業提供計算和存儲服務。收費的服務項目包括存儲伺服器、帶寬、CPU資源以及月租費。月租費與電話月租費類似，存儲伺服器、帶寬按容量收費，CPU根據時長(小時)運算量收費。Amazon把雲計算做成一個大生意沒有花太長的時間：不到兩年時間，Amazon上的注冊開發人員達44萬人，還有為數眾多的企業級用戶。有第三方統計機構提供的數據顯示，Amazon與雲計算相關的業務收入已達1億美元。雲計算是Amazon增長最快的業務之一。Google當數最大的雲計算的使用者。Google搜索引擎就建立在分布在200多個地點、超過100萬台伺服器的支撐之上，這些設施的數量正在迅猛增長。Google地球、地圖、Gmail、Docs等也同樣使用了這些基礎設施。採用Google Docs之類的應用，用戶數據會保存在互聯網上的某個位置，可以通過任何一個與互聯網相連的系統十分便利地訪問這些數據。目前，Google已經允許第三方在Google的雲計算中通過Google App Engine運行大型並行應用程序。Google值得稱頌的是它不保守。它早已以發表學術論文的形式公開其雲計算三大法寶：GFS、MapRece和BigTable，並在美國、中國等高校開設如何進行雲計算編程的課程。IBM在2007年11月推出了「改變游戲規則」的「藍雲」計算平台，為客戶帶來即買即用的雲計算平台。它包括一系列的自動化、自我管理和自我修復的虛擬化雲計算軟體，使來自全球的應用可以訪問分布式的大型伺服器池。使得數據中心在類似於互聯網的環境下運行計算。IBM正在與17個歐洲組織合作開展雲計算項目。歐盟提供了1.7億歐元做為部分資金。該計劃名為RESERVOIR，以「無障礙的資源和服務虛擬化」為口號。2008年8月， IBM宣布將投資約4億美元用於其設在北卡羅來納州和日本東京的雲計算數據中心改造。IBM計劃在2009年在10個國家投資3億美元建13個雲計算中心。
微軟緊跟雲計算步伐，於2008年10月推出了Windows Azure操作系統。Azure(譯為「藍天」)是繼Windows取代DOS之後，微軟的又一次顛覆性轉型——通過在互聯網架構上打造新雲計算平台，讓Windows真正由PC延伸到「藍天」上。微軟擁有全世界數以億計的Windows用戶桌面和瀏覽器，現在它將它們連接到「藍天」上。Azure的底層是微軟全球基礎服務系統，由遍布全球的第四代數據中心構成。
雲計算的新穎之處在於它幾乎可以提供無限的廉價存儲和計算能力。紐約一家名為Animoto的創業企業已證明雲計算的強大能力（此案例引自和訊網維維編譯《紐約時報》2008年5月25日報道）。Animoto允許用戶上傳圖片和音樂，自動生成基於網路的視頻演講稿，並且能夠與好友分享。該網站目前向注冊用戶提供免費服務。2008年年初，網站每天用戶數約為5000人。4月中旬，由於Facebook用戶開始使用Animoto服務，該網站在三天內的用戶數大幅上升至75萬人。Animoto聯合創始人Stevie Clifton表示，為了滿足用戶需求的上升，該公司需要將伺服器能力提高100倍，但是該網站既沒有資金，也沒有能力建立規模如此巨大的計算能力。因此，該網站與雲計算服務公司RightScale合作，設計能夠在亞馬遜的網雲中使用的應用程序。通過這一舉措，該網站大大提高了計算能力，而費用只有每伺服器每小時10美分。這樣的方式也加強創業企業的靈活性。當需求下降時，Animoto只需減少所使用的伺服器數量就可以降低伺服器支出。
在我國，雲計算發展也非常迅猛。2008年5月10日，IBM在中國無錫太湖新城科教產業園建立的中國第一個雲計算中心投入運營。2008年6月24日，IBM在北京IBM中國創新中心成立了第二家中國的雲計算中心——IBM大中華區雲計算中心；2008年11月28日，廣東電子工業研究院與東莞松山湖科技產業園管委會簽約，廣東電子工業研究院將在東莞松山湖投資2億元建立雲計算平台；2008年12月30日，阿里巴巴集團旗下子公司阿里軟體與江蘇省南京市政府正式簽訂了2009年戰略合作框架協議，計劃於2009年初在南京建立國內首個「電子商務雲計算中心」，首期投資額將達上億元人民幣；世紀互聯推出了CloudEx產品線，包括完整的互聯網主機服務"CloudEx Computing Service", 基於在線存儲虛擬化的"CloudEx Storage Service"，供個人及企業進行互聯網雲端備份的數據保全服務等等系列互聯網雲計算服務；中國移動研究院做雲計算的探索起步較早，已經完成了雲計算中心試驗。中移動董事長兼CEO王建宙認為雲計算和互聯網的移動化是未來發展方向。
我國企業創造的「雲安全」概念，在國際雲計算領域獨樹一幟。雲安全通過網狀的大量客戶端對網路中軟體行為的異常監測，獲取互聯網中木馬、惡意程序的最新信息，推送到服務端進行自動分析和處理，再把病毒和木馬的解決方案分發到每一個客戶端。雲安全的策略構想是：使用者越多，每個使用者就越安全，因為如此龐大的用戶群，足以覆蓋互聯網的每個角落，只要某個網站被掛馬或某個新木馬病毒出現，就會立刻被截獲。雲安全的發展像一陣風，瑞星、趨勢、卡巴斯基、MCAFEE、SYMANTEC、江民科技、PANDA、金山、360安全衛士、卡卡上網安全助手等都推出了雲安全解決方案。瑞星基於雲安全策略開發的2009新品，每天攔截數百萬次木馬攻擊，其中1月8日更是達到了765萬余次。勢科技雲安全已經在全球建立了5大數據中心，幾萬部在線伺服器。據悉，雲安全可以支持平均每天55億條點擊查詢，每天收集分析2.5億個樣本，資料庫第一次命中率就可以達到99%。藉助雲安全，趨勢科技現在每天阻斷的病毒感染最高達1000萬次。
值得一提的是，雲安全的核心思想，與劉鵬早在2003年就提出的反垃圾郵件網格非常接近[1][2]。劉鵬當時認為，垃圾郵件泛濫而無法用技術手段很好地自動過濾，是因為所依賴的人工智慧方法不是成熟技術。垃圾郵件的最大的特徵是：它會將相同的內容發送給數以百萬計的接收者。為此，可以建立一個分布式統計和學習平台，以大規模用戶的協同計算來過濾垃圾郵件：首先，用戶安裝客戶端，為收到的每一封郵件計算出一個唯一的「指紋」，通過比對「指紋」可以統計相似郵件的副本數，當副本數達到一定數量，就可以判定郵件是垃圾郵件；其次，由於互聯網上多台計算機比一台計算機掌握的信息更多，因而可以採用分布式貝葉斯學習演算法，在成百上千的客戶端機器上實現協同學習過程，收集、分析並共享最新的信息。反垃圾郵件網格體現了真正的網格思想，每個加入系統的用戶既是服務的對象，也是完成分布式統計功能的一個信息節點，隨著系統規模的不斷擴大，系統過濾垃圾郵件的准確性也會隨之提高。用大規模統計方法來過濾垃圾郵件的做法比用人工智慧的方法更成熟，不容易出現誤判假陽性的情況，實用性很強。反垃圾郵件網格就是利用分布互聯網里的千百萬台主機的協同工作，來構建一道攔截垃圾郵件的「天網」。反垃圾郵件網格思想提出後，被IEEE Cluster 2003國際會議選為傑出網格項目在香港作了現場演示，在2004年網格計算國際研討會上作了專題報告和現場演示，引起較為廣泛的關注，受到了中國最大郵件服務提供商網易公司創辦人丁磊等的重視。既然垃圾郵件可以如此處理，病毒、木馬等亦然，這與雲安全的思想就相去不遠了。
http://wenku..com/view/6ea1435d3b3567ec102d8ae8.html
2008年11月25日，中國電子學會專門成立了雲計算專家委員會，聘任中國工程院院士李德毅為主任委員，聘任IBM大中華區首席技術總裁葉天正、中國電子科技集團公司第十五研究所所長劉愛民、中國工程院院士張堯學、Google全球副總裁/中國區總裁李開復、中國工程院院士倪光南、中國移動通信研究院院長黃曉慶六位專家為副主任委員，聘任國內外30多位知名專家學者為專家委員會委員。2009年5月22日，中國電子學會將於在北京中國大飯店隆重舉辦首屆中國雲計算大會。
8. 分布式存儲是什麼
分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多台獨立的設備上。傳統的網路存儲系統採用集中的存儲伺服器存放所有數據，存儲伺服器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，不能滿足大規模存儲應用的需要。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。
分布式和集中式存儲
集中存儲的優缺點是，物理介質集中布放;視頻流上傳到中心對機房環境要求高，要求機房空間大，承重、空調等都是需要考慮的問題。
分布存儲，集中管理的優缺點是，物理介質分布到不同的地理位置;視頻流就近上傳，對骨幹網帶寬沒有什麼要求;可採用多套低端的小容量的存儲設備分布部署，設備價格和維護成本較低;小容量設備分布部署，對機房環境要求低。
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9. 什麼是分布式存儲系統
分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多台獨立的設備上。傳統的網路存儲系統採用集中的存儲伺服器存放所有數據，存儲伺服器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，不能滿足大規模存儲應用的需要。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。
(9)南京編譯分布式存儲伺服器擴展閱讀：
分布式存儲，集中管理，在這個方案中，共有三級：
1、上級監控中心：上級監控中心通常只有一個，主要由數字矩陣、認證伺服器和VSTARClerk軟體等。
2、本地監控中心：本地監控中心可以有多個，可依據地理位置設置，或者依據行政隸屬關系設立，主要由數字矩陣、流媒體網關、iSCSI存儲設備、VSTARRecorder軟體等組成；音視頻的數據均主要保存在本地監控中心，這就是分布式存儲的概念。
3、監控前端：主要由攝像頭、網路視頻伺服器組成，其中VE4000系列的網路視頻伺服器可以帶硬碟，該硬碟主要是用於網路不暢時，暫時對音視頻數據進行保存，或者需要在前端保存一些重要數據的情況。