Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

--- etc:users:kea:introduction_to_cloud_computing_architecture [2010/02/10 02:52] – belka
+++ etc:users:kea:introduction_to_cloud_computing_architecture [2016/08/09 05:23] (current) – ↷ Links adapted because of a move operation 89.163.148.22
@@ Line 123: / Line 123: @@
 На макроскопическом масштабе, программное обеспечение, которое может использовать распараллеливание на многих серверах может масштабироваться до тысяч серверов, предлагая огромную масштабируемость, это стало возможным благодаря симметричной многопроцессорной обработке.
 В физическом мире, распараллеливание часто реализуется с помощью балансировки нагрузки или содержимым коммутаторов, которые распределяют входящие запросы на несколько серверов.
+Есть много других способов использования параллельной обработки в среде облачных вычислений. Приложение, которое использует значительное количество процессорного времени для обработки пользовательских данных может использовать модель приведенную ниже на рисунке. планировщик получает задания от пользователей,располагает даные в репозитории и далее  запускает новую виртуалдьную машину для каждой задачи,предоставляя виртуальной машине маркер, который позволяет получить данные из хранилища. Когда виртуальная машина заканчивает выполнение своего задания, результат последовательно возвращается обратно планировщику,которые последовательно завершает проект и передает результать пользователю и работы виртуальной машины завершается.
+{{etc:users:kea:shelude1.jpg|}}
+==== Разделяй и властвуй ====
+приложение могут быть распараллелены если  даные могут быть разделены по независимым системам, которые будут обрабатывать их параллельно. Хорошая архитектура приложений включает в себя план разделяй и влавствуй применительно к данным и имеет  реальном мире наглядные примеры и множество подходов:
+  * Hadoop - это реализация MapReduce шаблона, который реализует master/worker паттерн распараллеливания.
+  * БД sharding может быть реализована путям ряда техник разделения, включающих вертикальное разделение,диапазонное разделение или разделение на основе дирректорий. Подход полностью зависит от того, какие данные должны быть использованы.
+  * Большинство финансовых институтов совершенствуют алгоритмы выявления мошенниченства, одни из них -это data-mining операции, которые можно распараллелить применительно к большим объемам дынных.
+  * Другие высокопроизводительные приложения, которые  работают с трехмерной информацией были разработаны так, что состояние одного кубического объема (например газа) может быть вычислено за время t для одного процесса. Далее состояние одного куба-распространяется на состояние восьми прилегающих кубов, которыы вычисляются за всремя t+1.
+Разделение данных имеет значение, когда объемы данных передаются по сети, что делает физические данные следующими в списке рассмотрения.
+==== Физика данных ====
+Физика данных рассматривает связь между элементами процессов и данными, которыми они оперируют. поскольку большинство данных хранятся в облаке, а не на локальных физических серверах, нужно время, чтобы доставить эти данные на сервер.
+Большие объемы данных и низкая пропускная способность канала удлиняет время, необходимое для перемещения данных.
+time=(bites*8)/bandwidth;
+Она очень часто помогает определиться с целесообразность принятия решений, например актуально ли перемещать данные из одного публичного облака в другое и т д
+=== Взаимоотношение между данными и процессами ===
+Перемещение данных из хранилищ для обработки может потребовать большое количество времени и денег
+Некоторые аспекты этих взаимоотношений необходимо рассмотреть:
+    - дыннын хранящиеся без вычислительных мощностей поблизости имеют ограниченную ценность.И облако должнго быть прозрачном в сетевом плане:должны быть известны размер каналов,какова латентность,какова надежность соединенияю. Cloud провайдерам предствоит ответить на все эти вопросы.
+    - Cloud  архитекторы должны иметь способность четко  указать место расположение виртуальных машин и список услуг которые определяют отношения между вируальными машинами и доступом к хранилищу.
+    - Cloud  провайдеры должны оптимизировать эти отношение для клиентов, но так же и равссмотреть вопрос о целесообразности оптимизации эхтих отношений вручную.
+    - иногда более выгодно расчитать значение, нежеди доставать его из сетевого хранилища. Необходим компромис.
+=== программные стратегии  ===
+cloud стратегии как прпавило руководствуются следующими правилами:
+. Перемещение указателей как правило лучше, чем перемещение фактических данных.
+. указатели должны рассматриватся как предосторожность, необходимая для того, чтобы труднее было подделать данные.
+. Объектный доступ. Протокол SOAP.