网络计算模式：C/S、B/S、网格与云计算的探索

本课程关注网络计算模式，涵盖了C/S架构、B/S架构、IT鸿沟、中间件、网格计算、云计算的区别、MapReduce、Hadoop、P2P以及DHT等相关概念和技术。 1. **C/S架构**：客户端/服务器架构，其中客户端负责用户交互，而服务器端提供数据和服务。C/S架构强调的是两者的分离，适用于需要高效本地运算和图形界面的场景。 2. **B/S架构**：浏览器/服务器架构，用户通过浏览器访问应用，降低了客户端的维护成本，适合互联网应用。 3. **IT鸿沟**：指信息技术在不同群体、组织或地区之间的差距，可能导致信息不对称和效率低下。解决IT鸿沟的方法包括界面集成、业务流程整合、数据层面集成和应用系统集成。 4. **中间件**：是软件系统中的一个层次，它连接不同的应用和数据源，促进它们之间的交互，提供服务如消息传递、交易处理、数据转换等。 5. **网格计算**：是一种分布式计算模式，允许共享和整合全球范围内的异构资源，如计算能力、存储和数据。五层沙漏模型描述了网格计算的构造层、连接层、资源层、汇聚层和应用层，每个层都有特定的功能和作用。 6. **五层沙漏模型**： - **构造层**：提供可共享的物理或逻辑资源。 - **连接层**：负责资源间的通信和安全。 - **资源层**：管理和维护资源，确保安全和控制。 - **汇聚层**：将资源汇集并供应用程序共享。 - **应用层**：包含网格上的用户应用程序，通过API调用服务。 7. **OSGA**：Open Service Grid Architecture，开放服务网格架构，旨在提供一种标准化的方式来构建和管理网格服务。 8. **云计算**：与网格计算相比，云计算更侧重于资源的按需分配和弹性扩展，通常由服务提供商运营。MapReduce是云计算中的一个关键处理框架。 9. **MapReduce**：Google提出的分布式计算模型，用于大规模数据集的并行处理，包括Map阶段（数据映射）和Reduce阶段（数据规约）。 10. **Hadoop**：基于Java的开源大数据处理框架，实现了MapReduce和分布式文件系统HDFS，用于处理和存储海量数据。 11. **P2P**：对等计算，网络中的每个节点既是服务提供者也是消费者，减少了中心服务器的压力，例如BitTorrent。 12. **DHT**：分布式哈希表，用于分布式系统中数据的存储和查找，如Chord和Pastry算法，实现数据的分布式存储和高效查找。 13. **Chord算法**：一种DHT算法，通过环形结构和指针进行节点定位和数据查找。 14. **Pastry算法**：另一种DHT算法，使用分层路由策略进行高效的节点定位和数据分发。 这些知识点构成了网络计算的基础，对于理解和开发分布式系统、云服务以及大数据处理至关重要。理解这些概念有助于构建高效、可靠和可扩展的网络应用。