私有云系统实现：数据与计算双重密集型任务优化

"本文探讨了一种适应数据与计算双重密集型任务的私有云系统实现的研究，旨在解决公有云计算在处理此类任务时的复杂性和低效率问题。文章由杨志豪、赵太银、姚兴苗和李磊共同撰写，受到了国家自然科学基金和现代通信国家重点实验室基金的支持。他们提出了一种简化版的MapReduce并行处理框架，以优化私有云环境中的计算效率和系统管理效率。" 私有云系统在处理数据与计算双重密集型任务时，需要更高的计算效率和系统管理效率。与公有云相比，私有云更注重简洁性和易用性。该研究借鉴了公有云的理论和实践，特别关注了Google云计算系统的MapReduce框架。MapReduce是一种用于大规模数据处理的并行计算模型，但在私有云环境下，其复杂的结构可能不适应需求。因此，研究者对其进行了简化，创建了一个更适合私有云的数据计算模型。 提出的私有云系统实现方案首先通过作业文件来定义用户计算任务，明确计算任务的模型以及输入和输出文件。这一设计允许用户以更直观的方式描述任务，降低了使用门槛。其次，简化后的MapReduce框架使得数据处理更为直观，减少了不必要的计算消耗，提高了处理速度。最后，自动连接计算数据流的特性使得整个系统更为精炼，增强了对数据与计算双重密集型任务的适应性。 实验结果显示，该方案在减少额外计算消耗的同时，显著提升了处理速度，具有很高的实用价值。这表明，这种私有云系统实现对于需要高效处理大量数据和复杂计算的企业或机构具有极大的潜力，尤其在大数据分析、科研计算等领域。 文章的关键词包括数据与计算双重密集型任务、私有云、云计算以及并行计算，这些都揭示了研究的核心领域。文章发表在相关科技期刊上，其doi标识为10.3969/j.issn.10013695.2011.02.060，具有一定的学术影响力和参考价值。该研究为私有云环境下的高性能计算提供了一种有效且实用的解决方案。