云计算基础与研究挑战：科技应用蒙太奇

“面向科技学应用的云计算：蒙太奇［５］由黄凯教授在2009年10月10日在南加州大学和清华大学的演讲内容组成，主要探讨了云计算的基础理解、模式与平台架构、工业云提供商的特性以及10个基础研究挑战和解决方案，还提到了创新云服务和软件环境。推荐了多篇关于云计算的学术论文，涵盖了云计算的简化数据处理、大规模计算系统、网格性能预测、云计算成本、虚拟化防御和基于信誉的信任管理等方面。” 云计算是当前信息技术领域的一个重要概念，它涉及到分布式计算、并行处理和大规模数据存储等多个技术层面。黄凯教授的演讲首先介绍了对云计算的普遍理解，即通过互联网提供按需访问的共享计算资源和服务，包括硬件、软件和存储，无需用户直接管理和维护底层基础设施。 云计算模式主要包括公有云、私有云和混合云。公有云是由第三方提供商运营，向公众开放的云服务；私有云则专供单一组织使用，可以由组织自己构建或由第三方托管；混合云结合了公有云和私有云的优势，允许数据和应用程序在两者之间灵活迁移。 演讲提到了工业云提供商及其先进性，这可能包括亚马逊AWS、微软Azure、谷歌Cloud等，这些提供商通常拥有高度可扩展的基础设施和丰富的服务组合，能够支持各种企业级应用和大数据分析。 黄凯教授列出了10个基础研究挑战，可能包括：安全性与隐私保护、资源调度与优化、弹性与可扩展性、服务质量保证、能源效率、数据管理和分析、多租户环境下的隔离与资源共享、云计算标准与互操作性、云服务的可靠性与可用性，以及用户行为预测等。 为了进一步理解云计算，推荐的论文涵盖了以下几个主题： 1. “Above the Clouds: A Berkeley View of Cloud Computing”讨论了云计算的架构、安全和经济性。 2. “MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”介绍了Google的MapReduce框架，用于大规模数据处理。 3. “Petascale Computationa Systems”探讨了数据为中心的世界中的高性能计算平衡问题。 4. “Adaptive Workload Prediction of Grid Performance in Confidence Windows”关注网格计算性能的预测方法。 5. “The Cost of Doing Science on The Cloud”通过Montage项目展示了在云上进行科研的成本分析。 6. VMWare的VMvSphere4介绍了构建云平台的技术。 7. “Cloud Security with Virtualized Defense and Reputation-based Trust Management”讨论了云安全，特别是虚拟化防御和基于信誉的信任管理策略。 最后，黄凯教授可能还提到了2009年前的十大云计算战略，这些可能涉及了云服务的市场定位、技术创新、合作伙伴关系、用户教育以及合规性等方面，但具体的策略内容在提供的信息中未详述。