云计算WHU考试指南：部署与服务类型详解及核心技术

云计算WHU生存指南之考试划范围笔记是一份针对学习云计算课程的重要参考资料，主要涵盖了云计算的基础概念、分类以及Google云计算的核心技术和实现机制。本笔记旨在帮助学生明确考试重点，以便更好地理解和准备考试。 首先，关于云计算的分类，它主要根据部署方式和服务类型进行划分。部署方式分为： 1. 私有云：专为企业或组织内部使用，具有高度定制化和控制权，如企业内部数据中心。 2. 公有云：由第三方提供商运营，向公众开放，如Amazon Web Services (AWS) 的EC2和S3。 3. 社区云：由特定社区或组织共享，满足特定行业或兴趣群体的需求。 4. 混合云：结合了私有云和公有云的优点，允许企业根据需要灵活调整资源。 服务类型则包括： - PaaS (平台即服务): 提供应用软件功能封装成服务，例如客户关系管理(CRM)，用户只需关注业务逻辑。 - IaaS (基础设施即服务): 如AWS的EC2和S3，提供基础设施资源，如计算和存储能力，按需付费。 - SaaS (软件即服务): 用户无需安装和维护，如Google App Engine，提供运行环境，开发者需遵循特定编程模型。 云计算的实现机制通常包括四个层次： - 物理资源层：实际的硬件设施，如服务器、存储设备等。 - 资源池层：整合物理资源形成逻辑上的资源池，支持弹性扩展。 - 管理中间件层：负责资源管理和调度，如虚拟化技术。 - SOA 构建层：服务导向架构，支持组件间的松耦合通信。 接着，提到的是Google云计算技术的核心组成部分，包括： 1. GFS (Google File System): 作为分布式文件系统，提供海量存储，保证数据可靠性和一致性。 2. MapReduce: 并行编程框架，用于处理大规模数据集。 3. Chubby: 用于解决分布式一致性问题的锁服务。 4. Bigtable: 基于GFS和Chubby的分布式存储系统，融合关系型数据库和NoSQL的优势。 5. Megastore: 互联网交互式分布式存储系统，兼容关系型和非关系型数据库。 6. Dapper: 监控系统，用于大规模分布式系统的性能追踪。 7. Dremel: 大数据交互式查询工具，提升数据分析效率。 8. PowerDrill: 内存优化的大数据分析引擎。 9. Google App Engine: 一站式在线应用开发环境，支持基于Bigtable和GFS的平台。 最后，GFS为了确保系统可靠性采取了多项容错措施，如： - Master容错：通过日志记录命名空间和chunk映射表信息，并在多个ChunkServer上备份chunk副本。 - ChunkServer容错：数据分布在多个服务器上，即使部分服务器故障也能保证数据可用。 通过这份笔记，学生可以系统地复习云计算的关键知识点，掌握不同类型的云服务、云计算架构和Google云计算的具体技术细节，从而提高考试成绩。