云计算--介绍..

云计算及免疫调度算法研究制作人：杨晓飞学号：M100786QQ:296754711E-mail：[e-mail]计算模式分合演义主机系统与集中计算大型主机的一个特点就是资源集中，计算、存储集中。这是集中计算模式的典型代表。效用计算关键技术是自愿使用计量，它保证了按使用付费的准确性。个人计算机与桌面计算分布式计算——网络的出现网格计算可以说，网格计算是超级计算机和集群计算机的延伸。其核心还是试图去解决一个巨大的单一的计算问题SaaS——通过Internet来提供软件大纲•一、云计算•1.起源和定义•2.相关比较•3.应用案例•二、相关免疫调度算法应用•1.免疫算法简介•1.分布式•2.网格•3.对等网络•三、云计算中的免疫调度研究••参考文献一、云计算1.起源和定义•“全世界只需要5台电脑就足够了!”——托马斯·沃森•“无论对谁来说,640K内存都足够了。”——比尔·盖茨分布式计算桌面计算网格计算SaaS云计算196019701980199020002010集中计算效用计算计算模式发展历史纵观计算模式的演变历史，基本可总结为：集中分散集中其发展历史如下图所示：云计算发展历程•2006年亚马逊(Anmzon)推出了弹性计算云(ElasticComputerCloudES2)服务•2007年，Sun公司推出了移动数据中心SunBhckbox•2007年11月，IBM宣布了“蓝云”计划•2008年4月，google开放googleappengine平台•2009年，思科先后发布统一计算系统（UCS）、云计算服务平台，并与EMC，Vmware建立虚拟计算环境联盟。•2009年7月，中国首个企业云计算平台（中化企业云计算平台）诞生•2010年1月，微软公司正式发布WindowsAzure云平台服务•2010年4月，Dell推出源于DCS部门设计的PowerEdgeC系列云计算服务器及相关服务。•2010年5月，中国电信正式启动星云计划，目前已在4个城市开展云计算现场试验云计算云计算到底是什么？许多人对云计算的理解就如同盲人摸象：云计算（CloudComputing）是一种新型的计算模式，Sun公司最早提出了“网络就是计算机”的理念，算是对云计算的一个最初描述和定义，也表明了Sun公司的远见[5]。在这种模式中，应用、数据和IT资源以服务的方式通过网络提供给用户使用。描述云计算是一种有大规模商业驱动的计算模式，它能够根据外部用户需求，从一个抽象的虚拟的可动态增长的资源池中动态地提供用户需求的计算能力、存储能力和服务等其他请求。云是一组数量众多的、互联到一起的计算机，这些计算机可以是个人电脑或网络服务器，它们可以是公共或私有的[4]。云计算—超越桌面•在云时代，程序和数据一切托管在一个云状的、可通过因特网访问的、有个人计算机和服务器构成的集合中，不再受到桌面的限制。•从计算机方式来说，云计算的出现相当于一个世纪以前的电力革命。从公用企业购买电力，其价格比他们自己生产更低（可靠性更高）云计算通过将物理资源转换成可伸缩的虚拟共享资源，使得企业能够将资源分配到需要资源的应用上，即根据需求来访问资源（计算机处理器和存储系统等）。之所以称为“云”，是因为它在某些方面具有云的特征：----云一般都较大；----云的规模可以动态伸缩，它的边界是模糊的；----云在空中飘忽不定，你无法也无需确定它的具体位置，但它确实存在于某处。----之所以称为“云”，还因为云计算的鼻祖之一亚玛逊公司将曾经大家称作为网格计算的东西，取了一个新名称“弹性计算云”(EC2)，并取得了商业上的成功。通过云计算，用户可以访问大量的计算和存储资源，并且不需要了解服务器在哪里，不用关心内部如何运作，通过高速互联网就可以透明地使用各种资源。云计算并不是一个单独的服务，而是一个服务集合。根据其服务集合所提供的服务类型，整个云计算服务集合被划分成4个层次：应用层、平台层、基础设施层和虚拟化层。这些层定义了提供的服务的级别，每一层都对应着一个子服务集合，为云计算服务层次如下图所示：云计算的层次及服务相关云产品在云计算服务体系结构中各层次与相关云产品对应：•﹟应用层对应SaaS软件即服务如：GoogleAPPS、SoftWare+Services；•﹟平台层对应PaaS平台即服务如：IBMITFactory、GoogleAPPEngine、Force.com；•﹟基础设施层对应IaaS基础设施即服务如：AmazonEc2、IBMBlueCloud、SunGrid；•﹟虚拟化层对应硬件即服务结合Paas提供硬件服务，包括服务器集群及硬件检测等服务。云系统的结构由下图可以看出，云计算是一种生产者—消费者模型，云计算系统采用以太网等快速网络将若干集群连接在一起，用户通过因特网获取云计算系统提供的各种数据处理服务。云计算的系统结构三、应用案例ΩGoogleAppsGoogleDocs：将文档存储在Google的服务器上，而不是自己的电脑上。GoogleGmail：当用户需求激增，Google的云计算系统会自动为Gmail增加容量和处理器的数量，而无需人工干预。–依赖云计算，谷歌能以几乎可以忽略不计的成本增加新的服务如果新增的服务失败了，那没关系，关掉并且忘掉它就可以。如果成功了，系统会自动为它增加空间和处理能力。ΩIBM–合资与Google建立数据中心，支持向卡耐基-梅隆大学、麻省理工大学、斯坦福大学、加州大学伯克莱分校、马里兰州大学和华盛顿大学等6所大学的计算机科学研究者提供资金与设备，推动云计算的研究。–IBM有着得天独厚的优势：应用服务器、存储、管理软件，样样具备。–IBM通过向客户出售云计算方案与终端，协助企业建立属于自己的云计算模型的数据中心。云的案例ΩWindowslive–面对Google的挑战，微软试图以WindowsLive为基础，联结起数以亿计的Windows用户，并向他们提供云计算，在线存储是微软迈出的关键一步，比尔·盖茨在2007年夏天说：“当你想到存储，就会想到WindowsLive。”ΩAmazon“弹性计算云”服务企业可以以极低的成本投入获得极高的计算能力，不用再投资购买昂贵的硬件设备，负担频繁的保养与升级。云计算的妙处之一，即是按需分配的计算方式能够充分发挥大型计算机群的性能。如果你只需使用5%的资源，就只需要付出5%的价格，而不必像以前那样，为100%的设备买单。云的价值Ω云计算的本质就是通过整合、共享和动态的提供资源来实现IT投资利用率的最大化，它包括了新投资的资源和已投资的资源。–因此，实施云计算不需要舍弃原有的IT基础设施资源。Ω云计算的实施不仅可以利用已有的IT基础设施资源，而且云计算可以高效地监控管理IT基础设施资源。–因此，实施云计算将使资源更容易被充分利用。云计算的按使用量付费的经济模式，特别是云计算的弹性，能够使企业快速应对市场变化三、相关比较•云计算的服务层次是根据服务类型即服务集合来划分，与大家熟悉的计算机网络体系结构中层次的划分不同：•计算机网络分为七层结构：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层。每个层次都实现一定的功能，层与层之间有一定关联。•云计算体系结构中的层次是可以分割的，即某一层次可以单独完成一项用户的请求而不需要其他层次为其提供必要的服务和支持。云计算由网格计算演变而来,并将网格计算作为其骨干和基本结构。可以说,云计算是网格计算的一种更高级的形式但是,这两者之间在现实中存在着巨大的区别如图所示，具体可以参见文献[5]云计算与网格计算云计算与网格计算的层次比较网格计算分别在五层体系框架上提供不同的协议和服务。在基础架构层，网络提供对不同资源的接入控制，例如计算资源、存储资源、网络资源等。网格计算通常依赖于已存在的组件，如本地资源管理等。构造层包括原始的硬件级资源，如计算资源、存储资源、网络资源等。虚拟资源层包括虚拟化和抽象化的资源，呈现给用户和上集成的资源形式。平台层即所谓的管理中间件，提供用户管理、安全管理、资源管理、映像部署等。应用层提供运行在云上的应用和服务。云计算可向用户提供三种级别的服务，即SaaS，PaaS，IaaS[8]网格协议体系结构云计算体系结构云计算与Web2.0•云计算是通过其基础架构和基础设施（互联的计算机/服务器构成的作为一个整体运行的网络）来定义的。web2.0是通过使用者如何看待系统/使用系统提供的服务来定义的。换言之，云计算是关于计算机的，而web2.0是关于人的。•云计算专指将因特网作为一个计算平台使用。web2.0试图探究和解释该平台的业务规则。•Web2.0的普及需要云计算的帮助，尤其是在Web2.0服务几何级增长的今天，云计算的发展如果跟不上，肯定是不行的。在云计算时代，如何更顺畅地把应用交付到用户，以保证用户良好的体验，对于Web2.0服务商来说，是必须要考虑的一个问题。可以这样说，云计算的发展和Web2.0的发展将是息息相关的，两者相互推动的力量是巨大的。几种计算体系的关系左侧的超级计算和集群计算主要设计目标是解决大型的具体的计算问题。中间是网格，其与云计算有一定的交集，起源于左侧。右侧的云计算是以提供服务为目的。是从网格计算演化过来的，网格计算为其提供了基本的框架支持[10]IanFoster眼中的计算体系关系云计算的担忧•下一个互联网泡沫•企业数据的安全杀手•低成本面具下的阴谋•企业IT人员的潜在杀手其实，这样的担忧不难理解。云计算是一种全新的商业模式，并无章法可循。任一项新技术，从模糊的概念发展成为一个完整的朝阳产业，都会经历一个复杂的“蜕变”过程。所谓好事多磨，雾里看花，并不能抹杀花之美。……二、免疫算法的调度•1.免疫算法介绍免疫算法的产生生物免疫系统是一个高度进化、复杂的功能系统。当生物遭遇不同的抗原侵入时，其自身能快速的识别抗原，并产生相应的抗体。生物体中的抗原和抗体之间、抗体和抗体之间的相互作用，构成了生物系统的免疫平衡。人们借鉴生物免疫系统的学习、记忆和自适应调节的能力，形成了一种模拟免疫系统智能行为的仿生算法——免疫算法IA（immunealgorithm）一般的免疫算法可分为三种情况:•模仿免疫系统抗体与抗原识别，结合抗体产生过程而抽象出来的免疫算法;•基于免疫系统中的其他特殊机制抽象出的算法，例如克隆选择算法;•与遗传算法等其他计算智能融合产生的新算法，例如免疫遗传算法。免疫系统的作用关系如下图所示：记忆细胞获取克隆选择细胞克隆亲和突变克隆抑制动态平衡维持抗原刺激应答清除免疫系统与一般免疫算法之间的比较抗原——要解决的问题抗体——最佳解向量抗原识别——问题识别从记忆细胞产生抗体——联想过去的成功淋巴细胞分化——优良解(记忆)的保持细胞抑制——剩余候选解的消除抗体增加(细胞克隆)——利用遗传算子产生新抗体免疫算法的工作原理如图所示：记忆细胞演化抗原识别及参数确定募集新成员编码及初始抗体群克隆选择亲和突发细胞克隆克隆抑制免疫选择满足终止条件输出结果满足不满足免疫算法的一般步骤初始抗体生成抗原识别抗体促进和抑制满足终止条件？群体更新结束亲和力计算记忆细胞分化YN基于抗体克隆选择学说和免疫网络学说的一般免疫算法框架：1.输入抗原（说明：一般将目标函数和各种约束作为算法的抗原）；2.产生初始抗体（说明：再接空间中用随机的方法产生）；3.当不满足终止条件（通过限定迭代次数或在连续若干次的迭代中的最好解都无法改善，以及二者的混合形式作为终止条件)时，重复执行下列步骤：3.1计算亲和度；3.2更新记忆单元；3.3促进或抑制新抗体产生；3.4产生新抗体；4.输出计算结果；•(1)识别抗原：免疫系统确认抗原入侵。•(2)产生初始抗体群体：激活记忆细胞产生抗体，清除以前出现过的抗原，从包含最优抗体(最优解)的数据库中选择出来一些抗体。•(3)计算亲和力：计算抗体和抗原之间的亲和力。•(4)记忆细胞分化：与抗原有最大亲和力的抗体加给记忆细胞。由于记忆细胞数目有限，新产生的与抗原具有更高亲和力的抗体替换较低亲和力的抗体。•(5)抗体促进