云计算基础知识整理

1.云计算是对（D）技术的发展与运用A.并行计算B网格计算C分布式计算D三个选项都是2.IBM在2007年11月退出了“改进游戏规则”的（A）计算平台，为客户带来即买即用的云计算平台。A.蓝云B.蓝天C.ARUZED.EC23.微软于2008年10月推出云计算操作系统是（C）A.GoogleAppEngineB.蓝云C.AzureD.EC24.2008年，（A）先后在无锡和北京建立了两个云计算中心A.IBMB.GoogleC.AmazonD.微软5.将平台作为服务的云计算服务类型是（B）A.IaaSB.PaaSC.SaaSD.三个选项都不是6.将基础设施作为服务的云计算服务类型是（A）A.IaaSB.PaaSC.SaaSD.三个选项都不是7.IaaS计算实现机制中，系统管理模块的核心功能是（A）A.负载均衡B监视节点的运行状态C应用APID.节点环境配置8.云计算体系结构的（C）负责资源管理、任务管理用户管理和安全管理等工作A.物理资源层B.资源池层C.管理中间件层D.SOA构建层9.云计算按照服务类型大致可分为以下类（A、B、C）A.IaaSB.PaaSC.SaaSD.效用计算10.下列不属于Google云计算平台技术架构的是（D）A.并行数据处理MapReduceB.分布式锁ChubbyC.结构化数据表BigTableD.弹性云计算EC211.在目前GFS集群中，每个集群包含（B）个存储节点A.几百个B.几千个C.几十个D.几十万个12.下列选项中，哪条不是GFS选择在用户态下实现的原因（D）A.调试简单B.不影响数据块服务器的稳定性C.降低实现难度，提高通用性D.容易扩展13.GFS中主服务器节点存储的元数据包含这些信息（BCD）A.文件副本的位置信息B.命名空间C.Chunk与文件名的映射D.Chunk副本的位置信息14.单一主服务器（Master）解决性能瓶颈的方法是（ABCD）A.减少其在数据存储中的参与程度B.不适用Master读取数据C.客户端缓存元数据D.采用大尺寸的数据块15.（B）是Google提出的用于处理海量数据的并行编程模式和大规模数据集的并行运算的软件架构。A.GFSB.MapReduceC.ChubbyD.BitTable16.Mapreduce适用于（D）A.任意应用程序B.任意可在windowsservet2008上运行的程序C.可以串行处理的应用程序D.可以并行处理的应用程序17.MapReduce通常把输入文件按照（C）MB来划分A.16B32C64D12818.与传统的分布式程序设计相比，Mapreduce封装了（ABCD）等细节，还提供了一个简单而强大的接口。A.并行处理B.容错处理C.本地化计算D.负载均衡19.（D）是Google的分布式数据存储于管理系统A.GFSB.MapReduceC.ChubbyD.Bigtable20.在Bigtable中，（A）主要用来存储子表数据以及一些日志文件A.GFSB.ChubbyC.SSTableD.MapReduce21.GoogleAPPEngine使用的数据库是（C）A.改进的SQLServerB.OrackC.DatestoreD.亚马逊的SimpleDB22.GoogleAPPEngine目前支持的编程语言有（AD）A.Python语言B.C++语言C.汇编语言D.JAVA语言23.亚马逊AWS采用（A）虚拟化技术A.未使用B.Hyper-VC.VmwareD.Xen24.亚马逊将区域分为（AC）A地理区域B不可用区域C可用区域D隔离区域25.下面选项属于Amazon提供的云计算服务是（ABC）A.弹性云计算EC2B简单存储服务S3c简单队列服务SQSD.Net服务26.不属于弹性计算云EC2包含的IP地址的是（C）A.公共IP地址B.私有IP地址C.隧道IP地址D.弹性IP地址27.在EC2的安全与容错机制中，一个用户目前最多可以创建（B）安全组。A.50B.100C.150D.20028.EC2常用的API包含下列哪些类型的操作（ABCD）A.AMIB.安全组C实例D弹性IP地址29.S3的基本存储单元是（B）A.服务B.对象C.卷D.组30.S3采用的专门安全措施是（AB）A.身份认证B.访问控制列表C防火墙D防木马病毒技术31.在云计算系统中，提供“云端”服务模式是（D）公司的云计算服务平台。A.IBMB.GOOGLEC.AmaxonD.微软32.下列四种云计算方案中，服务间的耦合度最高的是（C）A.亚马逊AWSB.微软AZUREC.GoogleAPPEngineD.IBM的“蓝云”33.云格可以完成的服务有（ABCD）A.数据处理服务B.格处理服务C.高性能计算服务D.协作服务34.亚马逊AWS提供的云计算服务类型是（D）A.IaaSB.PaaSC.SaaSD.三个选项都是35.Google文件系统将整个系统的节点分为（ABC）的角色A.客户端B.主服务器C.数据块服务器D.监测服务器36.Google文件系统具有（ABD）特点A.采用中心服务器模式B不缓存数据C.采用边缘服务器模式D在用户态下实现37.Google不缓存数据的原因是（ABCD）A.OFS的文件操作大部门是流式读写；B.维护缓存与实际数据之间的一致性太复杂C.不存在大量的重复读写D.数据块服务器上的数据存取使用本地文件系统38.从研究现状上看，下面不属于云计算特点的是（C）A.超大规模B.虚拟化C.私有化D.高可靠性39.与网络计算相比，不属于云计算特征的是（B）A.资源高度共享B.适合紧耦合科学计算C.支持虚拟机D.适用于商业领域一，填空题（30分）云计算是以公开的标准和服务为基础，以互联网为中心，提供安全、快速、便捷的数据存储和网络计算服务，让互联网这片云成为每一个网民的数据中心和计算中心。对提供者而言，云计算可以三种部署模式，即公有云、私有云和混合云。当前，几乎所有的知名IT提供商、互联网提供商，甚至电信运营商都在向云计算进军，都在提供相关的云服务。但归纳起来，当前云提供者可以分为三大类，即SaaS提供商、PaaS和IaaS提供商。5.云计算（CloudComputing）：一种利用大规模低成本运算单元通过IP网络连接，以提供各种计算和存储服务的IT技术。二，选择题(可多选)（50分）1．云计算的特点？(ABCDE)A．大规模B.平滑扩展C资源共享D.动态分配E.跨地域2．宝德存储云解决方案价值有哪些？(ABCD)A.海量小文件的高效管理B.PB级的存储空间和线行扩展能力C.可动态提升的性能D.数据高可靠性3.目前，选用开源的虚拟化产品组建虚拟化平台，构建基于硬件的虚拟化层，可以选用（BCD）A.XenB.VMwareC.Hyper-vD.Citrix4．在云计算中，虚拟层主要包括（ABC）A.服务器虚拟化B.存储虚拟化C.网络虚拟化D.桌面虚拟化7.未来云计算服务面向那些客户？（ABCDE）A.个人B.企业C.政府D.教育E.研究所8.云安全主要的考虑的关键技术有哪些？（ABC）A.数据安全B.应用安全C.虚拟化安全D.服务器安全由于云计算分为IaaS、PaaS和SaaS三种类型，不同的厂家又提供了不同的解决方案，目前还没有一个统一的技术体系结构，对读者了解云计算的原理构成了障碍。为此，本文综合不同厂家的方案，构造了一个供商榷的云计算体系结构。这个体系结构如图3所示，它概括了不同解决方案的主要特征，每一种方案或许只实现了其中部分功能，或许也还有部分相对次要功能尚未概括进来。图3云计算技术体系结构云计算技术体系结构分为4层：物理资源层、资源池层、管理中间件层和SOA构建层，如图3所示。物理资源层包括计算机、存储器、网络设施、数据库和软件等；资源池层是将大量相同类型的资源构成同构或接近同构的资源池，如计算资源池、数据资源池等。构建资源池更多是物理资源的集成和管理工作，例如研究在一个标准集装箱的空间如何装下2000个服务器、解决散热和故障节点替换的问题并降低能耗；管理中间件负责对云计算的资源进行管理，并对众多应用任务进行调度，使资源能够高效、安全地为应用提供服务；SOA构建层将云计算能力封装成标准的WebServices服务，并纳入到SOA体系进行管理和使用，包括服务注册、查找、访问和构建服务工作流等。管理中间件和资源池层是云计算技术的最关键部分，SOA构建层的功能更多依靠外部设施提供。云计算的管理中间件负责资源管理、任务管理、用户管理和安全管理等工作。资源管理负责均衡地使用云资源节点，检测节点的故障并试图恢复或屏蔽之，并对资源的使用情况进行监视统计；任务管理负责执行用户或应用提交的任务，包括完成用户任务映象(Image)的部署和管理、任务调度、任务执行、任务生命期管理等等；用户管理是实现云计算商业模式的一个必不可少的环节，包括提供用户交互接口、管理和识别用户身份、创建用户程序的执行环境、对用户的使用进行计费等；安全管理保障云计算设施的整体安全，包括身份认证、访问授权、综合防护和安全审计等。基于上述体系结构，本文以IaaS云计算为例，简述云计算的实现机制，如图4所示。用户交互接口向应用以WebServices方式提供访问接口，获取用户需求。服务目录是用户可以访问的服务清单。系统管理模块负责管理和分配所有可用的资源，其核心是负载均衡。配置工具负责在分配的节点上准备任务运行环境。监视统计模块负责监视节点的运行状态，并完成用户使用节点情况的统计。执行过程并不复杂：用户交互接口允许用户从目录中选取并调用一个服务。该请求传递给系统管理模块后，它将为用户分配恰当的资源，然后调用配置工具来为用户准备运行环境。HadoopHDFS特性简介一、设计思想1、硬件失效是“常态事件“，而非“偶然事件”。HDFS可能是有上千的机器组成（文档中描述的Yahoo!一个Hadoop集群有4096个节点），任何一个组件都有可能一直失效，因此数据的健壮性错误检测和快速、自动的恢复是HDFS的核心架构目标。2、流式数据访问。运行在HDFS上的应用和普通的应用不同，需要流式访问它们的数据集。HDFS的设计中更多的考虑到了数据批处理，而不是用户交互处理。比之数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据并发访问的高吞吐量。POSIX标准设置的很多硬性约束对HDFS应用系统不是必需的。为了提高数据的吞吐量，在一些关键方面对POSIX的语义做了一些修改。3、HDFS应用对文件要求的是write-one-read-many访问模型。一个文件经过创建、写，关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问题，使高吞吐量的数据访问成为可能。典型的如MapReduce框架，或者一个webcrawler应用都很适合这个模型。4、移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，这在数据达到海量级别的时候更是如此。将计算移动到数据附近，比之将数据移动到应用所在显然更好，HDFS提供给应用这样的接口。5、在异构的软硬件平台间的可移植性。二、Namenode和Datanode的划分一个HDFS集群有一个Namenode和一定数目的Datanode组成。Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的namespace和客户端对文件的访问。Datanode在集群中会有多个，一般是一个节点存在一个，负责管理其自身节点上它们附带的存储。在内部，一个大文件其分成一个或多个block，这些block存储在Datanode集合里。Namenode执行文件系统的namespace相关操作，例如打开、关闭、重命名文件和目录，同时决定了block到具体Datanode节点的映射。Datanode在Namenode的指挥下进行block的创建、删除和复制。单一节点的Namenode大大简化了系统的架构。Namenode负责保管和管理所有的HDFS元数据，因而在请求Namenode得到文件的位置后就不需要通过Namenode参与而直接从Datanode进行。为了提高Namenode的性能，所