由于工作在传输层之上，因此能够遍历所有防火墙和NAT设备 4 更可靠的安全保护，全程加密传输 技术实现： 1 握手协议 定义了建立连接的过程 在客户和服务器传送应用层数据之前，完成诸如加密算法和会话秘钥的确定 重定向 2 健康路由注入RHI 3 LISP locator/identifier separation protocol 位置/身份分离协议 核心思想---MAP and encap (映射与封装 的外层包头封装一个IPV4的内层数据包，或者在外层包头内写入IPV4地址，而内层包头使用IPV6 LISP本质是 map-and-encap :掩盖原始地址，在转发数据的过程中采用新的地址完成路由 LISP与传统的 保留原有的二层网络配置简单的风格 新增二层帧头：原地址、目的地址、TTL 如果使用MAC地址作为唯一标识，生成的将是一个随机结构，这有可能导致最终的转发路径不是当前的最优路径 FabricPath基于会话的MAC地址学习 这样用户只需要维护一套LAN网络就能够同事满足数据和存储两种流量的传输需求 【FCOE数据平面】 FCOE对以太网提出的三点改进意见： 1 不丢包的传输链路 2 灵活带宽的调度能力 3 与现有的以环境兼容
1 云计算的兴起 IaaS 【infrastructure as a service】 基础架构即服务 Amazon AWS SaaS 【software as a service】软件即服务 私有云，社区云，混合云 云计算的5大特征 1 自助式服务 2 通过网络分发服务 3 资源池化 4 资源灵活调度 webEx全球视频会议 amazon ec2 5 可衡量的服务 客户关系管理，电子邮件，虚拟桌面，统一通信，在线游戏 PaaS平台即服务-- 软件业务运行的环境 数据库，开发工具，web服务器，软件运行环境 IaaS基础架构即服务-- 用户直接访问底层的计算资源 缓存等网络资源 DCB(data center bridge)数据中心以太网标准集 FCOE（fiber channel over ethernet）基于以太网的光纤存储网络 3 网络准入 云计算安全建设 authentcation protocal 可扩展验证协议 接收广播，回复应答 3 EAP协商 确定接下来使用的类型 4 用户身份验证 客户机发送信息给交换机，交换机发送认证信息给认证服务器，判断是否授权 认证方与认证服务器
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云计算和大数据现状不说了 学习BigData和Cloud，需要学习这些基本的技能与知识： 大数据Java基础 大数据Linux基础 大数据网络基础， Python网络编程开发， 大数据统计学基础， 大数据矩阵计算基础 研究方向有这些： Hadoop方向 Spark方向 NoSQL 虚拟化方向：Openstack云系统 流数据实时分析系统 Storm实时数据平台 高性能计算 这些方向具体就不说了，列出来大家有个底。】 有时候，这职位，学历是个问题。慢慢之后的薪水还是可以的，能力得不错。
在上一期的分享中，我们了解到云计算是什么，以及它的发展历程和前景，那本期我们继续分享云计算它是怎样部署呢，它有哪些服务模式，以及华为的云计算又包含什么呢？ 云计算的部署模式 随着云计算技术的逐渐普及，越来越多的企业开始选择了部署云计算方案，因为云计算的灵活性、易用性、定制性给企业带来的优势是毋庸置疑的，但企业搭建云计算系统的时候该选择哪种云呢？ 私有云最大的特点是安全性与私有化，是订制化解决方案的根本，对于对数据安全与稳定有要求的企业来说是非常好的选择。 混合云是一种混合了私有云和公有云的新型解决方案，集公有云的方便便捷与私有云的安全稳定为一体，是近年来云计算的主要模式和发展方向。 比如说，有一个做校园云的企业，他们只是针对校园做云，虽然这样的企业不怎么有名气，但是一样也做的很成功啊。 上面说的是云计算的部署模式，那云计算提供的服务模式又有什么呢？
概述 Azure 机器学习是集成式的端到端数据科学和高级分析解决方案。 它可让数据科学家以云的规模准备数据、开发试验和部署模型。 Azure 机器学习模型管理服务 模型管理服务可让数据科学家和开发运营团队将预测模型部署到各种环境。 从训练运行到部署，模型版本和沿袭都可受到跟踪。 可在云中存储、注册和管理模型。 可将这些映像可靠部署到以下目标： 本地计算机 本地服务器 云 IoT 边缘设备 Azure 容器服务 (ACS) 中运行的 Kubernetes 用于云中的扩展部署。 它将 Spark 机器学习管道与 Microsoft 认知工具包和 OpenCV 库相集成。 使用它可为大型映像和文本数据集创建功能强大、高度可缩放的预测模型与分析模型。 ，包括每个实例的指标 基于Windows Azure下云计算架构模式之Cache-Aside Pattern 在讲解缓存策略模式时，我们先来讲解一下三个重要的概念，Read-throug、Write-Throug
在1997年时，美国一大学教授首次在论文中提出了粒计算，这标志着涉及多学科的一个应用研究领域产生。 粒计算是一个含义广泛的术语，覆盖了所有有关粒的理论、方法学、技术和工具的研究，并认为粒计算是模糊信息粒化、Rough集理论和区间计算的超集，是粒数学的子集。 人工智能和大数据的诞生，是因为人们试图从人类思维和生物界的一些规律中得到启发，创建相应的计算模型，应用到信息科学中去，而粒计算则在更高层次上模拟了人类的思维规律。 当人工智能掌握“粒计算”，就会像显微镜一样，能分析海量信息，这将对科学界和人类社会都产生深远影响。 不仅在大数据、人工智能这些领域，在云计算里，粒计算同样受欢迎。云计算是一种计算资源，集合了海量的数据处理，与大数据、人工智能都有着紧密联系，而粒计算正是处理海量数据，尤其是不确定性数据的好手。
说起“云计算”这三个字，相信你一定听过无数遍了，那么我想问问你，“云计算”到底是什么？你能回答出来吗？首先我们听到云计算三个字时，感觉非常高大上，高不可测的，新技术代名词等等。 云计算与虚拟化 从1964年起，IBM是一家伟大的企业，至今已有百年历史。而IBM最赚钱的业务就是大型机和小型机，它的小型机是P系列（POWER架构），它的系统是AIX。 在现在的世界里，做虚拟化的厂家不多，但是做云的厂商却有很多，我们国内就有超过500家做云的企业。 云计算和虚拟化是什么关系？ 云计算只做控制面，虚拟化是做业务面。 而云计算呢？它是把各种资源池化以后提供给上层使用，它本身也不生产资源，而是通过底层对接的虚拟化提供资源。 云计算前景 在云的世界里，谁做的最好呢？ 所以各省市的政府机构会选择与做云的企业合作，做自己的云，像荆楚云，长江云等。除了湖北这样的云企，还有其它省市地区也有需要啊，所以，云计算的前景也是非常可观的。
云计算这几年编程了烫手山芋，人人都说与计算，估计菜市场的大妈要快指导云计算了。不管什么东西都要报上云计算的华丽外衣，下面是前几年的大人物们对云计算的一句话描述，或许能从中间找到一些云计算的本质。 Reuven Cohen 云计算是一种基于 Web 的服务，目的是让用户只为自己需要的功能付钱，同时消除传统软件在硬件，软件，专业技能方面的投资。云计算让用户脱离技术与部署上的复杂性而获得应用。 Omar Sultan 云计算就是为一些需要动态改变的需要访问资源与服务。应用和服务请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。云就是一些可以自我维护和管理的虚拟资源。 Kevin Hartig 云是一个庞大的资源池，你按需购买；云是虚拟化的；云可以象自来水，电，煤气那样计费。 Jan Pritzker 云计算是用户友好的网格计算。 分布式计算的PC时代，创造了微软；集中式计算的“云时代”，创造了谷歌。与谷歌试图将所有计算和应用搬到“云”里不同，微软提出“云-端计算”的平衡理念：“云”和终端都将承担一部分计算和应用。
上期提到了，学习云计算从虚拟化开始，那本期开始讲述云计算虚拟化的基础知识。 重要的事情，再说一遍，云计算不是虚拟化，虚拟化只是云计算的重要组成部分。 为什么要学虚拟化 在之前的文章中，我们有了解到VMware公司推出的VMware Workstation这个软件，它实现的是单机版虚拟化，可以用来做实验或者搭建测试环境，但是它不能用于商业用途；如果说安装 它采用虚拟计算、虚拟存储、虚拟网络等技术，完成计算资源、存储资源、网络资源的虚拟化。 FusionCompute由CNA和VRM两部分组成，CNA(Computing Node Agent):计算节点代理； VRM(Virtual Resource Manager):虚拟资源管理器。 然后，当我们安装部署完VRM后就会提供一个WEB操作界面，可以实现对Fusioncompute的管理和对接CNA来提供计算资源。
计算虚拟化的重要概念 虚拟化是指通过虚拟化技术将一台计算机虚拟为多台逻辑计算机。 在一台计算机上同时运行多个逻辑计算机，每个逻辑计算机可运行不同的操作系统，并且应用程序都可以在相互独立的空间内运行而互不影响，从而显著提高计算机的工作效率。 这也是我们学习虚拟化最初的概念，在传统物理机场景里：底层是硬件Host Machine、中间是操作系统Host OS、最上层是应用程序；而在虚拟化场景里，是在底层硬件之上多加了一个虚拟化层，也是虚拟化最核心的 当时2008亚马逊做云最好的，它的底层就是Xen，而后来阿里在2008年成立云计算的底层也是Xen，但是在2017年，亚马逊把虚拟化迁到KVM，阿里云也一样，华为是2018年把虚拟化迁到KVM上的。 这些年KVM也逐渐成熟发展起来，弥补了缺点，成为行业的标准，像华为云、阿里云等都是用KVM了。所以，现在不用学Xen，只用学KVM了，但是这段历史还是要知道的。
吴恩达透露，这是深度学习世界里众多问题之一，如今大数据和人工智能里最热的议题是：与云计算的发展不符。Google、亚马逊和Facebook已经使用云计算在数万台计算机上运行软件。 ，将三台计算机连贯在一起，让它们像是一个系统一样运行，结果与Google数千台计算机的运行效果是一样的。 一开始，研究人员只为单一系统编写深度学习软件，而Coates则在很多基于GPU的计算机上构建深度学习网络。 他们希望利用强大的芯片和速度超快的网络设备（现以广泛应用于超级计算机内）支持深度学习的计算能力。 Google构建了一个全新深度学习系统DistBelief，在其庞大而蔓生的云系统上既可以运行GPU，也可以运行CPU。
云服务与边缘计算-图表 (来源http://t.cn/Ez2kkBz) 在Aran Khanna的“边缘深度学习”（来源 http://t.cn/Ez2kpQ3）一文中，给边缘设备下了一个非常简洁的定义 哪里有海量数据，哪里就有机器学习。因此，边缘设备和边缘计算与机器学习有着密切的关系。例如，一个监视摄像头不断地生成它所覆盖的区域的图像。 随着物联网应用越来越富有创造力，并渗透到我们的日常生活中，机器学习在边缘的应用可能是无限的。 三、边缘计算与机器学习的复杂性 ? 一种用于在边缘计算环境中进行机器学习的示例模型 （来源http://t.cn/Ez2sDRQ ) 与中心云服务器或雾节点相比，边缘设备的内存要小得多，计算能力也要小得多。 在边缘设备与雾节点之间或雾节点与中央云之间的数据传输中实施插入恶意代码成为可能。当然，随着大家的努力，这些挑战已经得到解决，因此，在边缘计算面前的道路似乎越来越清晰。 最后，云中心模式当然不会消失。
1.7 云计算的私有与公有 云计算大致分两种，一个是私有云，一个是公有云，还有人把私有云和公有云连接起来称为混合云，我们暂且不说这个。 1.8 云计算的赚钱与情怀 公有云的第一名亚马逊过得很爽，第二名Rackspace过的就一般了。没办法，这就是互联网行业的残酷性，多是赢者通吃的模式。 4.4 算了，教不会你自己学吧 于是人们想到，看来机器是和人完全不一样的物种，干脆让机器自己学习好了。机器怎么学习呢？既然机器的统计能力这么强，基于统计学习，一定能从大量的数字中发现一定的规律。 当然真正基于统计的学习算法比这个简单的统计复杂的多。 然而统计学习比较容易理解简单的相关性，例如一个词和另一个词总是一起出现，两个词应该有关系，而无法表达复杂的相关性，并且统计方法的公式往往非常复杂，为了简化计算，常常做出各种独立性的假设，来降低公式的计算难度
计算机的性能已经完全不能支持发展的需求，网络技术的发展为计算机资源共享创建了可能，云计算和边缘计算也渐渐出现在大众视野之中。 云计算这个概念首次在2006年8月的搜索引擎会议上提出，2010年云计算概念在中国落地，大量的云计算解决方案、技术与标准开始逐步推广，互联网和IT行业成为第一批云计算技术的关注者和使用者。 而人们更多地理解成在线计算，“云”就是提供进行计算的平台。 边缘计算是为了弥补云计算的一些不足而产生的，随着万物互联的时代来临，网络设备增多，数据的传输要求变得非常高，数据传输到云计算中心再处理，增大了系统的延迟，数据量庞大，带宽承受不住，而且数据安全也得不到保障 云计算与边缘计算已经在很多应用场景下开花结果，产生了自身的价值，各种应用产品也随着各种需求而被开发出来，智能家居、工业物联网、智慧城市、5G边缘计算器等等都改变着我们生活的一部分！
1：什么是云计算？ 云计算是一种按量付费的模式！云计算的底层是通过虚拟化技术来实现的！ 2：云计算的服务类型 2.1 IAAS 基础设施即服务(infrastructure as an service) 虚拟机 ecs openstack 2.2 PAAS 平台即服务(platform service ) php，java docker容器 2.3 SAAS 软件即服务(software as an service ) 企业邮箱服务 cdn服务 rds数据库 开发+运维 3：为什么要用云计算 小公司：10台 20w+ idc 5w + 100M 10W， 10台云主机，前期投入小，扩展灵活，风险小 大公司：闲置服务器计算资源，虚拟机，出租（超卖） 64G 服务器 64台1G 320台 虚拟化，通过模拟计算机的硬件，来实现在同一台计算机上同时运行多个不同的操作系统的技术。
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