剖析云计算所带来的商业策略

云端游侠 2014-07-18 09:59:56
云计算最后只是一种真正的商业策略,而不是IT优化策略吗? 很可能是,因为新的调查表明了这一点。但这种新的云计算阶段意味着衡量、定义和概念化大局的事情将会变得更加严格。

业务便捷性已经成为云带来的主要优点,一项由Verizon Enterprise Solutions公司赞助支持的《哈佛商业评论》通过对在大中型组织中的527名读者的一个新的调查 分析表明了这一点。

业务便捷性促使许多司机也采用云计算,有近三分之一的受访者(32%)表明这是他们追随云的主要原因。其次是增加创新(14%)、降低成本(14%)和应对商务需求变化具有灵活调整的能力(13%)。

定义“业务便捷性”正是使事情变得具有挑战性的所在。在云计算的第一阶段,相对的成功可以用节约基础成本来衡量。这样的计算是基于硬性的,明显的指标;云计算出现之前,企业每年花费100000美元在本地服务器和软件许可证以及设备上面。此外,在人工投入上面还要花费200000美元(假设来说)。云计算出现之后,它只需花费50000美元在基于订购服务上,花费150000美元的在员工投入上。

然而维基百科对于“业务便捷性”的定义似乎有点问题,因为它现有的定义包含“多个问题”。为了准确起见,网站目前对业务便捷性的最初定义为“企业应对商业环境变化的迅速响应和高效花费。”但还是很难衡量。业务便捷性是一种模糊的,不明确的表述,这可能意味着任何数量的东西。它意味着更强的盈利能力、更快的上市时间、更强的启动新项目能力、创造新产品、雇用新员工、留得住人等等。重要的不仅是速度,而是做正确的的事情。

HBR-Verizon的调查报告并没有正面定义便捷性,但它提供了对结果有意义的线索。如进入新兴市场的能力、降低复杂性、提高员工生产力,当然最重要的是降低成本。例如,调查发现这些企业在云部署方面更先进,相对于那些较落后的同行更有可能在过去的三年里(49%)进入一个新的市场或者成为被合并或收购的一部分(49%)。

此外,近四分之三的高管表示,云计算将减少业务复杂性(24%的明显程度并且在某种程度上达到47%)。 此外,66%的人认为云计算将降低其公司IT操作的复杂性。 另外61%的人认为这将会增加员工的生产力,同时有53%的人表示,将增加他们对客户的响应力。

我们已经可以从当前的云部署中看见包括内部操作的简化(37%),更好的共享内部资源(33%),同时对员工的工作、联系和协作是一种新的方法(31%)。同时在云计算优点的清单上还有:更快地推出新业务计划去开拓新机会(23%),以及获取、共享、分析数据的能力(23%)。
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sokyhandsome 2014-07-26
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商机无限啊····
云端游侠 2014-07-18
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Joan_92 2014-07-18
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第1章 绪论 1 1.1 云计算的概念 1 1.2 云计算发展现状 3 1.3 云计算实现机制 5 1.4 网格计算与云计算 6 1.5 云计算的发展环境 9 1.5.1 云计算与3G 9 1.5.2 云计算与物联网 9 1.5.3 云计算与移动互联网 10 1.5.4 云计算与三网融合 11 1.6 云计算压倒性的成本优势 12 习题 15 参考文献 15 第2章 Google云计算原理与应用 17 2.1 Google文件系统GFS 17 2.1.1 系统架构 18 2.1.2 容错机制 20 2.1.3 系统管理技术 20 2.2 分布式数据处理MapReduce 21 2.2.1 产生背景 21 2.2.2 编程模型 22 2.2.3 实现机制 22 2.2.4 案例分析 24 2.3 分布式锁服务Chubby 25 2.3.1 Paxos算法 26 2.3.2 Chubby系统设计 27 2.3.3 Chubby中的Paxos 29 2.3.4 Chubby文件系统 31 2.3.5 通信协议 32 2.3.6 正确性与性能 34 2.4 分布式结构化数据表Bigtable 35 2.4.1 设计动机与目标 35 2.4.2 数据模型 36 2.4.3 系统架构 37 2.4.4 主服务器 38 2.4.5 子表服务器 39 2.4.6 性能优化 42 2.5 分布式存储系统Megastore 43 2.5.1 设计目标及方案选择 44 2.5.2 Megastore数据模型 44 2.5.3 Megastore中的事务及并发控制 46 2.5.4 Megastore基本架构 47 2.5.5 核心技术——复制 49 2.5.6 产品性能及控制措施 52 2.6 大规模分布式系统的监控基础架构Dapper 54 2.6.1 基本设计目标 54 2.6.2 Dapper监控系统简介 54 2.6.3 关键性技术 57 2.6.4 常用Dapper工具 58 2.6.5 Dapper使用经验 60 2.7 Google应用程序引擎 62 2.7.1 Google App Engine简介 62 2.7.2 应用程序环境 63 2.7.3 Google App Engine服务 65 2.7.4 Google App Engine编程实践 72 习题 86 参考文献 86 第3章 Amazon云计算AWS 88 3.1 Amazon平台基础存储架构:Dynamo 88 3.1.1 Dynamo在Amazon服务平台的地位 88 3.1.2 Dynamo架构的主要技术 89 3.2 弹性计算云EC2 97 3.2.1 EC2的主要特性 97 3.2.2 EC2基本架构及主要概念 97 3.2.3 EC2的关键技术 99 3.3.4 EC2安全及容错机制 101 3.3 简单存储服务S3 102 3.3.1 基本概念和操作 102 3.3.2 数据一致性模型 104 3.3.3 S3安全措施 105 3.4 简单队列服务SQS 107 3.4.1 SQS基本模型 107 3.4.2 两个重要概念 107 3.4.3 消息 108 3.4.4 身份认证 109 3.5 简单数据库服务Simple DB 109 3.5.1 重要概念 110 3.5.2 存在的问题及解决办法 112 3.5.3 Simple DB和其他AWS的结合使用 112 3.6 关系数据库服务RDS 113 3.6.1 SQL和NoSQL数据库的对比 113 3.6.2 RDS数据库原理 114 3.6.3 RDS的使用 115 3.7 内容推送服务CloudFront 115 3.7.1 内容推送网络CDN 115 3.7.2 云内容推送CloudFront 117 3.8 其他Amazon云计算服务 119 3.8.1 快速应用部署Elastic Beanstalk和服务模板CloudFormation 119 3.8.2 云中的DNS服务 Router 53 119 3.8.3 虚拟私有云VPC 120 3.8.4 简单通知服务SNS和简单邮件服务SES 120 3.8.5 弹性MapReduce服务 120 3.8.6 电子商务服务DevPay、FPS和Simple Pay 122 3.8.7 Amazon执行网络服务 126 3.8.8 土耳其机器人 127 3.8.9 Alexa Web服务 128 3.9 AWS应用实例 129 3.9.1 在线照片存储共享网站SmugMug 129 3.9.2 在线视频制作网站Animoto 130 3.10 小结 131 习题 131 参考文献 131 第4章 微软云计算Windows Azure 135 4.1 微软云计算平台 135 4.2 微软云操作系统Windows Azure 136 4.2.1 Windows Azure概述 136 4.2.2 Windows Azure计算服务 137 4.2.3 Windows Azure存储服务 138 4.2.4 Windows Azure Connect 152 4.2.5 Windows Azure CDN 153 4.2.6 Fabric控制器 153 4.2.7 Windows Azure应用场景 155 4.3 微软云关系数据库SQL Azure 157 4.3.1 SQL Azure概述 157 4.3.2 SQL Azure关键技术 158 4.3.3 SQL Azure应用场景 160 4.3.4 SQL Azure和SQL Server对比 162 4.4 Windows Azure AppFabric 163 4.4.1 AppFabric概述 163 4.4.2 AppFabric关键技术 164 4.5 Windows Azure Marketplace 167 4.6 微软云计算编程实践 168 4.6.1 利用Visual Studio2010开发简单的云应用程序 168 4.6.2 向Windows Azure平台发布应用程序 170 习题 173 参考文献 173 第5章 VMware云计算 174 5.1 VMware云产品简介 174 5.1.1 VMware云战略三层架构 174 5.1.2 VMware vSphere架构 175 5.1.3 云操作系统vSphere 176 5.1.4 底层架构服务vCloud Service Director 177 5.1.5 虚拟桌面产品VMware View 178 5.2 云管理平台 vCenter 179 5.2.1 虚拟机迁移工具 179 5.2.2 虚拟机数据备份恢复工具 181 5.2.3 虚拟机安全工具 181 5.2.4 可靠性组件FT和HA 182 5.3 云架构服务提供平台vCloud Service Director 182 5.3.1 创建虚拟数据中心和组织 183 5.3.2 网络的设计 184 5.3.3 目录管理 184 5.3.4 计费功能 184 5.4 VMware的网络和存储虚拟化 184 5.4.1 网络虚拟化 184 5.4.2 存储虚拟化 186 习题 188 参考文献 188 第6章 Hadoop:Google云计算的开源实现 189 6.1 Hadoop简介 189 6.2 Hadoop分布式文件系统HDFS 190 6.2.1 设计前提与目标 190 6.2.2 体系结构 191 6.2.3 保障可靠性的措施 192 6.2.4 提升性能的措施 194 6.2.5 访问接口 195 6.3 分布式数据处理MapReduce 196 6.3.1 逻辑模型 196 6.3.2 实现机制 196 6.4 分布式结构化数据表HBase 197 6.4.1 逻辑模型 198 6.4.2 物理模型 198 6.4.3 子表服务器 199 6.4.4 主服务器 199 6.4.5 元数据表 200 6.5 Hadoop安装 200 6.5.1 在Linux系统中安装Hadoop 200 6.5.2 在Windows系统中安装Hadoop 208 6.6 HDFS使用 215 6.6.1 HDFS 常用命令 215 6.6.2 HDFS 基准测试 219 6.7 HBase安装使用 219 6.7.1 HBase的安装配置 219 6.7.2 HBase的执行 220 6.7.3 Hbase编程实例 221 6.8 MapReduce编程 223 6.8.1 矩阵相乘算法设计 223 6.8.2 编程实现 224 习题 226 参考文献 226 第7章 Eucalyptus:Amazon云计算的开源实现 228 7.1 Eucalyptus简介 228 7.2 Eucalyptus技术实现 229 7.2.1 体系结构 229 7.2.2 主要构件 230 7.2.3 访问接口 230 7.2.4 服务等级协议 231 7.2.5 虚拟组网 232 7.3 Eucalyptus安装与使用 233 7.3.1 在Linux系统中安装Eucalyptus 233 7.3.2 Eucalyptus配置和管理 236 7.3.3 Eucalyptus常用命令的示例和说明 238 习题 240 参考文献 240 第8章 其他开源云计算系统 241 8.1 简介 241 8.1.1 Cassandra 241 8.1.2 Hive 242 8.1.3 VoltDB 242 8.1.4 Enomaly ECP 243 8.1.5 Nimbus 244 8.1.6 Sector and Sphere 245 8.1.7 abiquo 247 8.1.8 MongoDB 247 8.2 Cassandra 249 8.2.1 体系结构 249 8.2.2 数据模型 250 8.2.3 存储机制 251 8.2.4 读/写删过程 252 8.3 Hive 254 8.3.1 整体构架 254 8.3.2 数据模型 255 8.3.3 HQL语言 257 8.3.4 环境搭建 259 8.4 VoltDB 260 8.4.1 整体架构 260 8.4.2 自动数据分片技术 261 习题 264 参考文献 264 第9章 云计算仿真器CloudSim 265 9.1 CloudSim简介 265 9.2 CloudSim体系结构 265 9.2.1 CloudSim核心模拟引擎 266 9.2.2 CloudSim层 268 9.2.3 用户代码层 271 9.3 CloudSim技术实现 271 9.4 CloudSim的使用方法 274 9.4.1 环境配置 274 9.4.2 运行样例程序 274 9.5 CloudSim的扩展 277 9.5.1 调度策略的扩展 277 9.5.2 仿真核心代码 280 9.5.3 平台重编译 286 习题 287 参考文献 287 第10章 云计算研究热点 288 10.1 云计算体系结构研究 288 10.1.1 Youseff划分方法 288 10.1.2 Lenk划分方法 290 10.2 云计算关键技术研究 292 10.2.1 虚拟化技术 292 10.2.2 数据存储技术 293 10.2.3 资源管理技术 295 10.2.4 能耗管理技术 298 10.2.5 云监测技术 301 10.3 编程模型研究 303 10.3.1 All-Pairs编程模型 303 10.3.2 GridBatch编程模型 304 10.3.3 其他编程模型 305 10.4 支撑平台研究 306 10.4.1 Cumulus:数据中心科学云 306 10.4.2 CARMEN:e-Science云计算 307 10.4.3 RESERVOIR:云服务融合平台 308 10.4.4 TPlatform:Hadoop的变种 309 10.4.5 P2P环境的MapReduce 309 10.4.6 Yahoo云计算平台 311 10.4.7 微软的Dryad框架 311 10.4.8 Neptune框架 312 10.5 应用研究 313 10.5.1 语义分析应用 313 10.5.2 生物学应用 314 10.5.3 数据库应用 315 10.5.4 地理信息应用 316 10.5.5 商业应用 317 10.5.6 医学应用 318 10.5.7 社会智能应用 319 10.6 云安全研究 321 10.6.1 Anti-Spam Grid:反垃圾邮件网格 321 10.6.2 CloudAV:终端恶意软件检测 323 10.6.3 AMSDS:恶意软件签名自动检测 324 10.6.4 CloudSEC:协作安全服务体系结构 325 习题 327 参考文献 327 第11章 总结与展望 332 11.1 主流商业云计算解决方案比较 332 11.1.1 应用场景 332 11.1.2 使用流程 334 11.1.3 体系结构 335 11.1.4 实现技术 335 11.1.5 核心业务 336 11.2 主流开源云计算系统比较 338 11.2.1 开发目的 338 11.2.2 体系结构 339 11.2.3 实现技术 340 11.2.4 核心服务 340 11.3 国内代表性云计算平台比较 341 11.3.1 中国移动“大云” 341 11.3.2 阿里巴巴“阿里云” 343 11.3.3 “大云”与“阿里云”的比较 343 11.4 云计算的历史坐标与发展方向 344 11.4.1 互联网发展的阶段划分 344 11.4.2 云格(Gloud)——云计算的未来 347 习题 349 参考文献 349
37篇经过消化的云计算论文 下列论文归类: 1、云计算设施管理 监测 2,34 负载均衡 33,35 数据管理 32 能耗管理 29 安全管理 25 2、云计算平台实例 虚拟机 27,31 存储平台 5,6,12,13,14,19,22,26 计算平台 平台测评 1 云平台集成 10 3、云计算理论模型 描述模型 4 选择模型 20 编程模型 7,9,18,24,36 4、云计算应用研究 商业应用 科学应用 11,15,17,23 云安全 21,30 1、 Atmosphere-Ocean Climate (性能测试) 这篇文章讨论了高性能标准测试应用程序在亚马逊EC2云计算系统中的性能。经过测试发现EC2云计算系统是一个可靠的解决方案,支持按需响应,小规模,高性能计算应用程序。 2、 Chukwa: A large-scale monitoring system Chukwa是建立在Hadoop上的数据收集系统,用以监控和分析大规模的分布式系统。本文介绍了他的设计和初步实施。 3、 Cloud Computing and Grid Computing 360-Degree Compared Ian Foster比较对比了云计算和网格计算的各方面,并给出了两者的本质特征。 4、 Toward a Unified Ontology of Cloud Computing 这篇文章把云模型分为5层,解释了他们的内在关系,本文的贡献是第一个对云模型建立本体。 5、 The Cumulus Project: Build a Scientific Cloud for a Data Center 介绍了Cumulus工程的各个方面,如实验床,基础设施,中间件和应用程序模型。 6、 The Eucalyptus Open-source Cloud-computing System Eucalyptus作为云计算开源的软件框架,概述了他设计的基本原则,简单易于使用而且能模块化。 7、 GridBatch: Cloud Computing for Large-Scale Data-Intensive Batch Applications GridBatch系统为解决在云计算下的大规模精密数据批处理问题,GridBatch是一个编程模型,用户能控制数据的分割,控制计算怎么被分布的,最后给出一个例子,展示了他在EC2下的高性能。 8、 Cost-Benefit Analysis of Cloud Computing versus Desktop Grids 分析对比了采用云计算模型和桌面电脑组成的网格模型在性能和成本收益方面的优劣。 9、 Programming Abstractions for Clouds 本文讨论了云应用程序编程面临的挑战与发展,通过几个应用程序的讨论,演示了可能的解决方案。同时讨论了怎样正确使用抽象的编程接口,框架使其更有效,可扩展,最重要的独立于系统,这些接口框架支持普通的编程执行模式。 10、 The RESERVOIR Model and Architecture for Open Federated Cloud Computing 本文提出了RESERVOIR工程,他是一个体系结构,他允许云基础设施的提供者动态的和其他云设施成为伙伴,从而构成一个无限的信息资源池,同时不同的云设施保证他自己技术和商业管理决定高度自治。 11、 Science Clouds: Early Experiences in Cloud Computing for Scientific Applications 这篇文档包含科学项目采用科学云技术的描述,还有他经验的早期总结。 12、 Sector and Sphere: The Design and Implementation of a High Performance Data Cloud 在这篇论文中,我们介绍了一个新的云计算软件,他包括Sector存储云和Sphere计算云。对比现有的数据云,Sector不但支持作为数据中心的数据存储,而且可以在广域网上进行数据分发。Sphere执行流处理示例,从而支持数据密集型的应用。Sphere支持所有能用MapReduce完成的应用,Sphere更简单更容易使用。根据我们的实验研究他的速度是Hadoop的两倍。 13、 Phoenix Cloud: Consolidating Different Computing Loads on Shared Cluster System for Large Organization 在论文中,我们设计运行了software-phoenix云管理系统,在共享的集群系统中整合异构的计算负载。进一步,我们还提出了供大组织和他附属部门共享集群系统的合作资源提供和管理策略。Phoenix Cloud减少了系统的规模。 14、 Adapting MapReduce for Dynamic Environments Using a Peer-to-Peer Model 本文作者描述基于P2P的MapReduce的体系结构,概述了在JXTA框架下的运行情况。 15、 Parallelizing bioinformatics applications with MapReduce 本文讲了采用mapreduce技术来完成并行的生物分析的一个应用。本文的这个应用是在Hadoop下完成的,讲了两个算法,一个用于支持大规模数据集的流计算,一个用于计算小数据集的策略。 16、 Do Clouds Compute? A Framework for Estimating the Value of Cloud Computing 在这篇论文中,我们讨论了云计算中的核心组件,以及在框架中构建组件,这个框架能帮助决策者评估云计算的成本,对比传统解决方案和云计算方案在成本上的差异。 17、 Using Transaction Based Parallel Computing to Solve Image Processing and Computational Physics Problems 本文讲了在Hadoop下用并行计算来解决图像处理和计算物理学的问题。 18、 All-Pairs: An Abstraction for Data-Intensive Cloud Computing 本文提出形成产品的系统应该为终端用户提供高度抽象的使用方法,以便容易表达,对于精密数据的工作量能高效的执行。文中提出了一个抽象的例子,all-pairs,他满足精密数据科学应用的需要。 19、 Seattle: A Platform for Educational Cloud Computing 本文介绍了用于教育界的云计算平台。讲了他的体系,部署,对于学生和教师的使用概况。 20、 Cloud Cube Model: Selecting Cloud Formations for Secure Collaboration 本文解释了不同云的构成,详述了每种云构成的特征,优势和风险。 21、 CloudAV: N-Version Antivirus in the Network Cloud 本文提出了一种在终端主机上检测恶意病毒的新模型。这种检测是基于提供防病毒软件作为一个云网络服务。我们构建配置了云防病毒系统,CloudAV,他包括轻量级跨平台的主机代理,一个由十个防病毒软件引擎构成的网络服务,和两个检测引擎。经过测试有很好的性能。 22、 Implementation Issues of A Cloud Computing Platform 本文在对GFS研究的基础上,设计出可变块大小的兼容文件系统,以便大数据的处理。同时介绍了对MapReduce的改进以增加系统的吞吐量。 23、 Scalable Semantics – the Silver Lining of Cloud Computing 本文提出在云计算模型下快速的进行分布式RDF的查询和推理。 24、 On the Use of Cloud Computing for Scientific Workflows 本文提出在科学工作流中使用云计算,经过测试比较,对于作业运行时间短的工作流,虚拟的环境能有好的计算时间性能,但同时也有资源调度延迟的缺点。 25、 Taking Account of Privacy when Designing Cloud Computing Services 本文讨论了云计算中面临的机密性的问题,提出了解决机密性问题的关键设计原则。 26、 Cloud Computing for e-Science with CARMEN CARMEN供神经学家共享,整合,分析数据的一个系统,本文概述了这个系统。该系统在云计算这个模型下。 27、 An Evaluation of KVM for Use in Cloud Computing 本文描述了一个基于内核虚拟机的虚拟集群,以取代VMware和Xen。本文提出了虚拟组织集群模型技术,他显示了云计算强大的潜能。 28、 A Tale of Clouds: Paradigm Comparisons and Some Thoughts on Research Issues 本文定性的比较了云计算,服务计算,普适计算各方面的特点。 29、 Energy Aware Consolidation for Cloud Computing 本文讨论了云计算中的能量问题,为了使能量有效的整合,我们要研究能量消耗,资源利用,整合后的工作量的性能之间的内在关系,研究揭露了能量性能的权衡与整合,证明存在最佳的工作点,我们模拟了整合的问题,并用一个例子进行了解释。 30、 Toward Automatic Discovery of Malware Signature for Anti-virus Cloud Computing 防病毒安全产品由于他们有大量签名的文件,消耗了大量PC内存和资源,防病毒云计算模型变成流行的解决方案。本文提出了AMSDS在防病毒云下的自动恶意病毒签名发现系统,经测试有很好的性能。 31、 SnowFlock: Rapid Virtual Machine Cloning for Cloud Computing 克隆虚拟机 虚拟机fork是一个新的云计算抽象,他能快速的克隆虚拟机成很多副本运行在不同的主机上。本文提出了SnowFlock项目,他是虚拟机fork的一个实现。文中讲了他的设计原理和实现机制,并对性能进行了测试分析。 32、 Data Management in the Cloud: Limitations and Opportunities 本文讨论了在云计算平台下数据管理的限制与优势。列出了在亚马逊平台下为大型数据分析而设计的DBMS应包含的一些特征。本文还表达了在云计算环境下对新的DBMS的需要。 33、 Cloud Control with Distributed Rate Limiting 这篇文章提出了分布式等级限制器的设计与实现,他能够调整基于云服务的网络通信的策略。这种抽象与设计不但执行全局的限制,同时他确保传输层的响应拥塞流表现得像被单一共享的限制器所控制。这种设计能允许服务的执行者明确的在通信代价和系统效率可靠性之间做出权衡。同时他们证明他们基于中心TCP的设计可在许多节点进行升级,减少系统的通信延迟和损耗。 34、 Computer Meteorology: Monitoring Compute Clouds 云计算环境允许用户在云供应商的硬件上执行任意的代码,云用户面临很多安全的挑战,恶意用户可以利用供应商的硬件发动攻击,这种攻击能破坏供应商的信誉,同时影响他服务于其他客户的能力。我们表明,尽管云供应商可以利用内部机制,检测用户虚拟机恶意行为,必须小心使用,因为现有的内部技术是基于假设并不拥有在云环境中。 35、 Optimizing Utility in Cloud Computing through Autonomic Workload Execution 36、 LINQ-to-DataCenter 37、 Cloud Computing & Databases How databases can meet the demands of cloud computing

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