软件工程-进阶课程与技术-云计算与微服务_微服务开发与部署.docxVIP

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云计算基础

1云计算模型与服务

云计算模型主要分为三种：基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS），软件即服务（SaaS）。这些模型提供了不同层次的云服务，满足企业或个人在不同场景下的需求。

基础设施即服务（IaaS）：提供基础的计算资源，如虚拟机、存储和网络。用户可以在此基础上构建自己的应用环境。例如，AmazonWebServices（AWS）的EC2服务，用户可以创建虚拟机实例，选择操作系统、CPU、内存等配置。

平台即服务（PaaS）：在IaaS的基础上，提供开发和部署应用程序的平台，包括操作系统、数据库、开发工具等。例如，GoogleAppEngine，用户可以在此平台上开发、测试和部署应用，无需关心底层的基础设施。

软件即服务（SaaS）：提供完整的应用软件，用户可以直接使用，无需安装和维护。例如，MicrosoftOffice365，用户可以通过互联网使用Word、Excel等办公软件。

2云计算的关键技术

云计算的关键技术包括虚拟化、分布式计算、并行计算、存储技术、网络技术、安全技术等。

虚拟化技术：通过虚拟化，可以将一台物理服务器分割成多个虚拟服务器，提高资源的利用率。例如，使用KVM（Kernel-basedVirtualMachine）在Linux系统上创建虚拟机。

#安装KVM

sudoapt-getupdate

sudoapt-getinstallqemu-kvmlibvirt-daemon-systemlibvirt-clientsbridge-utilsvirtinstlibvirt-daemon-driver-storage-zfs

#创建虚拟机

sudovirt-install--name=myvm--ram=1024--vcpus=1--os-variant=centos7.0--network=bridge=br0--diskpath=/var/lib/libvirt/images/myvm.qcow2,size=10--graphicsvnc,listen=--noautoconsole

分布式计算：通过将计算任务分配到多台计算机上，可以提高计算效率和处理大规模数据的能力。例如，使用ApacheHadoop进行分布式数据处理。

#HadoopMapReduce示例

frommrjob.jobimportMRJob

classMRWordFrequencyCount(MRJob):

defmapper(self,_,line):

forwordinline.split():

yieldword,1

defreducer(self,key,values):

yieldkey,sum(values)

if__name__==__main__:

MRWordFrequencyCount.run()

并行计算：通过将计算任务分解为多个子任务，同时在多台计算机上执行，可以提高计算速度。例如，使用Python的multiprocessing库进行并行计算。

#并行计算示例

importmultiprocessing

defworker(num):

threadworkerfunction

print(Worker:,num)

return

if__name__==__main__:

jobs=[]

foriinrange(5):

p=multiprocessing.Process(target=worker,args=(i,))

jobs.append(p)

p.start()

存储技术：云存储技术可以提供大规模、高可靠、低成本的数据存储服务。例如，使用AmazonS3进行数据存储。

#使用boto3库访问AmazonS3

importboto3

s3=boto3.resource(s3)

#上传文件

data=open(example.jpg,rb)

s3.Bucket(mybucket).put_object(Key=example.jpg,Body=data)

#下载文件

s3.Bucket(mybucket).download_file(Key=example.jpg,Filename=example.jpg)

网络技术：云计算需要高效、可靠的网络技术来支持数据的传输和通信。例如，使用Open