云计算与分布式计算的关系(云计算机技术是对并行计算

云计算与分布式计算的关系(云计算机技术是对并行计算,浅析云计算分布式并行计算：平台应用)admin05-27 20:0748次浏览

【IT168专刊】随着近年云计算技术的飞速发展，“云”有可能完全改变用户现有的以桌面为中心的使用习惯，转向以Web为中心的网络存储和服务使用。 在不久的将来云计算分布式系统，超级计算能力将被大众云计算所推动，相信它像天上的白云一样无处不在，同时又不被人发现，给人们的生活提供了无限的便利。 人类有可能为此迎来新的信息化时代！

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要实现云计算真正的“落地”，主要面临两个重要问题。 如何构建与APP应用程序紧密合作的大型基础架构？ 如何通过构建新的云计算APP应用程序在网络上提供更丰富的用户体验？

Dryad是实现微软云计算基础架构建设的关键核心技术之一。 通过使用DryadLINQ编程，普通程序员可以创建大型数据并行程序，并在大型计算机群集中轻松运行。 DryadLINQ开发的程序是一系列LINQ代码，可以对数据集执行无副作用的操作。 编译器会自动将其中数据的并行部分翻译成并行运行的计划，传递到底层Dryad平台进行计算，生成每个节点运行的代码和静态数据，并生成要传输的数据类型的序列化代码。

DryadLINQ使用与LINQ相同的编程模型，扩展了适用于数据并行分布式计算的少量操作符和数据类型。 然后，通过支持基于. NET强类型对象的表现力更高的数据模型和通用的指令型和声明型编程(混合编程)，作为LINQ代码的数据(treat code as data )

图7直连linq系统体系结构

如图7所示，LINQ本身是. NET引入的一系列编程结构，用于处理内存中的数据集，就像处理数据库中的表一样。 DryadLINQ提供通用的开发和操作支持，不包含与实际业务、算法相关的任何逻辑。 Dryad和DryadLINQ都提供了API。 DryadLINQ使用动态代码生成器将DryadLINQ表达式编译为. NET字节码。 根据计划运行的需要，这些编译的字节码将传输到运行它们的计算机上。 字节码包含两种类型的代码：完成子表达式计算的代码和完成I/o序列化的代码。

DryadLINQ表达式代码的示例剪辑如下：

收集收集收集；

布尔里斯legal (keyk )； 字符串混列(key；

var results=from c in collection

wereislegal(c.key ) selectnew ) hash (c.key )，c.value} )；

此公式不会立即计算，在需要结果之前不会计算。 DryadLINQ的设计核心是在分布式执行层采用了完全函数的声明性表示来表示数据并行计算中的计算。 这种设计可以像传统的并行数据库一样，复杂地重写和优化计算。 这解决了传统分布式数据库SQL语句的功能限制和类型系统限制，以及MapReduce模型的计算模型限制和没有系统级自动优化等问题。

另外，在MapReduce编程方式中，APP应用程序创建者需要关注如何使用自己的APP应用逻辑和Map函数以及Reduce函数来表示。 在Dryad编程模型中，APP应用程序的大数据处理被划分为多个步骤，构成有向图形式的任务组织并由执行引擎执行。 这两种模式都提供了一种易于理解的编程方式，以帮助APP应用程序开发者更好地控制云计算处理平台并处理大数据。 Dryad编程方式可以适应的APP应用也越来越广，通过DryadLinq提供的高级语言接口，APP应用程序编程人员可以快速进行大规模的分布式计算APP应用程序的创建。

分布式技术的应用

虚拟化是云计算的基础。 换句话说，企业实现私有云的第一步是服务器基础架构虚拟化。 基础架构虚拟化完成后，下一步将现有APP应用程序迁移到虚拟环境。 云计算最重要的概念之一是可扩展性，实现这一点的关键是虚拟化。 虚拟化是指将多个操作系统和APP应用程序集中在一台共享计算机上，以更好地利用服务器。 如果一台服务器过载，可以将操作系统的一个实例及其APP应用程序迁移到相对非空闲的新服务器。

图8云计算实现步骤

Dryad与windowsserver2008的关键组件hyper-v虚拟化技术配合使用，提供了TB级的数据在线迁移。 中小型企业还可以为企业中的小型集群服务器编程分布式APP应用程序系统，以及设计专用云开发和APP应用程序解决方案。 Windows Azure是微软公共云的理想解决方案，但目前由于各种原因太早了。 使用现有的Windows第三方产品实现私有云需要成本。 但是Dryad技术给我们带来了很好的折中选择。 当我们基于Windows Server平台运行APP应用程序系统或网站时，可以基于Dryad分布式体系结构来开发和设计实现。 当公共云成熟并具备各种条件时，系统可以轻松升级到公共云，而企业无需花费太多成本。

最后写

在以上介绍中，我们发现Dryad是实现微软云计算基础架构建设的关键核心技术之一。 云计算可以被视为网络

络计算与虚拟化技术的结合。利用网络的分布式计算能力将各种IT资源筑成一个资源池，然后结合成熟的存储虚拟化和服务虚拟化技术，让用户实时透明地监控和调配资源。我们也体会到Dryad的诸多优点，如DryadLINQ具有声明式编程并将操作的对象封装为.NET类方便数据操作、自动并行化、Visual Studio IDE和.Net类库集成、自动序列化和任务图的优化(静态和动态(主要通过Dryad API实现))、对Join进行了优化，得到了比BigTable+MapReduee更快的Join速率和更易用的数据操作方式等。不过，Dryad和DryadLINQ也同样具有局限性。它更适用于批处理任务，而不适用于需要快速响应的任务;这个数据模型更适用于处理流式访问，而不是随机访问。虽然目前Dryad还是测试阶段尚未大规模普及，但是微软已经在AdCenter的生产系统中使用Dryad。

与 MapReduce不同的是DryadLINQ使用的是.NET的LINQ查询语言模型，并且Dryad是针对运行Windows HPC Server的计算机集群设计，而非兼顾Linux，而目前Apache的Hadoop环境只支持Linux。目前而言，高性能计算市场被Linux所占领，但是笔者相信Dryad平台在将来一定具有很广泛的发展前景，尤其对.NET开发人员来说也是一次很重要的技术革新机遇。

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（编辑：拼字网 - 核心网）

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