云计算架构图示意图（云计算架构图示意图怎么做）
今天给各位分享云计算架构图示意图的知识，其中也会对云计算架构图示意图怎么做进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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云计算是什么？
云计算，通俗的讲，就是统一建没，规范管理 ，集中调动，运算资源，用以满足各种小，中，大，特，超级用户的高效优质应用体验。
打个比方说，目前的互联网个人企业，机关的计算使用，好比用电户，自己用汽柴油发电机发电，来满足用电需求，（照明，动力等），缺点，投入大，发电机，燃油，维护修理，另外一但出现故障，使用将停止，给生产生活代来不便，如果建成国家电网，不但价格便宜，使用方便，不会停电。
云计算就相当于国家电网，其中火，水，核，油汽，风等电站场，就相当于，各地建立起来的云计算大型服务器巨阵，计算机用户即个人电脑，以及单位，企业，大中小计算机用户，均可以去主机化，电脑四大件，鼠标，键盘，显示屏 ，联入宽带即可，不要主机了，8千元的电脑，只需1千元就行了，企业大计算应用客户犹期省钱。个人用户不必担心贮存卡小造成死机，大流量平台，如中铁总公司春运订票死机，春节抢红包死机，都是云平台存贮海量信息功能不够，云端建设缓慢，当未来5G普及，云平台的存贮计算能力无穷大时，各地云平台搭建完成后就不会出现，并且的计算十服务会衍生出更好更新的服务模式，配合生产生活科研军事的发展，助推大数据，物联网，人工智能的快速发展。
总有网友问我云计算，我在此做一个详细科普。
最近网上有一段老视频火了，是2010中国（深圳）IT领袖峰会的嘉宾对谈，马云、马化腾和李彦宏交锋讨论云计算。 当时马云的地位不如李彦宏和马化腾，李彦宏和马化腾坐在主席台上，而马云只坐在观众席的前排。
李彦宏：云计算这个东西，不客气一点讲它是新瓶装旧酒，没有新东西。1995年大家讲客户端跟服务器这个关系，再往后大家讲基于互联网web界面的服务，现在讲云计算。实际上，本质上都是一样。
马化腾：说未来各种综合性业务软件，都不需本地局域网服务器处理，而是由公共网络设施完成，这的确是有想象空间的。可能你过几百年、一千年后，现在确实还是过早了。开玩笑说要等到阿凡达时代太有可能。 很明显两位大咖都不看好。
马云：从观众席上站起来反对，他认为云计算最后是一种分享，数据的处理、存储并分享的机制。我们自己公司对云计算是充满信心和希望。
我9年前初次看到这段访谈的时候。非常理解，李彦宏和马化腾的观点，他们说的非常对。 当时还很感慨，李彦宏和马化腾是名校信息专业毕业的，他们真懂技术，而马云并不懂技术。李彦宏和马化腾的说法才是真知灼见。
为啥会有这种想法呢？其实，只要经历过上世纪末计算机网络发展的专业人士，都会有这种看法。
上世纪末有一家名为SUN的美国 科技 公司，提出了一个令人瞩目的观点：计算机就是网络，网络就是计算机。
强调要将个人计算机的存储和计算功能交给远端的服务器来做。个人计算机作为客户端，就变得非常简洁轻便。
当时在建计算机教室的时候，特别兴无盘工作站，学生所使用的计算机非常简单，只有一套键盘鼠标、显示器和网络接口，存储计算都在远端的服务器上面进行。
为什么当时兴起了这种风潮呢？其实道理也很简单，计算机的两大功能是存储和计算，存储和计算的资源存在着大量浪费，如果放在服务器上面进行集中处理，资源利用率和工作效率就会显著提高。
例如，小区里每家都有一间地下存储室，里面大部分空间是浪费的，但因为有存大件物品的可能性，这种浪费的空间是必须有的。
如果小区搞一个大的仓储库，那总的使用面积就会比零散的储藏室总面积要小的多，而且每个人也不担心自己的大件物品没地方放。
同样道理，个人计算机的硬盘有很大部门是没用的，但因为偶尔有存大文件的可能，还不能刻意选择太小容量的硬盘，因此会有很大的浪费，而集中存储能够更能够节省磁盘空间。
计算能力也是如此，播放一段学习视频，玩一玩翻牌和扫雷的小 游戏 ，绝大多数CPU资源都是浪费的。但为了偶尔的高复杂度数学计算的需要，CPU资源的应该有很大的冗余度，而在绝大多数情况下处于浪费状态。
集中存储和计算听起来挺有道理，但当年由于网络支撑能力和集中处理能力的不足，实际上并没有应用起来，因此李彦宏认为云计算是15年前失败的“客户服务器模式”翻版，马化腾也不看好它的前途，其实都是有些 历史 经验和证据的。
反而是不懂技术的马云，并没有受那段时间的失败尝试所影响，坚定地选择了云计算，现在看来马云是对的，不懂技术反而做出了更正确的战略。
现在的云计算，的确是建立在过去的“客户服务器”模式之上的，强调将计算放在远端的服务器上进行，但跟以往的概念又有所不同，服务器并不再是专属的，而是分布式的，这句话怎么理解呢？
例如一个计算机教室，学生机都没有计算能力，计算全交由一个服务器来完成，这个服务器是专属的，是专门为这个计算机教室提供服务的，并不与其他的系统相连。
那这就存在了两个问题，一是全系统对这个服务器的依赖太大，万一它出故障了，那整个计算机教室就全部不能工作了。
二是难以应对集中业务，如果计算机教室中所有学生同时进行高难度的数学计算，那这个服务器就会应接不暇。
现在的云计算，有一个核心特点，就是计算能力是分布式的，不再是一个专属的服务器负责，而是由一个更大的计算资源网络来提供服务。
即使某一个计算服务器出现了故障，也会有计算资源网络中其他的计算资源给予补充。
当有一个应用的计算要求暴涨时，整个计算网络会调动调动多方资源来给它进行保障。这就是云计算的动态扩展能力， 同时，云计算中的计算能力与一个个独立的计算服务器是隔开的，这突破了时间和空间的界限，将计算能力虚拟化了。
例如冬奥会期间张家口赛场的计算数据量暴增，本地的计算能力肯定不够，云计算会调动相对空闲的海口三亚的计算网络来支撑。 云计算的可靠性很高，说可靠性高并不是指不会发生故障，任何设备都会发生，这本身是不可避免的。 但是云计算的动态规划能力，能够快速的将故障的计算资源屏蔽掉。
简单说，就是当某一个计算资源出现故障的时候，计算网络就给它做一个标注，让他退出工作序列，所有应用也就不再向它提出请求，就好像它消失了一样。然后由剩余的处于良好状态的计算资源来给各种应用提供计算服务。
云计算的性价比高。将资源放在虚拟资源池中统一管理，在很大程度上优化了物理资源，用户不再需要昂贵、存储空间大的主机，可以选择相对廉价的PC组成云，一方面减少费用，另一方面计算性能不逊于大型主机。
李彦宏和马化腾当初不看好云计算是有道理的，客户服务器模式的确没有发展起来，但云计算的分布式虚拟化，使得一个老概念焕发了青春，云计算已经成为了5G的核心技术之一。
云计算简介：
云计算（Cloud Computing）是分布式计算（Distributed Computing ）、 并行计算 （ Parallel Computing ） 、网格计算 （ Grid Computing）、网络存储（Network Storage Technologies）、虚拟化（Virtualization）、负载均衡（Load Balance）等计算机和网络技术发展融合的产物。
并行计算：同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。
分布式计算：将需要巨大计算资源的问题分成许多小部分进行处理，最后综合结果。
网格计算：在动态、多机构参与的虚拟组织中协同共享资源和求解问题。
云计算的架构：
云计算通常被认为包括以下几个层次的服务（三个不同交付模式）：基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
云计算三层架构构成元素示意图：
云计算的特征：
超强处理能力：云端具有大规模计算、存储等资源；
规模化效应：为多用户提供共享服务，降低租用/使用费用；
资源配置动态化：动态划分或释放不同的物理和虚拟资源；
网络访问便捷化：通过标准的网络访问实现具体应用；
服务可计量化：通过计量的方法，资源的使用可被监测和控制；
虚拟化：将分布在不同地区的资源进行整合．实现基础设施资源的共享；
高可靠性：通过云计算可以实现备份、监控、负载均衡、动态迁移等。
大家好，我是小枣君。
“云计算”很复杂？其实，一个小故事你就能看懂了——
周末快到了，李雷和他的几位小伙伴们约好，一起去春游、烧烤。
于是，到了这天，每个小伙伴都带来了烧烤所需的器材和食材：
大家带的器材和食材
（每人都带齐了一整套）
然后，他们就开始烤、开始吃...
烧烤结束之后，大家虽然都吃得很好，但是觉得并不开心。。。
为什么不开心呢？因为：
1 每个人都带着一整套的器材和食材，背包太重，很累
2 每个人都要搭架子，生火，穿铁签，抹酱料整个流程走一遍，时间太久
3 有的人木炭不够用，有的人却浪费了很多
第二周，大家又嘴馋了，于是，又相约去烧烤。
鉴于上次烧烤的经验教训，大家商量了一下，决定提前进行分工。
分工方案如下（ 方案A ）：
在这个 方案A 中， 李雷 专门负责带木炭、烧烤架、打火机，并且全程负责把火烧好。
而其他4人，负责各自食材的烧烤。
当然，最后烤好之后，四个人给李雷一份自己烤好的食物。
这次烧烤之后，大家都觉得比第一次好多啦！
但是，还是存在一些问题，如下：
1 有人酱料用得多，也有人酱料用得少，既有不足，也有浪费。
2 韩梅梅、吉姆、露西、莉莉每个人都要负责各自食材的烧烤，觉得太累。
第三周，小伙伴们又又相约去烧烤。。。
大家商量了之后，进一步进行分工调整，推出了新的方案，如下（ 方案B ）：
在 方案B 中， 李雷 带的东西不变，工作分工也不变。
韩梅梅 改成只带酱料、酱料刷、铁签，并且，全程负责穿铁签，烤食材，刷酱料。
剩下的3个人，负责带食材。
当然，烤好之后，3个人都需要给李雷、韩梅梅一份烤好的食物。
这次烧烤之后，大家觉得更方便了，很开心，很满足。。。
到了第四周。。。。。。
Duang...
李雷、韩梅梅、吉姆这三个小伙伴，瞅准了烧烤带来的商机，干脆合伙开起了烧烤摊。。。专门卖给游客烤好的鸡腿、鸡翅、羊肉。。。（这就是 方案C ）
他们三个人开始了幸福的生活。。。
故事结束。。。
大家好，我是你们的小枣君~
上面的这个烧烤小故事，不知道大家看明白了没有？没明白也不要紧，大家听我慢慢解释。
今天我要说的，是关于 “云计算” 的知识。
云计算，相信大家都听说过，如今是一个很火爆的 科技 概念，到处都能看见对它的宣传，还有很多与之相关的企业。
那么，到底什么是云计算呢？
实际上，关于云计算的解释众说纷纭，每个人的理解都不太一样。比较流行的一种书面定义，是这个说的——
云计算是一种按使用量付费的模式。这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
这实在不是一句人话。
如果让我来解释，云化就是把每个人手中的独立资源集中起来，放在一个地方进行统一管理，然后动态分配给每个人使用。而云计算，就是把计算资源集中起来，这个计算资源，包括CPU、内存、硬盘等硬件，还有软件。
云化，集中化
嗯，是不是有点像人民公社的大锅饭？
换句话说，云计算就是让用户使用互联网来使用在云端的 应用，数据，或者服务 。
不同的用户，接入到云，获取资源
这些 应用，数据，或者服务 ，就是云计算的 资源。
云计算的结构里，这些资源是如何提供的呢？到底是怎么一个运作模式呢？
这里，就要提到三个我们经常会看到听到的词：
很多人搞不清这3个“ass”是什么意思。其实，它们是云计算的三种最常见的服务模式。
最底层的，就是 IaaS ——
IaaS: Infrastructure -as-a-Service（基础设施即服务）
Infrastructure就是基础设施的意思，IaaS有时候也叫Hardware-as-a-Service，一下子就理解了吧？就是提供硬件相关的服务。以前，你要建个网站，建个FTP，需要自己买服务器和交换机等硬件设备，现在不用了，可以使用IaaS服务商提供的IaaS服务。
刚才的故事里， 方案A 的李雷，其实就类似一个IaaS服务商。
再往上，就是——
PaaS: Platform -as-a-Service（平台即服务）
P就是Platform，平台。某些时候也叫做中间件。基于硬件之上，平台开发都可以在这一层进行。PaaS服务提供商提供各种开发和分发应用的解决方案，比如虚拟服务器和操作系统，以及数据库系统等。
方案B 的李雷+韩梅梅，类似一个PaaS服务商
继续往上，就是——
SaaS: Software -as-a-Service（软件即服务）
这一层是和你的生活每天接触的一层，在这一层上，就可以直接访问和使用服务功能了！例如通过网页浏览器收发电邮，订购商品，查看航班信息等。在你的面前，就是具体的应用服务。
方案C，好基友烧烤摊，就是一个SaaS
游客们可以直接购买食物，买了就能直接吃，什么都不用自己操心，无需自己去准备器材、食材、也无需自己进行烧烤。
以上3个“ass”概念，一旦你理解了，云计算你就基本上算是理解了。
怎么样，并不难吧？
其实，除了IaaS、PaaS、SaaS之外，现在还衍生出了很多相关的概念，例如BaaS（后端即服务，Backend-as-a-Service）、CaaS（通讯即服务，Communications-as-a-Service）、DaaS（数据即服务，Data-as-a-Service）。这些都是创造出来的概念，表达了你提供服务的层面到底是什么。
就好像我给大家提供知识，也可以算是KaaS（Knowledge-as-a-Service）。
云计算之所以成为一种普遍采用的流行技术，就是因为它有这么几方面的优点：
1 能力强
云计算可以达到很庞大的规模，例如Google公司的云计算，就有100多万台服务器，这意味着超强悍的计算能力。
2 很可靠
云计算采用各种容灾措施，可以保证服务的高可靠性，比本地服务更稳妥。
3 灵活性
云计算很灵活，可以根据用户需求或规模提供相适应的资源，并支持动态伸缩，想多就多，想少就少。
4 低成本
云计算看上去很庞大，很花钱，但实际上，因为节点更为廉价，资源动态管理，所以，用户花的钱反而更少，可以根据自己的使用情况定制服务，控制成本。
总之，云计算作为一个新的技术趋势，已经在不断改变了我们的工作和生活方式。在网络等基础设施日益发展的支撑下，云计算将得到更快速的发展。
也许在未来，我们人类的大脑也会成为云计算的一部分，那也说不定哦！
云计算为何物？
网上对于云计算的定义有很多，至少可以找到100种解释。但说到云计算，就不得不说到的就是我国自主研发的 “阿里云” 。从2009年不知云为何物，到现在成为全球云计算3A阵营一。
阿里云已走过九个年头，从无到有，从弱到强，阿里云的发展从某种意义上来说也是我国云计算产业的发展 历史 。
图片源于网络，侵删。
这个问题很高深，一口咬不出血来，但是愿意尝试一下！云计算是什么呢？答案应该是多种多样的。
我们查阅了百度百科，上面说：云计算（Cloud Computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
百度百科还告诉我们，云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。
从广义上说，云计算是与信息技术、软件、互联网相关的一种服务，这种计算资源共享池叫做“云”，云计算把许多计算资源集合起来，通过软件实现自动化管理，只需要很少的人参与，就能让资源被快速提供。“云”实质上就是一个网络，云计算不是一种全新的网络技术，而是一种全新的网络应用概念。
从一些大佬们的言谈中也能理解一二，李彦宏曾说：云计算这个东西，不客气一点讲它是新瓶装旧酒，没有新东西。1995年大家讲客户端跟服务器这个关系，再往后大家讲基于互联网web界面的服务，现在讲云计算。实际上，本质上都是一样。
马化腾则认为：说未来各种综合性业务软件，都不需本地局域网服务器处理，而是由公共网络设施完成，这的确是有想象空间的。可能你过几百年、一千年后，现在确实还是过早了。开玩笑说要等到阿凡达时代太有可能。 很明显两位大咖都不看好。
有着“外星人”之称的马云对前两种理解并不认同，另一方面他对云计算充满信心和希望。他眼里的云计算是这样的，云计算最后是一种分享，数据的处理、存储并分享的机制。
综合之后不难发现，云计算是一种模型，可以实现随时随地、便捷地、按需地从可配置计算资源共享池中获取所需的资源（例如网络、服务器、存储、应用程序、服务等）。云计算是提供服务的一种形式。云服务指任何可以通过云远程访问的信息资源。
云计算指的是通过网络以自助服务的方式获得所需要的互联网资源的模式，云计算将计算能力作为一种可以输出的全新资源，它的输出管道是互联网，将计算所需要的硬件和软件集中在一起的群被称为“云”，用户通过互联网和庞大的云系统相连接，需要时就进行付费使用，不需要时也不需要承担任何责任，避免了资源的浪费。
云计算这种全新的形式，完全改变了互联网资源的使用方式，整个数据中心的运行模式都将发生改变。现有的数据网络中心虽然大多数都符合建设标准的要求，但是每个数据中心都有自己特点，也正是因为这种差异性才能使自己拥有忠实的用户。
云是指一个独特的信息环境，其设计目的是为了远程供给可测量和可扩展的信息资源。云最初用于比喻互联网，但云具有有限的边界，并且通常是私有的。
云计算 是一种模型 ，可以实现随时随地、便捷地、按需地从可配置计算资源共享池中获取所需的资源（例如网络、服务器、存储、应用程序、服务等）。
云计算是 提供服务的一种形式 。云服务指任何可以通过云远程访问的信息资源。云计算中“服务”一次的含义非常宽泛。云服务可以是一个简单的基于网络的软件程序，使用消息协议就可以调用其技术接口；或者是管理工具或更大的环境和其他信息资源的一个远程接入点。用户能够通过已发布的服务合同远程访问云服务的软件程序和服务，以及运行某些软件的工作站、便携电脑和移动设备。
云环境有 六个比较常见的特征 ：（1）按需使用。云用户能够通过自助服务来使用所需的基于云的服务，无需与云提供者交互。（2）随处访问。基于云的服务能够被各种云服务用户访问。（3）多用户。资源池允许云提供者把大量资源放到一起为多个云用户服务。每个用户都不会意识到该资源还在被其他用户使用。（4）弹性。云根据运行时条件或云用户或云提供者事先确定的要求，自动透明地扩展资源。弹性通常被认为是采用云计算的核心理由，其与降低投资和与使用成比例的成本等好处联系在一起。（5）可测量的使用。云平台有能力记录信息资源的使用情况。可测量的使用特性与按需使用特性密切相关。（6）可恢复性。云可以实现配置好资源，当一个资源出现故障时，就自动转移到另一个冗余的存储上进行处理。云用户可以增加其应用的可靠性和可用性。
随着“互联网+”热风袭来，云计算可谓风靡一时，已经成为大家津津乐道的话题。“云”是个大家非常熟悉的名词，但当它与"计算"相结合变成“云计算”，它的含义就演变的泛泛而且虚无缥缈。
一、专业人员的定义
1、狭义云计算
狭义的云计算是指IT基础设施的交付和使用模式。即通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源(硬件/平台/软件)，其中提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源对使用者来说有四大特性，即无限扩展、随时获取、按需使用和按使用付费。
2、广义云计算
广义的云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT、软件、互联网相关的，也可以是任意其它的服务。
二、云计算的类型
云计算目前还处于萌芽阶段，有大大小小鱼龙混杂的各色厂商在开发不同的云计算服务，从成熟的应用程序到存储服务再到垃圾邮件过滤不一而足。根据不同的厂商、分析师和IT用户对云计算的看法，可以将云计算细分为七大类：软件即服务(SaaS)、效用计算(Utility computing)、云计算的网络服务、平台即服务(Platform as a service)、管理服务供应商(MSP)、服务商业平台和网络集成。
三、云计算之我见
云计算到底是什么?我认为云计算就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。传输介质是互联网便是云计算与其最大的不同。
云计算其实说简单也很简单，在我们生活中随处可见。比如云盘、搜寻引擎、电子信箱等，使用者只要输入简单的指令即能得到大量信息。在未来，云计算的应用将会不断拓展和更加人性化。相信未来如分析DNA结构、基因图谱定序、解析癌症细胞等，都可以透过这项技术轻易达成。
随着云计算的不断发展，“云时代”将会离我们的生活越来越近!
一、云计算是什么？
云计算 （cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。XenSystem，以及在国外已经非常成熟的Intel 和IBM，各种“云计算”的应用服务范围正日渐扩大，影响力也无可估量。
云计算是继1980年代大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一种巨变。
二、云计算特点
大数据架构流程图
大数据管理数据处理过程图
大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力。大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。随着业务的增长,大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。
平台数据架构流程图
标准大数据平台架构,标准大数据平台架构,大数据平台架构,数据仓库,数据集市,大数据平台层级结构,数据挖掘,举报,包含该模版的分享。数据架构设计(数据架构组) 概述 总体描述 相对于业务架构和应用架构,数据架构在总体架构中处于基础和核心地位。
产品体验结构流程图
产品的功能结构图,产品功能结构图,产品主要流程图,产品的核心流程,我们继续围绕着得到app的核心流程探究。还原产品,产品结构、核心流程体验、核心页面体验的情况,而不仅仅是界面表层；从产品视角、用户视角来分析,而不是自我感觉，撰写报告,推出报告。产品体验从产品现状、目标用户及场景、关键功能体验
程序流程图
程序流程图又称程序框图，是用统一规定的标准符号描述程序运行具体步骤的图形表示。程序框图的设计是在处理流程图的基础上，通过对输入输出数据和处理过程的详细分析，将计算机的主要运行步骤和内容标识出来。
软件开发周期
软件生命周期(Software Life Cycle,SLC)是软件的产生直到报废或停止使用的生命周期。软件生命周期内有问题定义、可行性分析、总体描述、系统设计、编码、调试和测试、验收与运行、维护升级到废弃等阶段一个软件产品或软件系统也要经历孕育、诞生、成长、成熟、衰亡等阶段
软件测试流程鱼骨图
软件测试流程: 需求分析，制订测试计划，设计测试用例与编写，实施测试，提交缺陷报告，生成测试总结和报告。软件测试按照研发阶段一般分为5个部分：单元测试、集成测试、确认测试、系统测试、验收测试。根据设计用例的方法不同,黑盒测试包括等价划分法、边界值分析法、错误推测法、因果图法等。
云平台整体架构图
云计算的体系结构由5部分组成,分别为应用层,平台层,资源层,用户访问层和管理层,云计算的本质是通过网络提供服务,所以其体系结构以服务为核心。公认的云架构是划分为基础设施层、平台层和软件服务层三个层次的。
项目管理九大体系
项目管理思维导图包括项目采购管理、项目成本核算、时间管理等关于项目管理的九大体系。项目管理十大领域:进度、成本、质量、范围等4个核心领域,风险、沟通、采购、人力资源、干系人等5个辅助领域,1个整体领域。
产品经理项目管理思维导图
思维导图可以帮助产品经理梳理多而乱的产品思路，也可以帮助产品经理进行需求管理、产品分析等。产品经理会使用思维导图来对产品的思路进行一个有效的分析，梳理产品逻辑，然后再画原型图。一个优秀的产品经理，不仅仅是会画原型，写需求文档，更重要的是做出用户满意的产品。
项目规划时间轴流程图
项目规划时间轴流程图,对一个项目从开始到竣工的整个过程进行总结归纳。时间线图,又叫时间轴图,能以历史进程为载体,将过往的重要事项或者里程碑,标注在轴线上,并加以说明。它的作用是能够可视化内容,以图文的形式呈现出来。时间轴是一种表达事物发展进程的可视化图示,被许多商业管理人士所使用。
重型燃油汽车排放污染物治理物联网智慧诊断系统原理
随着智慧社会的加速到来，汽车及多个产业正从数字社会向智能社会演进，以云计算、大数据、5G、物联网、车联网等为核心的信息和通信技术成为数字化转型的必然选择。智慧检测与诊断既是检测平台也是诊断平台，是一个综合的物联网应用，具有集检测、云技术运算、大数据分析的智慧检测诊断平台。
一、SAE J1939总线数据采集部分
汽车90%故障来自汽车电气系统，ECU控制单元的增多对于信息的共享、交换有了更高的要求，汽车网络化已经成为汽车电子技术发展的重要趋势。速锐得针对一台自主研发高端重型卡车CAN总线采用SAE J1939进行了深入的研究。
结合该车型匹配的电控柴油机性能和CAN网络上节点的实际要求，发动机发送的信息主要是发动机转速、车速、水温、燃油温度、里程信息、燃油经济性还有三类信号灯状态及排放数据信息，对于其他信息由其他信息节点请求时响应发送。发送的报文定义发动机J1939的数据打包原则对报警信息进行更改。目前，速锐得通过SAE J1939将实现动力锁定、轨迹管理、排放数据监测三个业务核心为出发点打造了核心远程OBD智能车联网终端。如下图发动机参数集群：
表1、发动机发送参数群
表2、ABS与发动机通讯报文
表3 ABS与发动机控制时序与数据定义
二、物联网应用部分
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是5G、信息化时代的重要发展阶段。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网，我们暂且这么看。这里面包含了两层意思：一是物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网的基础上延伸和扩展的网络；二是其用户端延伸和扩展到任何物品与物品之间，实现端与端的信息交换和通信，也就是物物相息。
在汽车污染排放治理中，需要使用多次检测诊断设备和治理设备，对超标车辆进行检测诊断和维修治理。在这个过程中，生成了多项检测诊断数据和维修治理数据。这些数据可以直接应用到整个汽车排放污染物治理体系中，为各个方面的大数据挖掘和大数据应用提供最基础的数据支撑。
只有基于物联网技术，将汽车排放污染物治理中所使用的各种检测诊断设备和治理设备，采集的汽车排放数据、汽车传感器和执行器的数据、波形，通过互联网技术，GB32960、GB17691标准数据接口协议，将数据在网络化的信息平台上进行数据传输和共享。
三、云计算分析
在通过物联网实现检测数据和治理数据共享的基础上，实现了大数据的共享。基于汽车排放污染超标诊断技术原理和方法，应用AI智能技术、以云计算分析平台为依托，基于排气特征数据库、排放控制数据库、排气超标诊断原理数据库、排气超标治理案例数据库等，运用故障分析、大数据分析、专家会诊等智慧诊断分析推理模型，对排放污染超标进行全面故障诊断，在有迁移学习能力的维修治理案例数据库的支撑下，实现基于故障源的故障指数诊断。
图1、云计算平台架构示意图
云计算分析平台从排放检验数据库中读取超标车辆的排放检验数据，依据排气特征数据库、排气超标诊断原理数据库和排放控制数据库的数据，建立诊断分析模型。结合发动机工况、特征数据库，特别是国六标准下远程OBD发动机排放监管系统未报故障码的情况下，对传感器和执行器的检测数据、波形进行分析和诊断。最后匹配维修治理案例库，进行大数据比对，计算出超标车辆的故障源和故障指数。
诊断人员根据智慧诊断得出的故障源和故障指数，大大简化了对超标车辆检测诊断工作，缩小了故障范围，有针对性的进行故障检测，快速、精准地确诊超标车辆故障，提高诊断效率。
四、专家诊断应用
汽车排放污染物检测超标维修及治理是一个专业性很强的领域，既包括了常规汽车诊断维修的内容，也包括了排放污染物控制技术、物联网技术、总线技术、发动机技术等方面的专业领域。为了满足越来越严格的国六排放要求，单一的排放控制技术已经不能满足需要。各个汽车厂商会采用不同的控制技术的组合来实现排放污染物排放量的控制。而同一控制技术的应用，因为各家生产商车型的设计不同，装配方式和数据采集方式也不尽相同。
速锐得联合在线监测诊断平台，针对不同的车型，不同的品牌，联合各地车辆诊断维修大师，对排气超标车辆进行远程“专家会诊”。解决特殊超标车辆疑难杂症问题，在诊断过程数据中，为国家污染排放治理蓝天保卫战提供特殊的“案例积累”，随着在线监控有效推进和运行，疑难诊断案例正在不断的完善和补充，可以有效的提高智慧诊断的精准度。
五、数据检测和统计
排气污染超标诊断的过程是一个需要信息化、电子化的过程。车辆排放污染物检测和维修的全过程的数据、照片、表格、专家指导意见等都将在云技术分析平台内记录和保存。对过程中的异常数据进行监测，同时为维修治理的减排效果统计提供第一手的数据支持。
六、迁移学习能力
智慧诊断具备迁移学习能力，相同品牌、型号的车辆，在排气超标故障源上具有很大的共性，随着系统运行，数据采集及在线监控，维修治理案例库的积累，基于案例库的大数据分析能力将会日趋提高，云计算分析得出的故障源定位将更加准确。
七、信息化闭环
在我国I/M制度实施过程中，M站作为维修治理企业，是最重要的一环，与I站建立信息数据共享，引导排放污染超标车辆到有资质、有实力的M站进行维修治理，对治理合格的车辆，允许到I站复检至合格，实现数字化信息的闭环。
结语
汽车排气超标智慧诊断就是为了降低诊断人员负担，提高诊断的精准度和效率，应用物联网+人工智能的现代计算机技术，将多种检测诊断设备对治理车辆的检测数据共享到云计算平台，根据汽车排气超标诊断模型，对发动机排放污染物各项成分结合发动机各个系统互相控制、互相影响的关系进行分析和诊断，综合维修治理案例库的大数据分析结果，实现快速、精准的定位排气超标故障源和故障指数，引导诊断人员对超标车辆进行监测诊断，确诊超标故障原因。同时坚持诊断数据与M站信息中心自动对接，与环境生态部门的信息中心有效联动，引导超标车辆到真正有治理能力的M站进行维修治理。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
云计算架构?
云计算架构主要可分为四层，其中有三层是横向的，分别是显示层、中间件层和基础设施层，通过这三层技术能够提供非常丰富的云计算能力和友好的用户界面，还有一层是纵向的，称为管理层，是为了更好地管理和维护横向的三层而存在的。下面介绍每个层次的作用和属于这个层次的主要技术。
显示层
这层主要是用于以友好的方式展现用户所需的内容，并会利用到下面中间件层提供的多种服务，主要有五种技术：
HTML：标准的Web页面技术，现在主要以HTML4为主，但是将要推出的HTML5会在很多方面推动Web页面的发展，比如视频和本地存储等方面。
JavaScript：一种用于Web页面的动态语言，通过JavaScript，能够极大地丰富Web页面的功能，最流行的JS框架有jQuery和Prototype。
CSS：主要用于控制Web页面的外观，而且能使页面的内容与其表现形式之间进行优雅地分离。
Flash：业界最常用的RIA(Rich Internet Applications)技术，能够在现阶段提供HTML等技术所无法提供的基于Web的富应用，而且在用户体验方面，非常不错。
Silverlight：来自业界巨擎微软的RIA技术，虽然其现在市场占有率稍逊于Flash，但由于其可以使用C#来进行编程，所以对开发者非常友好。
在显示层，大多数云计算产品都比较倾向HTML，、JavaScript和CSS这对黄金组合，但是Flash和Silverlight等RIA技 术也有一定的用武之地，比如VMware vCloud就采用了基于Flash的Flex技术，而微软的云计算产品肯定会在今后使用到Silverlight。
中间件层
这层是承上启下的，它在下面的基础设施层所提供资源的基础上提供了多种服务，比如缓存服务和REST服务等，而且这些服务即可用于支撑显示层，也可以直接让用户调用，并主要有五种技术：
REST：通过REST技术，能够非常方便和优雅地将中间件层所支撑的部分服务提供给调用者。
多租户：就是能让一个单独的应用实例可以为多个组织服务，而且保持良好的隔离性和安全性，并且通过这种技术，能有效地降低应用的购置和维护成本。
并行处理：为了处理海量的数据，需要利用庞大的X86集群进行规模巨大的并行处理，Google的MapReduce是这方面的代表之作。
应用服务器：在原有的应用服务器的基础上为云计算做了一定程度的优化，比如用于Google App Engine的Jetty应用服务器。
分布式缓存：通过分布式缓存技术，不仅能有效地降低对后台服务器的压力，而且还能加快相应的反应速度，最著名的分布式缓存例子莫过于Memcached。
对于很多PaaS平台，比如用于部署Ruby应用的Heroku云平台，应用服务器和分布式缓存都是必备的，同时REST技术也常用于对外的接口， 多租户技术则主要用于SaaS应用的后台，比如用于支撑Salesforce的Sales Cloud等应用的Force.com多租户内核，而并行处理技术常被作为单独的服务推出，比如Amazon的Elastic MapReduce。
基础设施层
这层作用是为给上面的中间件层或者用户准备其所需的计算和存储等资源，主要有四种技术：
虚拟化：也可以理解它为基础设施层的“多租户”，因为通过虚拟化技术，能够在一个物理服务器上生成多个虚拟 机，并且能在这些虚拟机之间能实现全面的隔离，这样不仅能减低服务器的购置成本，而且还能同时降低服务器的运维成本，成熟的X86虚拟化技术有 VMware的ESX和开源的Xen。
分布式存储：为了承载海量的数据，同时也要保证这些数据的可管理性，所以需要一整套分布式的存储系统，在这方面，Google的GFS是典范之作。
关系型数据库：基本是在原有的关系型数据库的基础上做了扩展和管理等方面的优化，使其在云中更适应。
NoSQL：为了满足一些关系数据库所无法满足的目标，比如支撑海量的数据等，一些公司特地设计一批不是基于关系模型的数据库，比如Google的BigTable和Facebook的Cassandra等。
现在大多数的IaaS服务都是基于Xen的，比如Amazon的EC2等，但VMware也推出了基于ESX技术的vCloud，同时业界也有几个 基于关系型数据库的云服务，比如Amazon的RDS(Relational Database Service)和Windows Azure SDS(SQL Data Services)等。关于分布式存储和NoSQL，它们已经被广泛用于云平台的后端，比如Google App Engine的Datastore就是基于BigTable和GFS这两个技术之上的，而Amazon则推出基于NoSQL技术的Simple DB。
管理层
这层是为横向的三层服务的，并给这三层提供多种管理和维护等方面的技术，主要有下面这六个方面：
帐号管理：通过良好的帐号管理技术，能够在安全的条件下方便用户地登录，并方便管理员对帐号的管理。
SLA监控：对各个层次运行的虚拟机，服务和应用等进行性能方面的监控，以使它们都能在满足预先设定的SLA(Service Level Agreement)的情况下运行。
计费管理：也就是对每个用户所消耗的资源等进行统计，来准确地向用户索取费用。
安全管理：对数据，应用和帐号等IT资源采取全面地保护，使其免受犯罪分子和恶意程序的侵害。
负载均衡：通过将流量分发给一个应用或者服务的多个实例来应对突发情况。 运维管理：主要是使运维操作尽可能地专业和自动化 ，从而降低云计算中心成本。
负载均衡：通过将流量分发给一个应用或者服务的多个实例来应对突发情况。
运维管理：主要是使运维操作尽可能地专业和自动化，从而降低云计算中心的运维成本。
现在的云计算产品在帐号管理，计费管理和负载均衡这三个方面大都表现地不错，在这方面最突出的例子就是Amazon 的EC2，但可惜的是，大多数产品在SLA监控，安全管理和运维管理等方面还有所欠缺。
举例
接下来，将以Salesforce的Sales Cloud和Google的App Engine这两个著名的云计算产品为例，来帮助大家理解本文所提到的云计算架构：
Salesforce Sales Cloud
也就是之前的Salesforce CRM(客户关系管理)，属于云计算中的SaaS层，主要是通过在云中部署可定制化的CRM应用，来让企业用户在很低初始投入的情况下使用上CRM，并且 可根据自身的流程来进行灵活地定制，而且只需接入网络就能使用。在技术层面上大致的架构：
采用的主要技术：
显示层：基于HTML、JavaScript和CSS这对黄金组合。
中间件层：在此层，Salesforce引入了多租户内核和为支撑此内核运行而经过定制的应用服务器。
基础设施层：虽然在后端还是使用在企业环境中很常见的Oracle数据库，但是其为了支撑上层的多租户内核做了很多的优化。
管理层：在安全管理方面，Salesforce提供了多层保护，并支持SSL加密等技术，除此之外，其还在帐号管理、计费管理和负载均衡这三方面有不错地支持。
Google App Engine
App Engine属于云计算中的PaaS层，其主要提供一个平台，来让用户在Google强大的基础设施上部署和运行应用程序，同时App Engine会根据应用所承受的负载来对应用所需的资源进行调整，并免去用户对应用和服务器等的维护工作，而且支持Java和Python这两种语言。由 于App Engine属于PaaS平台，所以关于显示层的技术选择由应用的自身需要而定，与App Engine无关，关于App Engine在技术层面上大致的架构。
采用的主要技术：
中间件层：既有经过定制化的应用服务器，比如上面已经提到过的Jetty，也提供基于Memcached的分布式缓存服务。
基础设施层： 在分布式存储GFS的基础上提供了NoSQL数据库BigTable来对应用的数据进行持久化。
管理层：由于App Engine是基于Google强大的分布式基础设施，使其在运维管理技术方面非常出色，同时其计费管理能做到非常细粒度的API级计费，而且App Engine在帐号管理和负载均衡这两方面都有非常好地支持。
以上内容分析源自OFweek物联网，希望对大家有帮助。
云计算基础架构
云计算不仅是技术，更是服务模式的创新。云计算之所以能够为用户带来更高的效率、灵活性和可扩展性，是基于对整个IT领域的变革，其技术和应用涉及硬件系统、软件系统、应用系统、运维管理、服务模式等各个方面。
IaaS(基础架构即服务)作为云计算的三大部分之一，将基础架构进行云化，从而更好的为应用系统的上线、部署和运维提供支撑，提升效率，降低 TCO。同时，由于IaaS包含各种类型的硬件和软件系统，因此在向云迁移过程中也面临前所未有的复杂性和挑战。那么，云基础架构包含哪些组件?主要面临 哪些问题?有哪些主要的解决方法呢?
一、云基础架构
如图1所示，传统的IT部署架构是“烟囱式”的，或者叫做“专机专用”系统。
在这种架构中，新的应用系统上线的时候需要分析该应用系统的资源需求，确定基础架构所需的计算、存储、网络等设备规格和数量，这种部署模式主要存在的问题有以下两点：
硬件高配低用。考虑到应用系统未来3～5年的业务发展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络 等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。
整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用 系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大， 更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。
这种部署模式，造成了每套硬件与所承载应用系统的“专机专用”，多套硬件和应用系统构成了“烟囱式”部署架构，使得整体资源利用率不高，占用过多的机房空间和能源，随着应用系统的增多，IT资源的效率、扩展性、可管理性都面临很大的挑战。
云基础架构的引入有效解决了传统基础架构的问题(如图2所示)。
云基础架构在传统基础架构计算、存储、网络硬件层的基础上，增加了虚拟化层、云层：
虚拟化层：大多数云基础架构都广泛采用虚拟化技术，包括计算虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化等。通过虚拟化层，屏蔽了硬件层自身的差异和复杂度，向上呈现为标准化、可灵活扩展和收缩、弹性的虚拟化资源池;
云层：对资源池进行调配、组合，根据应用系统的需要自动生成、扩展所需的硬件资源，将更多的应用系统通过流程化、自动化部署和管理，提升IT效率。
相对于传统基础架构，云基础架构通过虚拟化整合与自动化，应用系统共享基础架构资源池，实现高利用率、高可用性、低成本、低能耗，并且通过云平台层的自动化管理，实现快速部署、易于扩展、智能管理，帮助用户构建IaaS(基础架构即服务)云业务模式。
二、云基础架构融合
云基础架构资源池使得计算、存储、网络以及对应虚拟化单个产品和技术本身不再是核心，重要的是这些资源的整合，形成一个有机的、可灵活调度和扩展的资源池，面向云应用实现自动化的部署、监控、管理和运维。
云基础架构资源的整合，对计算、存储、网络虚拟化提出了新的挑战，并带动了一系列网络、虚拟化技术的变革。传统模式下，服务器、网络和存储是基 于物理设备连接的，因此，针对服务器、存储的访问控制、QoS带宽、流量监控等策略基于物理端口进行部署，管理界面清晰，并且设备及对应的策略是静态、固 定的。云基础架构模式下，服务器、网络、存储、安全采用了虚拟化技术，资源池使得设备及对应的策略是动态变化的(如图3所示)。
由于部署了虚拟化，一台独立的物理服务器变成了多个虚拟机，并且这些虚拟机是动态的，随着应用系统、数据中心环境的变化而迁移、增加、减少。例 如图3中的Server1，由于某种原因(例如Server1负载过高)，其中的某个虚拟机VM1迁移到同一集群中的Server2。此时如果要保持 VM1的业务访问不会中断，需要实现VM1的访问策略能够从Port1随着迁移到Port2，这就需要交换机能够感知到虚拟机的状态变化，并自动更新迁移 前后端口上的策略。
这是一种简单的计算虚拟化与网络融合联动的例子。最新的EVB(以太网虚拟桥接)标准VEPA(虚拟以太网端口聚合，802.1Qbg)即是实 现这种融合联动方案的技术标准，其包括了VDP虚拟机发现和关联、CDCP 虚拟机多通道转发等协议，通过标准化的主机与网络之间虚拟化信息的关联控制，实现虚拟化环境向物理环境的映射，使得虚拟机的服务变更可以通过网络的感知来 自动化响应。
事实上，云基础架构融合的关键在于网络。目前计算虚拟化、存储虚拟化的技术已经相对成熟并自成体系，但就整个IT基础架构来说，网络是将计算资 源池、存储资源池、用户连接组一起的纽带，只有网络能够充分感知到计算资源池、存储资源池和用户访问的动态变化，才能进行动态响应，维护网络连通性的同 时，保障网络策略的一致性。否则，通过人工干预和手工配置，会大大降低云基础架构的灵活性、可扩展性和可管理性。
三、云基础架构融合方案
如图4所示，云基础架构分为三个层次的融合。
硬件层的融合
例如上文提到的VEPA技术和方案，则是将计算虚拟化与网络设备和网络虚拟化进行融合，实现虚拟机与虚拟网络之间的关联。此外，还有FCoE技术和方案，将存储与网络进行融合;以及横向虚拟化、纵向虚拟化实现网络设备自身的融合。
业务层的融合
典型的方案是云安全解决方案。通过虚拟防火墙与虚拟机之间的融合，可以实现虚拟防火墙对虚拟机的感知、关联，确保虚拟机迁移、新增或减少时，防 火墙策略也能够自动关联。此外，还有虚拟机与LB负载均衡之间的联动。当业务突发资源不足时，传统方案需要人工发现虚拟机资源不足，再手工创建虚拟机，并 配置访问策略，响应速度很慢，而且非常的费时费力。通过自动探测某个业务虚拟机的用户访问和资源利用率情况，在业务突发时，自动按需增加相应数量的虚拟 机，与LB联动进行业务负载分担;同时，当业务突发减小时，可以自动减少相应数量的虚拟机，节省资源。不仅有效解决虚拟化环境中面临的业务突发问题，而且 大大提升了业务响应的效率和智能化。
管理层的融合
云基础架构通过虚拟化技术与管理层的融合，提升了IT系统的可靠性。例如，虚拟化平台可与网络管理、计算管理、存储管理联动，当设备出现故障影 响虚拟机业务时，可自动迁移虚拟机，保障业务正常访问;此外，对于设备正常、操作系统正常、但某个业务系统无法访问的情况，虚拟化平台还可以与应用管理联 动，探测应用系统的状态，例如Web、APP、DB等响应速度，当某个应用无法正常提供访问时，自动重启虚拟机，恢复业务正常访问。
四、结束语
数据中心由传统基础架构向云基础架构的转变，极大提升了基础架构融合的必要性和可行性。通过资源池的云网融合，构建统一、融合、联动的基础架构系统，不仅提升了应用系统部署的可靠性、灵活性、可扩展性和可管理性，而且也促进了云计算的应用和实践。
目前人民检察院的信息化系统也将从传统的数据中心架构向云基础架构演进，满足检察院信息系统的快速批量部署、系统性能优化、降低管理维护工作量的需求，适应侦查信息化和装备现代化的科技强检需求，实现侦查方式战略转变、推动犯罪侦查工作和检务管理工作科学发展。
云计算系统已经在政府、教育、大企业、运营商等行业得到越来越多的成熟应用，涌现出一批国内外的具有完善解决方案的云基础架构供应商，包括华 三、VMware、微软、亚马逊等公司，尤其是国内的华三公司还可以提供集计算、存储、网络、虚拟化和云管理于一体的整体式交付的UIS统一基础架构系 统，可以显著简化检务云基础架构的部署和运维成本，而且凭借丰富的工程实施经验提供专业快捷的运维保障，将云基础架构系统的部署时间缩短70%以上。
云计算的知识梳理
一、云计算的定义：
官方：云计算是一种按使用量付费的模式（资源服务模式），该模式可以实现随时随地、便捷按需的从可配置资源共享池中获取所需的资源。包括网络、服务器、存储、应用及服务，资源能够快速供应并释放，大大减少了资源管理工作的开销。
百度百科：云计算 是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
特点：1.超大规模 2.虚拟化 3.高可靠性 4.按需服务 5.高可扩展性
二、OpenStack的历史版本：
云计算：2010年 元年，因为出现了OpenStack的第一个版本Austin（2010-10-21），目前已经到最新版本Queens,前一个版本是Pike版本，发行版本的规律：字母表顺序A-Z来命名的
三、OpenStack的难点在哪里？
1、OpenStack涉及的知识领域极广
2、OpenStack是一个平台，并不是一个具体的实施方案
OpenStack的Cinder（存储服务）定义了上层API，分布式存储软件，Ceph、HDFS对应的驱动
3、OpenStack本身是一个分布式系统：All-in-one部署
对于一个小白来说，OpenStack的搭建无疑是一个痛点，这个门槛有点高，我在开始学习的时候，也是煞费苦心，所以学好基础知识真的非常重要。
四、什么是虚拟化？
1）、虚拟化与虚拟化技术是什么？
虚拟化是云计算的基础，
虚拟化：软件模拟硬件的过程
具体定义：虚拟化使一台物理机上可以跑多台虚拟机，虚拟机共享物理机的CPU、内存、IO等硬件资源，每一台虚拟机逻辑上是相互隔离的。
行业内专用术语：
1、物理机：宿主机Host
2、虚拟机：客户机Guest
2）、虚拟化分类（按照虚拟化实现结构）：
1、1型虚拟化
定义：Hypervisor直接安装在物理机（裸机）上，多个虚拟机在Hypervisor上运行。
特点: 1型虚拟机本身就是一个操作系统，不需要其他操作系统的支持
举例：VMware的ESXI（workstation、server）
2型虚拟化
物理机上首先安装常规的操作系统，比如 Redhat、Ubuntu 和 Windows。Hypervisor 作为 OS 上的一个程序模块运行，并对管理虚拟机进行管理。KVM、VirtualBox 和 VMWare Workstation 都属于这个类型。
虚拟化技术：一种运行在基础物理服务器和操作系统之间的中间软件层，可以访问服务器上包括磁盘和内存在内的所有物理设备。Hypervisor协调着这些硬件资源的访问，以及各个虚拟机之间的防护。服务器启动时，它会加载所有虚拟机客户端的操作系统，同时为虚拟机分配内存、磁盘和网络等。也可叫做VMM（ virtual machine monitor ），即虚拟机监视器。
1型和2型虚拟化的对比：
1、前者性能比后者好
2、前者不需要操作系统支持，后者需要
3、后者更加灵活，特点：支持虚拟机的嵌套
使用虚拟化的原因：
打破实体结构间不可切割的障碍，使用户能更好的利用这些资源
没有虚拟化:服务器的IT资源30%
有虚拟化：服务器的IT资源70%
3）、虚拟化的优点
1、提高IT资源利用率
2、显著减少了服务器的数量，企业不动资产和管理成本。
3、加速应用部署
4、提高应用兼容性
五、云计算服务三层架构：根据提供服务的不同（会在下一篇详细讲解三种服务）
1、IaaS:infrastructure as a Service
定义：基础服务层
功能：提供的服务是存储、计算、网络等硬件资源 OpenStack
特点：负责管理虚拟机的整个生命周期，虚拟机创建、修改、启动停止、快照/备份、销毁
举例：阿里云、腾讯云、亚马逊的AWS（Amazon webserice）
2、PaaS：platform as a service
定义：平台服务层
功能：提供的服务是应用程序的运行环境和一系列中间件服务
特点：负责保证服务的性能和可用性。
举例：大数据和深度学习容器云平台
3、SaaS：Software as a service
定义：软件服务层
功能：提供的服务是软件/应用程序。
特点：用户需要登录并使用它，"拿来即用"
举例：facebook、twitter、instagram、QQ、微信
网上还有人说Docker的CaaS（container as a service）容器服务层。
六、OpenStack是什么？
OpenStack is a cloud operating system that controls large pools of storage, compute,and networking resources throughout a datacenter,all managed through a dashboard that gives administrators control while empowering their users to provision resources through a web interface。
官方定义：OpenStack是一个（可以管理整个数据中心里存储、计算及网络资源的）云操作系统。
OpenStack 作为一个操作系统，管理资源是它的首要任务；
OpenStack 管理资源主要有三个方面：计算、存储和网络。
整个OpenStack是由控制节点，计算节点，网络节点，存储节点四大部分组成。这四个节点也可以安装在一台机器上，单机部署（All-in-one部署）
控制节点 负责对其余节点的控制，包含虚拟机建立，迁移，网络分配，存储分配等等
计算节点 负责虚拟机运行
网络节点 负责对外网络与内网络之间的通信
存储节点 负责对虚拟机的额外存储管理等等
下面我给出一张官方架构图（给出中文版方便理解）：
OpenStack的组件：
Nova：计算管理服务，提供了对计算节点的Nova的管理，使用Nova-API进行通信 （核心服务）
Neutron：网络管理服务，提供了对网络节点的网络拓扑管理，同时提供Neutron在Horizon的管理面板（核心服务）
Glance：镜像管理服务，提供了对虚拟机部署的时候所能提供的镜像的管理，包含镜像的导入，格式，以及制作相应的模板（核心服务）
Keystone：认证管理服务，为OpenStack的其他组件提供认证（auth）服务 （核心服务）
Cinder：提供管理存储节点的Cinder相关（为虚拟机提供存储卷（虚拟硬盘）） （核心服务）
Swift：为Glance和Cinder提供对象存储服务
Ceilometer：为OpenStack提供监控（monitor）、计量服务；提供对物理资源以及虚拟资源的监控，并记录这些数据，对该数据进行分析，在一定条件下触发相应动作
Heat：提供了基于模板来实现云环境中资源的初始化，依赖关系处理，部署等基本操作，也可以解决自动收缩,负载均衡等高级特性。
Horizon：控制台服务，提供了以Web的形式对所有节点的所有服务的管理 （核心服务）
第一次写关于技术方面的文章，不足之处后面还会修改补充，希望自己坚持下去。
关于云计算架构图示意图和云计算架构图示意图怎么做的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
