一、什么是云計算技術(shù)?
人類社會不斷的數(shù)據(jù)化與網(wǎng)絡(luò)化，要求背后必須存在一個足夠強(qiáng)力的系統(tǒng)，來支持社會運(yùn)轉(zhuǎn)所需要的龐大計算和處理分析能力，云計算目前來看很有可能承擔(dān)著這樣的歷史使命。
云計算是分布式處理(distributed computing)、并行處理(parallel computing)和網(wǎng)格計算(grid computing)的發(fā)展，是透過網(wǎng)絡(luò)將龐大的計算處理程序自動分拆成無數(shù)個較小的子程序，再交由多部服務(wù)器所組成的龐大系統(tǒng)經(jīng)計算分析之后將處理結(jié)果回傳給用戶。
在主機(jī)a上運(yùn)行“ping主機(jī)c(不在同一網(wǎng)段)”后，開始跟上面一樣，到了怎樣得到mac地址時，ip協(xié)議通過計算發(fā)現(xiàn)c機(jī)與自己不在同一網(wǎng)段內(nèi)，就直接將交由路由處理，也就是將路由的mac取過來，至于怎樣得到路由的mac，跟上面一樣，先在arp緩存表找，找不到就廣播包。
2 2 天⑤ ⑤ 處理：對癥處理，注意休息，多飲水第四章 兒童保健及疾病預(yù)防（1 1 ）過敏性休克① ① 出現(xiàn)時間：接種后數(shù)秒或數(shù)分鐘2 2 ．異常反應(yīng)五、預(yù)防接種后的反應(yīng)及處理① ① 出現(xiàn)時間：接種后數(shù)秒或數(shù)分鐘② ② 表現(xiàn)：③ ③ 處理： 平臥，頭稍低，注意保暖，立即皮下或靜脈注射 1:1000腎上腺素 o.5 &oline。
云計算的核心技術(shù)
20世紀(jì)90年代以來，國家“863”高技術(shù)廣劃cims應(yīng)用示范工程在很大程度上大大推動了我國制造業(yè)應(yīng)用mrpii/erp系統(tǒng)的進(jìn)程，有覆蓋十多個行業(yè)的200多家企業(yè)在實施cims應(yīng)用示范工程，其中許多企業(yè)應(yīng)用了mrpii，系統(tǒng)也多采用了先進(jìn)的客戶／服務(wù)器結(jié)構(gòu)。
其中一個卷用于存儲關(guān)鍵卷數(shù)據(jù)，另一個卷用于存儲備份。
傳感器、客流量統(tǒng)計分析系統(tǒng)、人員定位追蹤系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘與分析系統(tǒng)、云存儲、大數(shù)據(jù)云端管理平臺系統(tǒng)。
數(shù)十年來國內(nèi)外已經(jīng)積累了很多設(shè)施健康度評估模型和方法，但限于數(shù)據(jù)采集的方式、時間、準(zhǔn)確度，以及模型本身的準(zhǔn)確度等多方面的原因，設(shè)施健康度評估仍然有很大的提升空間，尤其大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的成熟和運(yùn)用，直接顛覆了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析模式、量級，使得設(shè)施健康度評估模型擁有更多的選擇，達(dá)到更高的精度。
(1)編程模型
MapReduce是Google開發(fā)的java、Python、C++編程模型，它是一種簡化的分布式編程模型和高效的任務(wù)調(diào)度模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集(大于1TB)的并行運(yùn)算。嚴(yán)格的編程模型使云計算環(huán)境下的編程十分簡單。MapReduce模式的思想是將要執(zhí)行的問題分解成Map(映射)和Reduce(化簡)的方式，先通過Map程序?qū)?shù)據(jù)切割成不相關(guān)的區(qū)塊，分配(調(diào)度)給大量計算機(jī)處理，達(dá)到分布式運(yùn)算的效果，再通過Reduce程序?qū)⒔Y(jié)果匯整輸出。
(2) 海量數(shù)據(jù)分布存儲技術(shù)
云計算系統(tǒng)由大量服務(wù)器組成，同時為大量用戶服務(wù)，因此云計算系統(tǒng)采用分布式存儲的方式存儲數(shù)據(jù)，用冗余存儲的方式保證數(shù)據(jù)的可靠性。云計算系統(tǒng)中廣泛使用的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)是Google的GFS和Hadoop團(tuán)隊開發(fā)的GFS的開源實現(xiàn)HDFS。
GFS即Google文件系統(tǒng)(Google File System)，是一個可擴(kuò)展的分布式文件系統(tǒng)，用于大型的、分布式的、對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問的應(yīng)用。GFS的設(shè)計思想不同于傳統(tǒng)的文件系統(tǒng)，是針對大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和Google應(yīng)用特性而設(shè)計的。它運(yùn)行于廉價的普通硬件上，但可以提供容錯功能。它可以給大量的用戶提供總體性能較高的服務(wù)。
然而，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷推陳出新，網(wǎng)絡(luò)游戲內(nèi)容開始逐漸豐富，表現(xiàn)方式更加多元化，文件越來越大，在滿足玩家的同時，其實更多的是帶給網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的壓力，玩家的網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)、運(yùn)行速度過慢、帶寬壓力巨大、服務(wù)器負(fù)載過重，一到節(jié)假日和上線高峰時段，面對數(shù)十萬甚至上百萬的玩家同時在線，其客戶端服務(wù)器和有限帶寬勢必難以應(yīng)付，可是帶寬資源再怎么分配都是拆東墻補(bǔ)西墻，提高帶寬的同時，或多或少犧牲了游戲的流暢程度。
