跨平台计算范文

跨平台计算范文（精选12篇）

跨平台计算 第1篇

一、云计算下XBRL跨平台协同管理技术分析

传统的网络会计信息系统设计是基于纸质基础进行设置的, 是纸质会计数据的信息化处理, 这些初级形式的网络财务报告利用模式仅仅实现了将传统纸质报告上显示的书面内容, 以电子页面的形式显示出来, 并没有在根本上促进会计信息质量、资本市场价值增益等方面的改进。以这些格式发布的财务信息依然存在不能被有效检索、也不能直观的得到各种指标之间的相互比较、内容及格式固定, 只能被动接受而不能按需定制个性化财务报告等缺陷。这种模式的财务报告, 已经不能完全满足利益相关者对个性化信息的空间和时间需求。由此, 造成了信息供需矛盾的日益凸显, 信息供需市场远未达到帕累托最优状态, 要从根本上解决这些问题, 实现财务信息的自由交换, 必须要有一个统一的财务数据技术标准。

(一) 云计算下XBRL跨平台协同管理应用构思

云计算 (CloudComputing) 是基于网络的、可配置的共享计算资源池, 能方便的、随需访问的一种模式, 是计算技术分布式处理 (Distributed Computing) 、并行处理 (Parallel Computing) 和网格计算 (Grid Computing) 的新发展。其低成本、高共享的信息处理技术已被广泛应用。通过云计算技术的应用, 运用我国统一的XBRL分类标准, 将XBRL实例文档存储到相应的云计算会计数据资源池中, 会计报告的使者运用XBRL技术, 从云平台的资源池中提取相应的会计数据, 会计信息资源池中的数据资源高度共享, 对网络会计而言, 可以通过XBRL这样的技术实现无缝化网上会计报告, 这种报告模式的特点是, 将企业财务数据存储在云平台下的动态数据资源池中, 一旦使用者需要查询某公司财务报告, 系统就会运用XBRL的规范命名将财务数据封装起来, 以超文本的形式通过Internet将其发送到客户端, 而客户端通过网页浏览器或其它阅读器便可查阅和追踪信息来源。

(二) 云计算下XBRL跨平台协同管理的架构

云计算下的企业会计信息平台架构的底层是由硬件及操作系统所组成的基础设施。在这之上是各种软件系统和管理平台, 包括部署的各种信息系统管理软件、虚拟化组建、云计算管理系统和各种虚拟机。再上层是XBRL基础数据, 这些数据可以是直接存储在云平台资源池中具有XBRL统一标准的实例文档, 也可以是实时提取企业自己提供的Web Service数据接口。架构的最顶层是由各软件厂商所提供的软件所组成的应用软件服务中心, 以及数据中心。最顶层是云计算的核心, 也是直接向企业提供服务的所在, 这一层包括财务软件和各种管理软件的应用中心、程序集成中心和数据存储查询中心。这种架构方式一方面体现了企业会计数据的保密性和安全性。另一方面更好的保证企业会计数据使用者利用XBRL技术查找所需的数据, 追踪数据来源, 实现数据的高度共享。

(三) 企业发展XBRL跨平台协同管理的技术条件

XBRL技术框架分为三部分:XBRL技术规范、XBRL分类标准、XBRL实例文档。近年来随着云计算理论和技术的迅速发展, 实现网络信息化管理变得简单而易行, 也为实现企业会计信息系统与XBRL协同处理提供了很好的数据处理平台。通过会计信息系统云平台供应商的数据平台, 企业按照统一的XBRL分类标准, 将企业会计数据实例文档保存到会计信息资源池中, 通过XBRL软件对企业会计数据资源池数据进行整合, 为各报表使用者提供所需的各种会计报表信息。

二、云计算下企业XBRL跨平台协同管理应用

传统的网络财务报告, 仅仅是纸质财务报告的翻版, 会计报告具有滞后性, 交换数据频繁, 挖掘信息费时费力, 数据协同性差, 会计报告不能按照使用者的个性需求进行设计, 数据不能有效追踪。而基于云计算技术的XBRL网络财务报告将企业的会计数据按照我国XBRL分类标准, 将XBRL实例文档实时存储到资源池中, 实现企业会计数据与XBRL的协同管理。

(一) XBRL跨平台协同管理思想

不同的业务系统可以提供不同的XBRL展示形式, 实现按需供应, 增强数据信息跨行业、跨部门的多次可用性。国际上现行的XBRL分类包括:XBRL全球通用账薄 (XBRL GL) 和XBRL财务报告分类标准 (XBRL FR) 。XBRL FR应用于企业对外的财务报告, XBRL GL应用于企业会计业务处理过程。XBRL GL可以展示各账户与账簿中的所有信息, 这些信息不仅包括财务信息, 而且还包括非财务信息。使用XBRL GL的企业可以通过云计算技术编写跨平台的数据信息, 制定XBRL相应的数据标准文档形式, 由于XBRL GL分类标准规范了企业各项交易数据, 信息需求者可以向下发掘数据, 抽取出经济业务的原始数据。将XBRL GL应用于企业业务层面可以使信息需求者精确抽取企业的事项信息。XBRL GL也可将企业的供应链系统、电子商务系统、其他公共管理平台数据按照XBRL分类标准存储到相应的实例文档资源池中, 物联网技术的产生还可以实现企业对生产过程的跟踪并实时进行会计处理。报表使用者利用XBRL技术, 按照报表使用者的信息需求, 对企业信息资源中的实例文档信息进行查询、追踪和报表编制。实现企业各种信息资源的协同管理和实时报告。XBRL能够实现跨平台的数据传输与交换, 有利于实现信息共享。XBRL跨平台协调管理设计如图1:

(二) 云计算下企业XBRL跨平台协同管理

(1) XBRL与企业会计信息系统的协同管理

据统计, 企业信息70%以上来源于会计数据, XBRL与会计信息系统的协同处理是必不可少的。随着云会计技术的发展和完善, 企业将会计信息系统数据按照标准文档格式存储到会计信息共享资源池中, 报表使用者利用开发商统一设计的XBRL软件进行数据查询, 及时了解企业的财务运行情况。XBRL在提高会计报表信息质量特征方面具有无比的优势, 规范研究和实证研究均表明, XBRL财务报告可以明显改善会计信息的可靠性、交互性、实时性、可比性、易理解性, XBRL与会计信息系统的协同处理, 改变了以往会计信息系统的管理思想, 提高了各个报表使用者的信息满意度, 使他们的利益实现均衡化。因此XBRL技术本身是实现我国会计信息化的技术保障。

(2) XBRL与供应链系统的协同管理

企业的供应链系统就是通过对企业产品的增值过程和分销渠道过程的控制, 及时反映企业商品的流转过程, 它开始于供应的原点, 结束于消费的终点。企业通过VLC分享需求信息、库存状态、生产计划、销售计划、交货计划来反映供应链流程, 达到协作预测和补货的目的。能系统的反映企业产能优化配置的过程, 能及时掌控企业的商品流转情况, 有效提高企业资金的周转效率, 系统的分析企业未来的现金流情况和赢利能力。对企业外部的供应商和销售商能力作准确预测。供应链系统中的商品采购信息、存货信息、生产信息都能有效的反应企业的运营能力, 通过XBRL的统一标准和规划, 企业可将供应链实时数据生成实例文档存储于供应链动态资源库中, 利用XBRL技术实现XBRL与供应链系统的协同管理, 对于报表使用者及时了解企业资源配置情况及资金周转效率有非常重要的现实意义。

(3) XBRL与电子商务平台的协同管理

电子商务是指交易当事人或参与人利用现代信息技术和计算机网络所进行的各类商业活动, 其交易数据往往是动态的数据。通过XBRL与电子商务的协同处理, 可以更加及时的反映企业的动态赢利能力。电子商务平台通过交易平台记录, 利用XBRL技术将交易数据转换为标准的XBRL动态实例文档, 并将交易动态实例文档发布至交易动态电子准备信息资源池, 提高报表使用者的动态决策能力。

(4) XBRL与其他组织部门间的协同管理

XBRL的应用主体既涉及财务报告和商业报告的提供者, 也涉及其接受者和使用者, 包括企事业单位、投资者、债权人、会计师事务所、政府监管机构和宏观经济管理部门。企业的经营过程必须符合可持续发展建设需求, 除考虑企业经营状况外, 也要对社会和自然环境所承担的责任进行综合考核, 包括环境保护状况、公益建设等整体商誉信息, 生成相应的实例文档数据。XBRL与其他组织信息的协同管理能让投资者在了解企业与政府、各类社会团体与市场之间的美誉度。同时把社会、产业界的综合评价信息反馈给投资者。XBRL与其他组织部门的协同处理, 可更好帮助信息使用者从全局角度理解企业的财务信息和非财务信息。

三、结论

XBRL的核心价值在于提高企业财务信息的质量, XBRL协同管理的出发点在于让会计信息需求者及时掌握即时的、动态的原始数据, 让报表使用者可以追踪企业信息的来源。XBRL为企业会计信息的报告应用提供技术支撑, XBRL的协同管理思想扩充了XBRL分类标准。XBRL与其他系统的协同管理, 能够更好地实现财务系统与其它管理系统的数据交互, 整合信息资源, 快速准确地分析判断企业运营状况与薄弱环节, 更好地支持经营管理决策。积极探讨XBRL技术在企业业务层面的跨平台综合协同管理, 对全面提升企业会计报告质量, 提高企业的市场竞争力有着积极的指导意义。

参考文献

[1]聂萍、周戴:《基于XBRL环境网络财务报告网页呈现质量实证研究》, 《会计研究》2011年第4期。

[2]刘玉廷:《推广应用XBRL推进会计信息化建设》, 《会计研究》2010年第11期。

[3]王立彦、曾建光:《国内现行XBRL标准的囚徒困境及其解决之道》, 《证券市场导报》2012年第12期。

[4]王意杰、孙伟东等:《云计算环境下的分布存储关键技术》, 《软件学报》2012年第4期。

[5]张林、庞燕等:《乳制品企业冷链物流共同配送研究》, 《企业经济》2011年第12期。

[6]陈晨:《浅析XBRL在我国应用中出现的问题及对策》, 《商业经济》2010年第12期。

[7]张志荣:《企业信息化实务》, 清华大学出版社2010年版。

弹性云计算平台 Cloudxy 第2篇

HLFS - 虚拟机分布式镜像存储 (类似于亚马逊EBS，首先发布出来)

ECM - 虚拟环境管理系统 (后续发布)

HLFS资料请参见

FAQ ― code.google.com/p/cloudxy/wiki/HlfsFAQ

DESGIN ― code.google.com/p/cloudxy/wiki/HlfsDesign

User-Manual ― code.google.com/p/cloudxy/wiki/HlfsUserManual

Code - cloudxy.googlecode.com/svn/trunk/hlfs/

计算平台将进入三国时代 第3篇

作为图形领域的领军人物，nVIDIA发现自己将处于夹缝之中，最初nVIDIA乐观地认为自己将成为唯一的跨平台图形供应商，英特尔需要自己的帮助，AMD也需要自己的高端芯片组，不过它也开始像英特尔那样做两手准备。2006年9月，nVIDIA将Intel Netburst架构的核心人物Randy Steck收归麾下，当然nVIDIA在公开场合多次否认将进入处理器市场；不过nVIDIA认为直接收购一家处理器厂商更为便捷，这样，作为第三家X86处理器供应商的VIA便进入nVIDIA的视野，在2008年3月份，nVIDIA收购VIA的言论不胫而走，当事双方都对此保持缄默，但是英特尔却高度紧张，宣称将对nVIDIA进行总线技术封锁，试图中止这项交易。尽管现在情况尚未明朗，但我们已清晰地看到计算平台市场将朝向三强对垒的格局演进。

为何nVIDIA需要谋求CPU业务

如果无法获得CPU业务，处于夹缝中的nVIDIA将没有未来，这就是nVIDIA急于寻求CPU业务的原因。我们知道，现在AMD已同时拥有高端处理器、芯片组与高端图形技术，虽然AMD仍未对自身平台的芯片组、显卡等组件做任何限制，但AMD在另一方面又在强力推行平台化策略，譬如针对游戏市场，AMD推出“蜘蛛”平台，该平台的CPU、GPU和芯片组都由AMD一手包办，nVIDIA并没有获得多少机会。随着AMD芯片组产品的不断成熟，尤其是7系列芯片组推出之后，nVIDIA就丧失了AMD平台芯片组老大的地位，越来越多用户选择AMD自身的芯片组产品—更糟糕的是，这些用户同时也更青睐AMD的显卡。

AMD收购ATI后，nVIDIA与英特尔曾有过很短暂的蜜月，nVIDIA获得总线许可开发英特尔平台的芯片组，但仅限于低端的整合产品与游戏定位的旗舰级产品，主流市场仍未放开。另一方面，英特尔一直希望高端芯片组能获得SLI支持，但nVIDIA则要求能够获许开展全线芯片组业务，英特尔显然没有同意这个要求，这就导致一个尴尬局面的出现：英特尔的X38、X48等旗舰芯片组无法支持nVIDIA的SLI，同时nVIDIA也仅为英特尔平台推出低端和旗舰级芯片组，产品线非常奇怪。为了获得多显卡平台的支持，英特尔向AMD伸出橄榄枝，尽管这两家企业向来争斗你死我活，但至少在显卡业务方面却存在共同利益，于是我们可以看到，英特尔的X38、X48芯片组可以支持AMD的CrossFire交火平台。

这种局面终归不会一直持续，英特尔深刻地认识到缺乏高端图形技术将受制于人，为此它决意进入这一市场。但英特尔并非单纯开发传统意义上的GPU产品，而是结合高并行流计算的趋势，拿出更具通用性的Larrabee处理器。Larrabee的指令系统基于X86扩展，它可以通过软件的方式来支持DirectX、OpenGL等图形API，这意味着Larrabee不再受到API版本的限制，而可以通过软件升级来支持最新的技术。另一方面，基于X86指令扩展的方式让Larrabee非常易于编程，这在通用计算中具有明显的优势，英特尔的如意算盘是：借助X86扩展指令集易于编程的优势，将Larrabee平台打造成为高并行计算领域的标准，同时兼顾高端图形计算。一旦英特尔的高端图形业务成熟，那么按照一贯作风，英特尔有很大的可能采取封闭策略，AMD同样也会采取类似做法，到时nVIDIA空有高端图形技术，也将面临无米下锅的糟糕境地！面临如此空前的挑战，nVIDIA除了寻求CPU业务，打造自己的计算平台外别无他选。

英特尔高举总线授权大棒

对于nVIDIA来说，获得处理器业务不外乎两种途径：一是自行开发，不过nVIDIA虽然拥有强大的GPU开发实力，对于CPU却还是个新手，独自开发CPU不仅耗时耗力，而且难保成功。第二个途径就是收购一家微处理器制造商—直接收购AMD显然无法实现，即便nVIDIA财力雄厚，也很难承受这样的负担，何况这样的收购铁定通不过反垄断审查。这样，作为第三家X86处理器制造商的VIA就成为nVIDIA的唯一选择。

光从处理器技术来讲，VIA与英特尔、AMD绝不在一个水平线上，nVIDIA收购VIA后也不会有什么立竿见影的效果。不过，nVIDIA将因此获得拥有丰富经验的处理器开发团队，结合nVIDIA已有的人才资源和GPU开发领域的实力，nVIDIA完全有能力开发出高性能处理器。基于这一点考虑，nVIDIA与VIA展开了并购接洽—外界曾认为双方很难达成一致，因为nVIDIA其实只需要VIA的处理器业务，VIA的芯片组与多媒体部分对nVIDIA并无价值；而CPU业务已成为VIA的核心关键，VIA自然不可能单独出让。这样的看法固然有一定道理，但以nVIDIA的雄厚财力，完全将VIA并购也不会有多大的负担；而VIA的处理器业务固然开始有起色，但VIA的实力委实过于薄弱，单靠自身力量要想做大做强困难重重，显然，加入nVIDIA同样符合VIA的利益。

这项交易并没有如期进行，或许交易双方也想试探英特尔的反应，所以提早将消息对外透露。英特尔的反应则非常激烈，它明确表示，如果nVIDIA从事处理器相关的业务，那么nVIDIA将不可能获得下一代QuickPath总线的技术授权，英特尔平台将对nVIDIA的芯片组业务关上大门。而nVIDIA也没有明确表达自身的看法，或许它内心也在权衡两项业务的轻重：一方面AMD自有芯片组的强大迫使nVIDIA寻求新的市场，英特尔平台的支援可以有效避免芯片组业务的下滑；另一方面，若屈从于英特尔就意味着nVIDIA永远都不可能拥有CPU业务，无法打造自己的计算平台，最终不仅将丧失芯片组业务，连图形业务都会受到波及。但是如果nVIDIA坚持开展自己的CPU业务，英特尔随即将封锁QuickPath总线授权，同时在多显卡平台方面支援AMD的CrossFire—那么局面就演变为英特尔与AMD联手对付nVIDIA。此时nVIDIA唯一的王牌就是开发出更优秀的图形技术以及AMD平台芯片组，一旦能够保有图形性能方面的优势，影响终端用户选择AMD平台而非英特尔平台，那么英特尔、AMD脆弱的合作也将迅速瓦解，毕竟作为死对头，英特尔不会愿意看到AMD从中渔利。

从这些角度来分析，忍受芯片组业务一时之痛，寻求获得CPU业务对nVIDIA而言将是更为明智的选择。

GPU取代CPU成为计算系统的核心

nVIDIA没有很快对英特尔的威胁作出回应，至少过早得罪英特尔绝不是什么好主意。nVIDIA还在稳步推进自己的英特尔芯片组计划，代号为MCP79的图形芯片组将在未来几个月内出台。据悉，MCP79将集成GeForce 8级别的图形核心，支持DirectX 10和Shader Model 4.0 API，图形性能将十分出众。MCP79将拥有桌面和移动平台两种版本，凭借图形性能方面的优势，MCP79有很大的机会击败英特尔的G35/G45系列，成为低端市场的领军者。与此同时，nVIDIA还宣布将开发出支持VIA Isaiah处理器的MCP79版本—此举将VIA Isaiah平台的竞争力提升一个数量级，在MCP79的帮助下，Isaiah平台将拥有优秀的图形性能，从而使它可以胜任包括高清播放、商务办公、3D游戏在内的各项应用。这项举措既避免了刺激英特尔、未越过英特尔设下的红线，又可以先行为VIA处理平台打下用户基础。

在潜心开发新品的同时，nVIDIA也启动了一场宣传上的攻势：nVIDIA高调宣称，GPU将在未来的计算系统中占据越来越重要的地位，CPU的重要性将不断降低，在未来GPU将取代CPU成为计算系统的核心。这种说法虽然激进，但不无事实支撑：图形技术的发展让GPU具备越来越强大计算力的同时，也变得更加灵活，我们可以看到，DirectX 10 GPU已经能够完全承担3D渲染与几何处理任务，CPU仅需处理程序指令、人工智能和物理加速计算，而物理加速卡厂商Ageia已经在2008年2月份为nVIDIA所收购，未来PPU逻辑也将成为nVIDIA GPU的一部分。如此一来，CPU仅需负责程序指令的分派，实际运算任务均由GPU来完成。而程序指令分派的任务非常简单，采用低端一些的处理器也不会对性能带来多大的负面影响，根据这些事实，我们可以判定在3D运算为主的计算平台中，GPU的确已经处于核心地位，CPU的角色并不是人们想象得那么重要。

类似的事情还出现在高清视频解码与编码运算中，通用的CPU在执行这些任务时效率低下，而GPU要高效得多，目前支持nVIDIA、AMD的新一代GPU均可支持全硬件高清解码，即便系统中采用Pentium 4 2GHz级别的处理器，照样能够很好地胜任高清播放任务。至于视频工作站所需进行编码任务，目前还是依靠CPU来完成，但只要nVIDIA愿意，同样可以在GPU中高效地实现。

而在日常的商务办公、上网娱乐等看似简单的任务中，GPU的角色同样不可或缺—无论Vista、Mac OS X Leopard，还是Linux系统，都支持3D桌面技术，拥有一块强有力的GPU将显著提升桌面的操作响应。对于这一点想必Linux用户深有体会：在普通模式下，操作系统的桌面环境都依靠CPU生成，但无论是GNOME还是KDE响应速度都不会太快（慢于Windows，这是由Linux模块化的X Window系统所决定的），但只要你为显卡装上3D驱动并开启3D桌面模式，GNOME与KDE的桌面操作将迅捷无比，响应速度大大超越Windows，同时CPU占有率大幅度降低，原因就在于GPU承担了所有视觉相关的渲染任务，将CPU解放出来。不仅如此，当你在查看PDF文档、上网冲浪、制作幻灯片时，GPU同样将发挥效应：Adobe Reader已经可支持硬件加速，即由GPU来渲染PDF文档，在GPU的帮助下，PDF文档中文字、图像都能够瞬时显示，响应速度获得巨大的提升。同样，网页中的Flash动画未来将由GPU加速，这将彻底改变网页占资源的状况（目前Flash动画由CPU渲染，但即便是性能强悍的双核处理器，在打开一个Flash众多的页面时，CPU占用率也会飙升，严重影响了系统速度）。幻灯片制作方面，OpenOffice.org 2.4的Impress组件已率先实现动画效果的GPU加速，从而获得令人赏心悦目的视觉效果。如果要说Linux系统那就更加夸张，甚至连屏幕保护程序都可以由GPU来渲染……从当前的趋势来看，GPU硬件加速方面的应用还将不断拓展，届时一切与视觉有关的工作将由GPU承担，而CPU本身则用于执行程序指令等负荷较低的任务。

这种模式实际上也就是所谓的“协处理器加速”概念，GPU在执行这些任务时具有更高的效率，在未来，GPU的通用性将进一步增强，可以做的事情更多，CPU的作用则被不断地弱化，而这种设想也符合计算工业的未来发展趋势—在消耗相同能源、使用相同数量晶体管的条件下，GPU为中心的运算要比现行的CPU中心模式具有更高的效能。

在向外界介绍GPU中心概念的同时，nVIDIA也不无嘲讽意味地调侃英特尔：英特尔目前的集成图形技术不仅完全无法在硬件上同nVIDIA相比，它们干脆连像样的驱动程序都无法提供，所谓Larrabee高端图形技术不过是夸夸其谈，何况Larrabee要等到2009年底方能推出—对于一年半后的产品，英特尔急于谈论未免太不务实。

前瞻

无论面临什么样的障碍，拥有CPU业务都符合nVIDIA的利益，也是nVIDIA最明智的选择。我们可以预见计算平台三国演义时代的到来，作为用户，显然将会乐见更为激烈的市场竞争，轮番的产品更新与价格战将让我们成为最终的胜利者。

吉林省公共计算平台 第4篇

吉林省公共计算平台是在政府指导和支持下建立的吉林省首家面向社会的公益型高性能计算服务平台和信息服务平台。吉林省公共计算平台是刀片架构的计算机集群, 主要计算设备采用AMD 4路8/12核CPU, 计算能力达到50万亿次/秒, 存储能力100TB, 计算网络采用Infiniband QDR技术的40GB网络, 管理网络采用千兆以太网, 3台精密空调采用电脑控制轮换工作, 最大限度的确保精密空调及平台的安全稳定运行。配置基本的工具类软件、科学计算类软件、CAE应用类软件、渲染类软件等。主要应用领域有CAE应用、信息化、科学计算等方面。吉林省公共计算平台积极开展高性能计算领域的研究、合作及应用推广, 与长春应化所汪尔康院士团队合作建立了“吉林省计算中心高性能计算院士工作站”, 与中科院网络信息中心及中科院长春分院合作建立了“吉林省中科院超级计算中心", 与吉林大学数学学院合作建立了“高性能计算及网络安全核心技术教育科研基地”, 在吉林省发展和改革委员会的支持下建立了“吉林省高性能计算工程研究中心", 在高性能计算技术研究和应用方面取得了一定的成果。平台作为一个区域现代化发展水平的重要标志, 集基础性、开放性、公益性于一体, 围绕现代先进计算理念, 以共建共享、服务吉林为己任, 努力成为融合多种功能的创新型计算平台, 提升吉林省的科研能力和核心竞争力, 计算平台对吉林省企事业单位及各大高校免费开放高性能计算资源, 并寻求科技技术项目合作伙伴。平台还为培养高性能计算方面人才建立了“高性能计算及网络安全核心技术教育科研基地”, 能够为企事业单位及高校培养高性能计算的人才, 使企事业及高校提升科研技术能力。围绕平台工作的开展, 我们建设有三个技术团队, 即:“云计算关键技术团队”、“C A E关键技术团队”和“软件开发技术团队”, 以确保平台在为社会提供计算资源的同时, 能进一步提供高技术服务, 解决企事业、高校等单位在科研生产中遇到的疑难问题。此外, 平台借助“吉林省计算中心高性能计算院士工作站”建设, 得到了由汪尔康院士技术团队为平台优化和算法研究提供的技术指导、支持和帮助, 保证平台运维和服务一开始就站在一个较高的基点上。在此基础上我们更将进一步与省内各大高校、科研单位及企业通力合作, 更广泛的实现硬件、软件、人才的共享, 保证平台的正常运行并为社会提供优质的服务;满足服务创新的需求。同时, 中心聘请5到10名客座教授和专家组成高性能计算专家委员会, 参与到平台的项目规划和实施当中, 指导并确保相关工作有效开展。作为吉林省唯一一家面向社会公共开放的公共计算平台, 如何更好的发展和利用高性能计算资源, 我们感到肩负的使命重大, 我们有信心在科技厅的领导和支持下, 以职能工作为事业, 为全社会提供公益性、高水平的资源服务和技术服务, 为吉林省的科技创新贡献推动之力。联系人:霍老师电话:15943052744

云计算网络教学平台设计与实现论文 第5篇

摘 要：云计算的出现在极大程度上降低了个人计算机性能，放大了个人计算机的功能，以新的分配方式将资源进行重组，更好地满足现代网络教学管理所提出的需要。文章就云计算框架下的网络教学平台的设计与实现分别作了简要的论述，以期能够为云计算下网络教学平台的进一步建设和发展提供有效的参考和借鉴。

关键词：云计算;网络教学平台;教学资源

发展愈加成熟且普及程度不断提高的云计算模式，促进学校、教育机构以及个人信息处理的“云”模式进程，为网络教学的健康高效发展与建设带来巨大的推动力。在云计算模式下，一切信息和资源被封装成“云服务”形式，跨越时空的阻碍，传递到手机、PDA、笔记本电脑等信息载体上，信息接受者可以通过在线查看的方式，浏览或使用电子教案、教学视频、电子图书资源等信息。云计算的出现不仅进一步的满足了网络教学管理的需要，且极大的提高了教学资源的利用效率。笔者拟对云计算下的网络教学平台的设计和实现做出初步的探索，供相关人士参考。

汽车信息平台:新形态计算母体 第6篇

“汽车人”被唤醒了，这不是《变形金刚》中的场景，而是正在发生的事实。

汽车开始呈现某些“生命的体征”，它可以自行感知，思考，决策和行动起来，就像是你的另外一个分身，或者说汽车更像人类的另外一个母体，和你以及你外部的这个世界进行连接。人与汽车的关系将变得越来越微妙——它知道你在想什么，知道你要去哪里，对你的日常生活和出行习惯了如指掌，甚至清楚你的个人饮食、音乐、衣着品牌的喜好。

为了让汽车的人机交互界面更为自由流畅，通用EN-V电动概念车外形超酷，整个前挡风玻璃变成了一块3D多功能屏，可以查看导航图，收发邮件。在自动驾驶模式下，还可以用来开视频会议，甚至直接在上面玩网络游戏，或与朋友进行实时地沟通，形成一个在路途中的社交无线网络。

汽车的形态正在发生变化，不再只是一种代步工具。汽车成为一种极具个性化的信息终端，一切用手机交互的信息都可以转移到汽车上。汽车本身还可以与你周围的一切包括你自己进行连接，同时也产生信息交互，因而又是一种超越手机的信息自动生产的终端。

美国《大众科学》杂志认为，未来汽车是由一个中心电脑和几十个微处理器、大量传感器及执行部件组成的一个庞大而复杂的信息交换与控制网络。它们的信息处理能力正在变得非常惊人，超越传统边界，正在变得高度智能化。

人们将会对汽车产生越来越大的依赖性，反过来汽车的思考方式将颠覆人类对汽车的传统看法，使用方式以及制造模式。人与汽车在相互改变，相互融合，并引发一场汽车制造行业的整体变革。

轻量化是一个主流趋势，材料的变革还会使汽车在外形设计上更多样化和人性化，甚至像变形金刚一样自由改变形状。宝马在i3和i5两款电动概念车上采用了全碳纤维车身及部分部件，而且宝马最新研制出一款可以变形的汽车——GINA，车身面料使用无缝织物材料，覆盖整个金属结构。基于这种设计，驾驶者可以随意改变车的外形。

环保、人性化以及互联智能化是未来汽车的一些核心特点。汽车将成为我们在生活、娱乐、社交以及工作等各种社会活动之间能够进行流畅地信息切换节点，它联系着人与外部、车与外部及外部与外部的广泛交错的网络，彼此之间将会变得更加胶着，并形成一种全新的关系。

全新的关系也会带来新的产业机会，重新梳理现有的产业链关系，并在更多领域内形成新的商业价值网络。宝马（中国）汽车贸易有限公司市场总监朱力威表示，未来汽车将是连接车辆、驾驶者及乘客、经销商、商业单位、交通部门以及运营商的网络载体，各种信息管理、停车辅助、办公、安全救援、导航以及随时随地的个性服务将集成其上。

云计算平台安全策略研究 第7篇

随着科学技术水平的不断提高以及IT技术的迅猛发展, 互联网应用在我们社会的各个领域中越来越普及。长久以来, 我们已经习惯了传统的将所有的应用程序以及数据安装存放在自己的计算机上, 这种模式面对当前分布异构、处理复杂的网络应用来说已经有捉襟见肘之势, 特别是小型化、便捷化的移动终端的广泛应用, 更是需要一种全新的网络服务模式来带动整个互联网服务的发展。“云计算”技术的应用, 改变了传统的数据处理模式, 将巨大的系统资源整合到云平台上, 通过互联网络来传输用户的请求以及返回用户请求结果, 从而简化了终端设备的资源消耗。“云计算”技术方兴未艾, 发展越来越快, 而存放在云平台内的信息安全保护也成了人们不得不考虑的问题。所以对于云平台信息安全保护策略的学习与研究, 对于人们认识“云计算”及其安全性能从而广泛应用“云计算”模式来推动“云计算”技术大力发展来说具有非常重要的现实意义。

1 云计算平台所面临的安全问题

云平台是以“云计算”技术为基础而构建的网络服务平台。云计算技术的快速发展, 已经在各个行业中得到广泛应用, 也改变了传统的互联网商业模式, 为互联网经济带来了新的生机。云计算所提供的软件或者IT服务都是通过互联网技术进行传输的, 所以互联网用户不需要安装任何客户端软件, 只通过可通过浏览器来访问云端提供的服务。云计算在实际商业中提供的服务模式有主要分为三类, 即软件即服务 (Software as aService) 、平台即服务 (Platform as a Service) 以及基础设备即服务 (Infrastructure as a Service) 。如图1所示, 为云计算提供的服务类型示意图。

但是由于当前“云计算”技术还存在一些技术漏洞, 所以为云平台的数据信息安全带来了一定的安全隐患。

1.1 数据安全问题

数据安全性的问题一直是计算机信息管理中担忧的问题, 云平台信息的管理亦是如此。由于“云计算”技术为用户提供存储云, 让用户通过互联网络将自己本地的数据存放到“云端”来节约本地存储资源的开销, 从而使得存储云内集中了大量的用户信息等一些重要的数据资源, 极易成为黑客攻击的目标。近些年来, “云攻击”时间频频引起我们的关注, 例如黑客利用多家WordPress网站进行的DDos放大攻击事件、新浪微博蠕虫攻击时间等都是非常严重的“云攻击”时间。

此外, 当用户将个人数据放到存储云中后, 用户并不清楚自己存储数据的具体位置, 而数据存放后访问的优先权也就从用户转变成了存储服务的供应商, 一定程度上降低了数据的机密性。

1.2 虚拟化技术引起的安全隐患

虚拟化技术是“云计算”技术的关键技术, 是为了充分利用系统的硬件资源来构建的虚拟化的网络基础设施服务的技术。由于虚拟化技术是完全依赖于系统硬件的, 当系统的某个硬件出现问题后, 整个虚拟化机器都会面临崩溃的威胁。同时, 虚拟化技术实现的计算机资源的共享会部署在同一台物理服务器上, 所以不同虚拟机之间的数据隔离是非常有必要的, 如果非法用户非法获取了虚拟机的权限, 可能会通过一台虚拟机来访问其他的虚拟机数据, 从而造成数据泄露。此外, 虚拟化技术的应用使得终端用户存放的数据分散, 具有无边界性, 所以对于存储的数据无法提供明确的安全边界和保护措施, 增加了数据安全保障的难度。

1.3 系统可靠性

云平台上的用户数据的存储、处理、网络传输与服务的计算机系统关系非常密切, 如果该计算机系统出现了问题, 直接回导致云平台上数据的丢失, 直接影响到了用户的利益。此外, 云平台的信息安全问题对于供应商的信誉问题也是非常重要, 如果供应商由于经济或者其他原因终端服务, 那么用户的数据也会面临丢失的威胁。

2 云计算平台安全策略

“云计算”是当前IT服务界一场全新的技术革命, 为网络时代带来了巨大的商机, 在各个领域中已经得到广泛的应用, 如何搭建安全稳定的云平台来保证平台内部数据信息的安全也是巨大商机下提出的巨大挑战。

2.1 云平台构建

在云平台的构建初期, 就要充分考虑到平台内的信息安全保护策略。由于当前网络安全最大威胁来自于黑客攻击以及破坏计算机功能和信息数据的计算机病毒, 所以在构建云平台时, 根据以往的反黑客和反病毒攻击的技术手段和经验, 来构建安全的云平台, 进而维护期安全运转。由于云平台的安全问题要比传统的信息安全问题复杂得多, 运行的系统性能要求更大, 所以构建安全的云平台, 要以强大的资金和技术的投入作为保障来是云平台建设顺利进行。此外, 要增加云平台的系统开放性, 以吸引更多的合作伙伴加入, 从而增加云安全的覆盖能力, 保证云平台的安全运行。

2.2 云平台的数据保护

除了云平台提供的SaaS (软件即服务) 服务之外, 其他的云计算供应商对于隐私数据的保护力度不够, 如果直接以数据明文的形式存储在平台内, 则会是存储数据的机密性和完整性收到威胁, 所以供应商应该采用数据加密技术对敏感数据进行加密, 从而增加存储数据的安全系数, 在一定程度上又可以进行数据隔离。此外, 云平台供应商应该为用户设置公共云和私有云, 并且加强防火墙的设置安装, 而云平台用户则可以根据对企业的数据和应用服务进行风险评估分析, 并根据分析结果将其放置在公共云还是私有云。比如对于企业的核心业务的关键任务, 则必行将其放置在私有云内并通过安装防火墙来增加其安全系数。加强访问云平台用户的安全认证也是对数据进行保护的一项措施, 对于云平台的用户安全认证, 可以采用强制用户认证和单点用户认证结合的方式, 从而用户只需登录一次即可进入整个web应用, 从而避免云平台用户的密码泄露。

2.3 云平台的网络安全

云服务的供应商在增加数据保护的同时, 也要对加强云平台网络的安全监控, 指定完善的监控策略, 使用过滤器对离开云平台网络的数据进行监视, 一旦发现异常即可采取必要措施来拦截传输数据, 从而阻止隐私数据的外泄。对于云平台数据的传输, 也需要采用数据加密技术来加密传输数据、VPN技术构建虚拟信道、身份认证技术加强数据传输安全, 从而确保云平台数据出网后的信息安全。虽然“云计算”技术已经发展到了应用阶段, 但是对于云平台的监管仍相对落后, 而且云计算相关的核心技术国内仍未掌握, 所以我国应该建立健全的法律法规, 支持云计算核心技术的自主研发, 设计符合我国国情的云计算业务解决方案, 加快建设云平台安全评估和监管体系, 从而为云平台的信息安全保护提供强有力的后盾。

3 总结

基于“云计算”技术的云平台已经成为当前IT服务全兴的网络经济模式, 平台内的数据信息安全问题却不容忽视, 企业用户在选用云平台提供的服务来完成企业业务需求时, 一定要采取好企业数据信息的安全防护策略, 并且选择信誉好服务质量高的云平台供应商作为自己的合作伙伴, 从而在云时代下享受高质量低成本的网络云服务。

参考文献

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[2]韩韦.云计算安全隐患及其对策分析[J].信息安全与技术.2013 (05) .

[3]王哲, 区洪辉, 朱培军.云计算安全方案与部署研究[J].电信科学.2012 (08) .

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[5]孔丹, 马兆丰, 蒋铭.基于云平台的安全审计系统设计与实现[J].信息安全与通信保密.2013 (10) .

跨平台计算 第8篇

1 传统计算类实验教学平台中存在的问题

在传统计算机类实验教学平台管理中, 不管是日常维护还是日常修理工作量均较大, 如果在使用过程中出现系统问题, 则需要实施系统重组或者更新, 需要大量的时间, 同时工作量也比较大。就算是能够在课堂上进行同传, 但是所需时间也达到4~5h, 再加上网络环境存在一定不确定性, 同传中一次到位的几率比较小, 通常需要连续进行2~3次, 反复操作不但需要更多的时间, 同时也加大了管理人员工作量。另外在计算机系统升级中, 一台计算机就需要运行多套操作系统, 安装各种各样的程序, 所以在操作过程中常出现安装混乱问题。

计算机系统在应用中易受病毒侵害, 从而直接导致系统崩溃, 一旦出现以上情况则会导致计算机中的机密文件丢失, 严重影响计算机网络的安全性。在高校计算机安全防护过程中, 通常采用的都是防毒软件, 但是防范的也只是一般的病毒, 对于一些特殊病毒根本起不到防护作用, 还必须要构建防火墙等, 往往达不到预期应用效果。

最后在计算机软件应用中也存在一系列问题, 如种类较多、更新慢等。教师在教学过程中通常应用到多种教学软件, 也就是说计算机在应用过程中需要下载多个软件, 这样不但占用空间, 同时也会对计算机的流畅度产生影响, 如果超出计算机负荷则会导致计算机死机。并且目前软件的更新时间也逐渐缩短, 占有空间越来越大, 下载时间也随之加长, 从而造成浪费大量时间。如果在软件更新后又出现插件不兼容的现象, 那么也就会出现软件无法安装问题。

2 基于云计算的计算机实验教学平台应用价值

2.1 成本低

应用云计算技术, 能够显著降低计算机实验教学平台的日常维护及管理成本, 同时也能够减少云计算系统安装的时间。一般来说, 计算机实验教学平台安装系统, 一般都是几小时或者是以上, 应用云计算技术能够缩短时间, 例如教师或者是工作人员可以在几分钟内就能将所有资料传输到实验平台的任何地方, 极大缩短了传输时间, 提高了资料的传输效率。

2.2 安全性能高

云计算应用在计算机实验教学平台上, 安全性较高。另外, 在计算机的远程诊断和维修方面, 也能够应用云计算等相关信息数字系统, 这些系统可以降低无用维修的概率, 同时也能够更加全面、更加彻底地检查出客户端的问题, 并及时进行维护, 通过云计算系统来检测客户端, 能够有效减少人力、物力的投入, 也能够提高系统软件的安全性。并且云计算技术应用在实验教学平台上, 能够提高数据的安全性, 如电脑中病毒后, 应用云计算技术可以找寻到电脑中的各种文件或者是各种私密信息, 以此来降低病毒对实验平台的损害, 避免个人信息或者是隐私文件泄漏。

2.3 实用性强

高校计算机实验教学平台建设上, 可以应用云计算技术。传统的实验教学平台比较固定, 而云计算实验教学平台能够打破空间的限制, 可以多人并行、相互隔离, 能够扩大运行空间;另外, 能够扩大实验教学平台的存储空间, 同时也能够扩大设备空间, 降低计算机超负荷的效率;计算机实验教学平台在应用中构建简单, 因此能够显著降低成本, 并通过数据库来共享计算机教学资源, 提高教学效率;云计算实验教学平台可以通过合理模拟真实网络和复杂网络运行情况, 来模拟现代计算软件的运行流程;云计算技术应用在计算机类实验教学平台的建设上, 能减少实验教师的重复性劳动, 同时也可以对学生的学习过程进行监督, 能够提高学生的学习兴趣。

3 基于云计算的计算机实验教学平台设计及运行

3.1 平台结构组成

云计算也就是在互联网相关服务基础上所出现的一种特殊模式, 作用则主要为显著增加虚拟性资源, 从而进一步扩大现代网络的访问空间, 实现计算机系统的资源共享, 也能够显著提升整体资源的获取速度。在管理过程中, 只需要简单操作就能够和服务供应商实现良好的交互。

云计算技术下的计算实验平台结构主要可以分成两部分, 即云服务与云管理。云服务又包括教学 (学生、课程等) 管理服务、操作系统服务以及网络设备服务等基本板块, 而云管理包括用户管理、系统管理、计费管理、安全管理、任务管理、资源管理、容灾管理以及运行管理等板块内容。

3.2 平台的运转

计算机类实验平台构建结束后, 系统数据则会自动通过服务器直接传输到计算机硬盘上。在云计算技术下建设成的计算机实验平台, 在虚拟空间管理器上就能够实现文件管理, 在学生应用计算机过程中, 只需要通过登录账号确定学生的桌面系统及操作系统, 从而在浏览表前列一一排列学生所需文件, 能够有效满足学生的个性化需求。

3.3 平台功能模块

计算机类实验教学平台的建设, 要对平台前端功能进行分析, 在实际运行中, 云计算后端应用loudstack API为前端提供服务。

在云计算实验平台前端设计上, 相较于传统的实验平台, 云计算技术的应用能够提高实验教学平台的应用效率。在云计算实验平台前端功能的建设上, 可以看到除了用户界面外, 还出现管理界面, 明确表明了管理的主要内容, 在这一建设过程中, 除了基本的硬件设备外, 还应用网络虚拟技术或数字技术建设前端平台, 将各个模块的内容展示在平台上, 用户可以根据自身的需要自行操作。云计算实验教学平台主要应用隔离模式, 促使平台的实验项目独立, 建设教学模块包括课程库、实验库以及管理接口等板块, 在版块设置上, 主要是根据教学群体来进行划分, 一般划分为学生业务、教师业务以及管理员业务, 不同的板块包含不同的内容, 让学生、教师能够灵活应用计算机实验教学平台。

4 结语

云计算实验教学平台应用先进的网络软件, 能够打破时间、空间的限制, 规避传统实验教学平台的缺点, 从而减少计算机实验教学平台建设成本, 在此基础上也能够显著提升计算机的安全性以及扩大存储空间, 同时计算机实验教学平台打破IP地址数量限制, 让学生能够自由访问实验平台, 而高校任何专业的学生都能够应用实验教学平台。应用云计算以及虚拟技术, 可以减少软件系统、文件系统的安装时间。

参考文献

[1]李凡, 何嘉, 柳岸, 等.云桌面在高校计算机类课程实验教学中的应用[J].计算机教育, 2013 (24) :108-111.

[2]王小辉, 李圣普.改进遗传算法在云辅助教学平台中的应用研究[J].计算机与数字工程, 2014, 42 (5) :883-886, 895.

基于云计算的测试管理平台 第9篇

软件测试就是利用测试工具按照测试方案和流程对产品进行功能和性能测试, 甚至根据需要编写不同的测试工具, 设计和维护测试系统, 对测试方案可能出现的问题进行分析和评估。执行测试用例后, 需要跟踪故障, 以确保开发的产品适合需求。

自动化测试, 一般是指软件测试的自动化, 软件测试就是在预设条件下运行系统或应用程序, 评估运行结果, 预先条件应包括正常条件和异常条件。自动化测试是把以人为驱动的测试行为转化为机器执行的一种过程。

云计算 (Cloud Computing) 是一种通过网络统一组织和灵活调用各种ICT信息资源, 实现大规模计算的信息处理方式。云计算利用分布式计算和虚拟资源管理等技术, 通过网络将分散的ICT资源 (包括计算与存储、应用运行平台、软件等) 集中起来形成共享的资源池, 并以动态按需和可度量的方式向用户提供服务。用户可以使用各种形式的终端 (如PC、平板电脑、智能手机甚至智能电视等) 通过网络获取ICT资源服务。

1传统测试环境管理

传统的测试环境由测试工程师自行负责, 在测试项目开始时按照测试用例要求测试拓扑进行测试环境搭建, 每个人的测试环境相互独立, 对测试资源基本是独占的。各个测试环境独立拥有一套测试设备, 包括测试PC, 被测设备, 测试仪表等。

独占式测试环境能够让测试人员发挥更多的主观能动性, 测试人员可以更加灵活地进行测试拓扑的构建, 而且由于资源独占, 不会因为其他原则导致测试进展的停滞。但是, 这种传统的独占式测试环境存在如下问题:

1) 资源利用率低。不管测试人员用不用设备, 相关设备都无法被他人共享;2) 测试拓扑的连接是固定的, 变更拓扑需要人工干预, 如进行线缆的插拔;3) 部分关键设备的缺乏可能会造成瓶颈, 导致产生最长路径, 延迟整个项目的周期;4) 此外, 由于测试环境是相互独立的, 各个测试工程师需要花费较多的时间进行测试环境管理, 各个测试环境缺乏统一性, 所有测试环境的管理就比较容易出现混乱的情况。

2基于云计算的测试管理平台

2.1云测试平台架构

本文设计的基于云计算的自动化测试平台架构如图1所示。不

本平台主要涉及三部分内容:

1) 测试资源管理:实现测试PC, 被测设备, 测试仪表等资源的管理;

2) 测试任务管理:实现测试任务的调度, 包括手工及自动化测试任务的管理与调度;

3) 测试报告管理:提供了一个完整的测试报告, 能够对不同产品不同版本的各个测试用例测试结果的跟踪, 实现整个测试项目的管理。

2.2测试资源管理.

测试工程师能够很方便地在不同的测试床之间测试资源以测试床为单位进行管理, 测试床对应测试工程师相应的测试环境, 但测试床按照标准化方式进行定义, 以减少不同测试环境的差异, 不同的测试床对于测试工程师而言, 只是设备与连接方式的不同, 测试工程师能够很方便地在不同的测试床之间进行迁移。

测试床包括不同的测试设备, 如测试PC, 被测设备, 测试仪表等。不同的测试设备具有不同的参数配置, 如:

1) 测试PC包括IP地址, 连接方式, 帐号, 密码等信息;

2) 被测设备包括连接方式, 登录IP地址, 端口号, 用户名, 密码等信息;

3) 测试仪表包括IP地址, 插槽号, 端口号等信息。

不同的测试设备需要通过端口进行相互连接, 一般情况下测试设备之间是通过网线直接相连的。不过为了方便进行测试拓扑变换, 可以使用物理层交换机作为中间转接设备, 所有测试设备都跟物理层交换机相连, 通过控制物理层交换机来实现不同端口的互连, 以方便测试拓扑的管理。

通过引入交换机作为中间转接设备, 并按标准化的统一方式定义测试设备, 测试端口, 端口连接等, 并以测试床为单位进行管理。可以将原有的多个独立式测试环境合并到一个测试床, 来实现灵活的测试拓扑变换。设备通过统一的测试床能够实现更好地资源共享, 测试人员只占用需要使用的测试设备, 释放不需要的设备, 可以在效地提高设备的利用率。此外, 通过标准化的方式来定义测试床, 可以极大地减少测试环境搭建的工作, 方便设备管理。

2.3测试任务管理

测试任务可以分为立即执行任务与定时调度任务。立即执行任务在任务提交后即启动执行判断。定时调度任务可以指定一个启动时间, 如指定2013年6月1号22:00开始执行, 或指定为按周期调度, 如每天晚上22:00开始执行。

测试任务状态分为就绪、失败、等待、运行、结束。

1) 就绪:任务在提交后, 系统启动任务的判断, 满足判断条件后 (如测试床能够满足测试条件) , 任务进入就绪状态;2) 失败:测试条件无法满足时, 如现有所有的测试床都无法满足任务所需的测试设备时, 任务进入失败状态;3) 等待:任务所需的测试设备当前处于被其他任务占用状态的话, 则进入等待状态, 等待再次进行调度;4) 运行:任务在获得到满足需求的测试设备后即进入运行状态, 开始执行测试用例;5) 结束:任务运行完成后即进入结束状态, 此时可以在历史任务中进行相关信息查看。

2.4测试报告管理试报告管理

测试报告管理主要为了方便进行测试项目的过程控制与管理, 主要用于跟踪项目的测试过程, 对项目的测试结果与产品缺陷进行跟踪。在产品的生命周期中, 产品的内部测试对产品的质量控制至关重要。在产品的内部测试阶段一般通过测试项目对产品进行测试跟踪, 一般情况下一个测试项目会分为多个阶段对产品进行多轮测试, 每个测试阶段需要完成相应测试用例的执行, 由于不同测试用例对测试环境或测试拓扑有不同的要求, 所以一个测试阶段对应于多个测试任务。即, 一个测试项目包括多个测试阶段, 一个测试阶段包括多个测试任务, 一个测试任务包含多个测试用例。所有的测试用例的测试结果汇总生成一份完成的测试报告, 测试项目经理通过测试报告能够掌握整个项目的测试进展, 通过对测试结果的分析, 能够掌握各个测试阶段产品的版本质量。

够掌握各个测试阶段产品的版本质量。测试任务完成测试执行后, 将进入历史任务阶段, 各个测试用例的测试记录与结果将合并到测试项目中去, 测试工程师针对失败的测试用例进行测试结果分析, 以确认版本是否存在BUG, 并填写测试报告。

BUG管理系统用于当被测设备存在问题时提交缺陷故障单以便进行BUG跟踪。BUG跟踪系统根据每个BUG的唯一标识BUGID进行跟踪, 目前常用的BUG跟踪系统有很多, 如Bugzilla, Mantis等, 所以云测试平台不需要实现完整的BUG跟踪系统, 只需要在测试结果分析中记录相应的BUGID, 通过外部链接的方式即可实现两个系统的链接。

2.5云测试平台

虚拟化是一种去耦合技术:将底层物理设备与上层操作系统、软件应用分离开来, 更高效灵活的使用计算资源。计算系统虚拟化的实质是:针对不同的需求, 快捷的组织计算资源, 隔离封装具体的硬件体系结构, 解除软件系统之间的紧密依赖, 按需求的描述在虚拟环境中构建计算系统的虚拟映像:借此实现了透明的可伸缩的平台架构, 提高硬件设备资源的使用效率, 用户可以从该平台上获得高效透明的服务, 用户可以在该平台上提出任务的硬件需求, 而不用考虑支持平台的真实硬件设备。云测试平台通过如下方式将测试床中的测试PC, 被测设外, 备, 测试仪表设备实现虚拟化。

1) 测试PC:由于测试过程中需要使用不同的操作系统, 如WEB客户端兼容测试一般需要覆盖主流的Windows与Linux等多个操作系统, 此时客户端的布暑就比较耗时耗力, 通过虚拟化, 能够在短短的几分钟之间完成测试环境的部署;

2) 被测设备:目前越来越多的嵌入式设备使用Linux系统, 并使用组件化开发方式, 组件化后上层应用跟系统底层硬件实现了解耦, 所以只需要简单的扩展即可将相关组件移植到x86结构的PC上, 这样就可以通过普通的x86 PC即可实现被测设备的模拟。通过引入虚拟化技术, 能够大大节省硬件成本, 而且在x86 PC上能够很方便的对组件进行单元测试, 集成测试与功能测试。通过将相关功能组件进行抽象, 与具体的硬件环境解耦, 能够更好地支持异步开发, 在多产品开发的环境中能够节省开发工作量, 加快相关功能的产品化速度;

3) 测试仪表:由于测试仪表的转发性能较高, 能够实现线速发送数据报文, 所以测试仪表的虚拟化则较为困难。但功能测试对于测试数据报文的速率要求不高, 所以可以通过PC的网卡来实现测试仪表的虚拟化, 通过PC的网卡来进行数据报文的发送与接收, 这样也可以很好地降低测试成本。如Ixia公司的Ix VM即实现了对测试仪表的虚拟化。此外, 测试过程中使用的测试仪表可能会由不同厂商生产的, 不同厂商的测试仪表提供的自动化API也不尽相同, 所以自动化测试时可以考虑封装高层API实现对测试仪表的统一控制。

通过将测试PC, 被测设备, 测试仪表等测试设备进行虚拟化后, 即可实现所有的测试资源的虚拟化, 通过云平台的相关技术, 能够很方便的进行测试环境的迁移与扩展。

所有的测试设备、测试仪器以及测试PC, 不管是真实的还是虚拟的, 都以测试床为管理单元, 通过网络将各个测试床连接起来, 构成一个测试网络, 在这个网络上各测试床的角色与地位同等, 由测试管理平台统一管理与调度, 各测试床对于测试工程师而言没有太多差异, 测试平台将呈现为测试设备组成的云, 云中的所有测试设备都可以实现动态分配。测试工程师可以从任何地址通过VPN接入到测试管理平台中, 通过测试管理平台提交手工或自动化测试任务。对于自动化测试任务云测试平台根据任务描述从云测试平台中检索符合测试任务要求的测试设备, 并自动执行相应的测试任务, 并可以根据历史的测试用例执行用时给出本次测试执行预计完成的时间, 测试完成后还能够自动收到自动化测试结果。对于测试工程师预约的手工测试任务, 系统将自动计算各个测试任务的用时, 在满足高优先级手工测试的同时, 自动安排各个自动化测试任务, 尽可能地充分利用测试设备完成自动化测试, 从而充分利用资源。

云测试平台提供了统一的操作规范和操作流程, 打破了常规模式下测试环境独占方式, 测试人员不再拥有专门负责的测试环境, 减少测试环境搭建以及维护时间, 大大缩短了非任务性测试时间的消耗, 提高了测试人员的测试效率。

3结论

云计算作为当前新兴产业之一, 正处在快速发展阶段, 预计未来将会对生产与商业模式产生重大变化。本文针对网络产品的测试提出了基于虚拟化技术的云测试管理平台, 通过实现测试资源的虚拟化, 将测试设备 (真实或虚拟的) 划分到不同的测试床, 通过网络将各个测试床连接起来, 并由测试管理平台统一管理与调度, 通过实现测试设备虚拟化, 测试平台将呈现为测试设备组成的云, 云中的所有测试设备都可以实现动态分配。云测试平台能够实现测试环境, 测试任务, 测试项目的管理, 提供了统一的操作规范和操作流程, 能够很好地满足手工与自动化测试的需求, 极大地提高测试设备的利用率, 降低测试环境的建设与维护成本, 提高测试效率。

参考文献

[1]软件测试, http://baike.baidu.com/view/16563.htm.

[2]自动化测试, http://baike.baidu.com/view/1303916.htm.

[3]工业和信息化部电信研究院, 云计算白皮书 (2012年) , 工业和信息化部电信研究院, http://www.miit.gov.cn/n11293472/n11293832/n15214847/n15218338/15224998.html, 2012, 4.

云计算平台的搭建与研究 第10篇

在互联网数据高速发展的今天,互联网数据存储和分析成为大数据时代需要解决的问题,云计算是解决大数据存储的最好解决方案。云计算技术是一个综合性的计算机技术,包括分布式计算、并行计算、虚拟化技术和网格计算等。云计算技术就是把计算机中相应的硬件资源和软件资源通过云计算的虚拟化技术综合在一起,搭建成一个计算机虚拟化的资源池,按照用户本身的需要通过网络技术获取云计算平台数据库中的数据信息资源,按照自己的实际使用量进行计费,在整个过程中用户不需要对云计算平台进行管理和维护,使用非常方便。在互联网的大数据时代,云计算平台非常多,好多云计算平台都是收费的商业平台,Hadoop开源分布式系统架构是免费的,Hadoop开源分布式系统架构采用Java语言编程,具有Java语言的特点,为云计算平台的研究提供了很好的支持。云计算把物理的和虚拟的计算机资源集中到互联网上统一管理,云计算通过互联网为用户提供数据的存储和数据的查询等服务,包括存储空间的提供、应用软件等。云计算真正实现了按需要进行计算,这样对计算机的硬件资源和软件资源的利用率都得到了很大的提高,而且用户不需要对计算机的硬件资源和软件资源的信息系统进行维护和管理。云计算是互联网的超级计算机的全新的理念,对计算机资源的虚拟化的管理都是通过软件实现的。云计算的服务级别包括基础架构服务、平台服务、软件服务,基础设施层提供的基础设施服务包括计算和存储等,是虚拟化的分布式技术,计算机的关键技术都集中在这一层,平台层是为服务提供结构和软件的运行环境的,应用层是提供网络软件应用服务的。云计算是未来的发展趋势,是世界热点名词,云计算的理念和技术已经得到了大力的推广。

2 Hadoop开源分布式系统架构

Hadoop开源分布式系统架构是基于Apache的,Hadoop开源分布式系统架构最大的特点就是具有存储成本低、运行效率高、容错性强、扩展性好和可移植性好等。Hadoop开源分布式系统架构在搭建分布式集群虚拟主机的时候对主机的配置要求比较低,一般在普通的PC主机上面都可以搭建自己的环境,Hadoop开源分布式系统架构对大量数据的存储和处理是通过分布式集群计算的。Hadoop开源分布式系统架构在搭建的时候下面有好多子项目,分别是HDFS分布式文件系统、HBase分布式数据库和Hive。

2.1 HDFS分布式文件系统的架构

HDFS分布式文件系统的架构是采用主/从架构,主/从架构组成是由一个控制节点和多个数据节点构成。在HDFS分布式文件系统的架构中控制节点采用中心服务器,中心服务器的功能是负责文件系统命名空间的管理,客户端对文件的使用,结构中的数据节点和数据库之间的对应的映射关系的建立也是由中心服务器负责的。数据节点功能是负责对本节点上的数据存储进行管理,对客户端用户发出的读写请求作出响应,数据节点对数据块的创建等操作都是控制节点中心服务器的统一指挥下进行的。HDFS分布式文件系统的架构图如图1所示。

在HDFS分布式文件系统的架构中,大型的文件分成多个小的数据块,一般分成的小数据块的存储容量是在64M,数据块存储在数据节点上面,每个数据块都可以对数据备份,备份数据的大小是可以进行配置的,一般在默认情况下数据块的备份数量是3。基于HDFS分布式文件系统的架构这样的特点,在整个的数据存储中可以保证数据的安全性和可靠性。HDFS分布式文件系统不同于传统的文件系统,HDFS分布式文件系统在读取数据和数据存储上有自己的特点。当用户要读取文件时,首先要向namenode提交用户的请求,namenode在对元数据表进行查询后把文件的元数据返回给用户,元数据包括文件分块数量和数据块中存储的datanode的相关信息,与用户连接中断后,用户把对datanode访问得到的数据块进行组合就可以得出完整的文件了。用户要保存文件要先向namenode提交用户的请求,namenode会在文件系统的命名空间把文件名记录下来,对文件分割成一定大小的数据块,

把相关数据返回,元数据包括空闲数据块数量和datanode的对应信息,中断用户连接后,用户直接与datanode连接,用系统给的权限把文件写入数据块。

2.2 HBase分布式数据库

HBase分布式数据库是是一个面向列的分布式数据,HBase分布式数据库的设计目的是为了保证数据的快速存储和数据的快速读取。HBase分布式数据库技术搭建大规模的存储集群,搭建的环境对服务器的配置要求不高。HBase分布式数据库与传统的关系型数据库不一样,传统的关系型数据库采用的模式是基于行存储的,而HBase分布式数据库的模式采用的是基于列存储模式的,列存储模式的最大好处就是数据在数据库表中进行存储的时候是采用列的方式,存储单元都是相邻的每列,这样在对数据进行查询的时候,只要对存储单元的列进行查询就可以了,不用再像关系型数据库那样要对整行的数据存储单元进行读取了,从根本上降低了I/O的工作负荷,提高了工作效率。

2.3 HIVE

HIVE是一个数据仓库工具,是在Hadoop开源分布式系统架构的基础上建立的,HIVE的功能是把结构化数据文件进行映射,映射成一张数据表,HIVE提供的查询功能的语句和SQL比较类似。HIVE的用户接口中最常用的是CLI类型。HIVE的元数据的存储方式是将元数据在共享的数据库中进行存储,这样可以避免多个用户建立不同的元数据,元数据的组成有表名、表属性等。在HIVE中解释器、编译器和优化器的作用完成类SQL语句的词法和语法的分析,然后进行编译和优化,生成查询计划,把生成的查询计划存储在HIVE数据仓库中,通过执行器对其调用并执行。HIVE的所有的数据都是存储在Hadoop分布式文件系统中的。

3云计算平台的搭建

云计算平台对硬件配置和软件配置的选择,云计算平台的构成是由一个控制节点和3个数据节点构成的,云计算平台的每个节点都采用比较普通的PC服务器,节点服务器系统采用Linux系统,系统版本是ubunntu10.0的,集群框架采用的是Hadoop开源分布式系统架构1.0.4的,运行环境是Java的。云计算平台的环境配置要对Hadoop、HBase、Hive分别进行配置,配置的文件有hadoop-env、hbase-env.sh、hive-env等文件。

HBase数据库的设计如表1所示,在Userinfo表中添加的一亿条的数据便于进行对比。

在Userinfo表中,row key是行键,它是表中的主键,表示表中数据的排列顺序,一般默认情况下都是按照行键关键字进行升序的。Timestamp表示每次对数据进行操作的时候所记录下来的时间戳。Column family列族,列族或列是在表的水平方向分布的,一般一个列族可以包含多个列,在文中的Userinfo表中,Column family列族中包含4个列,分别是column keys下面的id、name、sex、city 4个列。

云计算平台快速查询速度快,通过云计算平台与Oracle进行响应速度快慢的比较,输入了一亿的数据量,进行SQL数据查询。查询语句SELECT,最后得出的测试结果是云计算查询在整个的查询时间中用了93秒,Oracle在查询中用的时间是云计算查询时间的4倍多,云计算平台的数据查询速度是Oracle的查询速度的4倍。云计算平台的容错性能要高,云计算平台的容错性要高于传统的关系型数据库,云计算平台Hadoop开源分布式系统架构中的节点出现系统崩溃和网络故障是正常的,节点出现问题,用户的当前操作也会被打断,但是数据的完整性不会受到影响。

完成硬件和软件环境的安装配置后,对数据处理和基本搜索功能进行测试,在测试中发现在检索的时间中,硬盘输入输出时间比较多,原因在于硬盘的数据处理性能低,造成I/O处理时间超过了数据的处理时间,在系统中爬行和检索进行了分布式改进,系统执行性能得到了提高,但是I/O处理性能没有改变。在系统运行时候有可能造成DATANODE节点负荷过大,节点的CPU使用率和内存占有率过多,但是还有闲置的节点原因是Hadoop云计算平台在调度算法上缺乏好的方案,改进方法是引进动态负荷均衡机制,这样每个节点的计算能力都可以得到最大的利用。把Hadoop开源分布式系统架构运用到大量数据的处理中,Hadoop开源分布式系统架构可以提高数据的搜索速度。

4结语

云计算平台是计算机技术的全新的理念,对云计算平台的Hadoop开源分布式系统架构进行了分析,云计算平台的搭建是基于hadoop+hbase+hive分布式技术,在云计算平台结构中的所有节点都是采用便宜的PC服务器。云计算平台存储成本低、存储效率高。云计算技术是一个综合性的学科,是今后互联网发展的必然趋势。

摘要：随着互联网和大数据的发展,云计算平台成为互联网时代比较受关注的课题,云计算平台具有计算速度快和高容量的特点。Hadoop开源分布式系统架构模型是云计算平台的基本模型,对Hadoop开源分布式系统架构的组件HDFS分布式文件系统和HBase分布式数据库进行了简单的分析,提出了云计算平台的搭建设计方案。

关键词：云计算平台,开源分布式系统架构,分布式文件系统,分布式数据库

参考文献

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X86计算平台大跃进 第11篇

英特尔将于下半年发布的Nehalem将成为史上第一种称得上完美的架构，Nehalem继承了现行酷睿微架构高指令解码能力的优点，具有更为出色的每瓦性能，同时又糅合了AMD K8所创立的集成内存控制器、芯片间高速直连等思想——AMD为此掀起了一场新的口水仗，认为技术创新先出于己，但这显然经不起深究，因为K8的连接架构实际上是来自RISC体系，早在上个世纪末，IBM的Power 4处理器即采用此项设计。不管怎么说，我们将在Nehalem身上看到一次X86处理器的革命，英特尔平台也将因此进入新的纪元。

Nehalem的技术概要

无论是在处理器设计还是半导体工艺，英特尔都显得更加锐意进取，为了保证市场领先，让对手没有可乘之机，英特尔执行严格的工艺升级和架构更迭道路，英特尔内部将每一次工艺升级都称为一次“Tick”，Tick除了工艺升级外还会对现行的处理器架构进行改良，譬如这次Penryn推出就属于一次Tick：制造工艺从65纳米升级到45纳米，同时Penryn在Core 2 Duo基础上进行改良，包括SSE4指令集引入、二级缓存增加，等等。而每一次微架构更换则称为“Tock”，譬如从NetBurst到Core就是一次Tock，新一轮的Tock便是Nehalem微架构的推出。根据计划，英特尔的每个Tick－Tock周期为两年时间，也就是每隔两年都将推出一次新架构，同时在某种架构推出一年后，将会推出新工艺和改良设计的新产品，这种有序的升级模式可以令英特尔每个年度都有性能更出色的新产品、新平台出现，如果未来AMD无法跟上英特尔的步伐，那么将会被越抛越远。

我们将在2008年第四季度看到Nehalera微架构的推出。在指令解码、执行部分，Nehalem实际上是基于现行的酷睿架构开发，譬如它拥有4条指令并行解码能力，微指令融合、宏指令融合等技术一应俱全——这些方面改进的余地相对有限。指令集部分，Nehalem采用增强版的SSE4.2，它在现行SSE4基础上增加了7条数据库操作相关的新指令，使之可以高效率地处理数据库构建、查询等繁重任务，同时也加快数据传输，可以显著提升数据库服务器的实际性能。另外，Nehalem将支持类似HyperThreading的SMT多线程处理能力，虽然Penryn也具有多线程技术，但Nehalem在该方面的性能可比Penryn高出20％－100％，这主要得益于Nehalem拥有更先进的多线程算法。

Nehalem将支持原生四核设计，这一点也符合今天的潮流，基本上，Nehalem在指令处理方面并没有根本性的变革，但它将酷睿微架构的高效率演绎到极致。Nehalera的革命性更多体现在它引入集成内存控制器设计和名为“QuickPath”的内部互联架构——后者可以同AMD的HyperTransport超传输总线直接类比。内存控制器方面，Nehalem的设计十分恐怖：它首度支持三通道DDR3规范，这意味着Nehalem平台的最高内存带宽将达到32GBps(DDR3－1333)，相当于目前GeForce 8600GTS的显存带宽；另外，Nehalem不再对目前的DDR2提供支持，充分体现英特尔激进设计的风范。QuickPath总线也就是原先所说的“CSI”总线，它在功能上与HyperTransport类似，不过英特尔其实是在PCI Express总线基础上开发Quick Path——QuickPath采用点对点设计，每个基本通路包括一个线路对，分别负责数据发送和接收；QuickPath的数据传输频率高达4.8GHz－6.4GHz，这意味着每个线路对的传输速率将达到4.8Gbps－6.4Gbps，由于Nehalem的QuickPath传输包括4条链路，这就意味着QuickPath可以提供24GBps－32GBps的带宽，对于处理器与处理器、处理器与芯片组的数据传输任务而言，这样的带宽数字绰绰有余。

针对服务器的Nehalem处理器将拥有至少4组QuickPath传输，可组成包括4枚处理器的4路服务器系统——由于每颗处理器可包含4颗CPU核心，4路系统将包括16枚运算内核，再加上SMT多线程支持，4路Nehalem系统最多可支持32线程并行运作。英特尔目前未公布Nehalem是否能够支持更多处理器的互联，但以集成内存控制器设计和QuickPath总线设计来看，Nehalem平台理论上可具有媲美AMD K10的扩展弹性，即可以任意多处理器构成集群系统，并且处理器数量可以随意增加和减少，这对于构建高性能集群非常有利。当然要做到这一点，QuickPath总线就必须支持线缆传输，英特尔虽然还未公布QuickPath是否具有这样的能力，但这显然是QuickPath技术的发展方向。

深度改良的微架构、集成内存控制器设计以及QuickPath直连技术，令Nehalem拥有更为出色的执行效率——在单线程、同频率条件下，Nehalem的运算性能比现行Penryn架构提升10％－25％；而在相同功耗下，Nehalem的效能同比上升30％，或者说在相同效能条件下，Nehalem的功耗比Penryn低出30％，整体表现极为优秀!很明显，如果AMD继续打算用K10架构来应对Nehalem，那么将会一败涂地，及时推出可与之匹敌的新一代微架构势在必行。

除了每瓦性能的提升，Nehalem也更加注重运行时的实际功耗表现，譬如它将拥有高度灵活的能源管理机制，可实现类似AMD Griffen移动处理器的供电分离和动态频率管理，这将大幅度降低处理器在闲置条件下的能耗水平。与此同时，Nehalem还将具有一项名为“Turbo Mode”的功能，该功能其实类似于Santa Rosa迅驰平台的IDA(Enhanced DynamicAcceleration)，即当系统只执行单线程任务时，将其中的一个核心关闭，另一个核心则自动提高频率，相当于超频运作，达到提高单线程性能的目的。我们不必担心会有功耗过高、CPU过热之类的问题，Turbo Mode自身将根据处理器实际功耗、温度以及规格限制进行IDA运作，确保在安全稳定条件下进行加速，而由于一个核心闲置，另一个核心即便超频运

作，也不会导致CPU功耗超过限定值。

Nehalem平台的I／O中枢

集成内存控制器和QuickPath设计让Nehalem抛弃了沿用多年的“前端总线(FSB)”设计，现在，CPU不必经过“前端总线一北桥一内存总线”的转接才能访问内存，而是直接通过内存控制器就能访问内存资源，访问延迟可以降低50％以上!QuickPath总线则实现了多处理器的直接互联，同样无需再经过FSB。这套连接架构无疑要比传统的方案更为先进，AMD平台过去多年的成功经验也很好地说明了这一点。

不过，Nehalem在集成方面比AMD K10更进了一步，它不仅将内存控制器纳入CPU内部，而且将PCI Express控制器也直接集成(Nehalem的首款产品并未集成这两者)，换句话说Nehalem实际上包含了整个北桥。既然如此，未来英特尔的芯片组就将进入单芯片时代，只需由一枚I／O芯片(即传统意义上的南桥)负责与外围设备的通讯，英特尔将该枚芯片称为PCH(Platform ControllerHub)，首颗PCH芯片的开发代号为Ibexpeak。

据悉，Ibexpeak将采用65纳米工艺制造，采用28×28FCBGA封装，它的具体规格包括：支持8组PCI Express 2.0 X1接口，比上一代ICH的6组和PCI Express 1.0规范更进了一步，可充分满足系统I／O扩展的需求，支持6组SATA 2.0硬盘接口，其中的Port4及Port5两个端口可支持FIS－basedMulti,Port技术——所谓MultiPort，就是指可以让一个SATA端口连接多块SATA硬盘，该技术共有Command－based switching及FrameInformation Structure(FIS)－based switching两种模式，区别在于Command－based switching只容许一组SATA设备独占所有带宽，其他设备则需要等候该指令完成后才能做出调用，相当于通过时间片划分来管理资源，现行的IC H9南桥便是支持这种模式。与之不同，FIS based switching则允许多个SATA设备同时共享带宽，它的工作效率比Command－based Switching更高，也更能充分发挥出SATA 2.0 3Gbps带宽的优势，不过这种设计比较复杂，要求南桥具有较高的硬件性能，以满足多设备频繁数据传输的要求。USB方面，Ibexpeak支持多达14个USB 2.0接口，并且使用RateMatching Hub取代旧有的UHCI架构，令所有的USB端口均支持HS／FS／LS工作模式，从而有效节省USB设备的电能消耗。

Ibexpeak芯片平台的AMT主动管理技术也升级到更先进的6.0版本，AMT 6.0的主要改进在于加入了硬件KVM(Keyboard Video Mouse)控制器，该控制器可以让远程用户直接进行BIOS设定、操作系统安装等工作，甚至在系统崩溃和蓝屏时也能正常运作，远程人员仿佛和维护本机一样方便。

在现行的ICH9和即将发布的ICH10平台中，NAND闪存加速模块都是通过PCI Express总线与系统相连，AMD的SB700南桥则是通过IDE总线与闪存模块挂接——但无论哪一种方案都存在总线转接环节，导致NAND闪存传输效率不高。Ibexpeak芯片直接内置了NAND读写控制器，主板厂商可以将ONFI connector规格的NAND闪存芯片直接集成在主板上，以达到系统加速的目的。而为了进一步降低主板厂商的成本，Ibexpeak芯片内直接内建了ClockChip Buffer，主板厂商不必额外增加一枚BOM芯片，这在同时也有效减少了PCB板的空间占用。

由于ICH10已经彻底抛弃了PCI接口和PS／2键盘鼠标接口，Ibexpeak自然也继承了这一特性，换句话说，我们在Ibexpeak中将看不到任何一点旧有技术的身影。ICH10将集成万兆以太网控制器，Ibexpeak同样也将完整保留。

“Bloomfield”锁定第四季度

首款Nehalem架构处理器将在2008年第四季度推出，它就是代号为“Bloomfield”的四核心处理器。据悉，Bloomfield将采用45纳米工艺生产和原生四核设计，它不再像Yorkfield一样采用双芯片封装的做法；同时，Bloomfield也拥有SMT(Simultaneous Multi－hreading)多线程技术，单颗处理器就可以支持8个线程并行运作。二级缓存方面，Bloomfield采取四核心共享的做法，二级缓存容量为8MB，比Yorkfield的6MB×2规格少了不少，但Bloomfield的二级缓存命中率更高，一定程度上弥补了容量较小的不足。Bloomfield将采用全新的LGA1366插座，芯片整体大小为42.5×45mm，它的散热器设计虽然与目前LGA775的散热方案类似，但却无法做到相互兼容，原因在于Bloomfield的接触面积为80平方毫米，比LGA775的72平方毫米大一些。功耗方面，Bloomfield的最高TDP达到130瓦，必须采用全新的VRM 11.1(Voltage Regulator Module)版本方能满足供电需求——作为一款面向服务器和发烧市场的四核心产品，这样的功耗指标并不算过分。

也许是为了保证良品率和减小新架构产品的技术风险，Bloomfield并没有将内存控制器和PCIExpress 2.0控制器集成，这些功能都由独立的北桥芯片来完成，因此它仍然属于常规的连接架构。与Bloomfield搭配的北桥代号为Tylersburg，该款北桥通过全新QuickPath Interconnect技术与Bloomfield处理器连接——换言之传统的并行FSB总线已被彻底摒弃，点对点的高速串行QuickPath总线取而代之。QuickPath总线可提供与FSB近似的延迟，并且对多线程、LT／VT等技术都作了优化，最高速度达到6.4GTps(每秒传输6.4G次数据)，比AMD的HyperTransport 3.0速度快了许多(HyperTransport 3.0最高频率为2.6GTps)。内存支持方面，Tylersburg北桥可支持6组DIMM的三通道DDR3规范，最高可支持到DDR3－1600，内存总容量最高可达24GB——三通道DDR3将系统内存性能提升了一个台阶，而主板PCB布线的难度也非常之高，预计该平台的价格会相当高昂!不过，OEMV商也可以只实现双通道方案以达到降低成本的目的，当然性能也会随之下降。

Tylersburg北桥内建四组PCI－Express 2.0 X8

图形接口，可支持AMD Quad CrossFireX的四卡并联运作，由于PCI Express 2.0规范的数据率达到5GTps，即便是X8规范也能提供双向8GBps的传输带宽，这足以满足下一代旗舰级显卡的需要。此外，Tylersburg亦可支持双X16模式，此时每个图形接口可提供多达16GBps的双向带宽。

Tylersburg将与现行的ICH10南桥配合——ICH10也是英特尔最后一代传统意义的南桥，它的规格相比ICH9并没有大幅度的改动，仍保持6个PCI Express X1接口、4个PCI接口，12个USB 2.0接口及2组EHCI控制器，并支持USB端口禁用功能。硬盘接口方面，ICH10共有6组SATA接口，支持3Gbps、eSATA及Port Disable，Intel MatrixStoragegt术亦并没有任何改动，同样是支援RAID0、1、5、10及Matrix RAID等阵列模式。不过，ICHlO首度加入硬件AH CI技术，成为它的一大卖点。AHCI技术全称为Serial ATA Advanced HostController Interface，这项接口技术由英特尔、AMD、戴尔、Marvell、迈拓、微软、Red Hat、希捷和StorageGear等多家企业联合开发，它可允许存储驱动程序启用高级串行ATA功能，包括NCQ、热插拔等等，不过其最大的用途就是自身具备I／O控制能力，可有效降低I／O操作时的CPU占用率，间接起到改善功耗的作用。

ICH10的唤醒、管理和安全功能都将获得强化，其中标准版和ICH10R支持Corwin Springs唤醒模式，数字办公版ICH10DO则追加Wake OnVOIP模式。管理方面，ICHlOD支持TPM 1.2和AMT 3.x，ICHl0DO则支持更先进的AMT 5.0，加入了大量管理功能。

Bloomfield平台主要针对发烧市场，预计至少包含3个型号，价格则从266美元起跳——如果这个价格最终确定，那么Bloomfield将极富竞争力，这对于AMD可谓是当头一棒!

桌面／移动主流各领风骚

在2009年的第一季度末，英特尔将推出代号为“Lynnfield”的第二款Nehalem架构处理器，与B100mfield不同，Lynnfield将集成内存控制器和PCI Express 2.0控制器，相当于将整个北桥都纳入其中。同样，Lynnfield采用45纳米和原生四核设计，支持SMT多线程技术，搭载8MB容量的二级缓存——Lynnfield的规格与Bloomfield相当接近，二者区别在于Lynnfield只能支持双通道DDR3-1600而非三通道，另外它整合了16个PCI Express 2.0链路，仅可支持1组PCI Express 2.0 X16图形接口或分割为2组PCI Express 2.0 X8使用，同样它也可支持AMD的CrossFireX技术。Lynnfield将采用全新的LGA1160插座，插座尺寸为37.5×37.5毫米，但由于Lynnfield的接触面积达到75平方毫米，略略大于目前的LGA775，因此现有散热平台也无法兼容——如果将它与相同架构的Bloomfield对比，我们发现这二者的插座与散热器方案同样不相同。功耗方面，Lynnfield的TDP功耗也达到95瓦，对于散热系统要求较高。

由于CPU已经将北桥直接集成，Lynnfield处理器就没有采用Quick Path Interconnect技术与I／O芯片(即传统意义上的南桥)连接，而是通过原有的DMI总线，该条总线的最高速度为2GTps，已足以满足I／O芯片的实际需要。

而到2009年第二季度末，英特尔将会带来第三款Nehalem架构的“Havandale”处理器，Havendale将针对主流市场，采用45纳米工艺生产，所不同的是它是第一款Nehalem架构的双核心处理器。Havendale拥有4MB共享二级缓存，相对于Penryn的6MB，Havendale反而有所缩水，这样做显然是为降低成本考虑。Havendale同样将内建双通道内存控制器、PCI Express 2.0图形接口，在此基础上它还直接集成了图形核心——不过这些功能逻辑并非采用原生设计，而是做成一枚单独的芯片，然后将它与CPU封装在一起，这些外围单元与CPU的通讯则是通过Quick Path Interconnect进行。简单点说，Havendale就是将CPU芯片与北桥芯片封装为一个模块，而非真正意义上的集成北桥设计。图形核心方面，Havendale将采用统一渲染架构，拥有12个运算单元，可支持DirectXl0、Shader Model 4.0及OpenGL 2.1，采用全新Unified Shader架构，它的固定功能运算单元从G45的6组提升至8组，具有一个专门负责高清视频解码的CABA C引擎。在该引擎的帮助下，Havendale能够对MPEG2、VC－1及AVC(H.264)等格式的高清视频进行全硬件的解码，支持40Mbps码率的蓝光和HD DVD高清光碟的播放，整体功能完全可满足用户的正常需要。物理设计方面，Havendale同样采用LGA1160插座，与同效能级的Lynnfield处理器相互兼容，但它的最高TDP仅为75瓦。

既然将北桥纳入Havendale封装内，Havendale同样只需要采用一颗I／O南桥即可，这一点也与Lynnfield处理器完全相同，不过，Havendale本身并没有内建视频输出功能，图形核心渲染出的画面必须转由I／O南桥负责输出，因此配套的IbexpeakI／O芯片还内建了Analog(VGA)及Digital(SDVO、HDMI、Display Port及DVI)图像处理单元，HDCPKey也内建于该芯片内，可直接实现HDMI输出。

同样在第二季度末，英特尔将推出Nehalem微架构的移动版本，它们包括四核心的Clarkefield、双核心／内建图形单元的Aubumdalc——不难看出，这两者其实就是Lyrmfield和Havendale的移动版本，只不过功耗大幅度下降以满足笔记本电脑的要求。其中，Clarkefield将有最高TDP 45瓦和55瓦两种版本，前者针对效能级移动平台，后者则针对游戏机型，这样的功耗数字或许让人感到瞠目结舌，但与现行的迅驰平台相差并不算大，因为Clarkefield集成了北桥，而目前迅驰平台的IGP北桥功耗达到12瓦，将其扣除之后CPU部分的TDP功耗降低到33瓦和43瓦，尚属于正常水平。而主流级的Auburndale功耗同样为45瓦，与现行迅驰平台大体相当。

但就这些功耗数字来看，Nehalem移动平台未必能够继续在电池续航力方面保有绝对优势，AMD同时期的移动处理器功耗仅为35瓦，同样内建北桥功能，只要AMD在移动处理器的能源管理机制方面继续加强，那么有望在这一领域超越对手。

Nehalem将带来产业界的洗牌

Nehalem微架构的出现，标志着X86 PC进入到一个崭新的纪元，更高的效能和卓越的效率将捍卫英特尔在X86处理器领域的王者地位，倘若AMD不加速新一代架构的开发步伐，那么将被对手越抛越远。AMD当前可以拿出的应对之策就是借助图形技术的优势，形成平台化的合力——至少在图形领域，英特尔远非AMD的对手，AMD有能力打造包括处理器、芯片组和高端图形技术合一的平台，英特尔就无法做到这一点。

Nehalem的集成北桥设计同样将改变产业界的格局，首先，我们可以肯定第三方芯片组开发商将丢掉饭碗，即便是nVIDIA这样的巨头，在芯片组领域也将没有机会，理由很简单，Nehalem平台只需要一枚I／O芯片，而I／O芯片并不会对整机性能带来多大的影响；其次，Nehalem的主流和移动型号在CPU中集成了图形核心，这意味着nVIDIA将失去整个低端图形市场，只能依靠高端图形技术生存。至于AMD自身也在进行类似的事情，现在我们已经可以看到，主板厂商将AMD自家的芯片组作为首选，nVIDIA日趋遭遇边缘化。

北京建成国内最大工业云计算平台 第12篇

所谓“云平台”, 通俗地说, 就是计算机群, 每一群包括了从几十台到几十万台、甚至上千万台计算机。在云计算平台的模式下, 用户所需的应用程序并不运行在用户的个人电脑上, 而是运行在互联网上大规模的服务器集群中。也就是说, 当一些中小企业需要在工业设计、科学计算、信息处理服务方面进行大量计算时, 无须购置动辄千万元甚至上亿元的机房、设备和软件, 只需通过网络, 就能借助“云平台”获得强大的计算机服务。

北京市建成的这一超级工业云计算平台, 有着每秒钟百万亿次的超强处理能力。该平台包括42个机柜、436台服务器, 总计有4 6 6 8个“核”。所谓“核”, 就是云计算平台的核心部件, 有了它们, 才能完成强大的计算和处理任务。”

这个“云平台”无论在计算规模, 还是能耗管理、网络、体系结构的设计上, 均达到国内领先水平, 同时还采用了芯片级节能、基础架构级节能和系统级节能三级节能设计。目前, 该平台已在人体基因测序、地震工程和汽车碰撞模拟仿真失效分析等领域得到广泛应用。