区块链服务

结合云计算升级IT架构成为物流行业f发展的下一个目标目前物流行业面对的一系列难题：1.由于物流行业运输特殊性，要求业务7x24小时不中断运行，且需保证平台网络的可扩容性、灵活性和稳定性；2.地区公司IT基础架构和应用部署混乱，难以统一整合分析，数据安全性偏低（存在用户资料泄露的问题），全国各地的物流/快递系统难以统一进行运维。3.现物流系统数据多数存储于传统物理服务器中，当物理服务器出现宕机或故障时，相关系统以及数据全部无法使用，甚至存在可能数据丢失或数据损坏的情况；4.如果用传统的IT建设模式，系统需要各物流分支独立规划、独立建设，这样将要求建设大量数据中心，配备足量的IT人员，从而导致巨大的IT运维压力和成本压力。混合云解决方案为物流行业打造融合了私有云与公有云的混合云架构，注重安全、弹

说到云计算，其实这是一个很久远的话题了我们把时间往前回滚到2000年左右。在那个时代，我们知道IT刚刚流行了起来，其实很多企业已经在2000年左右就开始做企业的数字化转型。虽然企业数字化转型这个话题是在最近几年我们提的更多了，但实际上他是在2000年左右就已经被广泛实践的。在那个年代，无论是银行、医院、学校都希望将自己之前的一些繁杂人工需要处理的数据转移到服务器上去处理。在那个年代，微软发布过一个操作系统，叫做windowsNT。后面呢演化成了windows2000，windows2000别忘了它也是基于windowsNT架构，有专门自己的服务器系统的，而这个系统又引入了一个全新的管理思想。这是微软比尔盖茨当年提出的一个叫做AD的东西，activedirectory在那个年代

云计算架构——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(ServiceLevelAgreement)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的运维成本

云计算架构——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。　　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

云计算架构——中间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GoogleAppEngine的Jetty应用服务器。　　

云计算架构——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。　　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(RichInternetApplications)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

大数据需要云计算，云计算需要大数据说到这里，大家想起云计算了吧。当想要干这些活时，需要很多的机器一块做，真的是想什么时候要就什么时候要，想要多少就要多少。例如大数据分析公司的财务情况，可能一周分析一次，如果要把这一百台机器或者一千台机器都在那放着，一周用一次非常浪费。那能不能需要计算的时候，把这一千台机器拿出来；不算的时候，让这一千台机器去干别的事情？谁能做这个事儿呢？只有云计算，可以为大数据的运算提供资源层的灵活性。而云计算也会部署大数据放到它的PaaS平台上，作为一个非常非常重要的通用应用。因为大数据平台能够使得多台机器一起干一个事儿，这个东西不是一般人能开发出来的，也不是一般人玩得转的，怎么也得雇个几十上百号人才能把这个玩起来。所以说就像数据库一样，其实还是需要有一帮专业的人来玩这个东

大数据是如何一步一步融入云计算的呢？数据不大也包含智慧一开始这个大数据并不大。原来才有多少数据？现在大家都去看电子书，上网看新闻了，在我们80后小时候，信息量没有那么大，也就看看书、看看报，一个星期的报纸加起来才有多少字？如果你不在一个大城市，一个普通的学校的图书馆加起来也没几个书架，是后来随着信息化的到来，信息才会越来越多。首先我们来看一下大数据里面的数据，就分三种类型，一种叫结构化的数据，一种叫非结构化的数据，还有一种叫半结构化的数据。结构化的数据：即有固定格式和有限长度的数据。例如填的表格就是结构化的数据，国籍：中华人民共和国，民族：汉，性别：男，这都叫结构化数据。非结构化的数据：现在非结构化的数据越来越多，就是不定长、无固定格式的数据，例如网页，有时候非常长，有时候几句话就没了；例如

云计算不光管资源，也要管应用有了IaaS，实现了资源层面的弹性就够了吗？显然不是，还有应用层面的弹性。这里举个例子：比如说实现一个电商的应用，平时十台机器就够了，双十一需要一百台。你可能觉得很好办啊，有了IaaS，新创建九十台机器就可以了啊。但90台机器创建出来是空的，电商应用并没有放上去，只能让公司的运维人员一台一台的弄，需要很长时间才能安装好的。虽然资源层面实现了弹性，但没有应用层的弹性，依然灵活性是不够的。有没有方法解决这个问题呢？人们在IaaS平台之上又加了一层，用于管理资源以上的应用弹性的问题，这一层通常称为PaaS（PlatformAsAService）。这一层往往比较难理解，大致分两部分：一部分笔者称为“你自己的应用自动安装”，一部分笔者称为“通用的应用不用安装”。自己的

云计算的赚钱与情怀公有云的第一名亚马逊过得很爽，第二名Rackspace过得就一般了。没办法，这就是互联网行业的残酷性，多是赢者通吃的模式。所以第二名如果不是云计算行业的，很多人可能都没听过了。第二名就想，我干不过老大怎么办呢？开源吧。如上所述，亚马逊虽然使用了开源的虚拟化技术，但云化的代码是闭源的。很多想做又做不了云化平台的公司，只能眼巴巴的看着亚马逊挣大钱。Rackspace把源代码一公开，整个行业就可以一起把这个平台越做越好，兄弟们大家一起上，和老大拼了。于是Rackspace和美国航空航天局合作创办了开源软件OpenStack，如上图所示OpenStack的架构图，不是云计算行业的不用弄懂这个图，但能够看到三个关键字：Compute计算、Networking网络、Storage存储。