计算基础技术及导论 11

项目11云计算与物联网知识目标1）熟悉云计算技术及其发展历史，了解主流的云计算技术平台。2）熟悉边缘计算技术及其应用场景。3）熟悉物联网技术及其发展。4）熟悉云计算、边缘计算和物联网三者的关系。学习目标思政元素学习云计算与物联网（IoT），不仅需要帮助学生掌握技术技能，还应该培养其成为有道德、法律意识强、技术精湛的复合型人才，为社会进步做出贡献。（1）伦理道德责任：通过案例分析，讨论物联网技术应用中的伦理问题，如监控、算法偏见、隐私侵犯等，培养学生对技术使用的道德判断力，理解技术与社会伦理的平衡。学习目标（2）法律合规性：介绍云计算服务的合同法、数据跨境传输、服务级别协议等法律知识，让学生理解技术实施的法律框架，合法操作。（3）创新与创业精神：结合云计算与物联网的创新应用案例，如智慧城市、健康医疗、农业等，激发学生创新思维，培养创业精神，理解技术对社会进步的推动。学习目标（4）技术公平性与包容性：讨论技术普及、数字鸿沟问题，如何通过云计算和物联网技术帮助偏远地区，培养技术公平性，理解技术为所有人服务。（5）终身学习：强调云计算与物联网技术的快速更新，培养持续学习习惯，理解技术进步的必要性，适应未来变化。学习目标学习难点1）云计算实现机制。2）云计算、边缘计算和物联网协同作业。学习目标很少有一种技术能够像“云计算”这样，在短短几年间就产生巨大的影响力。云计算是2007年下半年才正式诞生的新名词，但很快，谷歌、亚马逊、IBM、微软、阿里巴巴、腾讯等IT巨头们以前所未有的速度和规模推动云计算技术和产品的普及，业界对云计算有高度认同。项目11云计算与物联网01云计算及其发展02主流云计算平台03边缘计算04物联网技术与发展目录/CONTENTSPART01云计算及其发展云计算是指基于因特网的超级计算模式。即把存储于个人电脑、移动电话和其他设备上的大量信息和处理器资源集中在一起，协同工作。它是一种共享基础架构的方法，可以将巨大的系统池连接在一起以提供各种IT服务。很多因素推动了对这类环境的需求，包括连接设备、实时数据流、SOA（面向服务的体系结构）的采用以及搜索、开放协作、社会网络和移动商务等应用的急剧增长。此外，数字元器件性能的提升也使IT环境的规模大幅提高，从而进一步加强了对一个由统一的云进行管理的需求。11.1云计算及其发展云计算是并行计算、分布式计算和网格计算的发展，或者说是这些计算科学概念的商业化实现。云计算是虚拟化、效用计算、基础设施作为服务IaaS、平台作为服务PaaS和软件作为服务SaaS等概念混合演进并提升的结果。11.1.1云计算的定义云计算的定义是：云计算是一种基于因特网的计算方式，允许共享计算资源（包括服务器、存储、数据库、软件、网络、分析工具等）在需要时按需提供给用户。资源集中位于远程数据中心，用户通过网络访问，无需本地维护硬件。11.1.1云计算的定义或者：云计算是一种商业计算模型，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。这种资源池称为“云”，它是一些可以自我维护和管理的虚拟化了的计算资源，通常是一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器和宽带资源等。云计算将计算资源集中起来，并通过专门软件实现自动管理。11.1.1云计算的定义用户可以动态申请部分资源，以支持各种应用程序的运转，而不必为繁琐的细节烦恼，因而能更专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和实现技术创新。云计算的核心理念是资源池，这种模式能大大提高资源利用率，提升平台的服务质量。之所以称为“云”，是因为它在某些方面具有现实中云的特征：云一般都比较大；云的规模可以动态伸缩，其边界是模糊的；云在空中飘忽不定，无法也无需确定它的具体位置，但它确实存在于某处。11.1.1云计算的定义从研究现状看，云计算具有以下特点：（1）超大规模。一般都拥有几十万到上百万台服务器，它能赋予用户巨大的计算能力。（2）虚拟化。支持用户在任意位置、使用各种终端获取服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解运行的具体位置，可以通过网络服务来获取各种能力超强的服务。11.1.1云计算的定义（3）高可靠性。使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，因此，可以认为：使用云计算比使用本地计算机更加可靠。（4）通用性。集中管理，高可用性、便于大规模数据处理和分析。不局限于特定的应用，同一片“云”可以同时支撑不同应用的运行，可以构造出千变万化的应用。（5）弹性伸缩放。其规模可以动态伸缩，可扩展性强，满足应用和用户规模增长的需要。11.1.1云计算的定义（6）按需服务。它是庞大的资源池，用户按需购买服务。（7）极其廉价。维护成本低。其特殊容错措施使得可以采用极其廉价的节点来构成云；“云”的自动化管理使数据中心管理成本大幅降低；“云”的公用性和通用性使资源的利用率大幅提升；“云”设施可以建在电力资源丰富的地区，从而大幅降低能源成本。因此“云”具有前所未有的性能价格比。11.1.1云计算的定义云计算适用于大数据分析、网站托管、企业应用、备份、SaaS服务、机器学习等对延迟不敏感的场景。按照服务类型，云计算大致可以分为三类：将基础设施作为服务IaaS、将平台作为服务PaaS和将软件作为服务SaaS。11.1.2云计算实现机制IaaS将硬件设备等基础资源封装成服务供用户使用，如亚马逊云计算AWS的弹性计算云EC2和简单存储服务S3。在IaaS环境中，用户相当于在使用裸机和磁盘，既可以让它运行Windows，也可以让它运行Linux，因而几乎可以完成任何任务，但用户必须考虑如何才能让多台机器协同工作。AWS为此提供了在节点之间互通消息的接口简单队列服务。IaaS最大的优势在于它允许用户动态申请或释放节点，按使用量计费。运行IaaS的服务器规模达到几十万台之多，用户因而可以认为能够申请的资源几乎是无限的。同时，IaaS是由公众共享的，因而具有更高的资源使用率。11.1.2云计算实现机制PaaS对资源的抽象层次更进一步，它提供用户应用程序的运行环境，例如谷歌AppEngine和微软的云计算操作系统WindowsAzure。PaaS负责自身资源的动态扩展和容错管理，用户应用程序不必过多考虑节点间的配合问题。但与此同时，用户的自主权降低，必须使用特定的编程环境并遵照特定的编程模型。例如，谷歌AppEngine只允许使用Python和Java语言、基于称为Django的Web应用框架、调用谷歌AppEngineSDK来开发在线应用服务。11.1.2云计算实现机制SaaS的针对性更强，它将某些特定的应用软件功能封装成服务，例如Salesforce公司提供的在线CRM（客户关系管理）服务。SaaS只提供某些专门用途的应用服务供调用。随着云计算的深化发展，不同云计算解决方案之间相互渗透融合，同一种产品往往横跨两种以上类型。例如，亚马逊AWS是以IaaS发展起来的，但提供的弹性MapReduce服务模仿了谷歌的MapReduce，简单数据库服务Simple模仿了谷歌的Bigtable，这两者属于PaaS的范畴，它提供的电子商务服务FPS和DevPay以及网站访问统计AlexaWeb服务，则属于SaaS的范畴。11.1.2云计算实现机制不同的厂家提供了不同的云计算解决方案，并没有一个统一的技术体系结构。综合不同方案，构造一个供参考的云计算体系结构概括了不同解决方案的主要特征。

图11-2云计算技术体系结构11.1.2云计算实现机制云计算技术体系结构分为四层：物理资源层、资源池层、管理中间件层和SOA构建层。物理资源层包括计算机、存储器、网络设施、数据库和软件等。资源池层是将大量相同类型的资源构成同构或接近同构的资源池，如计算资源池、数据资源池等。构建资源池更多的是物理资源的集成和管理工作。管理中间件层负责对云计算的资源进行管理，并对众多应用任务进行调度，使资源能够高效、安全地为应用提供服务。11.1.2云计算实现机制SOA构建层将云计算能力封装成标准的WebServices服务，并纳入到SOA体系进行管理和使用，包括服务接口、服务注册、服务查找、服务访问和服务工作流等。管理中间件层和资源池层是云计算技术的最关键部分，SOA构建层的功能更多依靠外部设施提供。11.1.2云计算实现机制PART02主流云计算平台由于云计算是多种技术混合演进的结果，其成熟度较高，又有业内大公司推动，发展极为迅速。谷歌、亚马逊、IBM、微软和阿里巴巴、腾讯等大公司都是云计算的先行者。11.2主流云计算平台谷歌是最大的云计算技术的使用者。全球最强大的谷歌搜索引擎建立在分布的上百个站点、超过100万台服务器的支撑之上，而且这些设施的数量还在迅猛增长。谷歌的一系列成功应用平台，包括谷歌地球、谷歌地图、Gmail、Docs（谷歌文档，包括在线文档、电子表格和演示文稿）等也同样使用了这些基础设施。采用谷歌Docs之类的应用，用户数据会保存在因特网上的某个位置，可以通过任何一个与因特网相连的终端十分便利地访问和共享这些数据。这些技术在诞生几年之后才被命名为谷歌云计算技术。11.2.1谷歌云谷歌云计算技术包括：谷歌文件系统GFS、分布式计算编程模型MapReduce、分布式锁服务Chubby、分布式结构化数据表Bigtable、分布式存储系统Megastore以及分布式监控系统Dapper等。11.2.1谷歌云阿里云隶属于阿里巴巴集团，是全球领先的云计算及人工智能科技公司之一。阿里云提供一系列广泛的产品和服务，覆盖了从基础计算资源到复杂解决方案的多个层面，旨在帮助企业、开发者和个人用户高效、便捷地使用云计算能力。11.2.2阿里云以下是阿里云的一些核心产品和服务分类：（1）弹性计算：包括了云服务器ECS，提供可扩展的计算资源，以及弹性裸金属服务器，为特定需求优化性能。（2）数据库：提供多种数据库服务，包括关系型的云数据库RDS、非关系型数据库、数据仓库MaxCompute、图数据库等，满足不同数据存储需求。（3）存储服务：对象存储OSS，归档存储，块存储，文件存储NAS等，为数据提供不同访问方式和成本效益的存储方案。11.2.2阿里云（4）网络与CDN：虚拟私有网络VPC、负载均衡SLB、云企业网络、高速通道、智能接入网关等，构建灵活安全的网络环境。（5）大数据与人工智能：大数据计算服务Works、数据开发平台Data、机器学习PAIStudio、语音、视觉、自然语言处理等，助力智能应用。（6）云安全：云盾、安骑士、Web应用防火墙、DDoS防护等，提供全面的安全防护体系。（7）中间件：消息队列、微服务、容器服务、API网关、数据库代理等，加速开发部署与管理。11.2.2阿里云（8）企业应用：邮箱、钉盘、企业智能办公、会议等，企业级工具。阿里云还强调安全合规性、稳定性、环保与全球化，与国际标准接轨，提供全球数据中心与服务。除了产品，阿里云还注重技术生态建设，推动开发者社区、培训认证、合作伙伴计划，以及行业解决方案，促进技术交流与创新。通过这些服务，阿里云助力各行各业数字化转型，推动经济社会的智能化升级。11.2.2阿里云腾讯云是腾讯公司旗下的云计算品牌，全称为腾讯云计算有限公司，自2010年正式对外提供云服务以来，已成为全球领先的云服务提供商之一。腾讯云依托腾讯深厚的因特网服务经验和海量数据处理能力，为企业和开发者提供了一站式的云计算解决方案，覆盖计算、存储、数据库、网络、安全、大数据、人工智能、物联网、音视频处理等广泛领域。11.2.3腾讯云腾讯云的核心产品与服务主要如下。（1）计算服务：包括云服务器CVM、云函数SCFaaS等，提供弹性、高效的计算资源。（2）存储服务：对象存储COS、云硬盘CFS、归档存储等，满足不同场景需求。（3）数据库：云数据库MySQL、SQLServerlessDB、PostgreSQL、MongoDB等，兼容多种数据库引擎。11.2.3腾讯云（4）网络服务：虚拟私有网络VPC、负载均衡SLB、公网网关、高速网络加速等，构建安全网络架构。（5）安全：天御、云镜像服务、Web应用防火墙、数据加密等，全方位保护。（6）大数据与人工智能：大数据处理、机器学习、智能分析、语音识别、自然语言处理，助力智能应用。（7）物联网：物联网套件、视频服务、位置服务，连接万物互联。（8）企业应用：企业邮箱、会议、办公套件、文档协作，提升企业效率。11.2.3腾讯云（1）全球布局：全球数据中心满足出海企业需求，构建全球服务。（2）行业解决方案：针对游戏、金融、教育、医疗、零售等行业定制方案。（3）技术创新：深度学习平台、量子计算、区块链等前沿技术探索。（4）安全合规与认证：ISO、GDPR、等保安全合规认证，确保数据安全。腾讯云以技术实力和产品创新为基础，结合腾讯生态优势，为客户提供可靠、灵活、安全的云服务，推动各行业数字化转型，促进社会与经济的发展。11.2.3腾讯云PART03边缘计算边缘计算是一种分布式计算模型，它将数据处理和应用程序从传统的集中式云环境推向更靠近数据产生的源头，也就是网络的边缘设备端。这种技术的出现是为了应对物联网（IoT）时代数据爆炸性增长、低延迟要求和带宽需求、数据隐私安全等挑战。11.3边缘计算边缘计算的定义是：将数据处理和存储能力更靠近数据生成或数据消费端，如设备、传感器、路由器、基站、微型数据中心等，减少数据到云的往返，快速响应。11.3.1边缘计算的定义边缘计算的关键特点和优势包括：（1）低延迟：实时性高，在数据设备附近处理数据，减少信息往返云端的时间，提升实时响应速度，特别适合自动驾驶、远程医疗、实时视频流媒体处理等场景，适合对时延敏感应用。（2）带宽优化：减少带宽需求，减少数据传输，仅需处理后的关键信息上传云或重要数据，降低网络压力，节省带宽成本。（3）数据隐私与安全：隐私性好，敏感数据在本地处理，减少外传输，增强数据保护，符合GDPR、行业合规要求。11.3.1边缘计算的定义（4）可靠性：适应性强，即使云中断边缘设备也能独立运作，提高业务连续性，适合工业控制、应急通讯。（5）成本效率：数据局部按需处理，减少不必要的云计算资源消耗，适合资源密集型应用。11.3.1边缘计算的定义边缘计算的应用场景广泛，从智能工厂工业控制操作、智慧城市、自动驾驶、远程医疗和医疗健康监测、实时视频监控、游戏、智能物流、零售分析到家庭物联网设备，任何需要即时响应和本地处理、高带宽、隐私保护的领域。技术上，边缘计算涉及边缘节点、边缘云、设备管理、边缘应用、边缘智能、数据处理、安全等多方面。随着5G、物联网、AI等技术成熟，边缘计算将更深入生活，构建更智能、敏捷、安全的数字社会。11.3.1边缘计算的定义云计算与边缘计算是现代信息技术领域的两种关键组件，它们在数据处理和资源分配上有所区别，但又相互补充，共同构成了现代数据处理的多元化生态系统。

图11-3云计算与边缘计算协同11.3.2云计算与边缘计算协同（1）互补：边缘计算处理即时数据，减轻云计算中心负担，后者专注大规模分析、长期存储、复杂计算。（2）协同：数据在边缘初步处理后，重要信息上传云进一步分析，边缘利用云智能，如AI模型更新。（3）混合架构：边缘云，云边协同，优化成本、安全、效率，满足多样化需求。11.3.2云计算与边缘计算协同可见，云计算与边缘计算各有优势，不是替代关系，而是互补和协同，共同构建灵活、高效、低延迟、安全的现代数据处理环境，适应未来技术趋势和业务需求。11.3.2云计算与边缘计算协同PART04物联网技术与发展物联网（IoT）的概念是在1999年提出的。所谓“物联网”就是“物物相连的因特网”，这里有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是因特网，是在因特网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通讯。11.4物联网技术与发展物联网曾经被称为传感网。1999年，在美国召开的移动计算和网络国际会议提出“传感网是下一个世纪人类面临的又一个发展机遇”。2003年，美国《技术评论》提出传感网络技术将是未来改变人们生活的十大技术之首。2005年11月17日，在突尼斯举行的信息社会世界峰会（WSIS）上，国际电信联盟（ITU）发布了《ITU因特网报告2005：物联网》，正式提出了“物联网”的概念。报告指出，无所不在的“物联网”通信时代即将来临，世界上所有的物体从轮胎到牙刷、从房屋到纸巾都可以通过因特网主动进行交换。射频识别（RFID）、传感器、纳米、智能嵌入等技术将得到更广泛的应用。11.4.1物联网的发展根据ITU的描述，在物联网时代，通过在各种各样的日常用品上嵌入一种短距离的移动收发器，人类在信息与通信世界里将获得一个新的沟通维度，从任何时间任何地点的人与人之间的沟通连接扩展到人与物和物与物之间的沟通连接。物联网产业链可以细分为标识、感知、处理和信息传送四个环节，每个环节的关键技术分别为RFID、传感器、智能芯片和电信运营商的无线传输网络。11.4.1物联网的发展物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把传感器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，然后将物联网与现有的因特网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合。在这个整合的网络当中，存在能力超级强大的中心计算机群，能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制。在此基础上，人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活，达到“智慧”状态，提高资源利用率和生产力水平，改善人与自然间的关系。11.4.2物联网的定义物联网代表了下一代的信息发展技术，但它的某些应用领域和应用方式对公众来说并不算疏生。如一些重要商品上的条形码、电子标签和因特网连接后，就可以使我们能够控制这些商品的流向。比如查询邮递快件转到了何地，就不是像过去一样要根据人工搜索跟踪，而是通过射频技术，以及在传递物体上植入芯片等技术手段，取得物品的相关具体信息。11.4.2物联网的定义物联网的基本定义是：把所有物品通过射频识别等信息传感设备与因特网连接起来，实现智能化识别和管理。在这里，“物”要满足以下条件才能够被纳入“物联网”的范围：（1）要有相应信息的接收器；（2）要有数据传输通路；（3）要有一定的存储功能；（4）要有CPU；（5）要有操作系统；11.4.2物联网的定义（6）要有专门的应用程序；（7）要有数据发送器；（8）遵循物联网的通信协议；（9）在世界网络中有可被识别的唯一编号。物联网的概念打破了之前的传统思维。过去的思路一直是将物理基础设施和IT基础设施分开：一方面是机场、公路、建筑物，而另一方面是数据中心，个人电脑、宽带等。而在物联网时代，钢筋混凝土、电缆将与芯片、宽带整合为统一的基础设施。11.4.2物联网的定义从技术架构上来看，物联网可分为三层：感知层、网络层和应用层。

图11-5物联网参考业务体系结构11.4.3物联网技术架构感知层由各种传感器以及传感器网关构成，包括二氧化碳浓度传感器、温度传感器、湿度传感器、二维码标签、RFID标签和读写器、摄像头、导航等感知终端。感知层是物联网获识别物体，采集信息的主要来源。网络层由各种私有网络、因特网、有线和无线通信网、网络管理系统和云计算平台等组成，相当于人的神经中枢和大脑，负责传递和处理感知层获取的信息。应用层是物联网和用户（包括人、组织和其他系统）的接口，它与行业需求结合，实现物联网的智能应用。11.4.3物联网技术架构物联网的用途已经遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、智能（平安）家居、智能消防、工业监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等众多领域。人们正走向“物联网”时代，但这个过程可能需要很长的时间。11.4.4物联网典型应用要真正建立一个有效的物联网，有两个重要因素。一是规模性，只有具备了规模，才能使物品的智能发挥作用。例如，一个城市有100万辆汽车，如果我们只在1万辆汽车上装上智能系统，就不可能形成一个智能交通系统；二是流动性，物品通常都不是静止的，而是处于运动的状态，必须保持物品在运动状态，甚至高速运动状态下都能随时实现对话。11.4.4物联网典型应用物联网通过大量分散的射频识别（RFID）、传感器、卫星定位、激光扫描器等小型设备，将感知的信息通过因特网传输到指定的处理设施上进行智能化处理，完成识别、定位、跟踪、监控和管理等工作。笼统地看，物联网属于传感网的范畴。传感器的应用历史悠久而且相当普及，物联网是传感网的一个高级阶段，它通过大量信息感知节点采集信息，通过因特网传输和交换信息，通过强大的计算设施处理信息，然后再对实体世界发出反馈或控制信息。11.4.5云计算与物联网协同物联网根据其实质用途可以归结为三种基本应用模式：对象的智能标签、环境监控和对象跟踪、对象的智能控制。物联网基于云计算平台和智能网络，可以依据传感器网络用获取的数据进行决策，改变对象的行为进行控制和反馈。11.4.5云计算与物联网协同云计算服务物联网的驱动力有以下几个方面：（l）需求驱动：海量信息的处理，在目前技术下存在高成本压力。云计算充分利用并合理使用资源，降低运营成本。（2）技术驱动；IT与CT（电子计算机X射线断层扫描）技术融合，推动IT架构的升级和云计算标准的逐渐快速发展。（3）政策驱动：政府