1.2.5 相關概念

在計算機科學技術發展的歷史上，曾經出現過一些里程碑式的技術。這些技術產生的時間或遠或近，但都對當今世界的IT運用模式產生了巨大的影響。這些技術包括并行計算、網格計算和效用計算等。

1.并行計算

并行計算（Parallel Computing）將一個科學計算問題分解為多個小的計算任務，并將這些小任務在并行計算上同時執行，利用并行處理的方式達到快速解決復雜運算問題的目的。并行計算一般應用于諸如軍事、能源勘探、生物、醫療等對計算性能要求極高的領域，因此也被稱為高性能計算（High Performance Computing）或超級計算（Super Computing）。并行計算機是一群同構處理單元的集合，這些處理單元通過通信和協作來更快地解決大規模計算問題。常見的并行計算機系統結構包括：共享存儲的對稱多處理器（Symmetric Multi Processing，SMP）、分布式存儲的大規模并行機（Marijuana Policy Project，MPP）和松散耦合的分布式工作站集群（Loose-coupled distributed workstation cluster，COW）等。解決計算問題的并行程序往往需要特殊的算法，編寫并行程序需要考慮很多計算問題之外的因素，例如，各個并發執行的進程之間如何協調運行、任務如何分配到各個進程上運行，等等。

并行計算機可以說是云環境的重要組成部分。云計算與傳統意義上的并行計算相比，又存在明顯的區別。

首先，并行計算需要采用特定的編程范例來執行單個大型計算任務或者運行某些特定應用，而云計算需要考慮的是如何為數以千萬計的不同種類應用提供高質量的服務環境，以及如何提高這個環境對用戶需求的響應從而加速業務創新。一般來說，云計算對用戶的編程模型和應用類型等沒有特殊限定，用戶不再需要開發復雜的程序，就可以把他們的各類企業和個人應用遷移到云計算環境中。

其次，在并行計算中，計算資源往往集中在單個數據中心的若干臺機器或者集群上。云計算則更加強調用戶通過互聯網使用云服務，并在云中利用虛擬化進行大規模的系統資源抽象和管理。云計算中資源的分布更加廣泛，正如上文所述，它已經不再局限于某個數據中心，而是擴展到了多個不同的地理位置。同時，由于采用了虛擬化技術，云計算中的資源利用率可以得到有效的提升。

由此可見，云計算是互聯網技術和信息產業蓬勃發展背景下的產物，完成了從傳統的、面向任務的單一計算模式向現代的、面向服務的多元計算模式的轉變。

2.效用計算

效用計算（Utility Computing）是一種提供計算資源的商業模式，用戶從計算資源供應商處獲取和使用計算資源，并基于實際使用的資源付費。效用計算主要給用戶帶來經濟效益，是一種分發應用所需資源的計費模式。相對而言，云計算是一種計算模式。它代表了在某種程度上利用共享資源進行設計、開發、部署、運行應用，以及資源的可擴展收縮和對應用連續性的支持。

3.分布式計算

分布式計算（Distributed Computing）是指在一個松散或嚴格約束條件下使用一個硬件和軟件系統處理任務，這個系統包含多個處理器單元或存儲單元、多個并發的過程和多個程序。一個程序被分成多個部分，同時在通過網絡連接起來的計算機上運行。分布式計算類似于并行計算，但并行計算通常指一個程序的多個部分同時運行于某臺計算機上的多個處理器上。所以，分布式計算通常必須處理異構環境、多樣化的網絡連接、不可預知的網絡或計算機錯誤。

4.網格計算

網格計算（Grid Computing）是指分布式計算中兩類比較廣泛使用的子類型：一類是在分布式的計算資源支持下作為服務被提供的在線計算或存儲；另一類是由一個松散連接的計算機網絡構成的虛擬超級計算機，可以用來執行大規模任務，如圖1-9所示。

網格計算強調資源共享，即任何人都可以作為請求者使用其他節點的資源，任何人都需要貢獻一定的資源給其他節點。網格計算強調將工作量轉移到遠程的可用計算資源上；云計算強調專有，任何人都可以獲取自己的專有資源，并且這些資源是由少數團體提供的，使用者不需要貢獻自己的資源。在云計算中，計算資源被轉換形式去適應工作負載，它支持網格類型應用，也支持非網格環境，如運行傳統或Web 2.0應用的三層網絡架構。網格計算側重并行的計算集中性需求，并且難以自動擴展；云計算側重事務性應用，可以實現大量的單獨程序的請求，可以實現自動或半自動的擴展。如表1-2所示，對網格計算和云計算進行了對比。

5.物聯網

物聯網被視為互聯網的應用擴展，應用創新是物聯網的發展的核心，以用戶體驗為核心的創新是物聯網發展的靈魂。

物聯網是新一代信息技術的重要組成部分。其英文名稱是“The Internet of Thing”。物聯網是指通過各種信息傳感設備，如傳感器、射頻識別（RFID）技術、全球定位系統、紅外感應器、激光掃描器、氣體感應器等各種裝置與技術，實時采集任何需要監控、連接、互動的物體或過程，采集其聲、光、熱、電、力學、化學、生物、位置等各種需要的信息，與互聯網結合形成的一個巨大網絡。其目的是實現物與物、物與人、所有的物品與網絡的連接，方便識別、管理和控制。物聯網概念圖如圖1-10所示。

1）物聯網的基本應用模式

根據物聯網的實質用途可以歸結為3種基本應用模式：

（1）對象的智能標簽。通過二維碼、RFID（射頻識別，Radio Frequency ID entification）等技術標識特定的對象，用于區分對象個體，例如，在生活中我們使用的各種智能卡、條碼標簽的基本用途就是用來獲得對象的識別信息。此外，通過智能標簽還可以獲得對象物品所包含的擴展信息，例如，智能卡上的金額余額，二維碼中所包含的網址和名稱等。

（2）環境監控和對象跟蹤。利用多種類型的傳感器和分布廣泛的傳感器網絡，可以實現對某個對象的實時狀態的獲取和特定對象行為的監控，例如，使用分布在市區的各個噪聲探頭監測噪聲污染，通過二氧化碳傳感器監控大氣中二氧化碳的濃度，通過GPS標簽跟蹤車輛位置，通過交通路口的攝像頭捕捉實時交通流程，等等。

（3）對象的智能控制。物聯網基于云計算平臺和智能網絡，可以依據傳感器網絡獲取的數據進行決策，通過改變對象的行為進行控制和反饋。例如，根據光線的強弱調整路燈的亮度，根據車輛的流量自動調整紅綠燈間隔等。

2）云計算服務物聯網的驅動力

（1）需求驅動：在目前技術下，海量信息的處理要面對的高成本壓力；云計算充分利用并合理使用資源，降低運營成本。

（2）技術驅動：IT與CT（Computed Tomongraphy，電子計算機X射線斷層掃描）技術融合，推動IT架構的升級；云計算的標準逐漸快速發展。

（3）政策驅動：政府的低碳經濟與節能減排的政策要求；政府高度關注物聯網、云計算等基礎設施自助發展戰略。

把物聯網和云計算放在一起，是因為物聯網和云計算的關系非常密切。物聯網的四大組成部分：感應識別、網絡傳輸、管理服務和綜合應用。其中，網絡傳輸和管理服務這兩個部分就會用到云計算，特別是“管理服務”這一項。因為這里有海量的數據存儲和計算的要求，使用云計算可能是最省錢的一種方式。

物聯網的發展依賴于云計算系統的完善，從而為海量物聯信息的處理和整合提供可能的平臺條件，云計算的集中數據處理和管理能力將有效地解決海量物聯信息存儲和處理問題。沒有云計算平臺支持的物聯網其實價值并不大，因為小范圍傳感器信息的處理和數據整合是早已存在的技術，例如，工控領域的大量系統都是這樣的模式。沒有被廣泛整合的傳感器系統是不能被準確地稱為物聯網的。所以云計算技術對物聯網技術的發展有決定性的作用，沒有統一數據管理的物聯網系統將喪失其真正的優勢。物物相聯的范圍是十分廣闊的，可能是高速運動的列車、汽車甚至是飛機，當然也可能是家中靜止的電視、空調、茶杯，任何小范圍的物物相聯都不能被稱為真正的物聯網。

同時，對于云計算平臺來說，物聯網并不是特殊的應用，而只是其所支持的所有應用中的一種而已。云計算平臺對待物聯網系統與對待其他應用是完全一樣的，并沒有任何區別，因為云計算并不關心應用是什么。

所以對于物聯網技術來說，它需要解決的核心問題是：云計算平臺的成熟和傳感器技術的發展。物聯網與云計算聯系如圖1-11所示。由圖1-11可看出，物聯網則可以認為是承載云計算技術的一個平臺。借助云計算技術的支持，物聯網則可以更好地提升數據的存儲以及處理能力，從而使自身的技術得到進一步的完善。