华为网课云计算笔记

华为ICT题库-云计算部分 本文主要为华为ICT的有关云计算的题库内容以及大部分解析 阅读详情

一、云计算的产生背景

1.云计算的产生背景
云计算的驱动力:
1.技术驱动
2.需求驱动
3.商业模式驱动
海量的数据和终端
IT的复杂性、商业延迟也是促进云计算产生的一个因素

2.云计算的概念
—商业视角 云计算=信息电厂
–技术视角 云计算=计算/存储的网络
云计算分为狭义和广义两个
狭义的是指:IT技术设施的交付和使用模式,通过按需易扩展的方式获得所需的资源,包括基础架构,平台,软件等
广义的是指:通过网络按需、易扩展的方式获得所需的服务,这种服务可以是IT和软件,互联网相关的,也可以是任意其他的服务。比如,医疗云,教育云等

3.云计算的部署模式:
1.private cloud(私有云)
2.public cloud(公有云)
【私有云和公有云通过企业防火墙隔离】
3.混合云

4.云计算的商业应用模式:
IaaS(Infrastructure as a service):将基础设施当作服务(虚拟机的租用,云盘等)
PaaS(Platform as a service):主要面型技术开发者
SaaS(Software as a service):面向中断用户

二、云计算的价值

1.行业客户对云的认知

  • 大多数客户人为云计算必须演进至开放平台
  • 认为交付将基于云来进行
  • 认为找到合适的战略合作伙伴以启动云战略至关重要
  • 且和多人关心云平台的安全性

2.行业客户反应的困难与挑战

  • 复杂性与平滑过度
  • 可靠性
  • 工作负载及可迁移性
  • 数据的安全性
  • 厂商锁定
  • 看不到投资回报

3.云计算的价值:

  • 只能资源的调度,即实现负载均衡和通过热迁移来实现节能减排
  • 提高资源的利用率通过的方式:通过资源共享通过分时共享
  • 分布式的计算和存储
  • 统一管理
  • 业务快速部署

4.云计算带来的机会
- 对于云计算供应商
- 对于最终的消费者
- 对于中小型客户
- 对于企业级的客户
- 对于政府机构

三、虚拟化技术的简介

  1. 虚拟化技术的起源
    虚拟化技术的发展由来:
    60年代在大型机有所应用
    90年代在小型机上出现逻辑区分的应用
    2000年,X86平台虚拟技术开始出现
    2001年,X86平台虚拟化技术在服务器上开始应用
    虚拟化技术的推动力:
    CPU的处理速度越来越快,超出软件对硬件性能的要求
    INTER和AMD在CPU里加入了虚拟指令
    企业成本压力
    环保压力
    不断增长的业务压力

  2. 虚拟化的概念
    虚拟化是指通过虚拟化技术,将一台计算机虚拟为堕胎逻辑计算机,在一台计算机上同时运行多个逻辑计算机,每个逻辑计算机可以运行不同的操作系统,并且,应用程序都可以在相互独立的空间内运行而互不影响,从而显著的提高了计算机的工作效率。
    物理机:宿主机
    虚拟机:客户机

虚拟化后的区别就是:物理机上可以同时运行多个虚拟机,而且还有虚拟机监控器,通过虚拟机监控器的模拟,可以使得虚拟机在上层软件看来就是一个真实的机器。

虚拟机是将物理资源池化了,多个虚拟机直接从资源池种获取资源,与硬件解耦和。

  1. 虚拟化的主要内容
  2. 计算虚拟化:CPU虚拟化 内存虚拟化 IO虚拟化
  3. 存储虚拟化:裸设备+逻辑卷 存储设备虚拟化 主机存储虚拟化+文件系统
  4. 网络虚拟化: VPN VLAN
  5. 虚拟化的本质
    分区
    隔离
    封装
    独立
  6. 5.虚拟化技术的应用案例:—热迁移

四、OpenStack 的架构—了解各个组件

  1. 提供身份认证服务的 Keystone组件
    主要负责身份服务,管理用户、租户、角色、服务和服务断点
    可以支持SQL,PAM,LDAP作为后端
  2. 提供计算服务的Nova组件
    主要负责虚拟机实例的调度分配以及实例的创建、起停、迁移、重启等操作,从而来管理云中实例的生命周期。
    是整个云中的组织控制器
    主要功能:
    计算服务:
    计算节点运行虚拟机的分布式控制器
    负责处理器调度策略及API调用等。
  3. 提供镜像服务的 Glance组件
    能够实现镜像的创建、镜像快照管理、以及镜像模板等等。
    同时也支持各种格式的镜像格式
  4. 提供对象存储服务的Swift
    主要提供了存取数据的应用服务。
    通常用于保存非结构化的数据,比如通常作为Glance组件的存储后端或者作为一些云盘等应用
  5. 提供网络服务的Neutron
    基于软件定义网络的思想,实现网路资源的软件化管理。支持各种各样类型的插件,实现多租户网络的隔离。也可以对硬件以及软件的解决方案进行集成。
  6. 提供块存储服务 Cinder
    为虚拟机实例提供卷的持久化服务,同时支持一些对卷的快照、备份等的一些管理。基于插件的架构,非常易于扩展。
    总结:块存储服务 持久化磁盘 基于插件的架构,易于扩展
  7. 提供WEB统一化管理界面服务的 HORIZON组件
    主要提供了自动化仪表板的管理服务,实现对用户、租户、卷、网络等几乎多有资源的图形化管理。
  8. 提供监控和计量服务的 Ceilometer
    提供对Opens tack中平台组件的监控
    提供纪良服务

五、NOVA

1、什么是Nova?
Nova是Open stack云中的计算组织控制器,管理opens tack云中实例的生命周期的左右活动,使得nova称为一个负责管理计算资源、网络、认证所需的可扩展性平台。
2.常用术语
KVM:内核虚拟化,Open Stack 默认的Hypervisor
Qemu: KVM 的替补角色,没有KVM的执行效率高,不支持全虚拟化
Flavor:新建虚拟机的配置列表,虚拟机模板
Keypair:ssh连接访问实例的密钥对
安全组:是一个控制访问策略的容器,里面包含了各种各样的安全组规则
安全组规则:用来控制实例访问的具体策略
3.Nova框架
Nova组件
Nova API:提供了统一风格的 RestAPI接口,作为Nova组件的入口,接受用户的请求
Nova scheduler :负责调度,将实例分配到具体的计算节点
Nova conductor:主要负责与Nova数据库进行交互
Nova compute:用于虚拟机实例的创建和管理
以及提供消息传递的消息队列:Nova各个组件之间的消息传递
和数据库模块:
【重要!!!!】Nova各个组件如何协作运行?
首先,用户通过CLI命令行或者horizon向Nova组件提出创建实例的请求时,Nova API 作为Nova的入口,将会接受用户的请求,将会以消息队列的方式,将请求发送给Nova scheduler,Nova scheduler从消息队列中,侦听到Nova API的消息队列后,去数据库中查询,当前计算节点的负载和使用情况,由于Nova scheduler不能直接跟数据库进行交互,因此,将会借助于消息队列的方式通过Nova conductor组件,进而与数据库进行交互,然后将查询到的结果,将虚拟机实例分配到当前负载最小,并且满足启动虚拟机实例的那个计算节点上,但最终的虚拟机实例的组件,还是要靠Nova compute来完成。但是实例的创建,离不开镜像、网络等一些资源的配合,因此,Nova compute将会与Nova volume、Nova network等等一些组件通过消息队列的方式实现相互的协作。最终完成虚拟机实例的创建。

  1. Nova的功能特性:
    • 实现实例的生命周期的管理
    • 调动管理平台的网络、存储等资源
    • 提供了统一风格的 RestAPI接口
    • 支持KVM、VMware等透明的hypervisor
    • 各个模块之间通过消息队列来进行消息传递

六、提供对象存储服务的Swift介绍

1.什么是Swift?
Swift 是 提供高可用分布式对象存储的服务,为nova组件提供虚拟机镜像存储服务,在数据冗余方面,无需采用read【?】通过在软件层面,引入一致性散列技术和数据冗余,牺牲一定得数据一致性,来达到高可用和可伸缩性。支持多租户模式下,容器和对象读写操作,适用于互联网应用场景下非结构化的数据存储,比如,华为云盘等。
2. Swift中的常用术语【1】
Account:用户定义的管理存储区域
Container:存储隔间,类似于文件夹或者目录
Object:包含了基本的存储实体和它自身的元数据
Ring:环,记录了磁盘上存储的实体名称和物理位置的映射关系。

以上术语之间的关系:
首先,可以创建多个account,每个account里可以创建多个容器container,每个container下可以创建多个object,【container 之间不能相互嵌套】

Swift的介绍
Swift在物理结构上往往会存储对象的多个副本,通常按照物理位置的特点,将对象拷贝到不同的物理位置的特点,将对象拷贝到不同的物理位置上,来保证数据的可靠性。

常用术语2
Region:地域,从地理位置上划分的一个概念
Zone:可用区,按照独立的供网、供电既基础设备划分
Node:节点,代表了一台存储服务器
Disk:磁盘,代表着物理服务器上的存储设备
Cluster:群集,为冗余考虑而设计的架构

以上术语之间的关系:
可以根据不同的物理位置,有不同的Region,不同的region代表两个不同的城市,然后在同一个region下,为冗余的考虑,设置了多个可用区,zone。每一个可用去可以有不同的存储节点,node;在更大的架构上,两个region可以构成一个cluster。

  1. Swift的架构
    首先,用户提出一个对象存储服务的申请,由Swift的API接受和处理,收到之后,先去找???认证节点,对用户的身份进行认证。认证通过后,将请求提交给,名称为Swift Proxy的组件,Swift Proxy是Swift 的代理,由Swift Proxy来确定究竟应该将存储对象放在哪一个满足存储要求的存储节点上。最终将对象存储到指定的存储节点上即可。最终将返回结果返回给用户。
    05Keystone 简介
    提供身份验证、服务规则和服务令牌功能
    任何服务之间相互调用,都需要经过keystone的身份验证

常用术语:
User:Openstack最基本的用户
Project:指分配给使用者的资源的集合
Role:代表一组用户可以访问组员的权限
Domain:定义管理边界,可以包含多个project/tenant、user、role等
Endpoint:服务的URL路径,暴露出来的访问点

七、Keystone认证模型

首先创建两个域domain1和2,给两个公司使用,每个公司在domain下创建三个子公司project1 2 3,project下可以创建多个用户User,用户User可以跨多个project存在。

Keystone认证原理
当用户再创建时,将通过Keystone将会创建一个访问令牌accesstoken,假设当用户提出创建虚拟机实例的请求时,首先将自己的访问令牌和访问请求提交给NOVE服务,NOVE服务为确保用户的访问令牌并没有篡改过,因此首先会将访问令牌交给keystone进行验证,验证通过后nova为了启动虚拟机的实例,还需要向Glance组件申请相关的镜像资源,Glance为保证访问令牌在传递的过程中没有被篡改过,也需要将访问令牌发送给keystone做确认,验证通过后将会发放镜像资源给nova组件,虚拟机实例的创建还需要存储、网络等资源,因此nova组件还需要给负责各种资源的模块传递申请资源的请求,资源申请的过程中都会伴随这访问令牌的验证,nova拿到启动虚拟机实例的所有资源后进行实例的启动,然后分配给相关的用户。整个过程来看组件之间资源的调用都离不开keystone的验证….

八、Neutron介绍

1.Neutron的简介:
Neutron时open stack中负责提供网络服务的组件,基于软件定义网络的思想,实现软件化的网络资源管理,在实现上,充分利用了linux系统中各种与网络相关的技术,支持第三方插件
2. Neutron中常用的术语
Bridge-int:综合网桥,常用于实现内部网路通讯功能的网桥
Br-ex:外部网桥,通常用于跟外部网络通讯的网桥。
Neutron-server:提供了API接口,将配置好的API接口,提供给相关的插件,进行后续处理
Neutron-L2-agent:二层代理,用于实现二层网络通讯的代理,用于管理VLAN的插件,接受Neutron-server的指令来创建VLAN。
Neutron-DHCP-agent:为子网自动分发IP地址
Neutron-L3-agent:负责租户网络和floating IP之间的地址转换,通过linux iptables 中的NAT功能来实现IP转换
Neutron-metadata-agent:运行在网络节点上,用来响应nova中的metadata请求
LBaaS agent:为堕胎实例和open vswitch agent提供负载均衡服务
3. Neutron的架构
当Neutron通过API接口,接受来自用户或者其他组件的网络请求时,以消息队列的方式提交给2、3层代理,其中Neutron-DHCP-agent实现子网的创建和IP地址的自动分发。而Neutron-L2-agent实现相同VLAN下,网络的通信,Neutron-L3-agent实现同一个租户网络下,不同子网间的通信

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

华为云计算HCIE笔记01

第一章 华为云Stack解决方案 2018年云栖大会马云提出的数据科学时代(Data technology),相较于传统信息时代,技术的变更主要集中在过去我们更加看重的是传输,也就是传统的网络建设,随着目前国家网络建设的完善,数据传输量以及基于数据产生的经济价值越来越高。所有技术的发展都是围绕数据进行服务的。 云的发展主要经历了三个模式变化 (1)传统IT阶段:传统IT阶段实际上是没有云平台的参与的,所有的业务是全部都被部署到物理机上的,使用物理机进行业务的部署,用物理机进行业务部署会遇到很多

yuange1666的博客 5136

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

(云计算HCIP)价值8k的上万字学习笔记,考华为云计算HICP的有福啦!HCIP全笔记(一)本篇涵盖 云计算概述,谈及虚拟化、云计算的介绍、云服务模式、部署模式的区别和主流云计算技术

​ 云计算是一种模型,它可以实现随时随地,便捷地,随需应变地从可配置计算资源共享池中获取所需的资源(例如:网络,服务器,存储、应用及服务),资源能够快速供应并释放,使管理资源的工作量和与服务提供商的交互减小到最低限度​ 云计算是一种通过Internet,以服务的方式提供动态可伸缩的虚拟化的资源的计算模式​一种通过网络为用户提供服务的技术生活中,最常见的云计算就是:云相册、云音乐、云视频、云文档。再者就是软件:百度网盘、阿里云盘等…云会议。

拔高、提升、创新! 1577

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

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HY_Chan
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