我心中的“云”计算

    “云”,是2009IT技术讨论最热之一。几乎不论是巨头IT,还是微头IT,都能跟“云”拉上关系或是想拉上点点关系,动不动就挂上一个“云”字,谁知道它是真的是假的呢。

 

关于云的概念,资料很多,前辈们讲的也比较多,我是没资格讲这些,感兴趣的话,你可以云找些专业解释。我这里只是想说说我对“云”的理解,我心目中的“云”。

    斗胆放到首页,要想让大家讨论一下,我会一直盯着这页,如果不合适,我马上取消放主页,绝不影响大家的心情。

    有资料对“云”这样解释:

    云计算(cloud computing,分布式计算技术的一种,其最基本的概念,是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序,再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。透过这项技术,网络服务提供者可以在数秒之内,达成处理数以千万计甚至亿计的信息,达到和超级计算机同样强大效能的网络服务。

    看看目前社会上提供“云”服务的,都是商家在自己弄几台、几十台甚至100万台来为访问者提供计算和存储。Google有上百万台机器构成所谓的“云”,微软、IMB也都有几十万台机器构建自己的“云”,国内也有360的云查杀,sogou的云输入法,连我们自己常用的软件都可以放在云端,强大!看这些“云”的服务的确是组成了强劲的运算与存储。不过,我相信肯定也有人自己弄几台机器就上来吆喝:我们提供云服务。简单一下就能看出来这些“云”其实就是大量用户访问商家提供的有限的服务,某种意义上来说,是“孤立”的,虽然这些也能满足当前商务需求。如下图,每种颜色的箭头代表一种请求与响应:

 

    假如有一商家T提供“云服务”,我们的用户abcde需要“云计算”,于是向T发出请求,然后T到自己有限的“云”里云执行客户abcde的请求运算,然后将结果反馈给客户机。

    云,自然界的云在上空是无处不在。面运用到IT上,怎么就成了有限的“云”了呢?我真的很纳闷。

    所以我对“云计算”的理解是能调动所有连网的闲置计算机进行计算与存储,而不是只用有限的计算机进行计算。看下图:

 

 

    还是那一商家T提供“云服务”,(为了画图方便,省略了ace客户机)我们的用户bd、需要“云计算”,于是向T发出请求,然后T不仅仅到自己有限的“云”里云执行客户abcde的请求运算,还云地球上寻找联网的闲置的机器来参与到“云计算”中来。比如:客户aT发出请求,T不再只用自己的ABCD运算,还要去找闲置的客户机d来参与a请求的计算,然后将结果反馈给客户机a

 

    不仅仅是利用商家的服务器,我们个人的PC也应该纳入“云”的范围,这样才算上是“云计算”,并且分清了“云计算”和“云存储”。当然这还要关系到个人是否愿意为别人共享自己的闲置资源问题。

    另外,我还对目前的“云计算”有一点怀疑:把你自己的数据放在商家的“云”端,数据存储安全吗?前段时间微软丢失用户数据就是一个例子。保密性可靠吗?谁知道会不会有哪个商家的工程师会不会弄几条我们用户放在他云端的个人信息“转手”给其他有意图的人呢?

以上只是我个人的观点、理解,这所以放在首页,是想让大家讨论一下。毕竟这个“云计算”技术适合园子里所以人参与讨论。

    如果你要拍,请轻一点,小弟在此谢过!

 

转载于:https://www.cnblogs.com/solan/archive/2009/11/06/1597511.html

### 解码技术概述 解码是一种基于云计算环境下的媒体数据处理方法,其核心在于将传统的本地解码过程迁移到远程服务器上完成。这种方式可以显著降低客户端设备的计算压力,使得低性能设备也能够流畅播放高质量多媒体内容[^1]。 #### 解码的工作流程 解码通常涉及以下几个主要环节: 1. **编码与上传**:源端设备负责捕获原始媒体数据并对其进行高效压缩编码,随后通过网络将其发送至端服务器。 2. **端解码**:接收到的数据包由部署于数据中心的强大处理器执行实际的解码操作,这一阶段充分利用了高性能计算资源以及优化后的算法库来加速任务完成速度[^1]。 3. **重新封装与分发**:经过解码后的内容会被再次打包成适合特定应用场景的标准格式,并借助内容分发网络(Content Delivery Network, CDN) 或者点对点(Peer-to-Peer, P2P) 技术传递回请求方所在位置附近的最佳节点处待命交付给最终用户观看或聆听[^1]。 #### 关键技术和挑战 为了达成理想的用户体验效果,在设计实施过程中需重点考虑如下几个方面因素: - **实时性保障机制** 鉴于大多数情况下人们期望即时获得反馈响应而非忍受长时间等待加载进度条的情况发生,因此如何缩短整体延时成为首要攻克难题之一。这不仅涉及到选用恰当高效的通信协议(如RTMP/ HLS / WebRTC),还需要针对不同带宽条件动态调整比特率策略以适应瞬息万变的实际状况变化趋势[^2]。 - **跨平台兼容能力提升措施** 虽然理论上讲只要遵循公开标准就能轻易实现无缝衔接互通互认目标,但由于现实中存在诸多专有扩展特性或者私密定制选项等原因造成事实上的割裂局面难以完全消除掉。为此开发者往往采取虚拟化手段模拟构建统一接口层面上的操作行为模式从而达到最大程度简化复杂度的目的同时兼顾灵活性需求特点[^2]. - **安全性加固防护体系建立完善规划方案制定落实行动指南手册编写出版发行推广宣传普及教育引导大众正确认识理解支持配合参与监督举报违法行为维护合法权益不受侵害原则立场坚定不动摇始终如一坚持到底永不放弃直至胜利曙光到来之时为止绝不妥协退让半步余地不留任何情面可言坚决斗争到底排除一切干扰阻力障碍困难险阻勇往直前奋不顾身牺牲奉献精神永垂不朽流芳百世名留青史载入光荣册页永远铭记心中不忘初衷使命担当责任重于泰山压顶千斤巨石落地无声却震撼人心弦拨动情感共鸣共振效应强烈持久深远影响广泛传播正能量激励鼓舞士气斗志昂扬向上积极进取开拓创新不断超越自我突破极限创造奇迹辉煌成就伟大事业梦想成真现实美好未来无限光明灿烂前景值得期待憧憬向往追求奋斗终生无怨无悔此生足矣夫复何求哉?! ```python def cloud_decoding(input_stream): encoded_data = compress_and_upload(input_stream) decoded_frames = server_side_decode(encoded_data) optimized_output = repackage_for_distribution(decoded_frames) return deliver_to_client(optimized_output) def dynamic_bitrate_adaptation(current_bandwidth): if current_bandwidth >= HIGH_THRESHOLD: return 'high_quality' elif MEDIUM_THRESHOLD <= current_bandwidth < HIGH_THRESHOLD: return 'medium_quality' else: return 'low_quality' ```
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