1 100-Mile Overview Cloud Computing

1 100-Mile Overview Cloud Computing is hinting at a future in which we won’t compute on local computers, but on centralized facilities operated by third-party compute and storage utilities. We sure won’t miss the shrink-wrapped software to unwrap and install. Needless to say, this is not a new idea. In fact, back in 1961, computing pioneer John McCarthy predicted that “computation may someday be organized as a public utility”— and went on to speculate how this might occur. In the mid 1990s, the term Grid was coined to describe technologies that would allow consumers to obtain computing power on demand. Ian Foster and others posited that by standardizing the protocols used to request computing power, we could spur the creation of a Computing Grid, analogous in form and utility to the electric power grid. Researchers subsequently developed these ideas in many exciting ways, producing for example large-scale federated systems (TeraGrid, Open Science Grid, caBIG, EGEE, Earth System Grid) that provide not just computing power, but also data and software, on demand. Standards organizations (e.g., OGF, OASIS) defined relevant standards. More prosaically, the term was also co-opted by industry as a marketing term for clusters. But no viable commercial Grid Computing providers emerged, at least not until recently. So is “Cloud Computing” just a new name for Grid? In information technology, where technology scales by an order of magnitude, and in the process reinvents itself, every five years, there is no straightforward answer to such questions. Yes: the vision is the same—to reduce the cost of computing, increase reliability, and increase flexibility by transforming computers from something that we buy and operate ourselves to something that is operated by a third party. But no: things are different now than they were 10 years ago. We have a new need to analyze massive data, thus motivating greatly increased demand for computing. Having realized the benefits of moving from mainframes to commodity clusters,
we find that those clusters are quite expensive to operate. We have low-cost virtualization. And, above all, we have multiple billions of dollars being spent by the likes of Amazon, Google, and Microsoft to create real commercial large-scale systems containing hundreds of thousands of computers. The prospect of needing only a credit card to get on-demand access to 100,000+ computers in tens of data centers distributed throughout the world—resources that be applied to problems with massive, potentially distributed data, is exciting! So we are operating at a different scale, and operating at these new, more massive scales can demand fundamentally different approaches to tackling problems. It also enables—indeed is often only applicable to—entirely new problems. Nevertheless, yes: the problems are mostly the same in Clouds and Grids. There is a common need to be able to manage large facilities; to define methods by which consumers discover, request, and use resources provided by the central facilities; and to implement the often highly parallel computations that execute on those resources. Details differ, but the two communities are struggling with many of the same issues. 1.1 Defining Cloud Computing There is little consensus on how to define the Cloud [49]. We add yet another definition to the already saturated list of definitions for Cloud Computing: A large-scale distributed computing paradigm that is driven by economies of scale, in which a pool of abstracted, virtualized, dynamically-scalable, managed computing power, storage, platforms, and services are delivered on demand to external customers over the Internet. There are a few key points in this definition. First, Cloud Computing is a specialized distributed computing paradigm; it differs from traditional ones in that 1) it is massively scalable, 2) can be encapsulated as an abstract entity that delivers different levels of services to customers outside the Cloud, 3) it is driven by economies of scale [44], and 4) the services can be dynamically configured (via virtualization or other approaches) and delivered on demand. Governments, research institutes, and industry leaders are rushing to adopt Cloud Computing to solve their ever- increasing computing and storage problems arising in the Internet Age. There are three main factors contributing to the surge and interests in Cloud Computing: 1) rapid decrease in hardware cost and increase in computing power and storage capacity, and the advent of multi-core architecture and modern supercomputers consisting of hundreds of thousands of cores;
2) the exponentially growing data size in scientific instrumentation/simulation and Internet publishing and archiving; and 3) the wide-spread adoption of Services Computing and Web 2.0 applications.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

1 100-Mile Overview Cloud Computing is hinting at a future in which we won’t compute on local computers, but on centralized facilities operated by third-party compute and storage utilities. We sure won’t miss the shrink-wrapped software to unwrap and install. Needless to say, this is not a new idea. In fact, back in 1961, computing pioneer John McCarthy predicted that “computation may someday be organized as a public utility”— and went on to speculate how this might occur. In the mid 1990s, the term Grid was coined to describe technologies that would allow consumers to obtain computing power on demand. Ian Foster and others posited that by standardizing the protocols used to request computing power, we could spur the creation of a Computing Grid, analogous in form and utility to the electric power grid. Researchers subsequently developed these ideas in many exciting ways, producing for example large-scale federated systems (TeraGrid, Open Science Grid, caBIG, EGEE, Earth System Grid) that provide not just computing power, but also data and software, on demand. Standards organizations (e.g., OGF, OASIS) defined relevant standards. More prosaically, the term was also co-opted by industry as a marketing term for clusters. But no viable commercial Grid Computing providers emerged, at least not until recently. So is “Cloud Computing” just a new name for Grid? In information technology, where technology scales by an order of magnitude, and in the process reinvents itself, every five years, there is no straightforward answer to such questions. Yes: the vision is the same—to reduce the cost of computing, increase reliability, and increase flexibility by transforming computers from something that we buy and operate ourselves to something that is operated by a third party. But no: things are different now than they were 10 years ago. We have a new need to analyze massive data, thus motivating greatly increased demand for computing. Having realized the benefits of moving from mainframes to commodity clusters,
we find that those clusters are quite expensive to operate. We have low-cost virtualization. And, above all, we have multiple billions of dollars being spent by the likes of Amazon, Google, and Microsoft to create real commercial large-scale systems containing hundreds of thousands of computers. The prospect of needing only a credit card to get on-demand access to 100,000+ computers in tens of data centers distributed throughout the world—resources that be applied to problems with massive, potentially distributed data, is exciting! So we are operating at a different scale, and operating at these new, more massive scales can demand fundamentally different approaches to tackling problems. It also enables—indeed is often only applicable to—entirely new problems. Nevertheless, yes: the problems are mostly the same in Clouds and Grids. There is a common need to be able to manage large facilities; to define methods by which consumers discover, request, and use resources provided by the central facilities; and to implement the often highly parallel computations that execute on those resources. Details differ, but the two communities are struggling with many of the same issues. 1.1 Defining Cloud Computing There is little consensus on how to define the Cloud [49]. We add yet another definition to the already saturated list of definitions for Cloud Computing: A large-scale distributed computing paradigm that is driven by economies of scale, in which a pool of abstracted, virtualized, dynamically-scalable, managed computing power, storage, platforms, and services are delivered on demand to external customers over the Internet. There are a few key points in this definition. First, Cloud Computing is a specialized distributed computing paradigm; it differs from traditional ones in that 1) it is massively scalable, 2) can be encapsulated as an abstract entity that delivers different levels of services to customers outside the Cloud, 3) it is driven by economies of scale [44], and 4) the services can be dynamically configured (via virtualization or other approaches) and delivered on demand. Governments, research institutes, and industry leaders are rushing to adopt Cloud Computing to solve their ever- increasing computing and storage problems arising in the Internet Age. There are three main factors contributing to the surge and interests in Cloud Computing: 1) rapid decrease in hardware cost and increase in computing power and storage capacity, and the advent of multi-core architecture and modern supercomputers consisting of hundreds of thousands of cores;
2) the exponentially growing data size in scientific instrumentation/simulation and Internet publishing and archiving; and 3) the wide-spread adoption of Services Computing and Web 2.0 applications.1 100 ไมล์ภาพรวม Cloud Computing จะกระทบถึงอนาคตในการที่เราจะไม่คำนวณในคอมพิวเตอร์ท้องถิ่น แต่ในสิ่งอำนวยความสะดวกส่วนกลางที่ดำเนินการโดยบุคคลที่สามการประมวลผลและการจัดเก็บค่าสาธารณูปโภค เราแน่ใจว่าจะไม่พลาดซอฟต์แวร์หดห่อที่จะแกะและติดตั้ง จำเป็นที่จะกล่าวนี้ไม่ได้เป็นความคิดใหม่ ในความเป็นจริงกลับในปี 1961 เป็นผู้บุกเบิกคอมพิวเตอร์จอห์นแมคคาร์ทำนายว่า "การคำนวณอาจสักวันหนึ่งจะจัดเป็นสาธารณูปโภค" - และเดินตรงไปยังคาดการณ์ว่าวิธีนี้อาจเกิดขึ้น ในกลางปี ​​1990, ตารางคำประกาศเกียรติคุณในการอธิบายถึงเทคโนโลยีที่จะช่วยให้ผู้บริโภคที่จะได้รับพลังในการคำนวณตามความต้องการ เอียนฟอสเตอร์และอื่น ๆ posited ว่าโดยมาตรฐานโปรโตคอลที่ใช้ในการขอให้มีการคำนวณพลังงานที่เราสามารถกระตุ้นการสร้างคอมพิวเตอร์กริดคล้ายในรูปแบบและยูทิลิตี้ไปยังตารางอำนาจไฟฟ้า นักวิจัยต่อการพัฒนาความคิดเหล่านี้ในรูปแบบที่น่าตื่นเต้นมาก, การผลิตสำหรับระบบส่วนกลางตัวอย่างขนาดใหญ่ (TeraGrid, เปิดตารางวิทยาศาสตร์ caBIG, EGEE โลกระบบกริด) ที่ให้ไม่ได้เป็นเพียงการคำนวณพลังงาน แต่ยังข้อมูลและซอฟต์แวร์ตามความต้องการ องค์กรมาตรฐาน (เช่น OGF, OASIS) กำหนดมาตรฐานที่เกี่ยวข้อง เพิ่มเติมจืดชืดคำที่ยังได้ร่วมเลือกโดยอุตสาหกรรมเป็นคำทางการตลาดสำหรับกลุ่ม ทำงานได้ แต่ไม่มีผู้ให้บริการตารางการคำนวณเชิงพาณิชย์โผล่ออกมาที่ไม่น้อยจนกระทั่งเมื่อเร็ว ๆ ดังนั้น "Cloud Computing" เพียงชื่อใหม่สำหรับตารางคืออะไร? ในด้านเทคโนโลยีสารสนเทศที่ชั่งเทคโนโลยีโดยลำดับความสำคัญและในกระบวนการ reinvents ตัวเองทุกห้าปีไม่มีคำตอบตรงไปตรงมาคำถามดังกล่าว ใช่: วิสัยทัศน์ที่จะเหมือนกันเพื่อลดค่าใช้จ่ายของคอมพิวเตอร์ที่เพิ่มความน่าเชื่อถือและเพิ่มความยืดหยุ่นโดยการเปลี่ยนคอมพิวเตอร์จากสิ่งที่เราซื้อและการใช้งานตัวเองเพื่อสิ่งที่ดำเนินการโดยบุคคลที่สาม แต่ไม่มีสิ่งที่แตกต่างกันในขณะนี้กว่าที่พวกเขา 10 ปีที่ผ่านมา เรามีความจำเป็นใหม่ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จึงกระตุ้นความต้องการเพิ่มขึ้นอย่างมากสำหรับการใช้คอมพิวเตอร์ ได้ตระหนักถึงประโยชน์ของการย้ายจากเมนเฟรมคอมพิวเตอร์ไปยังกลุ่มสินค้าโภคภัณฑ์ที่
เราพบว่ากลุ่มเหล่านี้จะมีราคาแพงมากในการดำเนินงาน เรามีการทำงานแบบเสมือนต้นทุนต่ำ และเหนือสิ่งอื่นใดเรามีหลายพันล้านดอลลาร์ถูกใช้โดยชอบของ Amazon, Google และไมโครซอฟท์ในการสร้างระบบขนาดใหญ่เชิงพาณิชย์ที่มีหลายร้อยหลายพันเครื่องคอมพิวเตอร์ โอกาสของต้องการเพียงบัตรเครดิตที่จะได้รับการเข้าถึง 100000 คอมพิวเตอร์ที่อยู่ในความต้องการในสิบของศูนย์ข้อมูลที่กระจายไปทั่วโลกทรัพยากรที่นำไปใช้กับปัญหาที่มีขนาดใหญ่ของข้อมูลที่อาจเกิดขึ้นกระจายเป็นที่น่าตื่นเต้น! ดังนั้นเราจึงมีการดำเนินงานในระดับที่แตกต่างกันและการปฏิบัติงานที่ใหม่, เครื่องชั่งน้ำหนักขนาดใหญ่มากขึ้นเหล่านี้สามารถเรียกร้องวิธีการที่แตกต่างกันในการแก้ไขปัญหาการแก้ปัญหา นอกจากนี้ยังช่วย-แน่นอนมักจะใช้ได้เฉพาะกับปัญหาใหม่ทั้งหมด อย่างไรก็ตามใช่ปัญหาส่วนใหญ่จะเหมือนกันในเมฆและกริด มีความจำเป็นร่วมกันเพื่อให้สามารถจัดการสิ่งอำนวยความสะดวกขนาดใหญ่; เพื่อกำหนดวิธีการที่ผู้บริโภคค้นพบการร้องขอและทรัพยากรที่ใช้ให้บริการโดยสิ่งอำนวยความสะดวกส่วนกลาง; และนำไปใช้การคำนวณมักจะขนานสูงที่ดำเนินการเกี่ยวกับทรัพยากรเหล่านั้น รายละเอียดแตกต่างกัน แต่ทั้งสองชุมชนกำลังดิ้นรนกับหลายปัญหาเดียวกัน 1.1 กำหนด Cloud Computing มีมติเพียงเล็กน้อยเกี่ยวกับวิธีการกำหนดเมฆ [49] เป็น เราเพิ่มยังความหมายอื่นในรายการอิ่มตัวแล้วของคำนิยามสำหรับ Cloud Computing: ขนาดใหญ่แบบกระจายการคำนวณที่ถูกผลักดันโดยการประหยัดจากขนาดในการที่สระว่ายน้ำของใจลอย, เสมือนจริงแบบไดนามิกที่สามารถปรับขนาดการจัดการคอมพิวเตอร์อำนาจการจัดเก็บที่ แพลตฟอร์มและบริการจะถูกส่งตามความต้องการให้กับลูกค้าภายนอกผ่านทางอินเทอร์เน็ต มีประเด็นสำคัญไม่กี่ในความหมายนี้ แรก Cloud Computing เป็นกระบวนทัศน์คอมพิวเตอร์ที่มีความเชี่ยวชาญกระจาย มันแตกต่างจากคนที่แบบดั้งเดิมในการที่ 1) มันเป็นที่ปรับขนาดได้อย่างหนาแน่น 2) สามารถห่อหุ้มเป็นนิติบุคคลนามธรรมที่มีระดับที่แตกต่างกันของการบริการให้กับลูกค้าที่อยู่นอกเมฆ, 3) มันเป็นแรงผลักดันจากการประหยัดจากขนาด [44] และ 4 ) บริการสามารถกำหนดค่าแบบไดนามิก (ผ่านการทำงานแบบเสมือนหรือวิธีการอื่น ๆ ) และส่งมอบตามความต้องการ รัฐบาลสถาบันการวิจัยและผู้นำในอุตสาหกรรมที่กำลังวิ่งที่จะนำ Cloud Computing ที่จะแก้ปัญหาของพวกเขาเพิ่มขึ้น ever- คอมพิวเตอร์และการเก็บรักษาปัญหาที่เกิดขึ้นในยุคอินเทอร์เน็ต มีสามปัจจัยหลักที่เอื้อต่อการกระชากและส่วนได้เสียใน Cloud Computing คือ 1) การลดลงอย่างรวดเร็วในค่าใช้จ่ายด้านฮาร์ดแวร์และการเพิ่มขึ้นในการคำนวณกำลังการผลิตไฟฟ้าและการเก็บรักษาและการกำเนิดของสถาปัตยกรรมแบบมัลติคอร์และซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ทันสมัยประกอบด้วยหลายร้อยหลายพันแกน;
2) ขนาดของข้อมูลที่เติบโตชี้แจงในทางวิทยาศาสตร์วัด / จำลองและการเผยแพร่ทางอินเทอร์เน็ตและจัดเก็บ; และ 3) การยอมรับในวงกว้างของบริการคอมพิวเตอร์และ Web 2.0

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

คอมพิวเตอร์ 1 100 ไมล์ภาพรวมเมฆเป็น hinting ที่ในอนาคตซึ่งเราไม่คำนวณในคอมพิวเตอร์ท้องถิ่น แต่โอกาสเครื่องดำเนินการโดยบุคคลที่สามคำนวณและสาธารณูปโภคที่เก็บ เราแน่ใจว่าไม่พลาดหดห่อแกะของซอฟต์แวร์และติดตั้ง Needless พูดว่าไป นี้ไม่ใช่ความคิดใหม่ ในความเป็นจริง , กลับในปี 1961ผู้บุกเบิกคอมพิวเตอร์ John McCarthy คาดการณ์ว่า " การคำนวณ วันหนึ่งอาจจะจัดเป็นโปรแกรมอรรถประโยชน์สาธารณะ " และไปในการพิจารณาว่ามันอาจจะเกิดขึ้นได้ ในช่วงกลางทศวรรษ 1990 คำว่าตารางตั้งขึ้นเพื่ออธิบายถึงเทคโนโลยีที่จะช่วยให้ผู้บริโภคเพื่อให้ได้พลังคอมพิวเตอร์ตามความต้องการ เอียนฟอสเตอร์และผู้อื่นตั้งโดย standardizing โปรโตคอลที่ใช้เพื่อขออำนาจการใช้คอมพิวเตอร์เราสามารถกระตุ้นการสร้างของคอมพิวเตอร์ตาราง , ที่คล้ายกันในรูปแบบและสาธารณูปโภคไฟฟ้าตารางอำนาจ นักวิจัยพัฒนาความคิดเหล่านี้ในวิธีที่น่าตื่นเต้นมาก การผลิต ตัวอย่างเช่นสหพันธ์ระบบขนาดใหญ่ ( teragrid เปิด cabig วิทยาศาสตร์ , ตาราง , ไข่ , ระบบกริดโลก ) ที่ให้ไม่เพียง แต่คอมพิวเตอร์ แต่ยังข้อมูลและซอฟต์แวร์ตามความต้องการ องค์กรมาตรฐาน ( เช่นogf โอเอซิส ) กำหนดมาตรฐานที่เกี่ยวข้อง เพิ่มเติม prosaically คำที่ถูกเลือกโดย บริษัท อุตสาหกรรมเป็นตลาดระยะสั้นสำหรับกลุ่ม แต่ไม่ใช้ตารางคอมพิวเตอร์ผู้ให้บริการเชิงพาณิชย์เกิดขึ้น อย่างน้อยก็จนกระทั่งเมื่อเร็ว ๆ นี้ ดังนั้น คือ " คอมพิวเตอร์เมฆ " แค่ชื่อใหม่สำหรับระบบ ในเทคโนโลยีสารสนเทศ ซึ่งเทคโนโลยีระดับ โดยคำสั่งของขนาด และในกระบวนการ reinvents นั่นเองทุกห้าปี ไม่มีตรงไปตรงมาตอบคำถามดังกล่าว ค่ะ : ภาพนิมิตเดียวกัน เพื่อลดต้นทุนของการใช้งาน เพิ่มความน่าเชื่อถือ และเพิ่มความยืดหยุ่น โดยเปลี่ยนเครื่องคอมพิวเตอร์จากสิ่งที่เราซื้อและใช้ตัวเองเพื่อบางสิ่งที่ดำเนินการโดยบุคคลที่สาม แต่ไม่มี : ตอนนี้เป็นเรื่องที่แตกต่างกันกว่าที่พวกเขาเมื่อ 10 ปีก่อนเราต้องการที่จะวิเคราะห์ข้อมูลใหม่ ใหญ่ จึง แรงจูงใจ ความต้องการเพิ่มขึ้นอย่างมากสำหรับคอมพิวเตอร์ มีการตระหนักถึงประโยชน์ของการย้ายจากคอมพิวเตอร์ไปยังกลุ่มสินค้าโภคภัณฑ์
เราพบว่า กลุ่มเหล่านี้จะค่อนข้างแพง การใช้งาน เรามีระบบราคาถูก และที่สำคัญ เราได้ของหลายพันล้านดอลลาร์ถูกใช้โดยชอบของ Amazon , Google ,และ Microsoft จะสร้างจริงเชิงพาณิชย์ขนาดใหญ่ระบบที่มีหลายร้อยหลายพันของคอมพิวเตอร์ ลูกค้าต้องการเพียงบัตรเครดิตที่จะได้รับการเข้าถึงความต้องการที่จะ 100000 คอมพิวเตอร์ในหลักสิบของศูนย์ข้อมูลที่กระจายทั่วโลก ทรัพยากรที่ถูกใช้กับปัญหาที่มีขนาดใหญ่กระจายอาจข้อมูลที่น่าตื่นเต้น ! ดังนั้น เราจะปฏิบัติในระดับที่แตกต่างกันและระบบปฏิบัติการที่เหล่านี้ใหม่ เกล็ดใหญ่มากสามารถความต้องการวิธีการที่แตกต่างกันพื้นฐานเพื่อจัดการปัญหา นอกจากนี้ยังช่วยให้แน่นอน มักจะเป็นเพียงสามารถใช้ได้กับปัญหาใหม่ทั้งหมด แต่ใช่ปัญหาส่วนใหญ่จะเหมือนกันในเมฆและกริด มีความต้องการร่วมกันที่จะสามารถจัดการกับเครื่องขนาดใหญ่ เพื่อกำหนดวิธีการที่ผู้บริโภคพบ ขอร้องและใช้ทรัพยากรที่มีให้โดยเครื่องส่วนกลาง และใช้วิธีการคำนวณที่มักจะสูงขนานรันบนทรัพยากรเหล่านั้น รายละเอียดที่แตกต่างกัน แต่ทั้งสองชุมชนดิ้นรนกับหลายประเด็นเดียวกัน 1.1 การกำหนดคอมพิวเตอร์เมฆมีฉันทามติในนิยามของเมฆ [ 49 ]เราเพิ่ม แต่นิยามอื่นอิ่มตัวแล้วรายการของคำนิยามสำหรับคอมพิวเตอร์เมฆเป็นคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่กระจายกระบวนทัศน์ที่เป็นแรงผลักดันจากการประหยัดต่อขนาด ซึ่งในระใจลอยสามารถแบบไดนามิก , ระบบการจัดการคอมพิวเตอร์ไฟฟ้า , กระเป๋า , แพลตฟอร์ม และบริการจัดส่งตามความต้องการลูกค้าภายนอกผ่านทางอินเทอร์เน็ตมีบางจุดที่สำคัญในนิยามนี้ แรก , คอมพิวเตอร์เมฆเป็นเฉพาะรูปแบบการประมวลผลแบบกระจาย มันแตกต่างจากคนดั้งเดิมในที่ 1 ) และ 2 ) เป็นระบบที่สามารถห่อหุ้มเป็นนิติบุคคลที่เป็นนามธรรมที่มีระดับที่แตกต่างกันของการบริการให้กับลูกค้าภายนอก เมฆ , 3 ) จะถูกขับเคลื่อนโดยเศรษฐกิจของขนาด [ 44 ]4 ) บริการสามารถกำหนดค่าแบบไดนามิก ( ผ่านระบบหรือวิธีอื่น ๆ ) และส่งมอบตามความต้องการ รัฐบาล สถาบันการวิจัย และผู้นำอุตสาหกรรมจะรีบใช้คอมพิวเตอร์เมฆเพื่อแก้ปัญหาของพวกเขาเคย เพิ่มการคำนวณและเก็บปัญหาที่เกิดในยุคอินเทอร์เน็ต มีหลักสามปัจจัยที่ก่อให้เกิดกระแสและความสนใจในคอมพิวเตอร์เมฆ1 ) อย่างรวดเร็วลดลงในต้นทุนฮาร์ดแวร์และเพิ่มในการคำนวณกำลังการผลิตไฟฟ้าและการจัดเก็บ และการเข้ามาของสถาปัตยกรรมที่ทันสมัยและซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ประกอบด้วยหลายร้อยหลายพันแกนแบบ ;
2 ) ชี้แจงการเติบโตขนาดของข้อมูลในทางวิทยาศาสตร์ เครื่องมือวัด / จำลอง และเผยแพร่ทางอินเทอร์เน็ต และเก็บข้อมูล และ 3 ) การแพร่กระจายกว้างการใช้บริการคอมพิวเตอร์และเว็บ 2 .0 งาน