探究新云電腦的定義與實現流程

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1.計算機

從信息的來源來看，既有由官方通過Web服務器正式的知識文獻，也有普通用戶通過網絡平臺的知識信息。但是，無論知識的來源如何，目前的系統都是強調將信息存儲于服務器端，以服務器為中介來實現信息資源的貢獻。隨著信息資源的迅速增加和用戶訪問量的不斷攀升，服務器端的負載沉重、用戶的響應速度變慢甚至無法獲取服務，導致用戶的滿意度下降。為了解決這一問題，目前通常的方法是不斷升級、更新、擴容服務器端的計算和存儲能力；這種做法仍然需要各系統建設單位不斷的投入大量的資金。近年來，關注的熱點在于采用云計算（CloudComputing）和云存儲等更為先進的網絡計算技術，以獲得較高的性價比。然而，這些措施并沒能解決根本問題，其本質原因在于：這類系統所采用的仍然是傳統的C/S計算（Client/ServerComputing，客戶/服務器計算）或是B/S計算（Brower/ServerComputing，瀏覽器/服務器計算）架構，特別是云計算與云存儲，提倡“瘦客戶機、胖服務器”策略，這就導致由當前大規模PC構成的網絡邊緣計算環境中蘊含的海量計算、存儲和信息資源被忽視與浪費了。針對這種現狀，本文的貢獻在于：提出一種云計算與對等計算融合模型Cloud-P2P，在該平臺上構建一種新穎的泛知識云系統，將網絡中的文獻、詞條等各類知識信息有序的組織在一起；充分考慮網絡邊緣節點上可以利用的資源，在保障用戶使用體驗的前提下，將用戶提交的知識索取任務從網絡中心的服務器端遷移到網絡邊緣的客戶端；為了進一步改善用戶的使用體驗，本文還提出一種動態的復合自適應QoS（QualityofService,服務質量）保障機制，通過綜合區分用戶與資源類型，并設定服務器負載閾值，將用戶提交的服務請求合理部署到服務器端和用戶端節點，從而有效解決傳統知識系統中存在的高峰階段服務器性能瓶頸的難題，從而達到提高系統中用戶整體普遍滿意度的目標。

2.Cloud-P2P融合模型

目前的云計算系統基本上都是基于集中管理的大型數據中心，如由IBM、Google、Amazon等商業機構或是政府支持的科研機構來設計與構建，在高效的虛擬化技術基礎上，將大量的服務器集群通過網絡組成透明的資源池進行可擴展的、高可靠的、安全的協同計算，從而為用戶提供便捷的網絡服務。然而，按照云計算專家委員會的定義“云計算是一種基于互聯網、大眾參與的計算模式，其計算資源包括計算能力、存儲能力和交互能力是動態、可伸縮、且被虛擬化的，以服務的方式提供”來看，廣義的云計算并沒有限定資源與服務必須由集群服務器來提供。本文提出的Cloud-P2P融合模型正是基于這種更具包容性的理念，試圖構建一個由服務器集群和網絡邊緣節點聯合構成的更廣泛的公用虛擬資源池。定義1Cloud-P2P融合模型是將云計算與對等計算進行有效的融合，這種融合體現在兩個方面：

a、計算環境的融合。將原本相互隔離與獨立的環境和對等計算環境融合在一起，基于虛擬化機制將環境中包含的軟、硬件融合到基于Internet的資源池中，統一接收任務的部署和資源的調度。

b、Cloud-P2P融合模型中，用戶（User）通過本地客戶端（Client）界面（或基于瀏覽器）接入到基于Cloud-P2P的應用系統中，系統提供的資源來自于集群服務器（ServersofCluster）端和對等節點（Peer）端。Cloud-P2P融合模型中包含服務與資源目錄（Directoryofservices&resources）、管理模塊（Managementmodule）、監控模塊（Monitoringmodule）、計費模塊（Accountmodule）、調度模塊（Schedulermodule）以及安全保障機制（Virtualizationmechanism）和虛擬化機制（Virtualizationmechanism）。技術的融合。將云計算和對等計算系統中的機制、算法和技術（如任務調度、網絡拓撲、資源管理、性能監控等）相互融合與滲透。如將適用于P2P網絡的DHT技術應用于云計算/云存儲的服務器集群的網絡拓撲。其中管理模塊提供管理和服務，主要負責管理可用的計算、存儲和信息資源和服務，并配合安全機制對節點的身份和角色進行認證、授權和管理；調度模塊負責接收用戶提交的服務請求，根據用戶請求動態地部署、配置和回收資源，已經在服務器端和Peer節點上調度和部署資源和應用。監控模塊負責監視系統資源的使用情況，處理異常，實現節點配置、負載均衡和資源監控，確保能將服務順利提供給的用戶。虛擬化技術的核心思想是通過對底層的抽象屏蔽物理網絡實現細節，將網絡的控制管理與數據平面的轉發與交換、進行有效的分離，通過不同虛擬實現間的動態切換增強網絡持續提供服務的能力，從而增強系統的可信性、穩定性和易用性。Cloud-P2P融合模型中虛擬化機制通過系統虛擬化、資源虛擬化與網絡虛擬化等技術將分散在服務器端和Peer端的計算機資源進行管理并虛擬成虛擬主機等資源池以供統一管理與分配，這樣就有效地將用戶從對計算機軟硬件資源的管理負擔中解放出來，從而不必關心真實主機的位置、維護和容錯等問題。

3泛知識云模型定義

泛知識云模型（Ubiquitousknowledgecloudmodel，UKCM），借用了量子物理中的“電子云”（ElectronCloud）的概念，基于海量的分布式存儲和簡單的分布式計算平臺，將知識信息以文獻或詞條等方式存儲分布在大量高性價比的集群服務器與海量終端設備上，具有關聯性的知識彼此網狀互聯，體現出一種彌漫性、無所不在的分布性和社會交互性特征。通過該定義可以看出，本文提出的UKCM是一種比當前的網絡知識系統與文獻共享系統資源利用更廣泛、更靈活、更充分的信息平臺。因為UKCM中的知識信息既來源于“官方”網站也來源于“民間”的普通用戶；既存儲于服務器端，也存儲于用戶終端；知識類型既包括具有良好系統性、完整性的論文，也包含一個個獨立詞條。本文提出的泛知識云模型聚合了來自云計算集群服務器端和對等節點終端的計算、存儲和信息資源，信息資源存儲于文獻庫（DBofPaper）和知識詞條庫（DBofLemma）中；服務器顯然負責只負責提供服務，而每個終端節點既獲取服務，也利用本身的資源來為其它節點提供信息服務。以文獻庫中的論文為例，一篇論文（Paper）可以用一個8元組描述：Paper(PID,name,keywords,abstract,body,ref,UID,index,date,value)式中，PID是該文在系統中的唯一標識，name是論文名稱，keywords是論文關鍵詞集合，body是論文的正文主體，ref是論文的引用文獻集，UID是者的用戶唯一標識，index是指論文存儲位置索引，date是論文的發表時間，value是指論文價值。

4工作流程

下面以節點通過該平臺共享一篇用戶撰寫的論文為例來闡述系統的工作流程：

A.論文步驟

PeerA通過系統界面和通信模塊（Communicationmodule）與系統主節點（Masternode）進行連接，管理模塊（Managementmodule）對該節點進行身份認證后，允許節點加入到Cloud-P2P計算環境中，監控模塊（Monitoringmodule）負責掌握該節點性能及其資源情況；用戶利用信息模塊（Informationadvertisingmodule）將自己撰寫的論文信息在系統內，并將論文除論文主體以外的說明信息寫入主節點上的論文目錄表（DirectoryofPaper）中，論文信息被系統通過信息供應模塊（Informationprovidingmodule）將論文推送到合適的服務器上，并通過用戶節點和服務器分別通過信息更新模塊（Informationupdatingmodule）將該文以規則的結構存儲于服務器和用戶本地文獻庫（LocalDBofPaper）中；主節點更新其上的論文目錄表，特別是論文存儲位置索引信息。

B.論文獲取步驟

PeerB經過身份認證后，通過信息檢索模塊（Informationretrievalmodule）在系統主節點的論文目錄表中查詢所需的文獻；系統主節點根據節點身份、等級、論文的存儲位置、當前服務器的性能狀況以及系統設定的調度策略將信息索取的任務部署到合適的節點（用戶節點或集群服務器）；節點收到請求后，利用本地的信息供應模塊和文獻庫將所需的文獻通過通信模塊不經過主節點直接發送給PeerB；PeerB收到論文后通過信息更新模塊將論文存儲于本地文獻庫中；完成本次交互后，PeerB和服務提供節點分別向主節點發送一個確認信息；主節點的計費模塊對節點進行計費，并更新其上的論文目錄表中與該論文有關的論文存儲位置索引和論文價值等信息。

作者：徐小龍 李碩 顧厲淼 王新珩 單位：京郵電大學