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大数据对系统架构的需求细分与虚拟化探讨
随着大数据快速发展，传统的系统架构面临前所未有的挑战。本文将探讨大数据对系统架构的需求，并展现如何通过虚拟化技术实现这些需求。
显式需求海量计算和存储快速计算
隐式需求数据的快速传输灵活性低成本
并行化的理念贯穿技术发展多个层面，包括但不限于以下方面：
并行请求并行线程并行指令并行数据硬件描述
规模经济代表了技术发展的极致延伸，世界规模的计算机网络（WSC）展现了以下特点：
主部件供电制冷建筑网络安全存储计算
优势规模经济提高使用率
挑战能耗（PUE）运维
WSC的核心优势体现在以下几个方面：
使用同质化硬件统一系统管理自主研发的应用程序灵活的资源管理架构
18个部分的云计算定义与分类
云计算作为互联 网 相连的互联网服务数据中心硬件与系统软件
云分类指令集虚拟机(Amazon EC2)运行时系统虚拟机(Microsoft Azure)框架型虚拟机(Google AppEngine)
框架型虚拟机灵活性可移植性
资源池实现资源聚合资源合一动态分配
隔离机制虚拟专用网便于管理测试环境动态调整
云计算价值性能计算经济常规模化优势管理典型特点
云计算核心思想并行化经济性可管理性
云计算与大数据关系虚拟化为硬件资源提供抽象层用户接口统一计算节点网络存储
技术挑战分布式系统编程分布式存储框架
内容优化要点
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