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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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