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告——其他讨论重庆科技学院图书馆2015年中国公

时间:2018-04-26 10:00来源:未知 作者:admin 点击:
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  遇也是挑战区块链是机,基础的你又怎样迅速部署属于自己的第一个应用? 为了解决一部分粉丝的困惑如何在这风起云涌的区块链世界里获得加速卡实现弯道超车?没有区块链技术,平台首席架构师兼产品总监李晨我们邀请到万向区块链旗下万云,技术及应用的思考:一是对区块链技术进行基本介绍从以下两个方面为大家分享他和万云团队对区块链,展历史和核心技术尤其是区块链的发;区块链行业当中的探索二是分享万云平台在。

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  前线AI;

  上去乍看,是在封闭数据平台上培育中心化的智能区块链和AI似乎并没有交集:一个,境下促进去中心化的应用另一个则是在开放数据环。是但,智能涉及多种学科要明确的是人工,分领域多个细。确定的说所以可以,有可以交叉结合的空间区块链和人工智能肯定。智能合约机制区块链技术有,一段可执行的代码而智能合约就是。有很多算法人工智能中,应用到智能合约中的这些算法肯定是可以。外另,合是大势所趋多技术间的融。

  年12月2015,篇关于中国公有云服务发展状况的文章InfoQ的编辑魏星邀请作者撰写一。个领域一直抱有很大的兴趣因为作者个人对公有云这,应了下来便贸然答。的准备过程中在这篇文章,为知名的几份云计算白皮作者系统地阅读了国内较书

  。都高瞻远瞩提纲挈领作者发现这些报告大,云服务提供商的描述缺乏对具体的公有,有云服务发展之真实面貌未能让读者一窥国内公。Q的协调下在Info,商的主要负责人进行了电话访谈作者与国内多家公有云服务提供,围绕

  运营这三个问题进行了讨论团队建设、产品研发、服务。之外除此,有公有云上都注册了账号作者也在本文所探讨的所,行了一些小规模的测试从用户体检的角度进。章的目的这篇文,个方面对中国的公有云服务发展状况做一个简要的综述便是从团队建设、产品研发、服务运营、用户体验等四。院(NIST)的定义[4根据美国国家标准技术研究]

  ,)、平台即服务(PaaS)和设施即服务(IaaS)云计算在服务模型上可以划分为软件即服务(SaaS,有云、社区云、公有云和混合云在发布模型上又可以划分为私。明的是需要说,技术的发展随着云计算,模型之间的界限也日趋模糊如上所述服务模型和发布。的范畴内在本文,放服务的平台即服务和设施即服务“公有云”一词泛指面向公众开。之外除此, Cloud)、托管云(Managed Cloud)均未包括在本文的范畴之中各种名义的私有云(Private Cloud)、专有云(Dedicated。

  “服务运营”三个小节的数据来源有两个本文中“团队建设”、“产品研发”、。主动发布的新闻资讯一个是云服务提供商,的主要负责人之间的电话访谈另一个是作者与云服务提供商。拍云)、王慧星(腾讯云)、许式伟(七牛云)、朱桦(金山云)等业内专家(按姓氏拼音排序)的访谈作者与黄允松(青云)、季昕华(UCloud)、李爽(美团云)、钱广杰(盛大云)、沈志华(又,面统一协调安排的是由InfoQ方,深表感谢在此作者。小节的内容这个三个,及其公关/市场团队的确认在定稿之前均经过受访者,商自身的观点和思路反映的是云服务提供。稿阶段在审,访谈时所发表的一切言论青云撤回了与作者进行;业机密的考虑出于保护商,作者的访谈邀请阿里云拒绝了。此因,括青云和阿里云的观点如上三个小节未能包。

  他讨论”这两个小节“用户体验”和“其,据以及由此引出的观点是作者独立获得的数,一家云服务提供商的审核在定稿之前未接受任何。说明的是需要特别,作者在“用户体验”和“其他讨论”这两个小节中所报告的数据和观点如上所述云服务提供商的主要负责人接受作者的访谈并不代表他们认可。外此,的任何一家云服务提供商的内幕信息作者本人也并不持有本文中所讨论,者所使用的测试方法得到的观测结果作者独立获得的数据仅仅是基于作。条件的限制受种种技术,据的准确性进行背书作者无法对这些数,差范围进行估算也无法对其误。2016年3月底之前获得的本文中报告的大部分数据是在,在正文中不再特别说明这部分数据的获取时间;16年8月底获得的小部分数据是在20,在正文中会有特别说明这部分数据的获取时间。所报告之数据时读者在引用本文,数据的时效性应当考虑到。

  算的核心弹性计,动伸缩的有机结合是负载均衡与自。念出现得比较早负载均衡这个概,被广泛接受和广泛应用在整个IT行业都已经。家公有云服务提供商本文中所讨论的几,均衡的功能或者特性基本上都提供了负载。取、按量计费”理念的具体实现自动伸缩则是云计算“按需获,utoScaling Group(ASG)功能最早的实现是AWS针对其EC2服务所提供的A。公有云服务提供商本文中讨论的几家,loud(2016年6月)提供了类似于ASG的自动伸缩功能只有阿里云(2014年9月)、青云(2015年3月)和UC。

  的Web应用对于一个正常,三个档次:长期平均负载其负载通常可以划分成,峰负载长期高,发负载短期爆。个请求的情况下在每秒只有数百,万个请求的能力是没有必要的云主机集群具备每秒处理一。个请求的情况下在每秒达到数万,万个请求的能力是远远不够的云主机集群只有每秒处理一。缩的目的自动伸,主机从负载均衡上移除并销毁以节省成本就是在应用负载降低时自动将多余的云,云主机并加入负载均衡以应对压力在应用负载升高时自动启动更多的。动伸缩通过自,际负载购买计算资源用户自动地按照实,能力不足的问题既不存在处理,计算资源的问题也不存在浪费。

  易见显而,主机都能够稳定地提供一定的处理能力自动伸缩要求云主机集群中的每一台云。数量增加时当云主机,力随之增加集群处理能;数量减少时当云主机,力随之减少集群处理能。之间的关系不一定是线性的集群处理能力与云主机数量,正相关的但必须是。的情况下在理想,该是可预测的这种关系应。络I/O密集型应用假设我们有一个网,生100MB的内网流量每处理1万个请求会产,存、存储的要求不高但是对CPU、内。每秒1万个请求时当应用的负载为,于100MB/s要求内网带宽大。对这样的负载在阿里云上应,中部署2台云主机要求在云主机集群。对这样的负载在青云上应,中部署1台云主机要求云主机集群。秒10万个请求时当应用的负载为每,吐量大于1要求内网吞,MB/s000。对这样的负载在阿里云应,中部署17台云主机需要在云主机集群。对这样的负载在青云上应,多少台云主机都无能为力不管在云主机集群中部署,个用户所能够使用的带宽上限因为需要的内网带宽超出了单。

  此因,这个场景中在弹性计算,产品最高可以达到什么性能用户需要了解的不是某个,达到什么性能而是最低可以。络带宽测试中在云主机网,网络带宽只有60MB/s阿里云两台云主机之间的,络带宽达到115MB/s青云两台云主机之间的网。网络性能要好得多看起来似乎青云的,用户使用量的增加而发生恶化的但是阿里云的网络性能是不随着,户使用量的增加而发生恶化的青云的网络性能则是随着用。储带宽测试中在云主机存,带宽只有400MB/s阿里云单台云主机的存储,带宽达到800MB/s青云单台云主机的存储。存储性能要好得多看起来似乎青云的,用户使用量的增加而发生恶化的但是阿里云的存储性能是不随着,户使用量的增加而发生恶化的青云的存储性能则是随着用。

  计算中在云,ghbours)效应来形容这种那个情形我们常常用坏邻居(noisy nei。另一台云主机无法正常使用同种资源一台云主机大量使用某种资源造成,邻居效应属于坏;另一个用户无法正常使用某种资源一个用户大量使用某种资源造成,邻居效应也属于坏。云的测试中在针对阿里,到的坏邻居效应我们没有观察。云的测试中在针对青,机之间存在坏邻居效应同一用户的多台云主,间也存在坏邻居效应不同用户的云主机之。云上在青,存储两个方面观察到坏邻居效应通过小规模测试即可在网络和。上分析基于如,自动伸缩的功能青云虽然提供了,云主机以下)高网络I/O或者高存储I/O型应用的要求但是其弹性计算能力并不能满足运营一个小规模(10台。

  样的分析基于同,到了如上所述的坏邻居效应我们在UCloud也观察。络带宽测试中在云主机网,存在一定程度的抖动可以观察到内网带宽,明显的性能恶化但是并未观察到。储带宽测试中在云主机存,户使用量的增加而不断发生恶化则可以观察到存储带宽随着用。者的判断根据作,供的自动伸缩功能UCloud所提,0台云主机)高网络I/O型应用的要求可以满足运营一个中等规模(10到2,云主机以下)高存储I/O型应用的要求但是无法满足运营一个小规模(10台。

  看出不难,有云服务提供商具备两个技术条件实现实用意义上的弹性计算要求公。一第,度的精准限流通过细颗粒,、内存、网络、存储)的性能保障任意计算资源(CPU。备了细颗粒度的精准限流阿里云的块存储已经具,与块存储的容量挂钩其I/O能力直接,计算出特定块存储的性能期望值用户可以通过一个简单的公式。出的是需要指,储进行了精准限流阿里云仅对块存,/O进行分级限流但是未对网络I。的测试中在作者,主机可以使用的网络带宽是相同的最高配置的云主机和最低配置的云。此因,的原则下以很低的代价来探测阿里云的内网带宽上限具备一定财务能力的用户依然可以在“合理使用”。二第,量的冗余资源通过储备大,性的资源需求应对用户爆发。个方面在这,小的公有云服务提供商具有明显的优势规模较大的公有云服务提供商比规模较。云服务提供商中在国内的公有,备了这个条件只有阿里云具。

  主机提供相同的网络带宽阿里云给所有配置的云,、按量计费”的理念并不符合“按需获取。可以满足中小型Web应用的需求目前阿里云所提供的内网带宽可能,b应用和科学计算应用的需求但是尚远远不能满足大型We。O和磁盘I/O同时有较高需求的科学计算应用作者曾经试图在阿里云上运行一些对网络I/,的限制未能取得预期的效果但是由于网络I/O方面。高调发布了新的100TB数据排序世界记作者注意到阿里云团队在2015年10月录

  发现作者,TB数据排序同样是100,用了50TB内存Spark团队使,用了45TB内存UCSD团队使,332TB内存阿里云使用了。简化的比喻打个极度,个手指头来做0到9这十个数字的排序Spark团队和UCSD团队需要5,头来做0到9这十个数字的排序而阿里云团队需要33个手指。

  从业人员都知道学习过算法的,况下进行数据排序在内存富余的情,不足的情况下进行数据排序其算法复杂度远低于在内存。足的情况下在内存不,数据写入磁盘需要先将中间,出进行排序操作再分批从磁盘读。B数据排序中在100T,00TB的磁盘I/O(读和写操作都是200TB)内存不足的情况产生100TB的网络I/O以及2,00TB的磁盘I/O(读和写操作都是100TB)内存富余的情况则产生100TB的网络I/O和1。情况下在这种,数据量(以MB计算)是阿里云团队的1.72倍Spark团队单颗CPU核心平均每秒钟处理的,数据量(以MB计算)是阿里云团队的1.91倍UCSD团队单颗CPU核心平均每秒钟处理的。所使用的处理器相对较老我们也注意到阿里云团队,力相对较低其处理能。处理能力而言就裸机单线程,2670 v2 @2.50GHIntel Xeon E5-z

  的2.5倍[16],v2 @2.60GHz[17]的1.7倍是Intel Xeon E5-2650 。外此,使用的是虚拟处理器核心我们也注意到EC2实例,虚拟化损失存在一定的。上两点基于如,E5-2670 v2 @2.50GHz处理器的话可以推测如果阿里云同样采用Intel Xeon ,面上看来可以与Spark团队和UCSD团队所报告的成绩持平则其单颗CPU核心平均每秒钟处理的数据量(以MB计算)表。在于问题,一个比较复杂的场景(数据量是内存的2倍)Spark团队和UCSD团队所处理的是,杂度较高其算法复;的场景(内存是数据量的3.3倍)而阿里云所处理的是一个比较简单,杂度较低其算法复。此因,集群规模增长的自然结果阿里云所报告的成绩只是,团队和UCSD团队的系统和算法其系统和算法远远不如Spark。团队于2013年所处理的场景[19(阿里云所处理的场景与Yahoo]

  0TB数据排序成绩阿里云所报告的10,具备了管理和使用超大型集群的能力证明的是阿里云作为一家公司已经。LDB上发布的关于伏羲的论文[20这个能力与阿里云于2014年在V]

  力是类似的所报告的能。是但,品和服务的能力并不直接相关这个能力与阿里云所提供的产。如说譬,所提供的计算、网络和存储能力阿里云的ECS(云主机)服务,100TB数据排序的要求尚远远不足以满足运行这个。认为作者,所提供的计算、网络和存储能力阿里云尚需加强其ECS服务。个100TB数据排序并且达到Spark团队于2014年所取得的成绩什么时候阿里云的用户能够自地主在阿里云所提供的ECS服务上运行这,服务就线年的水平了那么阿里云的ECS。

  区到华北2区的测试结果上图所示为阿里云华南1,跳抵达目标云主机数据包经过11。路由当中在这个,的设备使用公网IP地址有5跳(4~8)经过,用阿里云内网IP地址其余6跳经过的设备使。明的是值得说,里云(属于自治域AS37963)上图所示的4个公网IP全部属于阿,整个数据链路层都在阿里云的掌控之下说明从阿里云华南1区到华北2区的。

  区到广东1区的测试结果上图所示为青云北京2,跳抵达目标云主机数据包经过23。路由当中在这个,18)经过公网有16跳(3~,云自己的内网其余7跳在青。据链路上在整个数,网IP属于青云没有任何一个公。此因,间的互联互通青云不同区域,务提供商之间的互联互通完全依赖于数据中心服。试结果来看从从这个测,网”这个目标可能还需要很长时间方可达成青云“1跳进入全球任何网络运营商的主干。

  B区到北京C区的测试结果上图为UCloud广东,跳抵达目标云主机数据包经过19。路由当中在这个,13)经过公网有8跳(6~,loud自己的内网其余11跳在UC。据链路上在整个数,P属于UCloud没有任何一个公网I。此因,区域间的互联互通UCloud不同,务提供商之间的互联互通也完全依赖于数据中心服。

  拓扑来看从网络,网(广域网)、主节点(城域网)几个层次国内互联网可以分为主干网(公网)、地区。可靠度的时候在计算系统,成一个串行系统来处理又可以进一步将其简化。知道我们,中各个组件的可靠度的乘积串行系统的可靠度等于系统。含的组件越多串行系统中包,的可靠性越低则整个系统。中包含100个组件假设一个串行系统,度为0.999每个组件的可靠,靠度为0.99则整个系统的可9

  905=0.。知道我们,的拓扑结构在逻辑上分为两层中国ChinaNet骨干网,和大区层即核心层。武汉、成都、西安等8个城市的核心节点组成核心层由北京、上海、广州、沈阳、南京、,的接口以及大区之间互联的通路其功能主要是提供与国际互联。城市按照行政区划全国31个省会,中心划分为8个大区网络以上述8个核心节点为。同构成了大区层这8个大区网共,必须经过核心层大区之间通信。

  极度简化的模型基于这样一个,心与核心层之间的串行系统的组件数量云服务提供商某个区域所在的数据中,中数据包经过公网的跳数除以二约等于如上所述MTR测试结果。估算以此,统组件数量为2阿里云的串行系,统组件数量为8青云的串行系,行系统组件数量为4UCloud的串。靠度是相同的(实际上并不相同)假设这个串行系统中每个组件的可,靠度大于UCloud则阿里云数据链路的可,链路的可靠度大于青云而UCloud数据。

  er的统计数据根据Gartn,2014年间在2006到,年的出货量稳定地在10全球服务器硬件市场每,000,上下波动000台。中其,在1/4左右亚太地区占比,是2也就,005,0台00。量在亚太地区的占比不详中国境内服务器出货数,计算也有500保守地按1/5,0台00。周期进行估算按照5年折旧,计算资源至少有2全国范围内现役的,005,物理服务器000台。的数据来源(根据可靠,司所拥有的物理服务器总量就已经超过了1仅阿里巴巴、百度、腾讯三家大型互联网公,000,0台00。资源总量可能远大于2全国范围内现役的计算,005,这个估值000。产业级别的公有云服务提供商)作为一家服务于“中国”的,有全国计算资源的1%假设其业务成熟之后拥,25就是,物理服务器000台。这个虚拟化比例也是一个偏低的估值)再按1:4的虚拟化比例进行估算(,数量为100则虚拟机的,台左右000。

  ,的规模只会比这个数字更大五年之后的公有云可能达到。些估算基于这,云创业企业的成长分为五个阶段我们可以根据其规模将一家公有:

  ,于5小,台虚拟机000。目标相对模糊公司的终极,有云服务提供商之间摇摆不定在私有云解决方案提供商和公。术层面在战,技术路线图缺乏明确的,且没有明确的技术指标产品形态相对原始并。

  ,10小于,台虚拟机000。定位为公有云服务提供商公司基本上将其终极目标。云之间的巨大差异由于公有云和私有,方案服务提供商的身份必然要放弃私有云解决。术层面在战,晰的技术路线图基本形成相对清,主机)基本定型基础产品(云,方面均有明确的技术指标在宕机时间和产品性能。的基础上在云主机,衡、数据库、缓存等等周边产品提供能够承担中低负载的负载均。

  ,50小于,台虚拟机000。够满足高性能计算的要求基础产品(云主机)能,模块化的周边产品同时发展出一系列。主创建大规模可伸缩型应用(无需云服务提供商进行干预)普通用户完全依靠云服务提供商所提供的不同模块即可自。

  ,100小于,台虚拟机000。术方面在技,率开始提高资源利用,开始出现规模效应。场方面在市,度开始提高客户忠诚,开始出现马太效应。经获得了较有份量的市场份额这标志着公司在公有云领域已,者多个细分市场的广泛认可其产品和技术获得了一个或。

  ,100大于,台虚拟机000。这一阶段只有进入,提供商已经站稳了脚跟才能够认为一个服务,作一个产业来做了可以把公有云当。能够做多大至于最后,内的大环境一个好看国,司自身的发展策略另外一个还得看公。

  的测试数据根据本文,施服务IaaS部分)只有美团云尚处于原型阶段作者认为国内公有云服务提供商中(仅考虑以设,成长阶段早期盛大云处于,于成长阶段中期青云和腾讯云处,处于成熟中晚期UCloud,经进入产业阶段只有阿里云已。金山云相关数据由于作者缺乏,山云进行判断在此不对金。年3月的端口扫描结果差异来看从2016年9月和2016,服务行业内是非常显著的马太效应在国内公有云。

  网络规模探测数据基于本文所述的,场所提供的云主机总量小于500作者倾向于认为目前国内公有云市,0台00。是将云主机当作VPS来使用考虑到公有云的早期用户大都,较低的小型云主机实例并且偏向于使用配置,远远高于本文前面提到的1:4平均意义上的虚拟化比例可能。此因,计算能力尚低于国内现有计算能力总量的2%作者偏向于认为目前国内公有云市场所提供的。务的逐步成熟随着公有云服,器或者使用数据中心托管服务过渡到使用公有云服务企业采购计算资源时的偏好将逐渐从采购物理服务。到十年里未来五,还会稳步向大型公有云服务提供商迁移各种运行在中小型数据中心内的负载。势的影响下在这种大趋,算能力总量中所占的比例也会稳步提高公有云市场所提供的计算能力在全国计。

  :蒸汽机效率方面的进步提高了煤的能源转换率[5]一书中指出的一个似乎自相矛盾的现象,导致了能源价格降低能源转换率的提高,步导致了煤消费量的增加能源价格的降低又进一。为杰文斯悖论这种现象称,率的提高导致价格降低其核心思想是资源利用,资源的使用量最终会增加。50年当中在过去1,能源、食品工业等多个领域都得到了实证杰文斯悖论在主要的工业原料、交通、。样的原理基于同,言:“公共云计算服务的核心价值作者在这篇博客里面又进一步断,行采购的固定资产变成了按量计费的公共资源是将服务器、存储、网络等等硬件设备从自。计算资源的利用率虚拟化技术提高了,源价格的降低导致了计算资,算资源的使用量最终会增加计。”。此因,篇文章[6作者在多,7,8,9]

  复指出中反,是一个短期市场公有云市场不,尚有充分增长空间的市场而是一个未来五到十年。场依然处于早期阶段目前国内的公有云市,计算市场逐步成熟所谓“随着国内云,定”的论调未免过于目光短浅公有云市场份额基本上大势已。公有云服务提供商中在国内现有的几家,已经站稳了脚跟之外除了阿里云可以算是,中的任何一个都有可能突然倒塌其他几个公有云服务提供商当,服务提供商脱颖而出还可能有新的公有云。向于认为作者倾,国公有云市场份额“大势已定”的情况至少要等到2018年才有可能发生中。云服务是一片刚刚显现的蓝海这也是为何作者一直强调公有。务提供商杀得你死我活现在国内各个公有云服,经是一片血海看起来似乎已。者看来在作,都是假象这些不过。业企业没有这样的大局观如果一家公有云领域的创,建议:“认怂服输那么作者只有一个,止损割肉,美德是为。”

  者的观察根据作,机当作传统物理服务器的替代品来使用目前国内大部分公有云用户还是把云主。提供商负责人的访谈中也得到了验证这个观察在作者与各个公有云服务。

  IT架构中在传统的,在物理服务器上的操作系统是安装。需要造成很长的宕机时间由于重新安装操作系统,员往往倾向于寻找问题来源并予以排除出现软件层面故障时运维或者开发人。时候很多,觉的输入或者拼写错误(例如四个空格和一个tab)运维或者开发人员需要花费很长时间来寻找一些不易发。这个场景中在弹性计算,映像模板创建的操作系统是通过,主机只需要数分钟甚至更短的时间获得一台全新的包含正确配置的云。优势的基础上在这个时间,传统IT服务提供商所刻意回避的两个事实云计算服务提供商终于可以直面长期以来被。件的失效是必然的第一个事实是组,避免的是不可;件的失效是随机的第二个事实是组,预测的是不可。er Vogels的原话来说用AWS首席技术长官Wern,(Everything fails就是“任何组件可在任何时刻失效”, time.)all the。动伸缩的帮助下在负载均衡与自,(底层硬件、网络环境、操作系统、应用软件)发生失效一个集群中任意云主机均可以在任意时刻由于任意原因。机发生失效时在一台云主,负载均衡上移除并进行销毁自动伸缩功能自动地将其从,的云主机并加入负载均衡同时自动地启动一台新。此因,即用即抛型”一次性资源用户可以将云主机视为“。机的失效忽略云主,应用服务质量不仅不会牺牲,中投入到公司的关键业务还可以将宝贵的资源集。

  的是可惜,性计算的理解由于缺乏对弹,用物理服务器时期培养的习惯大量系统管理员延续了在使。资源失效时惊慌失措他们在云主机等计算,root cause analysis)并且热衷于寻找所谓的“根本原因分析”(。基础设施视为公司的资产他们在潜意识里还是将,机之下每一个层面的信息试图去了解和掌握云主。力不仅没有必要而且会阻碍整个公司技术进步他们没有意识到在弹性计算这个场景里这些努。个问题解决这,商持之以恒地对用户进行教育需要所有的公有云服务提供。水平提高了用户的认知,公有云市场的发展也会进一步促进。

  进行教育之外除了对用户,需要加强对员工的教育公有云服务提供商也。为公有云服务提供商工作有些一线研发人员虽然是,算也缺乏理解但是对弹性计。节联欢晚会期间2016年春,里云承担了部分高峰负载新浪微博成功地使用阿。大书特书的成功案例这本来是一个值得,“直到最后一刻才开通所需的计算资源”之举过于小气但是多位阿里云团队成员通过微博公开指责新浪微博。责近乎调侃性质虽然这样的指,重压之下令人沮丧的失败案例也不能不说是一个在KPI。

  小节的网络测试部分在“用户体验”这个,、3306和11211端口扫描情况作者仅报告了针对阿里云的1433。云服务提供商更加需要保护主要的考虑在于小型公有,服务提供商进行同类测试因此不宜对小型公有云;提供商无法独立承担安全重任次要的考虑在于公有云服务,有云服务中存在的安全隐患因此需要向从业人员披露公。明的是需要说,网获得的端口扫描结果作者在阿里云内网和外,独有的现象并非阿里云。bash脚本的从业人员任何一个刚刚学会运行,所在的IP段扫描到类似的结果都可以通过类似方法在AWS。S的不同之处阿里云和AW,客户“选择云盾在于阿里云教育,如同阿里巴巴一般”让您的业务安全性,ed responsibility)模型AWS则教育客户“安全共担”(shar。御超过958万次暴力破解攻击”云盾的产品介绍页面宣称“每天防,自动化登录测试也获得了部分成功但是作者基于社会工程数据库的。的结果这样,三个解释可以有:

  了云盾服务但是其密码设置过于薄弱少部分被成功登录的云主机虽然使用,之前就已经被成功登录因此在云盾未被激活;

  ed这样免登录的服务类似于Memcach,全无能为力的云盾目前是完。云内网在阿里,者仅使用弱口令保护的网络服务作者还探测到大量其他免登录或,bitMQ例如Rab。

  此因,供商所提供的云安全服务不管用户是否使用服务提,安全共担”的教育均应对客户进行“,保护其所使用的计算资源引导客户采取必要的措施。的是遗憾,大的公有云服务提供商阿里云作为国内规模最,完全错误的信息向用户传达了。云内网进行常规性的分布式端口扫描作者建议阿里云安全团队针对阿里,隐患的严重程度充分了解安全,用户提出针对性的改进建议并在此基础上向阿里云的。

  首批数据中心联盟授予的“可信云服务认证”作者也注意到阿里云于2014年7月获得了。资料表明公开的,组织中国信息通信研究院测试评估可信云服务认证由数据中心联盟,可信性的权威认证体系是我国唯一针对云服务。(

  网站介绍据其官方,立、由中国通信标准化协会管理的非营利性第三方组织数据中心联盟是工业和信息化部通信发展司指导下成。

  进行的测试表明)作者对阿里云,务认证”如同虚设这个“可信云服,暴力破解等入门级网络攻击威胁无法保护公有云用户免于弱口令。重的是更为严,“权威认证体系”给不安全的公有云服务背书通过数据中心联盟这样一个半官方机构所谓的,户更加忽视公有云服务中的安全问题引导安全观念原本就极为淡薄的用,来了极大的安全隐患给互联网信息安全带。

  安全方面的顾虑对公有云服务在,客户使用公有云服务的重要原因是阻止金融行业等极度保守型。如例,、数据中心总经理高旭磊[23招商银行信息技术部副总经理]

  可用性方面远高于普通商业云”明确地认为“金融云在可靠和。的服务对象仍然是以互联网企业为主高旭磊在文章中指出:“目前公有云, Critical)的企业非常少但是运行关键业务(Mission,些企业踌躇不前的主要原因服务质量和数据安全是这。14年仅20,重的宕机影响在线服务的事件大型的公有云就出现了多起严,ont DNS服务器宕机超过2小时其中亚马逊AWS CloudFr,的内容传输网络全部下线导致一些网站和云服务;e公有云出现了4次严重宕机事件Microsoft Azur,过20小时累计时长超,户无法使用导致大量用。点之间缺乏必要的逻辑联系”尽管高旭磊的论据和论,全性等多个概念混为一谈又将可用性、可靠性、安,对公有云服务在安全方面的不信任心态他的文章清楚地反映出金融行业客户。5年10月推出了针对金融行业客户的蚂蚁金融云作者注意到阿里巴巴旗下蚂蚁金服集团于201,为其卖点之一并将安全作。里云计算强大的基础资源”蚂蚁金融云宣称“基于阿,cated Cloud Servicve但是在阿里云内部称为专有云服务(Dedi)

  4][2,服务使用同一套基础设施并不与阿里云的公有云。话说换句,的公有云服务在安全方面的能力蚂蚁金服云直接否定了阿里云。其他

  周知众所,业环境并不单纯国内的互联网创。度、经营规模、性能参数等等数据创业公司夸大创始人资历、融资额,几乎是家常便饭在整个大环境中。有云服务领域在国内的公,存在并且非常严重类似的现象同样,和产品性能两个方面主要集中在服务规模。告的过程中在撰写本报,过不同渠道发布的各种官方和非官方的规模和性能数据作者系统地阅读了过去一年中不同公有云服务提供商通。规模方面在服务,行业的总体规模缺乏基本了解大部分伪造数据者对国内信息。性能方面在产品,在10年前发布的“标准型”EBS卷大部分性能报告都巧妙地利用了AWS,比降级为SSD硬盘与机械硬盘的对比通过田忌赛马的技巧将产品层面的对,AWS的结论进而得出超越。意的是值得注,在中小型公有云服务提供商这样的现象同样不仅仅出现,云服务提供商也不能免俗阿里云这样的大型公有。上公开传播第三方伪造的性能测试数据阿里云级别很高的资深员工也在微博,很快删除类似言论但是在作者提醒后。

  以外除此,提供商在做事上是还是踏实靠谱的作者认为国内大部分公有云服务。电话访谈中在与作者的,仅坦诚地阐述创业当中的决策过程各位公有云服务提供商的负责人不,业发展的观点和疑问也坦诚地提出对行。和UCloud的季昕华尤其是七牛云的许式伟,留下了非常深刻的印象与他们的访谈给作者。和服务或许尚不完美他们所提供的产品,据或许略有夸大他们所报告的数,他们在做事上是认真的但是作者深深地感觉到,户是诚恳的他们对客。的例外唯一,青云却是。算行业的名气很大青云在国内云计,情怀的创业公司是一家有理想有。进行测试的结果都令作者对青云大失所望但是与青云CEO黄允松的访谈和对青云。创业企业作为一家,怀不是坏事有理想有情。是但,和情怀当中不能自拔如果一昧沉溺在理想,当成产品和服务来卖甚至是将理想和情怀,的发展并无益处恐怕对创业企业。

  息技术学院的博士研究生作者蒋清野是悉尼大学信,技术支持中心的员工同时也是AWS悉尼。大学学士学位(土木工程)他于1999年获得清华,香槟分校硕士学位(土木工程)2000年获得伊利诺伊大学,硕士学位(计算机科学)2015年获得悉尼大学。区的社会学行为、信息技术领域的微观经济学分析他的研究兴趣包括分布式与高性能计算、开源社。会(IEEE)的高级会员他是美国电子电气工程师学。

  请准备规划这篇报告的时候在接受InfoQ方面的邀,心是兴奋的作者的内。备撰写这篇报告的时候在获得所有测试数据准,心是矛盾的作者的内。方面一,式计算领域的学生作为并行与分布,一些有用的信息和观点作者希望为业界提供;方面另一,领域的从业人员作为公有云服务,友商的报告会带来诸多争议作者深知发表一份涉及多家。方面的鼓励下在InfoQ,发布这些的数据和观点作者选择以真实的身份,算从业人员有所帮助希望能够对国内云计。

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