移动云计算的研究意义和国内外云计算的发展

【研究意义】

随着2008年Google提出了云计算的概念，发表了3篇关于云计算重要技术的文章以后，云计算开始被人们所接受和重视。云计算是一种经济有效的模型，提供了流程、应用程序和服务，同时使 IT 管理更轻松，能更快响应业务需求。这些服务(计算服务、存储服务、网络服务等一切必要服务)以一种简化的方式--“随需应变”来交付和落实，无需考虑用户所在地和所用设备类型。学术界和工业界都开始着手研究云计算解决方案，提出了很多云计算的设想，从基础架构到编程模型、运用场景，并且实现了很多设想，如国际IT巨头有Google的MapReduce变成模型、Micreosoft的Azure、IBM的蓝云、采用虚拟化技术的AmazonEC2，开源社区有Apache的项目Hadoop，高校有berkeley的MapReduceOnline等。

然而，随着网络中各种移动设备的加入和对数据处理速度的要求的不断提高。智能手机的加入，必然会导致需要处理的数据量的增加。对于现在的数据处理方案，不足以应付新一轮的挑战。一方面，指数级增长的数据需要处理；一方面，移动设备的用户需要得到的是及时数据，这些数据是根据某个时间点得到，并且很快就过期（比如路况信息处理），他们要求数据处理速度的要求非常苛刻；另一方面，数据以数据流的方式得到，每时每刻都可能向服务器发送数据并希望得到服务器处理。尽管云计算方案在不断发展，但目前无法满足这种计算要求。流式数据具有几个特点：数据过期时间短，数据不可信。为了处理这种数据，并保留传统的MapReduce框架的很多优点，需要设计新的框架。这个框架要满足处理流式数据的特点，快速处理数据。

【国内外研究概况和发展趋势】

    国际上有很多高校和公司在做云计算的研究，国际IT巨头IBM、Google等均纷纷对云计算情有独钟。一些分析机构预测，云计算将成为IT领域未来发展的主要趋势。Berkeley在2009年发表了对云计算目前发展趋势的总结，把云计算分成多个层次，主要包括SaaS（软件即服务）、PaaS（平台即服务）、IaaS（基础设施即服务）几个云计算的发展方向。在SaaS方面，Google提出了一系列云计算解决方案，主要包括Google MapReduce编程模型、分布式文件系统Google File system和分布式数据库BigTable和最新的Percolator以数据触发的方式运行任务。通过使用这些方案，Google实现了大量的SaaS服务，如GoogleMap，Google网页搜索、Google网页排序、Google docs等；Apache开源社区实现了Google的MapReduce的开源版本Hadoop，并在不断增加其速度和稳定性，并得到了Google的支持；Berkeley提出了MapReduce Online改进了Hadoop并着手进行移动云计算的研究；facebook改进了Hadoop，提出了公平调度的调度策略，并投入商业应用。在PaaS方面，Google实现Google App Engine可以用java和Python编写应用程序；Microsoft的Azure，可以用VS在云端开发高效的应用软件，在新的Microsoft中国技术大会上，他们提出了新的思路，开始着手开始移动设备应用，并展示了其移动设备的应用。在IaaS方面， Amazon实现了EC2，是以基础设施做为服务的云计算体系，为创业和研究提供平台；IBM公司提出了蓝云，用于对基础设施进行管理。

国内IT企业主要关注与SaaS，以Apache开源的Hadoop为研究对象。比如阿里巴巴建立了自己的子公司阿里云，专门投身云计算基础技术的研发，阿里云计算可以将阿里系各个平台上的商品信息、信誉体系、支付工具、IM用户资源挖掘提炼，有巨大的商业价值；淘宝根据自身数据的特点以Hadoop为基础正在着手实现满足其需要的Hadoop版本；国内有高校实现了MapReduce的c++版本sector，由于c语言本身的优势，其效率高过Hadoop；此外还有很多公司和学者在改进Hadoop。在中国云计算大会上雅虎、百度、中国移动通信研究院、Cloudera、用友软件、清华大学和中科院计算所的技术人员向与会者展示了Hadoop及云计算技术的最新成果

IT领域的未来是向云计算转移，云计算的关注热点向移动设备转移，随着智能手机的处理能力的增强和无线网络的发展，手机不再仅限于通讯设备，而能为日常生活和工作提供更大的便利。现阶段，手机的云计算解决方案主要的关注点是SaaS层次，手机、ipad和上网本等是以后服务的主要用户，这些用户的终端的数据处理能力不强，而使用者本身可能希望得到大量及时信息，比如GPS、路况等等。随着移动设备越来越智能化，这种需求还在增加。