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摘 要：云计算是下一代网络计算平台的核心技术,它提供了可靠安全的数据存储、方便快捷的互联网服务和强大的计算能力.文章对在云计算领域领先的电子商务企业Amazon和Google的云计算应用进行了分析,并分析了云计算对电子商务的影响.
关 键 词：云计算；电子商务；网络
中图分类号：TP271文献标识码：A文章编号：1009-3044（2012）33-8079-03
云计算是一种新型的技术,云计算的基本原理是[1]： 用户所需的应用程序并不需要运行在用户的个人电脑、手机等终端设备上,而是运行在互联网的大规模服务器集群中.用户所处理的数据也并不存储在本地,而是保存在互联网的数据中心里面.无论是企业还是个人,都能在云上实现随需随用.用户终端的功能被大大简化,而诸多复杂的功能都将转移到终端背后的云中去完成.
近几年来,云计算已经成为了国内外IT企业相追逐的主要目标,并且已经慢慢地开始完善,并且基于云计算的电子商务模式逐渐形成.云计算作用于电子商务的主要形式有SAAS软件服务,通过浏览器,如IE,把程序传给成终端用户,供应商可以用同一个系统供多次使用手去多次使用费用,这样使得经济效益最大化；Utility Computing实用计算,为IT行业创造虚拟的数据中心使得其能够把内存、I/O设备、存储和计算能力集中起来成为一个虚拟的资源池来为整个网络提供服务.商业服务平台,是SAAS和MSP的综合使用,该类云计算为用户和供应商之间通过网络确定相互联系的平台.
对于电子商务来讲,云计算最有用的特点,就是其覆盖广和自动化.云计算在一定程度上其实是全球性,那些大的云的提供商都是把整个全球需求放在他们的计划当中,全球各地都会有数据中心,原因就是云是全球化的.而云的自动化则可以让很多交易和数据的处理更有效更灵活,而且更高效.
1 Amazon的弹性计算云应用
Amazon[3-4]是互联网上最大的在线零售商,每天负担着大量的网络交易,同时Amazon也为独立软件开发人员以及开发商提供云计算服务平台. Amazon将他们的云计算平台称为弹性计算云（elastic pute cloud,简称EC2）,是最早提供远程云计算平台服务的公司.Amazon以Web服务的形式将云计算产品提供给用户.Amazon Web Services（AWS）是这些服务的总称.目前AWS提供的服务产品如表1所示.
Amazon的Elastic Compute Cloud（EC2,弹性计算云）提供了可定制化的云计算能力,这是专为简化开发者开发Web伸缩性计算而打造的.用户可以全面掌控自身的计算资源,同时Amazon运作是基于“即买即用”模式的.只需花费几分钟时间就可获得并启动服务器实例,所以它可以快速定制来响应计算需求的变化.
Simple Storage Service（简单存储服务S3,）是一款在线存储服务,在云计算环境下提供了不受限制的数据存储空间.用户可通过授权访问一个简单的Web服务界面来存储和获取Web上任何地点的数据.
SimpleDB是经过优化的非关系型数据存储,它可以消除繁重的数据库管理员工作.Web服务方式的数据项存储和查询请求,该服务自动创建和管理多份数据以确保数据的高可用率和稳定性.
本文url http://www.sxsky.net/benkelunwen/060259377.html
Simple Queue Service（SQS,简单队列服务）是托管队列,它增加了不同任务应用在分布式组件之间的工作流.SQS允许开发者移动数据,而不丢失信息,每个请求的组件通常都保持可用状态.
Elastic MapReduce（弹性MapReduce）允许企业和开发者或是其他人士处理大规模数据.使用运行在Amazon EC2和S3的托管Hadoop框架,用户可以即刻利用随心定制的计算力来完成数据密集型任务,诸如数据挖掘或是科学仿真.
CloudFront集合了其他的Amazon云服务,来为企业和开发者提供一种简单方式,以实现高速传输分发数据.同EC2和S3最优化地协同工作,CloudFront使用涵盖了边缘的全球网络来交付静态和动态内容.
AWS Import/Export工具采用Amazon公司内部的高速网络和便携存储设备,绕过互联网来
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Relational Database Service（RDS,关系数据库服务）在云计算环境下通过Web服务提供了弹性化的关系数据库.接管数据库的管理员任务,以前使用MySQL数据库的所有代码,应用和工具都可兼容Amazon RDS.它可以自动地为数据库软件打补丁并完成定期的按计划备份.
总而言之,Amazon通过提供弹性计算云,满足了小规模软件开发人员对集群系统的需求,减小了维护负担,而且为了弹性计算云的进一步发展,Amazon还规划了如何在云计算平台基础上帮助用户开发网络化的应用程序等.
2 Google的云计算平台应用
我们日常在使用的Google Search,Google Earth,Goolge Map,Google Gmail,Google Doc 等等业务都是Google 基于自己计算平台来提供的.Google也是通过云计算的方式,大量的降低计算成本,使之业务更具有竞争力.没有“云计算”,就没有Google的创新服务.目前Google云计算应用的主要服务如表2所示.
Google的云计算应用均依赖于四个基础：组件文件存储（Google File System,GFS）、并行数据处理MapReduce、分布式锁Chubby和结构化数据表BigTable.
GFS的架构的特点是在用户态下可以实现直接利用Chunk Server的文件系统存取Chunk,其实现简单,而且用户态应用调试较为简单,利于开发,用户态的GFS不会影响Chunk Server的稳定性；GFS只提供专用的访问接口,可以降低GFS的实现复杂度.GFS的容错机制包括 Chunk Server容错和Master容错,保证数据更正确,Master出现故障时可恢复,因此基于GFS的Google数据中心整体可靠、稳定.MapReduce是Google提出的一个软件架构,是一种处理海量数据的并行编程模式,用于大规模数据集（通常大于1TB）的并行运算.MapReduce实现了Map和Reduce两个功能 ：Map把一个函数应用于集合中的所有成员,然后返回一个基于这个处理的结果集；Reduce对结果集进行分类和归纳；Map（）和 Reduce（） 两个函数可能会并行运行,即使不是在同一的系统的同一时刻.实践中证明,MapReduce是出色的分布式计算模型,比如对分布于1000台计算机上的1TB数据进行排序仅仅需要68s,对4000台计算机上的1PB数据进行排序处理仅需要6小时2分钟（每次测试至少会损坏1块硬盘）.
Chubby是Google为解决分布式一致性问题而设计的提供粗粒度锁服务的文件系统.Chubby中的锁就是文件 在GFS的例子中,创建文件就是进行“加锁”操作,创建文件成功的那个server其实就是抢占到了“锁”,用户通过打开、关闭和读取文件,获取共享锁或者独占锁；并且通过通信机制,向用户发送更新信息,因此,通过Chubby可以解决Google云计算中的分布式一致性问题.
BigTable是基于GFS和Chubby的分布式存储系统,对数据进行结构化存储和管理. BigTable系统依赖于集群系统的底层结构,是客户端和服务器端的联合设
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