面向科学计算和海量数据处理的云计算平台

　　编者按：为总结和提炼近年来教育信息化建设成果，了解高校对云服务的需求，探讨高校云服务体系和运营模式，发掘云服务研究领域专家，从今年4月份开始，本刊在全国范围内连续举办了八次“高校云服务建设调研座谈会”。座谈会得到各地高校信息化建设者的热情支持，先后有20多所知名高校在会上分享了云服务建设的成果，本刊特选编其中部分特色明显的案例，推出“高校云服务建设”系列专栏文章，供广大教育信息化建设者及相关专家学习、交流、参考。
　　一、需求分析
　　（1）大型工程分析与科学研究的数值模拟要求的计算量与存储量都是巨大的，甚至是海量的。多CPU并行机与大规模的集群环境为用户求解数百万、数千万甚至更多的自由度提供了可能，同时也为复杂和大规模的工程与科学计算找到了出路。石油勘探、地震预测预报、气候模拟与天气预报、人体基因与遗传工程、医学图像的快速处理、海洋环流和超导模拟等。此外，还可以作为超级服务器用于信息服务、事务处理、决策支持等进行应用。
　　（2）信息技术的不断发展，使得各行业的信息量呈爆炸性增长趋势，一些科学应用中的数据量已经从几十个TeraBytes发展到PetaBytes，并且在不断扩大。2000年科学应用每年需要处理的总数据量已经达到数百TeraBytes，2010年科学应用每年所要处理的数据量预计将要达到数百PetaBytes；数据规模指数级的增长已经超过了由摩尔定律所预测的计算能力和存储空间的增长。
　　（3）高能物理学实验：大型强子对撞器（LargeHadronCollider，LHC）通过把高度活跃的质子以超快速度撞击到一起来完成高能物理学实验，2009年夏天启动以来，这些物理学实验每年都会产生数PB的原始数据和派生数据，预计会持续15年。分布于世界各地的科学家将会以协作的方式对这些数据进行科学分析。
　　二、国内外同类云计算平台对比分析
　　1.国外云计算平台
　　（1）Google公司针对Google特定的网络应用程序而定制的专属云计算平台。针对内部网络数据规模超大的特点，Google提出了一整套基于分布式并行集群方式的基础架构，利用软件的能力来处理集群中经常发生的节点失效问题。这个平台先是为Google最重要的搜索应用提供服务，现在已经扩展到其他应用程序。
　　（2）IBM于2007年11月推出了蓝云计算平台。通过架构一个分布的、可全球访问的资源结构，使数据中心在类似互联网的环境下运行计算。包括Xen和PowerVM虚拟Linux操作系统映像以及Hadoop并行工作负载安排。
　　（3）亚马逊凭借其简单存储服务和弹性计算云被运来越多的人所熟知。通过这两个平台，个人或者企业可以将他们的数据和应用放置到亚马逊提供的云平台上去，亚马逊已成为全球最成功的公共云服务中心之一。
　　2.国内云计算平台
　　（1）北京工业大学于2009年启动云计算实验平台项目，搭建了新一代的基于云计算的高性能计算中心和数据中心。是面向校内、校际及社会开放的公共计算平台，能够提供优质、稳定和可靠的高性能计算服务。
　　（2）2008年3月，无锡市政府共建了第一个云计算中心，这是一个政府投资的软件园的平台，这个软件园平台目的为不同软件企业提供共享、集中的软件开发和资源的共享环境。
　　（3）2008年，中化公司在业内乃至全球建立起了第一个真正意义上的“企业云计算平台”。该平台实现了包括硬件、软件和服务在内的整体系统的虚拟化和管理，形成了可托管多种不同应用，根据需要动态地部署、配置及回收应用资源。