探究新云电脑的定义与实现流程

1.计算机

从信息的来源来看，既有由官方通过Web服务器正式的知识文献，也有普通用户通过网络平台的知识信息。但是，无论知识的来源如何，目前的系统都是强调将信息存储于服务器端，以服务器为中介来实现信息资源的贡献。随着信息资源的迅速增加和用户访问量的不断攀升，服务器端的负载沉重、用户的响应速度变慢甚至无法获取服务，导致用户的满意度下降。为了解决这一问题，目前通常的方法是不断升级、更新、扩容服务器端的计算和存储能力；这种做法仍然需要各系统建设单位不断的投入大量的资金。近年来，关注的热点在于采用云计算（CloudComputing）和云存储等更为先进的网络计算技术，以获得较高的性价比。然而，这些措施并没能解决根本问题，其本质原因在于：这类系统所采用的仍然是传统的C/S计算（Client/ServerComputing，客户/服务器计算）或是B/S计算（Brower/ServerComputing，浏览器/服务器计算）架构，特别是云计算与云存储，提倡“瘦客户机、胖服务器”策略，这就导致由当前大规模PC构成的网络边缘计算环境中蕴含的海量计算、存储和信息资源被忽视与浪费了。针对这种现状，本文的贡献在于：提出一种云计算与对等计算融合模型Cloud-P2P，在该平台上构建一种新颖的泛知识云系统，将网络中的文献、词条等各类知识信息有序的组织在一起；充分考虑网络边缘节点上可以利用的资源，在保障用户使用体验的前提下，将用户提交的知识索取任务从网络中心的服务器端迁移到网络边缘的客户端；为了进一步改善用户的使用体验，本文还提出一种动态的复合自适应QoS（QualityofService,服务质量）保障机制，通过综合区分用户与资源类型，并设定服务器负载阈值，将用户提交的服务请求合理部署到服务器端和用户端节点，从而有效解决传统知识系统中存在的高峰阶段服务器性能瓶颈的难题，从而达到提高系统中用户整体普遍满意度的目标。

2.Cloud-P2P融合模型

目前的云计算系统基本上都是基于集中管理的大型数据中心，如由IBM、Google、Amazon等商业机构或是政府支持的科研机构来设计与构建，在高效的虚拟化技术基础上，将大量的服务器集群通过网络组成透明的资源池进行可扩展的、高可靠的、安全的协同计算，从而为用户提供便捷的网络服务。然而，按照云计算专家委员会的定义“云计算是一种基于互联网、大众参与的计算模式，其计算资源包括计算能力、存储能力和交互能力是动态、可伸缩、且被虚拟化的，以服务的方式提供”来看，广义的云计算并没有限定资源与服务必须由集群服务器来提供。本文提出的Cloud-P2P融合模型正是基于这种更具包容性的理念，试图构建一个由服务器集群和网络边缘节点联合构成的更广泛的公用虚拟资源池。定义1Cloud-P2P融合模型是将云计算与对等计算进行有效的融合，这种融合体现在两个方面：

a、计算环境的融合。将原本相互隔离与独立的环境和对等计算环境融合在一起，基于虚拟化机制将环境中包含的软、硬件融合到基于Internet的资源池中，统一接收任务的部署和资源的调度。

b、Cloud-P2P融合模型中，用户（User）通过本地客户端（Client）界面（或基于浏览器）接入到基于Cloud-P2P的应用系统中，系统提供的资源来自于集群服务器（ServersofCluster）端和对等节点（Peer）端。Cloud-P2P融合模型中包含服务与资源目录（Directoryofservices&resources）、管理模块（Managementmodule）、监控模块（Monitoringmodule）、计费模块（Accountmodule）、调度模块（Schedulermodule）以及安全保障机制（Virtualizationmechanism）和虚拟化机制（Virtualizationmechanism）。技术的融合。将云计算和对等计算系统中的机制、算法和技术（如任务调度、网络拓扑、资源管理、性能监控等）相互融合与渗透。如将适用于P2P网络的DHT技术应用于云计算/云存储的服务器集群的网络拓扑。其中管理模块提供管理和服务，主要负责管理可用的计算、存储和信息资源和服务，并配合安全机制对节点的身份和角色进行认证、授权和管理；调度模块负责接收用户提交的服务请求，根据用户请求动态地部署、配置和回收资源，已经在服务器端和Peer节点上调度和部署资源和应用。监控模块负责监视系统资源的使用情况，处理异常，实现节点配置、负载均衡和资源监控，确保能将服务顺利提供给的用户。虚拟化技术的核心思想是通过对底层的抽象屏蔽物理网络实现细节，将网络的控制管理与数据平面的转发与交换、进行有效的分离，通过不同虚拟实现间的动态切换增强网络持续提供服务的能力，从而增强系统的可信性、稳定性和易用性。Cloud-P2P融合模型中虚拟化机制通过系统虚拟化、资源虚拟化与网络虚拟化等技术将分散在服务器端和Peer端的计算机资源进行管理并虚拟成虚拟主机等资源池以供统一管理与分配，这样就有效地将用户从对计算机软硬件资源的管理负担中解放出来，从而不必关心真实主机的位置、维护和容错等问题。

3泛知识云模型定义

泛知识云模型（Ubiquitousknowledgecloudmodel，UKCM），借用了量子物理中的“电子云”（ElectronCloud）的概念，基于海量的分布式存储和简单的分布式计算平台，将知识信息以文献或词条等方式存储分布在大量高性价比的集群服务器与海量终端设备上，具有关联性的知识彼此网状互联，体现出一种弥漫性、无所不在的分布性和社会交互性特征。通过该定义可以看出，本文提出的UKCM是一种比当前的网络知识系统与文献共享系统资源利用更广泛、更灵活、更充分的信息平台。因为UKCM中的知识信息既来源于“官方”网站也来源于“民间”的普通用户；既存储于服务器端，也存储于用户终端；知识类型既包括具有良好系统性、完整性的论文，也包含一个个独立词条。本文提出的泛知识云模型聚合了来自云计算集群服务器端和对等节点终端的计算、存储和信息资源，信息资源存储于文献库（DBofPaper）和知识词条库（DBofLemma）中；服务器显然负责只负责提供服务，而每个终端节点既获取服务，也利用本身的资源来为其它节点提供信息服务。以文献库中的论文为例，一篇论文（Paper）可以用一个8元组描述：Paper(PID,name,keywords,abstract,body,ref,UID,index,date,value)式中，PID是该文在系统中的唯一标识，name是论文名称，keywords是论文关键词集合，body是论文的正文主体，ref是论文的引用文献集，UID是者的用户唯一标识，index是指论文存储位置索引，date是论文的发表时间，value是指论文价值。

4工作流程

下面以节点通过该平台共享一篇用户撰写的论文为例来阐述系统的工作流程：

A.论文步骤

PeerA通过系统界面和通信模块（Communicationmodule）与系统主节点（Masternode）进行连接，管理模块（Managementmodule）对该节点进行身份认证后，允许节点加入到Cloud-P2P计算环境中，监控模块（Monitoringmodule）负责掌握该节点性能及其资源情况；用户利用信息模块（Informationadvertisingmodule）将自己撰写的论文信息在系统内，并将论文除论文主体以外的说明信息写入主节点上的论文目录表（DirectoryofPaper）中，论文信息被系统通过信息供应模块（Informationprovidingmodule）将论文推送到合适的服务器上，并通过用户节点和服务器分别通过信息更新模块（Informationupdatingmodule）将该文以规则的结构存储于服务器和用户本地文献库（LocalDBofPaper）中；主节点更新其上的论文目录表，特别是论文存储位置索引信息。

B.论文获取步骤

PeerB经过身份认证后，通过信息检索模块（Informationretrievalmodule）在系统主节点的论文目录表中查询所需的文献；系统主节点根据节点身份、等级、论文的存储位置、当前服务器的性能状况以及系统设定的调度策略将信息索取的任务部署到合适的节点（用户节点或集群服务器）；节点收到请求后，利用本地的信息供应模块和文献库将所需的文献通过通信模块不经过主节点直接发送给PeerB；PeerB收到论文后通过信息更新模块将论文存储于本地文献库中；完成本次交互后，PeerB和服务提供节点分别向主节点发送一个确认信息；主节点的计费模块对节点进行计费，并更新其上的论文目录表中与该论文有关的论文存储位置索引和论文价值等信息。

作者：徐小龙 李硕 顾厉淼 王新珩 单位：京邮电大学