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    作者:涂兰敬

    PaaS亮出绝招:破除大数据处理的坚冰

         [ 中关村在线 原创 ] 暂无评论

        PaaS提供了基础架构,软件开发者可以在这个基础架构之上建设新的应用,或者扩展已有的应用。Salesforce的Force.com、Google的App Engine和微软的Azure(微软云计算平台)都采用了PaaS的模式。这些平台允许公司创建个性化的应用,也允许独立软件厂商或者其他的第三方机构针对垂直细分行业创建新的解决方案。

    解析PaaS如何突破大数据处理的坚冰

        PaaS为部署和运行应用系统提供所需的基础设施资源和一个月基础设施,应用开发人员无需关心应用的底层硬件和应用基础设施,并且可以根据应用需求动态扩展应用系统所需的资源。完整的PaaS平台应提供如下功能:

        第一,   分布式运行环境。

        第二,   多种类型的数据存储,动态资源伸缩。

        第三,   应用全生命周期支持,提供第三方接入服务。

        第四,   提供开发SDK、IDE等加快应用的开发、测试和部署。

        第五,   监控、管理和计量:提供资源池、应用系统的管理和监控功能、精确计量应用锁消耗的计算资源。

        第六,   提供应用托管、服务托管、应用服务器托管、虚拟机托管。

        第七,   提供连通性服务、整合服务、消息服务和流程服务等用于构建SOA架构风格的复合应用。

        PaaS的难点与PaaS的特性密不可分,有多租户支持、弹性伸缩、统一运维、系统自愈、细粒度资源计量、SLA保障等。这些基本也都是云计算的基本特点。多租户弹性是PaaS区别于传统应用平台的本质特性,其实现方式也是用来区别各类PaaS的最重要标志之一,是PaaS的最核心特性之一。

        PaaS的一个重要应用领域是大数据处理,而互联网企业每天都在存储海量的非结构化数据和结构化数据,这些数据需要在短时间内被处理,否则就会让用户体验处于崩溃的边缘。以前,数据规模很大,但是结构化数据居多,随着社交网络和移动互联网应用的兴起,非结构化数据在采集数据的占比越来越大,海量数据逐渐演变为以数据多样性为主要特征之一的大数据。

       

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