ASU公开课 | 风起“云”涌的2023年，你需要了解的云计算和虚拟化

该系列是由亚利桑那州大学（Arizona State University，下文简称ASU）和中国独家官方合作伙伴CinLearn职学教育携手推出的线上中文公开课系列。每一期公开课将邀请到校内或业内资深讲师、从业者，围绕学科及相关领域的话题，为学员们进行定制化分享会。

近几年，“云计算”可谓是IT业界热词之一。根据中国信通院2022年发布的《云计算白皮书》显示，中国的云计算自2021年起就处于快速发展的阶段，并持续保持高速增长的趋势。其实远不止IT领域。近年来，从在线学习、直播购物到在线办公，毫不夸张地说，在不断进行数字化转型的过程中，云计划正在给人类社会带来一场全新变革。

本期公开课，CinLearn邀请亚利桑那州立大学（Arizona State University, 以下简称ASU）艾拉·富尔顿工程学院讲师，同时也是ASU在线中文硕士项目“计算机与科技工程硕士”课程的讲师之一的邓宇立博士（Dr. Yuli Deng）来浅聊一下这个即将带来巨大改变的“云计算”， 以及与之息息相关的“虚拟化”。

邓宇立博士（Dr. Yuli Deng）

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云计算的定义

从硬件开发商、软件开发商、互联网服务提供商（阿里、百度、亚马逊等）到电信运营商，几乎所有主流IT厂商都在谈论“云计算”。而正是这些覆盖了整个IT产业链的企业，构建了一个完整的云计算生态。

关于“云计算”的定义有很多。这个词的雏形是由“人工智能之父”约翰·麦卡锡提出的“Utility as a service”，即公共计算服务。他的愿景是将计算、服务和应用作为一种公共设施提供给公众，而人们可以像使用基础设施一样使用计算机资源。他认为将来终端用户只需拥有一个设备，即可通过连接公共资源池而获取资源。

作为学术机构，ASU的“计算机与科技工程硕士”课程中所采用的是美国国家标准与技术研究所NIST（National Institute of Standards and Safety）的定义，即云计算是一个模型，用来实现对已经配置好的计算资源（网络/服务器/存储/应用程序/服务）的高效、方便、按需的访问。这些计算资源可以快速地获取和释放，同时管理成本极低，而且与供应商的沟通成本基本为零。

在此定义的基础上，NIST对云计算从特征、服务模型及部署模式3个方面进行了更为详细的总结。

首先，云计算具备5大特征：

1） 自助式服务。用户可按自己的需求，独自完成计算机资源的获取；

2） 完善的网络支持。计算资源采用标准的协议通过网络访问，从而保证各种客户端都可实现对计算资源的访问；

3） 资源整合。供应商使用多租户模型，将计算资源合并为资源池，以对多用户提供服务。根据客户的需求，资源池中的计算资源可被动态分配或重新分配给不同用户；

4） 快速伸缩。计算资源可快速获取或释放；且在时间上和数量上可实现灵活配置；

5） 服务可计量。对服务的各项指标进行监控，云系统可自动对资源的使用进行调整和优化。这一特点在实操上具有一定的挑战。根据服务模式的不同，云计算可以分为IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务）3种。随着技术不断发展，现在还有许多衍生服务模式，例如DBaaS（数据库即服务）、FaaS（功能即服务）等，统称为X即服务。至于部署模型，可分为公共云，私有云以及混合云。

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云计算的发展

从20世纪60年代的概念提出后，直到2006年3月亚马逊推出了弹性计算云服务（AWS EC2），云计算才算实际“登场”了。但当时亚马逊还称之为“亚马逊网络服务”。同年8月，谷歌首席执行官埃里克·施密特在搜索引擎大会首次提出了“云计算”的概念。随后，谷歌、IBM、雅虎、英特尔等企业也陆续开始推广云计算。

在云计算不断发展的过程中，不得不提到“OpenStack”开放源代码计划。

2010年7月，美国国家航空航天局和包括Rackspace、AMD、Intel、戴尔等厂商共同支持宣布了OpenStack开放源代码计划，旨在通过在任何一台具备计算能力的设备上安装OpenStack之后，即可搭建自主云计算平台。它基本复制了所有亚马逊平台的功能，但是一个完全开源的项目。作为目前第3大的开源基金会，这个项目至今仍是极其活跃的开源平台。我们熟悉的一些国内公司在早期都在OpenStack投入了很多精力。

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虚拟化技术

云计算持续高速的发展，从技术层和经济两个层面考量，都有其持续发展的必然推动力。

从经济利益角度来说，IT基础设施利用率低下，数据中心能耗问题突出，以及IT管理和维护成本的提高，成了云计算推广的助力。例如谷歌、亚马逊发现他们搭建的大型数据计算中心，每年平日使用率较低，仅有个别节日期使用频率较高，因此萌生了云计算能力租借的想法。

另一方面，从技术发展角度而言，网络的普及、宽带的提速，以及浏览器开发技术的进步等因素，让终端用户的使用变得越来越便捷。而其中最重要的一点，就是虚拟化技术的应用。

虚拟化技术（Virtualization），是将计算机物理资源（如服务器、网络、内存及存储等）予以抽象、转换后呈现出来，使用户可以采用比原本的组态更好的方式应用这些资源。而这些资源的新虚拟部分是不受现有资源的假设方式、地域或物理组态所限制的。

举个简单的例子。一台物理机上有24核的CPU、128G的内存和2TB的硬盘。虚拟化技术可以将这台物理机拆解为几十台小的虚拟机，再出借给更多不同需求的云计算用户。这就是将一部分硬件技术转化为异构的虚拟资源池，并对这个资源池进行任意的切分。

虚拟化包括计算机虚拟化、存储虚拟化及网络虚拟化。我们经常使用的百度云盘、云上贵州等云存储软件就是存储虚拟化的一种形式。与传统的内容存储方式相比，存储云更容易扩容、易于管理、成本低廉，数据也不易丢失。但也存在需要面临的挑战，包括保障数据的安全以及对海量数据进行管理等。更多内容，我也将在我们的线上中文硕士课程里详细介绍。

/Q&A/

公开课在线答疑区

Q: 有高数基础，学习这个项目难度是否很大？毕业是否需要完成大型项目或论文？

A: 没有专门的毕业项目。除了《技术创业》和《算法基础》两门课程之外，每门课程都有各自的课程项目。也就是说，在每门课程的学习中，都会有一个课程项目帮助大家进行实践。这些项目都不会是长期制的，而是每门课程单独的。

关于数学基础这部分，推荐大家先学习《前沿计算技术》这门课程，因为其实计算机科学并不需要太多高等数学的内容，而更多需要统计学、概率论等方面的知识。特别是在进行人工智能学习和大数据处理的时候，概率论是比较重的一个背景内容。

虽然每门课程都会有各自的项目，但也都会根据不同教授的要求而异。云计算这门课程有3个小项目，都是相辅相成的。这3个项目分别在学期开始、学期中和学期末进行。虽然不会有大的论文写作，但是会要求大家提交3-4页的项目报告，作为大家在实践过程中的总结。

Q: 未来的课程中，关于“人工智能”方面的占比重吗？

A: 当前的课程设置是每学期1门课程，大家也都可以根据自己的兴趣选择。在课程当中，《人工智能》、《基于统计学的机器学习》、《社交媒体挖掘》、《大数据可视化》以及《大规模数据处理》这5门课程都适合“人工智能”高度相关的。

Q: 针对未来就业方向是数据安全方向的，在这个项目上会有哪些课呢？

A: 比较主要的是在《软件安全性》和《高级计算机网络》这两门课。直接和“安全性”相关的是《软件安全性》这门课程，它主要讲的是服务器安全；在《高级计算机网络》这门课里，也会提到网络安全的内容。另外，在《软件基础》里也会有基本的软件安全常识。

Q: 如果没有计算机学习的基础，但未来希望在这个领域里面有深入发展，是否适合从这个项目课程学起？如果不适合，您有什么建议吗？

A: 可以尝试从《前沿计算机技术》这门课开始入手，这门课大比重是涉及到课程日后需要用的数学基础和工程技术，例如基本的计算机网络、计算机图形的概念、计算机编程（主要是Python使用）的技术等。如果能顺利完成这门课，那之后的学习就不会有太大问题。

如果这门课的完成比较困难，那可以了解一下需要补充哪一方面的知识。但这个项目并不要求特别强的编程能力。除了《算法基础》会涉及到大量数据结构、设计架构等的讲解。其他方面，例如Python编程，其实每门课会使用不一样的“库”。你只要会调用这些“库”，并读懂这些“库”的文档，知道什么是输出和输入，基本就完成这些课程了。

Q: 如何看待中国云生态的发展前景呢？中国企业的用户上云和海外企业的用户上云的最大区别是什么呢？

A: 我对国内企业的云生态了解还停留在比较早期，之前阿里云是占了比较大的云计算份额。但是后来就渐渐进入一些专有云服务。比如说，财务管理或者物流，都有专门相关的云。这让更多中小企业更愿意去找相对应功能的云平台，而不是去找像阿里云这样的通用性云平台去搭建自己的系统，因为这些企业也缺乏这样的能力。

海外的话，更多是出于需求去决定是否上云。比如说，初创企业基本会选择上云，因为成本较低。等到后期做大之后，例如迪士尼早期就是用AWS云平台做媒体串流。随着使用量上升，他们搭建自己数据中心成本要低于使用亚马逊平台的时候，从成本角度考量，他们会去选择搭建自己的云平台或是下云。

感觉是这样一个趋势：国内也是因为软件企业做得比较彻底，云功能开发出来之后，大家才会选择上云。而国外更多是出于早期成本考量，大家会选择用公共云；但成本越来越高之后，他们才会转向私有云。

Q: 如何基于虚拟储存技术构建容灾备份系统？是否会受到一些区域的安全影响呢？

A: 容灾备份系统的“灾”，一般定义为自然灾害，这和地理位置是高度相关的。虚拟存储可以跨地理位置，将多个数据中心的存储容量进行共享。例如，在百度云上存储了一首歌，是有地理备份的。它可以存在上海，同时又在四川或者贵州又有一个备份。这种情况下，它就可以规避地域性的自然灾害。

Q: 如何运用异构虚拟化来帮助企业数据管理和数据保护，提升数据安全性？

A: “异构虚拟化”的目的是将不同的存储介质统合成一个存储资源池。当你在做这个整合的过程中，就需要去考虑如何去进行数据管理和保护数据安全。其实这两部分是比较对立的。这个解释起来相对复杂，但是在课程中我们会逐一介绍各种各样的具体技术，讲解如何通过虚拟化技术既达成资源池整合，又保证方便终端用户做数据管理及其安全性。

Q: 硕士和博士的计算机科学技术有什么区别呢？都要学编程吗？博士毕业后，就业方向可以有哪些选择？

A: 首先，ASU的这门在线课程是以课本理论为基础的设置，没有科研的要求，只要大家能够按照讲师们的指导和要求完成相应任务，是可以顺利拿到学位的。博士的话，ASU的博士前两年也是要上课的。如果在没有硕士学位的情况下申请博士，需要提前完成16门课程的学习。对于选择我们这个项目的同学，你也可以在学习的同时考虑一下是否想要博士学习，因为我们这个项目可以豁免16门课中10门课的学习。这部分学习作为博士课程的先导内容，完成之后就可以去和博士生导师去讨论你想研究的具体课题。在确定课题到开题的过程中，博士生导师都会给予一定的指导，但因为这是一个研究过程，因此没有一个固定的答案，你需要自己去寻找这个答案。

关于就业，我身边的博士生同学将近一半会选择去企业。像硅谷，企业大多数都会设有研究性部门，他们主要招收一些博士生，因为他们要解决的可能不仅仅是工程问题。另外一半毕业，例如我自己，就会选择去学校教书授课。