雨's profile杂七杂八小屋PhotosBlogListsMore  |  Tools Help |
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August 21 陈水扁一类的台湾政客——他们就是一群骗子一天到晚喊着台独的政客，无非把台独作为自己的政治筹码去笼络无知的百姓。以他们的聪明才智有怎会不知，台湾独立的可能性是多么的微弱。 试想，如果台湾独立，中国怎会袖手旁观。而美国也不会无动于衷的讲这块通向中国的战略要地拱手相让。再从军事实力上看，中国自然没法和美国抗衡。但是，一旦进入一种鱼死网破的局面，相信这场战争的损失将会使美国的当政政党与领导面临具体大的窘境。“世界上没有永远的朋友，也没有永远的敌人，只有永远的利益”。因此，处于从本国利益乃至统治层利益的角度考虑，即便是美国也不会支持并同意台湾独立。而从美国在台独问题上的各种声明也可以看出。台湾无非是美国对待中国各种问题和措施的一个重要砝码。 现在的台湾政客只是一群单纯的欲望过剩的高智商诈欺犯，不光自己忽悠，还要组团忽悠。从这种混乱的政治体制和几个集体之间相互揭短就不难看出一个事实——他们在经济上都有重大问题。而他们提出的各种口号也无非是让他们自己站在台湾政治的巅峰，让他们的所有经济问题合法化和扩大化而已。 那位还在讨论台湾要不要打仗的小朋友，这下你明白了没。 李登辉喊着独立，没有独，也没有打仗；陈水扁喊着独立，没有独，也没有打仗。因此，就算是再有类似的领导人，还是不会独，不会打仗。 因为，他们所叫嚣的台独，并不是他们的目的，而是他们的手段，用来捞钱的手段。如果真有一天出现那么一位要让世界掀起轩然大波的领导人。那么他必然要有毛泽东，卡斯特罗那样的感觉。而不是这帮一看就是流氓的政治家。 August 18 海豚一只
建模2小时 遇到瓶颈7小时（关于利用镜像复制后点没有很好的贴合的问题，使用了融合点的办法最终解决了问题。话说请教了一下老人，用吸附点工具也可以解决。我又老土了。） 学习UV材质13小时（没解决问题，还是不会贴，UV虽然已经理解，但是操作才是具体问题，我靠，那堆线啊。。。我没脾气） 最后放弃材质，决定先这样摆着 这只可爱的小海豚是我第一个比较像样的作品。以后还要拿它来学习动画，哈哈，给他做龙骨，蒙皮，然后做个小动画出来给大家看哈。 话说，我还要给他补上个鼻子。建模时竟让把鼻子给忘做了，罪过。 August 05 浪费了大好的光景话说到了北京工作之后，已经到过了深圳，上海，成都和广州。虽然每次都是以一个匆匆过客的身份和城市擦肩而过，未能感受到他们真正的魅力。但是的确也在这几次小小的游历中看到了不同的光景。只是一直以来都没有真正珍惜过。 最近几天不少人问我有没有最近的照片。想来可以拍照的情节，时间和地点的确不少，可惜什么都没有留下。我一直认为只要自己经历过就可以了，未必要尽人皆知。但是现在看来，总还是有些记录的必要，让那些一直关心着我的人了解我的生活，知道我的近况。再说，人总有会忘得时候，而且，我还是一个善忘的人。哈。 July 24 话说很久没有写日志了倒不是最近没事，就是最近事太多，再加上人懒了点，随便给自己找个理由就没写日志了。 鄙视自己一下先。
最近在玩MAYA和PHOTOSHOP，一方面想培养培养自己的艺术修养，一方面当作休闲娱乐，怎么说也是正事吧，让自己不至于因为虚度光阴而懊恼。
初步成果给大家看看，哈哈，这东西还是很有意思的。 目前正在学做人体。从下往上开始的，先做脚丫，完成度30%，再接再厉。 还有，下次教你们抠图，保证可以把一个人物从背景中漂亮的抠出来，哈哈。 May 12 北京足球场，电话一览 人造场子地也要看草的长度，长草场地最好穿拐子，无所谓长钉短钉。短的人造草最舒服的还是橡胶足球鞋。 April 28 What is a Cluster Filesystem?This is a short taxonomy of the kinds of distributed filesystems you can find today (Febrary 2004). This was assembled with some help from Garth Gibson and Larry Jones. Distributed filesystem - the generic term for a client/server or "network" filesystem where the data isn't locally attached to a host. There are lots of different kinds of distributed filesystems, the first ones coming out of research in the 1980s. NFS and CIFS are the most common distributed filesystems today Global filesystem - this refers to the namespace, so that all files have the same name and path name when viewed from all hosts. This obviously makes it easy to share data across machines and users in different parts of the organization. For example, the WWW is a global namespace because a URL works everywhere. But, filesystems don't always have that property because your share definitions may not match mine, we may not see the same file servers or the same portions of those file servers. AFS was an early provider of a global namespace - all files were organized under /afs/cellname/... and you could assemble AFS cells even from different organizations (e.g., different universities) into one shared filesystem. The Panasas filesystem (PanFS) supports a similar structure, if desired. SAN filesystem - these provide a way for hosts to share Fibre Channel storage, which is traditionally carved into private chunks bound to different hosts. To provide sharing, a block-level metadata manager controls access to different SAN devices. A SAN Filesystem mounts storage natively in only one node, but connects all nodes to that storage and distributes block addresses to other nodes. Scalability is often an issue because blocks are a low-level way to share data placing a big burden on the metadata managers and requiring large network transactions in order to access data. Examples include SGI cXFS, IBM GPFS, Red Hat Sistina, IBM SanFS, EMC Highroad and others. Symmetric filesystems - A symmetric filesystem is one in which the clients also run the metadata manager code; that is, all nodes understand the disk structures. A concern with these systems is the burden that metadata management places on the client node, serving both itself and other nodes, which may impact the ability of the client to perform its intended compute jobs. Examples include Sistina GFS, GPFS, Compaq CFS, Veritas CFS, Polyserve Matrix Asymmetric filesystems - An asymmetric filesystem is one in which there are one or more dedicated metadata managers that maintain the filesystem and its associated disk structures. Examples include Panasas ActiveScale, IBM SanFS, and Lustre. Traditional client/server filesystems like NFS and CIFS are also asymmetric. Cluster filesystem - a distributed filesystem that is not a single server with a set of clients, but instead a cluster of servers that all work together to provide high performance service to their clients. To the clients the cluster is transparent - it is just "the filesystem", but the filesystem software deals with distributing requests to elements of the storage cluster. Examples include: HP (DEC) Tru64 cluster and Spinnaker is a clustered NAS (NFS) service. Panasas ActiveScale is a cluster filesystem Parallel filesystem - file systems with support for parallel applications, all nodes may be accessing the same files at the same time, concurrently reading and writing. Data for a single file is striped across multiple storage nodes to provide scalable performance to individual files. Examples of this include: Panasas ActiveScale, Lustre, GPFS and Sistina. NFSv4.1 will feature an extension to the NFS standard that supports parallel IO. Finally, these definitions overlap. A SAN filesystem can be symmetric or asymmetric. Its servers can be clustered or single. And it can support parallel apps or not. The Panasas Storage Cluster and its ActiveScale File System is a clustered (many servers share the work), asymmetric (metadata management does not happen on the clients), parallel (supports concurrent read and write well), object-based (not block-based) distributed (storage is across the network from clients) file system. April 17 Lustre系统的体系结构 （转）
1. Lustre 的组件Lustre的主要组件有三个：先进的集群文件系统，基于对象的存储设备和可堆叠的对象驱动模型。 1.1 先进的集群文件系统OBDFS是一个基于对象的文件系统，目前能很好的运行于单一的安装了对象存储设备的系统上。OBDFS能很好地扩展成集群文件系统，从而多个节点共享一个对象存储设备。传统的群集文件系统共享块存储设备。 Lustre文件系统具有很好的特性。允许扩展到10000个客户端，并支持巨大的并行IO池(1000's)的对象存储控制器。 1.2 基于对象的存储设备Lustre采用对象存储设备。具有很大的优越性。 l 对象存储系统简介： 主要包含OSD和MDS。OSD是智能的对象存储设备，具有自身的CPU，内存和存储介质，提供以对象为单位的访问，不提供对块的访问；MDS管理整个文件系统的命名空间，包括文件系统的目录层次结构，和数据的分布。因为OSD是智能型的，所以MDS上的很多数据分布的工作交给OSD完成，从而降低了MDS的负载。Client端可以并发地从多个OSD上读写，达到线性叠加的高带宽。如ActiveScale对象存储文件系统的带宽可以达到10GB/s l Nutch分布式文件系统的对比： Nutch的分布式文件系统，就没有去解决这个问题，它是提供对块的访问，NameNode负责管理全局的文件命名空间以及每以及个块在DataNode上的分布。因此NameNode容易成为瓶颈。 l 一般的分布式文件系统： 一般包括服务端和客户端，服务器又分为SCM（Service Control Machine）和 Non-SCM，SCM负责与其它服务器的同步。当客户端和服务器端建立连接后，会在本地生成一个文件系统的映射，并和服务器端保持同步。客户端根据这个本地的映射的文件系统可以透明地访问在别的机器上共享的文件数据。 1.3 可堆叠的对象驱动模型除了直接的控制存储的驱动之外，还可以在这一层上面实现不同的驱动，像逻辑的对象存储驱动和客户端的对象驱动等。 比如，可以很容易地实现逻辑的RAID磁盘阵列，只需要一个对象驱动能同时和多个直接的存储驱动交互即可。 基于Lustre文件系统的并行I/O技术研究 April 10 云计算类型细分云计算时下可谓风靡一时，正如Gartner咨询公司资深分析师Ben Pring所说："云计算已经成为大家津津乐道的话题"。但问题是每个人看起来似乎都有自己不同的定义。 "云"是个大家熟悉的名词，但当它与"计算"相结合，它的含义就演变的泛泛而且虚无缥缈。一些分析师和厂商将云计算狭义的定义为效用计算(Utility computing)的升级版本：最基本的就是在网络范围内应用虚拟服务器。其他方面的应用也很广泛。 当我们考虑到IT的实际需求时，云计算的概念也逐渐清晰起来：那就是在不需要增加基础设施投入，新员工培训或者最新软件授权的前提下提升闲置资源性能和能力的一种方法。云计算包含了任何通过网络实时提供订阅型（subscription-based）或者按照使用量付费（pay-per-use）的服务模式，扩展了IT行业现有的能力。 云计算目前还处于萌芽阶段，有大大小小鱼龙混杂的各色厂商在开发不同的云计算服务，从成熟的应用程序到存储服务再到垃圾邮件过滤不一而足。不错，效用模式基础架构供应商是提供多种服务，诸如Salesforce.com这样的SaaS（软件即服务）的供应商亦是如此。如今在很大程度上，IT业界必须个别的去接受云服务，不过云计算的开发商和集成商已经开始初具规模。 根据不同的厂商，分析师和IT用户对云计算的看法，我们将云计算细分如下： 1.软件即服务（SaaS） 这种类型的云计算是采用multitenant架构通过网络浏览器将单个的应用软件推广到数千用户。从用户角度来说，这意味着他们前期无需在服务器或软件许可证授权上进行投资；从供应商角度来看，与常规的软件服务模式相比，维护一个应用软件的成本要相对低廉。迄今为止Salesforce.com是企业应用软件领域中最为知名的供应商，但是软件即服务（SaaS)在人力资源管理软件方面运用比较普遍，还有诸如Workday这样的ERP软件供应商。谁又能预测来自Google和oho Office的软件即服务（SaaS)桌面系统应用软件是否会出现突然的飞跃呢？ 2.效用计算（Utility computing） 这种想法本来并无新意，但这种类型的云计算有了Amazon.com, Sun, IBM和其他从事存储服务和IT随需访问的虚拟机厂商的参与就焕发出了新的生命力。早期的企业主要将效用计算作为补充，不会应用在关键性任务需求上。但是时至今日效用计算逐渐在数据中心开始占据一席之地。一些供应商向用户提供解决方案来帮助IT企业从商业服务器开始创建数据中心，诸如3Tera的AppLogic和Cohesive Flexible Technologies的Elastic Server都提供这种随需服务。Liquid Computing公司的LiquidQ也有类似的服务，能帮助企业将内存，I/0，存储和计算容量通过网络集成为一个虚拟的资源池来使用。 3.云计算的网络服务 网络服务与软件即服务（SaaS）是密切相关的，网络服务供应商提供API能帮助开发商通过网络拓展功能性，而不只是提供成熟的应用软件。他们的服务范围从提供分散的商业服务（诸如Strike Iron和Xignite ）到涉及到Google Maps, ADP薪资处理流程，美国邮电服务，Bloomberg和常规的信用卡处理服务等的全套API服务。 4.平台即服务（Platform as a service） 平台即服务（Platform as a service）是软件即服务（SaaS）的变种，这种形式的云计算将开发环境作为服务来提供。你可以创建自己的应用软件在供应商的基础架构上运行，然后通过网络从供应商的服务器上传递给用户。比如乐高公司（Legos）就是这么做的。但这些服务会受到厂商设计和容量的限制，因此用户就没有足够的自由。代表公司包括Salesforce.com的Force.com和Coghead。 5.管理服务供应商（MSP） 管理服务是云计算最古老的形式之一，管理服务是面向IT厂商而并非最终用户的一种应用软件，诸如用于电子邮件的病毒扫描服务或者应用软件监控服务。由SecureWorks, IBM和Verizon公司提供的管理安全服务就归为此类，还有目前被Google收购的Postini以云为基础的反垃圾邮件服务。其他的产品还包含桌面系统管理服务，诸如CenterBeam和Everdream提供的产品。 6.服务商业平台 服务商业平台是软件即服务（SaaS）和管理服务供应商（MSP）的混合体，这种云计算服务提供了一种与用户相结合的服务采集器。在贸易领域中应用最为普遍，诸如费用管理系统能允许用户在用户设定的规格范围内从普通平台上订购与所要求的服务和价格相符的旅游产品或者秘书台服务，就好比一个自动化服务局，知名公司包括Rearden Commerce和Ariba。 7.网络集成 云基础服务的集成尚处于初始阶段。软件服务供应商OpSource目前推出了OpSource Services Bus，使用的就是被成为Boomi的云集成技术。软件即服务供应商Workday最近收购了这一领域中的另外一家公司CapeClear，这家ESB（企业服务总线）供应商主要从事B-TO-B商业模式的服务。Grand Central公司也致力于向用户提供集成解决方案，日前被Google所收购。 如今，云计算的运用还不是非常广泛，对于云计算更精确的描述可能是"天空运算"。同时，随着虚拟化和SOA在企业中的逐渐普及，这种想法也开始为大家所认同。可扩展的基础架构应该最终能将每一家企业都最为云的节点。这是个长期可发展的趋势，但是不可否认的是，云计算在很长的时期内还将是业界争论的难点之一。 April 09 转一份精致的Raid技术文档~~太精致了起源与背景 在计算机发展的初期，“大容量”硬盘的价格还相当高，解决数据存储安全性问题的主要方法是使用磁带机等设备进行备份，这种方法虽然可以保证数据的安全，但查阅和备份工作都相当繁琐。1987年， Patterson、Gibson和Katz这三位工程师在加州大学伯克利分校发表了题为《A Case of Redundant Array of Inexpensive Disks（廉价磁盘冗余阵列方案）》的论文，其基本思想就是将多只容量较小的、相对廉价的硬盘驱动器进行有机组合，使其性能超过一只昂贵的大硬盘。这一设计思想很快被接受，从此RAID技术得到了广泛应用，数据存储进入了更快速、更安全、更廉价的新时代。
虽然磁盘阵列技术很早的便被提出，但由于那时硬盘还不是影响整个计算机性能的瓶颈，且搭建磁盘阵列的成本较高，并且磁盘阵列技术并不成熟，所以开始时RAID方案主要针对SCSI硬盘系统，多用于服务器或者银行等对硬盘容量和性能要求较高的行业。 1993年，HighPoint公司推出了第一款IDE-RAID控制芯片，能够利用相对廉价的IDE硬盘来组建RAID系统，从而大大降低了RAID的“门槛”。从此，个人用户也开始关注这项技术，因为随着计算机各个配件技术的迅猛发展，硬盘已经慢慢成为发展最为“缓慢”和最缺少安全性的设备，而用户存储在其中的数据却常常远超计算机的本身价格。在花费相对较少的情况下，RAID技术可以使个人用户也享受到成倍的磁盘速度提升和更高的数据安全性。 90年代中期以后随着互联网和计算机技术的高速发展，网络用户的数据量急剧上升，虽然硬盘的容量越来越大、存取速度不断加快，但对于某些用户，如电视台的计算机播出系统、证券交易等，传统的直接硬盘存储方式已难以满足它们对海量数据存储的需要，更无法确保数据的一致性、安全性、可靠性以及数据的可管理性。因此，磁盘阵列技术和产品大量的涌现并最终走向了个人用户。 定义及技术介绍 磁盘阵列是指将多个类型、容量、接口，甚至品牌一致的专用硬盘或普通硬盘连成一个阵列，实现以某种快速、准确和安全的方式来读写磁盘数据，从而达到提高数据读写速度和安全性的一种手段。其最大特点是数据存取速度特别快，可提高网络数据的可用性及存储容量，并将数据有选择性地分布在多个磁盘上，从而提高整个网络系统的数据吞吐量。现在个人电脑市场上的IDE-RAID控制芯片主要出自HighPoint和Promise公司，此外还有一部分来自AMI公司。 磁盘阵列所利用的技术基础是RAID技术。RAID是Redundant Array of Inexpensive Disk的缩写，意为廉价冗余磁盘阵列。它主要包含RAID 0～RAID 7等数个规范，它们的侧重点各不相同，常见的规范有如下几种：
RAID 0：RAID 0连续以位或字节为单位分割数据，并行读/写于多个磁盘上，因此具有很高的数据传输率，但它没有数据冗余，因此并不能算是真正的RAID结构。RAID 0只是单纯地提高性能，并没有为数据的可靠性提供保证，而且其中的一个磁盘失效将影响到所有数据。因此，RAID 0不能应用于数据安全性要求高的场合。
RAID 1：它是通过磁盘数据镜像实现数据冗余，在成对的独立磁盘上产生互 为备份的数据。当原始数据繁忙时，可直接从镜像拷贝中读取数据，因此RAID 1可以提高读取性能。RAID 1是磁盘阵列中单位成本最高的，但提供了很高的数据安全性和可用性。当一个磁盘失效时，系统可以自动切换到镜像磁盘上读写，而不需要重组失效的数据。
RAID 0+1: 也被称为RAID 10标准，实际是将RAID 0和RAID 1标准结合的产物，在连续地以位或字节为单位分割数据并且并行读/写多个磁盘的同时，为每一块磁盘作磁盘镜像进行冗余。它的优点是同时拥有RAID 0的超凡速度和RAID 1的数据高可靠性，但是CPU占用率同样也更高，而且磁盘的利用率比较低。
RAID 2：将数据条块化地分布于不同的硬盘上，条块单位为位或字节，并使用称为“加重平均纠错码（海明码）”的编码技术来提供错误检查及恢复。这种编码技术需要多个磁盘存放检查及恢复信息，使得RAID 2技术实施更复杂，因此在商业环境中很少使用。
RAID 3：它同RAID 2非常类似，都是将数据条块化分布于不同的硬盘上，区别在于RAID 3使用简单的奇偶校验，并用单块磁盘存放奇偶校验信息。如果一块磁盘失效，奇偶盘及其他数据盘可以重新产生数据；如果奇偶盘失效则不影响数据使用。RAID 3对于大量的连续数据可提供很好的传输率，但对于随机数据来说，奇偶盘会成为写操作的瓶颈。
RAID 4：RAID 4同样也将数据条块化并分布于不同的磁盘上，但条块单位为块或记录。RAID 4使用一块磁盘作为奇偶校验盘，每次写操作都需要访问奇偶盘，这时奇偶校验盘会成为写操作的瓶颈，因此RAID 4在商业环境中也很少使用。
RAID 5：RAID 5不单独指定的奇偶盘，而是在所有磁盘上交叉地存取数据及奇偶校验信息。在RAID 5上，读/写指针可同时对阵列设备进行操作，提供了更高的数据流量。RAID 5更适合于小数据块和随机读写的数据。RAID 3与RAID 5相比，最主要的区别在于RAID 3每进行一次数据传输就需涉及到所有的阵列盘；而对于RAID 5来说，大部分数据传输只对一块磁盘操作，并可进行并行操作。在RAID 5中有“写损失”，即每一次写操作将产生四个实际的读/写操作，其中两次读旧的数据及奇偶信息，两次写新的数据及奇偶信息。
RAID 6：与RAID 5相比，RAID 6增加了第二个独立的奇偶校验信息块。两个独立的奇偶系统使用不同的算法，数据的可靠性非常高，即使两块磁盘同时失效也不会影响数据的使用。但RAID 6需要分配给奇偶校验信息更大的磁盘空间，相对于RAID 5有更大的“写损失”，因此“写性能”非常差。较差的性能和复杂的实施方式使得RAID 6很少得到实际应用。
RAID 7： 这是一种新的RAID标准，其自身带有智能化实时操作系统和用于存储管理的软件工具，可完全独立于主机运行，不占用主机CPU资源。RAID 7可以看作是一种存储计算机（Storage Computer），它与其他RAID标准有明显区别。
除了以上的各种标准，我们可以如RAID 0+1那样结合多种RAID规范来构筑所需的RAID阵列，例如RAID 5+3（RAID 53）就是一种应用较为广泛的阵列形式。用户一般可以通过灵活配置磁盘阵列来获得更加符合其要求的磁盘存储系统。 以上诸多标准中，获得业界广泛认同的有4种，RAID 0、RAID 1、RAID 0+1和RAID 5。RAID 0及RAID l最适合PC服务器和图形工作站的用户，提供了最佳的性能与最便宜的价格；RAID 5则适用于银行、金融、股市、数据库等大量数据处理中心。而面向个人用户的IDE-RAID芯片一般只提供了RAID 0、RAID 1和RAID 0+1这3种规范的支持。虽然它们在技术上无法与商用系统相提并论，但是对普通用户来说其提供的速度提升和安全保证已经足够了。随着硬盘接口传输率的不断提高，IDE-RAID芯片也不断地更新换代。 缺点及注意事项 虽然磁盘阵列技术存在以上的优点，但其成本高，发热量大，部分搭建方法安全性差等缺点也不容忽视。当我们决定了采用的阵列种类后，对于具体的磁盘阵列还应该充分考虑它的综合性能。可以说磁盘阵列技术是把双刃剑，只有合理的选择和经常性的维护才能让这种技术更好的为我们服务。 April 07 什么是云计算云计算的基本原理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。 这可是一种革命性的举措，打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 云计算的蓝图已经呼之欲出：在未来，只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。从这个角度而言，最终用户才是云计算的真正拥有者。 云计算的应用包含这样的一种思想：把力量联合起来，给其中的每一个成员使用。 最近，大公司如MS、Google、IBM等都在炒作一个概念就是云计算，如IBM跟欧盟 合作开展云计算，欧盟拨款1.7亿万欧元；Google与IBM联合力推云计算模式；Yahoo!也把宝押在了云计算上；我国也在无锡跟IBM公司联合建立了一个云计算中心；有人说微软收购Yahoo!一个重要的考虑就是在Yahoo在云计算方面的领先地位，多少有点儿道理。那么，什么是云计算哪？ “云计算”（Cloud Computing）是分布式处理（Distributed Computing）、并行处理（Parallel Computing）和网格计算（Grid Computing）的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。许多跨国信息技术行业的公司如IBM、Yahoo和Google等正在使用云计算的概念兜售自己的产品和服务。云计算这个名词可能是借用了量子物理中的“电子云”（Electron Cloud），强调说明计算的弥漫性、无所不在的分布性和社会性特征。量子物理上有“电子云（electron cloud）”，在原子核周围运动的电子不是一个经验世界的轨道例如像天体一样的运行轨道，而是弥漫空间的、云状的存在，描述电子的运动不是牛顿经典力学而是一个概率分布的密度函数，用薛定谔波动方程来描述，特定的时间内粒子位于某个位置的概率有多大，这跟经典力学的提法完全不同。电子云有以下特性，概然性、弥漫性、同时性等等，云计算可能的确是来自电子云的概念，前今年就有所谓“无所不在的计算”，IBM有一个无所不在的计算叫“Ubiquitous”，MS（Bill）不久也跟着提出一个无所不在的计算“Pervade”，现在人们对无所不在的计算又有了新的认识，现在说是“Omnipresent”。但是，云计算的确不是纯粹的商业炒作，的确会改变信息产业的格局，现在许多人已经用上了Google Doc和Google Apps，用上了许多远程软件应用如Office字处理而不是用自己本地机器上安装这些应用软件，以后谁还会花钱买Office软件哪？还有许多企业应用如电子商务应用，例如要写一个交易程序，Google的企业方案就包含了现成的模板，一个销售人员根本没学习过Netbeanr也能做出来。这种计算和产业动向是符合开源精神的，符合SaaS（Software as a Service）趋势。现在有这样的说法，当今世界只有五台计算机，一台是Google的，一台是IBM的，一台是Yahoo的，一台是Amazon的，一台是微软的，因为这五个公司率先在分布式处理的商业应用上捷足先登引领潮流。Sun公司很早就提出说“网络就是计算机”是有先见之明的。 有以下五个主要原因使得分布式计算必然会越来越普遍，逐渐发展成主流的计算模式而取代集中式的大型计算机：
粗略地计算，目前的个人计算机每个CPU芯片的处理能力是200MIPS，就是每秒种执行200M也就是两亿次指令，而最近Yahoo!公司报道他们已经实现了有一万个节点（node）就是一万台PC计算机连接的分布式系统，总的处理能力是 2,000,000MIPS，最快的芯片也达不到这个速度，因为在一定面积上设计的芯片的速度是存在一个极限的，不可逾越。而当前世界著名的超级计算机所谓的TOP500，达到每秒几百万亿次指令执行，都是采用分布式设计的，世界第一的IBM BlueGene超级计算机采用了32部机架，每部机架部署有768个PowerPC440 CPU。顺便说一句，这TOP500基本都是使用Linux操作系统的！现在社会和家庭拥有的个人计算机就是PC，只有30%的计算能力被利用，甚至更低，而其余70%的实际上是被闲置的，这些闲置的计算机资源和计算能力只有通过分布式系统才能得到有效的利用，这样可以大大提高一个国家的计算能力，而计算能力是衡量一个国家国力和科学研究能力的指标，这一点现在还没有被国人充分认识到。一个国家和地区的计算能力现在已经成为一种重要的战略资源，不亚于石油和其他战略物资的重要性。云计算就是把普通的服务器或者个人计算机连接起来以获得超级计算机也叫高性能和高可用性计算机的功能，但是成本更低。这在世界上也是个先进的项目。云计算模式必定能大大提高我国科学计算机和商业计算能力，使得我国经济竞争力大大提升。美国和欧洲有许多社会分布的分布式计算系统，他们动员和使用这些社会计算能力进行人类基因组学（Genomics）的研究、天文学问题研究、数学难题研究以及其他的科学问题研究。去年的一个研究报告估计我国个人计算机PC保有量接近两亿台。 按照计算机操作系统的宗师Andrew S. Tanenbaum（AST）给分布式系统的的定义：“分布式系统是这样的系统，它运行在不具有共享内存的多台机器上，但在用户的眼里却像是一台计算机”。（引自《现代操作系统》，机械工业出版社，1999年中文版）。它的目标是让每个用户感觉联网的计算机是一个分时系统——就像使用个人计算机一样 ——而不是一个由许多计算机联合起来的集体，即使由五个节点组成的分布式系统也应该让用户感觉自己是在使用一台价值20万美元的大型计算机，唯一不寻常的感觉是处理速度提高了许多，别的没有什么不同。例如，这里有一个简单的例子，在机器A的用户要使用安装在机器B上用户的目录里的文件，A用户要使用远程登录命令rlogin B登录到机器B的目录上，那么这就不是一个真正的分布式系统，因为用户A意识到了另外一台机器的存在，分布式系统必须要做到，用户A登录到一个目录上的时候不知道自己是在本地机器上还是在远程机器上的目录上，对于用户A来说机器B是透明的，这就是分布式系统设计时考虑的“透明性”要求。其他有关的问题包括：分布式文件系统的问题，目录和文件访问机制以及一致性问题，分布式系统进程的通信问题等等。目前的云计算严格说还没有到达真正的分布式计算的语义学水平。 March 24 斗地主&老地方最近学会了斗地主。上高中之后就不再玩扑克的我，在奥运年又一次加入了扑克体育大军，就算我在奥运年为奥运加油助威了吧。 发现扑克是一种非常健脑的游戏，最近斗地主玩多了，脑子都比以前转得快了，思考问题逻辑性更强了，而且也更全面了。而就一个问题提出解决方案时的点子都更多了，所以决定以后坚持玩一些健脑的游戏，不能让大脑再退化了。 再说说我们宿舍门口一家小吃店，现在每日晚饭均混迹于此。该小店连个像样的招牌都没有，我还是从室友们那里知道它的名字叫老地方。老板是个山东人，不像我认识的大多数山东人那样，他不豪爽，而且很财迷，每天挎着他的腰包，手里攥着一大把零钱坐在那里只是等着收钱。唯一能够让他老人家敏感的就是钱了，老爷在收钱时着实兴奋，而且锱铢必较，唉，呵呵，发现北京这样的老板好多啊。无奈于周围没有其他更好的吃饭场所（其实还有很多，态度最恶劣的还要算一家卖米线的馆子，服务员都很漂亮，但是就是让你没有能喜欢上她们的感觉，能不讨厌她们就不容易了。） 总结一句，北京真是一座大城市，最小的餐馆都欺客，北京的馆儿从来就不怕没人来吃，你爱来不来，谁也不搭理你。T_T March 21 集群文件系统在高性能计算领域的应用1——数字风洞应用蓝鲸集群文件系统应用于中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所的多种复杂外型的空气动力特性计算中。其应用测试结果显示了蓝鲸存储技术的优势。 该研究所使用由大量服务器组成的高性能计算集君，进行空气动力特性计算此计算对系统存储容量的扩展性和I/O能力要求很高，而现有的存储系统已经不能满足这两方面的需求。在采用了蓝鲸集群文件后，对I/O要求较高的计算任务，其完成时间为以前的9.6%，即以前需要10天才能完成的作业，现在仅需1天就可完成，极大地缩短了任务的完成周期。 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所的负责人这样评价到："在实际的使用中，随着并发作业数量的增加，在BWFS下测试的作业，其完成时间没有明显变化，而在NFS下测试，所需完成的时间增加非常明显，经观察，多数CPU因等待I/O，被长时间空闲。16个并发作业在BWFS下的完成时间，仅为在NFS下的9.6%，BWFS在处理我部典型应用密集型并发数据访问时，体现出巨大的带宽优势。" 此外，蓝鲸存储产品不仅能够单独使用，而且通过聚合可以发挥出更大的功效，为用户提供整体解决方案。 March 05 再转一篇文，我现在就在搞这个东西文件系统 注1：操作系统中负责管理和存储文件信息的软件机构称为文件管理系统，简称文件系统。文件系统由三部分组成：与文件管理有关的软件、被管理的文件以及实施文件管理所需的数据结构。从系统角度来看，文件系统是对文件存储器空间进行组织和分配，负责文件的存储并对存入的文件进行保护和检索的系统。具体地说，它负责为用户建立文件，存入、读出、修改、转储文件，控制文件的存取，当用户不再使用时撤销文件等。 February 28 元数据管理——这是篇不错的扫盲文章，多手转载什么是元数据元数据(metadata)是从数据发展而来，同时作为数据的一种功能。 元数据是“数据的数据”，是对数据的标识——我们通常通过一组属性或元素来描述特定的资源，而这些属性或元素就是该资源的元数据。 典型的例子是图书馆的书目，就是一种元数据。书目包含作者、题名、出版日期、主题、存放架号等属性。对于每本指定的书，都会在书目中有上述属性值。这些数据值就是该书的“元数据”。 元数据的层次分层管理是人们解决复杂问题的一种思路。通常人们会将资源按照一定的层次进行分类，以便于管理。元数据可应用于不同层次，或者说，可以定义全局的元数据，也可以定义某一层次资源的元数据。比如上述书目的例子中，我们可以在“计算机图书”类中加上“相关编程语言”这样一个属性。 元数据的作用元数据的作用在于：以一种统一和稳定的方式描述和组织存储在不同介质上的信息。元数据有助于查找和描述信息资源，从而可以改进对资源进行检索、管理和利用。 元数据还可以帮助组织电子资源，促进其互用性，验证其标识，以及确保对它们的长期保存。 一般情况下，元数据的公认用途包括： (1) 描述和发现资源， (2) 管理资源集合 (3) 保存数字化资源。 元数据的类型从上述元数据的作用，可以将元数据分成以下类型： (1) 描述型元数据：用于识别、发现、访问以及评价资源； (2) 管理型元数据：用于整理、聚合、验证和存档资源 (3) 存储型元数据：用于资源的存储（典型的如数据库元数据） 另外从信息系统的角度出发，元数据可以分为技术元数据和业务元数据。 技术元数据包括数据源的位置、数据访问协议（ODBC、JDBC、SQL*NET等）、数据源的物理结构（如数据库描述、表定义、栏目描述等）、数据源的逻辑结构（ER模型、目标模型、实体模型）等。 业务上元数据包括与信息获取有关的上下文信息、定义企业组织机构和产品层级的分类法、用来定义商业术语的控制性词汇的词汇表或参考数据，例如医学词典、金融术语等。 元数据管理元数据管理的目标是为了提升共享、重新获取和理解企业信息资产的水平。良好的元数据管理可以避免信息丢失或隐藏，方便数据集成，从而更好的支持业务。 元数据管理包括元数据的创建、存储、集成、监督和优化几个方面。 元数据创建元数据通常是被不同的用户或机构共享。为了保证元数据的共享和协同操作，必须建立元数据的构建规则，并加以权限控制，从而保证元数据及相应资源的充分利用。 元数据存储元数据可以与资源存储在一起（如HTML文件），也可以单独存储（如图书馆书目）。 共同存储的好处是不会丢失，连接可靠的，可以同时更新； 分开存储的好处是易于管理。但是有时候元数据不能与资源一起存储，尤其是业务元数据。 元数据交换元数据通常在局部产生，但需要在不同的用户或机构之间进行交换。元数据交换是资源共享的重要前提，尽管很多时候这一过程是隐式进行的。 元数据集成局部定义的元数据可能会产生大量的不一致：相同的名字表示不同的属性，或者相同的属性用多种方法命名。为了保证元数据的一致性，有必要建立“中央知识库”，对组织内部的元数据进行集中管理。 元数据监督元数据集成后，需要将元数据的修改传播到使用这些元数据的组织或个人。需要建立监督体系结构(定义数据和应用的拥有者)，监督数据资产（数据仓库、数据集市、命名标准），并定义监督流程（何时开始更新、如何更新）。 元数据优化建立元数据模型和标准的词汇表，建立知识本体，对元数据进行优化，并实现知识库和知识集成。 December 11 看谁狠！！今天一天写了两篇，实是因为我不希望让这份宝贵的经验白白浪费掉。
时间：昨天早上8：15
地点：公司所在大厦电梯 ps：公司所在大厦一共4部电梯，实在是烂，想想比张毅同学当年编写的delphi电脑程序想去甚远，而且4部电梯每一层都能到达，完全没有分段分层，因此管理十分混乱。
事件：由于天气原因，早上堵车，我难得赶上了上班高峰期，也终于看到了传说当中的恒华大厦上班高峰电梯事件。该事件在这个大厦总是被人津津乐道。大致上可以总结为——由于电梯管理混乱，在上班高峰期电梯很难等，通常5-10min一班，而且由于等电梯的人多，导致经常一班电梯上不去。大量在此工作的人由于害怕迟到，因此不辞辛苦的爬上5楼—7楼，然后跟随自上而下的电梯到1楼，再上去。我苦等了8min的电梯，当电梯大门敞开后，我被大后方强大的人流径直挤入电梯中，而当我跨入电梯时，电梯刚好超重了，这时，从1层进入电梯的人只有3个（包括我）。正当我打算友好的走出电梯时，一个恶心异常的声音响起了：“谁最后上的电梯？下去吧。”这句话完全勾起了我心中的怒火，于是一场战争开始了。
在刚刚那句话响起后，并没有一个人走下电梯，电梯在鸣叫中度过了10多秒，于是刚才那个恶心的男人冲着我又重复了一遍他说的话。我平静的看了看他，笑盈盈地说：“谁愿意下去谁下去，反正我不下去。”整个电梯哗然了，后面一个“充满正义感”女人斥责道：“这个人怎么这么不自觉呢？”“谁不自觉谁知道。”怒火在我心中愈烧愈烈，我回过头，望着那个女人继续说着“我就知道我是按着规矩来的，我就知道想上楼就要坐向上的电梯，我就知道你们坐下来的电梯现在就该下去。”她低下了头，可是我并没有放过她，应该说他们。“公共秩序都是让你们这些人破坏的，要是大家都遵守秩序从一楼上电梯也不会搞得像现在一样。”我环视了一周，和电梯深处的那些人说。
最后，一个和我一起从一楼挤上电梯的大姐走下了电梯，电梯也停止了鸣叫并缓缓的关上了门。电梯里虽然仍然像往常一般沉默，但是气氛却格外的凝重，没有一个人再说一句话了，我想他们的心中应该明白自己的错误了。当然，我也相信，他们在明天依旧会爬到心爱的5楼去。我的目的并不是要让他们能真正的改正，而是要让他们每次做这种龌龊和白痴的事时都会想起我说的那些话，然后心理惭愧和不爽。当然，我心中略过一丝惭愧，那是因为我的固执让那个无辜的大姐要在下面等上不知多久，而且也不知道她会不会迟到。但是我没有后悔，我觉得我应该坚持，本来就是那些人的不对，他们明明是变相的加了塞儿，还以为自己这样做是合情合理的。我就不能惯他们这种毛病。
其实把这件事引申出来看，你就会发现，现在社会上有很多人做了一些投机取巧和错误的事都认为是应当应份的。你帮助一些人时，他们也是觉得这是应当应份的。很多人都变得自私得可怕了。对付这种人，你就应当让他们知道这是不对的。你要让他们看看到底谁狠！做人要有霸气，这样才能不被欺负，当然，同时我们要经常的自我反省，以免你的霸气变成霸道，这样，正义就不再站在你身边了。 很久没写日志啦！！ 前些日子忙啊，其实也是瞎忙，平时就忙于上班，下班后就忙于很多其他的东西
公司打算做网站，还有很多电子商务的东西，而且全权交给我处理了。兴奋之余也还有些压力，忽然要我自己组织个团队还真不习惯了。又不是当年寝室间组织CS、魔兽、或是pes什么，哈哈，不管了，期待，期待~~~~
玩游戏越来越少了，因为能玩得时间越来越少了。但是生活一直都是丰富多彩的，毕竟游戏不是我的全部，还是那句话，我很热爱游戏，但是并不沉迷，游戏重要在于消遣。顺便说来，我最近在玩足球经理2008，估计某神也在玩。开档选择了红魔MAN UTD。通过这个神奇的游戏可以发现，今年是Arsenal和MAN UTD的争霸战，开档的这一个赛季，Arsenal如同现实一般屡战屡胜，让我不禁胆寒。好在MAN UTD在我的悉心指导下紧追枪手不放，终于在赛季末赶超其成为联赛冠军。（联赛杯负于朴茨茅斯，联赛负于朴茨茅斯2场，忽然发现，现在的朴次茅斯是这样有钱，这样恶心。。。。。）欧冠输给了AC Milan，意外地是发彪的不是kaka而是黑鬼西多夫，我讨厌他。坐稳了帅位的我决定在第二赛季发彪引员。目前决定引进正在和东家闹矛盾的阿尔维斯（现在就是价钱问题了，希望在25m欧元内拿下），然后用卡里克+20m去买瓦伦西亚的silva（瓦伦西亚对我的小卡有兴趣，不知道这笔交易能否成功。对于小卡的空缺，我决定由弗莱彻和刚从里斯本竞技10m买进的穆蒂尼奥来顶替（我的队伍都快成了里斯本专买队了，发现里斯本竞技的很多小将都好优秀，里斯本做为man utd 的卫星俱乐部实在是让我大赚了一把。狂喜））。再有就是用我的（evra去换巴萨的Bojan，这个小子太有前途了，情况大致和小卡于silva的交易类似，不过估计不用贴那么多钱就是了。）除此之外打算用10m买些有潜力的小球员来培养，然后用来换钱。。。。。我的想法就是这么邪恶。
fm08终于可以摆脱fm genie scouts 了，发现fm的球探工具越来越好，自己也越来越熟悉这个游戏了，哈哈，搞不好哪天真去做个足球经理了。 November 16 继续谈我的游戏NO.3 生平中第一个令我感动的游戏——《太空战士II》——其实和太空一定关系也没有，其实不就是《最终幻想II》嘛
该游戏算是我第二个RPG吧，也是我玩《最终幻想》的第一作。后来才玩得一，那个时候与期说游戏感动了我，倒不如说写中文小说攻略的哥们让我感动吧。不过我第一次见证了这么多正义的人死去还真是不甘心啊。而且令我印象更加深刻的可能就是这一代有趣的升级系统了。血和魔法值得提升完全是依靠在战斗中大量消耗得来的，而各种武器也是依靠熟练度的提升来强化能力的。魔法更是通过无数次的是用来升级的。导致我最后拿只苍蝇来练级。不如说是自残好了——用魔法狂轰自己，既消耗魔法值，又消耗生命值（难怪可以打自己，在我玩这款游戏前，我还没接触过可以K自己的游戏...）。不过总得来说，令我难忘的还是那凄丽的剧情。
NO.4 生平中第一个让我发疯的游戏——《魔界村》
这个游戏我只玩过一代，而且我绝不愿意去玩任何一代。这个游戏给我幼小的心灵留下了难以磨灭的痛苦经历。恐怖的游戏音乐，血腥的游戏画面，阴沉的游戏风格...这些我都忍了，为什么这个游戏这么难？？！！刚开始看着主角穿着铠甲，还以为他挺能抗的，总要有血条吧（虽然丫长得像堂吉柯德）。可是没想到丫真是堂吉柯德，被打一下就裸体了...（忘了丫游戏里还有点黄色成分-_-"）。唉，让我觉得魔鬼真是恐怖的东西啊。我从来就没到过第二面。唉，不说了，不说了。 |
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