架构上，云服务器体系架构包含云处理器模块、网络处理模块、存储处理模块与系统件理模块等这层作用是为给上面的中间件层或者用户准备其所需的计算和存储等资源，主要有四种技术：虚拟化：也可以理解它为基础设施层的“多租户”，因为通过虚拟化技术，能够在一个物理服务器上生成多个虚拟机，并且能在这些虚拟机之间能实现全面的隔离，这样不仅能减低服务器的购置成本，而且还能同时降低服务器的运维成本，成熟的X86虚拟化技术有VMware的ESX和开源的Xen?

分布式存储：为了承载海量的数据，同时也要保证这些数据的可管理性，所以需要一整套分布式的存储系统。

关系型数据库：基本是在原有的关系型数据库的基础上做了扩展和管理等方面的优化，使其在云中更适应;

NoSQL：为了满足一些关系数据库所无法满足的目标，比如支撑海量的数据等，一些G司特地设计一批不是基于关系模型的数据库?

技术架构框架包括：业务，应用，数据，技术，安全五个方面!

其中业务是核心，是挣钱的根本，是技术，数据，应用，安全四个方面的根本，业务就是王道，没有业务其他的四个方面什么都不是。

而技术是以应用和数据作为输入基础，联合硬件，网络，对业务进行实施！

实施出发点包括：原则，制度，组织，流程，工具?

全新云计算架构:全新的云计算架构使得StyleScope能够在数秒时间对千万行级数据进行分析运算，使海量级数据分析真正能够跨域ETL过程(1)由机关、单位主管保密工作的领导人负责，定期研究和布置保密工作。

(2)建立机关、单位保密工作岗位责任制，与保密要害部门、部位主要负责人及所属工作人员签订保密责任书，将保密工作任务落实到具体人员。

(3)对在要害部门、部位工作的人员，必须坚持经常性的保密教育、培训，并进行涉密资格审查，严格履行保密义务？

(4)结合部门、部位的实际，制定严格的保密管理制度和防范措施，并认真组织落实。

(5)定期检查保密要害部门、部位的保密管理和保密技术防范情况，解决存在的问题，组织查处泄密事件。

坚强智能电网的体系架构包括电网基础体系、技术支撑体系、智能应用体系和标准规范体系四个部分。

电网基础体系是电网系统的物质载体，是实现“坚强”的重要基础。

技术支撑体系是指先进的通信、信息、控制等应用技术，是实现“智能”的基础！

智能应用体系是保障电网安全、经济、高效运行，最大效率地利用能源和社会资源，为用户提供增值服务的具体体现!

标准规范体系是指技术、管理方面的标准、规范，以及试验、认证、评估体系，是建设坚强智能电网的制度保障；

当前，数字经济已经成为全球发展的关键引擎，云计算作为数字经济的重要基础设施，正在源源不断地为社会提供像;

水电。

一样的基础的算力资源。

为了向全球用户提供随时随地的云计算服务，阿里云建立了覆盖全球的算力基础设施：在四大洲的27个国家和地区、84个可用区、2800个网络节点，运营着上百万台服务器？

阿里云智能总裁张建锋指出，这几年，我们看到云计算进入了一个新的发展阶段，我们越来越接近于下一个时代，需要定义一个全新的技术体系？

所以，今年我们最重要的策略是B2B，就是BacktoBasic，回到云计算的本质，云计算的核心竞争力是技术，坚持在技术的长征路上，不断取得新的突破!

云计算也是一种公共服务，产业数字化的发展推动着云计算规模成倍增长，人工智能、大数据、物联网等新技术要求云的形态也同时不断演进;

云计算进入了一个关键的突破期，如果我们定义好下一代技术，中国云计算就有超车机会。

01云计算的三个发展历程张建锋表示，云计算的发展历程经历两个阶段，第一阶段是分布式架构？

这个阶段互联网企业高速成长，单一业务的算力要求就能超过万台规模的服务器，由此催生了一些分布式和虚拟化代表的云计算技术，特别是分布式和虚拟化技术；

这个阶段在互联网企业的推动下，快速地完成了从传统的大机向分布式系统的迁移?

这个过程当中也发展出了非常多的一些新的技术、发生了新的生态，其中最重要的生态是开源的生态！

第二阶段诞生了资源池化的技术！

企业不断提高着对算力可用性和可靠性的要求，在以CPU为中心的分布式架构下，云计算公司通过软件定义的方法，将计算、存储资源池化，构建计算存储分离的架构，对资源统一的调度编排，提供给我们的客户，以云原生方式重新设计的整个架构跟软件；

通过软件定义的方法，基于传统的、以CPU为中心的计算体系架构去做优化，已经触及瓶颈！

云上客户的需求发生了很大变化，数据密集型的计算越来越多，不断地提高了对云计算提供的低时延、高带宽的需求，这些需求很难通过传统体系结构的优化去满足？

正如张建锋所言，阿里云今年最重要策略是！

也就是?

回到云计算的本质，坚持在技术的长征路上，不断取得新的突破。

他认为，云计算进入了一个关键的突破期，?

如果我们定义好下一代的云，中国云计算就有超车机会；

体系架构可以定义为一种使用的、有条理的部件集合的结构化形式，该架构通过这些部件以一种精确的方式为用户提供远景的支持。

IT行业使用体系架构这一概念的历史不是很长，它同其他行业在体系结构使用方法上有相同的应用前景，体系架构的实现连接了具体的需求和远景的战略规划。

从IT规划角度看，企业IT体系架构往往和软件系统架构、应用程序架构混为一谈，确切讲，企业IT体系架构的概念比软件系统架构的概念更宽泛，它指明了通过IT系统支持业务目标的方向；

按照这种使用体系结构技术的组织可以满足许多关键IT原则：1、对于业务系统和IT系统的管理可以帮助实现业务目标。

2、在业务目标和信息需求的一致说明的基础上，就业务系统优先级和相互依赖性作决策;

3、快速灵活的实施新系统、改进系统以及获取支持业务创新的信息！

4、技术的发展和采用受到业务优先权的影响!

以上是我对于这个问题的解答，希望能够帮到大家。

图灵机模型从来就不考虑通信在计算中会有什么用处。

正相反，图灵还就是偏偏提到过如果把两（多）部机器相连接使之互相通信，则连接好的机器与单个一部机器没有任何两样!

所谓没有任何两样是指单个机器与两（多）台互相通信的机器要么都可以计算某个问题，要图灵机模型从来就不考虑通信在计算中会有什么用处；

所谓没有任何两样是指单个机器与两（多）台互相通信的机器要么都可以计算某个问题，要么都不可以。

所谓可以计算是指图灵可计算概念。

它在乎一个问题是否可以由一个图灵机在有限步数内完成，而不是在乎计算效益!

比如我们可以很容易写出一个图灵机完成以下问题：输入为一个二进制数字!

输出为该数字的一进制编码！

比如输入为111（十进制7）。

输出为1111111。

这个问题的计算时间与所需空间复杂度可以用输入中含有比特数目的指数函数来表示，所以是一个很低效的算法，但是它的确是一个图灵可计算问题？

又比如这样的问题：写出根号下2的所有十进制数（1.414213&hellip?

）？

这显然不是一个可以在有限步数内完成的任务，无论连接多少台机器也无法改变该问题图灵不可计算的性质。

先从算法加速来讨论。

我们日常要计算的问题不光都是图灵可计算的，而且大量的问题都是多项式步数内可以解决的问题（即算法时间空间复杂度是输入比特数的一个多项式，又叫tractable或叫易解问题，而上面提到的二进制转换为一进制问题具有指数复杂度，是intractable或难解问题）！

许多易解问题都可以采用并行计算方法来加速求解!

一个好的并行算法甚至可以达到线性（理想）加速，即使用p台处理器解决该问题的计算用时是使用1台处理器计算用时的1/p。

比如快速排序（quicksort）就是一个可以线性加速的问题；

因为快速排序可以用？

分而攻之?

（divide-and-conquer）的方法来求解，一个大问题可以分成p个彼此无关的小问题用p个处理器并行处理;

现今很有名的（由于Google的推广工作）MapReduce函数编程方法是一个可以对任何大型可分解计算问题先做分解，将分解而得的许多小问题发出（Mapfunction）到许多分布机器上并行处理，然后对返回的非完整结果做组合（Reducefunction）得到完整结果的一个通用程序设计方法;

用MapReduce方法可以对许多大型数据处理问题作有效的并行加速处理;

以前要处理一个并行算法问题不是谁想要做就可以做到的。

至少需要使用专门的超算中心？

如今云计算的兴起使得超算中心不再那么遥远不可及;

而MapReduce方法的推广也使得采用并行计算方法来解决大型、大量数据处理的问题变得不再那么专门化了。

Google在推广MapReduce上起到了很有益的作用!

然而Google的MapReduce可以说是Google工程师们自用的工具，而不是一项服务。

开源社区的ApacheHadoop项目实现了开放源代码的MapReduce工具!

上周（4月3日）又欣闻Amazon推出了AmazonElasticMapReduce服务（也是用Hadoop实现的）；

也就是说一般用户都可以使用该服务对自己的大型计算、数据处理问题定制自己的并行处理算法，广泛分布到EC2的分布服务器上进行并行处理；

这就是我在前一篇中提到当前在云计算的模式上，计算机的通信所带来的很有意义的新发展！

计算机通信网络的无所不及在云计算时代出现的另一个很有意思的现象将在下文讨论;

标签计算机模型体系架构发展图灵机来就。