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为啥说云可靠性高

在云上应用的可用性会被分层（典型的解耦设计）（1）通过超大规模数据中心、多数据中心技术实现数据中心同城灾备（网络、电、冷却、其它自然灾害）（2）通过hypervior层隔离底层物理硬件损坏（3）使用成熟、高可用的服务（例如AWS的LBS，SNS、SQS）解耦、降低应用系统复杂度并提升系统可靠性（4）应用设计采用无状态、弹性（水平扩展支持）、解耦避免单点失效实现高可用（5）使用实时数据同步、交易回滚机制确保数据完整一致
■网友
云端采用多路供电、恒温恒湿系统，引入集群技术、容错技术及负载均衡技术等措施确保计算持续可用，这样由云端、网络、终端组成的云计算系统具备极高的可靠性和安全性，计算可用性非常高。
【为啥说云可靠性高】 需要上云的欢迎私信我

■网友
泻腰~我想从社会分工角度提一个观点。由于社会分工的发展，越来越多资本投入到细分领域，并且在这个领域做的越来越精细。社会对计算能力的需求越来越多，资本就会看到利润，有了资本投入，就有人才，就有更优质的产品，更好的服务。所以，从云计算用户角度看，购买专业云计算服务比自己构建计算能力更为可靠。毕竟专业性的东西交给专业的人去处理。就像程序员生病了，得去医院购买医疗服务，而不是自学医术。毕竟医院的医生提供的医疗服务比自己搞的要可靠的多。从云计算提供商角度看，拥有资本，拥有人才，集约化生产，可以将成本降到很低。从社会角度看，避免资源浪费。
■网友
软件可靠性工程有四个方法提高软件可靠性，fault prevention, fault removal, fault tolerance, 和fault forecasting . 在开发初期选用成熟的技术和方法能有效减少错误（fault），开发和维护过程中通过verification和validation可以检测和移除错误，当然fault prevention和fault removal不能保证完全移除错误，还需要fault tolerance来保证出错时正常工作，fault tolerance可以通过复制（replication），冗余（redundancy），多样性（diversity）等实现，具体技术例如N-version programming等，更广义地讲，故障恢复例如回滚和checkpointing也可以包括进来。fault forecasting可以用来预测可靠性，包括建模等，可以作为改进可靠性的基础。冗余有很多种方式，包括cold standby， warm standby，和hot standby等，cold standby当主系统故障时才启动，hot standby跟主系统同时运行并保持同样状态和数据，warm standby跟主系统之间的状态和数据同步隔一定时间进行一次。所以，你说的服务中断是在cold standby或warm standby的冗余情况下，主系统失败了备份需要时间恢复服务并且会数据丢失，相对应的，hot standby就可以做到服务（几乎）不中断，顺便还能做负载均衡。数据丢失问题，checkpointing会减少数据丢失，而且如果能保证强一致性，数据不会丢失。另外，如果同一个任务由多个机器执行，假设最多f台机器同时失败，不少于3f+1台机器才能保证正确结果（数据不丢失）。≥3f+1台机器是为了容忍拜占庭故障，也就是最一般化/最难处理的故障。宕机只能算最简单的fail-stop故障。不管是hot-standby、强一致性还是拜占庭容错，都要看经济效益和最短MTTR（平均修复时间）要求。宕机不一定会导致数据丢失。为什么说云可靠性高？那要从云计算的特性说起。首先，虚拟化是构建云计算系统的基本技术之一。虚拟化能将资源与硬件分离。例如，虚拟机就是一个非常好的故障隔离环境，遇到故障时虚拟机可以轻易地迁移，恢复和重启等。而且，云计算系统的海量资源可以方便地提供冗余。另外，为了消除公有网络、电力、冷却系统等的故障，甚至自然灾害对云计算系统的影响，公有云数据中心需要建在不同的地利位置。利用不同地理位置的云资源，会消除一些可能的单点故障。而且，选择最合适的数据中心还能改善性能，例如响应速度等。另外，云计算系统一般会提供成熟的开发、部署、监控和安全等的技术、环境和工具，这会减少故障的可能性。 M. R. Lyu et al., Handbook of software reliability engineering. IEEE computersociety press CA, 1996, vol. 222.


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