更新时间：2023-02-18 23:38
云OS，又称云操作系统、云计算操作系统、云计算中心操作系统，是以云计算、云存储技术作为支撑的操作系统，是云计算后台数据中心的整体管理运营系统（也有人认为云计算系统包括云终端操作系统，例如现在流行的各类手机操作系统，这与先行的单机操作系统区别不大，在此不做讨论），它是指构架于服务器、存储、网络等基础硬件资源和单机操作系统、中间件、数据库等基础软件之上的、管理海量的基础硬件、软件资源的云平台综合管理系统。
云OS通常包含以下几个模块：大规模基础软硬件管理、虚拟计算管理、分布式文件系统、业务/资源调度管理、安全管理控制等几大模块组成。简单来讲，云OS有以下几个作用，一是治众如治寡，能管理和驱动海量服务器、存储等基础硬件，将一个数据中心的硬件资源逻辑上整合成一台服务器；二是为云应用软件提供统一、标准的接口；三是管理海量的计算任务以及资源调配；
云OS是实现云计算的关键一步，从前端看，云计算用户能够通过网络按需获取资源，并按使用量付费，如同打开电灯用电，打开水龙头用水一样，接入即用；从后台看，云计算能够实现对各类异构软硬件基础资源的兼容，更要实现资源的动态流转，如西电东送，西气东输等。将静态、固定的硬件资源进行调度，形成资源池，云计算的两大基本功能就是云计算中心操作系统实现的，但是操作系统的重要作用远不止于此。
云操作系统能够根据应用软件（如搜索网站的后台服务软件）的需求，调度多台电脑的运算资源进行分布计算，再将计算结果汇聚整合后返回给应用软件。相对于单台电脑的计算耗时，通过云操作系统能够节省大量的计算时间。
云操作系统还能够根据数据的特征，将不同特征的数据分别存储在不同的存储设备中，并对他们进行统一管理。当云操作系统根据应用软件的需求，调度多台电脑的运算资源进行分布计算时，每台电脑可以根据计算需要，从不同的存储设备中快速地获取自己所需的数据。
云操作系统与普通电脑中运行的操作系统相比，就好像高效协作的团队与个人一样。个人在接受用户的任务后，只能一步一步地逐个完成任务涉及的众多事项。而高效协作的团队则是由管理员在接收到用户提出的任务后，将任务拆分为多个小任务，再把每个小任务分派给团队的不同成员；所有参与此任务的团队成员，在完成分派给自己的小任务后，将处理结果反馈给团队管理员，再由管理员进行汇聚整合后，交付给用户。
一般来讲，国内外大的网站，比如Google、网易、腾讯等，都有该类产品，但由于该系统是各自的核心竞争力，都是自产自用，并对外发售。比如市面上的两家厂商，一是VMware的vSphere，该产品是虚拟化技术衍生出来的，管理的设备数量有限；二是浪潮的云海，浪潮云海是第一款国产的云计算中心操作系统，采用“linux+Xen”开放标准技术路线，支持分布式计算、分布式存储等，性能更好、可用性更强、成本更低，但是要到2010年底才能发布。两者的不同处在于：浪潮云海OS是一个产品化、模块化的通用云操作系统，适合于各种类型的云计算应用；VMware的产品更多是针对虚拟化整合，面向私有云等小规模云应用；
Vmware与浪潮云OS的具体区别为：
1、共享存储与分布式云存储：VMware云操作系统依赖于共享存储，一旦共享存储宕机，将导致所有虚拟机业务的崩溃；浪潮云海云操作系统构建了块设备的云存储，安全性更高。
2、大规模管理架构；浪潮云海OS采用多级联管理体系，可以通过级联方式实现资源的整合管理，可以有效实现万量级的资源管理。管理能力更强，适用性更好；VMwareOS管理规模较小。
3、资源调度与节能管理：浪潮云海OS可有效实现大规模基础软硬件资源监控，可以完成长期的业务负载和资源情况的统计分析，可以依据负载情况实现业务、资源的动态调度，在满足客户需求情况下，有效提高资源利用率。同时，对夜间、节假日时的闲置资源，可自动转入节能模式，符合绿色、低碳的数据中心运营需求。
4、业务管理：VMware云OS侧重于硬件资源的管理，包括计算、存储和网络；浪潮云OS，即可以管理硬件资源，还可以管理软件资源，包括单机OS、数据库、中间件等。
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开放结构化数据服务（Open Table Service，简称OTS）是构建在飞天内核之上的海量结构化和半结构化数据存储与实时访问的服务。
OTS以数据表的形式组织数据，保证强一致性，提供跨表的事务支持，并提供视图和分页的功能来加速查询。用户可以通过RESTful API来使用服务，也可使用Web 页面对数据进行管理。同时，OTS 提供多语言SDK以简化用户的编程。OTS适用于数据规模大且实时性要求高的应用。
数据安全可靠
OTS 服务运行在飞天内核之上，所有数据都有3 份备份；OTS 服务会自动处理集群中的硬件和软件错误，对用户屏蔽这些错误；用户的数据在存储层完全隔离，并且用户对数据的访问必须通过身份验证。
可扩展性
OTS 支持超过百TB 数量级的数据，通过对表进行横向切分（partitioning）来实现规模的扩展；数据分片均匀地散落到多个存储节点上，并且数据分区在增长之后会自动分裂以达到分区的动态平衡。因此，可以通过增加机器和调整调度实现服务整体规模的扩展。
灵活的数据模型
表包含任意多行的数据，每一行可以包含任意多个列，不需要在创建表的时候指定schema，支持视图和表组等高级功能。
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支持单行与多行的读写操作，支持事务操作。单行读写操作的延迟在10 毫秒级别。
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OTS服务会根据用户的数据规模和QPS 需求进行合理的调度和调优，用户无须关心数据库的管理、调优和容错处理。这样，用户可以专注在应用层逻辑，通过OTS 节省成本。此外，OTS 还向用户提供详细的资源使用统计、性能指标和操作日志，方便用户调查错误和分析应用的行为。
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RDS通过Web方式为用户提供可以在几分钟内生成并投入生产的、经过优化的数据库实例，支持MySQL和微软SQL Server这两种关系型数据库，适合于各行业中小企业的关系型数据库应用。
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