微软云业务怎么赚钱微软云收入

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1、孵化器公司注册条件Dryad：MapReduce之外的新思路目前各大软件巨头都搭建了自己的分布式平台解决方案，主要包括Dryad，DynamoSDMapReduce等框架。

2、2010年12月21日，微软发布了Dryad的测试版本，成为谷歌MapReduce分布式并行计算平台的竞争对手。

3、Dryad是微软构建云计算基础设施的重要核心技术之一，它可以让开发人员在Windows或者，NET平台上编写大规模的并行应用程序模型，并能够让在单机上编写的程序运行在分布式并行计算平台上。

4、工程师可以利用数据中心的集群对数据进行并行处理，当工程师在作数千台计算机时，无需关心分布式并行计算系统方面的细节。

5、相信Win10的出现除进一步巩固现有成果之外，也能使Windows继续保持增长势头而成为英国企业用户的。

6、DryadgDDryadLINO是微软硅谷研究院创建的研究项目，主要用来提供一个分布式并行计算平台。

7、DryadLINO是分布式计算语言，能够将LINQ编写的程序转变为能够在Dryad上运行的程序，使普通程序员也可以轻易进行大规模的分布式计算。

8、它结合了微软Dryad和LINO两种关键技术，被用于在该平台上构建应用。

9、Dryad构建在Cluster Serv(集群服务)和分布式文件系统之上，可以处理任务的创建和管理、资源管理，任务和可视化、容错，重新执行和调度等工作。

10、Dryad同MapReduce样，它不仅仅是种编程模型，同时也是一种高效的任务调度模型。

11、Dryad这种编程模型不仅适用于云计算，在多核和多处理器以及异构机群上同样有良好的性能。

12、在VisualStudio 2010 C++有一套并行计算编程框架，支持常用的协同任务调度和硬件资源(例如CPU和内存等)管理，通过WorkStealing算法可以充分利用细颗粒度并行的优势，来保证空闲的线程依照一定的策略建模，从所有线程队列中“偷取”任务执行，所以能够让任务和数据粒度并行。

13、Dryad与上述并行框架相似，同样可以对计算机和它们的CPU进行调度，不同的是Dryad被设计为伸缩于各种规模的集群计算平台，无论是单台多核计算机还是由多台计算机组成的集群，甚至拥有数千台计算机的数据中心，都能以从任务队列中创建的策略建模来实现分布式并行计算的编程框架。

14、Dryad系统主要用来构建支持有向无环图(Directed Acycline Graph，DAG)类型数据流的并行程序，然后根据程序的要求进行任务调度，自动完成任务在各个上的运行。

15、在Dryad平台上，每个任务或并行计算过程都可以被表示为一个有向无环图，图中的每个表示一个要执行的程序，之间的边表示数据通道中数据的传输方式，其可能是文件、TCPPipe、共享内存用Dryad平台时，首先需要在任务管理(JM)上建立自己的任务，每一个任务由一些处理过程以及在这些处理过程问的数据传递组成。

16、任务管理器(JM)获取无环图之后，便会在程序的输入通道准备，当有可用机器的时候便对它进行调度。

17、JM从命名(NS)那里获得一个可用的计算机列表，并通过一个维护进程(PD)来调度这个程序。

18、Dryad的执行过程可以看做是一个二维管道流的处理过程，其中每个可以具有多个程序的执行，通过这种算法可以同时处理大规模数据。

19、在每个进程(VertsProcesses)上都有一个处理程序在运行，并且通过数据管道(Channels)的方式在它们之间传送数据。

20、二维的Dryad管道模型定义了一系列的作，可以用来动态地建立并且改变这个有向无环图。

21、这些作包括建立新的，在之间加入边，合并两个图以及对任务的输入和输出进行处理等。

22、DryadLINQ可以根据工程师给出的LINQ查询生成可以在Dryad引擎上执行的分布式策略算法建模(运算规则)，并负务的自动并行处理及数据传递时所需要的序列化等作。

23、此外，它还提供了一系列易于使用的高级特性，如强类型数据、Visual Studio集成调试以及丰富的任务优化策略(规则)算法等。

24、这种模型策略开发框架也比较适合采用领域驱动开发设计(DDD)来构建“云”平台应用，并能够较容易地做到自动化分布式计算。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。