云计算历年题整理

第一大题

第一大题计算

给出计算连接到EC2节点的EBS的高可用性(HA)的数学公式，如场景中所述；计算EC2节点上的EBS的高可用性(HA)；场景中80%的AWS EC2节点用于并行处理，总共有100个虚拟中央处理单元(vCPUs)用于处理数据，使用固定工作负载和缩放工作负载来计算AWS EC2系统的系统效率(固定和缩放效率)。

利用上述资料，分别以“固定工作量”和“扩展工作量”计算该电子商务集群的两个系统效率；如果该电子商务公司使用的集群平均平均恢复时间(MTTR)为96小时，总平均故障时间(MTTF)为900天，计算集群的高可用性(HA)

一个Amazon AWS EC2 集群包含300个vCPUs。如果这些处理器的80%用于并行执行计算和处理活动，计算：使用“固定工作负载”和“扩展工作负载”的AWS EC2集群的系统效率(两个单独的计算)；上面描述的AWS EC2集群还有一个为集群提供HA的AWS S3，如果集群的总平均故障间隔时间(MTTF)为500天，平均平均修复时间(MTTR)为2.5天，则计算集群的系统可用性

第一大题n个xx（只答若干个短语）

列出四种云部署模型（该题出现2次）

描述管理虚拟集群的四种方法（W1D2）

讨论四种类型的云计算部署模型，并在每种情况下描述Security和Trust的问题

描述私有云和公共云部署模型之间的三个区别（W1D1）

描述两种类型的可伸缩性度量，以及在此场景中可能出现的问题：一家银行决定在其现有的银行应用程序中添加一个新的客户关系管理(CRM)功能，还在两个国家开设了新的分行，这些新分行将使用相同的应用程序。

第一、二大题描述名词

第一大题和第二大题的描述名词雷同所以放一起，但第三、四大题也有很多来源于前两周

第一大题描述名词

描述计算机网络中的数据完整性和数据机密性（该题出现2次）

描述 AWS CloudFront

描述AWS Regions和AWS Zones

AWS VPC的公网子网CIDR为20.0.2.0/20，计算IP数量地址，写出子网可以拥有的最大EC2实例。

描述AWS可信顾问（W1D3）

第二大题描述名词

描述Amazon CloudWatch和AWS CloudTrail

描述模型视图控制器(MVC)和前端控制器设计模式，为这两种设计模式在实际应用中的应用分别举出一个例子

第二大题

第二大题CUDA代码

关于GPU和CUDA：简要说明在CUDA C编程模型中使用的五个主要步骤，以解决基于主机和设备组件的GPU编程架构的异构性质；编写一个简单的CUDA C程序，打印“欢迎来到GPU编程世界!”使用myGPUKernel()作为CUDA C程序的内核名称，并使用<<< >>>分隔符启动它，以打印消息“欢迎来到GPU编程世界!”并行五次(不要使用任何C迭代循环命令)。

编写一个GPU CUDA C程序，内核名为“add”，添加两个整数变量a和显示程序将与主机(CPU)和设备(GPU)通信的所有步骤，包括内存管理活动(可以随意使用更多变量)。

关于GPU和CUDA：描述使用CUDA平台编写GPU的三种方法；描述GPU CUDA计算或编程中异构计算的两个特性。

两个特性找不到原文，下面三选一吧

第二大题经济计算

根据上述公司收支的描述，计算资本支出(CAPEX)和运营费用；假设公司可以通过在AWS市场上向客户出租资产来收回所有的资本支出，估算一下如果公司将其基础设施迁移到云端可以节省多少成本。

关于云经济的：用图表分别描述计算传统IT成本和云计算成本的两种算法/数学模型；如果一个传统IT系统的总成本为50万英镑，那么它的前期资本成本为30万英镑，用云计算代替传统IT模式的成本是多少?

第三大题

第三大题Map/Reduce项目涉及代码

下列Map/Reduce伪代码的结果是什么?解释它并举例说明映射器/还原器之间的信息交换

编写一个Map/Reduce Java程序来计算每个事件类别中最受欢迎的事件(即最常预订的古典音乐会，爵士音乐会，流行音乐会等)。包括注释来解释代码的作用。您还可以使用伪代码来编写规范，或者用图表来说明输入、映射、减少和输出块之间的数据流。

// 定义Booking Reservation类
class BookingReservation {
    String eventID;
    String userID;
    String eventCategory;
    String action;
    Date time;

    // 构造函数和访问方法

    // 省略其他方法和字段
}

// Map阶段
class MapClass extends Mapper<Object, Text, Text, BookingReservation> {
    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 解析日志行
        BookingReservation reservation = parseLog(value.toString());

        // 输出键值对，以事件类别作为键
        context.write(new Text(reservation.eventCategory), reservation);
    }

    private BookingReservation parseLog(String log) {
        // 解析日志行并创建BookingReservation对象
        // 省略实现细节
    }
}

// Reduce阶段
class ReduceClass extends Reducer<Text, BookingReservation, Text, Text> {
    public void reduce(Text key, Iterable<BookingReservation> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 使用computeMax方法计算每个事件类别中最受欢迎的事件
        BookingReservation mostPopularEvent = computeMax(values);

        // 输出结果，以事件类别作为键
        context.write(key, new Text(mostPopularEvent.getEventID()));
    }

    private BookingReservation computeMax(Iterable<BookingReservation> values) {
        // 实现computeMax方法，返回列表中最常见的事件
        // 省略实现细节
    }
}

// 配置和运行Map/Reduce任务
public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "PopularEvents");
    job.setJarByClass(YourClassName.class);

    job.setMapperClass(MapClass.class);
    job.setReducerClass(ReduceClass.class);

    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(Text.class);

    // 设置输入和输出路径
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("inputPath"));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("outputPath"));

    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}