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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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。

简单高效的API

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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