云計(jì)算，不必細(xì)說(shuō)誰(shuí)都知道是什么，人們多多少少都有所耳聞。云計(jì)算是繼20世紀(jì)80年代大型計(jì)算機(jī)到C/S轉(zhuǎn)變之后，IT界的又一次巨變，它通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)將某計(jì)算任務(wù)分布到大量的計(jì)算機(jī)上，并可配置共享計(jì)算的資源池，且共享軟件資源和信息可以按需提供給用戶的一種技術(shù)。云計(jì)算真正作為一個(gè)新興技術(shù)得到IT界認(rèn)可是在2007年左右，經(jīng)過(guò)這十年的普及和發(fā)展，云計(jì)算早已走進(jìn)千萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)中心，成為IT世界里炙手可熱的技術(shù)門類，并可以在未來(lái)的一段時(shí)間內(nèi)繼續(xù)獲得長(zhǎng)足發(fā)展。云計(jì)算固然好，但也有不少的缺陷和使用限制，這樣才出現(xiàn)了霧計(jì)算、霾計(jì)算等技術(shù)，這些技術(shù)都是針對(duì)云計(jì)算做的很好的補(bǔ)充，滿足多樣化的市場(chǎng)應(yīng)用需求。本文也介紹一個(gè)新技術(shù)，就是粒計(jì)算，粒計(jì)算同樣是和云計(jì)算有著千絲萬(wàn)縷的聯(lián)系。

其實(shí)，粒計(jì)算比云計(jì)算的概念出現(xiàn)得還早。在1997年時(shí)，美國(guó)一大學(xué)教授首次在論文中提出了粒計(jì)算，這標(biāo)志著涉及多學(xué)科的一個(gè)應(yīng)用研究領(lǐng)域產(chǎn)生。此后，國(guó)外諸多學(xué)者對(duì)它進(jìn)行了研究，提出了許多有關(guān)粒計(jì)算的理論、方法和模型，現(xiàn)已成為研究模糊的、不精確的、不完整的及海量信息處理的重要工具。粒計(jì)算是一個(gè)含義廣泛的術(shù)語(yǔ)???????覆蓋了所有有關(guān)粒的理論、方法學(xué)、技術(shù)和工具的研究，并認(rèn)為粒計(jì)算是模糊信息粒化、Rough集理論和區(qū)間計(jì)算的超集，是粒數(shù)學(xué)的子集。粒計(jì)算是在問(wèn)題求解中使用粒子，構(gòu)建信息粒化，將一類對(duì)象基于不可分辨關(guān)系、相似性等特征劃分為一系列粒。粒計(jì)算模型分為兩大類：一類以處理不確定性為主要目標(biāo)，如以模糊處理為基礎(chǔ)的計(jì)算模型，以粗糙集為基礎(chǔ)的模型，側(cè)重于計(jì)算對(duì)象的不確定性處理。模糊概念是粒計(jì)算的主要組成部分;另一類則以多粒度計(jì)算為目標(biāo)，如商空間理論。從不同的粒度上分層次地處理它們，降低處理復(fù)雜問(wèn)題的復(fù)雜性。信息粒廣泛存在于現(xiàn)實(shí)世界中，是對(duì)現(xiàn)實(shí)的抽象。

粒計(jì)算雖然誕生得早，并沒(méi)有云計(jì)算發(fā)展得快，只是到最近才火了起來(lái)，這來(lái)源于人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的熱寵。在這兩個(gè)方面進(jìn)行粒計(jì)算，意義不同凡響。人工智能和大數(shù)據(jù)的誕生，是因?yàn)槿藗冊(cè)噲D從人類思維和生物界的一些規(guī)律中得到啟發(fā)，創(chuàng)建相應(yīng)的計(jì)算模型，應(yīng)用到信息科學(xué)中去，而粒計(jì)算則在更高層次上模擬了人類的思維????律。當(dāng)人工智能掌握“粒計(jì)算”，就會(huì)像顯微鏡一樣，能分析海量信息，這將對(duì)科學(xué)界和人類社會(huì)都產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。當(dāng)大數(shù)據(jù)遇到了粒計(jì)算，可以對(duì)大數(shù)據(jù)所表示的領(lǐng)域信息進(jìn)行粒度分析，確定可能的粒度層次數(shù)目、各層次上信息粒的語(yǔ)義以及根據(jù)領(lǐng)域知識(shí)能夠斷言的信息粒之間的相關(guān)關(guān)系，這些粒度分析結(jié)果及其質(zhì)量可直接影響后續(xù)的大數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和效率。目前，大數(shù)據(jù)開源平臺(tái)的蓬勃發(fā)展，適用于不同應(yīng)用場(chǎng)合的系統(tǒng)層出不窮，針對(duì)具體數(shù)據(jù)選擇適合的多粒度建模，實(shí)現(xiàn)對(duì)特定粒計(jì)算模型的支持，可以更好地進(jìn)行海量數(shù)據(jù)分析。所以，人工智能和大數(shù)據(jù)再火，也需要依仗粒計(jì)算等這些新技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，否則就是空中樓閣，沒(méi)有任何現(xiàn)實(shí)意義。海量的數(shù)據(jù)中大量都是不確定的，模糊的，這給粒計(jì)算提供了廣闊的發(fā)展空間。

不僅在大數(shù)據(jù)、人工智能這些領(lǐng)域，在云計(jì)算里，粒計(jì)算同樣受歡迎。云計(jì)算是一種計(jì)算資源，集合了海量的數(shù)據(jù)處理，與大數(shù)據(jù)、人工智能都有著緊密聯(lián)系，而粒計(jì)算正是處理海量數(shù)據(jù)，尤其是不確定性數(shù)據(jù)的好手。云計(jì)算可以根據(jù)用戶需求通過(guò)網(wǎng)絡(luò)對(duì)松散耦合的粗細(xì)粒度應(yīng)用組件進(jìn)行分布式部署、組合和使用，形成多粒度或者可????粒度的服務(wù)。云計(jì)算的技術(shù)底層架構(gòu)中，分布式操作系統(tǒng)也支撐軟件的多粒度和可變粒度。由于云計(jì)算本身的通用性特點(diǎn)，在“云”的支撐下可以構(gòu)造出千變?nèi)f化的應(yīng)用，同一個(gè)“云”可以同時(shí)支撐不同的應(yīng)用運(yùn)行，這都需要對(duì)海量的不確定數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算處理，這時(shí)就需要粒計(jì)算。云計(jì)算提供的服務(wù)也是個(gè)性化的，是多粒度和可變粒度的,提供的是細(xì)粒度服務(wù)。在云計(jì)算中，為了??????算和存儲(chǔ)等操作的完整性，在實(shí)現(xiàn)上要考慮很多大規(guī)模分布式計(jì)算機(jī)集群進(jìn)行海量數(shù)據(jù)處理時(shí)容錯(cuò)處理問(wèn)題，在出現(xiàn)部分失效的情況下計(jì)算任務(wù)仍然能夠正確執(zhí)行，這時(shí)粒計(jì)算就會(huì)發(fā)揮作用。粒計(jì)算本身就可以處理大量具有不確定性的數(shù)據(jù)，當(dāng)海量數(shù)據(jù)中摻雜著無(wú)用甚至是錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，在粒計(jì)算的處理下，依然能夠得到最佳的正確結(jié)果，粒計(jì)算本身就具有容錯(cuò)性。粒計(jì)算還可以將計(jì)算任務(wù)更加優(yōu)化地分解和并行執(zhí)行，對(duì)于每個(gè)未完成子任務(wù)，粒計(jì)算都會(huì)啟動(dòng)一個(gè)備份子任務(wù)同時(shí)執(zhí)行，無(wú)論初始任務(wù)還是備份子任務(wù)處理完成，該子任務(wù)都會(huì)立即被標(biāo)記為完成狀態(tài)，通過(guò)備份任務(wù)機(jī)制可以有效避免因個(gè)別節(jié)點(diǎn)處理速度過(guò)慢而延誤整個(gè)任務(wù)的處理速度，粒計(jì)算可以在云計(jì)算中大展手腳。

云計(jì)算是一種新型的超級(jí)計(jì)算方式，以數(shù)據(jù)為中心，是一種數(shù)據(jù)密集型的超級(jí)計(jì)算，對(duì)海量數(shù)據(jù)處理操作非常頻繁的，需要新的算法適應(yīng)，這時(shí)粒計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生，將會(huì)更好地完成海量數(shù)據(jù)處理任務(wù)。粒計(jì)算是云計(jì)算的最佳拍檔，隨著云計(jì)算要處理的數(shù)據(jù)量越來(lái)越龐大，大量無(wú)用甚至錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)影響到了云計(jì)算的處理效率和結(jié)果，引入????計(jì)算后，可以有效提升云計(jì)算的計(jì)算效率，充分地發(fā)揮出云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)。