云計算的關(guān)鍵技術(shù)
- 發(fā)布時(shí)間： 2018-5-3 8:39:16
1 虛擬化技術(shù)
虛擬化技術(shù)是指計算元件在虛擬的基礎上而不是真實(shí)的基礎上運行，它可以擴大硬件的容量，簡(jiǎn)化軟件的重新配置過(guò)程，減少軟件虛擬機相關(guān)開(kāi)銷(xiāo)和支持更廣泛的操作系統方面。通過(guò)虛擬化技術(shù)可實(shí)現軟件應用與底層硬件相隔離，它包括將單個(gè)資源劃分成多個(gè)虛擬資源的裂分模式，也包括將多個(gè)資源整合成一個(gè)虛擬資源的聚合模式。虛擬化技術(shù)根據對象可分成存儲虛擬化、計算虛擬化、網(wǎng)絡(luò )虛擬化等，計算虛擬化又分為系統級虛擬化、應用級虛擬化和桌面虛擬化目。在云計算實(shí)現中。計算系統虛擬化是一切建立在“云”上的服務(wù)與應用的基礎。虛擬化技術(shù)目前主要應用在CPU、操作系統、服務(wù)器等多個(gè)方面，是提高服務(wù)效率的最佳解決方案。
2 分布式海量數據存儲
云計算系統由大量服務(wù)器組成，同時(shí)為大量用戶(hù)服務(wù)，因此云計算系統采用分布式存儲的方式存儲數據，用冗余存儲的方式（集群計算、數據冗余和分布式存儲）保證數據的可靠性。冗余的方式通過(guò)任務(wù)分解和集群，用低配機器替代超級計算機的性能來(lái)保證低成本，這種方式保證分布式數據的高可用、高可靠和經(jīng)濟性，即為同一份數據存儲多個(gè)副本。云計算系統中廣泛使用的數據存儲系統是Google的GFS和Hadoop團隊開(kāi)發(fā)的GFS的開(kāi)源實(shí)現HDFS。
3 海量數據管理技術(shù)
云計算需要對分布的、海量的數據進(jìn)行處理、分析，因此，數據管理技術(shù)必需能夠高效的管理大量的數據。云計算系統中的數據管理技術(shù)主要是Google的BT sT~lO數據管理技術(shù)和Hadoop團隊開(kāi)發(fā)的開(kāi)源數據管理模塊HBase。由于云數據存儲管理形式不同于傳統的RDBMS數據管理方式，如何在規模巨大的分布式數據中找到特定的數據，也是云計算數據管理技術(shù)所必須解決的問(wèn)題[61。同時(shí)，由于管理形式的不同造成傳統的SQL數據庫接口無(wú)法直接移植到云管理系統中來(lái)，目前一些研究在關(guān)注為云數據管理提供RDBMS和SQL的接口，如基于Hadoap 子項目HBase和Hive等。另外，在云數據管理方面，如何保證數據安全性和數據訪(fǎng)問(wèn)高效性也是研究關(guān)注的重點(diǎn)問(wèn)題之一。
4 編程方式
云計算提供了分布式的計算模式，客觀(guān)上要求必須有分布式的編程模式。云計算采用了一種思想簡(jiǎn)潔的分布式并行編程模型Map—Reduce。Map—Reduce是一種編程模型和任務(wù)調度模型。主要用于數據集的并行運算和并行任務(wù)的調度處理。在該模式下，用戶(hù)只需要自行編寫(xiě)Map函數和Reduce函數即可進(jìn)行并行計算。其中，Map 函數中定義各節點(diǎn)上的分塊數據的處理方法，而Reduce函數中定義中間結果的保存方法以及最終結果的歸納方法[71。
5 云計算平臺管理技術(shù)
云計算資源規模龐大，服務(wù)器數量眾多并分布在不同的地點(diǎn)，同時(shí)運行著(zhù)數百種應用，如何有效的管理這些服務(wù)器，保證整個(gè)系統提供不問(wèn)斷的服務(wù)是巨大的挑戰。云計算系統的平臺管理技術(shù)能夠使大量的服務(wù)器協(xié)同工作，方便的進(jìn)行業(yè)務(wù)部署和開(kāi)通，快速發(fā)現和恢復系統故障，通過(guò)自動(dòng)化、智能化的手段實(shí)現大規模系統的可靠運營(yíng)。
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