不能不知的云计算5大关键技术

作者:课课家教育更新于： 2017-04-20 17:07:50

　　继个人计算机变革、互联网变革之后，云计算被看作第三次IT浪潮，是中国战略性新兴产业的重要组成部分。它将带来生活、生产方式和商业模式的根本性改变，云计算将成为当前全社会关注的热点。欢迎大家阅读本篇文章，本篇文章将全面解析云计算技术原理，本篇文章纯干货，文中中有许多的小细节，所以请大家仔细阅读本篇文章哦~
　　1 虚拟化技术
　　虚拟化技术是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行，它可以扩大硬件的容量，简化软件的重新配置过程，减少软件虚拟机相关开销和支持更广泛的操作系统方面。通过虚拟化技术可实现软件应用与底层硬件相隔离，它包括将单个资源划分成多个虚拟资源的裂分模式，也包括将多个资源整合成一个虚拟资源的聚合模式。虚拟化技术根据对象可分成存储虚拟化、计算虚拟化、网络虚拟化等，计算虚拟化又分为系统级虚拟化、应用级虚拟化和桌面虚拟化目。在云计算实现中。计算系统虚拟化是一切建立在“云”上的服务与应用的基础。

　　云计算由一系列可以动态升级和被虚拟化的资源组成，这些资源被所有云计算的用户共享并且可以方便地通过网络访问，用户无需掌握云计算的技术，只需要按照个人或者团体的需要租赁云计算的资源。云计算是继1980年代大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一种巨变。云计算的出现并非偶然，早在上世纪60年代，麦卡锡就提出了把计算能力作为一种像水和电一样的公用事业提供给用户的理念，这成为云计算思想的起源。在20世纪80年代网格计算、90年代公用计算，21世纪初虚拟化技术、SOA、SaaS应用的支撑下，云计算作为一种新兴的资源使用和交付模式逐渐为学界和产业界所认知。中国云发展创新产业联盟评价云计算为“信息时代商业模式上的创新”。虚拟化技术目前主要应用在CPU、操作系统、服务器等多个方面，是提高服务效率的最佳解决方案。
　　2 分布式海量数据存储
　　海量数据(“Big Data”)是指那些足够大的数据，以至于无法再使用传统的方法进行处理。在过去，一直是Web搜索引擎的创建者们首当其冲的面对这个问题。而今天，各种社交网络，移动应用以及各种传感器和科学领域每天创建着上PB的数据。 为了应对这种大规模数据处理的挑战，google创造了MapReduce。Google的工作以及yahoo创建的Hadoop孵化出一个完整的海量数据处理工具的生态系统。
　　随着MapReduce的流行，一个由数据存储层，MapReduce和查询(简称SMAQ)组成的海量数据处理的栈式模型也逐渐展现出来。SMAQ系统通常是开源的，分布式的，运行在普通硬件上。
　　云计算系统由大量服务器组成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，用冗余存储的方式（集群计算、数据冗余和分布式存储）保证数据的可靠性。冗余的方式通过任务分解和集群，用低配机器替代超级计算机的性能来保证低成本，这种方式保证分布式数据的高可用、高可靠和经济性，即为同一份数据存储多个副本。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和Hadoop团队开发的GFS的开源实现HDFS。
　　3 海量数据管理技术
　　云计算需要对分布的、海量的数据进行处理、分析，因此，数据管理技术必需能够高效的管理大量的数据。云计算系统中的数据管理技术主要是Google的BT sT~lO数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。BT是建立在GFS, Scheduler, Lock Service和MapReduce之上的一个大型的分布式数据库，与传统的关系数据库不同，它把所有数据都作为对象来处理，形成一个巨大的表格，用来分布存储大规模结构化数据。 Google的很多项目使用BT来存储数据，包括网页查询，Google earth和Google金融。这些应用程序对BT的要求各不相同：数据大小（从URL到网页到卫星图象）不同，反应速度不同（从后端的大批处理到实时数据服务）。对于不同的要求，BT都成功的提供了灵活高效的服务。由于云数据存储管理形式不同于传统的RDBMS数据管理方式，如何在规模巨大的分布式数据中找到特定的数据，也是云计算数据管理技术所必须解决的问题。同时，由于管理形式的不同造成传统的SQL数据库接口无法直接移植到云管理系统中来，目前一些研究在关注为云数据管理提供RDBMS和SQL的接口，如基于Hadoap 子项目HBase和Hive等。另外，在云数据管理方面，如何保证数据安全性和数据访问高效性也是研究关注的重点问题之一。
　　4 编程方式
　　云计算提供了分布式的计算模式，客观上要求必须有分布式的编程模式。云计算采用了一种思想简洁的分布式并行编程模型Map—Reduce。Map—Reduce是一种编程模型和任务调度模型。主要用于数据集的并行运算和并行任务的调度处理。在该模式下，用户只需要自行编写Map函数和Reduce函数即可进行并行计算。其中，Map 函数中定义各节点上的分块数据的处理方法，而Reduce函数中定义中间结果的保存方法以及最终结果的归纳方法。
　　5 云计算平台管理技术

　　云计算平台也称为云平台，能够以快速、简单和可扩展的方式创建和管理大型、复杂的IT基础设施。可以划分为3类以数据存储为主的存储型云平台，以数据处理为主的计算型云平台以及计算和数据存储处理兼顾的综合云计算平台。
　　云计算资源规模庞大，服务器数量众多并分布在不同的地点，同时运行着数百种应用，如何有效的管理这些服务器，保证整个系统提供不问断的服务是巨大的挑战。云计算系统的平台管理技术能够使大量的服务器协同工作，方便的进行业务部署和开通，快速发现和恢复系统故障，通过自动化、智能化的手段实现大规模系统的可靠运营。
　　补充：商业化云计算平台

　　（1）微软
　　技术特性：整合其所用软件及数据服务
　　核心技术：大型应用软件开发技术
　　企业服务：Azure平台
　　开发语言：.NET
　　（2）Google
　　技术特性：储存及运算水平扩充能力
　　核心技术：平行分散技术MapReduce，BigTable，GFS
　　企业服务：Google AppEngine，应用代管服务
　　开发语言：python，java
　　（3）IBM
　　技术特性：整合其所有软件及硬件服务
　　核心技术：网格技术，分布式存储，动态负载
　　企业服务：虚拟资源池提供，企业云计算整合方案
　　（4）oracle
　　技术特性：软硬件弹性虚拟平台
　　核心技术：Oracle的数据存储技术，Sun开源技术
　　企业服务：EC2上的Oracle数据库，OracleVM，Sun xVM
　　（5）Amazon
　　技术特性：弹性虚拟平台
　　核心技术：虚拟化技术Xen
　　企业服务：EC2、S3，SimpleDB、SQS
　　开发语言：
　　（6）Saleforce
　　技术特性：弹性可定制商务软件
　　核心技术：应用平台整合技术
　　企业服务：Force. com服务
　　开发语言：Java，APEX
　　（7）旺田云服务
　　技术特性：按需求可定制平台化软件
　　核心技术：应用平台整合技术
　　企业服务：netfarmer 服务提供不同行业信息化平台
　　开发语言：Deluge（Data Enriched Language for the Universal Grid Environment）
　　（8）EMC
　　技术特性：信息存储系统及虚拟化技术
　　核心技术：Vmware的虚拟化技术，一流存储技术
　　企业服务：Atoms云存储系统，私有云解决方案
　　（9）阿里巴巴
　　技术特性：弹性可定制商务软件
　　核心技术：应用平台整合技术
　　企业服务：软件互联平台，云电子商务平台
　　（10）中国移动
　　技术特性：坚实的网络技术丰富的带宽资源
　　核心技术：底层集群部署技术，资源池虚拟技术，网络相关技术
　　企业服务：BigCloude-大云平台
　　相信最后大家阅读完毕本篇文章后，学到了不少知识吧？大家私下还得多自学才能了解到更多的知识，当然如果大家还想要了解更多相关方面的详细内容的话呢，请登录课课家教育平台咨询哟~