简述常见虚拟化技术有哪些(虚拟化技术有哪些)

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一、RAID技术

RAID（独立磁盘冗余阵列）是一种数据存储虚拟化技术，它将多个物理磁盘驱动器组件组合成一个或多个逻辑单元，以实现数据冗余和/或提高性能。

数据以多种方式分布在驱动器上，称为RAID级别，具体取决于所需的冗余级别和性能。根据数据分布布局，不同的计划以“RAID”一词后跟数字命名，例如RAID0或RAID1。每个方案或RAID级别在关键目标之间提供不同的平衡：可靠性、性能和容量。高于RAID0的RAID级别可防止不可恢复的扇区读取错误以及整个物理硬盘错误。

RAID技术主要有以下三个基本功能：

（1）通过磁盘数据条带化，可以实现对数据的分块访问，减少了磁盘的机械查找时间，提高了数据访问速度。

(2)通过在阵列中同时布置多个磁盘，可以减少磁盘的机械寻道时间，提高数据访问速度。

（3）通过镜像或存储配置信息可以实现数据冗余保护。

RAID0和RAID1的区别：

1RAID0读写速度高，阵列容量为阵列盘的总容量，无备份功能且较差。安全。

2RAID1的读写速度与单盘相同，容量与单盘相同，但磁盘之间互相备份，非常安全。

RAID0的功能：

RAID0的缺点是不提供数据冗余，当用户数据损坏时，损坏的数据无法恢复。。当RAID中的一个硬盘发生故障时，RAID0操作可能会导致整个数据被破坏。一般不建议商业用户单独使用。

RAID1的特点：

RAID1通过硬盘数据镜像实现数据冗余，保护数据，在两块盘上生成备份数据，在原始数据丢失时可以直接从镜像复制数据。占用的数据是从备份中读取的，因此RAID1可以提供读取性能。

RAID0

RAID0由条带组成，但没有镜像或奇偶校验。与跨区卷相比，RAID0卷的容量是相同的。它是集合中磁盘容量的总和。但是，由于条带化将每个文件的内容分布在集合中的所有磁盘上，因此一个磁盘发生故障将导致所有文件（整个RAID0卷）丢失。跨卷损坏至少可以将文件保留在工作磁盘上。RAID0的优点在于，对任何文件的读写操作的吞吐量都会乘以磁盘数量，因为与跨区卷不同，读写操作是同时执行的，其代价是完全容易发生驱动器故障。事实上，平均故障率高于同等的单个非RAID驱动器。

RAID1

RAID1由没有奇偶校验或分段的数据镜像组成。数据以相同的方式写入两个驱动器，从而形成驱动器的“镜像集”。因此，RAID中的任何驱动器都可以满足任何读取请求。如果将请求广播到RAID中的每个驱动器，则该请求可由首先访问数据的驱动器提供服务（基于寻道时间和周期延迟），从而提高性能。如果针对控制器或软件进行优化，持续读取吞吐量将接近阵列中每个驱动器吞吐量的总和。写入速度较慢，因为写入的数据必须更新到每个驱动器，而最慢的驱动器会限制写入性能。但只要驱动器正常工作，阵列就会继续工作。

以下是RAID级别的对照表。

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二、云计算关键技术是什么？

云计算的核心技术主要包括数据存储技术、数据管理技术和编程模型。

数据存储技术

云计算一般采用分布式存储来存储数据，同时支持冗余存储，可以提高数据存储的可靠性。数据同时存储多份，进一步提高数据安全性。传统云计算数据存储中，主要通过GoogleFilesystem（非开源GFS）和Had00pDistributedFileSystem（开源HDFS）两种技术来存储数据。上述技术本质上是由一组计算机支持的大规模分布式文件系统，为客户提供必要的服务。

数据管理技术

由于云平台包含大量的用户信息，因此对云平台的数据管理功能需求较高。支持云计算，使得云平台可以存储大量数据，同时也可以进行大规模的数据计算和分析。代表技术是BigTable数据管理技术，通过列存储来管理用户数据。

编程方式

现有云计算中，编程主要通过Map-Reduce编程方式进行。使用Map-Reduce编程模型编写的程序具有高度的兼容性和容错性。如果服务器任务节点遇到问题，可以直接保护有问题的节点，并将正在运行的程序转移到另一台服务器上运行。确保数据处理的正常进行。

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二、云计算关键技术是什么？云计算有三大关键技术：
⑴虚拟化技术：云计算虚拟化技术不同于传统的单一虚拟化，覆盖整个IT架构，包括资源、网络、应用和桌面，可以隔离所有硬件设备、软件应用和数据，克服硬件配置、软件实现和数据分布的界限，实现IT架构的动态化，实现集中资源管理和创建应用程序动态使用虚拟和物理资源的能力，提高系统适应需求和环境的能力。
对于信息系统仿真来说，云计算虚拟化技术的应用重要性不仅在于提高资源利用率、降低成本，还在于提供强大的处理能力。众所周知，信息系统仿真系统是一个计算量大的复杂系统。计算能力对运行效率、准确性和系统可靠性影响很大，而虚拟化技术可以转换大量稀疏且未充分利用的数据。计算能力集成到高处理负载的计算机或服务器中，实现整个网络的资源统一规划和利用，从而在存储、传输和处理等多个计算方面实现高效率。
⑵分布式资源管理技术：大多数情况下，信息系统仿真系统会处于多节点并发执行环境中。要保证系统状态的正确性，就需要保证分布式数据的一致性。为了解决分布一致性问题，许多计算公司和研究人员提出了各种协议。这些协议是要遵循的规则。也就是说，在云计算出现前，就应该解决分布一致性问题。它基于许多协议。然而，对于大规模甚至大规模的分布式系统，无法保证所有子系统和子系统都使用相同的协议，也无法保证分布一致性问题得到解决。云计算中的分布式资源管理技术成功地解决了这个问题。Google的Chubby是最著名的分布式资源管理系统。系统实现了Chubby服务阻塞机制，使解决分布一致性问题不再仅依赖于一种协议或算法，而是拥有统一的服务（service）。
⑶并行编程技术：云计算采用并行编程模型。在并行编程模式下，并发处理、容错、数据分布、负载均衡等细节都被抽象到函数库中。通过统一的接口，用户的大规模计算任务自动同时分布式执行，一项任务自动拆分为多个子任务，并行处理大量数据。