云计算技术角度(云计算技术总结)

云计算的主要技术：虚拟化、分布式数据库、资源管理技术、能耗管理技术、信息安全等。

1.虚拟化

虚拟化是云计算中最重要的关键技术之一。它为云计算服务提供基础设施级支持，使ICT服务快速过渡到云计算……成为主要驱动力。

2.分布式数据库

分布式数据存储技术通过将数据存储在不同的物理设备中，可以实现动态负载均衡、故障节点的自动捕获以及高可靠性。性能、高可用性和高可扩展性。

3.资源管理技术

云计算需要对分布式海量数据进行处理和分析。因此，数据管理技术必须能够有效地处理大量数据。云计算系统的平台管理技术需要能够高效地分配大量的服务器资源，使它们能够更好地协同工作。

4.能源管理技术云计算的好处显而易见，但随着其范围越来越广，云计算本身的能耗也不容忽视。提高能源效率的第一步是升级网络设备，增加节能模式，减少网络设施未充分利用时的能耗。除了降低数据传输的能耗外，优化网络结构还可以降低基站的发射功率。

5.信息安全

数据显示，安全已成为阻碍云计算发展的主要原因之一。云安全可以说是传统互联网遗留的问题，但在云计算平台上，安全问题变得更加突出。在云计算系统中，安全涉及多个层面。

云计算服务的类型：

1.基础设施即服务

基础设施即服务是服务的一个主要类别，向云计算提供商的个人或组织提供虚拟化计算资源，例如虚拟机、存储、网络和操作系统。

2.平台即服务

平台即服务是一类服务，为开发人员提供在全球互联网上构建应用程序和服务的平台。Paas提供了一个按需开发环境来开发、测试和管理软件应用程序。

3.软件即服务

软件即服务也是一种通过互联网按需提供付费软件应用程序的服务。云计算提供商托管和管理软件应用程序，并允许其用户通过全球互联网连接和访问应用程序。

云计算近年来特别流行。今天小编就来说说云计算的重要技术。

云计算系统使用了很多技术，包括编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化等。技术和云计算平台管理技术是最重要的。

（1）编程模型

MapReduce是Google开发的java、Python、Chop编程模型。它是一种简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型，适用于大规模数据集（超过1TB）的并行操作。严格的编程模型使得云计算环境中的编程变得非常简单。MapReduce模型的思想是将要执行的问题分解为Maps）和Reduce（简化）方法，首先通过Map程序将数据切割成不相关的块，分配（调度）大量的计算机处理来实现

(2)海量数据分布式存储技术

云计算系统由大量数据组成服务器并同时为大量用户提供服务。因此，云计算系统采用分布式存储和冗余存储的方式来存储数据，保证了数据的可靠性。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是GoogleGFS和Hadoop团队开发的GFS开源实现HDFS。

GFS是GoogleFileSystem。

系统）是一个可扩展的分布式文件系统，用于大规模、分布式、大量数据的访问。GFS的设计理念不同于传统的文件系统，是针对大规模数据处理和Google应用的。具有特殊功能的设计。它运行在廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能。它可以为大量用户提供较高的整体性能服务。

GFS集群由一个主服务器和大量的块组成。它由一个服务器组成，并被许多客户端访问。主服务器存储文件系统的元数据，包括命名空间、访问控制信息、从文件到块的映射以及块的当前位置。它还控制整个系统的活动，例如区块租赁。管理、孤儿块垃圾收集、块服务器之间的块传输。主服务器定期通过HeartBeat消息与各个区块服务器进行通信，向区块服务器发出指令，并收集其状态。GFS中的文件被分为64MB的块，具有冗余存储，每个数据在系统中存储3个以上的备份。

客户端和主服务器的更换仅限于元数据的操作，并且所有数据通信直接与区块服务器联系，极大提高了系统效率，防止主服务器过载。

（3）海量数据管理技术

云端计算需要处理和分析大量的分布式数据，因此数据管理技术必须能够有效地管理大量数据。云计算系统中的数据管理技术主要是GoogleBT（BigTable）数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。