云计算通用架构图解(云计算的体系架构)

云计算架构分为三个层次：基础设施层、平台层和软件服务层云计算的目的是通过基于的计算将共享的软件或硬件资源和信息组织和集成，并提供给计算机或计算机一经请求。被其他使用。

云计算是指网格计算、分布式计算、并行计算和效用计算。
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云计算托管）、附加存储（
存储
技术）、虚拟化虚拟化（virtualization）、负载均衡（LoadBalance）等传统计算机技术与技术发展和融合的产物。该项目的目标是通过将多个相对低成本的计算实体集成为一个具有强大计算能力的完整，并利用SaaS、PaaS、IaaS和MSP等先进业务模式将这种强大的计算能力分发给最终用户。在手里。云计算的主要理念之一就是不断提高云的计算能力，从而减轻用户终端的负载，最终将用户终端简化为简单的输入输出设备，让用户能够使用云超要求.强大的计算能力！
虽然云计算应用广泛，但还有另一类云存储作为辅助，例如中上海信息技术有限公司的WinStor云存储，它是基于用户的、基于磁盘的。凭借强大的数据保护功能，云计算在中比计划更早进入市场。所谓的云存储依靠广域网和域间/路由来使数据分布到各处。无需或安装。需要，可以直接运行。实现不一样的云计算架构
最简单的云计算技术在搜索引擎、邮箱等服务中随处可见，用户通过输入简单的命令就可以获取大量的信息。
未来，手机、GPS等移动设备将能够利用云计算技术开发更多的应用服务。
进一步的云计算不仅仅用于搜索和分析数据。未来，这项技术可以轻松实现DNA结构分析、基因图谱测序、细胞分析等目标。
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早期的大规模分布式计算技术催生了“云计算”的概念
云计算时代，你可以抛弃U盘等移动设备只需登录Google文档页面，创建一个新文档，编辑其内容，然后直接将文档URL分享给您的朋友或老板，他们就可以直接打开浏览器访问该URL。我们再也不用担心由于电脑硬盘损坏而导致数据丢失。

我的云计算采用了很多技术，其中编程模型、管理技术、数据存储技术、虚拟化技术等，其中云计算平台技术较为关键。

(1)编程模型

MapReduce是Google开发的Java、Python和C++编程模型。它是一种更简单的分布式编程模型和高效的调度模型，在大数据集（大于1TB）上使用并行作。该编程模型在非常简单的云计算环境中进行严格的编程。MapReduce是Map（映射）和reduce（化简）中的概念问题。它首先被File软件切割成无用的块，然后分配（调度）到大量的计算机上进行处理，以达到分布式的运算结果，然后通过归约来汇总和输出。

（2）海量数据存储技术

云计算由大量服务器组成，同时为大量用户服务。因此，云计算采用存储方式进行分布式数据存储，保证数据存储的冗余使用。云计算中广泛使用的存储是Google的GFS和HDFS，HDFS是Hadoop团队开发的GFS的开源实现。

（3）大业务技术

云计算需要对大数据进行分布式处理和分析。因此，信息管理技术将能够有效地管理大量的数据。云计算中的数据管理技术主要是Google的BT（BigTable）数据管理技术以及Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。

(4)虚拟化技术

虚拟化技术可以将软件应用程序与内部硬件隔离。它包括将单个资源拆分为多个虚拟资源的拆分模式。它还包括聚合。它将多个资源集成到一个虚拟资源中。虚拟化技术可分为存储虚拟化、计算虚拟化、虚拟化等。根据对象，计算虚拟化又分为级虚拟化、应用级虚拟化和桌面虚拟化。

（五）云计算技术平台

云计算资源规模庞大，大量服务器分布在不同地点，同时运行着数百个应用程序。如何对其进行有效管理?对于这些官员来说，确保整个提供持续的服务是一个巨大的挑战。

云计算的技术管理可以使大量服务器运行，方便安装和激活业务，快速发现和恢复故障，通过自动化和智能化作获得大的可靠性。