云计算主要技术包括哪些方面(不属于云计算的特点)

云计算的主要技术有哪些？

云计算的关键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

云计算常常采用分布式内存来存储数据，在冗余内存的支持下，可以提高数据存储的可靠性。这允许数据同时存储多个副本，进一步增强数据安全性。现有的云计算数据存储中，主要通过GoogleFilesystem（非开源GFS）和Had00pDistributedFileSystem（开源HDFS）两种技术来存储数据。上述技术本质上是一个大规模的分布式文件系统，在计算机群的支持下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，因此对平台的数据管理功能云提出了很高的要求。在云计算的支持下，云平台在存储大量数据的同时还可以进行大规模计算和数据分析。该公司的典型技术是BigTable数据管理技术，通过列式存储来管理用户数据。

编程方式

当前云计算中，编程主要是通过Map-Reduce编程方式来完成。按照Map-Reduce编程模型编写的程序兼容性好，容错能力强，当服务器工作节点出现问题时，可以直接保护有问题的节点，将程序运行进程切换到其他服务器上运行，从而保证数据处理的正常进行。

云计算的关键技术有哪些？

云计算的关键技术主要有三点：\x0d\x0a⑴虚拟化技术：云计算虚拟化技术不同于传统的单一虚拟化。它涵盖了整个IT架构，包括资源、网络、应用程序和桌面。全系统虚拟化的优势在于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，实现资源集中管理，使应用能够动态利用虚拟和物理资源，提高系统适应需求和环境的能力。\x0d\x0a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。计算能力对系统运行效率、准确性和可靠性影响很大，而虚拟化技术可以将大量稀疏且未充分利用的计算能力转化为集成到处理负载较高的计算机或服务器中，实现全网资源的统一规划和利用，从而在存储、传输、处理等多个计算方面实现高效。\x0d\x0a(2)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，在云计算出现之前，应该解决分布一致性问题，并且是基于众多协议的。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）。\x0d\x0a⑶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，将用户的大规模计算任务自动并发、分布式执行，即将一个任务自动划分为多个任务和子任务，并行处理大量数据。