云计算的三种技术(云计算的原理及核心技术)

云计算核心技术

云计算的核心技术是存储技术、虚拟化技术和分布式技术

1.存储技术

块存储如：AmazonEBS，文件存储如：AmazonEFS/FSx，对象存储如：AmazonS3AmazonS3是AmazonSimpleStorage的缩写，意为对象存储。它通过KeyValue在网络空间中保存一个对象。它广泛用于存储互联网多媒体对象，例如视频、图像等。

2．虚拟化技术

虚拟化是指利用虚拟化技术将一台计算机虚拟成多台逻辑计算机。一台计算机可以同时运行多台逻辑计算机。每台逻辑计算机可以运行不同的操作系统，应用程序可以在独立的区域运行，互不影响，大大提高了计算机的工作效率。

例如，使用VMWARE创建虚拟机，可以在物理主机上模拟不同的硬件和操作系统，形成不同的“新主机”。

3.分布式技术

经典的云计算架构中使用了很多分布式技术。原因在于分布式技术在资源池化和大规模数据处理方面发挥着重要作用。它在可扩展性、硬件容错和性能提升方面比传统的集中式技术具有巨大的优势。首先，我们来谈谈资源池。只有池化才能将分散的资源整合起来，通过统一的接口按需分配，大大提高资源利用效率。

云计算的主要技术有哪些

云计算这几年特别流行。今天小编讲的是重要的云计算技术。

云计算系统使用了很多技术，包括编程模型。其中，数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术和云计算平台管理技术最为重要。

（1）编程模型

MapReduce是Java、Python和Chop。GoogleModel开发的编程是一种简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型，用于大规模数据集（超过1TB）的并行计算。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模型的思想是将执行问题分解为Map和Reduce方法。首先，Map程序用于将数据切割成琐碎的块，并分配（调度）大量的计算机处理，以达到分布式计算的效果。然后，通过Reduce，程序对结果进行汇总并输出。

（2）海量分布式数据存储技术

云计算系统是由大量的服务器组成的并同时服务大量用户。因此，云计算系统采用分布式存储技术。以备份方式存储数据，通过冗余存储保证数据可靠性。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GFSHDFS的开源实现。

GFS即GoogleFileSystem。

系统）是一个可扩展的分布式文件。用于大规模、分布式和访问大量数据的系统。GFS的设计思想与传统文件系统不同，是针对大规模数据处理和Google应用特性而设计的。它可以与常见的廉价硬件配合使用，但可以提供容错功能。它可以为大多数用户提供较高的整体性能服务。

一个GFS集群由一个主服务器和大量的服务器组成块服务器并由多个客户端访问。主服务器存储文件系统元数据，包括命名空间、访问控制信息、文件到块的映射以及块的实际位置。它还监视系统范围的活动，例如块租赁管理、孤立块垃圾收集以及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中的文件共享对于64MB块，采用冗余存储，每个数据都以3个以上的备份副本存储在系统上。

客户端和主服务器替换仅限于元数据操作和所有数据通信直接与区块服务器联系，大大提高了系统效率，防止主服务器过载。

（3）海量数据管理技术

云计算必须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数据管理技术（BigTable）和Hadoop团队开发的HBase开源数据管理模块。

云计算的核心技术包括虚拟化、分布式文件系统、分布式数据库、资源管理技术、能源管理技术、信息安全等。
云计算系统的核心技术：并行计算。并行计算是使用多个计算资源同时解决计算问题的过程。它是提高计算机系统的计算速度和处理能力的有效手段。
比如，如果你打算从事大数据、nosql领域工作，你需要掌握Hadoop、Hbase、Cassandra以及一些理论（CAP、Base等）；如果想从事云平台（Iaas、Paas）工作，可以探索虚拟化技术（kvm、Hyper-V等）、OpenStack、esxi等技术。