云计算的五大关键技术(云计算中最关键的技术是什么)

Google的主要云计算技术主要包括：GoogleGFS文件、MapReduce分布式计算编程模型、Chubby分布式锁服务和BigTable分布式结构化数据存储等。
其中：
1）GFS提供了存储和访问海量数据的能力；
2）MapReduce使海量信息的并行处理变得简单容易；
3）Chubby确保它解决了分布式环境中并发作的同步问题；
4）BigTable使得管理和组织大数据变得非常方便。

云计算的核心技术如下：
1．FO软件开发。这是一种在“面向对象”之上更加抽象的软件开发，其目的是为了解决云计算软件面临的更加严重的软件危机问题。FO是指面向事实分析、面向框架设计和面向形式编程的软件开发。
这种的特点之一是用很少的程序代码完成了一个大型的软件。例如，云计算农村数据服务平台中地果业数据服务平台仅用几百行代码就完成了传统软件开发需要数十万行代码的软件。平台目前包含约200个，包括水果产销服务、农产品供应服务、物流服务、农机服务、分析预测等。同时，按照家行政区划，为每个村形成的果业数据服务平台。未来，云计算农村数据服务平台或将拓展至蔬菜产业、养猪业等领域。农村数据服务平台可以管理无限的数据，数据检索速度快，几乎不受数据增长的影响。这些大型、复杂的软件使用传统的软件可能需要数千万或数亿行程序代码，但使用FO，只需几百行代码就可以完成。
2.具有遗传特性的无限分层处理。该用于管理地名结构树、类别结构树等。目的是为了找到数据的具置，比如公开了某个村庄的洪水信息，由于该信息包含地名节点信息，因此可以知道该信息所属的洞、县、市。通过节点信息、省份等。该还用于构建复杂的空间软件架构，并对架构中的成员进行放置和管理。
3.如何构建文本信息结构树。该用于构造关键字（或语句）结构树。可用于创建模拟人脑的空间信息单元等。例如，如果选择关键字“苹果”，则可以计算出该节点在结构树中的位置，然后将“苹果”的信息存储在该节点所在的信息单元中。输入“apple”就可以立即找到它，并且无需输入搜索词即可提取有关“apple”的相关信息。在学习过程中，不断调整和修改“苹果”所在信息单元的内容，以更好地满足要求。人脑大约有1000亿个神经单元，目前我们模拟的类人脑的信息单元容量已经大幅超过1000亿个。当然，信息单元的增加是通过学习过程的不断增长来完成的。
结构树法。将IP转换为结构树中的节点，使管理和定位更加容易，并加快IP处理速度。
5.富云分层互联网架构设计。这种做法是为了实现对同一个云中的计算机进行结构化、分层管理。即为每个服务器分配一个特殊的层号（例如IP结构树），类似于古代八卦布局。数据交换是通过层号而不是IP来处理的。当数据在不同云之间传递时，会用到云IP和层数。美目前也在进行类似的研究，可能会在2020年成为未来互联网的核心技术之一。但技术实现路径可能与乾坤化工公司有较大不同。
6.复杂空间软件架构。它主要解决软件中的复杂性问题。
7.复杂空间数据结构管理。复杂空间数据结构设计，使数据物理上唯一，使数据存在，与程序无关。对程序代码和数据结构的修改是相互执行的，对其中一个的修改不会导致另一个发生错误。
8.建立内容中心。资源中心不使用IP来识别将内容存储在同一云中的计算机，而是使用文件名和URL来识别内容本身。文件名和URL被转换为结构树中的节点，并使用独特的定位技术提取内容。美目前也在进行类似的研究，可能会在2020年成为未来互联网的核心技术之一。但我们之间的技术实现路径可能有很大不同。

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

云计算通常使用分布式存储来存储数据。同时，对冗余存储的支持可以提高数据存储的可靠性。数据可以同时存储多个副本，进一步提高数据安全性。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，由一组计算机支持来提供客户所需的服务。

数据管理技术

云平台承载着大量的用户信息，这对数据管理能力提出了很高的要求。云计算的支持使得云平台能够存储大量的数据，同时也能够进行大规模的数据计算和分析。具有代表性的技术是BigTable数据管理技术，利用列式存储来管理用户数据。

编程方式

现有云计算中，主要通过Map-Reduce编程方式进行编程。采用Map-Reduce编程模型编写的程序具有优良的兼容性和很强的容错能力；当正在运行的服务器节点出现问题时，直接保护问题节点，使正在运行的程序可以在其他服务器上运行。确保数据处理顺利进行。