目前哪些技术用到云计算

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一、云计算有哪些技术云计算涉及面广，有数通背景，有权威认证，增加该领域的影响力.那云计算有哪些技巧呢？
云计算系统运用了很多技术，其中编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术、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，是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(1TB以上)的并行运算.严格的编程模型使云计算环境下的编程非常简单.MapReduce模式的思想是将要执行的问题分解为Map(映射)和Reduce(简化)的方式，首先通过Map程序将数据切割成不相关的块，分配(调度)进行大量的计算机处理，达到分布式运算的效果，然后通过Reduce程序将结果汇总输出.
(2)大量数据分布存储技术
云计算系统由大量的服务器成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，并通过冗余存储的方式保证数据的可靠性.云计算系统中广泛使用的数据存储系统是谷歌GFS和Hadoop团队开发的GFS开源实现HDFS.
GFS即谷歌文件系统.
System)是一种可扩展的分布式文件系统，用于大型、分布式、访问大量数据.GFS的设计思想与传统的文件系统不同，是为了大规模的数据处理和谷歌的应用特性而设计的.运行在廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能.可以为广大用户提供整体性能较高的服务.
一个GFS集群由一个主服务器和大量的区块服务器组成，并被许多客户访问.主服务器存储文件系统的元数据包括姓名空间、访问控制信息、从文件到块的映射和块的当前位置.也控制系统范围的活动，如块租赁(lease)管理、孤儿块垃圾收集、块服务器之间的块转移.主服务器定期通过HeartBeat信息与各个块服务器通信，向块服务器发出指令，收集其状态.GFS中的文件分为64MB块，用冗馀存储，每个数据在系统中存储3个以上的备份.
客户与主服务器的更换仅限于元数据的操作，所有数据方面的通信都直接与区块服务器联系，这大大提高了系统的效率，防止主服务器负载过重.
(3)大量数据管理技术
云计算需要处理和分析分布的大量数据，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谷歌BT(BigTable)数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase.

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二、云计算技术有哪些1.虚拟化技术：云计算环境中，虚拟化技术是核心，它允许将物理硬件资源抽象化，形成多个虚拟资源，以更高效地利用硬件资源。
2.分布式文件系统：为了处理大规模数据，云计算采用分布式文件系统，这些系统能够在多个物理服务器上存储和访问数据，保证数据的可靠性和可扩展性。
3.分布式数据库：分布式数据库技术使得数据可以分布在不同的服务器上，同时保持数据的一致性和可用性，这对于处理大量数据至关重要。
4.资源管理技术：云计算平台需要有效地分配和管理资源，包括计算资源、存储资源和网络资源，以确保用户需求得到满足，并且资源得到最优化利用。
5.能耗管理技术：随着数据中心的规模扩大，能源消耗成为一大挑战。能耗管理技术帮助监控和降低云数据中心的能源消耗。
6.信息安全技术：保护数据和应用程序免受未授权访问和恶意攻击是云计算成功的关键。加密技术、访问控制和网络安全策略都是信息安全的重要组成部分。
7.并行计算：并行计算是云计算中的一个关键技术，它通过同时执行多个任务来提高计算效率，对于处理大规模并行任务尤为重要。
8.大数据技术：对于处理大数据应用，熟悉如Hadoop、Hbase、Cassandra等工具和理论基础（如CAP定理、Base理论）是必要的。
9.云平台技术：从事云平台相关工作需要掌握虚拟化技术（如KVM、Hyper-V等）、了解云平台管理工具如OpenStack和ESXi等，以便能够管理和部署云服务。