当前位置:首页 > 云计算 > 正文

云计算技术包括哪些(云计算涉及到什么技术)

云计算有哪些技术

云计算涉及领域广泛,拥有数据通信背景和权威认证,在该领域的影响力不断提升。那么云计算有哪些技巧呢?

云计算系统采用了多种技术,其中最重要的是编程模型、数据处理技术、数据存储技术、虚拟化技术和云计算平台管理技术。

(1)编程模型

MapReduce是Google开发的Java、Python和Chop编程模型。它是一种简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型,用于大数据集(超过1TB)的并行计算,严格的编程模型使得在云计算环境下编程变得非常容易。MapReduce模型的思想是将要执行的问题分解为Map(映射)和Reduce(化简)。首先通过map程序将数据切分成不相关的块,分配(调度)大量的数据处理,达到分布式数据处理的效果,然后通过Reduce程序汇总并发送结果。

(2)海量数据分布式存储技术

云数据处理系统由大量服务器组成,同时服务大量用户。因此,云计算系统采用分布式存储来存储数据,并通过冗余存储来保证数据的可靠性。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是GoogleGFS和Hadoop团队开发的HDFS的开源实现。

GFS是Google的文件系统。

系统)是一个可扩展的分布式文件系统,用于大型、分布式和大量数据的访问。GFS的设计理念与传统文件系统不同。它是为大规模计算和Google的应用功能而设计的。它运行在廉价的主流硬件上,但可以提供容错功能。它可以为广泛的用户提供整体高性能的服务。

GFS集群由一台主服务器和大量的块服务器组成,并被许多客户端访问。主服务器存储文件系统的元数据,包括命名空间、访问控制信息、文件到块的映射以及块的当前位置。还控制系统范围的活动,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。主服务器定期发送HeartBeat信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中的文件被划分为64MB的块,具有冗余存储,每个数据都以3个以上的备份副本存储在系统中。

客户端和主服务器的更换仅限于元数据操作,并且所有数据通信都直接连接到区块服务器,大大提高了系统的效率,防止主服务器过载。

(3)大数据量处理技术

云计算需要处理和分析大量的分布式数据,因此计算技术必须能够高效地管理大量数据。云计算系统中的数据处理技术主要是GoogleBT(BigTable)数据处理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。

云计算的关键技术有哪些?

云计算五大技术分别是:云计算平台管理技术、分布式计算编程模型、分布式大数据存储、大数据管理技术、虚拟化技术。

1.云计算平台管理技术:云计算平台管理技术可以使大量服务器协同工作,方便业务部署和激活,快速检测和恢复系统故障。

2.分布式计算编程模型:云计算采用简单的分布式并行编程模型Map-Reduce。Map-Reduce是一种编程模型和任务调度模型。主要用于数据集的并行操作以及并行任务的调度。

3.分布式大数据存储:云计算系统采用分布式存储来存储数据,并采用冗余存储来保证数据的可靠性。冗余方法通过分析和分组任务来保证低成本,用低质量的硬件来替代超级计算机的性能,这种方法保证了分布式数据的高可用性、高可靠性和经济性,即存储相同数据的多个副本。。

4.大数据管理技术:云计算系统中的数据管理技术主要是Google的BTsT~lO数据管理技术和Hadoop团队开发的开源HBase数据管理模块。

5.虚拟化技术:指的是计算组件在虚拟的基础上运行而不是在真实的基础上运行。它可以扩展硬件容量,简化软件重新配置,并减少与软件虚拟化硬件成本相关的开销和成本,支持更广泛的操作系统。