云计算技术包括哪些(云计算涉及到什么技术)

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。