我国的云计算系统采用了很多技术,其中编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术和云计算平台管理技术最为关键。
(1)编程模型
MapReduce是Google开发的Java、Python和C++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,在大规模上使用并行运算-规模数据集(大于1TB)。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模式的思想是将要执行的问题分解为Map(映射)和Reduce(简化),首先通过Map程序将数据切割成琐碎的块,然后分布(规划)成大量。计算机进行处理,实现分布式运算的结果,然后通过程序Reduce进行汇总和输出。
(2)海量分布式数据存储技术
云计算系统由大量服务器组成,服务于大量用户,同时系统利用分布式存储来存储数据。存储数据,采用冗余存储保证数据的可靠性。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和HDFS,HDFS是Hadoop团队开发的GFS的开源实现。
(三)海量数据管理技术
云计算需要对分布式、海量数据进行处理和分析。因此,数据管理技术必须能够高效地管理大量数据。云计算系统中的数据管理技术主要是Google的BT(BigTable)数据管理技术和Hadoop团队开发的HBase开源数据管理模块。
(四)虚拟化技术
虚拟化技术可以将软件应用与底层硬件隔离,它涉及到一种分割模式,单个资源划分为多个虚拟资源,将多个资源集成在一个虚拟的空间中。资源。虚拟化技术可分为存储虚拟化、计算机虚拟化、网络虚拟化等,基于对象,计算机虚拟化又分为系统级虚拟化、应用级虚拟化和桌面虚拟化。
(五)云计算平台管理技术
云计算资源规模庞大,大量服务器分布在不同地点,同时运行数百个应用程序,如何解决有效地管理它们对于这些服务器来说,保证整个系统提供不间断的服务是一个很大的挑战。
云计算系统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错误,通过自动化和智能化实现大规模系统的可靠性工具。
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