了解云计算的技术架构(云计算的架构图)

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。

（4）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，将一资源划分为多个虚拟模式资源，将多个资源整合为一个资源。虚拟资源。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。