什么是云計(jì)算技術(shù)？

1、本文格式為Word版，下載可任意編輯什么是云計(jì)算技術(shù)？ 云計(jì)算（Cloud Computing）是由分布式計(jì)算（Distributed Computing）、并行處理（Parallel Computing）、網(wǎng)格計(jì)算（Grid Computing）進(jìn)展來(lái)的，其最基本的概念，是透過(guò)網(wǎng)絡(luò)將浩大的計(jì)算處理程序自動(dòng)分拆成很多個(gè)較小的子程序，再交由多部服務(wù)器所組成的浩大系統(tǒng)經(jīng)搜尋、計(jì)算分析之后將處理結(jié)果回傳給用戶。透過(guò)這項(xiàng)技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)供應(yīng)者可以在數(shù)秒之內(nèi)，達(dá)成處理數(shù)以千萬(wàn)計(jì)甚至億計(jì)的信息，達(dá)到和“超級(jí)計(jì)算機(jī)”同樣強(qiáng)大效能的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，是一種新興的商業(yè)計(jì)算模型。 云計(jì)算的核心技術(shù) 云計(jì)算系統(tǒng)運(yùn)用了很多技術(shù)

2、，其中以編程模型、數(shù)據(jù)管理技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)、虛擬化技術(shù)、云計(jì)算平臺(tái)管理技術(shù)最為關(guān)鍵。 (1)編程模型 MapReduce是Google開(kāi)發(fā)的java、Python、C+編程模型，它是一種簡(jiǎn)化的分布式編程模型和高效的任務(wù)調(diào)度模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集（大于1TB）的并行運(yùn)算。嚴(yán)格的編程模型使云計(jì)算環(huán)境下的編程非常簡(jiǎn)潔。MapReduce模式的思想是將要執(zhí)行的問(wèn)題分解成Map(映射)和Reduce(化簡(jiǎn))的方式，先通過(guò)Map程序?qū)?shù)據(jù)切割成不相關(guān)的區(qū)塊，安排（調(diào)度）給大量計(jì)算機(jī)處理，達(dá)到分布式運(yùn)算的效果，再通過(guò)Reduce程序?qū)⒔Y(jié)果匯整輸出。 (2) 海量數(shù)據(jù)分布存儲(chǔ)技術(shù) 云計(jì)算系統(tǒng)由大量服務(wù)器組成

3、，同時(shí)為大量用戶服務(wù)，因此云計(jì)算系統(tǒng)采納分布式存儲(chǔ)的方式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，用冗余存儲(chǔ)的方式保證數(shù)據(jù)的牢靠性。云計(jì)算系統(tǒng)中廣泛使用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)是Google的GFS和Hadoop團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的GFS的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)HDFS。 GFS即Google文件系統(tǒng)（Google File System），是一個(gè)可擴(kuò)展的分布式文件系統(tǒng)，用于大型的、分布式的、對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問(wèn)的應(yīng)用。GFS的設(shè)計(jì)思想不同于傳統(tǒng)的文件系統(tǒng)，是針對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和Google應(yīng)用特性而設(shè)計(jì)的。它運(yùn)行于廉價(jià)的一般硬件上，但可以供應(yīng)容錯(cuò)功能。它可以給大量的用戶供應(yīng)總體性能較高的服務(wù)。 一個(gè)GFS集群由一個(gè)主服務(wù)器（master）和大量的塊服務(wù)器(c

4、hunkserver)構(gòu)成，并被很多客戶（Client）訪問(wèn)。主服務(wù)器存儲(chǔ)文件系統(tǒng)所以的元數(shù)據(jù)，包括名字空間、訪問(wèn)掌握信息、從文件到塊的映射以及塊的當(dāng)前位置。它也掌握系統(tǒng)范圍的活動(dòng)，如塊租約（lease）管理，孤兒塊的垃圾收集，塊服務(wù)器間的塊遷移。主服務(wù)器定期通過(guò)HeartBeat消息與每一個(gè)塊服務(wù)器通信，給塊服務(wù)器傳遞指令并收集它的狀態(tài)。GFS中的文件被切分為64MB的塊并以冗余存儲(chǔ)，每份數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中保存3個(gè)以上備份。 客戶與主服務(wù)器的交換只限于對(duì)元數(shù)據(jù)的操作，全部數(shù)據(jù)方面的通信都直接和塊服務(wù)器聯(lián)系，這大大提高了系統(tǒng)的效率，防止主服務(wù)器負(fù)載過(guò)重。 (3) 海量數(shù)據(jù)管理技術(shù) 云計(jì)算需要對(duì)分布的

5、、海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析，因此，數(shù)據(jù)管理技術(shù)必需能夠高效的管理大量的數(shù)據(jù)。云計(jì)算系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)管理技術(shù)主要是Google的BT(BigTable)數(shù)據(jù)管理技術(shù)和Hadoop團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的開(kāi)源數(shù)據(jù)管理模塊HBase。 BT是建立在GFS, Scheduler, Lock Service和MapReduce之上的一個(gè)大型的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，與傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)不同，它把全部數(shù)據(jù)都作為對(duì)象來(lái)處理，形成一個(gè)巨大的表格，用來(lái)分布存儲(chǔ)大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。 Google的許多項(xiàng)目使用BT來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，包括網(wǎng)頁(yè)查詢，Google earth和Google金融。這些應(yīng)用程序?qū)T的要求各不相同：數(shù)據(jù)大?。◤腢RL到網(wǎng)頁(yè)到衛(wèi)星圖象）不同，反應(yīng)速度不同（從后端的大批處理到實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)服務(wù)）。對(duì)于不同的要求，BT都勝利的供應(yīng)了敏捷高效的服務(wù)。 （4）虛擬化技術(shù) 通過(guò)虛擬化技術(shù)可實(shí)現(xiàn)軟件應(yīng)用與底層硬件相隔離，它包括將單個(gè)資源劃分成多個(gè)虛擬資源的裂分模式，也包括將多個(gè)資源整合成一個(gè)虛擬資源的聚合模式。虛擬化技術(shù)依據(jù)對(duì)象可分成存儲(chǔ)虛擬化、計(jì)算虛擬化、網(wǎng)絡(luò)虛擬化等，計(jì)算虛擬化又分為系統(tǒng)級(jí)虛擬化、應(yīng)用級(jí)虛擬化和桌面虛擬化。 （5）云計(jì)算平臺(tái)管理技術(shù) 云計(jì)算資源規(guī)模浩大，服務(wù)器數(shù)量眾多并分布在不同的地點(diǎn)，同時(shí)運(yùn)行著數(shù)百種應(yīng)用，如何有效的管理這些服務(wù)器，保證整個(gè)系統(tǒng)供應(yīng)不間斷的服務(wù)是巨大