云计算技术的核心是什么?
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云计算的五大关键技术如下:云计算平台管理技术、分布式计算的编程模式、分布式海量数据存储、海量数据管理技术、虚拟化技术。
1、云计算平台管理技术:云计算系统的平台管理技术能够使大量的服务器协同工作,方便的进行业务部署和开通,快速发现和恢复系统故障。
2、分布式计算的编程模式:云计算采用了一种思想简洁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运算和并行任务的调度处理。
3、分布式海量数据存储:云计算系统采用分布式存储的方式存储数据,用冗余存储的方式保证数据的可靠性。冗余的方式通过任务分解和集群,用低配机器替代超级计算机的性能来保证低成本,这种方式保证分布式数据的高可用、高可靠和经济性,即为同一份数据存储多个副本。
4、海量数据管理技术:云计算系统中的数据管理技术主要是Google的BT sT~lO数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。
5、虚拟化技术:指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行,它可以扩大硬件的容量,简化软件的重新配置过程,减少软件虚拟机相关开销和支持更广泛的操作系统方面。
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1、在数据存储技术层面
为保证高可用性、高可靠性和经济性,云计算采用分布式存储的方式来存储数据,采用冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性,即为同一份数据存储多个副本。由于云计算系统需要同时满足大量用户的需求,并为大量用户提供服务,因此云计算的数据存储技术必须具有高吞吐率和高传输率的特点。
2、数据管理技术层面
由于云计算需要满足大量用户的数据访问需求,并向用户提供高效的服务,因此数据管理技术必须能够高效的管理数据。其次,如何在规模巨大的数据中准确的找到目标,也是云计算数据管理技术所面临的问题。云计算的特点是对海量的数据存储、读取后进行大量的分析,数据的读操作频率远远大于数据的更新频率,云中的数据管理是一种读优化的数据管理。因此,云系统的数据管理往往采用数据库领域中列存储的数据管理模式,将表按列划分后存储。
3、在编程模式层面
为了保证后台复杂的并行执行和任务调度能够向用户和编程人员透明,云计算采用的编程模型十分简单,是采用类似MAP-Reduce的编程模式。现在所有IT厂商提出的“云”计划中采用的编程模型都是基于MAP-Reduce的思想开发的编程工具。
为保证高可用性、高可靠性和经济性,云计算采用分布式存储的方式来存储数据,采用冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性,即为同一份数据存储多个副本。由于云计算系统需要同时满足大量用户的需求,并为大量用户提供服务,因此云计算的数据存储技术必须具有高吞吐率和高传输率的特点。
2、数据管理技术层面
由于云计算需要满足大量用户的数据访问需求,并向用户提供高效的服务,因此数据管理技术必须能够高效的管理数据。其次,如何在规模巨大的数据中准确的找到目标,也是云计算数据管理技术所面临的问题。云计算的特点是对海量的数据存储、读取后进行大量的分析,数据的读操作频率远远大于数据的更新频率,云中的数据管理是一种读优化的数据管理。因此,云系统的数据管理往往采用数据库领域中列存储的数据管理模式,将表按列划分后存储。
3、在编程模式层面
为了保证后台复杂的并行执行和任务调度能够向用户和编程人员透明,云计算采用的编程模型十分简单,是采用类似MAP-Reduce的编程模式。现在所有IT厂商提出的“云”计划中采用的编程模型都是基于MAP-Reduce的思想开发的编程工具。
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