云计算有哪些技术
云计算涉及面广，有数通背景，有权威认证，增加该领域的影响力.那云计算有哪些技巧呢？
云计算系统运用了很多技术，其中编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术、云计算平台管理技术是最重要的.
(1)编程模型
MapReduce是Google开发的java、Python、Chop编程模型，是简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型，用于大规模数据集(1TB以上)的并行运算.严格的编程模型使云计算环境下的编程非常简单.MapReduce模式的思想是将要执行的问题分解为Map(映射)和Reduce(简化)的方式，首先通过Map程序将数据切割成不相关的块，分配(调度)进行大量的计算机处理，达到分布式运算的效果，然后通过Reduce程序将结果汇总输出.
(2)大量数据分布存储技术
云计算系统由大量的服务器成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，并通过冗余存储的方式保证数据的可靠性.云计算系统中广泛使用的数据存储系统是谷歌GFS和Hadoop团队开发的GFS开源实现HDFS.
GFS即谷歌文件系统.
System)是一种可扩展的分布式文件系统，用于大型、分布式、访问大量数据.GFS的设计思想与传统的文件系统不同，是为了大规模的数据处理和谷歌的应用特性而设计的.运行在廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能.可以为广大用户提供整体性能较高的服务.
一个GFS集群由一个主服务器和大量的区块服务器组成，并被许多客户访问.主服务器存储文件系统的元数据包括姓名空间、访问控制信息、从文件到块的映射和块的当前位置.也控制系统范围的活动，如块租赁(lease)管理、孤儿块垃圾收集、块服务器之间的块转移.主服务器定期通过HeartBeat信息与各个块服务器通信，向块服务器发出指令，收集其状态.GFS中的文件分为64MB块，用冗馀存储，每个数据在系统中存储3个以上的备份.
客户与主服务器的更换仅限于元数据的操作，所有数据方面的通信都直接与区块服务器联系，这大大提高了系统的效率，防止主服务器负载过重.
(3)大量数据管理技术
云计算需要处理和分析分布的大量数据，因此数据管理技术必须能够有效地管理大量数据.云计算系统中的数据管理技术主要是谷歌BT(BigTable)数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase.
