云技术包括哪几种关键技术
云技术包括的关键技术有以下几种:
虚拟化技术虚拟化技术:是一种计算机资源管理技术,是指计算元件在虚拟的基础上运行,即将计算机的服务器、网络、内存及存储等各种实体资源,经过转换以抽象的形式呈现出来,从而隔离软件应用和底层硬件,使用户可以通过比原本的组态更好的方式来应用这些资源。虚拟化技术具有扩大硬件容量、简化软件再次配置过程、减少软件虚拟机产生的开销和支持更多的操作系统等优点。因此,计算系统虚拟化是云计算在物联网中实现的基础。虚拟化技术主要应用在CPU、操作系统、服务器等多个方面,是提高服务效率的最佳解决方案。虚拟化技术的具体应用分为两个模式,即将单个资源划分成多个虚拟资源的裂分模式和将多个资源整合成一个虚拟资源的聚合模式。
分布式海量数据存储技术:云计算系统由大量服务器组成,同时服务于大量用户,因此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(集群计算、数据冗余和分布式存储)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,这种方式有效保证了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。
海量数据管理技术:云计算需要处理和分析海量的分布式数据,所以数据管理技术必须保证能够对大量数据进行高效的管理。目前,云计算系统中的数据管理技术主要是指Google的BigTable数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。由于云数据存储管理形式与传统的RDBMS数据管理方式不同,因此云计算数据管理技术必须解决如何在海量的分布式数据中一次性找到所需数据的问题。另外,在云数据管理方面,还应重点研究如何保证数据安全性和数据访问高效性。
编程方式:云计算提供了一种基于分布式思想的计算模式,因此从客观上要求必须具备分布式的编程模式。云计算采用的是一种思想简洁的分布式并行编程模型Map-Reduce。Map-Reduce不只是一种编程模型,还是一种任务调度模型,其主要用于数据集的并行运算和并行任务的调度处理。在该模式下,用户只需要自行编写Map函数和Reduce函数就可以进行并行计算。其中,Map函数中定义了各节点上的分块数据的处理方法,而Reduce函数定义的是中间结果的保存方法及最终结果的归纳方法。
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,方便地进行业务部署和开通,快速发现和恢复系统故障,通过自动化、智能化的手段实现大规模系统的可靠运营。