4.22初识云计算关键技术

水深无声 2022-04-24 09:50 216阅读 0赞

### 1、虚拟化技术 ###

*  最重要的核心技术之一，为云计算服务提供基础架构层面的支撑，
 *  是ICT服务（信息通信技术）快速走向云计算的最主要驱动力
 *  最重要的是服务器虚拟化　　
 *  ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lheWFfMTIzNDU2Nzg_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

### 2、分布式数据存储技术 ###

将数据存储在不同的物理设备中，摆脱硬件设备的限制，同时扩展性更好，能够快速响应用户需求的变化

在当前的云计算领域，Google的GFS和Hadoop开发的开源系统HDFS是比较流行的两种云计算分布式存储系统  
　　GFS（Google File System）：谷歌的非开源的GFS（GoogleFile System） 云计算平台满足大量用户的需求，并行 地为大量用户提供服务，使云计算的数据存储技术具有了高吞吐率和高传输率的特点  
　　HDFS（Hadoop Distributed File System）：大部分ICT厂商，包括Yahoo、Intel的“云”计划采用的都是HDFS的数据存储技术，未来的发展将集中在超大规模的数据存储、数据加密和安全性保证、以及继续提高I/O速率等方面

### 3、编程模式 ###

分布式并行编程模式：更高效地利用软、硬件资源，让用户更快速、更简单地使用应用或服务；，后台复杂的任务处理和资源调度对用户是透明的，这能大大提升用户体验

MapReduce是当前云计算主流并行编程模式之一，主要用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算

其模式将任务自动分成多个子任务，通过Map和Reduce两步实现任务在大规模计算节点中的高度与分配，**将要执行的问题分解成Map**（映射）**和Reduce**（化简）的方式，先**通过Map程序将数据切割成不相关的区块，分配（调度）给大量计算机处理**，达到分布式运算的效果，**再通过Reduce程序将结果汇整输出**

### **4、大规模数据管理** ###

云计算需要对海量的分布式数据进行处理、分析，因此，数据管理技术必需能够高效的管理大量的数据

Google的BT（BigTable）数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase是业界比较典型的大规模数据管理技术

BigTable数据管理技术：是分布式的、持久化存储的多维度排序的非关系型数据库，建立在 GFS, Scheduler, Lock Service和MapReduce之上，与传统的关系数据库不同，它**把所有数据都作为对象来处理**，形成一个巨大的表格，用来分布存储大规模结构化数据，目的是可靠的处理PB级别的数据，并且能够部署到上千台机器上

### 5、分布式资源管理 ###

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lheWFfMTIzNDU2Nzg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220216/234db26d6956487ca77b333ac4a51ab9.png