云計(jì)算技術(shù)說新其實(shí)也不新了，伴隨著近幾年云計(jì)算技術(shù)的不斷成熟和快速發(fā)展，已經(jīng)在很多行業(yè)當(dāng)中都能夠看到云計(jì)算帶來的改變。熟悉云計(jì)算的朋友們可能都不會(huì)陌生云計(jì)算是大規(guī)模分布式計(jì)算技術(shù)以及配套的商業(yè)模式演進(jìn)而來的產(chǎn)物，它的發(fā)展主要是依賴虛擬化、分布式存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理、編程模式、信息安全等各項(xiàng)技術(shù)。

近些年來，托管、后向收費(fèi)、按需交付等商業(yè)模式的演進(jìn)也加速了云計(jì)算市場(chǎng)的轉(zhuǎn)折。云計(jì)算不僅改變了信息提供的方式，也顛覆了傳統(tǒng)ICT系統(tǒng)的交付模式。與其說云計(jì)算是技術(shù)的創(chuàng)新，不如說云計(jì)算是思維和商業(yè)模式的轉(zhuǎn)變。本期，我們就一起來看看在云計(jì)算技術(shù)當(dāng)中的核心技術(shù)都有哪些。

虛擬化技術(shù)

虛擬化是云計(jì)算最重要的核心技術(shù)之一，它為云計(jì)算服務(wù)提供基礎(chǔ)架構(gòu)層面的支撐，是ICT服務(wù)快速走向云計(jì)算的最主要驅(qū)動(dòng)力。可以說，沒有虛擬化技術(shù)也就沒有云計(jì)算服務(wù)的落地與成功。隨著云計(jì)算應(yīng)用的持續(xù)升溫，業(yè)內(nèi)對(duì)虛擬化技術(shù)的重視也提到了一個(gè)新的高度。

虛擬化是一種在軟件中仿真計(jì)算機(jī)硬件，以虛擬資源為用戶提供服務(wù)的計(jì)算形式。旨在合理調(diào)配計(jì)算機(jī)資源，使其更高效地提供服務(wù)。它把應(yīng)用系統(tǒng)各硬件間的物理劃分打破，從而實(shí)現(xiàn)架構(gòu)的動(dòng)態(tài)化，實(shí)現(xiàn)物理資源的集中管理和使用。虛擬化的最大好處是增強(qiáng)系統(tǒng)的彈性和靈活性，降低成本、改進(jìn)服務(wù)、提高資源利用效率。

從表現(xiàn)形式上看，虛擬化又分兩種應(yīng)用模式。一是將一臺(tái)性能強(qiáng)大的服務(wù)器虛擬成多個(gè)獨(dú)立的小服務(wù)器，服務(wù)不同的用戶。二是將多個(gè)服務(wù)器虛擬成一個(gè)強(qiáng)大的服務(wù)器，完成特定的功能。這兩種模式的核心都是統(tǒng)一管理，動(dòng)態(tài)分配資源，提高資源利用率。在云計(jì)算中，這兩種模式都有比較多的應(yīng)用。

2分布式存儲(chǔ)技術(shù)回頂部

分布式存儲(chǔ)技術(shù)

我們都知道云計(jì)算的一大特點(diǎn)就是對(duì)于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理速度非常之快，為了保證數(shù)據(jù)的高可靠性，云計(jì)算通常會(huì)采用分布式存儲(chǔ)技術(shù)，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同的物理設(shè)備中。這種模式不僅擺脫了硬件設(shè)備的限制，同時(shí)擴(kuò)展性更好，能夠快速響應(yīng)用戶需求的變化。

分布式存儲(chǔ)與傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)并不完全一樣，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)系統(tǒng)采用集中的存儲(chǔ)服務(wù)器存放所有數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)服務(wù)器成為系統(tǒng)性能的瓶頸，不能滿足大規(guī)模存儲(chǔ)應(yīng)用的需要。分布式網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)系統(tǒng)采用可擴(kuò)展的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，利用多臺(tái)存儲(chǔ)服務(wù)器分擔(dān)存儲(chǔ)負(fù)荷，利用位置服務(wù)器定位存儲(chǔ)信息，它不但提高了系統(tǒng)的可靠性、可用性和存取效率，還易于擴(kuò)展。

編程模式

分布式并行編程模式創(chuàng)立的初衷是更高效地利用軟、硬件資源，讓用戶更快速、更簡(jiǎn)單地使用應(yīng)用或服務(wù)。在分布式并行編程模式中，后臺(tái)復(fù)雜的任務(wù)處理和資源調(diào)度對(duì)于用戶來說是透明的，這樣用戶體驗(yàn)?zāi)軌虼蟠筇嵘?/p>

舉個(gè)例子，MapReduce是Google開發(fā)的java、Python、C++編程模型，主要用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集（大于1TB）的并行運(yùn)算。MapReduce模式的思想是將要執(zhí)行的問題分解成Map（映射）和Reduce（化簡(jiǎn)）的方式，先通過Map程序?qū)?shù)據(jù)切割成不相關(guān)的區(qū)塊，分配（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Reduce程序?qū)⒔Y(jié)果匯整輸出。

3大規(guī)模的數(shù)據(jù)管理回頂部

大規(guī)模的數(shù)據(jù)管理

當(dāng)今已經(jīng)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)的時(shí)代，處理海量數(shù)據(jù)就成為了云計(jì)算服務(wù)的一項(xiàng)非常重要的任務(wù)，云計(jì)算不僅要保證數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和訪問，還要能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行特定的檢索和分析。由于云計(jì)算需要對(duì)海量的分布式數(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)。

Google的BT（BigTable）數(shù)據(jù)管理技術(shù)和Hadoop團(tuán)隊(duì)開發(fā)的開源數(shù)據(jù)管理模塊HBase是業(yè)界比較典型的大規(guī)模數(shù)據(jù)管理技術(shù)。BigTable是非關(guān)系的數(shù)據(jù)庫(kù)，是一個(gè)分布式的、持久化存儲(chǔ)的多維度排序Map.BigTable建立在GFS，Scheduler，Lock Service和MapReduce之上，與傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)不同，它把所有數(shù)據(jù)都作為對(duì)象來處理，形成一個(gè)巨大的表格，用來分布存儲(chǔ)大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

　　編輯的話

本期我們聊了很多關(guān)于云計(jì)算平臺(tái)、云計(jì)算業(yè)務(wù)當(dāng)中的核心技術(shù)，其實(shí)我們?cè)谄綍r(shí)使用云服務(wù)的同時(shí)正是這些關(guān)鍵技術(shù)起到的作用，才能夠使得用戶感受到安全、穩(wěn)定的云端環(huán)境。