云計算的五大核心技術分別是什么

云計算的五大核心技術分別是什么，相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

云計算的核心技術有哪些？首先我們要了解云計算，作為數據服務中心，它是通過虛擬化技術架構起來的。云計算的作用十分大，它可以實現對存儲、計算、內存、網絡等資源化。一般來講，云計算的五大核心技術分為分布式存儲、虛擬化技術、分布式資源管理、智能管理平臺和編程模型。下面就讓我們一起深入分析這五大核心技術。

1、分布式存儲：

分布式存儲用于將大量服務器整合為一臺超級計算機，提供海量的數據存儲和處理服務，分布式文件系統、分布式數據庫允許訪問共同存儲資源，實現應用數據文件的IO共享。 我們的云存儲系統同時兼顧數據安全與IO問題。個別服務商保存3份數據以犧牲IO速度為代價，只有極低的IO速度，其他國內云廠商一般采用本機陣列存儲，雖然IO快但是可靠性不高， 本機硬件或存儲損壞的情況下，業務中斷時間較長。云計算的另一大優勢就是能夠快速、高效地處理海量數據。在數據爆炸的今天，這一點至關重要。為了保證數據的高可靠性，云計算通常會采用分布式存儲技術，將數據存儲在不同的物理設備中。這種模式不僅擺脫了硬件設備的限制，同時擴展性更好，能夠快速響應用戶需求的變化。

分布式存儲與傳統的網絡存儲并不完全一樣，傳統的網絡存儲系統采用集中的存儲服務器存放所有數據，存儲服務器成為系統性能的瓶頸，不能滿足大規模存儲應用的需要。分布式網絡存儲系統采用可擴展的系統結構，利用多臺存儲服務器分擔存儲負荷，利用位置服務器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易于擴展。
　　

2、虛擬化技術：

虛擬化是云計算最重要的核心技術之一，它為云計算服務提供基礎架構層面的支撐。從技術上講，虛擬化是一種在軟件中仿真計算機硬件，以虛擬資源為用戶提供服務的計算形式。旨在合理調配計算機資源，使其更高效地提供服務。它把應用系統各硬件間的物理劃分打破，從而實現架構的動態化，實現物理資源的集中管理和使用。虛擬化的最大好處是增強系統的彈性和靈活性，降低成本、改進服務、提高資源利用效率。

從表現形式上看，虛擬化又分兩種應用模式。一是將一臺性能強大的服務器虛擬成多個獨立的小服務器，服務不同的用戶。二是將多個服務器虛擬成一個強大的服務器，完成特定的功能。這兩種模式的核心都是統一管理，動態分配資源，提高資源利用率。在云計算中，這兩種模式都有比較多的應用。虛擬化平臺將1000臺以上的服務器集群虛擬為多個性能可配的虛擬機(VM)，對整個集群系統中所有VM進行監控和管理，并根據實際資源使用情況靈活 分配和調度資源池。
　　

3、分布式資源管理

云計算采用了分布式存儲技術存儲數據，那么自然要引入分布式資源管理技術。在多節點的并發執行環境中，各個節點的狀態需要同步，并且在單個節點出現故障時，系統需要有效的機制保證其它節點不受影響。而分布式資源管理系統恰是這樣的技術，它是保證系統狀態的關鍵。

另外，云計算系統所處理的資源往往非常龐大，少則幾百臺服務器，多則上萬臺，同時可能跨躍多個地域。且云平臺中運行的應用也是數以千計，如何有效地管理這批資源，保證它們正常提供服務，需要強大的技術支撐。因此，分布式資源管理技術的重要性可想而知。全球各大云計算方案/服務提供商們都在積極開展相關技術的研發工作。其中Google內部使用的Borg技術很受業內稱道。另外，微軟、IBM、Oracle/Sun等云計算巨頭都有相應解決方案提出。
　　

4、智能管理平臺

云計算資源規模龐大，服務器數量眾多并分布在不同的地點，同時運行著數百種應用，如何有效地管理這些服務器，保證整個系統提供不間斷的服務是巨大的挑戰。云計算系統的平臺管理技術，需要具有高效調配大量服務器資源，使其更好協同工作的能力。其中，方便地部署和開通新業務、快速發現并且恢復系統故障、通過自動化、智能化手段實現大規模系統可靠的運營是云計算平臺管理技術的關鍵。　

對于提供者而言，云計算可以有三種部署模式，即公共云、私有云和混合云。三種模式對平臺管理的要求大不相同。對于用戶而言，由于企業對于ICT資源共享的控制、對系統效率的要求以及ICT成本投入預算不盡相同，企業所需要的云計算系統規模及可管理性能也大不相同。因此，云計算平臺管理方案要更多地考慮到定制化需求，能夠滿足不同場景的應用需求。

包括Google、IBM、微軟、Oracle/Sun等在內的許多廠商都有云計算平臺管理方案推出。這些方案能夠幫助企業實現基礎架構整合、實現企業硬件資源和軟件資源的統一管理、統一分配、統一部署、統一監控和統一備份，打破應用對資源的獨占，讓企業云計算平臺價值得以充分發揮。
　　

5、編程模型

MapReduce是Google開發的java、Python、C++編程模型，它是一種簡化的分布式編程模型和高效的任務調度模型，用于大規模數據集(大于1TB)的并行運算。嚴格的編程模型使云計算環境下的編程十分簡單MapReduce模式的思想是將要執行的問題分解成Map(映射)和Reduce(化簡)的方式，先通過Map程序將數據切割成不相關的區塊，分配(調度)給大量計算機處理，達到分布式運算的效果，再通過Reduce程序將結果匯整輸出。

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