云计算的五大核心技术.doc

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1、您现在的位置：首页>技术文库>技术服务>信息产业化>文章内容:云计算的五大核心技术云计算的五大核心技术云计算的五大核心技术newmaker云计算系统运用了很多技术，其中以编程模型、数据治理技术、数据存储技术、虚拟化技术、云计算平台治理技术最为关键。(1)编程模型MapReduce是Google开发的java、Python、C++编程模型，它是一种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（大于1TB）的并行运算。严格的编程模型使云计算环境下的编程十分简单。MapReduce模式的思想是将要执行的题目分解成Map(映射)和Reduce(化简)的方式，

2、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。(2)海量数据分布存储技术云计算系统由大量服务器组成，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，用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Google的GFS和Hadoop团队开发的GFS的开源实现HDFS。GFS即Google文件系统（GoogleFileSystem），是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。GFS的设计思想不同于传统的文件系统

3、，是针对大规模数据处理和Google应用特性而设计的。它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能。它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。一个GFS集群由一个主服务器（master）和大量的块服务器(chunkserver)构成，并被很多客户（Client）访问。主服务器存储文件系统所以的元数据，包括名字空间、访问控制信息、从文件到块的映射以及块确当前位置。它也控制系统范围的活动，如块租约（lease）治理，孤儿块的垃圾收集，块服务器间的块迁移。主服务器定期通过HeartBeat消息与每一个块服务器通讯，给块服务器传递指令并收集它的状态。GFS中的文件被切分为

4、64MB的块并以冗余存储，每份数据在系统中保存3个以上备份。客户与主服务器的交换只限于对元数据的操纵，所有数据方面的通讯都直接和块服务器联系，这大大进步了系统的效率，防止主服务器负载过重。(3)海量数据治理技术云计算需要对分布的、海量的数据进行处理、分析，因此，数据治理技术必须能够高效的治理大量的数据。云计算系统中的数据治理技术主要是Google的BT(BigTable)数据治理技术和Hadoop团队开发的开源数据治理模块HBase。BT是建立在GFS,Scheduler,LockService和MapReduce之上的一个大型的分布式数据库，与传统的关系数据库不

5、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。Google的很多项目使用BT来存储数据，包括网页查询，Googleearth和Google金融。这些应用程序对BT的要求各不相同：数据大小（从URL到网页到卫星图象）不同，反应速度不同（从后真个大批处理到实时数据服务）。对于不同的要求，BT都成功的提供了灵活高效的服务。（4）虚拟化技术通过虚拟化技术可实现软件应用与底层硬件相隔离，它包括将单个资源划分成多个虚拟资源的裂分模式，也包括将多个资源整合成一个虚拟资源的聚合模式。虚拟化技术根据对象可分成存储虚拟化、计算虚拟化、网络虚拟化等

6、，计算虚拟化又分为系统级虚拟化、应用级虚拟化和桌面虚拟化。（5）云计算平台治理技术云计算资源规模庞大，服务器数目众多并分布在不同的地点，同时运行着数百种应用，如何有效的治理这些服务器，保证整个系统提供不中断的服务是巨大的挑战。云计算系统的平台治理技术能够使大量的服务器协同工作，方便的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。(end)