云计算的关键技术有哪些

　　云计算近年来特别受欢迎，今天的编辑谈云计算的重要技术。

　　云计算系统运用了很多技术，其中编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术、云计算平台管理技术是最重要的。

　　（1）编程模型

　　MapReduce是Google开发的java、Python、Chop编程模型，是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（1TB以上）的并行运算。严格的编程模型使云计算环境下的编程非常简单。MapReduce模式的思想是将要执行的问题分解为Map（映射）和Reduce（简化）的方式，首先通过Map程序将数据切割成不相关的块，分配（调度）进行大量的计算机处理，达到分布式运算的效果，然后通过Reduce程序将结果汇总输出。

　　（2）大量数据分布存储技术

　　云计算系统由大量的服务器成，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，并通过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谷歌GFS和Hadoop团队开发的GFS开源实现HDFS。

　　GFS即谷歌文件系统。

　　System）是一种可扩展的分布式文件系统，用于大型、分布式、访问大量数据。GFS的设计思想与传统的文件系统不同，是为了大规模的数据处理和谷歌的应用特性而设计的。运行在廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能。可以为广大用户提供整体性能较高的服务。

　　一个GFS集群由一个主服务器和大量的区块服务器组成，并被许多客户访问。主服务器存储文件系统的元数据包括姓名空间、访问控制信息、从文件到块的映射和块的当前位置。也控制系统范围的活动，如块租赁（lease）管理、孤儿块垃圾收集、块服务器之间的块转移。主服务器定期通过HeartBeat信息与各个块服务器通信，向块服务器发出指令，收集其状态。GFS中的文件分为64MB块，用冗馀存储，每个数据在系统中存储3个以上的备份。

　　客户与主服务器的更换仅限于元数据的操作，所有数据方面的通信都直接与区块服务器联系，这大大提高了系统的效率，防止主服务器负载过重。

　　（3）大量数据管理技术

　　云计算需要处理和分析分布的大量数据，因此数据管理技术必须能够有效地管理大量数据。云计算系统中的数据管理技术主要是谷歌BT（BigTable）数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。

　　BT以GFS、Scheduler、Lock

　　Service和MapReduce上的大型分布式数据库与传统的关系数据库不同，以所有数据为对象进行处理，形成巨大的表格，用于大规模结构化数据的分布。

　　谷歌的许多项目都使用BT来存储数据，包括网页查询和谷歌

　　earth和谷歌金融。这些应用程序对BT的要求各不相同：数据大小（从URL到网页到卫星图像）不同，反应速度也不同（从后端的大量处理到实时数据服务）。对于不同的要求，BT提供了灵活高效的服务。

　　（4）虚拟化技术

　　通过虚拟化技术可以实现软件应用与基础硬件的隔离，包括将单个资源分为多个虚拟资源的分裂模式，将多个资源整合成虚拟资源的分裂模式。虚拟化技术根据对象分为存储虚拟化、计算虚拟化、网络虚拟化等，计算虚拟化分为系统级虚拟化、应用级虚拟化和桌面虚拟化。

　　（5）云计算平台管理技术

　　云计算资源规模庞大，服务器数量众多，分布在不同场所，同时运行数百种应用程序，如何有效管理这些服务器，保证整个系统提供持续服务是一个巨大的挑战。

　　云计算系统的平台管理技术可以与大量服务器合作，方便业务配置和开通，迅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。