哪些技術是雲存儲的關鍵技術

Ⅰ 雲存儲的核心技術

雲計算系統的核心技術：並行計算。並行計算（ParallelComputing）是指同時使用多種計算資源解決計算問題的過程。通過並行計算集群完成數據的處理，再將處理的結果返回給用戶。1、編程模式；2、海量數據分布存儲技術；3、海量數據管理技術；4、虛擬化技術；5、雲計算平台管理技術；6、信息安全管理技術；
7、運維管理技術。

Ⅱ 雲計算的關鍵技術有哪些

雲計算中的關鍵技術概述

雲計算關鍵技術主要包括數據儲存技術和數據管理技術以及編程模式。
1、數據儲存技術
雲計算一般都是通過分布式儲存的手段來近進行數據儲存，同時在冗餘式儲存的支持下，能夠提高數據保存的可靠性，這樣就能讓數據同時存在多個儲存副本，更加提高了數據的安全性。在現有的雲計算數據存儲中主要是通過兩種技術來進行數據儲存即為Google File system（非開源的GFS）和Had00p Distributed File System（開源的HDFS）。以上技術實質上是大型的分布式文件系統，在計算機組的支持下向客戶提供所需要的服務。

2、數據管理技術
由於雲平台承載了大量的用戶信息，這就對雲平台的數據管理功能提出了很高的要求。在雲計算的支持下，雲平台在大量數據儲存的過程中同時還能夠進行規模性的數據計算和分析。其代表性技術為Big Table數據管理技術，通過列存儲的方式來對用戶數據進行管理。
3、編程模式
在現有的雲計算中主要是通過Map-Rece編程模式來進行編程。以Map-Rece編程模式編寫出來的程序具有很好的兼容性同時也具備很強的容錯性，一旦伺服器工作節點出現問題，可以直接將出現問題的節點進行屏蔽，同時將正在運行的程序轉移到其他伺服器上運行，這樣就能夠保證數據處理工作的正常進行。

Ⅲ 雲存儲的底層關鍵技術有哪些

一切以客戶的需求為出發點。傳統存儲以文件系統為典型代表，但是隨著數據爆炸性增長，傳統文件系統已經無法滿足對存儲系統的容量、性能等需求，因此，雲存儲應運而生。雲存儲最大的特點是數據被集中存儲在數據中心，公有雲存儲將客戶數據存放在公有雲服務商數據中心，而私有雲存儲則是將公有雲存儲能力私有化部署在客戶自身的數據中心。既然提到了數據中心，可想而知雲存儲最大的特點應該是海量：解決數以PB至EB的數據存儲需求。所有雲存儲技術面對的通用問題有如下幾個：

擴展性：即容量可以通過橫向增加伺服器、磁碟等線性擴展，軟體不應該成為限制擴展性的瓶頸；

可靠性：如何保證數據不丟失，或者丟失概率極低；

可用性：如何保證數據always online；

性能：不同的客戶的不同使用場景對雲存儲性能提出不同需求。

Ⅳ 雲技術的雲技術的關鍵

雲技術的一個發展方向是將實驗室中的雲計算理論與半成熟的理論，如軟體即服務，或面向服務架構等結合起來，將企業應用和功能置於雲中。
比如，與其將一些已經成熟的服務，比如電郵服務加入到雲應用中，不如想像一下，將企業的供應鏈系統加入到雲應用中，實現與供應商的實時鏈接。從邏輯上講，企業可以將業務流程和功能分割成小的功能塊，並將其與雲技術結合，從而創造出個性化的業務功能，同時將原先一兩年才能完成的架構搭建工作縮短到數周或數個月完成。
雖然這還只是個夢想，但是企業的CEO們應該從今天就著手進行相應的准備工作了。而這個准備工作並不復雜：理解企業的IT內容和業務流程，確保這些內容都被很好的歸檔和記錄下來，並且是小規模攜帶型的。
有很多方法和理論可以幫助我們捕獲和記錄業務流程，如果你曾經留意過去十年的管理課程，會發現Six Sigma , Lean或其它方法論中有很多關於業務流程捕獲和重新建模的內容。而對我們的目標來說，結果的重要性要遠大於採用什麼方法進行業務流程的存檔和記錄。
從IT的角度看，確認業務過程被正確記錄，是一件很簡單的事情。由於IT部門的人員可能並不熟悉業務部門的運作流程，因此當一個業務發生時，全程跟蹤下來並將流程繪製成流程圖，可以幫助IT人員快速進入狀態。在這中間，尤其要注意的是業務部門之間的交接，數據單元進入IT系統時，以及系統間的數據介面。
攜帶型業務流程的關鍵就在於理解這些交接過程並將其進行簡化。從宏觀角度，完美的攜帶型流程扮演著神秘黑盒子的角色：你將一個定義完整的數據單元放入黑盒子，另一端會出來一個同樣定義完整的數據單元。當你在這個層面理解了業務和IT過程，考慮其他問題就簡單多了。
當某個黑盒子的功能無法滿足企業需求時，可以很方便的將其更換。與以往大雜燴似的業務架構相比，新的方法就好像一個可以自由拆卸的自行車，哪個零件壞了，拆下來換上新的就可以了。
在基於攜帶型業務流程的企業架構中，你不再需要與某個外包商簽訂協議，而是可以隨時將多個黑盒子靈活調整，滿足企業現有的業務需求，財務狀況以及戰略方向等。簡單講，你已經是一個交響樂隊的指揮，而不僅僅是個吹圓號的樂隊成員了。
當今可能你企業中的很多業務組件都不具備雲計算的功能，不過沒有關系，一旦你理解了這個層面上的業務是如何運作的，你就可以自己優化一套黑盒子，並在時機成熟時將其與雲相結合。深入理解這個概念，你的企業將能更加靈活的適應商業環境的變化。
和很多值得一做的努力一樣，收集企業的業務流程並確保將其轉換為攜帶型的業務流程是一個說起來容易做起來費時的工作。但是，如果你真的希望雲技術能給你的企業帶來改變，攜帶型的業務流程是不可缺少的一個前提。
當你意識到全球用戶和各地的系統功能都需要雲技術相互連接起來時，你才能真正發現雲技術的實用價值。
雲計算的關鍵技術
1 虛擬化技術
虛擬化技術是指計算元件在虛擬的基礎上而不是真實的基礎上運行，它可以擴大硬體的容量，簡化軟體的重新配置過程，減少軟體虛擬機相關開銷和支持更廣泛的操作系統方面。通過虛擬化技術可實現軟體應用與底層硬體相隔離，它包括將單個資源劃分成多個虛擬資源的裂分模式，也包括將多個資源整合成一個虛擬資源的聚合模式。虛擬化技術根據對象可分成存儲虛擬化、計算虛擬化、網路虛擬化等，計算虛擬化又分為系統級虛擬化、應用級虛擬化和桌面虛擬化目。在雲計算實現中。計算系統虛擬化是一切建立在「雲」上的服務與應用的基礎。虛擬化技術主要應用在CPU、操作系統、伺服器等多個方面，是提高服務效率的最佳解決方案 。
2 分布式海量數據存儲
雲計算系統由大量伺服器組成，同時為大量用戶服務，因此雲計算系統採用分布式存儲的方式存儲數據，用冗餘存儲的方式(集群計算、數據冗餘和分布式存儲)保證數據的可靠性。冗餘的方式通過任務分解和集群，用低配機器替代超級計算機的性能來保證低成本，這種方式保證分布式數據的高可用、高可靠和經濟性，即為同一份數據存儲多個副本。雲計算系統中廣泛使用的數據存儲系統是Google的GFS和Hadoop團隊開發的GFS的開源實現HDFS。
3 海量數據管理技術
雲計算需要對分布的、海量的數據進行處理、分析，因此，數據管理技術必需能夠高效的管理大量的數據。雲計算系統中的數據管理技術主要是Google的BigTable數據管理技術和Hadoop團隊開發的開源數據管理模塊HBase。由於雲數據存儲管理形式不同於傳統的RDBMS數據管理方式，如何在規模巨大的分布式數據中找到特定的數據，也是雲計算數據管理技術所必須解決的問題[61。同時，由於管理形式的不同造成傳統的SQL資料庫介面無法直接移植到雲管理系統中來，研究在關注為雲數據管理提供RDBMS和SQL的介面，如基於Hadoap 子項目HBase和Hive等。另外，在雲數據管理方面，如何保證數據安全性和數據訪問高效性也是研究關注的重點問題之一。
4 編程方式
雲計算提供了分布式的計算模式，客觀上要求必須有分布式的編程模式。雲計算採用了一種思想簡潔的分布式並行編程模型Map—Rece。Map— Rece是一種編程模型和任務調度模型。主要用於數據集的並行運算和並行任務的調度處理。在該模式下，用戶只需要自行編寫Map函數和Rece函數即可進行並行計算。其中，Map 函數中定義各節點上的分塊數據的處理方法，而Rece函數中定義中間結果的保存方法以及最終結果的歸納方法。
5 雲計算平台管理技術
雲計算資源規模龐大，伺服器數量眾多並分布在不同的地點，同時運行著數百種應用，如何有效的管理這些伺服器，保證整個系統提供不間斷的服務是巨大的挑戰。雲計算系統的平台管理技術能夠使大量的伺服器協同工作，方便的進行業務部署和開通，快速發現和恢復系統故障，通過自動化、智能化的手段實現大規模系統的可靠運營。

Ⅳ 雲計算中最的關鍵技術有哪些

雲計算關鍵技術
雲計算是分布式處理、並行計算和網格計算等概念的發展和商業實現，其技術實質是計算、存儲、伺服器、應用軟體等IT軟硬體資源的虛擬化，雲計算在虛擬化、數據存儲、數據管理、編程模式等方面具有自身獨特的技術。雲計算的關鍵技術包括以下幾個方向：

虛擬機技術

虛擬機，即伺服器虛擬化是雲計算底層架構的重要基石。在伺服器虛擬化中，虛擬化軟體需要實現對硬體的抽象，資源的分配、調度和管理，虛擬機與宿主操作系統及多個虛擬機間的隔離等功能，目前典型的實現（基本成為事實標准）有Citrix
Xen、VMware
ESX
Server
和Microsoft
Hype-V等。
數據存儲技術

雲計算系統需要同時滿足大量用戶的需求，並行地為大量用戶提供服務。因此，雲計算的數據存儲技術必須具有分布式、高吞吐率和高傳輸率的特點。目前數據存儲技術主要有Google的GFS（Google
File
System，非開源）以及HDFS（Hadoop
Distributed
File
System，開源），目前這兩種技術已經成為事實標准。
數據管理技術
雲計算的特點是對海量的數據存儲、讀取後進行大量的分析，如何提高數據的更新速率以及進一步提高隨機讀速率是未來的數據管理技術必須解決的問題。雲計算的數據管理技術最著名的是谷歌的BigTable數據管理技術，同時Hadoop開發團隊正在開發類似BigTable的開源數據管理模塊。
分布式編程與計算

為了使用戶能更輕松的享受雲計算帶來的服務，讓用戶能利用該編程模型編寫簡單的程序來實現特定的目的，雲計算上的編程模型必須十分簡單。必須保證後台復雜的並行執行和任務調度向用戶和編程人員透明。當前各IT廠商提出的「雲」計劃的編程工具均基於Map-Rece的編程模型。
我是從IT號外知道的。

Ⅵ 雲計算關鍵技術是什麼

雲計算關鍵技術主要包括數據儲存技術和數據管理技術以及編程模式。

1. 數據儲存技術

   雲計算一般都是通過分布式儲存的手段來近進行數據儲存，同時在冗餘式儲存的支持下，能夠提高數據保存的可靠性，這樣就能讓數據同時存在多個儲存副本，更加提高了數據的安全性。在現有的雲計算數據存儲中主要是通過兩種技術來進行數據儲存即為Google File system(非開源的GFS)和Had00p Distributed File System(開源的HDFS)。以上技術實質上是大型的分布式文件系統，在計算機組的支持下向客戶提供所需要的服務。

2. 數據管理技術

   由於雲平台承載了大量的用戶信息，這就對雲平台的數據管理功能提出了很高的要求。在雲計算的支持下，雲平台在大量數據儲存的過程中同時還能夠進行規模性的數據計算和分析。其代表性技術為Big Table數據管理技術，通過列存儲的方式來對用戶數據進行管理。

3. 編程模式

   在現有的雲計算中主要是通過Map-Rece編程模式來進行編程。以Map-Rece編程模式編寫出來的程序具有很好的兼容性同時也具備很強的容錯性，一旦伺服器工作節點出現問題，可以直接將出現問題的節點進行屏蔽，同時將正在運行的程序轉移到其他伺服器上運行，這樣就能夠保證數據處理工作的正常進行。