哪些技术是云存储的关键技术

Ⅰ 云存储的核心技术

云计算系统的核心技术：并行计算。并行计算（ParallelComputing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。通过并行计算集群完成数据的处理，再将处理的结果返回给用户。1、编程模式；2、海量数据分布存储技术；3、海量数据管理技术；4、虚拟化技术；5、云计算平台管理技术；6、信息安全管理技术；
7、运维管理技术。

Ⅱ 云计算的关键技术有哪些

云计算中的关键技术概述

云计算关键技术主要包括数据储存技术和数据管理技术以及编程模式。
1、数据储存技术
云计算一般都是通过分布式储存的手段来近进行数据储存，同时在冗余式储存的支持下，能够提高数据保存的可靠性，这样就能让数据同时存在多个储存副本，更加提高了数据的安全性。在现有的云计算数据存储中主要是通过两种技术来进行数据储存即为Google File system（非开源的GFS）和Had00p Distributed File System（开源的HDFS）。以上技术实质上是大型的分布式文件系统，在计算机组的支持下向客户提供所需要的服务。

2、数据管理技术
由于云平台承载了大量的用户信息，这就对云平台的数据管理功能提出了很高的要求。在云计算的支持下，云平台在大量数据储存的过程中同时还能够进行规模性的数据计算和分析。其代表性技术为Big Table数据管理技术，通过列存储的方式来对用户数据进行管理。
3、编程模式
在现有的云计算中主要是通过Map-Rece编程模式来进行编程。以Map-Rece编程模式编写出来的程序具有很好的兼容性同时也具备很强的容错性，一旦服务器工作节点出现问题，可以直接将出现问题的节点进行屏蔽，同时将正在运行的程序转移到其他服务器上运行，这样就能够保证数据处理工作的正常进行。

Ⅲ 云存储的底层关键技术有哪些

一切以客户的需求为出发点。传统存储以文件系统为典型代表，但是随着数据爆炸性增长，传统文件系统已经无法满足对存储系统的容量、性能等需求，因此，云存储应运而生。云存储最大的特点是数据被集中存储在数据中心，公有云存储将客户数据存放在公有云服务商数据中心，而私有云存储则是将公有云存储能力私有化部署在客户自身的数据中心。既然提到了数据中心，可想而知云存储最大的特点应该是海量：解决数以PB至EB的数据存储需求。所有云存储技术面对的通用问题有如下几个：

扩展性：即容量可以通过横向增加服务器、磁盘等线性扩展，软件不应该成为限制扩展性的瓶颈；

可靠性：如何保证数据不丢失，或者丢失概率极低；

可用性：如何保证数据always online；

性能：不同的客户的不同使用场景对云存储性能提出不同需求。

Ⅳ 云技术的云技术的关键

云技术的一个发展方向是将实验室中的云计算理论与半成熟的理论，如软件即服务，或面向服务架构等结合起来，将企业应用和功能置于云中。
比如，与其将一些已经成熟的服务，比如电邮服务加入到云应用中，不如想象一下，将企业的供应链系统加入到云应用中，实现与供应商的实时链接。从逻辑上讲，企业可以将业务流程和功能分割成小的功能块，并将其与云技术结合，从而创造出个性化的业务功能，同时将原先一两年才能完成的架构搭建工作缩短到数周或数个月完成。
虽然这还只是个梦想，但是企业的CEO们应该从今天就着手进行相应的准备工作了。而这个准备工作并不复杂：理解企业的IT内容和业务流程，确保这些内容都被很好的归档和记录下来，并且是小规模便携式的。
有很多方法和理论可以帮助我们捕获和记录业务流程，如果你曾经留意过去十年的管理课程，会发现Six Sigma , Lean或其它方法论中有很多关于业务流程捕获和重新建模的内容。而对我们的目标来说，结果的重要性要远大于采用什么方法进行业务流程的存档和记录。
从IT的角度看，确认业务过程被正确记录，是一件很简单的事情。由于IT部门的人员可能并不熟悉业务部门的运作流程，因此当一个业务发生时，全程跟踪下来并将流程绘制成流程图，可以帮助IT人员快速进入状态。在这中间，尤其要注意的是业务部门之间的交接，数据单元进入IT系统时，以及系统间的数据接口。
便携式业务流程的关键就在于理解这些交接过程并将其进行简化。从宏观角度，完美的便携式流程扮演着神秘黑盒子的角色：你将一个定义完整的数据单元放入黑盒子，另一端会出来一个同样定义完整的数据单元。当你在这个层面理解了业务和IT过程，考虑其他问题就简单多了。
当某个黑盒子的功能无法满足企业需求时，可以很方便的将其更换。与以往大杂烩似的业务架构相比，新的方法就好像一个可以自由拆卸的自行车，哪个零件坏了，拆下来换上新的就可以了。
在基于便携式业务流程的企业架构中，你不再需要与某个外包商签订协议，而是可以随时将多个黑盒子灵活调整，满足企业现有的业务需求，财务状况以及战略方向等。简单讲，你已经是一个交响乐队的指挥，而不仅仅是个吹圆号的乐队成员了。
当今可能你企业中的很多业务组件都不具备云计算的功能，不过没有关系，一旦你理解了这个层面上的业务是如何运作的，你就可以自己优化一套黑盒子，并在时机成熟时将其与云相结合。深入理解这个概念，你的企业将能更加灵活的适应商业环境的变化。
和很多值得一做的努力一样，收集企业的业务流程并确保将其转换为便携式的业务流程是一个说起来容易做起来费时的工作。但是，如果你真的希望云技术能给你的企业带来改变，便携式的业务流程是不可缺少的一个前提。
当你意识到全球用户和各地的系统功能都需要云技术相互连接起来时，你才能真正发现云技术的实用价值。
云计算的关键技术
1 虚拟化技术
虚拟化技术是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行，它可以扩大硬件的容量，简化软件的重新配置过程，减少软件虚拟机相关开销和支持更广泛的操作系统方面。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，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目。在云计算实现中。计算系统虚拟化是一切建立在“云”上的服务与应用的基础。虚拟化技术主要应用在CPU、操作系统、服务器等多个方面，是提高服务效率的最佳解决方案 。
2 分布式海量数据存储
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(集群计算、数据冗余和分布式存储)保证数据的可靠性。冗余的方式通过任务分解和集群，用低配机器替代超级计算机的性能来保证低成本，这种方式保证分布式数据的高可用、高可靠和经济性，即为同一份数据存储多个副本。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。
3 海量数据管理技术
云计算需要对分布的、海量的数据进行处理、分析，因此，数据管理技术必需能够高效的管理大量的数据。云计算系统中的数据管理技术主要是Google的BigTable数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。由于云数据存储管理形式不同于传统的RDBMS数据管理方式，如何在规模巨大的分布式数据中找到特定的数据，也是云计算数据管理技术所必须解决的问题[61。同时，由于管理形式的不同造成传统的SQL数据库接口无法直接移植到云管理系统中来，研究在关注为云数据管理提供RDBMS和SQL的接口，如基于Hadoap 子项目HBase和Hive等。另外，在云数据管理方面，如何保证数据安全性和数据访问高效性也是研究关注的重点问题之一。
4 编程方式
云计算提供了分布式的计算模式，客观上要求必须有分布式的编程模式。云计算采用了一种思想简洁的分布式并行编程模型Map—Rece。Map— Rece是一种编程模型和任务调度模型。主要用于数据集的并行运算和并行任务的调度处理。在该模式下，用户只需要自行编写Map函数和Rece函数即可进行并行计算。其中，Map 函数中定义各节点上的分块数据的处理方法，而Rece函数中定义中间结果的保存方法以及最终结果的归纳方法。
5 云计算平台管理技术
云计算资源规模庞大，服务器数量众多并分布在不同的地点，同时运行着数百种应用，如何有效的管理这些服务器，保证整个系统提供不间断的服务是巨大的挑战。云计算系统的平台管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。

Ⅳ 云计算中最的关键技术有哪些

云计算关键技术
云计算是分布式处理、并行计算和网格计算等概念的发展和商业实现，其技术实质是计算、存储、服务器、应用软件等IT软硬件资源的虚拟化，云计算在虚拟化、数据存储、数据管理、编程模式等方面具有自身独特的技术。云计算的关键技术包括以下几个方向：

虚拟机技术

虚拟机，即服务器虚拟化是云计算底层架构的重要基石。在服务器虚拟化中，虚拟化软件需要实现对硬件的抽象，资源的分配、调度和管理，虚拟机与宿主操作系统及多个虚拟机间的隔离等功能，目前典型的实现（基本成为事实标准）有Citrix
Xen、VMware
ESX
Server
和Microsoft
Hype-V等。
数据存储技术

云计算系统需要同时满足大量用户的需求，并行地为大量用户提供服务。因此，云计算的数据存储技术必须具有分布式、高吞吐率和高传输率的特点。目前数据存储技术主要有Google的GFS（Google
File
System，非开源）以及HDFS（Hadoop
Distributed
File
System，开源），目前这两种技术已经成为事实标准。
数据管理技术
云计算的特点是对海量的数据存储、读取后进行大量的分析，如何提高数据的更新速率以及进一步提高随机读速率是未来的数据管理技术必须解决的问题。云计算的数据管理技术最着名的是谷歌的BigTable数据管理技术，同时Hadoop开发团队正在开发类似BigTable的开源数据管理模块。
分布式编程与计算

为了使用户能更轻松的享受云计算带来的服务，让用户能利用该编程模型编写简单的程序来实现特定的目的，云计算上的编程模型必须十分简单。必须保证后台复杂的并行执行和任务调度向用户和编程人员透明。当前各IT厂商提出的“云”计划的编程工具均基于Map-Rece的编程模型。
我是从IT号外知道的。

Ⅵ 云计算关键技术是什么

云计算关键技术主要包括数据储存技术和数据管理技术以及编程模式。

1. 数据储存技术

   云计算一般都是通过分布式储存的手段来近进行数据储存，同时在冗余式储存的支持下，能够提高数据保存的可靠性，这样就能让数据同时存在多个储存副本，更加提高了数据的安全性。在现有的云计算数据存储中主要是通过两种技术来进行数据储存即为Google File system(非开源的GFS)和Had00p Distributed File System(开源的HDFS)。以上技术实质上是大型的分布式文件系统，在计算机组的支持下向客户提供所需要的服务。

2. 数据管理技术

   由于云平台承载了大量的用户信息，这就对云平台的数据管理功能提出了很高的要求。在云计算的支持下，云平台在大量数据储存的过程中同时还能够进行规模性的数据计算和分析。其代表性技术为Big Table数据管理技术，通过列存储的方式来对用户数据进行管理。

3. 编程模式

   在现有的云计算中主要是通过Map-Rece编程模式来进行编程。以Map-Rece编程模式编写出来的程序具有很好的兼容性同时也具备很强的容错性，一旦服务器工作节点出现问题，可以直接将出现问题的节点进行屏蔽，同时将正在运行的程序转移到其他服务器上运行，这样就能够保证数据处理工作的正常进行。