云计算存储技术
1. 云计算的概念是什么，它起什么作用吗
云计算是分布式计算的一种，通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算其实主要解决了四个方面的内容：计算，网络，存储，应用。前三者是资源层面的，最后是应用层面的。云计算通俗点讲就是把以前需要本地处理器计算的任务交到了远程服务器上去做。
云计算是一种以数据和处理能力为中心的密集型计算模式，它融合了多项ICT技术，是传统技术“平滑演进”的产物。其中以虚拟化技术、分布式数据存储技术、编程模型、大规模数据管理技术、分布式资源管理、信息安全、云计算平台管理技术、绿色节能技术最为关键。
云计算能按需提供弹性的信息化资源与服务。云计算是一种按需所取、按需付费的模式，其的内核是通过互联网把网络上的所有资源集成为一个叫 " 云 " 的可配置的计算资源共享池，如网络，服务器，存储，应用软件，服务等，然后对这个资源池进行统一管理和调度，向用户提供虚拟的、动态的、按需的、弹性的服务，逐渐发展成基于计算机技术、通信技术、存储技术、数据库技术的综合性技术服务。
云计算按部署类型可以分为私有云、公有云和混合云，不同的云对应的是不同的用户群体。私有云与公有云模式的核心区别在于使用云服务的客户是否自己有用对应的云基础设施。公有云模式灵活配置、成本低廉的优点受到中小企业的欢迎，而大型企业更关注解决方案的针对性、信息安全性，对成本相对不敏感，同时银行、电力等行业公有云的部署也受到监管的限制，使得私有云模式多地得到国内大型企业得采纳。对数据安全性较敏感的政府部门将以私有云为主要部署模式。
2. 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。
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。
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。
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。
3. 与云计算、云存储相关的IT技术都有哪些
云计算（Cloud Computing）是
分布式计算（Distributed Computing）、
并行计算（Parallel Computing）、
效用计算（Utility Computing）、
网络存储（Network Storage Technologies）、
虚拟化（Virtualization）、
负载均衡（Load Balance）、
热备份冗余（High Available）等传统计算机和网络技术发展融合的产物。
主要体现在虚拟化及其标准化和自动化。
云存储是在云计算概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是一种新兴的网络存储技术，是指通过集群应用、网络技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。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。
从软件看，VMware、微软的Hpyer-V、Citrix以及开源的KVM等是主要的虚拟化平台，是云计算的基础。Citrix的优势在桌面虚拟化和应用虚拟化。
至于云计算应用软件开发工具，并没有针对云计算、云存储的独特的编程语言。
许多人会将云计算与大数据联系起来，其实两者既有联系又有区别。云计算就是硬件资源的虚拟化，主要是一虚多，充分利用高性能的硬件资源；而大数据就是海量数据的高效处理，通常需要多合一、或多虚一，跨越多台硬件处理海量数据任务。Amazon是云计算应用领域的先驱，而Google则是大数据应用领域的先驱。大数据既可以采用以虚拟化为基础的云计算架构也可以基于高性能计算（HPC，集群技术、并行技术）来处理。
大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用（因为MapRece开发复杂），所以PigLatin和Hive出现了（分别是Yahoo！和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献），为我们带来了类SQL的操作，到这里操作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera（Hadoop商业化最强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导）的Impala也出现了。
因此，云计算、云存储均为计算资源的底层，通过虚拟化的方式提供“设备”级（或操作系统级）的服务，用户可以方便地申请使用”设备“来独立地实现自己的任务（就好像给你一台服务器），而实际上在云上提供给你的是一台虚拟机，至于这台虚拟机运行在哪台硬件设备上，却不一定，甚至可以”无缝“漂移，硬件故障时几乎不影响用户使用。
4. 云计算是通过什么进行存储服务和资源获取
存储云，又称云存储，是在云计算技术上发展起来的一个新的存储技术。云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。用户可以将本地的资源上传至云端上，可以在任何地方连入互联网来获取云上的资源。大家所熟知的谷歌、微软等大型网络公司均有云存储的服务，在国内，网络云和微云则是市场占有量最大的存储云。存储云向用户提供了存储容器服务、备份服务、归档服务和记录管理服务等等，大大方便了使用者对资源的管理。
5. 云计算有哪些技术
云物联 物联网的两种业务模式： 1．MAI（M2M Application Integration), 内部MaaS； 2．MaaS（M2M As A Service), MMO, Multi-Tenants(多租户模型）。 随着物联网业务量的增加，对数据存储和计算量的需求将带来对“云计算”能力的要求： 1．云计算：从计算中心到数据中心在物联网的初级阶段，PoP即可满足需求； 2． 在物联网高级阶段，可能出现MVNO/MMO营运商（国外已存在多年），需要虚拟化云计算技术，SOA等技术的结合实现物联网的泛在服务：TaaS （everyTHING As A Service)。 云安全 云安全，是一个从“云计算”演变而来的新名词。“云安全(Cloud Security)”通过网状的大量客户端对网络中软件行为的异常监测，获取互联网中木马、恶意程序的最新信息，推送到Server端进行自动分析和处理，再把病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端。 云安全的策略构想是：使用者越多，每个使用者就越安全，因为如此庞大的用户群，足以覆盖互联网的每个角落，只要某个网站被挂马或某个新木马病毒出现，就会立刻被截获。 云存储 云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。 当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统，所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。 隐私 云计算的发展并非一帆风顺。云技术要求大量用户参与，也不可避免的出现了隐私问题。用户参与即要收集某些用户数据，从而引发了用户数据安全的担心。很多用户担心自己的隐私会被云技术收集。正因如此，在加入云计划时很多厂商都承诺尽量避免收集到用户隐私，即使收集到也不会泄露或使用。但不少人还是怀疑厂商的承诺，他们的怀疑也不是没有道理的。不少知名厂商都被指责有可能泄露用户隐私，并且泄露事件也确实时有发生。
6. 云计算采用什么存储的数据管理模式
云计算是采用分布式存储技术存储数据，为了保证数据的高可靠性，云计算通常会采用分布式存储技术，将数据存储在不同的物理设备中。这种模式不仅摆脱了硬件设备的限制，同时扩展性更好，能够快速响应用户需求的变化。
云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
(6)云计算存储技术扩展阅读：
云计算的特点
1、虚拟化技术。
2、动态可扩展。
3、按需部署。
4、灵活性高。
5、可靠性高。
6、性价比高。
7、可扩展性。
云计算的应用
较为简单的云计算技术已经普遍服务于现如今的互联网服务中，最为常见的就是网络搜索引擎和网络邮箱。搜索引擎大家最为熟悉的莫过于谷歌和网络了，在任何时刻，只要用过移动终端就可以在搜索引擎上搜索任何自己想要的资源，通过云端共享了数据资源。
7. 云存储技术可以实现什么功能
对于初创型公司,这样的成本有点大。当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时,云计算系统中就需要配置。云存储技术可以实现什么功能?
1、 云企网盘传输技术
加密传输
断点续传
秒传去重
压缩传输
2、 云企网盘存储技术
采用非结构化存储数据库
扁平化存储
自动平衡备份
对象存储，瞄准大数据
3、 云企网盘集成扩展
提供标准接口，通过对接系统服务端对接网盘服务端。
与已有的(LdAP等)认证系统进行对接。
单节点的计算能力扩展、存储能力扩展(集群技术)。
多数据中心分布式部署扩展。
8. 什么是云存储技术
云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。 当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统，所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。
云存储的两个层面
云存储的两个层面是作为云计算支撑的存储计算，主要涉及分布式存储(如分布式文件系统、IPSAN、数据同步、复制)、数据存储(如重复数据删除、数据压缩、数据编码)和数据保护(如RAID、CDP、快照、备份与容灾)等技术领域，如图8-30所示，这在第6章中已有所介绍。和云安全技术一样，云存储技术也需要利用现有的所有存储技术针对云计算三层架构的各个环节采用适当的存储技术，才能取得最佳效果，例如，对应不同需求，有时应该使用数据库技术但有时却应该使用LDAP技术，有些性能要求高的系统不能使用SAN或NAS，需直接使用基于RPC或Socket技术的并发文件系统，有些应用使用SAN成本太高等，这里不再做深入介绍。如图8-31所示是一个采用NetApp FAS、思科 UCS和 VMWare vShpere 4技术打造的存储系统，对上述两种云存储技术和应用都有促进作用。云存储架构
分为两类：一种是通过服务来架构;另一种是通过软件或硬件设备来架构。
传统的系统利用紧耦合对称架构，这种架构的设计旨在解决HPC(高性能计算、超级运算)问题，现在其正在向外扩展成为云存储从而满足快速呈现的市场需求。下一代架构已经采用了松弛耦合非对称架构，集中元数据和控制操作，这种架构并不非常适合高性能HPC，但是这种设计旨在解决云部署的大容量存储需求。各种架构的摘要信息如下：
紧耦合对称(TCS)架构
构建TCS系统是为了解决单一文件性能所面临的挑战，这种挑战限制了传统NAS系统的发展。HPC系统所具有的优势迅速压倒了存储，因为它们需要的单一文件I/O操作要比单一设备的I/O操作多得多。业内对此的回应是创建利用TCS架构的产品，很多节点同时伴随着分布式锁管理(锁定文件不同部分的写操作)和缓存一致性功能。这种解决方案对于单文件吞吐量问题很有效，几个不同行业的很多HPC客户已经采用了这种解决方案。这种解决方案很先进，需要一定程度的技术经验才能安装和使用。
松弛耦合非对称(LCA)架构
LCA系统采用不同的方法来向外扩展。它不是通过执行某个策略来使每个节点知道每个行动所执行的操作，而是利用一个数据路径之外的中央元数据控制服务器。集中控制提供了很多好处，允许进行新层次的扩展：
● 存储节点可以将重点放在提供读写服务的要求上，而不需要来自网络节点的确认信息。
● 节点可以利用不同的商品硬件CPU和存储配置，而且仍然在云存储中发挥作用。
● 用户可以通过利用硬件性能或虚拟化实例来调整云存储。
● 消除节点之间共享的大量状态开销也可以消除用户计算机互联的需要，如光纤通道或infiniband，从而进一步降低成本。
● 异构硬件的混合和匹配使用户能够在需要的时候在当前经济规模的基础上扩大存储，同时还能提供永久的数据可用性。
● 拥有集中元数据意味着，存储节点可以旋转地进行深层次应用程序归档，而且在控制节点上，元数据经常都是可用的。
9. 云存储的底层关键技术有哪些
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。