云计算的五大关键技术如下:云计算平台管理技术、分布式计算的编程模式、分布式海量数据存储、海量数据管理技术、虚拟化技术。
1、云计算平台管理技术: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。
2、分布式计算的编程模式:云计算采用了一种思想简洁的分布式并行编程模型Map—Reduce.Map—Reduce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。
3、分布式海量数据存储: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。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。
4、海量数据管理技术:云计算系统中的数据管理技术主要是Google的BT sT~lO数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。
5、虚拟化技术: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。
首先是惠普洞察管理技术——它通过单一的控制台实现了物理和虚拟服务器、存储、网络、电源以及冷却系统的统一和自动化管理,使管理效率提升了10倍,管理员设备配比达到了1:200。第二是能量智控技术——通过有效调节电力和冷却减少能量消耗,超强冷却风扇相对传统风扇降低了服务器空气流40%,能量消耗减少50%。最后是虚拟连接架构——大大减少了线缆数量,无需额外的交换接口管理。允许服务器额外增加、可替代、可移动,并无需管理员参与SAN和LAN的更改。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-Reduce编程模式来进行编程。以Map-Reduce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。欢迎分享,转载请注明来源:夏雨云
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