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  • 云计算解决的核心问题是
    2022-01-24 10:51:55

    云计算最初的目标是解决资源管理问题,如:计算资源、存储资源、网络资源。

    使用云计算,网络服务提供者可以在瞬息之间,处理数以千万计甚至亿计的信息,实现和超级计算机同样的效能。云计算可以被视为网络计算和虚拟化的融合:即利用网格分布式计算能力,将IT资源构筑成一个资源池,再加上成熟的服务器虚拟化、存储虚拟化技术,使用户可以实时的弹性扩展资源、调配资源。

    云计算的核心技术:

    • 存储技术
    • 虚拟化技术
    • 分布式技术

    存储技术

    块存储
    如:Amazon EBS
    文件存储
    如:Amazon EFS/FSx
    对象存储
    如:Amazon S3

    Amazon S3:Amazon Simple Storage的简称,就是对象存储,通过Key Value的方式,把一个对象存储在网络空间,常用于互联网多媒体对象比如视频,图像等的存储。

    虚拟化技术

    传统虚拟化技术:虚拟化,是指通过虚拟化技术将一台计算机虚拟为多台逻辑计算机。在一台计算机上同时运行多个逻辑计算机,每个逻辑计算机可运行不同的操作系统,并且应用程序都可以在相互独立的空间内运行而互不影响,从而显著提高计算机的工作效率。
    比如用VMWARE创建虚拟机,可以在一台物理主机上模拟出各种硬件,操作系统,形成各种“新主机”。

    容器虚拟化技术:不需要模拟硬件层,共享同一个宿主机的内核。
    与传统虚拟化类似但是有一定区别,容器的操作系统用的是主机的,硬件也是用主机的。容器只带应用文件,和必备的环境。

    docker:如果说容器对标的是虚拟机,那么docker对标的就是VMWARE。
    k8s:k8s是一个开源的容器集群管理系统,可以实现容器集群的自动化部署、自动扩缩容、维护等功能。

    传统虚拟化技术

    如:VMWARE、VirtualBox

    容器虚拟化技术

    如:docker、k8s

    分布式技术

    经典的云计算架构里用到了很多分布式技术,原因是分布式技术在资源池化、大规模扩展能力、硬件故障容错能力、性能提升方面,相对传统的集中式技术有巨大的优势。首先说资源池化,只有池化可以把分散的资源整合起来,对外通过统一的接口来按需分配,极大的提升资源使用效率。

    参考:
    五分钟学后端技术:一篇文章告诉你什么是云计算!
    云计算核心技术有哪些?
    闲话云计算(四) 云计算里的分布式技术
    为什么要虚拟化,为什么要容器,为什么要Docker,为什么要K8S?
    快速学习Docker-传统虚拟化和容器虚拟化的区别
    云计算原理及核心技术?看完你就清楚了

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    万次阅读 2018-06-12 16:47:45
    实用:云计算核心技术全解读云计算的“横空出世”让很多人将其视为一项全新的技术,但事实上它的雏形已出现多年,只是最近几年才开始取得相对较快的发展。与其说云计算是技术的创新,不如说云计算是思维和商业模式...

    实用:云计算的核心技术全解读

    云计算的“横空出世”让很多人将其视为一项全新的技术,但事实上它的雏形已出现多年,只是最近几年才开始取得相对较快的发展。与其说云计算是技术的创新,不如说云计算是思维和商业模式的转变。 下面详细谈一谈云计算的核心技术。

    作者:青木河 来源:open经验库| 2015-01-12 09:48

    云计算的“横空出世”让很多人将其视为一项全新的技术,但事实上它的雏形已出现多年,只是最近几年才开始取得相对较快的发展。确切地说,云计算是大规模分布式计算技术及其配套商业模式演进的产物,它的发展主要有赖于虚拟化、分布式数据存储、数据管理、编程模式、信息安全等各项技术、产品的共同发展。近些年来,托管、后向收费、按需交付等商业模式的演进也加速了云计算市场的转折。云计算不仅改变了信息提供的方式,也颠覆了传统ICT系统的交付模式。与其说云计算是技术的创新,不如说云计算是思维和商业模式的转变。
    下面详细谈一谈云计算的核心技术。

    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。

    1、虚拟化技术

    虚拟化是云计算最重要的核心技术之一,它为云计算服务提供基础架构层面的支撑,是ICT服务快速走向云计算的最主要驱动力。可以说,没有虚拟化技术也就没有云计算服务的落地与成功。随着云计算应用的持续升温,业内对虚拟化技术的重视也提到了一个新的高度。与此同时,我们的调查发现,很多人对云计算和虚拟化的认识都存在误区,认为云计算就是虚拟化。事实上并非如此,虚拟化是云计算的重要组成部分但不是全部。

    从技术上讲,虚拟化是一种在软件中仿真计算机硬件,以虚拟资源为用户提供服务的计算形式。旨在合理调配计算机资源,使其更高效地提供服务。它把应用系统各硬件间的物理划分打破,从而实现架构的动态化,实现物理资源的集中管理和使用。虚拟化的最大好处是增强系统的弹性和灵活性,降低成本、改进服务、提高资源利用效率。

    从表现形式上看,虚拟化又分两种应用模式。一是将一台性能强大的服务器虚拟成多个独立的小服务器,服务不同的用户。二是将多个服务器虚拟成一个强大的服务器,完成特定的功能。这两种模式的核心都是统一管理,动态分配资源,提高资源利用率。在云计算中,这两种模式都有比较多的应用。

    2、分布式数据存储技术

    云计算的另一大优势就是能够快速、高效地处理海量数据。在数据爆炸的今天,这一点至关重要。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。

    分布式存储与传统的网络存储并不完全一样,传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据,存储服务器成为系统性能的瓶颈,不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构,利用多台存储服务器分担存储负荷,利用位置服务器定位存储信息,它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率,还易于扩展。

    在当前的云计算领域,Google的GFS和Hadoop开发的开源系统HDFS是比较流行的两种云计算分布式存储系统。

    GFS(Google File System)技术:谷歌的非开源的GFS(GoogleFile System) 云计算平台满足大量用户的需求,并行地为大量用户提供服务。使得云计算的数据存储技术具有了高吞吐率和高传输率的特点。

    HDFS(Hadoop Distributed File System)技术:大部分ICT厂商,包括Yahoo、Intel的“云”计划采用的都是HDFS的数据存储技术。未来的发展将集中在超大规模的数据存储、数据加密和安全性保证、以及继续提高I/O速率等方面。

    3、编程模式

    从本质上讲,云计算是一个多用户、多任务、支持并发处理的系统。高效、简捷、快速是其核心理念,它旨在通过网络把强大的服务器计算资源方便地分发到终端用户手中,同时保证低成本和良好的用户体验。在这个过程中,编程模式的选择至关重要。云计算项目中分布式并行编程模式将被广泛采用。

    分布式并行编程模式创立的初衷是更高效地利用软、硬件资源,让用户更快速、更简单地使用应用或服务。在分布式并行编程模式中,后台复杂的任务处理和资源调度对于用户来说是透明的,这样用户体验能够大大提升。MapReduce是当前云计算主流并行编程模式之一。MapReduce模式将任务自动分成多个子任务,通过Map和Reduce两步实现任务在大规模计算节点中的高度与分配。

    MapReduce是Google开发的java、Python、C++编程模型,主要用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。MapReduce模式的思想是将要执行的问题分解成Map(映射)和Reduce(化简)的方式,先通过Map程序将数据切割成不相关的区块,分配(调度)给大量计算机处理,达到分布式运算的效果,再通过Reduce程序将结果汇整输出。

    4、大规模数据管理

    处理海量数据是云计算的一大优势。那么如何处理则涉及到很多层面的东西,因此高效的数据处理技术也是云计算不可或缺的核心技术之一。对于云计算来说,数据管理面临巨大的挑战。云计算不仅要保证数据的存储和访问,还要能够对海量数据进行特定的检索和分析。由于云计算需要对海量的分布式数据进行处理、分析,因此,数据管理技术必需能够高效的管理大量的数据。

    Google的BT(BigTable)数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase是业界比较典型的大规模数据管理技术。

    BT(BigTable)数据管理技术:BigTable是非关系的数据库,是一个分布式的、持久化存储的多维度排序Map.BigTable建立在 GFS, Scheduler, Lock Service和MapReduce之上,与传统的关系数据库不同,它把所有数据都作为对象来处理,形成一个巨大的表格,用来分布存储大规模结构化数据。 Bigtable的设计目的是可靠的处理PB级别的数据,并且能够部署到上千台机器上。

    开源数据管理模块HBase:HBase是Apache的Hadoop项目的子项目,定位于分布式、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。作为高可靠性分布式存储系统,HBase在性能和可伸缩方面都有比较好的表现。利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

    5、分布式资源管理

    云计算采用了分布式存储技术存储数据,那么自然要引入分布式资源管理技术。在多节点的并发执行环境中,各个节点的状态需要同步,并且在单个节点出现故障时,系统需要有效的机制保证其它节点不受影响。而分布式资源管理系统恰是这样的技术,它是保证系统状态的关键。

    另外,云计算系统所处理的资源往往非常庞大,少则几百台服务器,多则上万台,同时可能跨跃多个地域。且云平台中运行的应用也是数以千计,如何有效地管理这批资源,保证它们正常提供服务,需要强大的技术支撑。因此,分布式资源管理技术的重要性可想而知。

    全球各大云计算方案/服务提供商们都在积极开展相关技术的研发工作。其中Google内部使用的Borg技术很受业内称道。另外,微软、IBM、Oracle/Sun等云计算巨头都有相应解决方案提出。

    6、信息安全

    调查数据表明,安全已经成为阻碍云计算发展的最主要原因之一。数据显示,32%已经使用云计算的组织和45%尚未使用云计算的组织的ICT管理将云安全作为进一步部署云的最大障碍。因此,要想保证云计算能够长期稳定、快速发展,安全是首要需要解决的问题。

    事实上,云计算安全也不是新问题,传统互联网存在同样的问题。只是云计算出现以后,安全问题变得更加突出。在云计算体系中,安全涉及到很多层面,包括网络安全、服务器安全、软件安全、系统安全等等。因此,有分析师认为,云安全产业的发展,将把传统安全技术提到一个新的阶段。

    现在,不管是软件安全厂商还是硬件安全厂商都在积极研发云计算安全产品和方案。包括传统杀毒软件厂商、软硬防火墙厂商、IDS/IPS厂商在内的各个层面的安全供应商都已加入到云安全领域。相信在不久的将来,云安全问题将得到很好的解决.

    7、云计算平台管理

    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,如何有效地管理这些服务器,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,需要具有高效调配大量服务器资源,使其更好协同工作的能力。其中,方便地部署和开通新业务、快速发现并且恢复系统故障、通过自动化、智能化手段实现大规模系统可靠的运营是云计算平台管理技术的关键。

    对于提供者而言,云计算可以有三种部署模式,即公共云、私有云和混合云。三种模式对平台管理的要求大不相同。对于用户而言,由于企业对于ICT资源共享的控制、对系统效率的要求以及ICT成本投入预算不尽相同,企业所需要的云计算系统规模及可管理性能也大不相同。因此,云计算平台管理方案要更多地考虑到定制化需求,能够满足不同场景的应用需求。

    包括Google、IBM、微软、Oracle/Sun等在内的许多厂商都有云计算平台管理方案推出。这些方案能够帮助企业实现基础架构整合、实现企业硬件资源和软件资源的统一管理、统一分配、统一部署、统一监控和统一备份,打破应用对资源的独占,让企业云计算平台价值得以充分发挥。

    8、绿色节能技术

    节能环保是全球整个时代的大主题。云计算也以低成本、高效率着称。云计算具有巨大的规模经济效益,在提高资源利用效率的同时,节省了大量能源。绿色节能技术已经成为云计算必不可少的技术,未来越来越多的节能技术还会被引入云计算中来。

    Carbon Disclosure Project(碳排放披露项目,简称CDP)近日发布了一项有关云计算有助于减少碳排放的研究报告。报告指出,迁移至云的美国公司每年就可以减少碳排放8570万吨,这相当于2亿桶石油所排放出的碳总量。

    总之,云计算服务提供商们需要持续改善技术,让云计算更绿色

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    云计算在技术上是通过虚拟化技术架构起来的数据服务中心,实现对存储、计算、内存、网络等资源化,按照用户需求进行动态分配。用户不再是在传统的物理硬件资源上享受服务,而改变为在虚拟资源层上构建自己的应用。

    (1)数据存储技术

    为保证高可靠性、高可用性和经济性,云计算存储数据采用了分布式存储的方式,并采用冗余存储的方式确保存储数据的高可靠性,即为同一份数据存储多个副本或采用多份备份法,采取并行的方法为大量的用户提供服务,云计算的数据存储技术也具有高传输率和高吞吐率的特点,Google、英特尔、雅虎等厂商采用的都是这种数据存储技术。

    (2)数据管理技术

    为实现云计算系统对大量数据集进行处理和分析,进而向云计算用户提供高品质的服务,云计算的数据管理技术必须要实现高效的管理大数据集。同时,还要实现在规模巨大的数据中找到特定的数据。云计算的特点是对海量的数据进行存储、读取之后再进行大量的分析,数据读操作的频率远大于数据更新的频率。云计算中的数据管理是一种读优化的数据管理。因此,云计算系统的数据管理多数采用数据库领域中列存储的管理模式,将表按列划分后进行存储,Google 的 BigTable 数据管理技术就是比较成熟的技术。

    (3)编程模型

    云计算上的编程模型要确保简单,以保证用户能通过编写简单的程序就实现特定的目标,轻松的体会云计算提供的服务。同时也要求这种编程模型后台复杂的并行执行以及任务调度向用户和编程人员透明。

    (4)云安全

    云安全融合了网格计算、并行技术、未知病毒判别等等最新的信息安全概念和技术,是当今信息安全的全新体现。通过网状的大量客户端对网络中的软件行为异常进行检测,获取互联网上木马、恶意程序等的动态情况,实时推送到服务端进行分析处理,然后再将解决方案分发到客户端,从而及时实现安全处理。

    云计算的其他相关技术还有:设备架构技术,包括节点互联技术、数据中心节能技术;资源管理技术,包括数据存储技术、数据管理技术;任务管理技术,包括任务调度技术、数据切分技术;改善服务技术,包括可行性技术、容错性技术;以及云安全技术、并行计算技术、负载均衡技术、虚拟机技术等。

    云计算的飞速发展,给中小外贸企业提供了一种全新的、快捷的计算环境,免去了企业用户很多繁杂的工作,例如安装软件包,设置软件配置,甚至编写复杂软件,同时也给中小外贸企业节省了购置软硬件设备,配备专业人员的相关成本。云计算非常适合中小外贸企业的信息化建设。
    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    公有云 vs 私有云?谁才是企业更好的选择?
    http://www.duozhishidai.com/article-8646-1.html
    让你通俗的明白什么是公有云、私有云、混合云和社区云
    http://www.duozhishidai.com/article-6112-1.html
    私有云对比于公有云和混合云,有什么优势?
    http://www.duozhishidai.com/article-1960-1.html


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    你是否选择公共云计算或者私人云计算是无关紧要的,它都不会将你所收集的数据进行组织整理。事实上,移动业务于云中能让你收集到更多的数据而已。你所收集到的数据是否有价值取决于你使用的方式,唯一能保证的是你会收集到很多数据。如何做到将收集到的数据与你现有的系统像融合全部要靠你自己。

    3.云计算无法替代工作人员

    云计算无法完全取代工作场所中的员工。云计算只是一个技术系统,旨在使业务流程更加高效的运作,但是仍然需要工作人员操作运行核心业务系统。云计算所收集到的任何数据都需要人进行远程应用。

    4.云计算不能增加业务或是提出见解

    你从云中或是通过云所获得的数据是无法直接应用的,除非有人知道所收集的数据全部意义。数据会一直不可用直到它得到正确的分析和处理,云没有足够的智能来“独立”完成任务。

    5.云计算无法为你提供额外的保护和战略

    如果云技术能做到这一点,那么它只会使你的系统变得更加脆弱,尤其是当你“身处”公有云时。安全是云计算最主要问题之一。如果世界银行可以被攻破,那么你的也不会例外。

    如果一个宏伟的计划就是将更多的业务迁移到云中,最终你将会腾出一部分员工。你可以利用这些员工做些云计算之外的工作。云只解决效率问题,而实施战略仍需要企业的工作人员。

    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    云计算技术的优势和劣势,未来发展趋势的深度剖析
    http://www.duozhishidai.com/article-13282-1.html
    云计算技术的具体实现形式
    http://www.duozhishidai.com/article-10227-1.html
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