作者：刘超
转自公众号【刘超的通俗云计算】

## 什么是云计算
早在十年前，市场上就出现了很多和云计算相关的岗位，当时正是云计算技术最火热的时代，不管是BAT还是华为等企业都开始布局云计算，于是OpenStack研发、容器研发、底层开发等相关岗位相应地也越来越多，虽然这几年大数据和AI的风头已经完全压过了云计算，但是这一门技术仍然在现如今的技术体系中占有很重要的位置。那么，到底什么是云计算，就是我们每一个要学习云计算技术的朋友要了解的事情了，根据百度百科的介绍

> 大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
> 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1]  中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。 [2]

## 思维导图
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## 云计算的发展史

### 物理机时代
云计算的整个过程，用一个词来讲就是“分久必合，合久必分”。

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。

计算是CPU和内存，为啥？1+1这个最简单的算法是把1放在内存里面，运行加法是CPU做的，做完了结果2又保存在内存里面。
网络就是你插根网线能上网。
存储就是你下个电影有地方放。本次讨论就是围绕这四个部分来讲的。
 在原始社会，大家最爱用的是物理设备：

服务器用的是物理机，例如戴尔，惠普，IBM，联想等物理服务器，随着硬件设备的进步，物理服务器越来越强大了，64核128G内存都算是普通配置。
网络用的是硬件交换机和路由器，例如思科的，华为的，从1GE到10GE，现在有40GE和100GE，带宽越来越牛。
存储方面有的用普通的磁盘，也有了更快的SSD盘。容量从M，到G，连笔记本电脑都能配置到T，更何况磁盘阵列。
 如果部署应用直接使用物理机，看起来很爽，总有种土豪的感觉，却又大大的缺点：

人工运维：如果你在一台服务器上安装软件，把系统安装坏了，怎么办？只有重装。当你想配置一下交换机的参数，需要串口连上去进行配置。当你想增加一块磁盘，总要买一块插进服务器。这些都需要人工来，而且很大可能要求机房。你们公司在北五环，机房在南六环，这酸爽。
浪费资源：其实你只想部署一个小小的网站，却要用128G的内存。混着部署吧，就有隔离性的问题。
 隔离性差：你把好多的应用部署在同一台物理机上，他们之间抢内存，抢cpu，一个写满了硬盘，另一个就没法用了，一个弄挂了内核，另一个也同时挂了，如果部署两个相同的应用，端口还会冲突，动不动就会出错。
 于是有了第一次合久必分的过程，叫做虚拟化。所谓虚拟化，就是把实的变成虚的。
 
### 虚拟机的诞生

物理机变为虚拟机：cpu是虚拟的，内存是虚拟的，内核是虚拟的，硬盘是虚拟的。
物理交换机变为虚拟交换机：网卡是虚拟的，交换机是虚拟的，带宽也是虚拟的。
物理存储变成虚拟存储：多块硬盘虚拟成一大块。
 虚拟化很好的解决了上面的三个问题：

人工运维：虚拟机的创建和删除都可以远程操作，虚拟机被玩坏了，删了再建一个分钟级别的。虚拟网络的配置也可以远程操作，创建网卡，分配带宽都是调用接口就能搞定的。
浪费资源：虚拟化了以后，资源可以分配的很小很小，比如1个cpu，1G内存，1M带宽，1G硬盘，都可以被虚拟出来。
隔离性差：每个虚拟机有独立的cpu, 内存，硬盘，网卡，不同虚拟机的应用互不干扰。
但是虚拟化还有以下的缺点，通过虚拟化软件创建虚拟机，需要人工指定放在哪台机器上，硬盘放在哪个存储设备上，网络的VLAN ID，带宽具体的配置，都需要人工指定。所以单单使用虚拟化的运维工程师往往有一个Excel表格，有多少台机器，每台机器部署了哪些虚拟机。所以，一般虚拟化的集群数目都不是特别的大。

在虚拟化阶段，领跑者是Vmware，可以实现基本的计算，网络，存储的虚拟化。

当然这个世界有闭源，就有开源，有windows就有linux，有apple就有andord，有Vmware，就有Xen和KVM。在开源虚拟化方面，Xen方面Citrix做的不错，后来Redhat在KVM发力不少。

对于网络虚拟化，有Openvswitch，可以通过命令创建网桥，网卡，设置VLAN，设置带宽。

对于存储虚拟化，对于本地盘，有LVM，可以将多个硬盘变成一大块盘，然后在里面切出一小块给用户。

为了解决虚拟化阶段剩余的问题，于是有了分久必合的过程。这个过程我们可以形象的称为池化，也就是说虚拟化已经将资源分的很细了，但是对于如此细粒度的资源靠Excel去管理，成本太高，能不能打成一个大的池，当需要资源的时候，帮助用户自动的选择，而非用户指定。所以这个阶段的关键点：调度器Scheduler。

### 公有云和私有云

于是vmware有了自己的vcloud。

于是基于Xen和KVM的私有云平台CloudStack，后来Citrix将其收购后开源。

当这些私有云平台在用户的数据中心里面卖的其贵无比，赚的盆满钵满的时候。有其他的公司开始了另外的选择，这就是AWS和Google，开始了公有云领域的探索。

AWS最初就是基于Xen技术进行虚拟化的，并且最终形成了公有云平台。也许AWS最初只是不想让自己的电商领域的利润全部交给私有云厂商吧，于是自己的云平台首先支撑起了自己的业务，在这个过程中，AWS自己严肃的使用了自己的云计算平台，使得公有云平台不是对于资源的配置更加友好，而是对于应用的部署更加友好，最终大放异彩。

如果我们仔细观察就会发现，私有云和公有云使用的是类似的技术，却在产品设计上是完全不同的两种生物。私有云厂商和公有云厂商也拥有类似的技术，却在产品运营上呈现出完全不同的基因。

私有云厂商都是卖资源的，所以往往在卖私有云平台的时候往往伴随着卖计算，网络，存储设备。在产品设计上，私有云厂商往往强调又长又详尽，但是客户几乎不会使用的计算，网络，存储的技术参数，因为这些参数可以用来和友商对标的过程中占尽优势。私有云的厂商几乎没有自己的大规模应用，所以私有云厂商的平台做出来是给别人用的，自己不会大规模使用，于是产品往往围绕资源展开，而不会对应用的部署友好。

公有云的厂商往往都是有自己的大规模应用需要部署的，所以其产品的设计，可以将常见的应用部署所需要的模块作为组件提供出来，用户可以像拼积木一样，拼接一个适用于自己应用的架构。公有云厂商不必要关心各种技术参数的PK，不必关心是否开源，是否兼容各种虚拟化平台，兼容各种服务器设备，网络设备，存储设备。你管我用什么，客户部署应用方便就好。

### OpenStack的诞生
当然公有云的第一名AWS活的很爽，第二名Rackspace就不太爽了，没错，互联网行业嘛，基本上就是一家独大。第二名如何逆袭呢？开源是很好的办法，让整个行业大家一起为这个云平台出力，兄弟们，大家一起上。于是Rackspace与美国航空航天局（NASA）合作创始了开源云平台OpenStack。OpenStack现在发展的和AWS有点像了，所以从OpenStack的模块组成，可以看到云计算池化的方法。

**OpenStack包含哪些组件呢？**

计算池化模块Nova：OpenStack的计算虚拟化主要使用KVM，然而到底在那个物理机上开虚拟机呢，这要靠nova-scheduler。

网络池化模块Neutron：OpenStack的网络虚拟化主要使用Openvswitch，然而对于每一个Openvswitch的虚拟网络，虚拟网卡，VLAN，带宽的配置，不需要登录到集群上配置，Neutron可以通过SDN的方式进行配置。

存储池化模块Cinder:OpenStack的存储虚拟化，如果使用本地盘，则基于LVM，使用哪个LVM上分配的盘，也是用过scheduler来的。后来就有了将多台机器的硬盘打成一个池的方式Ceph，则调度的过程，则在Ceph层完成。

有了OpenStack，所有的私有云厂商都疯了，原来VMware在私有云市场实在赚的太多了，眼巴巴的看着，没有对应的平台可以和他抗衡。现在有了现成的框架，再加上自己的硬件设备，你可以想象到的所有的IT厂商的巨头，全部加入到社区里面来，将OpenStack开发为自己的产品，连同硬件设备一起，杀入私有云市场。

网易当然也没有错过这次风口，上线了自己的OpenStack集群，网易蜂巢基于OpenStack自主研发了IaaS服务，在计算虚拟化方面，通过裁剪KVM镜像，优化虚拟机启动流程等改进，实现了虚拟机的秒级别启动。在网络虚拟化方面，通过SDN和Openvswitch技术，实现了虚拟机之间的高性能互访。在存储虚拟化方面，通过优化Ceph存储，实现高性能云盘。

但是网易并没有杀进私有云市场，而是使用OpenStack支撑起了自己的应用，这是互联网的思维，没错。仅仅是资源层面弹性是不够的，还需要开发出对应用部署友好的组件。例如数据库，负载均衡，缓存等，这些都是应用部署必不可少的，也是网易在大规模应用实践中，千锤百炼过的。这些组件称为PaaS。

### 从IAAS到PAAS

前面一直在讲IaaS层的故事，也即基础设施即服务，基本上在谈计算，网络，存储的事情。现在应该说说应用层的事情了。

IaaS的定义比较清楚，PaaS的定义就没那么清楚了，有的把数据库，负载均衡，缓存作为PaaS服务，有的把大数据Hadoop, Spark平台作为PaaS服务，有的讲应用的安装与管理，例如Puppet, Chef, Ansible作为PaaS服务。

其实PaaS主要用于管理应用层的，我总结两部分：一部分是你自己的应用应当自动部署，比如Puppet, Chef, Ansible, Cloud Foundry等，可以通过脚本帮你部署，一部分是你觉得复杂的通用应用不用部署，比如数据库，缓存，大数据平台，可以在云平台上一点即得。

要么就是自动部署，要么不用部署，总的来说就是应用层您也少操心，就是PaaS的作用。当然最好是都不用部署，一键可得，所以公有云平台将通用的服务都做成了PaaS平台。另一些应用，是您自己开发的，除了你自己，其他人都不知道，所以您可以用工具变成自动部署。

有了PaaS最大的优点，就是可以实现应用层的弹性伸缩。比如双十一来了，10个节点要变成100个节点，如果使用物理设备，再买90台机器固然来不及，仅仅只有IaaS实现资源的弹性是不够的，再创建90台虚拟机，也是空的啊，还是需要运维人员一台一台的部署。所以有了PaaS就好了，一台虚拟机启动后，马上运行自动部署脚本，进行应用的安装，90台机器自动安装好了应用，才是真正的弹性伸缩。

当然这种部署方式也有一个问题，就是无论Puppet, Chef, Ansible把安装脚本抽象的再好，说到底也是基于脚本的，然而应用所在的环境千差万别，文件路径的差别，文件权限的差别，依赖包的差别，应用环境的差别，Tomcat, PHP, Apache等软件版本的差别，JDK，Python等版本的差别，是否安装了一些系统软件，是否占用了哪些端口，都可能造成脚本执行的不成功。所以看起来是一旦脚本写好，就能够快速复制了，但是一旦环境稍有改变，就需要把脚本进行新一轮的修改，测试，联调。例如在数据中心写好的脚本，移到AWS上就不一定直接能用，在AWS上联调好了，迁移到Google Cloud上去也可能再会出问题。

### 容器的诞生
于是容器应运而生。容器是Container，Container另一个意思是集装箱，其实容器的思想就是要变成软件交付的集装箱。集装箱的特点，一是打包，二是标准。设想没有集装箱的时代，如果从A将货物运到B，中间要经过三个码头，换三次船的话，每次货物都要卸下船来，摆的七零八落，然后再换船的时候，需要重新整齐摆好，所以没有集装箱的时候，船员们都能够在岸上待几天再走。然而有了集装箱，所有的货物都打包在一起了，并且集装箱的尺寸全部一致，所以每次换船的时候，整体一个箱子搬过去就可以了，小时级别就能完成，船员再也不能上岸长时间休息了。所以设想A就是程序员，B就是用户，货物就是代码及运行环境，中间的三个码头分别是开发，测试，上线。

假设代码的运行环境如下：

1.        Ubuntu操作系统

2.        创建用户hadoop

3.        下载解压缩JDK 1.7在某个目录下

4.        将这个目录加入JAVA_HOME和PATH的环境变量里面

5.        将环境变量的export放在hadoop用户的home目录下的.bashrc文件中

6.        下载并解压缩tomcat 7

7.        将war放到tomcat的webapp路径下面

8.        修改tomcat的启动参数，将Java的Heap Size设为1024M

看，一个简单的Java网站，就需要考虑这么多零零散散的东西，如果不打包，就需要在开发，测试，生产的每个环境上查看保证环境的一致，甚至要将这些环境重新搭建一遍，就像每次将货物打散了重装一样麻烦，中间稍有差池，比如开发环境用了JDK 1.8，而线上是JDK 1.7，比如开发环境用了root用户，线上需要使用hadoop用户，都可能导致程序的运行失败。

容器如何对应用打包呢？还是要学习集装箱，首先要有个封闭的环境，将货物封装起来，让货物之间互不干扰，互相隔离，这样装货卸货才方便。好在ubuntu中的lxc技术早就能做到这一点，这里主要使用了两种技术，一种是看起来是隔离的技术，称为namespace，也即每个namespace中的应用看到的是不同的IP地址，用户空间，进程号等。另一种是用起来是隔离的，称为cgroup，也即明明整台机器有很多的CPU，内存，而一个应用只能用其中的一部分。

有了这两项技术，集装箱的铁盒子我们是焊好了，接下来是决定往里面放什么的时候了。最简单粗暴的方法，就是将上面列表中所有的都放到集装箱里面。但是这样太大了，因为虚拟机的镜像就是这样的，动辄几十G，如果你安装一个干干静静的ubuntu操作系统，什么都不装，就很大了。这其实相当于把船也放到了集装箱里面，答案当然是NO.

所以撇下第一项操作系统，剩下的所有的加起来，也就几百M，就轻便多了。所以一台服务器上的容器是共享操作系统内核的，容器在不同机器之间的迁移不带内核，这也是很多人声称容器是轻量级的虚拟机的原因。轻不白轻，自然隔离性就差了，一个集装箱把船压漏水了，所有的集装箱一起沉。

另一个需要撇下的就是随着应用的运行而产生并保存在本地的数据，多以文件的形式存在，例如数据库文件，文本文件。这些文件会随着应用的运行，越来越大，如果这些数据也放在容器里面，会让容器变得很大，影响容器在不同环境的迁移。而且这些数据在开发，测试，线上环境之间的迁移是没有意义的，生产环境不可能用测试环境的文件，所以往往这些数据也是保存在容器外面的存储设备上。也是为什么人们称容器是无状态的。

至此集装箱焊好了，货物也装进去了，接下来就是如何将这个集装箱标准化，从而在哪艘船上都能运输。这里的标准一个是镜像，一个是容器的运行环境。所谓的镜像，就是将你焊好集装箱的那个时刻，将集装箱的状态保存下来，就像孙悟空说定，集装箱里面就定在了那一刻，然后将这一刻的状态保存成一系列文件。这些文件的格式是标准的，谁看到这些文件，都能还原当时定住的那个时刻。将镜像还原成运行时的过程，就是读取镜像文件，还原那个时刻的过程，也就是容器的运行的过程。除了大名鼎鼎的Docker，还有其他的容器，例如AppC，Mesos Container，都能运行容器镜像。所以说容器不等于Docker。

总而言之，容器是轻量级的，隔离差的，适用于无状态的，基于镜像标准实现跨主机，跨环境的随意迁移。

有了容器，使得PaaS层对于用户自身应用的自动部署变得快速而优雅。容器快，快在了两方面，第一是虚拟机启动的时候要先启动操作系统，容器不用启动操作系统，因为是共享内核的。第二是虚拟机启动后使用脚本安装应用，容器不用安装应用，因为已经打包在镜像里面了。所以最终虚拟机的启动是分钟级别，而容器的启动是秒级。容器咋这么神奇。其实一点都不神奇，第一是偷懒少干活了，第二是提前把活干好了。

因为容器的启动快，人们往往不会创建一个个小的虚拟机来刚刚部署应用，因为这样太费时间了，而是创建一个大的虚拟机，然后在大的虚拟机里面再划分容器，而不同的用户不共享大的虚拟机，可以实现操作系统内核的隔离。

这又是一次合久必分的过程。由IaaS层的虚拟机池，划分为更细粒度的容器池。

容器的粒度更加细，管理起来更难管，甚至是手动操作难以应对的。假设你有100台物理机，其实规模不是太大，用Excel人工管理是没问题的，但是一台上面开10台虚拟机，虚拟机的个数就是1000台，人工管理已经很困难了，但是一台虚拟机里面开10个容器，就是10000个容器，你是不是已经彻底放弃人工运维的想法了。

所以容器层面的管理平台是一个新的挑战，关键字就是自动化：

自发现：容器与容器之间的相互配置还能像虚拟机一样，记住IP地址，然后互相配置吗？这么多容器，你怎么记得住一旦一台虚拟机挂了重启，IP改变，应该改哪些配置，列表长度至少万行级别的啊。所以容器之间的配置通过名称来的，无论容器跑到哪台机器上，名称不变，就能访问到。
自修复：容器挂了，或是进程宕机了，能像虚拟机那样，登陆上去查看一下进程状态，如果不正常重启一下么？你要登陆万台docker了。所以容器的进程挂了，容器就自动挂掉了，然后自动重启。
弹性自伸缩 Auto Scaling：当容器的性能不足的时候，需要手动伸缩，手动部署么？当然也要自动来。
如果有了容器的管理平台，又是一次分久必合。

### 容器管理平台

当前火热的容器管理平台有三大流派：

一个是Kubernetes，我们称为段誉型。段誉(Kubernetes)的父亲(Borg)武功高强，出身皇族(Google)，管理过偌大的一个大理国(Borg是Google数据中心的容器管理平台)。作为大理段式后裔，段誉的武功基因良好(Kubernetes的理念设计比较完善)，周围的高手云集，习武环境也好(Kubernetes生态活跃，热度高)，虽然刚刚出道的段誉武功不及其父亲，但是只要跟着周围的高手不断切磋，武功既可以飞速提升。

一个是Mesos，我们称为乔峰型。乔峰(Mesos)的主要功夫降龙十八掌(Mesos的调度功能)独步武林，为其他帮派所无。而且乔峰也管理过人数众多的丐帮(Mesos管理过Tweeter的容器集群)。后来乔峰从丐帮出来，在江湖中特例独行(Mesos的创始人成立了公司Mesosphere)。乔峰的优势在于，乔峰的降龙十八掌(Mesos)就是在丐帮中使用的降龙十八掌，相比与段誉初学其父的武功来说，要成熟很多。但是缺点是，降龙十八掌只掌握在少数的几个丐帮帮主手中(Mesos社区还是以Mesosphere为主导)，其他丐帮兄弟只能远远崇拜乔峰，而无法相互切磋(社区热度不足)。

一个是Swarm，我们称为慕容型。慕容家族(Swarm是Docker家族的集群管理软件)的个人功夫是非常棒的(Docker可以说称为容器的事实标准)，但是看到段誉和乔峰能够管理的组织规模越来越大，有一统江湖的趋势，着实眼红了，于是开始想创建自己的慕容鲜卑帝国(推出Swarm容器集群管理软件)。但是个人功夫好，并不代表着组织能力强(Swarm的集群管理能力)，好在慕容家族可以借鉴段誉和乔峰的组织管理经验，学习各家公司，以彼之道，还施彼身，使得慕容公子的组织能力(Swarm借鉴了很多前面的集群管理思想)也在逐渐的成熟中。

## 云计算方面核心技术有哪些？
> 作者：冰岛社区-陈昊
> 链接：https://www.zhihu.com/question/353443905/answer/877956605
> 来源：知乎
> 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

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。

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五分钟学后端技术：一篇文章告诉你什么是云计算！

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