首页 > 数据库 > 数据库开发技术 > 云计算——云计算核心技术

云计算成为IT热门技术,甚至被视为将根本改变生活方式和商业模式的革新技术。借助云计算,网络服务提供者可以在瞬息之间,处理数以万计甚至亿计的信息,实现和超级计算相同的效能。
云计算可以被视为网格计算和虚拟化的融合:即利用网格分布式计算处理能力,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,是用户可以实时的监控和调配资源。


1.虚拟化技术
(2)虚拟化
(3)虚拟化厂商
(4)虚拟化技术分类
云计算的数据量往往是大于传统IT架构的,传统的存储架构已经很难满足日益增长的数据存储需求。云计算架构中,通常采用分布式存储,实现更好的扩展性,更大的容量以及更好的性能指标。
分布式存储技术优点
系统可架设在容易失效的廉价硬件平台上。
运行在多台节点上,自动整合。
能存储大量GB级甚至TB级的大文件。
整合集群内所有存储空间资源,虚拟化并对外提供文件访问服务。
更好的扩展性,更大的容量,更适合大规模数据的性能需求。
(1)ceph
Ceph是一种为优秀的性能、可靠性和可扩展性而设计的统一的,分布式文件系统
(2)Hadoop
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统( Distributed File System),其中一个组件是HDFS(Hadoop Distributed File System)。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce则为海量的数据提供了计算
云计算不仅要实现海量数据的存储,而且要提供面向海量数据的分析处理功能,由于部署在大规模硬件资源上,因此海量数据的处理需要抽象处理过程,并要求其编程模型支持规模扩展,屏蔽底层细节的同时简单有效,如Google提出的并行编程模型MapReduce。

为了使云计算核心服务高效,安全地运行,需要服务管理技术加以支持。

(1)从技术应用看
从封闭——》开源
从单一解决方案——》融合
从统一管理——》自动化实现
从紧凑——》模块化设计




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