云计算的发展需要什么核心技术？

Posted 2021-04-29 速度云服务器

云计算已经成为了IT界的热门技术，甚至被视为将根本改变生活方式和商业模式的革命技术。

借助云计算，网络服务提供者可以在瞬息之间，处理数以千万计甚至亿计的信息，实现和超级计算机同样的效能。

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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。

经过十多年的发展，云计算的商业应用已经非常成熟，影响着整个产业的发展。

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云计算不再是以往单纯地把计算、存储当成水电煤按需使用的概念，现在的云包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）三个层面的多种服务，涵盖大数据、人工智能（AI）、物联网（IoT）等技术，以及数据库、ERP、CRM等各种应用。

IaaS只是解决资源需求的问题，PaaS却可以让企业不再需要专业架构师、工程师就能快速开发很多功能丰富的应用，所以说PaaS才是云计算的未来——但这并不意味着作为基础的IaaS不重要。

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一般来说，云平台开发人员需要分布式系统架构设计，云应用开发人员也需要了解云的底层运行原理，比如任务、数据如何拆分，用一套分布式系统来协同完成，资源如何调度，数据一致性如何保证，才能更好地设计应用程序。

当然，在此之前首先需要了解操作系统、网络、数据库等基础知识。

那么云计算在发展过程中的核心技术都有哪些？

云计算系统运用了许多技术，其中以编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术、云计算平台管理技术最为关键。

(1)编程模型

MapReduce是Google开发的java、Python、C++编程模型，它是一种简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型，用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。

严格的编程模型使云计算环境下的编程十分简单。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。

(2)海量数据分布存储技术

云计算系统由大量服务器组成，同时为大量用户服务，因此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。

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。

(3)海量数据管理技术

云计算需要对分布的、海量的数据进行处理、分析，因此，数据管理技术必须能够高效的管理大量的数据。

云计算系统中的数据管理技术主要是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。

在未来随着云计算技术的不断发展，相信云计算技术会有更大的突破，新的技术会给我们带来更大的便利和效益。

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