云計算的關鍵技術是什么？

通俗的說法是，把你所有的應用部署到一個平臺上，在平臺上你可以自由共享你的文件，你可以隨時隨地通過這個云平臺獲取和分享你的數據和信息。你也無需擔心數據如何管理，因為云平臺會把數據做好備份和管理，就算弄丟了文件，也可以把數據恢復。現在很多企業都擔心安全問題，其實云計算平臺是可以做好安全措施的，無需擔憂。你所使用的資源，都是用多少付多少，資源不浪費，你的實際使用量與你所花費的金錢是對等的。我們以前開始接觸云平臺的時候也感覺很困惑，后來使用了KITOZER云計算平臺，感覺一切都方便很多，成本減少了很多，花費人力物力也少了，IT的管理和運維更加輕松、高效。而且現在云計算都很普遍了，很多都在搞云計算，巨大的發展潛力是必然的。下面廠家廣州萊安智能化系統開發有限公司給大家介紹：

一、云計算關鍵技術

1、云計算是分布式處理、并行計算和網格計算等概念的發展和商業實現，其技術實質是計算、存儲、服務器、應用軟件等IT軟硬件資源的虛擬化，云計算在虛擬化、數據存儲、數據管理、編程模式等方面具有自身獨特的技術。

2、云計算的關鍵技術包括以下幾個方向：

（1）、虛擬機技術 虛擬機，即服務器虛擬化是云計算底層架構的重要基石。在服務器虛擬化中，虛擬化軟件需要實現對硬件的抽象，資源的分配、調度和管理，虛擬機與宿主操作系統及多個虛擬機間的隔離等功能，目前典型的實現（基本成為事實標準）有Citrix Xen、VMware ESX Server 和Microsoft Hype-V等。

（2） 、數據存儲技術 云計算系統需要同時滿足大量用戶的需求，并行地為大量用戶提供服務。因此，云計算的數據存儲技術必須具有分布式、高吞吐率和高傳輸率的特點。目前數據存儲技術主要有Google的GFS（Google File System，非開源）以及HDFS（Hadoop Distributed File System，開源），目前這兩種技術已經成為事實標準。

（3）、數據管理技術 云計算的特點是對海量的數據存儲、讀取后進行大量的分析，如何提高數據的更新速率以及進一步提高隨機讀速率是未來的數據管理技術必須解決的問題。云計算的數據管理技術最著名的是谷歌的BigTable數據管理技術，同時Hadoop開發團隊正在開發類似BigTable的開源數據管理模塊。

（4）、分布式編程與計算 為了使用戶能更輕松的享受云計算帶來的服務，讓用戶能利用該編程模型編寫簡單的程序來實現特定的目的，云計算上的編程模型必須十分簡單。必須保證后臺復雜的并行執行和任務調度向用戶和編程人員透明。當前各IT廠商提出的云計劃的編程工具均基于Map-Reduce的編程模型。

（5）、虛擬資源的管理與調度 云計算區別于單機虛擬化技術的重要特征是通過整合物理資源形成資源池，并通過資源管理層（管理中間件）實現對資源池中虛擬資源的調度。云計算的資源管理需要負責資源管理、任務管理、用戶管理和安全管理等工作，實現節點故障的屏蔽，資源狀況監視，用戶任務調度，用戶身份管理等多重功能。

（6）、云計算的業務接口 為了方便用戶業務由傳統IT系統向云計算環境的遷移，云計算應對用戶提供統一的業務接口。業務接口的統一不僅方便用戶業務向云端的遷移，也會使用戶業務在云與云之間的遷移更加容易。在云計算時代，SOA架構和以Web Service為特征的業務模式仍是業務發展的主要路線。

（7）、云計算相關的安全技術 云計算模式帶來一系列的安全問題，包括用戶隱私的保護、用戶數據的備份、云計算基礎設施的防護等，這些問題都需要更強的技術手段，乃至法律手段去解決。

二、云計算的五大關鍵技術如下：

1 虛擬化技術

虛擬化技術是指計算元件在虛擬的基礎上而不是真實的基礎上運行，它可以擴大硬件的容量，簡化軟件的重新配置過程，減少軟件虛擬機相關開銷和支持更廣泛的操作系統方面。通過虛擬化技術可實現軟件應用與底層硬件相隔離，它包括將單個資源劃分成多個虛擬資源的裂分模式，也包括將多個資源整合成一個虛擬資源的聚合模式。虛擬化技術根據對象可分成存儲虛擬化、計算虛擬化、網絡虛擬化等，計算虛擬化又分為系統級虛擬化、應用級虛擬化和桌面虛擬化目。在云計算實現中。計算系統虛擬化是一切建立在“云”上的服務與應用的基礎。虛擬化技術目前主要應用在CPU、操作系統、服務器等多個方面，是提高服務效率的最佳解決方案。

2 分布式海量數據存儲

云計算系統由大量服務器組成，同時為大量用戶服務，因此云計算系統采用分布式存儲的方式存儲數據，用冗余存儲的方式(集群計算、數據冗余和分布式存儲)保證數據的可靠性。冗余的方式通過任務分解和集群，用低配機器替代超級計算機的性能來保證低成本，這種方式保證分布式數據的高可用、高可靠和經濟性，即為同一份數據存儲多個副本。云計算系統中廣泛使用的數據存儲系統是Google的GFS和Hadoop團隊開發的GFS的開源實現HDFS。

3 海量數據管理技術

云計算需要對分布的、海量的數據進行處理、分析，因此，數據管理技術必需能夠高效的管理大量的數據。云計算系統中的數據管理技術主要是Google的BT sT~lO數據管理技術和Hadoop團隊開發的開源數據管理模塊HBase。由于云數據存儲管理形式不同于傳統的RDBMS數據管理方式，如何在規模巨大的分布式數據中找到特定的數據，也是云計算數據管理技術所必須解決的問題[61。同時，由于管理形式的不同造成傳統的SQL數據庫接口無法直接移植到云管理系統中來，目前一些研究在關注為云數據管理提供RDBMS和SQL的接口，如基于Hadoap 子項目HBase和Hive等。另外，在云數據管理方面，如何保證數據安全性和數據訪問高效性也是研究關注的重點問題之一。

4 編程方式

云計算提供了分布式的計算模式，客觀上要求必須有分布式的編程模式。云計算采用了一種思想簡潔的分布式并行編程模型Map—Reduce。Map—Reduce是一種編程模型和任務調度模型。主要用于數據集的并行運算和并行任務的調度處理。在該模式下，用戶只需要自行編寫Map函數和Reduce函數即可進行并行計算。其中，Map 函數中定義各節點上的分塊數據的處理方法，而Reduce函數中定義中間結果的保存方法以及最終結果的歸納方法。

5 云計算平臺管理技術

云計算資源規模龐大，服務器數量眾多并分布在不同的地點，同時運行著數百種應用，如何有效的管理這些服務器，保證整個系統提供不問斷的服務是巨大的挑戰。云計算系統的平臺管理技術能夠使大量的服務器協同工作，方便的進行業務部署和開通，快速發現和恢復系統故障，通過自動化、智能化的手段實現大規模系統的可靠運營。

三、虛擬化與云計算有什么區別

虛擬化和云計算并非一回事。它們要解決的是不同維度的IT問題，而且對企業會產生不同層面的影響，導致不同的發展前景。

1、虛擬化：

簡要言之，在IT環境中，虛擬化是要“隔離”計算資源，如此一來，某個層上的一個對象（如一個應用，一個任務，一個組件）就可以不考慮該層之下的其他變化而獨立操作。對虛擬化做詳盡的探討超出了本文的范圍。然而，還是讓我們解釋一些術語，虛擬化和“隔離”常常因為某些特殊原因而被選用，其實在“虛擬化”和“仿真”、“隔離”和“重定向”之間是存在技術差異的。虛擬化隔離了各種計算資源，因此也就提供了重新分配與整合被隔離資源的機會，以便更好、更高效地利用這些資源。

2、云計算：

而另一方面，云計算則是一種讓各種資源按需取用的能力。一般而言，我們指望從云計算獲得什么，有很多種答案。而美國國家標準與技術研究院（NIST）給出的云計算定義概括出了基本特征、如何交付，以及何種部署模式才算得上是云計算等等。我則進一步簡化了這一定義，提供了一種更直接、更簡單的方法來描述云計算。

3、云計算和虛擬化的明顯差異：

（1）、虛擬化和云計算截然相反，例如自服務模式就不是虛擬化的基本構件，但是對云計算來說卻是必不可少的。有人肯定會反駁說，某些虛擬化解決方案是包含了自服務組件的。但問 題是，自服務對于虛擬化來說既不是必要條件，也不是充分條件。而在云計算中，自服務卻是一個至關重要的概念，對用戶來說必須是任意時刻都可以獲得的。而 且，為了減少長期培訓，支持所有服務等級，自服務顯然是一種高效機制。長期而言，它是加速云計算解決方案ROI，使其可持續的一個至關重要的因素。

（3）、虛擬化是虛擬機的核心，它源于基礎設施的管理、運營及部署的靈活性。虛擬化指的是整合服務器、管理虛擬機、精簡桌面等等的能力。

（4）、與此同時，云則是和“服務”相關的，而“服務”是和云就緒以及對市場機會的反應相關的。云關注的是如何走向市場。它重視的是怎么讓一個被申請的企業核心業務應用可以按需取用，而不僅僅是為了部署一個虛擬機。云感興趣的不僅是虛擬機的運營，而且要洞察在虛擬機上運行的目標應用。

（5）、因此說，虛擬化絕不是云計算。而云計算則遠遠超出了虛擬化的范疇。