云计算技术

云计算技术（通用12篇）

云计算技术 篇1

0 引言

云计算是由企业界开始发展, 然后才进入学术界引起重视的, 这与网格计算相反。经过对迄今为止的云计算相关学术论文进行统计分析后, 显示学术界对于云计算的研究主要集中在云技术关键技术方面。云计算研究的关键技术包括虚拟机、安全管理、数据管理、云监测、能耗管理和计算模型等。云计算的计算模型是研究如何针对某类应用特点提出效率更高的编程方式, 目前云计算模型众多, 而Hadoop是一个开源的分布式系统基本架构, 正日益成为具有较强实用性的开发平台, 淘宝就是国内率先使用Hadoop的公司之一。

1 云计算关键技术

1.1 虚拟机

虚拟机是云计算的关键技术之一。目前在云计算中使用的主要虚拟机之一就是VMware Infrastructure。它是一个虚拟数据中心操作系统, 可以将离散的硬件资源统一起来以创建共享平台。其优点有: (1) 整合服务器以降低IT成本; (2) 暗哨计划内和计划外停机以改进业务连续性; (3) 运行较少的服务器并且动态关闭不使用的服务器。

1.2 安全管理

云计算是计算机资源的整合, 通过云计算设施中的任何一台计算机, 任何隐私信息都能够被找到。云计算安全问题已经成为急需解决的重要问题。其中, Siani Persion等提出了在云计算服务设计过程中保护用户隐私的一些设计原则: (1) 发送尽量少的个人信息到云中, 或者对系统进行分析后只对一小部分个人信息进行必要的收集和采集; (2) 采用安全措施防止未授权的访问、复制、使用或者修改个人信息来保护云中的个人信息; (3) 最大限度地实现用户控制。在云计算环境中, 让用户完全控制个人信息是比较困难的。要加强对个人信息的控制:一可以允许用户控制最重要的个人信息;二可以委托信任的第三方来管理; (4) 允许用户对个人信息的使用进行选择, 即加入、退出机制; (5) 明确以及限制数据使用的目的。个人信息必须被身份明确的人使用和处理; (6) 有反馈机制。即设计人及界面清楚地表明云服务中采取的安全措施, 用其向用户提供安全提示。

1.3 数据管理

云计算具有计算能力可变、数据储存在不信任的主机上、数据是远程复制等3个特点。从这3个特点分析而出, 只有两种数据管理应用程序可能适合部署到云计算中:一是和事务处理相关的数据管理系统;另一种是和分析相关的数据管理系统。前者未采用共享的体系结构, 在进行远程数据复制时很难满足ACID的需求, 同时在不信任的主机上存储数据也有比较大的风险。ACID要求对于基于分析的数据管理系统来说不是必须的, 同时可以保证敏感数据在分析之外, 从而保证其安全。因此, 基于分析的数据管理系统应该很合适部署到云计算环境中去。

1.4 云监测和能耗管理

云监测是随着云计算的推广、云设施不断增加、为了更好地体现云计算的强大计算处理能力而设置的对虚拟机监控的能力;能耗管理是如何节省云设施中计算设施所需要的能源、有效整合资源、降低成本。

1.5 云计算的计算模型

现行的分布式计算系统可以提供强大的计算能力, 但非专业用户并不能有效地利用, 一个庞大的任务很可能由于初学者的偶然操作导致性能的大幅下降。为了解决这些问题, 应该提供给用户一个高度抽象的产品系统, 这些就是云计算的计算模型。提到云计算模型, 就不得不说一个开源框架, 那就是Hadoop。

Hadoop是一个分布式系统基本架构, 由Apache开发, 使用户在不了解分布式底层细节的情况下, 开发分布式程序。简单点说, Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。

Hadoop实现了一个分布式文件系统 (Hadoop Distributed File System) , 简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点, 并且设计用来部署在低廉的硬件上。而且它提供高传输率来访问应用程序的数据, 适合那些有着超大数据集的应用程序。HDFS放宽了POSIX标准的要求, 这样可以流的形式访问文件系统中的数据。

Hadoop采用Master/Slave结构 (如图1) , 会有一台Master, 主要负责Name Node的工作以及Job Tracker的工作, JobTracker的主要职责就是启动、跟踪和调度各个Slave的任务执行。还会有多台Slave, 每一台Slave通常具有Data Node的功能并负责Task Tracker的工作。Task Tracker根据应用要求来结合本地数据执行Map任务以及Reduce任务。

2 Windows下使用Hadoop实例的研究

2.1 Windows下使用Hadoop的环境配置:

(1) 安装Hadoop前, 首先需要安装Cygwin

Cygwin是一个在Windows平台上运行的Unix模拟环境, 提供了shell支持。安装中需要选中Net category中的openssh, 如图2所示。

(2) 配置Windows系统变量

新建系统变量CYGWIN, 变量值为ntsec tty编辑系统变量里的Path变量, 加入C:cygwinbin

(3) 安装Java, 即安装jdk, 配置JAVA环境变量。

2.2 单机模式

(1) 启动Cygwin, 解压缩Hadoop安装包, 例如Hapoop安装包位于e:下, 则解压命令为$tar-zxvf/cygdrive/e/hadoop-0.19.2.tar.gz。

解压默认目录在C:cygwinhomeuser文件夹下。

(2) 编辑C:cygwinhomeAdministratorhadoop-0.19.2conf里的hadoop-env.sh, 将JAVA_HOME变量设置成JDK安装目录, 如果路径中有空格, 需要把Program Files改成Progra~1。如图3。

(3) 配置完后即可运行Word Count实例。

在C:cygwinhomeAdministratorhadoop-0.19.2下创建一个输入目录input, 新建2个本文文件:

txt1.txt:yangshenyuan hello world hello hadooop

txt2.txt:yangshenyuan bye hadoop

然后运行实例, 并将结果输出到output目录下:

$bin/hadoop jar hadoop-0.19.2-examples.jar wordcount in put output

执行结果如图4所示:

2.3 伪分布模式

(1) 编辑文件conf/hadoop-site.xml

(2) 安装配置SSH

启动cygwin, 执行命令:$ssh-host-config。

当询问"Should privilege separation be used"时, 输入no;当询问"Do you want to install sshd as a service?"选yes;当提示"Enter the value of CYGWIN for the daemon:[ntsec]"时, 选择ntsec。

提示sshd服务已经在本地系统安装完毕。输入命令$net start sshd, 启动SSH, 或者在Windows服务项里启动CYGWIN sshd。

然后执行$ssh-keygen来生成密钥对, 然后一直回车键确定。这样会把生产的密钥对保存在.ssh目录下。使用命令将RSA公钥加入到公钥授权文件authorized_keys中:

最后执行$ssh localhost, 就可以实现无需密码的SSH连接。

(3) Hadoop运行

运行World Count实例。在本地文件系统上建立input目录, 放入若干文件并复制到HDFS的目录下, 在重命名为in, 并运行:

out为数据处理完成后输出目录, 默认在Hadoop根目录下。任务执行完, 用以下命令查看分布式文件系统上数据处理的结果:

(4) 停止Hadoop进程, 命令如下:

2.4 完全分布式模式

完全分布式模式步骤有以下几步:

(1) 修改所有机器的C:WINDOWSsystem32driversetchos ts文件, 加入各机器的IP地址及对应的主机名

(2) 在所有机器上配置相同的帐号grid

(3) 在所有的机器上进行SSH配置

执行$ssh-keygen生产密钥对并保存:

在grid1上执行以下代码:

再分别进入grid2和grid3的.ssh目录, 更改authorized_keys文件的权限, 命令如下:

(4) 所有机器上配置Hadoop

编辑conf/master, 修改master的主机名, 每个主机名一行, 在这里就是grid1。编辑conf/slaves, 加入所有slaves主机名, 即grid2和grid3。把hadoop复制到其他主机。命令如下:

访问http://grid1:50070可以查看Name Note以及整个分布式文件系统的状态, 访问http://grid1:50060可以查看Task Tracker的运行状态。

运行完数据处理, 查看结果和关闭Hadoop的操作和伪分布模式相同。

3 结束语

虽然Hadoop支持Windows, 但官网上同时声明Hadoop尚未在Windows下严格测试, 建议只作为开发平台。

而且, 格式化Hadoop文件系统是Hadoop启动的第一步, 每次格式化前, 要清空$HADOOP_HOMEtmp目录下的所有文件, 因为Hadoop格式化时会重新建立Name Note ID, 而tmp里还包含上次格式化留下的信息。格式化虽然清空了Name Note的数据, 但是保留了Date Note的数据, 这样会导致启动失败。

另外, 在{HADOOP_HOME}logs目录下, Name Node、Data N ode、Secondary Name Node、Job Tracker、Tasktracker各有一个日志文件, 当出现故障时, 分析这些文件也许会有帮助。

参考文献

[1]S PEARSON.Taking Account of Privacy when Designing Cloud Computing Servcices[C].The2009ICSE Workshop on Softuare En-gineering Challenges of Cloud Computing, UK, 2009.

[2]李国杰.信息服务网格—第三代Internet[J].计算机世界, 2001 (40) .

[3][美]怀特.Hadoop权威指南 (中文版) [M].周傲英, 曾大聃, 译.北京:清华大学出版社, 2010.

[4]PENG LIU, YAO SHI, FRANCIS C M.Lau, Cho Li Wang, San Li, Grid demo proposal:AntiSpamgird[J].IEEE International Confer-ence on Cluster Computing, Hong Kong, 2003 (12) .

[5]Hadoop技术论坛[EB/OL].http://www.bbs.hadoopor.com/2010-08-05.

云计算技术 篇2

第一，通过对软件程序在企业管理程序中进行应用，在当前云计算应用实现方式中，多是利用网络浏览器来对用户所需要的信息进行传递，这有效的实现了资金和费用的节约。

第二，网络服务。主要是通过对实际软件程序的利用，从而使研发人员更好的参与到计算机网络实际应用的开发中来。

云计算和云数据管理技术 篇3

关键词：云计算；云数据；数据管理；研究

中图分类号：TP315

随着网络技术的快速发展与创新，当前国内计算机互联网技术已深入各行各业以，为人们的生产生活带来益处的同时也带来了很多非常严重的问题，因此应当对其加强重视。云计算的出现，不仅将基础设施建设、资源存储以及网络资源等，以服务形式免费提供给用户应用，同时还改变了传统用户应用计算机的操作模式。因此，在当前的形势下，加强对云计算和云数据管理技术的研究，具有非常重大的现实意义。

1 云计算及其特征分析

云计算诞生于引擎搜索平台，它的出现主要是因初期阶段的互联网企业没有雄厚的资金，所以只能寻求一种高效、低成本的通用计算技术。云计算是通过虚拟化的互联网系统，是一种可以实现资源化、易扩展以及动态性的计算方式。云计算具有操作简单等优点，用户无需对云计算本身有太多的了解，即便是用户不知道什么是云计算，也可以直接进行基础设施控制。同时，云计算模式下，可快速获得用户所需的信息和服务内容，并且对用户所需的资源进行统一的部署，通过用户需求对计算机进行扩展，通过用户付费情况问计算机用户提供互联网服务。云计算系统通过IP网络连接，将大量拥有低成本运算的单元进行超大型组建，其中管理软件和云计算平台是云计算系统的核心组成部分。目前，国内多数大型互联网企业都采用云计算来为用户提供服务，而且随着云计算的快速发展，资源整合服务、虚拟化技术、IT资源服务等，都采用了云计算及云数据管理技术。

云计算的特征主要表现为付费性、管理性、友好性、良好性、扩展性以及存储性和分布式等，同时还具有经济性、多样服务性、高可用性、可靠性以及编程模型高层次性。其中，经济性表现为：组建一个具有商业机特性的超级计算机通常需要非常多的资金，而一个拥有非常多商业机的集群只需超级计算机费用的很小一部分；多样服务性表现为：它可根据用户支付金额的多少来决定用户所享受的服务级别；服务提供性表现为用户和云计算之间是透明的，用户要想实现机制服务不需要知道云计算的细节和具体机制，一样能够获得想要的服务；高可用性表现为系统通过计算机的高性能、海量存储来提升服务，并让云计算对失效节点的检测实现自动化，有效排除失效节点，以确保云计算正确性；可靠性主要表现为：云计算是由大量的计算机组成商用群来实现用户所需要的数据处理，因此计算机越多，出错率就会越高，但是云计算是采用存储分布式和数据冗余的软件方式，所以数据正确性有保证，这在很大程度上有效地避免了大量应用硬件情况的发生；对于编程模型的高层次性而言，其主要表现为云计算由高层次模型编程组成，用户通过自行简单学习，可编写属于自己的、满足自己要去的程序。

2 云数据管理技术

2.1 Dynamo技术

Dynamo技术不仅具有存储系统的分布式、数据库和高可用行，而且还具有专有存储系统的键值结构、Hash表分布式，因此Dynamo可直接提供底层支持与AWS，并且可不用暴露于外网。Dynamo技术的优点是通过它所提供的N、R、W三个使用参数，并根据自己来调整需求进行的实例，Risk、Project Voldemort以及Apache Cassandra是比较典型的Dynamo技术，其中N表示的是副本个数，R表示的是可达到读取一致、读取成功的个数，W表示的是认为写入成功的个数，但并不要求副本个数全部成功，当读取成成的个数加上写入成功大于副本个数，就可以保证最终的数据一致性，当读取成成的个数加上写入成功小于副本个数，则不可以保证最终的数据一致性。此外，Dynamo对于不同版本对象进行的处理功能、记录功能也是支持的，它的工作原理是将不同版本的应用提供给自己，并让自己达到比对方更加灵活的目的。

2.2 Big Table技术

Big Table是一个规模超过1024TB的巨大表，它是根据MapRedcu以及GFS，建立起来的一种拥有大型数据库的分布式，其工作原理是将需要处理的数据形成一个巨大的表格。同时，Big Table还是一种拥有数据扩展功能所设计的管理结构化分布式数据存储系统，这就使Big Table的数据可达到巨大化规模，比如有非常多的计算机用户需要到达Petabytes服务器的规模数据，而现在非常多的互联网都是用Big Table来建立应用程序。其中，比如典型的是Hadoop Hbase，其利用Big Table基础模型。Big Table是由时间戳、列关键字、行关键字所形成三维定位的单元格，以及一个拥有排序、多维以及稀疏MAP等共同组成，单元格所显示的是字符串。

2.3 GFS技术

GFS是一个拥有文件分布式的大型系统，它主要为云计算提供具有大量的存储空间，GFS技术通常与Big Table、Chubby等技术联合应用，可形成一个需解决的方案。GFS技术应用过程中，将整个节点系统分成数据块服务器、主服务器以及客户端三大类，其中数据块服务器是为系统提供存储的具体装置，它将数据转换成文件直接存放在Chunk Server之中，Chunk Server数目通常与GFS规模成正比关系，即Chunk Server数目越多，则GFS规模就会越大；主服务器是用来管理GFS的节点，它主要是保存系统提供元数据，同时也是GFS系统中文件处理中心，对整个系统文件进行管理；客户端可以提供一种形式库文件，它为系统提供一组应用程序专用的访问接口，并且接口可以不用按照POSIX规范进行，当需要连接时，直接和库文件所在的库进行连接，直接从库文件中找到需要调用的库函数。

3 结束语

在初级阶段，互联网企业还没有足够的资金，只能寻求一种高能效低成本的通用性计算技术云，在该种条件下才出现了云计算与云管理技术。云计算是通过虚拟化的互联网来实现资源化和动态性管理的一种计算方式，云数据管理技术主要有Dynamo技术、Big Table技术以及GFS技术，本文主要对以上技术进行了分析研究，其中Dynamo技术是通过它所提供的N、R、W三个使用参数，并根据自己来调整需求进行的实例；Big Table技术是将需要处理的数据形成一个巨大处理对象的表格，还是一种拥有数据扩展功能所设计的管理结构化分布式数据存储系统；、而GFS技术是一个拥有文件分布式的大型系统，它主要为云计算提供具有大量的存储空间。

参考文献：

[1]刘正伟，文中领，张海涛.云计算和云数据管理技术[J].计算机研究与发展，2012（4）：26-31.

[2]孟燕，郭冬梅.云计算及其数据存储与管理技术研究[J].信息技术与信息化，2012（7）：73-76.

云计算时代的存储技术——云存储 篇4

云其实是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网, 后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。云计算分狭义云计算和广义云计算。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式, 指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式, 指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。如果仅下一个定义, 人们仍然无法理解到底什么是云计算, 我们举一个很浅显的例子。传统模式下, 企业建立一套IT系统不仅仅需要购买硬件等基础设施, 还有买软件的许可证, 需要专门的人员维护。当企业的规模扩大时还要继续升级各种软硬件设施以满足需要。对于企业来说, 计算机等硬件和软件本身并非他们真正需要的, 它们仅仅是完成工作、提供效率的工具而已。对个人来说, 我们想正常使用电脑需要安装许多软件, 而许多软件是收费的, 对不经常使用该软件的用户来说购买是非常不划算的。如果能够提供我们需要的所有软件供我们租用, 我们只需要在用时付少量“租金”即可“租用”到这些软件服务, 为我们节省许多购买软硬件的资金。我们每天都要用电, 但我们不是每家自备发电机, 它由电厂集中提供;我们每天都要用自来水, 但我们不是每家都有井, 它由自来水厂集中提供。这种模式极大得节约了资源, 方便了我们的生活。面对计算机给我们带来的困扰, 我们可不可以像使用水和电一样使用计算机资源?这些想法最终导致了云计算的产生。云计算的最终目标是将计算、服务和应用作为一种公共设施提供给公众, 使人们能够像使用水、电、煤气和电话那样使用计算机资源。云计算模式即为电厂集中供电模式。在云计算模式下, 用户的计算机会变的十分简单, 或许不大的内存、不需要硬盘和各种应用软件, 就可以满足我们的需求, 因为用户的计算机除了通过浏览器给“云”发送指令和接受数据外基本上什么都不用做便可以使用云服务提供商的计算资源、存储空间和各种应用软件。这就像连接“显示器”和“主机”的电线无限长, 从而可以把显示器放在使用者的面前, 而主机放在远到甚至计算机使用者本人也不知道的地方。云计算把连接“显示器”和“主机”的电线变成了网络, 把“主机”变成云服务提供商的服务器集群。在云计算环境下, 用户的使用观念也会发生彻底的变化:从“购买产品”到“购买服务”转变, 因为他们直接面对的将不再是复杂的硬件和软件, 而是最终的服务。用户不需要拥有看得见、摸得着的硬件设施, 也不需要为机房支付设备供电、空调制冷、专人维护等等费用, 并且不需要等待漫长的供货周期、项目实施等冗长的时间, 只需要把钱汇给云计算服务提供商, 我们将会马上得到需要的服务。这就是云计算, 在这样的模式下, 云存储又是怎么一回事, 它与云计算有怎样的联系呢?

2 云存储概念

云存储是在云计算 (cloud computing) 概念上延伸和发展出来的一个新的概念, 是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能, 将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作, 共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时, 云计算系统中就需要配置大量的存储设备, 那么云计算系统就转变成为一个云存储系统, 所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。简单来说, 云存储就是将储存资源放到网络上供人存取的一种新兴方案。使用者可以在任何时间、任何地方, 透过任何可连网的装置方便地存取数据。然而在方便使用的同时, 我们不得不重视存储的安全性, 存储必须具有良好的兼容性, 以及它在扩展性与性能聚合方面等诸多因素。首先, 作为存储最重要的就是安全性, 尤其是在云时代, 数据中心存储着众多用户的数据, 如果存储系统出现问题, 其所带来的影响远超分散存储的时代, 因此存储系统的安全性就显得愈发重要。其次, 在云数据中心所使用的存储必须具有良好的兼容性。在云时代, 计算资源都被收归到数据中心之中, 再连同配套的存储空间一起分发给用户, 因此站在用户的角度上是不需要关心兼容性的问题的, 但是站在数据中心的角度, 兼容性却是一个非常重要的问题。众多的用户带来了各种各样的需求, Windows、Linux、Unix、Mac OS, 存储需要面对各种不同的操作系统, 如果给每种操作系统更够配备专门的存储的话, 无疑与云计算的精神背道而驰, 因此, 云计算环境中, 首先要解决的就是兼容性问题。再次, 存储容量的扩展能力。由于要面对数量众多的用户, 存储系统需要存储的文件将呈指数级增长态势, 这就要求存储系统的容量扩展能够跟得上数据量的增长, 做到无限扩容, 同时在扩展过程中最好还要做到简便易行, 不能影响到数据中心的整体运行, 如果容量的扩展需要复杂的操作, 甚至停机, 这无疑会极大地降低数据中心的运营效率。最后, 云时代的存储系统需要的不仅仅是容量的提升, 对于性能的要求同样迫切, 与以往只面向有限的用户不同, 在云时代, 存储系统将面向更为广阔的用户群体, 用户数量级的增加使得存储系统也必须在吞吐性能上有飞速的提升, 只有这样才能对请求作出快速的反应, 这就要求存储系统能够随着容量的增加而拥有线性增长的吞吐性能, 这显然是传统的存储架构无法达成的目标, 传统的存储系统由于没有采用分布式的文件系统, 无法将所有访问压力平均分配到多个存储节点, 因而在存储系统与计算系统之间存在着明显的传输瓶颈, 由此而带来单点故障等多种后续问题, 而集群存储正是解决这一问题, 满足新时代要求的千金良方。

3 云存储技术与传统存储技术

传统的存储技术是把所有数据都当作对企业同等重要和同等有用来进行处理, 所有的数据集成到单一的存储体系之中, 以满足业务持续性需求。但是在面临大数据难题时显得捉襟见肘:1) 成本激增。在大型项目中, 前端图像信息采集点过多, 单台服务器承载量有限, 就造成需要配置几十台, 甚至上百台服务器的状况。这就必然导致建设成本、管理成本、维护成本、能耗成本的急剧增加;2) 磁盘碎片问题。由于视频监控系统往往采用回滚写入方式, 这种无序的频繁读写操作, 导致了磁盘碎片的大量产生。随着使用时间的增加, 将严重的影响整体存储系统的读写性能, 甚至导致存储系统被锁定为只读, 而无法写入新的视频数据;3) 性能问题。由于数据量的激增, 数据的索引效率也变得越来越为人们关注。而动辄上TB的数据。甚至是几百TB的数据, 在索引时往往需要花上几分钟的时间。

作为最新的存储技术, 与传统存储相比, 云存储具有以下优点:1) 管理方便。其实这一项也可以归纳为成本上的优势。因为将大部分数据迁移到云存储上去后, 所有的升级维护任务都是由云存储服务提供商来完成, 节约了企业存储系统管理员上的成本压力。还有就是云存储服务强大的可扩展性, 当企业用户发展壮大后, 突然发现自己先前的存储空间不足, 就必须要考虑增加存储服务器来满足现有的存储需求。而云存储服务则可以很方便的在原有基础上扩展服务空间, 满足需求;2) 成本低。就目前来说, 企业在数据存储上所付出的成本是相当大的, 而且这个成本还在随着数据的暴增而不断增加。为了减少这一成本压力, 许多企业将大部分数据转移到云存储上, 让云存储服务提供商来为他们解决数据存储的问题。这样就能花很少的价钱获得最优的数据存储服务;3) 量身定制。这个主要是针对于私有云。云服务提供商专门为单一的企业客户提供一个量身定制的云存储服务方案, 或者可以是企业自己的IT机构来部署一套私有云服务架构。私有云不但能为企业用户提供最优质的贴身服务, 而且还能在一定程度上降低安全风险。

传统的存储模式已经不再适应当代数据暴增的现实问题, 如何让新兴的云存储发挥它应有的能力, 在解决安全、兼容等问题上, 我们还需要不断的努力, 就目前而言, 云计算时代已经到来, 作为其核心的云存储必将成为未来存储技术的必然趋势。

摘要：随着信息化以及计算机网络技术的高速发展, 从计算机应用由于资源匮乏而不得不采取的计算资源大集中模式到如今IT技术高度发展而带来的云计算时代。数据信息量的不断增加, 给传统的存储技术带来了新的挑战, 如何让数据存储适应新技术的发展无疑是我们在发展的道路上必须弄清楚的一个重要问题。本文由浅入深, 首先从云计算、云存储的概念谈起, 进而分析在云计算时代云存储技术的实际作用。通过对传统存储技术与云存储技术的对比, 体现云存储技术是未来数据存储的必然趋势。

关键词：网络,云计算,数据存储,云存储

参考文献

[1]高岚岚.云计算与网格计算的深入比较研究[J].海峡科学, 2009 (2) .

[2]卢大勇, 陆琪, 姚继锋.伯克利云计算白皮书 (节选) [J].高性能计算发展与应用, 2009 (1) .

[3]李德毅, 孟海军.隶属云和隶属云发生器[J].计算机研究与发展, 2009.

[4]中国云计算网.什么是云计算, 2009.

[5]维基百科.Cloud computing, 2009.

[6]Amazon Amazon elastic compute cloud (Amazon EC2) 2009.

云计算关键技术论文 篇5

云计算技术应用于实际之后，能够有效的提升各种新型企业的经营管理效率，企业各管理部门整合数据资源过程中不可趋势的环节。当前阶段，云计算技术在各行业的应用不但提升了企业的工作效率，而且为人们的生产生活带来了极大的便利。IDC系统在运行的模式是一种是融合了集中式收集和数据存储以及数据处理等多项功能单位的综合管理系统，其在同云计算技术融合之后，能够有效实现系统的应用价值。因此，依托云计算技术的IDC系统在应用于实践后着较高的经济价值和社会效益。

1云计算技术的概述

云计算是一种在实际应用过程中提供便捷、可靠网络访问的全新模式，它根据使用量来进行付费，能够快速对计算机资源进行有效的资源配置，并根据用户的需要将资源快速的提供给用户，实现了各种网络资源的智能化服务，而且，还大大节省了管理成本的投入。云数据管理系统的运作是借助先进云计算技术的有力支撑才得以实现的，在云计算技术的支撑下，网络数据遵从管理系统的统一调配，实现了网络数据的储存、检索、调用[1]。云计算技术在时下的应用，为信息时代的互联网产业创造了全新的发展环境，铸造了更为广阔的发展舞台，可谓是对互联网产业的发展奠定了基础。云计算技术的应用实践经验表明，云计算技术在数据的部署和任务的调度上都具有比较强的节能效果，基于此开发出的绿色云数据动态聚集法能够与IDC系统进行良好的融合，且取得了不俗的应用反馈。

2云计算技术在IDC系统中的实际应用分析

2。1云计算技术在IDC系统中的应用

所谓的IDC系统又称为互联网数据中心系统，其可视为一种全新的产业运作模式。从技术框架的角度看来，IDC管理系统是一种基于现有物理机房体系实现资源分配的综合性数据化管理系统。在通信产业平台的建设方面，IDC系统一个主流的发展趋势是整合以Hadoop为开源的云计算技术。IDC系统在同云计算技术结合后能够在云计算技术的支撑下通过网络数据虚拟化技术加以辅助，从而有效的强化IDC系统的分布式存储能力。如今，我国IDC业务在各领域铺展开来，适用的企业变得越来越多，其不但能够对互联网终端数据使用效果形成有力保障，而且能够有效的避免IDC系统在以往应用中出现的数据平台“崩溃”现象。可以说，云计算技术在IDC系统中具有很强的现实应用价值。

2。2云计算技术和IDC系统的构建

云计算技术和IDC系统的有机结合能够最大程度的发挥出两者自身的优势，取得做好的效益。依托云计算技术的`IDC系统能够将服务器、存储设备以及应用软件等资源以标准化的形式服务于客户，具体可分为管理层、物理层、虚拟层、业务层这四种构架形式。在构架的物理层上包含有存储设备、宽带网络设备以及实体服务器等内容，这些可充分的给运营商IDC准备好物理资源，而虚拟层则是主要进行物理层设备的虚拟化，使其成为一个总的基础设施资源，这样能够对海量数据进行存储，并能够实现管理好资源的分配;而在管理层上则是主要发挥管理的调控作用，实现对IDC业务的支持，做好计费管理、安全管理以及动态部署等工作。

2。3云计算技术在IDC系统中应用的优势

IDC系统是一种较为特殊的商业运作模式，其维持正常运作离不开云计算技术的支持。总的看来，云计算技术可以对原始网络数据信息进行定位处理，实现数据的备份和数据迁移的准备。此外，云计算技术还能够对数据信息处理的过程进行高效的智能化评估，这将会对数据的信息查询和调配处理做好充足的准备。其中，进行云数据管理的查询技术应用时，也需要用到云计算技术的数据控制环节。在实际应用中，由于进行互联网技术平台的服务或整合时，涉及资源对象的规模非常大，而且所用服务器的数量也非常多。在不同环境和地点运行IDC系统，运行中的服务器难以实现服务器设备的有效地管理。面对当下数据资源的内容不断扩容，整个IDC系统持续提供高品质服务的难度越来越大，这时候云计算技术的支撑作用的应用价值就变得尤为显著[2]。

3云计算技术在IDC系统中的实现

对IDC系统有效的实现商业运作和商业服务的研究，能够了解和明确云计算技术在IDC系统中的应用。就当前云计算技术在IDC系统中实际的应用情况而言，最具实用性和扩展性是云数据的查询技术，其能够在异构环境中实现有效的运行，通过丰富而灵活的用户接口，做到对不同用户差异化需求的全方位满足。现有环境下，IDC系统的运作模式存在一些的特殊性，即便拥有云计算技术的有效支撑，仍需要积极的适应当下发展趋势积极的进行探索和创新，以便更好的实现商业化，不断实现运行模式的创新，积极的去寻找有利于巩固现有运行模式的渠道和方法。从IDC系统的整个发展过程看来，它是我国实现高科技技术做支撑进行商业模式创新的一个缩影，在实现的过程中需要增加对相关技术内核的调试工作，以便更好的去适应现代企业发展的需要，更好的与企业发展进行融合。IDC系统在同云计算系统融合后能够达到强强联合的现实效果，从而极大的促进了IDC系统的发展[3]。

4结束语

我国的计算机技术在当下固有的科学技术中拥有无可比拟的技术优势，这些为云计算技术在网络通讯领域的发展提供了良好的契机和广阔的平台。随着我国的网络规模在不断扩大，急需一种崭新的高水平运行管理模式来承载主机托管、资源调配、故障排除等工作，基于云计算技术的IDC系统能够较好的满足当下的需求，呈现出较高的经济价值。

参考文献

[1]赵彤林，宗华。云计算技术在IDC系统中的应用与实现研究[J]。通讯世界，(7)：76―76。

[2]孔莹。浅析云计算技术在IDC系统中的应用与实现[J]。中国新通信，(2)：30―30。

浅谈云计算和云数据管理技术 篇6

随着现代科技水平的不断发展与进步，大量的信息也随之增长，很多信息资料都需要能够保存很长时间，因此云计算应运而生，成为现代社会一种比较流行的全新的互联网应用模式，云计算和云数据管理已经成为人们日常生活和企业办公等方面首选的数据存储方式，因为云计算机和云数据管理能够为不同人群提高那个不同类型的服务，因此它在人们的生活中的地位也越来越重要，本文主要从云计算的相关技术概念入手，针对云计算和云数据管理进行相应的分析，然后展望云计算和云数据管理技术能够在生活中的应用，提出这种高新技术的发展方向。

【关键词】

云计算；云数据管理；应用

1 云计算的概念

1.1工作原理

云计算是一种借着现代信息技术发展而发展起来的一种全新的计算机技术，云计算机无需借助远程服务器就能够将整个运算过程进行有效合理的分布在计算机上，借以实现优化企业运算效率的目的，云计算机的出现使得企业和个人能够根据自身的需求合理选择自己需要的功能，因此云计算机能够对网络资源进行优化，不仅节约使用成本，还能方便个人和企业的选择，所以云计算是现代社会的一项十分重要的新技术。

1.2体系结构

云计算的体系结构十分复杂和庞大，云计算的整个工作过程是借助“云”形成一个庞大的计算机辅助工作网络，这个网络借由虚拟技术的支持，实现不同服务器之间的串联，然后对这些服务器资源进行整合，然后依据用户需求和选择进行合理分配，为用户提供一个庞大的服务器集群，从而满足用户的计算需求和存储需求，云计算的整个体系结构主要包括：用户、服务项目、管理系统和服务器集群四个主要部分。

1.3云计算的特点

云计算系统采用的主要是虚拟现实技术，也就是说云计算的工作过程并不是物理状态真实运行的，因此不受硬件质量的影响，因此对于资源利用上要超过传统服务器，同时因为是虚拟机技术，对于应用软件开发的需求也大大降低，整个计算和存储数据过程较之原有的单纯服务器模式有了十分明显的优化，同时对于数据安全也有了一个明确的保障，不会因为单一服务器的物理损坏而造成数据丢失。云计算还能将软件技术和硬件技术两者分割，从而整合计算机资源。

2 云数据管理技术

2.1云数据管理的数据特点

云数据管理就是对于一个海量的数据进行处理和分析，因此云数据管理一个最主要的特点就是海量性，随着互联网的发展和现代多媒体通信技术的不断进步，人们生活中对于计算机等信息采集产品的应用也越来越广泛，因此整个计算机数据量呈现一个爆炸性增长的趋势，云数据管理就需要能够满足对海量的信息进行处理和分析的最基本需求；异构性和非确定性是云数据管理的另外一个主要特点，由于不同设备采样取得的数据千差万别，就算采样的信息内容一样，格式和传播方式也不一样，因此云数据管理本身也具有一个不确定性和不固定性。

2.2 GFS技术

GFS技术是云数据管理的一个主要技术手段，它的全称是Google file system也叫Google文件系统，能够为谷歌云计算提供海量的存储支持，同时借由奇特辅助系统来满足云计算需求，在GFS技术中，文件是以一个库文件的形式存在，GFS为用户提供了专用的程序访问接口，通过这个程序接口用户能够直接读取和调研整个库文件提供一个便捷快速有效的途径，而Master作为GFS的管理节点，逻辑上只存在一个，它负责整个GFS文件系统的管理工作，对整个库文件进行统筹管理。

2.3 BigTable技术

BigTable是Google新提出来的一种建立在GFS技术之上的一种分布式数据库，BigTable实际上就是一个放大了的表格，它将整个云数据的所有数据都作为对象建立一个巨大的表格，规模巨大，BigTable是一种全新的系统，它存在的主要目的就是为了能够有效管理结构化的数据。用户读取数据时候系统会自动根据服务器负载情况进行合理分配系统资源，从而降低整个服务器的负载，让资源进行有效合理的利用。

3 云计算数据管理技术分析

3.1数据组织管理

云计算数据管理采用的是分布式存储技术，这种技术能够满足大型企业的需求，具有一定的容错功能，为企业用户提供一个坚实可靠的数据存储支持，同时数据管理采用的分部管理技术能够有针对性的应对数据的非确定性和海量性等特点，处理过程简单高效，而且不会出现错误，还具有能对用户人为因素产生的错误进行分析并整理提示的效果。

3.2数据并行处理和分析

用户采用云数据管理的最主要目的是对数据进行存储和分析处理，云计算的数据管理能够对数据进行分析归纳整理，随时根据用户的需求，按照不同的搜索搜索引擎和关键词进行归纳，用户完全能够只提供一定的关键词就能够从大量的数据库文件中查找到自己需求的数据，大大的简化了人们日常的工作量，而企业只需要有固定的人员定期对数据库资料进行更新和维护就能够满足企业的运营需求，简化工作程序，降低了运营成本。

3.3云数据管理展望

云计算和云数据管理是一种全新的计算机技术，在现代社会的高速发展中迎来了一些新的机遇，但是随着云计算的应用范围越来越广泛，从公有领域跨向私人领域，因此在云数据管理方面也会有一些新的考验，比方说数据安全性以及数据透明度等问题，因此云计算和云数据管理在有着极大发展前景的同时还有着很多技术问题需要解决，因此云计算和云数据管理需要不断发展自身技术水平，满足市场竞争需求。

4 结束语

云计算机和云数据管理技术在现代社会有着十分广阔的发展前景，能够处理大量的非确定性数据，对企业的发展有着十分重要的帮助，在有着巨大机遇的同时也面临者十分严峻的考验，在处理企业数据的时候要能够做到对数据组织管理准确，数据处理结果简单明了，不会出现错误等现象。通过对云计算机和云数据处理技术的了解，能够明确的得出云数据管理方式在现实社会的主要发展方向。

【参考文献】

[1]刘正伟，文中领，张海涛. 云计算和云数据管理技术[J]. 计算机研究与发展，2012，S1：26-31.

[2]崔超. 有关云计算和云数据管理技术的分析[J]. 无线互联科技，2014，01：178.

[3]范焱，庞芳梅，邵刚. 云计算和云数据管理技术[J]. 硅谷，2013，24：47-37.

【作者简介】

云计算关键技术 篇7

1 云计算简介

1.1 云计算定义

维基百科定义:云计算将IT相关的能力以服务的方式提供给用户, 允许用户在不了解提供服务的技术、没有相关知识以及设备操作能力的情况下, 通过Internet获取需要的服务[2]。

1.2 云计算特点

⑴以网络为中心, 云计算的整体架构是建立在由多台计算机或其它硬件设备构成的网络环境中。⑵以服务为提供方式, 以按需服务的方式根据不同用户的个性化需求推出多层次的服务[3]。⑶支持虚拟化, 通过在一个服务器上部署多个虚拟机和应用, 从而提高资源的利用率[4]。

1.3 云计算系统体系结构

本文综合不同厂家的方案, 给出一个供商榷的云计算体系结构。它概括了不同解决方案的主要特征。其体系结构分为4层:物理资源层、资源池层、管理中间件层和SOA构建层[5];物理资源层包括计算机、存储器、数据库等;资源池层是将大量相同类型的资源构成同构或接近同构的资源池。构建资源池更多是物理资源的集成和管理工作。管理中间件负责对云计算的资源进行管理, 并对众多应用任务进行调度, 使资源能够高效、安全地为应用提供服务;SOA构建层将云计算能力封装成标准的Web Services服务, 并纳入到SOA体系进行管理和使用, 包括服务注册、查找、访问和构建服务工作流等。管理中间件和资源池层是云计算技术的最关键部分, SOA构建层的功能更多依靠外部设施提供。

1.4 云系统分类

根据云计算平合所提供服务的类型, 将云计算系统分为三类:⑴Iaa S:以服务的形式提供虚拟硬件资源, 用户无需购买服务器、网络设备等, 只需租用硬件进行应用系统的搭建即可。其特点在于增强业务性能, 降低业务提供成本, 降低终端要求。⑵Paa S:提供应用服务引擎, 用户基于该应用服务引擎, 可以构建该类应用。其特点在于高效数据处理能力, 平台架构统一、能力开放。⑶Saa S:用户通过标准的Web浏览器来使用云计算平台上的软件。用户不必购买软件, 可以按需租用软件。其特点在于低成本、大规模、高效率提供IT基础设施。

2 云计算关键技术

2.1 虚拟技术

⑴服务器虚拟化, 云计算系统通过把一台物理商用计算机虚拟化成为逻辑的一台或多台虚拟主机。虚拟机间通过虚拟机监控 (VMM) 共享CPU、内存、硬盘等物理资源。⑵存储虚拟化, 云计算系统通过物理存储系统和服务器之间增加一个虚拟层, 把实际的物理存储虚拟化成逻辑存储, 当使用者访问存储器时, 实际访问的是逻辑存储, 这样做的优势在于能够整合不同类型的存储系统。⑶网络虚拟化, 云计算系统将将物理网络分割成多个不同的逻辑网络, 使得不同应用相互隔离。又可整合网络节点来虚拟化出一台逻辑设备, 简化网络架构。

2.2 SOA技术

SOA:目的是解决在Internet环境下业务集成的需要, 通过连接能够完成特定任务的独立功能实体实现的一种软件系统架构。SOA是一个组件模型, 它将应用程序的不同功能单元通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。接口是采用中立的方式进行定义的, 它应该独立于实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言。这使得构建在各种这样的系统中的服务可以以一种统一和通用的方式进行交互。

2.3 分布式存储技术

云计算系统为保证高可用、高可靠和经济性, 用分布式存储的方式来存储数据和冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性, 这样便可提供廉价可靠的数据存储系统。为满足大量用户的需求, 数据存储技术具备高吞吐率和高传输率的特点。

目前较为流行的分布式系统有Google文件分布系统, GFS的设计原则有以下几方面:机器失效不能视为异常现象;能够对付大型/超大型文件处理;支持大量用户同时访问。GFS的设计要脸在于将每个文件拆成若干个64M文件块Chunk组成, 每个Chunk都有Master根据其创建时间指定Chunk Handle (64) 。文件块被保存在Chunk Server本地磁盘中, 缺省情况下3处热备份Chunk块文件。GFS系统架构。

2.4 高层次并行编程

目前较为通用的编程模型是Google公司提出的Map/Reduce模型。从概念上讲, Map/Reduce处理一组输入的key/value对 (键值对) , 产生另一组输出的键值对。

摘要：本文简短介绍了云计算的发展, 引出云计算的定义, 阐述了云计算的典型特点。以Google云计算为例剖析云计算的关键技术, 包括虚拟技术、并行编程、SOA技术、分布式存储技术。

关键词：云计算,虚拟技术,并行编程,SOA技术,存储技术

参考文献

[1]张建勋, 古志民, 郑超.云计算现状研究与综述.计算机应用研究, 2010.[1]张建勋, 古志民, 郑超.云计算现状研究与综述.计算机应用研究, 2010.

[2]董晓霞, 吕延杰.云计算研究综述及未来发展.北京邮电大学学报, 2010.[2]董晓霞, 吕延杰.云计算研究综述及未来发展.北京邮电大学学报, 2010.

[3]杨金花.云计算关键技术的讨论.电子设计工程, 2012.[3]杨金花.云计算关键技术的讨论.电子设计工程, 2012.

[4]李瑛, 胡新炜.云计算关键技术分析研究.现代电子技术, 2012.[4]李瑛, 胡新炜.云计算关键技术分析研究.现代电子技术, 2012.

云计算技术研究 篇8

关键词：云,云计算,模式

云计算时下可谓风靡一时, 关于云计算的发展问题已经成为各方关注的热点问题, 对云计算的争议也有很多, 到底什么是云计算呢?

一、云计算概述

(一) 云计算的定义。

所谓云计算, 从广义上讲, 它是一种动态的易扩展的且通常是通过互联网提供虚拟化的资源计算方式。从狭义上讲, 它是指IT基础设施的交付和使用模式, 通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源 (硬件、平台、软件) 。提供资源的网络被称为"云"。著名的微软亚洲研究院院长、SGI公司副总裁兼总经理李开复打了一个形象的比喻:钱庄。最早人们只是把钱放在枕头底下, 后来有了钱庄, 很安全, 不过兑现起来比较麻烦。现在发展到银行可以到任何一个网点取钱, 甚至通过ATM, 或者国外的渠道。就像用电不需要家家装备发电机, 直接从电力公司购买一样。"云计算"带来的就是这样一种变革--由谷歌、IBM这样的专业网络公司来搭建计算机存储、运算中心, 用户通过一根网线借助浏览器就可以很方便的访问, 把"云"做为资料存储以及应用服务的中心。

(二) 云计算的原理

云计算 (Cloud Computing) 是分布式处理 (Distributed Computing) 、并行处理 (Parallel Computing) 和网格计算 (Grid Computing) 的发展, 或者说是这些计算机科学概念的商业实现。

云计算的基本原理是, 通过使计算分布在大量的分布式计算机上, 而非本地计算机或远程服务器中, 企业数据中心的运行将更与互联网相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上, 根据需求访问计算机和存储系统。

(三) 云计算的分类

1. 按照服务类型分类

(1) 基础设施云 (Infrastructure Cloud) 。这种云为用户提供的是底层的、接近于直接操作硬件资源的服务接口。通过调用这些接口, 用户可以直接获得计算和存储能力, 而且非常自由灵活, 几乎不受逻辑上的限制。 (2) 平台云 (Platform Cloud) 。这种云为用户提供一个托管平台, 用户可以将他们所开发和运营的应用托管到云平台中。但是, 这个应用的开发和部署必须遵守该平台特定的规则和限制, 如语言、编程框架、数据存储模型等。 (3) 应用云 (Application Cloud) 。这种云为用户提供可以为其直接所用的应用, 这些应用一般是基于浏览器的, 针对某一项特定的功能。应用云最容易被用户使用, 因为它们都是开发完成的软件, 只需要进行一些定制就可以交付。但是, 它们也是灵活性最低的, 因为一种应用云只针对一种特定的功能, 无法提供其他功能的应用。

2. 按照服务方式分类

(1) 公有云。公有云是由若干企业和用户共享使用的云环境。在公有云中, 用户所需的服务由一个独立的、第三方云提供商提供。该云提供商也同时为其他用户服务, 这些用户共享这个云提供商所拥有的资源。 (2) 私有云。私有云是由某个企业独立构建和使用的云环境。私有云是指为企业或组织所专有的云计算环境。 (3) 混合云。指公有云与私有云的混合。

二、云计算模式基本架构

通过对现有的云计算系统进行深入剖析, 云计算主要分为如下三个类别的服务:把软件当作服务 (Software as a Service, 简称Saa S) 、把平台当作服务 (Platform as a Service, 简称Paa S) 以及把基础设施当作服务 (Infrastructure as a Service, 简称Iaa S) 。

(一) 应用层。它是面向用户提供简单的软件应用服务以及用户交互接口等, 这一层称为软件即服务, 即Saa S。 (二) 平台层。在基础设施之上的平台层可以认为是整个云计算系统的核心层, 主要包括并行程序设计和开发环境、结构化海量数据的分布式存储管理系统、海量数据分布式文件系统以及实现云计算的其他系统管理工具, 如云计算的系统中资源的部署、分配、监控管理、安全管理、分布式并发控制等。平台层主要为应用程序开发者设计, 开发者不用担心应用运行时所需要的资源, 平台层提供应用程序运行及维护所需要的一切平台资源。平台即服务称之为Paa S。 (三) 基础设施层。主要包括计算资源和存储资源, 整个基础设施也可以作为一种服务向用户提供, 即Iaa S。 (四) 三种模式之间的关系。它们之间的关系主要可以从两个角度进行分析:其一是用户体验角度, 从这个角度而言, 它们之间关系是独立的, 因为它们面对不同类型的用户。其二是技术角度, 从这个角度而言, 它们并不是简单的继承关系 (Saa S基于Paa S, 而Paa S基于Iaa S) , 因为首先Saa S可以是基于Paa S或者直接部署于Iaa S之上, 其次Paa S可以构建于Iaa S之上, 也可以直接构建在物理资源之上。

三、云计算存在的问题

尽管云计算模式具有许多优点, 但是也存在的一些问题, 如数据隐私问题、安全问题、软件许可证问题、网络传输问题等。

·数据隐私问题:如何保证存放在云服务提供商的数据隐私, 不被非法利用, 不仅需要技术的改进, 也需要法律的进一步完善。·数据安全性:有些数据是企业的商业机密, 数据的安全性关系到企业的生存和发展。云计算数据的安全性问题解决不了会影响云计算在企业中的应用。·用户使用习惯:如何改变用户的使用习惯, 使用户适应网络化的软硬件应用是长期而艰巨的挑战。·网络传输问题:云计算服务依赖网络, 目前网速低且不稳定, 使云应用的性能不高。云计算的普及依赖网络技术的发展。

四、结束语。

云计算现在处于一个初级的阶段, 还需要人们的深入了解, 但它将改变整个网络化服务架构和用户对网上资源的使用方式, 引领未来网络服务的发展方向。相信在不久的将来, 云计算技术一定会更加完善, 云计算必将得到更大的发展。

参考文献

[1]王鹏.走进云计算[M].北京:人民邮电出版社, 2009.

[2]张为民, 唐剑峰.云计算:深刻改变未来[M].北京:科学出版社, 2009, 12.

[3]米勒.云计算[M].姜进磊.北京:机械工业出版社, 2009.

云计算技术概述 篇9

本文介绍了云计算的发展历史,分析了云计算的定义、特征、分类和云架构的基本层次,阐述了云计算的关键技术和发展前景,并指出了云计算与网格计算等相关概念的区别。

1 什么是云计算

1.1 云计算的特征

通过分析云计算的定义,可以看出云计算的特征主要有以下四点。

(1)硬件和软件都是资源,通过互联网以服务的方式提供给用户。在云计算中,资源已经不限定在诸如处理器、网络宽带等物理范畴,而是扩展到了软件平台、Web服务和应用程序的软件范畴。

(2)这些资源都可以根据需要进行动态扩展和配置。

(3)这些资源在物理上以分布式的共享方式存在,但最终在逻辑上以单一整体的形式呈现。对于分布式的理解有两个方面。一方面,计算密集型的应用需要并行计算来提高运算效率;另一方面,是指地域上的分布式。云计算中的分布式资源向用户隐藏了实现细节,并最终以单一整体的形式呈现给用户。

(4)用户按需使用云中的资源,按实际使用量付费,而不需要管理它们。

1.2 云计算的分类

云计算可以按服务类型分类,所谓服务类型,就是指为其用户提供什么样的服务;通过这样的服务,用户可以获得什么样的资源。目前业界普遍认为可以分为三类。

(1)基础设施云(Infrastructure Cloud)。这种云为用户提供的是底层的、接近于直接操作硬件资源的服务接口。通过调用这些接口,用户可以直接获得计算和存储能力,而且非常自由灵活,几乎不受逻辑上的限制。但是用户需要进行大量的工作来设计和实现自己的应用,因为基础设施云除了为用户提供计算和存储等基础功能外,不进一步做任何应用类型的假设。

(2)平台云(Platform Cloud)。这种云为用户提供一个托管平台,用户可以将他们所开发和运营的应用托管到云平台中。但是,这个应用的开发部署必须遵守该平台特定的规则和限制,如语言、编程框架、数据存储模型等。

(3)应用云(Application Cloud)。这种云为用户提供可以为其直接所用的应用,这些应用一般是基于浏览器的,针对某一项特定的功能。但是,它们也是灵活性最低的,因为一种应用云只针对一种特定的功能,无法提供其他功能的应用。

云计算也可以按服务方式分类,业界按照云计算提供者与使用者的所属关系为划分标准,将云计算分为以下三类。

(1)公有云(Public Cloud)。公有云是由若干企业和用户共享使用的云环境。在公有云中,用户所需的服务由一个独立的、第三方云提供商提供。该云提供商也同时为其他用户服务,这些用户共享这个云提供商所拥有的环境。

(2)私有云(Private Cloud)。私有云是指为企业或组织所专有的云计算环境。在私有云中,用户是这个企业或组织的内部成员,这些成员共享着该云计算环境所提供的所有资源,公司或组织以外的用户无法访问这个云计算环境提供的服务。

(3)企业云(Enterprise Cloud)。企业云也就是专门应用在商业领域的商业云系统,专门设计客户管理软件、数据库软件等企业内部系统给商业公司使用的云系统。

一般中小型企业和创业公司将选择公有云,而金融机构、政府机关和大型企业则更倾向于选择私有云或混合云。

1.3 云架构的基本层次

云计算中的云按服务方式的分类其实已经包含了云架构(Cloud Architecture)的基本层次。云架构通过虚拟化、标准化和自动化得方式有机地整合了云中的硬件和软件资源,并通过网络将云中的服务交付给用户。云架构分为以下三个基本层次。

(1)基础设施(Infrastructure)层。它是经过虚拟化后的硬件资源和相关管理功能的集合。云的硬件资源包括计算、存储和网络等资源。该层通过虚拟化技术抽象物理资源,实现了内部流程自动化和资源管理优化。从而向外部提供动态、灵活的基础设施层服务。

(2)平台(Platform)层。它介于中间,是具有通用性和可复用性的软件资源的集合,为云应用提供了开发、运行、管理和监控的环境。能够更好地满足云的应用在可伸缩性、可用性和安全性等方面的要求。

(3)应用(Application)层。它是云上面应用软件的集合,这些应用构建在基础设施层提供的资源和平台层提供的环境之上,通过网络交付给用户。云应用既可以是广大群体的标准应用,也可以是定制的服务应用,或者是用户开发的多元应用。

2 云计算的关键技术

云计算是一种新兴的计算模式,其发展离不开自身独特的技术和所涉及的一系列其它传统技术的支持。

(1)快速部署(Rapid Deployment)。自数据中心诞生以来,快速部署就是一项重要的功能需求。数据中心管理员和用户一直在追求更快、更高效、更灵活的部署方案。云计算环境对快速部署的要求将会更高。首先,在云环境中资源和应用不仅变化范围大而且动态性高。用户所需的服务主要采用按需部署方式。其次,不同层次云计算环境中服务的部署模式是不一样的。另外,部署过程所支持的软件系统形式多样,系统结构各不相同,部署工具应能适应被部署对象的变化。

(2)资源调度(Resouce Despatching)。指在特定环境下,根据一定的资源使用规则,在不同资源使用者之间进行资源调整的过程。这些资源使用者对应着不同的计算任务,每个计算任务在操作系统中对应于一个或者多个进程。虚拟机的出现使得所有的计算任务都被封装在一个虚拟机内部。虚拟机的核心技术是虚拟机监控程序,它在虚拟机和底层硬件之间建立一个抽象层,把操作系统对硬件的调用拦截下来,并为该操作系统提供虚拟的内存和CPU等资源。目前Vmware ESX和Citrix Xen Server可以直接运行在硬件上。由于虚拟机具有隔离性,可以采用虚拟机的动态迁移技术来完成计算任务的迁移。

(3)大规模数据处理(Massive Data Processing)。以互联网为计算平台的云计算,将会更广泛地涉及到大规模数据处理任务。由于大规模数据处理操作非常频繁,很多研究者在从事支持大规模数据处理的编程模型方面的研究。当今世界最流行的大规模数据处理的编程模型可以说是Google公司所设计的Map Reduce编程模型。Map Rduce编程模型将一个任务分成很多更细粒度的子任务,这些子任务能够在空闲的处理节点之间调度,使得处理速度越快的节点处理越多的任务,从而避免处理速度慢的节点延长整个任务的完成时间。

(4)大规模消息通信(Massive Message Communication)。云计算的一个核心理念就是资源和软件功能都是以服务的形式发布的,不同服务之间经常需要进行消息通信协作,因此,可靠、安全、高性能的通信基础设施对于云计算的成功至关重要。异步消息通信机制可以使得云计算每个层次中的内部组件之间及各个层次之间解耦合,并且保证云计算服务的高可用性。目前,云计算环境中的大规模数据通信技术仍在发展阶段。

(5)大规模分布式存储(Massive Distributed Storage)。分布式存储要求存储资源能够被抽象表示和统一管理,并且能够保证数据读写操作的安全性、可靠性、性能等各方面要求。分布式文件系统允许用户像访问本地文件系统一样访问远程服务器的文件系统,用户可以将自己的数据存储在多个远程服务器上,分布式文件系统基本上都有冗余备份机制和容错机制来保证数据读写的正确性。云环境的存储服务基于分布式文件系统并根据云存储的特征做了相应的配置和改进。典型的分布式文件系统有Google公司设计的可伸缩的Google File System(GFS)。目前,在云计算环境下的大规模分布式存储方向已经有了一些研究成果和应用。Google公司设计的用来存储大规模结构化数据的分布式存储系统Big Table用来将网页存储成分布式的、多维的、有序的图。

3 相关概念辨析

云计算是在并行计算、分布式计算和网格计算的基础上发展而来的。云计算和网格计算并没有明显的区别,两者均可以看成是并行计算和分布式计算技术衍生出来的概念。两者的差异主要表现在对资源的组织、分配和使用上的不同,云计算更强调虚拟化、灵活地使用资源。

3.1 并行计算

并行计算(Parallel computing)是指同时使用多种计算机资源解决计算问题的过程,为了更快速地解决问题,更充分地利用计算机资源而出现的一种计算方法。其缺点是:将被解决的问题划分出来的模块是相互关联的,如果其中一块出错,必定影响其他模块,再重新计算就降低了运算效率。

3.2 分布式计算

分布式计算(Distributed computing)是利用互联网上众多的闲置计算机能力,将其联合起来解决某些大型计算问题的一门学科。与并行计算同理,也是把一个巨大的计算机能力才能解决的问题分成很多部分,再分配给多个计算机处理,最终将结果汇总。与并行计算不同的是,分布式计算所划分的任务相互之间是独立的,某一个小任务的出错不会影响其他任务。

3.3 网格计算

网格计算(Grid computing)是专门针对复杂科学计算的新型计算模式,它把互联网上的众多计算资源整合成一台虚拟的超级计算机,再将以CPU为主的各种资源联系在一起,从而达到资源共享的目的。可以说,网格计算是将互联网内所有人的计算机组成的一个供你个人使用的超级处理器,而分布式计算就是你和其他人一起组成的一个超级处理器。

4 结束语

云计算的出现,让IT业从以前以网站为核心的信息流转,变为了以信息为中心的流转。随着这种变革的到来,云计算对传统IT业带来了根本性的改变。但是,在云计算的发展过程中,我们仍需要进一步深入研究,仍需克服不少挑战,比如服务的高可用性、服务的迁移、数据的安全性、服务的性能等。云计算的雏形正在逐步形成,在未来的时间里必将引领信息产业发展的新浪潮。

参考文献

[1]王鹏.走近云计算[M].北京:人民邮电出版社.2009.

[2]虚拟化与云计算小组.虚拟化与云计算[M].电子工业出版社.2009.

[3]Cloud Computing Type.Public Cloud,Hybrid Cloud,Private Cloud[EB/OL].http://www.circleid.com/posts/20090306_cloud_computing_types_public_hybrid_private/.

[4]Vmware virtualization technology[EB/OL].http://www.vmware.com.2008.

[5]Barham P,Dragoic B,Fraser K.Etal Xen and the art of virtualization[C]//Proc of the 19th ACM Symposium on Operating Systems Principles.New York,ACM Press.2003.

[6]张建勋,古志民,郑超.云计算研究进展综述[J].计算机应用研究.2010.

[7]Dean J,Ghemawa S.MapReduce simplified data processing on large clusters[J].Communications of the ACM.2008.

[8]S Ghemawat,H Gobioff,S.T.Leung.The Google File System[C]//In Proceedings of the 19th ACM Symposium on Operating Systems Principles(SOSP 2003).Lake George,NY,October 2003.

[9]Chang F,Dean J,Ghemawat S.Etal BigTable A distributed storage system for structured data[J].ACM Transactions on Computer Systems.2008.

云计算和云数据管理技术 篇10

一、云计算

从本质上来看, 云计算前身其实就是传统电信IDC增值业务, 在这一基础之上进行一定程度上的延伸以及拓展。其主要功能是提供相关的IT基础资源给互联网上的用户, 使其能够在一定程度上对IT运营的成本进行降低, 这样一来, 相关的用户就可以集中精力关注自身的业务。

云计算的运作机理主要如下:采取相关办法将计算大量的分布在分布式计算机之上, 这样一来, 企业数据中心的运行将更为接近互联网的运行, 并使得企业的相关资源有效的转换为企业所需, 很大程度上促进了企业的管理。

云计算具有诸多的特点, 主要包含按具体需求进行具体服务、宽带接入、虚拟化资源池以及多租户等。而正是这些特点, 对IT系统带来了更大的风险与挑战, 这就对云计算的安全提出了更高的要求。

二、云数据管理数据特点分析

云数据管理存在着诸多的特点, 主要表现在以下几个方面:

(1) 海量性。近几年来, 我国的物联网技术逐渐兴起, 并取得了很大程度的发展, 在这种环境之下, 很多应用都是通过一定数量的传感器来实现对于有效数据的采集。目前状况下, 这种应用的规模正在逐渐扩大, 在很多领域都得到了十分广泛的应用, 而这样所导致的后果是数据量会以一个惊人的速度增长。因此, 如何采取有效措施对已经存在的技术进行改进与完善或者创新新技术、新方法有着很大的现实意义。而云数据管理就是在这种环境之下应运而生的新兴数据管理技术, 它可以对海量的数据进行有效信息的提取, 并进一步融合, 达到优化管理的效果。

(2) 异构性。在云计算之中, 存在着数量较多的应用, 而在这些应用之中, 不同领域、不同行业在数据的获取阶段所采用的设备、手段以及方式也存在着巨大的差别。除此之外, 它们所取得的数据在数据形态以及数据结构上也是不尽相同。对于传感器来说, 它存在着多种类别, 其中最为常见的主要有二氧化碳浓度传感器、温度传感器以及湿度传感器, 传感器类型的不同, 也会导致所捕获以及传递的信息也有较大的差异, 主要表现在内容与信息格式两个方面。种种因素叠加在一起, 造成了数据资源存在着一定程度的异构性。

(3) 非确定性。在云计算的环境之下, 数据存在着十分明显的不确定性, 它所包含的内容也十分广泛, 主要有数据本身的不确定性、语义匹配的不确定性以及数据查询与分析的不确定性。为了保证数据获取的有效性以及准确性, 需要对相关数据进行一系列的操作处理, 去粗取精、去伪存真。只有这样, 才能使得人们更全面的进行表达与推理。

三、云数据管理技术

3.1GFS技术

GFS是英文Google File system的缩写, 主要指的是Google文件系统, 它是一种大型的分布式文件系统。起作用主要是提供海量存储。在这一文件系统系统之中, 所有节点被划分为三种角色, 分别是:Client (客户端) 、Master (主服务器) 以及Chunk Server (数据块服务器) 。从本质上来看, Client其实是一个访问接口, 并且主要以库文件的形式提供。相关的应用程度对这些库函数进行一定程度上的调用, 与此同时, 应用程序本身也与这一库紧密的链接在一起。而对于Master来说, 它在GFS之中发挥了十分重要的作用, 甚至可以将之称为GFS的大脑。它主要是这一文件系统的管理节点, 主要负责对系统元数据进行有效的保存与管理。Chunk Server所负责的项目主要是具体的存储。一般情况下, 对Chunk Server的数量并没有明确的规定, 但是, 它的数量会对GFS的规模起到决定性的作用。Google文件系统对文件进行一定程度的划分, 在这一划分过程中, 必须按照固定的大小来进行。划分后的每一小块被称作为Chunk (数据块) , 而每一个Chunk都对应着一个Index (索引号) 。

3.2Big Table技术

Big Table技术实质上是一个规模庞大的分布式数据库, 一般情况下, 它的规模能够达到1PB以上。这一技术将所有数据都作为自己的处理对象, 并由此形成一个十分巨大的表格。其定义主要如下:它是一种为了管理结构化数据而设计的分布式存储系统, 这些数据可以扩展到非常大的规模。Big Table在执行相应的任务之时, 在任意时刻每个Tablet都只被分配到一个Tablet服务器当中, 并对master服务器进行有效的利用, 以此来实现对子表负载情况的监视。

3.3MapReduce技术

云计算与GIS技术革新 篇11

云计算概念与模式

1.云计算基本概念

对于“云计算”，解释得最多的是“像用电一样使用计算能力”，但到底是什么却有无数种解释。其实，我们无需去搞清楚云计算到底是什么，只需了解这种新的计算模式能够为人们带来哪些好处，我们又如何获取这些能力来为业务所用就足够了。

云计算使用模式有三个显著特点，即集中管理、移动应用和租用模式，这跟现代电网的特征是完全一致的。云计算重点关注的是服务器方的计算能力，跟云计算还有一个对应的概念是“泛在计算”，重点关注的是终端的计算能力。信息网络具有强大的反馈能力，而电网基本上是单向的电力输送，这是云计算与电网有很大区别的地方。

云计算要实现这三个特征需要关注以下几个方面：

①资源集中。存储、计算能力、数据、软件等系统资源被放到一起作为资源池统一管理，就可以动态地调度资源的分配，如果是分散的则无法达到调度的效果。集中管理应该是虚拟化的，可以是物理上放在一起，但在大部分时候可能是分布式结构，在逻辑上实现统一管理。

②服务架构。既然资源现在统一存放，原来的直接访问方式就不再可用了，只能采用服务的方式把它提供出来，就需要有相应的服务基础设施、新型的服务器和终端软件、新型的开发支持工具、新型的管理办法。服务多了，就需要制定相应的接口规范；同时，这种模式也潜藏着可靠性、并发处理能力、安全性的巨大挑战。

③按需使用。集中管理和采用服务方式以后，用户具有更大的灵活性，可以随时调用计算中心的资源，而无需关心其他无关的东西，这会大大提升工作的效率；同时，通过按照用量付费的方法，用户可以降低个人的费用成本，而服务中心也可以通过将闲置的资源提供给其他用户来提高系统的整体运营效能。另外，计算中经常会出现 “波峰”和“波谷”，计算中心可以统一来进行任务的调度，从而实现负载均衡。

④移动应用。使用移动终端的用户经常需要在终端与设备、终端与终端之间交换数据，因此更加愿意使用云计算的“星型”数据服务路径，而且端上计算能力一般较弱，需要通过云来完成，所以云与端是密不可分的。正是移动终端的大量使用推动了云计算的快速发展，因此，对端的开发也是云计算系统的重头戏。

⑤用户体验。云计算模式带来用户使用习惯的变化，也使原来软件应用的范围大规模地扩展，用户体验也因而变得更加重要。如果通过简化操作和改进体验，能够让一些原来的“非用户”变为“用户”，就会带来用户基数的快速增长，其商业价值是不言而喻的。

⑥商业模型。云计算的使用模式和用户对象将会与传统模式有比较大的区别，因此会衍生出很多新的商业模式，比如用户不再需要购买套装软件，不再需要繁琐的安装过程，不再需要专业的维护知识，也不再需要为了一个简单的计算拥有一个庞大的数据库。当然，天下没有免费的午餐，用户可能需要在其他方面做出一些付出，比如在通信费用、移动终端购买、租金的支付等方面，这将导致产业形态发生变化，进而可能引起产业格局发生重大调整。

当然，这一切是一个方向和愿景，不可能在一夜之间发生天翻地覆的变化，因为相关的硬件资源、软件系统、人员的储备、观念的转变、工作模式的变化都需要一个长期的过程。

2.云计算业务优势

云计算模式有几个方面的优势：

（一）更高的信息处理效率，更低的总体拥有成本。

（二）更快的系统构建时间，更好的系统规模伸缩。

由于系统集中构建和统一维护、管理，在基础设施健全的情况下，新系统上线时间得以大幅度缩短，也可以根据业务需要快速分配资源，满足特定情况下的需求。当然，这需要前期较大的投入才能实现。

（三）更少的系统停机时间，更强的业务保障能力。集中的服务管理能够提供很高的容错能力。但也应看到，云计算集中的优势同时也会带来网络开销的增大，以及增加网络失效、安全威胁的风险，需要通过优化的方案设计来加以避免。

（四）更佳的业务部署模式，更久的业务持续能力。云计算模式能够更好地满足快速变化的需求，移动终端的使用能够满足现代快节奏的生活方式，尤其是降低成长型企业的前期成本，这都能够提升组织的业务服务能力，提高客户满意度，并最终产生更好的社会和经济效益。

3.云计算软件特点

云计算软件是云计算效益得以实现的核心内容，要能适应云计算基础环境，能够充分发挥云计算技术模式和商业模式的优势，同时又能够有效避免所存在的各种问题，改进其缺陷，才能体现出真正的价值。

云计算软件首先应该支持虚拟化，有高性能的计算内核，能高效地支持虚拟机运行、支持虚拟化的云存储、分布式的云数据库和大规模Web服务阵列；同时，要尽可能减少内存、存储和CPU、网络带宽资源占用，以节省成本。

云计算软件以在线使用方式提供，主要面向Web和移动应用，桌面软件以数据获取和后台分析计算为主。云计算软件可以租用方式提供，根据使用情况进行收费。云计算软件一般需要内置大量的基础数据，使用户可以即买即用，实现数据一体化应用，如搜索引擎需要缓存大量的基础搜索数据，地图服务需要内置丰富的地图数据资源等等。

尽管以后云计算在专业和企业市场会有大量的应用，但云计算模式更适合普及性和易用性的应用方向，比如消费型和生活型的购物、娱乐网站，社会型的社交网站，商务型的在线CRM、电子邮件等服务。由于云计算的特殊性，并不是所有的软件都适合采用云计算方式来运行，要根据技术和应用的特点来决定是否使用云计算模式，以及采用何种云计算模式。

虽然拥有很多的优势，但云计算面临的挑战是相当多的，如安全性、系统的坚固性，系统的异构性。云计算的新模式必然带来产业的变革，如何突破旧有框架建立一个稳定的新产业体系，必然也需要一个相当长的过程，需要面对许多挑战、不断探索、不断创新。

云计算技术与应用

云计算基础设施的建设主要用到虚拟化计算、虚拟化存储、并行化计算三大主要支撑性技术，目前已经有多个厂家提供相应的技术和解决方案，但总体来说仍然处于快速发展的阶段，成熟度需要进一步提高。

在应用方面，云计算概念出现以前，Google、Amazon、Yahoo、Salesforce等大型互联网公司已经开始研究和大量使用云模式的计算技术，形成了比较成熟的架构和技术，并且取得了非常好的收益。云计算概念提出之后，很多传统IT厂家也都大量投入进行相应的研究，推出相应的产品。如IBM以私有云为主推出了一系列方案；微软投入重金打造了Azure云服务平台；Oracle收购Sun后推出了一系列软硬件一体化方案；Dell、HP也收购了一些公司打造云计算方案；开源厂商如Redhat也紧跟大潮，推出了相应的解决方案。

在云计算基础设施方面，国外几个有名的云计算基础设施包括Amazon、Azure，都提供相当强大的处理能力。国内出现祥云（北京）、国云（中科院计算所）、大云（中国移动）、云海（上海）等多个云计算计划，一些原来的超算中心和IDC(互联网数据中心)也加入云计算的阵营，提供虚拟机、虚拟存储、分布式计算架构等基础计算服务。建构在云基础设施之上的云计算应用平台也有很多，如Google、Yahoo、Salesforce、Facebook等，国内的Alibaba、百度、腾讯也着力进行云应用平台的研发和使用，并且开始逐步开放其平台API。

云计算对GIS的影响

云计算对GIS将会带来非常重要的影响。首先，GIS平台概念的内涵将发生变化，GIS基础软件平台将进一步发展，通过融合在线服务形成基础GIS软件、云计算GIS软件和在线平台一体化的综合服务平台；其次，GIS技术将与其它IT技术实现更深度的融合，数据将实现空间关联，业务具有空间智能；第三，GIS技术和空间数据的使用模式会发生变化，更多地使用基于云服务地在线资源；第四，通过云服务模式，GIS的使用范围将得以大大地扩展，使GIS的用户对象扩展到更加广阔的范围。

总之，云计算模式的发展将推动GIS产业的进一步发展，而GIS和空间信息的深入发展也将同时推动整个IT产业的发展，带动电子商务、位置服务、定位导航、车联网、物联网等新兴服务业和交通、运输等传统服务业的发展，以及改进应急救灾、环境保护、节能减排、能源开发、国土资源等方面的管理措施。

1.GIS非常适合采用云计算模式

由于GIS应用的特点，非常适合采用云计算模式：①空间数据的产生单位相对较少，而数据使用者众多且多样化；②基础数据多，数据量庞大，更新频度低，适合采用云存储服务方式共享；③并发用户数很大，但每次使用量较小，适合云计算的大规模分布式计算；④需要海量数据存储，进行数据处理和数据挖掘，适合云计算的并行化分布式处理。

2.地理信息业务模式的主要变化

可以设想，未来基于云计算技术的空间信息处理与应用将会发生很多变化，下面从数据采集、处理、应用的流程作简要分析（见图表）。

3.GIS基础平台内涵的全新扩展

在云计算时代，GIS平台概念将极大地扩展，将包括GIS基础软件、云GIS平台软件、GIS云服务平台三个主要组成部分，应用中既会用到传统的GIS基础软件进行数据处理，也会使用云GIS软件在私有云上进行工作，同时也会连接GIS云服务上的资源，或者将处理结果动态地发布到云服务平台之上。

云GIS将实现地理空间信息和非空间信息的全面整合，实现数据的空间关联，包括内部资源库、私有云资源、公共云资源和其它的互联网资源。GIS将真正无处不在，深入到包括桌面、Web、手机、车联网、物联网等应用类型。

4.GIS与其它信息技术深度融合

云GIS将通过云计算和物联网技术实现定位系统、遥感系统、通讯系统、传感器的全面连接。通过虚拟化、高性能服务技术和移动终端技术实现在线的获取、处理和应用空间信息及其关联信息，并实施基于空间智能的业务逻辑。通过三维可视化技术、环境仿真技术、数字化虚拟系统实现地理空间环境的规划和管理决策。

5.GIS应用模式与使用体验变化

随着云计算的发展，GIS的应用模式和使用体验将会发生很大变化。具体包括：

（1）随需应变。通过在线的、稳定的虚拟化架构，云GIS系统能够更好地满足快速变化的需求，即时提供需要的服务，系统数据和功能提供从内部驱动向外部需求驱动转变。

（2）按需使用。服务者只提供需要的，可以节省计算资源；使用者只获取想要的，只需为使用付费，从而降低使用难度和成本，也不再需要维护庞大的地理空间数据库。

（3）随时可用。系统是在线运行的，可以可靠地运行、满足即时提出的需求。

（4）随地可用。系统是分布式的、虚拟化的网络部署，任何地方都可以访问。

（5）任何设备。使用工作站、PC、笔记本、平板、手机、车载设备均可访问。

总之，云GIS将适应有线网、无线网及其混合网络环境，拥有与其工作环境相适应的用户界面，多业务环节实现流程化、并行化处理，从而实现地理空间数据从采集到处理、分析、应用等各阶段完全一致的操作体验；而数据是统一、同步、一致的，可以同步修改，实现高效的协同工作。

6.测绘、地理信息与互联网融合

测绘、地理信息和互联网将进一步融合。传统的测绘成果，如大地测量、基础地形、基础地理信息，将与专业地理信息进一步结合，如地质、地貌、山文、土壤、植物、动物，大气、气候、气象、水文、水利，区划、环境、社会、经济、人文、人口，灾害、地理统计、国情监测、资源调查、规划等信息将会融合，进行基于空间的统一处理和分析。

互联网上将产生大量用户生成数据，也将通过聚合提供政府、行业、部门、企业、个人使用，使GIS出现泛在化趋势，大量的地理空间信息应用与GIS专业理论方法无关，如Google Earth、百度地图、物流配送等等业务。

GIS的发展继续深入到多种系统。地理空间信息真正成为社会信息基础设施的重要组成部分，能够提供多层次、多模式的共享使用，地理空间信息与多种信息整合催生出大量的创新应用。这将导致产业环境发生深刻变化，GIS产业的重心也将会逐步发生转移。

计算机网络云计算技术研究 篇12

近年来, 计算机技术和网络技术在各个领域得以广泛的应用, 这也使网民对计算机网络的性能有了更高的要求。在传统的计算模型中, 由于需要大规模的进行底层基础设施的铺设, 这就需要大量的资金支持, 但当前很大一部分企业由于自身资金不足, 再者在短时间内也无法实现资金的回笼和调度, 这也是导致传统计算模型成本高的重要因素。同时在传统计算模型中, 由于其服务平台缺少弹性, 而且不能及时进行调整, 这也使其无法满足当前网民不断增长的需求, 传统计算模型服务平台较为僵硬, 缺乏灵活性。另外在传统计算模型中, 由于需要服务商长期进行维护工作, 导致占有的时间和精力较多, 不利于新的业务和资源的开辟。由于传统计算模型越来越无法适当当前社会发展的要求, 为了能够满足网民日益增长的对计算机性能的要求, 则云计算应运而生, 而且在云计算应用过程中服务商也在不断的进行完善和改时, 使其自身的灵活性和实用性得以提升, 从而更好的服务于广大用户。

1 计算机网络云计算技术的概述

网络云计算技术是由美国一家网络公司最早提出来的, 其主要是对网络和软件等相互之间进行融合, 而且网络云计算技术还具有规模化、安全性和虚拟性的特点。在云计算中, 不同的云都属于计算机并行分布式体系, 其服务基础主要是以网络化的计算机为主, 同时还要确保其与计算资源之间具有较好的契合性。云计算作为一个综合体, 其较有庞大性, 而且网络云计算技术作为计算机软件技术发展的重要环节之一, 在具体研究中对于计算机网络云计算的特点更为重视。在当前大多数网络计算机用户中, 由于没有对基础设施建设制定有效的方案, 这就需要充分的发挥计算机网络云计算技术自身的优势, 及时向用户传输其所需要的资源, 这就需要计算机云技术能够具有较强的实用性、灵活性和方便性。

2 计算机网络云计算技术的分类

在网络云计算技术分类中, 可以从不同的方面来将网络云计算技术进行不同的分类。根据其不同类别的服务特点可以分为公有云和私有云。私有云是针对用户自身的实际情况来进行独立应用, 并建立平台, 具有良好的操作性和实用性。而公有云则是对其他用户的云资源进行开发利用。可以从服务的连续性、数据安全性、成本费用及监测能力等几个方面对公有云和私有云进行分类。在提供服务方面, 公有云受外界因素影响较大, 而私有云则没有这方面的问题。相对于私有云的安全等级来讲, 公有云安全等级不高, 但其费用成本较低, 而私有云成本费用则相对较高, 具有较好的稳定性。另外公有云的监测能力也较为强大, 能够根据用户的实际需求来执行非常严格的监测。

3 计算机网络云计算技术的实现

在当前计算机系统中, 需要将系统划分为两个层次, 即功能实现过程及预处理过程, 这两个过程的处理效果和作用都会有所不同, 但能够确保系统功能的实现。在对实现过程中和预处理过程进行应用过程中, 可以有效的提高计算机系统的简洁化, 确保计算机整体运行效率的提高。近年来, 我国信息化技术取得了较快的发展, 在实际生活中云计算技术也得以不断的应用, 为云计算技术的实现奠定了良好的基础。在当前计算机网络云计算的实现形式中, 大致可以归纳为以下方面:

第一, 通过对软件程序在企业管理程序中进行应用, 在当前云计算应用实现方式中, 多是利用网络浏览器来对用户所需要的信息进行传递, 这有效的实现了资金和费用的节约。

第二, 网络服务。主要是通过对实际软件程序的利用, 从而使研发人员更好的参与到计算机网络实际应用的开发中来。

第三, 管理服务提供商。相对于其他实现形式, 管理服务提供商主要都是向信息技术行业提供较为专业的服务。

4 计算机网络云计算技术的发展遇到的问题

在当前计算机网络云计算技术广泛应用的过程中, 云计算发展过程中也存在着许多不足之处, 这就需要在当前云计算广泛应用过程中要采取切实可行的措施来对数据的安全性进行有效的保障, 这是当前云计算技术发展过程中非常重要的一项课题。当前很大一部分云端是通过浏览器来进行接入的, 在计算机系统中, 浏览器处于十分薄弱的环节, 自身存在许多漏洞, 这样在云端接入浏览器过程中, 用户的证书和认证秘钥则极易由于浏览器自身的漏洞而发生泄露。而且在云端中, 由于不同的应用都需要进行认证, 这就需要对认证机制的高效性和安全性进行有效的保障。在应用服务层中, 需要使用安全可行的手段来确保用户隐私的安全性, 在基础设施层中需要采取有效的措施来确保数据的安全和保密性, 有效的对数据的安全性和保密性产生影响的因素的控制。

5 采取措施保障网民数据安全

当数据存在着安全风险时, 则会对云计算的发展带来较大的影响, 因此为了有效地确保网民数据安全能够得到有效的保障, 则需要采取切实可行的措施来保证数据的安全性。

(1) 隔离操作系统和计算资源。为了有效的确保网民数据的安全性, 则需要充分的运用Hypervisor, 从而将网民的操作系统与所需要存储的计算资源有效的隔离开来, 从而有效的提高计算资源的安全性, 避免其受到来自于网民操作系统所可能带来的影响。

(2) 重置API保护层。服务商把API供给用户, 用户按需进行运用。但是, 第三方也会使用这些API。如果想要保护数据安全, 就必须再安装API保护层, 对API进行重叠保护。

(3) 严格身份认证。服务商需要执行严格的身份认证, 加强对网民账号和密码的管理, 对冒充网民身份的行为进行有效的防范, 确保网民只对自己的数据和程序进行访问, 有效的提高数据的安全性。

6 结束语

随着计算机网络技术的快速发展, 当前计算机网络云计算技术也取得了一定的进步, 尽管当前计算机网络云计算技术还处于初步发展阶段, 但其具有较高的实用性, 而且取得了较为显著的效果, 给我们的生活方式带来了较大的改变。近年来, 计算机网络云计算技术越来越受到重视, 国家和企业都加大对其进行研究力度, 这使计算机网络云计算技术的高速计算优势得以更好的发挥出来, 已成为当前信息科技发展的主要方向。

摘要：计算网络技术取得了较快的发展, 这也有效的带动了计算机网络中云计算技术的快速进步, 而且在实际网络信息化服务过程中, 云计算技术发挥着非常重要的作用。因引为了能够有效的推动计算机网络云计算技术的发展, 我们需要加强对计算机网络云计算技术的研究力度。文中从计算机网络云计算技术的概述入手, 分别从计算机网络云计算技术的分类、实现、问题及确保数据安全的措施进行了具体的阐述, 以便于能够更好的推动云计算技术的快速发展。

关键词：计算机,网络,云计算技术,分类,实现,问题,措施

参考文献

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