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云计算的关键技术随着信息技术的快速发展，云计算已成为当今科技领域中的热门话题。
它作为一种基于网络的计算模式，可以通过网络实现资源的共享、动态调度与计算能力的提供。
云计算的普及和发展离不开一系列的关键技术的支持和促进。
本文将依次介绍云计算的关键技术，并探讨其在云计算领域中的重要性和应用。
一、虚拟化技术虚拟化技术是云计算的核心技术之一。
通过将物理资源（如服务器、存储设备、网络设备等）进行抽象，将其转化为虚拟资源，从而实现资源的灵活分配和利用率的提高。
虚拟化技术可以提供全面的资源管理、使用和优化，使得各种资源可以根据实际需求进行动态调度和重新分配。
虚拟化技术在云计算中扮演着重要的角色，不仅可以实现资源的虚拟化管理，还可以提供更高的可用性和可扩展性。
二、分布式存储技术分布式存储技术是云计算的又一个关键技术。
在云计算环境下，由于资源的分布性和分散性，传统的集中式存储已无法满足大规模数据的存储和管理需求。
分布式存储技术以其高可靠性、高可扩展性和高性能的特点成为云计算环境下的首选。
它通过将大量的存储节点组织成一个分布式存储系统，实现数据的分布式存储和访问。
分布式存储技术的应用使得大规模数据可以高效地存储和管理，为云计算提供了强有力的支撑。
三、网络虚拟化技术在云计算环境下，网络通信是不可或缺的一环。
网络虚拟化技术以其在网络资源管理和利用效率方面的优势，成为云计算中的关键技术之一。
网络虚拟化技术通过将物理网络资源抽象为虚拟网络资源，实现网络资源的灵活分配和管理。
它可以将一个物理网络划分为多个独立的虚拟网络，使得云计算平台可以为不同的用户提供定制化的网络连接和服务。
网络虚拟化技术的发展，使得云计算中的网络资源得以高效利用和管理。
四、安全与隐私保护技术云计算的普及离不开安全与隐私保护技术的支持。
在云计算环境下，用户的数据和隐私面临着更大的风险和挑战。
因此，安全与隐私保护技术是云计算中的重要一环。
这些技术可以通过数据加密和访问控制等手段，保证用户数据在云计算平台中的安全性和隐私性。
云计算的基础技术云计算是一种基于互联网的计算服务模式，它通过虚拟化技术将计算资源、存储资源和网络资源整合在一起，用户可以根据自身需求弹性地使用和管理这些资源。
云计算的基础技术涵盖了虚拟化技术、容器技术、分布式系统、网络技术、存储技术等多个方面。
本文将从这些技术的角度介绍云计算的基础技术。
一、虚拟化技术虚拟化技术是云计算的基础之一，它通过将物理资源转化为虚拟资源，从而实现资源的隔离和动态分配。
虚拟化技术可以实现对CPU、内存、存储和网络等资源的虚拟化，使得用户可以根据需要在虚拟资源上创建和管理虚拟机，实现资源的灵活调度和高效利用。
1. CPU虚拟化CPU虚拟化是指将一个物理CPU变成多个逻辑CPU，使得多个操作系统能够同时运行在同一个物理服务器上。
目前比较流行的CPU虚拟化技术有Intel的VT-x和AMD的AMD-V等，它们通过提供多种CPU工作模式和指令集，实现了对CPU资源的虚拟化和隔离。
2.内存虚拟化内存虚拟化是指通过虚拟机监控程序（VMM）对内存资源进行管理和隔离，使得多个虚拟机可以共享物理内存，并且实现了内存资源的分配和回收。
内存虚拟化技术可以通过内存页面的共享和传输，以及对内存容量的动态分配等方式实现内存资源的高效利用。
3.存储虚拟化存储虚拟化是指通过虚拟存储设备将物理存储资源转化为虚拟存储资源，用户可以在虚拟存储资源上创建和管理虚拟磁盘、快照、镜像等存储对象。
存储虚拟化技术可以实现对存储资源的灵活管理和分配，提高了存储资源的利用效率。
4.网络虚拟化网络虚拟化是指通过虚拟交换机、虚拟路由器等网络设备将物理网络资源转化为虚拟网络资源，用户可以在虚拟网络资源上创建和管理虚拟网络，实现对网络资源的隔离和动态分配。
网络虚拟化技术可以实现对网络资源的高效利用和灵活管理，提高了网络资源的利用效率。
二、容器技术容器技术是一种轻量级的虚拟化技术，它通过将应用程序及其依赖环境打包成一个可移植的容器，使得应用程序可以在任何环境中运行。
阐述云计算关键技术
云计算是一种基于互联网的计算方式，它通过将计算资源（如服务器、存储、网络等）集中到云端，以实现对资源的灵活配置和按需使用。
以下是云计算的一些关键技术：
1. 虚拟化技术：虚拟化技术是云计算的基础，它可以将物理资源（如服务器、存储、网络等）抽象成虚拟资源，从而实现对资源的灵活管理和分配。
虚拟化技术包括服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化等。
2. 分布式计算：云计算采用分布式计算的方式来处理大规模的数据和计算任务。
通过将计算任务分配到多个计算节点上，云计算可以提高计算效率和可靠性。
3. 存储技术：云计算需要高效、可靠的存储技术来支持大规模的数据存储和管理。
云计算通常采用分布式存储技术，如分布式文件系统、对象存储等，以确保数据的可靠性和安全性。
4. 数据中心技术：数据中心是云计算的核心基础设施，它包括服务器、存储设备、网络设备等。
数据中心技术涉及到机房建设、电力供应、散热冷却等方面，以确保数据中心的稳定运行。
5. 自动化管理技术：云计算需要实现对计算资源的自动化管理和配置，以提高效率和降低成本。
自动化管理技术包括资源调度、监控预警、故障处理等。
6. 安全技术：云计算涉及到大量的数据和计算资源，因此安全技术至关重要。
云计算需要采用加密技术、访问控制、身份认证等安全技术来保护数据的隐私性和安全性。
以上是云计算的一些关键技术，这些技术的发展和应用推动了云计算的快速发展和广泛应用。
云计算中的核心技术与商业模式分析云计算已经成为了当今互联网领域的一个不可忽视的重要技术，越来越多的企业和个人都在使用云计算来存储和管理数据。
云计算拥有许多优势，如高效便捷、高弹性、高可靠性等等，这正是许多用户和企业选择使用云计算的主要原因。
在这篇文章中，我们将分析云计算的核心技术和商业模式。
一、云计算的核心技术1. 虚拟化技术虚拟化技术是云计算的核心技术之一。
它是一种以软件的方式创建虚拟化环境的技术，通过创建虚拟机实例来让单台物理机运行多台虚拟机。
虚拟化技术使得资源利用率更高，避免资源的浪费，更好地满足用户的需求。
2. 分布式存储技术分布式存储技术是云计算的另一个核心技术。
它是一种以联合多台物理机的存储设备，提供统一的带宽和易于管理的存储设施的技术。
这种技术可以保证对于许多应用程序的数据基础设施的效率和可伸缩性。
在分布式存储技术中，数据存储在云中，而不是存储在用户的个人电脑上，这使得数据更为安全。
3. 软件定义网络技术软件定义网络技术（SDN）是一种新兴的网络技术，它是云计算中的另一个核心技术。
SDN使得用户可以从中央管理界面管理所有的网络设置和策略，从而实现更高的网络效率。
SDN技术还可以对网络进行动态配置、自适应性调整和负载均衡等。
二、云计算的商业模式1. SaaS模式SaaS（Software-as-a-Service）模式是最常见的云计算商业模式之一。
在这种模式下，企业不再购买和安装软件的许可证，而是使用云软件。
这降低了企业的成本，并且让企业不需要投入大量的时间和人力来维护和升级软件。
2. PaaS模式PaaS（Platform-as-a-Service）模式是一种云计算商业模式，它提供了一个平台，让开发人员可以在上面创建和运行自己的应用程序。
这使得开发人员可以快速、更高效地开发应用程序，而无需花费大量的时间来设置和维护其基础设施。
3. IaaS模式IaaS（Infrastructure-as-a-Service）模式是一种云计算商业模式，它提供了一个基础设施层，让企业可以选择使用云服务来代替自己的IT设施。
云计算都有哪些关键技术,并简要解释各项关键技术的作用?
解：云计算所使用的关键技术有：集群、虚拟化、大规模分布式数据存储、海量数据处理以及多租户体系结构
各项技术的作用：
1）集群：集群是一种低成本的高性能分布式计算模式，可以实现高伸缩性、高可用性。
其核心技术为负载均衡，可以讲外部的处理请求分发到集群的各处理节点上。
同时，集群也可实现结点的健康检查和失效转移。
2）虚拟化：虚拟化技术是对操作系统、硬件平台、存储设备和网络等资源的抽象，虚拟化为云计算提供有力的技术支持，通过虚拟化技术，集群中计算结点由物理计算机转变为虚拟的逻辑计算机，不仅为云计算提供商节省了大笔IT基础设施支出，而且极大提高了集群中服务器资源的利用率。
同时也可以实现对系统的快速部署及灾难恢复。
一些更为高级的技术还支持虚拟机在不同物理计算机上的实时迁移。
3) 大规模分布式数据存储：大规模分布式数据存储实现对数据库中大量文件的的并行处理和有效管理。
分布式文件系统是大规模分布式数据存储的基础。
4）海量数据处理：海量数据处理的基本思想是首先进行拆分，继而进行并行处理，最后在进行合并处理的过程。
它是进行海量数据存储的基础。
5）多租户体系结构：多租户是实现软件及服务的关键技术。
多租户体系结构是指由一个软件实例服务多个租户的软甲体系结构，可以实现资源与服务的共享。
云计算运维的核心技术解析随着云计算的快速发展，云计算技术的运维也越来越受到人们的关注。
云计算运维是指对云计算平台进行管理、监控、修复以及稳定运行等方面的工作。
它的核心技术是保证云平台的稳定性、高效性和安全性。
本文将从以下几个方面解析云计算运维的核心技术。
一、自动化运维技术自动化运维技术是云计算运维中的重要技术之一。
它可以帮助云平台运维人员实现自动化管理，提高运维的效率和准确性。
自动化运维技术包括：1.自动化配置管理：通过配置管理工具，将大规模的云平台配置进行自动化管理，减少人工操作，保证配置的一致性和正确性。
2.自动化部署：通过自动化部署工具，可以实现应用程序和服务的自动化部署，减少部署时间，提高部署效率。
3.自动化巡检：通过系统巡检工具，及时发现系统中的异常情况，自动上报和解决，避免故障甚至系统瘫痪。
二、容量规划技术容量规划是云计算运维中极为重要的一项技术，它可以确保平台始终能够满足客户的需求。
容量规划包括：1.计算资源的量化：将计算资源(如CPU、内存等)进行量化，根据客户的需求和预测的负载情况，对计算资源进行合理的分配。
2.存储资源的管理：通过存储管理工具，对存储资源进行精准管理和预测，确保存储资源的可用性和高效性。
三、性能分析技术云计算运维的一个主要任务是确保平台的稳定性和高效性，性能分析技术是实现这一目标的重要手段。
性能分析包括：1.性能监控：通过性能监控工具，对计算资源的状态进行实时监控，及时发现并解决问题，确保平台的稳定和可用性。
2.性能优化：通过性能优化工具，对计算资源的使用情况进行分析，优化系统的配置和调度，在保证可用性的前提下提高平台的性能。
四、安全保障技术在云计算运维中，安全性是不可忽视的一个方面。
云计算平台的数据、应用和服务等都需要保证安全，安全保障技术包括：1.安全性分析：通过安全性分析工具，对平台的安全状态进行全面检测，发现安全问题并提供应对方案。
2.安全防护：通过安全防护工具，对计算资源、应用和服务等进行全力保护，保证数据安全性。
云计算数据中心网络的关键技术1.虚拟化技术虚拟化技术是云计算数据中心网络的核心技术之一、通过虚拟化技术，云服务提供商可以将物理服务器资源划分为多个虚拟机，从而能有效地共享和利用数据中心的资源。
虚拟化技术提供了灵活性和可管理性，使得数据中心网络能够更好地适应不断变化的需求。
2.数据中心网络拓扑数据中心网络的拓扑结构对于其性能和可扩展性起着决定性的作用。
目前常见的拓扑结构包括两层的Fat-Tree结构和三层的Clos结构。
Fat-Tree结构具有低延迟、高带宽和可扩展的优点，而Clos结构则具有更好的可扩展性和冗余度。
3.网络虚拟化网络虚拟化是将物理网络资源抽象化成多个虚拟网络的过程。
通过网络虚拟化技术，云服务提供商可以为用户提供私有的、独立的虚拟网络，使得用户能够自主配置和管理自己的网络环境。
网络虚拟化可以提高网络的灵活性和可管理性，并提供良好的网络隔离和安全性。
4.负载均衡负载均衡是云计算数据中心网络中的另一个重要技术。
由于数据中心网络中存在大量的服务器和用户，负载均衡能够将用户请求合理地分布到不同的服务器上，从而提高整个系统的性能和可靠性。
负载均衡算法包括最小连接数、最短响应时间、加权轮询等等。
5.软件定义网络（SDN）软件定义网络是一种通过将网络控制平面和数据平面进行分离的新型网络架构。
在云计算数据中心网络中，SDN可以提供更好的网络管理和控制能力。
通过SDN，云服务提供商可以实现灵活的网络配置和流量管理，从而提高整个数据中心网络的性能和可靠性。
6.数据中心网络安全数据中心网络安全是云计算数据中心网络中的重要考虑因素。
数据中心网络中存在大量的敏感数据和用户信息，因此需要实施一系列的安全策略来保护数据的机密性、完整性和可用性。
常见的数据中心网络安全技术包括防火墙、入侵检测与防御系统、网络隔离和访问控制等。
总之，云计算数据中心网络的关键技术涉及虚拟化技术、数据中心网络拓扑、网络虚拟化、负载均衡、软件定义网络和数据中心网络安全等方面。
云计算核心技术八大项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。
网易视频云是网易倾力打造的一款基于云计算的分布式多媒体处理集群和专业音视频技术，为客户提供稳定流畅、低时延、高并发的视频直播、录制、存储、转码及点播等音视频的PaaS服务。
在线教育、远程医疗、娱乐秀场、在线金融等各行业及企业用户只需经过简单的开发即可打造在在线音视频平台。
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)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。
GFS即Google文件系统（Google File System），是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。
GFS的设计思想不同于传统的文件系统，是针对大规模数据处理和Google应用特性而设计的。
它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能。
它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。
一个GFS集群由一个主服务器（master）和大量的块服务器(chunkserver)构成，并被许多客户（Client）访问。
主服务器存储文件系统的元数据，包括名字空间、访问控制信息、从文件到块的映射以及块的当前位置。
它也控制系统范围的活动，如块租约（lease）管理，孤儿块的垃圾收集，块服务器间的块迁移。
主服务器定期通过HeartBeat消息与每一个块服务器通信，给块服务器传递指令并收集它的状态。
GFS中的文件被切分为64MB的块并以冗余存储，每份数据在系统中保存3个以上备份。
客户与主服务器的交换只限于对元数据的操作，所有数据方面的通信都直接和块服务器联系，这大大提高了系统的效率，防止主服务器负载过重。
(2)编程模型严格的编程模型使云计算环境下的编程十分简单。
云计算的五大核心技术云计算的五大核心技术一、虚拟化技术在云计算环境下，虚拟化技术扮演着重要的角色。
通过虚拟化，一个物理服务器可以被划分为多个虚拟机实例，并且可以在不同的物理服务器间进行迁移。
虚拟化技术的主要目标是提高资源利用率、提供灵活的资源调度和管理机制，并增强系统的可靠性和安全性。
⒈虚拟机监控器（Hypervisor）虚拟机监控器是虚拟化技术的核心组件，它负责物理服务器资源的管理和虚拟机实例的创建、启动、停止等操作。
常见的虚拟机监控器有VMware ESXi、Microsoft Hyper-V、Xen等。
⒊虚拟机迁移虚拟机迁移是指将运行中的虚拟机从一个物理服务器迁移到另一个物理服务器，而对用户和应用程序透明。
通过虚拟机迁移，可以实现资源的动态调度和负载均衡，提高系统的可用性和性能。
二、分布式存储技术分布式存储技术是云计算环境中存储资源管理的关键技术，它通过将数据分散存储在多个物理节点上，提高了存储容量和性能，并保证了数据的可用性和可靠性。
⒈分布式文件系统分布式文件系统将文件数据分割成多个部分，并分别存储在不同的物理节点上。
通过使用分布式文件系统，可以实现文件的高并发访问和容灾备份，提高了存储系统的性能和可靠性。
⒉对象存储对象存储是一种将数据存储成对象的方式，每个对象包含了数据、元数据和唯一的标识符。
通过对象存储，可以实现海量数据的高效存储和访问，具有较好的可扩展性和可靠性。
⒊分布式数据库分布式数据库将数据分散存储在多个数据库节点上，通过数据分片和副本机制，实现了数据的高性能访问和容错能力。
分布式数据库可以满足大规模数据的存储和查询需求。
三、自动化管理技术云计算环境中的大规模分布式系统需要进行自动化的管理和监控。
自动化管理技术可以减少人工操作的工作量，提高系统的可靠性和可维护性。
⒈自动化部署和配置管理自动化部署和配置管理技术可以实现对大规模系统的自动化部署、升级和配置。
通过使用自动化工具和脚本，可以减少人工操作的工作量，提高部署效率并降低错误率。
解读云计算中8项核心技术云计算的“横空出世”让很多人将其视为一项全新的技术，但事实上它的雏形已出现多年，只是最近几年才开始取得相对较快的发展。
确切地说，云计算是大规模分布式计算技术及其配套商业模式演进的产物，它的发展主要有赖于虚拟化、分布式数据存储、数据管理、编程模式、信息安全等各项技术、产品的共同发展。
近些年来，托管、后向收费、按需交付等商业模式的演进也加速了云计算市场的转折。
云计算不仅改变了信息提供的方式，也颠覆了传统ICT系统的交付模式。
与其说云计算是技术的创新，不如说云计算是思维和商业模式的转变。
下面详细谈一谈云计算的核心技术。
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。
8、绿色节能技术节能环保是全球整个时代的大主题。
云计算也以低成本、高效率着称。
云计算具有巨大的规模经济效益，在提高资源利用效率的同时，节省了大量能源。
绿色节能技术已经成为云计算必不可少的技术，未来越来越多的节能技术还会被引入云计算中来。
Carbon Disclosure Project(碳排放披露项目，简称CDP)近日发布了一项有关云计算有助于减少碳排放的研究报告。
报告指出，迁移至云的美国公司每年就可以减少碳排放8570万吨，这相当于2亿桶石油所排放出的碳总量。
总之，云计算服务提供商们需要持续改善技术，让云计算更绿色。
