云计算的关键技术之分布式计算_云计算关键技术多选题_云计算是分布式计算(4)

（3）通过多个廉价服务器之问的冗余，使用软件获得高可用性．由于使用了廉价的服务器集群，节点的失效将不可避免．并且会有节点同时失效的问题．为此，在软件设计上需要考虑节点之间的容错问题，使用冗余的节点获得高可用性．

3. 云计算关键技术[3][4]

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他传统技术的支持，并借助SaaS/PaaS/IaaS 等先进的商业模式把这强大的计算能力分布到终端用户手中。

（1）虚拟化技术

虚拟化是实现云计算的最重要的技术基础，虚拟化技术实现了物理资源的逻辑抽象和统一表示，它是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实硬件的基础上运行。通过虚拟化技术可以提高资源的利用率，并能够根据用户业务需求的变化，快速、灵活地进行资源部署，实现动态负载均衡；同时与硬件无关的特性带来系统自愈功能，提升系统的可靠性。在云计算实现中，计算系统虚拟化是一切建立在“云”上的服务与应用的基础。虚拟化技术目前主要应用在CPU、操作系统、

服务器等多个方面，是提高服务效率的最佳解决方案。

（2） 数据存储技术

为保证高可用性、高可靠性和经济性，云计算采用分布式存储的方式来存储数据，采用冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性，即为同一份数据存储多个副本。这样用户就无需考虑存储容量、数据存储位置以及数据的安全性和可靠性等问题。

另外，云计算系统需要同时满足大量用户的需求，并行地为大量用户提供服务。因此，云计算的数据存储技术必须具有高吞吐率和高传输率的特点。云计算的数据存储技术的主要代表有谷歌的GFS（Google File System）。IBM 的“蓝云”采用的是HDFS（Hadoop Distributed File System）数据存储技术。此外，一些IT 公司也提出了一些数据存储的解决方案。例如：微软公司提出的Skydrive，惠普公司的Upline 以及Sun 公司的Network.com。

云计算的数据存储技术未来的发展将集中在超的数据存储、数据加密和安全性保证以及继续提高I/O 速率等方面。

（3）数据管理技术

云计算系统对大数据集进行处理、分析，并向用户提供高效的服务，因此，数据管理技术必须能够高效地管理大量的数据。另外，如何在规模巨大的数据中找到特定的数据，也是云计算数据管理技术所必须解决的问题。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。由于管理形式的不同造成传统的SQL 接口无法直接移植到云管理系统中来，目前一些研究在关注为云数据管理提供RDBMS 和SQL 的接口，如基于Hadoop 子项目HBase 和Hive 等。

（4）编程模型

为了使用户能更轻松地享受云计算带来的服务，让用户能利用该编程模型编写简单的程序来实现特定的目的，云计算上的编程模型必须十分简单，必须保证后台复杂的并行执行和任务调度向用户和编程人员透明。当前比较有代表性的是Google 和Hadoop 项目。Google开发了java、Python、C++ 编程工具Map/Reduce，它不仅仅是一种编程模型，同时也是一种高效的任务调度模型，主要用于数据集的并行运算和并行任务的调度处理。这种编程模型并不仅适用于云计算，在多核

和多处理器、cellprocessor 以及异构机群上同样有良好的性能。

（5）云安全

云计算是一种基于互联网的计算模式，提供服务的时候也就不可避免地出现像安全漏洞、信息泄露、恶意攻击和病毒侵害等普遍存在于既有信息系统中的共性安全问题。云安全经过样本收集和MD5 端匹配技术发展阶段，目前已发展到了第三代的可信云安全。可信云安全的特点是网上自动安全检测和防御，客户端可以优化到很小，以提高性能、减少资源消耗。

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