云存储关键技术

① 云计算的关键技术有哪些

云计算中的关键技术概述

云计算关键技术主要包括数据储存技术和数据管理技术以及编程模式。
1、数据储存技术
云计算一般都是通过分布式储存的手段来近进行数据储存，同时在冗余式储存的支持下，能够提高数据保存的可靠性，这样就能让数据同时存在多个储存副本，更加提高了数据的安全性。在现有的云计算数据存储中主要是通过两种技术来进行数据储存即为Google File system（非开源的GFS）和Had00p Distributed File System（开源的HDFS）。以上技术实质上是大型的分布式文件系统，在计算机组的支持下向客户提供所需要的服务。

2、数据管理技术
由于云平台承载了大量的用户信息，这就对云平台的数据管理功能提出了很高的要求。在云计算的支持下，云平台在大量数据储存的过程中同时还能够进行规模性的数据计算和分析。其代表性技术为Big Table数据管理技术，通过列存储的方式来对用户数据进行管理。
3、编程模式
在现有的云计算中主要是通过Map-Rece编程模式来进行编程。以Map-Rece编程模式编写出来的程序具有很好的兼容性同时也具备很强的容错性，一旦服务器工作节点出现问题，可以直接将出现问题的节点进行屏蔽，同时将正在运行的程序转移到其他服务器上运行，这样就能够保证数据处理工作的正常进行。

② 什么是云存储技术

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。

云存储的两个层面

云存储的两个层面是作为云计算支撑的存储计算，主要涉及分布式存储(如分布式文件系统、IPSAN、数据同步、复制)、数据存储(如重复数据删除、数据压缩、数据编码)和数据保护(如RAID、CDP、快照、备份与容灾)等技术领域，如图8-30所示，这在第6章中已有所介绍。和云安全技术一样，云存储技术也需要利用现有的所有存储技术针对云计算三层架构的各个环节采用适当的存储技术，才能取得最佳效果，例如，对应不同需求，有时应该使用数据库技术但有时却应该使用LDAP技术，有些性能要求高的系统不能使用SAN或NAS，需直接使用基于RPC或Socket技术的并发文件系统，有些应用使用SAN成本太高等，这里不再做深入介绍。如图8-31所示是一个采用NetApp FAS、思科 UCS和 VMWare vShpere 4技术打造的存储系统，对上述两种云存储技术和应用都有促进作用。云存储架构

分为两类：一种是通过服务来架构;另一种是通过软件或硬件设备来架构。

传统的系统利用紧耦合对称架构，这种架构的设计旨在解决HPC(高性能计算、超级运算)问题，现在其正在向外扩展成为云存储从而满足快速呈现的市场需求。下一代架构已经采用了松弛耦合非对称架构，集中元数据和控制操作，这种架构并不非常适合高性能HPC，但是这种设计旨在解决云部署的大容量存储需求。各种架构的摘要信息如下：

紧耦合对称(TCS)架构

构建TCS系统是为了解决单一文件性能所面临的挑战，这种挑战限制了传统NAS系统的发展。HPC系统所具有的优势迅速压倒了存储，因为它们需要的单一文件I/O操作要比单一设备的I/O操作多得多。业内对此的回应是创建利用TCS架构的产品，很多节点同时伴随着分布式锁管理(锁定文件不同部分的写操作)和缓存一致性功能。这种解决方案对于单文件吞吐量问题很有效，几个不同行业的很多HPC客户已经采用了这种解决方案。这种解决方案很先进，需要一定程度的技术经验才能安装和使用。

松弛耦合非对称(LCA)架构

LCA系统采用不同的方法来向外扩展。它不是通过执行某个策略来使每个节点知道每个行动所执行的操作，而是利用一个数据路径之外的中央元数据控制服务器。集中控制提供了很多好处，允许进行新层次的扩展：

● 存储节点可以将重点放在提供读写服务的要求上，而不需要来自网络节点的确认信息。

● 节点可以利用不同的商品硬件CPU和存储配置，而且仍然在云存储中发挥作用。

● 用户可以通过利用硬件性能或虚拟化实例来调整云存储。

● 消除节点之间共享的大量状态开销也可以消除用户计算机互联的需要，如光纤通道或infiniband，从而进一步降低成本。

● 异构硬件的混合和匹配使用户能够在需要的时候在当前经济规模的基础上扩大存储，同时还能提供永久的数据可用性。

● 拥有集中元数据意味着，存储节点可以旋转地进行深层次应用程序归档，而且在控制节点上，元数据经常都是可用的。

③ 云计算中最的关键技术有哪些

云计算关键技术
云计算是分布式处理、并行计算和网格计算等概念的发展和商业实现，其技术实质是计算、存储、服务器、应用软件等IT软硬件资源的虚拟化，云计算在虚拟化、数据存储、数据管理、编程模式等方面具有自身独特的技术。云计算的关键技术包括以下几个方向：

虚拟机技术

虚拟机，即服务器虚拟化是云计算底层架构的重要基石。在服务器虚拟化中，虚拟化软件需要实现对硬件的抽象，资源的分配、调度和管理，虚拟机与宿主操作系统及多个虚拟机间的隔离等功能，目前典型的实现（基本成为事实标准）有Citrix
Xen、VMware
ESX
Server
和Microsoft
Hype-V等。
数据存储技术

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分布式、高吞吐率和高传输率的特点。目前数据存储技术主要有Google的GFS（Google
File
System，非开源）以及HDFS（Hadoop
Distributed
File
System，开源），目前这两种技术已经成为事实标准。
数据管理技术
云计算的特点是对海量的数据存储、读取后进行大量的分析，如何提高数据的更新速率以及进一步提高随机读速率是未来的数据管理技术必须解决的问题。云计算的数据管理技术最着名的是谷歌的BigTable数据管理技术，同时Hadoop开发团队正在开发类似BigTable的开源数据管理模块。
分布式编程与计算

为了使用户能更轻松的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。当前各IT厂商提出的“云”计划的编程工具均基于Map-Rece的编程模型。
我是从IT号外知道的。

④ 云计算有哪些技术

云物联 物联网的两种业务模式： 1．MAI（M2M Application Integration), 内部MaaS； 2．MaaS（M2M As A Service), MMO, Multi-Tenants(多租户模型）。 随着物联网业务量的增加，对数据存储和计算量的需求将带来对“云计算”能力的要求： 1．云计算：从计算中心到数据中心在物联网的初级阶段，PoP即可满足需求； 2． 在物联网高级阶段，可能出现MVNO/MMO营运商（国外已存在多年），需要虚拟化云计算技术，SOA等技术的结合实现物联网的泛在服务：TaaS （everyTHING As A Service)。 云安全 云安全，是一个从“云计算”演变而来的新名词。“云安全(Cloud Security)”通过网状的大量客户端对网络中软件行为的异常监测，获取互联网中木马、恶意程序的最新信息，推送到Server端进行自动分析和处理，再把病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端。 云安全的策略构想是：使用者越多，每个使用者就越安全，因为如此庞大的用户群，足以覆盖互联网的每个角落，只要某个网站被挂马或某个新木马病毒出现，就会立刻被截获。 云存储 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。 隐私 云计算的发展并非一帆风顺。云技术要求大量用户参与，也不可避免的出现了隐私问题。用户参与即要收集某些用户数据，从而引发了用户数据安全的担心。很多用户担心自己的隐私会被云技术收集。正因如此，在加入云计划时很多厂商都承诺尽量避免收集到用户隐私，即使收集到也不会泄露或使用。但不少人还是怀疑厂商的承诺，他们的怀疑也不是没有道理的。不少知名厂商都被指责有可能泄露用户隐私，并且泄露事件也确实时有发生。

⑤ 云计算的关键技术有哪些

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。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。但实际上虚拟化只是云计算的重要组成部分，但不能代表全部的云计算。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。

分布式数据存储技术，通过将数据存储在不同的物理设备中， 能实现动态负载均衡、故障节点自动接管、具有高可靠性，高可用性、高可扩展。因为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。

资源管理技术。云计算需要对分布的、海量的数据进行处理、分析，因此，数据管理技术必需能够高效地管理大量的数据。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。

能耗管理技术。云计算的好处显而易见，但随着其规模越来越大，云计算本身的能耗越来越不可忽视。提高能效的第一步是升级网络设备，增加节能模式，减少网络设施在未被充分使用时的耗电量。除了降低数据传输的能耗，优化网络结构还可以降低基站的发射功率，因为基站是云端与终端之间传输信息的桥梁。

信息安全。有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。云安全可以说是从传统互联网一直遗留下来的问题，只是在云计算的平台上，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。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。

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⑥ 云技术的云技术的关键

云技术的一个发展方向是将实验室中的云计算理论与半成熟的理论，如软件即服务，或面向服务架构等结合起来，将企业应用和功能置于云中。
比如，与其将一些已经成熟的服务，比如电邮服务加入到云应用中，不如想象一下，将企业的供应链系统加入到云应用中，实现与供应商的实时链接。从逻辑上讲，企业可以将业务流程和功能分割成小的功能块，并将其与云技术结合，从而创造出个性化的业务功能，同时将原先一两年才能完成的架构搭建工作缩短到数周或数个月完成。
虽然这还只是个梦想，但是企业的CEO们应该从今天就着手进行相应的准备工作了。而这个准备工作并不复杂：理解企业的IT内容和业务流程，确保这些内容都被很好的归档和记录下来，并且是小规模便携式的。
有很多方法和理论可以帮助我们捕获和记录业务流程，如果你曾经留意过去十年的管理课程，会发现Six Sigma , Lean或其它方法论中有很多关于业务流程捕获和重新建模的内容。而对我们的目标来说，结果的重要性要远大于采用什么方法进行业务流程的存档和记录。
从IT的角度看，确认业务过程被正确记录，是一件很简单的事情。由于IT部门的人员可能并不熟悉业务部门的运作流程，因此当一个业务发生时，全程跟踪下来并将流程绘制成流程图，可以帮助IT人员快速进入状态。在这中间，尤其要注意的是业务部门之间的交接，数据单元进入IT系统时，以及系统间的数据接口。
便携式业务流程的关键就在于理解这些交接过程并将其进行简化。从宏观角度，完美的便携式流程扮演着神秘黑盒子的角色：你将一个定义完整的数据单元放入黑盒子，另一端会出来一个同样定义完整的数据单元。当你在这个层面理解了业务和IT过程，考虑其他问题就简单多了。
当某个黑盒子的功能无法满足企业需求时，可以很方便的将其更换。与以往大杂烩似的业务架构相比，新的方法就好像一个可以自由拆卸的自行车，哪个零件坏了，拆下来换上新的就可以了。
在基于便携式业务流程的企业架构中，你不再需要与某个外包商签订协议，而是可以随时将多个黑盒子灵活调整，满足企业现有的业务需求，财务状况以及战略方向等。简单讲，你已经是一个交响乐队的指挥，而不仅仅是个吹圆号的乐队成员了。
当今可能你企业中的很多业务组件都不具备云计算的功能，不过没有关系，一旦你理解了这个层面上的业务是如何运作的，你就可以自己优化一套黑盒子，并在时机成熟时将其与云相结合。深入理解这个概念，你的企业将能更加灵活的适应商业环境的变化。
和很多值得一做的努力一样，收集企业的业务流程并确保将其转换为便携式的业务流程是一个说起来容易做起来费时的工作。但是，如果你真的希望云技术能给你的企业带来改变，便携式的业务流程是不可缺少的一个前提。
当你意识到全球用户和各地的系统功能都需要云技术相互连接起来时，你才能真正发现云技术的实用价值。
云计算的关键技术
1 虚拟化技术
虚拟化技术是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行，它可以扩大硬件的容量，简化软件的重新配置过程，减少软件虚拟机相关开销和支持更广泛的操作系统方面。通过虚拟化技术可实现软件应用与底层硬件相隔离，它包括将单个资源划分成多个虚拟资源的裂分模式，也包括将多个资源整合成一个虚拟资源的聚合模式。虚拟化技术根据对象可分成存储虚拟化、计算虚拟化、网络虚拟化等，计算虚拟化又分为系统级虚拟化、应用级虚拟化和桌面虚拟化目。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 分布式海量数据存储
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(集群计算、数据冗余和分布式存储)保证数据的可靠性。冗余的方式通过任务分解和集群，用低配机器替代超级计算机的性能来保证低成本，这种方式保证分布式数据的高可用、高可靠和经济性，即为同一份数据存储多个副本。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，数据管理技术必需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。由于云数据存储管理形式不同于传统的RDBMS数据管理方式，如何在规模巨大的分布式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[61。同时，由于管理形式的不同造成传统的SQL数据库接口无法直接移植到云管理系统中来，研究在关注为云数据管理提供RDBMS和SQL的接口，如基于Hadoap 子项目HBase和Hive等。另外，在云数据管理方面，如何保证数据安全性和数据访问高效性也是研究关注的重点问题之一。
4 编程方式
云计算提供了分布式的计算模式，客观上要求必须有分布式的编程模式。云计算采用了一种思想简洁的分布式并行编程模型Map—Rece。Map— Rece是一种编程模型和任务调度模型。主要用于数据集的并行运算和并行任务的调度处理。在该模式下，用户只需要自行编写Map函数和Rece函数即可进行并行计算。其中，Map 函数中定义各节点上的分块数据的处理方法，而Rece函数中定义中间结果的保存方法以及最终结果的归纳方法。
5 云计算平台管理技术
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，如何有效的管理这些服务器，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能够使大量的服务器协同工作，方便的进行业务部署和开通，快速发现和恢复系统故障，通过自动化、智能化的手段实现大规模系统的可靠运营。

⑦ 云存储的底层关键技术有哪些

一切以客户的需求为出发点。传统存储以文件系统为典型代表，但是随着数据爆炸性增长，传统文件系统已经无法满足对存储系统的容量、性能等需求，因此，云存储应运而生。云存储最大的特点是数据被集中存储在数据中心，公有云存储将客户数据存放在公有云服务商数据中心，而私有云存储则是将公有云存储能力私有化部署在客户自身的数据中心。既然提到了数据中心，可想而知云存储最大的特点应该是海量：解决数以PB至EB的数据存储需求。所有云存储技术面对的通用问题有如下几个：

扩展性：即容量可以通过横向增加服务器、磁盘等线性扩展，软件不应该成为限制扩展性的瓶颈；

可靠性：如何保证数据不丢失，或者丢失概率极低；

可用性：如何保证数据always online；

性能：不同的客户的不同使用场景对云存储性能提出不同需求。