云計算風(fēng)行 盤(pán)點(diǎn)云服務(wù)四大核心技術(shù)

　　高科技著(zhù)稱(chēng)的美國在云計算是先行者，其企業(yè)推出云服務(wù)引領(lǐng)整個(gè)行業(yè)的風(fēng)潮。亞馬遜AWS云服務(wù)開(kāi)始只是一個(gè)針對小型開(kāi)發(fā)商和初創(chuàng )公司的小眾服務(wù)，現在它已變成了云服務(wù)行業(yè)中的一支勁旅，年營(yíng)收高達70億美元。微軟和IBM素來(lái)具有與大企業(yè)合作的優(yōu)勢。谷歌云服務(wù)平臺，在行業(yè)元老戴安妮•格林(Diane Greene)的領(lǐng)導下，正在加倍努力打造其企業(yè)云服務(wù)平臺。相比較谷歌、微軟和亞馬遜等云計算服務(wù)行業(yè)中領(lǐng)先的公司。中國企業(yè)如阿里巴巴、騰訊、華為在云計算領(lǐng)域的地位也在不斷提升。

　　云計算技術(shù)是目前IT行業(yè)最大的變革。一切都將移到云端，用戶(hù)將通過(guò)云服務(wù)分享一切，這將是一種前所未有的服務(wù)轉變。云計算技術(shù)說(shuō)新其實(shí)也不新了，伴隨著(zhù)近幾年云計算技術(shù)的不斷成熟和快速發(fā)展，已經(jīng)在很多行業(yè)當中都能夠看到云計算帶來(lái)的改變。熟悉云計算的朋友們可能都不會(huì )陌生云計算是大規模分布式計算技術(shù)以及配套的商業(yè)模式演進(jìn)而來(lái)的產(chǎn)物，它的發(fā)展主要是依賴(lài)虛擬化、分布式存儲、數據管理、編程模式、信息安全等各項技術(shù)。

　　近些年來(lái)，托管、后向收費、按需交付等商業(yè)模式的演進(jìn)也加速了云計算市場(chǎng)的轉折。云計算不僅改變了信息提供的方式，也顛覆了傳統ICT系統的交付模式。與其說(shuō)云計算是技術(shù)的創(chuàng )新，不如說(shuō)云計算是思維和商業(yè)模式的轉變。本期，我們就一起來(lái)看看在云計算技術(shù)當中的核心技術(shù)都有哪些。

　　虛擬化技術(shù)

　　虛擬化是云計算最重要的核心技術(shù)之一，它為云計算服務(wù)提供基礎架構層面的支撐，是ICT服務(wù)快速走向云計算的最主要驅動(dòng)力?？梢哉f(shuō)，沒(méi)有虛擬化技術(shù)也就沒(méi)有云計算服務(wù)的落地與成功。隨著(zhù)云計算應用的持續升溫，業(yè)內對虛擬化技術(shù)的重視也提到了一個(gè)新的高度。

　　虛擬化是一種在軟件中仿真計算機硬件，以虛擬資源為用戶(hù)提供服務(wù)的計算形式。旨在合理調配計算機資源，使其更高效地提供服務(wù)。它把應用系統各硬件間的物理劃分打破，從而實(shí)現架構的動(dòng)態(tài)化，實(shí)現物理資源的集中管理和使用。虛擬化的最大好處是增強系統的彈性和靈活性，降低成本、改進(jìn)服務(wù)、提高資源利用效率。

　　從表現形式上看，虛擬化又分兩種應用模式。一是將一臺性能強大的服務(wù)器虛擬成多個(gè)獨立的小服務(wù)器，服務(wù)不同的用戶(hù)。二是將多個(gè)服務(wù)器虛擬成一個(gè)強大的服務(wù)器，完成特定的功能。這兩種模式的核心都是統一管理，動(dòng)態(tài)分配資源，提高資源利用率。在云計算中，這兩種模式都有比較多的應用。

　　分布式存儲技術(shù)

　　我們都知道云計算的一大特點(diǎn)就是對于數據的存儲和處理速度非常之快，為了保證數據的高可靠性，云計算通常會(huì )采用分布式存儲技術(shù)，將數據存儲在不同的物理設備中。這種模式不僅擺脫了硬件設備的限制，同時(shí)擴展性更好，能夠快速響應用戶(hù)需求的變化。

　　分布式存儲與傳統的網(wǎng)絡(luò )存儲并不完全一樣，傳統的網(wǎng)絡(luò )存儲系統采用集中的存儲服務(wù)器存放所有數據，存儲服務(wù)器成為系統性能的瓶頸，不能滿(mǎn)足大規模存儲應用的需要。分布式網(wǎng)絡(luò )存儲系統采用可擴展的系統結構，利用多臺存儲服務(wù)器分擔存儲負荷，利用位置服務(wù)器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易于擴展。

　　編程模式 分布式并行編程模式創(chuàng )立的初衷是更高效地利用軟、硬件資源，讓用戶(hù)更快速、更簡(jiǎn)單地使用應用或服務(wù)。在分布式并行編程模式中，后臺復雜的任務(wù)處理和資源調度對于用戶(hù)來(lái)說(shuō)是透明的，這樣用戶(hù)體驗能夠大大提升。

　　舉個(gè)例子，MapReduce是Google開(kāi)發(fā)的java、Python、C++編程模型，主要用于大規模數據集(大于1TB)的并行運算。MapReduce模式的思想是將要執行的問(wèn)題分解成Map(映射)和Reduce(化簡(jiǎn))的方式，先通過(guò)Map程序將數據切割成不相關(guān)的區塊，分配(調度)給大量計算機處理，達到分布式運算的效果，再通過(guò)Reduce程序將結果匯整輸出。

　　大規模的數據管理

　　當今已經(jīng)進(jìn)入了大數據的時(shí)代，處理海量數據就成為了云計算服務(wù)的一項非常重要的任務(wù)，云計算不僅要保證數據的存儲和訪(fǎng)問(wèn)，還要能夠對海量數據進(jìn)行特定的檢索和分析。由于云計算需要對海量的分布式數據進(jìn)行處理、分析，因此，數據管理技術(shù)必需能夠高效的管理大量的數據。

　　目前，國內新能源汽車(chē)使用的動(dòng)力電池超過(guò)90%系國內生產(chǎn)，新能源汽車(chē)產(chǎn)量大幅增長(cháng)直接拉動(dòng)國內動(dòng)力電池的需求。

　　2016年3-4月，GGII組織為期2個(gè)月的全國動(dòng)力電池市場(chǎng)巡回調研活動(dòng)，橫跨17個(gè)省，涉及50多家主流企業(yè)。

　　Google的BT(BigTable)數據管理技術(shù)和Hadoop團隊開(kāi)發(fā)的開(kāi)源數據管理模塊HBase是業(yè)界比較典型的大規模數據管理技術(shù)。BigTable是非關(guān)系的數據庫，是一個(gè)分布式的、持久化存儲的多維度排序Map.BigTable建立在GFS，Scheduler，Lock Service和MapReduce之上，與傳統的關(guān)系數據庫不同，它把所有數據都作為對象來(lái)處理，形成一個(gè)巨大的表格，用來(lái)分布存儲大規模結構化數據。