클라우드 컴퓨팅 관련 기술 분석

클라우드 컴퓨팅 (클라우드 컴퓨팅), 분산 컴퓨팅의 가장 기본적인 개념 중 하나는 자동으로 네트워크를 통해 수많은 더 미묘한 서브루틴으로 거 대 한 컴퓨팅 프로세스 헤어 그리고 큰 시스템에 구성 된 여러 서버 검색 및 계산 및 처리 결과 다시 사용자의 분석 후. 이 기술로 웹 서비스 공급자는 슈퍼 컴퓨터 같은 강력한 네트워크 서비스를 달성 하기 위해 초에서 수백만 또는 메시지의 수십억의 수만 제공할 수 있습니다.

간단한 클라우드 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 웹 서비스, 검색 엔진, 웹 메일, 등, 어디 사용자는 단순히 간단한 명령에 입력 하 여 많은 정보를 얻을 수 있다. 휴대 전화, GPS 및 기타 작업 장치 등 미래 클라우드 컴퓨팅 기술, 응용 서비스의 개발을 통해 수 있습니다.

더 클라우드 컴퓨팅은 데이터 검색 및 분석, 기능만 하지만 또한 달성 될 수 있다 쉽게 DNA 구조를 분석, 유전자 지도의 시퀀싱, 암 세포, 등을 해결 등 앞으로이 기술을 통해. "클라우드 컴퓨팅"의 개념은 대규모 배포 컴퓨팅 기술 이전에의 기원

작은 시리즈는:

"클라우드 컴퓨팅" (클라우드 컴퓨팅)의 개발은 분산 처리 (분산된 컴퓨팅), 병렬 처리 (병렬 컴퓨팅) 및 그리드 컴퓨팅 (그리드 컴퓨팅), 또는 이러한 컴퓨터 과학 개념의 비즈니스 구현. IBM, 야 후, 구글, 등 다국적 정보 기술 업계의 많은 기업에는 클라우드 컴퓨팅을 그들의 제품 및 서비스 판매 사용 하는.

용어 클라우드 컴퓨팅 "전자 구름"에서 빌릴 수 있습니다 양자 물리학 (전자 구름), 퍼 베이 시 브, 유비 쿼터 스, 그리고 사회적 컴퓨팅의 특성을 강조. 양자 물리학은 "전자 구름" (전자 구름), 핵 주위 전자 하지 경험된 세계 궤도, 천체 궤도, 등 하지만 확산 공간, 구름 같은 존재, 전자 움직임을 설명 하는 뉴턴 고전 역학 이지만 확률 밀도 함수 슈뢰딩거 파동 방정식은 고전 역학의 매우 다른 지정된 된 시간에 특정 위치에 입자의 확률을 설명 하는 데 사용 됩니다.

전자 구름은 다음과 같은 특성, 확률, 확산, 동시, 등, 클라우드 컴퓨팅의 전자 구름, 개념에서 실제로 있을 수 있습니다 이전 년 "유비쿼터스 컴퓨팅" 이라고, IBM는 유비 쿼터 스 컴퓨팅 "유비쿼터스" 라는 MS (빌) 곧 유비 쿼터 스 계산 이어서 " 지금 수 있다 전면적으로 퍼지다", 지금 사람들이 유비 쿼터 스 컴퓨팅의 새로운 이해" 편. " 하지만 클라우드 컴퓨팅은 정말로 순수 하 게 상업적인 광고, 정보 산업의 패턴 변경지 않습니다 그리고 지금 많은 사람들이 Google 의사와 자신의 로컬 컴퓨터에 이러한 애플 리 케이이 션을 설치 하는 대신 Office 워드 프로세싱 등 많은 원격 소프트웨어 응용 프로그램을 사용 하 여 Google 애플리케이션 사용 누가 office 소프트웨어에 돈을 쓸 거 야? 전자 상거래 응용 프로그램과 같이 많은 비즈니스 응용 프로그램와 같은 트랜잭션 프로세스를 작성, 미리 만들어진 서식 파일을 포함 하는 Google의 기업 솔루션, 판매 직원 NETBEANR를 수행할 수 있습니다 배울 하지 않았다. 이 컴퓨팅 및 업계 동향 오픈 소스 정신 줄 고 SaaS (서비스로 소프트웨어) 추세.

지금,이 다섯 회사 분산된 처리의 비즈니스 애플 리 케이 션에 선두에 있기 때문에 5 컴퓨터에 세계, 구글, IBM에 대 한 하나, 한 야 후, 아마존, 한과 마이크로소프트, 한 있다. 태양은 긴 주장 미리는 네트워크는 "컴퓨터".

조직에 적응의 설명

"클라우드에서 컴퓨팅" 서비스에 대 한 이름 그렇게 실행 되는 공급자의 데이터 cen에 웹 브라우저와 저장소 정보 Ter-까지 이메일 및 개인 금융 등 친숙 한 도구의 적응에서 가상 세계 등 새로운 제품 S 및 소셜 네트워크.

"클라우드 컴퓨팅"은 기술도 이론 유행 개념 이다. 정확 하 게 말하면, 클라우드 컴퓨팅만 까다로운 문제에 설명 하기 때문에이 단계는 "계산 및 데이터" 사이의 균형 시 소 변경, 이동은 이동 하는 데이터 (이동 계산 데이터를 이동 하는 것 보다 저렴) 보다 훨씬 저렴.

"데이터"는 더 너무 확장, 경제 관점에서 "데이터" 고정 되어야 한다"" 아래로. 1PiB 복제의 비용을 상상 (1PiB = 1024TiB)의 데이터와 해당 데이터와 데이터를 변경 하 여 발생 하는 "일관성" 문제 비용. 이러한 "신흥" 서비스를 검색, 추천, 소셜 네트워크 등은 매우, "데이터", 예를 들면, 겉보기에 간단한 검색 요청, 하지만 데이터의 매우 큰 인덱스에 의존 처리 출력은 매우 작습니다. 입력 및 출력 데이터 규모 전산 데이터 처리 규모 보다 훨씬 작습니다, 그리고 KiB 상대 여러 PIB, 보수의 수백 포인트 "1:1000, 000".

비례의 질문, 이해의 문제 이지만 키가 데이터와 클라우드, 즉, "데이터 분할"에서 데이터 간의 관계. 비록 "분열과 정복"은 고 대 원리, 그리고 40 년 이상, 하지만이 시점에 배포 계산 개발 되었습니다, 우리의 이해는 여전히 매우 얕은 이다.

"클라우드 컴퓨팅" 광범위 한 제공할 수 있는 데이터 및 깊이 정보 서비스 및 소프트웨어의 큰 규모를가지고 시장 관계에 변화를 반영 하는 수요의 시대 나타내고 하드웨어 영향 상대적으로 좁은. 위의 클라우드 컴퓨팅 기술을 소개 합니다.