解析：雲計算發展進程中的六大關鍵技術

雲計算是以資料為中心的一種資料密集型的超級計算。 在資料存儲、資料管理、程式設計模式、併發控制、系統管理等方面具有自身獨特的技術。

雲計算六大關鍵技術

海量分散式存儲技術

為保證高可用、高可靠和經濟性，雲計算採用分散式存儲的方式來存儲資料和冗余存儲的方式來保證存儲資料的可靠性，一高可靠軟體來ibuyingjian呃不可靠，從而提供廉價可靠的系統。 為了滿足大量使用者的需求，資料存儲技術必須具有高吞吐率和高傳輸率的特點。

雲計算的資料存儲系統主要有Google GFS(Google File System)和Hadoop開發團隊的開源系統HDFS(Hadop Distributed File System)。 大部分IT廠商，包括Yahoo、Intel的「雲」計畫採用的都是HDFS的資料存儲技術。

並行程式設計模式

為了高效地利用雲計算的資源，使使用者能更輕鬆地享受雲計算帶來的服務，雲計算的變成哦是必須保證後臺複雜的並存執行和任務調度向使用者和程式設計人員透明。 雲計算採用MapReduce程式設計模式，將任務自動分成多個子任務，通過Map和Reduce兩部實現任務在大規模計算節點中的調度與分配。

資料管理技術

雲計算系統對大資料集進行處理、分析，向使用者提供高效的服務。 因此，資料管理技術必須能夠高效地管理大資料集。 其次，如何在規模巨大的資料中找到特定的資料，也是雲計算資料管理技術所必須解決的問題。 雲系統的資料管理往往採用列存儲的資料管理模式，保證海量資料存儲和分析性能。 雲計算的資料管理技術最著名的是Googe的BigTable資料管理技術，同事Hadop開發團隊開發了累死BigTable的開來源資料管理模組HBase。

分散式資源管理技術

在多節點併發執行環境，分散式資源管理系統是保證系統狀態正確性的關鍵技術。 系統狀態需要在多節點之間同步，關鍵節點出現故障時需要遷移服務，分散式資源管理技術通過鎖機制協調多工對於資源的使用，從而保證資料操作的一致性。 Google的Ghubby是最錐你給的分散式資源管理系統。

雲計算平臺管理技術

雲計算資源規模龐大，一個系統的伺服器數量可能會高達十萬台並跨越幾個坐落于不同物理地點的資料中心，同時還運行成百上千種應用。 如何有效地管理這些伺服器，保證這些伺服器組成的系統能提供7*24小時不間斷服務是一個巨大的挑戰。 雲計算系統管理技術是雲計算的「神經網路」，通過這些技術能夠是大量的伺服器協同工作，方便地進行業務部署和開通，快速發現和恢復系統故障，通過自動化、智慧化的手段實現大會磨系統的可運營、可管理。 Google通過其卓越的雲計算管理系統維持著全球上百萬台PC伺服器協同、高效地運行，起雲計算系統管理技術也被作為企業核心機密，至今沒有公佈任何技術資料。

綠色節能技術

雲計算技術降低了伺服器的採購成本，從而使電源消耗所帶來的運營成本成為雲計算計算中心的主要開支之一，為了進一步降低成本，雲計算的先去在綠色節能技術上進行了大量探索。

傳統資料中心空調冷卻的費用約占整體電費的30%—70%，Google為了節省能源，在比利時的資料中心降溫系統無需冷卻劑，而是採取額室外空氣進行自然冷卻。 根據比利時的氣候條件，每年只有7天左右無法使用自由冷卻方式。 在比較炎熱的夏天，Google可以通過雲計算管理系統將該資料中心的計算任務轉移到其他資料中心中。

(責任編輯：蒙遺善)