大数据云计算|云计算的核心技术

云计算就是通过网络将庞大的计算处理程序自动拆分成无数个更小的子程序,然后交给由多个服务器组成的庞大系统。经过搜索、计算和分析,处理结果将返回给用户。

大数据云计算|云计算的核心技术

来源:网络 作者:梦飞 浏览量:151
2021-09-14
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云计算就是通过网络将庞大的计算处理程序自动拆分成无数个更小的子程序,然后交给由多个服务器组成的庞大系统。经过搜索、计算和分析,处理结果将返回给用户。通过这项技术,网络服务提供商可以在几秒钟内处理数千万甚至数十亿条信息,实现与“超级计算机”同样强大性能的网络服务,这是一种全新的商业计算模式。

一、云计算的发展:对于很多企业来说,自身计算机设备的性能可能永远无法满足需求,因为企业内部信息爆炸的速度要比摩尔定律快得多。最终的解决方案是继续购买和升级。因此,数据量呈爆炸式增长,IT环境变得越来越复杂和难以管理,而致命的问题是不断增加的IT支出无法与IT应用程序体验成正比。有没有更经济有效的解决方案?“云计算”的出现可能会在解决这个问题的大门上打开一个缺口。

云计算是一种全新的商业模式,其核心部分仍然是数据中心。其硬件设备主要是数以千计的工业标准服务器,由英特尔或AMD生产的处理器和其他硬件厂商的产品组成。而企业和个人用户通过高速互联网获得计算能力,从而避免了大量的硬件投资。简而言之,云计算将把未来的互联网变成超级计算的天堂。这是一项革命性的措施。比如像从老的单发电机模式转变为电厂集中供电的模式。意味着计算能力也可以作为商品流通,就像气、水、电一样,存取方便,成本低。最大的区别是通过互联网传播。

云计算作为未来的重要趋势之一,引起了业界的广泛关注。很多公司提供各种云计算服务,IBM、微软、雅虎、亚马逊、Sun、EMC、谷歌等大型IT厂商都涉足云计算。据说现在世界上只有5台电脑,一台是谷歌的,一台是IBM的,一台是雅虎的,一台是亚马逊的,一台是微软的,因为这5家公司在分布式处理的商业应用上率先引领潮流。孙公司很早就提出“网络就是电脑”是有先见之明的。“云计算”代表了一个时代的需求,反映了市场关系的变化。谁的数据规模更大,谁就能提供更广更深的信息服务,同时软硬件的影响相对降低。

二、云计算就业如何:人们对各种互联网服务的广泛使用反过来又会进一步推动云计算市场和技术的发展,这必然导致市场上云计算领域的技术人才短缺。云计算的核心思想是统一管理和调度大量通过网络连接的计算资源,形成计算资源池,按需为用户服务。云计算的基本原理是,通过将计算分布在大量分布式计算机上,而不是本地计算机或远程服务器上,企业数据中心的运行将更类似于互联网。这使企业能够将资源切换到所需的应用程序,并根据需要访问计算机和存储系统。目前云计算领域对人才的需求极其稀缺,而国内基于云计算的专业教育培训机构少之又少,这对学生来说是机遇。武汉上官云计算课程是国内唯一的技术。入学后签订就业协议,100%学生高薪就业。先就业后付款!

三、云计算给企业带来的好处:云计算可以通过网络以按需、可扩展的方式获取所需的资源(硬件、平台、软件)。提供资源的网络称为“云”。在用户眼中,云中的资源可以无限扩展,可以随时获取,按需使用,随时扩展,按使用付费。云计算给企业带来很多好处。

1.降低成本:企业只需花费少量资金定制相应的服务或资源,如硬件和软件,而不是投资昂贵的硬件和设备,他们负担着频繁的维护和升级,同时,他们不需要建立自己的数据中心。企业数据具有更好的安全性。借助云计算,企业可以将数据放在远程云上,避免数据丢失。

2.提高企业的服务水平:企业无需花费精力开发相应的软件或提供相应的平台,只需支付少量费用,企业就可以将更多的精力投入到核心业务和服务客户上,从而提高企业的管理效率和相应的服务水平。

四、云计算核心技术:云计算系统使用的技术很多,其中编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术和云计算平台管理技术最为关键。

1.海量数据分布式存储技术:云计算系统由大量的服务器组成,同时服务于大量的用户,因此云计算系统采用分布式存储来存储数据,冗余存储来保证数据的可靠性。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是谷歌的GFS和Hadoop团队开发的GFS开源实现HDFS。GFS (Google File System)是一个可扩展的分布式文件系统,用于访问大量数据的大规模分布式应用程序。GFS的设计思路不同于传统的文件系统,它是针对大规模数据处理和Google应用特点而设计的。它运行在廉价的普通硬件上,但它可以提供容错能力。它可以为大量用户提供整体性能较高的服务。一个GFS集群由一个主服务器和大量的分块服务器组成,这些分块服务器被许多客户端访问。主服务器存储文件系统的所有元数据,包括命名空间、访问控制信息、从文件到块的映射以及块的当前位置。它还控制系统范围内的活动,例如块租赁管理、孤立块的垃圾收集以及块服务器之间的块迁移。主服务器定期通过心跳消息与每个块服务器通信,并向块服务器发送指令和收集其状态。GFS中的文件被分割成64MB的块并进行冗余存储,每个数据的3个以上的副本保存在系统中。客户端与主服务器之间的交换仅限于元数据的操作,所有数据通信都直接与块服务器连接,大大提高了系统的效率,防止主服务器过载。

2.虚拟化技术:可以通过虚拟化技术将软件应用与底层硬件隔离开来,包括将单个资源划分为多个虚拟资源的拆分模式,以及将多个资源整合为一个虚拟资源的聚合模式。虚拟化技术根据对象可以分为存储虚拟化、计算虚拟化、网络虚拟化等,而计算虚拟化可以分为系统级虚拟化、应用级虚拟化和桌面虚拟化。

3.编程模型:MapReduce是由Google开发的一个java、Python和C++的编程模型。它是一种简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行操作。严格的编程模型使得云计算环境下的编程非常简单。MapReduce模式的思想是把要执行的问题分解成Map和Reduce。首先通过Map程序将数据切割成不相关的块,然后分发(调度)到大量的计算机上,达到分布式运行的效果。然后,通过Reduce程序收集并输出结果。

4.云计算平台管理技术:云计算资源巨大,无数服务器分布在不同的地方,同时运行数百个应用。如何有效管理这些服务器,保证整个系统提供不间断的服务,是一个巨大的挑战。云计算系统的平台管理技术可以使大量服务器协同工作,方便业务部署和开放,快速发现和恢复系统故障,通过自动化、智能化手段实现大规模系统的可靠运行。

5.海量数据管理技术:云计算需要处理和分析分布式的海量数据。因此,数据管理技术必须能够高效地管理大量数据。云计算系统中的数据管理技术主要有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。BT是一个基于GFS、调度器、锁服务和MapReduce的大型分布式数据库。与传统的关系数据库不同,BT将所有数据作为对象,形成一个巨大的表,用于大规模结构化数据的分布式存储。许多谷歌项目使用BT存储数据,包括网络查询、谷歌地球和谷歌金融。这些应用对BT有不同的要求:不同的数据大小(从URL到网页到卫星图像)和不同的响应速度(从后端海量处理到实时数据服务)。BT已经成功地为不同的需求提供了灵活高效的服务。便宜服务器租用可咨询梦飞云idc了解。

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