云技术是什么 云技术的定义及关键技术

云技术是指在广域网或局域网内将硬件、软件、网络等系列资源统一起来，实现数据的计算、储存、处理和共享的一种托管技术。

定义

云技术(Cloud technology)基于云计算商业模式应用的网络技术、信息技术、整合技术、管理平台技术、应用技术等的总称，可以组成资源池，按需所用，灵活便利。云计算技术将变成重要支撑。技术网络系统的后台服务需要大量的计算、存储资源，如视频网站、图片类网站和更多的门户网站。伴随着互联网行业的高度发展和应用，将来每个物品都有可能存在自己的识别标志，都需要传输到后台系统进行逻辑处理，不同程度级别的数据将会分开处理，各类行业数据皆需要强大的系统后盾支撑，只能通过云计算来实现。

最简单的云计算技术在网络服务中已经随处可见，例如搜寻引擎、网络信箱等，使用者只要输入简单指令即能得到大量信息。

未来如手机、GPS 等行动装置都可以透过云计算技术，发展出更多的应用服务。

进一步的云计算不仅只做资料搜寻、分析的功能，未来如分析 DNA 结构、基因图定序、解析癌症细胞等，都可以透过这项技术轻易达成。

稍早之前的大规模分布式计算技术即为“云计算”的概念起源。

起源

1961 年，美国计算机科学家约翰·麦卡锡( John McCarthy)提出了把计算能力作为一种像水和电一样的公用事业提供给用户的理念。2011 年，美国国家标准和技术研究院提出了云计算的概念，认为云计算是一种资源管理模式，能以广泛、便利、按需的方式通过网络访问实现基础资源(如网络、服务器、存储器、应用和服务)的快速、高效、自动化配置与管理。“云”是网络、互联网的一种比喻性说法。“狭义云计算”指信息技术基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源。“广义云计算”指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。云技术的基本特征是虚拟化( Virtualization)和分布式，其中虚拟化技术将计算机资源，如服务器、网络、内存以及存储等予以抽象、转换后呈现，使用户可以更好地应用这些资源，而且不受现有资源的物理形态和地域等条件的限制。分布式网络存储技术将数据分散地存储于多台独立的机器设备上，利用多台存储服务器分担存储负荷，不但解决了传统集中式存储系统中单存储服务器的瓶颈问题，还提高了系统的可靠性、可用性和拓展性。云计算被普遍认为具有三个特点：虚拟化、超大规模和高扩张性。云计算技术包括的具体内容有：数据存储技术、数据处理技术和虚拟化技术。

关键因素

云技术通过互联网提供动态的、可扩展的和时常虚拟化的资源来服务用户。用户无须具备支持他们云中技术架构的相关知识、专业技术或者控制力。为了能够使这项新的“切即服务”的经济模型成为可能，云技术中有几个关键因素必须说明。

(1)一个共享的云基础设施：能够提供企业级安全、可扩展性和服务质量( Quality of service，QoS)。

(2)一个开发环境：使曾经习惯于开发小型独立应用的企业应用开发者，很容易地过渡到开发安全、“多租户”的应用程序，这些应用程序可以横向拓展到潜在的数百万用户。

(3)一个操作环境在不影响用户体验的前提下，可以无缝传送和更新云服务。

(4)一种联合多种云服务的简单方式，以完成商业或个人任务云技术是一种计算模式，在这种模式下，各种计算资源作为服务都被虚拟化，同时通过 Web 技术的连接动态分配，以适应用户的需求。

云计算的关键技术

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等。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。

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。

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。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。

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-Reduce。Map-Reduce 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 Reduce 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 Reduce 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。

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。

应用举例

电子邮箱应用

作为最为流行的通信服务，电子邮箱的不断演变，为人们提供了更快和更可靠的交流方式。传统的电子邮箱使用物理内存来存储通信数据，而云计算使得电子邮箱可以使用云端的资源来检查和发送邮件，用户可以在任何地点、任何设备和任何时间访问自己的邮件，企业可以使用云技术让它们的邮箱服务系统变得更加稳固。

云呼叫应用

云呼叫(Cloud Call)中心是基于云计算技术而搭建的呼叫中心系统，企业无需购买任何软硬件系统，只需具备人员、场地等基本条件，就可以快速拥有属于自己的呼叫中心，软硬件平台、通信资源、日常维护与服务由服务器供应商提供。云呼叫应用具有建设周期短、投入少、风险低、部署灵活、系统容量伸缩性强、运营维护成本低等众多特点;无论是电话营销中心还是客户服务中心，企业只需按需租用服务，便可建立一套功能全面、稳定、可靠，座席可分布全国各地，全国呼叫接人的呼叫中心系统。

私有云应用

私有云( Private Cloud)将云基础设施与软硬件资源创建在防火墙内，以供机构或企业内各部门共享数据中心内的资源。创建私有云，除了硬件资源外，一般还有云设备( laaS)软件。商业软件有 VMware 的 vSphere 和 Platform Computing 的 ISF，开放源代码的云设备软件主要有 Eucalyptus 和 OpenStack。至 2013 年可以提供私有云的平台有：Eucalyptus、3ACloud、minicloud 安全办公私有云、联想网盘和 OATOS 企业网盘等。

云创存储推出 minicloud 安全办公私有云，用最少的成本为企业部署云存储以及企业办公应用软件，为企业打造安全的办公环境。云创存储在满足企业办公需求的基础上，大幅度降低了企业 IT 建设的门槛与风险，并全面保障了企业数据安全。

私有云计算同样包含云硬件、云平台、云服务三个层次。不同的是，云硬件是用户自己的个人电脑或服务器，而非云计算厂商的数据中心。云计算厂商构建数据中心的目的是为千百万用户提供公有云服务，因此需要拥有几十上百万台服务器。私有云计算对个人来说只服务于亲朋好友，对企业来说只服务于本企业员工以及本企业的客户和供应商，因此个人或企业自己的个人电脑或服务器已经足够用来提供云服务。