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【解读】云计算中的8项核心技术

2015-01-15 10:35来源:码农网关键词:云计算服务器电力自动化收藏点赞

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4、大规模数据管理

处理海量数据是云计算的一大优势。那么如何处理则涉及到很多层面的东西,因此高效的数据处理技术也是云计算不可或缺的核心技术之一。对于云计算来说,数据管理面临巨大的挑战。云计算不仅要保证数据的存储和访问,还要能够对海量数据进行特定的检索和分析。由于云计算需要对海量的分布式数据进行处理、分析,因此,数据管理技术必需能够高效的管理大量的数据。

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是业界比较典型的大规模数据管理技术。

BT(BigTable)数据管理技术:BigTable是非关系的数据库,是一个分布式的、持久化存储的多维度排序Map.BigTable建立在 GFS, Scheduler, Lock Service和MapReduce之上,与传统的关系数据库不同,它把所有数据都作为对象来处理,形成一个巨大的表格,用来分布存储大规模结构化数据。 Bigtable的设计目的是可靠的处理PB级别的数据,并且能够部署到上千台机器上。

开源数据管理模块HBase:HBase是Apache的Hadoop项目的子项目,定位于分布式、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。作为高可靠性分布式存储系统,HBase在性能和可伸缩方面都有比较好的表现。利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

5、分布式资源管理

云计算采用了分布式存储技术存储数据,那么自然要引入分布式资源管理技术。在多节点的并发执行环境中,各个节点的状态需要同步,并且在单个节点出现故障时,系统需要有效的机制保证其它节点不受影响。而分布式资源管理系统恰是这样的技术,它是保证系统状态的关键。

另外,云计算系统所处理的资源往往非常庞大,少则几百台服务器,多则上万台,同时可能跨跃多个地域。且云平台中运行的应用也是数以千计,如何有效地管理这批资源,保证它们正常提供服务,需要强大的技术支撑。因此,分布式资源管理技术的重要性可想而知。

原标题:全面解读云计算中8项核心技术
投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

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