云计算技术：原理与应用

如图9-3所示，云计算的技术体系架构分为四个层次，各层次主要功能有所不同：首先，软件质量保证作为构建层，其主功能是构建出云计算技术处理方式的服务规则，软件质量保证管理层主要处理人们对计算机服务的请求；其次，管理中间件，主要功能是建立出管理数据的规则，当人们向计算机提出请求时，管理中间件技术执行规则对资源库当中的数据信息进行调取，同时还负责对云计算技术中的数据进行处理和监管；再次，数据池，通过完成管理中间件的命令对海量的信息数据进行加工处理；最后，物理资源层，其主要功能是为其他三个层面提供需要的平台、软件或硬件等，根据云计算技术的四个层面可以看出云计算技术的原理，主要是以互联网的计算理念为基础，结合各类综合信息数据管理的信息处理技术。云计算技术的信息处理方式非常专业，能够实现信息处理的高效和远程。人们需要运用云计算时，只需要通过相应的终端提出请求，系统将立刻做出响应，云计算能帮助企业和单位提高工作效率，有效地节省成本，云计算技术的实现还需要以下几种技术的支持。

图9-3　云计算技术体系结构

9.2.1　海量数据存储技术

云计算技术需要处理的数据通常是存在于多个服务器当中的，当对数据实时处理时需要从不同的服务器当中提取信息才能完成计算。在这个过程中使用“映射”的思维，将云计算需要处理的信息数据定义成“元数据”，需要处理信息时在元数据的服务器当中提取，从而实现海量信息数据的存储。

9.2.2　实现网络编程模块

云计算技术原理的实现需要从四个层面进行，必须利用编程模块的思想在网络的基础上实现云计算技术的数据存储或者说数据管理问题。网络编程思想就是指映射或者进行化简之后的思想。其中，映射思想指的是以网络平台作为云计算技术所需要的大型服务器，化简思想指的是云计算技术通过某种法则将需要处理的信息数据全部交由服务器进行处理。

9.2.3　海量数据管理技术(www.xing528.com)

云计算技术主要对海量的、呈分布形式的信息数据进行实时分析和处理，所以系统中必须要有能够高效的、全面的对海量信息数据进行处理的数据管理技术。当前，云计算技术系统当中的数据管理技术，基本上都是由美国谷歌公司开发的BT数据管理技术，也有少量的由Hadoop团队研发的HBase即开元数据管理模块，BT数据管理技术是建立在不同服务之上的大型分布式数据库，如GFS等，和传统的数据库不同之处在于BT数据管理技术将所有的信息数据当作对象进行处理，最后形成一个拥有海量数据关系的表格，用于对海量、分布的数据进行存储。谷歌公司有很多大型项目都使用该技术对大规模的信息数据进行存储。BT数据管理技术面向多种程序的不同需求，如数据的大小不一样、运行的速度要求不同等都能够提供高效的服务。

9.2.4　云计算技术平台的管理技术

云计算技术需要处理的数据资源非常庞大，并且其服务器的分布部署运行着不同的程序。对服务器进行高效安全的管理，确保系统能够为用户提供连续不间断的服务成为云计算技术实现的一个重大问题。实施云计算技术平台的管理技术可以同时让大量的服务器协同进行处理工作，企业的业务部署更方便，并且能够快速地找到系统中的漏洞和缺陷，通过自动化手段实现系统稳定运行的目标。

9.2.5　虚拟化技术的实现

虚拟化技术是实现计算机的云计算技术的重要技术，其主要包含硬件虚拟化以及软件虚拟化。其中，前者是指计算机的网络虚拟化等，而后者则是对系统以及数据库的虚拟化。使用虚拟化技术能够让用户更为便捷地使用计算机云计算技术的客户端，在处理工作的过程中用户如同在一台计算机上实现所用的工作、优化服务和用户的体验。

9.2.6　服务器之间的兼容性

计算机云计算技术需要处理的数据会随着社会的发展逐渐增加，因此计算机的云服务器需要更多的硬件设备支持，解决这些硬件设备之间的兼容性成为帮助企业开展业务的关键环节，也是科研工作者们正在研究中的问题。只有满足多个平台与多个系统之间的服务器硬件设备的兼容，才能够真正地实现云计算技术。