云计算及其关键技术分析

 云计算及其关键技术分析

蔡金涛 ,何雨昊

陕西广电网络传媒(集团)股份有限公司   陕西西安  710061

摘要：云计算是在计算机技术发展过程中出现的一种IT模式，云计算的应用能够实现对海量数据信息的存储和分析以及计算，利用互联网实现对海量信息的按需分析和存储，有效地提升了数据信息的利用价值。本文对云计算的特点和其相关技术进行了分析和阐述，促进云计算在社会生活和生活领域中作用的发挥。

关键词：云计算；关键技术；虚拟化技术；分布式计算

云计算是计算机网络技术不断的创新和发展过程中出现的一种新概念，属于一种虚拟化的技术，并且集合了网络计算分析和分布计算等多种技术形式。结合互联网的应用，根据人们的实际需求，为人们提供更加便捷和个性化的信息服务需求。云计算技术的有效应用，提升了计算机操作系统的便捷性，实现了不需要额外软件和硬件的支持就能够实现为人们提供精准服务的目的，为社会各个领域的发展提供了可靠的技术支持。

一、云计算的特点分析

(一)数据伸缩服务模式

数据信息在接受和使用的过程中一般情况下都会发生动态的变化，根据数据信息的这一特点，需要创新信息整合的方式，进而提升数据信息收集和整理的效率，满足工作的实际需求[1]。因此，开发一种新型的数据伸缩的服务模式，对动态化的数据信息进行收集和整理。云计算在应用的过程中会按照用户的使用需求，对多方面的数据信息进行整合，以此来提升数据信息的应用效率和质量，从而有效的提升数据信息的利用效率，同时也提升了数据信息的应用价值，避免数据信息浪费情况的发生。

（二）信息维护成本费用低

云计算服务模式较为先进，比传统的计算机服务模式具有显著的优势，在计算机服务模式中，信息的获取需要不断的对计算机配置和系统进行升级，这样才能得到实时有效的数据信息。云计算获取信息的方式更加便利，并且只需要利用一个与网络连接的终端就能够实现，同时这种终端成本较低。使用云计算对信息的获取不需要购买更多的系统系统配置，在一定程度上节约了服务成本费用。

（三）发展规模较大

云计算具有大规模的云计算和存储中心。云计算能够对海量的数据信息进行存储，同时具有较强的数据信息进行整合计算能力，在同一云计算平台下，可以实现对海量数据信息的高效整合和利用，有效的满足不同用户对数据信息的各种需求。因此，云计算的数据存储和云计算规模较大。

（四）虚拟化

在应用云计算的过程中，云计算软件在获取信息的过程中，能够根据自身的实际需求获取相应的信息数据和资源，并不需要用户对系统的运行位置进行了解。传统的计算机系统在应用过程中会需要构建专门的物理平台，作为信息获取的支撑，整个系统功能的有效发挥受到平台的制约，导致资源和应用没有实现虚拟化的程度[2]。云计算系统实现了技术的升级和优化，能够在系统内部运作的过程中根据虚拟网络层来实现系统不同应用功能的有效发挥，进而实现了对资源和信息虚拟化的收集和整合，在一定程度上降低了传统系统中物理平台构建的依赖性。

（五）服务精准度提升

云计算能够对传统计算机设备和网络服务器进行高效的整合，并以这些整合的资源和设备为依托，实现高效化的运作，有效的提升云计算系统运算的效率和能力，同时还可以为系统运作提供精准化的服务支持。通常情况下，一个计算机设备就能够为用户提供其所需的个性化服务，在提供具体服务的同时还能够利用模式化服务的对策，为用户提供可供选择的多种服务模式方案，实现了对用户需求的更好满足。

二、云计算实现的主要技术形式

（一）编程模式

在计算机应用系统当中，为了使获取资源的方式更加便捷，在数据信息应用时会选择一种并行执行模型，通过这种模型的使用能够促进多进程技术和多线程技术的使用，进而提升计算机系统数据信息处理的整体能力。云计算的使用对于编程模型提出了较高的标准。从现阶段云计算应用的实际情况可以看出，云计算常用的编程模式为Map Reduce，这个编程能够对大量的数据信息进行处理，并且还能够打造出完善的分布式编程模型[3]。云计算编程的使用过程中会将数据信息进行模块划分，实现对数据信息的分类管理，根据数据信息的属性特点和使用需求等进行合理的调配，确保了计算机系统运行的效率，实现对数据信息的并行处理。在完成并行信息处理之后，还利用Reduce实现对数据的归约处理，进而达到分布式并行编程程序的开发和使用。

（二）海量数据信息管理技术

云计算技术在计算机系统应用的过程中需要不断的提升数据库的性能，这样才能实现良好的云计算效率，这也是技术人员始终关注的重点问题。传统的计算机数据库信息资源有限，在应用过程中可以通过数据分区技术和数据缓存技术等完成对数据信息的处理，对于不同的数据处理系统来说，为了满足使用需求，需要利用更为先进的数据处理技术，来实现对海量数据信息的整合和处理，传统的数据信息处理模式已经无法满足现阶段海量数据信息处理的需求。基于此，谷歌数据处理系统通过对海量大数据信息的特征进行了综合的分析，并研发出了一项新的技术形式，即Big Table技术，这种技术的应用不复杂，具有较为简单的数据表结构，可以利用分布式数据管理方式满足大规模数据处理的实际需求。

（三）分布式存储模式

云计算系统中包括了多个服务器，云计算的正常运转也需要这些服务器的支持，在这些服务器的综合运转下使得云计算系统能够为用户提供更高质量的服务。为了能够有效的实现高效的处理数据信息，云计算系统需要使用分布式存储技术来实现对海量数据信息的存储和管理。分布式存储技术在实践应用过程中还能够保证数据信息的安全性和可靠性。从应用的情况来看，云计算服务系统使用的是谷歌公司开发的GFS系统，此系统是能够实现扩展的分布式文件整理系统，优化了数据信息处理的流程，利用冗余存储方式有效的提升了数据信息处理的效率和质量。

（四）虚拟化处理技术

虚拟化处理技术在应用过程中能够实现硬件和软件的隔离，将单个资源划分为几个虚拟化的资源，在应用期间可以将这些虚拟的资源进行整合，构成完整的聚合模式。使用过程中可以根据使用对象的差异，将虚拟化技术进行详细的划分，可以划分为计算分析虚拟化和网络应用虚拟化以及存储虚拟化等形式。在这个虚拟化模块的综合应用下，实现对计算机系统内部资源的高效化整合，并且能够提升数据信息整合的效率和质量[4]。虚拟化技术在应用的过程中需要注意避免对服务器造成集群损耗，应尽可能的减少对云计算服务器的损耗，同时要将多个负载较轻的虚拟计算节点汇入到统一的节点，这样可以有效的提升数据信息资源的使用效率。虚拟化技术的应用还可以将应用程序和服务程序进行合理的衔接，进而提升数据信息的效用。

结束语：

云计算是计算机技术发展过程中一种创新的技术模式，云计算的应用相比传统的计算机系统具有显著的应用优势，云计算能够实现对海量数据信息的存储分析和计算，提升了数据信息应用的效率，实现了为用户提供个性化服务的支持。云计算在未来发展过程中还需要对相关技术进行不断的优化和完善，从而全面提升我国计算机技术发展的水平。

参考文献：

[1]张碧波.云计算体系架构及其关键技术分析[J].社会科学(引文版), 2017(8):287.

[2]李尚东,向灿.云计算技术发展分析及其应用探讨[J].数字技术与应用,2018(03):02.

[3]葛晓玢,刘杰.基于云计算的数据挖掘平台架构及其关键技术研究[J].景德镇学院学报,2017,32(03):04.

[4]冯敬益.基于云计算环境下的分布存储关键技术分析[J].电脑编程技巧与维护,2016(05):02.