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云计算技术

10.2 云计算的关键技术

10.2.1 分布式技术

10.2.1.1 分布式存储

• 云计算采用分布式存储技术，将数据存储在不同的物理设备中，提高数据的高可靠性。
• 分布式存储技术摆脱了硬件设备的限制，扩展性更好，能快速响应用户需求的变化。
• 流行的分布式存储系统包括Google的GFS和HDFS。

10.2.1.2 分布式资源管理技术

• 分布式资源管理技术是保证系统状态的关键，保证多节点并发执行环境中的状态同步。
• 分布式资源管理系统允许系统在单个节点出现故障时，其他节点不受影响。
• 著名的分布式资源管理技术包括Google的Borg和微软、IBM、Oracle/Sun的解决方案。

10.2.1.3 分布式计算技术

• 云计算包含分布式文件系统和分布式表格系统，用于高效的数据存储和处理。
• 分布式计算技术MapReduce通过简化分布式程序开发，大大提升了运行效率。

10.2.2 虚拟化技术

10.2.2.1 服务器虚拟化

• 服务器虚拟化技术可以在一个物理服务器上运行多个虚拟服务器，提高物理CPU的利用率。
• 服务器虚拟化具有多实例、隔离性、虚拟CPU、内存虚拟化、设备与I/O虚拟化等特点。

10.2.2.2 存储虚拟化

• 存储虚拟化将整个云系统的存储资源进行统一整合管理，为用户提供一个统一的存储空间。
• 存储虚拟化具有集中存储、分布式扩展、虚拟本地硬盘等特点。

10.2.2.3 应用虚拟化

• 应用虚拟化将应用对底层系统和硬件的依赖抽象出来，解除应用与操作系统和硬件的耦合关系。
• 应用虚拟化具有解耦合、共享性、虚拟环境、兼容性等特点。

10.2.2.4 平台虚拟化

• 平台虚拟化是集成各种开发资源虚拟出的一个面向开发人员的统一接口。
• 平台虚拟化具有通用接口、内容审核、测试环境、服务计费等特点。

10.2.2.5 桌面虚拟化

• 桌面虚拟化集中管理和配置PC环境及其他客户端需要的软件，减少现场支持工作量。
• 桌面虚拟化具有集中管理维护、使用连续性、故障恢复、用户自定义等特点。

10.2.3 并行编程技术

10.2.3.1 MapReduce

• MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算。
• MapReduce极大地方便了编程人员在大规模分布式系统上进行编程。

10.2.3.2 Erlang

• Erlang是一种适合并行计算的编程语言，具有并发性和实时处理等特点。
• Erlang适用于构建分布式、实时并行计算的系统。

10.2.4 Web2.0和HTML5技术

10.2.4.1 Web 2.0技术

• Web 2.0以个人化、去中心化为特点，强调社会化、开放、共享。
• Web 2.0技术包括Blog、Tag、SNS、RSS、Wiki等。

10.2.4.2 HTML5技术

• HTML5解决了HTML4等之前规范中的很多问题，增加了许多新特性。
• HTML5具有网络标准、多设备跨平台、自适应网页设计等特点。

10.2.5 容器技术

10.2.5.1 容器技术概述

• 容器技术是对操作系统层进行虚拟化，实现轻量化的虚拟机。
• 容器技术直接对物理资源层进行访问，具有快速启动、轻量化、隔离性等特点。
• 流行的容器技术包括Docker、Mesos和CoreOS容器。

10.2.5.2 容器技术发展

• 容器技术解决了虚拟机资源消耗大、启动慢的问题。
• 容器技术提高了整体性能，实现了不同平台之间的相互迁移。 """