隨著云技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在云計(jì)算已經(jīng)成為了IT界的熱門技術(shù)，甚至被視為將根本改變生活方式和商業(yè)模式的革命技術(shù)。借助云計(jì)算，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者可以在瞬息之間，處理數(shù)以千萬計(jì)甚至億計(jì)的信息，實(shí)現(xiàn)和超級(jí)計(jì)算機(jī)同樣的效能。云計(jì)算發(fā)展迅速，使用廣泛，那么云計(jì)算服務(wù)的發(fā)展都需要哪些技術(shù)的結(jié)合呢？

云計(jì)算可以被視為網(wǎng)絡(luò)計(jì)算和虛擬化的融合：即利用網(wǎng)格分布式計(jì)算處理能力，將IT資源構(gòu)筑成一個(gè)資源池，再加上成熟的服務(wù)器虛擬化、存儲(chǔ)虛擬化技術(shù)，是用戶可以實(shí)時(shí)的監(jiān)控和調(diào)配資源。
經(jīng)過十多年的發(fā)展，云計(jì)算的商業(yè)應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，影響著整個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。云計(jì)算不再是以往單純地把計(jì)算、存儲(chǔ)當(dāng)成水電煤按需使用的概念，現(xiàn)在的云包括基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）、平臺(tái)即服務(wù)（PaaS）、軟件即服務(wù)（SaaS）三個(gè)層面的多種服務(wù)，涵蓋大數(shù)據(jù)、人工智能（AI）、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）等技術(shù)，以及數(shù)據(jù)庫、ERP、CRM等各種應(yīng)用。IaaS只是解決資源需求的問題，PaaS卻可以讓企業(yè)不再需要專業(yè)架構(gòu)師、工程師就能快速開發(fā)很多功能豐富的應(yīng)用，所以說PaaS才是云計(jì)算的未來——但這并不意味著作為基礎(chǔ)的IaaS不重要。
一般來說，云平臺(tái)開發(fā)人員需要分布式系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)，云應(yīng)用開發(fā)人員也需要了解云的底層運(yùn)行原理，比如任務(wù)、數(shù)據(jù)如何拆分，用一套分布式系統(tǒng)來協(xié)同完成，資源如何調(diào)度，數(shù)據(jù)一致性如何保證，才能更好地設(shè)計(jì)應(yīng)用程序。當(dāng)然，在此之前首先需要了解操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫等基礎(chǔ)知識(shí)。
那么云計(jì)算在發(fā)展過程中的核心技術(shù)都有哪些？
云計(jì)算系統(tǒng)運(yùn)用了許多技術(shù)，其中以編程模型、數(shù)據(jù)管理技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)、虛擬化技術(shù)、云計(jì)算平臺(tái)管理技術(shù)最為關(guān)鍵。
(1)海量數(shù)據(jù)管理技術(shù)
云計(jì)算需要對(duì)分布的、海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析，因此，數(shù)據(jù)管理技術(shù)必需能夠高效的管理大量的數(shù)據(jù)。云計(jì)算系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)管理技術(shù)主要是Google的BT(BigTable)數(shù)據(jù)管理技術(shù)和Hadoop團(tuán)隊(duì)開發(fā)的開源數(shù)據(jù)管理模塊HBase。
(2)海量數(shù)據(jù)分布存儲(chǔ)技術(shù)
云計(jì)算系統(tǒng)由大量服務(wù)器組成，同時(shí)為大量用戶服務(wù)，因此云計(jì)算系統(tǒng)采用分布式存儲(chǔ)的方式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，用冗余存儲(chǔ)的方式保證數(shù)據(jù)的可靠性。云計(jì)算系統(tǒng)中廣泛使用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)是Google的GFS和Hadoop團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GFS的開源實(shí)現(xiàn)HDFS。
(3)編程模型
MapReduce是Google開發(fā)的java、Python、C++編程模型，它是一種簡(jiǎn)化的分布式編程模型和高效的任務(wù)調(diào)度模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集(大于1TB)的并行運(yùn)算。嚴(yán)格的編程模型使云計(jì)算環(huán)境下的編程十分簡(jiǎn)單。MapReduce模式的思想是將要執(zhí)行的問題分解成Map(映射)和Reduce(化簡(jiǎn))的方式，先通過Map程序?qū)?shù)據(jù)切割成不相關(guān)的區(qū)塊，分配(調(diào)度)給大量計(jì)算機(jī)處理，達(dá)到分布式運(yùn)算的效果，再通過Reduce程序?qū)⒔Y(jié)果匯整輸出。
在未來隨著云計(jì)算技術(shù)的不斷更新發(fā)展，相信云計(jì)算技術(shù)會(huì)有更大的突破，新的技術(shù)會(huì)給我們帶來更大的便利和效益。

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