云計算和云數據管理技術探討

王 猛，陳國棟

山西省科學技術廳信息中心，山西太原 030001

云計算和云數據管理技術探討

王 猛，陳國棟

山西省科學技術廳信息中心，山西太原 030001

計算機與網絡技術是20世紀人類最偉大的發明，極大的改變了人們的生活與生產方式，與此同時，人們對于計算機與網絡的有關功能也提出了更高的要求。正是在這種背景之下，云計算和云數據管理技術產生并得到了快速的發展。本文系統分析了云計算和云數據技術相關理論，希望本文的論述可以對云計算和云數據管理技術的進一步發展帶來一定的啟發。

云計算；云數據；管理技術

近些年來，隨著經濟社會的不斷發展，人們對于計算機和網絡的要求逐步提升，進一步推動了數據信息技術的發展與進步。“物聯網”、“三網融合”、“智能電網”等應用成為了現代計算機發展的前沿產物，這些應用的出現對數據管理以及系統都提出了更高的要求。云計算和云數據管理是一種先進的信息管理技術，可以改變傳統的信息計算能力和服務能力，讓用戶在使用之中獲得更多的方便，提升用戶的滿意度。云計算采用分布式系統，可以有效的提升系統對數據的存儲能力和計算能力。筆者通過查閱相關文獻并結合自身工作經驗對云計算和云數據處理技術研究如下。

1 云計算技術

1.1 基本含義

云計算是一種新興的計算方式，這種技術是在網格計算、效用計算、網絡存儲等技術的基礎上發展而來的產物，是當下較為流行的技術方式。云計算的傳輸媒介是互聯網，經過國內外技術人員的不斷攻關，現階段云計算技術已經逐步走向成熟，例如google推出goole apps服務、亞馬遜推出的彈性計算云EC2服務，以及IBM公司推出的“藍云”計劃等等，這些應用程序可以有效應對超大規模的分布式環境，其核心功能就是處理海量數據，并對這些數據進行高效計算，這些服務的推出極大的方便了人們的生活。但是，現階段，云計算相關的配套技術與產品仍然不夠成熟，還有待進一步的發展。

1.2 運行模式

云計算技術是以分布式處理（Distributed Computing）、并行處理（Parallel Computing）和網格計算（Grid Computing）為基礎的，并在此基礎上進行了進一步的發展，從而實現了計算機概念的商業實現。云計算工作原理如下：在沒有本地計算機或者遠程服務器的幫助下，便可以將計算合理的分布在一系列的分布式計算機上，將相應的信息資源對接到相應的分布網絡系統，并能進行及時的數據更新。云計算通過這種方式實現對數據中心運行的優化和互聯網的精準對接。

利用云計算，企業便可以將資源及時的更新到相關網站或者應用程序上，并結合實際要求對計算機以及相關存儲系統進行及時的訪問，在給企業帶來方便的同時，也為人們提供了更為及時的信息需求。由此可見，云計算是一項實用價值極強的現代計算基數，其功能本身帶有商品性質，通過這種方式可以有效的降低網絡營銷成本，并使營銷過程方便快捷。

1.3 體系結構

云計算體系自身結構較為復雜，并且十分的龐大，其技術核心是“云”網絡中樞，與一系列的網絡計算相連接，借助虛擬化技術，對各個服務器的能力進行相應的擴展，在此基礎上，將目標資源整合在一起，為云計算用戶提供強大的存儲能力和計算能力。一般而言，一個完整的云計算體系包括四個方面：一是云端用戶，二是服務目錄，三是管理系統，四是部署工具、監控、服務器集群。

2 云數據管理技術

云計算技術是在計算機信息大量出現之后針對海量信息處理的一個技術。隨著云計算技術的不斷發展，一種新興的衍生技術也應運而生，這就是我們所說的云數據管理技術。云數據管理技術的出現和發展極大的提升了數據信息管理的能力，促使數據信息得到有效的整理和分別，并方便了數據的調用與獲取，極大的提升了數據的存儲能力與應用能力，促使數據信息利用率得到明顯的提高。云數據管理技術處于高速發展的階段，現階段主要的技術管理類型包括以下三種：GFS技術、BigTable技術、Dynamo 技術

2.1 GFS技術

GFS技術是一種分布式文件系統，該系統十分龐大，可以滿足海量信息處理，Google云計算的海量數據存儲就是由GFS技術提供的，除此之外，GFS技術還與Chubby，MapReduce以及BigTab1e等技術進行了有效的結合，從而有效提升了Google的云計算的數據處理能力。GFS技術系統的節點分為3種角色：Client，Master和Chunk Server。客戶端在進行訪問的過程之中首先需要訪問Master節點，獲取Chunk Server信息，之后對Chunk Server進行訪問，從而完成數據存儲過程。

2.2 BigTable技術

BigTable是Google在GFS基礎上開發出來一種分布式存儲系統，在Google上有眾多的應用數據，這些應用數據中包含了大量的存儲數據，這些存儲數據都存儲在BigTable上。BigTable采用的存儲方式是列序存儲，這種存儲方式可以大大提高數據讀取的效率，其基本元素主要包括行、列族和時間戳等。

2.3 Dynamo 技術

在Dynamo技術環境之中，需要構建特殊的鍵值結構化數據存儲系統，實現HASH 表格和分布式數據庫進行有效的結合，Dynamo技術的底層支持是想對于AWS 而言的，一般情況這下不會直接暴露于外網之上。Dynamo 技術的存儲架構為DHT，可以實現數據的均勻存儲，也可以結合用戶的要求進行環內轉發，各個存儲點之間可以相互感知，并完成相互故障檢測，提升了系統自我管理的能力。

3 云計算和云數據管理技術的展望

云計算和云數據管理技術是一項新興的技術，現階段，國內外學者和技術人員仍然在對其進行著更為深刻的研究。物聯網、三網融合等技術的快速發展給云計算和云數據管理技術的發展帶來了全新的契機，同時，也給其發展帶來了全新的挑戰。隨著海量數據信息的不斷涌現，例如氣象信息、網絡檢索信息、股票信息等，這些信息數據十分龐大，普通的管理方式無法對其進行科學有效管理，這是云計算與云數據管理技術未來發展的必然方向。

未來社會中會出現更多的數據集，數據信息量必然越來越大，云計算和云數據管理技術必須不斷發展，向著更為先進的行列邁進，尤其是海量信息、動態信息數據信息處理方面，在未來發展之中，云計算和云數據管理技術采用各項分布式數據庫技術集約化管理龐大的數據，同時把任務劃分為若干個子任務，先行化簡，隨后映射，合理調度分配計算節點。

4 結論

云計算和云數據管理技術是現代計算機與網絡發展的前沿產物，處于發展的初級階段，技術仍然不甚成熟，很多方面仍然有待進一步的提高。云計算與云數據管理技術掙處在不斷的發展之中，國內外的眾多科研技術人員正在對其進行技術攻關，對其計算方式與存儲方式正在逐步改進，期待更大的技術突破。筆者結合自身的工作經驗，對云計算和云數據管理技術進行了相關的分析，希望本文的論述可以對該技術的進一步發展產生積極的影響。

[1]王晟，趙壁芳.面向云計算的數據管理技術研究[J].電腦知識與技術，2012，13：3209-3211.

[2]謝新文.論大數據和云計算技術在企業財務管理中的應用[J].金融經濟，2015，14：204-205.

[3]葉可江，吳朝暉，姜曉紅，何欽銘.虛擬化云計算平臺的能耗管理[J].計算機學報，2012，6：1262-1285.

[4]王明宇，楊吉江，陳昊，等.基于體域網和云平臺的遠程數字健康系統發展的研究[J].計算機科學，2012，S1：195-200.

TP3

A

1674-6708（2015）143-0069-02