公有云计算基础架构的主要技术？
中国的云计算系统使用了很多技术，其中编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术和云计算平台管理技术是比较关键的。
（1）编程模型
MapReduce是Google开发的针对Java、Python和C++的编程模型。
它是一种简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型，在大型数据集（大于1 TB）上使用并行操作。
严格的编程模型使得云计算环境中的编程变得非常容易。
MapReduce模式的思想是将要执行的问题分解为Map（映射）和Reduce（简化），首先通过map程序将数据切割成不相关的块，然后大量分配（调度）。
计算机进行处理，达到分布式运算的效果，然后通过Reduce程序汇总并发送出去。
（2）海量数据分布式存储技术
云计算系统由大量服务器组成，同时服务大量用户。
存储数据时，采用冗余存储保证数据的可靠性。
云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和HDFS，Hadoop团队开发的GFS的开源实现。
（三）海量数据处理技术
云计算需要对分布式、海量数据进行处理和分析。
因此，计算技术必须能够有效地处理大量数据。
云计算系统中的数据处理技术主要是Google的BT（BigTable）数据处理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。
（4）虚拟化技术
虚拟化技术可以将软件应用程序与底层硬件隔离。
它包括拆分模式，将单个资源拆分为多个虚拟资源，将多个资源集成为一个虚拟资源。
虚拟化技术可分为存储虚拟化、数据虚拟化、网络虚拟化等。
基于对象。
数据虚拟化又分为系统级虚拟化、应用级虚拟化和桌面虚拟化。
（五）云计算平台管理技术
云资源规模庞大，大量服务器分布在不同地点，数百个应用程序同时运行。
如何有效地管理它们对于这些服务器来说，保证整个系统提供不间断的服务是一个很大的挑战。
云计算系统的平台管理技术可以使大量服务器协同工作，方便业务部署和激活，快速检测和恢复系统故障，通过自动化和自动化的方式实现大型系统的可靠性。
智能化运营。
云计算架构?
云计算架构主要分为四层，其中三层是水平层，即显示层、中间件层和基础设施层。这三层技术使我们能够提供非常丰富的云计算功能和友好的用户界面。
，还有一个称为管理层的垂直层，它的存在是为了更好地管理和维护三个水平层。
下面介绍各个级别的角色以及属于该级别的关键技能。
显示层主要用于利用下面的中间件层提供的各种服务，以友好的方式显示用户请求的。
主要有五项技术： HTML：目前主要基于的标准网页技术。
主要使用HTML4，但即将推出的HTML5将推动视频、本地存储等各个领域的网页发展。
JavaScript：网页中使用的动态语言。
JavaScript可以极大地增强网页的功能。
使用最广泛的 JS 框架是 jQuery 和 Prototype。
CSS：主要用于控制网页的外观并优雅地将页面与显示分开。
Flash：RIA（Rich Internet Application）技术，业界最常用的技术，可以提供现阶段HTML或其他技术无法提供的基于Web的丰富应用，在用户体验方面也非常好。
。
Silverlight：来自行业巨头微软的RIA技术。
虽然其目前的市场份额略低于Flash，但由于可以使用C#进行编程，因此对开发人员非常友好。
在显示层，大多数云计算产品往往是HTML、JavaScript和CSS的黄金组合，但Flash和Silverlight等RIA技术也发挥着特定的作用。
比如VMware vCloud采用了基于Flash的Flex技术，微软的云计算产品未来也肯定会采用Silverlight。
中间件层起到承上启下的作用，并基于下层基础设施层提供的资源提供各种服务，例如缓存服务和REST服务，这些服务用于提供显示层或直接用户调用的关键信息。
有五种技能： REST：REST技术可以让我们非常方便、优雅的向调用者提供一些中间件层支持的服务。
多租户：允许单个应用程序实例为多个组织提供服务，同时保持卓越的隔离性和安全性，从而有效降低应用程序采购和维护成本。
并行处理：处理大量数据需要使用巨大的X86集群进行大规模并行处理。
在这方面，Google的MapReduce就是一个代表作。
应用服务器：基于原有的应用服务器，并针对云计算进行了一些优化，例如Google AppEngine的Jetty应用服务器。
分布式缓存：分布式缓存技术不仅可以有效减轻后端服务器的负担，还可以提高其响应速度。
分布式缓存最著名的例子是 Memcached。
许多PaaS平台，例如用于部署Ruby应用程序的Heroku云平台，包括应用程序服务器和分布式需要缓存。
同时，REST技术也常用于外部接口，多租户技术主要用于支持Salesforce的SalesCloud等应用程序，例如Force.com多租户核心，并行处理技术用于单独的应用程序例如 Amazon 的 Elastic MapReduce 它通常作为服务发布。
基础设施层的作用是准备上层中间件层或用户所需的计算和存储资源。
关键技术包括： 虚拟化：虚拟化也可以理解为基础设施层的“多租户”。
通过技术，一台物理服务器可以在服务器上创建多个虚拟机，而这些虚拟机之间实现全面隔离，不仅可以降低服务器采购成本，还可以通过成熟的X86虚拟化技术来运维VMware的ESX和开放式服务器。
还可以省钱。
源禅。
分布式存储：需要一套完整的分布式存储系统来交付海量数据，同时保证这些数据的可管理性。
Google的GFS就是这方面的一个模型。
关系型数据库：在原有关系型数据库的基础上构建，并针对规模和管理进行了优化，使其在云端的适应性更强。
NoSQL：为了实现一些关系数据库无法实现的目标，比如支持大数据，一些公司专门设计了几种不基于关系模型的数据库，比如Google的BigTable和Facebook的Cassandra。
目前，大多数IaaS服务都是基于Xen的，例如亚马逊的EC2，但VMware也推出了基于ESX技术的vCloud，并且业界也有几种基于关系数据库的云服务，例如亚马逊的RDS。
（关系数据库服务）和WindowsAzureSDS（SQLDataServices）已广泛应用于分布式存储和NoSQL的云平台后端。
例如，Google AppEngine的Datastore是基于BigTable和GFS的，而Amazon则推出了基于NoSQL技术的SimpleDB。
管理层提供三个水平层，并为这三个层提供各种管理和维护技术。
主要包括以下六个方面： 帐户管理：可以使用良好的帐户管理技术来确保安全。
用户可以方便地登录，管理员可以管理他们的帐户。
SLA 监控：监控在各个级别运行的虚拟机、服务和应用程序的性能，以确保它们在满足预设服务级别协议 (SLA) 的同时运行。
计费管理：通过统计每个用户消耗的资源来准确地对用户进行计费。
安全管理：全面保护IT资源，包括数据、应用程序和帐户，以防范犯罪和恶意软件。
负载平衡：通过在应用程序或服务的多个实例之间分配流量来响应紧急情况。
运维：主要是通过使运维任务尽可能专业化、自动化来降低云计算中心成本。
负载平衡：通过在应用程序或服务的多个实例之间分配流量来响应紧急情况。
运维：使运维任务尽可能专业化、自动化。
主要目的是降低云计算中心的运维成本。
如今大多数云计算产品在三个方面表现良好：账户管理、计费管理和负载均衡。
最突出的例子是亚马逊的 EC2，但不幸的是大多数产品无法监控 SLA 和管理安全性。
运行维护等方面存在不足。
示例 接下来，为了帮助大家理解本文提到的云计算架构，我们以两个知名的云计算产品为例：Salesforce的SalesCloud和Google的AppEngine。
SalesforceCRM（客户关系管理）属于云计算的SaaS层。
通过主要在云中部署可定制的 CRM 应用程序，企业用户可以以非常低的初始投资使用 CRM，并根据自己的需求进行定制。
灵活定制，只需连接到网络即可使用。
技术层面的大致架构： 主要使用的技术： 显示层：基于HTML、JavaScript和CSS的黄金组合。
中间件层：在这一层，Salesforce引入了多租户内核和定制的应用服务器来支持该内核的运行。
基础设施层：后端仍然使用Oracle数据库，这在企业环境中很常见，但我们做了很多优化来支持更高层的多租户内核。
管理：在安全管理方面，Salesforce提供多层保护，支持SSL加密等技术。
此外，对帐户管理、计费管理和负载平衡的支持也非常出色。
GoogleAppEngine AppEngine属于云计算的PaaS层。
它主要为用户在Google强大的基础设施上部署和运行应用程序提供一个平台，而AppEngine则根据应用程序所承受的负载来调整应用程序所需的资源。
。
它消除了用户维护应用程序和服务器的需要，并支持 Java 和 Python。
由于AppEngine是一个PaaS平台，显示层的技术选择是由应用本身的需求决定的，关系到AppEngine技术层面的总体架构。
主要用到的技术： 中间件层：既有上面提到的Jetty等自定义应用服务器，也有基于Memcached的分布式缓存服务。
基础设施层：基于分布式存储GFS，提供NoSQL数据库BigTable来持久化应用数据。
管理：由于AppEngine基于Google强大的分布式基础架构，因此拥有优秀的运维技术，同时计费管理可以实现非常细粒度的API级别的计费，并且AppEngine非常擅长账户管理和管理。
均衡很好地支持了这两方面。
以上分析来自OFweek物联网。
希望这对大家有帮助。
深度思考：架构师必须掌握的五大类架构设计风格
数据流风格 数据流风格强调组件之间的数据流动，适用于处理大量数据的场景。想象一条生产线。
原材料从一端进入，经过加工，最后生产出成品。
数据按照特定的顺序和路径流动。
每个处理单元对数据进行操作并将其传递到下一个单元。
数据流方式适用于信号处理、实时监控、大数据分析等场景。
与调用/返回风格相比，数据流风格更注重数据的流动而不是函数调用。
与其他强调组件独立性的风格相比，数据流风格侧重于组件之间的数据流动。
数据流式的常用技术：没有具体的技术要求，专注于数据的流转和处理。
呼叫/回电方式 呼叫/回电方式采用“问答”方式。
函数或方法调用后，它等待完成并将结果返回给调用者。
适用于需要清晰步骤和顺序的任务，例如计算器应用程序中的加法和乘法计算。
与数据流风格相比，调用/返回风格更强调任务之间的调用关系。
与独立组件风格相比，调用/返回风格更注重函数调用和返回，灵活性可能较差。
调用/返回风格中的常见技术：函数调用和返回。
独立组件风格 独立组件风格，各个组件独立运行，通过接口交互，提高灵活性和复用性。
就像构建块一样，这些块是独立的并且通过消息传递协同工作。
适合微服务架构等高度灵活、可扩展的系统。
与数据流风格相比，独立组件风格不直接处理数据流，而是通过消息传递的方式协同工作。
与调用/返回风格相比，独立组件风格并不直接调用和返回，而是通过中间件或消息队列进行异步通信。
独立组件风格常用技术：消息传递、API通信。
虚拟机风格 虚拟机风格在计算机中模拟一个虚拟环境，提供与真实硬件隔离的功能齐全的运行环境。
适用于云计算、测试、系统迁移等隔离性、兼容性、可移植性和资源控制场景。
虚拟机风格中常见的技术：虚拟机监控、虚拟硬件模拟。
仓库式 仓库式集中存储和管理大量数据，供其他系统访问。
适用于需要集中管理、数据共享的场景。
广泛应用于电子商务、金融、通讯、医疗等行业。
仓库式的常用技术：中心数据结构、数据存储和访问。
云计算架构最全方案详解
云计算在现代技术中发挥着重要作用。本文深入介绍了云计算架构的各个方面，以帮助理解这个复杂而强大的系统。
首先，云计算架构主要由基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）和无服务器计算（FaaS）组成，如AWSEC2、GoogleAppEngine等代表提供商。
其中，IaaS提供虚拟化计算资源，如虚拟机、存储、网络等； PaaS为开发者提供应用程序开发和部署平台，例如Google AppEngine； SaaS 是基于云的应用软件，例如 Google Workspace。
无服务器计算支持代码上传和自动资源管理，例如AWS Lambda。
在云计算技术中，虚拟化、存储（如Amazon S3）、网络（如SDN）和安全性（如IAM）至关重要。
Terraform 和 Ansible 等管理和自动化工具可简化操作和管理。
云计算架构示意图展示了多层架构、微服务架构和混合云架构的特点，例如Netflix和Airbnb的实际案例。
最佳实践包括成本管理、安全性、性能优化以及持续集成和部署。
以Netflix为例，它正在利用AWS和微服务实现全球扩张； Airbnb利用云计算灵活创建在线平台。
云计算架构的灵活性、效率和可靠性正在改变各行业的 IT 部署方式。
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