云计算和云数据管理技术探讨

王 猛，陈国栋

山西省科学技术厅信息中心，山西太原 030001

云计算和云数据管理技术探讨

王 猛，陈国栋

山西省科学技术厅信息中心，山西太原 030001

计算机与网络技术是20世纪人类最伟大的发明，极大的改变了人们的生活与生产方式，与此同时，人们对于计算机与网络的有关功能也提出了更高的要求。正是在这种背景之下，云计算和云数据管理技术产生并得到了快速的发展。本文系统分析了云计算和云数据技术相关理论，希望本文的论述可以对云计算和云数据管理技术的进一步发展带来一定的启发。

云计算；云数据；管理技术

近些年来，随着经济社会的不断发展，人们对于计算机和网络的要求逐步提升，进一步推动了数据信息技术的发展与进步。“物联网”、“三网融合”、“智能电网”等应用成为了现代计算机发展的前沿产物，这些应用的出现对数据管理以及系统都提出了更高的要求。云计算和云数据管理是一种先进的信息管理技术，可以改变传统的信息计算能力和服务能力，让用户在使用之中获得更多的方便，提升用户的满意度。云计算采用分布式系统，可以有效的提升系统对数据的存储能力和计算能力。笔者通过查阅相关文献并结合自身工作经验对云计算和云数据处理技术研究如下。

1 云计算技术

1.1 基本含义

云计算是一种新兴的计算方式，这种技术是在网格计算、效用计算、网络存储等技术的基础上发展而来的产物，是当下较为流行的技术方式。云计算的传输媒介是互联网，经过国内外技术人员的不断攻关，现阶段云计算技术已经逐步走向成熟，例如google推出goole apps服务、亚马逊推出的弹性计算云EC2服务，以及IBM公司推出的“蓝云”计划等等，这些应用程序可以有效应对超大规模的分布式环境，其核心功能就是处理海量数据，并对这些数据进行高效计算，这些服务的推出极大的方便了人们的生活。但是，现阶段，云计算相关的配套技术与产品仍然不够成熟，还有待进一步的发展。

1.2 运行模式

云计算技术是以分布式处理（Distributed Computing）、并行处理（Parallel Computing）和网格计算（Grid Computing）为基础的，并在此基础上进行了进一步的发展，从而实现了计算机概念的商业实现。云计算工作原理如下：在没有本地计算机或者远程服务器的帮助下，便可以将计算合理的分布在一系列的分布式计算机上，将相应的信息资源对接到相应的分布网络系统，并能进行及时的数据更新。云计算通过这种方式实现对数据中心运行的优化和互联网的精准对接。

利用云计算，企业便可以将资源及时的更新到相关网站或者应用程序上，并结合实际要求对计算机以及相关存储系统进行及时的访问，在给企业带来方便的同时，也为人们提供了更为及时的信息需求。由此可见，云计算是一项实用价值极强的现代计算基数，其功能本身带有商品性质，通过这种方式可以有效的降低网络营销成本，并使营销过程方便快捷。

1.3 体系结构

云计算体系自身结构较为复杂，并且十分的庞大，其技术核心是“云”网络中枢，与一系列的网络计算相连接，借助虚拟化技术，对各个服务器的能力进行相应的扩展，在此基础上，将目标资源整合在一起，为云计算用户提供强大的存储能力和计算能力。一般而言，一个完整的云计算体系包括四个方面：一是云端用户，二是服务目录，三是管理系统，四是部署工具、监控、服务器集群。

2 云数据管理技术

云计算技术是在计算机信息大量出现之后针对海量信息处理的一个技术。随着云计算技术的不断发展，一种新兴的衍生技术也应运而生，这就是我们所说的云数据管理技术。云数据管理技术的出现和发展极大的提升了数据信息管理的能力，促使数据信息得到有效的整理和分别，并方便了数据的调用与获取，极大的提升了数据的存储能力与应用能力，促使数据信息利用率得到明显的提高。云数据管理技术处于高速发展的阶段，现阶段主要的技术管理类型包括以下三种：GFS技术、BigTable技术、Dynamo 技术

2.1 GFS技术

GFS技术是一种分布式文件系统，该系统十分庞大，可以满足海量信息处理，Google云计算的海量数据存储就是由GFS技术提供的，除此之外，GFS技术还与Chubby，MapReduce以及BigTab1e等技术进行了有效的结合，从而有效提升了Google的云计算的数据处理能力。GFS技术系统的节点分为3种角色：Client，Master和Chunk Server。客户端在进行访问的过程之中首先需要访问Master节点，获取Chunk Server信息，之后对Chunk Server进行访问，从而完成数据存储过程。

2.2 BigTable技术

BigTable是Google在GFS基础上开发出来一种分布式存储系统，在Google上有众多的应用数据，这些应用数据中包含了大量的存储数据，这些存储数据都存储在BigTable上。BigTable采用的存储方式是列序存储，这种存储方式可以大大提高数据读取的效率，其基本元素主要包括行、列族和时间戳等。

2.3 Dynamo 技术

在Dynamo技术环境之中，需要构建特殊的键值结构化数据存储系统，实现HASH 表格和分布式数据库进行有效的结合，Dynamo技术的底层支持是想对于AWS 而言的，一般情况这下不会直接暴露于外网之上。Dynamo 技术的存储架构为DHT，可以实现数据的均匀存储，也可以结合用户的要求进行环内转发，各个存储点之间可以相互感知，并完成相互故障检测，提升了系统自我管理的能力。

3 云计算和云数据管理技术的展望

云计算和云数据管理技术是一项新兴的技术，现阶段，国内外学者和技术人员仍然在对其进行着更为深刻的研究。物联网、三网融合等技术的快速发展给云计算和云数据管理技术的发展带来了全新的契机，同时，也给其发展带来了全新的挑战。随着海量数据信息的不断涌现，例如气象信息、网络检索信息、股票信息等，这些信息数据十分庞大，普通的管理方式无法对其进行科学有效管理，这是云计算与云数据管理技术未来发展的必然方向。

未来社会中会出现更多的数据集，数据信息量必然越来越大，云计算和云数据管理技术必须不断发展，向着更为先进的行列迈进，尤其是海量信息、动态信息数据信息处理方面，在未来发展之中，云计算和云数据管理技术采用各项分布式数据库技术集约化管理庞大的数据，同时把任务划分为若干个子任务，先行化简，随后映射，合理调度分配计算节点。

4 结论

云计算和云数据管理技术是现代计算机与网络发展的前沿产物，处于发展的初级阶段，技术仍然不甚成熟，很多方面仍然有待进一步的提高。云计算与云数据管理技术挣处在不断的发展之中，国内外的众多科研技术人员正在对其进行技术攻关，对其计算方式与存储方式正在逐步改进，期待更大的技术突破。笔者结合自身的工作经验，对云计算和云数据管理技术进行了相关的分析，希望本文的论述可以对该技术的进一步发展产生积极的影响。

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TP3

A

1674-6708（2015）143-0069-02