试论云计算和云数据管理技术

2016-03-12秦皇岛技师学院应用技术系

电子世界 2016年22期

秦皇岛技师学院应用技术系孙杰

试论云计算和云数据管理技术

秦皇岛技师学院应用技术系孙杰

当前我国在新的科学应用技术上有着提高，在对云计算技术以及云数据管理技术的应用上愈来愈重视。近些年在网络应用技术的迅速发展下，在数据信息量也愈来愈大，对这些数据信息的存储就成为比较重要的内容，而对云数据管理技术的应用，就能有效解决这一问题。本文主要就云计算技术以及云数据管理技术进行详细探究分析，希望能通过此次理论研究，对云计算和云数据管理技术的进一步发展起到促进作用。

云计算；云数据管理技术；现状

0.引言

云计算主要是来自于搜索引擎平台，在当前云计算已经成为计算机技术中的重要应用技术。在云计算技术的应用下，就能将网络设备以及资源进行有效连接，从而提供给用户进行使用。在云计算技术以及云数据管理技术的应用下，对用户的数据信息安全管理就比较有利。通过从理论层面对云计算以及云数据管理技术的分析研究，就能从理论上为其应用作用充分发挥提供支持。

1.云计算技术特征及结构分析

1.1云计算技术特征体现分析

云计算技术是在近些年出现的新技术，云计算技术的应用主要是在虚拟化互联网系统的应用下，来实现的资源化目标应用技术。云计算系统在IP网络的连接下，就能够将低成本运算系统核心组成部分进行完善建立，发挥其积极作用[1]。云计算技术自身的特征比较鲜明，在技术的可靠性特征上表现的比较突出。云计算的实际应用过程中，在冗余方式的应用下，对数据信息能进行高效化的处理，对数据的可靠性就能得到有效保障。

再者，云计算技术中的经济性特征以及多样服务的特征也比较突出。在云计算平台构建的费用上比较低，在性能上比较高，这就实现了最小投入最大回报的目标。在云计算技术的应用下，在多样化服务的目标上也能有效实现。用户能在服务选择上最大空间化的应用，对不同层次的服务都能获得。除此之外，云计算技术的编程便利性的特征也比较突出，能通过和自己需求相结合，进行自主编程。这样就能将云计算技术的应用适应能力得到了有效加强。

云计算技术中的服务性特征也比较突出。云计算技术是数字化服务技术，在和传统的数据信息的处理效率相比，在云计算技术的应用下，数据信息的处理效率比较高。不仅如此，在云计算技术的可用性高特征上也表现的比较突出[2]。对信息数据的处理能力比较强，在对节点的检测功能上能自动化实施，这样就能对系统的安全运行有着保障。

1.2云计算技术结构分析

对计算机技术的应用，就要对其体系结构进行分析。在云计算的应用方面，主要是使计算机分布在的大量计算机服务器上，不是本地计算机以及远程服务器中。在企业数据中心的运行和互联网相类似，在资源的切换应用能力上比较强。从云计算体系中的逻辑结构层面来看，在云用户端是重要的构成元素。云用户端主要是提供云用户请求服务的交互界面，是用户使用云入口，在对WEB浏览器的应用下，进行注册以及登录和配置。在服务目录方面也是比较重要的部分。云用户在获得权限后，就能选择以及定制服务列表，对已有的服务实施退订操作。这样就能在云用户端界面产生相应列表服务[3]。

云计算技术体系中的管理系统以及部署工具方面，在提供管理以及服务上，能对云用户进行管理。在对计算资源以及服务的管理方面也比较重要，能结合用户我的请求转发相应程序，对资源智能的调度以及应用，能够对资源进行动态化的调动。在云计算体系中的监控部分，这一功能能对云系统资源的实际使用情况实施计量以及监控，从而做出迅速的反映，对资源的科学合理化的应用有着保障作用。云计算体系中的服务器集群也是重要的构成部分。虚拟以及物理服务器都是通过管理系统进行管理的。在云数据存储过程中，对相应数据切割算法的应用，以及对并行方式上传和下载大容量数据，这些都是服务器集群的部分进行管理提供的功能。

对云计算的体系结构方面，总体来说能够分成四个层次，也就是物理资源层以及资源池层、物理中间层以及SOA构建层。其中在物理资源层部门，主要涵盖了计算机以及存储器和网络设施以及数据库等部分内容。在资源池层方面，主要就是把大量相同类型资源构成同构以及接近同构资源池[4]。在管理中间层方面，主要是对云计算资源实施的管理，然后对诸多的应用任务进行实施的调度，这样就能将资源高效安全的进行提供。在SOA构建层方面是吧云计算能力封装成标准WEB services服务，然后进行归入到SOA体系当中实施的管理使用。

2.云数据管理技术作用和核心技术分析

2.1云数据管理技术作用分析

云数据管理技术在当前的发展比较迅速，在技术的应用中也有着鲜明验证。云数据管理技术的应用，能有效提供可靠性的数据存储管理。在云数据管理技术的应用中，其通过分布式的存储管理思想的融入，在对数据存储管理的可靠性方面得到了加强，对数据存储的保密性安全性得到了保证。在对云数据管理技术应用下，在容错性方面也能良好呈现。在大量分布式服务器应用下，能对数据错误分析以及报告提供。这样就能有助于避免产生数据错误的问题出现。在对云数据管理技术的应用下，对人为数据管理的错误问题就能很大程度上解决。另外，云数据管理技术的应用，在对数据的并行分析处理功能上能良好呈现。云数据管理技术，主要是对数据实施的分布式处理。在对数据处理中是在分布式服务器上进行的处理。所以在信息数据的处理作用效率就能有效提高。在云数据管理技术的应用下，对数据并行处理的目标实现就有着积极作用。

2.2云数据管理核心技术分析

云数据管理核心技术的应用中，GFS技术是比较重要的应用技术。在这一技术的应用上是通过分布式文件系统的方式进行应用的，在这一系统的应用上比较庞大，能对海量信息进行有效处理。在GFS技术的应用中，能和Chubby，MapReduce 以及 BigTab1e等应用技术进行结合，这样就能对云计算数据信息处理的整体效率水平有效提高。

云数据管理技术中的Dynamo应用技术也是比较突出的应用技术。对这一技术环境中就要能构建特殊键值结构化数据存储系统，对HASH表格以及分布式数据库有机结合。在对数据均匀存储的目标上就能有效实现。这一技术的应用也能实施环内转发，在各存储点间的相互感知的功能也能良好发展，对系统的自我管理能力目标能有效实现。

云数据管理技术中的Big Table技术也是核心技术之一，这是在谷歌基础上开发出的数据管理技术，在谷歌上的应用数据比较多，在这些数据中就有着大量存储数据，通过Big Table技术的应用就能实现并列存储的目标。在这一技术的应用下能有效将数据信息的读取能力提高，在对数据的整体管理水平上能有效提高[5]。

对云数据管理技术的应用发展，就要注重将网络的服务质量水平有效提高，以及对行业信息化服务水平进行提高。在随着科学技术的不断发展下，对数据管理技术的应用需求会进一步扩大化，对信息数据的存储安全性也有着要求上的提高，云计算管理技术的应用，就要注重对核心技术的优化升级，保障云计算技术以及云数据管理技术的有效提高。