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【摘要】 云计算是将计算资源用网络并行連接起来，按需分配，通过高效快速的运算存储方法，提供给用户更加方便有效的服务。本文主要对云计算进行了简要的介绍。分别从发展史、云计算原理、云计算核心技术进行了阐述。
【关键字】 云计算定义 云计算发展史 云计算核心技术
一、前言
1.1云计算定义
云计算是分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡、热备份冗余等传统计算机和网络技术发展融合的产物。
1.2云计算特征
云计算特征主要表现在按需自助服务、无所不在的网络访问、独立划分资源池、对资源进行快速而又有弹性的管理，并且该服务以可计量的方式呈现给用户。从这几个层面上来说，大大方方便了用户的使用。客户可以更加便捷、快速的去使用云端资源。
二、云计算发展史
随着网络的发展，信息爆炸以及数据分析需求的日益增加，在虚拟技术和大数据技术的成熟之下，一门“新”的技术走进了我们的眼前——云计算。云计算从它的出现到如今的成型历经过程如下：电厂模式阶段、效用计算阶段、网格计算阶段再到云计算阶段。
从最早的工厂模式只是简单的整合存储设备供用户使用，到后来并行技术的突破。云计算这一新型模式来临。真正做到了利用虚拟的云端设备供应全球用户随时随地简单使用。如今这一技术正逐步走向成熟。
三、云计算的核心技术
3.1虚拟化技术
虚拟化是云计算最重要的核心技术之一，它为云计算服务提供基础架构层面的支撑，是ICT服务快速走向云计算的最主要驱动力。从技术上讲，虚拟化是一种在软件中仿真计算机硬件，以虚拟资源为用户提供服务的计算形式。从表现形式上看，一是将一台性能强大的服务器虚拟成多个独立的小服务器，服务不同的用户。二是将多个服务器虚拟成一个强大的服务器，完成特定的功能。
3.2分布式数据存储技术
在当前的云计算领域，Google的GFS和Hadoop开发的开源系统HDFS是比较流行的两种云计算分布式存储系统。 GFS（Google File System）：谷歌的非开源的GFS（GoogleFile System） 云计算平台满足大量用户的需求，并行地为大量用户提供服务。HDFS（Hadoop Distributed File System）技术：大部分ICT厂商，包括Yahoo、Intel的“云”计划采用的都是HDFS的数据存储技术。
3.3编程模式MapReduce
MapReduce是当前云计算主流并行编程模式之一。MapReduce模式将任务自动分成多个子任务，通过Map和Reduce两步实现任务在大规模计算节点中的高度与分配。MapReduce模式的思想是将要执行的问题分解成Map（映射）和Reduce（化简）的方式，先通过Map程序将数据切割成不相关的区块，分配（调度）给大量计算机处理，达到分布式运算的效果，再通过Reduce程序将结果汇整输出。
3.4大规模数据管理
处理海量数据是云计算的一大优势。高效的数据处理技术也是云计算不可或缺的核心技术之一。Google的BigTable是非关系的数据库，与传统的关系数据库不同，它把所有数据都作为对象来处理，形成一个巨大的表格，用来分布存储大规模结构化数据。 HBase是Apache的Hadoop项目的子项目，定位于分布式、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
3.5分布式资源管理
云计算系统所处理的资源往往非常庞大，同时可能跨跃多个地域。且云平台中运行的应用也是数以千计，如何有效地管理这批资源，保证它们正常提供服务，需要强大的技术支撑。因此，分布式资源管理技术的重要性可想而知。
四、结束语
云计算的出现并快速发展，一方面是虚拟化技术、大数据等技术的发展的结果，另一方面也是互联网发展需要不断丰富其应用的必然趋势的体现。云技术已经走进了我们的生活，为我们的各行各业带来了前所未有的发展和革新。未来的云技术或将发展成为前沿科技的领军人。
参 考 文 献
[1]张德丰.大数据走向云计算[M].北京：人民邮电出版社，2014.
[2][印度]Dinkar Sitaram，Geetha Manjunath著，程国建，杨晓静，韩家新，王魁生译，大数据走向云计算[M].北京：国防工业出版社，2015.
[3]陈国良，孙广中，徐云.并行计算的一体化研究现状与发展趋势.科学通报，2009，54（8）：1043～1 049.
[4]司品超，董超群，吴利，张超容.云计算：概念，现状及关键技术.2008年全国高性能计算学术年会论文集，2008.
[5]方巍，文学志，潘吴斌，薛胜军.云计算：概念、技术及应用研究综述.南京信息工程大学学报[J]：自然科学版，2012，4（4）：351-361
[6]刘鹏.云计算（第二版）[M].北京：电子工业出版社，2011.
【关键字】 云计算定义 云计算发展史 云计算核心技术
一、前言
1.1云计算定义
云计算是分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡、热备份冗余等传统计算机和网络技术发展融合的产物。
1.2云计算特征
云计算特征主要表现在按需自助服务、无所不在的网络访问、独立划分资源池、对资源进行快速而又有弹性的管理，并且该服务以可计量的方式呈现给用户。从这几个层面上来说，大大方方便了用户的使用。客户可以更加便捷、快速的去使用云端资源。
二、云计算发展史
随着网络的发展，信息爆炸以及数据分析需求的日益增加，在虚拟技术和大数据技术的成熟之下，一门“新”的技术走进了我们的眼前——云计算。云计算从它的出现到如今的成型历经过程如下：电厂模式阶段、效用计算阶段、网格计算阶段再到云计算阶段。
从最早的工厂模式只是简单的整合存储设备供用户使用，到后来并行技术的突破。云计算这一新型模式来临。真正做到了利用虚拟的云端设备供应全球用户随时随地简单使用。如今这一技术正逐步走向成熟。
三、云计算的核心技术
3.1虚拟化技术
虚拟化是云计算最重要的核心技术之一，它为云计算服务提供基础架构层面的支撑，是ICT服务快速走向云计算的最主要驱动力。从技术上讲，虚拟化是一种在软件中仿真计算机硬件，以虚拟资源为用户提供服务的计算形式。从表现形式上看，一是将一台性能强大的服务器虚拟成多个独立的小服务器，服务不同的用户。二是将多个服务器虚拟成一个强大的服务器，完成特定的功能。
3.2分布式数据存储技术
在当前的云计算领域，Google的GFS和Hadoop开发的开源系统HDFS是比较流行的两种云计算分布式存储系统。 GFS（Google File System）：谷歌的非开源的GFS（GoogleFile System） 云计算平台满足大量用户的需求，并行地为大量用户提供服务。HDFS（Hadoop Distributed File System）技术：大部分ICT厂商，包括Yahoo、Intel的“云”计划采用的都是HDFS的数据存储技术。
3.3编程模式MapReduce
MapReduce是当前云计算主流并行编程模式之一。MapReduce模式将任务自动分成多个子任务，通过Map和Reduce两步实现任务在大规模计算节点中的高度与分配。MapReduce模式的思想是将要执行的问题分解成Map（映射）和Reduce（化简）的方式，先通过Map程序将数据切割成不相关的区块，分配（调度）给大量计算机处理，达到分布式运算的效果，再通过Reduce程序将结果汇整输出。
3.4大规模数据管理
处理海量数据是云计算的一大优势。高效的数据处理技术也是云计算不可或缺的核心技术之一。Google的BigTable是非关系的数据库，与传统的关系数据库不同，它把所有数据都作为对象来处理，形成一个巨大的表格，用来分布存储大规模结构化数据。 HBase是Apache的Hadoop项目的子项目，定位于分布式、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
3.5分布式资源管理
云计算系统所处理的资源往往非常庞大，同时可能跨跃多个地域。且云平台中运行的应用也是数以千计，如何有效地管理这批资源，保证它们正常提供服务，需要强大的技术支撑。因此，分布式资源管理技术的重要性可想而知。
四、结束语
云计算的出现并快速发展，一方面是虚拟化技术、大数据等技术的发展的结果，另一方面也是互联网发展需要不断丰富其应用的必然趋势的体现。云技术已经走进了我们的生活，为我们的各行各业带来了前所未有的发展和革新。未来的云技术或将发展成为前沿科技的领军人。
参 考 文 献
[1]张德丰.大数据走向云计算[M].北京：人民邮电出版社，2014.
[2][印度]Dinkar Sitaram，Geetha Manjunath著，程国建，杨晓静，韩家新，王魁生译，大数据走向云计算[M].北京：国防工业出版社，2015.
[3]陈国良，孙广中，徐云.并行计算的一体化研究现状与发展趋势.科学通报，2009，54（8）：1043～1 049.
[4]司品超，董超群，吴利，张超容.云计算：概念，现状及关键技术.2008年全国高性能计算学术年会论文集，2008.
[5]方巍，文学志，潘吴斌，薛胜军.云计算：概念、技术及应用研究综述.南京信息工程大学学报[J]：自然科学版，2012，4（4）：351-361
[6]刘鹏.云计算（第二版）[M].北京：电子工业出版社，2011.