云计算的关键技术及云平台建设监理要点探讨
摘要：本文分析了云计算的关键技术，并对云平台建设中的监理要点进行了探讨，以供同仁参考。
关键词：云计算；关键技术；云平台建设监理一、前言近来年，随着科学技术的不断进步，各种新型的计算机和网络技术也在不断更新。当前的提高数据中心的利用率，增强服务质量的云计算开始成为了网络计算新模式。大多数云平台项目，其云计算中心都具有相当的规模，比如，Google云计算中心已经拥有几百万台服务器，而Amazo
、IBM、微软、Yahoo等企业所掌控的云计算规模也毫不逊色，并且云计算中心能通过整合和管理这些数目庞大的计算机集群来赋予用户前所未有的计算和存储能力。本文分析了云计算的关键技术，并对云平台建设中的监理要点进行了探讨，以供同仁参考。二、云计算的关键技术（1）虚拟化。在云计算模式中，用户并不知道私有数据的准确位置，用户和云计算服务提供商之间进行协商，由服务提供商来负责管理。各个用户的私有数据都存储在“云”中，共享底层的存储资源。通过增加一个虚拟化层，可以将物理站点用于多个独立的虚拟机，而这些虚拟机可能由不同的用户拥有和管理。也可以理解它为基础设施层的“多租户”，因为通过虚拟化技术，能够在一个物理服务器上生成多个虚拟机，并且能在这些虚拟机之间能实现全面的隔离，这样不仅能减低服务器的购置成本，而且还能同时降低服务器的运维成本，成熟的X86虚拟化技术有VMware的ESX和开源的Xe
。（2）数据中心节能技术。云计算中的资源数量庞大，消耗电能的数量据不完全统计50000个计算节点每年的耗电量大约在1亿千瓦时。为了响应绿色节能号召，解决能耗利用率问题，实施绿色环保节能技术。云计算数据中心的能耗主要在设备和冷却装置中，针对这一想象，计算机设备可以通过数据中心虚拟化的自适应能耗管理系统来解决能耗的管理能力，另外也可以提高和控制CPU的频率来达到；冷却装置则可以通过建立多层次的数据中心来实现冷却装置的设计，考虑到空气流、空间大小、热交换等因素，提高数据中心布局的合理性。（3）分布式的编程模式。当前IT厂商提出的“云”计划的编程工具，均基于MapReduce和Dryad的编程模型。MapReduce是谷歌提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（化简）”及基本思想来自于函数式编程语言。MapReduce的主要思想，是将要执行的问题分解成Map和Reduce两个过程：先通过Map函数将问题分解，并r