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　　云计算的核心技术有哪些？

　　1、分布式资源管理

　　云计算采用了分布式存储技术存储数据，那么自然要引入分布式资源管理技术。在多节点的并发执行环境中，各个节点的状态需要同步，并且在单个节点出现故障时，系统需要有效的机制增加其它节点不受影响。而分布式资源管理系统恰是这样的技术，它是增加系统状态的关键。

　　另外，云计算系统所处理的资源往往非常庞大，少则几百台服务器，多则上万台，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，增加它们正常提供服务，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。各大云计算方案/服务提供商们都在积极开展相关技术的研发工作。其中Google内部使用的Borg技术很受业内称道。另外，微软、IBM、Oracle/Sun等云计算巨头都有相应解决方案提出。

　　2、智能管理平台

　　云计算资源规模庞大，服务器数量众多并分布在不同的地点，同时运行着数百种应用，如何有效地管理这些服务器，增加整个系统提供不间断的服务是巨大的挑战。云计算系统的平台管理技术，需要具有调配大量服务器资源，使其更好协同工作的能力。其中，方便地部署和开通新业务、发现并且恢复系统故障、通过自动化、智能化手段实现大规模系统可靠的运营是云计算平台管理技术的关键。

　　对于提供者而言，云计算可以有三种部署模式，即公共云、私有云和混合云。三种模式对平台管理的要求大不相同。对于用户而言，由于企业对于ICT资源共享的控制、对系统效率的要求以及ICT成本投入预算不尽相同，企业所需要的云计算系统规模及可管理性能也大不相同。因此，云计算平台管理方案要更多地考虑到定制化需求，能够满足不同场景的应用需求。

　　包括Google、IBM、微软、Oracle/Sun等在内的许多厂商都有云计算平台管理方案推出。这些方案能够帮助企业实现基础架构整合、实现企业硬件资源和软件资源的统一管理、统一分配、统一部署、统一监控和统一备份，打破应用对资源的独占，让企业云计算平台价值得以充分发挥。

　　3、编程模型

　　MapReduce是Google开发的java、Python、C++编程模型，它是一种简化的分布式编程模型和的任务调度模型，用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。严格的编程模型使云计算环境下的编程十分简单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。

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