简介

云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是一种新兴的网络存储技术，是指通过集群应用、网络技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统，所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。简单来说，云存储就是将储存资源放到云上供人存取的一种新兴方案。使用者可以在任何时间、任何地方，透过任何可连网的装置连接到云上方便地存取数据。

云存储不是存储，而是服务就如同云状的广域网和互联网一样，云存储对使用者来讲，不是指某一个具体的设备，而是指一个由许许多多个存储设备和服务器所构成的集合体。使用者使用云存储，并不是使用某一个存储设备，而是使用整个云存储系统带来的一种数据访问服务。所以严格来讲，云存储不是存储，而是一种服务。云存储的核心是应用软件与存储设备相结合，通过应用软件来实现存储设备向存储服务的转变。

发展

宽带网络的发展

真正的云存储系统将会是一个多区域分布、遍布全国、甚至于遍布全球的庞大公用系统，使用者需要通过ADSL、DDN等宽带接入设备来连接云存储。只有宽带网络得到充足的发展，使用者才有可能获得足够大的数据传输带宽，实现大量容量数据的传输，真正享受到云存储服务，否则只能是空谈。

WEB2.0技术

Web2.0 技术的核心是分享。只有通过web2.0技术，云存储的使用者才有可能通过 PC、手机、移动多媒体等多种设备，实现数据、文档、图片和视音频等内容的集中存储和资料共享。

应用存储

云存储不仅仅是存储，更多的是应用。应用存储是一种在存储设备中集成了应用软件功能的存储设备，它不仅具有数据存储功能，还具有应用软件功能，可以看作是服务器和存储设备的集合体。应用存储技术的发展可以大量减少云存储中服务器的数量，从而降低系统建设成本，减少系统中由服务器造成单点故障和性能瓶颈，减少数据传输环节，提供系统性能和效率，保证整个系统的高效稳定运行。

集群技术、网格技术和分布式文件系统

云存储系统是一个多存储设备、多应用、多服务协同工作的集合体，任何一个单点的存储系统都不是云存储。

CDN内容分发、数据压缩技术

CDN内容分发系统、数据加密技术保证云存储中的数据不会被未授权的用户所访问，同时，通过各种数据备份和容灾技术保证云存储中的数据不会丢失，保证云存储自身的安全和稳定。如果云存储中的数据安全得不到保证，想来也没有人敢用云存储，否则，保存的数据不是很快丢失了，就是全国人民都知道了。

存储虚拟化技术、存储网络化管理技术

云存储中的存储设备数量庞大且分布多在不同地域，如何实现不同厂商、不同型号甚至于不同类型（如FC存储和 IP存储）的多台设备之间的逻辑卷管理、存储虚拟化管理和多链路冗余管理将会是一个巨大的难题，这个问题得不到解决，存储设备就会是整个云存储系统的性能瓶颈，结构上也无法形成一个整体，而且还会带来后期容量和性能扩展难等问题。

云存储中的存储设备数量庞大、分布地域广造成的另外一个问题就是存储设备运营管理问题。虽然这些问题对云存储的使用者来讲根本不需要关心，但对于云存储的运营单位来讲，却必须要通过切实可行和有效的手段来解决集中管理难、状态监控难、故障维护难、人力成本高等问题。因此，云存储必须要具有一个高效的类似与网络管理软件一样的集中管理平台，可实现云存储系统中设有存储设备、服务器和网络设备的集中管理和状态监控。

应用场景

网络结构

云存储系统的结构模型由4层组成：

存储层

存储层是云存储最基础的部分。存储设备可以是FC光纤通道存储设备，可以是NAS和 iSCSI等IP存储设备，也可以是 SCSI或SAS等 DAS存储设备。云存储中的存储设备往往数量庞大且分布多不同地域。彼此之间通过广域网、互联网或者FC光纤通道网络连接在一起。

存储设备之上是一个统一存储设备管理系统，可以实现存储设备的逻辑虚拟化管理、多链路冗余管理，以及硬件设备的状态监控和故障维护。

基础管理层

基础管理层是云存储最核心的部分，也是云存储中最难以实现的部分。基础管理层通过集群、分布式文件系统和网格计算等技术，实现云存储中多个存储设备之间的协同工作，使多个的存储设备可以对外提供同一种服务，并提供更大更强更好的数据访问性能。

应用接口层

应用接口层是云存储最灵活多变的部分。不同的云存储运营单位可以根据实际业务类型，开发不同的应用服务接口，提供不同的应用服务。

访问层

任何一个授权用户都可以通过标准的公用应用接口来登录云存储系统，享受云存储服务。

应用

核心技术

云计算系统的核心技术：并行计算。并行计算是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。通过并行计算集群完成数据的处理，再将处理的结果返回给用户。

1、编程模式；

2、海量数据分布存储技术；

3、海量数据管理技术；

4、虚拟化技术；

5、云计算平台管理技术；

6、信息安全管理技术；

7、运维管理技术。

服务商

阿里云、七牛云、金山云、360云盘、EMC和百度云等等，提供专业的存储服务，公有云存储，私有云存储和混合云存储服务。

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云计算指IP技术架构下的网络计算，其本质是ICT业务的一种新的应用方式。绝大数企业和运营商的数据中心的改造将是云计算未来发展的主要任务：使云计算技术更为普遍和更为广泛地为绝大部分企业、机构、团体和运营商服务。云计算技术将不仅提供传统意义的IT资源和应用服务，而且将支持包括IT、通信、电视、移动和物联等一切互联网技术融合后的资源使用和业务应用。云计算发展的关键技术主要有统一交换构架、统一虚拟化和统一计算系统，云计算发展的战略推手将是组建开放产业联盟和推动开放技术标准。

　　随着有关云计算概念、术语和技术的不断涌现和大量报道，人们对在企业中采用和实施云计算技术的热情大增。现在人们对云计算可能带来的好处已有所了解，但同时也应该看到，由于云计算概念和技术比较新颖，含义比较宽泛，再加上市场上一些人将云计算放大成无所不包、无所不能和无所不在的万能技术，因此对云计算的描述和推销多少出现了一些浮躁和炒作的嫌疑。云计算有点像天上的云的感觉：飘忽不定，虚无缥缈。本文认为，脱离实际过分夸大或缺乏全面分析地炒做云计算不仅可能带来误解，也会使得云计算的市场实践盲目推进，对于云计算产业在中国的成长非常不利。事实上在中国产业界有关云计算的介绍文章较多，对云计算发展趋势的理性分析文章较少。所以，有必要对云计算的由来和概念进行了较为全面的梳理和定义，并在此基础上，分析云计算的早期技术模式和业务形态。在总结云计算技术为IT产业带来好处的同时，理性分析其技术的不足及局限，从而找出云计算未来发展的突破方向十分必要。

　　值得一提的是，目前中国云计算的讨论多数集中在早期云计算的概念、技术和模式。早期的云计算是一种动态的、易扩展的、通过互联网提供虚拟化IT资源和应用的一种计算模式。用户不需要了解云技术内部的细节，也不必具有云内部的专业知识，更不需要直接参与、投入、建设、维护和控制就能直接按需使用并按用量付费。早期的云计算技术本质特征是采用虚拟技术使用户共享一个共同的物理资源池，但应看到虚拟技术不是云计算技术的全部。

　　早期云计算的IT资源包括服务器、存储、宽带、网络及安全等资源组件，而数据中心是云计算资源和能力的主要支持和供应核心。早期云计算实践结合了虚拟化技术、网格计算技术、分布式计算技术，不但体现了新兴技术的组合和创新，更代表着业务和商业模式的创新和开拓。早期云计算的实践不仅影响了IT技术和架构未来的走向，还影响着商业模式、应用开发、业务部署、运行交付的一系列IT应用和实现。

　　尽管人们所普遍熟悉和广为介绍的这些早期的云计算概念、技术和模式已经商用，并取得一些瞩目的成功，但是必须看到，早期的云计算理念和技术还有极大的局限性。本文分析了早期的云计算理念的由来、基础设施、云业务适用的模式、商业模型以及相关技术和应用场景，同时也指出了其局限性及造成局限性的技术根源，并从产业发展的视野来分析云计算下一个阶段的重点。本文认为绝大数企业和运营商的数据中心的改造将是云计算未来发展的主要任务：使云计算技术更为普遍和更为广泛地为绝大部分企业、机构、团体和运营商服务[1-4]。

　　早期的云计算概念、技术和模式将得以全面拓展，云计算将不仅提供传统意义的IT资源和应用服务，而且将支持包括IT、通信、电视、移动和物联等一切互联网技术融合后的资源和应用。毫无疑问，云计算作为一个新技术和新的运营模式正影响着IT产业的未来走向。

1　云计算的概念

　　计算机的应用模式大体经历了以大型机为主体的集中式架构(数据中心1.0)、以PC机为主体的客户/服务器分布式计算架构(数据中心2.0)、以虚拟化技术为核心面向服务的体系结构(SOA)及基于Web2.0应用特征的新型架构(数据中心3.0)。计算机的应用模式、技术架构及实现特征的演变是云计算发展的时代背景。

　　云计算由英文Cloud Computing直接翻译而来。这样一个通俗的技术术语，却难以找到业界统一的定义。随着云计算术语的流行和广泛使用，有必要对云计算的由来和其核心概念简略进行介绍，以方便理性分析和讨论。

　　云计算中的“计算”是一个简单而明确的概念。“计算”系指计算应用，在产业和市场中，可以指一切IT应用。随着网络技术的融合，一切信息、通信和视频应用也都整合在统一的平台之上。由此推而广之，云计算中的“计算”可以泛指一切ICT的融合应用。所以，云计算术语的关键特征并不在于“计算”，而在于“云”。

　　应该说，云概念这个术语的诞生和使用纯属偶然。在互联网技术发展的早期阶段，技术人员都习惯性地将互联网画成一朵“云”来代表，因为这样一来，人们可以简化网络内部的技术细节和复杂机制来方便讨论新技术。随着互联网技术的飞速发展，互联网应用的全面普及和广泛深入，互联网技术使ICT应用架构发生了深刻和根本的改变，于是采用云计算来代表和体现新型的网络计算特征和技术趋势就变得非常自然。因此，云计算这一术语很容易就在业界流行起来。

互联网技术成为ICT应用的基础，层出不穷的互联网应用需求也要求ICT理念进行重新思考和设计。这种改变不仅带来ICT应用平台的更新换代，而且也带来ICT应用实现和商用模式的创新。这种变化的影响是如此巨大而鲜明，以至于人们可以从多个角度和视角来描述这些新的特征和现象。尽管云计算的概念和定义很多，但究其本质还是为了满足ICT应用和业务的网络实现。为了理论和讨论的严谨性，本文给云计算更为明确而严格的定义：云计算是在整合的架构之下，基于IP网络的虚拟化资源平台，提供规模化ICT应用的实现方式。

　　云计算的实质是网络下的应用，是由IP和IT技术共同构建的。从发展的角度来看，“云”的技术和目标是一个逐步演化的过程。比如，Web技术出现时，就具备了云计算的应用特征有了统一界面的雏形。随着服务器应用平台上的虚拟化技术的成熟和Web统一界面的推出，虚拟化和Web走向结合，使得云计算可以在一个整合的架构上统一实现。

2　云计算的实现模型

　　如果说“云”的本质就是业务实现的方式，那么云计算有哪些新的业务模型呢？

　　比较熟悉的早期云计算实践来之于国际上以亚马逊、谷歌(Google)和Saleforces为代表的公司，并且都提供了具有显著特征，但又代表着不同模式的成功云业务。

　　基云系指将IT的基础设施作为业务平台，直接按资源占用的时长和多少，通过公共互联网进行业务实现的“云”。基云的用户可以是个人，也可以是企业、集体和行政单位。基云在英文里是IaaS，也称基础设施即服务。亚马逊(Amazon)是业界通过其弹性计算云(EC2)最早实施基云的运营商。基云的IT业务将计算、存储、网络、安全等原始IT资源以出租形式租给用户。用户可以通过操作系统和应用软件(如数据库和Web服务软件)使用租来的IT资源。

　　平云系指将应用开发环境作为业务平台，将应用开发的接口和工具提供给用户用于创造新的应用，并利用互联网和提供商来进行业务实现的“云”。平云可以利用其他基云平台，也可以用平云运营商自己的基云平台。平云在英文里是PaaS，也称平台即服务。谷歌(Google)通过其AppEngine软件环境向应用开发者提供平云业务，应用开发者必须采用AppEngine应用接口来开发应用。

　　软云系指基于基云或平云开发的软件。与传统的套装软件不同，软云是通过互联网的应用来进行业务的实现。软云业务可以利用其他的基云和平云平台，也可以利用软云运营商自己的基云和平云环境。软云在英文里是SaaS，也称软件即服务。Saleforces是最著名的软云运营商之一，提供企业资源规划(ERP)应用服务。软云为用户省去了套装软件安装、维护、升级和管理造成的麻烦，因为应用程序完全由软云运营商集中管理。

　　云计算按照层次可将业务模式划分为3层，最顶层是软云，中间层是平云，底层是基云。在基云之下是构建云计算的基础技术。

　　基于云计算的实践与运营案例，可以总结出云计算的基本特征：

(1)动态的高可扩展性

　　云技术使用户可以随时随地根据应用的需求动态地增减IT资源。由于应用运行在虚拟平台上，没有事先预订的固定资源被锁定，所以云业务量的规模可以动态伸缩，以满足特定时期、特定应用及用户规模变化的需要。

(2)虚拟化的超大规模

　　云业务的需求和使用与具体的物理资源无关，IT应用和业务运行在虚拟平台之上。云计算支持用户在任何有互联网的地方、使用任何上网终端获取应用服务。用户所请求的资源来自于规模巨大的云平台。

(3)高可用性

　　云平台使用数据多副本拷贝容错、计算节点同构可互换技术来保障服务的高可用性。任何单点物理故障发生，应用都会在用户完全不知情的情况下，转移到其他物理资源上继续运行，使用云计算比使用其他计算手段的可用性更高。

云计算作为一种基于互联网的计算方式，是一种技术的综合应用构成方式，必然要运用众多相关的技术，下面这五种技术构成了云计算的核心技术体系，在云计算中发挥着非常重要的作用。

一.虚拟化技术

作为一种资源管理技术，虚拟化技术指的是将实体资源以抽象的形式展现出来并得以应用的技术。

二.数据存储技术

所谓“数据存储技术”即数据以特定的格式在计算机内部或外部存储介质上被记录下来过程中所运用的技术。

在云计算运行体系中，采用的是分布式存储的数据存储技术，这是由云计算的服务应用决定的。

三.平台管理技术

在这里，平台管理技术是针对云计算而言的，是对云计算的运行、存储和服务平台进行有效管理的技术。

在云计算系统中，这一技术的完善和高效应用是平台管理过程中的巨大挑战。

四.数据管理技术

云计算是一个大型的有关于资源和服务提供的计算系统，这决定了其在系统运行过程中有着非常高效的数据管理。

五.编程模型

在云计算体系中，可以说，编程模型的应用是其得以构建和完善的前提条件。

在云计算体系构建中选用得当且严格的编程模型，将极大地规范和简化云计算的工作环境。

云计算的五大核心技术了解了么？欢迎持续关注！

Google与云计算的发展密切相关，不仅发表很多相关的技术论文，而且也退出很多具有代表性的云计算产品，今天我们一起看一下Google的云产品。

云产品

Google几乎大部分产品都可以被认为是典型的云计算产品，Google本身就是世界上最大的云，全球有30多个数据中心，服务器超过100万台。

SaaS：普通的SaaS服务，如：搜索、地图、视频、社交和协作工具等

企业SaaS服务，企业版Gmail、Google日历、Google文档、Google视频等

PaaS：Google App Engine提供一套开发组件让用户轻松在本地构建和调试网络应用，并且能够部署和运行网络云上，自动根据应用承受的负载进行动态扩展，主要支持Java和Python语言。

IaaS：Google的Storage云存储服务，开发者可以非常容易使用REST API对数据进行存取操作，并且在安全和空间上都有很大优势。

云客户端：Andriod、Chrome和Chrome OS，主要是基于Web的SaaS服务。在安全性、稳定性、访问速度上都有很好的提现。

核心技术

分布式基础：

GFS：前身是BigFiles用于存储搜索海量数据，有两种节点：master用于存储于数据文件相关的元数据，chunk节点用于存储数据，特点如下：大文件和大数据块，操作以添加为主，支持容错，很高的吞吐量，扩展能力强，支持压缩等。

Chubby：是分布式锁服务，主要用于GFS和MapReduce系统内部的协作工作，通过对文件创建操作实现“加锁”。

Protocal Buffer：Google内部的一种语言中立、平台中立、可扩展的序列化数据结构，提供基于java、C++和Python的实现，他是一种二进制格式，速度是xml数据交换的近10倍。

大数据处理：

MapReduce：实际上是一个编程模型，通过“map”和“reduce”这两个步骤并行处理大规模的数据

Sawzall：构建在MapReduce纸上的采用类似Java的DSL语言，也成称为分布式的AWK，主要对大规模分布式数据进行筛选和聚合处理。

数据库技术：

BigTable：一个非关系型数据库，不支持高级的SQL操作，大多是多级映射的数据结构，支持大规模数据处理、容错和自我管理等。

Sharding：关系型的数据库系统，同时针对流量巨大的需求进行分片的水平扩展解决方案，其扩展性强，吞吐量惊人，而且全球备份。

数据中心优化技术：

数据中心高温化：通过有效的控制设备临界点和精确的温度控制，数据中心在高温下工作，这样既经济，有安全

12V电池：传统的不间断电池在资源方面比较浪费，Google为每台服务器配了一个12V的电池替换常用的UPS，有效的利用资源。

服务器整合：利用虚拟化技术高效的完成服务器整合，无论从空间还是能源方面都有很大降低。

设计思想和整体架构

设计思想：接受失败，重视伸缩，预测性能，追求低延迟，廉价的硬件和软件，推崇重用，灵活设计，优先移动计算和服务模式。

整体架构：3累工作负载：本地交互服务，内容交互服务和企业关键业务；2类数据中心：巨型数据中心和大中型数据中心。

Google App Engine

简介

身为云计算发起者之一，在Amazon和Salesforce推出云计算产品之后也不能落后。Google App Engine是一款PaaS服务帮助用户快速搭建web应用，并且无需再运维花费大量的时间和精力。

功能

支持Web应用，提供持久存储空间，对应用自动扩展和负载均衡，支持Email、用户认证和缓存等多种服务等等。

组成部分

应用服务器，数据存储，服务，管理界面，本地开发环境

Google App Engine架构

设计理念：重用现有技术，无状态，硬性限制，采用分布式数据库等。

架构

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简介

阿里云创立于2009年，是全球领先的云计算及人工智能科技公司，为200多个国家和地区的企业、开发者和政府机构提供服务。阿里云致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。

阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运行纪录。

发展历程

2016年-阿里云与国家天文台合作，共同开展天体物理研究。杭州联手阿里云发布城市大脑，人工智能ET帮助治理交通等。

2015年-12306将车票查询业务部署在阿里云上，春运高峰分流了75%的流量。中石化与阿里云开展技术合作，升级商业服务模式等。

2014年-阿里云发布云合计划，招募1万家云服务商，构建云生态系统等。

2013年-阿里云计算获得全球首张云安全国际认证金牌（CSA-STAR）。推出金融云服务，开启互联网金融快捷通道。余额宝全部核心系统迁移至阿里云，天弘基金成为中国最大规模货币基金等。

2012年-阿里云全程支持了央视对欧洲杯24场赛事的网络直播。

2011年-阿里云官网上线，开始大规模对外提供云计算服务。

2010年-阿里云对外公测。

2009年-阿里云计算有限公司正式成立。

2008年-阿里巴巴确定“云计算”和“大数据”战略，决定自主研发大规模分布式计算操作系统“飞天”。

产品体系

ECS (Elastic Compute Service)：以虚拟机的方式将一台物理机分成多台云服务器，提供可伸缩的计算服务。

SLB (Server Load Balance）：基于LVS和Tengine实现的负载均衡，有动态扩容和session保持等特点。

RDS (Relational Database Service)：通过云服务的方式让关系型数据库管理、操作和扩展变得更加简单。

OCS (Open Cache Service)：基于内部Tair，支持海量小数据的高速访问。

OTS（Open Table Service）：海量（结构化）数据存储和实时查询服务。

OSS（Open Store Service）：对任意大小数据对象提供高可用，高可靠的海量存储服务。

CDN（Content Delevery Network）：通过覆盖全网的缓存服务以及负载均衡等技术将用户请求定向到最合适的区域，提高用户服务的响应速度及网站服务能力。

ODPS（Open Data Processing Service）：海量数据处理和分析平台。

安全体系

解决方案

多媒体解决方案

使用阿里多媒体云服务，坐享阿里领先的海量存储集群、国内海外多节点部署的CDN网络、强大的转码、渲染、图片处理服务等。共享淘宝天猫一样专业及响应迅速的技术保障和运维能力。同时阿里云资深架构师和官方认证的上云服务提供商也为您提供专业的架构咨询和服务。

物联网解决方案

基于高性能、低成本、灵活扩展的阿里云计算定制的物联网解决方案，助力传统硬件厂商和中小平台服务商快速搭建稳定可靠、安全可控的物联网平台，实现顺利转型、升级。

网站解决方案

阿里云依据网站不同的发展阶段，提供更合适的架构方案，有效降低网站的开发运维难度和整体IT成本，并保障网站的安全性和稳定性，节约大量的人力和资金投入。

金融解决方案

阿里金融云现在面向金融机构和微金融机构开放, 为金融行业量身定制的云计算服务，具备低成本、高弹性、高可用、安全合规的特性，帮助金融客户实现从传统IT向云计算的转型，并为客户实现与支付宝、淘宝、天猫的直接对接，助力金融客户业务创新，提升竞争力。

游戏解决方案

阿里云为游戏客户量身打造更低虚拟比更高稳定性的游戏专属集群、多场景多类型的架构部署方案、海量游戏数据分析解决方案、VIP护航服务等专业游戏解决方案，满足各种游戏类型客户快速部署、稳定运行、精细运营的需求。

医疗解决方案

融合云计算、大数据优势，连接用户、医疗设备、医疗机构以及医疗ISV，致力于构建医疗行业云生态。云计算弹性可扩展，帮助医疗健康行业创新应用更“轻”更高效。大数据解决方案，让医疗数据压力变为数据优势。海量存储、专有网络，构建医学影像平台，实现远程医疗。

政务解决方案

立足于对政务信息化的深刻理解，在信息和通讯技术上持续创新，构筑开放共享、敏捷高效、安全可信的政务云基础架构，并通过与政府行业的集成商和ISV密切合作，具备全面的政务云服务能力，能够为政府部门提供共享的基础资源、开放的数据支撑平台、丰富的智慧政务应用、立体的安全保障及高效的运维服务保障。

O2O解决方案

结合各类型O2O场景（如酒店、餐饮、在线旅行服务、POS支付、WIFI接入、生鲜快送、汽车服务、房产装修等），为O2O行业客户提供高质量低成本的网络、计算、存储、大数据等基础资源。帮助行业客户快速拓展O2O业务，提升用户使用体验，助力O2O客户走进互联网的“场景时代”。

价值

移动+云计算=实现了IT服务的“在线化“，即ITaaS，让技术的门槛大幅降低。

云计算是公共服务，弹性的，可按需使用，不再是固定资产投入，创业公司的成本压力由此大幅下降。

云计算将数据变成生产资料和企业资产。

目前中国随着互联网的高速发展，企业和政府已经逐渐从被外企“绑架”的阴影中走出来，因为国产的软件和服务已经能够更好地满足企业、政府的业务需求。而且IT和互联网的认知度也在不断的提高，不在是以前的“懵懂少年”。

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这两年又是云计算，又是物联网，这会儿又来人工智能，科班出身的小编表示脑细胞根本不够用，果然码农是个吃青春饭的职业，还是静静的做一个吃瓜群众的好。

云计算，“云”的概念最初是由Google工程师克里斯托夫.比希利亚提出的，出发点是为了推广Google的计算资源。

按照考卷里名词解释的要求来说，那就是：

云计算是为用户提供无限计算资源的商业服务，是能够自我管理计算资源的系统平台，是应用服务按需定制、易于扩展的软件架构。

云计算里有5个关键技术，分别是虚拟化技术、对象存储、云管理平台、云桌面和云安全。

今天我们先来讲讲什么是虚拟化技术。虚拟化技术包含服务器虚拟化、网络虚拟化和存储虚拟化。今天我们先讲服务器虚拟化。

在传统架构里，应用是在OS层上面的，而OS是架在物理硬件上的，如下图：

这种架构呢，在实际应用中发现并不很好，下面几个问题挺困扰的：

物理硬件的性能没有充分发挥。

升级物理硬件的时候，必须把应用停掉。

物理硬件发生故障，应用不得不停。

OS出问题了，应用还要停。

这么多问题，就算码农受得了，老板受得了，产品经理也受不了啊，这个必须要有解决方案。

于是在一群码农的折腾下，虚拟架构出来了。

在物理硬件和OS之间，运用了虚拟化技术，使单一的物理硬件可以对应多个OS，充分利用了硬件性能。

还有个好处就是，其中一个OS挂了，最多只影响OS里自己的应用，不会影响到用同一物理硬件资源的其他应用。

通过虚拟化架构，运维人员还能方便的部署应用和扩展物理硬件，不会影响正在运行的应用。

总结一下就是：

虚拟化的目的是逻辑表示资源，摆脱物理的约束。

实现方法：在系统中加入一个虚拟化层，虚拟化层将下层资源封装，抽象成另一种形式的资源，提供给上层使用。

虚拟化可以将一份资源抽象成多份，也可以将多份资源抽象成一份。

本质是物理硬件和操作系统分开，提供更高的资源利用率和灵活性。

云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。

对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

而走在云计算前面的依然是微软这个老牌科技公司，希望中国的公司能够迎头赶上！

云计算是我国战略性产业之一，在世界范围内有巨大的市场潜力，每年有数十万云计算产业人才缺口。该专业主要培养学生云计算工程项目的设计、实施与运维管理等技能，能够从事云计算工程的售前、售后工程师、项目经理、产品销售等岗位。

参加2017年全国高职院校技能大赛云计算技术与应用赛项比赛

主要专业课程

服务器原理及选型、计算机网络技术、云计算技术基础、云存储技术与应用、网络设备配置与管理、JAVA程序设计与开发、服务器配置与管理、网络数据库技术、虚拟化技术与应用、云平台系统安装与维护、公有云技术与应用、大数据分析技术基础、Android项目设计与开发、云数据中心构建与运维、智慧城市建设、云产品销售实务。

我系教师执裁2016年云计算赛项裁判工作

主要实习实训课程

弱电工程技术实训、网络设备配置实习、云存储系统安全维护实习、虚拟化技术、云平台调试与维护、Hadoop安装与调试实训、大数据分析实训、云计算综合实习等实习实训课程。

实训条件

H3C网络学院、云计算技术实训室、网络攻防与测评实训室（云安全）、智慧城市示范实训室、弱电工程技术实训室。

H3C云计算认证讲师

就业与薪资

就业面向京津冀、省地级城市的高新技术企业，优秀学生的起薪工资可达4000-6000元，可升入本科院校学习深造。

欢迎广大考生报告天津冶金职业技术学院云计算技术与应用专业。

云计算系统运用了许多技术，其中以编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术、云计算平台管理技术最为关键。

(1)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高效的任务调度模型，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。

(2)海量数据分布存储技术

云计算系统由大量服务器组成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，用冗余存储的方式保证数据的可靠性。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和Hadoop团队开发的GFS的开源实现HDFS。

GFS即Google文件系统(GoogleFile

System)，是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。GFS的设计思想不同于传统的文件系统，是针对大规模数据处理和Google应用特性而设计的。它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能。它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。

一个GFS集群由一个主服务器(master)和大量的块服务器(chunkserver)构成，并被许多客户(Client)访问。主服务器存储文件系统所以的元数据，包括名字空间、访问控制信息、从文件到块的映射以及块的当前位置。它也控制系统范围的活动，如块租约(lease)管理，孤儿块的垃圾收集，块服务器间的块迁移。主服务器定期通过HeartBeat消息与每一个块服务器通信，给块服务器传递指令并收集它的状态。GFS中的文件被切分为64MB的块并以冗余存储，每份数据在系统中保存3个以上备份。

客户与主服务器的交换只限于对元数据的操作，所有数据方面的通信都直接和块服务器联系，这大大提高了系统的效率，防止主服务器负载过重。

(3)海量数据管理技术

云计算需要对分布的、海量的数据进行处理、分析，因此，数据管理技术必需能够高效的管理大量的数据。云计算系统中的数据管理技术主要是Google的BT(BigTable)数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。

BT是建立在GFS,Scheduler,Lock

Service和MapReduce之上的一个大型的分布式数据库，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。

Google的很多项目使用BT来存储数据，包括网页查询，Google

earth和Google金融。这些应用程序对BT的要求各不相同：数据大小(从URL到网页到卫星图象)不同，反应速度不同(从后端的大批处理到实时数据服务)。对于不同的要求，BT都成功的提供了灵活高效的服务。

(4)虚拟化技术

通过虚拟化技术可实现软件应用与底层硬件相隔离，它包括将单个资源划分成多个虚拟资源的裂分模式，也包括将多个资源整合成一个虚拟资源的聚合模式。虚拟化技术根据对象可分成存储虚拟化、计算虚拟化、网络虚拟化等，计算虚拟化又分为系统级虚拟化、应用级虚拟化和桌面虚拟化。

(5)云计算平台管理技术

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，如何有效的管理这些服务器，保证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能够使大量的服务器协同工作，方便的进行业务部署和开通，快速发现和恢复系统故障，通过自动化、智能化的手段实现大规模系统的可靠运营。