与云计算、云存储相关的IT技术都有哪些？

目前中国电信已逐渐明确了云计算发展体系总体规划,即构建两朵云、三大资源池,在云计算实践方面已取得一定成果,战略布局雏形逐渐凸现。“两朵云”分别是对内承载各类IT系统、业务平台、ICT、运维系统的“内部承载云”和对外提供各类公共基础云服务产品和行业客户云的“外部服务云”;“三大资源池”则是IT资源池、业务平台资源池、云数据中心资源池,资源池由分布在不同物理位置的资源池节点构成,分别通过各自的统一资源管理平台管理。

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云计算和大数据是一个硬币的两面大数据正在引发全球范围内深刻的技术和商业变革如同云计算的出现，大数据也不是一个突然而至的新概念。“云计算和大数据是一个硬币的两面，云计算是大数据的IT基础，而大数据是云计算的一个杀手级应用。”张亚勤说。云计算是大数据成长的驱动力，而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，这就更加需要云计算去处理，所以二者之间是相辅相成的。

30年前，存储1TB也就是约1000GB数据的成本大约是16亿美元，如今存储到云上只需不 到100美元但存储下来的数据，如果不以云计算进行挖掘和分析，就只是僵死的数据，没有太大价值。

目前，云计算已经普及并成为IT行业主流技术，其实质是在计算量越来越大、数据越来越多、越来越动态、越来越实时的需求背景下被催生出来的一种基础架构和商业模式。个人用户将文档、照片、视频、游戏存档记录上传至“云”中永久保存，企业客户根据自身需求，可以搭建自己的“私有云”，或托管、或租用“公有云”上的IT资源与服务，这些都已不是新鲜事。可以说，云是一棵挂满了大数据的苹果树。大数据的出现，正在引发全球范围内深刻的技术与商业变革。在技术上，大数据使从数据当中提取信息的常规方式发生了变化。“在技术领域，以往更多是依靠模型的方法，现在我们可以借用规模庞大的数据，用基于统计的方法，有望使语音识别、机器翻译这些技术领域在大数据时代取得新的进展。”张亚勤说。在搜索引擎和在线广告中发挥重要作用的机器学习，被认为是大数据发挥真正价值的领域在海量的数据中统计分析出人的行为、习惯等方式，计算机可以更好地学习模拟人类智能。随着包括语音、视觉、手势和多点触控等在内的自然用户界面越来越普及，计算系统正在具备与人类相仿的感知能力，其看见、听懂和理解人类用户的能力不断提高。这种计算系统不断增强的感知能力，与大数据以及机器学习领域的进展相结合，已使得目前的计算系统开始能够理解人类用户的意图和语境。“这使得计算机能够真正帮助我们，甚至代表我们去工作”。在商业模式上，张亚勤认为，对商业竞争的参与者来说，大数据意味着激动人心的业务与服务创新机会。零售连锁企业、电商业巨头都已在大数据挖掘与营销创新方面有着很多的成功案例，它们都是商业嗅觉极其敏锐、敢于投资未来的公司，也因此获得了丰厚的回报。 IT产业链分工、主导权也因为大数据产生了巨大影响。以往，移动运营商和互联网服务运营商等拥有着大量的用户行为习惯的各种数据，在IT产业链中具有举足轻重的地位。而在大数据时代，移动运营商如果不能挖掘出数据的价值，可能彻彻底底被管道化。运营商和更懂用户需求的第三方开发者互利共赢的模式，已取得一定共识。

云计算（Cloud Computing）是

分布式计算（Distributed Computing）、

并行计算（Parallel Computing）、

效用计算（Utility Computing）、

网络存储（Network Storage Technologies）、

虚拟化（Virtualization）、

负载均衡（Load Balance）、

热备份冗余（High Available）等传统计算机和网络技术发展融合的产物。

主要体现在虚拟化及其标准化和自动化。

云存储是在云计算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。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。

从软件看，VMware、微软的Hpyer-V、Citrix以及开源的KVM等是主要的虚拟化平台，是云计算的基础。Citrix的优势在桌面虚拟化和应用虚拟化。

至于云计算应用软件开发工具，并没有针对云计算、云存储的独特的编程语言。

许多人会将云计算与大数据联系起来，其实两者既有联系又有区别。云计算就是硬件资源的虚拟化，主要是一虚多，充分利用高性能的硬件资源；而大数据就是海量数据的高效处理，通常需要多合一、或多虚一，跨越多台硬件处理海量数据任务。Amazon是云计算应用领域的先驱，而Google则是大数据应用领域的先驱。大数据既可以采用以虚拟化为基础的云计算架构也可以基于高性能计算（HPC，集群技术、并行技术）来处理。

大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用（因为MapReduce开发复杂），所以PigLatin和Hive出现了（分别是Yahoo！和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献），为我们带来了类SQL的 *** 作，到这里 *** 作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是 *** 作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera（Hadoop商业化最强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导）的Impala也出现了。

因此，云计算、云存储均为计算资源的底层，通过虚拟化的方式提供“设备”级（或 *** 作系统级）的服务，用户可以方便地申请使用”设备“来独立地实现自己的任务（就好像给你一台服务器），而实际上在云上提供给你的是一台虚拟机，至于这台虚拟机运行在哪台硬件设备上，却不一定，甚至可以”无缝“漂移，硬件故障时几乎不影响用户使用。

云计算的要求不算太高，还可以，从事云计算方面工作，需具备以下几条知识技能：

1 商业和金融技能

技术和商业的融合始终是成功的绝对法宝，尤其在云计算时代。

2 技术技能

自从有了云计算，企业或者其他机构可以精简他们的IT资源，卸载大部分的日常系统和应用程序管理，但这并不意味着IT将无所事事，你需要有一项编程语言技能，以便能快速构建运行在互联网上的应用程序。

3 企业架构和业务需求分析

云计算要求IT专业人员最好具备交叉学科知识，特别是面向服务的体系结构。

4 项目管理技能

企业或者组织不能因为云计算的灵活性而大意，导致项目延期或者目标模糊，这将让云计算的成本优势化为乌有。

1、虚拟化技术

必须强调的是，虚拟化突破了时间、空间的界限，是云计算最为显著的特点，虚拟化技术包括应用虚拟和资源虚拟两种。众所周知，物理平台与应用部署的环境在空间上是没有任何联系的，正是通过虚拟平台对相应终端 *** 作完成数据备份、迁移和扩展等。

2、动态可扩展

云计算具有高效的运算能力，在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速提高，最终实现动态扩展虚拟化的层次达到对应用进行扩展的目的。

3、按需部署

计算机包含了许多应用、程序软件等，不同的应用对应的数据资源库不同，所以用户运行不同的应用需要较强的计算能力对资源进行部署，而云计算平台能够根据用户的需求快速配备计算能力及资源。

4、灵活性高

目前市场上大多数 IT 资源、软、硬件都支持虚拟化，比如存储网络、 *** 作系统和开发软、硬件等。虚拟化要素统一放在云系统资源虚拟池当中进行管理，可见云计算的兼容性非常强，不仅可以兼容低配置机器、不同厂商的硬件产品，还能够外设获得更高性能计算。

5、可靠性高

倘若服务器故障也不影响计算与应用的正常运行。因为单点服务器出现故障可以通过虚拟化技术将分布在不同物理服务器上面的应用进行恢复或利用动态扩展功能部署新的服务器进行计算。

6、性价比高

将资源放在虚拟资源池中统一管理在一定程度上优化了物理资源，用户不再需要昂贵、存储空间大的主机，可以选择相对廉价的 PC 组成云，一方面减少费用，另一方面计算性能不逊于大型主机。

7、可扩展性

用户可以利用应用软件的快速部署条件来更为简单快捷的将自身所需的已有业务以及新业务进行扩展。如，计算机云计算系统中出现设备的故障，对于用户来说，无论是在计算机层面上，亦或是在具体运用上均不会受到阻碍，可以利用计算机云计算具有的动态扩展功能来对其他服务器开展有效扩展。这样一来就能够确保任务得以有序完成。在对虚拟化资源进行动态扩展的情况下，同时能够高效扩展应用，提高计算机云计算的 *** 作水平。

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