大数据时代云计算关键技术研究

2018-10-19 05:37王瑞琦李明明宋志勇
数字通信世界 2018年9期
关键词:虚拟化数据中心用户

王瑞琦,李明明,宋志勇,闫 姣,冯 勇

(国网河南省电力公司驻马店供电公司,驻马店 463000)

信息化时代全面到来,互联网在人类生产生活实践中扮演着越来越重要的角色,如今大数据技术已经走进了生产生活领域,传统数据处理、分析、储存技术已经不能满足其要求,这就凸显出了云计算平台的重要作用。

1 大数据与云计算概述

大数据实际上就是一个数据集,在这个数据集当中的体量比较大,类别繁多。大数据的运行过程中无法利用传统的工具对其内容进行获取与处理。总体概括来讲,大数据的特征主要体现在以下四个方面:第一,数据类别繁多,在大数据的来源角度分析,其数据资源来自于多个领域,也就是说数据源是多元化的,同时大数据当中的种类以及格式会随着社会的发展逐渐丰富。第二,数据的规模非常庞大,通常都在10TB左右。第三,数据的真实性程度极高,这也就为社会生活与生产中的实践应用提供了科学的依据。第四,在其中处理速度非常快,能够做到数据信息的时效性处理[1]。

“云计算”(Cloud Computing)是将分布式处理、并行处理、网格计算等进行整合应用的全新技术形式。在实践当中,云计算是一个系统性的结构体系,对硬件设备、网络信息、软件系统进行灵活性的搭配与组合,进而生成系列服务,支持精准计算功能的实现。在云计算系统当中的基本框架结构是根据电子计算机系统的结构层次实施设计的,通常可以分为核心服务层、服务管理层、用户访问层,其框架结构如图1所示。

图1 云计算体系框架结构拓扑图

2 大数据时代中云计算关键技术分析

2.1 数据中心技术

大数据时代背景下,云计算平台基本上都是海量化数据实时管理的系统,所以数据中心管理技术是切实确保云计算系统能够正常运行并为用户提供服务的关键性技术。在这一技术体系当中,数据中心的结构以及数据处理和分类技术是核心所在,通过这两项技术,可以使得云计算稳定可靠运行得到强有力的保证,进而提高云计算平台的计算效率[2]。在大数据时代当中,云计算数据中心技术是传统数据技术没有办法比拟的,具有明显的自身优势,集中体现在以下三个方面:第一,该技术在容错性方面表现出自身的特色,云计算数据中心技术实现了与大数据技术的有效对接,实现对大量数据信息的高效储存与管理,同时可以对数据信息实施智能化的维护,在这一过程中对于很多突变的情况以及异常现象表现出极强的容错性,例如平台可以实现自动恢复、从新设置等功能,这样就可以使得为用户提供的服务具有持续性。第二,云计算数据管理技术在使用的过程中采纳了分布式的数据存储思想,对生产生活中所生成的繁琐冗杂的数据根据一定的策略分布式存储在网络服务器之上,这样就使得数据的存储规模得到了指数性的提升,相关组织在应用的过程中不需要对硬件设备进行更换与重新配置,就可以对大数据的高效存储于访问。第三,云计算有效利用虚拟化技术,使得数据的存储平台以及数据的存储规模得到极大程度的拓展,相关组织在发展中可以根据实际情况对数据平台进行高效的拓展。

2.2 虚拟化技术

虚拟化技术是一个对硬件设备依赖性比较高的技术形式,在云计算系统当中可以实现对不同硬件系统的集成化管理与配置,这是大数据时代中云计算平台的核心技术所在。在传统的思想上,硬件设备与软件系统应该是一一对应的关系,通常情况下一套硬件设备体系只对一套软件操作系统的工作进行支持。而虚拟化技术的出现就使得系统多用户多任务的问题得到了有效解决,使得操作系统与硬件设备之间不再直接对接,而是通过虚拟化技术这一桥梁与纽带使得软件程序与硬件设备之间进行时效性的通信。将虚拟化技术应用于实践中,使得硬件设备成为了一种可以实现动态配置的资源形式,进而也就实现了多个系统平台在同一硬件设备系统当中运行的目标,最终使得云计算平台的定制化服务功能以及平台的可拓展性得以实现。在云计算平台当中有效应用虚拟化技术,呈现以下三个方面的优势:第一,可以使得硬件设备系统资源实现共享,允许两个或者多个操作系统共同分享同一个硬件体系,同时在运行的过程中相互之间保持独立,不存在彼此的干扰。第二,资源定制化的优势,通过虚拟化技术的作用,可以使得广大用户能够根据自己的现实需求,去定制系统的类型以及型号,同时还可以实现资源数量的定量化以及相关配置的定性化,这样一来CPO数量,设备的内存、存储磁盘的空间等方面就都可以满足用户的实际要求。第三,在应用虚拟化技术的过程中,可以实现多个平台共享硬件资源的目标,这样就极大程度的提高了硬件设备的使用效率,从而使得硬件设备的性价比提升,最终达到降低成本、减少消耗的目标。

3 结束语

随着科学技术的发展,云计算平台应运而生,其通过自身的多项功能为广大用户提供多种类型的服务,如IaaS服务、PaaS服务、SaaS服务等。在云计算平台提供服务的过程中主要通过数据中心技术、虚拟化技术等使得用户建设以及维护数据的成本得到有效降低,进而使得用户在生产实践中可以获得更大的经济效益。

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