云計算的原理是什么？

云計算是分布式計算技術的一種，其最基本的概念，是透過網絡將龐大的計算處理程序自動分拆成無數個較小的子程序，再交由多部服務器所組成的龐大系統經搜尋、計算分析之后將處理結果回傳給用戶。透過這項技術，網絡服務提供者可以在數秒之內，達成處理數以千萬計甚至億計的信息，達到和“超級計算機”同樣強大效能的網絡服務。

最簡單的云計算技術在網絡服務中已經隨處可見，例如搜尋引擎、網絡信箱等，使用者只要輸入簡單指令即能得到大量信息。

未來如手機、GPS等行動裝置都可以透過云計算技術，發展出更多的應用服務，進一步的云計算不僅只做資料搜尋、分析的功能，未來如分析DNA結構、基因圖譜定序、解析癌癥細胞等，都可以透過這項技術輕易達成。

稍早之前的大規模分布式計算技術即為“云計算”的概念起源。

云計算基本原理

云計算的基本原理是，通過使計算分布在大量的分布式計算機上，而非本地計算機或遠程服務器中，企業數據中心的運行將更相似于互聯網。這使得企業能夠將資源切換到需要的應用上，根據需求訪問計算機和存儲系統。云計算就是把普通的服務器或者個人計算機連接起來，以獲得超級計算機也叫高性能和高可用性計算機的功能，但是成本更低。云計算的出現使高性能并行計算不再是科學家和專業人士的專利，普通的用戶也能通過云計算享受高性能并行計算所帶來的便利，使人人都有機會使用并行機，從而大大提高工作效率和計算資源的利用率。云計算模式可以簡單理解為不論服務的類型，或者是執行服務的信息架構，通過因特網提供應用服務，讓使用者通過瀏覽器就能使用，不需要了解服務器在哪里，內部如何運作。

云計算的核心技術

云計算系統運用了許多技術，其中以編程模型、數據管理技術、數據存儲技術、虛擬化技術、云計算平臺管理技術最為關鍵。

(1)編程模型

MapReduce是Google開發的java、Python、C++編程模型，它是一種簡化的分布式編程模型和高效的任務調度模型，用于大規模數據集(大于1TB)的并行運算。嚴格的編程模型使云計算環境下的編程十分簡單。MapReduce模式的思想是將要執行的問題分解成Map(映射)和Reduce(化簡)的方式，先通過Map程序將數據切割成不相關的區塊，分配(調度)給大量計算機處理，達到分布式運算的效果，再通過Reduce程序將結果匯整輸出。

(2)海量數據分布存儲技術

云計算系統由大量服務器組成，同時為大量用戶服務，因此云計算系統采用分布式存儲的方式存儲數據，用冗余存儲的方式保證數據的可靠性。云計算系統中廣泛使用的數據存儲系統是Google的GFS和Hadoop團隊開發的GFS的開源實現HDFS。

(3)海量數據管理技術

云計算需要對分布的、海量的數據進行處理、分析，因此，數據管理技術必需能夠高效的管理大量的數據。云計算系統中的數據管理技術主要是Google的BT(BigTable)數據管理技術和Hadoop團隊開發的開源數據管理模塊HBase。

云計算的挑戰和展望

云計算技術的發展面臨這一系列的挑戰，例如：使用云計算來完成任務能獲得哪些優勢;可以實施哪些策略、做法或者立法來支持或限制云計算的采用;如何提供有效的計算和提高存儲資源的利用率等等。此外，云計算宣告了低成本超級計算機服務的可能，一旦這些“云”被用來破譯各類密碼、進行各種攻擊，將會對用戶的數據安全帶來極大的危險。

云計算未來有兩個發展方向：一個是構建與應用程序緊密結合的大規模底層基礎設施，使得應用能夠擴展到很大的規模;另一個是通過構建新型的云計算應用程序。在網絡上提供更加豐富的用戶體驗，第一個發展趨勢能夠從現在得云計算研究狀況中體現出來，而在云計算應用的構造上，很多新型的社會服務型網絡，如Facebook等，已經體現了這個趨勢，而在研究上則開始注重如何通過云計算基礎平臺將多個業務融合起來。

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