云计算是什么,主要具有哪些特点

云计算是将计算资源集中并通过互联网提供服务的模式,类似电厂供电。它具有超大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、高可扩展性、按需服务和低成本等特点。尽管存在数据安全风险,但云计算正在深刻改变生活和企业运营,降低了数据中心管理和技术使用的成本。
 云计算,分布式计算技术的一种,其最基本的概念,是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序,再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。透过这项技术,网络服务提供者可以在数秒之内,达成处理数以千万计甚至亿计的信息,达到和“超级计算机”同样强大效能的网络服务。

“云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源,通常为一些大型服务器集群,包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等。云计算将所有的计算资源集中起来,并由软件实现自动管理,无需人为参与。这使得应用提供者无需为繁琐的细节而烦恼,能够更加专注于自己的业务,有利于创新和降低成本。

有人打了个比方:这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通,就像煤气、水电一样,取用方便,费用低廉。最大的不同在于,它是通过互联网进行传输的。

云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展,或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility Computing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。

总的来说,云计算可以算作是网格计算的一个商业演化版。早在2002年,我国刘鹏就针对传统网格计算思路存在不实用问题,提出计算池的概念:“把分散在各地的高性能计算机用高速网络连接起来,用专门设计的中间件软件有机地粘合在一起,以Web界面接受各地科学工作者提出的计算请求,并将之分配到合适的结点上运行。计算池能大大提高资源的服务质量和利用率,同时避免跨结点划分应用程序所带来的低效性和复杂性,能够在目前条件下达到实用化要求。”如果将文中的“高性能计算机”换成“服务器集群”,将“科学工作者”换成“商业用户”,就与当前的云计算非常接近了。

云计算具有以下特点:

(1) 超大规模。“云计算管理系统”具有相当的规模,Google云计算已经拥有100多万台服务器, Amazon、IBM、微软

### 云计算虚拟技术主要特点及关键技术说明 #### 主要特点 1. **资源虚拟化** 虚拟化技术的核心是将物理资源转化为逻辑资源,从而实现对计算、存储和网络资源的高效利用。通过虚拟化,多个操作系统可以运行在同一台物理服务器上,彼此隔离且互不影响[^1]。 2. **弹性与伸缩性** 云计算虚拟技术提供了强大的弹性能力,能够根据需求动态分配或释放资源。例如,在私有云环境中,PaaS云桌面可以通过增加云端计算机来扩展容量,满足不断增长的用户需求[^3]。 3. **高可用性与容错性** 云计算平台通常采用冗余设计和故障转移机制,确保服务的持续可用性。虚拟机可以在不同物理节点之间迁移,从而减少停机时间和硬件故障的影响。 4. **按需自助服务** 用户可以根据需要自行获取计算资源,而无需人工干预。这种模式显著提高了资源使用的灵活性和效率[^2]。 #### 关键技术 1. **虚拟化技术** 虚拟化技术允许将一个物理机器划分为多个逻辑节点,每个节点拥有独立的CPU、内存、磁盘和网络资源。这是云计算的基础,使得多租户环境成为可能[^2]。 2. **网络交换技术** 网络交换技术用于连接虚拟机之间的通信,确保它们能够高效地进行数据交换。在IaaS云平台中,网络交换技术是关键组成部分之一,因为它负责管理虚拟网络的拓扑结构和流量控制。 3. **分布式存储** 分布式存储系统通过将数据分散存储在多个节点上,提高了数据的可靠性和访问速度。这种技术对于大规模云计算环境尤为重要,因为它能够支持海量数据的存储和快速检索。 4. **容器技术** 容器技术是一种轻量级的虚拟化形式,它允许多个应用程序共享同一操作系统内核,同时保持相互隔离。与传统虚拟机相比,容器启动更快、占用资源更少,适合微服务架构的应用场景[^3]。 ```python # 示例:使用Python模拟简单的虚拟机资源分配 class VirtualMachine: def __init__(self, cpu, memory): self.cpu = cpu self.memory = memory def allocate_resources(self, required_cpu, required_memory): if required_cpu <= self.cpu and required_memory <= self.memory: self.cpu -= required_cpu self.memory -= required_memory return True return False vm = VirtualMachine(cpu=4, memory=16) if vm.allocate_resources(required_cpu=2, required_memory=8): print("资源分配成功") else: print("资源不足") ```
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