時間：2023-08-25 09:09:34
緒論：在尋找寫作靈感嗎？愛發表網為您精選了8篇云計算的技術基礎，愿這些內容能夠啟迪您的思維，激發您的創作熱情，歡迎您的閱讀與分享！
引言
隨著網絡技術的不斷發展，云計算也不斷完善，不僅可以為計算機數據運行提供平臺，也能為計算機發展提供方向，因此，相關計算機技術人員要注重云計算技術，通過發展混合云計算、進行云計算遷移，能夠保證數據傳播的安全與穩定。
1云計算技術的內涵
云計算（cloudcomputing）是基于計算機技術的一種增加服務和使用交付模式的技術，主要為計算機運算提供虛擬化的動態鏈接資源。所謂的“云”是指一計算機互聯網的比喻方法。“云”由原來的比喻，逐漸轉變為計算機處理數據時的動態以及基礎設備的抽象化概念。由于云計算具有開放式運算特點，它能夠在每秒內進行15萬億次的運算，因此，擁有如此強大的數據計算能力的云計算，能夠模擬核爆炸、預測天氣變化和推測金融市場走勢。用戶端只需要通過電腦、筆記本電腦、手機就能夠接入數據中心，從而按自己所需，進行數據處理。現階段，接受最廣的云計算定義：云計算是一種按照數量來付費的數據處理模式，這種模式能夠為用戶端提供可靠的、具有針對性的網絡訪問權限。用戶端能夠接入可共享計算資源池，包括網絡資源、服務器資源等，這些資源可以被用戶端快速搜索出并被使用，從而只需非常簡單的操作，就可以和服務供應商交互。
2云計算技術在計算機數據處理過程中的應用
2.1保障數據傳輸提供安全
云安全(CloudSecurity)是一個云計算延伸的概念，主要是指用戶端在進行計算機數據處理的過程中，使用云計算，能夠保證數據信息安全。用戶端越多，每個使用者的數據就越安全，因為，用戶端群體增大，能夠覆蓋所有計算機互聯網數據角落，只要出現木馬病毒或者被病毒感染，云計算技術就可以及時截獲病毒，從而保證用戶端安全。云安全主要表現在以下三個方面。（1）安全問題。用戶端在進行數據傳輸的過程中，會遇到訪問權限，需要輸入正確的密碼，才能夠完成數據傳輸。這是云計算基于原有的安全方法不斷加密，從而使“輸入圖片中的數字”問題，變得更加深奧，避開一眼就能看出答案的問題，保證個人密碼安全。（2）雙重認證。用戶端在進行計算機技術傳輸過程中，還會遇到允許其他用戶訪問或者拒絕訪問的情況。在云計算中，除了用戶名和密碼外，還需要驗證碼。驗證碼一般是通過信息的形式發送到手機，同時，也有語音、圖片等驗證碼，通過這樣的方法，如果用戶端處于被訪問的狀態，能夠拒絕登錄，從而保障數據的安全性。（3）登錄地點。定位系統能夠顯示出用戶端的實際位置，這樣會導致信息安全問題，因此，云計算對登陸地點進行保護，用戶可以隱藏自己的位置，同時，云計算會提供郵件服務，顯示用戶賬號的異地登錄現象，保護數據信息安全。
2.2云計算可以為數據處理提供平臺
云計算技術主要包括兩個層次的服務：（1）IaaS基礎設施級服務。用戶者通過網絡能夠完善計算機基礎設施，包括存儲空間、網絡連接等基本計算資源，在此基礎上部署和運行各種軟件，包括操作系統和應用程序。現如今，主要的iaas平臺產品有華勝天成、OPENStack、Cloudstack等。（2）PaaS平臺級服務。PaaS平臺主要包括操作系統、編程語言的運行環境、數據庫和Web服務器，用戶在此平臺上部署和運行自己的應用，不能管理和控制底層的基礎設施，只能控制自己部署的應用[1]
3云計算技術在計算機數據處理中的發展策略
3.1保障云計算安全
隨著計算機技術的不斷發展，人們的信息數據安全意識也逐漸提高，更加注重在計算機數據傳輸過程中，云計算技術是否能夠發揮保護數據作用，因此，相關技術人員在進行云計算技術研發時，要注重云計算發揮安全保障作用，主要體現在以下兩個方面。（1）研發新的加密技術。加密技術是通過數學或物理手段，對數據在傳輸過程中和存儲體內進行保護，以防止泄漏的技術。加密技術具有一定的標準，技術人員在研發新的技術時，需要應用到數據加密標準，一次性將64位明文打亂順序，接著將把64位的明文分解成兩個32位塊，在用機密算法將每個32位塊打亂為16位，最后使用初始置換的逆置換。（2）安全協議。安全協議是通過一種建立在密碼基礎上的通信交互協議，運用密碼算法和邏輯，來實現密匙認證與分配。因此，技術人員在進行安全協議架設的時候，要注重熟悉加解、解密等密碼運算，從而能完成加密密鑰和解密密匙。
3.2研發混合云計算
混合云計算是指私有云計算和共有云計算二者混合運用。混合云計算能夠良好協調兩者，可以為企業、個人帶來融合應用體驗。混合云計算主要有資源自動化和提升硬件價值的優點。其中，資源自動化能夠在單一域中，使用自動化方法，來控制、管理計算機數據；而實現硬件的價值，主要是降低數據運行成本。例如，一家企業購買了數據采集和監控系統的硬件，當遷移至公共云計算時這些硬件投入就失去了價值。
3.3研發移動云服務
隨著移動端的普及，未來云計算技術發展趨勢一定是移動云服務。移動云服務能夠起到擴充移動端的能力，同時還可以增強多媒體、Web離線及本地數據存儲的能力。現如今，大部分移動設備都能夠用來信息傳遞、數據通信，因此，技術在研發移動云服務的時候，需要注重以下兩點。（1）實現Windows應用的無縫遷移。用戶端應用遷移到移動端會面臨著運行不暢的問題，影響用戶體驗，因此，技術人員要提高移動端數據傳送的流暢，降低開放應用數量和容量減材，從而確保計算機數據的傳送和安全。（2）基于信息系統進行開發。技術人員要保證移動云服務的數據安全，通過集中管理應用、完善用戶權限管理、對數據加密保護和多種登錄驗證，包括信息、語音驗證等。從而降低數據被盜用和被截取風險。
4結束語
云計算能夠促進計算機數據處理技術發展。在此基礎上，通過研發新的加密技術、架構安全協議，能夠防止技術泄漏、確定參與協議的主體標識，同時，通過“跨鏈通信”區塊鏈安全協議、混合云計算方法喚醒硬件設備，能夠擴充基礎設備容量、降低數據運行成本。
參考文獻
[1]黃蕾,陶銳.基于云計算的電力大數據分析技術與應用[J].數字技術與應用,2017,02:117.
關鍵詞：計算機；云計算；數據存儲技術；現代化
引言：
伴隨著我國綜合國力的快速提升，現代化發展建設的速度也隨之加快，各種各樣相對先進的科學技術在我國當中的運用范圍也變得更加廣泛，在電子信息技術以及互聯網技術當中所呈現出來的大數據、云處理、移動互聯網以及云計算等為我國國內各方面的發展與建設提供了重大的幫助。云計算作為互聯網服務當中的重要基礎，經過對技術理念整合之后，形成資源共享以及優化的技術模式。現如今，我國的云數據計算技術應用，已經逐漸實現了改革，并且逐漸普及到不同的技術領域，對社會的發展產生極為深遠的影響。
1計算機與計算的概念與發展現狀
1.1計算機云計算存儲技術的主要概念
計算機云計算存儲與傳統的存儲技術有所不同，計算機存儲技術在發展過程當中，受到現代科學技術的影響有了很大的轉變，除了在自身的運算方式上，在儲存方式也有了很大的提升。這種技術內容通過較為復雜的網絡系統，進而實現在大數據當中進行運算和儲存，這也是傳統儲存技術難以達到的重要高度。與此同時，運用計算機儲存設備不僅僅只是計算機系統當中的硬件設備、網絡設備以及儲存設備，而且還是一種多設備構成的具有極為復雜的系統內容，由此可以看出，云計算儲存技術極為的復雜。但是，計算機云計算儲存技術極具簡便性，以儲存設備為重要核心，不同的部分都需要圍繞其進行展開，沿著這樣一種工作核心，才能夠進一步減輕工作上所帶來的難度。
1.2計算機云計算技術目前的發展狀況
現如今，計算機云計算技術具有非常特殊的服務模式，不僅僅能夠更有效的推動信息技術的快速發展，而且還能夠促使人們在潛意識當中更加重視云安全。針對云計算存儲技術當中的云安全而言，主要可以劃分為基礎設施安全、云端安全以及應用服務安全這三個不同的層次。事實上，云計算的安全性大多是將其與技術進行有效的結合，進而更好的滿足于現當代時代的發展需求。現如今，我國的內外針對云計算安全問題進行了更多的研究，并且獲取相對不錯的最終成果。例如：目前我國所建設的IBM云計算中心、卡巴斯基研發的解決網絡安全有效對策等等，都被廣泛的運用到現當代人類的生產和生活當中。
2計算機云計算儲存技術中的主要構成要素
2.1計算機云計算儲存技術中的存儲層
存儲層可以說是計算機云儲存設備當中最為基礎的部分。現如今，能夠用來存儲的設備非常的多，主要包含了NAS、FC等IP儲存設備，或者是采用DAS儲存設備，在這當中，共奏人員可以依據自己所具有的特殊需求，針對儲存設備進行相應的選擇，進而將其與使用者的工作更加吻合。與此同時，在與計算的存儲設備當中，能夠用來存儲的設備也具有非常多的種類，并且在現實的運用當中，能夠用于儲存的設備數量更大，所分布的位置也會有所不同，在他們之間傳達的信息通過互聯網或者是相關設備進行存儲，由此構建形成完整的儲存設備管理系統，成為起發展中最重要核心內容。
2.2計算機云計算儲存技術中的訪問層
不管是通過怎樣授權的用戶，都能夠通過訪問層針對云計算儲存系統予以訪問，這一部分的用戶大多會通過標準公共應用接口層進行存儲，而且還可以采用云計算儲存系統當中的存儲空間進行存儲，真正體驗云計算所帶來的重要服務。然而，在現實的發展過程當中，不同的單位之間所表現出來的云計算儲存系統大多存在很大的差異性特點，他們所運用的云計算儲存系統所表現出來的運營單位則有所不同，進而難以實現單位與單位之間的有效交流，除此之外，不同的單位在針對云計算儲存系統當中進行訪問，在相關程度之上為管理帶來一定的難度。
2.3計算機云計算儲存技術中的應用接口層
相對而言，計算機云計算儲存技術當中的應用接口層是相對比較靈活的，變化程度是一種相對較小的設備。在應用接口層當中，需要通過網絡的接入、使用者的認證、授權管理當中的功能。面對現如今市場當中所呈現出來的各不相同種類的儲存設備，工作人員大多可以依據自己公司的現實需要，去選擇相對合適的應用接口，為用戶提供各不相同的體驗與服務。與此同時，對這些不同類型的應用接口進行選擇的時候，還可以開發出各不相同的云儲存適應于不同的領域當中，更好的提升使用的效率。
2.4計算機云計算儲存技術中的基礎管理層
在計算機云計算儲存技術當中所表現出的基礎管理層在后期的實現過程當中具有非常大的難度，但是，在計算機云計算儲存和運用技術當中，基礎管理層則是最核心的內容所在，是工作和技術人員需要仔細衡量，并構建出最好解決方式的內容所在。為了能夠促使更多的存儲設備可以針對各不相同的客服端提供最基礎的服務，需要為云計算儲存設備當中的不同內容進行更為協調而又有效的使用。如果，在不同的設備當中能夠使之更為協調的予以操作的花，就需要讓計算機系統在后期的運行過程當中，更好的維持一定的穩定性和流暢性，進而讓計算機的訪問者去使用云計算這樣一種存儲技術去工作，而且整個運行相對比較通暢。在整個運行過程當中，需要在基礎管理層次之上通過網絡技術進行合理的處理。為了促使計算機工作當中的安全性更高的花，工作人員就可以運用基礎管理層當中的相關數據予以加密，進而對數據有效的存儲，并實施加密，運用相應的保密技術，讓整個計算機數據難以受到破壞，進而保證數據結構內容的完整性特點。
3云計算在計算機網絡安全存儲當中的具體運用
3.1運用數據加密技術提高存儲的安全性
首先，在采用云計算技術的時候，可以對相關數據進行加密，在這過程當中，表現出來的偽隨機許梿，具有很強的隨意性特點。例如：在獲取相關信息的時候，如果沒能夠掌握當時所發送的隨即序列，在獲取的時候就會遭受很大的阻礙，具有很強的防護措施。采用這樣一種特殊的方式，能夠更有效的對數據長度進行隱藏，使得外界人員獲取信息比較困難，安全性很高；其次，在這過程當中運用多步加密這一特殊算法，將其運用到計算機云儲存當中，能夠有助于規避數據在后期的存儲過程當中遭受外界黑客的竊取，進而不斷提升數據存儲獨有的安全性的特點。例如：可以采用解碼的形式對數據相關數據進行有效解碼，并且在這過程當中生成所對應的加密序列表，進而實現對數據的加密，達到不斷提升網絡數據存儲的重要目的。
3.2通過身份認證提升云計算網絡安全存儲
身份認證可以說是云計算存儲技術當中維持網絡安全性存儲最為基本的技術內容。身份認證所表現的內容極為多樣化：例如：a）在使用過程當中，運用只能IC卡對使用者的身份進行認證。這種特殊的身份認證大多是運用只能IC卡來對使用者的身份進行辨別，需要使用者在智能的IC卡當中輸入自己的個人信息，具有非常強大的穩定性，但是卻有被別人盜取的風向，安全性相對較弱；b）運用使用者所設定的密碼進行真實身份予以認證。這就需要使用者依據系統當中所提示來輸入正確的密碼以及賬號，對自身的身份進行認證，而這大多需要使用者輸入密碼進行認證，進而保護使用者信息的準確性，并確保登錄的合法行；c）運用KPI對使用者的身份進行認證，這樣一種認證技術主要采用個人信息進而匹配出密鑰以及公鑰予以匹配、解密，更有效的確保計算機使用的網絡安全，并對使用者的身份進行認證，確保安全性；d）運用Kerberos進行使用者的身份認證。這樣一種特殊的認證方式則是一種在第三方協議安全所表現出來的認證方式，并且運用第三方資源對訪問者授權進入到服務器當中，然后授權生成所需要的與密碼相匹配的密鑰，服務器在后期的授權之后就會提供相應的票據，使用者在獲取享用的票證之后進一步完成對使用者身份的認證。
3.3運用可取回性來證明其中的算法
在計算機網絡當中數據存儲這一發展當中，使用者在存儲的時候難免會遇到信息存儲不當、系統不穩定、效率不高等情況。在這時候，可以融入一些冗余糾錯碼等方式予以解決，并且痛處采用冗余糾錯碼對云計算當中的數據信息進行驗證，用戶在這時候，首先需要進一步向云端去提供相應的服務，云端則需要依據用戶的不同需求提供有針對性的信息驗證，通過不同的驗證，進而保證云計算當中的信息安全性。如果能夠在云端當中提出驗證之后，用戶難以通過一定的驗證，則表示所存在的文件在發展過程當中已經遭受到嚴重的損害，如果信息在受損程度還能夠控制的范圍之內，就可以通過采用編碼對原始數據進行恢復。這樣一種特殊的方式能夠更為準確的對信息寸處錯誤的位置予以確定，驗證云端信息數據的完整性。在使用冗余編碼時，需要將原始數據分別存放備份以保證系統穩定的運行。
隨著計算機信息技術的發展，一種新型的計算模式――云計算逐漸興起，云計算具有超強的計算能力、可靠性、虛擬性、通用性、按需付費等特點，因此云計算近年來發展迅速，已經成為未來計算機發展的方向。本文主要闡述了云計算和云儲存的概念，并分析了云計算環境下云計算數據存儲Google File System和Hadoop Distributed File System兩種存儲數據。
【關鍵詞】云計算 云儲存 數據存儲技術
21世紀是信息知識爆炸的年代，每天產生海量的信息，企業需要處理和存儲的數據信息越來越多。如果按照傳統計算機算法，企業為了存儲信息需要購置大量的硬件設施和軟件設施，并需要專人對數據信息進行管理，對設備進行維護，需要耗費大量的人力和物力成本。而云計算這種計算方式，省去了企業管理和維修的麻煩，企業可以將大量的數據信息放在服務器或者云端，企業只需要支付少量的管理費用，就能隨時調取云端的數據信息，并享受圖片處理、歸檔服務、音視頻轉碼等多種數據增值服務。
1 云計算與云存儲的概念
1.1 云計算
根據美國國家標準與技術研究院的定義：云計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供便捷的、可用的、按需的網絡訪問，用戶只需要進入到可配置的計算資源共享池，包括服務器、存儲、網絡、應用軟件和服務器等，云端管理人員只要通過少量的管理或者與服務商進行少量的交互，就能實現對云端的管理。云其實是互聯網的一種比喻說法，通過云計算可以將數據信息存儲在計算機中，這里的計算機指的是遠程服務器。然后企業根據自己的需求，對計算機存儲系統進行訪問，并將信息資源直接切換到實際應用方面。計算機直接將主機功能交給了云端，云端的計算能力就跟水電一樣，成為了一種商品，這就促使傳統計算機方式向現代計算機方式轉變。
1.2 云儲存
云儲存是在云計算的基礎上提出的，它與云計算有很多相同的地方。云計算主要是通過網絡技術、集群應用和分布式文件系統，利用應用軟件將網絡中大量不同類型的存儲設備連接起來，共同合作，對外提供業務訪問和數據存儲功能。云存儲與傳統的存儲模式相比，它是一種特殊的構架服務，它必須建立在互聯網基礎上，為用戶提供在線的存儲服務。用戶不需要考慮存儲器中的容量、數據存儲位置、安全等問題，只需要按時付費就可以了。
2 云計算的數據存儲技術
云計算存儲技術具有比較明顯的兩個特點：第一是高傳輸率，第二是高吞吐率。當前，云計算存儲技術比較主要有谷歌開發的非開源的GFS和Hadoop團隊開發的HDFS技術。不過后者在IT廠商應用的比較廣泛。
2.1 Google File System
Google File System簡稱GFS，這種存儲技術不僅開源擴展，而且是分布式的，廣泛應用在分布式的數據訪問。它的硬件價格比較低，但是卻提供了容錯的功能。每一個GFS都是由一個master和多個chunkserver構成，能夠提供多用戶的訪問權限，只要用戶的訪問資源不受限制。chunkserver可以和訪問同時進行。GFS系統文件被分成很多個小塊，每一個小塊的標識是chunk―handle，chunk―handle由master分配。為了保證數據的安全性和可靠性，GFS系統文件會被復制在多個chunk―handle上，文件的副本由用戶決定，master會對系統文件進行維護。比如系統訪問控制、空間名字。此外它還可以控制系統的活動范圍，chunkserver間的遷移和單個模塊的垃圾收集等。master還會定期指令給chunkserver，讓chunkserver收集它的發展狀態。目前谷歌公司開發的GFS客戶代碼基本已經實現了系統文件的AP，所以用戶與master的數據交換，之限制元數據操作，存儲數據直接和chunkserver聯系，chunkserver和文件數據客戶不會緩存。
2.2 Hadoop Distributed File System（HDFS）
Hadoop分布式文件系統是HDFS由多個存儲數據的終點和管理節點構成的。它的中心服務器是namenode，客戶端和文件管理系統namenode對文件進行訪問。每一個namenode節點都有一臺普通的計算機對應，運行時與單機計算機文件系統類似，可以在文件系統常見名錄、更改文件名。其實系統的底層已經把文件分割成了Block，并⒄廡Block進行不同的存儲，從而達到容錯的目的。namenode是HDFS文件系統的核心內容，它可以維護一些數據結果，再把記錄文件分割成Block，并在namenode獲得相關的消息。
3 結語
云計算是一種新型的計算模式，它必須依靠大數據或者在大數據的基礎上，為計算機用戶提供服務和幫助。為了確保計算機數據的可靠性和安全性，云計算對云端數據采取了分層存儲的方式，為用戶提供多層次的安全防護。但是如今云計算的安全問題依然是用戶關心的重點。云存儲已經是未來存儲的一種趨勢。當前各大云存儲運營商正在積極開發應用技術、搜索和云存儲相結合的技術，為用戶提供更加便利的服務，但是云存儲的發展還須加強云存儲的安全防護功能和技術研究。
參考文獻
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[3]蔣穗，祁杰.數據存儲技術在云環境下的應用特性分析[J].移動通信，2013（11）：42-44.
摘要：隨著Web2.0技術的發展，用戶對數據的計算和存儲需求激增，往往通過購置更多數量的服務器來增加計算和存儲能力。通過互聯網租用計算能力和存儲資源，就可以大大減少對自有硬件資源的依賴。因此，將云計算技術應用到存儲領域可以大大提高資源的利用率。本文主要分析基于云計算的數據存儲技術。
關鍵詞：云計算，數據存儲，技術
云計算是一種基于服務的架構體系，有兩種基本服模式：云計算和云存儲。 基于云計算服務的應用程序，無論是金融服務還是網絡角色扮演游戲，幾乎在所有情況下都需要高性能的云存儲來滿足數據處理的需求[1]。網絡時代是一個信息時代，隨著 Web2.0 技術的成熟，大量的信息以井噴的姿勢出現在互聯網上，如何應對這種信息爆炸式的增長速度，如何對這些信息進行有效存儲和管理，云存儲是否能夠應對這種情況，如何才能保證云存儲的高性能，如何才能保證云存儲的靈活性，這些是本文探討的問題。
1、云計算與云存儲
1.1 云計算的概念
云計算（cloud computing）是分布式計算技術的一種，是分布式處理、并行處理和網格計算的發展。其最基本的概念是通過網絡將龐大的計算處理程序自動拆分成無數個較小的子程序，再交給由多部服務器組成的運算系統，經過計算分析之后將處理結果回傳給用戶。
1.2 云存儲的概念
云存儲是在云計算概念基礎上延伸和發展出來的一個新概念。與云計算類似，它是通過集群應用、網格技術或分布式文件系統等功能，將網絡中不同類型的存儲設備通過應用軟件集合起來協同工作，共同對外提供數據存儲和業務訪問功能的一個系統。云存儲是對現有存儲方式的一種變革，是一種特殊形式的架構服務。如同云狀的廣域網和互聯網一樣，云存儲對使用者來講是透明的，不是指某一個具體的設備，而是指分布在不同物理地域的多臺存儲設備所構成的集合體。云存儲的核心是應用程序軟件與存儲設備相結合，通過應用軟件來實現存儲設備向存儲服務的轉變。
2、云存儲系統的結構模型
與傳統的存儲設備相比，云存儲不僅僅是一個硬件，而是一個由網絡設備、存儲設備、服務器、應用軟件、公用訪問接口、接入網和客戶端程序等多個部分組成的復雜系統。它以存儲設備為核心，通過應用軟件對外提供數據存儲和業務訪問服務。自下而上分別為存儲層、基礎管理層、應用接口層和訪問層。
2.1 存儲層
存儲層是云存儲的基礎部分。各個存儲設備通過網絡設備連接在一起，存儲設備可以是FC光纖通道存儲設備，也可以是NAS和iSCSI等IP存儲設備。在存儲設備層之上是一個統一的存儲設備管理系統，可以實現存儲設備的邏輯虛擬化管理、多鏈路冗余管理以及硬件設備的狀態監控和故障維護[2]。
2.2 基礎管理層
基礎管理層是云存儲的核心部分，也是云存儲中最難實現的部分。基礎管理層通過集群、分布式文件系統和網格計算等技術，實現云存儲系統中多個存儲設備之間的協同工作，使多個存儲設備可以對外提供強大的數據訪問功能。使用CDN（Content Delivery Network）進行內容分發，數據加密技術保證云存儲中的數據不會被未授權的用戶所訪問。同時，通過各種數據備份和容災技術可以避免云存儲中的數據不會丟失，保證云存儲系統自身的安全和穩定。
2.3 應用接口層
云存儲運營單位可以根據實際業務類型開發不同的應用服務接口并提供不同的應用服務。比如視頻監控應用平臺、IPTV和視頻點播應用平臺及遠程數據備份應用平臺等。
2.4 訪問層
任何一個授權用戶都可以通過公用應用接口登錄云存儲系統，享受云存儲服務。不同的云存儲運營單位提供的訪問類型和訪問手段也不盡相同。
云計算是一種新型的計算模式。它的最主要特征是系統擁有大規模數據集、基于該數據集,向用戶提供服務。為保證高可用、高可靠和經濟性,云計算采用分布式存儲的方式來存儲數據,采用冗余存儲的方式來保證存儲數據的可靠性,即為同一份數據存儲多個副本。
三、云存儲未來發展趨勢
云存儲已經成為未來存儲發展的一種趨勢，目前，云存儲廠商正在將各類搜索、應用技術和云存儲相結合，以便能夠向企業提供一系列的數據服務。但是，未來云存儲的發展趨勢，主要還是要從安全性、便攜性及數據訪問等角度進行發展。
【關鍵詞】 云計算 大數據 MapReduce Hadoop一、大數據
1.1什么是大數據
大數據概念可以從四個維度去解，即三個V和一個C。三個V分別指的是數據量大（Volume）、數據種類多（Variety）和數據增長速度快（Velocity），最后一個C指的是處理、升級或利用大數據的分析手段比處理結構化數據要復雜的多（Complexity）。大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像Map-Reduce一樣的并行計算框架將復雜的計算任務分配到“云”中成百上千的節點。
1.2大數據與云計算
大數據本身就是一個問題集，云計算技術是目前解決大數據問題集最重要最有效的手段。云計算提供了基礎的架構平臺，大數據應用在這個平臺上運行。目前公認為分析大數據集最有效手段的分布式處理技術，也是云計算思想的一種具體體現。
云計算是分布式處理、并行處理和網格計算的發展，或者說是這些計算機科學概念的商業實現。云計算將網絡上分布的計算、存儲、服務構件、網絡軟件等資源集中起來，基于資源虛擬化的方式，為用戶提供方便快捷的服務， 實現了資源和計算的分布式共享和并行處理，能夠很好地應對當前互聯網數據量高速增長的勢頭。
1.3大數據與Hadoop
Hadoop是一個Apache的開源項目，主要面向存儲和處理成百上千TB直至PB級別的結構化、半結構化或非結構化的大數據。Hadoop提供的Map-Reduce能將大數據問題分解成多個子問題，并將它們分配到成百上千個處理節點之上，再將結果匯集到一個小數據集當中，從而更容易分析得出最后的結果。
Hadoop項目包括三部分，分別是Hadoop Distributed File System（HDFS）、Map Reduce編程模型，以及Hadoop Common。Hadoop具備低廉的硬件成本、開源的軟件體系、較強的靈活性、允許用戶自己修改代碼等特點，同時能支持海量數據的存儲和計算任務。這些特點讓Hadoop被公認為是新一代的大數據處理平臺。 Hadoop同樣具備出色的大數據集處理能力，在獲取、存儲、管理和分析數據方面遠遠超越傳統的數據庫軟件工具。Hadoop經常在構建大數據解決方案時被用作基礎構架軟件。
二、大數據技術綜述
大數據處理不僅僅是Hadoop，許多特定的數據應用場景是需要實時分析和互動反饋的，這時候就需要利用包括內存檢索、流處理和實時計算等其他技術。而云計算的分布式存儲和計算架構開啟了大數據技術研究的大門，打造健全的大數據生態環境，所有這些技術結合在一起，才是一個完整的大數據處理系統。
2.1分布式計算框架
MapReduce是Google開發的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，使云計算環境下的編程變得十分簡單。
MapReduce將數據處理任務抽象為一系列的Map（映射）和Reduce（化簡）操作對。Map主要完成數據的分解操作，Reduce主要完成數據的聚集操作.輸入輸出數據均以〈key，value〉格式存儲.用戶在使用該編程模型時，只需按照自己熟悉的語言實現Map函數和Reduce函數即可，MapReduce算法框架會自動對任務進行劃分以做到并行執行。
Pregel是Google 提出的迭代處理計算框架，它具有高效、可擴展和容錯的特性，并隱藏了分布式相關的細節，展現給人們的僅僅是一個表現力很強、很容易編程的大型圖算法處理的計算框架。Pregel的主要應用場景是大型的圖計算，例如交通線路、疾病爆發路徑、WEB 搜索等相關領域。
2.2分布式文件系統
為保證高可用、高可靠和經濟性，基于云計算的大數據處理系統采用分布式存儲的方式來保存數據，用冗余存儲的方式保證數據的可靠性。目前廣泛使用的分布式文件系統是Google的GFS和Hadoop團隊開發的GFS的開源實現HDFS。
GFS即Google文件系統，是一個可擴展的分布式文件系統，用于大型的、分布式的、對大量數據進行訪問的應用。GFS的設計思想不同于傳統的文件系統，是針對大規模數據處理和Google應用特性而設計的，運行成本低廉，并提供容錯功能。
HDFS即Hadoop分布式文件系統，受到GFS很大啟發，具有高容錯性，并且可以被部署在低價的硬件設備之上。HDFS很適合那些有大數據集的應用，并且提供了數據讀寫的高吞吐率。HDFS是一個master/slave的結構，在master上只運行一個Namenode，而在每一個slave上運行一個Datanode。HDFS支持傳統的層次文件組織結構，對文件系統的操作（如建立、刪除文件和文件夾）都是通過Namenode來控制，Datanode用來存放數據塊。
2.3大數據管理技術
互聯網數據已超出關系型數據庫的管理范疇，電子郵件、超文本、博客、標簽（Tag）以及圖片、音視頻等各種非結構化數據逐漸成為大數據的重要組成部分，而面向結構化數據存儲的關系型數據庫已經不能滿足數據快速訪問、大規模數據分析的需求，隨之而來，一系列新型的大數據管理技術和工具應運而生。
2.3.1 非關系型數據庫
NoSQL，也有人理解為Not Only SQL，它是一類非關系型數據庫的統稱。其特點是：沒有固定的數據表模式、可以分布式和水平擴展。NoSQL并不是單純的反對關系型數據庫，而是針對其缺點的一種補充和擴展。典型的NoSQL數據存儲模型有文檔存儲、鍵-值存儲、圖存儲、對象數據、列存儲等。而比較流行的，不得不提到Google的Bigtable，它把所有數據都作為對象來處理，形成一個巨大的表格，用來分布存儲大規模結構化數據，數據量可達PB級。而HBase是Hadoop團隊基于Bigtable的開源實現，使用HDFS作為其文件存儲系統。同時，Cassandra（K/V型數據庫）、MongoDB（文檔數據庫）和Redis等一系列優秀的非關系型數據庫產品如雨后春筍般問世。
2.3.2 數據查詢工具
Hive是Facebook提出的基于Hadoop的大型數據倉庫，其目標是簡化Hadoop上的數據聚集、即席查詢及大數據集的分析等操作，以減輕程序員的負擔.它借鑒關系數據庫的模式管理、SQL接口等技術，把結構化的數據文件映射為數據庫表，提供類似于SQL的描述性語言HiveQL供程序員使用，可自動將HiveQL語句解析成一優化的MapReduce任務執行序列.此外，它也支持用戶自定義的MapReduce函數。
PigLatin是Yahoo！提出的類似于Hive的大數據集分析平臺.兩者的區別主要在于語言接口.Hive提供了類似SQL的接口，PigLatin提供的是一種基于操作符的數據流式的接口.可以說Pig利用操作符來對Hadoop進行封裝，Hive利用SQL進行封裝。
Google Dremel是個可擴展的、交互式的即時查詢系統，用于完成大規模查詢結構化數據集（如日志和事件文件）。它支持類SQL語法，區別在于它只能查詢，不支持修改或者創建功能，也沒有表索引。數據被列式存儲，這樣有助于提升查詢的速度。Google將Dremel作為MapReduce的一種補充，被用于分析MapReduce的結果或者是作為大規模計算的測試。
2.4實時流處理技術
伴隨著互聯網業務發展的步調，以及業務流程的復雜化，企業的注意力越來越集中在“數據流”而非“數據集”上面，他們需要的是能夠處理隨時發生的數據流的架構，現有的分布式計算架構并不適合數據流處理。流計算強調的是數據流的形式和實時性。MapReduce系統主要解決的是對靜態數據的批量處理，當MapReduce任務啟動時，一般數據已經到位了（比如保存到了分布式文件系統上），而流式計算系統在啟動時，一般數據并沒有完全到位，而是經由外部數據源源不斷地流入，重視的是對數據處理的低延遲，希望進入的數據越快處理越好。數據越快被處理，結果就越有價值，這也是實時處理的價值所在。
流計算的數據本身就是數據流，不需要數據準備的時間，有數據流入就開始計算，解決了數據準備和延遲的兩個問題。現有的解決方案中，Twitter的Storm和雅虎的S4框架更適合數據流計算的場景。Storm是開源的分布式實時計算系統，可以可靠的處理流式數據并進行實時計算，單機性能可達到百萬記錄每秒，開發語言為Clojure和Java，并具備容錯特性。S4是面向流式數據和實時處理的，所以針對實時性較高的業務，可以很好地對數據做出高效的分析處理，而且系統一旦上線，很少需要人工干預，源源不斷的數據流會被自動路由并分析。對于海量數據，它和MapReduce都可以應對，但它能比后者更快地處理數據。
三、思考與展望
以云計算為基礎的信息存儲、分享和挖掘手段為知識生產提供了工具，通過對大數據分析、預測會使得決策更為精準，這對媒體融合具有重要意義。
新聞媒體的數據庫中擁有海量信息存儲，這些多媒體數據包括文字，圖片，視頻和音頻等多種格式，符合大數據處理的基本特征，利用大數據技術對這些資源進行存儲，計算和分析，了解用戶行為，挖掘數據本質和關聯，為領導提供決策支持，為終端用戶提供更好的服務和新聞定制，增強新聞信息產品的質量和影響力。
中圖分類號：TP393文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2012)16-3803-03
Data Computation and Data Storage in Cloud Computing
DONG Yu , GUAN Qun
(College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu 610065, China)
Abstract: With the continuous growth of the network bandwidth, the conditions are more mature that access non-local computing servic? es through the network, so there is a technology what we call "cloud computing".The cloud computing is a new application model for de? centralized computing which can provide reliable, customized and maximum number of users with minimum resource.With the constantly expanding and deepening of the cloud computing applications, it asks for higher demand, therefore, many researchers also strive to improve the cloud computing performance. The article explains the basic concepts of cloud computing. and on this basis, it also introduced the technology of data computation and data storage, it has a detailed description to the multi-user isolation mechanism, and finally to predict the development of cloud computing and its future.
Key words: cloud computing; data computation; data storage; isolation mechanism
云計算[1]是I T基礎設施的交付和使用模式，它指的是通過網絡以按需、易擴展的方式獲得所需的資源（硬件、平臺、軟件）。提供資源的網絡被稱為“云”。“云”中的資源在使用者看來是可以無限擴展的，并且可以隨時獲取，按需使用，隨時擴展，按使用付費。這種特性經常被稱為像水電一樣使用I T基礎設施。近年來，云計算的研究和應用發展非常快，主要原因是云計算具有如下優點：超大規模、虛擬化、高可靠性、通用性、高可擴展性、按需服務、極其廉價、安全、方便。
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關鍵詞： 云計算；虛擬化；存儲；云存儲
中圖分類號：TP313 文獻標識碼：A 文章編號：1671－7597（2012）1020024－01
0 引言
云計算是將網絡中的硬件設施、軟件技術、應用服務等各種計算資源整合成一個大的資源池，通過新的計算模式，用戶可以按需定制基礎設施服務、軟件服務、應用服務。在云計算這種新的互聯網計算模式中，基礎設施云服務是軟件云服務和平臺云服務的基礎，并通過使用虛擬化技術實現虛擬計算資源。然而，存儲作為商業應用不可或缺的一個重要組成部分，也是處于云計算架構的底層，與基礎設施云共同為用戶提供服務。網絡服務提供者通過云計算所具有的強大計算能力可以在數秒內處理的信息達千萬計甚至億計。因此云計算的應用與發展將是空前的，“云”應用所帶來的商機也將是巨大的。
1 云計算中的虛擬化
作為企業信息化平臺的業務核心——數據中心，其地位在信息系統中變得非常重要和更加復雜。如何解決高效利用數據資源，靈活配置和管理數據資源成為云計算關健技術研究的重要課題之一。當虛擬化的概念和技術加入到云計算當中后，不但簡化了資源管理的復雜度，還提高了資源的利用率，在減少資源購置和維護成本的同時，也提高了使用效率。當虛擬化技術以服務的形式提供給用戶時，用戶可以通過互聯網隨時獲得非常優越的計算能力，并對此服務和計算能力自由取用，按需付費。
1.1 虛擬化的概念
虛擬化是將物理資源統一抽象成虛擬資源。這種抽象的方式與實現方式、地理位置、底層資源的物理配置有關[1]。虛擬化可使有限的硬件和軟件資源按需重新規劃分配，擴大了硬件容量，簡化了軟件配置過程和資源的訪問與管理，提高硬件與軟件的綜合效率和應用能力。
1.2 虛擬化的應用技術
在虛擬化的應用中，軟件虛擬化技術使用虛擬機監視器（Virtual Machine Monitor，VMM）與硬件通信。在系統架構中，VMM處于物理資源與操作系統之間，操作系統成為應用程序。這種架構層次的變化，使架構中的通信部分需進行二進制轉換，通過硬件資源接口模擬硬件環境，其處理器和內存訪問在特定事件中才涉及到VMM，使軟件虛擬化具有一定的獨立性。二進制轉換的增加，導致系統復雜度上升和軟件堆棧增加等結果，使軟件虛擬化的管理變得復雜，系統可靠性和安全性也有所下降。
硬件虛擬化比軟件虛擬化在性能方面有很大提高，例如CPU的虛擬化則是由支持虛擬化技術的CPU通過特別指令集控制虛擬過程，使VMM可以輕松提高性能。硬件虛擬化架構直接支持操作系統在硬件的上層運行，沒有二進制轉換，簡化了VMM的設計開發，減少很多相關性能開銷。隨著64位操作系統的廣泛應用，硬件虛擬化的64位計算能力也得到很快的發展。
系統虛擬化是將一臺物理計算機上的物理資源抽象成虛擬資源，并提供給多個虛擬機使用，每個虛擬機是一個完全獨立和封閉的運行環境[2]。每個虛擬機操作系統的使用是相互隔離、互不影響的。使得多個虛擬機復用了同一臺物理計算機的物理資源。
2 云計算中的數據存儲
隨著網絡新技術和產品的發展，數據量的存儲需求迅速增長，存儲系統在當前信息系統投資中所占比例大于50%[3]。云存儲是通過集群技術、網格技術、分布式文件系統等技術將網絡中大量不同類型的存儲設備通過軟件技術集合在一起協同工作，提供數據存儲和業務訪問功能的一個系統，解決了數據存儲的方法、空間、建設、維護、成本等問題，數據可以隨時取用。
2.1 云存儲的概念
對使用者來說，云存儲是一種數據訪問服務，是一個由眾多存儲設備和服務器構成的系統集合，核心是應用軟件與存儲設備的結合[4]。云存儲是配置了大容量存儲空間的云計算系統，是在云計算的基礎上增加了一個存儲層，同時增加的還有數據管理和數據安全等相關功能，與云計算的用戶訪問方式和應用接口相同。
2.2 云存儲的應用技術
作為傳統存儲技術之一的直連式存儲（Direct-Attached Storage，DAS）已有40多年的歷史，其結構依賴于服務器操作系統進行數據I/O讀寫和存儲維護管理，受服務器總線技術的限制。DAS中存儲設備與服務器通過SCSI連接，最高速率小于等于80MB/s。因此，DAS在擴展性、開放性和系統管理等方面局限性較大。
隨著網絡存儲技術的發展和應用，出現了NAS（網絡連接存儲）、SAN（存儲區域網）和基于IP的存儲方式。
NAS以數據為中心，通過直連網絡向用戶提供文件級存儲服務。NAS源于以太網數據訪問，需預先配置存儲空間，具有唯一的IP地址。用戶通過Web瀏覽器即可配置和管理存儲空間，訪問速度比DAS快，優化后可專用于文件I/O操作和服務，性能優于通用操作系統。
SAN以網絡為中心，將存儲設備從局域網中分離出來，在服務器與存儲系統之間使用光纖信道，利用FC（Fibre Channel）[5]技術，使用IPI、SCSI、iSCSI、ATM、IP等高速網絡互聯協議連接，將網絡和設備的通信與傳輸物理介質隔離。SAN的服務器和存儲系統之間，以及存儲系統之間直接傳送數據，傳輸速率高達1062.5Mbps。因此，SAN的高性能存儲和寬帶網絡I/O接口降低了存儲系統的成本、復雜度和擁塞發生機率，簡化了數據存儲和傳輸。
IP-SAN則是將IP網絡和SAN存儲技術進行了整合，是指用戶和存儲系統之間使用IP網絡，存儲系統內部的服務器和存儲
設備之間還是SAN存儲。IP網絡與SAN存儲的結合，在整個網絡的范圍上得到了擴展，但也使得在兩個網絡邊界增加了協議的轉換。
IP存儲即是在IP網絡中實現塊級數據存儲。因TCP/IP網絡可跨廣域網絡應用，實現服務器通過IP網絡連接存儲設備，服務器只需存儲設備IP地址和操作權限即可完成設備或資源的靈活配置和使用。以IP網絡替代SAN的光纖通道，加上IP網絡擁有大量的IP地址，其網絡速度已達到10Gb，并可實現大容量、高性能的I/O操作。
3 虛擬化存儲的應用
虛擬化存儲是對各種存儲設備及其子系統進行整合，優化存儲管理。惠普認為存儲虛擬化是利用異構平臺存儲空間，使用戶對底層物理環境不可見，從而實現環境的有效管理和對資源的合理規劃。康柏認為存儲虛擬化運用塊映射將虛擬磁盤的塊轉化為邏輯塊映射到實際存儲設備上。這種對用戶透明的映射簡化了存儲器的管理和配置工作。VERITAS認為存儲虛擬化是將物理存儲資源邏輯化。因此，簡化了復雜的異構存儲設備的配置。RFG認為存儲虛擬化是利用一種特性的存儲設備仿真另一種特性的存儲設備的仿真技術[5]。
虛擬化存儲即是通過虛擬化技術，把各種異構存儲資源統一成單一視圖的存儲池，采用Striping、LUN Masking、Zoning等技術對該存儲池按需進行重新分割與分配，實現存儲池動態、透明的增長或縮減[6]。虛擬化存儲在對物理存儲設備邏輯化處理后，提供給用戶的是邏輯視圖，利用設備的存儲優勢，克服了設備的物理局限性。
4 結束語
隨著云服務層次的提高，基于云計算的虛擬化技術與網絡存儲技術已經成為云技術中的關鍵技術之一，二者的有機結合為云存儲的發展提供了有效的保障。研究可信的虛擬化云存儲將是提高云服務的主要方向之一。
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【 關鍵詞 】 云計算；云存儲；數據安全；加密算法；安全策略
1 引言
近幾年來，云計算已經逐漸成為人們熱衷研究和開發的領域，受到了多個領域、多個行業的人們的普遍關注。所以，本文對基于云計算模型的數據存儲服務模型進行廣泛研究，在充分考慮云計算模型具有成本低且實現靈活的特點的基礎上，提出了一種面向服務的數據存儲和傳輸方案，該方案通過將對稱加密和費對稱加密算相結合，實現對數據的加密和解密，為云計算服務在應用中的數據安全問題找到一種行之有效的方法。
2 云計算相關概念
從其本質上來看，云計算其實就是一種分布式系統，該系統能夠成分借鑒互聯網將分散的超大規模計算能力實體和各種存儲資源進行有效整合，然后再將該系統所能夠實現的服務反饋給用戶。在這些過程中，采用高安全性的云存儲是實現云計算所有服務的基本條件，通過互聯網上的各種存儲設備，可以構成龐大的云存儲系統，這也是云計算環境下對數據進行存儲和調用的基礎，這樣，云存儲就可以通過分布式的系統來實現將分散存儲設備整合為一個高性能整體的目的。
2.1 數據容錯管理
在眾多的性能要求中，可靠性是存儲系統的最根本要求。而對于具有大量節點且系統結構復雜的云存儲系統來說，系統的可靠性更加重要。在云存儲結構中，可以充分利用分布式數據的備份功能，并將其作為提高系統可靠性的有效手段和方式，同時，還可以通過增強系統的容錯能力來確保數據的一致性。
2.2 云存儲運行效率
云計算過程中，對數據進行存儲和備份會極大地導致系統整體輸入和輸出的延遲，因此，如何提供云存儲系統的運行效率也是應該考慮的問題。
2.3 數據的安全性
在云計算理念的應用過程中，數據的安全問題早就成為人們關注的問題，所以，為了能夠從根本上提高數據安全性，徹底解決數據在存儲處理中的安全問題，從根本上提高云計算的防護能力，然后再根據云計算系統中可能存在的安全威脅和安全請求，從確定數據的安全策略。
3 云計算的數據安全存儲分析
云計算不僅能夠給人們帶來極大便利，還有可能由于數據的集中處理而危及到用戶的數據安全性。在眾多現在已經廣泛應用的云計算系統中，數據的安全性問題一直為人們所擔憂，這也是云計算在應用過程中所面臨的巨大挑戰。現在，云計算的基礎是應用廣泛的分布式網絡，在這種體系下，每臺網絡終端都可以看成是一個節點，所以，如果沒有完善的安全保障，理論上，可以通過任何節點對其他節點進行訪問，給云計算的數據安全帶來隱患。一般而言，云計算體系中的數據安全主要涉及數據傳輸、恢復、長期生存等諸多問題。
4 云計算環境下的數據安全存儲策略
現在，經常使用的數據加密算法主要為對稱加密算法和非對稱加密算法等兩類。統計表明，對稱加密算法的理論比較成熟，應用較為廣泛，且由于該類算法的加密和解密的實現比較容易，而被廣泛的應用于大數據量的數據傳輸，在基于對稱加密的算法中個，數據的接收和發送發可以利用同一個密鑰對數據進行加密和解密。相對于對稱加密算法，就是非對稱加密算法，該類算撒可以將傳統的密鑰分為加密鑰和解密鑰，從而實現對數據加密和解密的分開控制，從而在計算復雜度上確保的安全性。
4.1 加密處理
在對數據的加密過程中，可以通過對稱加密算的密鑰生成器器，來隨機生成包含校驗信息的密鑰，然后再將包含給校驗信息的密鑰通過非對稱加密算法進行加密。這樣，就可以將經過加密算法處理后的數據信息和對稱加密算法的密鑰密文，統一打包后發給用戶端。此外，在實現數據加密過程中，可以將數據量巨大的用戶數據通過對稱的加密算法對其進行加密，不僅如此，還可對數據量較小的對稱加密算法的有關密鑰通過非對稱算法進行加密，可以將這兩中的加密鑰和密文數據一起存儲在云存儲中心，而在用戶終端，只對非對稱加密算法和解密密鑰進行保存就可以。
4.2 解密處理
在對數據進行解密的過程中，用戶首先應該利用非對稱加密算法的有關密鑰對對稱算法的密鑰進行解密，以此來還原密鑰；然后，在根據還原的密鑰通過對稱算法對數據包進行解密，這樣就可以對全文進行還原。通過對兩種加密算法的結合使用，能夠充分發揮兩類算法的優點，最大限度的避免算法缺陷給數據安全帶來的影響，可以在保證密鑰安全的同時，利用對稱密鑰來對所有數據進行加密，還可以利用非對稱密鑰對數據非常小的校驗信息進行加密。通過這種復合算法，希望數據安全性在達到非對稱密鑰算法水平的同時，是算法的效率接近或達到對稱密鑰算法的加密水平，徹底解決現代云計算中所面臨的數據安全性問題。
5 結束語
云計算已經逐漸成為人們熱衷研究和開發的領域，受到了人們的普遍關注。本文對基于云計算模型的數據存儲服務模型進行廣泛研究，采用一種面向服務的數據存儲和傳輸方案，該方案通過將對稱加密和費對稱加密算相結合，實現對數據的加密和解密，為云計算服務在應用中的數據安全問題找到一種行之有效的方法。
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