云計算服務發展需要哪些技術結合呢？

隨著云技術的發展，現在云計算已經成為了IT界的熱門技術，甚至被視為將根本改變生活方式和商業模式的革命技術。借助云計算，網絡服務提供者可以在瞬息之間，處理數以千萬計甚至億計的信息，實現和超級計算機同樣的效能。云計算發展迅速，使用廣泛，那么云計算服務的發展都需要哪些技術的結合呢？

云計算可以被視為網絡計算和虛擬化的融合：即利用網格分布式計算處理能力，將IT資源構筑成一個資源池，再加上成熟的服務器虛擬化、存儲虛擬化技術，是用戶可以實時的監控和調配資源。
經過十多年的發展，云計算的商業應用已經非常成熟，影響著整個產業的發展。云計算不再是以往單純地把計算、存儲當成水電煤按需使用的概念，現在的云包括基礎設施即服務（IaaS）、平臺即服務（PaaS）、軟件即服務（SaaS）三個層面的多種服務，涵蓋大數據、人工智能（AI）、物聯網（IoT）等技術，以及數據庫、ERP、CRM等各種應用。IaaS只是解決資源需求的問題，PaaS卻可以讓企業不再需要專業架構師、工程師就能快速開發很多功能豐富的應用，所以說PaaS才是云計算的未來——但這并不意味著作為基礎的IaaS不重要。
一般來說，云平臺開發人員需要分布式系統架構設計，云應用開發人員也需要了解云的底層運行原理，比如任務、數據如何拆分，用一套分布式系統來協同完成，資源如何調度，數據一致性如何保證，才能更好地設計應用程序。當然，在此之前首先需要了解操作系統、網絡、數據庫等基礎知識。
那么云計算在發展過程中的核心技術都有哪些？
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)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。
(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)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。
在未來隨著云計算技術的不斷更新發展，相信云計算技術會有更大的突破，新的技術會給我們帶來更大的便利和效益。

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