云计算关键技术探析：存储、数据管理和编程模型

"云计算及其关键技术.pdf" 云计算是一种新兴的计算模型，它通过互联网提供按需访问的共享计算资源，包括硬件、软件和服务。邓倩妮和陈全在其文章中概述了云计算的基本概念，指出这一技术的发展源于对计算能力、灵活性和成本效率日益增长的需求。云计算与传统的超级计算和网格计算有所不同，后者更多关注于资源的整合和共享，而云计算强调服务的交付和消费模式。 云计算的关键技术主要包括以下几个方面： 1. 存储技术：云计算的核心之一是能够提供大量且可靠的存储空间。这通常涉及到分布式存储系统，如Google的GFS（Google File System）和Amazon的S3（Simple Storage Service），它们允许数据以高可用性和容错性的方式进行存储和检索。 2. 数据管理技术：在云计算环境中，数据的规模往往达到PB甚至EB级别，因此高效的数据管理和处理至关重要。这包括大数据处理框架Hadoop，其MapReduce编程模型使得大规模数据处理成为可能，以及NoSQL数据库，如Cassandra和MongoDB，它们支持非结构化数据的快速存取。 3. 编程模型：云计算提倡简化开发者的编程体验，如Google的App Engine提供了基于Python和Java的平台，让开发者可以专注于业务逻辑，而无需关心底层基础设施。此外，Apache Spark提供了更高效的内存计算和流处理能力，使得实时数据分析变得更为便捷。 未来，姚继锋探讨了云计算的前景，认为它将在科研、商业和社会各个领域发挥重要作用。伯克利云计算白皮书则深入分析了云计算的架构和技术挑战，提出了一系列创新解决方案。 高性能计算技术在云计算中也占据重要地位，如并行图形绘制技术对于可视化大规模数据至关重要，而大规模数据密集型系统的去重查询优化则提高了数据处理的效率。此外，共享内存的机群服务检查点机制研究解决了计算过程中可能出现的故障恢复问题，OpenMP的Guided调度策略改进提升了并行程序的执行性能。 文章还涉及了Viva软件编程，用于提升高性能计算的可编程性，以及科学计算和工程计算应用，如流固耦合问题的并行求解，这些都展示了云计算如何赋能复杂问题的解决。同时，主机系统信息安全的分析和研究提醒我们，在享受云计算带来的便利时，信息安全同样不容忽视。 最后，文中提及的InfiniBand远距离传输技术和AMD利用GPU构建千万亿次超级计算机的计划，以及Lawrence Livermore国家实验室的蓝色基因/Q超级计算机部署，都是高性能计算领域的最新进展，预示着云计算与高性能计算的结合将持续推动科技前沿的发展。2009年高性能计算的五大趋势也进一步证明了云计算的崛起和影响。