云数据平台开发方案模板（云数据平台开发方案模板下载）

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本文目录一览：

• 1、如何构建云数据中心
• 2、国内私有云部署解决方案有哪些？
• 3、什么是云技术云技术的特性

如何构建云数据中心

NewMedia新媒体联盟创始人、移动互联网时代的趋势观察家袁国宝在他的新作《新基建：数字经济重构经济增长新格局》一书中写到详细云数据中心的构建步骤主要分为3步。

新基建

一、虚拟化

利用软硬件管理程序将物理资源映射为虚拟资源的技术被称为虚拟化技术。对关键IT资源进行虚拟化，是打造云数据中心的基础和前提。

云数据中心需要虚拟化的关键IT资源主要有服务器、存储及网络。其中，服务器虚拟化主要包括Unix服务器虚拟化与x86服务器虚拟化。Unix服务器又被称为小型机，而小型机厂商普遍为自身的小型机产品开发了差异化的虚拟化程序，导致这些虚拟化程序无法对其他厂商的小型机产品进行虚拟化。

目前，市场中常见的x86服务器虚拟化产品有VMware ESX/ESXi、微软的Hyper-V、开源KVM虚拟机等。Oracle和华为等服务器厂商还开发了基于Xenia内核的虚拟化平台。

云数据中心需要同时调用不同厂商以及不同类型的服务器资源，而对服务器进行虚拟化后，便可以有效解决不同服务器间的硬件差异问题，使用户获得标准逻辑形式的计算资源。

存储虚拟化的逻辑为：在物理存储系统上增加一个虚拟层，从而将物理存储虚拟化为逻辑存储单元。通过存储虚拟化，云数据中心服务商可以将不同品牌、不同级别的存储设备资源整合到一个大型的逻辑存储空间内，然后对这个存储空间进行划分，以便满足不同用户的个性化需要。

网络虚拟化涉及到了网络设备及网络安全设备、网络本身的虚拟化。其中，需要虚拟化的网络设备及网络安全设备有网卡、路由器、交换机、HBA卡、防火墙、IDS/IPS、负载均衡设备等。网络本身的虚拟化主要涉及到FC存储网络与IP网络的虚拟化。

目前，个体与组织对网络需求愈发个性化，为了更加低成本地满足其需求，云数据中心厂商对网络进行虚拟化成为必然选择。与此同时，网络虚拟化后，云数据中心可以在网络环境与多层应用环境中将非同组用户实现逻辑隔离，这既能提高数据安全性，又能降低网络管理复杂性。

将关键IT资源进行虚拟化后，云数据中心服务商便可以对这些资源进行统一调配与集中共享，大幅度增加资源利用率。测试数据显示，未虚拟化前，数据中心IT资源利用率仅有10%～20%，而虚拟化后的资源利用率达到了50%～60%。

二、资源池化

资源池化是指IT资源完成虚拟化后，为其标上特定的功能标签，再将其分配到不同的资源组，最终完成其池化。

资源池化可以解决不同结构IT设备的规格与标准的差异问题，对资源进行逻辑分类、分组，最终将资源用标准化的逻辑形式提供给用户。资源池化过程中，云数据中心服务商可按照硬件特性，对不同服务等级的资源池组进行划分。云数据中心的资源池主要包括服务器资源池、存储资源池及网络资源池。

存储资源池化过程中，云数据中心服务商需要重点分析存储容量、FC SAN网络需要的HBA卡的端口数量、IP网络所需的网卡端口数量等是否与自身的业务规模相匹配。

网络资源池化过程中，云数据中心服务商则需要重点分析进出口链路带宽、HBA卡与端口数量、IP网卡与端口数量，安全设备端口数量与带宽等是否与自身的业务规模相匹配。

三、自动化

自动化是指使IT资源都具备按照预设程序进行处理的过程。如果说IT资源的虚拟化与池化能够让数据中心的计算能力、存储空间、网络带宽与链路等成为动态化的基础设施，那么，IT资源的自动化便是让数据中心获得了一套能够对基础设施进行自动化管理的有效工具。

云数据中心可以利用基于SOA的流程管理工具对数据中心的业务任务、IT任务进行统一IT编排。然后利用可编程的工作流程工具从资产中解耦工作流程及流程的执行逻辑。在IT编排工具的帮助下，系统设计师可以对现有工作流程进行修改，添加新的工作流程，甚至利用可重复使用的适配器对资产进行修改等，不需要重新开展工作，有效降低开发人力、物力成本。

国内私有云部署解决方案有哪些？

在迁移到云的过程中，很多企业选择部署私有云计算环境。这种模式的优点很多，整合云数据平台开发方案模板了IT投资和资源、自动化任务并引入诸如虚拟化这样的新技术。通常，云模式为传统老设备和新技术的引入之间打通了道路。

公有云面临安全问题挑战，但是您应该在自己的数据中心内已经解决了大多数问题。为什么不把这些解决方案通过整合和自动化进行扩展，以降低云项目起步时的复杂性?

迁移到云并不等于虚拟化

很多企业 IT 部门在考虑迁移到云的时候总是想到虚拟化，实际上并非如此。在一些数据中心，虚拟平台都是服务提供的核心，但是云并非仅仅指技术实现方式。实际上，它们还包括了人员、流程、 整合和控制。迁移到云意味着对企业内重复服务内容的整合，以及对一些日常和傻瓜式工作 的自动化处理，可以解放员工去完成更复杂的工作。

云可以是共享架构，可能是虚拟化的，也可能包含物理硬件。例如Google 的 Gmail 和微软的SkyDrive ，这些服务并不需要虚拟化，他们都建立在大量的物理机上。企业的很多私有云也可以这样搭建，

事实上，有时候虚拟化甚至还会带来一些麻烦，比如基于如Microsoft Cluster Service 这类技术的服务，使用虚拟化环境反而可能会发生冲突。此外还包括资源争夺、安全问题、个别虚拟机管理的复杂性等等问题。

企业要实现的目标应该是整合而不是虚拟化。如果你能把50 台文件和打印服务器整合到三台集群物理宿主机上，无论是否采用了虚拟化技术，这就是一种成功的云，。

从虚拟化环境迁移到云

首先，标准化基础技术

虚拟化技术通过使用虚拟机模板和自动化部分安装部署工作，实现了操作系统配置的标准化。同时也对数据复制、防火墙和其它安全工具、OS 以及存储配置工作的标准化提供帮助。

这些标准化可能为虚拟化和云计算提供帮助。 如果您无法创建一种万能的方案，就选择多种类型，目标是一次性解决配置问题。拥有 10 种不同类型的虚拟机要比3000 个各不相同的系统好得多。

其次，自动化

自动化可以有效消除许多重复性工作。例如云数据平台开发方案模板：通过向虚拟机模板中添加常规应用软件来避免之后安装它，不再去每台服务器上创建本地账户，而改用集中的Lightweight Directory Access Protocol 或Active Directory 实例代替，会更加高效，通过配置管理工具，如Puppet 或Chef 来自动更改和管理服务器配置的工作。

就算是一组常规的运行命令脚本都能帮助极大。系统管理员可以通过使用命令脚本大幅减少重复性工作，能只输入一次的命令，就绝不输入两次。

自动化并非提供自助服务所必需的。通常云都被看做一种自助服务，但是 IT 行业花费 很多年时间包装跟创建和管理服务器相关的流程。这些流程通常服务于如何监控服务器或服务，文件如何创建或授权如何管理等等内容。抛开这些事情去提供自助服务是一种错误。

调查调整企业内的IT服务

一旦通过标准化和自动化为云打好了基础，就可以开始进行进一步的较为复杂的工作了，调查企业中运行 的IT 服务，不要以为会很简单，这绝对是一项不小的挑战，你需要找到各项服务存在的原因。

人们总是有好的理由来复制服务。例如，企业的主Web 服务器不能支持某种技术，所以部门创建了自己的 Web 服务器。存档这些需求并努力扩展中央系统功能以满足它们。您还需要具备足够的灵活性。迁移到云需要对 IT 系统构架的长期整合过程，从中您会发现很多意想不到的惊喜。

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什么是云技术云技术的特性

云技术是指在广域网或局域网内将硬件、软件、网络等系列资源统一起来，实现数据的计算、储存、处理和共享的一种托管技术。那么你对云技术了解多少呢?以下是由我整理关于什么是云技术的内容，希望大家喜欢!
云技术的简介
云技术基于云计算 商业模式 应用的 网络技术 、信息技术、整合技术、管理平台技术、应用技术等的总称，可以组成资源池，按需所用，灵活便利。云计算技术将变成重要支撑。技术网络系统的后台服务需要大量的计算、存储资源，如视频网站、图片类网站和更多的门户网站。伴随着物联网行业的高度发展和应用，将来每个物品都有可能存在自己的识别标志，都需要传输到后台系统进行逻辑处理，不同程度级别的数据将会分开处理，各类行业数据皆需要强大的系统后盾支撑，只能通过云计算来实现。
云技术的现实运用
最简单的云计算技术在网络服务中已经随处可见，例如搜寻引擎、网络信箱等，使用者只要输入简单指令即能得到大量信息。

未来如手机、GPS等行动装置都可以透过云计算技术，发展出更多的应用服务。

进一步的云计算不仅只做资料搜寻、分析的功能，未来如分析DNA结构、基因图定序、解析癌症细胞等，都可以透过这项技术轻易达成。

稍早之前的大规模分布式计算技术即为“云计算”的概念起源。
云技术的特性
电子云有以下特性，概然性、弥漫性、同时性等等，云计算可能的确是来自电子云的概念，前几年就有所谓“无所不在的计算”，IBM有一个无所不在的计算叫“Ubiquitous”，MS(Bill)不久也跟着提出一个无所不在的计算“Pervade“，人们开始对无所不在的计算又有了新的认识，如今说是“Omnipresent”。

但是，云计算的确不是纯粹的商业炒作，的确会改变信息产业的格局，许多人已经用上了Google Doc和Google Apps，用上了许多远程软件应用如Office字处理而不是用自己本地机器上安装这些应用软件，以后谁还会花钱买Office软件呢?还有许多企业应用如电子商务应用，例如要写一个交易程序，Google的企业方案就包含了现成的模板，一个销售人员根本没学习过高级语言程序设计(如用Netbeans编程)也能做出来。这种计算和产业动向是符合开源精神的，符合SaaS(Software as a Service)趋势。

有这样一种说法，当今世界只有五台计算机，一台是Google的，一台是IBM的，一台是Yahoo的，一台是Amazon的，一台是Microsoft的，因为这五个公司率先在分布式处理的商业应用上捷足先登引领潮流。Sun公司很早就提出说“网络就是计算机”是有先见之明的。
云计算的关键技术
1、虚拟化技术

虚拟化技术是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行，它可以扩大硬件的容量，简化软件的重新配置过程，减少软件虚拟机相关开销和支持更广泛的 操作系统 方面。通过虚拟化技术可实现软件应用与底层硬件相隔离，它包括将单个资源划分成多个虚拟资源的裂分模式，也包括将多个资源整合成一个虚拟资源的聚合模式。虚拟化技术根据对象可分成存储虚拟化、计算虚拟化、网络虚拟化等，计算虚拟化又分为系统级虚拟化、应用级虚拟化和桌面虚拟化目。在云计算实现中。计算系统虚拟化是一切建立在“云”上的服务与应用的基础。虚拟化技术主要应用在CPU、操作系统、服务器等多个方面，是提高服务效率的最佳解决方案。

2、分布式海量数据存储

云计算系统由大量服务器组成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，用冗余存储的方式(集群计算、数据冗余和分布式存储)保证数据的可靠性。冗余的方式通过任务分解和集群，用低配机器替代超级计算机的性能来保证低成本，这种方式保证分布式数据的高可用、高可靠和经济性，即为同一份数据存储多个副本。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和Hadoop团队开发的GFS的开源实现HDFS。

3、海量数据管理技术

云计算需要对分布的、海量的数据进行处理、分析，因此，数据管理技术必需能够高效的管理大量的数据。云计算系统中的数据管理技术主要是Google的BigTable数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。由于云数据存储管理形式不同于传统的RDBMS数据管理方式，如何在规模巨大的分布式数据中找到特定的数据，也是云计算数据管理技术所必须解决的问题[61。同时，由于管理形式的不同造成传统的SQL数据库接口无法直接移植到云管理系统中来，研究在关注为云数据管理提供RDBMS和SQL的接口，如基于Hadoap 子项目HBase和Hive等。另外，在云数据管理方面，如何保证数据安全性和数据访问高效性也是研究关注的重点问题之一。

4、编程方式

云计算提供了分布式的计算模式，客观上要求必须有分布式的编程模式。云计算采用了一种思想简洁的分布式并行编程模型Map—Reduce。Map— Reduce是一种编程模型和任务调度模型。主要用于数据集的并行运算和并行任务的调度处理。在该模式下，用户只需要自行编写Map函数和Reduce函数即可进行并行计算。其中，Map 函数中定义各节点上的分块数据的处理 方法 ，而Reduce函数中定义中间结果的保存方法以及最终结果的归纳方法。

5、云计算平台管理技术

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