大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于云计算平台关键技术的问题，于是小编就整理了2个相关介绍云计算平台关键技术的解答，让我们一起看看吧。
云计算最关键，最核心的技术源动力是？
虚拟化技术是云计算中最关键、最核心的技术原动力。
Intel VT即Intel公司的Virtualization Technology虚拟化技术。为解决纯软件虚拟化解决方案在可靠性、安全性和性能上的不足，Intel在它的硬件产品上引入了Intel VT（Virtualization Technology，虚拟化技术）。
2005年8月，Intel首次公布了针对硬件辅助虚拟化的Vanderpool（Intel VT虚拟化技术的前身）技术细节。Vanderpool技术通过增加新的指令，使得Intel处理器支持硬件虚拟化。2005年11月，Intel宣布，虚拟化技术Vanderpool改成VT，被Acer和联想应用在其基于Intel Pentium 4的PC上。Intel VT可以让一个CPU工作起来像多个CPU在并行运行，从而使得在一部电脑内同时运行多个操作系统成为可能。这种VT技术并不是一个新鲜事物，市面上已经有一些软件可以达到虚拟多系统的目的，比如VMware workstation、Virtual PC等，使用这种技术就可以单CPU模拟多CPU并行，可以实现单机同时运行多操作系统。
1 云计算最关键、最核心的技术源动力是虚拟化技术。
2 虚拟化技术可以将物理资源（如服务器、存储设备等）抽象成虚拟资源，使得资源的利用率大大提高。
这样一来，云计算平台可以通过灵活地分配和管理虚拟资源，实现资源的高效利用和弹性扩展。
3 此外，虚拟化技术还能够提供更好的资源隔离和安全性，使得云计算平台能够同时为多个用户提供服务，保证用户数据的隐私和安全。
4 虚拟化技术的发展也推动了云计算的快速发展，使得云计算能够提供更多的服务和功能，满足用户不断增长的需求。
因此，虚拟化技术是云计算的关键和核心技术源动力。
公有云计算基础架构的主要技术？
云计算系统中华运用了许多技术，其中以编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术、云计算平台管理技术更为关键。
（1）编程模型
MapReduce是Google开发的java、Python、C++编程模型，它是一种简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。严格的编程模型使云计算环境下的编程十分简单。MapReduce模式的思想是将要执行的问题分解成Map（映射）和Reduce（化简）的方式，先通过Map程序将数据切割成不相关的区块，分配（调度）给大量计算机处理，达到分布式运算的效果，再通过Reduce程序将结果汇整输出。
（2）海量数据分布存储技术
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，用冗余存储的方式保证数据的可靠性。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BT（BigTable）数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。
（4）虚拟化技术
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。
（5）云计算平台管理技术
到此，以上就是小编对于云计算平台关键技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于云计算平台关键技术的2点解答对大家有用。
