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要解决的问题的问题，于是小编就整理了3个相关介绍云计算平台要解决的问题的解答，让我们一起看看吧。
云灾备四种解决方案？
云灾备的四种解决方案包括：
1. 冷备份：定期备份数据并上传至云平台，灾难发生时，启动数据层和应用层资源并导入数据。
2. Pilot Light：实时异步复制业务数据，灾难发生时，启动应用层资源。
3. WarmStandby：实时复制业务数据，应用层保持小规模资源配置，灾难发生时，迅速扩大应用层资源。
4. HotSite：实时同步/异步双向复制业务数据，应用层资源保持一定规模的配置，DNS按权重解析到两个站点，灾难发生时，DNS解析到单个站点，并迅速扩大应用层资源。
云灾备（Cloud Disaster Recovery）是一种利用云计算技术来实现数据备份和灾难恢复的解决方案。常见的云灾备的四种解决方案包括：
1. 云备份（Cloud Backup）：通过将企业数据备份至云端的方式，实现数据的安全存储和恢复。可以利用云存储服务提供商的备份功能，将企业的数据备份至云端进行长期存储，以备发生灾难时进行恢复。
2. 虚拟化灾备（Virtualized Disaster Recovery）：通过将企业的关键业务系统和数据进行虚拟化，搭建在云计算平台上，并实现与本地数据中心的实时同步复制，以实现对灾难时的快速恢复。
3. 多活数据中心备份（Active-Active Data Center Backup）：在不同地理位置部署多个活动的数据中心，通过实时数据同步以及自动切换机制，确保数据的高可用性和灾难恢复能力。
4. 混合云灾备（Hybrid Cloud Disaster Recovery）：通过结合私有云和公有云的方式，将关键业务系统和数据部署在企业自有的私有云环境中，同时利用公有云提供的备份和灾难恢复服务，实现云端和本地的双重备份和灾难恢复能力。
云计算主要的五大类技术支持分别为？
云计算五大技术是编程模型、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。
(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。
云erp真的已经玩不转了吗？
并不是
云ERP就是把ERP放在云计算平台上。基于云的ERP某种程度上为更多的中小企业来提供了一个可以与大型企业享受相同ERP服务的解决方案。
目前国内外的ERP厂商都号称有云ERP解决方案，但其实只有金蝶的云ERP提供了真正的云ERP解决方案，并且有三千家以上的企业在应用。事实上已经成为中国最大的云ERP厂商。
云ERP提供了低成本、低许可的可行性，企业不再需要给每一个使用该系统的用户都购买许可，只需要为基于云ERP许可支付固定的金额即可，然后所有人都可以使用这一系统。
到此，以上就是小编对于云计算平台要解决的问题的问题就介绍到这了，希望介绍关于云计算平台要解决的问题的3点解答对大家有用。
