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总体架构的问题，于是小编就整理了3个相关介绍云计算平台总体架构的解答，让我们一起看看吧。
公有云计算架构是什么？
公有云计算架构主要可分为四层，其中有三层是横向的，分别是显示层、中间件层和基础设施层，通过这三层技术能够提供非常丰富的云计算能力和友好的用户界面，还有一层是纵向的，称为管理层，是为了更好地管理和维护横向的三层而存在的。下面介绍每个层次的作用和属于这个层次的主要技术。
显示层主要是用于以友好的方式展现用户所需的内容，并会利用到下面中间件层提供的多种服务，主要有五种技术：HTML、JavaScript、CSS、Flash、Silverlight。
中间件层，这层是承上启下的，它在下面的基础设施层所提供资源的基础上提供了多种服务，比如缓存服务和REST服务等，而且这些服务即可用于支撑显示层，也可以直接让用户调用，并主要有五种技术：REST、多租户、并行处理、应用服务器、分布式缓存。
基础设施层这层作用是为给上面的中间件层或者用户准备其所需的计算和存储等资源，主要有四种技术：虚拟化、分布式存储、关系型数据库、NoSQL。
管理层这层是为横向的三层服务的，并给这三层提供多种管理和维护等方面的技术，主要有下面这六个方面：帐号管理、SLA监控、计费管理、安全管理、负载均衡、运维管理。
什么是云计算中心？
云计算中心（Cloud Computation Center）是与云计算伴生的一项基于超级计算机系统对外提供计算资源、存储资源等服务的机构或单位，以高性能计算机为基础面向各界提供高性能计算服务。
当前，云计算中心主要面向大规模科学计算及工程计算应用，并在商业计算、互联网、电子政务、电子商务等领域拥有巨大发展潜力。[1
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总体架构的问题就介绍到这了，希望介绍关于云计算平台总体架构的3点解答对大家有用。
