关于云计算和云数据管理技术的探讨

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1、关于云计算和云数据管理技术的探讨摘要云计算和云数据管理技术是信息化时代针对处理海量数据研发的技术，能够有效处理大量的数据，并且因为处理技术以及相关技术具有一定的容错性，因此能够对大量的不确定的数据进行处理。同时，其数据存储量大，而且云计算是以网络为核心的分布式系统，这样能够处理更多的数据。因此，木文主要针对云计算以及云数据管理技术进行分析和探讨，主要论述Dynamo技术、BigTable技术和GFS技术分析在云计算管理中起到的作用。关键词云计算云数据管理技术Dyrmmo技术BigTable技术GFS技术一、引言我国经济社会的快速发展让企业在处理信息的时候承担了更多的压力。

2、尤其是对每量数据的整理、分析和总结，传统的计算机分析系统已经不能满足企业的需求，云计算和云数据管理技术应运而牛。目前，在我国云计算已经逐步应用到了各个行业之中。这样不仅可以有效节省用户的资源，同时还可以降低企业的经济成本。最重要的是，其提高了计算的效率和准确率，扩大了数据存储的空间。因此，对云计算和云数据管理技术的分析成为有关行业的重要目标。二、云计算的特征分析云计算操作简单方便，数据处理效率高、准确率高，能够处理大量的数据，而但不会出现系统崩溃的情况。因此，通过云计算在实际对数据的处理中体现出的特征进行总结和分析，主要体现在可靠性、经济性、管理性、服务性内容之上。经过具

3、体的操作分析可以发现，高服务性主要体现于客户可以不了解云计算的特性以及具体操作方式，而云计算可以分析出客户的需求，这样可以有针对性地帮助客户。其次，云计算的可靠性体现在利用率分布式的存储方式上，这样即使是用多台计算机计算而产生了一定的错误，也可以通过数据冗余管理的方式和容错性指导计算机进一步进行计算。三、云数据管理技术的分析探讨云数据管理技术是云计算的具体执行过程，主耍分为四个环节。第一,是数据组织管理，既可以釆用分布式数据存储系统，对海量的数据进行存储和访问，主要具有容错性，可以完成云计算中的数据运算功能；第二，则是数据集合管理，就是对具有动态性和不确定性的数据进行统一

4、的管理，对大量的数据进行归类和分类处理，主要采用的处理技术是分布式处理技术；第三，则是分布式并行处理，主耍体现在分布式数据环境屮，可以对数据进行大量的挖掘对比，然后依据数据的特点，可以形成映射关系,找到数据之间的关系，对于下一步的管理以及数据的匹配具有重要的作用；第四，则是数据分析，数据分析是云数据管理技术的最终目的，因此想要完成数据分析，首先应该在海量数据库中提取和挖掘数据，并且判断挖掘的数据的可靠性和可利用性，然后对挖掘岀来的数据包含的信息和潜在的信息进行分析、总结，为将其应用到其他领域做准备。四、Dynamo技术分析Dynamo技术在云计算和云数据管理中是一个存储系

5、统，其形式是分布式的，具有数据库的特点，而且Dynamo技术是以AWS为基础技术实现自身的存储功能。另外，因为Dynamo技术是以DHT的理念为基础进行设计的，因此在各个环节的衔接点上具有环内自主转发，而且自主性极强的特点。同时，由于各个环节是被主控制点控制的，所以出现故障的概率十分小，每个节点都是被严格控制的。而但其中最突出的一个优点就是能?峡節1喔龈北荆？然后经过实际的数据调整和改变，重新进行记录和修改，确保最终的记录是正确的。同时，因为其负载均衡，所以能够采用DHT的模式，把数据均匀地分布在各个节点进行储存。而保证数据的访问量也是均衡的，这对于数据处理十分重耍。五、

6、BigTable技术分析BigTable技术是一种巨型的分布式的数据库，主要以GFS和MapReduce为基础。其实际的表现就是一个巨型的数据表格，通过把不同类型的数据进行归类整理，形成的数据表格和数据包的规模要大于1024TBo同时，因为BigTable技术也具有扩展性，因此在存储海量的数据的时候也可以不断扩大，导致利用BigTable技术可以不断扩大存储空间和存储数据的量，有效地显现了云数据管理技术的优势和特点。而且利用BigTable技术可以保存每一个页血的内容，而每一个字符串代表的就是单元格的内容，因此可以存储海量的数据。最重要的是，可以利用BigTable技术对

7、文件进行编名、标注，这样在查找的时候就会更加方便。六、GFS技术分析GFS技术也是一个巨型的分布式的存储系统，与BigTable技术以及Dynamo技术的联系是十分紧密的，能够为使用者提供大量的数据支持和海量的数据存储。而且由于GFS技术主要面向客户使用，因此在节点上存在客户端和服务器，并且可以提供专业的数据接口，同时可以利用同一个数据函数完成数据的链接。而且GFS技术是一个数学逻辑，对于数据的管理十分重耍，避免数据存储出现错误。七、结语云数据管理技术和云计算是社会信息化发展，海量数据诞生引发的一种数据计算和存储的变革技术，对