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土地资源整理模式篇一
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所谓云计算指的是一种新型的超级计算方式，关键技术主要包括了三个方面：编程模式、虚拟化技术、数据存储技术和管理技术。下面对这三大关键技术分别进行介绍。
值得注意的是，这里所说的编程模式主要针对的是使用云计算的服务而开发的用户群体。为了使这些用户能快捷的利用云端中他们想要的资源，相关工作人员必须运用正确的编程模式来编写应用程序已达到服务大众的目的。云计算中的编程模式有一个基本原则，那就是要尽可能的方便简单。归纳的说，就是要最大限度的使得后台复杂的任务调度和并行执行向编程人员实现透明化，这样一来就能够使编程人员将更多的精力集中于业务逻辑上面去。就目前而言谷歌提出的mapreduce 的编程模式是如今应用得最为广泛的云计算编程模式。根据调查显示，现在绝大多数it 厂商提出的“云”计划中采用的编程模式都是建立在mapreduce 思想基础上的。大量的事实证明，这种编程模式不但可以在云计算适用，在并行处理与多核计算上同样性能优良。但它也有自身的局限性，那就是仅适用于编写数据处理为主、可以高度并行化的.程序。换言之，它是对同类型数据的分布式处理，而并不适合于计算数据具有相互联系的应用。由此可见，为了更好的应用云计算，就必须在今后在改进该编程模式方面加强探索和研究，使得程序员可以较为轻松的编写各种需要的程序，从而实现真正意义上的并行编程，这同样也是mapreduce编程模式未来的发展趋势。
互联网本身就是一个比较虚幻的技术，因此虚拟化同样也是云计算中非常关键的技术之一。从某种意义上讲，也是云计算与一般并行计算最大的不同。大量的事实证明，通过虚拟机的方式来管理云计算资源好处非常显著。这是因为虚拟机属于一种比较特殊的软件，它能够硬件执行的完全模拟，因此能够在上面进行手动或者自动化的操作，进而保留一整套运行环境语义。这样便能够通过打包的方式将整个执行环境传输到其他物理节点上，使得物理环境与执行环境二者完全隔离开来，为整个应用程序模块的部署提供了便利。通常的说，将虚拟化的技术应用到云计算的平台能够获得一些良好的特性，具体如下：
（1）云计算的管理平台能够将计算平台准确定位到所需要的物理平台上（动态地），而不需要让虚拟机平台上的应用程序停止运行，这与采用虚拟化技术之前的进程相比较而言在迁移方法上显得灵活很多；
（2） 使用主机资源会更加的高效。因为它将多个负载（较轻的）虚拟机计算节点合并到同一个物理节点上，通过这种方式可以使空闲的物理节点处于关闭状态，从而达到节约电能的目的；
（3） 通过虚拟机在不同物理节点上的动态迁移可以获得负载平衡性能（与应用无关的）。这是因为虚拟机包含了整个应用程序环境以及虚拟化的操作系统，因此在进行迁移的过程中带着整个运行环境，与应用不会产生任何的关联。
为保证数据的高可靠和高可用性，通常情况下云计算的数据存储和管理都是采用分布式的方式。这一点与一般的数据存储安全保证办法比较相似，云计算也采用冗余存储的方式来保证存储数据的安全可靠。但是有一点需要区别对待的是，由于云计算系统需要在同一时间满足大量用户的需求，并行地为大量用户提供服务，所以云计算的数据存储技术一定要具有高吞吐率，通过反复的研究和实践表明，分布式存储正好满足了这一需求。在当前，云计算的数据存储技术种类有很多，主要有谷歌的非开源的体系gfs（英文是google filesystem）和hadoop 团队开发的hdfs（hadoop distributed filesystem）。现在有很大一部分it 厂商，包括intel、yahoo、阿里巴巴的云存储计划都是采用的hdfs 的数据存储技术。值得注意的是，云计算系统在处理大数据集的过程中需要提供高效的服务给用户，所以数据管理技术就一定可以高效管理大量数据。鉴于云计算具有对大量的数据进行反复的分析和读取的特点，数据的读操作频率要比数据的更新频率打出许多才行。因此云中的数据管理从某种意义上讲是一种读效率优先的数据管理模式。所以普通的云计算系统通常采用数据库领域中列存储的数据管理模式来进行数据的管理，也就是将表按列的形式划分后进行存储。当前名气最为响亮的是谷歌的bigtable数据管理技术，而hadoop 开发团队开发的开源数据管理模块则是模仿bigtable 的相关技术。但是有一点需要强调的是，由于采用列存储的方式管理数据会给写造成一定的不便，因此在未来要进一步研究应当如何提高数据的更新速率以及提高随机读速率。
综上所述，随着科技的发展和时代的进步，云计算逐渐成为未来发展的必然趋势。而基于云计算的土地资源服务处理平台为了能够更加高效的服务大众，就必须有效应用其中的几大关键技术，文章主要讲述了编程模式、虚拟化技术、数据存储技术和管理技术。当然了，随着时间的推移，一定会有更多更好的关键技术层出不穷，所以我们要以发展的心态不停地学习和探索，从而为更加方便快捷的为广大人民群众服务做好充足的准备。
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