云计算与大数据处理 -4
大数据与云计算的区别与关系
大数据与云计算的区别与关系胡经国一、大数据与云计算的区别大数据与云计算是两个有着本质区别的科学概念和范畴。
它们主要在其定义和特点（特性或特征）以及体系架构、理论技术、服务模式和应用领域等方面都具有本质的区别。
对此，本文作者已经或将要作专文论述，在此仅例举一二。
1、定义区别根据著名的麦肯锡全球研究所给出的定义，大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低4大特征。
而云计算则是指一种基于互联网的计算模式；通过这种模式，共享的软硬件资源和信息，可以按需求提供给计算机和其他设备。
2、定义范围区别从二者的定义范围来看，大数据要比云计算更加广泛。
大数据这一概念从2011年诞生以来，已历经8个年头。
中国从积极推动两化融合到深度融合，也有14年之久。
再者，从各地纷纷建设大数据产业园可以看出，中国极其看重大数据的发展契机。
3、作用区别云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。
当然，大数据必须有“云”作为基础架构，才能得以顺畅运营。
4、目标受众区别云计算是CIO（Chief Information Officer，首席信息官——一种新型的信息管理者）等所关注的技术层；而大数据则是CEO（Chief Executive Officer，首席执行官）所关注的业务层产品。
二、大数据与云计算的关系1、大数据与云计算的关系概述通常，人们把大数据与云计算的关系比着一个硬币的两面。
云计算是大数据的IT基础，而大数据则是云计算的一个杀手级应用。
云计算是大数据成长的驱动力；而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，因而就更加需要云计算去加以处理。
所以，二者之间的关系是相辅相成的。
30年前，存储1TB数据的成本，大约是16亿美元。
如今，1TB数据存储到“云”上，只需要不到100美元。
但是，存储下来的数据，如果不用云计算进行挖掘和分析，那么就只是僵死的数据，没有太大价值。
云计算环境下的大数据存储与处理
云计算环境下的大数据存储与处理随着互联网和数字化技术的快速发展，云计算成为越来越多企业和机构的首选。
在云计算环境下，数据的存储和处理已成为一项非常重要的任务。
特别是随着大数据时代的到来，存储和处理海量数据已经成为一个难题。
本文将探讨在云计算环境下的大数据存储与处理问题，并介绍一些最新的技术和方法。
一、大数据存储大数据的存储问题成为云计算环境下一个极其重要的任务。
传统的单机存储已经无法满足大数据存储的需求，因此大数据存储需要借助分布式存储技术。
1、分布式存储技术分布式存储是一种分布式系统，可以将数据存放在多个节点上，从而获得更好的数据可用性，更大的存储空间和更高的性能。
分布式存储用于处理大数据，解决数据中心存储问题，并支持不同应用程序对数据的获取和存储。
分布式存储的架构有多种，其中比较常见的是Hadoop分布式文件系统(HDFS)。
HDFS的存储是从一个文件克隆而来，分为块(block)并存储在不同的节点上，这些节点可以是物理机、虚拟机或容器。
每个块都有三个副本，这样可以保证数据的可靠性和可用性。
另一种常见的架构是Ceph，它采用了一种分布式对象存储(OSD)的架构，这使得Ceph可以存储大规模的数据并保障数据的安全性和可用性。
2、云存储技术云存储是一种基于云计算的存储技术，它允许用户使用服务提供商的云存储作为他们的在线储存空间。
云存储通常是一个元数据的结构，这样可以节省数据传输和存储空间。
用户可以在云存储服务中存储、检索和处理数据。
云存储还允许多个用户共同访问存储库，这样有效减少了数据的重复存储和传输。
常见的云存储技术包括Amazon S3、阿里云对象存储、腾讯云对象存储和百度云存储。
二、大数据处理大数据处理是指在大数据环境下，通过对数据进行采集、存储、处理、分析和应用，提供更优化的应用程序。
大数据处理可以帮助企业更好地预测市场趋势、提高产品质量、增强功能安全性和改进客户服务。
1、批处理批处理是对大数据最常使用的一种处理模式。
大数据与云计算(论文).
大数据与云计算摘要：近年来，大数据和云计算已经成为社会各界关注的热点话题。
秉承“按需服务”理念的“云计算（Cloud computing）”正高速发展，“数据即资源”的“大数据（big data）”时代已经来临[1]。
大数据利用对数据处理的实时性、有效性提出了更高要求，需要根据大数据特点对传统的常规数据处理技术进行技术变革，形成适用于大数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。
如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题。
大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战，数据管理方式上的变革正在酝酿和发生。
本文所提到的大数据包含着云计算，因为云计算是支撑大数据的平台。
关键词: 大数据云计算数据分析数据挖掘引言在学术界，大数据这一概念的提出相对较早。
2008 年9 月，《自然》杂志就推出了名为“大数据”( big data) 的专刊。
2011 年5 月，麦肯锡全球研究院发布了名为《大数据: 创新、竞争和生产力的下一个前沿》(Big data: The next frontier for innovation，competition，and productivity)的研究报告，指出大数据将成为企业的核心资产，对海量数据的有效利用将成为企业在竞争中取胜的最有力武器。
2012 年，联合国发布大数据政务白皮书，指出大数据可以使用极为丰富的数据资源来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。
2012 年3 月29日，奥巴马政府发布了《大数据研究与发展计划倡议》，宣布启动对大数据的研发计划，标志着美国把大数据提高到国家战略层面，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。
大数据应用正在风靡全球，大数据精准营销成为企业掌舵者的口头禅，那么大数据真的是无懈可击吗？答案显然是否定的。
随着互联网和移动设备的普及，大数据已经在我们的生活中无处不在，而有关大数据与隐私的问题也日益受到关注。
云计算与大数据技术
云计算与大数据技术一、云计算的基础技术云计算（Cloud computing）是指通过网络提供各种计算服务，包括存储、应用、数据处理、网络服务等。
云计算技术的基础是虚拟化技术和分布式计算技术。
虚拟化技术是通过软件的方式将物理服务器拆分成多个虚拟机，实现资源的动态分配和利用；分布式计算技术则是将任务拆分成多个子任务，并分配到多个计算节点上并行处理，提高计算效率。
二、云计算的主要特点1. 可扩展性：云计算具有高度的扩展性，可根据业务需求灵活调整计算和存储资源，不受硬件设备容量的限制。
2. 高可用性：云计算通过实现冗余机制，保证了业务的高可用性，哪怕某一台服务器发生故障，也不会对整个系统造成影响。
3. 易购买：云计算提供的服务可以通过网站在线购买，无需承担维护和调试成本，大大降低了企业运营成本。
三、大数据技术的基本框架大数据（Big data）是指大规模、高维度、多类别的数据集合，它需要使用新型的技术和算法来存储、处理和分析。
大数据技术的基础是分布式存储和并行计算技术。
分布式存储技术可以将数据分散存储在多个节点中，实现数据的高可靠、高效率和高可扩展性；并行计算技术则是将任务拆分成多个子任务，并分配到多个计算节点上并行处理，提高计算效率。
四、大数据技术的主要作用1. 数据挖掘：大数据技术可以通过对海量数据的挖掘，发现数据中的规律和趋势，为企业决策提供重要参考依据。
2. 业务分析：大数据技术可以对不同维度的数据进行分析和比较，帮助企业了解业务状态和趋势，为企业决策提供重要决策支持。
3. 客户关系管理：大数据技术可以对客户数据进行挖掘和分析，为企业提供更加个性化、精准的客户服务。
五、云计算与大数据技术的结合云计算和大数据技术的结合，可以为企业提供更加灵活、高效、安全的数据处理和存储服务。
云计算可以为大数据技术提供强大的计算和存储能力，让数据处理效率更高更快，同时极大降低企业运营成本。
大数据技术则可以为云计算提供更加精细化和智能化的服务，为企业提供更加智能化的计算和存储服务。
云计算和大数据基础知识
云计算与大数据基础知识一、云计算是什么?云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式,在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。
因此,云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。
用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算.云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络,服务器，存储，应用软件，服务),这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
通俗的理解是,云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等)和软件资源（如应用软件、集成开发环境等）,所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。
用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。
云计算的核心理念是资源池。
二、云计算的基本原理云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池.如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。
打个比方,这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。
它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便,费用低廉。
最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。
三、云计算的特点1、支持异构基础资源云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。
云计算技术在大数据存储与处理中的使用教程
云计算技术在大数据存储与处理中的使用教程随着信息技术的飞速发展，大数据的存储与处理成为了一项重要的挑战。
而云计算技术作为一种高效、灵活且可扩展的解决方案，逐渐成为了大数据存储与处理的首选。
本文将为您介绍云计算技术在大数据存储与处理中的使用教程。
云计算技术指的是将计算资源（如服务器、存储、数据库等）通过网络提供给用户，以满足他们的计算需求。
云计算可以分为三个层次：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
在大数据存储与处理中，我们主要关注的是IaaS和PaaS层次。
首先，我们来介绍云计算在大数据存储方面的应用。
云计算提供了高度可扩展的存储解决方案，将大数据存储在云端的虚拟机中。
在IaaS层次，您可以租用到足够的存储空间，可以根据需求进行灵活扩展。
而在PaaS层次，您可以使用云计算平台提供的存储服务，如云数据库、云存储等。
这些存储服务具有高可靠性和高可用性，可以确保大数据的安全性和稳定性。
在大数据处理方面，云计算同样发挥了重要作用。
云计算提供了强大的计算能力，并可以根据需求进行弹性扩展。
在IaaS层次，您可以租用到高性能的虚拟机，进行大数据处理任务。
而在PaaS层次，您可以使用云计算平台提供的计算服务，如云函数、云批处理等。
这些计算服务提供了分布式计算、并行计算、自动化调度等功能，大大提高了大数据的处理效率和准确性。
除了存储和处理，云计算在大数据分析方面也发挥了重要作用。
云计算提供了丰富的分析工具和服务，帮助用户进行数据挖掘、机器学习、人工智能等任务。
在IaaS层次，您可以租用到具有强大计算能力和丰富算法库的虚拟机，进行大规模数据分析。
而在PaaS层次，您可以使用云计算平台提供的分析服务，如云机器学习、云数据湖等。
这些服务提供了快速、高效的数据分析方法，帮助用户从海量的数据中发现有价值的信息。
为了更好地使用云计算技术进行大数据存储与处理，您可以按照以下步骤进行操作：1. 选择合适的云计算服务提供商。
云计算与大数据处理
云计算与大数据处理随着信息技术的不断发展，云计算与大数据处理已经成为智能时代的热门话题。
云计算是一种通过互联网提供计算资源和服务的方式，大数据处理则是指针对海量数据进行存储、管理和分析的过程。
它们的结合，可以为企业和个人带来更高效和精准的信息管理和利用。
一、云计算的发展云计算的产生源于数据中心的迅速发展。
数据中心是企业维护服务器、网络设备和存储设备的场所，随着互联网的不断普及和企业信息化程度的提高，数据中心的规模不断扩大，高端服务器的使用量也随之增加。
云计算就是利用这些服务器为用户提供虚拟化的计算资源的方式，使其可以高效地使用这些资源。
这种广泛的计算能力提供了普遍的数据处理和应用，为大数据处理等创新应用提供了基础条件。
二、大数据处理技术的发展与云计算一样，大数据处理技术也是围绕着数据中心的发展而出现的。
数据中心的大量数据处理需求促进了大量的技术创新。
大数据处理技术的核心是如何处理和分析庞大而复杂的数据集合。
这可能涉及到在线分析、数据仓库和数据挖掘等领域，也可能是利用机器学习和自然语言处理等意识形态学领域，进一步挖掘数据中隐含的价值并实现人工智能应用。
三、云计算和大数据处理的结合云计算和大数据处理相互依赖，彼此之间是一种联动关系。
云计算提供了大数据处理所需的计算和存储资源，而大数据处理则需要利用这些资源进行数据分析和应用。
云计算服务商的出现和发展大大提高了企业对数据方面的求解能力，也让大数据处理成为一种“云端服务”。
云计算和大数据处理的结合不仅可以获得更大的计算能力，还能享受更丰富的数据分析和应用服务。
例如，基于互联网和云计算平台，某些企业专注于推动大数据分析，为客户提供个性化的产品和服务，通过大数据分析来完成精准定位、推荐和营销等。
这种集成的服务让大数据处理更为实用、高效和科学，不仅为企业带来了生产力的提升，也为用户提供了更大的便利。
四、大数据处理面临的挑战虽然云计算和大数据处理相互促进，但大规模数据处理仍然面临着许多挑战。
云计算与大数据的关系及应用案例解析
云计算与大数据的关系及应用案例解析云计算和大数据是当今信息技术领域中备受关注的两大热门话题，它们之间有着密不可分的关系，相辅相成，共同推动着信息技术的发展。
本文将就云计算与大数据的关系进行探讨，并结合实际案例对它们在应用中的具体表现进行解析。
一、云计算与大数据的关系云计算是一种基于互联网的计算方式，通过将计算资源、存储资源和应用程序等进行集中管理和分配，为用户提供按需获取的服务。
而大数据则是指规模巨大且难以通过传统数据处理工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
云计算和大数据之间的关系主要体现在以下几个方面：1. 数据存储和计算能力：云计算平台提供了弹性的存储和计算资源，为大数据的存储和处理提供了基础设施支持。
用户可以根据实际需求动态调整资源规模，实现对大数据的高效管理和分析。
2. 数据处理和分析：云计算平台提供了各种数据处理和分析工具，如Hadoop、Spark等，这些工具可以帮助用户对大数据进行分布式处理和实时分析。
通过云计算平台，用户可以更加方便地进行数据挖掘、机器学习等操作，从海量数据中挖掘出有价值的信息。
3. 数据共享和协作：云计算平台提供了便捷的数据共享和协作机制，用户可以将自己的数据存储在云端，与他人共享数据并进行协作分析。
这种方式不仅提高了数据的利用率，还促进了数据之间的交流和合作。
二、云计算与大数据的应用案例解析1. 金融行业：在金融行业，大数据分析可以帮助银行和证券公司更好地了解客户需求、预测市场走势，提高风险控制能力。
通过云计算平台，金融机构可以实现对海量交易数据的实时处理和分析，为决策提供更加准确的支持。
2. 医疗健康领域：大数据分析在医疗健康领域的应用也日益广泛。
通过对患者的病历数据、基因数据等进行分析，可以实现个性化诊疗方案的制定，提高医疗服务的质量和效率。
云计算平台为医疗机构提供了数据存储和处理的基础设施，支持医疗大数据的应用和发展。
3. 零售行业：在零售行业，大数据分析可以帮助企业更好地了解消费者的购物习惯和偏好，优化商品推荐和促销策略。
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考点：云计算部分云计算定义；云计算的特点；云计算的三种不同部署模式；Google 文件系统的特点及平台结构；云存储的相关解决方案；云服务的三种类型及其特点；虚拟化技术的特点；虚拟化的业界集中不同的解决方案；云桌面的定义；桌面云的基本架构；无盘工作站的特点；大数据处理部分大数据的4V特征；掌握hdfs中namenode与datanode的作用；MapReduce处理模型；理解WordCount程序处理流程；Hadoop中运行MapReduce作业的工作原理；1. Memcache主要应用于（B）A. 静态页面缓存B. 动态页面缓存C. 页面片段缓存D. 数据缓存2. Mapreduce 适用于（D）A.任意应用程序B.任意可在windows servet2008 上运行的程序C.可以串行处理的应用程序D.可以并行处理的应用程序1. 云计算的特点？（AB CDE）A．大规模 B.平滑扩展 C.资源共享 D.动态分配 E.跨地域2. 与传统的分布式程序设计相比，MapReduce 封装了（ABCD）等细节，还提供了一个简单而强大的接口。
A. 并行处理B. 容错处理C. 本地化计算D. 负载均衡3. 云存储解决方案价值有哪些？（ABCD）A. 海量小文件的高效管理B. PB级的存储空间和线行扩展能力C. 可动态提升的性能D. 数据高可靠性4. 目前，选用开源的虚拟化产品组建虚拟化平台，构建基于硬件的虚拟化层，可以选用（BCD）A. XenB. VMwareC. Hyper-vD. Citrix5. 在云计算中，虚拟层主要包括（ABC）A.服务器虚拟化B.存储虚拟化C.网络虚拟化D.桌面虚拟化6. 云安全主要的考虑的关键技术有哪些？（ABC）A.数据安全B.应用安全C.虚拟化安全D.服务器安全7. Google 文件系统将整个系统的节点分为（ABC）的角色A.客户端B.主服务器C.数据块服务器D.监测服务器8. 云计算基础架构的层次结构中包含（ABCD）A.基础设施层B.中间件层C.显示层D.管理层9. 下列属于Google 云计算平台技术架构的是（ABC）A. 并行数据处理MapReduceB.分布式锁ChubbyC. 结构化数据表BigTableD.弹性云计算EC210. Hadoop项目包括（ABD）A. Hadoop Distributed File System（HDFS）B. Hadoop MapReduce编程模型C. Hadoop StreamingD. Hadoop Common云计算部分：云计算定义：云计算模型能以按需方式，通过网络，方便的访问云系统的可配置计算资源共享池(如：网络，服务器，存储，应用程序和服务) 。
同时它以最少的管理开销及最少的与供应商的交互，迅速配置提供或释放资源。
1、狭义云计算：是指IT基础设施的交付和使用模式，通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。
提供资源的网络被称为“云”。
“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。
2、广义云计算：是指服务的交付和使用模式，通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。
这种服务可以是IT、软件和互联网相关的，也可以是其他任意的服务。
云计算特点：1、自助式服务：消费者无需同服务提供商交互就可得到自助的计算、资源能力，如服务器的服务、网络存储等。
2、无所不在的网络访问：借助于不同的客户端来通过标准的应用对网络访问的可用能力。
3、服务可计量：云系统对服务类型通过计量的方法来自动控制和优化资源使用，如存借助于不同的客户端来通过标准的应用对网络访问的可用能力。
4、划分独立资源池：根据消费者的需求来动态地划分或释放不同的物理和虚拟资源。
5、快速弹性：提供：资源快速和弹性提供的能力释放：资源快速和弹性释放的能力。
对消费者来说，所提供的这种能力是无限的并且可在任何时间以任何量化方式购买。
云计算的三种不同部署模式：公有云：在此种模式下，应用程序、资源、存储和其他服务，都由云服务供应商来提供给用户，这些服务多半都是免费的，也有部分按需按使用量来付费，这种模式只能使用互联网来访问和使用。
同时，这种模式在私人信息和数据保护方面也比较有保证。
这种部署模型通常都可以提供可扩展的云服务并能高效设置。
私有云：这种云基础设施专门为某一个企业服务，不管是自己管理还是第三方管理，自己负责还是第三方托管，都没有关系。
只要使用的方式没有问题，就能为企业带来很显着的帮助。
不过这种模式所要面临的是，纠正、检查等安全问题则需企业自己负责，否则除了问题也只能自己承担后果，此外，整套系统也需要自己出钱购买、建设和管理。
这种云计算模式可非常广泛的产生正面效益，从模式的名称也可看出，它可以为所有者提供具备充分优势和功能的服务。
混合云：混合云是两种或两种以上的云计算模式的混合体，如公有云和私有云混合。
他们相互独立，但在云的内部又相互结合，可以发挥出所混合的多种云计算模型各自的优势。
Google 文件系统的特点及平台结构：特点：以用户数据为中心；数据存储在云中；数据访问不收地理位置限制；数据能够很方便的共享。
平台结构：Google文件系统海量数据分布存储技术( GFS)、分布式计算编程模型MapReduce、分布式锁服务Chubby分布式结构化数据存储系统Bigtable等。
云存储的解决方案：1、DAS采用直接外挂存储方案的服务器结构如同PC机架构，外部数据存储设备采用SCSI技术，或者FC(Fibre Channel)技术，直接挂接在内部总线上的方式，数据存储是整个服务器结构的一部分。
DAS依赖服务器主机操作系统进行数据的IO读写和存储维护管理，数据备份和恢复要求占用服务器主机资源（包括CPU、系统IO等），数据流需要回流主机再到服务器连接着的磁带机（库），数据备份通常占用服务器主机资源20-30%，直连式存储的数据量越大，备份和恢复的时间就越长，对服务器硬件的依赖性和影响就越大。
2、NAS（上图答案）NAS是将存储设备作为存储系统的附加设备，通过网络连接到系统中。
网络附加存储是一个相对于普通服务器只少了大量计算功能的专用文件服务器，因此它的功能很完备。
它是一种将分布、独立的数据整合为大型、集中化管理的数据中心，以便于对不同主机和应用服务器进行访问的技术。
NAS是一种文件级的网络存储模式。
NAS拥有自己的文件系统，一般通过网络文件系统（Network File System，NFS）或通用因特网文件系统（Common Internet File System，CIFS）对外提供文件访问服务。
NAS 提供统一的存储接口，所有的存储设备连接到现有网络的网络拓扑结构相同，因此NAS的共享性很好。
NAS 不仅仅是作为存储设备，更多的是作为数据备份和恢复的设备。
3、SANSAN是一种快速的专用子网，子网内部是通过光纤交换机、光纤路由器、光纤集线器等网络连接设备，将磁盘阵列、磁带等存储设备与相关服务器连接起来的。
SAN（存储区域网络）根据连接的方式分为光纤通道（Fiber Channel，FC）SAN 和IP SAN。
FC SAN是以光纤通道作为传输介质；IP SAN技术是一种在传统IP以太网上架构一个SAN存储网络，通过IP 以太网把服务器与存储设备连接起来的SAN存储技术。
IP SAN技术采用的是集中存储方式，大大提高了存储空间的利用率。
云服务的三种类型及特点:三种类型：IaaS、PaaS、 SaaSSaaS：通过网络向最终用户提供软件应用服务。
SaaS能降低企业信息化成本，提高企业信息化水平，为用户提供一站式服务。
PaaS：通过网络向用户提供可定制，可开发的平台服务。
例如应用开发环境、数据库服务、电信能力开放等。
IaaS：通过网络为用户提供IT基础设施服务。
包括计算存储和网络资源出租、以及灾备、负载均衡、网络加速、综合信息等服务。
虚拟化技术的特点：①软件实现：以软件的方式模拟硬件，通过软件的方式逻辑切分服务器资源，形成统一虚拟资源池，创建虚拟机运行的独立环境。
②隔离运行：运行在同一物理服务器上的多个虚拟机之间隔离，虚拟机与虚拟机之间互不影响。
包括计算隔离、数据隔离、存储隔离、网络隔离、访问隔离，虚拟机之间不会泄露数据，应用程序只能通过配置的网络连接进行通信。
③封装抽象：操作系统和应用被封装成虚拟机，封装是虚拟机具有自由迁移能力的前提。
真实硬件被封装成标准化的虚拟硬件，整个虚拟机以文件形式保存，便于进行备份、移动和复制。
④硬件独立：服务器虚拟化带来了虚拟机和硬件相互依赖性的剥离，为虚拟机的自由移动提供了良好的平台。
⑤广泛兼容：兼容多种硬件平台，支持多种操作系统平台。
6.标准接口：虚拟硬件遵循业界标准化接口，以保证兼容虚拟化的业界集中不同的解决方案：1.基于VirtualBox的虚拟化技术模拟的环境：VirtualBox能够安装多个客户端操作系统，每个客户端系统皆可独立打开、暂停与停止。
主端操作系统与客户端操作系统皆能相互通信，多个操作系统同时运行的环境也彼此能够同时使用网络。
功能特色：①支持64位客户端操作系统，及时主机使用32位CPU；②支持SATA 硬盘NCQ技术；③虚拟硬盘快照；④无缝视图模式；⑤能够在主机端与客户端共享剪贴板；⑥在主机端与客户端间创建共享文件夹；⑦自带远程桌面服务器；⑧支持VMware VMDK软盘档及Virtual PC VHD软盘档格式；⑨3D虚拟化技术支持OpenGL；⑩最多虚拟32颗CPU；⑪支持VT-x与AMD-V硬件虚拟化技术；⑫iSCSI 支持；⑬USB与USB2.0支持。
2.基于VMware的虚拟化技术VMware是真正“同时”运行，多个操作系统在主系统的平台上，就像标准Windows 程序那样切换。
而且每个操作系统用户都可以进行虚拟的分区、配置而不影响真实硬盘的数据，用户甚至可用过网卡将几台虚拟机用网卡连接成一个局域网。
主要产品：VMware-ESX-Server、VMware-GSX-Server、VMware-WorkStationVMware产品的主要功能：①不需要分区或重开机就能在同一台计算机上使用两种以上的OS；②完全隔离并且保护不同OS的操作环境及所有安装在OS上的应用软件和资料；③不同的OS之间还能互动操作，包括网络、周边、文件分享及复制、粘贴功能；④有复原功能；⑤能够设定并且随时修改OS的操作环境；⑥能够热迁移，具有高可用性。
3.基于KVM的硬件虚拟化技术KVM是通过简单地加载内核模块而将Linux内核转换成一个系统管理程序。
安装KVM 之后，可以在用户空间启动客户操作系统。
每个客户操作系统都是主机操作系统的一个单个进程。