云计算平台软件的关键技术
云计算平台及关键技术
云计算平台及关键技术在当今数字化的时代，云计算已经成为了推动科技发展和创新的重要力量。
它就像一个神奇的魔法盒子，为我们提供了强大的计算能力、海量的存储空间和丰富多样的服务，让我们的生活和工作变得更加便捷和高效。
那么，什么是云计算平台？它又有哪些关键技术呢？让我们一起来揭开它神秘的面纱。
云计算平台，简单来说，就是通过互联网将计算资源（包括服务器、存储、网络、应用程序等）以服务的形式提供给用户。
用户无需自己购买和维护硬件设备，只需要根据自己的需求向云服务提供商租用相应的资源，并按照使用量付费。
这种模式就像我们使用水电一样，按需取用，按量付费，极大地降低了用户的成本和风险。
云计算平台主要有三种服务模式：IaaS（基础设施即服务）、PaaS （平台即服务）和 SaaS（软件即服务）。
IaaS 提供的是最基础的计算资源，如服务器、存储和网络等，用户可以在这些资源上自由部署和运行自己的操作系统和应用程序。
PaaS 则在 IaaS 的基础上，为用户提供了一个平台，包括操作系统、数据库、中间件等，用户可以在这个平台上快速开发和部署自己的应用程序。
SaaS 则是将应用程序作为服务提供给用户，用户无需自己安装和维护软件，只需要通过网络访问即可使用。
要实现云计算平台的强大功能，离不开一系列关键技术的支持。
其中，虚拟化技术是云计算的核心技术之一。
通过虚拟化技术，可以将物理资源虚拟化为多个逻辑资源，从而实现资源的灵活分配和高效利用。
例如，一台物理服务器可以通过虚拟化技术被分割成多个虚拟机，每个虚拟机都可以独立运行操作系统和应用程序，就像多台独立的服务器一样。
这样一来，不仅提高了服务器的利用率，还降低了硬件成本。
分布式存储技术也是云计算平台的重要支撑。
在云计算环境中，数据量通常非常庞大，传统的存储方式已经无法满足需求。
分布式存储技术将数据分散存储在多个节点上，通过冗余备份和数据一致性算法，保证了数据的可靠性和可用性。
同时，分布式存储还具有良好的扩展性，可以随着数据量的增加轻松地扩展存储容量。
云计算及关键技术
云计算及关键技术一、云计算的概念云计算是一种新型的计算和存储方式，它将计算机系统和存储资源通过互联网进行集中管理和分配，用户可以通过互联网来访问这些资源。
云计算有着许多优点，比如说降低成本、提高灵活性、提高可靠性、提升效率等等。
它是信息科学技术领域的重要组成部分，为各个行业的发展提供了重要支持。
二、云计算的架构云计算的架构分为三层，分别是云计算基础架构层、云计算平台层和云计算应用层。
1. 云计算基础架构层：包括服务器、存储设备、网络设备等硬件资源，它们构成了云计算基础设施的核心部分。
2. 云计算平台层：包括操作系统、虚拟化技术、存储管理、网络管理等软件资源，它们为上层应用提供了必要的支持。
3. 云计算应用层：是云计算的最上层，包括办公自动化、ERP、CRM、网络游戏等应用软件，它们运行在云计算平台上。
三、云计算的关键技术1. 虚拟化技术：虚拟化技术是云计算的核心技术之一，它能够将物理资源抽象成虚拟资源，从而实现资源的共享和动态分配。
常用的虚拟化技术有服务器虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化等。
2. 自动化技术：自动化技术是指通过自动化工具和技术，实现对资源的自动化管理和部署。
常用的自动化技术有自动化部署、自动化监控和自动化调度等。
3. 资源管理技术：资源管理技术是指通过对资源进行管理和优化，实现资源的高效利用。
常用的资源管理技术有负载均衡、资源调度和容量规划等。
4. 大数据技术：随着云计算的发展，数据量也在不断增加。
大数据技术能够有效地处理和分析海量数据，帮助用户快速做出决策。
5. 安全技术：安全技术是云计算发展中不可或缺的一部分，它能够保障用户的隐私和数据安全，防止黑客攻击和恶意软件的入侵。
四、云计算的应用1. 企业信息化：云计算能够为企业提供安全、高效、灵活的信息化服务，实现业务的集中管理和资源的共享，帮助企业提高效率和降低成本。
2. 电子商务：云计算能够为电子商务提供可靠的服务器存储和处理技术，实现轻松扩展、高效处理和低延迟访问，提升电子商务的竞争力。
云计算十大关键技术(2021)
云计算十大关键技术（2021）2021云计算十大关键词分别是：云原生、高性能、混沌工程、混合云、边缘计算、零信任、优化治理、数字政府、低碳云、企业数字化转型。
1、云原生：云计算架构正在以云原生为技术内核加速重构随着我国在“新基建”领域的布局加速，云计算迎来全新的发展机遇，万千企业数字化转型提速换挡，也对云计算的使用效能提出新的需求。
云原生以其独特的技术特点，很好地契合了云计算发展的本质需求，正在成为驱动云计算“质变”的技术内核。
何宝宏判断，在未来的一段时间内，以云原生为技术内核重构IT架构将是大势所趋。
2、高性能：云端高性能计算驱动数字经济发展当前，算力推动云计算、大数据、人工智能及智慧应用从概念落地到现实，我国的数字经济也逐步向人工智能、智能芯片、物联网、大数据、云计算等“算力依赖型”产业聚焦。
随着云计算不断发展，云上算力从计算资源、网络资源、存储资源三个维度不断丰富增强，云端高性能算力的大规模调度更为便捷、提供的算力形式更加多样化、运行任务透明、触达更多的应用。
在此优势下，云端高性能市场逆势上涨。
3、混沌工程：为复杂系统稳定性保驾护航复杂系统的稳定性难以保障正在成为行业发展的痛点，混沌工程的出现和兴起，为复杂系统稳定性保驾护航，保证生产环境的分布式系统，在面对失控条件的时候，仍然具备较强的韧性。
目前，混沌工程虽然已经在互联网、金融、通信、工业等多个行业逐步落地，但仍处于早期探索阶段，亟需标准规范推进行业健康发展。
中国信通院已经编制了《混沌工程平台能力要求》《混沌工程成熟度模型》《软件系统稳定性度量模型》等标准，并展开了混沌工程相关评估工作，同时还将成立混沌工程实验室。
4、混合云：成为企业上云主流模式随着十四五规划的进一步明确，混合云已成为未来国内云计算发展的重点之一。
而近几年混合云技术和方案的快速发展，也使其在各个行业的应用不断深入，已成为企业上云的主流模式。
从市场接受度来看，全球范围内有82%的用户已经应用混合云部署模式；从产业供给来看，公有云服务商、私有云厂商、电信运营商、传统IT服务商、云管理服务商等众多厂商被混合云的广阔前景所吸引，纷纷推出了各自的解决方案；从行业应用来看，混合云的落地实践和应用场景日益丰富。
云计算的关键技术
云计算的关键技术云计算（cloudcomputing，分布式计算技术的一种，其最基本的概念，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。
稍早之前的大规模分布式计算技术即为“云计算”的概念起源。
云计算系统运用了许多技术，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最为关键。
云计算的核心技术(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。
GFS即Google文件系统（GoogleFileSystem），是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。
GFS的设计思想不同于传统的文件系统，是针对大规模数据处理和Google应用特性而设计的。
它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能。
它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。
一个GFS集群由一个主服务器（master）和大量的块服务器(chunkserver)构成，并被许多客户（Client）访问。
主服务器存储文件系统所以的元数据，包括名字空间、访问控制信息、从文件到块的映射以及块的当前位置。
云计算的关键技术
云计算的关键技术云计算是一种基于互联网的计算模式，通过网络提供可按需使用的共享计算资源，包括计算能力、存储空间、网络资源、应用软件等。
云计算的关键技术是支撑其实现的技术要素。
下面将介绍云计算的几个关键技术。
1.虚拟化技术虚拟化技术是云计算的基础技术之一、它通过将物理资源虚拟化为逻辑资源，实现对计算资源的抽象。
虚拟化技术可以将一台物理服务器划分成多个虚拟服务器，每个虚拟服务器可以运行不同的操作系统和应用程序。
这样可以极大地提高物理服务器的利用率，降低成本。
2.大数据存储与处理技术云计算的特点之一是数据量巨大，因此需要具备高效的存储和处理能力。
大数据存储与处理技术包括分布式文件系统、分布式数据库、数据挖掘和机器学习等。
这些技术可以实现对大规模数据的高速存储和处理，为云计算提供了强大的数据支持。
3.负载均衡技术云计算环境下，可能有大量的用户同时访问云服务，这就需要负载均衡技术来平衡用户请求的分布，提高系统的性能和可扩展性。
负载均衡技术可以通过分发用户请求到多个服务器上，将工作负载均衡地分配给每个服务器，从而提高系统的整体性能和可用性。
4.弹性扩缩容技术弹性扩缩容技术是云计算的核心技术之一、它可以根据实际需求自动调整云服务的资源规模。
当用户请求增加时，可以自动扩容以提供更多的计算资源；当用户请求减少时，可以自动缩容以节约资源。
弹性扩缩容技术可以根据负载情况灵活地调整云服务的规模，提高资源利用率。
5.虚拟网络技术云计算环境中可能有多个虚拟机或容器共享同一个物理网络，为了提供更好的网络性能和安全性，需要虚拟网络技术。
虚拟网络技术可以通过在物理网络之上构建逻辑网络，实现虚拟机之间的通信和隔离。
它可以使得虚拟机之间的通信不受物理网络的限制，同时也可以提供强大的隔离和安全性。
6.安全和隐私保护技术云计算环境中，用户的数据和应用程序都存储在云服务提供商的服务器上，这就带来了安全和隐私等方面的挑战。
云计算需要提供一系列的安全和隐私保护技术，包括数据加密、访问控制、身份认证等。
云计算的关键技术
云计算的关键技术随着信息技术的快速发展，云计算已经成为一种引领未来的技术发展方向，受到了越来越多的关注。
云计算是指通过互联网将计算机资源、软件和服务等提供给用户使用，其目的是为了提升计算机资源的利用率、降低成本、提高服务质量和增强灵活性。
云计算的核心技术包括虚拟化、分布式计算、数据存储与管理等，下面将详细探讨云计算的关键技术。
一、虚拟化技术虚拟化技术是云计算的基础和核心技术。
它通过在一台物理服务器上创建多个虚拟服务器来实现资源的共享和利用，以提高计算机资源的利用率。
虚拟化技术主要分为硬件虚拟化和软件虚拟化两种方式。
硬件虚拟化是指将一台物理服务器分割为多个虚拟服务器运行在同一台物理服务器上。
每个虚拟服务器具有自己的操作系统、应用程序和独立的硬件资源，用户可以根据需要配置不同的资源。
常见的硬件虚拟化技术有VMware、KVM和Hyper-V等。
软件虚拟化是指在主机操作系统上运行多个隔离的虚拟操作系统，每个虚拟操作系统可以运行自己的应用程序。
软件虚拟化可以利用已有的服务器硬件资源将有限的服务器资源分为多个使用者之间共享，以满足用户的需求。
常见的软件虚拟化技术有Docker、OpenVZ和LXC等。
二、分布式计算技术分布式计算技术是指将一个计算任务分割成多个子任务，分配给多个计算节点进行计算，并协调、整合不同节点之间的计算结果，最终得到一个完整的计算结果。
分布式计算技术的主要目的是提高计算机处理数据的速度、增强系统的可靠性、降低成本，并实现可扩展性和易维护性。
分布式计算技术广泛应用于云计算的各个方面，如大数据分析、智能媒体、人工智能等。
在分布式计算中，常用的架构包括Client/Server、P2P和SOA等。
三、数据存储与管理技术数据存储和管理是云计算应用的关键技术之一。
数据存储和管理的任务是将大量的数据分散储存到多个节点上，然后实现高效的数据访问和处理。
云存储和管理的平台通常由云存储服务器、数据中心、数据仓库和数据备份系统等组成。
云计算的关键技术
云计算的关键技术云计算的关键技术
⒈引言
⑴背景和概述
⑵目的和范围
⒉虚拟化技术
⑴定义和概念
⑵虚拟化的分类
⑶虚拟化技术的关键要素
⑷虚拟化技术在云计算中的应用
⒊自动化管理技术
⑴自动化管理的意义和目标
⑵自动化管理的关键技术
⒊⑴自动化配置管理
⒊⑵自动化部署和扩展
⒊⑶自动化监控和故障恢复
⒊⑷自动化性能优化
⑶自动化管理技术在云计算中的应用
⒋数据安全和隐私保护技术
⑴数据安全和隐私保护的需求和挑战
⑵数据加密技术
⑶访问控制和身份认证技术
⑷数据备份和恢复技术
⑸数据安全和隐私保护技术在云计算中的应用⒌网络资源管理技术
⑴网络资源管理的意义和目标
⑵软件定义网络技术
⑶负载均衡和流量管理技术
⑷虚拟网路功能技术
⑸网络资源管理技术在云计算中的应用
⒍大数据处理和分析技术
⑴大数据处理和分析的定义和概念
⑵分布式存储和计算技术
⑶数据挖掘和机器学习技术
⑷实时数据处理和流式计算技术
⑸大数据处理和分析技术在云计算中的应用
⒎附件
本文档涉及附件：
●附件1：虚拟化技术相关文献
●附件2：自动化管理技术案例研究报告
●附件3：数据安全和隐私保护技术相关工具和软件
●附件4：网络资源管理技术实验数据
本文所涉及的法律名词及注释：
●虚拟化技术：指通过软件或硬件实现将一台计算机系统虚拟化成多个独立的虚拟机的技术。
（注：此处为示例，具体内容需要根据文档内容进行添加）。
云计算的关键技术研究
云计算的关键技术研究云计算作为网络时代的重要技术，不断发展壮大。
它的核心理念是资源共享，通过在网络上提供以服务为中心的技术，包括存储，计算，网络资源等等。
随着云计算需求的增长，对云计算的技术研究也越来越深入。
本文将介绍云计算中的关键技术研究。
一、虚拟化技术虚拟化技术是云计算的核心技术之一，通过虚拟化技术，可以将一台物理机器划分为多台虚拟机，从而提高硬件资源的利用率。
虚拟化技术也可以使云计算平台更加灵活，能够更好地适应不同的应用场景。
在虚拟化技术的基础上，就可以实现资源共享，包括计算，存储，网络等资源。
二、数据中心技术数据中心是云计算的核心设施，云计算平台需要高效的数据中心来保证服务的高可用性、可靠性、安全性。
数据中心技术主要包括数据中心网络、数据中心存储和数据中心计算等。
数据中心网络是一个重要的组成部分，它需要支持高速数据传输、低时延和扩展性等特性。
数据中心存储则是数据中心的重要组成部分，它需要高性能、可靠性和可扩展性等特性。
在数据中心计算方面，虚拟机技术也可以应用于数据中心的服务器，从而实现资源共享和高效利用。
三、安全和隐私保护技术随着云计算的发展，安全和隐私保护问题也成为了关注的焦点。
云计算的安全和隐私保护技术需要涉及到多个层面，包括硬件安全、软件安全、数据安全、网络安全等。
在硬件安全方面，云计算平台需要保证硬件设备的安全性，包括服务器、存储设备、网络设备等。
软件安全则是指操作系统、虚拟机、应用软件等方面的安全。
数据安全则是指数据在传输、存储和处理过程中的保护。
最后，网络安全则是指云计算网络的安全。
四、大数据技术云计算需要处理海量数据，因此大数据技术也成为了云计算中的重要技术之一。
大数据技术主要涉及到数据的存储、计算、分析等方面。
在数据的存储方面，云计算需要支持高可用性、高可扩展性和高性能等特性。
计算方面则需要支持大规模并行处理和高效计算。
在分析方面，则需要支持大规模数据的挖掘和分析。
五、自动化管理技术云计算还需要实现对资源的自动化管理，包括服务的自动化部署、自动化扩缩容、自动化故障转移等。
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１云计 算 平 台介 绍
２云计算平台提供的服务
云计 算平台包 括以下几个层次的服务［ １ １ ： Ｉ ａ ａ Ｓ： 基础设施 即服务（ Ｉ ｎ ｆ ｒ ａ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ － ａ ｓ － ａ －Ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ） ， 基础 设施 即服务 。 消费者通￣Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ Ｎ以从完善的计算机基础设施获得 服务 。 例如： 硬件 服务器 租用 。 Ｐ ａ ａ Ｓ ： 平台即服务（ Ｐ ｌ ａ ｔ ｆ ０ ｒ ｍ— ａ ｓ — ａ —Ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ） ， Ｐ ａ ａ Ｓ 实际上是 指将软件研发 的平 台作为一种服务 ， 以ｓ ａ ａ ｓ 的模式提交给用户 。 因 此， Ｐ ａ ａ Ｓ 也是Ｓ ａ ａ Ｓ 模 式的一种应用 。 但是， Ｐ ａ ａ Ｓ 的出现可 以加快 Ｓ ａ ａ Ｓ 的发展 ， 尤其是加快Ｓ ａ ａ Ｓ 应用的开发速度 。 例如 ： 软件的个性化 定制开发 。 Ｓ ａ ａ Ｓ ： 软件 即服务（ ｓ ０ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ — ａ ｓ — ａ —Ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ） ， 它是一种通过 Ｉ ｎ ｔ ｅ ｍｅ ｔ 提供软件的模式， 用户无需购买软件 ， 而是向提供商租用基 于ｗｅ ｂ 的软件 ， 来管理企业 经营活动 。
群分布式数据计算 。 Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ Ｃ ｅ 提供 了并行处理、 答错处理 、 本地计 算、 负载均衡 的功 能接 口， 自动地 并发和分 布处理信 息。 现在 ， 很多 信息处理程序都按照Ｍａ ｐ Ｒｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 编程模型进行了改写 ， 使得程序 的 架构更加清晰 、 更适 合于集群分布式处理【 ２ 】 。 应用 研 究 云计 Nhomakorabea平 台软件
程 红 军
技术
（ 中国电子科技集 团公 司第三十二研究所 上海 ２ ０ ０ ２ ３ ３ ）
摘要 ： 云计 算平 台是服务 器数据存储和 处理的 中心提 供存储和 处理海 量数据的硬 、 软件服 务 。 本文介 绍 了云计算 平 台和云计 算平 台提供 的服 务 、 构成 云计算软 件的相 关技 术。 重点描 述 了云计算 软件 的关键技 术， 包括分 布式计 算编程 模型 、 海量数据 存储 和数据 管理技 术。 其 中， 分布式 计算 编程 模型兼 具 了高效 的任 务调度 能力， 是 大部分 云计 算平 台首 选的编程模型 ； 为 了适应保存 海量数据 的需求， 云平 台采用的是 分布 式结构化 数据存储 系统； 为 了适应海 量数据 的保存 要求 ， 云平 台采 用的是 分布式 结构化 数据存 储 系统 。 关键 词： 云计算 分布 式计算编程模 型 海量 数据存储 中图分 类号＂ Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文献 标识码 ： Ａ 文章 编号 ： ｌ ０ ０ ７ ． ９ ４ １ ６ （ ２ ０ １ ５ ） １ ０ 。 Ｏ １ ３ ０ － ０ ２
云计算平 台处理 的是 网络 内的海量 数据 ， 分布式计算编程模 型、 海量数据存储、 数据管理是 云计算的主要关键技术 ， 而虚拟化技 云计算平台是服务器端数据存储和处理 中心， 用户通过客户端 术和 云计算平 台管理 技术主要是用于整合和调配分布在 网络上 的 进行操作 ， 数据的处理会在服务器 进行 ， 然后将结果给用户。 云端平 大量服务器集群及其他 网络设备 的处理能力 。 台数据可 以共享 ， 可以同时对多个对象组成 的网络进行控 制和协 ３ ． １分 布式 计算 编 程模 型Ｍａ ｐ Ｒｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 调， 云端各种数据可以同时被多个用户使用 。 云平台的数据计算多 由大量廉价的硬件承担 ， 云计算的编程模 云计 算（ Ｃｌ ｏ ｕ ｄ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ） 是分布 式计算（ Ｄｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｅ ｄ 型对 硬件 的限制要尽 量 的低 ， 要 能够适用 于多核 和多种处 理器 ， Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ） 、 并行计算（ Ｐ ａ ｒ ａ ｌ ｌ ｅ ｌ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ） 、 效 用计 算（ Ｕｔ ｌ ｉ ｉ ｔ ｙ Ｍａ ｐ Ｒｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 编程模型 成为大 部分云计 算平 台首选 的编程 模 型 ， Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ） 、 网络存储（ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ Ｓ ｔ ｏ ｒ ａ ｇ ｅ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｅ ｓ ） 、 虚拟化 Ｄ － Ｒｅ ｄ ｕ ｅ编程模型也兼具 了高效 的任务调度能力 。 ｃ Ｍａ ｐ — Ｒｅ — （ Ｖｉ ｒ ｔ ｕ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ） 、 负载均衡 （ Ｌ ｏ ａ ｄ Ｂ ａ ｌ ａ ｎ ｃ ｅ ） 、 热备份冗 余（ Ｈｉ ｇ ｈ Ｍａ ｕ ｃ ｅ 编程模型对于任务并发程度高 、 耦 合度低的程序更加实用 。 Ａｖ ａ ｉ ｌ ａ ｂ ｌ ｅ ） 等 传 统 计 算 机 和 网络 技 术 发展 融合 的 产 物 。 商 业 公 司 和 ｄ Ｇ ＯＯ Ｇ Ｌ Ｅ 开发Ｍａ ｐ － Ｒｅ ｄ ｕ ｅ 的初衷 是使非分布式 的程序 员也 ｃ 学术界都对 云计算进行 了深层次的研究 ， 企业与大学启动云计算学 不必考虑集群 的可靠性 和扩展性 术合作 ， 推动云计算的普及和云计算相 关技术开展 研究 。 云计算在 能够为大规模集群 编写应用程序， 集群 的处 理问题 由平台进行 处理 。 天文学 、 医学 、 网络安全 、 图像处理 、 互联 网和科研 领域具有广泛的 等问题 ， Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 的ＭＡＰ 表示映射 ， Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ￣示化简 ， 用户通过递 交 应用前景 。 自己设计 的Ｍａ ｐ 映射函数和Ｒｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ￣简 函数 ， 便可进行大规模 的集