云平台主要技术、原理和应用
云应用的工作原理是
云应用的工作原理1. 云应用概述云应用是通过云计算技术实现的一种应用程序，其工作原理基于云平台提供的资源和服务。
云应用将计算、存储和网络等资源分布在云端，用户可以通过互联网来访问和使用这些应用。
云应用的工作原理包括用户请求、云平台处理、资源分配以及应用部署等多个环节。
2. 用户请求与云平台处理当用户需要使用云应用时，首先需要发送请求给云平台。
用户请求可以包括应用的功能需求、数据传输需求以及其他需求信息。
云平台接收到用户请求后，会进行相应的处理。
3. 资源分配云平台会根据用户请求的需求信息，对资源进行分配。
资源分配包括计算资源、存储资源和网络资源等。
云平台会利用虚拟化技术将物理资源抽象成虚拟资源，从而可以更加灵活地进行资源分配。
云平台会根据用户请求的需求来动态分配资源，并保证资源的高效利用。
4. 应用部署一旦云平台完成了资源分配，就会将应用部署到相应的资源上。
应用部署是指将应用程序代码和相关依赖文件部署到可运行环境中，并配置相应的运行参数。
云平台会根据用户需求自动完成应用的部署工作。
5. 运行与监控一旦应用完成部署，就可以开始运行了。
云平台会监控应用的运行状态，并收集相关的运行数据。
监控包括对应用的性能、可用性以及安全性等方面进行监测。
云平台可以通过对运行数据的分析来优化应用的性能和资源利用。
6. 数据传输与存储云应用需要对数据进行传输和存储。
数据传输是指将数据从用户端传输到云平台，并从云平台传输到应用程序中。
数据存储是指将数据保存在云平台的存储设备上，以供应用程序读取和处理。
云平台提供了各种存储服务，如对象存储、数据库存储等。
7. 安全性云应用的安全性是云平台的重要考虑因素之一。
云平台提供了多种安全机制来保护应用和用户的数据安全。
这些机制包括身份认证、数据加密、访问控制等。
云平台会采取一系列措施来防止恶意攻击和未经授权的访问。
8. 扩展性云应用的工作原理还包括扩展性的考虑。
云平台可以根据用户请求的增加或减少来进行扩展或收缩。
云计算技术与应用案例解析
云计算技术与应用案例解析第一章云计算技术的定义和原理云计算是指通过网络将大量的计算资源以及存储资源连接在一起，形成一个虚拟化的计算平台，供用户按需使用的一种计算模式。
其基本原理是将计算任务分解成多个小任务，并通过分布式计算的方式在多个服务器上并行执行，从而提高计算效率和资源利用率。
云计算技术的核心包括虚拟化、弹性扩展、自动化、资源共享等几个方面。
其中，虚拟化是实现云计算的基础，通过将物理资源虚拟化为逻辑资源，可以实现对资源的高效利用和灵活调度；弹性扩展是指根据用户需求的变化，自动调整云计算平台的规模，以确保用户获得所需的计算资源；自动化是指通过自动化脚本和工具，实现对云计算平台的自动化管理和运维；资源共享是指多个用户共享同一组计算资源，以降低成本和提高资源利用率。
第二章云计算的应用场景云计算技术具有很强的灵活性和伸缩性，可以应用于各行各业。
以下是几个典型的云计算应用场景：1. 企业IT系统的云化：将企业的核心业务系统迁移到云上，可以实现灵活扩展、高可用性和低成本的运维。
例如，某公司的ERP系统迁移到云上，可以根据业务需求自动扩展计算资源，提高系统的稳定性和可用性。
2. 大数据分析与处理：云计算可以提供大量的计算资源，用于处理和分析海量的数据。
例如，某公司通过基于云计算的大数据平台，实现了对用户行为数据的快速分析，从而优化产品推荐和营销策略，提高销售业绩。
3. 科学计算和模拟实验：云计算可以提供强大的计算能力，用于科学计算和模拟实验。
例如，科研机构可以利用云计算平台进行气候模拟、基因序列分析等复杂计算任务，加快科学研究的进展。
4. 云存储和备份：云计算可以提供大容量的存储空间，用于数据备份和存储。
例如，某企业将重要数据备份到云存储中，可以确保数据的安全性和可靠性。
第三章云计算应用案例解析1. 云计算在金融行业的应用：某银行通过建立基于云计算的核心系统，实现了对用户账户、交易信息的实时处理和分析。
这样可以提高金融交易的安全性和效率，为用户提供更好的金融服务。
云平台的技术原理和应用
云平台的技术原理和应用1. 什么是云平台云平台是一种基于云计算技术的在线服务平台，它将计算资源、存储空间和网络带宽等硬件资源通过虚拟化技术汇集在一起，向用户提供可弹性伸缩的服务。
云平台能够为用户提供大规模的计算能力和存储空间，以满足不同应用场景下的需求。
2. 云平台的技术原理云平台的技术原理主要包括虚拟化、分布式计算和自动化管理。
2.1 虚拟化技术云平台利用虚拟化技术将物理资源（如服务器、存储设备）通过软件进行抽象和隔离，使得多个虚拟计算实例可以运行在同一个物理设备上。
虚拟化技术使得用户可以根据实际需求动态分配计算资源，提高资源利用率。
2.2 分布式计算云平台通过将计算任务分布到多个计算节点上进行并行处理，提高计算效率和可靠性。
分布式计算能够将大规模的计算任务拆分成多个小任务，并通过多个计算节点同时进行处理，从而提供更高的计算能力和更快的响应速度。
2.3 自动化管理云平台通过自动化管理技术实现对计算资源的自动配置、部署和监控。
自动化管理技术可以根据预设的规则和策略，自动调整计算资源的分配和配置，以满足用户需求的变化。
自动化管理还能够实现对计算资源的运行状态进行监控和报警，提高系统的可用性和稳定性。
3. 云平台的应用云平台在各个领域有着广泛的应用，主要包括云存储、云计算和云服务。
3.1 云存储云存储是云平台提供的一种存储服务，用户可以将自己的数据保存在云平台上，通过互联网进行访问和管理。
云存储能够提供高可靠性和高可扩展性的数据存储服务，用户可以根据自己的需求随时调整存储空间的大小。
3.2 云计算云计算是云平台提供的一种计算服务，用户可以通过云平台获取计算资源和运行环境，进行各种计算任务。
云计算能够提供可弹性伸缩的计算能力，用户可以根据自己的需求随时增加或减少计算资源，大大节省了成本和管理人力。
3.3 云服务云服务是云平台提供的一种综合服务，它包括各种基础设施服务、平台服务和软件服务等。
云服务能够提供全面的技术支持和解决方案，帮助用户快速搭建和部署各种应用系统。
云计算的基本原理与概念
云计算的基本原理与概念云计算作为一种新型的计算模式，已经在各个领域得到广泛的应用。
它基于互联网技术，通过虚拟化技术将计算资源、存储资源和应用软件等打包成服务，通过互联网进行交付。
本文将介绍云计算的基本原理与概念，帮助读者更好地理解云计算的工作原理。
一、基本原理1. 虚拟化技术：云计算的核心技术之一是虚拟化技术。
它通过在物理计算机上创建虚拟机，将一个物理计算机虚拟化成多个逻辑上相互隔离的计算机，从而实现多用户之间的资源隔离。
通过虚拟化技术，云计算平台能够更好地利用计算资源，提高计算效率。
2. 多租户模式：云计算平台采用多租户模式，即多个用户共享同一份资源。
每个用户通过虚拟化技术获得一定的计算资源，但这些资源是共享的。
多租户模式可以有效地提高资源利用率，降低成本。
3. 弹性伸缩：云计算平台具备弹性伸缩的特性，即根据实际需求自动调整计算资源的数量。
当用户的需求增加时，云计算平台能够快速分配更多的资源，以满足用户的需求；当用户的需求下降时，云计算平台能够自动释放多余的资源，减少资源浪费。
4. 服务交付模式：云计算采用服务交付模式，用户通过互联网访问云计算平台提供的服务。
这些服务包括计算服务、存储服务、网络服务等。
用户无需购买和维护硬件设备，只需要付费使用云计算平台提供的服务，大大降低了成本和维护工作量。
二、基本概念1. 公有云：公有云是由第三方服务提供商建立和运营的云计算平台，向公众提供服务。
用户可以通过互联网访问公有云，按需使用计算资源，无需关心底层硬件和系统的维护工作。
2. 私有云：私有云是由组织内部建立和运营的云计算平台，只对组织内部的用户开放。
私有云提供了更高的安全性和隐私保护，但需要组织自行购买和维护硬件设备。
3. 混合云：混合云是公有云和私有云的结合，用户可以根据自身需求选择在公有云和私有云之间灵活部署应用。
这种模式既可以享受公有云的高效性和灵活性，又能满足私有云对安全和隐私的需求。
4. 云存储：云存储是云计算平台提供的一种存储服务，用户可以将数据存储在云端，随时随地访问。
云计算平台的架构和实现原理
云计算平台的架构和实现原理随着互联网技术的日益发展，云计算平台也越来越受到人们的追捧和认可。
云计算平台简单来说就是一种将计算资源和数据存储于互联网上的分布式系统，用户可以通过网络等方式轻松地访问这些资源进行各种计算操作，无需关心底层的硬件和软件细节。
但是云计算平台的设计和实现要考虑很多复杂的因素，下面我们就来详细了解一下云计算平台的架构和实现原理。
一、云计算平台的架构云计算平台的架构可以分为四个层次，分别是硬件层、虚拟化层、管理层和应用层。
1.硬件层硬件层是云计算平台的基础，包括服务器、存储设备、网络设备等硬件设备。
这些设备统称为物理资源，是云计算平台的最基本组成部分。
硬件层的设备需要满足高性能、高可靠性、高可扩展性的要求。
2.虚拟化层虚拟化层是建立在硬件层之上的一层虚拟化环境，主要通过虚拟机技术将物理资源进行抽象和隔离，使得不同的用户可以共享相同的物理资源进行计算操作。
虚拟化层的主要作用是将底层物理资源进行虚拟化，提供虚拟机实例的管理、调度和监控等功能。
3.管理层管理层是云计算平台的控制中心，负责对云计算平台各项资源进行管理和调度。
管理层包括资源管理、虚拟机管理、网络管理等子系统，通过各自的模块将云计算平台的各项资源进行统一管理，以满足用户的需求。
4.应用层应用层是云计算平台的最上层，提供给用户进行各种应用程序开发、部署和维护等服务。
应用层包括各种应用程序、应用程序库、开发工具和应用程序管理等模块。
二、云计算平台的实现原理1.虚拟化技术虚拟化技术是云计算平台实现的核心技术。
虚拟化技术可以将物理资源进行抽象和隔离，使得不同的用户可以共享相同的物理资源进行计算操作。
虚拟化技术的主要作用是将底层物理资源进行虚拟化，提供虚拟机实例的管理、调度和监控等功能。
2.管理和调度系统管理和调度系统是云计算平台的核心组成部分，主要通过各自的模块将云计算平台的各项资源进行统一管理，以满足用户的需求。
管理和调度系统的主要功能包括资源分配、负载均衡、故障恢复等。
云计算的基本原理和应用案例
云计算的基本原理和应用案例云计算（cloud computing）是一种基于互联网的计算服务模式，它能够按需提供计算资源（包括服务器、存储和数据库等）以及软件应用程序。
云计算的基本原理是将计算资源集中存储在云中心的数据中心中，通过网络将资源按需分配给用户。
下面将详细介绍云计算的基本原理，并列举一些云计算的应用案例。
1. 云计算的基本原理a. 虚拟化技术：云计算基于虚拟化技术，将计算资源通过虚拟化技术进行抽象，实现资源的按需分配和动态扩容。
b. 高可靠性：云计算采用冗余备份技术，将数据和应用程序存储在多个物理服务器上，提供高可靠性的服务。
c. 弹性扩展：云计算可以根据用户需求实现快速的资源弹性扩展，提供更好的响应速度和性能。
d. 按需付费：云计算提供按需付费的模式，用户只需要支付所使用的计算资源和服务，无需购买昂贵的硬件和软件。
e. 多租户架构：云计算支持多个用户共享同一套软硬件资源，提高资源利用率和成本效益。
2. 云计算的应用案例a. 云存储服务：云存储服务可以将用户的数据存储在云平台的数据中心中，用户可以随时随地访问和管理自己的数据。
例如，云盘服务、在线备份和数据同步等。
b. 基础设施即服务（IaaS）：IaaS提供基础的计算资源，如虚拟机、存储和网络等，用户可以根据自己的需求创建和管理虚拟机实例。
例如，亚马逊云服务（AWS）和微软Azure等。
c. 平台即服务（PaaS）：PaaS提供开发和部署应用程序的平台环境，开发者无需关注底层的基础设施，只需要关注应用程序的开发和部署。
例如，谷歌App Engine和微软Azure App Service等。
d. 软件即服务（SaaS）：SaaS提供已经开发完善的应用程序，并通过云平台提供给用户使用。
用户无需购买和安装软件，只需通过网络访问即可使用。
例如，Office 365和Salesforce等。
3. 使用云计算的步骤a. 确定需求：首先需要确定自己的需求，包括所需的计算资源类型、数量和期望的性能等。
云计算技术的工作原理与优势
云计算技术的工作原理与优势云计算是指通过互联网将计算资源和数据存储服务提供给用户的一种计算模式。
它的出现极大地改变了传统的计算方式，为用户提供了更加便捷和高效的计算服务，以及更低的成本。
本文将详细介绍云计算技术的工作原理与优势。
一、云计算技术的工作原理：1. 虚拟化技术：云计算依赖于虚拟化技术，通过将物理资源如服务器、存储和网络进行虚拟化，将其划分为多个逻辑单元，从而实现资源的共享和动态分配。
2. 分布式计算：云计算基于分布式计算框架，利用数据中心的大规模计算和存储设备，通过将任务分解为多个子任务，分配给多个计算节点进行并行处理，从而实现高效的计算能力。
3. 弹性伸缩：云计算平台具有弹性伸缩的特性，可以根据用户需求动态调整计算和存储资源的规模，从而灵活适应用户的计算需求变化。
4. 多租户模式：云计算采用一种多租户模式，即将计算资源划分为多个独立的租户空间，每个租户拥有独立的虚拟环境和资源隔离，保障了用户数据的安全性和隐私性。
二、云计算技术的优势：1. 资源共享和利用率提高：云计算通过虚拟化技术将物理资源进行抽象和集中管理，实现资源的共享利用，提高了资源利用率和计算效率。
2. 灵活性和可扩展性：云计算平台具有弹性伸缩的特性，可以根据用户需求快速增加或减少计算和存储资源，从而提供灵活的计算能力和弹性的服务。
3. 高可靠性和容错性：云计算采用分布式计算和副本技术，将数据和计算任务复制到多台服务器上，即使某台服务器发生故障，其他服务器仍然可以继续提供服务，从而提高了系统的可靠性和容错性。
4. 成本优势：通过云计算平台，用户可以根据实际使用情况付费，而无需购买昂贵的硬件设备，从而降低了企业的投资成本和运维成本。
5. 高安全性和隐私保护：云计算平台采用多租户模式，为每个用户提供独立的虚拟环境和资源隔离，确保用户数据的安全性和隐私保护。
三、云计算技术的应用领域：1. 企业应用：云计算可以为企业提供高效、灵活和成本有效的计算和存储能力，帮助企业实现资源共享和业务灵活性，并提供大数据分析、协同办公等功能。
云计算技术的基本原理与应用案例
云计算技术的基本原理与应用案例云计算是一种新兴的计算模式，它基于互联网为用户提供计算和数据存储服务，以高效、灵活、智能等特点受到广泛关注。
本文将介绍云计算技术的基本原理和应用案例。
一、云计算技术的基本原理1.1 虚拟化技术虚拟化技术是云计算技术的基础。
虚拟化可以将一台物理服务器划分成多个虚拟机，每个虚拟机可以独立运行不同的操作系统和应用程序。
虚拟化技术可以最大化地利用服务器的硬件资源，提高服务器的利用率和效率。
1.2 分布式计算云计算依赖于分布式计算架构。
分布式计算是将计算任务分成多个子任务，分布到多个计算节点上进行并行计算。
分布式计算可以提高计算的速度和效率，同时保证了计算的可靠性和可扩展性。
1.3 弹性计算弹性计算是云计算的核心特点之一。
云计算平台可以根据用户需求自动调节计算节点的数量和计算资源的分配，以应对不同的计算负载。
弹性计算可以提高计算系统的灵活性和可用性。
二、云计算的应用案例2.1 云存储云存储是一种将数据存储在云计算平台上，通过网络进行访问和管理的技术。
云存储可以提供高效、安全、可靠的数据存储服务。
云存储的应用包括数据备份、归档、共享、同步等。
2.2 云计算平台云计算平台是一种将计算资源和服务提供给用户的云计算基础设施。
云计算平台可以提供虚拟机、存储、网络、数据库、消息、安全等服务。
云计算平台的应用包括网站托管、应用程序开发、测试、部署等。
2.3 云安全云安全是一种保护云计算平台和用户数据安全的技术。
云安全可以提供数据加密、网络隔离、身份验证、访问控制等功能。
云安全的应用包括保护用户数据、保障关键信息系统安全等。
2.4 云AI云AI是一种将人工智能服务提供给用户的云计算技术。
云AI可以提供识别、分类、推荐、预测等人工智能服务。
云AI的应用包括图像识别、语音识别、自然语言处理、机器学习等。
三、云计算技术的未来发展云计算技术的未来发展方向包括以下几个方面：3.1 智能化未来的云计算平台将会更加智能化，可以通过机器学习、人工智能等技术智能化地管理计算任务、调节资源、提高计算效率和可靠性。
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典型云计算平台介绍
• Google 的云计算平台
Google公布的云计算技术主要由MapReduce、Google 文件系统(GFS)、BigTable组成。 Google 还构建其他云计算组件，包括一个领域描述语言 以及分布式锁服务机制等。Sawzall是一种建立在 MapReduce基础上的领域语言，专门用于大规模的信息处 理。Chubby是一个高可用、分布式数据锁服务，当有机器 失效时，Chubby使用Paxos算法来保证备份。
云计算技术原理和应用发展
报告人：*** 2010年*月*日
云计算：Cloud Computing
云计算已被业界视为互联 网产业的下一次革命，它 将带来工作方式和商业模 式的根本性改变
云时代已经到来！
主要内容
云计算概念及影响
云计算的主要服务形式和典型应用
云计算的核心技术 典型云计算平台介绍 云计算实验：云脑系统 如何进入云计算领域
目前，是提供这类服务最有名的公司，Google Docs, Google Apps和Zoho Office也属于这类服务。
•平台即服务(PaaS) 把开发环境作为一种服务来提供。这是一种分布式平台服务，厂商提供 开发环境、服务器平台、硬件资源等服务给客户，用户在其平台基础上定制开 发自己的应用程序并通过其服务器和互联网传递给其他客户。 PaaS能够给企业或个人提供研发的中间件平台，提供应用程序开发、数 据库、应用服务器、试验、托管及应用服务。
Google App Engine, Salesforce的平台，八百客的800APP 是PaaS的代表产品。
云计算的主要服务形式和典型应用
基础设施即服务(IaaS)
IaaS即把厂商的由多台服务器组成的“云端”基础设施，作为计量服务 提供给客户。它将内存、I/O设备、存储和计算能力整合成一个虚拟的资源池 为整个业界提供所需要的存储资源和虚拟化服务器等服务。这是一种托管型硬 件方式，用户付费使用厂商的硬件设施。 Amazon Web服务（AWS）， IBM的BlueCloud等均是将基础设施作为 服务出租。 IaaS的优点是用户只需低成本硬件，按需租用相应计算能力和存储能力， 大大降低了用户在硬件上的开销。
•海量数据分布存储技术
GFS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。 一个GFS集群由一个主服务器和大量的块服务器构成，并被 许多客户访问。主服务器存储文件系统所有的元数据，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。它 也控制系统范围的活动，如块租约管理，孤儿块的垃圾收集，块 服务器间的块迁移。主服务器定期通过HeartBeat消息与每一个 块服务器通信，给块服务器传递指令并收集它的状态。GFS中的 文件被切分为64MB的块并以冗余存储，每份数据在系统中保存 3个以上备份。 客户与主服务器的交换只限于对元数据的操作，所有数据方面 的通信都直接和块服务器联系，这大大提高了系统的效率，防止 主服务器负载过重。
云计算模式即为电厂集中供电模式，它的最终目标是将计算、 服务和应用作为一种公共设施提供给公众，使人们能够像使用水、 电、煤气和电话那样使用计算机资源。
云计算的主要服务形式和典型应用
云计算的主要服务形式有：SaaS(Software as a Service)， PaaS(Platform as a Service)， IaaS(Infrastructure as a Service)。 •(1)软件即服务(SaaS) SaaS服务提供商将应用软件统一部署在自己的服务器上，用户根据需求通 过互联网向厂商订购应用软件服务，服务提供商根据客户所定软件的数量、时 间的长短等因素收费，并且通过浏览器向客户提供软件的模式。 这种服务模式的优势是，由服务提供商维护和管理软件、提供软件运行的 硬件设施，用户只需拥有能够接入互联网的终端，即可随时随地使用软件。客 户不再像传统模式那样花费大量资金在硬件、软件、维护人员，只需要支出一 定的租赁服务费用，通过互联网就可以享受到相应的硬件、软件和维护服务。 对于小型企业来说，SaaS是采用先进技术的最好途径。
• IBM“蓝云”计算平台
“蓝云”基于IBM Almaden研究中心的云基础架构，采用了 Xen和PowerVM虚拟化软件，Linux操作系统映像以及Hadoop 软件(Google File System以及MapReduce的开源实现)。IBM 已经正式推出了基于x86芯片服务器系统的“蓝云”产品。
云计算概念及影响
云计算（Cloud Computing）是由分布式计算（Distributed Computing）、并行处理（Parallel Computing）、网格计算 （Grid Computing）发展来的，是一种新兴的商业计算模型。
中国网格计算、云计算专家刘鹏给出如下定义 ：“云计算将 计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够 根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务”。
云计算的核心技术
• • • • • 编程模型 海量数据分布存储技术 海量数据管理技术 虚拟化技术 云计算平台管理技术
• 编程模型
为了使云计算环境下的编程十分简单，Google开发了java、Python、 C++编程工具MapReduce，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。 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。
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。 BT是建立在GFS, Scheduler, Lock Service和MapReduce之 上的一个大型的分布式数据库，与传统的关系数据库不同，它把所 有数据都作为对象来处理，形成一个巨大的表格，用来分布存储大 规模结构化数据。 Google的很多项目使用BT来存储数据，包括网页查询， Google earth和Google金融。这些应用程序对BT的要求各不相同： 数据大小（从URL到网页到卫星图象）不同，反应速度不同（从后 端的大批处理到实时数据服务）。对于不同的要求，BT都成功的 提供了灵活高效的服务。
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。
云计算平台管理技术
云计算资源规模庞大，服务器数量众多并分布在不同的地点， 同时运行着数百种应用，如何有效的管理这些服务器，保证整个 系统提供不间断的服务是巨大的挑战。 云计算系统的平台管理技术能够使大量的服务器协同工作，方 便的进行业务部署和开通，快速发现和恢复系统故障，通过自动 化、智能化的手段实现大规模系统的可靠运营。
由图可知，“蓝云” 计算平台由一个数据中 心、IBM Tivoli部署管 理软件(Tivoli provisioning manager)、IBM Tivoli监控软件(IBM Tivoli monitoring)、 IBM WebSphere应用 服务器、IBM DB2数 据库以及一些开源信息 处理软件和开源虚拟化 软件共同组成。
精通linux操作系统，熟悉linux环境下环境搭建和编程； 精通UML、XML、JavaScript脚本语言、Java语言及相关 开发工具、多线程编程、网络编程，深刻理解算法设计、 数据结构和面向对象思想； 精通数据库原理和数据库应用，熟练掌握MySql、Oracle 等两种以上数据库管理系统； 熟悉Google GFS/Bigtable/Mapreduce原理，熟悉对开源 框架Hadoop的配置和使用; 熟悉虚拟化技术，如Xen,Vmware,KVM等，熟悉分布式虚 拟化； 深入理解云计算体系架构、分布式计算、网格计算、并向 计算、分布式存储、计算机网络和存储结构；
GoogleDocs类似于微软的Office的一套在线办公软件。用 户只需一台接入互联网的计算机和浏览器即可在线处理和搜索文 档、表格、幻灯片，并可以通过网络和他人分享并设置共享权限。
Google AppEngine使用户可以使用Python和Java在 Google的基础架构上开发和部署运行自己的应用程序。每个 Google AppEngine应用程序可以使用达到500MB的持久存储 空间及可支持每月500万综合浏览量的带宽和CPU，并且可根据 用户的访问量和数据存储需要的增长轻松扩展。 其它与“云”相关应用：云安全、云存储、云下载
EC2系统的使用模式
云计算系统实例——云脑
云登陆实现
云文件系统实现 云存储实现 云监控实现 云计算器实现
机群系统：共5台电脑，一台作为主服务器和监 控服务器，两台作为应用节点服务器和存储节点服 务器，两台作为计算节点服务器；
基础软件：Linux 、MPICH2.0（免费的消息传 递编程接口系统）、JDK（Java运行环境）、 Tomcat、MySQL数据库；
Amazon的弹性计算云
Amazon将自己的弹性计算云建立在公司内部的大规模集群计算 的平台上，而用户可以通过弹性计算云的网络界面去操作在云计算 平台上运行的各个实例(instance)。用户使用实例的付费方式由用户 的使用状况决定，即用户只需为自己所使用的计算平台实例付费， 运行结束后计费也随之结束。