云计算的关键技术
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，云计算已成为当今科技领域中的热门话题。
它作为一种基于网络的计算模式，可以通过网络实现资源的共享、动态调度与计算能力的提供。
云计算的普及和发展离不开一系列的关键技术的支持和促进。
本文将依次介绍云计算的关键技术，并探讨其在云计算领域中的重要性和应用。
一、虚拟化技术虚拟化技术是云计算的核心技术之一。
通过将物理资源（如服务器、存储设备、网络设备等）进行抽象，将其转化为虚拟资源，从而实现资源的灵活分配和利用率的提高。
虚拟化技术可以提供全面的资源管理、使用和优化，使得各种资源可以根据实际需求进行动态调度和重新分配。
虚拟化技术在云计算中扮演着重要的角色，不仅可以实现资源的虚拟化管理，还可以提供更高的可用性和可扩展性。
二、分布式存储技术分布式存储技术是云计算的又一个关键技术。
在云计算环境下，由于资源的分布性和分散性，传统的集中式存储已无法满足大规模数据的存储和管理需求。
分布式存储技术以其高可靠性、高可扩展性和高性能的特点成为云计算环境下的首选。
它通过将大量的存储节点组织成一个分布式存储系统，实现数据的分布式存储和访问。
分布式存储技术的应用使得大规模数据可以高效地存储和管理，为云计算提供了强有力的支撑。
三、网络虚拟化技术在云计算环境下，网络通信是不可或缺的一环。
网络虚拟化技术以其在网络资源管理和利用效率方面的优势，成为云计算中的关键技术之一。
网络虚拟化技术通过将物理网络资源抽象为虚拟网络资源，实现网络资源的灵活分配和管理。
它可以将一个物理网络划分为多个独立的虚拟网络，使得云计算平台可以为不同的用户提供定制化的网络连接和服务。
网络虚拟化技术的发展，使得云计算中的网络资源得以高效利用和管理。
四、安全与隐私保护技术云计算的普及离不开安全与隐私保护技术的支持。
在云计算环境下，用户的数据和隐私面临着更大的风险和挑战。
因此，安全与隐私保护技术是云计算中的重要一环。
这些技术可以通过数据加密和访问控制等手段，保证用户数据在云计算平台中的安全性和隐私性。
云计算及其关键技术分析
云计算及其关键技术分析在当今数字化的时代，云计算已经成为了信息技术领域的核心驱动力之一。
它不仅仅改变了我们存储和处理数据的方式，还为企业和个人带来了前所未有的灵活性和效率。
那么，究竟什么是云计算？它又有哪些关键技术在背后支撑着其强大的功能呢？云计算，简单来说，就是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软件资源、硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。
用户不再需要在本地拥有强大的计算能力和大量的存储空间，而是可以像使用水电一样，按需从“云”中获取所需的计算资源和服务。
云计算的关键技术之一是虚拟化技术。
虚拟化技术可以将物理资源（如服务器、存储设备和网络）抽象为逻辑资源，使得多个虚拟机能够在同一物理服务器上同时运行，从而提高了资源的利用率。
通过虚拟化，云计算服务提供商能够更灵活地分配资源，满足不同用户的需求。
另一个关键技术是数据存储技术。
在云计算环境中，数据量通常是巨大的，因此需要高效可靠的数据存储方案。
分布式存储系统应运而生，它将数据分散存储在多个节点上，通过冗余和数据备份来确保数据的安全性和可用性。
同时，为了提高数据的访问效率，还采用了各种数据索引和缓存技术。
云计算中的资源管理和调度技术也至关重要。
面对众多用户的请求和不断变化的资源需求，如何合理地分配和调度计算、存储和网络资源，以确保服务的质量和性能，是一个巨大的挑战。
资源管理和调度系统需要实时监测资源的使用情况，根据预设的策略和算法进行资源的分配和调整。
安全技术在云计算中同样不容忽视。
由于数据存储在云端，用户对数据的安全性和隐私性存在担忧。
因此，云计算服务提供商需要采用一系列的安全措施，如数据加密、身份认证、访问控制和网络安全防护等，来保障用户的数据安全。
此外，云计算中的自动化部署和管理技术也大大提高了运维效率。
通过自动化工具和脚本，可以实现服务器的快速部署、应用程序的自动更新和配置管理等，减少了人工干预，降低了出错的概率。
云计算的服务模式也是其重要的组成部分。
阐述云计算关键技术
阐述云计算关键技术
云计算是一种基于互联网的计算方式，它通过将计算资源（如服务器、存储、网络等）集中到云端，以实现对资源的灵活配置和按需使用。
以下是云计算的一些关键技术：
1. 虚拟化技术：虚拟化技术是云计算的基础，它可以将物理资源（如服务器、存储、网络等）抽象成虚拟资源，从而实现对资源的灵活管理和分配。
虚拟化技术包括服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化等。
2. 分布式计算：云计算采用分布式计算的方式来处理大规模的数据和计算任务。
通过将计算任务分配到多个计算节点上，云计算可以提高计算效率和可靠性。
3. 存储技术：云计算需要高效、可靠的存储技术来支持大规模的数据存储和管理。
云计算通常采用分布式存储技术，如分布式文件系统、对象存储等，以确保数据的可靠性和安全性。
4. 数据中心技术：数据中心是云计算的核心基础设施，它包括服务器、存储设备、网络设备等。
数据中心技术涉及到机房建设、电力供应、散热冷却等方面，以确保数据中心的稳定运行。
5. 自动化管理技术：云计算需要实现对计算资源的自动化管理和配置，以提高效率和降低成本。
自动化管理技术包括资源调度、监控预警、故障处理等。
6. 安全技术：云计算涉及到大量的数据和计算资源，因此安全技术至关重要。
云计算需要采用加密技术、访问控制、身份认证等安全技术来保护数据的隐私性和安全性。
以上是云计算的一些关键技术，这些技术的发展和应用推动了云计算的快速发展和广泛应用。
云计算研究内容
云计算研究内容一、云计算的概念和原理云计算是一种基于互联网的计算模式，通过共享的计算资源和服务，提供按需、灵活、可扩展的计算能力。
云计算基于虚拟化技术，将计算资源抽象成虚拟机实例，通过网络进行连接和管理。
云计算的核心原理是资源的池化和共享，通过合理调度和管理，实现资源的高效利用。
二、云计算的关键技术1. 虚拟化技术：虚拟化技术是云计算的基础，通过对物理资源的抽象和隔离，实现多台虚拟机的运行。
常见的虚拟化技术包括硬件虚拟化和容器虚拟化。
2. 分布式存储：云计算需要大规模存储和管理海量数据，分布式存储技术能够将数据分散存储在多个节点上，提高数据的可靠性和可扩展性。
3. 自动化管理：云计算环境下资源的管理需要自动化，包括资源的调度、监控、故障恢复等。
自动化管理技术能够提高资源利用率和系统的可靠性。
4. 大数据处理：云计算环境下产生大量的数据，需要进行高效的处理和分析。
大数据处理技术能够提供高速、高效的数据处理和分析能力。
三、云计算的应用领域1. 云存储：云存储是云计算的重要应用领域之一，用户可以将数据存储在云端，实现数据的备份、共享和远程访问。
2. 云计算平台：云计算平台提供计算资源和服务的虚拟化环境，用户可以通过云计算平台快速部署和管理自己的应用。
3. 云安全：云计算环境下的数据安全和隐私保护是云计算研究的热点之一，研究人员致力于解决云计算环境下的安全问题。
4. 云计算与物联网：物联网的发展需要强大的计算和存储能力支持，云计算为物联网提供了强大的计算和存储基础设施。
5. 云计算与人工智能：人工智能需要大量的计算资源来进行训练和推理，云计算为人工智能提供了强大的计算能力支持。
四、云计算的挑战和未来发展1. 数据安全和隐私保护：云计算环境下的数据面临着安全和隐私的风险，如何保护用户的数据安全和隐私成为云计算研究的重要课题。
2. 资源调度和管理：云计算环境下大规模的资源需要合理调度和管理，以提高资源的利用率和性能。
云计算的关键技术及应用
云计算的关键技术及应用
一、云计算的关键技术
1、虚拟化技术
虚拟化技术是云计算的基础技术，是把计算机硬件中的一些部件（系统、网络、存储、数据库等）抽象出来，在一台物理服务器上创建多个虚拟计算机，从而实现资源共享和动态调度，有效提高资源使用率。
虚拟化技术可以把一台物理服务器的所有资源动态地调配到多个可视化的虚拟系统中，从而可以给用户在同一台服务器上拥有多个独立的计算环境，实现计算、存储资源的多用户共享。
2、云存储技术
云存储技术是指将数据存储到若干台服务器上，可以通过网络进行访问，从而满足大规模的数据存储和分布式计算的需求。
云存储技术可以让用户不用考虑服务器的容量和性能等因素，只需上传要存储的数据，即可实现多种类型的数据存储，并且提供文件和数据共享和访问服务。
3、元数据管理技术
元数据管理技术是指对云计算系统中的虚拟化资源进行管理的技术，由元数据来描述虚拟化资源。
元数据管理技术可以更好地让用户管理云计算系统的虚拟机，虚拟网络，虚拟存储等，以满足用户安全管理需求，并且可以带来更好的投资回报。
工信部云计算培训资料--云计算关键技术
工信部云计算培训资料--云计算关键技术工信部云计算培训资料云计算关键技术在当今数字化时代，云计算已经成为推动技术创新和业务发展的重要力量。
云计算不仅改变了企业存储和处理数据的方式，还为各种应用和服务提供了强大的支持。
要深入理解云计算，掌握其关键技术是至关重要的。
一、虚拟化技术虚拟化技术是云计算的基石之一。
它能够将物理资源（如服务器、存储设备、网络资源等）抽象为虚拟资源，使得多个虚拟机可以在同一物理服务器上同时运行，从而提高资源利用率。
通过虚拟化，一台物理服务器可以被分割成多个独立的虚拟机，每个虚拟机都具有自己的操作系统、应用程序和配置。
这样，企业就可以根据实际需求灵活地分配和调整资源，而无需为每个应用单独购买物理服务器。
例如，在一个数据中心中，使用虚拟化技术可以将原本需要几十台物理服务器才能运行的业务，整合到几台高性能的服务器上，大大降低了硬件成本和维护成本。
二、分布式存储技术随着数据量的不断增长，传统的集中式存储已经无法满足云计算的需求。
分布式存储技术应运而生，它将数据分散存储在多个节点上，通过冗余和数据副本机制来保证数据的可靠性和可用性。
分布式存储系统具有良好的扩展性，可以轻松应对数据量的快速增长。
同时，它还能够实现数据的并行访问，提高数据读写的性能。
常见的分布式存储技术包括分布式文件系统（如 HDFS）和分布式数据库（如 MongoDB）等。
这些技术能够有效地存储和管理海量的数据，并为云计算提供强大的数据支持。
三、并行计算技术在云计算环境中，处理大规模数据和复杂计算任务需要高效的计算能力。
并行计算技术通过将任务分解为多个子任务，并同时在多个计算节点上进行计算，从而大大提高计算效率。
MapReduce 是一种常见的并行计算框架，它将大规模数据处理任务分为 Map 阶段和 Reduce 阶段。
在 Map 阶段，数据被分解为多个小的部分并进行初步处理；在 Reduce 阶段，对 Map 阶段的结果进行汇总和整合。
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。
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云计算的关键技术摘要：云计算是一种新兴的计算模型，它是在网格计算的基础上发展而来的,它是指通过网络以按需、易扩展的方式来获得所需的信息服务，因此，云计算又常常被称为云服务。
本文介绍了云计算的发展历史，总结了云计算的关键技术：数据存储技术(Google File system)、数据管理技术(BigTable)、编程模型和任务调度等，分析了云计算和网格计算以及传统超级计算的区别，并指出了云计算的广阔发展前景。
关键词：云计算；编程模型；数据存储；数据管理；任务调度正文: 云计算(cloud computing)是一种新近提出的计算模式。
是分布式计算(Dist uted computing)、并行计算(Parallelcomputing)和网格计算(Grid computing)的发展。
目前，亚马逊、微软、谷歌、IBM、英特尔等公司纷纷提出了“云计划”。
例如亚马逊的Aws(Amazon web services)⋯,IBM和谷歌联合进行的“蓝云”计划等。
这对云计算的商业价值给予了巨大的肯定。
同时学术界也纷纷对云计算进行深层次的研究。
例如谷歌同华盛顿大学以及清华大学合作，启动云计算学术合作计划(Academic cloud ComputingInitiative)，推动云计算的普及，加紧对云计算的研究。
卡内基梅隆大学等对数据密集型的超级计算(Data Intensive supercomputing，DIsc) 进行研究，本质上也是对云计算相关技术开展研究。
云计算有着广泛的应用前景。
如表1所示。
云计算在天文学、医学等各个领域有着广泛的应用前景。
趋势科技和瑞星等安全厂商纷纷提出了“安全云”计划。
在云计算关键技术研究过程中，主要对依赖于以下的技术支持，他们分别是数据存储技术(Google File system)、数据管理技术(BigTable)、编程模型和任务调度模型等，我们逐一进行介绍。
一．数据存储技术:为保证高可用、高可靠和经济性，云计算采用分布式存储的方式来存储数据，同时利用冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性，即为同一份数据存储多个副本，这样避免当前的数据系统崩溃还有备用的数据可以马上回复工作。
另外，云计算系统需要同时满足大量用户的需求，并行地为大量用户提供服务。
因此，云计算的数据存储技术必须具有高吞吐率和高传输率的特点。
云计算的数据存储技术主要有谷歌的非开源的GFs(Google File System) 和Hadoop开发团队开发的GFS的开源实现HDFs(Hadoop Dist uted nle system) 。
大部分IT厂商，包括雅虎、英特尔的“云”计划采用的都是HDFS的数据存储技术。
云计算的数据存储技术未来的发展将集中在超大规模的数据存储、数据加密和安全性保证以及继续提高L／O速率等方面。
以GFs为例。
GFs是一个管理大型分布式数据密集型计算的可扩展的分布式文件系统。
它使用廉价的商用硬件搭建系统并向大量用户提供容错的高性能的服务。
GFS系统由一个Master和大量块服务器构成。
Master存放文件系统的所有元数据，包括名字空间、存取控制、文件分块信息、文件块的位置信息等。
GFs中的文件切分为64 MB的块进行存储。
在GFs文件系统中，采用冗余存储的方式来保证数据的可靠性。
每份数据在系统中保存3个以上的备份。
为了保证数据的一致性，对于数据的所有修改需要在所有的备份上进行，并用版本号的方式来确保所有备份处于一致的状态。
客户端不通过Master读取数据，避免了大量读操作使Master成为系统瓶颈。
客户端从Master获取目标数据块的位置信息后，直接和块服务器交互进行读操作。
GFs的写操作将写操作控制信号和数据流分开，如图所示：客户端在获取Master的写授权后，将数据传输给所有的数据副本，在所有的数据副本都收到修改的数据后，客户端才发出写请求控制信号。
在所有的数据副本更新完数据后，由主副本向客户端发出写操作完成控制信号。
当然，云计算的数据存储技术并不仅仅只是GFS，其他IT厂商，包括微软、Hado叩开发团队也在开发相应的数据管理工具。
本质上是一种分布式的数据存储技术，以及与之相关的虚拟化技术，对上层屏蔽具体的物理存储器的位置、信息等。
快速的数据定位、数据安全性、数据可靠性以及底层设备内存储数据量的均衡等方面都需要继续研究完善。
随着云存储已经成为未来存储发展的一种趋势，它是一切云技术的最基础，发展前景极其广阔。
但从未来云存储的发展趋势来看，云存储系统主要还需从安全性、便携性及数据访问等角度进行改进。
（1）安全性从云计算诞生，安全性一直是企业实施云计算首要考虑的问题之一。
同样在云存储方面，安全仍是首要考虑的问题，对于想要进行云存储的客户来说，安全性通常是首要的商业考虑和技术考虑。
但是许多用户对云存储的安全要求甚至高于它们自己的架构所能提供的安全水平。
既便如此，面对如此高的不现实的安全要求，许多大型、可信赖的云存储厂商也在努力满足它们的要求构建比多数企业数据中心安全得多的数据中心。
现在用户可以发现，云存储具有更少的安全漏洞和更高的安全环节，云存储所能提供的安全性水平要比用户自己的数据中心所能提供的安全水平还要高。
（2）便携性一些用户在托管存储的时候还要考虑数据的便携性。
一般情况下这是有保证的，一些大型服务提供商所提供的解决方案承诺其数据便携性可媲美最好的传统本地存储。
有的云存储结合了强大的便携功能可以将整个数据集传送到你所选择的任何媒介，甚至是专门的存储设备。
（3）性能和可用性过去的一些托管存储和远程存储总是存在着延迟时间过长的问题同样地，互联网本身的特性就严重威胁服务的可用性。
最新一代云存储有突破性的成就，体现在客户端或本地设备高速缓存上，将经常使用的数据保持在本地，从而有效地缓解互联网延迟问题。
通过本地高速缓存，即使面临最严重的网络中断，这些设备也可以缓解延迟性问题。
这些设备还可以让经常使用的数据像本地存储那样快速反应。
通过一个本地NAS网关，云存储甚至可以模仿终端NAS设备的可用性、性能和可视性，同时将数据予以远程保护。
随着云存储技术的不断发展，各厂商仍将继续努力实现容量优化和WAN(广域网)优化，从而尽量减少数据传输的延迟性。
（4）数据访问现有对云存储技术的疑虑还在于如果执行大规模数据请求或数据恢复操作，那么云存储是否可提供足够的访问性。
在未来的技术条件下，此点大可不必担心，现有的厂商可以将大量数据传输到任何类型的媒介，可将数据直接传送给企业，且其速度之快相当于复制、粘贴操作。
另外，云存储厂商还可以提供一套组件，在完全本地化的系统上模仿云地址，让本地NAS网关设备继续正常运行而无需重新设置。
未来，如果大型厂商构建了更多的地区性设施，那么数据传输将更加迅捷。
如此一来即便是客户本地数据发生了灾难性的损失，云存储厂商也可以将数据重新快速传输给客户数据中心二．数据管理技术：云计算系中的存储时一个分布式的，数据的存储量也是海量式的，这需要对大数据集进行处理、分析向用户提供高效的服务。
因此，数据管理技术必须能够高效地管理大数据集。
其次，如何在规模巨大的数据中找到特定的数据，也是云计算数据管理技术所必须解决的问题。
云计算的特点是对海量的数据存储、读取后进行大量的分析，数据的读操作频率远大于数据的更新频率，云中的数据管理是一种读优化的数据管理。
因此，云系统的数据管理往往采用数据库领域中列存储的数据管理模式。
将表按列划分后存储。
云计算的数据管理技术中最著名的有以下几种：(1)BigTable：BigTable是谷歌在文献[11]提出的BigTable数据管理技术。
由于采用列存储的方式管理数据，如何提高数据的更新速率以及进一步提高随机读速率是未来的数据管理技术必须解决的问题。
BigTable中的数据项按照行关键字的字典序排列，每行动态地划分到记录板中。
每个节点管理大约100个记录板。
时间戳是一个64位的整数，表示数据的不同版本。
列族是若干列的集合，BigTable中的存取权限控制在列族的粒度进行。
BigTab1e在执行时需要三个主要的组件：链接到每个客户端的库，一个主服务器，多个记录板服务器。
主服务器用于分配记录板到记录板服务器以及负载平衡，垃圾回收等。
记录板服务器用于直接管理一组记录板，处理读写请求等。
为保证数据结构的高可扩展性，BigTable采用三级的层次化的方式来存储位置信息，如图3所示。
其中第一级的chubby file中包含Root Tablet的位置，Root Tablet有且仅有一个，包含所有METADATA tablets的位置信息，每个METADATA tablets包含许多user Table的位置信息。
当客户端读取数据时，首先从chubby file中获取RootTablet的位置，并从中读取相应METADATA tablet的位置信息。
接着从该METADATA tablet中读取包含目标数据位置信息的user Table的位置，然后从该user raJ)le中读取目标数据的位置信息项，据此信息到服务器中特定位置读取数据。
(2)HBaseHBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于Changetal所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。
就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。
HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。
HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
(3)Sector/SphereSector/Sphere是一个分页式存储系统与并行处理引擎。
与HDFS/Hadoop及Google的GFS/MapReduce类似。
Sector/Sphere由名字中描述的两部分组成。
Sector是一个高效、高伸缩性并且安全的分页式文件系统。
Sphere 是一个高效的并行数据处理引擎，他处理来自Sector的数据文件，提供非常好用的接口定义处理流程。
(4)Amazon S3Amazon S3，全名为亚马逊简易储存服务（Amazon Simple Storage Service），由亚马逊公司，利用他们的亚马逊网络服务系统所提供的网络线上储存服务。
经由Web服务界面，包括REST, SOAP,与BitTorrent，提供用户能够轻易把档案储存到网络服务器上。
(5)OpenStackOpenStack的Swift(Swift)是开源的，用来创建可扩展的、冗余的、对象存储（引擎）。