详解云计算技术
三种类型云计算的详解与选择：IaaS、PaaS和SaaS
云计算中出现许多不同的特点，每一个特点都有自己的优缺点。
厂商为这些特点增加了自己创造的缩写字，使人们很难搞清楚什么是最佳选择。
三种主要类型的云计算是IaaS、PaaS和SaaS，它们的含义分别是基础设施即服务、平台即服务和软件即服务。
当认真观察之后，您会看到决定做出选择的理由是企业本身的需求和与云计算相适应的水平。
虚拟化、高速网络的普及和当前浏览器的能力使这些服务成为可能。
拥有这些东西，拥有你自己的基础设施或者甚至拥有你自己的软件都不太必要了。
你可以根据需要从云中得到你需要的东西。
理解这些服务的最简单的途径是从SaaS开始。
SaaS是最抽象的层，是你目前已经使用的东西之一，甚至个人也再使用这种服务。
SaaS的一个简单的例子是在线电子邮件服务，如Gmail。
如果你使用Gmail，你将不用托管自己的邮件服务器。
谷歌托管邮件服务器，你只需通过作为客户端软件的浏览器访问这个服务。
但是，电子邮件只是你的公司使用的一个应用。
目前有许多用于多种商业目的的应用程序。
SaaS确实适用于企业机构中的最终用户，不需要投入很多资金就能使用。
提供商可确定为你使用这个应用提供多少资源。
提供商将确定服务器、虚拟机和网络设备等一切事情。
企业只需通过浏览器访问这些资源。
IaaS是在云范围的另一端。
在这种情况下，企业要保持对你的软件环境的控制，但是，企业不必维护任何设备。
企业不必购买服务器并且把这些服务器放置一个控制气候的房间里或者做任何类似的事情。
相反，企业只需要求IaaS提供商提供一个虚拟机。
您可以把您需要的所有软件安装在虚拟机上。
在后台，提供商根据你的需求为您的企业提供存储或者其它资源。
使用虚拟化技术很容易做这个事情。
虚拟化技术把物理硬盘与企业正在运行的虚拟机隔离开来。
亚马逊EC2、IBM和许多其它厂商都提供IaaS。
但是，选择一个提供商应该很谨慎。
PaaS介于IaaS和SaaS之间。
PaaS不像SaaS那样是一个成熟的产品，也不像IaaS那样是一个单纯的产品。
云计算的五大核心技术
云计算的五大核心技术云计算是一种基于互联网的计算模式，通过网络将计算资源提供给用户，使其能够按需使用和配置这些资源。
云计算的出现极大地改变了传统计算模式，提升了计算能力的灵活性、可扩展性和可用性。
云计算的五大核心技术是虚拟化技术、分布式计算技术、网络技术、安全技术和统一管理技术。
首先，虚拟化技术是云计算的基础。
虚拟化技术可以将一台物理服务器划分为多个虚拟服务器，每个虚拟服务器具有独立的操作系统和应用程序。
虚拟化技术可以充分利用物理服务器的计算资源，提高资源的利用率和运行效率。
它还可以实现服务器的动态扩展和迁移，提供高可用性和容错能力。
其次，分布式计算技术是实现云计算的关键。
分布式计算技术可以将任务分解为多个子任务，在多个计算节点上并行执行这些子任务，最后将结果合并。
分布式计算技术可以充分利用多台计算机的计算资源，提高计算速度和处理能力。
它还可以实现负载均衡和容错能力，提高系统的可靠性和稳定性。
再次，网络技术是云计算的基础设施。
云计算通过网络将计算资源提供给用户，所以网络技术对于云计算的性能和可用性至关重要。
网络技术需要提供高带宽、低延迟、高可靠性和高安全性。
云计算还需要支持虚拟网络，实现对不同用户和应用程序的隔离和安全隔离。
另外，安全技术是云计算不可或缺的一部分。
云计算需要保护用户的数据和隐私，防止数据泄露和违法使用。
安全技术需要提供加密、身份认证、访问控制、数据备份和恢复等功能，确保用户数据的保密性、完整性和可用性。
安全技术还需要对云计算基础设施进行监控和审计，及时发现和解决安全问题。
最后，统一管理技术是云计算的核心。
云计算需要对计算资源、存储资源和网络资源进行统一管理和调度。
统一管理技术可以实现资源的动态分配和优化，提高资源利用率和计算效率。
它还可以实现资源的监控和自动化管理，减少人工干预和管理成本。
综上所述，虚拟化技术、分布式计算技术、网络技术、安全技术和统一管理技术是云计算的五大核心技术。
云计算技术
云计算技术1.大数据特点：数据量大，数据类型繁多，处理速度快，价值密度低。
2.信息科技需要解决信息存储，信息传输和信息处理三个核心问题，人类社会在信息科技领域的不断进步为大数据时代的到来提供技术支持。
3.云计算的概念：云计算实现了通过网络提供可伸缩的，廉价的分布式计算能力，用户只需在具备网络接入的条件的地方，就可以随时随地的获得所需的各种it资源。
云计算代表了以虚拟化技术为核心，以低成本为目标，动态可扩展的网络基础应用设施。
3层服务模式IaaS（3基础设施即服务）PaaS（2平台即服务）SaaS（1软件即服务）.4.大数据技术层面：（数据采集与预处理）（数据存储与管理HBase，Hive）（数据处理与分析Map reduce，Spark）（数据安全与隐私保护）云计算的关键技术：虚拟化，分布式存储，分布式计算，多租户5.HDFS是GFS的开源实现，HBase是Big Table的开源实现。
6.传感器类型：光敏，声敏，气敏，化学，压敏，温敏，流体7.大数据云计算物联网的关系：云计算为大数据提供技术基础，为物联网提供海量数据的存储能力，大数据为云计算提供用武之地，大数据技术为物联网数据分析提供支持，物联网是大数据的重要来源，物联网为云计算提供广阔应用空间。
1.Hadoop最初由Apache Lucene项目的创始人Doug Cutting开发的文本搜索库。
2.Hadoop的特性：高可靠性，高效性，高可拓展性，高容错性，成本低，运行在Linux平台，支持多种编程语言。
3.Hbase是一个提供高可靠性，高性能，可伸缩，实时读写，分布式的列式数据库，一般采用HDFS作为其底层数据存储。
（一般关系数据库采用基于行的存储）4.Zookeeper是针对谷歌Chubby的开源实现，是高效可靠的协同工作系统。
提供分布式锁之类的基本服务，用于构建分布式应用，减轻分布式应用所承担的协调任务。
5.Hadoop的安装5步骤：（1）创建Hadoop用户（2）安装Java（3）设置SSH 登录权限（4）单机安装配置（5）伪分布式，分布式安装配置。
云计算知识：云计算的技术架构及原理
云计算知识：云计算的技术架构及原理云计算的技术架构及原理随着云计算的发展和普及，越来越多的企业和个人用户开始使用云计算技术，以提高计算和存储资源的利用效率，从而实现快速开发和部署应用程序、加强数据安全、降低成本、提高竞争力等目的。
那么，什么是云计算？云计算的技术架构和原理又是什么呢？下面将进行简单的介绍。
一、云计算简介云计算是一种基于互联网的计算模式，其基本思想是将计算和存储资源通过网络进行集中和共享，以达到提高资源使用效率的目的。
这样可以让用户通过任何网络连接或设备（例如，智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式机等）访问计算和数据资源，而不必拥有这些资源。
云计算按照服务模式可以分为三种类型：基础设施即服务（Infrastructure as a Service，IaaS）、平台即服务（Platformas a Service，PaaS）和软件即服务（Software as a Service，SaaS）。
IaaS模式为用户提供虚拟化的基础设施，例如虚拟服务器、存储资源、网络等，用户可以根据需要自行部署和管理应用程序和数据。
PaaS模式为用户提供基于云平台的运行环境和开发工具，用户不必关心基础设施的问题，而只需将应用程序和数据部署到云平台上，即可实现快速开发和部署。
SaaS模式为用户提供基于云平台的应用程序和数据服务，例如电子邮件、在线办公、客户关系管理（CRM）等，用户只需通过浏览器或其他终端设备访问这些服务即可。
二、云计算的技术架构云计算的技术架构涉及到多个层面，包括基础设施层、平台层、应用层和管理层。
这些层面组成了云计算的技术架构，用于支持和管理云计算的各种服务和功能。
1.基础设施层基础设施层是云计算架构的底层，包括物理服务器、虚拟化技术、存储设备、网络等，用于提供IaaS类型的云服务。
由于基础设施是云计算的核心，因此基础设施的可靠性和性能十分重要，对于云计算的稳定和可用性至关重要。
2.平台层平台层是云计算架构的中间层，提供PaaS类型的云服务。
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。
云计算体系架构与关键技术解析
云计算体系架构与关键技术解析云计算是一种新型的信息技术，具有灵活的服务，资源池，计费服务，按需服务和无泛在接入等特点。
云计算架构主要分为三层，包括服务管理，核心服务和用户访问接口，它们对应不同的服务功能。
同时，为了进一步满足不同用户的实际使用需求，云计算广泛应用了虚拟化技术，数据中心节能技术等关键技术。
标签：云计算；基本概念；体系架构；关键技术；发展前景1 引言云计算具有广阔的发展前景，系统体系结构等相关的关键技术不断完善和进步，现代业务处理和软件应用的信息化、全球化和自动化，将为云计算的发展和应用前景提供广阔的市場。
云计算具有超大规模、高可用性、高可靠性、虚拟化、按需服务和低成本等特点。
近年来，随着许多关键技术的成熟和成功应用，正在迅速普及。
2 云计算的基本概念和特点2.1 云计算的定义云计算主旨是对大的程序进行分解，写结成每个小部分然后再加以处理，最终传回给用户。
而如今，业界对云计算的定义各有不同，当前云计算的定义美国则是根据标准局对云计算的定义是云计算是一种根据用户使用量来进行收费的模式，这种模式可以进入可配置的计算资源共享池，这些资源能够呗快速的提供给用户，只需投入很少的工作。
2.2 云计算的特点从商业角度看，云计算是一种全新的用户体验和商业模式，它提供标准化、自助服务，支持快速的服务交付和基于使用的交付；从专业技术角度看，云计算是一种新的IT基础设施管理模式，它是物理资本源合成资源池，应用虚拟化资源，进行弹性扩展，动态部署。
3 云计算体系架构3.1 核心服务层云计算系统的核心服务层可分为基础设施服务层、软件服务层和平台服务层。
基础设施服务层为云计算系统提供硬件基础设施部署服务，可根据用户需求提供虚拟或实体计算、存储和网络信息资源。
在用户使用基础设施服务层之前，他们需要向服务提供者提供与基础设施相关的配置信息、运行基础设施的程序代码和相关的用户数据。
虚拟化技术的引入使基础设施服务层大大提高了服务的规模和可靠性。
云计算与大数据技术解析
云计算与大数据技术解析云计算和大数据是当今IT行业的两项最重要的技术。
它们不仅在企业环境中扮演着重要角色，也在学术界和科学研究中得到广泛应用。
本文将探讨云计算和大数据技术的定义，它们的特点以及它们在IT行业中的应用。
一、云计算技术1、定义云计算是指通过互联网等公共网络向大量用户提供各种计算资源，如存储、计算、网络、开发平台和应用服务的计算模式。
云计算是一种基于网络和数据中心的 IT 架构和交付方式，它使企业和个人能够更灵活地获取计算资源，提高 IT 资源的利用率和效率。
2、特点云计算具有以下特点：可伸缩性：云计算可以根据实际需求自动分配资源。
灵活性：云计算可以配置各种计算资源，以满足各自需求。
可定制性：云计算可以按照需求配置软件和硬件。
可兼容性：云计算可以处理各种类型的计算任务。
可投资优化：云计算可以优化 IT 投资，提高资源使用效率。
3、应用云计算已被广泛应用于企业和个人环境中，包括以下领域：云存储：用于存储大量数据和文件。
云计算服务公共网服务：如Amazon EC2、Google Cloud Platform。
云开发平台：如Amazon Web Services、Google Cloud Platform。
二、大数据技术1、定义大数据是指数据集合面积非常大、复杂性非常高、处理数据过程需要分析的数据集合，通常需要比普通数据处理更复杂的算法和工具来揭示隐藏在数据中的信息。
大数据技术是一种处理大型数据集合的技术，旨在从大量数据中提取有用的信息。
2、特点大数据具有以下特点：数据量非常大：大数据集合通常包含超过100TB的数据。
结构复杂：数据集合通常包含多个数据源，需要统一处理。
数据类型多样：数据集合通常包含多种类型的数据，如非结构化、半结构化和结构化数据。
要求实时性高：大数据集合处理需要实时响应。
3、应用大数据的应用涵盖了各种领域，包括以下：营销和广告：大数据技术可以分析消费者数据，帮助企业了解客户需求，制定营销策略。
云计算ppt课件
概念：大数据是指数据量巨大、复杂度高、处 理速度快的数据集合。
01
数据量大：数据量级从TB到PB甚至EB级 别。
03
02
特点
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多样性：数据类型多样，包括结构化数据 、半结构化数据和非结构化数据。
实时性：数据处理速度要求快，实时反映 结果。
05
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价值密度低：大量数据中蕴含少量有价值 的信息。
大数据在云计算中的应用
云计算与大数据的关系
大数据需要云计算
大数据的处理需要大规模的计 算资源和存储空间，云计算提 供了弹性的计算和存储资源， 能够满足大数据处理的需求。
云计算促进大数据发展
云计算的普及和发展为大数据 提供了更好的应用环境和解决 方案，推动了大数据的发展和 应用。
相互促进
云计算和大数据相互促进，共 同发展，形成了紧密的关系。
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云计算的挑战与对策
数据隐私与安全
数据隐私
确保在云计算环境中的数据隐私，包括数据 的加密、访问控制和合规性。
数据安全
采取必要的安全措施，如数据备份、恢复和 加密，以防止数据丢失或未经授权的访问。
标准与互操作性
标准
采用统一的云计算标准和规范，以确 保不同系统之间的互操作性和兼容性 。
互操作性
确保不同的云计算平台、服务和解决 方案之间的互操作性和集成能力。
云存储技术
总结词
云存储是一种将数据存储在云端，并通过网络进行访问和管 理的方法，以实现数据的高可用性、可扩展性和安全性。
详细描述
云存储技术通过将数据存储在云端，可以确保数据的安全性 和高可用性。同时，由于数据是分布式的，因此还可以实现 数据的容灾和备份。常见的云存储技术包括Amazon S3和 Google Cloud Storage等。
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摘要：云计算(Cloud computing)是当今IT界的热门技术，借助云计算，网络服务提供者可以在瞬息之间，处理数以千万计甚至亿计的信息，实现和超级计算机同样强大的效能。同时，用户可以按需弹性地使用这些资源和服务，从而实现将计算作为一种公用设施来提供的梦想。本文首先介绍了云计算的基本概念、组成部分、技术要点和国内外发展情况，然后分别从服务器虚拟化、存储虚拟化、应用虚拟化、平台虚拟化和桌面虚拟化五个方面重点介绍虚拟化技术同云计算之间密不可分的关系。
1、云计算概念简介 对于云计算，人们有着不同的理解和定义。本文认为，云计算是一种大规模资源整合的思想。云计算是IT界未来发展的必然趋势，所谓“天下大势，分久必合，合久必分”，IT界亦然。
1946年2月15日，世界上第一台电脑ENIAC诞生，占地十几间屋子，计算机行业也随着这个庞然大物应运而生。之后IT界开始了第一次“分”的过程，即个人电脑的诞生。随着网络的出现，IT界出现了第一次“合”的过程，如Client/Server架构、万维网WWW、Email等都是由高性能服务器通过网络为多个客户提供服务。但是，随着用户数量不断增加，服务器端的负荷越来越重，这种模式的瓶颈由于那个年代有限的资源(如带宽、计算、存储等)而变的越发严重，所以第二次“分”的时代来临，如分布式计算、点对点P2P技术、网格计算(Grid Computing)、等。每个用户(Peer)既是被服务者同时也是服务者，大家共同分担庞大的计算、传输及存储任务。由此而诞生的企业有PPStream、YouTube、维基百科等。
为方便理解以上云的思想，可从图1的类比来进行阐述和表达。“服务器群”类似于“发电机”提供“电力”资源；虚拟技术类似于“变压装置”使电压成倍增加或降低，从而实现弹性计算；资源调度器类似于“整流装置”，可以整合各个“发电站”的电力进行集中供电；服务管理器传送云服务，类似于“电力传输设备”，可以统一提供和管理IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)和SaaS(软件即服务)等一系列云服务；安全监控系统类似于“保险装置”，可以保证传输过来的“电”安全可靠，不会由于异常情况(如短路)损害家电和人身安全；云电脑、云手机等终端设备类似于家电，可以通过他们获取“电”(云资源)。
2、云计算在国内外发展情况简述
尽管云计算的思想已经孕育很久，但在美国取得蓬勃发展也只是最近五六年的事情。中国近一两年也在云计算方面有了长足发展。
云计算在美国的发展情况 2003年，美国国家科学基金(NSF)投资830万美元支持由美国七所顶尖院校提出的“网格虚拟化和云计算VGrADS”项目, 由此正式启动了云计算的研发工作。基于此项目的后续开源产品有现在着名的云计算开源软件Eucalyptus(此软件在美国已经被广泛应用)，美国航空航天局(NASA)的云计算系统Nebula。亚马逊公司的云计算也采用了相同技术(其客户端软件EC2可以直接连入Eucalyptus的服务器)。本文作者继续深入研发，相继推出了云点(Cloudian)系列产品()，涵盖了建设云平台所必须的各个模块，包括虚拟化、管理、调度、服务(IaaS、PaaS、SaaS)、安全、可信、云电脑和手机终端等。 从2004年开始，Amazon陆续推出了简单队列服务、MechanicalTurk等云计算服务雏形。云计算服务成熟的标志是亚马逊在2006年推出的简单存储服务(S3)和弹性计算云(EC2)。Google以应用托管、企业搜索以及其他更多形式向企业开放了他们的“云”。 Google以发表学术论文的形式公开其云计算三大法宝：GFS、MapReduce和BigTable，并在美国、中国等高校开设云计算编程课程。目前，Google已经允许第三方在Google云计算中通过Google App Engine运行大型并行应用程序。2009年4月，谷歌推出了Google应用软件引擎(Google AppEngine，下称GAE)，这种服务让开发人员可以编译基于Python的应用程序。Microsoft推出了Windows Azure操作系统，这个系统作为微软云计算计划的server端操作系统(Cloud OS)为广大开发者提供服务。同时，微软也推出了免费在线手机同步备份业务MyPhone。微软为使其在互联网上与Google竞争，MS宣布推出数据存储及网络管理软件Live Mesh，迈出从PC领域到云计算的一大步。Microsoft将LiveMesh视为基于网上数据中心的软件平台，可以提供多种服务，包括计算机远程控制、电子设备及数据存储等。IBM于2008年提出了“蓝云”计划，推出共有云和私有云的概念。IBM提出私有云解决方案是为减少诸如数据、信息安全等共有云现存问题，从而抢占企业云计算市场。将重心放在将现有产品和技术整合上，并充分利用开源产品，是IBM 云计算方案的特点。例如利用 Xen虚拟化产品 、Linux操作系统+X86架构组成的IBM 服务器云数据中心。在共有云方面，IBM 于2009年发布了LotusLive Engage。基于云端的协作平台是IBM 2010年发展的一个重点。Apple是云计算领域的另一位角色，从近年来推出的iTunes服务，到MobileMe服务，到收购在线音乐服务商Lala，再到最近在美国北卡莱罗纳州投资10亿美元建立新数据中心的计划，无不显示其进军云计算领域的巨大决心。
云计算国内运营商发展情况 与美国相比，国内的云计算发展虽处于起步阶段，但各大通信运营商都表现得异常活跃。中国移动推出了“大云”(Big Cloud)云计算基础服务平台，中国电信推出了“e云”云计算平台，中国联通则是推出了“互联云”平台。
2009年8月，中国移动研究院发布了版本“大云”系统，并在此基础上设计了很多管理软件和应用。中国移动的“大云”是基于一些重要的开源软件开发的。以此为基础，中国移动研发和试验了高效的云系统管理软件和比较重要的几个应用，比如并行数据挖掘、云存储、大容量数据库及对搜索引擎的研究。中国移动通信研究院通过深入研发和试验HyperDFS、MapReduce、HugeTable、CloudMaster等云计算平台关键技术，自主搭建了1000个CPU组成的256节点规模的云计算试验平台，并开展系统评估与优化，构建了基于云计算技术的移动互联网业务海量数据存储和处理试验平台，开展了云计算应用研发和试验。
2009年9月22日，中国电信上海分公司携手EMC推出“e云”。这片“云”能按照用户的设定，自动利用电脑空闲时间，将信息备份到上海电信的“e云”数据中心，当用户遇到电脑破坏、数据破坏、误删除、在家办公、远程办公等情况时，只要通过网络连接至电信服务器，就可以在任何地方恢复任意一个时间点的数据。“e云”可以把天翼Live等IM工具连接起来，目前，针对主流手机终端以及其他增值服务的开发都在进行中，到时用户可以实现单一账号式登入。这意味着，未来不论是联通用户还是移动用户，无论是通过EVDO还是TD或WCDMA方式传输，只要设置一个单一账号，都能接入和使用电信的云服务。中国联通研究院也开展了“互联云”的试验。
3、云计算和虚拟化 虚拟化(Virtualization)技术是云计算系统的核心组成部分之一，是将各种计算及存储资源充分整合和高效利用的关键技术。
虚拟化的定义：虚拟化是为某些对象创造的虚拟(相对于真实)版本，比如操作系统、计算机系统、存储设备和网络资源等。它是表示计算机资源的抽象方法，通过虚拟化可以用与访问抽象前资源一致的方法访问抽象后的资源，可以为一组类似资源提供一个通用的抽象接口集，从而隐藏属性和操作之间的差异，并允许通过一种通用的方式来查看和维护资源。
服务器虚拟化 服务器虚拟化技术可以使一个物理服务器虚拟成若干个服务器使用，如图2所示。服务器虚拟化是基础设施即服务(Infrastructure as a Service,IaaS)的基础。服务器虚拟化需要具备以下功能和技术：
1) 多实例：在一个物理服务器上可以运行多个虚拟服务器。 2) 隔离性：在多实例的服务器虚拟化中，一个虚拟机与其他虚拟机完全隔离，以保证良好的可靠性及安全性。
3) CPU虚拟化：把物理CPU抽象成虚拟CPU，无论任何时间一个物理CPU只能运行一个虚拟CPU的指令。而多个虚拟机同时提供服务将会大大提高物理CPU的利用率。
4) 内存虚拟化：统一管理物理内存，将其包装成多个虚拟的物理内存分别供给若干个虚拟机使用，使得每个虚拟机拥有各自独立的内存空间，互不干扰。
5) 设备与I/O虚拟化：统一管理物理机的真实设备，将其包装成多个虚拟设备给若干个虚拟机使用，响应每个虚拟机的设备访问请求和I/O请求。
6) 无知觉故障恢复：运用虚拟机之间的快速热迁移技术(Live Migration)，可以使一个故障虚拟机上的用户在没有明显感觉的情况下迅速转移到另一个新开的正常虚拟机上。
7) 负载均衡：利用调度和分配技术，平衡各个虚拟机和物理机之间的利用率。 8) 统一管理：由多个物理服务器支持的多个虚拟机的动态实时生成、启动、停止、迁移、调度、负荷、监控等应当有一个方便易用的统一管理界面。
9) 快速部署：整个系统要有一套快速部署机制，对多个虚拟机及上面的不同操作系统和应用进行高效部署、更新和升级。
存储虚拟化 存储虚拟化的方式是将整个云系统的存储资源进行统一整合管理，为用户提供一个统一的存储空间，如图3所示。
存储虚拟化具有以下功能和特点： 1) 集中存储：存储资源统一整合管理，集中存储，形成数据中心模式。 2） 分布式扩展：存储介质易于扩展，由多个异构存储服务器实现分布式存储，以统一模式访问虚拟化后的用户接口。