云计算的关键技术有虚拟化技术、数据存储技术、大规模数据管理技术、编程模型。云计算是分布式计算的一种，通过这项技术可以在很短的时间内完成对数以万计的数据的处理。
本文操作环境：windows10系统、thinkpad t480电脑。
详细介绍：
云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒钟）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
虚拟化技术
实现云计算的重要技术支持就是虚拟化技术。虚拟化技术实现了物理资源的逻辑抽象和统一表示，产生了一个虚拟(非实在)的东西，各种不同的软硬件资源就可以形成一个虚拟的资源池，用户和业务应用就能更有效地使用这个资源池，通过虚拟化技术可以提高资源的利用率，且能够按照用户需求变化，快速有效地进行资源部署。
数据存储技术
从安全、经济适用的角度来看，分布式存储方式无疑是云存储的最佳选择，采用多个副本存储同一数据或采用多份备份法，在服务上则采取并行的方法为用户提供所需服务，此外，高传输率也是云计算数据存储技术的一大特色。目前，采用这种数据存储技术的服务商有Google、英特尔等。
大规模数据管理技术
云技术能对海量的数据进行处理、利用的前提是，数据管理技术必须具备高效的管理大量的数据的能力。目前，云计算系统中的数据管理技术主要是Google的Big Table数据管理技术和Hadoop开发的开源数据管理模块HBase。
编程模型
要使用户能够简便、轻松的获取云环境下的编程服务，编程模型必须具备简洁易操作的性能，那样，用户只要通过简单程序编写就能达成既定的目标。此外，编程模型后台复杂的并行执行、任务调度向用户和编程人员保持透明，又是该服务的一大特色。例如Google构造的Map Reduce编程规范就可满足上述要求，过Map和Reduce两个简单概念构成基本的运算单元便可以并行处理海量的数据。Map Reduce既满足了编程模型需要，也满足了任务调度模型的需求，目前使用较广泛。
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