雲計算應用還有不少的技術障礙亟需解決

【IT168 資訊】雲計算的技術挑戰

　　本文講的是<b>雲計算應用還有不少的技術障礙亟需解決</b>，工欲善其事，必先利其器。雲計算的前景雖然美好，然而還有不少的技術障礙亟需解決，主要包括高可靠的系統技術、可擴充的并行計算技術、海量資料的挖掘技術和資料安全技術。

　　1. 高可靠的系統技術

　　支撐雲計算的是大規模的叢集計算系統，當系統規模增大後，可靠性和穩定性就成為最大的挑戰之一。需要通過有效的系統配置、監控、管理、排程、虛拟化等技術，實作一個強大的、動态的、自治的計算存儲資源池，提供雲計算所需要的大容量計算力。

　　系統級的容錯技術是系統技術方面的一個難點。大量伺服器進行同一個計算時，單節點故障不應影響應用的正常運作。對類似資料檢索這樣計算節點間無通訊的應用，這一點比較容易實作。但對那些有大量通訊的緊耦合類應用，目前業内仍無有效的系統級容錯方案。目前主要還是依賴應用層面的檢查點和重新開機技術，一方面增加了開發的難度和工作量，另外一方面對運作性能也有一定的影響。

　　2. 可擴充的并行計算技術

　　并行計算技術是雲計算的核心技術，也是最具挑戰性的技術之一。多核處理器的出現增加了并行的層次性，使得并行程式的開發比以往更難。而目前業内并無有效的并行計算解決方案，無論是程式設計模型、開發語言還是開發工具，距離開發者的期望都有很大的差距。自動的并行化解決方案在過去的30年間已經被證明基本是死胡同，但傳統的手工式的并行程式開發方式又難以為普通的程式員所掌握。Intel、微軟、SUN、Cray等業内巨頭正投入大量人力物力進行相關的研究，但真正成熟的産品在短期内很難出現。

　　可擴充性是雲計算時代并行計算的主要考量點之一，應用性能必須能随着使用者的請求、系統規模的增大有效的擴充。目前目前大部分并行應用在超過一千個的處理器（核）上都難以獲得有效的加速性能，未來的許多并行應用必須能有效擴充到成千上萬個處理器上。這對開發者是巨大的挑戰。

　　3. 海量資料的挖掘技術

　　雲計算面對的是TB乃至PB級的海量資料，如何從資料中擷取有效的資訊，這将是決定雲計算應用成敗的關鍵。除了利用并行計算技術加速資料處理的速度外，還需要新的思路、方法和算法來完成更準确、快捷、強大的資料挖掘。

　　除了海量資料的挖掘，海量資料的存儲和管理也将是一個巨大的挑戰。在雲計算時代，資料庫将面臨嚴重的危機，要麼将叢集資料庫有效擴充到成千上萬個節點，要麼它就會被類似于Google檔案系統這樣的新技術所替代。“資料庫已死”，這個斷言将成為可能。

　　4. 資料安全技術

　　将原本儲存在本地、為自己所掌控的資料交給一個外部的雲計算服務中心，這樣一個改變并不容易。網絡技術的發展，使得帶寬将不會成為主要障礙，安全性依舊是最重要的顧慮。然而，如同早已習慣将錢存在銀行一樣，未來的資料銀行必将會出現，隻是時間的早晚問題。技術其實不是最主要的障礙，制度、法規、誠信、習慣、觀念，這些非技術的因素将決定雲計算的受歡迎程度。

原文釋出時間為：2009-05-26

本文作者： IT168.com

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