通俗的说法是，把你所有的应用部署到一个平台上，在平台上你可以自由共享你的文件，你可以随时随地通过这个云平台获取和分享你的数据和信息。你也无需担心数据如何管理，因为云平台会把数据做好备份和管理，就算弄丢了文件，也可以把数据恢复。现在很多企业都担心安全问题，其实云计算平台是可以做好安全措施的，无需担忧。你所使用的资源，都是用多少付多少，资源不浪费，你的实际使用量与你所花费的金钱是对等的。我们以前开始接触云平台的时候也感觉很困惑，后来使用了KITOZER云计算平台，感觉一切都方便很多，成本减少了很多，花费人力物力也少了，IT的管理和运维更加轻松、高效。而且现在云计算都很普遍了，很多都在搞云计算，巨大的发展潜力是必然的。下面厂家广州莱安智能化系统开发有限公司给大家介绍：
一、云计算关键技术
1、云计算是分布式处理、并行计算和网格计算等概念的发展和商业实现，其技术实质是计算、存储、服务器、应用软件等IT软硬件资源的虚拟化，云计算在虚拟化、数据存储、数据管理、编程模式等方面具有自身独特的技术。
2、云计算的关键技术包括以下几个方向：
（1）、虚拟机技术 虚拟机，即服务器虚拟化是云计算底层架构的重要基石。在服务器虚拟化中，虚拟化软件需要实现对硬件的抽象，资源的分配、调度和管理，虚拟机与宿主操作系统及多个虚拟机间的隔离等功能，目前典型的实现（基本成为事实标准）有Citrix Xen、VMware ESX Server 和Microsoft Hype-V等。
（2） 、数据存储技术 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分布式、高吞吐率和高传输率的特点。目前数据存储技术主要有Google的GFS（Google File System，非开源）以及HDFS（Hadoop Distributed File System，开源），目前这两种技术已经成为事实标准。
（3）、数据管理技术 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，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。云计算的数据管理技术最著名的是谷歌的BigTable数据管理技术，同时Hadoop开发团队正在开发类似BigTable的开源数据管理模块。
（4）、分布式编程与计算 为了使用户能更轻松的享受云计算带来的服务，让用户能利用该编程模型编写简单的程序来实现特定的目的，云计算上的编程模型必须十分简单。必须保证后台复杂的并行执行和任务调度向用户和编程人员透明。当前各IT厂商提出的云计划的编程工具均基于Map-Reduce的编程模型。
（5）、虚拟资源的管理与调度 云计算区别于单机虚拟化技术的重要特征是通过整合物理资源形成资源池，并通过资源管理层（管理中间件）实现对资源池中虚拟资源的调度。云计算的资源管理需要负责资源管理、任务管理、用户管理和安全管理等工作，实现节点故障的屏蔽，资源状况监视，用户任务调度，用户身份管理等多重功能。
（6）、云计算的业务接口 为了方便用户业务由传统IT系统向云计算环境的迁移，云计算应对用户提供统一的业务接口。业务接口的统一不仅方便用户业务向云端的迁移，也会使用户业务在云与云之间的迁移更加容易。在云计算时代，SOA架构和以Web Service为特征的业务模式仍是业务发展的主要路线。
（7）、云计算相关的安全技术 云计算模式带来一系列的安全问题，包括用户隐私的保护、用户数据的备份、云计算基础设施的防护等，这些问题都需要更强的技术手段，乃至法律手段去解决。
二、云计算的五大关键技术如下：
1 虚拟化技术
虚拟化技术是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行，它可以扩大硬件的容量，简化软件的重新配置过程，减少软件虚拟机相关开销和支持更广泛的操作系统方面。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源的裂分模式，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目。在云计算实现中。计算系统虚拟化是一切建立在“云”上的服务与应用的基础。虚拟化技术目前主要应用在CPU、操作系统、服务器等多个方面，是提高服务效率的最佳解决方案。
2 分布式海量数据存储
云计算系统由大量服务器组成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，用冗余存储的方式(集群计算、数据冗余和分布式存储)保证数据的可靠性。冗余的方式通过任务分解和集群，用低配机器替代超级计算机的性能来保证低成本，这种方式保证分布式数据的高可用、高可靠和经济性，即为同一份数据存储多个副本。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和Hadoop团队开发的GFS的开源实现HDFS。
3 海量数据管理技术
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 sT~lO数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。由于云数据存储管理形式不同于传统的RDBMS数据管理方式，如何在规模巨大的分布式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[61。同时，由于管理形式的不同造成传统的SQL数据库接口无法直接移植到云管理系统中来，目前一些研究在关注为云数据管理提供RDBMS和SQL的接口，如基于Hadoap 子项目HBase和Hive等。另外，在云数据管理方面，如何保证数据安全性和数据访问高效性也是研究关注的重点问题之一。
4 编程方式
云计算提供了分布式的计算模式，客观上要求必须有分布式的编程模式。云计算采用了一种思想简洁的分布式并行编程模型Map—Reduce。Map—Reduce是一种编程模型和任务调度模型。主要用于数据集的并行运算和并行任务的调度处理。在该模式下，用户只需要自行编写Map函数和Reduce函数即可进行并行计算。其中，Map 函数中定义各节点上的分块数据的处理方法，而Reduce函数中定义中间结果的保存方法以及最终结果的归纳方法。
5 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问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。
三、虚拟化与云计算有什么区别
虚拟化和云计算并非一回事。它们要解决的是不同维度的IT问题，而且对企业会产生不同层面的影响，导致不同的发展前景。
1、虚拟化：
简要言之，在IT环境中，虚拟化是要“隔离”计算资源，如此一来，某个层上的一个对象（如一个应用，一个任务，一个组件）就可以不考虑该层之下的其他变化而独立操作。对虚拟化做详尽的探讨超出了本文的范围。然而，还是让我们解释一些术语，虚拟化和“隔离”常常因为某些特殊原因而被选用，其实在“虚拟化”和“仿真”、“隔离”和“重定向”之间是存在技术差异的。虚拟化隔离了各种计算资源，因此也就提供了重新分配与整合被隔离资源的机会，以便更好、更高效地利用这些资源。
2、云计算：
而另一方面，云计算则是一种让各种资源按需取用的能力。一般而言，我们指望从云计算获得什么，有很多种答案。而美国国家标准与技术研究院（NIST）给出的云计算定义概括出了基本特征、如何交付，以及何种部署模式才算得上是云计算等等。我则进一步简化了这一定义，提供了一种更直接、更简单的方法来描述云计算。
3、云计算和虚拟化的明显差异：
（1）、虚拟化和云计算截然相反，例如自服务模式就不是虚拟化的基本构件，但是对云计算来说却是必不可少的。有人肯定会反驳说，某些虚拟化解决方案是包含了自服务组件的。但问 题是，自服务对于虚拟化来说既不是必要条件，也不是充分条件。而在云计算中，自服务却是一个至关重要的概念，对用户来说必须是任意时刻都可以获得的。而 且，为了减少长期培训，支持所有服务等级，自服务显然是一种高效机制。长期而言，它是加速云计算解决方案ROI，使其可持续的一个至关重要的因素。
（3）、虚拟化是虚拟机的核心，它源于基础设施的管理、运营及部署的灵活性。虚拟化指的是整合服务器、管理虚拟机、精简桌面等等的能力。
（4）、与此同时，云则是和“服务”相关的，而“服务”是和云就绪以及对市场机会的反应相关的。云关注的是如何走向市场。它重视的是怎么让一个被申请的企业核心业务应用可以按需取用，而不仅仅是为了部署一个虚拟机。云感兴趣的不仅是虚拟机的运营，而且要洞察在虚拟机上运行的目标应用。
（5）、因此说，虚拟化绝不是云计算。而云计算则远远超出了虚拟化的范畴。
