分布式计算
基于云平台的最典型的分布式计算模式是Map Reduce编程模型。Map Reduce将大型任务分成很多细粒度的子任务，这些子任务分布式在多个计算节点上进行调度和计算，从而在云平台上获得对海量数据的处理能力。
虚拟化技术
虚拟化可大幅度提高组织过程中资源和应用程序的效率和可用性。虚拟化把物理资源和最终呈现给用户的资源进行了分离，实际上是一个替代过程，在具有统一良好架构设计的物理资源上创建出多个替代资源(即虚拟资源)，替代资源和物理资源具有相同的接口和功能。
分布式与非结构化数据存储
在分布式文件系统上。典型的存储海量结构化数据的分布式存储系统包括Google的BigTable、开源的HBase等。这些系统可将非结构化数据(如网页等)存储为分布式的、多维的、有序的图。
自动化部署技术
云计算的一个核心思想是通过自动化的方式尽可能地简化任务，使用户通过自助服务方式快捷地获取所需的资源和能力。部署在基础设施管理中十分重要，自动化部署可提供简化流程，用户提出申请后由自动化部署平台根据调度和预约自动完成相应的部。
应用规模扩展
云主机提供了巨大的资源池，而应用又有不同的负载周期，根据负载对应用的资源动态伸缩可以显著提高资源的有效利用率，即高负载时动态扩展资源，低负载时释放多余的资源，这就是应用规模扩展技术所解决的问题。
该技术以应用为基本单位，为不同的应用架构设定不同的集群类型，每一种集群类型都有特定的扩展方式，然后通过监控负载的动态变化，自动为应用集群增加或者减少资源。
分布式系统存储技术
分布式存储是利用云环境中多台服务器的存储资源，来满足单台服务器所不能满足的存储需求。其特征是，存储资源能够被抽象表示和统一管理，并且能够保证数据读写与操作的安全性、可靠性等各方面的要求。
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