数据库虚拟化为基础，如何打造云计算平台？ (数据库虚拟化与云计算)

数据库虚拟化【1】是近年来云计算发展中的一个重要技术，其可以将多个数据库物理实体抽象成一个逻辑的、可扩展的数据库。通过实现数据库虚拟化，云计算平台可以有效提升数据管理的灵活性、可扩展性和容错能力，进而更好地支持基于云计算的数据处理和应用开发。

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本文将就基于数据库虚拟化的云计算平台构建进行一系列探讨，从技术实现和应用案例出发，分析数据库虚拟化在云计算中的应用价值以及具体实现方式。

一、数据库虚拟化技术的应用价值

1. 数据库虚拟化提升数据管理的灵活性

对于大型或中小型企业而言，基于云计算的数据管理是一项大项。因为这些企业需要在不同的地方跨越多个实体、存储设备、服务器和数据类型来管理各种数据资源。而且随着业务的扩展和发展，数据管理需求也发生不断变化，企业需要不断地升级迭代数据库架构。

在这种情况下，数据库虚拟化可以实现逻辑上的数据统一管理，并使得数据访问和维护变得更加简单易行。企业可以在虚拟化层上进行数据操作，避免了重复性的数据操作，进而节省了数据操作的成本。同时，数据库虚拟化也可以实现跨实体、存储设备的数据共享，既保证了数据的安全性和隐私性，又保证了数据的灵活性和可访问性。

2. 数据库虚拟化提升数据管理的可扩展性

数据库虚拟化不仅仅为数据库管理提供了逻辑统一视图，还可以支持云计算平台中的数据扩展性。虚拟化层可以将多个实体和数据存储设备进行逻辑抽象，从而使得数据的管理和扩展更加灵活、可扩展和透明。通过数据库虚拟化，企业可以更加轻松地实现扩容、分割、移动或者备份数据库，而不用担心实体限制、物理访问范围或数据格式的问题。

3. 数据库虚拟化提升数据管理的容错能力

在云计算平台中，容错是一项重要的实现方式。传统的数据管理架构往往需要进行预测并消除外界的风险和障碍，例如硬盘故障、电力故障等等。而通过数据库虚拟化，则能够使数据平滑地进行备份和恢复，实现容错的高效率、高性能和高可靠性。虚拟化技术的容错性和可恢复性能够保证在数据管理发生故障或者意外事件时，数据能够迅速恢复并进行操作，避免了数据极端情况下的损失。

二、基于数据库虚拟化的云计算平台构建

基于上述的数据库虚拟化技术的应用价值，可以得出建立基于数据库虚拟化的云计算平台是一项庞大的工程。下面，我们将就如何建立云计算平台从技术实现和应用案例两个方面进行阐述。

1. 数据库虚拟化的技术实现

数据库虚拟化的更大难点在于实现。数据库虚拟化需要解决的首要问题是如何实现跨实体、存储设备的数据库访问；还需要实现跨数据库平台和版本的访问和交互。因此，在实现数据库虚拟化时，我们需要注意以下几点：

（1）数据库虚拟化需要对底层数据存储方式进行抽象和整合，实现逻辑上的数据统一视图。这可以采用虚拟化层的整合和管理技术来实现。

（2）多个数据库之间的数据访问和交互需要进行逻辑的抽象和规范。因此可以采用数据库中间件或者逻辑层面的构建技术，来实现多个数据库的逻辑整合。

（3）跨数据库平台和版本的访问和交互，需要采用适当的操作规范和技术实现。例如，采用JDBC或ODBC（Open Database Connectivity）等标准化的数据访问协议，实现跨数据库平台的数据共享。同时，还需注意实现各种数据库的版本兼容和数据类型相容性。

除以上三个技术外，数据库虚拟化的实现还要与标准的云计算架构相结合，构建出高效的数据库虚拟化云计算管理平台。该平台需要具备良好的系统可管理性、系统可靠性、资源高效利用率、业务高可信度等特点。例如，平台应该可以支持仪表盘视图、处理异步事件、支持许多运行场景、提供可重用的西部，以支持伸缩性和快速响应。

2. 数据库虚拟化的应用案例

基于数据库虚拟化实现的云计算平台，已经有了广泛的应用案例。例如，在云计算大数据处理中，数据库虚拟化可以被应用于数据面向对象存储技术、数据挖掘技术等等。而在企业级应用开发中，数据库虚拟化可以被应用于ERP系统、OA系统、CRM系统等等。

其中，以“云上ERP”为例，由一家国内生产企业与Vcloudway合作研发。在该系统中，Vcloudway通过部署基于数据库虚拟化的V-Enterprise ERP，实现了线上、线下的数据同步及少量本地存储，让企业快速对内外部变化做出响应，在竞争激烈的市场环境下迅速抢占市场份额。通过这样的代表性实例，可以看出基于数据库虚拟化的云计算平台未来在应用上的前景和潜力。

三、未来展望

数据库虚拟化技术已经成为云计算平台的关键支撑技术之一。随着云计算市场的逐步成熟和发展，对于基于数据库虚拟化的数据管理和应用开发愈加重要。未来，在云计算平台的建设和发展中，数据库虚拟化将继续发挥其重要的作用。从实现上来说，未来数据库虚拟化将进一步提升整合性和兼容性，并将范围更加普及化；从应用上来看，基于价值链的云平台开发应用将会成为发展的重点。在云计算平稳、健康的发展下，各个领域的企业应用将也是繁荣昌盛的。

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大数据相当于大数据的数据库，从大数据领域的发展来看，现在的大数据发展一直朝着与传统数据库体验相似的方向发展，一句话就是传统数据库为大数据发展提供了足够的空间.

大数据的整体结构包括数据存储、数据处理和数据分析.数据应首先通过存储层存储，然后根据数据需求和目标建立相应的数据模型和数据分析指标系统来分析数据并产生价值.

中间时效性通过中间数据处理层提供的强大并行计算和分布式计算能力完成.三者合作，使大数据产生最终价值.

大数据与云计算的关系

从技术上看，大数据和云计拿伏算的关系就像硬币的正反面一样密切.

大数据必然不能用单台电脑处理，必须采用分布式结构.其特点是对大量数据进行分布式数据挖掘，但必须依靠云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术.

云时代的到来，大数据的关注度也越来越高，分析师队伍认为大数据通常用来表现公司创造的大量非结构数据和半结构数据.

大数据分析通常与云计算联系在一起，因为实时的大数据集分析需要像Mapreduce一样的框架来分配数十、数百甚至数千台计算机.

大数据需要特殊的技术来有效地处理大量的容忍经过时间内的数据.适用于大数据的技术包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件慧敏冲系统、分布式数据可用、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统.

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