关于云计算八大关键技术的讲解

　　云计算经过非常长时间的发展，许多用户都已经很了解云计算技术了，这里我发表一下我个人的理解，和大家讨论讨论。八大云计算关键技术，如下所述：

　　一、带遗传特征的无限分层处理方法。这种方法用来管理分类结构树、地名结构树等。目的是对数据进行精确地定位，比如说，发布了一条关于某个村发生洪水的信息，由于这条信息携带了地名结点信息，因此，通过该结点信息就能够知道该信息所属的乡镇、县、市、省等。该方法也用于搭建复杂空间软件架构体系，对架构上的成员进行定位管理。

　　二、FO软件开发方法。这是在“面向对象”之上做了进一步抽象后的软件开发方法，其目的是为了解决云计算软件系统所面临的更加严重的软件危机问题。FO方法是指面向事实的分析(Fact-Oriented Analysis)、面向形式的编程(Form-Oriented Programming) 的、面向结构的设计(Frame-Oriented Design)的软件开发方法。

　　这种方法的一个特点就是采用很少的程序代码完成庞大的软件系统。比如说，云计算农村数据服务平台中的果业数据服务平台，只用了几百行代码，就完成了传统软件开发需要几十万行代码的软件系统。这个平台目前包括果业产销服务，物流服务，农资服务，农机服务，分析预测等近200个系统。同时按照全国行政区域划分，为每个村都配置了一个独立的果业数据服务平台。今后云计算农村数据服务平台还可扩展到蔬菜业，养猪业等等。该农村数据服务平台所管理的数据可无限多，且数据查寻时间快速，几乎不受数据增加的影响。如此庞大的复杂软件系统，采用传统软件方法可能需要数千万行或者数亿行程序代码，采用FO方法，只需要这几百行代码就能够完成了。

　　三、文字信息结构树构造方法。这种方法用来构造关键词(或者语句)结构树。能够用来创建模拟类似人脑的空间网状信息单元等。比如说，选用“苹果”关键词时，能够计算出其位于结构树结点位置，然后把关于“苹果”的信息存储到该结点所在的信息单元，这样当输入“苹果”的时候，就能够直接定位提取关于“苹果”的相关信息，而不需要进行搜索查询。系统在学习的过程中，会不断地调整修改“苹果”所在信息单元里的内容，以便更加符合要求。人脑的神经单元大约为1000亿左右，而目前我们模拟类似人脑的系统的信息单元的最大容量已经大大超过了1000亿。当然信息单元的增加是在学习的过程中不断生长完成的。

　　四、浮云分层互联网架构设计。这种方法是对同一个云中的计算机进行结构化分层管理，也就是对每台服务器指定一个特殊层号(比如说，IP地址结构树)，类似古代八卦布阵的方式。数据交换是通过层号来识别的而不是通过IP地址来处理。而不同云之间的数据转发时，将采用云IP地址加层号的方式来处理。目前美国在做类似的研究，并可能会作为2020年未来互联网的关键技术之一。但是与乾坤化物公司的技术实现路线可能有较大的差别。

　　五、多维复杂空间软件架构体系。主要解决软件系统的复杂度问题。

　　六、IP地址结构树方法。把IP地址转换为结构树上的结点，更加便于管理和定位，提高了对IP地址的处理速度。

　　七、构建内容中心网络。在同一个云里，替代使用IP地址来识别存储内容的电脑，内容中心网使用的是文件名和URL识别内容本身。文件名和URL将会转换为结构树上的结点，通过唯一性的定位技术来提取内容。目前美国在做类似的研究，并可能会作为2020年未来互联网的关键技术之一。但是我们之间的技术实现路线可能有较大的差别。

　　八、多维复杂空间数据结构管理。多维复杂空间数据结构设计方法使得数据具有了物理唯一性，所以数据的存在形式和程序无关，是独立存在的。程序代码和数据结构的修改是彼此独立进行的，一方的修改不会造成另外一方发生错误。