云计算技术概述篇1
关键词：云计算；大数据；数据容灾
中图分类号：tp393文献标识码：a文章编号：1009-3044（2014）32-7574-02
1概述
当代云计算数据中心的存储节点数量少则几十万多则上百万，在规模如此庞大的海量存储系统中，节点失效或磁盘损毁已然成为一种常态，此外，由于网络设备或者传输线路故障等原因导致的数据丢失或短时不可用现象也常有发生。如果用户或企业不能随时随地存取自己所需的数据，甚至发生数据丢失的现象，将大大影响客户满意度，甚至给企业带来巨大的经济损失，因此，必须采取有效措施及相关技术策略来保证云端数据的可靠存储。
2云端数据中心拓扑结构
云端数据中心是大数据存储的基础平台，数据的可靠性及访问效率与网络节点的拓扑结构紧密相关。按节点功能类型的不同，可将数据中心节点的拓扑结构分成三种类型[1]：①以server（服务器）为为中央节点的星型结构；②以switch（交换机）为中央节点的星型结构；③混合结构。三种拓扑结构的特点如下：
以server为中央节点的结构将多台server通过传输介质直接互连起来，在这种结构中，server兼任switch的角色，一方面承担数据的加工处理工作，另一方面承担分组的存储转发工作，以server为中心的结构增加了服务器之间的网络带宽，摆脱了对交换机的过度依赖，提高了吞吐量；但是server之间的链路带宽的不均衡增加了布网的复杂度。
以switch为中央节点的结构将各台server通过switch进行互连，switch和server各司其职，switch负责分组的路由转发，server负责数据的存储加工，这种结构布网简单，操作方便，可扩展性强，在现代企业数据中心应用较广泛；但以交换机为中心的结构存在底层server利用率低、switch资源浪费较为严重、网络带宽容量有限、灵活性差等缺点。
混合结构是以上两种结构的一种扩展，其设计融合了这两种结构的优点并有效避开了各自的缺陷。
3云端数据容灾技术
容灾技术是云端大数据可靠存储的一种关键技术，良好的容灾策略不但能有效提升大数据存储系统的可靠性，还有助于提升系统的访问效率。容灾策略一般都采用冗余备份技术来实现，以确保当出现某种突发状况导致存储系统中的文件、数据、片段丢失或者严重损坏时，系统可准确而快速地访问冗余数据来维持系统的稳定运行[2]。一般来说，容灾技术按策略的不同主要分两种：①复制冗余策略；②纠删编码冗余策略。
3.1复制冗余策略
复制冗余策略为系统中的每一个数据都建立一个或多个副本，并把若干个副本分散存储在不同的网络节点上，当遇到某个数据损毁或失效不能正常使用时，可通过访问最近的存储节点来获取与原件完全一致的副本数据[3]。基于复制的冗余策略主要关注2个方面的问题：（1）副本数量设置；（2）数据放置方法。
3.1.1副本数量设置
副本系数设置主要采取两种方式：①静态设置副本数量，目前主流的分布式文件系统Hadoop的HDFS、谷歌的GFS都采用3副本策略，这种静态设置方法操作简单，但灵活性差；②随机动态设置副本数量，即系统根据数据的访问频率、出错概率及网络状况等动态因素随机地确定副本系数，动态地删除或添加副本，这种动态机制能大大增加存储空间的利用率，但动态计算过程增加了系统的开销；
3.1.2数据放置方法
巧妙的数据放置方法能通过提高并行访问量来提升云端大规模数据的访问效率，目前，数据放置方法一般采用顺序放置和随机放置[4]。
①顺序放置方法把数据副本按顺序分布存储在不同节点上，使得排列数目相对较少，针对系统的随机失效有一定的防护性，顺序放置方法技术简单、易于实现和维护，但在具体应用时，因失效具有很强的相关性，局部的网络故障或节点失效就有可能导致整个机架的数据不可访问。
②随机放置方法是在可放置节点中随机地选择一系列节点来存放数据副本，此方法能够降低关联对系统可靠性带来的负面影响，但在实际应用中，由于节点的存储、计算能力各不相同、数据的访问热度也不尽一致，往往达不到理想的均衡负载效果。
3.2纠删编码冗余策略
3.2.2LDpC编码
LDpC码是从蒙特卡洛及图论演进而成的编译码技术，因其稀疏检验矩阵（少量元素是1，其余部分全是0）特性，被研究者广泛用于设计复杂度低的解码算法，LDpC码可以有效提升系统的容灾能力，但是构造不规则码字的难度也相应成倍地增加。
3.2.3阵列编码
阵列码的编译码过程只涉及基础的二进制异或运算，技术实现相对容易，而且在采用同等编译码的前提下，阵列码比RS码更能有效地提高系统的可靠性，与此同时保持其计算域不变大，阵列码技术一直是大数据可靠存储关键技术的研究热点，被广泛的应用于磁盘阵列及网格存储系统中。
3.2.4RS编码
RS码是一种高效的纠错码，既可以纠正突发错误，又可以纠正随机错误，在通信领域中有极其广泛的应用，近年来，随着大数据存储技术的快速、多元化发展，有研究者对RS编码行了改造，并将其应用于数据存储领域以提高系统的容错性。
4云端系统节能减耗技术
数据存储是各种云计算服务赖以施展的基础，在云计算环境下，底层数据中心节点的规模庞大，使得数据存储成本极高，主要源于添置各种网络硬件设施（大型服务器、交换机、路由器等）以及支付各种存储设备的高额电能消耗等。高涨的能耗开销不但增加了系统的运营及维护成本，更催化了大气温室效应，严重破坏了自然界的生态环境，因此，不论从服务商盈利的角度，还是从环境保护的角度出发，节能减耗技术都显得尤为必要。
当前，分布式存储系统的节能减耗技术主要集中在两个方面：①硬件节能策略，主要致力于降低存储系统中的硬件设备能耗；②软件节能策略，通过使用一些专业软件来实现系统资源的有效分配及使用。
参考文献：
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云计算技术概述篇2
由互联网公司所引发的云计算热潮，实际上并没有回答企业信息化建设的实质问题，导致了云计算炒作成分较多且难以在企业落地。笔者认为，企业云计算是有别于互联网云的。基于互联网的云计算，其成功更多地取决于商业模式的创新。而企业云的落地与成功的真正核心在于企业的管理创新、it治理，本质上是企业信息化建设的新模式。
何谓云计算
云计算这个全球关注度最高的it词汇，业界对其有着不同的定义和阐述，但仁者见仁智者见智的表述依然令人们不知所措，更是让企业管理者和企业it人，一头雾水。而笔者基于多年对云计算的研究和实践，从企业视角以不同维度对云计算进行阐述，可以简单地概括为云计算的“一二三四五”，让人们能够很容易、清晰地理解云计算。
笔者在所著的第一本云计算书中所给出的云计算定义为：“云计算是一种全新的it资源交付和使用模式，指通过网络以按需、动态易扩展的方式获得所需的资源(硬件、平台、软件、服务)，提供资源的网络被称之为‘云’。”
那么，如何进一步理解这个定义呢，它对企业到底意味着什么？云计算是“一”个全新的服务交付模式，由“二”层结构组成，提供“三”种服务形式，有“四”种部署配置模式，具有“五”大特征，其实质可以总结为“六”个字。
云计算的“一”。云计算是一种全新的服务交付模式，不仅仅从技术层面是一个企业计算，更重要的是一种商业模式。对企业意味着一个集成的系统、平台；企业一体化管控、一体化运营的概念，而重点强调企业集成、系统、平台、协同、服务的概念和内涵。
“二”是指云计算可分为技术和服务两个层面，分别由云计算平台和云应用服务两个体系组成。前者主要承担的是实现it资源的整合并动态易扩展地提供给应用开发者，后者则是将云计算提供的资源根据不同需求封装为各种应用提供给最终用户。
“三”是从提供服务和用户体验的角度来讲，云计算可以分为三种服务交付模式。基础设施作为服务（iaaS），以开发平台作为服务（paaS），以及以软件应用作为服务（SaaS）。
“四”是指云计算四种部署配置模式，包括公有云、私有云、混合云、社区云。社区云也可以称为行业云，即以行业为中心，将供应链上的所有产业群围绕云共享服务，展开商业活动。
“五”是指云计算应具备五大特征，虚拟化的资源池，基于网络的访问，按需自助式服务，快速、弹性，使用成本可计量等。
企业云计算的内涵
在云计算发展过程中，随着研究的不断深入，笔者对其在企业的发展趋势和建设要点逐步明确、清晰，并积累了如下观点。
首先，企业云平台的核心要素是“聚合”。规模化、集团化、专业化的聚合、服务的价值提升、集团化概念下服务关联对价值的倍增效应。云计算是一种全新的业务模式，通过跨企业的协同，将在一个集团企业内外或专业领域的最佳应用通过云平台有效地汇聚在一起，以较低的成本实现企业对专业功能/应用随需使用。
第二，云平台的价值还体现在“一站式”服务。集团企业云的发展和壮大通常依赖于一套完整的行业环境、业务服务链条以及集团内企业所形成的价值网络。这样，在云服务平台上，客户、员工、供应商和合作伙伴可以享受一站式服务。
第三，paaS不仅仅限于基础开发平台和中间件，对于一个集团企业而言，其包含基础专业服务的功能平台，例如可以将主数据相关功能以标准服务的方式在paaS中提供，而将应用功能以插件的方式与paaS集成。
第四，面向服务的架构（Soa）是企业云计算技术的重要组成部分，云是Soa的连续。
云计算是Soa由基础服务化向虚拟化演进的关键技术支撑，云计算除了具有典型的Soa服务所有特点外，在服务的虚拟化和可扩展性上又有新的要求。在技术上，企业云计算必须将虚拟化技术与Soa架构结合起来的以虚拟化为核心的it资源集中管理，降低it运营成本。Soa架构的paaS平台，支持企业的业务、应用、数据的整合，实现应用的灵活性和消除信息孤岛，并实现企业内各业务单元的个性化业务的应用开发、部署和管理。
最后，可以把云计算的实质概括为“六”个字，即智慧、资源和模式。
对企业Cio来讲，要关注如何利用云计算的智慧、Cio智慧把企业的it资源整合起来，形成一种服务模式，交付给企业员工、客户以及供应商使用。对企业Ceo来讲，要关注如何把企业的资源通过企业的智慧、云计算的智慧与Ceo的智慧整合起来，基于云计算平台来形成一种商业模式，交付给企业及客户、供应商，提供服务。
科学进行云演进
云计算以其虚拟化、标准化和自动化以及高度聚合的特征，帮助企业可以解决复杂环境下的业务发展对it带来的诉求，促使企业重新思考it建设以及其经济价值。那么，如何通过云计算改善企业it应用的速度和敏捷性，提供跨边界的it服务，并确保it应用的整合性和安全性，进而推动企业业务转型，降低运营成本，提高效率，使企业快速进入市场？这是企业it人和云服务厂商设计、实施企业云计算的目的、意义所在，也是对云计算有效落地的一个挑战。为此，我们一定要有一个科学的企业向云演进的策略和路径。
通过上述阐述，可以认识到企业云代表着企业管理模式的变革、业务模式的变革以及技术的创新。为此，要有以下的策略考虑：关注云计算技术的发展尤其是企业云计算的技术发展；了解成熟和能够落地的技术和服务商；基于业务需求，规划构想集团企业云的概念；开展云计算的治理模式和管理模式以及企业架构方法；从集团管控、业务协同、供应链管理、共享服务等业务需求考虑；商业组件化——逐步构建集团内商业组件，商业组件可以重复交替地建立一系列职能程序和服务模块。商业组件化、标准化、服务化，最终通过统一界面封装后提供服务；企业云计算从一体化数据中管理开始向云演进。对集团企业内it资源进行集中、整合，标准化、虚拟化、自动化、云化。
最后，可以总结出企业向云演进或云计算落地的三要素：一是支持云计算的it治理、企业管理和企业架构方法；二是Soa架构的paaS平台，支持企业的业务、应用、数据的整合，实现应用的灵活性和消除信息孤岛，并实现企业内各业务单元的个性化业务的应用开发、部署和管理；三是it资源整合的动态易扩展数据中心的动态资源池建设，实现it资源集中管理，服务的提供能力。
云计算技术概述篇3
【关键词】云计算技术云存储技术智能交通管理系统云交通
1云存储技术概念介绍
云存储技术是基于云计算技术之上，不断发展和深入研究出来的一个新型的概念，顾名思义，它是一种新发展起来的存储技术。云存储技术的原理是通过网络技术、集群应用、分布式系统等类似的功能，将散落在各地的大量的不同类型的存储设备集合起来，协助工作。构建一个对外提供数据存储和业务访问功能的总系统。云计算系统需要处理的是大量的数据，此时就需要一个庞大的存储系统来存储这些被需要的数据，由此，云计算系统变成了云存储系统。云存储系统和云计算系统共同作用，协助工作。云存储技术一经推出，便受到了各大厂商、公司的热烈追捧。与传统的存储设备进行比较，云存储不是一个用来存储数据的硬盘或软盘，而是一个由网络设备、应用软件、接口、客户端等众多部分配合而成的系统。存储设备是这项技术的核心内容，人们可以通过应用软件来时刻查询、了解、下载自己所需要的数据资源。
2智能交通的需求分析
2.1实时性
每个城市，无论大小，交通都无时无刻不在进行着。想要把一个覆盖智能交通的城市的所有交通时刻、路线、实时概况统计处理上传到云存储系统，无疑不是一个巨大的任务量。考虑到经济成本、人工精力等多方面因素，一般的信息管理处理系统往往做不到这么巨大的挑战。新兴的云存储技术给智能交通系统提供了可行性。通过云计算技术和云存储技术，将大量的交通数据进行整合分类，既可以降低成本又方便人们使用。
2.2预测交通动态
设计一个智能交通管理系统，首先要做的是制定一个有可行性的管理方案。这个方案需要做到的就是对实时交通情况做出正确的判断和预测。预测交通动态需要处理的数据量也非常的庞大，信息处理的要求也相对比较高，在不同的时间段内所需要计算的数据也各不相同，而且经济成本相对较高。如果能在此需求上合理的利用云计算、云存储技术，可以实现计算效率的大幅度提高，预测较为准确的同时降低经济成本。
2.3高扩展性能
随着科技越来越快的发展速度，应用软件、计算机、硬件等等这些设备更新换代的速度也是一直在变快。所以，智能交通管理系统需要有良好的扩展性能，只有实现了这个功能，智能交通系统才能在人群中发展开来。因为人们需要的是一个不断进步、同时又很稳定的系统。假设能够做出一个扩展性能好的智能交通系统，可以大大的提高资源的利用率，降低成本。对适用人群来说也会更加方便快捷。
分析智能交通管理系统大致的需求，更加方便了我们研究如何将云存储技术应用在智能交通上。下面简称为云交通应用。云交通应用一旦实现，就必须具备众多要求。例如GpS导航、路线查询、统一用户管理、基础数据统计分析等一系列用户需求。在此我们对云交通管理进行分层分析。
3云存储技术在智能交通上的应用的理论分析
3.1路况信息采集
交通离不开道路，每条道路的方位，经过的区域，附近的标志性建筑以及交通路况，都需要认真采集。这就需要云交通管理系统拥有强大的存储能力和计算能力。通过对大数据的整合管理，获取最新的交通路况与交通事件。
3.1.1云计算技术之上的诱导
上一步提高了实时路况信息的采集，接下来就要利用云计算强大的计算能力和对敏感的认知，为广大用户设计出合适的出行路线，循序渐进，诱导用户使用云交通管理系统设计出的路线，这样既可以方便用户，也能实现疏散交通，保证良好的路况。通过网络计算，可以设计出更为方便快捷、更加适合用户需求的出行方式，既可以减少无效的交通路线，又可以减轻交通拥挤的程度，同时实现对车流量较多的交通路线的有效疏散。
3.1.2使管理人员能通过该系统管理交通
云交通管理系统不仅仅只有普通用户可以用，管理人员也可以利用该系统更为方便的对交通进行管理。经过上述两种应用，对路况信息采集和对交通的有效疏导，依然避免不了交通拥挤、意外事故的发生，此时我们需要在云交通系统上设置管理人员用户。管理事件人员通过监察云交通系统，可以在最快的时间内得知哪个地区有潜在的交通意外可能性，然后对该路段的交通状况进行管理。这个功能的实现可以有效降低交通意外的发生率，就算发生意外也可以以最快的速度进行处理，把伤害减少到最小。
3.1.3车辆控制
车辆的不规则停放、这样那样的违规总是一个令人头疼的问题。实现了智能交通管理系统之后可以大大减少这样的事情的发生。在上面叙述的第一步中，提到了对数据的采集，在此同时也可以对车辆进行监管。利用云计算技术对大量的载人客车（如校园班车、旅游大巴、长途汽车、面包车等）、载物货车（如大型运煤车、易燃易爆品运输车、装载建筑材料运输车等）等车辆进行跟踪查询，一旦发现意外情况，立即启动报警系统，根据云交通上的记录信息，相应交通管理人员可以立即前往处理事故。在实现这一功能后，可以将交通治安变得更加人性化，更加便于管理。
4结语
本文对云计算技术、云存储技术的概念，云存储技术在智能交通系统上的应用进行了简略的介绍。为进一步完善智能交通提供了些许参考。但是智能交通管理系统是一个复杂且庞大的工程，涉及到城市交通管理等多个领域，我们需要做的还有很多。建立智能交通系统，不仅仅靠技术方面的支持，还有政府的批准，用户的认可，企业公司的参与投资等等一系列的人力资源。虽然任务很艰巨，但是智能交通管理系统即将成为一种趋势，是未来交通发展的必经之路。
参考文献
[1]唐箭.云存储系统的分析与应用研究[J].电脑知识与技术，2009（20）.
[2]李婷，李晓龙.云计算的资源管理方法研究[J].电脑与电信，2010（01）.
[3]张永强，林丽.浮动车交通信息采集系统[J].交通科技与经济，2008（06）.
作者简介
刘锋（1981-），男，湖北省襄阳市人。大学本科学历。现供职于湖北三峡职业技术学院。主要研究方向为计算机图形图像处理方面。
云计算技术概述篇4
一、税收筹划与云会计的概述
（一）税收筹划的概述以及创新要求
税收筹划的概述一直到目前都没有一个很明确的定义去界定，国内外的学者针对税收筹划一直有各种不同的表达方式，但是对这些表述可以进行一个统一的归纳就是：企业经营者在不违反税收法规的前提之下，充分利用税法的规定合理调节企业内部税收管理及筹划安排，尽量使企业的整个经济纳税达到最小的经济管理活动。基于这一定义，企业的税收筹划需要及时的更进时代经济形势以及最新税法的步伐，积极吸收当下最为热点的理论和技术，通过良好的管理方式将企业税收降为最低。利用全球经济链理论，加强企业联合与治理，税收筹划在未来企业经济规划管理中会有更为广阔的发展空间。
（二）云会计概念
财务管理中涉及到的数据以及表格十分繁复，数据的错误会对企业的经营和管理带来极大的影响，因而财务管理的相关工作者在工作中需要特别谨慎小心。
随着计算机技术的发展和盛行，在财务管理工作中的渗入出现了云会计的概念，云会计主要包含了两个方面的概念：第一个就是会计软件，无论是采取什么形式都可以通过软件来实现。第二个就是云计算，它将资源、信息和软件共享给电脑以及一些有需求的设备。因而给财务管理人员带来了时间和空间上的便利。
二、财务管理中税收筹划中的云会计
（一）云会计对于企业的价值分析
财务管理作为企业内部管理中的重要环节，对企业经济发展规划、实现财务目标以及支撑企业决策等方面都具有重要的作用。但是企业的发展必然会导致财务管理工作量的增加，而企业为了将税收征收降到最低，会使得税收筹划面临更大的挑战，目前有了云技术的引进，企业税收筹划中可以应用云技术来加强筹划工作的进行。
（二）云会计在税收筹划中面临的应用问题
由于云技术是随着计算机技术的产生而衍生出来的一种财务管理方面的技术，因而会具备计算机技术中本身所包含的风险性：安全性和隐私性。企业能够放心使用云会计，将数据上传至网络上的所有前提都是基于安全性。除此之外就是网速问题，云会计主要是借助云计算技术，大量的财务信息上传到网络上对网速提出了更高的要求，复杂大量的财务信息数据会造成网络传输的拥堵，而这个问题的解决主要依靠网络节点的检测和自我恢复，需要计算机技术的不断革新来实现。
三、税收筹划中应用云会计的具体分析
（一）云会计应用于筹划资金中的税收筹划
任何企业形式的融资都不可能是无偿行为，一般情况下，企业的融资主要采用了两种方式：股本融资以及负债融资。而根据我国现行的税收法律中的规定来看，针对企业采取的融资方式的不同有不同的税收政策和税收比例。针对不同的融资形式会相应有不一样的税收计算公式。企业在掌握了不用税收计算公式的前提下，需要结合自身企业经营发展状况选择适当的融资方式，从而将合理筹划税收，将企业经营税收额度控制在最有利的范围内。
（二）云会计应用于投资中的税收筹划
企业在进行经营活动并发展到一定规模之后，接下来的经营活动一定离不开必要的投资。当数据量十分巨大的时候，引进云会计的方式和理念去处理企业财务事项对财务管理和企业经营活动有着重要的意义。
首先是从企业投资行为来看，国家税收制度对于企业投资的行业、地点都会有区别对待，国内针对地区的不同，经济越是发达的东南沿海地区税率往往低于经济较为落后的中部地区和西部地区，而且税率之间的差距十分巨大。然后就是在企业财务管理中引进云计算的技术，逐渐取代传统记账、代账的工作模式，通过云会计的软件将财务管理的相关工作统一化，并且根据企业自身的实际需求去制定相应的云会计软件的相关功能模块，促进企业财务管理的良性发展。
（三）云会计应用于企业运营中的税收筹划
企业在引入了云会计技术之后，在企业内部的业务流程和机构设置方面都会有所突破，企业水费的征收主要取决于应缴纳的税额与相对应税率之间的关系，由于企业内部的经营活动很多，在计算税费方面会给有关工作人员带来大量的工作量，因此可以借助云会计这种先进的计算机技术对相应的税费进行计算，在很大程度上减轻了工作人员的工作量。在实际操作中是通过营运过程中对混合销售和兼营的不同比例进行把握，达到税额最小化的处理，充分利用存货计价的方式对存货进行有效的筹划从而降低税费，诸如种种以及其他方式都可以事先营运过程中税收的筹划，在很大程度上实现企业利益的最大化。
云计算技术概述篇5
关键词：数据挖掘；云计算
1概述
随着物联网、移动互联网的迅猛发展，数据呈指数形式增加，当今时代已处于信息数据过载的海量数据时代，这对数据挖掘系统带来了难题。而云计算可以使分布在大量不同计算机的数据集中在统一的云端，便于各种应用系统的数据获取。云计算因为具有可弹性变化的计算能力和海量的存储能力成为解决海量数据挖掘的有效方式。
1.1数据挖掘
数据挖掘也称数据库中的知识发现过程，是指在大量不完全的、随机的、模糊的、有噪声的数据中发现具有潜在实用价值或者新颖、有效的信息表示为模式、概念、规律、规则等形式的过程。数据挖掘的目标是找出事先不知道的数据关系，尤其是来源于不同数据库的数据之间的关系。
1.2云计算
狭义上讲，云计算指的是通过网络以便于扩展、按照需求的方式获得资源（硬件、软件、平台），是一种it基础设施的交付和使用模式，云就是网络中的软、硬件资源。广义上讲，云计算是指服务提供者根据用户需求、以便于扩展的方式提供服务，用户按需获取服务，是一种服务的提供和使用模式，而服务既可以是关于it的，也可以是其他领域的。
云计算的特点：（一）资源虚拟化。云计算对用户的地理位置、接入时间方式、使用终端都没有严格要求，“云”中的资源是无形的、动态的，实际用户不会关心应用运行的具置。（二）价格便宜，速度快。“云”的构成节点极其廉价，所以降低了数据中心管理需要的成本消耗。“云”不仅成本低廉，资源利用率也大幅提升了，运行速度会更快。（三）服务器规模很大。“云”的规模巨大，而且能够提供强大的计算能力，Google云计算拥有的服务器已达到上百万台。（四）通用性较高。一个“云”可以支撑不同的、千变万化的应用，“云”可以根据自身资源形成多种应用，而且可以同时运行。（五）按需服务。“云”是个资源仓库，提供的服务很多，“云”可以像水电这样的基础设施计费，所以用户可以按需购买，按量计费。（六）较高的可靠性。“云”中采取了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施，使得云计算的服务更可靠，甚至高于本地计算机。（七）可以扩展。“云”的规模可以动态伸展来满足用户和应用数量的增长引发的需求。
2基于云计算的数据挖掘技术
基于云计算的数据挖掘要进行数据预处理、数据挖掘、结果模式评价，这与传统数据挖掘过程一样。但是在数据的处理和存储方式上会不同，这是因为云计算中的数据格式与传统的不一致，它们大多来自于点击流。
2.1数据收集处理
在进行数据收集和处理时，第一步要应用决策树判别出是web机器人访问数据还是用户访问数据，第二步要把海量数据过滤、转换、清洗、整合，变成半结构化的XmL文件保存。现在流行的是用map-Reduce模式收集数据，但不足的是开发工具还不完善。今后结合分形维数和其他技术的方法是新的发展方向。例如：结合网络聚类和分形维数的思想产生的基于网络和分形维数的聚类方法（GFDC），是运用合计数法进行分形维数，可以改进为运用关联维数法进行。
2.2数据存储
云计算系统运用最广泛的数据存储方式是分布式存储策略，同一个数据存储为多个副本，这保证了数据的可靠性。这不是冗余复制。同时系统还要有错误隔离、心跳检测等措施。
3基于云计算的数据挖掘技术优势
运用云计算进行数据挖掘的优点有：（一）因为要从海量的数据中挖掘出信息需要大规模的数据挖掘，而且挖掘的任务比搜索的任务更加复杂，更需要良好的应用环境和开发环境。考虑到这些因素，基于云计算的方法更合适。（二）基于云计算的数据挖掘隐蔽了底层，开发更方便，用户不用考虑数据划分、计算调度任务和计算分配等问题。（三）云计算提高了大规模数据处理速度和能力。（四）数据处理成本降低了，也不再需要高性能机器。
4基于云计算数据挖掘面临的问题和挑战
云计算还处于初级阶段，发展还不成熟，还存在一些问题和挑战。主要包括以下几个方面：（一）算法选择问题。关键问题就是要选择合适的算法和并行策略来进行数据处理。（二）软件及服务的可信度。云环境下要突出考虑的就是隐私安全问题。（三）有太多不确定性。不确定的方面有：数据挖掘任务的描述、数据挖掘的方法和结果、挖掘结果的评价等。
[参考文献]
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[2]纪俊.一种基于云计算的数据挖掘平台架构设计与实现[D].青岛：青岛大学，2009.
云计算技术概述篇6
>>大数据关键技术大数据关键技术分析及系统实例分析浅谈大数据基础理论与关键技术发展电力信息大数据高速存储及检索关键技术研究电力大数据可视化系统开发关键技术研究及趋势投资统计大数据处理关键技术基于大数据的信息系统关键技术浅析云环境下的大数据关键技术面向大数据的Deepweb数据系统关键技术研究大数据安全和隐私保护技术体系的关键技术研究移动数据库关键技术及应用探讨社会网络大数据分析框架及其关键技术农业云大数据自组织推送关键技术综述基于大数据的信息系统关键技术研究云计算环境下的大数据可靠存储关键技术概述面向大数据的分布式系统设计关键技术研究大数据时代下软件工程关键技术分析移动互联网的大数据处理关键技术电信运营商大数据变现之关键技术移动通信网络中大数据处理的关键技术常见问题解答当前所在位置：l.
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云计算技术概述篇7
关键词：云计算；海量数据；数据挖掘
随着云计算、物联网和信息技术的发展，海量形式多样复杂的数据爆炸式的迅速增长，对这些海量数据进行挖掘，分析出其潜在隐藏的巨大价值对经济社会的发展具有重要的指导作用。云计算具有的海量数据存储能力和弹性的计算能力为海量数据挖掘提供了一种有效的方式。文章首先介绍数据挖掘的定义、起源和方法，然后论述了数据挖掘的优势和存在问题，最后分析了数据挖掘实现的步骤、功能和关键技术。
1数据挖掘概述
数据挖掘是数据库中知识发现的过程，是指从数据库中包含的海量数据中提取出隐含的、未知的、有潜在利用价值的信息的过程，这个过程主要由数据准备、数据挖掘和结果表达与解释这三个阶段构成[1]。数据挖掘具有决策支持功能，能够高效自动地对企事业的海量数据进行分析，挖掘出潜在的有利用价值的信息，从而帮助决策者做出正确合理的决策。
数据挖掘因其可对海量数据进行挖掘提取出有潜在价值的信息而被广泛关注，其主要经历了电子邮件、信息、电子商务和全程电子商务这四个阶段，软件即服务模式的出现形成了如今全程电子商务模式[1]。
对数据进行挖掘所采用的方法论主要有5种，分别是数据取样，数据特征探索分析和预处理，问题明确化、数据调整和技术选择，模型的研发和知识的发现，模型和知识的综合解释与评价。只要采用合理有效的数据挖掘方法才能高效的实现数据挖掘任务，提取出有价值的信息。数据挖掘可以从不同角度进行，具体来说，数据挖掘方法有分类、回归分析、聚类分析、关联规则、特征分析、变化和偏差分析、web页挖掘等[1，2]。但是，并没有一种方法可以适用于所有数据类型的挖掘，实际应用中需要依据所挖掘数据的类型找到合适的方法对数据进行挖掘。数据挖掘具有较高的商业价值，在通信、医疗、制造和财务金融等行业应用较多。
2基于云计算的数据挖掘优势和存在问题
采用基于云计算方式的海量数据挖掘具有其独特的优势，主要表现在以下几方面：云计算有较好的开发环境和应用环境来处理海量数据，从中挖掘出有价值的信息；云计算模式可进行分布式的并行数据挖掘，实现实时、高效的数据挖掘；基于云计算的数据挖掘开发更方便，利用现有设备对海量数据的处理能力和速度得到提高，可自由增加结点，容错性也有提高；基于云计算的数据挖掘对数据挖掘的门槛较低，满足了海量数据挖掘需求，同时确保了数据挖掘的共享性[3，4]。
云计算技术的应用虽然已经很广泛了，但其技术并不是很成熟，因此，基于云计算的数据挖掘也存在如下一些问题：数据挖掘任务、采集以及预处理具有不确定性；采用合适的算法和并行策略来处理目前海量的数据挖掘，以提高数据挖掘的并行效率；数据挖掘的方法与结果具有不确定性；对数据挖掘的结果所做出的评价具有不确定性；要确保软件和服务的正确性、安全性和高质量[3]。对于上述存在的这些问题，已经有一些策略可以去解决。
3数据挖掘的步骤、功能和技术
3.1数据挖掘实现的步骤
不同应用领域的数据挖掘有着不同的步骤，且任何一种数据挖掘技术都有自己特有的特性和步骤，数据挖掘的过程也会因问题和需求的不同而不同。但是数据挖掘实现的步骤大致可分以下几步：对数据的来源和数据深入理解，获取相关的知识和技术，对数据进行整合和检查，将错误和不一致的数据踢出去，对模型和假设进行建立，数据挖掘工作的实施，对数据挖掘结果进行测试和验证，对获取的信息进行解释和应用[1]。从这个处理过程可以看出，大部分工作是数据的预处理，只有完成了预处理阶段的工作才能更有效地对数据进行挖掘和分析。
3.2数据挖掘功能
数据挖掘通过对获取的潜在的有价值信息进行分析来预测未来的发展趋势，帮助决策者做出合理正确的决策。数据挖掘的功能可以概括为以下五个方面[1]：对未来的发展趋势和行为做出自动预测，通过对数据库中数据关联进行分析生成的规则有较高的可性度，通过聚类增强对客观现实的认识和有利于描述概念与分析偏差，数据挖掘有利于对对象的内涵和相关特征进行描述，从数据库中对存在偏差的数据进行检测。
3.3数据挖掘关键技术
数据挖掘的关键技术主要有人工神经网络、决策树、遗传算法、K近邻算法和关联式规则[1]。人工神经网络是通过采用类似于大脑神经突触连接结构对信息进行处理的一种数学模型，具有自学习、联想存储和高速寻找最优解的功能。决策树是预测模型，通过决策图和可能的结果来对目标进行规划，是特殊的树结构，包含决策节点、机会节点和终节点三种节点，一个决策树的产生有分类树、回归树和CaRt三种方法，决策树容易理解和实现、前期准备工作量小、能同时处理不同的数据类型、是一个白盒模型、能通过静态测试做出预测、得到可行高效的结果[1]。遗传算法通过类似于生物进化过程的随机化搜索方法来寻求最优解，需要经历初始化、选择、交叉、变异、全局最优收敛这几个过程，具有随机性、并行性、容错能力强等优点。K近邻算法一种机器学习算法，只能计算最近的样本、且计算量很大。关联式规则是从海量的数据中挖掘出有利用价值的数据项之间的关联性，可以根据关联规则处理的数据类型、涉及的数据的维数和抽象层次分为不同类型，采用关联规则进行数据挖掘的一些相关算法主要有apriori算法、基于划分的算法和Fp-树频集算法。数据挖掘还需要用到哈希函数、二维存储器和幂定律等一些相关知识。
4结束语
文章研究了基于云计算的数据挖掘技术，相比于传统数据挖掘，基于云计算模式的数据挖掘在成本、计算速度、容错性、和程序的开发等方面都表现出明显的优势。随着云计算技术的发展，数据挖掘研究将会有新的突破和更有利的技术支撑，能够更高效地从海量的数据中挖掘出隐藏的具有潜在利用价值的信息来服务于各行各业的决策者，帮助其更快速合理地做出正确的决策。
参考文献
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云计算技术概述篇8
关键词：服务外包云计算云外包第三次工业革命
引言
第一次工业革命浪潮让高楼大厦林立，第二次工业革命浪潮让分散郊区发展，第三次工业革命浪潮带来了数字技术与数字革命（alvintoffler，2006），他让我们变成一堆数字（StephenBaker，2009）。第三次工业革命颠覆了很多从前习以为常的理论与概念，也让已经选择好的经济发展路径开始面临瓶颈（朱晓明，2012）。第三次工业革命时代被称为“大云平移”时代，即大数据、云计算、平台与移动互联网时代，其中尤以云计算最为抢眼。从数字技术与数字革命的角度来看，云计算将让数字科学家渗透到日常生活的每个领域，他们正面临新的挑战，不仅要描述网络用户的品味与嗜好，而且要洞悉人类不断变化的心情（StephenBaker，2009）。云计算正在从一个热门的it概念扩展为“云空间”、“云搜索”、“云浏览”、“云服务”、“云平台”、“云社区”等终端应用（郁德强，2012）。
在云计算的平台上，一种基于云计算的新型服务外包模式―云外包正在逐渐成为服务外包领域发展的趋势，并且日益受到业界有关人士的重视。Josepha.Schumpeter（1942）认为经济创新是对经济结构的一种创造性破坏，经济创新使经济结构不断革命化、不断地破坏旧结构、不断地创造新结构。按照Josepha.Schumpeter的观点，云计算及云外包就是第三次工业革命浪潮带来的最新的创造性破坏。那么这种创造性破坏将会给人类生活带来哪些“破坏”呢？目前的答案模糊而不明确，随着这朵“云”的飘逝，清晰的答案或许就在不远的前方。
本文在阐述云外包内涵的基础上，较为全面地扫描了云外包发展现状，然后对云外包的研究文献进行了综述，最后展望了云外包的发展趋势，并扼要进行了相关讨论。希望通过本文的研究，能够为我国云外包的发展提供借鉴和帮助。
云外包的内涵
“云”（Cloud）是一个虚拟的形象比喻，指的是一些大型的计算资源，比如一些大型服务器集群，这些集群资源可以实行自我维护和自我管理功能，具体包括大型计算服务器集群、大型存储服务器集群与宽带资源等。
“云计算”（CloudpoweredComputing）旨在提高云端的大数据处理能力，指的是将各种计算本领、数据存储、网络虚拟化、电脑负载均衡等基本电脑功能与现行复杂网络技术融合在一起，借助SaaS（SoftwareasaService，SaaS，软件即服务）、paaS（platformasaService，paaS，平台即服务）、iaaS（infrastructureasaService，iaaS，设施即服务）等先进的商业模式为市场终端客户提供强大的数据计算、数据挖掘、数据处理等服务的一种应用计算技术，它是一个完全虚拟化的计算资源提供仓库，也是一种全新的动态计算资源提供理念。一些专家形象地把它比喻成一个大数据处理仓库，在这个大数据处理仓库中，所有的电脑都可以实行自我管理和自我维护资源功能，可以自动安装程序软件与开启响应，还可以动态地分配与再分配、部署与再部署、配置与再配置资源以及回收资源。
专家将云计算界定为具有以下几个典型特征：能够自动地监控计算仓库中各种资源，并根据设定的程序自动地分配资源；用户可通过真实的界面操作虚拟的计算资源，简单而有效；管理成本较低，而且当扩展的架构另外新增资源时，需要额外增加的管理费用极少；计算资源数据库中可以共享计算资源，而且完全按照用户需求将资源分配与再分配等；各种电脑可以兼容应用，而且同时支持个体消费者以及市场大型商业应用。
“云外包”（Cloudpoweredoutsourcing）是一种基于云计算资源与平台的新型服务外包模式，由软件云、平台云、设施云及处于云端的各种终端服务组成（郁德强等，2012）。鼎韬咨询公司认为云外包模式应该包括三个基本层面，如图1所示：一是基于云平台的外包服务，即云计算+SaaS软件服务云模式；二是基于云模式的外包，即云计算+paaS的平台服务云模式；三是基于云理念的外包，即云计算+iaaS设施服务云模式。综上所述：云外包=（SaaS+paaS+iaaS）×服务。一般来说，云外包的基本服务对象可分为服务云、运营云与行业云三类。服务云即大众化云模式的外包服务，可为普通大众用户提供基于云计算资源平台的较为完整的应用外包服务。运营云即企业私有化云模式外包服务，主要针对一些企业内部提供基于云计算资源平台的具体外包服务。行业云为上述两者云外包模式结合的外包服务，即既可对行业内部提供全线资源整合的云外包服务，又可对行业外部提供全部流程的云外包服务。
云外包的发展现状
服务外包3.0时代被称为云外包时代。云外包领域的先行者有amazon、Google、iBm、microsoft、Yahoo、Salesforce、Facebook、Youtube、myspace等众多知名公司。amazon利用eC2与S3等技术为用户提供云外包服务。Google推出GDrive为用户提供最新云外包服务，另外其搜索引擎有超过100万台服务器构建了云计算资源仓库，为用户源源不断地24小时提供云服务。iBm为用户提供蓝云计算平台服务。microsoft推出SkyBox、SkyLine、Skymarket等云外包服务。2008年以来，iBm已在我国建立多家云计算服务中心，对用户提供云外包服务。2009年阿里巴巴建立了首家基于电子商务平台的云计算中心，为电子商务企业提供云外包服务。中国移动完成云计算中心试验，正在向物联网的云外包进军。其他还有瑞星、江民、金山、奇虎360、卡巴斯基等多家软件科技企业都为互联网用户提供基于云安全的外包服务。
2010年5月的《国务院关于加强培育和发展战略性新兴产业的决定》中，明确将云计算确定为战略性新兴产业的重点发展项目，并提出加强云计算的研发和推广云计算的示范效应。2010年10月国家发改委联合工业和信息化部印发《关于做好云计算服务创新发展试点示范工作的通知》，批准设立我国首批云计算五大示范城市，分别为北京、上海、杭州、深圳、无锡。2010年与2011年两年时间，我国各地特别是服务外包基地城市纷纷开建云计算中心相关项目，具体如表1所示。
诚如前文所述，人们习以为常的理论与概念将会被新的云服务模式改变。基于云计算平台的云外包已经悄然改变着我们的日常生活。比如一些业务从传统的收费模式到现行的免费模式的改变。现在免费模式在一些平台行业已成为一种普遍现象。银行、软件科技公司、移动通讯公司、第三方互联网支付公司等提供的云服务包括交易平台服务、媒体平台服务、支付平台服务、软件平台服务等，他们通过免费模式吸引着大量顾客，为企业其他的业务争取到了难以想象的消费群体。数字技术与互联网时代决定着云外包业务将走入一个快速发展的飞跃时期。
云外包的研究理论
在中国全文期刊数据库输入“云”这个关键词，搜索到的直接与间接的研究文献不少，见表2所示。
在中国全文期刊数据库输入“云计算”关键词，搜索到的直接与间接的研究文献不算多，见表3所示。通过梳理不难发现，这些研究文献主要分为以下三个方面：第一，介绍云计算的概念以及描述云计算平台与传统it平台的差异；第二，描绘云计算的未来前景；第三，介绍云计算与服务外包的关系以及利用云计算平台的益处。可以看出，学术界对云计算的研究目前还处于一种探索的状态，文献研究也没有出现涌现现象。
实际的状况是，学术界对云外包理论研究的步伐节奏完全赶不上企业对云外包探索的速度。在中国全文期刊数据库输入“云外包”关键词，搜索到的学术研究的文献仅有4篇，具体见表4与表5所示。即使在外文期刊数据库以及国外一些知名大学的图书馆电子数据库里进行搜索，也几乎没有与云外包的直接研究文献。在Baidu以及Google搜索引擎上也查询不到相关研究文献，但是企业关于云外包的热情介绍倒是不少，其中较为著名的研究报告为鼎韬咨询公司的《服务在云端―“云外包”概念白皮书》，遗憾的是该报告也只是泛泛对云外包做了介绍，并没有做更深层次的研究。
随着云外包这种服务外包新模式快速发展以及企业对云外包的大力推崇，学术界对云外包的关注度将会逐渐升温，届时能够掌握与收集到的云外包相关数据也会越来越多，越来越丰富，因此，本文认为未来关于云外包的理论研究可能会从多个角度展开。
云外包的发展趋势
从几个知名咨询公司对云外包未来发展前景的预测我们可以略知一二。merrillLynch保守预测今后3-5年内，全球云外包市场规模可能超过950亿美元；Gartner预测更为乐观，认为2013年全球云外包市场规模就会达到1500亿美元；iDC预计未来3-5年全球云外包市场规模将增长3倍以上，到2013年底，全球云外包的开支占整个it外包领域的开支比例将达到1/3；mckinsey&Company预计到2015年全球将有850亿美元用于云外包领域（鼎韬公司，2010）。虽然各机构预测数字不一，但是折射出的是大家对云外包市场的乐观而统一的认知―云外包市场发展潜力巨大。
第三次工业革命下的云外包将使得企业虚拟化成为常态。这些企业通过云外包一方面将非核心业务向全球进行发包，另一方面通过外包云与众包获得专业化资源服务。在云外包模式下，企业将服务部署在云端，不论是ito（informationtechnologyoutsourcing，ito，信息技术外包）、Bpo（Businessprocessoutsourcing，Bpo，业务流程外包）、Kpo（Knowledgeprocessoutsourcing，Kpo，知识流程外包）等都可利用云外包平台为用户提供个性化服务。
未来的云外包发展趋势可能集中在以下四个方面：
第一，SaaS模式云外包服务将通过专业化的云平台为用户提供零公里对接服务，它改变了传统意义上的人力资源外包、行政实务外包、金融财务外包等业务外包模式，提供即需即用式的基于流程开发与应用外包的云服务。
第二，paaS模式云外包服务将通过专业化的云数据程序开发为用户提供互动式服务，它改变了传统意义上的软件开发外包、软件测试与维护外包等业务外包模式，提供协同式的基于数据挖掘、数据处理与数据管理外包的云服务。
第三，iaaS模式云外包服务将通过大型服务器、存储器等为用户提供基础，它改变了传统意义上的it基础设施服务外包、it技术服务外包等业务外包模式，提供基于硬件网络与远程基础设施虚拟管理外包的云服务。
第四，在云外包模式下，全球若干企业或是个人都可挤进云服务的快车道，他们将一起为云用户提供云服务与创造云价值，这改变了传统意义上的单一主体接包与发包模式，提供基于全球无边界的爆炸式众包模式云服务。
结论与讨论
综上所述，“云”的出现创造了一种新的服务外包模式―云外包模式，这种基于云计算平台的新型服务外包模式将成为引领服务经济时代的流行工具，成为深受用户喜爱的价值创造的日常手段。本文剖析了云外包的内涵，对云外包的研究理论进行了文献梳理，并展望与分析了云外包未来可能的发展方向。需要注意的是，在全球一片“云”笼罩之下，企业必须要有清醒的认识，那就是云外包模式还不十分成熟，尚存在不少问题亟待确认与解决，主要问题如下：
第一，在云外包模式下，企业经营与管理者们的传统理念是否已经转变为云理念，能否对传统服务与云服务结合的it环境进行协调管理；第二，在云外包模式下，各云服务提供商能否提供规范的云外包服务，云服务提供商原先的传统系统能否适应现行的大数据云平台，能否承受海量数据存储与海量信息备份的压力；第三，由于云的边界是动态变化的，甚至是无界的，随着数据在云中的飘忽迁移，安全方案必须相应地动态与虚拟，即实现按需安全，因此迫切要求建立一套新的共享资源的安全方法；第四，云外包的服务性能依赖于延伸服务链中的每一个组成部分，包括数据仓库、虚拟网络、其他云服务提供商、用户终端硬软件设备等，这根链条是否动态兼容与匹配；第五，在云外包模式下，世界已经是平的，那么云端的知识产权保护与信息安全管理措施能否跟上，用户的云平台上的数据能否得到保密，万一信息泄露如何更快更好地处置等。
此外，云外包发展还面临着两个关键制约瓶颈：一是云数据使用，二是云用户能动性。云数据使用包括用户对云数据的处理权甚至涉及到国家信息安全，单靠云计算技术不能解决云数据使用问题，还需要配套制订相关的法律法规与政策，以及建立云用户和云服务提供商之间的信任。还有一个就是云用户的能动性，在云环境中，用户使用的云计算仓库的资源与数据，都是高度自动化的，云计算仓库会对资源与数据进行动态配置与部署，天长日久会逐渐降低云用户的能动性，甚至可能会影响到人口的综合素养与国家的经济发展。
最后需要指出的是，学术界对云外包的研究还处于原始的摸索阶段，鉴于缺少云外包发展的相关数据，因此目前的研究文献都是以一些定性分析为主，缺少对云外包的产生机制、动因与相关绩效的定量分析，特别是云外包的契约关系、云外包的规章制度、云外包的知识产权、云外包的信息安全与云外包模式的综合管理等研究还处于真空状态。未来进一步的研究将会从这几方面有序展开。
1.alvintoffler.黄明坚等译.thethirdwave[m].中信出版社，2006
2.StephenBaker.张新华等译.thenumerati[m].中信出版社，2009
3.朱晓明.第三次工业革命及其战略思考[J].服务外包研究，2012（8）
4.郁德强等.一种基于云计算的服务外包模式：云外包[J].情报理论与实践，2012（8）
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6.鼎韬公司.服务在云端―“云外包”概念白皮书[R].中国服务外包网，2010
云计算技术概述篇9
《物联网与云计算》一书，尝试从物联网和云计算融合发展角度，去介绍相关的云计算技术以及云计算的服务模式。本书阐述了云计算是物联网发展的基石，物联网融合云计算发展，将深刻改变我们的未来的观点，并以多个经典案例分析，阐述了云计算将成为物联网发展所必须的it基础设施，云计算是物联网进行海量数据处理和分析的大脑，云计算平台将成为物联网业务的管理和运营平台，造就物联网海量应用的长尾效应并形成物联网应用良性发展的健康产业生态系统的发展趋势。
目录
第1章云计算是物联网发展的基石
1.1从互联网到物联网
1.2云计算是物联网的基石
1.3物联网的国内外发展趋势
1.3.1物联网应用的整体发展情况
1.3.2全球的物联网应用处于起步阶段
1.3.3发达国家处于领先地位
1.3.4我国物联网应用初创待发
1.3.5物联网应用的发展趋势
1.4物联网的发展深刻影响未来
第2章云计算的起源
2.1animoto的创业故事
2.2云计算是当今的热门名词
2.3云计算在中国
2.4云计算的前世今生
2.4.1高高在上的大型计算机时代
2.4.2合久必分：pC时代的到来
2.4.3分久必合：互联网让pC合在了一起
2.4.4合中有分，分中有合：云计算时代来临
第3章云计算的概念和特点
3.1云计算概念
3.2云计算的分类
3.2.1公有云和私有云
3.2.2XaaS
3.3云计算的特点和优势
3.3.1快速满足业务需求
3.3.2低成本、绿色节能
3.3.3提高资源管理效率
3.4云计算与网格计算
3.5云计算中心和超算中心
3.6Google云计算成功的秘诀之一
3.6.1Google的蜕变
3.6.2一个简单的想法
3.6.3顺利启程
3.6.4mapReduce
3.6.5初见成效
3.6.6幸运女神的降临
第4章云计算的服务形式和商业模式
4.1云平台和云服务
4.1.1云平台
4.1.2Googleappengine
4.1.3云服务
4.2云计算的典型商业模式
4.2.1Google在互联网领域的神话依赖于paaS
4.2.2amazon的商业模式创新全面启动了iaaS服务
4.2.3SalesForce.com的成功源于SaaS
4.3典型的云计算应用
4.4云计算的商业模式的成功秘密
4.4.1海量用户支持、良好用户体验促成互联网后向收费模式的成功
4.4.2“人人是服务的使用者”，“人人是服务的提供者”
4.4.3对大规模用户的海量数据计算成为可能
4.4.4it服务设施从硬件依赖转向软件依赖
4.5云计算的优势
4.6云计算的社会价值及其影响
4.6.1云计算对电子信息产业的影响
4.6.2云计算的价值
第5章云计算关键技术和开源社区
5.1云计算技术框架概述
5.2虚拟化技术
5.2.1什么是虚拟化
5.2.2虚拟化技术的分类
5.2.3云计算机时代下的虚拟化技术
5.2.4虚拟化打开了云计算的大门
5.3海量分布式存储技术
5.4并行编程模式
5.5数据管理技术
5.6分布式资源管理技术
5.7云计算平台管理技术
5.8云计算是一种多粒度和变粒度的计算
5.9绿色节能技术
5.10云计算和开源社区
5.10.1虚拟化平台软件Xen与KVm
5.10.2云基础设施管理平台eucalyptus与opennebula
5.10.3分布式计算框架Hadoop
5.10.4云平台访问接口适配层libcloud与DaseinCloudapi
5.10.5开源精神
第6章云计算的产业现状和发展
6.1云计算的产业现状
6.2云计算产业市场分析
6.2.1美国市场走向成熟
6.2.2国内市场政府推动，喜中有忧
6.2.3现状原因：供给匮乏，需求乏力
6.3云计算的未来发展
第7章云计算数据中心及其度量维度
7.1云计算发展迅猛，市场初具规模
7.2云计算对数据中心建设带来挑战和机遇
7.3国外先进云计算数据中心
7.3.1Google云计算数据中心的最佳实践
7.3.2Facebook的绿色数据中心
7.4云计算数据中心的构建
7.4.1电子邮箱服务中心的构建
7.4.2搜索服务中心的构建
7.4.3视频服务中心的构建
7.4.4云存储服务平台的构建
7.5粗略评价数据中心健康性的5个指标
第8章云计算和物联网的关系
8.1云计算是物联网最具成本优势的it基础设施
8.2云计算是物联网最具计算力和存储力的平台
8.3云计算是物联网数据挖掘的大脑
8.4云计算是构筑物联网长尾效应的开放平台
8.5云计算和物联网融合发展
8.5.1物联网和云计算融合发展第一阶段
8.5.2物联网和云计算融合发展的第二阶段
8.5.3物联网和云计算融合发展的第三阶段
第9章云计算和物联网融合应用案例
9.1云计算与无线城市
9.2云计算与交通物流
9.2.1智能交通
9.2.2智慧物流
9.3云计算与健康医疗
9.3.1医疗保健应用
9.3.2家庭社区远程医疗监护系统
9.3.3医院临床无线医疗监护系统
第10章物联网和云计算相融合的未来服务形式
10.1物联网业务模式分析
10.1.1物联网的商业机会
10.1.2物联网的商业应用类型及其应用系统组网方式
10.1.3物联网业务的商业运营模式和商业合作模式
10.1.4物联网的商业模型
10.1.5国内外运营商分析
10.2当前物联网应用模式所存在的问题及解决方案
10.2.1当前物联网应用模式所存在的问题
10.2.2以云计算技术融合物联网技术的物联网应用解决方案的分析
云计算技术概述篇10
【关键词】云计算；虚拟化技术；并行计算；SaaS服务
1概述
随着科学技术和通信技术水平的不断提高，网络信息以及网络服务正以指数级着呢国家，用户的需求对于网络需求也在不断增高，传统的计算机用户将所有的应用安装在本地的模式已经不能满足当前的需求，尤其是面对当前分布异构、处理复杂的网络应用来说，更是有点捉襟见肘，“云计算”技术已经成为一种全新的模式，将巨大的系统资源整合在“云端”，通过互联网通信技术为终端用户提供各种it服务，从而减轻终端设备的运行压力，提升it服务的效率和质量。“云计算”技术方兴未艾，由最初的理论研究到现在的实际应用，“云计算”发展的步伐越来越快，并将为全球的it产业掀起一场声势浩大的改革浪潮。所以深入学习和研究“云计算”技术的基本理论和技术，对于提升“云计算”技术的理解，加强“云计算”在学习和研究中的应用具有非常重要的现实意义。
2云计算
由于云计算还在如火如荼地发展过程中，目前为止还没有统一的定义，简单地理解，云计算（CloudComputing）是基于互联网相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常虚拟化的资源。根据伯克利云计算白皮书所说，云计算包括互联网上的各种服务形式的应用以及数据中心中提供的服务的软硬件设施。所以，云计算技术可以提供以服务为基本的交付方式，该交付服务具有高度的可扩展性，同时，云计算技术是以互联网技术为基础来进行开发和服务交付的，可以实现资源虚拟化、资源的自动管理与配置以及以及较低的成本对指数数量级别的数据进行分布式并行处理。
2.1云计算的工作原理
云计算技术的实现是依赖于互联网通信技术，在典型的云计算框架中，用户通过网络终端连入互联网络，通过互联网向“云端”服务器发送相应请求，“云端”服务器接收并分析用户请求后，会自动调用可用的系统资源来完成相应的数据处理和计算，并通过互联网络将用户的请求结果发送至网络终端，从而实现云计算的数据处理过程。云计算技术使得本在网络终端上进行数据计算和处理的功能转移到了网络服务器中，所需要的应用程序不再需要运行在用户的个人电脑、手机上，而是转移到了互联网上的服务器集群上，同时，对于数据的存储也会放到相应的服务器内，这样一样极大地简化了网络终端的资源开销，减轻了个人网络终端的设备管理和维护，用户只要能够接入互联网，即可随时随地地访问“云”，完成个人的需求。
2.2云计算的关键技术
云计算是以虚拟化技术、分布式存储技术、互联网技术等现代科技为基础发展起来，从云计算的基本概念上来看，需要实现分布式的计算功能以及数据存储功能，这也是云计算最关键的技术。云计算根据功能不同不同，又分为计算云和存储云。其中存储云是通过大量的分布式存储系统来完成存储云的基本功能，而计算云就是以资源虚拟化技术，通过分布式计算云的并行计算完成用户请求数据的处理。简单地讲，虚拟化技术是请求占用计算云更少的资源来完成用户请求，通过一定的计算策略，力求将数据处理的过程在更少的服务器上实现并行计算，从而使计算云的资源分配更加合理优化。并行计算技术也是云计算的关键技术，通过对大量的任务进行合理分析拆分，并派发到各个分布式计算云的服务器上进行计算，最后收集各个节点上的计算结果进行统一整理从而完成并行计算。
3云计算的应用
云计算技术的快速发展，已经在各个行业中得到广泛应用，也改变了传统的互联网商业模式，为互联网经济带来了新的生机。云计算所提供的软件或者it服务都是通过互联网技术进行传输的，所以互联网用户不需要安装任何客户端软件，只通过可通过浏览器来访问云端提供的服务。云计算在实际商业中提供的服务模式有主要分为三类，即软件即服务（SoftwareasaService）、平台即服务（platformasaService）以及基础设备即服务（infrastructureasaService）。如图1所示，为云计算提供的服务类型示意图。
图1云计算的服务类型结构图
如图1所示，为整个云计算的服务类型结构图，网络设备、虚拟化平台，iaaS服务，paaS服务，SaaS服务构成了整个云计算的平台，而客户只需通过互联网络即可享受云计算提供的服务。
其中iaaS服务是云计算提供的虚拟硬件服务，用户通过租赁云计算提供的虚拟硬件资源即可搭建自己的应用系统，从而节省了硬件设备的开支；paaS服务是云计算提供的应用服务引擎，将开发的平台作为一种服务提供给客户，从而用户不必考虑底层设备与系统的兼容等问题即可在平台上搭建自己的管理系统或者通过扩展接口来完成自己的服务；SaaS服务是云计算将软件功能作为一种服务提供给客户，客户只需获得授权认证即可通过浏览器来访问云端计算机上的软件，从而避免了软件维护的成本开销，极大地方面了客户在相应功能上的应用。
4总结
云计算以其互联网为基础，虚拟化技术、并行计算技术以及分布式存储等关键技术为主导，结合大量的网络设备以及服务器集群构成云计算体系，并以基础设备、扩展接口或应用平台、应用软件作为服务，提供给客户，客户只需通过浏览器访问互联网即可享受云计算提供的服务，极大地降低了网络终端负载，简化了客户的成本开支和系统维护的过程，为客户提供方便快捷经济的it服务。
参考文献：
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