云计算的可靠性篇1
关键词：云计算高可靠性高安全性
云计算技术是在实现面向云计算的数据中心演进过程中,随着数据中心的高度虚拟化,在节约成本及运营效率取得显著成果的同时,存储、网络、电源管理和安全等方面的挑战仍有待解决。基于策略的能耗管理、横向扩展存储及统一网络等来自英特尔的开放技术为使用云解决方案做好准备,让云为众人所用！
私有云解决方案提供商表示客户在意的私有云数据安全和可靠性问题其实一直以来都是整个it界所担忧的通病——老数据中心就没有Ha问题了么,老的it架构就没有数据安全和黑客问题了么——再往远说,当大家都开始向x86平台迁移的时候,就没有人提出过x86平台的可靠性和安全性质疑么。大家都在质疑,都在担忧,然而这种担忧只会让技术更进步,方案更加成熟,以大量的案例和实际操作结果让用户信服。
云计算诞生之初,是为了将若干服务器平台组合统一在一起,形成计算资源池、存储资源池等池化资源,进而方便统一管理和灵活分配——也解决了系统利用率不足的问题。
直到英特尔率先在其至强平台中加入了Vt系列硬件虚拟化技术,从而改变了x86服务器在虚拟化方面面临的性能瓶颈,使得在处理器层面的Vt-x使得虚拟处理器内核与内存之间的通讯没有障碍;而Vt-d则使得系统芯片组得以良好的协调各虚拟机之间的系统资源开销;Vt-c则让虚拟机网络瓶颈得到了解决——多虚拟机从同一个网络出口互相通讯的情况得以变成直接通讯。这些技术让p2V(物理至虚拟化)、V2p(虚拟至物理)的资源快速切换与整合提供了很好的基础,而这是私有云资源共享与自动化管理的基本要素,它确保了相应的虚拟机可以根据资源的需要,在这两个平台上自由迁移而没有任何后患。
而可靠性方面英特尔也在新一代至强7500处理器(nehalem-eX)中加入了22条新型RaS特性,进而保证了高可靠性的计算需求。如果将采用了至强7500处理器的服务器设备纳入云计算环境中,无疑将让你的虚拟化资源池更为可靠,即使面对关键业务仍然没有问题,这在无形中也在帮助用户节省总有成本。
因此从it基础架构硬件服务器搭建的角度来看,英特尔的至强56007500的组合是一个相对更佳的方案。
至强5600服务器是主流的双插槽x86平台,可以负载大多数的企业应用,尤其是应用,多项测试成绩已经表明了它性能方面的领先性,尤其是虚拟化方面的能力。而如果需要在此平台上进行高负载与关键业务应用,就有可能需要额外的帮助,比如虚拟化层的备援机制。而至强7500平台,则可以说是目前最为健壮的x86服务器,从双插槽至8插槽,为用户提供了强大的应用支持能力。
从软件角度来看,私有云环境依托于虚拟化技术整合了物理服务器等硬件计算资源,却碰到了新的问题——如何统一管理这些物理服务器、虚拟机,以及如何自动化的让这些虚拟池中的资源动态的分配给需要计算资源的一方。
这就必须先提到英特尔数据中心管理平台(intelDataCentermanager,DCm),它是一款监控、管理数据中心的机架和服务器组电、热等能耗的软件技术。据英特尔亚太研发有限公司总经理梁兆柱博士介绍,DCm当前版本主要包含的功能是:内置式智能启发引擎可在不影响工作性能的同时降低服务机组能耗上限;利用英特尔节点管理器(intelnodemanager)技术来管理节点的电、热能耗;可作为软件开发工具包(SDK),通过网络服务应用程序接口(wSDLapi)集成到iSV和系统集成商现有的管理软件产品中。
结合了DCm管理平台对数据中心物理服务器的计算和能耗有一个统一的管理和负载均衡管理之后,再结合相应的paaS管理平台——如VmwarevSphere、微软SCVmm虚拟机管理中心,既可以对物理服务器和虚拟机做统一的管理、动态迁移等。
对于大中型企业来说,应用类别会较为复杂,在考虑向云计算平台迁移时,我们可以将应用分成外部的“辅助”与内部的“核心”应用,前者基本上是公司内部的日常it应用,比如公办、邮件、HR、财务等,而核心应用则是指企业的工作与生产it环境,比如eRp、CRm、数据库等等,即我们常说的关键业务(missionCritical)。应用往往数量比较多,但负载较轻,也对高可靠、可用与可维护性(RaS)的要求不高,而关键业务则负载较重,也对在线时间有着很高的要求。两者在虚拟化平台上的表现也会有所差异,所以这需要企业it人员做细致的分析。
从打造安全可靠的私有云角度出发,将关键业务应用,也就是企业的核心it环境放在采用至强7500处理器的虚拟化平台中,而将一部分日常应用放在至强5600平台上,是节省tCo又兼顾了性能与可靠性的做法。而利用前文所述的统一平台管理工具和DCm能耗管理工具,则可以进一步让云计算数据中心的管理更加简单,负载迁移也更加容易。
参考文献
[1]冀勇庆.iBm的云计算[J].it经理世界,2008(15).
云计算的可靠性篇2
关键词:云计算；数据挖掘：数据挖掘应用
0引言
随着网络和软件还有计算的三相技术的统一并重发展，这就必然是为云计算的出现打好了基础。并且就现在来说，在很多领域，例如科研领域和商业领域上，云计算得到了非常多的关注和实际上的运用，云计算的未来将会把整个社会都引领。本文基于云计算的挖掘数据的一些方法与计算以及云计算这个系统本身进行了深入的探索研究。
1云计算定义
直到现在为止，云计算的用户们对云计算做出了一个大致的分类，而将所有的定义都重新排列一下共有以下几大种类。
（1）文献在概括了多个云计算的定义后，将云计算定义如下：一些虚拟的资源的负载量总是不一样的，而云计算就总是可以根据这些资源不同的量来进行新的配置。云计算其实就是一个拥有海量可用的虚拟资源的超大资源盘。
（2）云计算的服务一般都是透明化的，因为云计算的用户只是想要获得自己想要的资源与服务，对于云计算的运行机制却是不用去了解的。但是如果本身就拥有庞大数量的计算机群还在不停的增加的话，那系统出错乃至是崩溃都是有几率的。因为硬件设施并不可靠，所以就要采用比较可靠的软件来进行弥补，这就要使用冗余和分布式存储的方式了。云计算系统还有一个叫做自主进行自我检测的系统模式，这便是云计算的系统其中的一个特点，不仅可以自我检测出无效的节点并且自动排除，而且还不会影响云计算系统的运行。有着高质量高速度的计算能力还有海量的储存能力来提高云计算系统为用户服务的效率和质量。
云计算的系统技术的特点：
（1）对用户的透明制度，用户其实并不需要了解云计算的具体机制，因为用户可以直接得到想要的服务，所以说服务即是对用户透明。
（2）云计算系统负责搜索和提供海量的对数据处理的服务给用户，但是因为计算机群体的本身数量就已经相当庞大了，而现在数量还在一直增加，那系统出错甚至是崩溃的几率都会因此而变高。所以这里有采用可靠软件的方式保证数据的可靠性用来弥补在没有可靠性硬件支持的方式下的储存方式。
（3）可用性较高。可以排除失效节点，这是云计算系统的一大特点，而且不会影响整个系统的运行。通过高性能的计算能力和集成海量存储来提高云计算系统为人们服务的质量。
（4）云计算的编写程序其实并不复杂，其实有很多用户都是有在经过一系列并不怎么复杂的学习之后就可以自己进行编程，并且在自己的“云”系统上执行，这使用户的需求能得到更加人性化的满足。
（5）服务性能多种多样，云计算系统有着很多种类的服务功能，而且所需的花费非常的廉价。
（6）云计算系统比较经济实惠，高级性能的计算机的价格想必不用多说，完全不是一般用户可以承受的，但组建一个由庞大数量的计算机群体所需要的费用与顶级的计算机比起来那可是非常廉价的，而且还能获得甚至是超越顶级计算机的性能和效率。
2云计算的技术
以数据为中心的一种超级计算方式这就是云计算。本章节主要介绍了云计算几项主要的技术如下所示。
2.1虚拟化技术
虚拟化的服务也就是用户通过计算机获得的需求与服务，而因为用户通过虚拟化获得需求与服务就相当于变相的开启了云计算的大门让整个it界都慢慢的进入到了云计算的时代。庞大数量的计算群体所拥有的资源集结在一起组建起了it资源池，为了将这些虚拟的资源提供给用户使用而是用跨系统的资源动态调度方法。这就实现了it的资源应用还有数据通过为用户服务的方式传达给用户，用高速的，效率的，用质量的方式来完成用户的需求。
很多企业通过虚拟化技术为自身带了相当可观的直接利益，但即使在艰难环境下还能继续找到适应自己的虚拟化技术才是现在人们最重视的。也就是说在云计算环境下，我们所要考虑的是将所有的技术整合成一个整体来考虑组成就不会有资源的浪费，让效率与利益达到最大化。
2.2数据管理技术
能够快速分析与处理并且以最快速度给用户提供所需的服务，云计算系统现在已经可以办到了。而现在有了能快速处理分析能力的云计算系统就需要一个能够高效率的管理这些储存数据的技术[2]。
还有一个问题是比较麻烦，但也是云计算系统一定要去解决的，那就是怎么样才能在这海量的数据库之中找到用户所需要的特定的数据。而Bigtable一种非常好用也很出名的管理数据的一种技术，而对于Bigtable是这样说明的：“Bigtable是一种能够管理结构化数据，并且可以iif扩展成大规模数据，使用分布式存储方式的系统，就打比方说，在以万为单位的服务器上可以达成pB(petabytes)规模的数据。”
2.3庞大数量的分布式存储
由Hadoop团队所开发出来的“HDFS”开源系统还有谷歌所研发“GFS”的非开源系统。在云计算系统也是非常有名并且也是非常好用的系统。
云计算系统存储的异常庞大数量的数据用分布式存储方法来存储的话，则有了经济性、高可用性和高可靠性，采用冗余存储的方式来保证数据存储的比较高的可靠度，因为硬件设施方面无法跟上，那么就只能从好的可靠的软件方面下手。
对于数据的存储技术必须要同时具有着相当高的传输率和吞吐率的这一特点，这样云计算才能为大量用户并行地提供服务同时满足大量用户的需求。
3web的数据挖掘
从云计算系统所储存的海量数据中和网络上的大量文档的发现与提取信息这就是web的数据挖掘，总是不会有相同的需要挖掘的信息和对象，将web数据挖掘分为3类。
通过人为的行为的在web上进行内容的挖掘，用户自身从挖掘到的文档还有他的描述内容中获得了自身想要的信息；通过挖掘相应站点的相关数据以及日志文件来发现该站点上的顾客和浏览者的行为模式；结构挖掘就是人为在文档的内部结构中获取有用知识的过程。
4结语
很多事情都说明了，现代社会已经进入的“云时代”，云计算给现代it界带来许多方便快捷的处理方法。所以对云计算的关键技术和定义进行了介绍．如数数据管理和存储技术。
【参考文献】
[1]陈全，邓倩妮．云计算及其关键技术[J]计算机应用2009(9)．
云计算的可靠性篇3
[关键词]云计算技术应用
中图分类号：tQ015.9文献标识码：a文章编号：1009-914X（2014）15-0108-01
云计算是最近几年飞速反展的一种新兴计算机互联网技术，其高可靠性、成本低廉、按需分配信息等特点为人们解决大规模计算、资源存储等问题提供了一条新的途径。
1.云计算的发展背景
所谓云计算，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，各个用户共享的软硬件资源和信息都可以按照一定的需求提供给计算机以及其他设备。云计算的概念最早由美国的Google公司提出，而云计算则是网格计算、分布式计算、并行计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术和网络技术发展融合的产物。云计算是继上世纪80年代的大型计算机到客户端、服务器的转变之后的又一巨大进步。在云计算中，对于用户而言，他们不再需要了解整个系统中基础设备的细节，也不需要具有丰富的专业知识，更不必对设备进行直接控制。云计算提供了一种基于网络的全新的it服务增加、使用和交付的模式，通常这种技术涉及通过互联网来提供动态且易扩展的资源，而这些资源也经常以虚拟化的形式呈现。通常认为，云计算应该包括以下几个层次的服务：基础设施级服务、平台级服务和软件级服务。
一般而言，云计算具有以下一些特点：（1）超大规模计算的能力。通常云计算都具有相当大的规模，例如Google的云计算已具备100多万台服务器的规模，而amazon、iBm、微软、Yahoo等大公司的云计算也拥有几十万台服务器，企业中的云计算一般要求有成百上千台的服务器，可见如此大规模的云计算能给予使用者空前的计算能力；（2）支持虚拟化的云计算。这就意味着用户在任意位置、使用任意终端都能享受相应的应用服务。用户所请求的资源都来自云，而不是一般的固定有形的实体。应用服务也是在云中运行，这样实际上用户无需了解也不用关心应用运行的具置，往往只需要一台电脑或者一个手机这样的终端设备，就可以通过网络服务来实现用户需要的一切服务，甚至包括超级计算这样的超大规模任务；（3）高可靠性。云计算使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等技术来保障所提供服务的高可靠性，所以使用云计算比使用本地计算机更加可靠。
2.云计算中的新技术
2.1并行计算
简单而言，并行计算就是在并行计算机上进行的计算。并行计算最早是相对于传统的串行计算（具有单个中央处理或单个计算机）而提出的计算方法。并行计算努力仿真自然世界中广泛存在的一个序列中含有众多同时发生的、复杂且相关事件的事物状态。
并行计算把运算进程相对独立地分配于不同的节点上，由相对独立的操作系统进行调度，同时也享有独立的CpU和内存资源，但是内存资源却是可以实现共享的。进程间彼此的信息交换传输通过消息来进行传递。并行计算机一般都是多指令多数据（mimD）的系统，目前其主要的结构类型有：并行向量处理机（pVp）、对称多处理机（Smp）、大规模并行处理机（mpp）、分布式共享存储处理机（DSm）、工作站机群（Cow）和网格机（Grid，ClusterofClusters）。全球超级计算机中的计算机大多采用工作站机群（Cow）和大规模并行处理机（mpp）结构。
云计算就意味着对于服务器端的并行计算要求的提高，这是因为大量用户的应用都是通过互联网在云端实现的，而它在带来用户的工作方式和商业模式的巨大改变的同时，也对大规模并行计算的技术提出了更高更苛刻的要求。
2.2分布式的数据存储技术
为了保证高可靠性和经济性，云计算中广泛采用分布式存储的方式来进行数据的存储，同时也采用冗余存储的方式提高存储数据的可靠性，也就是为同一份数据保存多个副本。此外，云计算需要同时满足数量巨大的用户的需求，并行地为所有用户提供相应的服务。所以云计算的数据存储技术也应当具有高吞吐率和高传输速率的特点。
云计算的数据存储技术的代表便是Google公司开发的非开源的GFS（GoogleFileSystem）。GFS是一个用来管理大型分布式数据密集型计算的可扩展的分布式文件系统。它使用成本较低的商用硬件模块搭建系统并向大量用户提供容错的高性能服务。GFS系统主要由一个master和大量的块服务器组成。master负责存放文件系统的数据，其中就包括名字空间、存取控制、文件分块信息、文件块的位置信息等。
在GFS文件系统中，采用冗余存储的方式来提高存储数据的可靠性。每个数据在系统中保存3个以上的备份。除此之外，为了保证所有数据的一致性，数据的修改需要在所有的备份上都进行，并通过版本号的方式来确保所有备份处于一致的状态。
3.云计算的应用
3.1在搜索引擎中的应用
网络搜索是互联网上最为广泛的应用，而网络搜索的核心搜索引擎就是基于云计算的一种应用方式。用户在进行网络搜索的时候，从来都不需要考虑搜索引擎的数据中心在哪里，是什么样子，搜索引擎的数据中心是无从感知的。搜索引擎是指根据一定的策略、通过相应的计算机程序搜集互联网上的信息，在对信息进行组织和处理后，将信息显示给用户，从而为用户提供检索服务的系统。
目前，世界最大的云计算企业就是提供网络搜索的Google。Google的搜索引擎规模巨大，有着超过100万台且分布在全球200多个地点的服务器，而这些服务器的数量还在不停地增长。而Google公司的其他网络应用程序例如Google地图、Google地球、Gmail等，也是建立在这些硬件设备基础上的。通过这些程序，用户使用的数据便会保存在互联网上的某个节点上，用户可以通过任何一个连接在互联网上的终端设备来访问这些数据。
3.2在售票系统中的应用
现存的所有的售票窗和检票口几乎都是采用计算机，只是用来售票和检票的计算机终端的投入就是一笔巨大的开支。但实际上，整个售票程序的界面和操作都很简单，而通过云计算的应用将使硬件不再受限制。我们可以只通过网络浏览器就能够满足用户的各种需求，其他事情可交给云计算服务提供商来解决，这在很大的程度上降低了售票系统建设和运营的成本。
4.结束语
云计算技术的提出为人们提供了一个简单、廉价的资源共享方式，它已成为下一代计算机信息技术的发展趋势。伴随着云计算技术的不断发展和完善，它会与我们的生活息息相关，并深刻地改变我们的生活方式。
参考文献
[1]朱惠娟.云计算及其在网络学习环境构建中的应用初探[J].中国电化教育.2009，4：105-107.
云计算的可靠性篇4
[关键词]：云计算网络安全问题概念特点解决措施
一、云计算的概念及其特点
客观来看，云计算并非一个具体的技术而是多项技术的整合。之所以将其称为云计算是因为本身具有很多现实云的特征：规模很大，无法确定其具置，边界模糊，可动态伸缩等。虽然现在对于云计算这一概念还没有一个确切的定义，但是简单来说，云计算就是建立在网络技术上的数据处理库，但是由于其规模极大，性能极强，能够通过一个数据中心向多个设备或者用户提供多重数据服务，帮助使用者用以最少的空间获得最大的信息来源。因此，云计算的核心所在便是资源与网络，由网络组建的巨大服务器集群能够极大地提升资源的使用效率与平台的服务质量。
二、现阶段云计算在实际运用中面临的网络安全问题
1.客户端信息的安全
就现阶段云计算的运作现状来看，云计算是建立在现有网络基础上的大型信息处理库，而在系统中的每一台计算机都被认为云计算的一个节点。换句话说，一旦一台计算机被接入网络，那么其中的信息就极有可能成为“云”资源的一部分。这就涉及隐私保护问题，如果没有做好信息安全防护，造成一些私密信息泄露，对于一些特殊机构如政府、医院、军队等来说将是极为沉重的打击。同时，如果大量的病患信息、军事机密、政府信息等泄出，也会造成整个社会的不稳定。
2.服务器端的信息安全
当前，云计算发展中存在的最大障碍便是安全性与隐私性的保护问题。立足于服务器端的信息安全问题来看，数据的拥有者一旦选择让别人储存数据，那么其中的不可控因素便会大为增强。比如一家投资银行的员工在利用谷歌在做员工社会保障号码清单时，实际上进行了隐私保护和安全保护职能的转移，银行不再保有对数据保密以保证数据不受黑客侵袭的职责，相反这些责任落在了谷歌身上。在不通知数据所有者的基础上，政府调查人员有权让谷歌提供这一部分社会保障号码。就最近频发的各类信息泄露事件以及企业数据丢失数据事件如2007年轰动一时的tJXX零售商信用卡信息泄露等情况来看，云计算服务器端的信息安全现状不容乐观。
三、解决当前云计算安全问题的具体措施
1.建设以虚拟化为技术支撑的安全防护体系
云计算的突出特点就是虚拟性极强，这也成为云计算服务商向用户提供“有偿服务”的重要媒介和关键性技术。同时，在信息网络时代下，基础网络架构、储存资源及其相关配套应用资源的发展和完善都是建立在虚拟化技术发展的前提下的。因此，在解决云计算安全问题时也需要紧紧围绕虚拟化这一关键性技术，以用户的需求与体验感受为导向，为用户提供更为科学、有效的应用资源合理分配方案，提供更具个性化的存储计算方法。同时，在虚拟化技术发展运用过程中还需要构建实例间的逻辑隔离，利用基础的网络架构实现用户信息间的分流隔断，保障用户的数据安全。各大云计算服务商在优化升级时要牢记安全在服务中的重要性，破除由网络交互性等特点带来的系列弊端。
2.建设高性能更可靠的网络安全一体化防护体系
云计算中的流量模型在\行环境时在不同时段或者不同运行模块中会产生一定的变化，在进行云计算安全防护时就需要进一步完善安全防护体系，建设更可靠的高性能网络节点，提升网络架构整体稳定性。但是在当前的企业私有云建设时不可避免地会存在大流量在高速链路汇聚的情况，安全设备如果不进行性能上的提升，数据极有可能出现泄漏。因此，要提升安全设备对高密度接口（一般在10G以上）的处理能力，安全设备要与各种安全业务引擎紧密配合，实现云计算中对云规模的合理配置。但是，考虑到云计算业务的连续发展性，设备不仅要具有较高性能，还需要更可靠。虽然近年来在这个方面已经取得了可喜的成就，如双机设备、配套同步等的引入与优化，但是云计算实现大规模流量汇聚完全安全防护还有很长一段路要走。
3.以集中的安全服务中心对无边界的安全防护
与传统安全建设模型相比，云计算实现有效安全防护存在的一个突出的问题便是“云”的无边界性，但是就现代的科学技术条件来看，建成一个无边界的安全防护网络是极不现实的。因此，要尽快建立一个集中的安全服务中心，实现资源的高效整合。在集中的安全服务中心下，各个企业用户在进行云计算服务申请时能够进行信息数据的划分隔离，打破传统物理概念上的“安全边界”。云计算的安全服务中心负责对整个安全服务进行部署，它也取代了传统防护体制下对云计算各子系统的安全防护。同时，集中的安全服务中心也显现出极大的优越性，能够提供单独的用户安服务配置，进一步节省了安全防护成本，提升了安全服务能力。
4.充分利用云安全模式加强云端与客户端的关联耦合
利用云安全模式加强云端与客户端的关联耦合，简单来说就是利用云端的超强极端能力帮助云安全模式下安全检测与防护工作的运行。新的云安全模型在传统云安全模型的基础上增加了客户端的云威胁检测与防护功能，其具体运作情况为客户端通过对不能识别的可疑流量进行传感测验并第一时间将其传送至安全检测中心，云计算对数据进行解析并迅速定位，进行安全协议的内容及特征将可疑流量推送至安全网关处进一步处理。总的来看，利用云安全模式加强云端与客户端的关联耦合可以提升整个云端及客户端对未知威胁的监测能力。
四、结语
云计算是网络技术不断发展的产物，为人们的生活提供了很多的便利。但是作为新生的事物，其安全性还存在一定的争议。进一步完善云计算的安全建设，确保用户信息的安全与私密是云计算发展的重要前提之一。在新的时期，需要利用虚拟性技术、集中的安全服务中心、更可靠的高性能安全防护体系等提升云计算服务的安全可靠性，实现云计算技术的进一步发展。
参考文献：
云计算的可靠性篇5
【关键词】电子阅览室；“云”计算；角色定位
1.引言
近年来，随着全球“云”计算浪潮的风起“云”涌展，所有信息提供场所正经历一场前所未有的变革，高校图书馆电子阅览室作为数字图书馆的阅览模式，亦深受这场变革的影响，它已成为师生获取电子文献信息、网络信息的场所，转变成全球“云”计算下的一个信息节点，利用先进的技术给读者提供所需的几乎所有的应用信息。如何利用“云”计算技术引导读者准确、迅速、方便、合理地使用本地信息资源，更好地发挥电子阅览室“云”节点作用，是目前电子阅览室发展需要认真思考的问题。
2.“云”从哪里来
2.1“云”计算的定义
当前人们对“云”计算的认识还处于一个逐步了解的阶段，对“云”计算的定义还没有形成一个统一的认识，“云”计算理念，最早起源于2007年amazoneC2产品和Google-iBm的分布式计算项目，这两个项目中直接使用了“云”计算这一概念。Google认为，“云”计算就是以公开的标准和服务为基础，以互联网为中心，提供安全、快速、便捷的数据存储和网络计算服务，让互联网这片“云”成为每一个网民的数据中心和计算中心[1]。“云”计算是以服务为特征的一种网络计算，“云”计算中的“云”就是互联网中的各个设备集群，每一群包括了上百万甚至上千万台计算机、移动终端、存储的各种硬件设备，它们像“云”一样遍及我们的周围，使用者随时可以调用这些资源。而“计算”是尽可能地利用各种资源，将一个庞大的项目分解为无数个相互独立的、不太相关的子任务，然后交由各个计算节点进行计算。即便某个节点出现问题，没有能够及时返回结果，也不影响整个项目的进程，甚至即便某一个计算节点突然崩溃，其所承担的计算任务也能够被任务调度系统分配给其他的节点继续完成。可见“云”计算最大好处就是能够合理配置计算资源，并提高计算资源的利用率，还能有效降低使用成本。
2.2“云”计算的特点
(1)网络化。“云”计算必然是基于网络的。互联网这片最广阔的“云”是“云”计算的基础，“云”计算必然是基于网络，网络是“云”计算的必要不充分条件。如集群计算虽然也是基于网络的计算模式，但还不能称之为“云”计算。
(2)虚拟化。虚拟化也是“云”计算中最重要的特点，“云”计算支持所有用户在任何接点、使用各种终端获取所需服务。
(3)资源异构化。“云”计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源[2]。“云”计算平台既可以兼容当下采购的新设备，也可以兼容以前的老设备，既可以兼容当前的新系统，也可以兼容以前遗留的老系统。
(4)高可靠性。“云”计算的可靠性主要体现在可靠数据和可靠计算两方面。
(5)资源动态伸缩和流转性。意味着添加、删除、修改“云”计算环境的任一资源节点，亦或任一资源节点异常宕机，都不会导致“云”环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。
2.3“云”计算在图书馆领域发展现状
图书馆主要业务流程除了传统的借阅、流通、参考咨询、现场讲座工作外，几乎全部构建在it网络之上，当前整个it架构向“云”中迁移，传统的业务流程将被逐一拆解，然后组合、外包、虚拟化。图书馆的上游资源提供商也积极向“云”靠拢，如电子资源数据库商很多年前就以网络包库的形式取代了光盘版和镜像版资源，让旗下高校成为自身“云”节点中的一个小节点。自动化管理系统集成商更大张旗鼓推出“云”服务，标榜自身的核心能力为“云”能力。2009年4月23日，世界最大联机图书馆服务供应商oCLC宣布即将推出基于worldCat书目数据的“web级协作型图书馆管理服务”此项目公认为是一项“云”计算服务，其目标是取代各类型图书馆的集成管理系统[3]。国外一些互联网巨头也推出了自己的“云”图书服务，如Googleprints提供电子图书检索服务，并针对版权情况提供封面、部分预览和全文阅读；worldCat提供上载馆藏并在用户检索结果中显示馆藏信息；amazonawS提供图书信息、新书信息。
目前我国图书馆界也在积极推进“云”计算体系，中国高等教育文献保障系统正在完成CaLiS数字图书馆“云”服务平台,适合于构建大型分布式的公共数字图书馆服务网络，能将分布在互联网中各个图书馆的资源和服务整合成为一个整体，形成一个可控的自适应的新型服务体系，通过对各种服务进行动态管理和分配，来满足不同层次和规模的数字图书馆需求，支持馆际透明地协作和服务获取，支持各馆用户的聚合和参与，支持多馆协作的社会化网络的构建，支持多馆资源的共建和共享，具有自适应扩展的能力。深圳图书馆最新开发的iLaSiii自动化管理系统，采用了“云”计算中的分布式体系结构，提供C/S与B/S两种应用模式，支持通用数据库(oracle)，提供多种检索方式，包括特征字段检索、特征字段模糊检索、特征字段组配检索、全文检索、浏览检索、二次检索等。此外我国互联网应用商也推出符合国人阅读习惯的“云”图书服务，如“豆丁网”、百度文档等，逐步完善中文图书“云”服务。
3.“云”计算给电子阅览室带来几朵“云”
3.1“云”平台
“云”计算的特点为电子阅览室提供了一个广阔的“云”平台，所需的资源都存在于“云端”-互联网中，电子阅览室的终端再不需要调用本地的存储资源；原有的老旧终端只要和互联网接通，又可重新发挥功效；软件系统亦无需频繁的更新升级。读者进入电子阅览室后，也许会惊喜地发现远程文献传递、馆际互借、异构资源跨库检索、手持终端和pc之间文献传输、在线FaQ参考咨询、视频资源点播等等功能，瞬间得以实现。读者使用一个终端，就可使用全球或者某一个图书馆群亦或本地甚至是走进电子阅览室某个人的信息资源。“云”平台将电子阅览室置于广阔的互联网空间，电子阅览室成为高校图书馆重要的“云”节点输出口，让图书馆联盟、信息资源整合、异地文献交流等理论有了最佳的实践展示“窗口”，电子阅览室彻底摆脱了设备老化、it维护人员缺乏、数据提供商人为制约等不利因素的影响，真正成为读者随时提供高质量的信息资源。
3.2存储“云”
图书馆馆藏电子资源，很多都需要磁盘阵列的支持。而无论naS、San、SaS结构的磁盘阵列都存在存储容量有限，购置费用高昂，维护成本较高，有一定使用年限的问题。电子阅览室作为图书馆存储设备服务主要对象之一，对阵列有很大的依赖。查阅下载本地资源、视屏VoD点播系统、随书光盘系统、读者个人资料存取这些电子阅览室可提供的基本服务都需要磁盘阵列的支撑。在数据“爆炸”的今天，高清图像资源大行其道，数据容量呈几何型增长，各馆的磁盘阵列远远不能满足电子阅览室的数据容量需求，而且一旦阵列“挡机”，电子阅览室的服务也不能开展，严重影响电子阅览室的服务质量。而存储“云”系统中上百万存储设备可以容纳海量数据，并可以随时更新和增加。“云”存储提供了无限大的存储空间，能满足海量信息的增加，为数字图书馆日益增加海量数据提供了解决途径[4]，使电子阅览室拥有一个海量的数据存储环境。
3.3安全“云”
“云”计算系统中的数据存储、备份采用了自动同步的形式，并有严格的权限管理策略支持数据的共享，数据储存在互联网上，无需担心因病毒感染和硬件的损坏而导致的数据丢失等，为图书馆服务器、数据的安全运行提供了可靠的保障。只有服务器、存储设备的正常运转，才能保证电子阅览室为读者提供稳定、可靠的数据。同时读者在电子阅览室上机时不可避免地会遭到计算机病毒、网络黑客的侵袭，有时因个人疏忽造成的数据丢失和硬件损坏等数据安全问题时有出现。安全“云”出现为电子阅览室信息资源的安全和可靠提供了有力的保证。在“云”中，有专业、规范的数据中心将用户的数据通过加密方式进行存储，除用户本身外别人是不可能得到这些数据内容的。避免了因数据丢失造成的电子阅览室和读者间的矛盾。让电子阅览室有了一个安全的使用空间。
3.4“云”图书管理员
2008年10月，JasonGriffey在《图书馆杂志》旗下的netConnect杂志发文提出“云图书馆员”(CloudLibrarians)的新概念。他认为，“图书馆建筑物不会消失，我们仍将有许多资料需要照料。建筑物将越来越具有当前的双重性质，即仓库与聚会场所，而我们的服务与内容将存在于“云”中，远离任何物理场所”[5]。“云”图书管理员概念的提出说明了随着“云”计算的到来，电子阅览室的管理人员需要摆脱传统的工作模式，依托“云”计算提供服务。由于在“云”计算下用户有更大的自由来选择和控制所获得信息资源，因此对电子阅览室人员的服务提出了更高的要求。其服务内容更加个性化、多样化，服务更具针对性，提供一对一的实时参考咨询服务或指导性的服务将会越来越多。这就要求电子阅览室管理人员自身对“云”计算有深刻的了解，会使用”云”计算的各种便利工具如“云”存储、各种互联网“云”检索工具、“云”服务器管理、“云”网络管理及“云”api开发等等；同时除了会使用传统的pc终端外，亦要会使用时下流行的各种手持式终端；对QQ、twntieR、FaCeBooK、BLoG、wiKi、taG等服务也能轻松使用。可见要成为一个合格的电子阅览室管理者，首先要成为一个合格的“云”使用者。只有将传统身份转化为为“云”图书管理员，才有能力管理“云”计算下的电子阅览室，实现电子阅览室的社会效益和经济利益。
3.5多样化的“云”
电子阅览室作为图书馆信息服务主要承载场所，“云”计算下电子阅览室可以提供更多的个性化服务。电子阅览室读者往往通过图书馆的门户网站进入“云”世界，目前很多图书馆的门户网站服务构建在“云”里，让图书馆与网络可以相互共享资源和应用[6]。让图书馆的门户网站呈现多样化、个性化、定制化趋势；使门户网站能提供人性化的交互接口、丰富的个性定制、迅捷的服务速度，满足不同读者的需求；读者们要访问上游数据库供应商提供的数据库也建设在“云”端，为读者提供更多的数据信息资源；读者自身也可利用“云”中各种检索工具，检索到自己所想要任何数据资源；越来越多的读者使用twntieR、FaCeBooK、BLoG等服务表达自己的思想；广交“地球村”每个朋友。总之随着“云”计算技术的全面推广，电子阅览室可以提供越来越多个性化的“云”，吸引更多的读者走进电子阅览室，让读者享受个性化服务，得到个性化帮助，获得个人定制的资源信息。
4.结语
“云”计算的出现深刻的改变了高校图书馆电子阅览室存在模式，不但可以提高电子阅览室的利用率，节约图书馆的资源，还给电子阅览室开辟了崭新的服务理念，更对电子阅览室管理人员提出了更好的要求。“云”计算下电子阅览室的运作还处于探索阶段，如何更好的为读者提供个性化的服务，仍是电子阅览室今后发展所要思考的重要问题。
参考文献
[1]黎春兰,邓仲华.论云计算的价值[J].图书与情报,2009(4):42-46.
[2]秦志华.云计算与个人数字图书馆建设[J].科技情报开发与经济,2009(26).
[3]胡小著,范并思.云计算给图书馆管理带来挑战[J].大学图书馆学报,2009(4):7-12.
[4]周舒,张岚岚.云计算改善数字图书馆用户体验初探[J].图书馆学研究,2009(4):28-30.
云计算的可靠性篇6
云计算技术具有多样化的服务模型，因此它能够保障服务器的稳定可靠。云计算技术可以划分为3种基本的服务模型，它们分别是基础设施即服务、平台即服务和软件即服务。基础设施即服务利用互联网提供软件的作用方式，使得用户能够通过计算机的基础设施得到基于自身的多样化需求服务。和平台即服务相比，软件即服务则更加具有针对性和专业性，它的调用对象只为特定服务的应用程序开放。以上三种的云计算服务类型为服务器端的平稳运作提供了便利。
2云计算环境下高校科研信息查询平台的开发设计
2.1构建云计算共享系统。通过对云计算技术的上述介绍，不难发现要实现高校科研信息查询平台的设计工作应该首先为云计算平台创建信息查询的资源共享系统。事实上，将结合私有云和公共云的混合云基础设类型更加能够实现高校科研信息查询平台的高效性、经济性和智能性。在混合云的服务模式下，高校可以把自己掌控的科研信息资源组织成“云”的服务形式，当云用户访问云端资源的时候，平台通过识别用户的有效ip，进而进行自主分析，当平台查找到更加贴近用户需求资源的时候，会为创建一条基于用户需求和服务的最优连接路径，方便为云对象提供有效的信息资源。
2.2标准化的可视化页面技术。在高校科研信息查询平台下，云用户在访问科研信息资料的时候，应该具有良好的人机交互，也就意味着平台应该为互联网用户提供一个具有流畅外观的可视化用户服务界面，也就是webService页面。而且这项技术实现了用户一次注册终身具有平台登录身份和相应权限的功能，除了平台中的用户数据信息和资料发生变化，以及用户实现了账号注销操作。云用户只需要进行一次注册，便可以随时随地轻松登录平台，还能够利用用户权限访问服务器上面的全部信息资源。这一技术从根本上实现了科研信息的共享。
3高校科研信息平台的功能性分析
3.1强化科研实践。基于云计算的高校科研信息查询平台在高校日常的科学研究中起到了资源参考的作用。具体有效的科研参考信息资源能够指导高校科学研究计划的有条不紊，对于强化科研实践具有重要的作用。
3.2增强可靠性。互联网技术在给人们带来信息共享的形势之下，由于互联网的开放性，信息资源的安全性和正规性也是备受争议，其中还包括了各类科研信息资源的版本问题。调用可靠的科研信息资源是开展科研计划的重要保障。然而基于云计算的高校科研信息查询平台便能够实现信息资源的安全共享。同时，它还保障了用户资料信息和权限管理的合理化和统一化。
4结束语
云计算的可靠性篇7
摘要：随着web2.0技术的发展，用户对数据的计算和存储需求激增，往往通过购置更多数量的服务器来增加计算和存储能力。通过互联网租用计算能力和存储资源，就可以大大减少对自有硬件资源的依赖。因此，将云计算技术应用到存储领域可以大大提高资源的利用率。本文主要分析基于云计算的数据存储技术。
关键词：云计算，数据存储，技术
云计算是一种基于服务的架构体系，有两种基本服模式：云计算和云存储。基于云计算服务的应用程序，无论是金融服务还是网络角色扮演游戏，几乎在所有情况下都需要高性能的云存储来满足数据处理的需求[1]。网络时代是一个信息时代，随着web2.0技术的成熟，大量的信息以井喷的姿势出现在互联网上，如何应对这种信息爆炸式的增长速度，如何对这些信息进行有效存储和管理，云存储是否能够应对这种情况，如何才能保证云存储的高性能，如何才能保证云存储的灵活性，这些是本文探讨的问题。
1、云计算与云存储
1.1云计算的概念
云计算（cloudcomputing）是分布式计算技术的一种，是分布式处理、并行处理和网格计算的发展。其最基本的概念是通过网络将庞大的计算处理程序自动拆分成无数个较小的子程序，再交给由多部服务器组成的运算系统，经过计算分析之后将处理结果回传给用户。
1.2云存储的概念
云存储是在云计算概念基础上延伸和发展出来的一个新概念。与云计算类似，它是通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。云存储是对现有存储方式的一种变革，是一种特殊形式的架构服务。如同云状的广域网和互联网一样，云存储对使用者来讲是透明的，不是指某一个具体的设备，而是指分布在不同物理地域的多台存储设备所构成的集合体。云存储的核心是应用程序软件与存储设备相结合，通过应用软件来实现存储设备向存储服务的转变。
2、云存储系统的结构模型
与传统的存储设备相比，云存储不仅仅是一个硬件，而是一个由网络设备、存储设备、服务器、应用软件、公用访问接口、接入网和客户端程序等多个部分组成的复杂系统。它以存储设备为核心，通过应用软件对外提供数据存储和业务访问服务。自下而上分别为存储层、基础管理层、应用接口层和访问层。
2.1存储层
存储层是云存储的基础部分。各个存储设备通过网络设备连接在一起，存储设备可以是FC光纤通道存储设备，也可以是naS和iSCSi等ip存储设备。在存储设备层之上是一个统一的存储设备管理系统，可以实现存储设备的逻辑虚拟化管理、多链路冗余管理以及硬件设备的状态监控和故障维护[2]。
2.2基础管理层
基础管理层是云存储的核心部分，也是云存储中最难实现的部分。基础管理层通过集群、分布式文件系统和网格计算等技术，实现云存储系统中多个存储设备之间的协同工作，使多个存储设备可以对外提供强大的数据访问功能。使用CDn（ContentDeliverynetwork）进行内容分发，数据加密技术保证云存储中的数据不会被未授权的用户所访问。同时，通过各种数据备份和容灾技术可以避免云存储中的数据不会丢失，保证云存储系统自身的安全和稳定。
2.3应用接口层
云存储运营单位可以根据实际业务类型开发不同的应用服务接口并提供不同的应用服务。比如视频监控应用平台、iptV和视频点播应用平台及远程数据备份应用平台等。
2.4访问层
任何一个授权用户都可以通过公用应用接口登录云存储系统，享受云存储服务。不同的云存储运营单位提供的访问类型和访问手段也不尽相同。
云计算是一种新型的计算模式。它的最主要特征是系统拥有大规模数据集、基于该数据集,向用户提供服务。为保证高可用、高可靠和经济性,云计算采用分布式存储的方式来存储数据,采用冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性,即为同一份数据存储多个副本。
三、云存储未来发展趋势
云存储已经成为未来存储发展的一种趋势，目前，云存储厂商正在将各类搜索、应用技术和云存储相结合，以便能够向企业提供一系列的数据服务。但是，未来云存储的发展趋势，主要还是要从安全性、便携性及数据访问等角度进行发展。
云计算的可靠性篇8
关键词：政府云计算虚拟化架构
自2007年云计算概念提出以来，云计算产业链在中国发展至今已初具规模，特别是企业私有云市场，虽然还没有出现一个在云计算市场拥有绝对优势的拳头产品，但百家争鸣，百花齐放的局面正预示着云计算的建设正胁潮涌之势而来。在继一些大型it企业之后，越来越多的政府开始走向云，并且有更多的应用在向云靠拢。截止到2012年，已经有北京、上海、成都、杭州、青岛和西安等城市在政府应用云平台方面进行了积极的探索，总结出了一些成功的经验。在大家热烈讨论云计算技术能带来什么丰硕成果的同时，就政府云计算基础架构的建设方式在业界也未形成一个相对一致的说法。但众所周知，一个高效稳定的基础架构平台对于其上的应用和业务运营是至关重要的，而搭建这样一个基础架构的成本也是必须考虑在内的。
首先我们先来谈谈使用最普遍的x86架构，廉价、开放、标准化、简单易用，x86所具备的这些优点使其成为了众多云计算用户的最佳构架选择。目前，决大多数的大规模云的构建也都是基于x86架构的，例如亚马逊、微软、Google、百度、阿里巴巴等。但是，使用最多就是最好的吗？也不尽然，x86在人才资源、总体成本上是有优势，但一旦大规模部署后，由于单台服务器的性能问题，只能依靠大规模来实现计算能力和存储扩展，这样相应的就会带来一些管理和稳定性方面的问题。由于x86架构服务器系统的稳定性不如小型机系统，因此还需要有完善的备份和容错方案。这些都是x86在云计算架构中不可避免的问题，而这些问题的解决方式只能依靠第三方来进行。作为x86架构的忠实拥趸，Vmware或许是能解决这些问题的最好方式。毕竟在x86平台虚拟化市场上，Vmware的占有率超过了85%，而作为Vmware虚拟化和云计算的核心系统平台，vSphere已经成为虚拟化平台的一个事实上的标准。2012年7月13日，Vmware正式云基础架构套件，这标志着Vmware从虚拟化向云计算的全面转型，其中的VmwarevShield安全解决方案对云计算环境提供了全面的保护方案，但能否实现预期的效果，还有待市场的检验。总之，x86平台对于缺少更多技术支持的部门而言是不错的选择，首先平台搭建相对快捷简单、易于维护，其次又可以保持构架的灵活性和可扩展性。
相对分布式的x86架构而言，以iBm的power架构为首的集中式构架方式在关键性核心业务上有着更大的可靠性及稳定性优势。很多人认为，政府部门没有那么多像很多大型企业那样的对计算性能和技术支持要求较高的业务，power架构的优势有时候得不到体现。其实不然，随着政务信息化的推进，这几年很多大规模的政府部门应用系统陆续上线，这些业务应用系统涉及的人员范围、地域范围都很大，影响面也很广，而且业务也相对单一，对于这类重点业务，power架构将是不错的选择，它能更好的满足业务的RaS（可靠性、可用性、稳定性）要求。power架构所提供的虚拟化环境所使用的是iBm自己的powerVm虚拟化软件，这在系统稳定性方面就有先天的优势，其先进的自动化管理功能，可以使资源池达到良好的利用，最终形成自适应、自服务的云计算基础架构。除了这些关键性业务，对数据库领域而言power架构也具有更大的i/o吞吐量和稳定优势，尤其是基于关系型数据库的关键应用。如果我们在x86架构的横向扩展出现瓶颈时，再考虑向power上进行迁移，迁移所付出代价恐怕不止是新建一套power虚拟机那么简单了。当然，power架构对云计算人才的要求是很高的，但是相对于那种大规模的x86云平台，维护它所需要的人力资源却少很多。就好比用一个在aix系统及虚拟化方面技术很强的人维护1台power计算机和用10个技术一般的人维护10台x86服务器一样，到底那种方式更节约成本，更能很好的实现管理就只能靠自己判断了。
我们都知道，云计算的最终目的是整合it资源及应用，使其发挥更大的效能。在政府部门也一样，庞大的it资源不仅耗资耗能巨大，对其很好的管理也是一个麻烦的问题。就笔者所在的单位而言，光服务器设备就有80多台，加上为之服务的网络及存储设备就足足填满了一个200平方的机房。在进行虚拟化改造建设之前，我们就单位信息化应用的现状分析，发现服务器架构存着机器部分老化，故障率偏高；系统可用性、兼容性差；系统结构复杂；运行成本高；电力资源紧张；维护工作量大等等问题。
为了解决以上问题，我们决定使用虚拟化技术打造单位的云平台。考虑到单位这种已经存在大量业务应用的情况，我们在建设云计算平台过程中采取了循序渐进，避开关键业务，在不断探索过程中逐步推进的方式。根据如今政府的情况，一般都是自购服务器、各自有自己的信息中心负责运维。很多部门为了保证业务的正常运行，都花费很大的资金在容灾备份之上，这当中存在着诸多的浪费，很多高端的服务器及存储设备其实只用到了很少一部分的硬件系统资源，为了提高服务器的利用率，利用这部分高端硬件搭建云计算环境是对资源充分利用的一个好办法。比如我们先可以利用原有的it资源，搭建相对简单的x86的云架构，在这个过程中会遇到一些无法绕过的问题，比如数据迁移、数据的隔离和控制等等，通过一些具体实践，我们可以同时积累部分云计算的人才和经验，为今后全面推行云计算打下基础。在关键性业务上，我们可以直接部署iBmpower架构，其实power并不像很多人想象的那么高深，iBm为了帮助用户快速构架基于power的云平台，推出了从应用出发的解决方案以提升用户在应用部署、日常维护方面的易操作性。不过，不能否认的是，相比x86，power平台在后期维护、管理上还是要更难一些，需要更加专业的管理人员。我们的数据库系统就是利用两台iBm小机进行power架构的部署，实施期间，aiX系统及power虚拟化软件确实让人头疼不已，但一旦部署成功，其i/o大吞吐量，高稳定性的特点也确实为用户带来了全新的体验。
对于云计算基础架构，套用一句老话：没有最好，只有最合适。这点在政府机构也同样适用。不管是x86还是power架构，其实通用才是云平台最核心的要求，只有满足了能够将软件部署在不同的硬件和系统上的要求，这才是真正意义上的云计算平台。
参考文献：
云计算的可靠性篇9
关键词：云计算；技术；应用发展
中图分类号：tp3
近年来，云技术发展迅速，云计算已成为社会广泛关注的热点。对于云计算的本质而言，云计算并非技术创新，而只是对于服务模式的创新。这种服务模式的创新，促使传统的it服务更加的便捷、简单，很大程度上促使了信息技术的发展。云计算技术有着显著的功能结构及特点，这也就决定其在实际中的广泛应用。当前，云计算技术在个人级、企业级的应用广泛，并在该些领域带来了改革式的风暴，不仅对传统服务模式进行了优化，而且便捷了用户端，对于现代人的生产生活带来较大转变。本文针对云计算技术及相关应用，做了如下阐述。
1云计算结构及特点分析
1.1云计算结构
从其功能结构而言，其主要包括四个部分：存储层、应用接口层、访问层及基础管理层。对于相关具体内容，已作如下阐述：
（1）存储层。在云计算中，其最为基础的部分就是存储层。存储层主要承载于各类存储设备，如ip存储设备、FC光纤通道存储设备及DaS存储设备。对于这些存储设备，其主要分布在不同区域的网络，并在统一管理系统的作用下，实现相关的状态监控、故障维修等操作。以至于在很大程度上，转变了传统物理机的限制，实现了逻辑化的空间存储。
（2）基础管理层。云计算的核心部分中，基础层占有重要地位。其主要包括网格计算、集群等技术，以协同存储设备的工作。同时，基础管理层可以保障服务质量，尤其是多设备的一对服务，提高了服务质量。在基础管理，需要保障用户的信息安全：1）对于不同的用户，要确保其间的数据授权安全；2）对于存储的数据本身，也需要确保安全可靠。
（3）应用接口层。作为云计算最为灵敏部分的应用接口层，其主要承担对基础层的开发与api。例如，iptV服务平台，就是极好的例子。
（4）访问层。访问层是云计算结构的重要部分，承担用户请求的响应层。在访问层，授权用户可通过应用接口登录云，随后云系统接受请求，针对用户的请求进行资源的分配。
从云计算的结构分析来看，云存储系统作为一种集合体，强调多设备、多服务、多应用的协同工作，是融合多样化技术的发展产物。所以，云计算的功能结构，强调了其广泛的实用性及使用价值，在很大程度上改变了传统的服务模式。
1.2云计算特点
云计算具有较强的优越性，尤其是云计算的虚拟化、通用性、可靠性强等特点，决定了云计算具有较强的应用价值。
（1）虚拟化。虚拟化是云计算的最大特点之一，其主要是支持用户端的应用服务。在服务终端，其可以使手机、笔记本，也可以是pDa。也就是说，在网络环境下，为终端提供it资源的一切所需服务。
（2）通用性。云计算的通用性强调了其使用的广泛性。云计算的应用不是针对的、特定的，也就是说，在云系统“云”的支持下，其所形成的应用是变化的。且同一个“云”，其所支持的应用可以是不同的。
（3）可靠性。云计算的可靠性强，基于多种保障措施，以确保服务的安全可靠。例如“云”使用计算节点同构互换措施，确保云计算的可靠性。
（4）按需服务。云系统作为一个庞大的资源体，其可以做到按需服务，强化了服务效率与质量的提升，在很大程度上方便了用户端。
2云计算技术的典型应用
近年来，云计算技术不断发展，并已开始应用于商业领域。目前，主要的云计算类型有三种：平台即服务、基础架构即服务、软件即服务。云存储所提供的对外服务因用户的不同而不同，一般可以分为个人级和企业级两种典型应用。
2.1个人级云存储
（1）网络磁盘。云系统有庞大的资源调度能力，可将不同区域的物理服务器构成存储空间池，这就便于用户针对自身需求合理地调度空间池的储存资源。在网络磁盘的使用中，使用者可通过web的方式进行访问，对资源进行上传及下载，以对个人的重要数据进行网络化储存和备份。其实，对于云计算技术的这种应用服务，更像是在银行中存款之后，可以按照自身需要，随时、随地进行存取。网络磁盘作为一种在线储存设备，实现对所有应用文件的储存，且云中的虚拟磁盘与实际的业务应用无关，只是虚拟磁盘的构筑。
（2）在线文档编辑。相比较于网络硬盘，在线文档编辑的应用完全由云端提供，也就是说，在线文档编辑的应用程序的运行，如程序所需的CpU资源、内存“云”端化。在庞大的云系统中，分布于不同内存与CpU可以进行逻辑组合，这样就实现了统一调度，便于用户端使用的效果。对于在线编辑的方式，没有繁杂的文档软件，只需打开在线文档网页，进行相应的文档编辑及修改，之后储存在空间之中。所以，在线文档无论客户在何时何地，只要登录系统，便可使用储存在系统中的文档资料。当然，对储存系统的管理权限进行设置，可实现对文档的共享。
对于上述的个人级应用，更加强调用户使用效率的提高，并逐渐地在弱化应用对终端的要求。同时，随着云计算技术的不断发展，其面向个人的应用将更加的多样化，这给现代人的生产、生活带了较大转变。
2.2企业级云存储
（1）企业空间租赁。随着信息技术的不断发展，各企业单位的信息化建设加快。企业传统的发展模式下，在硬件设备、维护成本等方面的投入较大。而在云储存系统中，通过其高性能、大容量的特点，可以企事业单位提供更加便捷的空间租赁服务。与此同时，在专业人员的日常管理及维护下，为企业信息安全提供了保障，确保云储存系统中的数据不丢失。
（2）企业远程数据备份。在网络信息时代，企业数据的安全储存非常重要。在庞大的云系统中，可通过大容量、高性能的云储存系统提供远程服务。这样一来，在企业的远程数据备份及容灭中，远程数据备份软件、云储存系统都可为企业提供安全的远程服务，确保相关信息的处理工作切实到位。
对于上述的两种企业级应用，主要体现于it基础资源的云端化实现。相比于个人级应用，企业级的应用的特点明显，强化了对资源冗余的储存管理，更强调云计算技术的实用性。
2.3运营商级的云计算
（1）云主机。相比于个人、企业级的应用，运营商级的应用更强调不同业务间的资源配置以及业务流的优化。在提供虚拟主机业务方面，iDC运营商所需的服务器较多，其主要的提供方式呈现出以下特点：1）“以一虚多”，也就是通过一台机实现多台主机的虚拟，并通过对相关资源管理软件的运行，以提高运行效率；2）对于虚拟的主机空间，其所形成的空间是固定的，且需要占用一定的物理空间。这种传统的提供方式与现代企业的发展形成了一定偏差：无法实现大范围内的资源调度及分配；对于客户的业务选择，具有一定的片面性，指向于需求量大的业务。这样，网站不仅缺乏访问，而且造成资源分配与调度的不合理。
而云计算系统可以实现资源的统一调度，并针对不同的信息资源形成互补。例如，对于内存资源消耗比较大的游戏，其服务器可与硬盘资源消耗多的视频配置到同一物理机；为提高服务器的利用效率，可以将白天的web浏览与夜间的Bt下载相配置，这样可以有效地拓展使用量。
（2）互联网内容聚合系统。互联网已成为现代人生产、生活的重要部分，其丰富的内容，特别是网络高清视频，已成为当前的主流。当前运行比较良好的网站有：优酷、迅雷、土豆、新浪、快播、搜狐高清频道等。视频网站的发展很大程度上依赖于网络的部署情况，网络部署快，其所形成的用户网质量就越高。从传统视角而言，其在发展的过程中，需要投放大量的服务器，并在过镜像系统的作用下，将相关内容引入到网站之中。该方法在操作上需要加大的投入，且所需的部署周期长，不利于快速发展的网络时代。而在云系统下，可以对相关的热点内容进行及时部署。在下图1中，所示了互联网内容云计算的引入。
从图1我们可以知道，内容提供商的内容源镜像可通过云系统储存在云空间，以定向地服务用户。从该种方式的本质而言，不仅减少了运营商在服务器方面的投入，而且便捷了用户的使用，视频观看的效果更加好。
从上述的两点而言，其在运营商级的应用非常广泛，远非这些。云计算技术庞大的运算功能，在很大程度是为业务流的分析提供了基础与条件。同时，在信息安全环境的保障上，运营商可实现对相关信息的追踪甚至是定位。
2.4云计算技术的应用特点
对于上述的应用，我们可以概括出以下特点：1）云系统基于计算资源的集约化、云端化，实现对传统的复杂应用，尤其是对于计算过程的复杂应用；2）应用的安全系数高，为数据信息的安全提供了保障。在云系统中，在很大程度上减少了单设备运行所带来的故障风险。并能够面向目标对象，避免网络攻击所带来的安全问题；3）所提供的服务更加指向于市场的需求。并能够对数据型进行再造，这就很大程度上扩展了其实际应用。
3结束语
在网路信息时代，人们的生活理念发生了较大转变，如何在转变中迎合现代社会的发展需求，是云计算机发展并广泛使用的关键。云计算技术在很大程度上创新了传统的服务模式，不仅实现了应用的通用性、可靠性，而且便捷了用户端，是适应当前社会发展的集中体现。所以，随着相关技术的不断发展，云计算机的应用也将更加具有时效性、广泛性，以更好地服务社会的发展需求。
参考文献：
[1]王鹏.云计算技术及产业分析[J].成都信息工程学院学报，2010，12：66-67.
[2]吕淑丽.数字化背景下图书馆的云计算技术应用分析[J].电脑知识与技术，2012，3：36-38.
[3]周毅.浅谈广电的云计算技术[J].广播与电视技术，2010，10：69-71.
[4]张万潮.云计算技术及其应用研究[J].网络与信息，2012，6；25-28.
[5]赵广才，张雪萍.云计算技术分析及其展望[J].电子设计过程，2011，22：13-16.
云计算的可靠性篇10
阿里云93款产品全向图(截止2016年6月)
2016阿里云14大类93款产品全向图(6月制)的产品介绍
一、弹性计算
1.云服务器eCS：是一种简单高效、处理能力可弹性伸缩的计算服务，帮助您快速构建更稳定、安全的应用，提升运维效率，降低it成本，使您更专注于核心业务创新。
2.块存储：是阿里云为云服务器eCS提供的低时延、持久性、高可靠的数据块级随机存储。
3.专有网络VpC：帮助您基于阿里云构建出一个隔离的网络环境。
4.负载均衡：是对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务，可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力，通过消除单点故障提升应用系统的可用性。
5.弹性伸缩：根据用户的业务需求和策略，经济地自动调整其弹性计算资源的管理服务，能够在业务增长时自动增加eCS实例，并在业务下降时自动减少eCS实例。
6.e-mapReduce(公测中)：构建于阿里云eCS弹性虚拟机之上，利用开源大数据生态系统，包括Hadoop、Spark、HBase，为用户提供集群、作业、数据等管理的一站式大数据处理分析服务。
7.资源编排(公测中)：是一种简单易用的云计算资源管理和自动化运维服务。用户通过模板描述多个云计算资源的依赖关系、配置等，并自动完成所有资源的创建和配置，以达到自动化部署、运维等目的。
8.容器服务：是一种高性能可伸缩的容器管理服务，支持在一组阿里云云服务器上通过Docker容器来运行或编排应用。
9.高性能计算HpC：提供一种性能卓越、稳定、安全、便捷的计算服务，帮助您快速构建处理能力出色的应用，解放计算给服务带来的压力，使您的产品在计算效率上具有非凡竞争力。
二、数据库
1.云数据库RDS：是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。
2.云数据库mongoDB版：基于飞天分布式系统和高性能存储，提供三节点副本集的高可用架构，容灾切换，故障迁移完全透明化。并提供专业的数据库在线扩容、备份回滚、性能优化等解决方案。
3.云数据库Redis版：是兼容开源Redis协议的Key-Value类型在线存储服务。
4.云数据库memcache：是在线缓存服务，为热点数据的访问提供高速响应
5.pB级云数据库petaData(邀测中)：是支持pB级数据存储的分布式关系型数据库。
6.云数据库oceanBase(邀测中)：是一款阿里巴巴自主研发的高性能、分布式的关系型数据库，支持完整的aCiD特性。
7.分析型数据库：是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析(RealtimeoLap)云计算服务，使得您可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。
8.数据传输：该服务支持以数据库为核心的结构化存储产品之间的数据传输，它是一种集数据迁移、数据订阅及实时同步于一体的数据传输服务。
9.数据管理(公测中)：支持mySQL、SQLServer、postgreSQL、Redis等关系型数据库和noSQL的数据管理。
三、存储与CDn
1.对象存储oSS：是阿里云提供的海量、安全和高可靠的云存储服务。
2.块存储：阿里云为云服务器eCS提供的低时延、持久性、高可靠的数据块级随机存储。
3.文件存储(公测中)：是面向阿里云eCS云服务器的文件存储服务，提供标准的文件访问协议，用户无需对现有应用做任何修改，即可使用具备无限容量及性能扩展、单一命名空间、多共享、高可靠和高可用等特性的分布式文件系统。
4.表格存储：为构建分布式noSQL数据存储服务，提供海量结构化数据的存储和实时访问。
5.归档存储：作为阿里云数据存储产品体系的重要组成部分，致力于提供低成本、高可靠的数据归档服务，适合于海量数据的长期归档、备份。
6.消息服务：是支持大规模，高可靠、高并发访问的消息产品，能够帮助应用开发者在应用组件之间自由地传递数据和构建松耦合、分布式、高可用系统。
7.CDn：即内容分发网络，它支持将源内容分发至阿里云部署在全球的500多个边缘节点;可缩短用户查看对象的延迟时间，提高用户访问网站的响应速度与网站的可用性，解决用户网络带宽不足、网站访问量大、网点分布不均等问题。
四、网络
1.负载均衡：是对多台云服务器进行流量分发的服务。
2.专有网络VpC：帮助您在阿里云平台上快速搭建完全隔离的、安全的虚拟专有网络。
3.高速通道：是一款便捷高效的网络服务，用于在云上的不同网络环境间实现高速、稳定、安全的私网通信，包括跨地域/跨用户的VpC内网互通、专线接入等场景，有效的帮助您提高网络拓扑的灵活性和跨网络通信的质量和安全性。
4.CDn：将源站内容分发至全国所有的节点，缩短用户查看对象的延迟，提高用户访问网站的响应速度与网站的可用性，解决网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等问题
五、大规模计算
1.大数据计算服务：是一种快速、完全托管的tB/pB级数据仓库解决方案。
2.批量计算(公测中)：是一种适用于大规模并行批处理作业的分布式云服务。
3.数据集成(公测中)：是阿里集团对外提供的稳定高效、弹性伸缩的数据同步平台，为阿里云各个云产品(包括maxCompute、analyticDB、oSS、otS、RDS等)提供离线(批量)数据进出通道。
4.e-mapReduce(公测中)：是构建于阿里云eCS弹性虚拟机之上，利用开源大数据生态系统，包括Hadoop、Spark、HBase，为用户提供集群、作业、数据等管理的一站式大数据处理分析服务。
六、云盾
1.安骑士：企业级安全运维管理平台，通过云+端数据联动，提供服务器入侵防护和安全管理服务。
2.态势感知：态势感知是一个大数据安全分析平台。
3.web应用防火墙：大数据安全能力配合阿里十余年web攻防经验，保障网站安全、可用。
4.DDoS高防ip：DDoS高防ip是针对互联网服务器(包括非阿里云主机)在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下，推出的付费增值服务，用户可以通过配置高防ip，将攻击流量引流到高防ip，确保原站的稳定可靠。
5.基础防护：免费为阿里云用户提供最高5G的默认DDoS防护能力后，在此基础上，又推出了安全信誉防护联盟计划，将基于安全信誉分进一步提升DDoS防护能力，用户最高可获得100G以上的免费DDoS防护资源。
6.先知计划：私密的安全众测平台，按效果付费。
7.服务器安全托管：是由阿里安全专家团队为您提供个性化云服务器安全托管服务，包含专家人工安全体检、清除木马、系统加固、人工安全技术支持、托管服务报告等服务。
8.反欺诈：专业对抗垃圾注册、恶意登陆、活动作弊、论坛灌水，共享阿里大数据风控服务能力。
9.绿网：基于阿里巴巴多年的技术沉淀和海量的数据支撑，提供文本、图片、视频等多媒体内容安全检测的接口服务。
10.内容检测api：基于阿里巴巴多年的技术沉淀和海量的数据支撑，提供文本、图片、视频等多媒体内容安全检测的接口服务。
11.加密服务：加密服务为用户提供安全可靠的密钥管理及数据加解密服务。
12.证书服务：证书服务为用户提供安全、方便、快捷的全站HttpS解决方案。
13.数据安全险：是众安保险针对阿里云用户推出的信息安全综合保险。
14.云盾SoS服务：是依靠阿里巴巴多年的安全攻防实战技术能力和管理经验，参照国家信息安全事件响应处理相关标准，帮助云上用户业务在发生安全事件后，按照预防、情报信息收集、遏制、根除、恢复流程，提供专业的7*24远程紧急响应处理服务，帮助云上用户快速响应和处理信息安全事件并从中恢复业务，同时事后帮助您规划和设计最佳的云上安全管理方案，从根本上遏制安全事件的发生，降低业务影响。
七、管理与监控：
1.云监控：是一项针对阿里云资源和互联网应用进行监控的服务。
2.访问控制：是一个稳定可靠的集中式用户身份与权限管理服务。
3.资源编排(公测中)：是一款帮助阿里云用户简化云计算资源配置和维护的开放服务。
4.操作审计(公测中)：会记录您的云账户资源操作，提供操作记录查询，并可以将记录文件保存到您指定的oSS存储空间。
5.密钥管理服务(公测中)：是一款安全易用的管理类服务。
八、应用服务
1.日志服务(公测中)：是针对日志类数据一站式服务，在阿里巴巴集团经历大量大数据场景锤炼而成。
2.开放搜索：是解决用户结构化数据搜索需求的托管服务，支持数据结构、搜索排序、数据处理自由定制。
3.媒体转码：是为多媒体数据提供的转码计算服务。
4.性能测试：是全球领先的SaaS性能测试平台，具有强大的分布式压测能力，可模拟海量用户真实的业务场景，让应用性能问题无所遁形。
5.邮件推送：是一款简单高效的电子邮件发送服务，它构建在可靠稳定的阿里云基础之上，帮助您快速、精准地实现事务邮件、通知邮件和批量邮件的发送。
6.api网关(公测中)：提供高性能、高可用的api托管服务，帮助用户对外开放其部署在eCS、容器服务等阿里云产品上的应用，提供完整的api、管理、维护生命周期管理。
7.物联网套件(公测中)：是阿里云专门为物联网领域的开发人员推出的，其目的是帮助开发者搭建安全性能强大的数据通道，方便终端(如传感器、执行器、嵌入式设备或智能家电等等)和云端的消息通信。
九、互联网中间件
1.企业级分布式应用服务eDaS：是企业级互联网架构的核心服务。
2.消息队列：是企业级互联网架构的核心服务，基于高可用分布式集群技术，搭建了包括订阅、接入、管理、监控报警等一套完整的高性能消息云服务。
3.分布式关系型数据库服务DRDS：是具备大规模数据实时存储、更新、检索、面向oLtp同时具备轻量oLap能力的分布式关系型数据库产品。
十、移动服务
1.移动数据分析(公测中)：是阿里云推出的一款移动app数据统计分析产品，为开发者提供一站式数据化运营服务。
2.移动推送(公测中)：是基于大数据的移动云服务，帮助app快速集成移动推送的功能，在实现高效、精确、实时的移动推送的同时，极大地降低开发成本。
3.HttpDnS：是面向移动开发者推出的一款域名解析产品，具有域名防劫持、精准调度的特性。
十一、视频服务
1.视频点播：是集音视频上传、自动化转码处理、媒体资源管理、分发加速于一体的一站式音视频点播解决方案。
2.视频直播：是基于领先的内容接入与分发网络和大规模分布式实时转码技术打造的音视频直播平台，提供便捷接入、高清流畅、低延迟、高并发的音视频直播服务。
十二、域名与网站
1.云虚拟主机：也叫“网站空间”，每个空间都给予相应的Ftp权限和web访问权限，以用于网站。
2.云解析：是一种高可用性、高可扩展的权威DnS服务和DnS管理服务。
3.云邮箱：是阿里云自主研发的，业内唯一一家拥有独立公有云服务的邮件运营商，为企业提供智能高效的邮件通信和管理服务。
4.弹性web托管：新一代虚机，独享内存，高性价比。
5.企业建站：海量模板与定制网站任您选。
6.域名注册：超过10，000，000域名在这里注册。
7.域名交易：基于支付宝担保交易打造的域名交易平台，为买卖双方提供安全、便捷的域名交易服务。买卖域名，像淘宝一样简单！
十三、数加
1.大数据开发(公测中)：提供可视化开发界面、离线任务调度运维、快速数据集成、多人协同工作等功能，为您提供一个高效、安全的离线数据开发环境。
2.机器学习(公测中)：构建于阿里云maxCompute、GpU等计算集群之上，汇集了阿里集团大量优质分布式算法，包括数据处理、特征工程、机器学习算法、文本算法等，可高效的完成海量、亿级维度数据的复杂计算，给业务带来更为精准的洞察力。
3.Bi报表(公测中)：为用户提供包括数据从采集、结构化、加工到展示分析整套的一站式大数据分析服务。
4.推荐引擎(公测中)：是一款用于实时预测用户对物品偏好的数据工具。
5.规则引擎标准版：是一款用于解决业务规则频繁变化的在线服务，它能帮助客户将业务规则从应用程序代码中分离出来，通过简单组合预定义的条件因子即可灵活编写业务规则，并根据业务规则做出业务决策。
6.移动定向营销版(公测中)：帮助移动app快速实现流量精准运营，助力沉淀用户数据。
7.移动数据分析(公测中)：是阿里云推出的一款移动app数据统计分析产品，为开发者提供一站式数据化运营服务。
8.智能语音交互(公测中)：基于语音和自然语言技术构建的在线服务，为智能手机，智能电视以及物联网等产品提供“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验。
9.机器翻译(公测中)：基于阿里巴巴海量电商数据结合机器学习、自然语言处理技术，实现多语言语种识别与自动翻译功能，为跨境电商信息本地化与跨语言沟通上提供精准、快捷、可靠的在线翻译服务。
10.人脸识别(公测中)：人脸服务是一款用于提供图像和视频帧中人脸分析的在线服务。
11.电商图像分析(公测中)：提供一些与电商相关的图像分析技术的在线api给开发者和企业使用。
12.通用图像分析(公测中)：是一款面对通用类型图像的综合分析在线服务，便于开发者和企业在自己的应用中快速嵌入图像分析技术。
13.印刷文字识别(公测中)：提供光学字符识别(oCR)的在线服务，包括自然场景图片的中英文文字检测和识别。
14.大数据计算服务：是一种快速、完全托管的tB/pB级数据仓库解决方案。
15.分析型数据库：是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析(RealtimeoLap)云计算服务。
16.流计算：是一个通用的流式计算平台，提供实时(秒级乃至于毫秒级)的流式数据计算服务。
17.移动app数据化运营：为开发者提供一站式数据化运营服务，助力移动开发者实现基于大数据技术的精细化运营。
18.个性化推荐：根据用户的兴趣特点和购买行为，推荐用户感兴趣的信息和物品。
19.大数据仓库：为您提供包括从数据采集、数据存储、数据加工、数据管理、数据运维调度等完整的数仓解决方案。
20.云上数据集成方案：提供可跨异构数据存储系统、可靠、安全、低成本、可弹性扩展的数据传输交互服务。
21.定向营销：面对广告定向投放、网站个性化运营和移动智能推送等多个场景，提供自定义目标人群、规则实时生效的精准营销解决方案。
22.DataV(公测中)：让企业创造自己的双11指挥大屏。
23.郡县图治：让政府创造自己的指挥大屏。
24.台风路径分析(公测中)：在台风来临前提供实时的各气象台预报数据对比展示分析，判断台风未来的走向及汛情。
十四、其他深度或实践内容