時(shí)間：2023-07-24 16:16:08
序論：在您撰寫云計(jì)算技術(shù)簡(jiǎn)述時(shí)，參考他人的優(yōu)秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，引導(dǎo)您走向新的創(chuàng)作高度。
關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)；云計(jì)算；技術(shù)；應(yīng)用；實(shí)踐
中圖分類號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2013）04-0716-03
隨著信息技術(shù)快速發(fā)展，大量移動(dòng)設(shè)備涌入網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)當(dāng)中，增加了信息系統(tǒng)負(fù)載的壓力，而各項(xiàng)資源負(fù)載壓力與有限性，使得與有關(guān)信息資料與設(shè)備成本間的矛盾加劇，急需新解決方案，在這種情況下，云計(jì)算技術(shù)進(jìn)入人們的視野，并成為計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展的新方向之一，云計(jì)算作為信息技術(shù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)資產(chǎn)的一種，經(jīng)過云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用與實(shí)踐，對(duì)人們的生活與工作方式將會(huì)產(chǎn)生巨大影響，強(qiáng)化云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用研究是大勢(shì)所趨。
1 云計(jì)算概述
云計(jì)算最早來(lái)自網(wǎng)絡(luò)就是電腦的思想，后來(lái)，亞馬遜提供了彈性的計(jì)算云服務(wù)，而云計(jì)算一詞最早是由谷歌公司所提出的，并在谷歌推動(dòng)下，云計(jì)算成為世界各大高校的研發(fā)項(xiàng)目，在2008年，IBM公司在我國(guó)無(wú)錫首先成立了全球的云計(jì)算中心，目前，云計(jì)算已得到全世界各國(guó)認(rèn)識(shí)與重視。云計(jì)算是種優(yōu)秀的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用模式，其云所指的是因特網(wǎng)與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的比喻形式，是個(gè)抽象虛擬的網(wǎng)絡(luò)資源。廣義云計(jì)算所指的是根據(jù)需求與易擴(kuò)展等形式，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)對(duì)服務(wù)內(nèi)容進(jìn)行獲取的統(tǒng)稱。而狹義云計(jì)算所指的是用戶終端運(yùn)用遠(yuǎn)程連接，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)、計(jì)算與存儲(chǔ)等計(jì)算資源進(jìn)行獲取的應(yīng)用模式。云計(jì)算包括數(shù)據(jù)中心所提供服務(wù)與互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用服務(wù)中的軟硬件設(shè)施，通過互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施，目前全部數(shù)據(jù)與應(yīng)用軟件均能按照相應(yīng)形式進(jìn)行云中存儲(chǔ)。也就是說，只要有瀏覽器，并安裝一操作系統(tǒng)，其功能相對(duì)簡(jiǎn)單就可，經(jīng)過因特網(wǎng)與云相連接，就能在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境里盡情暢游，通過云中各計(jì)算資源，盡量滿足實(shí)際的應(yīng)用需要。計(jì)算機(jī)云計(jì)算與軟件、網(wǎng)絡(luò)相關(guān)聯(lián)，云計(jì)算還能進(jìn)行買賣流通，并具有強(qiáng)大安全性、規(guī)模性與虛擬性，其云計(jì)算平臺(tái)體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。云計(jì)算是在傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)上融合來(lái)的產(chǎn)物，將各種物力資源進(jìn)行統(tǒng)一管理形成共享的基礎(chǔ)構(gòu)架，各物理資源可虛擬化為巨大的資源池，經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)資源整合，依靠商業(yè)模式把云計(jì)算力向用戶終端布局，云計(jì)算力提高，可減輕終端負(fù)擔(dān)，享受云計(jì)算所帶來(lái)的成果，目前，云計(jì)算技術(shù)所常用的格式為軟件、平臺(tái)與基礎(chǔ)設(shè)施等服務(wù)形式，但它們各具特點(diǎn)，均存在一定利益風(fēng)險(xiǎn)。
2 云計(jì)算技術(shù)
2.1 支持架構(gòu)與部署的自動(dòng)化
目前的云計(jì)算多采取半臺(tái)體系的結(jié)構(gòu)給予支持，具有支持系統(tǒng)自治與架構(gòu)敏捷的特點(diǎn)，其中，支持系統(tǒng)自治是指支持體系需要把自動(dòng)化有關(guān)技術(shù)鑲嵌到其中，降低管理任務(wù)與人工部署的影響，用戶各應(yīng)用要求可被云計(jì)算平臺(tái)進(jìn)行自身智能的處理；而其架構(gòu)敏捷，可對(duì)需求變化或者實(shí)際需求進(jìn)行迅速響應(yīng)，增強(qiáng)效率。云計(jì)算經(jīng)過自動(dòng)安裝及部署，可實(shí)現(xiàn)云計(jì)算的自動(dòng)化應(yīng)用，并讓計(jì)算資源由原始狀態(tài)向可用狀態(tài)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，通過資源池資源的劃分，能為用戶提供各類應(yīng)用服務(wù)，并以部署與安裝過程的完成來(lái)體現(xiàn)，在系統(tǒng)資源當(dāng)中，允許采取多步驟部署，對(duì)有關(guān)腳本進(jìn)行部署，以實(shí)現(xiàn)應(yīng)用軟件部署配置與不同的設(shè)備管理工具配置，防止大量人機(jī)的交互，讓部署不再單純依靠人工操作，而是采取工作流的方法進(jìn)行全過程的部署，以提高云計(jì)算的工作效率。
2.2 虛擬機(jī)與安全管理
虛擬機(jī)作為云計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)，虛擬機(jī)是虛擬數(shù)據(jù)中心的操作系統(tǒng)，能把離散硬件資源進(jìn)行統(tǒng)一，實(shí)施共享平臺(tái)的創(chuàng)建，虛擬機(jī)的優(yōu)點(diǎn)為：可整合服務(wù)器，降低計(jì)算機(jī)技術(shù)的成本；通過暗哨計(jì)劃內(nèi)外停機(jī)，能對(duì)業(yè)務(wù)連續(xù)性進(jìn)行改進(jìn)；對(duì)運(yùn)行很少或不應(yīng)用服務(wù)器能動(dòng)態(tài)關(guān)閉。云計(jì)算通過計(jì)算機(jī)資源整合，運(yùn)用云計(jì)算設(shè)備當(dāng)中的任一計(jì)算機(jī)，對(duì)任何隱私的信息均能找到。這使得云計(jì)算的安全問題成為亟需解決問題，Siani等人，對(duì)云計(jì)算的服務(wù)設(shè)計(jì)提出了一些用戶隱私保護(hù)設(shè)計(jì)原則，如加入與退出機(jī)制，反饋機(jī)制，個(gè)人信息少發(fā)送到云中，數(shù)據(jù)應(yīng)用目的限制與明確，禁止未授權(quán)復(fù)制、訪問與應(yīng)用等。
2.3 資源監(jiān)控
資源監(jiān)控也是云計(jì)算技術(shù)當(dāng)中的關(guān)鍵技術(shù)，對(duì)系統(tǒng)資源進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，并向其他的子系統(tǒng)進(jìn)行性能信息的提供，以完成系統(tǒng)資源分配。給云的資源動(dòng)態(tài)部署可提供重要的依據(jù)，以監(jiān)控資源的應(yīng)用及負(fù)載狀況，運(yùn)用云計(jì)算能對(duì)資源可用性與性能進(jìn)行跟蹤，以提供信息問題的解決與資源均衡，對(duì)資源池全部資源的監(jiān)控與管理，可經(jīng)過監(jiān)視服務(wù)器來(lái)實(shí)現(xiàn)，經(jīng)過各種資源服務(wù)器的配置監(jiān)視，可部署程序，并定期將應(yīng)用有關(guān)信息的數(shù)據(jù)資源上傳給數(shù)據(jù)庫(kù)。
3 云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用與實(shí)踐
3.1 云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用形式
圖2 云計(jì)算的服務(wù)層次
在計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展下，云計(jì)算應(yīng)用形式主要包括網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、軟件、互聯(lián)網(wǎng)整合、商業(yè)服務(wù)平臺(tái)與管理服務(wù)的提供商，如圖2所示。其中，軟件就是服務(wù)，在人力資源管理類的程序當(dāng)中，常見的一種云計(jì)算應(yīng)用形式，通過網(wǎng)絡(luò)瀏覽器，可將程序信息向用戶傳輸，有效節(jié)省了資源成本；商業(yè)服務(wù)平臺(tái)為軟件與管理服務(wù)混合的系統(tǒng)應(yīng)用，能為用戶與提供商間提供互動(dòng)平臺(tái)，實(shí)施具有針對(duì)性的服務(wù)；網(wǎng)絡(luò)服務(wù)或軟件關(guān)系較為密切，經(jīng)過API能促進(jìn)開發(fā)者實(shí)施更多計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的研發(fā)；互聯(lián)網(wǎng)整合是將網(wǎng)絡(luò)供給類的服務(wù)公司資源優(yōu)化整合，為用戶提供更恰當(dāng)快捷服務(wù)的供應(yīng)商；管理服務(wù)的提供商，與其它的云計(jì)算應(yīng)用形式相比，這種應(yīng)用形式最為長(zhǎng)遠(yuǎn)，所面向的是信息技術(shù)行業(yè)服務(wù)的對(duì)象，像病毒處理等。
3.2 云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用與實(shí)踐狀況
云計(jì)算技術(shù)起步時(shí)間不長(zhǎng)，其實(shí)力還較為微弱，但隨著云計(jì)算技術(shù)廣泛研究與應(yīng)用，在實(shí)踐領(lǐng)域以獲得較大進(jìn)展，對(duì)人們的生活工作方式正產(chǎn)生影響。有些運(yùn)營(yíng)商把云計(jì)算中的虛擬技術(shù)應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心，通過數(shù)據(jù)中心的虛擬化后，運(yùn)營(yíng)商的總體投資能夠得到降低，服務(wù)器整合，對(duì)服務(wù)器數(shù)量增長(zhǎng)進(jìn)行了遏制，降低了IT設(shè)備采購(gòu)量，大幅度降低了有關(guān)IT設(shè)施采購(gòu)量，設(shè)施數(shù)量降低，減少了隱性成本消耗，還避免了環(huán)境污染，響應(yīng)了目前節(jié)能減排理念。經(jīng)過虛擬技術(shù)，能構(gòu)建虛擬化的集群，其高可靠功能，可讓應(yīng)用系統(tǒng)業(yè)務(wù)得到連續(xù)性保障，增強(qiáng)了業(yè)務(wù)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。如X86服務(wù)器的虛擬節(jié)能技術(shù)，可在數(shù)據(jù)中心應(yīng)用云計(jì)算技術(shù)，以達(dá)到節(jié)能減耗作用，首先把數(shù)據(jù)中心服務(wù)要到期的X86或者低配置的服務(wù)器整合，用高性能的服務(wù)器進(jìn)行取代；然后，把高性能服務(wù)器整合后，實(shí)施資源池化，在資源池中，運(yùn)用動(dòng)態(tài)資源進(jìn)行調(diào)度，對(duì)計(jì)算資源高低閾值進(jìn)行定義；接著，對(duì)資源池當(dāng)中的主機(jī)與虛擬機(jī)進(jìn)行關(guān)聯(lián)性則的設(shè)定，管理主機(jī)的啟用電源；最后，對(duì)資源調(diào)度與電源管理等策略進(jìn)行制定，對(duì)業(yè)務(wù)忙時(shí)的主機(jī)負(fù)載高低閾值進(jìn)行定義。當(dāng)業(yè)務(wù)不忙時(shí)，經(jīng)過實(shí)時(shí)遷移，可把低負(fù)載主機(jī)中的所有虛擬機(jī)，遷移到其他沒有達(dá)到負(fù)載上限主機(jī)上，對(duì)于空閑主機(jī)的待機(jī)模式進(jìn)行控制；業(yè)務(wù)忙時(shí)之前，可把待機(jī)模式主機(jī)進(jìn)行喚醒啟動(dòng)，經(jīng)過實(shí)時(shí)遷移，把部分的虛擬機(jī)遷移到已啟動(dòng)但處于空閑的主機(jī)中，此過程按照計(jì)劃策略實(shí)施自動(dòng)化控制或者人為控制執(zhí)行均可。云計(jì)算概念是谷歌首次提出的，也是這領(lǐng)域的積極開拓者，云計(jì)算多是由谷歌文件系統(tǒng)所構(gòu)成的，IBM也正在實(shí)施藍(lán)云計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)其云計(jì)算理念，在我國(guó)無(wú)錫成立首家的云計(jì)算中心，在2008年，Microsoft公司實(shí)施自身企業(yè)云計(jì)算平臺(tái)，提出了有關(guān)三屏一云的戰(zhàn)略，主要是電視、電腦、手機(jī)屏和云計(jì)算，在競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的今天，研發(fā)云計(jì)算技術(shù)，對(duì)于信息化社會(huì)來(lái)說，影響巨大。
3.3 云計(jì)算應(yīng)用實(shí)踐前景
隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，信息科技進(jìn)步，云計(jì)算技術(shù)發(fā)展起來(lái)，并在研發(fā)應(yīng)用中獲得了很大進(jìn)步，逐漸成為國(guó)際關(guān)注及競(jìng)爭(zhēng)重點(diǎn)，在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，未來(lái)將向虛擬化與云計(jì)算進(jìn)行發(fā)展，其發(fā)展前景主要表現(xiàn)下列方面，其一，公共云與私有云間的界限不再明顯，很多企業(yè)將采用公共云與私有云兩種技術(shù)結(jié)合的方式，如因特網(wǎng)一樣，成為任何機(jī)構(gòu)與組織內(nèi)外交流方式，有些信息資源成為兩種云技術(shù)的融合產(chǎn)物，很多廠商會(huì)交付新管理工具、基礎(chǔ)架構(gòu)與安全工具，并用云計(jì)算計(jì)算看IT發(fā)展；其二，軟件服務(wù)產(chǎn)品會(huì)得到更為廣泛應(yīng)用，要有效控制用戶訪問，就需要采用更好解決方案，盡管次產(chǎn)可給企業(yè)發(fā)展提供諸多幫助軟件應(yīng)用業(yè)務(wù)會(huì)由工具式應(yīng)用像免費(fèi)操作系統(tǒng)的基礎(chǔ)軟件進(jìn)行轉(zhuǎn)變，并進(jìn)而轉(zhuǎn)變?yōu)樵诰€企業(yè)軟件全面的應(yīng)用，以提供更為綜合的應(yīng)用，充分發(fā)揮其價(jià)值；其三，更多企業(yè)用戶會(huì)使用云計(jì)算與虛擬化設(shè)備，這樣就需要更多技術(shù)來(lái)支持，由于海量信息不能得到有效分類控制，會(huì)容易造成混亂，其信息就無(wú)價(jià)值了，并眾多技術(shù)會(huì)存在諸多斷板，而云計(jì)算技術(shù)能彌補(bǔ)此缺陷，將混亂信息狀態(tài)進(jìn)行清除，確保信息庫(kù)規(guī)范有序，為海量信息提供良好的基礎(chǔ)設(shè)施處理平臺(tái)，促進(jìn)信息管理科學(xué)化的實(shí)現(xiàn)；其三，隨著全球聯(lián)系的日益緊密性，云計(jì)算應(yīng)用實(shí)踐，為世界廣大用戶提供更為全面信息技術(shù)，并讓信息技術(shù)設(shè)備成為公共設(shè)施應(yīng)用，在云計(jì)算技術(shù)下，用戶運(yùn)用云計(jì)算，能夠用較小成本獲取較大計(jì)算力，在這種變化下，會(huì)激發(fā)新理念與新創(chuàng)新在社會(huì)生活當(dāng)中的應(yīng)用，并促進(jìn)新技術(shù)創(chuàng)新，產(chǎn)生蝴蝶效應(yīng)，促進(jìn)信息化社會(huì)發(fā)展。
4 結(jié)束語(yǔ)
在社會(huì)經(jīng)濟(jì)與計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)不下，云計(jì)算技術(shù)得以發(fā)展，并在應(yīng)用實(shí)踐當(dāng)中，獲得了很大進(jìn)展，成為全球關(guān)注競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵技術(shù)之一，隨著信息化社會(huì)的到來(lái)，市場(chǎng)需求增大，云計(jì)算技術(shù)將會(huì)成為技術(shù)的新改革力量，對(duì)人們的生產(chǎn)生活會(huì)帶來(lái)巨大影響，云計(jì)算尚處在起步階段，我國(guó)有關(guān)云計(jì)算的普及有限，很多用戶在云計(jì)算接受與認(rèn)知程度較低，要改變計(jì)算機(jī)傳統(tǒng)應(yīng)用方法，還需要國(guó)家進(jìn)行大力融合推進(jìn)，以實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)資源的優(yōu)化整合，為我國(guó)生產(chǎn)生活帶來(lái)益處。
參考文獻(xiàn)：
[1] 高巍，李潔.云計(jì)算進(jìn)入實(shí)質(zhì)性發(fā)展階段對(duì) ICT 產(chǎn)業(yè)格局的影響日益明顯[J].世界電信，2011（4）.
[2] 趙越.云計(jì)算安全技術(shù)研究[J].吉林建筑工程學(xué)院學(xué)報(bào)，2012（1）.
關(guān)鍵詞： 云計(jì)算； 結(jié)構(gòu)； 虛擬化； Web服務(wù)
中圖分類號(hào)： TN911?34 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2013）12?0067?04
0 引 言
自計(jì)算機(jī)問世之日起，人們對(duì)計(jì)算機(jī)資源日益增長(zhǎng)的需求促進(jìn)了計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展。20世紀(jì)中葉起，對(duì)于在科學(xué)計(jì)算、系統(tǒng)仿真等領(lǐng)域需要處理大規(guī)模、海量數(shù)據(jù)的問題，往往通過增加投入來(lái)提升計(jì)算機(jī)系統(tǒng)性能的解決方案，相應(yīng)出現(xiàn)了分布式系統(tǒng)、并行計(jì)算等。在90年代互聯(lián)網(wǎng)背景下，通過網(wǎng)絡(luò)從外部獲取計(jì)算能力、存儲(chǔ)等資源已成為學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界所共識(shí)的解決途徑，出現(xiàn)了網(wǎng)格計(jì)算技術(shù)。近年來(lái)在全球化浪潮下，隨著計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在工業(yè)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、商業(yè)物流等領(lǐng)域更進(jìn)一步的應(yīng)用，云計(jì)算成為當(dāng)前信息技術(shù)領(lǐng)域的熱點(diǎn)話題之一[1]，它體現(xiàn)了“網(wǎng)絡(luò)即計(jì)算機(jī)”的思想，以便利、經(jīng)濟(jì)、高可擴(kuò)展性等優(yōu)勢(shì)成為學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界和政府機(jī)構(gòu)等各界關(guān)注的焦點(diǎn)，被認(rèn)為是互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)后又一個(gè)重要的IT產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)點(diǎn)，具有巨大的市場(chǎng)增長(zhǎng)前景，IDC預(yù)測(cè)在2015年云計(jì)算產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達(dá)到729億美元[2]。
1 云計(jì)算簡(jiǎn)介
1.1 云計(jì)算的定義
從不同的應(yīng)用角度出發(fā)，業(yè)界對(duì)云計(jì)算的定義有不同的認(rèn)識(shí)，目前普遍接受的是美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院（NIST）對(duì)云計(jì)算的定義[3]：云計(jì)算是一種模式，能以便利的、按需方式通過網(wǎng)絡(luò)訪問的可配置計(jì)算資源池（如網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲(chǔ)器、應(yīng)用和服務(wù)），這些資源只需要極少的管理成本或干預(yù)，就可以快速部署與。
雖然用戶都是通過終端使用計(jì)算機(jī)資源，但云計(jì)算通過更靈活的方式為用戶提供服務(wù)，如云終端除計(jì)算機(jī)設(shè)備之外，也可以是PDA、智能手機(jī)等智能終端；整個(gè)網(wǎng)絡(luò)虛擬為一個(gè)大型計(jì)算機(jī)，網(wǎng)絡(luò)上的服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫(kù)、應(yīng)用服務(wù)、儀器設(shè)備組成資源云；云終端與資源云的通信鏈路可以是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，也可以是移動(dòng)數(shù)字通信鏈路。
私有云為特定組織內(nèi)的用戶提供服務(wù)，數(shù)據(jù)與程序都在組織內(nèi)部管理。私有云可以大大提高系統(tǒng)的安全性，而且服務(wù)提供商可以更好地掌控基礎(chǔ)設(shè)備的架構(gòu)，但所能使用的用戶也受到一定限制。
在混合部署模式中，用戶往往是將關(guān)鍵數(shù)據(jù)或信息放置于私有云中，將非關(guān)鍵的服務(wù)外包給公共云服務(wù)提供商，放置在公共云上處理，這種方式是目前情況下較好的解決方案。
2 云計(jì)算的層次體系與特征
2.1 云計(jì)算的層次體系
2.2 云計(jì)算系統(tǒng)的特征
從作用角度看，云計(jì)算系統(tǒng)具有以下幾個(gè)外部特征：
隨時(shí)隨地任何網(wǎng)絡(luò)接入。即云終端設(shè)備不只局限于工作站、便攜電腦等計(jì)算機(jī)終端，也可以是智能手機(jī)、手持設(shè)備等。只要用戶設(shè)備可以連接網(wǎng)絡(luò)都可以獲得云計(jì)算服務(wù)。
隨需定制自助服務(wù)。用戶可以根據(jù)自身的需求獲得云計(jì)算中的資源，且在服務(wù)定制過程不需要與服務(wù)提供商進(jìn)行人工交互。
共享資源池。云計(jì)算系統(tǒng)中所有資源都被整合成一個(gè)動(dòng)態(tài)資源池，以多租戶模式提供給所有客戶?？蛻粢话悴恍枰私赓Y源的物理位置，但需要時(shí)也可以指定特定資源。
快速?gòu)椥圆渴稹Ｔ朴?jì)算服務(wù)可以快速、彈性地提供服務(wù)，即可以快速擴(kuò)展也可以快速釋放，對(duì)于用戶而言可以在任何時(shí)間購(gòu)買任何數(shù)量的資源。
可監(jiān)測(cè)與計(jì)量的服務(wù)。通過服務(wù)監(jiān)測(cè)可以優(yōu)化資源的使用，通過對(duì)資源使用情況的計(jì)量可以進(jìn)行服務(wù)定價(jià)與收費(fèi)。
3 云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)及發(fā)展現(xiàn)狀
3.1 虛擬化技術(shù)
“虛擬化”是IBM提出的應(yīng)用于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的概念，其目的是通過虛擬機(jī)讓更多的操作人員借助終端設(shè)備使用計(jì)算系統(tǒng)，以充分利用相對(duì)昂貴的硬件資源，在實(shí)際發(fā)展過程中虛擬化技術(shù)有很多種定義。虛擬化技術(shù)使得共享底層結(jié)構(gòu)下的分布式虛擬環(huán)境成為可能。目前，虛擬化技術(shù)實(shí)現(xiàn)了資源的邏輯抽象和統(tǒng)一表示，是實(shí)現(xiàn)云計(jì)算的關(guān)鍵。虛擬化技術(shù)不僅消除了大規(guī)模異構(gòu)服務(wù)器的差異化，而且借助虛擬化技術(shù)的伸縮性和靈活性，可大大降低云計(jì)算系統(tǒng)管理的復(fù)雜度，提高資源利用率，從而有效地控制成本，提高運(yùn)營(yíng)效率。IBM采用“藍(lán)云”計(jì)算平臺(tái)硬件級(jí)別虛擬化和開源軟件虛擬化兩個(gè)級(jí)別的虛擬化[5]。
目前虛擬化技術(shù)的研究主要是針對(duì)小規(guī)模少量請(qǐng)求服務(wù)系統(tǒng)展開，結(jié)合SOA服務(wù)和大規(guī)模并發(fā)服務(wù)情況的研究還需要加強(qiáng)，同時(shí)虛擬化技術(shù)也會(huì)相應(yīng)地引入一系列安全性問題。
3.2 面向服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)
SOA是為了解決信孤島和遺留系統(tǒng)問題，滿足Internet環(huán)境下業(yè)務(wù)集成的需求，通過連接能完成特定任務(wù)的獨(dú)立功能實(shí)體的軟件系統(tǒng)架構(gòu)[6]。對(duì)于SOA與云計(jì)算是競(jìng)爭(zhēng)還是互補(bǔ)融合的關(guān)系，業(yè)界也有不同的看法，但從本質(zhì)上看，SOA和云計(jì)算都是圍繞服務(wù)而展開，只是二者對(duì)于服務(wù)的定義及范疇有所不同。SOA將應(yīng)用程序的不同功能單元通過定義良好的接口聯(lián)系起來(lái)。接口采用中立的方式進(jìn)行定義的，它獨(dú)立于實(shí)現(xiàn)服務(wù)的硬件平臺(tái)、操作系統(tǒng)和編程語(yǔ)言。這使得構(gòu)建在各種這樣系統(tǒng)中的服務(wù)可以以統(tǒng)一和通用的方式進(jìn)行交互，云計(jì)算服務(wù)的快速?gòu)椥圆渴痣x不開SOA的支撐。
但目前SOA的服務(wù)基本是以軟件領(lǐng)域?yàn)橹鳎瑢⑺峁┑姆?wù)進(jìn)行包裝、組合，按一定流程運(yùn)轉(zhuǎn)產(chǎn)生新的功能。而云計(jì)算認(rèn)為所有的資源都是服務(wù)，除軟件服務(wù)之外，還有硬件、平臺(tái)服務(wù)等，SOA還需要更好地結(jié)合到云計(jì)算的應(yīng)用模式中。
3.3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理技術(shù)
云計(jì)算中的數(shù)據(jù)具有海量、異構(gòu)、非確定性等特征[7]，同時(shí)云計(jì)算系統(tǒng)往往需要同時(shí)滿足大批量用戶的服務(wù)需求。因此，云計(jì)算系統(tǒng)需要采用有效的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，其數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)必須具有高吞吐率、高傳輸率、高可擴(kuò)展性、高可靠性等特點(diǎn)。同時(shí)還需要考慮數(shù)據(jù)快速定位、數(shù)據(jù)安全性以及底層存儲(chǔ)設(shè)備的存儲(chǔ)量均衡等。
目前云計(jì)算的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理技術(shù)主要有Google的GFS（Google File System）[8]，Amazon的Dynamo[9]，HDFS（Hadoop Distributed File System）[10]和BigTable[11]。包括Intel，Yahoo等大部分IT廠商的云計(jì)劃項(xiàng)目中都采用HDFS數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)。
以上這些技術(shù)從數(shù)據(jù)組織、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)的分布式并行處理、數(shù)據(jù)分析等方面進(jìn)行了研究，但隨著新的應(yīng)用場(chǎng)景不斷出現(xiàn)，使得云計(jì)算系統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理和存儲(chǔ)方面不斷面臨新的挑戰(zhàn)。
3.4 編程模型
為了實(shí)現(xiàn)服務(wù)的快速?gòu)椥圆渴?，云?jì)算平臺(tái)上的編程模型必須簡(jiǎn)單，以保證后臺(tái)復(fù)雜的并行執(zhí)行和任務(wù)調(diào)度向用戶和編程人員透明。目前云計(jì)算系統(tǒng)流行的編程模式有MapReduce[12] ，Dryad等。MapReduce的思想是通過“Map”函數(shù)將任務(wù)進(jìn)行分解并分配，通過“Reduce”函數(shù)將結(jié)果歸約匯總輸出。Hadoop是MapReduce的開源實(shí)現(xiàn)，目前已得到Y(jié)ahoo，F(xiàn)acebook和IBM等公司的支持。Dryad是Microsoft于2010年底的分布式并行處理編程系統(tǒng)。它將一個(gè)應(yīng)用程序表示成一個(gè)有向無(wú)環(huán)圖（GAG），頂點(diǎn)表示計(jì)算，頂點(diǎn)之間的邊表示用來(lái)傳輸數(shù)據(jù)的通道，可以采用文件、共享內(nèi)存的FIFO或TCP管道等傳輸機(jī)制。Dryad可以使開發(fā)人員在Windows或.NET平臺(tái)上編寫大規(guī)模的并行應(yīng)用程序，也可將單機(jī)上完成的程序移植到并行計(jì)算系統(tǒng)上。
4 云計(jì)算面臨的問題
云計(jì)算作為新興的計(jì)算模型正方興未艾，但云計(jì)算并不是對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的簡(jiǎn)單重組，要真正實(shí)現(xiàn)NIST所定義的云計(jì)算系統(tǒng)還需要解決諸多問題。
首先是云計(jì)算的內(nèi)涵問題。SaaS，PaaS，IaaS等3個(gè)層次的劃分只是對(duì)云計(jì)算的初步認(rèn)識(shí)，云計(jì)算的內(nèi)涵組成和外延發(fā)展等還存在多種解讀，給云計(jì)算的具體實(shí)現(xiàn)和未來(lái)發(fā)展帶來(lái)不確定性。
在云計(jì)算系統(tǒng)的管理方面，必須考慮云系統(tǒng)之間的互操作性，為實(shí)現(xiàn)云系統(tǒng)之間的自動(dòng)交互，必須能夠提供跨云的管理策略。
安全性是云計(jì)算系統(tǒng)面臨的另一重要問題。用戶存儲(chǔ)在云中的數(shù)據(jù)安全和隱私問題必須得到保證，虛擬化雖然可以使云計(jì)算更易于管理，但也使得系統(tǒng)的安全問題變得更為復(fù)雜。另外，服務(wù)質(zhì)量（QoS）是云計(jì)算繞不開的另一問題，如大量遠(yuǎn)程用戶使用數(shù)據(jù)密集型或交互式服務(wù)時(shí)服務(wù)延遲，服務(wù)失效時(shí)的重新部署或動(dòng)態(tài)遷移等，只有QoS得到保證，云計(jì)算才存在需求和發(fā)展空間。服務(wù)定價(jià)機(jī)制也是云計(jì)算系統(tǒng)面臨的另一個(gè)挑戰(zhàn)，也是云計(jì)算系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)商業(yè)化的前提，合理的定價(jià)機(jī)制才可以促使用戶合理地使用資源，提高系統(tǒng)的利用率。
5 結(jié) 語(yǔ)
云計(jì)算具有廣闊的應(yīng)用空間和發(fā)展前景，相關(guān)的各項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)也在迅速發(fā)展中。本文介紹了云計(jì)算的概念，分析了層次體系，對(duì)實(shí)現(xiàn)云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行闡述，對(duì)主流技術(shù)的特點(diǎn)進(jìn)行分析。但云計(jì)算在系統(tǒng)安全性、服務(wù)質(zhì)量、定價(jià)機(jī)制等方面還存在諸多問題，需要進(jìn)一步深入研究。
參考文獻(xiàn)
[1] Anon. Cloud computing [EB/OL]. （2013?01?17） [2013?01?18]. http：/// wiki/Cloud_computing.
[2] IDC. Cloud research [EB/OL]. [2013?01?18]. http：///prodserv/idc_cloud.jsp#.USGMZPKG3GQ.
[3] PETER M， TIMOTHY G. The NIST definition of cloud computing [EB/OL]. http：//csrc.nist.gov/publications/nistpubs/800?145/SP800?145.pdf.
[4] VOAS J， ZHANG J. Cloud computing： new wine or just a new bottle？ [J]. IEEE IT Professional， 2009（3/4）： 15?17.
[5] SMITH J E， NAIR R. Virtual machine： versatile platforms for system and processes [M]. San Francisco： Morgan Kaufmann Publishers， 2005.
[6] VOUK M A. Cloud computing： issues， research and implementations [C]// Proceedings of the ITI 30th International Conference on Information Technology Interfaces. Cavtat， Croatia： [s.n.]， 2008： 31?40.
[7] 劉正偉，文中領(lǐng)，張海濤.云計(jì)算和云數(shù)據(jù)管理技術(shù)[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2012（9）：26?31.
[8] GHEMAWAT S， GOBILFF H， LEUNG P T. The google file system [C]. Proceedings of the 19th ACM Symposiun on Operating System Principles. New York： ACM Press， 2003： 29?43.
[9] GIUSEPPE D， DENIZ H， MADAN J， el at. Dynamo： Amazon’s highly available key?value store [EB/OL]. [2013?03?15]. http：//read.seas.harvard.edu/～kohler/class/cs239?w08/decandia07dynamo.pdf.
[10] Apache Hadoop. Hadoop [EB/OL]. [2013?01?17]. http：//.
[11] CHANG F， DEAN J， CHEMAWAT S， et al. BigTable： a distributed storage system for structured data [J]. ACM Transaction on Computer System， 2008， 26（2）： 1?26.
[12] DEAN J， CHEMAWAT S. MapReduce： simplied data processing on large cluster [C]// Proceedings of the 6th Symposium on Operation System Design and Implementation. New York： ACM Press， 2004： 137?150.
[13] 李瑛，胡新煒.云計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)分析研究[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2011，34（14）：65?67.
【關(guān)鍵詞】云計(jì)算；關(guān)鍵技術(shù)；靈活性
隨著人們對(duì)計(jì)算機(jī)資料的需求日益增長(zhǎng)，計(jì)算機(jī)技術(shù)也隨之得到了很大的發(fā)展，為滿足現(xiàn)代大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的需要，云計(jì)算技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。云計(jì)算技術(shù)不僅為人們平常的生活變得更加快捷便利，更重要的使人們的工作以及商業(yè)的形式也隨之發(fā)生了巨大的變化，最為一種新的IT模式，云計(jì)算技術(shù)得到了各個(gè)行業(yè)的廣泛關(guān)注，鑒于云計(jì)算技術(shù)的使用成本不高，而具有高度的靈活性和交互性，最終使云計(jì)算成為計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域里的一個(gè)熱門課題。
一、云計(jì)算技術(shù)的闡述
云計(jì)算技術(shù)是在Internet互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建的一種新型的計(jì)算模式，與分布式計(jì)算以及存儲(chǔ)架構(gòu)結(jié)合起來(lái)運(yùn)用，進(jìn)而達(dá)到方便快捷和成本較低的目的。運(yùn)用遠(yuǎn)超的數(shù)據(jù)中心處理技術(shù)，將千萬(wàn)臺(tái)的計(jì)算機(jī)及其服務(wù)器連接起來(lái)，致使云計(jì)算可以實(shí)現(xiàn)超過10萬(wàn)億次的計(jì)算速度。在如此強(qiáng)大的計(jì)算能力下，使得云計(jì)算在計(jì)算方面運(yùn)用更加的廣泛。在使用云計(jì)算時(shí)，使用者通過iPad、手機(jī)以及電腦等具有通信的工具即可進(jìn)入云計(jì)算的數(shù)據(jù)處理中心實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的計(jì)算和存儲(chǔ)。與此同時(shí)，還可以將使用者需要的信息以低廉的價(jià)格在云計(jì)算中進(jìn)行實(shí)時(shí)。
廣義上講，云計(jì)算就是用方便、快捷的方式結(jié)合網(wǎng)絡(luò)訪問的可配置的數(shù)據(jù)資源庫(kù)，通過低廉的管理成本，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的快速的一種新型計(jì)算模式，使得云服務(wù)的開發(fā)方、提供方以及應(yīng)用方在沒有專業(yè)知識(shí)的前提下，可以方便快捷的運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)云計(jì)算數(shù)據(jù)處理的運(yùn)用。云計(jì)算的出現(xiàn)為中小企業(yè)創(chuàng)業(yè)者提供了較大的機(jī)遇，為其在與強(qiáng)勢(shì)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)提供了可能性，運(yùn)用云計(jì)算技術(shù)進(jìn)行新產(chǎn)品的研發(fā)以及新市場(chǎng)的開發(fā)時(shí)可以節(jié)省高額的成本，從而導(dǎo)致了傳統(tǒng)模式的硬件生產(chǎn)者面臨著很大的挑戰(zhàn)。
二、云計(jì)算技術(shù)的特點(diǎn)
云計(jì)算技術(shù)從其所發(fā)揮的作用分析，具有以下的特點(diǎn)：第一，使用的靈活性。由于云計(jì)算終端設(shè)備包括了手機(jī)、筆記本電腦等多種可接入網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備均可使用云計(jì)算的服務(wù)，使得云計(jì)算的使用不受時(shí)間和空間的限制。第二，具有較高的實(shí)用性。通過對(duì)云計(jì)算數(shù)據(jù)的大量存儲(chǔ)，進(jìn)一步提高云計(jì)算的計(jì)算性能，保證云計(jì)算可提供較高的數(shù)據(jù)處理準(zhǔn)確率。在云計(jì)算技術(shù)中，當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)失效節(jié)點(diǎn)時(shí)系統(tǒng)可自動(dòng)對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)，從而排除失效節(jié)點(diǎn)，保證系統(tǒng)的正常運(yùn)行。第三、經(jīng)濟(jì)方面的適用性。在云計(jì)算技術(shù)中，由于其成本的低廉，使得人們?cè)跇?gòu)建具有大量商業(yè)機(jī)組的集群時(shí)，更愿意選擇云計(jì)算技術(shù)來(lái)完成此項(xiàng)工作。
三、云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)
（一）虛擬化技術(shù)
虛擬化技術(shù)是為了更多的使用者借助虛擬機(jī)通過終端設(shè)備實(shí)現(xiàn)便捷計(jì)算系統(tǒng)運(yùn)用，從而使得最大限度的發(fā)揮巨涌高價(jià)值的硬件設(shè)備。通過虛擬化技術(shù)的運(yùn)用，使得共享底層結(jié)構(gòu)下的分布式虛擬環(huán)境得以實(shí)現(xiàn)。當(dāng)下，人們運(yùn)用虛擬化技術(shù)將信息數(shù)據(jù)資源的抽象邏輯得以表示，為云計(jì)算的提供了關(guān)鍵技術(shù)。虛擬化技術(shù)在降低大規(guī)模的異構(gòu)服務(wù)器的差異化的同時(shí)，運(yùn)用其靈活性和伸縮性的特點(diǎn)，最大限度的將云計(jì)算的系統(tǒng)管理簡(jiǎn)單化。虛擬化技術(shù)的在云計(jì)算中運(yùn)用，促進(jìn)了資源的合理化運(yùn)用，降低了使用成本。IBM公司運(yùn)用“藍(lán)云”數(shù)據(jù)計(jì)算系統(tǒng)，將硬件級(jí)別以及開源軟件進(jìn)行虛擬兩個(gè)級(jí)別的虛擬化。當(dāng)下，針對(duì)虛擬化技術(shù)的研究主要是圍繞小規(guī)模的請(qǐng)求服務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行展開，大規(guī)模以及SOA服務(wù)的并發(fā)服務(wù)還有待進(jìn)一步的研究。與此同時(shí)，由虛擬化技術(shù)引發(fā)的一系列安全性的問題同樣需要人們投入精力進(jìn)行攻克。
（二）數(shù)據(jù)處理技術(shù)
在云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)中，數(shù)據(jù)處理技術(shù)是一項(xiàng)較為重要的技術(shù)，包括數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)以及管理的技術(shù)。由于云計(jì)算中處理的數(shù)據(jù)有著大量性、異構(gòu)性以及非確定性的特點(diǎn)，而且云計(jì)算常常需要處理大量使用者的需求。因此，云計(jì)算技術(shù)需要運(yùn)用高效的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)來(lái)滿足使用者日益增長(zhǎng)的需求，在數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方面必須擁有較高的傳輸率、吞吐率以及可靠性和可擴(kuò)展性。與此同時(shí)，數(shù)據(jù)處理技術(shù)還應(yīng)具有快速定位，安全保障性，同時(shí)還要考慮底層存儲(chǔ)設(shè)備存儲(chǔ)量的均衡性?，F(xiàn)在，關(guān)于云計(jì)算中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理方面的技術(shù)普遍采用的是由Google開發(fā)的GFS技術(shù)（Google File System）、Amazon公司研創(chuàng)的Dynamo技術(shù)以及BigTable等數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理技術(shù)。大部分的IT企業(yè)在開發(fā)云計(jì)算相關(guān)的項(xiàng)目時(shí)，HDFS數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)被人們的廣泛運(yùn)用。
（三）SOA技術(shù)
SOA是一種面向服務(wù)體系結(jié)構(gòu)的技術(shù)，主要用來(lái)處理信孤島及遺留系統(tǒng)的問題。SOA技術(shù)的實(shí)現(xiàn)是將不同的功能單元通過定義優(yōu)良的接口聯(lián)系起來(lái)，使得構(gòu)建在各種這樣系統(tǒng)中的服務(wù)可以采用統(tǒng)一的形式進(jìn)行交互，同時(shí)也為云計(jì)算的快速?gòu)椥圆渴鹛峁┘夹g(shù)支持。
（四）編程技術(shù)
只有采用簡(jiǎn)單的編程模型，確保云計(jì)算后臺(tái)的并行執(zhí)行以及任務(wù)調(diào)度向使用者以及編程人員保持透明性，才能較好的實(shí)現(xiàn)服務(wù)的快速?gòu)椥缘牟渴?。?dāng)下，在云計(jì)算技術(shù)中通常運(yùn)用MapReduce以及Dryad等技術(shù)實(shí)現(xiàn)云計(jì)算的編程模式。MapReduce技術(shù)是將“Map”函數(shù)的任務(wù)分解分配，運(yùn)用“Re-duce”函數(shù)進(jìn)行結(jié)果的歸總和表達(dá)。而Dryad技術(shù)則是運(yùn)用一個(gè)有向的無(wú)環(huán)圖，通過頂點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算的表達(dá)，并采用頂點(diǎn)的邊進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳輸。
四、結(jié)束語(yǔ)
總之，隨著云計(jì)算功能的逐漸凸顯，使得云計(jì)算成為一種潛力巨大的數(shù)據(jù)處理技術(shù)。然而在云計(jì)算中相關(guān)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方面，還需要解決數(shù)據(jù)的安全性以及訪問模式方面建設(shè)問題。云計(jì)算技術(shù)還有待更進(jìn)一步的完善，在系統(tǒng)耗能方面還需要進(jìn)行研究。只有不斷的完善現(xiàn)有技術(shù)，才能使得云計(jì)算為人們提供更加便利的服務(wù)，使人們的生活、工作得到本質(zhì)上的改變。
參考文獻(xiàn)
[1]吳吉義，平玲娣，潘雪增，李卓.云計(jì)算：從概念到平臺(tái)[J].電信科學(xué)，2009（12）.
[2]李喬，鄭嘯.云計(jì)算研究現(xiàn)狀綜述[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2011 （04）.
關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)軟件；大數(shù)據(jù)時(shí)代；云儲(chǔ)存服務(wù)
0引言
多元信息環(huán)境下，各項(xiàng)生產(chǎn)活動(dòng)中，數(shù)據(jù)量非常大。采用專業(yè)技術(shù)手段，分析處理這些技術(shù)，有助于明確用戶真實(shí)訴求，而企業(yè)也可通過此類數(shù)據(jù)獲得相關(guān)信息，以此為參照，確定后續(xù)經(jīng)營(yíng)發(fā)展方向。大數(shù)據(jù)環(huán)境下，信息技術(shù)發(fā)展速度非?？?，企業(yè)不僅要熟練掌握各類數(shù)據(jù)信息，還要對(duì)其進(jìn)行靈活分析和應(yīng)用，使之與市場(chǎng)需求及自身運(yùn)營(yíng)發(fā)展情況相符合。
1大數(shù)據(jù)時(shí)代及計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)概述
信息技術(shù)發(fā)展過程中，會(huì)產(chǎn)生各類大數(shù)據(jù)。很多常用工具不能處理大數(shù)據(jù)范疇內(nèi)的各類信息，大數(shù)據(jù)分析離不開云計(jì)算的應(yīng)用。處理大數(shù)據(jù)信息時(shí)，要充分發(fā)揮計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)優(yōu)勢(shì)?，F(xiàn)階段，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用相對(duì)成熟，局域網(wǎng)技術(shù)發(fā)展又為其提供了重要契機(jī)，使該技術(shù)極具發(fā)展空間和前景。
2計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)在大數(shù)據(jù)時(shí)代的運(yùn)用
大數(shù)據(jù)因其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，備受青睞和推崇。依據(jù)大數(shù)據(jù)發(fā)展使用情況，尋找規(guī)律，使之滿足用戶需求。結(jié)合大數(shù)據(jù)使用特點(diǎn)，對(duì)各類服務(wù)、設(shè)計(jì)內(nèi)容進(jìn)行科學(xué)設(shè)置。計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)在大數(shù)據(jù)時(shí)代的運(yùn)用，體現(xiàn)在云儲(chǔ)存、信息安全、虛擬化三個(gè)方面。
2.1云儲(chǔ)存服務(wù)
大數(shù)據(jù)時(shí)代及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，云儲(chǔ)存服務(wù)應(yīng)用普遍，能對(duì)傳統(tǒng)存儲(chǔ)方式中的各類漏洞和缺陷加以彌補(bǔ)，使之無(wú)空間、時(shí)間局限。網(wǎng)絡(luò)連接狀態(tài)下，用戶還能借助網(wǎng)絡(luò)終端設(shè)備，對(duì)云儲(chǔ)存里的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行查看和下載。云儲(chǔ)存構(gòu)成相對(duì)復(fù)雜，包含各類儲(chǔ)存系統(tǒng)單元。通常情況下，綜合各類功能，依托工作協(xié)同，存儲(chǔ)資源，形成網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)。大數(shù)據(jù)環(huán)境使用戶信息服務(wù)工作更加便捷，整理完數(shù)據(jù)信息之后，進(jìn)行類型劃分[1]。實(shí)際上，云儲(chǔ)存和大數(shù)據(jù)二者互為關(guān)聯(lián)。
2.2信息安全技術(shù)
大數(shù)據(jù)環(huán)境下，各類數(shù)據(jù)存在關(guān)聯(lián)性，其相互影響，在一定程度上會(huì)威脅數(shù)據(jù)信息安全。實(shí)際操作中，采用專業(yè)技術(shù)手段，對(duì)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)進(jìn)行靈活調(diào)節(jié)，使數(shù)據(jù)集群更加安全?；ヂ?lián)網(wǎng)為大數(shù)據(jù)、云儲(chǔ)存技術(shù)提供了良好的應(yīng)用環(huán)境。由于該服務(wù)平臺(tái)相對(duì)開放，因此，存在安全隱患，木馬、網(wǎng)絡(luò)病毒入侵等時(shí)有發(fā)生。未來(lái)一段周期內(nèi)，發(fā)揮安全技術(shù)優(yōu)勢(shì)，為大數(shù)據(jù)信息提供安全的外部環(huán)境。盡管我國(guó)網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)起步較晚，但大數(shù)據(jù)的使用范圍不斷擴(kuò)展，甚至已延伸至各行各業(yè)。當(dāng)前，我國(guó)計(jì)算機(jī)軟件尚面臨諸多桎梏，需要依據(jù)行業(yè)特性，給出科學(xué)發(fā)展方法，對(duì)大數(shù)據(jù)信息安全問題進(jìn)行有效規(guī)避，凸顯計(jì)算機(jī)軟件作用和性能。
2.3虛擬化技術(shù)
在社會(huì)及企業(yè)各類資源管理工作中，虛擬化計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)應(yīng)用普遍，其能發(fā)揮自身特性和優(yōu)勢(shì)，對(duì)各類虛擬資源、數(shù)據(jù)、信息等進(jìn)行科學(xué)梳理。內(nèi)訓(xùn)、網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器等以實(shí)體數(shù)據(jù)資源形式，存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)內(nèi)部。而這些實(shí)體資源又能以轉(zhuǎn)換、抽象的方式，使用戶直觀感受到，對(duì)各實(shí)體結(jié)構(gòu)之間的各類問題進(jìn)行有效規(guī)避，確保用戶在獲取數(shù)據(jù)資源時(shí)，更加簡(jiǎn)單、便捷[2]。此外，要對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的各類數(shù)據(jù)資源、信息等進(jìn)行靈活調(diào)配，使信息數(shù)據(jù)處理工作相對(duì)簡(jiǎn)潔、快速，它們的信息處理成本較低，便于用戶自由選擇各類操作方式，很大程度上降低了信息處理工作難度。近年來(lái)，虛擬化計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)因其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，在各行各業(yè)應(yīng)用普遍，且備受青睞。在虛擬技術(shù)研發(fā)方面，企業(yè)投入的資金、精力、時(shí)間等較多。優(yōu)選虛擬化技術(shù)，結(jié)合行業(yè)特性，對(duì)其進(jìn)行靈活應(yīng)用，有助于提高IT行業(yè)整體工作質(zhì)量及效率。
3計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)在企業(yè)數(shù)據(jù)管理中的應(yīng)用
3.1ERP技術(shù)
結(jié)合企業(yè)數(shù)據(jù)管理工作要求，靈活選擇及應(yīng)用ERP技術(shù)。發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)，統(tǒng)一管理企業(yè)政工運(yùn)行過程。將該技術(shù)應(yīng)用到管理工作中，使企業(yè)數(shù)據(jù)更加集中，加快系統(tǒng)運(yùn)行速度。無(wú)論數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，還是提取都非常便捷。
3.2OA協(xié)同辦公系統(tǒng)
在企業(yè)數(shù)據(jù)管理工作中，選定OA系統(tǒng)，加以應(yīng)用。該軟件可靈活處理各類數(shù)據(jù)，提高企業(yè)日常工作效率，使之在較短時(shí)間內(nèi)可順利完成。
3.3編寫B(tài)/S架構(gòu)
把這款軟件應(yīng)用到企業(yè)數(shù)據(jù)處理工作中，兼容性強(qiáng)。實(shí)操中，只要計(jì)算機(jī)網(wǎng)頁(yè)處于打開狀態(tài)，用戶便可靈活管理企業(yè)信息。該過程中，后臺(tái)數(shù)據(jù)中心能為網(wǎng)頁(yè)信息提供支持，前臺(tái)客戶端主要被用來(lái)控制數(shù)據(jù)。
4大數(shù)據(jù)時(shí)代計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)關(guān)注內(nèi)容
計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)在各類企業(yè)應(yīng)用普遍且規(guī)范。大數(shù)據(jù)時(shí)代，為節(jié)約成本，實(shí)現(xiàn)綜合效益，計(jì)算機(jī)處理技術(shù)往往較為專業(yè)。該技術(shù)使數(shù)據(jù)信息更加真實(shí)、透明，能對(duì)行業(yè)發(fā)展情況進(jìn)行準(zhǔn)確判斷，給出科學(xué)的發(fā)展規(guī)劃。
4.1信息通信
大數(shù)據(jù)環(huán)境下，把計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)應(yīng)用到企業(yè)發(fā)展中，發(fā)揮預(yù)測(cè)評(píng)估軟件優(yōu)勢(shì)，不僅能確保充足的客源，還能找到行業(yè)運(yùn)作中的各類問題，使之發(fā)展路徑更加靈活、便利。以通信行業(yè)為例，通過對(duì)計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)進(jìn)行靈活運(yùn)用，高效分析、處理客戶信息，再將這些數(shù)據(jù)信息發(fā)送給企業(yè)，最大程度上實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益和資金收益。
4.2企業(yè)信息解決方法
靈活使用企業(yè)運(yùn)作管控軟件，發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)，在第一時(shí)間獲取客戶資料，通過高效處理、風(fēng)險(xiǎn)剖析等，結(jié)合大數(shù)據(jù)時(shí)代要求，為企業(yè)日常工作提供便利。數(shù)據(jù)研發(fā)過程中，包括以下五個(gè)方面內(nèi)容。第一，抽樣操作。其作為局部剖析方法，具備典型性特征。該過程中，依托代表性樣本選取，執(zhí)行剖析工作，避免篩查、操作過程等過于繁瑣，不斷提高工作效率。第二，開發(fā)。用戶能否深層次認(rèn)識(shí)信息，受此類方式影響。其在應(yīng)用中，涉及到繁瑣的數(shù)據(jù)操作過程，但技術(shù)探索過程卻比較高效，便于新型操作工藝研發(fā)。第三，修改。修改數(shù)據(jù)集，多通過創(chuàng)建、選擇等方法實(shí)現(xiàn)。實(shí)操中，包含轉(zhuǎn)換變量等一系列工作。依托個(gè)性化操作方法，使機(jī)構(gòu)管控工作更加簡(jiǎn)單，與用戶需求相符合。之后，還要結(jié)合數(shù)據(jù)情況，發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)，將分享操作工作落實(shí)到位，并進(jìn)行適當(dāng)修改。第四，模型。為了使預(yù)測(cè)結(jié)果更加精準(zhǔn)、可靠，多采用模型。該背景下，與之相關(guān)的各種方案極具可行性，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也有促進(jìn)作用。故而，應(yīng)格外關(guān)注該項(xiàng)工作，依托新型模式，使測(cè)試結(jié)果更加具體、直觀、形象。
4.3商業(yè)運(yùn)營(yíng)
選定某景區(qū)作為案例進(jìn)行分析，對(duì)商業(yè)運(yùn)營(yíng)情況進(jìn)行詳細(xì)討論。日常管理工作中，發(fā)揮即時(shí)功能平臺(tái)作用，準(zhǔn)評(píng)估商業(yè)信息，了解游客訴求。此外，管理者還能全面掌握景區(qū)情況。靈活運(yùn)用這款軟件，依據(jù)需求，對(duì)游客信息進(jìn)行訪問，將其作為服務(wù)工作中的重要依據(jù)。采用專業(yè)方法，對(duì)各類計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)進(jìn)行科學(xué)使用，對(duì)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展非常有利。
關(guān)鍵詞: 云計(jì)算;虛擬機(jī)遷移;服務(wù)器整合;軟件框架
中圖分類號(hào):TP3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1671-7597(2012)0910165-01
0 前言
云計(jì)算是一種新的計(jì)算理念、新的資源交付方式、新的商業(yè)模式。在計(jì)算理念上,它通過網(wǎng)絡(luò)將原來(lái)由本地主機(jī)實(shí)現(xiàn)的計(jì)算交給“云平臺(tái)”來(lái)處理;在資源交付上,它提倡將網(wǎng)絡(luò)資源、系統(tǒng)資源和應(yīng)用等整合為服務(wù)提供給用戶;在商業(yè)模式上,它實(shí)現(xiàn)了資源的按需定制、按量付費(fèi)?？梢哉f,云計(jì)算的發(fā)展是需求推動(dòng)、技術(shù)進(jìn)步和商業(yè)模式轉(zhuǎn)變共同促進(jìn)的結(jié)果,其核心是構(gòu)建了一種全新的信息與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理和服務(wù)模式。
云計(jì)算作為一種新的計(jì)算理念和模式,在技術(shù)上是將大型服務(wù)器集群,包括計(jì)算服務(wù)器,存儲(chǔ)服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)帶寬資源集中起來(lái),通過對(duì)各類可分配資源的虛擬化,利用專門軟件實(shí)現(xiàn)對(duì)資源的按需分配,支持各種應(yīng)用程序的運(yùn)行,使得用戶只需關(guān)注并提供業(yè)務(wù)相關(guān)的解決方案,無(wú)需在硬件平臺(tái)、綜合計(jì)算、安全存儲(chǔ)、信息的一致性等方面耗費(fèi)大量的人力、物力和財(cái)力,有利于提高系統(tǒng)的整體效率、降低成本,促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新。
盡管基于云計(jì)算模式的計(jì)算平臺(tái)或服務(wù)已被廣泛接受并逐步走進(jìn)應(yīng)用,但云計(jì)算的研究總體上還處于起步階段,許多現(xiàn)有的問題還沒有被完全解決。本文提出了部分具有挑戰(zhàn)性的云計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)和研究問題。
1 虛擬機(jī)遷移
云計(jì)算通過允許虛擬機(jī)遷移實(shí)現(xiàn)整個(gè)數(shù)據(jù)中心負(fù)載平衡。此外,虛擬機(jī)遷移提高數(shù)據(jù)中心的健壯性和高度響應(yīng)。
虛擬機(jī)遷移是由進(jìn)程遷移演變而來(lái)的。最近Xen和VMWare已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了虛擬機(jī)的實(shí)時(shí)遷移。文獻(xiàn)[1]指出遷移整個(gè)操作系統(tǒng)和它的所有應(yīng)用程序作為一個(gè)單元可以避免進(jìn)程級(jí)遷移方法要面對(duì)的許多困難,并分析了虛擬機(jī)實(shí)時(shí)遷移的優(yōu)勢(shì)。
虛擬機(jī)遷移的主要優(yōu)勢(shì)是避免熱點(diǎn),然而,這并不簡(jiǎn)單。目前,檢測(cè)工作負(fù)載熱點(diǎn)和啟動(dòng)一個(gè)遷移缺乏應(yīng)對(duì)突然的工作負(fù)載變化的靈活性。此外,虛擬機(jī)遷移時(shí)內(nèi)存中的狀態(tài)應(yīng)當(dāng)一致且高效地傳輸,同時(shí)還需綜合考慮應(yīng)用程序和物理服務(wù)器的資源負(fù)載。
2 服務(wù)器整合
服務(wù)器整合可以最大化資源的利用率,同時(shí)最小化能耗的有效方法。虛擬機(jī)遷移常用來(lái)整合駐留在多個(gè)很少使用的服務(wù)器的虛擬機(jī)到一個(gè)服務(wù)器,這樣剩余的服務(wù)器可以設(shè)置為節(jié)能狀態(tài)。在數(shù)據(jù)中心優(yōu)化整合服務(wù)器通常是一個(gè)NP難的變種裝箱優(yōu)化問題。針對(duì)這個(gè)問題已經(jīng)提出各種啟發(fā)式方法。
服務(wù)器整合不應(yīng)該影響應(yīng)用程序的性能。眾所周知,單個(gè)虛擬機(jī)資源的使用不停的在變化。對(duì)于虛擬機(jī)間共享的服務(wù)器資源(比如帶寬、內(nèi)存緩存和磁盤I/O),最大限度地整合服務(wù)器可能導(dǎo)致?lián)矶耓2]。因此,觀察虛擬機(jī)負(fù)載的波動(dòng)和使用這些信息有效的整合服務(wù)器是很重要的。最后,在資源擁塞發(fā)生時(shí),系統(tǒng)必須能快速響應(yīng)。
3 能耗管理
提高能源效率是云計(jì)算另一個(gè)主要問題。據(jù)估計(jì),能耗成本占數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)支出總額的53%。因此基礎(chǔ)設(shè)施提供商承受了巨大的壓力減少能源消耗。目標(biāo)是不僅要減少數(shù)據(jù)中心的能源成本,還要達(dá)到政府法規(guī)和環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)。
設(shè)計(jì)節(jié)能數(shù)據(jù)中心最近受到越來(lái)越多的重視。這個(gè)問題可以從多個(gè)方向解決。例如,節(jié)能的硬件架構(gòu)、減慢CPU速度和關(guān)閉部分硬件組件已成為研究者的共識(shí)。有節(jié)能感知的作業(yè)調(diào)度和服務(wù)器整合兩種方式可以減少能源消耗。最近的研究也已開始研究節(jié)能的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議和基礎(chǔ)設(shè)施。一個(gè)關(guān)鍵的挑戰(zhàn)是實(shí)現(xiàn)節(jié)省能源和應(yīng)用程序的性能之間達(dá)到一個(gè)好的平衡。在這方面,一些研究人員最近已經(jīng)開始在一個(gè)動(dòng)態(tài)的云環(huán)境實(shí)現(xiàn)性能和能耗管理的協(xié)調(diào)解決方案[3]。
4 流量管理和分析
分析數(shù)據(jù)流量對(duì)于今天的數(shù)據(jù)中心是重要的。例如,許多web應(yīng)用程序依賴于分析數(shù)據(jù)流量來(lái)優(yōu)化用戶體驗(yàn)。網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商還需要知道數(shù)據(jù)流量進(jìn)行許多管理和規(guī)劃決策。然而,把互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商(ISP)現(xiàn)有的流量測(cè)量和分析方法擴(kuò)展到云計(jì)算數(shù)據(jù)中心還存在一些挑戰(zhàn)性的問題。首先,數(shù)據(jù)中心鏈接的密度要比ISP高得多;其次,大多數(shù)現(xiàn)有的方法可以計(jì)算幾百臺(tái)主機(jī)的流量矩陣,但一個(gè)小型數(shù)據(jù)中心可能擁有幾千臺(tái)服務(wù)器;最后,現(xiàn)有的方法通?；谝恍㊣SP的流量模式,但是部署在數(shù)據(jù)中心應(yīng)用程序(比如MapReduce作業(yè))極大的改變了流量模式。此外,在云計(jì)算中應(yīng)用程序的網(wǎng)絡(luò)使用、計(jì)算和存儲(chǔ)資源存在更緊密的耦合。
目前,并沒有很多工作在測(cè)量和分析數(shù)據(jù)中心的流量。文獻(xiàn) [4]報(bào)告了數(shù)據(jù)中心流量的特征,以及使用這些指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的設(shè)計(jì)。
5 軟件框架
云計(jì)算提供了進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用程序的平臺(tái)。通常這些應(yīng)用程序利用MapReduce框架(如Hadoop可伸縮的和容錯(cuò)數(shù)據(jù)處理)。研究表明MapReduce作業(yè)的性能和資源消耗的是高度依賴應(yīng)用程序的類型。例如,Hadoop任務(wù)sort是I/O密集型,而grep則要求大量CPU資源。此外,分配在每個(gè)Hadoop節(jié)點(diǎn)的VM可能是異構(gòu)的。例如,一個(gè)VM可用帶寬依賴于配置在同一個(gè)服務(wù)器的其他VM。因此,通過仔細(xì)選擇它的配置參數(shù)值和設(shè)計(jì)更高效的調(diào)度算法能優(yōu)化MapReduce應(yīng)用程序的性能和成本。通過緩解瓶頸資源,可以將應(yīng)用程序的執(zhí)行時(shí)間顯著提高。關(guān)鍵的挑戰(zhàn)包括Hadoop的性能建模(無(wú)論是在線還是離線)和動(dòng)態(tài)條件下自適應(yīng)調(diào)度。
另一個(gè)相關(guān)的方法認(rèn)為讓MapReduce框架有節(jié)能感知[5]。這種方法的基本思想是將完成工作且等待新任務(wù)的Hadoop節(jié)點(diǎn)進(jìn)入睡眠狀態(tài)。這就要求Hadoop和HDFS必須由有節(jié)能感知。此外,通常會(huì)在性能和節(jié)能感知之間進(jìn)行權(quán)衡。根據(jù)目標(biāo),找到一個(gè)理想的權(quán)衡點(diǎn)仍是一個(gè)沒有探索的研究課題。
6 存儲(chǔ)技術(shù)和數(shù)據(jù)管理
軟件框架MapReduce和它的不同實(shí)現(xiàn)(Hadoop和Dryad)針對(duì)分布式處理的數(shù)據(jù)密集的任務(wù)。這些框架通常運(yùn)行在網(wǎng)際文件系統(tǒng)(比如GFS和HDFS)。這些文件系統(tǒng)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)、訪問模式和應(yīng)用程序編程接口不同于傳統(tǒng)的分布式文件體系。特別是他們沒有實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)POSIX接口,因此引入和傳統(tǒng)文件系統(tǒng)和應(yīng)用程序的兼容性問題。目前的解決方法主要包括提支持MapReduce框架使用集群文件體系(如IBM的GPFS)方法和基于新的API原語(yǔ)支持可伸縮和并發(fā)數(shù)據(jù)訪問等。
7 結(jié)束語(yǔ)
需求推動(dòng)、技術(shù)進(jìn)步和商業(yè)模式轉(zhuǎn)變共同促進(jìn)了云計(jì)算的快速發(fā)展,其核心是構(gòu)建了一種全新的信息與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理和服務(wù)模式。本文從云計(jì)算平臺(tái)建設(shè)與管理、應(yīng)用的構(gòu)建等多角度總結(jié)了這種新興計(jì)算模式存在關(guān)鍵技術(shù)及難點(diǎn),提出了未來(lái)云計(jì)算研究與應(yīng)用中所需解決的問題。
參考文獻(xiàn):
[1]Clark C, Fraser K, Hand S, Hansen JG, Jul E, Limpach C, Pratt I, Warfield A. Live migration of virtual machines. In: Proc of NSDI, 2005:273-286.
[2]Padala P, Hou K-Y et al. Automated control of multiple virtualized resources. In: Proc of EuroSys, 2009:13-26.
[3]Kumar S et al. vManage: loosely coupled platform and virtualization management in data centers. In: Proc of international conference on cloud computing, 2009: 127-136.
1構(gòu)建文獻(xiàn)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)
1.1館藏文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)
1.1.1文獻(xiàn)數(shù)據(jù)錄入前的準(zhǔn)備
當(dāng)今圖書館采購(gòu)的新版文獻(xiàn)主要有紙質(zhì)和電子兩種，其中紙質(zhì)文獻(xiàn)先要進(jìn)行驗(yàn)收、蓋章、貼上防盜磁條和電子掃描條形碼等技術(shù)加工處理，為文獻(xiàn)數(shù)據(jù)錄入做好前期準(zhǔn)備工作。
1.1.2文獻(xiàn)數(shù)據(jù)錄入的主要項(xiàng)目
根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的馬克著錄格式對(duì)文獻(xiàn)內(nèi)容逐項(xiàng)進(jìn)行著錄，信息源來(lái)自版權(quán)頁(yè)中的標(biāo)準(zhǔn)書號(hào)、書名、著者、出版社、出版年限、版次、頁(yè)數(shù)以及價(jià)格等。然后對(duì)圖書進(jìn)行分類，填寫分類號(hào)、書次號(hào)，最后將條形碼掃描至系統(tǒng)中，編目過程就結(jié)束了，該書的信息就存入館藏文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中了。傳統(tǒng)的文獻(xiàn)編目是通過卡片式紀(jì)錄文獻(xiàn)信息的，就是每種圖書都要手工編寫一張卡片，包括書名、著者、索書號(hào)、主題詞等相關(guān)信息，不但不利于保存，檢索起來(lái)也比較繁瑣。館藏文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)保存了圖書館的全部文獻(xiàn)資源，可以隨時(shí)檢索館藏文獻(xiàn)。數(shù)據(jù)庫(kù)為管理者提供了借閱情況，為廣大讀者提供文獻(xiàn)檢索，比如讀者知道書名或著者、分類或主題，都可以利用該數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，獲得所要借閱文獻(xiàn)的具置，這樣就大大節(jié)約了讀者借書的時(shí)間，提高了讀者借閱的準(zhǔn)確率。這一功能實(shí)現(xiàn)了將手工錄入的信息以及條形碼掃描的數(shù)據(jù)進(jìn)行重新排序，并生成新的庫(kù)結(jié)構(gòu)和內(nèi)容，運(yùn)行該功能時(shí)一定要將全部的文獻(xiàn)信息完成后再進(jìn)行數(shù)據(jù)的匯總處理，這是數(shù)據(jù)錄入處理的最后一道關(guān)口。
1.1.3文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的修訂和注銷
所有文獻(xiàn)的信息都要通過手工錄入計(jì)算機(jī)，包括輸入文獻(xiàn)的基本信息，然后將這些重要的信息進(jìn)行保存。如果在輸入過程中發(fā)生差錯(cuò)，可以及時(shí)進(jìn)行修改，因?yàn)橄到y(tǒng)增加了插入、增添、刪除的功能，這樣可以提高文獻(xiàn)信息的準(zhǔn)確性，為文獻(xiàn)檢索提供最佳數(shù)據(jù)保障。對(duì)于借書超期沒有歸還的師生，可以運(yùn)用這一系統(tǒng)進(jìn)行過期催還，以提高圖書館藏書的流通率。超期丟書的罰款處理，系統(tǒng)也能快速檢索到，這就大大提高了圖書管理人員的工作效率。同時(shí)將所丟書籍的信息從數(shù)據(jù)庫(kù)中刪除，及時(shí)對(duì)館藏文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行維護(hù)，做到數(shù)據(jù)庫(kù)中的文獻(xiàn)信息與實(shí)際館藏相符。
1.2讀者管理數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)
1.2.1讀者數(shù)據(jù)庫(kù)的錄入
這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)主要用于存儲(chǔ)用戶類別和用戶數(shù)據(jù)管理。第一步就是獲取讀者的基本情況，以高校圖書館為例：學(xué)生需要姓名、性別、所在系、所在班級(jí)。老師需要姓名、性別及所在系，職員需要錄入姓名、性別。然后將這些信息導(dǎo)入到計(jì)算機(jī)中，用于讀者類別管理和個(gè)人數(shù)據(jù)信息的保存。讀者數(shù)據(jù)庫(kù)的功能有借書證錄入、借書證導(dǎo)入、借書證管理、預(yù)約管理、過期催還和罰款處理。
1.2.2借書權(quán)限的設(shè)定
在高校，用戶主要以老師、學(xué)生、職員為主。老師和學(xué)生的借閱權(quán)限也有所區(qū)別。一般在高校，老師的借閱權(quán)限是10～15本，職員是10本，而學(xué)生是5本。老師和職員的借閱時(shí)間最長(zhǎng)為1年，學(xué)生為30天。如何來(lái)加以區(qū)分呢？就需要在數(shù)據(jù)維護(hù)系統(tǒng)中選擇借書證維護(hù)，輸入相應(yīng)資料，如姓名、性別、讀者職別等，然后在借閱權(quán)限中輸入相應(yīng)數(shù)值，進(jìn)行保存就可以了。
1.2.3借書證的管理
對(duì)新來(lái)的老師和每年的新生，圖書館都會(huì)給他們辦理借書證。如老師為L(zhǎng)字母打頭，學(xué)生為X字母打頭，分別根據(jù)不同的信息制作借書證。每張借書證都是根據(jù)特定標(biāo)準(zhǔn)按條形碼順序排列的，使借書證上的號(hào)碼與導(dǎo)入系統(tǒng)中的號(hào)碼相一致。借書證管理系統(tǒng)的作用也不可小覷，如果學(xué)生或老師的借書證不慎丟失，就可以通過系統(tǒng)錄入老師或?qū)W生姓名，即可檢索到所丟借書證的號(hào)碼，及時(shí)注銷，這樣就可以避免不必要的損失。平時(shí)圖書館工作人員只要通過掃描儀掃描借書證辦理圖書借還書手續(xù)，并了解師生的借閱情況。
2設(shè)置文獻(xiàn)檢索平臺(tái)
2.1設(shè)置館內(nèi)公用文獻(xiàn)檢索平臺(tái)
為了方便廣大師生有效利用圖書館，大部分高校圖書館在入館大廳顯著方位設(shè)置公用文獻(xiàn)檢索平臺(tái)，平臺(tái)的主要功能就是為讀者提供人性化的服務(wù)。讀者可以通過這一公用文獻(xiàn)檢索平臺(tái)隨時(shí)檢索館藏文獻(xiàn)資源，包括紙質(zhì)文獻(xiàn)、電子文獻(xiàn)、互聯(lián)網(wǎng)文獻(xiàn)等，都能作出相應(yīng)回答。這樣方便了師生文獻(xiàn)檢索，減輕了圖書館工作人員的工作量。
2.2開通電子文獻(xiàn)檢索網(wǎng)絡(luò)
計(jì)算機(jī)在圖書館現(xiàn)代化建設(shè)中，不僅實(shí)現(xiàn)了本館文獻(xiàn)資源數(shù)字化，還為開通電子文獻(xiàn)檢索網(wǎng)絡(luò)，滿足讀者檢索多途徑奠定了基礎(chǔ)。如匯文文獻(xiàn)信息服務(wù)系統(tǒng)，因?yàn)檫@一系統(tǒng)汲取了國(guó)內(nèi)外圖書館信息管理的最新技術(shù)，在網(wǎng)絡(luò)化新技術(shù)、文獻(xiàn)資料處理技術(shù)、多媒體技術(shù)、全文數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、超文本信息存儲(chǔ)與檢索技術(shù)等方面進(jìn)行了探索和研究，目前匯文用戶超過了400多家，覆蓋了國(guó)內(nèi)一大批重點(diǎn)大學(xué)的圖書館和公共圖書館。這樣可以實(shí)現(xiàn)高校圖書館及公共圖書館之間文獻(xiàn)資源共享，這樣做的好處就是花費(fèi)少，獲得的文獻(xiàn)資源更多，更好地滿足了讀者檢索文獻(xiàn)的需求。
2.3重視數(shù)字圖書館建設(shè)
2.3.1自建數(shù)據(jù)庫(kù)
自建數(shù)據(jù)庫(kù)是圖書館人長(zhǎng)遠(yuǎn)的奮斗目標(biāo)，首先在館藏資源數(shù)字化的基礎(chǔ)上充分挖掘館藏資源的潛力，可以了解讀者不同的需求，進(jìn)一步作深層次的開發(fā)，建立多種服務(wù)方式，如情報(bào)服務(wù)、信息分析等。因?yàn)椴煌膱D書館是為不同的特定讀者服務(wù)的，所以定位、目標(biāo)等都要從滿足讀者的需求考慮。在分析讀者和讀者需求過程中，掌握可滿足讀者需要的文獻(xiàn)資料，保證讀者可以獲取所需要的最新文獻(xiàn)資料。在自建過程中，一切以讀者方便易用為出發(fā)點(diǎn)，這樣也可以提高數(shù)據(jù)庫(kù)的利用率。
2.3.2購(gòu)買數(shù)據(jù)庫(kù)
可以購(gòu)買國(guó)內(nèi)外一些信息研發(fā)機(jī)構(gòu)研制的專題數(shù)據(jù)庫(kù)，當(dāng)然直接購(gòu)買數(shù)字化產(chǎn)品，或購(gòu)買數(shù)字化資源的檢索權(quán)更為劃算。比如CNKI中國(guó)期刊網(wǎng)、維普、萬(wàn)方、人大復(fù)印資料、超星圖書館等。還可以針對(duì)專業(yè)需求購(gòu)買相關(guān)學(xué)科的數(shù)據(jù)庫(kù)。這些數(shù)據(jù)庫(kù)中包含大量的文獻(xiàn)資源可供檢索。
2.3.3購(gòu)買與自建并行
為建設(shè)有本單位特色的文獻(xiàn)資源數(shù)據(jù)庫(kù)，可以請(qǐng)專業(yè)人士自建數(shù)據(jù)庫(kù)。先要對(duì)館藏資源做一些了解，找出重點(diǎn)特色的館藏。然后要了解哪些文獻(xiàn)利用率較高，哪些是教學(xué)科研及學(xué)術(shù)方面的強(qiáng)項(xiàng)，還要根據(jù)圖書館的條件進(jìn)行資源數(shù)字化建設(shè)。
3計(jì)算機(jī)在現(xiàn)代圖書館建設(shè)中的問題
計(jì)算機(jī)在現(xiàn)代圖書館建設(shè)中的作用越來(lái)越重要，這是有目共睹的，但也存在不足，有待進(jìn)一步認(rèn)識(shí)、探索、創(chuàng)新。
3.1缺乏統(tǒng)一規(guī)劃和標(biāo)準(zhǔn)
計(jì)算機(jī)的運(yùn)用，使數(shù)字化信息資源已成為圖書館資源建設(shè)的一個(gè)重要方面?；谟?jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的普及運(yùn)用程度及我國(guó)圖書館事業(yè)發(fā)展的不平衡，我國(guó)現(xiàn)階段的館藏資源數(shù)字化工作主要集中在高校圖書館和國(guó)家圖書館，缺乏全國(guó)統(tǒng)一規(guī)劃，各館之間的差異使數(shù)字化工作難以步調(diào)一致，這就影響了已有的數(shù)字資源在全國(guó)、乃至世界范圍內(nèi)資源共享。各個(gè)圖書館使用的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)差異很大，這就導(dǎo)致了無(wú)法實(shí)現(xiàn)館際之間的聯(lián)網(wǎng)，使不同館之間進(jìn)行數(shù)據(jù)交換的可能性很小，如果全國(guó)圖書館界有一個(gè)統(tǒng)一的模式，使用比較先進(jìn)的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，如匯文軟件，就可以實(shí)現(xiàn)館際之間的互借，對(duì)外來(lái)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、利用，可以節(jié)約大量的人力、財(cái)力，真正實(shí)現(xiàn)各館文獻(xiàn)資源共享的目的。
3.2專業(yè)技術(shù)人員水平參差不齊
館藏資源數(shù)字化建設(shè)需要借助一定的設(shè)備，特別是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，還需要全國(guó)統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)施細(xì)則，因此人才培養(yǎng)和人才建設(shè)是必不可少的。目前許多圖書館新人員多，他們?nèi)鄙傧嚓P(guān)專業(yè)知識(shí)和工作經(jīng)驗(yàn)，有些專業(yè)技術(shù)人員還不能獨(dú)當(dāng)一面處理較為復(fù)雜的技術(shù)問題，因此，開展現(xiàn)代圖書館人才培養(yǎng)是當(dāng)務(wù)之急。相關(guān)工作人員不僅要熟練掌握系統(tǒng)軟件的操作方法，而且也要提高自己的外語(yǔ)能力，這樣才能更好地操作國(guó)外的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，瀏覽國(guó)外的相關(guān)網(wǎng)站，學(xué)到先進(jìn)的管理方法。
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目 錄
第1章 緒論
1.1 云計(jì)算的概念
1.2 云計(jì)算發(fā)展現(xiàn)狀
1.3 云計(jì)算實(shí)現(xiàn)機(jī)制
1.4 網(wǎng)格計(jì)算與云計(jì)算
1.5 云計(jì)算的發(fā)展環(huán)境
1.5.1 云計(jì)算與3G
1.5.2 云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)
1.5.3 云計(jì)算與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)
1.5.4 云計(jì)算與三網(wǎng)融合
1.6 云計(jì)算壓倒性的成本優(yōu)勢(shì)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第2章 Google云計(jì)算原理與應(yīng)用
2.1 Google文件系統(tǒng)GFS
2.1.1 系統(tǒng)架構(gòu)
2.1.2 容錯(cuò)機(jī)制
2.1.3 系統(tǒng)管理技術(shù)
2.2 分布式數(shù)據(jù)處理MapReduce
2.2.1 產(chǎn)生背景
2.2.2 編程模型
2.2.3 實(shí)現(xiàn)機(jī)制
2.2.4 案例分析
2.3 分布式鎖服務(wù)Chubby
2.3.1 Paxos算法
2.3.2 Chubby系統(tǒng)設(shè)計(jì)
2.3.3 Chubby中的Paxos
2.3.4 Chubby文件系統(tǒng)
2.3.5 通信協(xié)議
2.3.6 正確性與性能
2.4 分布式結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表Bigtable
2.4.1 設(shè)計(jì)動(dòng)機(jī)與目標(biāo)
2.4.2 數(shù)據(jù)模型
2.4.3 系統(tǒng)架構(gòu)
2.4.4 主服務(wù)器
2.4.5 子表服務(wù)器
2.4.6 性能優(yōu)化
2.5 分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)Megastore
2.5.1 設(shè)計(jì)目標(biāo)及方案選擇
2.5.2 Megastore數(shù)據(jù)模型
2.5.3 Megastore中的事務(wù)及并發(fā)控制
2.5.4 Megastore基本架構(gòu)
2.5.5 核心技術(shù)——復(fù)制
2.5.6 產(chǎn)品性能及控制措施
2.6 大規(guī)模分布式系統(tǒng)的監(jiān)控基礎(chǔ)架構(gòu)Dapper
2.6.1 基本設(shè)計(jì)目標(biāo)
2.6.2 Dapper監(jiān)控系統(tǒng)簡(jiǎn)介
2.6.3 關(guān)鍵性技術(shù)
2.6.4 常用Dapper工具
2.6.5 Dapper使用經(jīng)驗(yàn)
2.7 Google應(yīng)用程序引擎
2.7.1 Google App Engine簡(jiǎn)介
2.7.2 應(yīng)用程序環(huán)境
2.7.3 Google App Engine服務(wù)
2.7.4 Google App Engine編程實(shí)踐
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第3章 Amazon云計(jì)算AWS
3.1 Amazon平臺(tái)基礎(chǔ)存儲(chǔ)架構(gòu)：Dynamo
3.1.1 Dynamo在Amazon服務(wù)平臺(tái)的地位
3.1.2 Dynamo架構(gòu)的主要技術(shù)
3.2 彈性計(jì)算云EC2
3.2.1 EC2的主要特性
3.2.2 EC2基本架構(gòu)及主要概念
3.2.3 EC2的關(guān)鍵技術(shù)
3.3.4 EC2安全及容錯(cuò)機(jī)制
3.3 簡(jiǎn)單存儲(chǔ)服務(wù)S3
3.3.1 基本概念和操作
3.3.2 數(shù)據(jù)一致性模型
3.3.3 S3安全措施
3.4 簡(jiǎn)單隊(duì)列服務(wù)SQS
3.4.1 SQS基本模型
3.4.2 兩個(gè)重要概念
3.4.3 消息
3.4.4 身份認(rèn)證
3.5 簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)Simple DB
3.5.1 重要概念
3.5.2 存在的問題及解決辦法
3.5.3 Simple DB和其他AWS的結(jié)合使用
3.6 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)RDS
3.6.1 SQL和NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的對(duì)比
3.6.2 RDS數(shù)據(jù)庫(kù)原理
3.6.3 RDS的使用
3.7 內(nèi)容推送服務(wù)CloudFront
3.7.1 內(nèi)容推送網(wǎng)絡(luò)CDN
3.7.2 云內(nèi)容推送CloudFront
3.8 其他Amazon云計(jì)算服務(wù)
3.8.1 快速應(yīng)用部署Elastic Beanstalk和服務(wù)模板CloudFormation
3.8.2 云中的DNS服務(wù) Router
3.8.3 虛擬私有云VPC
3.8.4 簡(jiǎn)單通知服務(wù)SNS和簡(jiǎn)單郵件服務(wù)SES
3.8.5 彈性MapReduce服務(wù)
3.8.6 電子商務(wù)服務(wù)DevPay、FPS和Simple Pay
3.8.7 Amazon執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)服務(wù)
3.8.8 土耳其機(jī)器人
3.8.9 Alexa Web服務(wù)
3.9 AWS應(yīng)用實(shí)例
3.9.1 在線照片存儲(chǔ)共享網(wǎng)站SmugMug
3.9.2 在線視頻制作網(wǎng)站Animoto
3.10 小結(jié)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第4章 微軟云計(jì)算Windows Azure
4.1 微軟云計(jì)算平臺(tái)
4.2 微軟云操作系統(tǒng)Windows Azure
4.2.1 Windows Azure概述
4.2.2 Windows Azure計(jì)算服務(wù)
4.2.3 Windows Azure存儲(chǔ)服務(wù)
4.2.4 Windows Azure Connect
4.2.5 Windows Azure CDN
4.2.6 Fabric控制器
4.2.7 Windows Azure應(yīng)用場(chǎng)景
4.3 微軟云關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)SQL Azure
4.3.1 SQL Azure概述
4.3.2 SQL Azure關(guān)鍵技術(shù)
4.3.3 SQL Azure應(yīng)用場(chǎng)景
4.3.4 SQL Azure和SQL Server對(duì)比
4.4 Windows Azure AppFabric
4.4.1 AppFabric概述
4.4.2 AppFabric關(guān)鍵技術(shù)
4.5 Windows Azure Marketplace
4.6 微軟云計(jì)算編程實(shí)踐
4.6.1 利用Visual Studio2010開發(fā)簡(jiǎn)單的云應(yīng)用程序
4.6.2 向Windows Azure平臺(tái)應(yīng)用程序
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第5章 VMware云計(jì)算
5.1 VMware云產(chǎn)品簡(jiǎn)介
5.1.1 VMware云戰(zhàn)略三層架構(gòu)
5.1.2 VMware vSphere架構(gòu)
5.1.3 云操作系統(tǒng)vSphere
5.1.4 底層架構(gòu)服務(wù)vCloud Service Director
5.1.5 虛擬桌面產(chǎn)品VMware View
5.2 云管理平臺(tái) vCenter
5.2.1 虛擬機(jī)遷移工具
5.2.2 虛擬機(jī)數(shù)據(jù)備份恢復(fù)工具
5.2.3 虛擬機(jī)安全工具
5.2.4 可靠性組件FT和HA
5.3 云架構(gòu)服務(wù)提供平臺(tái)vCloud Service Director
5.3.1 創(chuàng)建虛擬數(shù)據(jù)中心和組織
5.3.2 網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)
5.3.3 目錄管理
5.3.4 計(jì)費(fèi)功能
5.4 VMware的網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)虛擬化
5.4.1 網(wǎng)絡(luò)虛擬化
5.4.2 存儲(chǔ)虛擬化
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第6章 Hadoop：Google云計(jì)算的開源實(shí)現(xiàn)
6.1 Hadoop簡(jiǎn)介
6.2 Hadoop分布式文件系統(tǒng)HDFS
6.2.1 設(shè)計(jì)前提與目標(biāo)
6.2.2 體系結(jié)構(gòu)
6.2.3 保障可靠性的措施
6.2.4 提升性能的措施
6.2.5 訪問接口
6.3 分布式數(shù)據(jù)處理MapReduce
6.3.1 邏輯模型
6.3.2 實(shí)現(xiàn)機(jī)制
6.4 分布式結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表HBase
6.4.1 邏輯模型
6.4.2 物理模型
6.4.3 子表服務(wù)器
6.4.4 主服務(wù)器
6.4.5 元數(shù)據(jù)表
6.5 Hadoop安裝
6.5.1 在Linux系統(tǒng)中安裝Hadoop
6.5.2 在Windows系統(tǒng)中安裝Hadoop
6.6 HDFS使用
6.6.1 HDFS 常用命令
6.6.2 HDFS 基準(zhǔn)測(cè)試
6.7 HBase安裝使用
6.7.1 HBase的安裝配置
6.7.2 HBase的執(zhí)行
6.7.3 Hbase編程實(shí)例
6.8 MapReduce編程
6.8.1 矩陣相乘算法設(shè)計(jì)
6.8.2 編程實(shí)現(xiàn)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第7章 Eucalyptus：Amazon云計(jì)算的開源實(shí)現(xiàn)
7.1 Eucalyptus簡(jiǎn)介
7.2 Eucalyptus技術(shù)實(shí)現(xiàn)
7.2.1 體系結(jié)構(gòu)
7.2.2 主要構(gòu)件
7.2.3 訪問接口
7.2.4 服務(wù)等級(jí)協(xié)議
7.2.5 虛擬組網(wǎng)
7.3 Eucalyptus安裝與使用
7.3.1 在Linux系統(tǒng)中安裝Eucalyptus
7.3.2 Eucalyptus配置和管理
7.3.3 Eucalyptus常用命令的示例和說明
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第8章 其他開源云計(jì)算系統(tǒng)
8.1 簡(jiǎn)介
8.1.1 Cassandra
8.1.2 Hive
8.1.3 VoltDB
8.1.4 Enomaly ECP
8.1.5 Nimbus
8.1.6 Sector and Sphere
8.1.7 abiquo
8.1.8 MongoDB
8.2 Cassandra
8.2.1 體系結(jié)構(gòu)
8.2.2 數(shù)據(jù)模型
8.2.3 存儲(chǔ)機(jī)制
8.2.4 讀/寫刪過程
8.3 Hive
8.3.1 整體構(gòu)架
8.3.2 數(shù)據(jù)模型
8.3.3 HQL語(yǔ)言
8.3.4 環(huán)境搭建
8.4 VoltDB
8.4.1 整體架構(gòu)
8.4.2 自動(dòng)數(shù)據(jù)分片技術(shù)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第9章 云計(jì)算仿真器CloudSim
9.1 CloudSim簡(jiǎn)介
9.2 CloudSim體系結(jié)構(gòu)
9.2.1 CloudSim核心模擬引擎
9.2.2 CloudSim層
9.2.3 用戶代碼層
9.3 CloudSim技術(shù)實(shí)現(xiàn)
9.4 CloudSim的使用方法
9.4.1 環(huán)境配置
9.4.2 運(yùn)行樣例程序
9.5 CloudSim的擴(kuò)展
9.5.1 調(diào)度策略的擴(kuò)展
9.5.2 仿真核心代碼
9.5.3 平臺(tái)重編譯
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第10章 云計(jì)算研究熱點(diǎn)
10.1 云計(jì)算體系結(jié)構(gòu)研究
10.1.1 Youseff劃分方法
10.1.2 Lenk劃分方法
10.2 云計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)研究
10.2.1 虛擬化技術(shù)
10.2.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)
10.2.3 資源管理技術(shù)
10.2.4 能耗管理技術(shù)
10.2.5 云監(jiān)測(cè)技術(shù)
10.3 編程模型研究
10.3.1 All-Pairs編程模型
10.3.2 GridBatch編程模型
10.3.3 其他編程模型
10.4 支撐平臺(tái)研究
10.4.1 Cumulus：數(shù)據(jù)中心科學(xué)云
10.4.2 CARMEN：e-Science云計(jì)算
10.4.3 RESERVOIR：云服務(wù)融合平臺(tái)
10.4.4 TPlatform：Hadoop的變種
10.4.5 P2P環(huán)境的MapReduce
10.4.6 Yahoo云計(jì)算平臺(tái)
10.4.7 微軟的Dryad框架
10.4.8 Neptune框架
10.5 應(yīng)用研究
10.5.1 語(yǔ)義分析應(yīng)用
10.5.2 生物學(xué)應(yīng)用
10.5.3 數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用
10.5.4 地理信息應(yīng)用
10.5.5 商業(yè)應(yīng)用
10.5.6 醫(yī)學(xué)應(yīng)用
10.5.7 社會(huì)智能應(yīng)用
10.6 云安全研究
10.6.1 Anti-Spam Grid：反垃圾郵件網(wǎng)格
10.6.2 CloudAV：終端惡意軟件檢測(cè)
10.6.3 AMSDS：惡意軟件簽名自動(dòng)檢測(cè)
10.6.4 CloudSEC：協(xié)作安全服務(wù)體系結(jié)構(gòu)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第11章 總結(jié)與展望
11.1 主流商業(yè)云計(jì)算解決方案比較
11.1.1 應(yīng)用場(chǎng)景
11.1.2 使用流程
11.1.3 體系結(jié)構(gòu)
11.1.4 實(shí)現(xiàn)技術(shù)
11.1.5 核心業(yè)務(wù)
11.2 主流開源云計(jì)算系統(tǒng)比較
11.2.1 開發(fā)目的
11.2.2 體系結(jié)構(gòu)
11.2.3 實(shí)現(xiàn)技術(shù)
11.2.4 核心服務(wù)
11.3 國(guó)內(nèi)代表性云計(jì)算平臺(tái)比較
11.3.1 中國(guó)移動(dòng)“大云”
11.3.2 阿里巴巴“阿里云”
11.3.3 “大云”與“阿里云”的比較
11.4 云計(jì)算的歷史坐標(biāo)與發(fā)展方向
11.4.1 互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的階段劃分
11.4.2 云格（Gloud）——云計(jì)算的未來(lái)
