文章编号：15864 / 分类：互联网资讯 / 更新时间：2024-04-23 11:39:54 / 浏览：次
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大数据 、云计算、互联网等是怎么样实现价值

1. 大数据兴起预示“信息时代”进入新阶段（1） 看待大数据要有历史性的眼光信息时代是相对于农业和工业时代而言的一段相当长的时间。 不同时代的生产要素和社会发展驱动力有明显差别。 信息时代的标志性技术发明是数字计算机、集成电路、光纤通信和互联网（万维网）。 尽管媒体上大量出现“大数据时代”的说法，但大数据、云计算等新技术目前还没有出现与上述划时代的技术发明可媲美的技术突破，难以构成一个超越信息时代的新时代。 信息时代可以分成若干阶段，大数据等新技术的应用标志着信息社会将进入一个新阶段。 考察分析100年以上的历史长河可以发现，信息时代与工业时代的发展规律有许多相似之处。 电气化时代与信息时代生产率的提高过程惊人地相似。 都是经过20~30年扩散储备之后才有明显提高，分界线分别是1915年和1995年。 笔者猜想，信息技术经过几十年的扩散储备后，21世纪的前30年可能是信息技术提高生产率的黄金时期。 （2） 从“信息时代新阶段”的高度认识“大数据”中国已开始进入信息时代，但许多人的思想还停留在工业时代。 经济和科技工作中出现的许多问题，其根源是对时代的认识不到位。 18-19世纪中国落后挨打，根源是满清政府没有认识到时代变了，我们不能重犯历史性的错误。 中央提出中国进入经济“新常态”以后，媒体上有很多讨论，但多数是为经济增速降低做解释，很少有从时代改变的角度论述“新常态”的文章。 笔者认为，经济新常态意味着中国进入了以信息化带动新型工业化、城镇化和农业现代化的新阶段，是经济和社会管理的跃迁，不是权宜之计，更不是倒退。 大数据、移动互联网、社交网络、云计算、物联网等新一代信息技术构成的IT架构“第三平台”是信息社会进入新阶段的标志，对整个经济的转型有引领和带动作用。 媒体上经常出现的互联网、创客、“第二次机器革命”、“工业4.0”等都与大数据和云计算有关。 大数据和云计算是新常态下提高生产率的新杠杆，所谓创新驱动发展就是主要依靠信息技术促进生产率的提高。 （3）大数据可能是中国信息产业从跟踪走向引领的突破口中国的大数据企业已经有相当好的基础。 全球十大互联网服务企业中国占有4席（阿里巴巴、腾讯、网络和京东），其他6个Top10 互联网服务企业全部是美国企业，欧洲和日本没有互联网企业进入Top10。 这说明中国企业在基于大数据的互联网服务业务上已处于世界前列。 在发展大数据技术上，我国有可能改变过去30年技术受制于人的局面，在大数据应用上中国有可能在全世界起到引领作用。 但是，企业的规模走在世界前列并不表示我国在大数据技术上领先。 实际上，国际上目前流行的大数据主流技术没有一项是我国开创的。 开源社区和众包是发展大数据技术和产业的重要途径，但我们对开源社区的贡献很小，在全球近万名社区核心志愿者中，我国可能不到200名。 我们要吸取过去基础研究为企业提供核心技术不够的教训，加强大数据基础研究和前瞻技术研究，努力攻克大数据核心和关键技术。 2. 理解大数据需要上升到文化和认识论的高度（1） 数据文化是一种先进文化数据文化的本质是尊重客观世界的实事求是精神，数据就是事实。 重视数据就是强调用事实说话、按理性思维的科学精神。 中国人的传统习惯是定性思维而不是定量思维。 目前许多城市在开展政府数据开放共享工作，但是发现多数老百姓对政府要开放的数据并不感兴趣。 要让大数据走上健康的发展轨道，首先要大力弘扬数据文化。 本文讲的数据文化不只是大数据用于文艺、出版等文化产业，而是指全民的数据意识。 全社会应认识到：信息化的核心是数据，只有政府和大众都关注数据时，才能真正理解信息化的实质；数据是一种新的生产要素，大数据的利用可以改变资本和土地等传统要素在经济中的权重。 有人将“上帝与数据共舞”归纳为美国文化的特点之一，说的是美国人既有对神的诚意，又有通过数据求真的理性。 美国从镀金时代到进步主义时期完成了数据文化的思维转变，南北战争之后人口普查的方法被应用到很多领域，形成了数据预测分析的思维方式。 近百年来美国和西方各国的现代化与数据文化的传播渗透有密切关系，我国要实现现代化也必须强调数据文化。 提高数据意识的关键是要理解大数据的战略意义。 数据是与物质、能源一样重要的战略资源，数据的采集和分析涉及每一个行业，是带有全局性和战略性的技术。 从硬技术到软技术的转变是当今全球性的技术发展趋势，而从数据中发现价值的技术正是最有活力的软技术，数据技术与数据产业的落后将使我们像错过工业革命机会一样延误一个时代。 （2）理解大数据需要有正确的认识论历史上科学研究是从逻辑演绎开始的，欧几里得几何的所有定理可从几条公理推导出来。 从伽利略和牛顿开始，科学研究更加重视自然观察和实验观察，在观察基础上通过归纳方法提炼出科学理论，“科学始于观察”成为科学研究和认识论的主流。 经验论和唯理论这两大流派都对科学的发展做出过重大贡献，但也暴露出明显的问题，甚至走入极端。 理性主义走向极端就成为康德所批判的独断主义，经验主义走入极端就变成怀疑论和不可知论。 20世纪30年代，德国哲学家波普尔提出了被后人称为“证伪主义”的认识论观点，他认为科学理论不能用归纳法证实，只能被试验发现的反例“证伪”，因而他否定科学始于观察，提出“科学始于问题”的著名观点[3]。 证伪主义有其局限性，如果严格遵守证伪法则，万有引力定律、原子论等重要理论都可能被早期的所谓反例扼杀。 但“科学始于问题”的观点对当前大数据技术的发展有指导意义。 大数据的兴起引发了新的科学研究模式：“科学始于数据”。 从认识论的角度看，大数据分析方法与“科学始于观察”的经验论较为接近，但我们要牢记历史的教训，避免滑入否定理论作用的经验主义泥坑。 在强调“相关性”的时候不要怀疑“因果性”的存在；在宣称大数据的客观性、中立性的时候，不要忘了不管数据的规模如何，大数据总会受制于自身的局限性和人的偏见。 不要相信这样的预言：“采用大数据挖掘，你不需要对数据提出任何问题，数据就会自动产生知识”。 面对像大海一样的巨量数据，从事数据挖掘的科技人员最大的困惑是，我们想捞的“针”是什么？这海里究竟有没有“针”？也就是说，我们需要知道要解决的问题是什么。 从这个意义上讲，“科学始于数据”与“科学始于问题”应有机地结合起来。 对“原因”的追求是科学发展的永恒动力。 但是，原因是追求不完的，人类在有限的时间内不可能找到“终极真理”。 在科学的探索途中，人们往往用“这是客观规律”解释世界，并不立即追问为什么有这样的客观规律。 也就是说，传统科学并非只追寻因果性，也可以用客观规律作为结论。 大数据研究的结果多半是一些新的知识或新的模型，这些知识和模型也可以用来预测未来，可以认为是一类局部性的客观规律。 科学史上通过小数据模型发现一般性规律的例子不少，比如开普勒归纳的天体运动规律等；而大数据模型多半是发现一些特殊性的规律。 物理学中的定律一般具有必然性，但大数据模型不一定具有必然性，也不一定具有可演绎性。 大数据研究的对象往往是人的心理和社会，在知识阶梯上位于较高层，其自然边界是模糊的，但有更多的实践特征。 大数据研究者更重视知行合一，相信实践论。 大数据认识论有许多与传统认识论不同的特点，我们不能因其特点不同就否定大数据方法的科学性。 大数据研究挑战了传统认识论对因果性的偏爱，用数据规律补充了单一的因果规律，实现了唯理论和经验论的数据化统一，一种全新的大数据认识论正在形成。 3. 正确认识大数据的价值和效益（1）大数据的价值主要体现为它的驱动效应人们总是期望从大数据中挖掘出意想不到的“大价值”。 实际上大数据的价值主要体现在它的驱动效应，即带动有关的科研和产业发展，提高各行各业通过数据分析解决困难问题和增值的能力。 大数据对经济的贡献并不完全反映在大数据公司的直接收入上，应考虑对其他行业效率和质量提高的贡献。 大数据是典型的通用技术，理解通用技术要采用“蜜蜂模型”：蜜蜂的效益主要不是自己酿的蜂蜜，而是蜜蜂传粉对农业的贡献。 电子计算机的创始人之一冯·诺依曼曾指出：“在每一门科学中，当通过研究那些与终极目标相比颇为朴实的问题，发展出一些可以不断加以推广的方法时，这门学科就得到了巨大的进展。 ”我们不必天天期盼奇迹出现，多做一些“颇为朴实”的事情，实际的进步就在扎扎实实的努力之中。 媒体喜欢宣传一些令人惊奇的大数据成功案例，对这些案例我们应保持清醒的头脑。 据Intel中国研究院首席工程师吴甘沙在一次报告中透露，所谓“啤酒加尿布”的数据挖掘经典案例，其实是Teradata公司一位经理编出来的“故事”，历史上并没有发生过[4]。 即使有这个案例，也不说明大数据分析本身有什么神奇，大数据中看起来毫不相关的两件事同时或相继出现的现象比比皆是，关键是人的分析推理找出为什么两件事物同时或相继出现，找对了理由才是新知识或新发现的规律，相关性本身并没有多大价值。 有一个家喻户晓的寓言可以从一个角度说明大数据的价值：一位老农民临终前告诉他的3个儿子，他在他家的地中埋藏了一罐金子，但没有讲埋在哪里。 他的儿子们把他家所有的地都深挖了一遍，没有挖到金子，但由于深挖了土地，从此庄稼收成特别好。 数据收集、分析的能力提高了，即使没有发现什么普适的规律或令人完全想不到的新知识，大数据的价值也已逐步体现。 （2）大数据的力量来自“大成智慧”每一种数据来源都有一定的局限性和片面性，只有融合、集成各方面的原始数据，才能反映事物的全貌。 事物的本质和规律隐藏在各种原始数据的相互关联之中。 不同的数据可能描述同一实体，但角度不同。 对同一个问题，不同的数据能提供互补信息，可对问题有更深入的理解。 因此在大数据分析中，汇集尽量多种来源的数据是关键。 数据科学是数学（统计、代数、拓扑等）、计算机科学、基础科学和各种应用科学融合的科学，类似钱学森先生提出的“大成智慧学”[5]。 钱老指出：“必集大成，才能得智慧”。 大数据能不能出智慧，关键在于对多种数据源的集成和融合。 IEEE计算机学会最近发布了2014年的计算机技术发展趋势预测报告，重点强调“无缝智慧（seamless intelligence）”。 发展大数据的目标就是要获得协同融合的“无缝智慧”。 单靠一种数据源，即使数据规模很大，也可能出现“瞎子摸象”一样的片面性。 数据的开放共享不是锦上添花的工作，而是决定大数据成败的必要前提。 大数据研究和应用要改变过去各部门和各学科相互分割、独立发展的传统思路，重点不是支持单项技术和单个方法的发展，而是强调不同部门、不同学科的协作。 数据科学不是垂直的“烟囱”，而是像环境、能源科学一样的横向集成科学。 （3）大数据远景灿烂，但近期不能期望太高交流电问世时主要用作照明，根本想象不到今天无处不在的应用。 大数据技术也一样，将来一定会产生许多现在想不到的应用。 我们不必担心大数据的未来，但近期要非常务实地工作。 人们往往对近期的发展估计过高，而对长期的发展估计不足。 Gartner公司预测，大数据技术要在5~10年后才会成为较普遍采用的主流技术，对发展大数据技术要有足够的耐心。 大数据与其他信息技术一样，在一段时间内遵循指数发展规律。 指数发展的特点是，从一段历史时期衡量（至少30年），前期发展比较慢，经过相当长时间（可能需要20年以上）的积累，会出现一个拐点，过了拐点以后，就会出现爆炸式的增长。 但任何技术都不会永远保持“指数性”增长，一般而言，高技术发展遵循Gartner公司描述的技术成熟度曲线（hype cycle），最后可能进入良性发展的稳定状态或者走向消亡。 需要采用大数据技术来解决的问题往往都是十分复杂的问题，比如社会计算、生命科学、脑科学等，这些问题绝不是几代人的努力就可以解决的。 宇宙经过百亿年的演化，才出现生物和人类，其复杂和巧妙堪称绝伦，不要指望在我们这一代人手中就能彻底揭开其奥妙。 展望数百万年甚至更长远的未来，大数据技术只是科学技术发展长河中的一朵浪花，对10~20年大数据研究可能取得的科学成就不能抱有不切实际的幻想。 4 .从复杂性的角度看大数据研究和应用面临的挑战大数据技术和人类探索复杂性的努力有密切关系。 20世纪70年代，新三论（耗散结构论、协同论、突变论）的兴起对几百年来贯穿科学技术研究的还原论发起了挑战。 1984年盖尔曼等3位诺贝尔奖得主成立以研究复杂性为主的圣菲研究所，提出超越还原论的口号，在科技界掀起了一场复杂性科学运动。 虽然雷声很大，但30年来并未取得预期的效果，其原因之一可能是当时还没有出现解决复杂性的技术。 集成电路、计算机与通信技术的发展大大增强了人类研究和处理复杂问题的能力。 大数据技术将复杂性科学的新思想发扬光大，可能使复杂性科学得以落地。 复杂性科学是大数据技术的科学基础，大数据方法可以看作复杂性科学的技术实现。 大数据方法为还原论与整体论的辩证统一提供了技术实现途径。 大数据研究要从复杂性研究中吸取营养，从事数据科学研究的学者不但要了解20世纪的“新三论”，可能还要学习与超循环、混沌、分形和元胞自动机等理论有关的知识，扩大自己的视野，加深对大数据机理的理解。 大数据技术还不成熟，面对海量、异构、动态变化的数据，传统的数据处理和分析技术难以应对，现有的数据处理系统实现大数据应用的效率较低，成本和能耗较大，而且难以扩展。 这些挑战大多来自数据本身的复杂性、计算的复杂性和信息系统的复杂性。 （1）数据复杂性引起的挑战图文检索、主题发现、语义分析、情感分析等数据分析工作十分困难，其原因是大数据涉及复杂的类型、复杂的结构和复杂的模式，数据本身具有很高的复杂性。 目前，人们对大数据背后的物理意义缺乏理解，对数据之间的关联规律认识不足，对大数据的复杂性和计算复杂性的内在联系也缺乏深刻理解，领域知识的缺乏制约了人们对大数据模型的发现和高效计算方法的设计。 形式化或定量化地描述大数据复杂性的本质特征及度量指标，需要深入研究数据复杂性的内在机理。 人脑的复杂性主要体现在千万亿级的树突和轴突的链接，大数据的复杂性主要也体现在数据之间的相互关联。 理解数据之间关联的奥秘可能是揭示微观到宏观“涌现”规律的突破口。 大数据复杂性规律的研究有助于理解大数据复杂模式的本质特征和生成机理，从而简化大数据的表征，获取更好的知识抽象。 为此，需要建立多模态关联关系下的数据分布理论和模型，理清数据复杂度和计算复杂度之间的内在联系，奠定大数据计算的理论基础。 （2） 计算复杂性引起的挑战大数据计算不能像处理小样本数据集那样做全局数据的统计分析和迭代计算，在分析大数据时，需要重新审视和研究它的可计算性、计算复杂性和求解算法。 大数据样本量巨大，内在关联密切而复杂，价值密度分布极不均衡，这些特征对建立大数据计算范式提出了挑战。 对于PB级的数据，即使只有线性复杂性的计算也难以实现，而且，由于数据分布的稀疏性，可能做了许多无效计算。 传统的计算复杂度是指某个问题求解时需要的时间空间与问题规模的函数关系，所谓具有多项式复杂性的算法是指当问题的规模增大时，计算时间和空间的增长速度在可容忍的范围内。 传统科学计算关注的重点是，针对给定规模的问题，如何“算得快”。 而在大数据应用中，尤其是流式计算中，往往对数据处理和分析的时间、空间有明确限制，比如网络服务如果回应时间超过几秒甚至几毫秒，就会丢失许多用户。 大数据应用本质上是在给定的时间、空间限制下，如何“算得多”。 从“算得快”到“算得多”，考虑计算复杂性的思维逻辑有很大的转变。 所谓“算得多”并不是计算的数据量越大越好，需要探索从足够多的数据，到刚刚好的数据，再到有价值的数据的按需约简方法。 基于大数据求解困难问题的一条思路是放弃通用解，针对特殊的限制条件求具体问题的解。 人类的认知问题一般都是NP难问题，但只要数据充分多，在限制条件下可以找到十分满意的解，近几年自动驾驶汽车取得重大进展就是很好的案例。 为了降低计算量，需要研究基于自举和采样的局部计算和近似方法，提出不依赖于全量数据的新型算法理论，研究适应大数据的非确定性算法等理论。 （3）系统复杂性引起的挑战大数据对计算机系统的运行效率和能耗提出了苛刻要求，大数据处理系统的效能评价与优化问题具有挑战性，不但要求理清大数据的计算复杂性与系统效率、能耗间的关系，还要综合度量系统的吞吐率、并行处理能力、作业计算精度、作业单位能耗等多种效能因素。 针对大数据的价值稀疏性和访问弱局部性的特点，需要研究大数据的分布式存储和处理架构。 大数据应用涉及几乎所有的领域，大数据的优势是能在长尾应用中发现稀疏而珍贵的价值，但一种优化的计算机系统结构很难适应各种不同的需求，碎片化的应用大大增加了信息系统的复杂性，像昆虫种类一样多（500多万种）的大数据和物联网应用如何形成手机一样的巨大市场，这就是所谓“昆虫纲悖论”[6]。 为了化解计算机系统的复杂性，需要研究异构计算系统和可塑计算技术。 大数据应用中，计算机系统的负载发生了本质性变化，计算机系统结构需要革命性的重构。 信息系统需要从数据围着处理器转改变为处理能力围着数据转，关注的重点不是数据加工，而是数据的搬运；系统结构设计的出发点要从重视单任务的完成时间转变到提高系统吞吐率和并行处理能力，并发执行的规模要提高到10亿级以上。 构建以数据为中心的计算系统的基本思路是从根本上消除不必要的数据流动，必要的数据搬运也应由“大象搬木头”转变为“蚂蚁搬大米”。 5 .发展大数据应避免的误区（1） 不要一味追求“数据规模大”大数据主要难点不是数据量大，而是数据类型多样、要求及时回应和原始数据真假难辨。 现有数据库软件解决不了非结构化数据，要重视数据融合、数据格式的标准化和数据的互操作。 采集的数据往往质量不高是大数据的特点之一，但尽可能提高原始数据的质量仍然值得重视。 脑科学研究的最大问题就是采集的数据可信度差，基于可信度很差的数据难以分析出有价值的结果。 一味追求数据规模大不仅会造成浪费，而且效果未必很好。 多个来源的小数据的集成融合可能挖掘出单一来源大数据得不到的大价值。 应多在数据的融合技术上下功夫，重视数据的开放与共享。 所谓数据规模大与应用领域有密切关系，有些领域几个PB的数据未必算大，有些领域可能几十TB已经是很大的规模。 发展大数据不能无止境地追求“更大、更多、更快”，要走低成本、低能耗、惠及大众、公正法治的良性发展道路，要像现在治理环境污染一样，及早关注大数据可能带来的“污染”和侵犯隐私等各种弊端。 （2） 不要“技术驱动”，要“应用为先”新的信息技术层出不穷，信息领域不断冒出新概念、新名词，估计继“大数据”以后，“认知计算”、“可穿戴设备”、“机器人”等新技术又会进入炒作高峰。 我们习惯于跟随国外的热潮，往往不自觉地跟着技术潮流走，最容易走上“技术驱动”的道路。 实际上发展信息技术的目的是为人服务，检验一切技术的唯一标准是应用。 我国发展大数据产业一定要坚持“应用为先”的发展战略，坚持应用牵引的技术路线。 技术有限，应用无限。 各地发展云计算和大数据，一定要通过政策和各种措施调动应用部门和创新企业的积极性，通过跨界的组合创新开拓新的应用，从应用中找出路。 （3） 不能抛弃“小数据”方法流行的“大数据”定义是：无法通过目前主流软件工具在合理时间内采集、存储、处理的数据集。 这是用不能胜任的技术定义问题，可能导致认识的误区。 按照这种定义，人们可能只会重视目前解决不了的问题，如同走路的人想踩着自己身前的影子。 其实，目前各行各业碰到的数据处理多数还是“小数据”问题。 我们应重视实际碰到的问题，不管是大数据还是小数据。 统计学家们花了200多年，总结出认知数据过程中的种种陷阱，这些陷阱不会随着数据量的增大而自动填平。 大数据中有大量的小数据问题，大数据采集同样会犯小数据采集一样的统计偏差。 Google公司的流感预测这两年失灵，就是由于搜索推荐等人为的干预造成统计误差。 大数据界流行一种看法：大数据不需要分析因果关系、不需要采样、不需要精确数据。 这种观念不能绝对化，实际工作中要逻辑演绎和归纳相结合、白盒与黑盒研究相结合、大数据方法与小数据方法相结合。 （4） 要高度关注构建大数据平台的成本目前全国各地都在建设大数据中心，吕梁山下都建立了容量达2 PB以上的数据处理中心，许多城市公安部门要求存储3个月以上的高清监控录像。 这些系统的成本都非常高。 数据挖掘的价值是用成本换来的，不能不计成本，盲目建设大数据系统。 什么数据需要保存，要保存多少时间，应当根据可能的价值和所需的成本来决定。 大数据系统技术还在研究之中，美国的E级超级计算机系统要求能耗降低1 000倍，计划到2024年才能研制出来，用现在的技术构建的巨型系统能耗极高。 我们不要攀比大数据系统的规模，而是要比实际应用效果，比完成同样的事消耗更少的资源和能量。 先抓老百姓最需要的大数据应用，因地制宜发展大数据。 发展大数据与实现信息化的策略一样：目标要远大、起步要精准、发展要快速。

为什么说数据库在电子商务中占有重要的地位

电子商务需要数据的支持来完成，在复杂的数据中当然需要数据库来存储、查询、归类等操作了。

云计算技术是什么意思？

云计算互联网技术的飞速发展，信息量与数据量快速增长，导致计算机的计算能力和数据的存储能力满足不了人们的需求.大大提高了成本费用。 在这种情况下，云计算应运而生。 云计算将待处理的数据送到互联网上的超级计算机集群中进行计算和处理，有效地降低应用计算的成本。 2008年2月，美国商业周刊发表了一篇题为(Google及其云智慧》的文章.开篇就宣称：“这项全新的远大战略旨在把强大得超乎想像的计算能力分布到众人手中。 ”在此之后，云计算(CloudComputing)-跃成为ICT领域的耀眼明星，受到了产业界的广泛关注。 截止至2012年5月，由科技部批准的、已建成或正在建设的云计算中心，已有北京、无锡、深圳、长沙、天津、济南、青岛七处。 其中济南云计算中心：作为国内首家能够提供自主的云计算整体解决方案的厂商，近年来，浪潮为实现“中国云”建设的主动权，先后投入10多亿元，用于国家“863”重大专项32路高端容错服务器、PB级海量存储、云海OS操作系统等产品的研发，使得浪潮在核心云装备领域具备了与国际领先企业同等水平的产品和技术能力。 由此可见，全国各省市自治区将迈入建设云计算中心的趋势。 中国的“十二五”规划纲要明确指出要大力发展计算，加快云计算服务平台建设。 根据IDC发布的一份报告指出，未来电子政务建设面临的转变之一就是利用ICT技术实现与政务工作的深度融合。 这种转变预示着电子政务的发展模式正在发生本质性变化，即政府和社会一起共同创新公共服务，共同创新经济发展。 而这一转型的动力之一，就源于正在涌现的包括计算在内的新兴信息技术。 现在国内许多城市都在进行智慧城市的规划和建设，在青岛，从云计算平台和电子政务大一统的模式着手，为智慧城市的建设打下了基础。 以一卡通、一证通、政府邮箱、网上审批、政府在线等政府服务为基础，吸引各种社会服务资源，打造集电子政务、电子商务、社会服务于一体的网上“市民之家”和“企业之家”，形成了城市服务综合体系。 一、那么什么是云计算呢？云计算概念是由Google提出的，这是一个美丽的网络应用模式。 狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源；广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。 这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务，它具有超大规模、虚拟化、可靠安全等独特功效；云端的概念就是代表了互联网(Internet)，通过网络的计算能力，取代使用你原本安装在自己电脑上的软件，或者是取代原本你把资料存在自己硬盘的动作，你转而通过网络来进行各种工作，并存放档案资料在网络，也就是庞大的虚拟空间上。 我们通过所使用的网络服务，把资料存放在网络上的服务器中，并借由浏览器浏览这些服务的网页，使用上面的界面进行各种计算和工作。 二、云计算的应用云计算已经从概念期走向实践应用阶段。 其实在我们日常生活中已经不知觉的站在了云端上。 “说个简单的例子，只要我们轻轻摇一下手机，方圆500米范围内的空载出租车信息就会出现在手机屏幕上，包括车牌和司机电话”。 再如网络为基础的电子邮件服务像是Hotmail或Yahoo，可以说是云计算中最早的热门形式。 如果你使用Facebook来与朋友互动，使用Flickr来存放照片，或者是用GOogle Gmail来发送邮件，你已经是在云端环境中存放自己的资料，同时使用云端为基础的技术，也就是新闻说的幕后神奇魔法。 云端冲浪就像是不论你在哪边都看得到天空，你可以在任何能够使用网络访问的地方，连接你需要的云计算服务，即便你不是在自己的电脑上走进云端之中，上网本(netbook)的成功，以及移动网络(如可上网手机)的发迹，让云计算的普及性更高，人手一机是云计算很好的增长动力。 上网本与手机通常被定义成较低性能的计算设备，也因此他们消耗较少的电力，同时具备相当程度的便携性。 一台上网本也许不能把肥大的Photoshop软件跑得很顺，或者是不能存储超大量的音乐文档。 但感谢云计算之赐，上网本并不需要具备这些能力，它需要的只是一个浏览器，以及网络连接能力，这样就能够听大量的音乐，线上处理照片，或者是在云端上发送电子邮件给其他联络人。 所以，如果你需要的只是打一份文件，也许它同时需要包涵一些基本的格式处理，你并不需要微软word软件的完整计算能力，你只需要上网登录Google Docs就可以做到类似的效果。 在云计算中，服务器并不会管你电脑的计算能量有多强。 有的同事在办公室用PC连上Google Docs，在家则是用Apple MacBook，同时还有很多其他的服务可以通过你的手机或iPhone与Android平台手机上的应用软件来完成。 多人协同操作的云计算： 你可以在任何一台电脑上登入使用云端服务，而一个朋友或同事也可以登入并和你一起在一样的文件上工作。 Google Docs只是能够协同操作的一种办公室型态云计算服务。 有些服务甚至还可以让人在全球不同的地点登入服务并同时在一样的文件上工作。 简介云计算（Cloud Computing）是网格计算（Grid Computing）、分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）、效用计算（Utility Computing）网络存储（Network Storage Technologies）、虚拟化（Virtualization）、负载均衡（Load Balance）等传统计算机技术和网络技术发展融合的产物。 它旨在通过网络把多个成本相对较低的计算实体整合成一个具有强大计算能力的完美系统，并借助SaaS、PaaS、IaaS、MSP等先进的商业模式把这强大的计算能力分布到终端用户手中。 Cloud Computing的一个核心理念就是通过不断提高“云”的处理能力，进而减少用户终端的处理负担，最终使用户终端简化成一个单纯的输入输出设备，并能按需享受“云”的强大计算处理能力！云计算的核心思想，是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务，这与我国著名云计算专家刘鹏教授早在2003年就提出的“网格计算池”是完全一致的。 定义狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。 这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。 云计算的核心思想，是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务。 提供资源的网络被称为“云”。 “云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。 云计算的产业三级分层：云软件、云平台、云设备。 提供资源的网络被称为“云”。 “云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。 这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。 [1]广义云计算有人打了个比方：这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。 它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。 最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。 云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility Computing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。 原理云计算(Cloud Computing)是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。 云计算的基本原理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。 这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。 这可是一种革命性的举措，打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。 它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。 最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 云计算的蓝图已经呼之欲出：在未来，只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 从这个角度而言，最终用户才是云计算的真正拥有者。 云计算的应用包含这样的一种思想，把力量联合起来，给其中的每一个成员使用。 特点数据安全可靠首先，云计算提供了最可靠、最安全的数据存储中心，用户不用再担心数据丢失、病毒入侵等麻烦。 很多人觉得数据只有保存在自己看得见、摸得着的电脑里才最安全，其实不然。 你的电脑可能会因为自己不小心而被损坏，或者被病毒攻击，导致硬盘上的数据无法恢复，而有机会接触你的电脑的不法之徒则可能利用各种机会窃取你的数据。 此前轰动一时的“艳照门”事件据报道不也是因为电脑送修而造成个人数据外泄的吗？反之，当你的文档保存在类似 Google Docs 的网络服务上，当你把自己的照片上传到类似 Google Picasa Web 的网络相册里，你就再也不用担心数据的丢失或损坏。 因为在“云”的另一端，有全世界最专业的团队来帮你管理信息，有全世界最先进的数据中心来帮你保存数据。 同时，严格的权限管理策略可以帮助你放心地与你指定的人共享数据。 这样，你不用花钱就可以享受到最好、最安全的服务，甚至比在银行里存钱还方便。 客户端需求低其次，云计算对用户端的设备要求最低，使用起来也最方便。 大家都有过维护个人电脑上种类繁多的应用软件的经历。 为了使用某个最新的操作系统，或使用某个软件的最新版本，我们必须不断升级自己的电脑硬件。 为了打开朋友发来的某种格式的文档，我们不得不疯狂寻找并下载某个应用软件。 为了防止在下载时引入病毒，我们不得不反复安装杀毒和防火墙软件。 所有这些麻烦事加在一起，对于一个刚刚接触计算机，刚刚接触网络的新手来说不啻一场噩梦！如果你再也无法忍受这样的电脑使用体验，云计算也许是你的最好选择。 你只要有一台可以上网的电脑，有一个你喜欢的浏览器，你要做的就是在浏览器中键入 URL ，然后尽情享受云计算带给你的无限乐趣。 你可以在浏览器中直接编辑存储在“云”的另一端的文档，你可以随时与朋友分享信息，再也不用担心你的软件是否是最新版本，再也不用为软件或文档染上病毒而发愁。 因为在“云”的另一端，有专业的 IT 人员帮你维护硬件，帮你安装和升级软件，帮你防范病毒和各类网络攻击，帮你做你以前在个人电脑上所做的一切。 轻松共享数据此外，云计算可以轻松实现不同设备间的数据与应用共享。 大家不妨回想一下，你自己的联系人信息是如何保存的。 一个最常见的情形是，你的手机里存储了几百个联系人的电话号码，你的个人电脑或笔记本电脑里则存储了几百个电子邮件地址。 为了方便在出差时发邮件，你不得不在个人电脑和笔记本电脑之间定期同步联系人信息。 买了新的手机后，你不得不在旧手机和新手机之间同步电话号码。 对了，还有你的 PDA 以及你办公室里的电脑。 考虑到不同设备的数据同步方法种类繁多，操作复杂，要在这许多不同的设备之间保存和维护最新的一份联系人信息，你必须为此付出难以计数的时间和精力。 这时，你需要用云计算来让一切都变得更简单。 在云计算的网络应用模式中，数据只有一份，保存在“云”的另一端，你的所有电子设备只需要连接互联网，就可以同时访问和使用同一份数据。 仍然以联系人信息的管理为例，当你使用网络服务来管理所有联系人的信息后，你可以在任何地方用任何一台电脑找到某个朋友的电子邮件地址，可以在任何一部手机上直接拨通朋友的电话号码，也可以把某个联系人的电子名片快速分享给好几个朋友。 当然，这一切都是在严格的安全管理机制下进行的，只有对数据拥有访问权限的人，才可以使用或与他人分享这份数据。 可能无限多最后，云计算为我们使用网络提供了几乎无限多的可能为存储和管理数据提供了几乎无限多的空间，也为我们完成各类应用提供了几乎无限强大的计算能力。 想像一下，当你驾车出游的时候，只要用手机连入网络，就可以直接看到自己所在地区的卫星地图和实时的交通状况，可以快速查询自己预设的行车路线，可以请网络上的好友推荐附近最好的景区和餐馆，可以快速预订目的地的宾馆，还可以把自己刚刚拍摄的照片或视频剪辑分享给远方的亲友……离开了云计算，单单使用个人电脑或手机上的客户端应用，我们是无法享受这些便捷的。 个人电脑或其他电子设备不可能提供无限量的存储空间和计算能力，但在“云”的另一端，由数千台、数万台甚至更多服务器组成的庞大的集群却可以轻易地做到这一点。 个人和单个设备的能力是有限的，但云计算的潜力却几乎是无限的。 当你把最常用的数据和最重要的功能都放在“云”上时，我们相信，你对电脑、应用软件乃至网络的认识会有翻天覆地的变化，你的生活也会因此而改变。 互联网的精神实质是自由、平等和分享。 作为一种最能体现互联网精神的计算模型，云计算必将在不远的将来展示出强大的生命力，并将从多个方面改变我们的工作和生活。 无论是普通网络用户，还是企业员工，无论是IT管理者，还是软件开发人员，他们都能亲身体验到这种改变。 营销通过网络，把多个成本较低的计算实体，整合成一个具有强大营销能力的完美系统。 核心理念就是通过不断提高“云”的覆盖能力，以及“云”之间的逻辑计算能力，从而达到系统营销的结果，他可以减少用户的经济负担，最终使用户简化到只要在家里，一台终端，都可以得到近乎无限数量的优质客户，享受“营销云”带来的强大经济利益。 狭义云营销：帮客户销售产品，快速建立全国营销渠道，获取经济利益。 广义云营销：树立企业品牌形象，获取更大社会资源等公众认可的云计算的三个服务模式——IaaS、PaaS、SaaS1、IaaS(Infrastructure-as-a- Service)：基础设施即服务。 消费者通过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务。 目前，只有世纪互联集团旗下的云快线公司号称要开拓新的IT基础设施业务，但究其本质，它只能实现主机托管业务的延伸，很难与亚马逊等企业相媲美。 2、PaaS(Platform-as-a- Service)：平台即服务。 PaaS实际上是指将软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。 因此，PaaS也是SaaS模式的一种应用。 但是，PaaS的出现可以加快SaaS的发展，尤其是加快SaaS应用的开发速度。 但是纵观国内市场，只有八百客一个孤独的舞者，拥有PaaS平台技术。 可见，PaaS还是存在一定的技术门槛，国内大多数公司还没有此技术实力。 3、SaaS(Software-as-a- Service)：软件即服务。 它是一种通过Internet提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动。 相对于传统的软件，SaaS解决方案有明显的优势，包括较低的前期成本，便于维护，快速展开使用等。 比如红麦软件的舆情监测系统。 误区[2]厂商的炒作，加上IT人的自欺，很快就会让人们对某种技术感到失望。 如果你正在考虑云计算战略的话，请千万别被这些虚伪的承诺所迷惑。 如今，无论你去哪里，都会有人对你说，或者向你兜售和云计算有关的什么东东。 而你只有剥去其谎言的外衣，还其本来面目，你才能够了解云计算是否真的适合于你的企业。 下面就是我们列出的关于云计算的9大必须剥去的谎言。 谎言1：只有一种“云”。 至少有三种格式的“云”，每一种都有着不同的利益和风险。 它们是1)“基础设施作为服务”(IaaS，提供按需使用的虚拟服务器，例如Amazon的EC2)；2)Web服务或称“平台作为服务”(PaaS)，提供API或开发平台供客户在云中创建自己的应用；3)软件作为服务(SaaS)，例如Salesforce. com的CRM软件。 你正在运行哪类应用，生成何种数据，都会对你是否以及怎样采用云计算产生完全不同的结果。 谎言2：你需要的只是一张信用卡。 如果你是位孤独的开发者，有的是时间，那么从命令行上对虚拟服务器进行配置是没什么问题，但如果你掌管着一家企业，那么如何安装配置操作系统、多种应用、数据库连接才能产生回报？都是你必须要考虑的问题。 如果你的企业规模够大，那就还得制定安全、数据格式或数据质量等诸多的标准。 千万别信一些厂商所说的，“只要去厂商那里买一台开发服务器，过去IT部门需要3、4天才能配置好的工作如今15分钟就能搞掂。 ”西门子IT解决方案与服务北美公司首席架构师Michael Kollar说，他的公司约有2500台服务器需要虚拟化，向企业内外部的使用者提供云服务，然而，云服务既不安全，也不适合公司的各种标准，无法集成到范围更广的IT环境中去。 很多IaaS厂商甚至无法适应企业的应用需求。 Sitemasher的创始人兼CTO Phil Calvin尝试着想找一家云服务商，去管理他现在自己管理的服务器。 结果呢？“我们找不到一家能够按需扩展我们的标准服务器的厂商”，他说。 既没有厂商能够提供他需要的低延迟性能，也没有厂商能提供跨数据中心的全球负载均衡。 谎言3：云计算可以减少工作量。 长期来看可能如此，但是开始的时候，你必须首先考虑哪种模式的云计算适合于你；哪些应用或服务适合于这种云；如何保障适当的安全、法规遵从和正常运行。 还要记住，监控任何一家厂商的服务性能也需要额外的时间。 “当你在运行生产性应用时，还有大量的问题需要考虑，比如冗余、可靠性、性能和延迟等，”RightScale的CTO兼创始人Thorsten von Eicken说。 在把应用向云中迁移之前，客户必须确保上述需求都能满足。 另外，并非所有应用都能适合云计算。 例如依靠服务器集群的应用就不太适合与他人分享计算资源的云环境，因为它们需要每一台服务器的配置不能随意变更，并且需要有专门的带宽等等。 谎言4：可以将私有云和公用云无缝集成。 一些云服务的布道者们为我们呈现了这样两个美好的世界：你既能拥有由内部数据中心提供的控制权，又能享受到由外部云所提供的低成本与灵活性，而各类应用、存储和服务器都可以按照你的需要随意地拖放使用。 然而，要实现这一点相当困难。 就目前来看，需要大量的跑腿工作，大量的手动重配置和大量的工程设计努力，才能将应用同时迁移到公用云和私有云中。 只有当客户在公用和私有云中运行相同的平台时，无缝集成才会比较容易实现。 西门子的Kollar说，关键是需要有一种安全基础架构，可以跨两种环境；需要有既安全又节约的方法可以跨两种云复制数据或访问数据。 谎言5：什么时候都不可能无缝集成公用云和私有云。 这同样是不对的。 其实已经有一些厂商正在提供无缝集成。 例如Kollar就预计将在12到18个月内，向其客户提供两种云的无缝集成。 RightScale的von Eiken推荐了同时适用于公用和私有云的一些标准化配置、数据模型和自动部署策略。 当技术、标准和处理流程都比较完善之时，构建一个可共享公用和私有资源的基础应该是可能的。 谎言6：云计算怎么都能节约成本。 而麦肯锡最近发布的一份引起诸多争议的白皮书宣称，只有在云中运行某些特殊平台，例如Linux时，才有可能节省成本。 Google对此表示了异议。 Google Apps的高级产品经理Rajen Sheth认为，麦肯锡的报告只考虑了高度冗余架构中低成本服务器带来的成本节约，这是不全面的。 他认为客户利用“相同的可扩展应用服务器和数据库”，而不必再购买、安装、维护、扩展自己的数据库和应用服务器，同样能节约成本。 对此，麦肯锡未给出回应。 也有用户指出，在现有的许可证和技术支持模式下，客户们在云中部署软件可能要比在企业内部部署软件，需要向软件厂商支付更高的费用。 谎言7：云厂商能够确保云安全。 即便云厂商拥有多项安全认证证书，也不能保证你的特定服务器、应用和网络是安全的。 以西门子为例，为了确保西门子的云环境是安全的，则需要“从外部”仔细考察IT系统，保证每一条可以想到的用户能够访问关键信息的路径都是安全的才行，Kollar说。 保障每一个平台都是安全的，虽然不算是什么了不得的挑战，但是要保障所有需要安全的技术能在一起协同工作，这才是一项巨大的挑战。 谎言8：只要运行虚拟机，就是在做云计算。 虚拟化是在多个物理设备之间创建逻辑服务器或逻辑存储，它只是云计算所需要的一部分要素而已。 但是，即便有了虚拟机也并不意味着就有了云计算。 要想充分获得虚拟化的好处，IT部门或云厂商还必须提供按需伸缩容量的能力，按需付费的定价机制，让用户能够很容易地根据其需要配置新的服务器和存储设备。 允许用户定购虚拟服务器(尤其是为某些特殊任务重新配置的服务器)来做某些工作，是云客户的一个关键性的省钱目标。 但要说只是因为你运行了例如VMware的Infrastructure 3，自我服务就会自动发生那却未必。 Kollar说，西门子就投入了“一大笔钱”用于研发虚拟服务器和相关服务的标准服务菜单，用户可以按需从其私有云中定购这些服务。 谎言9：云计算只和技术有关。 的确，是技术让云计算成为可能，但是实现成本节约与灵活性还需要有正确的处理流程。 虚拟化是云计算的基础，而当客户要在各种物理设备之间迁移数据和应用时，前者是非常动态、高度变化的。 在云中可以使用标准化流程来提高效率。 Kollar说，通过利用ITIL管理框架与虚拟化技术相互结合，西门子已经把IT管理的工作量减少了25%到35%。 关于云的真相：云并非外卖，也绝非无忧无虑计算的神奇乐土，而是一种需要深入了解，花大力气去正确管理的复杂资源。 这里绝没有什么神话可言。 企业在将业务迁移到云之前，应首先考虑下列5个问题：1、你的云服务商是如何定义“良好的客户服务”的？服务本身的先进性固然重要，但是你必须弄清楚具体的某个厂商认为哪种服务才是良好的服务，以及服务中都包含了什么，比如赔偿政策、技术援助等等。 2、你对云服务商的有形设施是否满意？尽职调查(due-diligence)的部分内容包括检查厂商的有形设施，注意与厂商大楼维护有关的事务，以及厂商的设备维护计划和大楼中员工的数量等。 3、你应该清楚会出现哪种类型的服务中断事故。 有时，厂商不得不关闭部分更新或升级设备，因为那些活动会严重妨碍你的云计算服务。 搞清楚厂商计划多长时间进行一次例行检修，以及它会向用户们提供什么样的预先通知。 4、云服务商发展的速度有多快？你必须知道你的厂商是否有能力在不影响服务水准的前提下接受更多的新用户。 5、云服务商准备了那些后续程序？一旦服务出现中断故障，重要的是它能多快地找出问题的根源。 标准作为公众，需要鉴别哪些是真云，哪些是假云。 为此，刘鹏教授提出判断是不是云计算的三条参考标准，供大家参考[3]：资源来自网络这是云计算的根本理念所在，即通过网络提供用户所需的计算力、存储空间、软件功能和信息服务等。 点个赞，再走

云计算未来的发展前途及方向？

根据《云计算发展白皮书（2020）》，未来十年，云计算仍将迎来下一个黄金十年，进入普惠发展期。一是随着新基建的推进，云计算将加快应用落地进程，在互联网、政务、金融、交通、物流、教育等不同领域实现快速发展。二是全球数字经济背景下，云计算成为企业数字化转型的必然选择，企业上云进程将进一步加速。三是新冠肺炎疫情的出现，加速了远程办公、在线教育等SaaS服务落地，推动云计算产业快速发展。云计算产业发展的6大趋势如下：

趋势1:云技术从粗放向精细转型

“云技术从粗放向精细转型，技术体系日臻成熟。”

随着云原生的容器、微服务、无服务器等技术，越来越靠近应用层，资源调度的颗粒性、业务耦合性、管理效率和效能利用率都得到了极大提高。

在企业数字化转型中，数字中台发挥非常重要的作用，云原生恰恰是数字中台的“底座”，可以说数字中台是利用云原生技术精细化落地的最佳实践。同时，随着云原生的发展越来越精细化，原生云安全需求也越来越“细”。

趋势2:云需求从IaaS向SaaS上移

“目前，国内SaaS服务较国外相比存在3-5年差距，但是正是因为有差距，同时加上疫情的‘驱动’，国内市场蓄势待发。”从这几年企业上云的情况也能够发现一些“端倪”：尽管目前国内没有SaaS独角兽企业，但是企业上云中，很多行业客户因为对于基础IT不是特别熟悉，因而更多会选择和行业相关的SaaS服务，国内细分行业SaaS市场需求旺盛。

新冠肺炎疫情发生后，越来越多的企业养成了使用线上应用的习惯，比如疫情防控、在线教育，视频会议等都是SaaS服务，因而在后疫情时代，SaaS将通过增加客户粘性和专业性提升用使用率。

“同时，SaaS、IaaS和ISV服务商三方将深度合作，形成优势互补，打通产业链上下游，共建繁荣、和谐的SaaS服务生态。”

“未来，企业级SaaS服务向行业化、平台化、智能化发展。”

趋势3:云架构从中心向边缘延伸

“随着边缘计算的发展，分布式云已经成为云计算的新形态，边缘侧布局也成为重点。”

分布式云根据部署位置不同，规模大小不同，服务能力强弱等要素，可以分为中心云、区域云和边缘云，三者形成的云边协同平台可以更加开放地为各大行业赋能。目前电信运营商都在利用5G基站，布局分布式的架构。未来，增加云边协同的能力，以及边缘侧赋能的能力，将为行业发展云计算带来更多红利。

尽管电信服务商和互联网服务商在云边协同上的布局路径有所不同，但是最终都将为行业带来算力红利。从具体的行业上看，大媒体行业首先受益于分布式云的发展，而在工业、交通、农业三大行业，云边协同也将发挥重要作用。比如：云边协同将实现传统工业与信息化的融合，云边协同将帮助传统农业向数字化、智能化、网络化转型，云边协同助力传统交通向智慧交通转型等。

“云边协同，促使云计算为各行业各的赋能更加具备普惠性，将算力延伸到边缘侧。”

趋势4:云安全从外部向原生转变

“原生云安全推动安全与云深度融合。”

与以往相比，原生云安全平台将安全能力逐步从生产向开发和测试等环节延伸，融入从设计到运营的整个过程中，向用户交付更安全的云服务，而原生云安全产品，则是由原来的外挂逐渐转为内嵌，更多地发挥云平台的数据价值，进行安全态势感知、云访问安全代理等。

趋势5:云应用从互联网向行业生产渗透

“数字化转型推动云应用从互联网向行业生产渗透，传统信息基础设施亟待升级为数字基础设施。”

信通院调研显示，云应用日趋广泛，并且正在从消费互联网向产业互联网渗透。

然而需要看到的是，目前在传统行业，传统信息基础设施真正实现数字化并不多。栗蔚认为，主要原因有两个：一是技术架构存在痛点，比如，跨平台异构环境的数据难打通，高并发、不可预测访问需求承载力有限，上层应用敏捷化的交付需求难支撑等；二个是IT管理存在痛点，比如，多场景多层次的IT服务需求难实现，IT管理和服务各要素(技术、平台、流程、管理、组织架构、运营体系)能力水平不齐等。

为了应对上述痛点，目前业界加速推进企业技术架构迭代升级，促进传统数字化转型。同时，云化管理平台的作用也日渐凸显。栗蔚介绍，在这一背景下，信通院即将推出企业数字基础设施云化管理和服务运营能力成熟度模型(IOMM)，从服务产品化、能力平台化、管理精益化、运营体系化、数据价值化等六个方面，为企业数字化转型的数字基础设施能力“把脉”。

趋势6:云定位既是基础资源也是基建操作系统

“新基建促使云的定位从基础资源向基建操作系统扩展。”

以往，业界更多认为云计算就是虚拟化资源，然而在新基建框架中，云计算越来越多扮演基建管理调度的角色，是承上启下的重要平台，全面提升网络和算力的能力。

发改委对于新基建概念的定义包括三个方面：融合基础设施、信息基础设施、创新基础设施。其中，信息基础设施又包括算力基础设施、新技术基础设施、网络基础设施，云计算是新技术基础设施中的一个环节。

“如果将信息基础设施看作是一台计算机，那么云计算就是这台计算机的操作系统。”云计算作为信息基础设施一部分，不仅提供虚拟化资源，并且以云原生为技术体系，构建面向全域数据高速互联与算力的全覆盖的整体架构，全面提升网络和算力能力水平。

云计算的含义是什么？

云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、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是虚拟化的资源。 云是网络、互联网的一种比喻说法。 过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。 因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。 用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 对云计算的定义有多种说法。 对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。 现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。 特点云计算是通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。 这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。 好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。 它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。 最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 被普遍接受的云计算特点如下：(1) 超大规模“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。 企业私有云一般拥有数百上千台服务器。 “云”能赋予用户前所未有的计算能力。 (2) 虚拟化云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。 所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。 应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。 只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 (3) 高可靠性“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。 (4) 通用性云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 (5) 高可扩展性“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。 (6) 按需服务“云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。 (7) 极其廉价由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。 云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。 (8) 潜在的危险性云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。 但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。 对于政府机构、商业机构（特别像银行这样持有敏感数据的商业机构）对于选择云计算服务应保持足够的警惕。 一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务，无论其技术优势有多强，都不可避免地让这些私人机构以“数据（信息）”的重要性挟制整个社会。 对于信息社会而言，“信息”是至关重要的。 另一方面，云计算中的数据对于数据所有者以外的其他用户云计算用户是保密的，但是对于提供云计算的商业机构而言确实毫无秘密可言。 所有这些潜在的危险，是商业机构和政府机构选择云计算服务、特别是国外机构提供的云计算服务时，不得不考虑的一个重要的前提。 编辑于 2015-12-19TA的回答是否帮助到你了?能够帮助到你是知道答主们最快乐的事啦!有帮助,为TA点赞无帮助,看其他答案查看全部8个回答云计算有哪些 - 就用天眼查APP - 天眼一下根据文中提到的云计算为您推荐云计算有哪些，就用天眼查APP，想要了解更多，就到天眼查!天眼查，都在用的商业安全工具。 本月5280人下载咨询北京金堤科技有限公司广告云计算的含义是什么？专家1对1在线解答问题5分钟内响应 | 万名专业答主极速提问动物乐园 正在咨询一个宠物问题1条评论热心网友赞哈哈— 你看完啦，以下内容更有趣 —为什么叫云计算 互联网云计算是什么对云计算的定义有多种说法。 对于到底什么是云计算，至少可以找到10种解释。 [3] 现阶段广为接受的是美国家标准与技术研究院（NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。 [4]。 好不好，谁更好的问题是见仁见智的。 一般都是要把机构的资质、行业经验、外部资源、成功案例情况等综合来评估和考量。 是需要从当前自己关心的方面去衡量，不是一句话两句话能说完的。 以上内容如果还觉得不够全面,也可以沟通下深圳云端软件有限公司。 深圳云端软件有限公司致力于为企业打造弹性算力云平台及自动化云成本优化服务，帮助客户提升业务运行效率，降低成本， 快速响应市场，产品可广泛应用在生命科学、影视动漫，高科技制造、人工智能、汽车等多个领域。 欢迎咨询！广告2021-03-16云计算是什么意思？从某种意义上来说，云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的网络、服务器、存储、应用软件、服务等能够被快速提供，可简单理解为动态的服务器集群。 云计算可以看成当下这个时代最重要的通用技术，它的目标就是人们像用水、煤气、电等资源一样来利用计算机资源。 从出现至今，云计算变得更加广泛和重要，它将带来生活、生产方式和商业模式的根本性改变，并成为各个国家战略性信息产业的重要组成部分。 在我国，云计算产业增长速度飞快，工业和信息化部曾公布的一个数据显示，“十二五”期间，中国云计算产业年均增长率超过30%，截至2015年底已达到约1500亿元。 目前云计算市场需求很大，呈爆发趋势。 赛迪顾问的数据显示，仅2016年，中国云服务市场规模就已超过500亿元。 尤其，我国发展云计算的政策优势明显，给了行业很好的发展环境。 2018年，国务院印发的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中提到，推动物联网、云计算和人工智能等技术向各行业全面融合渗透，构建万物互联、融合创新、智能协同、安全可控的新一代信息技术产业体系。 到2020年，力争在新一代信息技术产业薄弱环节实现系统性突破，总产值规模超过12万亿元。 9赞·11,735浏览2020-08-07云计算是什么意思1播放云计算的具体含义是什么？看你自己的定义： 个人解释： 访问你非你电脑上的数据资料一切动作，都是云计算的一种。 官方解释： 云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、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是虚拟化的资源。 云是网络、互联网的一种比喻说法。 过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。 狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。 这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。 它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。 1赞·268浏览云计算是什么意思？“云计算”的意思是：基于互联网的相关服务的增加、使用和交互模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。 通俗的讲，云计算就是通过大量在云端的计算资源进行计算，如：用户通过自己的电脑发送指令给提供云计算的服务商，通过服务商提供的大量服务器进行“核爆炸”的计算，再将结果返回给用户。 扩展资料： 云计算的演化过程： 电厂模式阶段：电厂模式就好比是利用电厂的规模效应，来降低电力的价格，并让用户使用起来更方便，且无需维护和购买任何发电设备。 效用计算阶段：1961年，人工智能之父麦肯锡在一次会议上提出了“效用计算”这个概念，其核心借鉴了电厂模式，具体目标是整合分散在各地的服务器、存储系统以及应用程序来共享给多个用户，让用户能够像把灯泡插入灯座一样来使用计算机资源，并且根据其所使用的量来付费。 网格计算阶段：网格计算研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多低性能的计算机来处理，最后把这些计算结果综合起来攻克大问题。 云计算阶段：云计算的核心与效用计算和网格计算非常类似，也是希望IT技术能像使用电力那样方便，并且成本低廉。 参考资料来源：网络百科-云计算28赞·128,744浏览2019-04-25云计算什么意思云计算[1]（英语：Cloud Computing），是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。 云是网络、互联网的一种比喻说法。 过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。 云计算是继1980年代大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一种巨变。 用户不再需要了解“云”中基础设施的细节，不必具有相应的专业知识，也无需直接进行控制。 云计算描述了一种基于互联网的新的IT服务增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展而且经常是虚拟化的资源，它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。 “云计算”概念被大量运用到生产环境中，国内的“阿里云”与云谷公司的XenSystem，以及在国外已经非常成熟的Intel 和IBM，各种“云计算”的应服务范围正日渐扩大，影响力也无可估量。 云计算常与网格计算、效用计算、自主计算相混淆。 网格计算：分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机组成的一个超级虚拟计算机，常用来执行一些大型任务； 效用计算：IT资源的一种打包和计费方式，比如按照计算、存储分别计量费用，像传统的电力等公共设施一样； 自主计算：具有自我管理功能的计算机系统。 事实上，许多云计算部署依赖于计算机集群（但与网格的组成、体系结构、目的、工作方式大相径庭），也吸收了自主计算和效用计算的特点。 引自网络百科，希望对你有用。 210浏览学云计算好不好?工资高吗?-南京北大青鸟【推荐面试】根据文中提到的云计算为您推荐热门课程校内设施师资力量优惠活动点击咨询了解更多详情咨询广告计算云计算培训?云计算讲述什么内容?适合什么人学?根据文中提到的云计算为您推荐达内时代科技集团有..广告正在加载评论云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、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是虚拟化的资源。 云是网络、互联网的一种比喻说法。 过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。 因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。 用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 对云计算的定义有多种说法。 对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。 现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。 特点云计算是通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。 这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。 好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。 它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。 最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 被普遍接受的云计算特点如下：(1) 超大规模“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。 企业私有云一般拥有数百上千台服务器。 “云”能赋予用户前所未有的计算能力。 (2) 虚拟化云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。 所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。 应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。 只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 (3) 高可靠性“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。 (4) 通用性云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 (5) 高可扩展性“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。 (6) 按需服务“云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。 (7) 极其廉价由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。 云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。 (8) 潜在的危险性云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。 但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。 对于政府机构、商业机构（特别像银行这样持有敏感数据的商业机构）对于选择云计算服务应保持足够的警惕。 一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务，无论其技术优势有多强，都不可避免地让这些私人机构以“数据（信息）”的重要性挟制整个社会。 对于信息社会而言，“信息”是至关重要的。 另一方面，云计算中的数据对于数据所有者以外的其他用户云计算用户是保密的，但是对于提供云计算的商业机构而言确实毫无秘密可言。 所有这些潜在的危险，是商业机构和政府机构选择云计算服务、特别是国外机构提供的云计算服务时，不得不考虑的一个重要的前提。 编辑于 2015-12-19TA的回答是否帮助到你了?能够帮助到你是知道答主们最快乐的事啦!有帮助,为TA点赞无帮助,看其他答案查看全部8个回答云计算有哪些 - 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云计算的发展过程中互联网有何作用？

网络是将云资源池的元素与用户连接在一起的媒介。 在实现全面聚合基础架构解决方案中，云计算提供了3个重要的经验教训：·首先，聚合源于虚拟化的概念，它创建一个抽象资源视图，然后再轻松地映射到各种“真实”资源上。 ·其次，聚合要同时整合所有IT资源——而不仅仅单独使用网络、存储或计算。 ·第三，聚合的实际实现依赖于网络。 虽然网络也是聚合的其中一个目标，但是还需要用一些中间元素将物理资源绑定到虚拟化所依赖的重要中央抽象资源。 从大范围看，云提出了虚拟化抽象层的需求，其中包括下面这些组件：运行应用程序和支持用户的虚拟化服务器，附加存储系统和用户网络连接。 在最广泛意义上，虚拟化使用户能够将应用程序部署到虚拟化服务器上，然后它能够管理底层服务器和存储资源，满足应用程序所需要的“资源虚拟化”任务。 云用户完全不需要担心服务器由什么组件构成、它们在什么地方、存储功能如何实现以及使用什么网络设备。 相反，用户只需要管理虚拟化抽象资源。 OpenStack的应用编程接口（API）让用户能够访问虚拟计算服务、虚拟网络服务和虚拟存储服务。 这些API能够将资源池的分布式资源分配给应用程序，而网络则是将云资源池中元素连接到用户的媒介。 所以，网络发挥着双重作用，它既是虚拟资源，也是云的实际连接工具。 为了高效使用虚拟资源，基于虚拟化的聚合需要网络做更多的事情。 当需要从由各种供应商硬件产品构成的资源池中分配资源时，云的抽象层必须将所有资源变成同一类东西，让应用程序能够以相同的方式使用这些资源。 无论在什么主机上，存储都必须通过同一种方式访问。 云中间件负责执行这个工作，但是云中间件并不能克服资源的可用性或性能的差异，因为这是由资源与应用之间的网络连接性能差异所决定的。 来自全局资源池的存储或计算元素必须有相同的工作方式，无论它是否位于资源池中，无论它离应用程序有多远。 如果网络失效，那么云也不复存在云驱动的虚拟化聚合任务使网络迫切需要改变。 传统的最佳IP连接并不能在云资源池所覆盖的广阔地理位置上实现统一的通信性能。 随着距离的增加，延迟和丢包也在加剧，以致有时候这两个问题一起影响云资源的网络访问。 如果云资源池的资源在性能上达不到要求，那么应用程序就无法从资源池获得所需要的资源。 相反，它们只能获得邻近的资源，也就是那些有稳定性能的资源。 这样会大大降低资源池的效率，从而降低云的经济性。 有时候，缺少稳定的网络性能会严重破坏云的规模经济，进而使它成为云技术应用的障碍。 抽象聚合所带来的另一个挑战是，使用计算或存储资源的应用程序无法管理通信性能。 当大多数计算机都无法连接“网络”时，您又怎么向计算用户解释说遇到了网络故障？在云环境中，连接真实资源与虚拟资源用户的所有网络活动都必须由云自己管理。 流程越复杂，云的建设成本就越高。 同样，如果网络无法正常工作，那么云的经济基础就会受到威胁。 网络性能与稳定的改进，都会降低资源成本和运营成本，也能够改进云的应用。 底线是云正在驱动网络的未来，特别是软件定义网络的发展。 因为网络即是“资源即服务”的云，也是将资源绑定到服务的桥梁，所以网络任务的变化将重塑网络技术。

虚拟化将在云计算的发展当中起到什么样的作用？

简单点说，云计算所提供的服务现阶段是由虚拟化技术实现的，两者是相辅相成相关联的，用户的需求提上去，由云计算进行分配，分配出来的用户能够使用的一块一块是虚拟化出来的

什么是云计算技术？都应用在哪些方面？

通俗的理解是，云计算的“云“就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源(服务器、存储器、CPU等)和软件资源(如应用软件、集成开发环境等)，本地计算机只需要通过互联网发送一个需求信息，远端就会有成千上万的计算机为你提供需要的资源并将结果返回到本地计算机，这样，本地计算机几乎不需要做什么，所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。

狭义的云计算指的是厂商通过分布式计算和虚拟化技术搭建数据中心或超级计算机，以免费或按需租用方式向技术开发者或者企业客户提供数据存储、分析以及科学计算等服务，比如亚马逊数据仓库出租生意。

广义的云计算指厂商通过建立网络服务器集群，向各种不同类型客户提供在线软件服务、硬件租借、数据存储、计算分析等不同类型的服务。广义的云计算包括了更多的厂商和服务类型，例如国内用友、金蝶等管理软件厂商推出的在线财务软件，谷歌发布的Google应用程序套装等。

应用：

1、云物联

“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。

物联网的两种业务模式：MAI（M2M Application Integration), 内部MaaS；MaaS（M2M As A Service), MMO, Multi-Tenants(多租户模型）。

云计算：从计算中心到数据中心在物联网的初级阶段，PoP即可满足需求；在物联网高级阶段，可能出现MVNO/MMO营运商（国外已存在多年），需要虚拟化云计算技术，SOA等技术的结合实现互联网的泛在服务：TaaS （everyTHING As A Service)。

2、云安全

“云安全”通过网状的大量客户端对网络中软件行为的异常监测，获取互联网中木马、恶意程序的最新信息，推送到Server端进行自动分析和处理，再把病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端。

扩展资料

云计算技术具有以下特点：

1、可靠性较强

云计算技术主要是通过冗余方式进行数据处理服务。在大量计算机机组存在的情况下，会让系统中所出现的错误越来越多，而通过采取冗余方式则能够降低错误出现的概率，同时保证了数据的可靠性。

2、服务性

从广义角度上来看，云计算本质上是一种数字化服务，同时这种服务较以往的计算机服务更具有便捷性，用户在不清楚云计算具体机制的情况下，就能够得到相应的服务。

3、可用性高

云计算技术具有很高的可用性。在储存上和计算能力上，云计算技术相比以往的计算机技术具有更高的服务质量，同时在节点检测上也能做到智能检测，在排除问题的同时不会对系统带来任何影响。

4、经济性

云计算平台的构建费用与超级计算机的构建费用相比要低很多，但是在性能上基本持平，这使得开发成本能够得到极大的节约。

5、多样性服务

用户在服务选择上将具有更大的空间，通过缴纳不同的费用来获取不同层次的服务。

6、编程便利性

云计算平台能够为用户提供良好的编程模型，用户可以根据自己的需要进行程序制作，这样便为用户提供了巨大的便利性，同时也节约了相应的开发资源。

参考资料网络百科-云计算

浅谈云计算技术在高校中的应用 浅谈云计算GFS技术论文

摘 要：云计算已成为当前信息领域的一大热点，文章在介绍云计算概念、特点的基础上，结合现阶段高校信息化管理情况，分析云计算技术在高校的计算机管理、教务管理、数字图书馆管理、资源共享等方面的应用。 关键词：高校；云计算技术；计算机管理；教务管理；数字图书管理；资源共享 中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：1000－8136（2012）03－0129－02 1 前言 随着信息化的不断发展，校园网的应用及网络规模在不断的扩大，各大院校都引入了相应的信息化管理系统和网络资源平台来为教学、办公提供更好的服务，如机房管理系统、教务管理系统、网络资源教学平台、数字图书馆等，这些系统和平台都要求校园网络提供较大的数据吞吐量和承载更多的多媒体数据流，而目前传统的网络管理模式存在较大的传输承载瓶颈。 本文将探讨采用云计算，将网络中分散的、零散的资源聚集起来，进行统一调度和管理，形成一个计算资源池向用户提供按需服务，解决高校当前信息化管理的问题，提高信息化管理的效率。 2 云计算技术的介绍 2.1 云计算的概念 云计算本质上是计算池，是一种基于Internet的商业计算模式。 “云”不仅仅是简单计算机资源的汇集，它是一些可以自我管理和维护的虚拟计算机资源的集合，通常是一些大型服务器集群，如存储服务器、带宽资源等；同时“云”也提供了一种管理计算机资源的机制，包括资源提供、变更请求、重新映射、工作负债平衡和资源监测。 它将计算任务分布在这些集群构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务，使计算业务不再局限于个人桌面和校园计算中心，而可成为一种依托于互联网处理的服务，实现了计算机硬件、软件等计算资源及对这些计算资源进行安装、配置与维护等服务资源的充分共享。 2.2 云计算的特征 2.2.1 超大规模和超强的计算能力 Google云计算已拥有100多万台服务器，IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器，规模庞大，在云端通过一定的协调调度策略，给用户提供前所未有的计算能力。 2.2.2 虚拟化 云端服务支持用户在任意位置使用各种终端获取相应的应用服务。 用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置，只需一台计算机或一个手机，就可通过网络服务来访问我们需要的网络资源。 2.2.3 安全可靠 云计算提供了最可靠安全的数据存储中心，用户不用担心数据丢失、病毒入侵等麻烦。 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。 2.2.4 经济实用性 云计算不针对特定的某项应用，在“云”的支撑下可构造出各种各样的应用，同一个“云”也可以同时支撑运行不同的应用。 云计算能在降低IT基础设施投资、减少用户计算机成本的基础上，改善性能，减少维护问题和软件开支。 2.2.5 大存储容量和数据共享 云计算技术为了充分利用资源，将所有共享资源都集中存储在云服务器，因此云服务器具有海量的存储空间。 云计算轻松实现不同设备间的数据与应用共享，避免单一用户承担较高的费用或有限的资源无法被充分利用。 3 云计算技术在高校中的应用 3.1 多媒体教室及实验室中计算机的管理 目前基于云计算的成熟的虚拟桌面系统很多，每个系统的原理及作用大致相同。 将多用户、多桌面、多应用环境进行集成配置和统一管理，随时为不同的前端使用者交付其所需的应用软件环境，并提供集中统一的远程部署、软件安装、升级、维护和远程管理等服务。 可解决如下问题： 3.1.1 集中化远程管理、提高效率 对所有的计算机进行集中化管理，管理人员可以远程检查每台计算机的使用情况，并可对计算机批量或单独的进行各种控制和管理。 3.1.2 统一部署、安全可靠 当多媒体计算机需要大面积系统软件安装或升级时，只需要在一台客户机进行操作，再通过虚拟桌面服务器进行一次同步更新，完成后其他客户机只需重新启动即可，无需逐台安装操作，当计算机出现局部或大面积系统瘫痪时也可快速从服务器恢复系统。 可提高部署效率，降低部署成本，提高维护的快捷性，提高服务保障能力。 3.1.3 硬件要求低，降低投入成本 具有良好的计算机硬件无关性，不论计算机的品牌、配置不同都可使用，可延长电脑的使用年限，部分硬件配置差的电脑也无需直接淘汰，可重组使用。 3.2 教务系统中选课、排课、排考的管理 根据云计算的虚拟化和超强计算特征，通过在教务管理系统的服务器上安装Vmware、Hypervisor等虚拟机软件完成对所有服务器的虚拟化平台的设置，构建出多个虚拟服务器，通过相应的中间件软件构建出虚拟的服务器集群，再将相关计算交付于云计算平台来完成。 可解决教务管理中的以下问题： 3.2.1 扩大负载量 多个虚拟服务器集群，扩大了前台应用和后台数据库的并 发数，保证了系统应用的质量，可解决当前选课的负载限制数，支持更多同时在线选课人数。 3.2.2 增强计算能力 通过云计算平台，增强教务系统的计算能力。 在前期统计好所有参数的初始化数据后，教务人员可利用空闲时间进行大范围的分布式计算，云计算平台能很快的得出一张排课监考的原始表，节约了大量的工作时间并提高了排考、排课的效率。 3.3 数字图书馆管理 结合云计算的特点及数字图书馆工作的实际情况，将各种教育机构积聚的大量教育资源聚集起来，提供用户按需获取资源的便捷。 云计算技术将给图书馆的工作带来以下优势：①利用云计算提升个性化服务质量，实现图书馆的远程教育服务，云计算对用户的设备要求最低，可降低运行成本，使用起来也最方便；②利用云计算实现信息资源的共建共享服务，减少重复投入，在更大程度上进行信息资源共享；③利用云计算可提供高性能的检索服务，实现图书馆不间断的安全服务，确保服务器的可靠运行，最大限度地降低服务器出错概率。 3.4 校园内资源共享 利用云计算中网格化的概念，将学校现有的公共存储的教学资源视同为一个“公共云”，将师生自行存储的教学资源视作“私有云”。 我们将采用OGSA网格体系结构，在校园网原有资源服务的基础上建立网格平台，以实现公共云和私有云之间的资源管理、信息服务和数据管理功能。 主要有以下优点：①通过云计算技术的应用，为全体师生教学资源的整合提供了方便；②充分利用个人计算机的存储，无形中扩大了整个校园存储空间；③师生可共享自己学习日记、推荐观看的影片和音乐等，丰富大家的业余生活。 4 结束语 云计算技术的出现，给高校的信息化管理带来了机遇。 在现有网络部署和教学资源的基础上，结合云计算技术的特点，构建基于云计算的共享系统，可以提供较大的数据吞吐量和承载更多的多媒体数据流，进而充分提高教学资源的利用率，提高信息化管理的效率。 云计算是高校希望节约教学成本并提高教学质量的良好突破口，是高校信息化建设的一个必然趋势。 参考文献： ［1］王彬彬.教学管理中的云计算应用探索［J］.电脑知识与技术，2011. ［2］杨霞.利用云计算创新图书馆信息服务［J］.情报探索，2011. ［3］谢海燕.云计算技术在高校中的应用［J］.信息技术，2011. ［4］刘鹏.云计算的定义和特点［EB/OL］.省略. ［5］陈全，邓倩妮.云计算及其关键技术［J］.计算机应用，2009（9）. （编辑：李敏） On the Cloud Computing Technology’s Application in Colleges and Universities Wang Linyun Abstract: Cloud computing has become a hot topic in the field of information. The article based on the introduction of cloud computing’s concepts and characteristics, combined with the university information management situation at this stage, analyzes the cloud computing technology’s application in university computer management, education administration, digital library management, resOurce sharing, and other aspects. Key words: colleges and universities; cloud computing technology; computer management; educational administration; digital library management; resource sharing

云计算的核心技术

1. 虚拟化技术虚拟化技术是云计算的基石，它为云计算服务提供了基础架构层面的支持。 正是得益于虚拟化技术，ICT服务得以快速地向云计算转型。 可以说，没有虚拟化技术，云计算服务就无法得以实现和成功部署。 2. 分布式数据存储技术云计算能够快速、高效地处理海量数据，这要归功于其采用的分布式数据存储技术。 为了确保数据的高可靠性，云计算通常采用分布式存储技术，将数据存储在多个物理设备中。 这种存储方式不仅突破了硬件设备的限制，还具有更好的可扩展性，能够迅速适应用户需求的变化。 3. 编程模式云计算是一个多用户、多任务、支持并发处理的系统。 它的核心理念是高效、简洁和快速。 云计算通过网络将强大的服务器计算资源便捷地分发到终端用户，同时确保低成本和良好的用户体验。 因此，编程模式的选择在云计算中起着关键作用。 4. 大规模数据管理处理海量数据是云计算的一大优势。 然而，如何处理这些数据涉及到多个层面的问题。 因此，高效的数据处理技术是云计算不可或缺的核心技术之一。 对于云计算来说，数据管理面临着巨大的挑战。 云计算不仅要确保数据的存储和访问，还要能够对海量数据进行特定的检索和分析。 5. 分布式资源管理云计算采用分布式存储技术存储数据，因此也需要引入分布式资源管理技术。 在多节点的并发执行环境中，各个节点的状态需要同步，并且在单个节点出现故障时，系统需要有效的机制来保证其他节点不受影响。 分布式资源管理系统正是这样的技术，它是保证系统状态的关键。 6. 信息安全安全问题是云计算发展的主要障碍之一。 调查数据显示，32%已经使用云计算的组织和45%尚未使用云计算的组织的ICT管理将云安全视为进一步部署云的最大障碍。 因此，为了保证云计算能够长期稳定、快速发展，解决安全问题是首要任务。 7. 云计算平台管理云计算资源规模庞大，服务器数量众多且分布在不同的地点，同时运行着数百种应用。 如何有效地管理这些服务器，保证整个系统提供不间断的服务是一个巨大的挑战。 云计算平台的的管理技术需要具有高效调配大量服务器资源，使其更好地协同工作的能力。 8. 绿色节能技术节能环保是全球的大趋势，云计算也以低成本、高效率著称。 云计算具有巨大的规模经济效益，在提高资源利用效率的同时，节省了大量能源。 绿色节能技术已经成为云计算必不可少的技术，未来越来越多的节能技术还将会被引入云计算中。

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