SDN关键技术_综述
SDN关键技术及趋势
摘要：随着信息通信技术中大量新型业务(如移动互联网、社交网络、云计算和大数据)的出现，未来网正面临着新的挑战,而随时访问性,高带宽,动态管理是至关重要的。然而,基于专有设备手动配置的传统方法是繁琐且易出错的,而且他们不能充分利用网络基础设施的能力。最近,软件定义网络(SDN)已经被称为未来互联网最有前途的解决方案之一。SDN具有两个显著的特点,包括控制平面从数据平面中解耦并且为网络应用程序开发提供了可编程性。因此,SDN被认为能提供更有效的配置,更好的性能和更高的灵活性以适应创新的网络设计。本文总结了SDN活跃研究领域的最新进展。我们首先通过介绍SDN的起源提出一个普遍接受的SDN定义。然后我们简要的介绍了SDN逻辑架构及其技术特征。接着详细介绍了SDN关键技术及其相关领域的研究成果。最后我们描述了我们将来面临的挑战和SDN的发展趋势。
关键词：软件定义网络；OpenFlow；关键技术；
Key technologies and Development of SDN
Abstract:Emerging mega-trends (e.g., mobile, social, cloud, and big data) in information and communication technologies (ICT) are commanding new challenges to future Internet, for which ubiquitous accessibility, high bandwidth, and dynamic management are crucial. However, traditional approaches based on manual configuration of proprietary devices are cumbersome and error-prone, and they cannot fully utilize the capability of physical network infrastructure. Recently, software-defined networking (SDN) has been touted as one of the most promising solutions for future Internet. SDN is characterized by its two distinguished features, including decoupling the control plane from the data plane and providing programmability for network application development. As a result, SDN is positioned to provide more efficient configuration, better performance, and higher flexibility to accommodate innovative network designs. This paper surveys latest developments in this active research area of SDN. We first present a generally accepted definition for SDN with introducing the origin of SDN. We then briefly present its logical architecture and technical characteristics. We then dwell on its key technologies, and the related research results. Finally, we describe the challenges we face and discuss futureresearch directions of this technology.
Key words: Software-defined networking, OpenFlow. Key technologies
引言
随着社交网络、移动互联网、物联网、云计算[1]等业务领域的快速发展，大数据[3][4]正日益成为当前的焦点，其面向的海量数据处理也对网络提出了更高的要求。大数据应用依赖于预先定义好的计
算模式，在集中化的管理架构下运行，存在着大量的数据批量传输及相关的聚合/划分操作。数据的聚合和划分通常发生在一台服务器和一个拥有众多
服务器的服务器组之间，这也是大数据应用中最典型的网络流量模式。例如，在用于大数据处理的MapReduce算法的执行过程[2]中，来自众多mapper 服务器的中间结果需要集中汇总到一台reducer服务器上进行归约（Reduce）操作，而MapReduce 的洗牌（Shuffle）过程更是由mapper和reducer之前的多次数据聚合组合而成。大数据处理过程中的每一次聚合都将导致大量服务器之间的海量数据交换，从而需要极高的网络带宽支持，而如果按照超额认购（oversubscribe）带宽的方式为每台服务器预留网络资源，将导致网络成为瓶颈，同时造成资源浪费。因此，对于大数据业务而言，他更需要对网络进行快速、频繁的实时配置，按需调用网络资源。
但是，传统的网络却难以满足云计算、大数据，以及相关业务提出的灵活的资源需求，这主要是因为它已经过于复杂从而只能处于静态的运作模式。当前，网络中存在着大量各种各样的互不相干的协议，它们被用于在不同间隔距离、不同链路速度、不同拓扑结构的网络主机之间建立网络连接。因为历史原因，这些协议的研发和应用通常是彼此分离的，每个协议通常只是为了解决某个专门的问题而缺少对共性的抽象，这就导致了当前网络的复杂性。
正是因为上述的复杂性，传统网络通常都是维持在相对静态的状态，网络管理员通常都要尽可能地减少网络的变动以避免服务中断的风险。
正是在这一背景下，业内形成了“现在是创新思考互联网基本体系结构、采用新的设计理念的时候”的主流意见[3]，并对未来网络的体系架构提出了新的性质和功能需求[4]。软件定义网络[5](Software-Defined Networking，SDN)的出现为人们提供了一种崭新的思路。
本文从SDN起源和概念出发，分析了SDN的逻辑架构与关键技术，在此基础上提出了SDN技术在未来的发展中面临的挑战并总结了可能的研究方向。
1．SDN起源与概念
1.1 SDN起源
SDN起源于斯坦福[6]大学启动的名为Clean Slate Design for the Internet项目。CleanSlate项目的最终目的是要重新发明英特网，旨在改变设计已略显不合时宜，且难以进化发展的现有网络基础架构。在2006年，斯坦福的学生Martin Casado领导了一个关于网络安全与管理的项目Ethane[7]，该项目试图通过一个集中式的控制器，让网络管理员可以方便地定义基于网络流的安全控制策略，并将这些安全策略应用到各种网络设备中，从而实现对整个网络通讯的安全控制。受此项目(及Ethane的前续项目Sane)启发，Martin和他的导师Nick McKeown教授(时任Clean Slate项目的Faculty Director)发现，如果将Ethane的设计更一般化，将传统网络设备的数据转发(data plane)和路由控制(control plane)两个功能模块相分离，通过集中式的控制器(Controller)以标准化的接口对各种网络设备进行管理和配置，那么这将为网络资源的设计、管理和使用提供更多的可能性，从而更容易推动网络的革新与发展。于是，他们便提出了OpenFlow的概念，并且Nick McKeown等人于2008年在ACM SIGCOMM发表文献[8]，首次详细地介绍了OpenFlow的概念。该篇论文除了阐述OpenFlow的工作原理外，还列举了OpenFlow几大应用场景，其核心思想是将传统网络设备的数据转发（Data Plane）面和路由控制（Control Plane）面相分离，通过集中控制器（controller）以标准化接口对各种网络设备进行配置管理。这种网络架构为网络资源的设计、管理和使用提供了更多的可能性，从而更容易推动网络的革新与发展。由于OpenFLow开放了网络编程能力，因此Ethane 被认为是SDN技术[8]的起源。
1.2 概念
SDN的产生与OpenFlow协议密切相关。现在业界普遍将基于OpenFlow协议的SDN视为狭义SDN。这一概念也是业界的默认概念。
随着SDN的发展，越来越多的厂商加入SDN 的研究行列。由于不同行业、不同应用对SDN有着各自不同的需求，出现了许多各具特征的SDN定义[9]-[13]。在网络科研领域，利用SDN快速地部署和试验创新的网络架构与通信协议；大型互联网公司希望SDN提供掌握网络深层信息的可编程接口．以优化和提升业务体验；云服务提供商希望SDN提供网络虚拟化和自动配置，以适应其扩展性和多租户需求；ISP希望利用SDN简化网络管理以及实现快速灵活的业务提供；企业网用户希望SDN实现私有云的自动配置和降低设备采购成本。基于这些需求，在思科等厂商的推动下，IETF、IEEE等标准组织去除了SDNOpenFlow的必然联系，保留了可编程特性，从而扩展出SDN的广义概念。即泛指基于开放接口实现软件可编程的各种基础网络架构，进而将具备控制转发分离、逻辑集中控制、开放API 3个基本特征的网络纳入SDN的广义概念中。
2. SDN逻辑架构及技术特点
2.1 SDN逻辑架构
开放网络基金会（ONF）[14]是一家非营利的组织机构，成立于2011年。OFN致力于SDN的发展和标准化，是当前业界最活跃、规模最大的SDN标准组织。ONF提出的SDN架构如图1所示。
应用层
控制层
基础设施层
业务应用
SDN
控制软件网络服务
网络设备网络设备
网络设备
网络设备
网络设备
API API API
控制/数据平面接口，例如OpenFlow 图1 SDN 的逻辑架构
图 1 为SDN 的逻辑架构[14]。该逻辑架构分为3层。
基础设施层（Infrastructure Layer）主要由网络设备（Network Device）即支持0penFlow协议的SDN 交换机组成，它们是保留了传统网络设备数据面能力的硬件，负责基于流表的数据处理、转发和网络状态收集。
控制层（Control Layer）主要包含0penFlow控制器及网络操作系统(network operation system，NOS)，负责处理数据平面资源的编排、维护网络拓扑、状态信息等；控制器是一个平台，该平台向下可以直接与使用OpenFlow协议的交换机(以下简称SDN交换机)进行会话；向上，为应用层软件提供开放接口，用于应用程序检测网络状态、下发控制策略。
位于顶层的应用层（Application Layer）由众多满足用户需求的应用软件构成，这些软件能够根据控制器提供的网络信息执行特定控制算法，并将结果通过控制器转化为流量控制命令，下发到基础设施层的实际设备中。从而完成动态接入控制、无缝切换、负载均衡和网络虚拟化等功能。
SDN 网络控制器与网络设备之间通过专门的控制面和数据面接口连接，该接口是支持SDN 技术实现的关键接口。目前，SDN 的研究重点之一是对该接口的定义和规范，很多研究将该接口等同于现有网络中用于管理不同厂商设备的南向接口（Southbound Interface），但重新定义了其需要承担的功能，如网络编程、资源虚拟化、网络隔离等；同时，在应用层与网络基础设施层之间定义了类似于传统网络设备上用于设备制造商或网络运营商进行设备接入和管理的北向接口（North-bound Interface），并明确了该接口在路由、网络设备管理、网络策略管理等方面的能力要求。此外，为支持不同的网络控制系统之间的互通，有研究还定义了支持网络控制系统之间互联的东西向接口（East-west Interface）和其在支持网络域间控制、互操作、网络部署等方面的功能需求[15][16]。根据上述论述，OpenFlow协议、网络虚拟化技术和网络操作系统是SDN区别于传统网络架构的关键技术。
2.2 技术特点
SDN 的出现打破了传统网络设备制造商独立而封闭的控制面结构体系，将改变网络设备形态和网络运营商的工作模式，对网络的应用和发展将产生直接影响。从技术层面分析，SDN的特点主要体现在以下几个方面[17]：
数据面与控制面的分离，简化了网络设备，通过控制面功能的集中和规范数据面和
控制面之间的接口，实现对不同厂商的设
备进行统一、灵活、高效的管理和维护。
开放网络编程能力，以API 的形式将底层网络能力提供给上层，实现对网络的灵活
配置和多类型业务的支持，提高对网络和
资源控制的精细化程度。
支持业务的快速部署，简化业务配置流程，具有灵活的网络扩展能力，降低设备配置
风险，提高网络运营效率。
更好地支持用户个性化定制业务的实现，为网络运营商提供便捷的业务创新平台。
实现网络的虚拟化，将传输、计算、存储等能力融合，在集中式控制的网络环境下，
有效调配网络资源支持业务目标的实现
和用户需求，提供更高的网络效率和良好
的用户体验。
3.SDN关键技术
3.1 OpenFlow
OpenFlow标准的名称是OpenFlow Switch Specification，因此它本身是一份设备规范，其中规定了作为SDN基础设施层转发设备的OpenFlow交
换机的基本组件和功能要求，以及用于远程控制器对交换机进行控制的OpenFlow协议。本文主要以OpenFlow v1.0 为主介绍OpenFlow协议的基本架构，OpenFlow协议搭建SDN的设计思想和整体架构如图2所示。
图2 OpenFlow交换机的设计思想和整体架构
如图2所示，OpenFlow交换机利用基于安全连接的OpenFlow协议与远程控制器相通信[18]。其中，流表（Flow Table）是OpenFlow交换机的关键组件，负责数据包的告诉查询和转发。另外，OpenFlow交换机还需要通过一个安全通道与外部的控制器进行通信，这个安全通道上传输的是OpenFlow协议，它将负责传递控制器和交换机之间的管理和控制信息。因此，流表、安全通道、及OpenFlow协议是OpenFlow v1.0的核心部分。
3.1.1 流表
所谓流表，其实可被视为是OpenFlow对网络设备的数据转发功能的一种抽象。在传统网络设备中，交换机和路由器的数据转发需要依赖设备中保存的二层MAC地址或者三层IP地址路由表，而OpenFlow交换机中使用的流表也是如此，不过在它的表项中整合了网络中各个层次的网络配置信息，从而在进行数据转发时可以使用更丰富的规则。OpenFlow流表的每个表项由3部分组成：用于数据包匹配的包头域（Header Fields），用于统计匹配数据包个数的计数器（Counters），用于展示匹配的数据包如何处理的动作（Actions）。
随着OpenFlow的演进，匹配域的覆盖范围越来越广，以满足更灵活的转发策略。随着版本的升级，匹配域的数量不断增加，应用方式也进行了调整。其相应变化如表1所示。
表1OpenFlow流表匹配域的变化示意
如表所示,每个版本的OpenFlow规范引入了新的匹配字段，包括以太网,IPv4 / v6,MPLS,TCP / UDP 等[19]-[23]。然而,只有部分匹配字段是必选的。同样,许多动作和端口类型是可选的。通过一个基于type-length-value(TLV)格式的OpenFlow扩展匹配(OXM)在OpenFlow version 1.2中引入可扩展性功能后使得不再需要添加更多新的匹配字段[20]。为了提高整体协议的可扩展性,OpenFlow version 1.4中，TLV格式也已经添加到端口、流表和队列中[23]。
3.1.2 安全通道
OpenFlow采用的是集中控制方式，控制器需要利用OpenFlow协议对交换机进行流标的配置，因此在它们之间传送信息的通道非常重要。通道是连接OpenFlow交换机到控制器的接口，控制器通过这个接口管理和控制OpenFlow交换机，同时也通过这个接口接收来自OpenFlow交换机的消息。
在具体的通道实现中，OpenFlow v1.0要求承载OpenFlow协议传送的通道必须是安全的，并规定通道需要采用TLS（Transport Layer Security，安全传输协议）技术。
3.1.3OpenFlow协议
OpenFlow协议是用来描述控制器和OpenFlow 交换机之间交互所用的信息接口标准，其核心是
OpenFlow协议信息的集合。OpenFlow协议支持三种消息类型：controller-to-switch、asynchronous（异步）和symmetric（对称）。而每一类消息又可以拥有多个子消息类型。其中，controller-to-switch消息由控制器发起，用来管理或获取OpenFlow交换机状态；asynchronous消息由OpenFlow交换机发起，用来将网络事件或交换机状态变化更新到控制器；symmetric 消息可由交换机或控制器发起。
3.2SDN交换机及南向接口技术
SDN的核心理念之一就是将控制功能从网络设备中剥离出来，SDN交换机只负责网络高速转发，保存的用于转发决策的转发表信息来自控制器，SDN交换机需要在远程控制器的管控下工作，与之相关的设备状态和控制指令都需要经由SDN的南向接口传达，从而实现集中化统一管理、资源的优化利用，提升网络管控效率。
工作在基础设施层的SDN交换机虽然不再需要对逻辑控制进行过多考虑，但作为SDN网络中负责具体数据转发处理的设备，为了完成高速数据转发，还是要遵循交换机工作原理。本质上看，传统设备中无论是交换机还是路由器，其工作原理都是在收到数据包时，将数据包中的某些特征域与设备自身存储的一些表项进行比对，当发现匹配时则按照表项的要求进行相应处理。SDN交换机也是类似的原理，但是与传统设备存在差异的是，设备中的各个表项并非是由设备自身根据周边的网络环境在本地自行生成的，而是由远程控制器统一下发的，因此各种复杂的控制逻辑(例如链路发现、地址学习、路由计算等等)都无需在SDN交换机中实现。
SDN交换机可以忽略控制逻辑的实现，全力关注基于表项的数据处理，而数据处理的性能也就成为评价SDN交换机优劣的最关键指标。另外，考虑到SDN和传统网络的混合工作问题，支持混合模式的SDN交换机也是当前设备层技术研发的焦点。同时，随着虚拟化技术的出现和完善，虚拟化环境将是SDN交换机的一个重要应用场景，因此SDN交换机可能会有硬件、软件等多种形态。例如，OVS(Open vSwitch，开放虚拟交换标准)交换机就是一款基于开源软件技术实现的能够集成在服务器虚拟化Hypervisor中的交换机，具备完善的交换机功能，在虚拟化组网中起到了非常重要的作用。
3.3 SDN控制器及北向接口技术
控制层是SDN的大脑，负责对底层转发设备的集中统一控制，同时向上层业务提供网络能力调用的接口，在SDN架构中具有举足轻重的作用，SDN 控制器也是SDN关注的焦点。从技术实现上看，控制器除了南向的网络控制和北向的业务支撑外，还需要关注东西的扩展，以避免SDN集中控制导致的性能和安全瓶颈问题，SDN控制器也在南向、北向、东西向上引入了相应的核心技术，有效解决与各层通信以及控制集群横向扩展的难题。
当前，业界有很多基于OpenFlow控制协议的开源的控制器实现，例如OMNI [24], Trema [25], Ryu[26], Floodlight [27], NOX [28], [29], and OpenDaylight[30]等，它们都有各自的特色设计，能够实现链路发现、拓扑管理、策略制定、表项下发等支持SDN网络运行的基本操作。虽然不同的控制器在功能和性能上仍旧存在差异，但是从中已经可以总结出SDN控制器应当具备的技术特征，从这些开源系统的研发与实践中得到的经验和教训将有助于推动SDN控制器的规范化发展。
另外，用于网络集中化控制的控制器作为SDN 网络的核心，其性能和安全性非常重要，其可能存在的负载过大、单点失效等问题一直是SDN领域中亟待解决的问题。当前，业界对此也有了很多探讨，从部署架构、技术措施等多个方面提出了很多有创见的方法。文献[31]-[33]通过不同SDN控制器部署策略来避免单点失效问题。但是仍存在三个主要限制因素。针对文献[31]-[33]存在的问题，文献[34]提出了Survivor，一个新颖的控制器部署策略。
SDN控制器对网络的控制主要是通过南向接口协议实现,包括链路发现、拓扑管理、策略制定、表项下发等，其中链路发现和拓扑管理主要是控制其利用南向接口的上行通道对底层交换设备上报信息进行统一监控和统计;而策略制定和表项下发则是控制器利用南向接口的下行通道对网络设备进行统一控制。
SDN北向接口是通过控制器向上层业务应用开放的接口，其目标是使得业务应用能够便利地调用底层的网络资源和能力。通过北向接口，网络业务的开发者能以软件编程的形式调用各种网络资源;同时上层的网络资源管理系统可以通过控制器的北向接口全局把控整个网网络的资源状态，并对资源进行统一调度。因为北向接口是直接为业务应用服务的，因此其设计需要密切联系业务应用需求，
具有多样化的特征。同时，北向接口的设计是否合理、便捷，以便能被业务应用广泛调用，会直接影响到SDN控制器厂商的市场前景。文献[35]设计了新的网络编程语言和配置脚本，实现对SDN网络的自动化管理；文献[36]研究了如何在与云控制器集成中给出统一的云编排系统实践方案。
与南向接口方面已有OpenFlow等国际标准不同，北向接口方面还缺少业界公认的标准，因此，北向接口的协议制定成为当前SDN领域竞争的焦点，不同的参与者或者从用户角度出发，或者从运营角度出发，或者从产品能力角度出发提出了很多方案。据悉,目前至少有20种控制器,每种控制器会对外提供北向接口用于上层应用开发和资源编排。虽然北向接口标准当前还很难达成共识，但是充分的开放性、便捷性、灵活性将是衡量接口优劣的重要标准，例如REST API就是上层业务应用的开发者比较喜欢的接口形式。部分传统的网络设备厂商在其现有设备上提供了编程接口供业务应用直接调用，也可被视作是北向接口之一，其目的是在不改变其现有设备架构的条件下提升配置管理灵活性，应对开放协议的竞争。
控制器负责整个SDN网络的集中化控制，对于把握全网置资源视图、改善网络资源交付都具有非常重要的作用。但控制能力的集中化，也意味着控制器局的安全性和性能成为全网的瓶颈;另外，单一的控制器也无法应对跨多个地域的SND网络问题，需要多个SDN控制器组成的分布式集群，以避免单一的控制器节点在可靠性、扩展性、性能方面的问题。目前，用于多个控制器之间沟通和联系的东西向接口还没定义标准，但专家表示，一些非常成熟的集群技术可以被运用到SDN网络中来解决上述难题。
3.4 网络虚拟化技术
随着服务器、桌面、应用、存储等虚拟化技术的广泛应用，网络虚拟化成为云计算和数据中心技术发展的迫切需求。网络虚拟化的目的是为了在共享的同一物理网络资源上划出逻辑上独立的网络，以满足多租户、流量隔离和逻辑网络自由管控的应用趋势。开源项目FlowVisor[37][38]从Network Hypervisor角度出发实现网络虚拟化，通过划分流表空间产生独立的网络分片。各个网络分片上的网络流量是相互隔离的，用户可在各个分片上进行互不干扰的各种流量模型和协议创新等实验研究。现在FlowVisor已经被广泛应用到多个研究机构的实验平台上，并在全球OpennetSummit(开放网络峰会)上为各种SDN创新应用提供了共享同一套物理网络资源的演示环境。Koponen et al.基于SDN技术提出了一个网络虚拟平台（network virtualizationplatform，NVP）[39]实现多用户共享数据中心。
3.5 应用编排和资源管理技术
SDN网络的最终目标是服务于多样化的业务应用创新。因此随着SDN技术的部署和推广，将会有越来越多的业务应用被研发，这类应用将能够便捷地通过SDN北向接口调用底层网络能力，按需使用网络资源。
SDN推动业务创新已经是业界不争的事实，它可以被广泛地应用在云数据中心、宽带传输网络、移动网络等种种场景中，其中为云计算业务提供网络资源服务就是一个非常典型的案例。众所周知，在当前的云计算业务中，服务器虚拟化、存储虚拟化都已经被广泛应用，它们将底层的物理资源进行池化共享，进而按需分配给用户使用。相比之下，传统的网络资源远远没有达到类似的灵活性，而SDN的引入则能够很好地解决这一问题。
SDN通过标准的南向接口屏蔽了底层物理转发设备的差异，实现了资源的虚拟化，同时开放了灵活的北向接口供上层业务按需进行网络配置并调用网络资源。云计算领域中知名的OpenStack[40]就是可以工作在SDN应用层的云管理平台，通过在其网络资源管理组件中增加SDN管理插件，管理者和使用者可利用SDN北向接口便捷地调用SDN控制器对外开放的网络能力。当有云主机组网需求(例如建立用户专有的VLAN)被发出时，相关的网络策略和配置可以在OpenStack管理平台的界面上集中制定并进而驱动SDN控制器统一地自动下发到相关的网络设备上。
因此，网络资源可以和其他类型的虚拟化资源一样，以抽象的资源能力的面貌统一呈现给业务应用开发者，开发者无需针对底层网络设备的差异耗费大量开销从事额外的适配工作，这有助于业务应用的快速创新。
4. 总结与展望
虽然SDN相对传统网络具有诸多优势，代表着
网络发展的方向，但目前仍存在一系列尚待解决的问题。
4.1 SDN面临的挑战
(1)运算压力大、软件复杂度高、系统稳定性存在隐患
SDN架构下．控制器需要为每一条流制定优化的路由策略．其运算压力之大可想而知，且这一压力会随控制网元数量的增加呈几何级上升。此外，由于不同应用会在SDN系统建立不同的逻辑网络，各应用程序彼此会妨碍对方的功能．资源竞争将会非常激烈。而从计算机程序的发展历史来看，为了协调各程序的运行，提高资源利用效率，往往会导致资源分配算法的复杂度和运算量呈指数级上升，进而存在成为系统瓶颈的可能。同时，为了实现网络的可编程性。应用程序会被赋予大量对环境的控制权，而这很容易导致系统崩溃。因此，如何在软件复杂度和运算效率之间取得平衡是SDN面临的一大挑战。
(2)控制器接口尚未标准化
目前，ONF仅定义了控制器连接交换机的南向接口，而尚未定义控制器之间的接口及控制器开放给应用程序的北向接口。原因是该组织认为现在标准化这些接口为时尚早，且可能会扼杀网络基础架构中关键组件的创新。但这也无疑增加了各厂商设备间互通的难度，一定程度上延缓了SDN的商用化进程。
(3)网络集中控制固有的安全性隐患
由于SDN采取集中控制架构，因此必然面临着集中所带来的“单点失效”等固有缺陷。
(4)从现有硬件平台向虚拟化网络的平滑演进、兼容性和长期共存的挑战
由于SDN采用OpenFlow协议相对简单，因此在与网络上长期留下来的、多厂商的、多种类的系统、设备在兼容性方面的性能还有待实践检验。
(5)市场利益复杂化成为SDN发展的一大阻力
由于SDN尚处于发展的初级阶段，且各参与方有着不同的利益和目的，对SDN的看法也存在着巨大的差异。目前．业界各家厂商发布的SDN策略、解决方案之间也是千差万别，市场上已经呈现出一些厂商各行其是的现象。业界要做到统一SDN标准。实现各厂商产品相互兼容。还需要一个长期的过程。
4.2 SDN的发展趋势
鉴于存在上述复杂的原因，要预测SDN的发展趋势变得十分困难。但可以从两个角度进行考察。
从SDN设备发展的角度来看，由于存在明确的标准且功能相对简单，大部分厂商都已推出了支持OpenFlow的交换机产品。可以预见下一阶段，多数厂商以及标准组织会将关注重点转移到更加复杂的控制器上，推动SDN向进一步商用化发展。
从SDN的应用领域角度来看，数据中心无疑是SDN第一阶段商用的重点。数据中心由于具有流量大、流量模型简单、与其他网络相对隔离等特点，非常适于SDN技术特点的发挥。而且目前大部分数据中心正面临“云”化变革，这为SDN推广提供了难得的机遇。因此，业界普遍将数据中心视为SDN 目前最主要的应用领域。
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大数据的五大关键技术
大数据的五大关键技术 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和展现的有力武器。 一、大数据接入 1、大数据接入 已有数据接入、实时数据接入、文件数据接入、消息记录数据接入、文字数据接入、图片数据接入、视屏数据接入 2、大数据接入技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Flume、Sqoop、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp 二、大数据存储 1、大数据存储 结构化数据存储、半结构化数据存储、非结构化数据存储 2、大数据存储技术 Hdfs、Hbase、Hive、S3、Kudu、MongoDB、Neo4J 、Redis、Alluxio(Tachyon)、Lucene、Solr、ElasticSearch 三、数据分析挖掘 1、大数据分析与挖掘 离线分析、准实时分析、实时分析、图片识别、语音识别、机器学习
2、大数据分析与挖掘技术 MapReduce、Hive、Pig、Spark、Flink、Impala、Kylin、Tez、Akka、Storm、S4、Mahout、MLlib 四、大数据共享交换 1、大数据共享交换 数据接入、数据清洗、转换、脱敏、脱密、数据资产管理、数据导出 2、大数据共享交换技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Dubbo、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp、RestFul、Web Service 五、大数据展现 1、大数据展现 图化展示（散点图、折线图、柱状图、地图、饼图、雷达图、K线图、箱线图、热力图、关系图、矩形树图、平行坐标、桑基图、漏斗图、仪表盘），文字展示； 2、大数据展现技术 Echarts、Tableau 国家规划大数据产业发展战略，各行各业需要大数据技术支撑指数级的数据增量服务，越来越多的企业逐渐转型于大数据，大数据方面市场需求呈爆发式增长。为了应对大数据人才的缺乏，加米谷大数据培训中心制定了全流程的大数据课程，主要包括Linux、java、CentOS、mysql、HDFS、Hadoop、Hbase、Hive、Kafka、Spark、Storm等。除了在理论方面深入讲解外，还有对应代码实战，全流程学完之后会有实战大数据项目，整体把控学习效果，教学目的旨在提高学员实战能力，真实提升自身大数据能力。
档案网站管理研究文献综述
档案网站管理研究文献综述 档案网站是新世纪档案工作新媒介和新事物，档案网站管理又是档案网站工作中的重要内容。档案网站管理研究与实践是随着档案信息化与网络化进程加速而出现的新情况、新問题，研究这一问题的人还比较少，形成的文献量不多，研究的深度与广度也十分有限，文章从多个方面对2000年以来，有关档案网站管理研究期刊文献进行了研究综述。 标签：档案；档案工作；网站；网站管理；综述 档案网站管理是档案网站工作中的一个重要内容。我国网站管理研究开始于1997年。1997年《每周电脑报》发表《MSSite Server企业版网站管理的多面手》一文，开始了我国网站管理研究的先河。截至2012年，知网学术期刊网络出版总库共收录了94篇相关文献，其中档案学占了10篇，达到了总文献量的10.64%。以下是有关档案网站集群研究文献的相关分析。 一、档案网站管理研究的现状 从学科类别分布情况看：10篇文献涉及了6个不同学科，其中档案及博物馆9篇，占90%；计算机软件及计算机应用6篇，占60%；新闻与传媒1篇，占10%；高等教育1篇，占10%；民商法1篇，占10%；互联网技术1篇，占10%。其中档案学与计算机软件及计算机应用所占比例最多。这与档案网站管理研究涉及学科面广，交叉性强有关。 从文献发表的期刊分布上看：全部10篇文献分别发表在9种不同的期刊上。具体是兰台世界2篇，占20%；档案与建设1篇，占10%；上海档案1篇，占10%；湖北档案1篇，占10%；黑龙江档案1篇，占10%；档案时空1篇，占10%；中原工学院学报1篇，占10%；现代视听1篇，占10%；民营科技1篇，占10%。其中档案学期刊6种，占全部期刊数的66.67%；发表文献7篇，占全部10篇文献的70%。6种档案学期刊中有档案学核心期刊3种，占全部9种期刊的33.33%,占6种档案学期刊的50%；发表文献4篇，占全部10篇文献的40%，占档案学期刊全部7篇文献的57.14%。档案学期刊与档案学核心期刊成为这一研究的主要载体与阵地。 已发表的档案网站管理研究文献没有1篇得到基金的资助。 从研究层次分布看：基础研究4篇，占40%；行业指导4篇，占40%；基础与应用基础研究2篇，占20%。综合起来社科类8篇，占80%；自科2篇，占20%。基础研究6篇，占60%；行业指导4篇，占40%。社科类研究与基础性研究所占比例较高，一方面与这一档案学所属学科属性有关，另一方面表现出研究偏重于理论性，实践性相对比较弱。 从文献作者分布看：10篇文献涉及11名作者，他们是杨永和、李永祥、仇壮丽、卞咸杰、范家如、王少辉、李英、青妮、岳修志、赵建建、张艳华。其中独著者9人，发表文献9篇；合著2人，发表文献1篇。 从文献作者所属单位看，10篇文献署名单位的有8篇，分别来自辽宁省档案局、中原工学院、广西建筑科学研究设计院、湘潭大学管理学院、盐城师范学院、武汉大学信息管理学院、肇庆医学高等专科学校、山东省广播电视局。每个单位各发表文献1篇。其中高校6个，占署名单位的75%；发表文献6篇，占全部文献的60%。行政管理部门1个，占署名单位的12.5%；发表文献1篇，占全部文献的10%。其他单位1个，占署名单位的12.5%；发表文献1篇，占全部文
大数据文献综述
信息资源管理文献综述 题目：大数据背景下的信息资源管理 系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。
关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念.......................................................... 大数据定义...................................................... 大数据来源...................................................... 传统数据库和大数据的比较........................................ 大数据技术.......................................................... 大数据的存储与管理.............................................. 大数据隐私与安全................................................ 大数据在信息管理层面的应用.......................................... 大数据在宏观信息管理层面的应用.................................. 大数据在中观信息管理层面的应用.................................. 大数据在微观信息管理层面的应用.................................. 大数据背景下我国信息资源管理现状分析................................ 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日
大数据关键技术
大数据关键技术 大数据技术，就就是从各种类型得数据中快速获得有价值信息得技术。大数据领域已经涌现出了大量新得技术，它们成为大数据采集、存储、处理与呈现得有力武器. 大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现与应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。 一、大数据采集技术 数据就是指通过RFIＤ射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得得各种类型得结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化得海量数据，就是大数据知识服务模型得根本.重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型,开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化得海量数据得智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理与管理等。必须着重攻克针对大数据源得智能识别、感知、适配、传输、接入等技术．基础支撑层：提供大数据服务平台所需得虚拟服务器,结构化、半结构化及非结构化数据得数据库及物联网络资源等基础支撑环境。
重点攻克分布式虚拟存储技术,大数据获取、存储、组织、分析与决策操作得可视化接口技术,大数据得网络传输与压缩技术,大数据隐 私保护技术等． 二、大数据预处理技术 主要完成对已接收数据得辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取:因获取得数据可能具有多种结构与类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂得数据转化为单一得或者便于处理得构型,以达到快速分析处理得目得。2)清洗:对于大数据，并不全就是有价值得,有些数据并不就是我们所关心得内容,而另一些数据则就是完全错误得干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据. 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到得数据存储起来,建立相 应得数据库,并进行管理与调用。重点解决复杂结构化、半结构化与非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据得可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠得分布式文件系统（DFS）、能效优化得存储、计算融入存储、大数据得去冗余及高效低成本得大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据得数据融合技术,数据组织技术,研 究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术. 开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指得就是NoSＱ
摆渡机功能概述及简介
神盾网络安全摆渡机 功能简介 版本号:SDBD1101 西安市信息技术应用研究所 目录 1、功能特点................................................................................................................................ - 1 - 2、研发背景................................................................................................................................ - 2 - 3、摆渡机功能概述.................................................................................................................... - 3 - 4、产品基本情况........................................................................................................................ - 4 - 5、实施后效果............................................................................................................................ - 5 - 6、系统架构................................................................................................................................ - 6 - 1、功能特点 摆渡机利用神盾专用软件实现外来磁介质与可信内网介质之间得文件信息传输交换。实现点对点、盘对盘得单向信息拷贝,不在摆渡机内保留摆渡信息,有效防止了可能出现得交叉失泄密。
大数据综述
大数据综述 大数据作为互联网、物联网、移动计算、云计算之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，正在重新定义社会管理与国家战略决策、企业管理决策、组织业务流程、个人决策的过程和方式。随着科技和社会的发展进步加上计算机和网络技术的兴起，社交网络、物联网、云计算以及多种传感器的广泛应用，使数量庞大，种类众多，时效性强为特征的数据的不断涌现，引发了数据规模的爆炸式增长[1]。 国际数据公司（International Data Corporation，IDC）研究报告称：2011年全球被创建和被复制的数据总量超过1. 8ZB，且增长趋势遵循新摩尔定律（全球数据量大约每两年翻一番），预计2020 年将达到35ZB。与此同时，数据复杂性也急剧增长，其多样性（多源、异构、多模态、不连贯语法或语义等) 、低价值密度（大量不相关信息、知识“提纯”难度高）、实时性（数据需实时生成、存储、处理和分析）等复杂特征日益显著。预示着全球已然进入了“大数据”时代[2]。 1.大数据国外研究现状 大数据相关理论的研究 “大数据”这一术语从2008年开始在科技领域中出现，随之引起学术界的广泛研究兴趣。《Nature》与《Science》杂志分别出版专刊，从互联网技术、互联网经济学、超级计算、环境科学、生物医药等多个方面讨论大数据处理和应用专题。世界各国政府也高度重视大数据领域的研究和探索，并从国家战略的层面推出研究规划以应对其带来的挑战。虽然大数据研究已在全球范围内成为热点和焦点，但目前国内外大数据相关的研究仍然处于起步阶段，面向管理和决策的大数据研究与应用逐步兴起，研究理念、思路、方法和学术路线等方面的探索已经开始全面展开[3]。 大数据蕴含着巨大的价值，对社会、经济、科学研究等各个方面都具有重要的战略意义。目前，大数据已经在政府公共管理、医疗服务、零售业、制造
SDN关键技术_综述
SDN关键技术及趋势 摘要：随着信息通信技术中大量新型业务(如移动互联网、社交网络、云计算和大数据)的出现，未来网正面临着新的挑战,而随时访问性,高带宽,动态管理是至关重要的。然而,基于专有设备手动配置的传统方法是繁琐且易出错的,而且他们不能充分利用网络基础设施的能力。最近,软件定义网络(SDN)已经被称为未来互联网最有前途的解决方案之一。SDN具有两个显著的特点,包括控制平面从数据平面中解耦并且为网络应用程序开发提供了可编程性。因此,SDN被认为能提供更有效的配置,更好的性能和更高的灵活性以适应创新的网络设计。本文总结了SDN活跃研究领域的最新进展。我们首先通过介绍SDN的起源提出一个普遍接受的SDN定义。然后我们简要的介绍了SDN逻辑架构及其技术特征。接着详细介绍了SDN关键技术及其相关领域的研究成果。最后我们描述了我们将来面临的挑战和SDN的发展趋势。 关键词：软件定义网络；OpenFlow；关键技术； Key technologies and Development of SDN Abstract:Emerging mega-trends (e.g., mobile, social, cloud, and big data) in information and communication technologies (ICT) are commanding new challenges to future Internet, for which ubiquitous accessibility, high bandwidth, and dynamic management are crucial. However, traditional approaches based on manual configuration of proprietary devices are cumbersome and error-prone, and they cannot fully utilize the capability of physical network infrastructure. Recently, software-defined networking (SDN) has been touted as one of the most promising solutions for future Internet. SDN is characterized by its two distinguished features, including decoupling the control plane from the data plane and providing programmability for network application development. As a result, SDN is positioned to provide more efficient configuration, better performance, and higher flexibility to accommodate innovative network designs. This paper surveys latest developments in this active research area of SDN. We first present a generally accepted definition for SDN with introducing the origin of SDN. We then briefly present its logical architecture and technical characteristics. We then dwell on its key technologies, and the related research results. Finally, we describe the challenges we face and discuss futureresearch directions of this technology. Key words: Software-defined networking, OpenFlow. Key technologies 引言 随着社交网络、移动互联网、物联网、云计算[1]等业务领域的快速发展，大数据[3][4]正日益成为当前的焦点，其面向的海量数据处理也对网络提出了更高的要求。大数据应用依赖于预先定义好的计 算模式，在集中化的管理架构下运行，存在着大量的数据批量传输及相关的聚合/划分操作。数据的聚合和划分通常发生在一台服务器和一个拥有众多 服务器的服务器组之间，这也是大数据应用中最典型的网络流量模式。例如，在用于大数据处理的MapReduce算法的执行过程[2]中，来自众多mapper 服务器的中间结果需要集中汇总到一台reducer服务器上进行归约（Reduce）操作，而MapReduce 的洗牌（Shuffle）过程更是由mapper和reducer之前的多次数据聚合组合而成。大数据处理过程中的每一次聚合都将导致大量服务器之间的海量数据交换，从而需要极高的网络带宽支持，而如果按照超额认购（oversubscribe）带宽的方式为每台服务器预留网络资源，将导致网络成为瓶颈，同时造成资源浪费。因此，对于大数据业务而言，他更需要对网络进行快速、频繁的实时配置，按需调用网络资源。 但是，传统的网络却难以满足云计算、大数据，以及相关业务提出的灵活的资源需求，这主要是因为它已经过于复杂从而只能处于静态的运作模式。当前，网络中存在着大量各种各样的互不相干的协议，它们被用于在不同间隔距离、不同链路速度、不同拓扑结构的网络主机之间建立网络连接。因为历史原因，这些协议的研发和应用通常是彼此分离的，每个协议通常只是为了解决某个专门的问题而缺少对共性的抽象，这就导致了当前网络的复杂性。
合同管理系统的设计与实现文献综述
文献综述 1 前言 合同管理是企业管理中不可缺少的组成部分，完善的合同管理是企业健康运作的一个重要标志。由于合同形式的多样性和履行过程的多变性，许多企业对此很少有一个较好的办法来及时有效地实施合同的起草、修改、统计、监控等一系列管理工作。一个合格的合同管理信息系统应该包括签署合同方资料档案、合同资料档案的管理，合同付款处理、查询、汇总的管理，合同收款处理、查询、汇总的管理，以及合同到期未付完款、到期未收完款的全面跟踪监管控制，并具有严格的系统用户及分级权限控制，保证了企业合同数据的严格保密性。目前，很多企业采用传统的人工管理方式结合电子表格来进行合同管理，这种管理方式存在着诸多弊端，如：效率低、保密性差、电子表格容量小、关联性差、,不易于查询、更新和维护等。 2合同管理及合同管理系统 企业合同管理是指企业对以自身为当事人的合同依法进行订立、履行、变更、解除、转让、终止以及审查、监督、控制等一系列行为的总称。其中订立、履行、变更、解除、转让、终止是合同管理的内容；审查、监督、控制是合同管理的手段。合同管理必须是全过程的、系统性的、动态性的。合同管理系统，是建立在信息技术基础上，利用现代企业的先进管理思想，为企业提供决策、计划、控制与经营绩效评估的全方位、系统化的合同管理平台。 2.1合同管理的现状及发展趋势 合同管理全过程就是由洽谈、草拟、签订、生效开始，直至合同失效为止。不仅要重视签订前的管理，更要重视签订后的管理。系统性就是凡涉及合同条款内容的各部门都要一起来管理。动态性就是注重履约全过程的情况变化，特别要掌握对自己不利的变化，及时对合同进行修改、变更、补充或中止和终止。 在项目管理中，合同管理是一个较新的管理职能。在国外，从二十世纪七十年代初开始，随着工程项目管理理论研究和实际经验的积累，人们越来越重视对合同管理的研究。在发达国家，八十年代前人们较多地从法律方面研究合同；在八十年代，人们较多地研究合同事务管理；从八十年代中期以后，人们开始更多
大数据综述
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2018, 8(10), 1503-1509 Published Online October 2018 in Hans. https://www.360docs.net/doc/2b5306248.html,/journal/csa https://https://www.360docs.net/doc/2b5306248.html,/10.12677/csa.2018.810163 Overview on Big Data Kaiyue Liu China University of Mining & Technology (Beijing), Beijing Received: Oct. 1st, 2018; accepted: Oct. 11th, 2018; published: Oct. 19th, 2018 Abstract As a current popular technical, big data has received wide attention from every industry. In order to further understand big data, this paper comprehensively describes big data from the six aspects: The basics of big data, the origin and development status of big data, big data processing, big data application, big data challenges and the future of big data. The basics of big data include the con-cepts and differences between big data and traditional databases, and the characteristics of big data. The big data processing includes generating and getting data, preprocessing data, data sto-rage, analyzing and mining data. This article is a systematic review of big data, and can establish a good knowledge system for scholars who are new to big data. Keywords Big Data, Data Storage, Data Mining, Data Visualization, Big Data Application 大数据综述 刘凯悦 中国矿业大学(北京)，北京 收稿日期：2018年10月1日；录用日期：2018年10月11日；发布日期：2018年10月19日 摘要 大数据作为当今的热点技术，受到了各行各业的广泛关注。为了进一步认识大数据，本文从大数据的基础、大数据的起源和发展现状、大数据的处理流程、大数据的应用、大数据面临的挑战、大数据未来展望六个方面对大数据进行了综合性描述。其中大数据基础包括大数据和传统数据库的概念和区别、大数据的特性，处理流程包括数据生成和获取、数据预处理、数据存储、数据分析挖掘。本文是大数据的系统性综述，可以对初次接触大数据的学者建立了良好的知识体系。
移动互联网的关键技术综述
移动互联网的关键技术综述
移动互联网关键技术的研究 摘要：在最近几年里,移动通信和互联网成为当今世界发展最快、市场潜力最大、前景最诱人的两大业务。根据有关方面的统计，截止2013年底，中国手机网民超过5亿，占比达81%。伴随着移动终端价格的下降及wifi的广泛铺设，移动网民呈现爆发趋势。基于对移动互联网研究现状的分析和演进趋势的预测，文章对移动互联网关键技术进行了简要的介绍。 关键词：移动互联网（MI），关键技术 1 引言 移动互联网(Mobile Internet, 简称MI)是一种通过智能移动终端，采用移动无线通信方式获取业务和服务的新兴业务，包含终端、软件和应用三个层面。终端层包括智能手机、平板电脑、电子书、MID等；软件包括操作系统、中间件、数据库和安全软件等。应用层包括休闲娱乐类、
工具媒体类、商务财经类等不同应用与服务。随着技术和产业的发展，未来，LTE(长期演进，4G通信技术标准之一)和NFC(近场通信，移动支付的支撑技术)等网络传输层关键技术也将被纳入移动互联网的范畴之内。 从宏观角度来看，移动互联网是由移动终端和移动子网、接入网络、核心网络3部分组成，如图1[1]， 图1 移动互联网的体系结构 移动互联网的参考模型如图2[2]， 图2 移动互联网的参考模型 1.1 研究背景 在如今这个快速发展的数字时代中，最令我
们惊喜的变化或许就是移动设备的大量普及。对于任何品牌或者公司营销领域的人士来说，这都是一个值得引起注意的变化。因为这一变化意味着我们需要告知自己的客户“消费者、用户接入企业网站、服务的方式已经发生了改变，而企业需要对此作出应对。”对于这一变化所发生的速度以及普及程度，我们或许可以用如下一系列数字进行说明： （１）在美国地区，如今的智能手机用户数量已经是计算机用户数量的四倍。 （２）苹果在2011年总共卖出了4800万部移动设备,而同期苹果卖出的笔记本以及Mac机的数量则仅为490万台。 （３）48%的美国移动订阅数字内容用户都使用智能手机。 （４）2012年的智能手机用户使用率同比2011年上升了50%。 （５）91%美国人无时无刻都保持自己的移动设备在可触及的范围内（即无论去哪，都会随身带着移动设备）。 （６）2013年，移动手机将超越PC成为接入互联网的最主要途径。
管理信息系统文献综述
管理信息系统文献综述 班级：信管11302 姓名：王丽健学号：201306609 摘要：随着社会的发展，管理信息系统越来越受到人们的关注，信息技术的飞速发展，将世界带人了知识经济时代。信息技术越来越成为新生产力的代表，建立一个优良的信息系统，有利于信息的处理。管理信息系统专业的培养目标是培养企业信息化人才。随着当前信息化人才的分工细化，在专业培养方案中可以采取大专业中的不同培养方向。这既符合企业的不同需求，也符合因材施教的原则。 关键词：信息管理与信息系统专业培养方案建设的思考 引言 为了适应社会对信息技术人才的需求，我校于2006年起开办了信息管理与信息系统本科专业。目前国内大多数院校都开设了该专业。为了提高所培养的学生的综合素质和应用能力，我进行了积极的探索和研究。在美国大学的本科专业设置中，信息管理与信息系统是信息科学专业下的分支方向。作为一门交叉学科，信息管理与信息系统专业既要求学生学习管理类知识，又需要与信息技术有机的融合，因而对专业建设提出了更高、更新的要求。 一、专业培养方案更新的建设意见和思路 培养目标的细分和完善根据目前的培养方案，信息管理和信息系统专业的培养目标是培养企业信息化人才。在培养方向上可有以下三个方向。 l、企业管理信息系统方向培养目标是培养可以担当企业信息化中管理信息系统的建设和维护工作。目前大中型企业特别是在中外合资企业和外商独资企业中，管理信息系统被广泛使用。企业资源规划(ERP)的概念已经被广泛所接受。该方向应该以管理信息系统和企业资源规划为培养重点。利用目前管理学院与国内知名的企业管理软件制
造企业金蝶所共同建立的企业资源规划(ERP)的实验室，开展符合企业生产、经营实际的案例教学，特别是重视企业资源规划(ERP)的课程设计，要求学生在校期间要熟练掌握ERP的使用，了解企业运作的业务流程，并对其中的某个流程如产品生产、供应链管理等相当熟悉。 2、网络安全和网络管理培养目标是培养可以担当企业中或专业汀服务机构的网络安全和网络管理工作的人才。现在越来越多的企业运用网络技术开展生产经营活动。而来自企业内外部的信息安全威胁已经为企业的正常运作埋下了隐患。大部分建立了自身网站的企业缺乏网络人侵防御机制，没有响应的安全策略和措施，一旦遭到黑客的人侵，企业的重要信息将泄漏，并给企业造成巨大的损失。另一方面企业的内部网络(D扛RENET)也需要进行严格管理，对网络的运行进行维护和管理。作为企业中的网络管理员，应合理调配资源，控制企业中的不良访问。伴随着企业信息化的进程，不少企业开始采用远程分销体系，例如温州的美特斯·邦威集团公司采用了远程分销体系给企业带来了明显的经济效益。总部远程调控，实时掌握各门店的销售信息、库存信息、财务信息等，并加以综合分析。而这一切都归功于企业虚拟网(VrN)因而在该方向的培养中应该以计算机网络、企业网络应用和网络安全为重点。建设相应配套的先进网络技术和网络安全实验室被提到议事日程上来，这将有利于学生在实验室中就可以直接以企业的实际运作方式进行网络管理的模拟，以及网络信息安全的实践学习。 3、多媒体技术信息管理和信息系统管理专业的培养不能拘泥于既定的课程体系，也要适应当前形势发展的需要。网络传输技术飞速发展，目前正处nN4向正佰的过渡中，因此多媒体技术在新的网络条件下又有了新的发展动向。流媒体点播已成为当前的热点并成为一种新的网络盈利模式。而月少6H动画的风靡更证明多媒体技术成为了网络经济的新动力，并形成了产业。应充分考虑社会的需求而进行调整，在教学中应把最新的技术发展趋势介绍给学生，并引导学生从事多媒
涉密计算机基本了解
涉密计算机、移动存储介质使用管理 1.什么是涉密计算机？什么是涉密移动存储介质？ 运用采集、加工、存储、传输、检索等功能，处理涉及国家秘密信息的计算机通常称为涉密计算机。 涉密移动存储介质主要是指用于记录、存储、拷贝国家秘密信息的移动硬盘、软盘、磁带、光盘、优盘、存储卡等磁、光及半导体介质载体。 2. 涉密计算机不能使用具有无线互联功能的外围设备 无线键盘、无线鼠标、无线网卡等都是具有无线互联功能的计算机外围设备。这些设备与计算机之间是通过无线方式连接的，处理、传输信息的信号完全暴露在空中，无关人员可以通过相关技术设备接受这些信号并作信号还原处理。因此涉密计算机不能使用具有无线互联功能的计算机外围设备。 3. 设置涉密计算机口令字 口令字是计算机及其信息系统的第一道安全防线，涉密计算机信息系统通过口令字验证。用户身份，区分和控制访问。计算机口令字设置如果达不到足够长度，非常容易被破解。口令字一旦被破解，破解者就可以冒充合法用户进入涉密计算机任意获取信息。 4. 涉密计算机不能连接互联网 互联网是一个完全开放的网络空间，不能给用户提供安全保密保障。如果涉密计算机连接互联网，就容易被境外情报机构通过互联网植入特种“木马”等间谍窃密程序，进行非法攻击和远程控制。一旦攻击成功，攻击者就会像操作自已的计算机一样，操作被控制的涉密计算机，任意窃取涉密信息。此外，涉密计算机还可能会感染计算机病毒，使存储、处理的信息遭到恶意破坏。 5. 连接互联网的计算机不能存储、处理涉密信息 在连接互联网的计算机上存储、处理涉密信息，就等于把涉密信息放在完全开放的环境里，随时都可能被人获取。互联网早以成为各国特别是西方国家获取别国信息的重要途径，境外的一些情报机构为便于从互联网上获取涉密信息，通过多种窃密手段，如“嗅探”技术等，将“木马”窃密程序植入与互联网相连的计算机，进行网上窃密活动。互联网也是传播计算机病毒的主要途径。因此，不能在与互联网连接或连接过互联网的计算机上存储、处理涉密信息。 6. 涉密计算机和涉密移动存储介质不能随意让他人使用、保管或办理寄运 涉密计算机和涉密移动存储介质随意让他人使用、保管或办理寄运。是严重违反涉密载体保密管理规定的行为，极有可能造成国家秘密载体失控。
同步直播课堂关键技术文献综述
同步直播课堂关键技术文献综述 同步直播课堂是将优质课堂利用卫星或地面网络直播到需要的班级课堂，具体而言，是采用摄像设备，将优质学校的课堂教学活动及教师课件画面等音视频信号传送至流媒体编码器，压缩成数据流，通过流媒体服务器经网络传送到接收端课堂，从而实现若干课堂的同步教学讨论（赵建，2009）。利用直播课进行现代远程教育就是区别于以面授为主的传统教育模式的一种新型教育模式，它是运用计算机网络技术和多媒体技术来实现交互式学习（王芳，2004）。因此，同步直播课堂与传统课堂相比，依赖于现代远程教育技术的发展，对技术的需求更为严格，因为这些技术问题直接影响到教学活动的进行。 在国外，直播教学系统作为现代远程教育的一种应用手段，已经发展到比较成熟的阶段。并且，直播教学系统正在向着海量数据存储、随时随地接入、复合媒体、高智能化、高自动化和虚拟现实等方向发展，此外，对于实时教学中产生的网络课程的版权保护以及共享需求也越来越迫切。在美国，以网络为基础的直播教学系统，得到了很大的发展。到 2004 年，有大约三分之一的州建立了直播教学系统，如西弗吉尼实时教学应用平台（WVVS）的创办是想“不受学校规模和地点的限制，通过网络技术给学生提供高质量的教育课程”；阿拉斯加的实时教学平台（https://www.360docs.net/doc/2b5306248.html,），“只通过一条主要的信息高速公路为有西弗吉尼亚那样大小的学区服务”；德克萨斯的奥斯丁中学计划（AHSP）为不能去常规中学上学的学生服务；休斯顿独立学区（HISD）则概括性地指出他们的任务是允许任何学生在任何时间和任何地方交互学习，为学生提供一种选择，以满足那些不易适应传统教学的各种各样的学生的需要。 在国内，同步直播课堂的实践应用已经有很多，如成都七中从2002年开始向全国几百所学校广播同步教学，但大多研究着重课堂教学模式、交互模式的探讨，对技术方面专门的研究较少。比如冷铁峥、平忻（2003）提出同步直播课堂技术应用方面的支持应由运营卫星通信的实业公司所负责，包括设备安装、人员培训、技术服务等，异步的辅导、课件点播、定时播发等内容则可通过校园网、有线电视、区域宽带网与互联网等方式进行，但并没有对技术规范做详细阐述。王成端、顾玉林（2006）与上述观点一致，认为同步直播课堂的技术可由专门的技术教师负责，其主要负责通信设备与整个系统的操作培训，为主讲教师和辅导
基于Java的人事管理系统文献综述
学校代码：11517 学号：201011002240 HENAN INSTITUTE OF ENGINEERING 文献综述 题目基于Java 的人事管理系统 的设计与实现 学生姓名许耀辉 专业班级信息与计算科学1042班 学号201011002240 系（部）理学院 指导教师(职称)董西广(讲师) 完成时间2014年3月4日
基于Java的人事管理系统的设计与实现 摘要：随着计算机的发展，科技的发展，现阶段的人事管理系统越来越不能满足企业的需要，特别是对于一些企业仍然采用人工管理的方式，这种方式不仅增加了企业的成本，而且极其容易出错，设计一种基于Java的人事管理系统就应运而生了，人事管理系统基本实现了企业人事管理的基本应用，包括人事信息管理的增、删、改、查，考勤信息管理的增、删、改、查，个人简历信息管理等基本应用，设计的人事管理涉及MySQL数据库的操作，Eclipse以及jdbc数据库的连接等相关知识。 关键词：Java/MySQL/Eclipse/人事管理 1 引言 21世纪最激烈的竞争当属人才的竞争，一个具有多学科知识的复合性人才或许是一个企业发展壮大所不可或缺的重要因素。因此人力资源已逐步成为企业最重要的资源，人力资源管理（Human Resource Management，HRM）也成为现代企业管理工作中的重要内容之一。随着社会的发展，科技的进步，计算机的应用在社会各领域中都得到了普及，越来越多的人都感受到利用计算机进行各类管理的科学和便捷；认识到管理信息系统对于管理工作的重要性[1]。 本次论文创作的主要目的是设计一款简单、易操作的现代人事管理系统，在论文创作的过程中，我借助学校和个人收集的相关资料，利用图书馆和网络等渠道，广泛查阅相关资料，分析前人成果的基础上，明确系统设计思路。 2 人事管理系统的发展 2.1人事管理系统的国外的发展 人事管理系统的发展经过三个阶段的发展。 人事管理系统的发展历史可以追溯到20世纪60年代末期。由于当时计算机技术已经进入实用阶段，同时大型企业用手工来计算和发放薪资既费时费力又容
大数据综述
大数据相关技术综述及调研 大数据本身就是一个很抽象的概念，提及大数据很多人也只能从数据量上去感知大数据的规模，如: 百度每天大约要处理几十PB 的数据; Facebook 每天生成300 TB 以上的日志数据; 据著名咨询公司IDC 的统计，2011 年全球被创建和复制的数据总量为1．8 ZB( 1021 ) ，但仅仅是数据量并不能区分大数据与传统的海量数据的区别。在2008 年《Science》杂志出版的专刊中，大数据被定义为“代表着人类认知过程的进步，数据集的规模是无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法和理论去获取、管理、处理的数据”。比较有影响力的Gartner 公司也给出了大数据的定义，大数据是高容量、高生成速率、种类繁多的信息价值，同时需要新的处理形式去确保判断的作出、洞察力的发现和处理的优化。这种定义不仅是数据规模大，更重要的是如何从这些动态快速生成的数据流或数据块中获取有用的具有时效性价值的信息，但是这些数据类型众多，结构化、半结构化、非结构化的数据对已有的数据处理模式带来了巨大的挑战，其中也体现了大数据在3V 基础上发展的4V定义。4V 定义即volume，variety，velocity，value，关于第4 个V的说法并不统一，国际数据公司( International Data Corporation，IDC) 认为大数据还应当具有价值性( value)，大数据的价值往往呈现出稀疏性的特点; 而IBM 认为大数据必然具有真实性( veracity)，这样有利于建立一种信任机制，有利于领导者的决策。百度百科对大数据的定义是: 大数据( big data) ，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的科学家Ｒauser提到一个简单的定义: 大数据就是超过了任何一个计算机处理能力的庞大数据量。 以下为大数据与传统数据应用的对比：
企业人力资源管理文献综述范文
企业人力资源管理文献综述范文 摘要:充分借助信息技术,结合先进的人力资源管理理念,能够不断提升人力资源管理水平.在提高工作效率的同时,更重要的是为企业的战略发展提供了基于信息的决策支持.文章论述了各个学者对人力资源管理的信息化系统的研究,对该领域内主要贡献者的观点进行归纳,并梳理其理论逻辑,力求从另一个侧面去理解企业人力资源管理信息系统. 关键词:企业人力资源管理信息系统文献综述 一、企业人力资源管理信息系统的演进 企业人力资源管理信息系统的发展,大多数学者都认为经历了三个阶段,对企业人力资源管理信息系统发展所经历的三个阶段和发展动力的论述基本上都是一致的. 杨兴东、王红霞、魏玉莲、成卫山(2007)认为人力资源管理系统的发展历史可以追溯到20世纪60年代末期.由于当时计算机技术已经进入实用阶段,第一代的人力资源管理系统应运而生.当时由于技术条件和需求的限制,这种系统充其量也只不过是一种自动计算薪资的工具.但它的出现为人力资源的管理展示了美好的前景,即用计算机的高速度和自动化来替代手工工作量,使大规模集中处理大型企业的薪资成为可能.第二代的人力资源管理系统出现在20世纪70年代末.第二代系统基本上解决了第一代系统的主要缺陷,对非财务的人力资源信息和薪资的历史信息都给予了考虑,其报表生成和薪资数据分析功能也都有了较大的改善.第三代人力资源管理系统出现在20世纪90年代末.它的特点是从人力资源管理的角度出发,用集中的数据库将几乎所有与人力资源相关的数据(如薪资福利、招聘、个人职业生涯的设计、培训、职位管理、绩效管理、岗位描述、个人信息和历史资料)功能要求已经从单纯的数据收集和整理汇报逐渐转向数据处理和分析、替管理人员做出预测和决策支持,并通过电子流程进行自动化和跨平台跨网络工作等方面转变.