《云计算(第二版)》—第十章 云计算研究热点
RESERVOIR：云服务融合平台
--IBM与SAP、Sun Microsystems及其他若干欧洲科研机构联合开展 一项名为RESERVOIR的云计算计划，欧盟投资经费为1700万欧元。该 项目旨在建立一种“基于服务的网络经济模式” --RESERVOIR研究了当前无法实现的商业服务对系统性能的需求。 RESERVOIR在公开标准基础上建立一个具有可扩展性、灵活性、可靠 性的框架以提供云计算服务
--Xen是由XenSource所管理的一个开源GPL项目。Xen是openSUSE和 Novell主要支持的虚拟化技术，它能够创建更多的虚拟机，每一个虚 拟机都是运行在同一个操作系统上的实例 --KVM是指基于Linux内核（Kernel-based）的虚拟机（Virtual Machine），是以色列的一个开源组织提出的一种新的虚拟机实现方 案，也称为内核虚拟机
Lenk划分方法
提 纲
云计算体系结构研究
云计算关键技术研究
编程模型研究 支撑平台研究 应用研究 云安全研究
虚拟化技术
目前普遍使用三种虚拟机技术：VMware Infrastructure、Xen和KVM --VMware作为虚拟化技术中的龙头，开发设计的VMware Infrastructure能创建自我优化的IT基础架构，其优点如下： （1）通过服务器整合降低IT成本并提高灵活性 （2）减少计划内和计划外停机以改进业务连续性 （3）运行较少的服务器并动态关闭不使用的服务器
网络资源管理系统组合机制
控件库 Sustainable NRM
CPE网络资源 管理系统 核心路由 网络资源管理 系统 核心交换机 网络资源管理 系统 集合交换机 网络资源管理 系统 ToR交换机 网络资源管理 系统 虚拟交换机 网络资源管理 系统
APP APP VM VM
办公区
WAN
数据中心
资源管理技术
--从监控虚拟机事件的范围和干预具体事件的能力、对被监控虚拟机影 响的程度、健壮性三个方面对基于主机代理、陷阱和检查、检测点和回 滚、体系结构监控四种内部监测方法进行了对比分析 --云计算提供商如何选择内部监测方法的判断原则
内部监测方法 能 力 影响程度 健 壮 性
主机代理
主机代理 w/driver 陷阱与检查
云监测技术
1．大规模监测系统Chukwa（Jerome Boulon等 ）
建立在Hadoop上的数据收集系统，用以监测和分析大规模分布式系统。 同时它还包括一个可扩展的功能强大的工具集，用于显示监测和分析的 结果 --适配器 --代理 --存储子系统 --Hadoop基础服务中心
云监测技术
2．虚拟机内部监测方法 （Lionel Litty等 ）
引入一个不断变化的基于CHAMELEON的软件模块及一个带有虚拟节点的多 结点网络拓扑结构。这种基于软件架构的资源管理系统NRM能够通过接入 相应的库来管理不同种网络设备
--大部分传统的NRM仅能控制一种特定的网络设备 --持续的NRM（Sustainable NRM），通过导入对应的控制库实现不同种类的网 络设备的管理
微软的Dryad框架
--主要用来构建支持有向无环图（Directed Acycline Graph，DAG） 类型数据流的并行程序，根据程序的要求进行任务调度，自动在各 个节点上完成任务 --Dryad的执行过程可以看做二维管道流的处理过程 -二维Dryad管道模型定义了一系列操作，包括建立新的节点、在 节点之间加入边、合并两个图或是对任务的输入和输出进行处理等
CARMEN：e-Science云计算
--该项目供神经学家共享、整合、 分析数据 --体系结构 -用户，通过Web浏览器和富客 户端访问CARMEN系统 -领域内的特定服务 -e-Science核心云服务（工作 流、数据管理、服务管理、元数 据管理和安全组件 ） -核心云服务 （基本的存储和 处理 ）
生物学应用
Hadoop实现了两个算法来研究解决生物信息计算的问题： 一个是基本的局部相似性基本查询工具（Basic Local Alignment Search Tool，BLAST）；另一个是基因集合增强 分析（Gene Set Enrichment Analysis，GSEA）
--BLAST：一个用来比对生物序列的一级结构的算法来自数据存储技术特点
（1）在工作量可并行计算的提前下，计算能力是弹性的 （2）数据存储在不信任的主机上 （3）数据通常是进行远程复制
方案
--和事务处理相关的数据管理系统 --和分析相关的数据管理系统
基于分析的云数据库管理系统应该具有以下性质和特点
（1）效率 （2）容忍错误 （3）能够在异构的环境中运行 （4）能够操作加密的数据 （5）能够与商业化的智能产品进行交互
TPlatform：Hadoop的变种
--体系结构 -PC集群层 -云计算平台基础设施层 -数据处理应用层 --最大特点 把大小不变的GFS固定文件块变为大小可变的TFS文件块，改进使得 数据的分发和读取有更好的性能
P2P环境的MapReduce
--P2P-MapReduce体系结构包含三个基本角色：用户（User）、主节 点（Master）和从节点（Slave）。主节点和从节点形成了两个逻辑 上的P2P网络M-net和S-net --主节点失效时的作业提交和节点失效管理流程，从中可以看出 P2P-MapReduce的工作过程
--主要为科学计算应用程序提供 虚拟机、虚拟应用程序和虚拟计 算平台 --Cumulus前端节点是Globus虚 拟工作空间服务的再实现 --OS Farm为云用户提供了两个 界面：用户能输入虚拟机镜像构 建参数的Web界面和能通过wget 访问的HTTP服务 --两种访问方式：一种是Globus 虚拟工作空间服务客户端，另一 种是通过网格计算工作台或网格 门户
GridBatch编程模型
2. GridBatch --编程模型，其中包含相关的并行编程库。使用户能够完全控制 数据的分发和计算力的分配，这样应用程序将获得很高的性能 --基本数据类型 -表 -索引表 --软件组件 -DFS（分布式文件系统） -作业调度器 --控制器：Map控制器、分发控制器、递归控制器、合并控制器、 笛卡儿控制器和Neighbor控制器 --基于Hadoop的一个实现
--GSEA：DNA微点阵数据分析工具，用来检测在显性环境中， 整个基因序列之间的相互关系，通过使用Hadoop，用Python 重写GSEA算法
数据库应用
比较流行的云计算服务类型是将基础设施作为服务 （IaaS），最著名的商业IaaS是Amazon EC2，将数据库应用 部署到这种服务平台上存在诸多挑战 --1. 部署过程 --2. 调整过程
Yahoo云计算平台
--应用需求 （1）在相同的硬件和软件基础设施上支持各种不同类型的应用程序 （2）需要根据用户的需求动态的提供计算资源 （3）需要很高的安全保证 （4）云中的系统必须易于操作 （5）提供简单易用的API接口 （6）采用资源调度和负载均衡技术，快速高效地为用户提供服务 --平台包括三层服务，分别是基于内容的边缘服务、消息服务和核心服务
数据存储技术
基于树的一致性模型
--目的：保证数据的一致性 --解决方案:基于树的一致性模型
-控制器（Controler） -数据服务器副本（Database Replication）
一致性树的建立过程
①建立加权图（Weighted Connection Graph）G（V，E） ②选择根节点 ③在指定了根节点后，将树的根节点作为单一源点，利用单源点最短路 径Dijkstra算法，找出根节点到各副本节点的最可靠的路径，并建立一 致性树
--研究了云计算中能源消耗、资源利用率及整合后的工作性能之间的内 在关系 --实验步骤 --测试结果 -计算机性能变化曲线 -计算机能源消耗变化曲线 --降低能源消耗的资源整合算法
Σδ 实际CPU利用率 实际磁盘利用率 目标CPU利用率 目标磁盘利用率 欧几里得距离δ --为满足更多网络服务需求，降低能耗，减少数字媒体下载量，可采用 如下几种措施 30 30 80 50 53.8 A（初始） （1）减少数字垃圾 97.8 （2）进行策略性的界面设计 40 40 80 50 41.2 A（分配后） （3）提高使用意识 40 10 80 50 56.6 B（初始） （4）避开使用高峰期 96.2 B（分配后） 50 20 80 50 42.4
资源管理技术
通用的云系统索引框架 （Sai Wu 等）
--框架中，处理节点以结构化覆盖网络的形式组织在一起，每个节点 建立本体索引以加速数据访问 最上层为用户应用提供了一个数据访问接口 中间一层包含数千个处理节点，用来为用户提供计算资源 最底层，处理节点的连接组织是松耦合的
资源管理技术
网络资源管理（Network Resource Management，NRM）系统
云计算关键技术研究
编程模型研究 支撑平台研究 应用研究 云安全研究
语义分析应用
对大规模的RDF三元组进行语义推理和查询的速度之慢已深 受广大研究者关注 解决方案
--应用Google的MapReduce框架来实现大规模分布式查询和推理， 将RDF图分解成能够被计算节点处理的小单位 --RDF分子法提供一个处于RDF图和三元组之间的中间化的粒度方法， 由于RDF分子的自身缺陷，使得其性能受到限制，提出了将RDF进行 扩展的方法，包括层次扩展和顺序扩展，以克服其缺陷
较好
好 好
较差
差 较好
好
较差 差
检测点与回滚
体系结构监控
好
较差
较好
较好
差
好
提 纲
云计算体系结构研究
云计算关键技术研究
编程模型研究 支撑平台研究 应用研究 云安全研究
All-Pairs编程模型
云计算知识点2
云计算知识点2在当今的数字化时代，云计算已经成为了一项至关重要的技术。
它不仅改变了企业存储和处理数据的方式，也为个人用户带来了更加便捷和高效的服务体验。
接下来，让我们深入探讨一些云计算的关键知识点。
首先，云计算的定义是什么呢？简单来说，云计算就是一种基于互联网的计算方式，通过将计算任务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。
这使得用户能够按需获取计算能力、存储空间和各种软件服务。
云计算具有多种服务模式，其中包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
基础设施即服务（IaaS）就像是为用户提供了一套虚拟的“硬件”设施。
用户可以根据自己的需求租用服务器、存储设备和网络等基础设施，然后在上面自由地部署和管理自己的操作系统、应用程序等。
比如说，一家新成立的电商企业，不需要一开始就投入大量资金购买服务器等硬件设备，而是可以从云服务提供商那里租用 IaaS 服务，根据业务的增长逐步扩展资源。
平台即服务（PaaS）则更进一步，为用户提供了一个完整的平台环境，包括操作系统、数据库、中间件等。
开发人员可以在这个平台上快速开发、测试和部署自己的应用程序，而无需关心底层的基础设施管理。
这对于那些专注于应用开发而不想花费过多精力在基础设施维护上的团队来说，是非常有吸引力的。
软件即服务（SaaS）则是最为常见和直接的服务模式。
用户可以直接通过网络使用各种应用软件，如电子邮件、办公软件、客户关系管理系统等，无需在本地安装和维护这些软件。
像我们熟悉的谷歌文档、钉钉等，都是 SaaS 的典型应用。
云计算的部署模型也有多种，包括公有云、私有云和混合云。
公有云是由云服务提供商提供给多个用户共享使用的云服务。
它具有成本低、扩展性强等优点，但可能存在数据安全性和隐私性方面的担忧。
私有云则是为一个特定的组织或企业构建的专属云环境，具有更高的安全性和定制性，但建设和维护成本较高。
云计算及应用教学大纲
云计算及应用教学大纲云计算及应用教学大纲课程编号：学风：3学时：48（其中课内实验学时：10）一、目的与任务通过本课程，学生能够对云计算的由来、概念、原理和实现技术有个基本的人数，了解支持云计算的主要产品和工具以及掌握其技术原理和应用方法，了解云计算的主要研究热点与应用领域，认清云计算的发展趋势和前景；另外，通过基于apachehadoop等开源工具的相关实验，让学生亲身体验分布式文件系统、分布式计算和分布式数据库的应用及实现，从而加深所学的理论知识的理解，为今后处理实际的问题打下基础。
二、教学内容及学时分配第一章绪论（学时：4）概述：课程了解及云计算技术详述，包含云计算的由来、概念、发展现状、服务类型典型的技术方案以及云计算的特点与优势，目的就是协助学生对云计算构成一个初步人数。
重点：云计算的概念、服务类型、同时实现机制以及云计算的特点与优势难点：云计算的同时实现机制具体内容：课程了解云计算的概念云计算的发展现状云计算的实现机制（典型的技术方案）网格计算与云计算云计算的特点与优势第二章google云计算原理及应用领域（学时：10）简介：介绍google云计算的背景、技术体系及应用场景：详细讲解四种核心技术，包括分布式文件系统gfs、分布式计算编程模型mapreduce、分布式锁服务chubby和分布式结构化存储系统bigtable:介绍google的应用程序开发平台googleappengine及google云计算应用场景分析。
重点：google云计算的技术体系、分布式文件系统gfs、分布式计算编程模型mapreduce、分布式门锁服务chubby和分布式结构化数据存储系统bigtable以及googleappengine难点：分布文件系统gfs、分布式计算编程模型mapreduce、分布式锁服务chubby和分布式结构化数据存储系统bigtable具体内容：google云计算的的背景google云计算的技术体系google云计算的应用领域场景分布式文件系统gfs分布式计算编程模型mapreduce分布式锁服务chubby分布式结构化数据表bigtablegoogleappengine简介googleappengine服务编程实例：helloworldgoogle云计算应用领域场景分析第三章开源云计算系统（学时：8）概述：直观了解开源云计算系统，包含hadoop、eucylyptus、enomalyecp、nimbus、sectorandsphere、abiquo和mongodb;详尽传授hadoop开源项目的hdfs、mapreduce和hbase,并通过上级实验对有关技术展开采用和检验。
云计算及其关键技术研究
云计算及其关键技术研究云计算是近年来最热门的技术之一，其凭借着高效、便捷的服务模式和大数据处理能力，吸引了众多企业的青睐。
云计算的发展离不开若干关键技术的支撑，下文将从云计算的概念、类型、发展历程以及技术架构等方面进行论述，全方位地了解云计算。
一、云计算的概念与类型云计算是一种将计算机、存储、网络等资源集成在一起，形成一个高效的、可定制化的服务模式的计算形式。
其最大的特点在于，所有的服务都运行于Internet上，使得用户可以随时随地访问到所需的服务。
云计算一般分为公有云、私有云和混合云三种类型。
公有云最为常见，是指由云服务提供商所运营的计算资源，通过Internet开放给广大用户使用。
具有完善的服务体系和高度的可扩展性。
私有云是指由一个企业或组织所自建的云平台，其内部资源只开放给部分授权用户使用。
混合云结合公有云和私有云，具有弹性的资源配置和成本控制能力。
二、云计算的发展历程云计算由来已久，早在1950年代，计算机科学家们就开始探索使用网络进行分布式存储和计算。
直到20世纪90年代，云计算的雏形开始出现，Amazon 公司推出了Amazon Web Services服务，为用户提供Web服务和云计算服务，大大降低了企业的基础设施成本。
而真正引爆云计算领域的是2006年Google推出的Google App Engine。
从此之后，云计算的发展趋势愈加明显，越来越多的企业投身其中。
三、云计算的技术架构1.虚拟化技术云计算的虚拟化技术可以使多个用户在同一物理服务器上共享计算资源。
其中，最常见的虚拟化技术是操作系统虚拟化和应用程序虚拟化。
操作系统虚拟化可实现多个虚拟机在同一物理服务器上运行不同的操作系统，降低硬件资源争用度并提高效率。
应用程序虚拟化则可将不同的应用程序运行于同一环境中，减少了不同程序之间的冲突。
2.网络技术云计算基于网络通信技术，在云计算中，虚拟网络技术可以将不同的虚拟机以及不同数据中心之间的网络连接来连接一起。
《2024年云计算_系统实例与研究现状》范文
《云计算_系统实例与研究现状》篇一云计算_系统实例与研究现状云计算：系统实例与研究现状一、引言云计算是近年来信息技术领域的重要发展，它通过虚拟化技术将计算资源（如服务器、存储设备、数据库等）集中起来，通过网络提供给用户使用。
云计算的灵活性、可扩展性和高效率等特点使其成为众多企业和组织的首选技术之一。
本文旨在介绍云计算的实例及其应用现状，以及目前研究的热点和发展趋势。
二、云计算系统实例1. 亚马逊云服务（AWS）亚马逊云服务是全球最大的云计算服务提供商之一，为企业提供计算、存储、数据库、网络等全方位的云服务。
AWS的EC2（弹性计算云）服务允许用户根据需求快速创建和配置虚拟机，同时提供各种高可用性和安全性的服务。
2. 微软Azure微软Azure是微软公司提供的云计算平台，它提供了一系列的服务和工具，包括计算、存储、网络、人工智能等。
Azure还提供了与Windows和Linux等操作系统的兼容性，使得企业可以轻松地将现有应用程序迁移到云上。
3. 阿里云阿里云是中国的云计算服务提供商，它提供了包括计算、存储、数据库、人工智能等在内的多种云服务。
阿里云还提供了丰富的安全性和合规性服务，以满足中国市场的特殊需求。
三、研究现状云计算技术已经广泛应用于各个领域，如金融、医疗、教育等。
随着云计算技术的不断发展，越来越多的研究者和企业开始关注云计算技术的创新和应用。
目前，云计算的研究热点和趋势包括：1. 边缘计算：随着物联网和移动互联网的普及，边缘计算成为云计算的重要发展方向。
边缘计算将计算资源部署在网络的边缘，以实现更快的响应速度和更低的延迟。
2. 人工智能与机器学习：云计算为人工智能和机器学习提供了强大的计算能力和数据存储能力。
目前，研究人员正在探索如何利用云计算技术来提高人工智能和机器学习的性能和效率。
3. 容器化技术：容器化技术（如Docker）为应用程序的快速部署和管理提供了便利。
通过容器化技术，用户可以在短时间内创建和部署大量的应用程序，并实现应用程序的快速扩展和迁移。
云计算的关键技术及应用
云计算的关键技术及应用云计算（Cloud Computing）是一种基于互联网的计算模式，它通过将计算资源和数据存储提供给用户，以满足他们的计算需求。
云计算已经在现代社会得到广泛应用，并为各行各业带来了许多好处。
本文将重点介绍云计算的关键技术和应用领域。
一、关键技术1. 虚拟化技术虚拟化技术是云计算的基础，它将底层的物理资源（例如服务器、存储设备和网络）抽象为虚拟资源，从而实现资源的灵活分配和管理。
通过虚拟化，云计算平台可以根据用户需求动态分配计算和存储资源，实现高效利用。
2. 分布式系统技术为了保证云计算平台的高可用性和可扩展性，分布式系统技术被广泛应用于云计算中。
分布式存储系统可以实现数据的可靠存储和备份，分布式任务调度和负载均衡算法可以实现资源的合理分配和利用。
3. 数据安全和隐私保护技术由于云计算需要将用户的数据存储在云平台上，数据安全和隐私保护成为云计算面临的重要问题。
加密技术、身份认证和访问控制机制等技术被广泛应用于云计算中，以保护用户的数据安全和隐私。
4. 弹性计算和自动化管理技术弹性计算和自动化管理技术是实现云计算灵活性和高效性的关键。
弹性计算可以根据用户的需求自动调整计算资源的规模，满足不同规模和计算量的应用需求。
自动化管理技术可以实现云平台的自动部署、监控和故障恢复功能，提高云平台的稳定性和可靠性。
二、应用领域1. 企业信息化云计算在企业信息化方面发挥了重要作用。
企业可以将其计算和存储需求外包给云提供商，减少了基础设施投资和维护成本，同时提高了信息系统的可用性和安全性。
云计算还提供了弹性计算资源，可以满足企业在业务高峰期的计算需求。
2. 科学研究云计算为科学研究提供了强大的计算和存储能力。
科学家可以将大规模的实验数据上传到云平台进行分析和处理，大大提高了科学研究的效率。
云计算还可以为科学家提供虚拟实验环境，以模拟和研究各种科学现象。
3. 互联网服务互联网服务提供商可以利用云计算的弹性和可扩展性优势，为用户提供高可用和高性能的服务。
关于云计算的前沿技术探讨
关于大数据与云计算的探讨摘要：大数据云计算应用核心正文：1. 什么叫大数据大数据（英语：Big data），或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。
网络上每一笔搜索，网站上每一笔交易、每一笔输入都是数据，通过计算机做筛选、整理、分析，所得出的结果可不仅仅止得到简单、客观的结论，更能用于帮助企业经营决策，搜集起来的数据还可以被规画，引导开发更大的消费力量。
大数据的常见特点是4V：V olume、Velocity、Variety、Veracity（数据量大、输入和处理速度快、数据多样性、价值密度低）。
“大数据”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。
大数据由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的收集、庋用、管理和处理能力，大数据必须借由计算机对数据进行统计、比对、解析方能得出客观结果。
美国在2012年就开始着手大数据，奥巴马更在同年投入2亿美金在大数据的开发中，更强调大数据会是之后的未来石油。
数据挖掘(Data Mining)则是在探讨用以解析大数据的方法。
在一份2001年的研究与相关的演讲中，当时麦塔集团（英语：META Group，现被高德纳咨询公司收购)的分析员道格·莱尼（Doug Laney）指出数据增长有三个方向的挑战和机遇：量（Volume，数据大小）、速（Velocity，数据输入输出的速度）与多变（Variety，多样性），合称“3V”或“3Vs”。
高德纳与现在大部份大数据产业中的公司，都继续使用这3个V去描述大数据。
于2012年，高德纳修改了对大数据的定义：“大数据是大量、高速、及/或多变的信息资产，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与优化处理。
云计算基础知识讲解
云计算基础知识讲解云计算是近年来兴起的一种计算模式，它通过将计算资源集中在云端，通过网络提供给用户使用。
云计算具有高度的灵活性、可扩展性和可靠性。
下面将对云计算的基础知识进行讲解。
一、云计算的定义和特点云计算是一种通过互联网将计算资源、存储资源和应用程序等服务提供给用户的计算模式。
其特点主要包括以下几个方面：1. 弹性伸缩：云计算平台可以根据用户的需求，自动调整计算资源的规模和数量，以适应不同规模业务的需求。
2. 资源共享：云计算平台上的计算资源、存储资源和网络资源等可以被多个用户共享使用，提高资源利用率。
3. 高可靠性：云计算平台采用了多重备份和冗余机制，保证用户数据和服务的可靠性和稳定性。
4. 按需付费：云计算平台采用按需计费模式，用户只需根据自己的实际使用情况支付费用，降低了成本。
二、云计算的服务模型云计算按照对用户提供的服务类型可以分为三种服务模型：1. 基础设施即服务（IaaS）：提供基础的计算资源、存储资源和网络资源等，用户可以通过虚拟化技术来管理和使用这些资源。
2. 平台即服务（PaaS）：在基础设施的基础上，提供了更高级别的服务，如开发环境、数据库管理系统等，用户可以在此基础上构建和部署自己的应用程序。
3. 软件即服务（SaaS）：在平台的基础上，通过互联网提供应用程序和软件服务，用户可以直接通过浏览器等方式使用这些应用程序，而无需自行安装和维护。
三、云计算的部署模式云计算按照部署方式可以分为以下几种模式：1. 公有云：由云服务提供商建立和维护的云计算平台，供公众用户使用，用户可以根据需要自行选择和申请服务。
2. 私有云：由企业或组织自行建设和维护的云计算平台，供内部员工或特定用户使用，可提供更高的安全性和定制化服务。
3. 混合云：将公有云和私有云相结合，形成一个统一的云计算环境，既可以享受公有云的灵活性和高性能，又可以拥有私有云的安全性和定制化服务。
4. 社区云：由特定的社区组织或团体建立和管理的云计算平台，供特定的社区成员使用，可以满足特定需求和提供专业化服务。
《云计算》核心课程标准
《云计算》核心课程标准一、课程性质与定位本课程是面向信息工程系大数据技术与应用专业学生的核心课程，是云计算的基本概念、发展现状、主要平台的部署及关键技术、虚拟化与容器技术、云计算的实用化、国内外云计算服务与大规模应用、环境云和万物云典型行业应用介绍与剖析等内容，为后续的大数据实训课程打好坚实的基础。
二、课程设计与理念（一）以“工种（岗位）技能标准”设计课程本课程具有很强的实践性，目标是使学生通过本课程所规定的全部教学内容的学习，能够对云计算的由来、概念、原理和实现技术有个基本的认识，熟悉云计算的主要产品和工具以及掌握其技术原理和应用方法，了解云计算的主要研究热点与应用领域，认清云计算的发展趋势和前景。
（二）理论教学与实践教学相结合，以实践教学为中心重点培养学生的职业能力本课程采用理论与实操一体化教学，理论与实操紧密联系，环环相扣，将理论与实操对应起来，使理论真正起到指导实操的作用。
传统教学重理论轻实践实训，改革后的本课程侧重实训实操教学，强调学生职业能力与动手能力的培养。
理论教学围绕实操转，教学以学生职业能力为根本，以学生职业能力的培养引领教学全过程。
（三）采用项目教学与任务驱动教学法相结合的方式进行教学本课程系统介绍了云计算的理论知识、主流技术和实战应用，包括大数据与云计算、Google云计算原理与应用、Amazon云计算AWS、微软云计算Windows Azure、Hadoop2.0:主流开源云架构、Hadoop2.0大家族、虚拟化技术、OpenStack开源虚拟化平台、云计算数据中心以及云计算核心算法等内容，并深度剖析了国内云计算技术发展和云计算在互联网领域的展望。
期望学生对云计算技术有比较深入的理解，能够紧跟云计算的发展前沿，从具体应用场景出发，利用所学的云计算知识解决行业应用问题。
（四）坚持校企合作开发课程的理念本课程在设计与开发过程中始终坚持校企合作的理念，经常与大数据公司保持合作与联系，还经常深入到大数据培训公司及其相关企业进行调查研究，实时掌握企业对大数据人才的需求与任职要求，与企业一起研讨教学内容，探究教学方法，与企业合作开发设计课程。
云计算研究的文献统计分析与热点分析
云计算被看作是继个 人计 算机变革 、 互联 网变革之后 的第 三次Ｉ Ｔ 浪潮 ， 是 中国战略性 新兴产业的重要组成部分 。通 过分 析文
献 的分布情 况 ， 对清楚认识 和把握国际云计算研究 的现状有一定现实意 义。通过分析文献所包含 的信息 ， 能够较为全面 的反映 出 学科研 究的状况 ， 有利 于后 人在前人 的研 究成果 的基 础上 了解本学 科最新研究前沿 ， 把 握学科研究方 向 ， 对 于推动云计算研 究与 应用具有 十分重要 的意义 。
Ｖｉ ｓ ｕ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ａ ｂ ｏ ｕ ｔ Ｈｏ ｔ Ｔｏ ｐ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ Ｓ ｔ ａ ｉ ｔ ｓ ｉ ｔ ｃ ｓ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ａ ｌ Ｃｌ ｏ ｕ ｄ Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ｌｉ ｔ ｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ
热点的知识 图谱 。分析结果显示 ， 目前 云计 算研 究热点主要 围绕云计算性能、 算 法、 设计 、 安全 、 软件即服务和映射 简化模
型 等领 域 。
关键词 ： 云计算 ； 文献统计 ； 知识图谱
中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ 文献 标 识 码 ： Ａ 文章 编 号 ： １ ０ Ｏ ９ — ３ ０ ４ ４ （ ２ ０ １ ３ ） １ ６ — ３ ８ １ ６ 一 Ｏ ４
１ 数 据来 源 与研 究方 法
本研究所 使用 的数 据 ， 全部 来源 于美 国的科学 情报研 究所 （ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｆ ｏ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ｉ ｉ ｆ ｃ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｉ Ｓ Ｉ ） 出版的 Ｗｅ ｂ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ 数据 库 。Ｉ Ｓ Ｉ 是 目前 国际上 惟一 的且最具 学术权威性 的引文信息源 ， 故选择 Ｗｅ ｂ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ 数据库 能更准确 、 全面 的检索 到国际云计算 研究 的全部高 质量文 献 。数 据 的检 索策 略是“ 主题 ＝ （ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ） Ａ Ｎ Ｄ文 献类型 ＝ （ Ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ） Ａ Ｎ Ｄ语种 ＝ （ Ｅ ｎ ｇ ｌ ｉ ｓ ｈ ） ， 时 间跨度 ＝
《云计算概论》课程简介
云计算概论
(IntroductiontoC1oudComputing)
总学时：32学时理论：32学时实验（上机、实习等0学时
学分：2
课程主要内容：
《云计算概论》是网络工程专业的一门比较新的专业选修课程。
课程主要包括：云计算的基本概念、云计算的主要特征，网格计算与云计算的关系，GoogIe云计算系统体系架构、工作原理及应用，GOog1e应用程序引擎（GoOgIeAPPEngine）基本结构及其数据库，亚马逊云计算的基本结构、基本原理及应用，云计算的关键技术及主要研究热点等。
先修课程：
《数据结构》、《操作系统》、《计算机网络》等。
适用专业：
计算机科学与技术
教材：
刘鹏.《云计算》.北京：电子工业出版社，2010
教学叁考书：
[1]张为民.《云计算》.北京：科学出版社，2009
[2]（美）米勒著，姜进磊等译.《云计算》.北京：机械工业出版，2009
[3]（美）芬加著，王灵俊译.《云计算：21世纪的商业平台》.北京：电子工业出版社,
2009。