网络计算的四种形式
OSPF协议原理
<OSPF之一>OSPF协议原理,基本概念和链路状态2007-07-26 10:021.1 OSPF协议原理OSPF 是Open Shortest Path First（即“开放最短路由优先协议”）的缩写。
它是IETF （Internet Engineering Task Force）组织开发的一个基于链路状态的自治系统内部路由协议。
在IP 网络上，它通过收集和传递自治系统的链路状态来动态地发现并传播路由。
当前OSPF协议使用的是第二版，最新的RFC是2328。
OSPF协议具有如下特点：适应范围：OSPF 支持各种规模的网络，最多可支持几百台路由器。
快速收敛：如果网络的拓扑结构发生变化，OSPF 立即发送更新报文，使这一变化在自治系统中同步。
无自环：由于OSPF 通过收集到的链路状态用最短路径树算法计算路由，故从算法本身保证了不会生成自环路由。
子网掩码：由于OSPF 在描述路由时携带网段的掩码信息，所以OSPF协议不受自然掩码的限制，对VLSM 提供很好的支持。
区域划分：OSPF 协议允许自治系统的网络被划分成区域来管理，区域间传送的路由信息被进一步抽象，从而减少了占用网络的带宽。
等值路由：OSPF 支持到同一目的地址的多条等值路由。
路由分级：OSPF 使用 4 类不同的路由，按优先顺序来说分别是：区域内路由、区域间路由、第一类外部路由、第二类外部路由。
支持验证：它支持基于接口的报文验证以保证路由计算的安全性。
组播发送：OSPF在有组播发送能力的链路层上以组播地址发送协议报文，即达到了广播的作用，又最大程度的减少了对其他网络设备的干扰。
1.2 OSPF基本概念1. Router IDOSPF协议使用一个被称为Router ID的32位无符号整数来唯一标识一台路由器。
基于这个目的，每一台运行OSPF的路由器都需要一个Router ID。
这个Router ID一般需要手工配置，一般将其配置为该路由器的某个接口的IP地址。
网络计算的四种形式3篇
网络计算的四种形式网络计算（cloud computing）是一种充分利用网络技术进行计算的方式，其能力和资源可以随时根据需要灵活分配和释放。
网络计算可以分为四种形式：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）和功能即服务（FaaS）。
本文将详细介绍这四种形式。
一、基础设施即服务（IaaS）1.定义基础设施即服务（Infrastructure as a Service，IaaS），是指用户可以租用云服务提供商提供的基础设施来支撑自己的应用程序和服务。
这些基础设施包括计算资源、存储空间、网络带宽、安全等级等。
2.工作原理IaaS采用虚拟化技术，将云服务提供商的服务器资源分隔出来供用户使用。
用户可以根据自己的需求选择相应的资源：CPU、内存、存储空间、网络带宽、安全等级等。
用户租用这些基础设施，可以根据需要进行快速升级或降级。
3.应用场景对于那些需要快速扩容、需要临时启动的项目、需要应对突发流量的网站或web应用，使用IaaS是一个比较好的选择。
同时，对于需要管理自己的硬件的公司，IaaS可以有效地降低成本。
二、平台即服务（PaaS）1.定义平台即服务（Platform as a Service，PaaS）是一种云计算模型，这种模型中，用户可以利用云服务提供商提供的运行环境和工具开发、部署和运行自己的应用程序和服务。
2.工作原理PaaS采用了与IaaS类似的虚拟技术，将云服务提供商的服务器资源划分为多个虚拟环境，提供给用户使用。
而与IaaS不同的是，PaaS不仅提供计算、存储资源，还提供一系列的中间件、运行环境和开发工具等。
3.应用场景对于那些已经有应用程序代码，在应用程序部署、测试、开发等过程中需要依赖特定环境的公司或个人，适合使用PaaS。
同时，对于那些想要快速开发web应用程序的人，也可以利用PaaS省去很多部署的工序。
三、软件即服务（SaaS）1.定义软件即服务（Software as a Service，SaaS）是指用户使用云服务商提供的应用程序和工具，而不是购买和安装在本地的软件。
二端网络参数分析
二端网络参数分析二端网络（Two-port network）是指具有输入端和输出端的电气网络系统。
它是信号传输和处理的基础，广泛应用于通信、电子、电力等领域。
为了评估二端网络的性能和特性，人们引入了网络参数进行分析。
本文将介绍二端网络的四种主要参数：传输参数、散射参数、混合参数和链路参数，并分别解释它们的含义和应用。
1. 传输参数传输参数（Transmission parameters），又称为T参数，描述了输入和输出之间的传输关系。
它是输入电压与输出电流之比和输入电流与输出电压之比的比值。
通常用矩阵形式表示：T = [T11 T12; T21 T22]其中，T11和T22分别表示输入电压与相应输出电流之比，T12和T21表示输入电流与相应输出电压之比。
传输参数广泛应用于线性电路分析和设计领域，可以用来计算电压传输函数和电流传输函数，从而评估二端网络的增益和频率响应。
2. 散射参数散射参数（Scattering parameters），简称S参数，是描述电路中信号的反射和传播特性的重要参数。
它用于描述输入和输出之间的散射关系，即输入到输出的信号在电路中的散射情况。
散射参数也可以用矩阵形式表示：S = [S11 S12; S21 S22]其中，S11表示输入端口的反射系数，S22表示输出端口的反射系数，S12表示从输出端口到输入端口的传输系数，S21表示从输入端口到输出端口的传输系数。
散射参数可以用来计算功率增益、频率响应和信号的反射损耗，是无源二端网络分析中的重要工具。
3. 混合参数混合参数（Hybrid parameters），也称H参数或h参数，用于描绘二端网络中输入和输出端之间多种电路元件的相互作用情况。
它是电压和电流之间的线性关系，由下列方程组来描述：V1 = h11 * I1 + h12 * V2I2 = h21 * I1 + h22 * V2其中，h11和h22表示输入输出之间的电流传输关系，h12和h21表示输入和输出之间的电压传输关系。
云计算四种常用服务形态解析
云计算四种常用服务形态解析云计算是一种通过网络提供计算能力、存储资源和应用服务的技术。
通过云计算，用户可以通过互联网按需获取所需的计算资源，而不需要购买或维护物理硬件。
云计算提供了多种服务形态，包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）和功能即服务（FaaS）。
本文将对这四种常用的云计算服务进行解析。
1. 基础设施即服务（IaaS）基础设施即服务提供了虚拟化的计算资源，包括计算机、网络和存储。
用户可以在云平台上创建虚拟机实例，并根据自己的需求配置虚拟机的规模和资源。
用户在IaaS上可以像使用自己的物理服务器一样使用虚拟机，可以自由安装操作系统、应用程序和开发工具。
此外，IaaS还提供了灵活的存储和网络功能，使用户能够根据需求扩展和调整存储容量和网络带宽。
常见的IaaS提供商有亚马逊AWS的EC2和微软的Azure。
2. 平台即服务（PaaS）平台即服务为用户提供了基于云平台的开发和部署环境，使开发者能够快速开发和部署应用程序。
PaaS提供了一系列的开发工具、软件库和环境，使开发者能够专注于应用程序的开发，而不需要关注底层的基础设施。
开发者只需要上传自己的应用程序代码到PaaS上，PaaS会根据用户的配置进行自动扩展和管理。
PaaS还提供了自动化的部署、监控和性能管理功能。
常见的PaaS提供商有谷歌的App Engine和微软的Azure App Service。
3. 软件即服务（SaaS）软件即服务是一种通过互联网提供软件应用的模式。
在SaaS中，云提供商托管和维护应用程序的后台基础设施和数据，用户通过浏览器或移动客户端访问和使用应用程序，而不需要自己安装和维护软件。
SaaS提供了一系列的应用程序，包括办公软件、企业资源计划（ERP）和客户关系管理（CRM）等。
用户只需按照订阅模式支付费用，即可使用云提供商提供的应用程序和服务。
常见的SaaS提供商有Salesforce和Google Apps。
物联网的四种计算模式
物联网的四种计算模式目录1. 物联网的云计算 (4)2. 面向物联网的雾计算 (5)3. 物联网边缘计算 (6)4. 物联网的MIST 计算 (7)从物联网从业者的角度来看，经常看到对计算更加可用和分布式的需求。
当开始将物联网与OT 和IT系统整合时，面临的第一个问题是设备发送到服务器的庞大数据量。
在一个工厂自动化的场景中，可能有数百个集成的传感器，这些传感器每1秒发送3个数据点。
大部分的传感器数据在5秒钟之后就完全没用了。
数百个传感器，多个网关，多个进程，和多个系统，需要几乎在瞬间处理这些数据。
大多数数据处理的支持者都支持云模型，即总是应该向云发送一些东西。
这也是第一种物联网计算基础。
通过物联网和云计算模型，基本上推动和处理你的感官数据在云。
你有一个摄入模块，它可以接收数据并存储在一个数据湖(一个非常大的存储器) ，然后对它进行并行处理(它可以是Spark，Azure HD Insight，Hive，等等) ，然后使用快节奏的信息来做决定。
自从开始构建物联网解决方案，现在有了许多新的产品和服务，可以非常容易地做到这一点: ∙可以使用AWS Kinesis 和Big data lambda services∙可以利用Azure 的生态系统，让构建大数据能力变得极其容易∙或者，可以使用像Google Cloud 产品这样的工具如Cloud IoT Core在物联网中面临的一些挑战是:∙私有平台的使用者和企业对于拥有他们的数据在谷歌，微软，亚马逊等感到不舒服∙延迟和网络中断问题∙增加了存储成本、数据安全性和持久性∙通常，大数据框架不足以创建一个能够满足数据需求的大型摄入模块通过雾计算，可以变得更加强大。
雾计算使用的是本地处理单元或计算机，而不是将数据一路发送到云端并等待服务器处理和响应。
4-5年前，还没有像Sigfox 和LoraWAN 那样的无线解决方案，BLE也没有mesh或远程功能。
因此，必须使用更昂贵的网络解决方案，以确保能够建立一个安全，持久的连接到数据处理单元。
计算复杂网络的理论方法
计算复杂网络的理论方法随着时代的发展，人们越来越依赖于计算机和网络，因此网络结构的研究逐渐成为热门话题。
现在，计算网络已经成为人们生活和工作中不可缺少的一部分。
因此，对网络结构的研究和分析已经成为学术研究的一个重要领域。
这也导致了计算复杂网络的理论方法的产生和不断发展。
复杂网络是指结构很复杂、存在较多节点和链接的网络，包括社交网络、信息网络、生物网络和交通网络等。
这些网络的特点在于节点之间的相互关联和交错，使得复杂网络的结构不能够简单地被描述和分析。
因此，研究复杂网络需要共性和个性的结合，需要对网络结构进行量化和分析。
这也促进了计算复杂网络理论方法的发展。
计算复杂网络理论方法包括：图论方法、聚类算法、分层算法、最大流最小割算法、随机图模型等多种方法。
下面将对其中的几种方法进行简单介绍。
图论方法是最早也是最常见的方法之一。
主要分为四种：最短路径算法、最小生成树算法、最大流算法和最小割算法。
最短路径算法指的是在网络中搜索两个节点之间的最短距离。
最小生成树算法常用于连接网络中所有节点的连通性问题。
最大流算法和最小割算法则主要用于解决网络流的问题。
这些算法要求对网络结构建模并确定相应的指标，以便计算和分析。
聚类算法的主要目的是将网络中不同的节点分组。
在社交网络中，聚类算法可以用于识别不同的社群；在蛋白质网络中，聚类算法可以用于确定蛋白质结构的功能类别。
目前最流行的算法是基于谱聚类的方法，它可以快速将大规模网络分成不同的类簇。
分层算法被广泛应用于社交网络和组织结构中。
该算法确定网络中的分层结构，以便解释和分析网络的不同层面。
对于组织结构和管道网络，分层算法可以用于了解控制层次和优化资源的配置。
最大流最小割算法是网络流分析中的一个重要问题，也是最基本的图论问题之一。
最大流最小割问题的求解可以通过线性规划技术求解。
最大流最小割算法可以通过网络的容量、流量和割的定义等基本概念进行计算。
随机图模型是用于描述和分析网络结构的数学模型之一。
云计算中的云计算模型分类
云计算中的云计算模型分类云计算是指通过网络提供计算资源和服务的一种模式。
根据不同的服务模式和部署方式，云计算可以分为四种基本的云计算模型：公有云、私有云、混合云和社区云。
1. 公有云（Public Cloud）：公有云是由云服务提供商提供并开放给公众使用的云计算服务。
这种模型下，云服务提供商经营和管理庞大的云平台，为用户提供多种计算资源和服务，如虚拟机、存储空间、数据库等。
用户可以根据需求随时购买、使用和释放计算资源，按照使用量和使用时长进行付费。
著名的公有云提供商包括亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云等。
2. 私有云（Private Cloud）：私有云是由企业或组织自己搭建和管理的云计算环境，资源和服务仅供内部使用。
在私有云模型下，企业可以根据自身需求配置和管理云计算平台，拥有更高的灵活性和控制权。
私有云多用于对数据安全性要求较高的行业，如金融、医疗等。
企业可以采用自有设备建设私有云，也可以通过外包方式将私有云托管给云服务提供商。
3. 混合云（Hybrid Cloud）：混合云是将公有云和私有云结合起来使用的一种云计算模型。
企业可以同时使用公有云和私有云，根据实际需求将不同的工作负载分配到不同的云环境中，以实现最佳的性能、安全性和成本效益。
混合云模型可根据业务需求进行灵活的扩展和缩减，同时也能够解决数据隐私和安全性等问题。
社区云是针对特定行业或共同需求的组织建立的云计算平台。
组织内的多个成员可以共享该云平台上的计算资源和服务。
社区云一般由行业联盟、政府机构等共同建设和管理，为成员提供统一标准的云服务。
社区云相对于公有云和私有云而言，更加专注于特定行业或领域的需求，能够更好地满足成员的共同需求和合规要求。
总结起来，云计算模型主要分为公有云、私有云、混合云和社区云。
企业和组织可以根据不同的业务需求和数据安全要求选择适合的云计算模型，以获得最佳的性能、灵活性和成本效益。
网络计算的四种形式
网络计算的四种形式网络计算是指通过计算机网络进行信息交流和数据处理的一种计算方式。
它借助网络传输技术，将数据、计算资源和应用程序等分布式地连接起来，实现协同工作和资源共享。
网络计算具有高效、便捷、灵活等特点，已经在各个领域得到广泛应用。
根据其运行方式和计算资源的共享程度，可以将网络计算分为四种形式。
第一种形式是“客户端-服务器模式”。
这种模式中，计算资源被集中于服务器端，用户通过客户端发起请求，服务器接收请求并提供相应的服务。
这种形式的网络计算相对简单、易于管理，适合中小规模的应用场景。
例如，电子邮件传输和网页浏览就是基于客户端-服务器模式进行的。
第二种形式是“对等网络模式”。
在对等网络中，各个计算节点之间没有明确的服务器和客户端的区别，每个节点都可以提供服务和请求服务。
这种模式下，计算资源可以更好地被充分利用，提升整个系统的灵活性和可靠性。
对等网络在文件共享、即时通讯和分布式计算等方面具有广泛的应用。
第三种形式是“网格计算模式”。
网格计算是一种将分布在不同地域的计算机资源和数据存储设备通过网络连接起来，形成一个灵活可拓展的计算平台的技术。
网格计算模式强调资源的共享和协同处理，能够满足大规模科学计算和复杂数据分析的需求。
例如，气象预测、基因组学研究和高能物理实验等领域都需要利用网格计算模式进行大规模数据处理和模拟计算。
第四种形式是“云计算模式”。
云计算是一种按需提供计算资源和服务的模式，将计算机、存储设备和应用程序等资源通过互联网进行集中管理和调度。
云计算具有高度的可伸缩性、弹性和可定制性，可以根据用户需求快速分配计算资源。
公有云、私有云和混合云是常见的云计算部署方式。
云计算已经广泛应用于大数据处理、人工智能、物联网等领域。
网络计算的四种形式各有特点，可以根据不同应用场景的需求选择合适的模式。
它们都借助计算机网络提供了便捷高效的计算和通信方式，极大地推动了信息技术的发展和应用。
随着网络技术的不断进步，网络计算将继续发展壮大，为人们的工作和生活带来更多便利和创新。
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专题报道－1 字数 5000 责编龚杰20世纪90年代，Internet蔓延到世界各地，成为人们沟通信息和协同工作的有效工具,更为重要的是，Internet上汇集的成千上万的计算资源、数据资源、软件资源、各种数字化设备和控制系统共同构成了生产、传播和使用知识的重要载体。
人们开始思考如何将物理上互连的众多资源汇聚起来，联合提供服务，这就是网络计算技术的实质。
网络计算的四种形式国防科技大学计算机学院肖侬卢锡城王怀民在目前，网络计算正处于发展阶段，人们对它的定一还没有形成共识，但一个相对可以接受的理解是：‚网络计算‛是把网络连接起来的各种自治资源和系统组合起来，以实现资源共享、协同工作和联合计算，为各种用户提供基于网络的各类综合性服务。
基于此，人们把企业计算、网格计算、对等计算和普及计算归类为网络计算。
企业计算：以中间件为核心企业计算是‚以实现大型组织内部和组织之间的信息共享和协同工作为主要需求而形成的网络计算技术‛，其核心是Client/Server计算模型和相关的中间件技术。
早在20世纪80年，人们就提出在互连的计算机硬件上部署新型的分布式操作系统，全面彻底地管理整个系统，给用户单一的系统视图。
尽管这一努力产生了许多技术成果和实验系统，但一直没有形成可用的产品，人们直觉地感到在不断扩展的局部自治异构系统上实现资源的集中管理几乎是不可能的，于是开始采用中间件平台技术，以屏蔽系统的异构性，支持局部自治系统的信息交互和协同。
经过十几年的发展，中间件取得了令人瞩目的发展，出现了远程数据库访问、远程过程调用、消息传递和交易管理等各类中间件。
90年代末，面向对象的中间件技术成为中间件平台的主流技术，出现了以SUN公司的EJB/J2EE 、Microsoft的COM＋/DNA和OMG的CORBA/OMA为代表的三个技术分支。
其研究热点是建立标准化的对象请求代理，屏蔽网络环境下计算平台、操作系统、编程语言、网络协议的异构性和复杂性，使分布在网络上的应用系统能够协同工作，为网络应用提供通用的高级网络管理服务以及与应用领域相关的增值服务。
进入新世纪，随着电子商务需求的发展，企业计算面临企业间的信息共享和协同工作问题，面向Web的企业计算解决方案成为热点，W3C提出了Web Service 技术体系、Microsoft推出了.Net技术、SUN推出SUN ONE架构，企业计算技术全面进入Internet时代。
网格计算：让计算能力‚公用化‛网格计算（Grid Computing）是网络计算的另一个具有重要创新思想和巨大发展潜力的分支。
最初，网格计算研究的目标是希望能够将超级计算机连接成为一个可远程控制的元计算机系统（MetaComputers）；现在，这一目标已经深化为建立大规模计算和数据处理的通用基础支撑结构，将网络上的各种高性能计算机、服务器、PC、信息系统、海量数据存储和处理系统、应用模拟系统、虚拟现实系统、仪器设备和信息获取设备（例如传感器）集成在一起，为各种应用开发提供底层技术支撑，将Internet变为一个功能强大、无处不在的计算设施。
Grid计算可以从三个方面来理解。
第一，从概念上，网格计算的目标是资源共享和分布协同工作；网格的这种概念可以清晰地指导行业和企业中各个部门的资源进行行业或企业整体上的统一规划、部署、整合和共享，而不仅仅是行业或大企业中的各个部门自己规划、占有和使用资源，这种思想的沟通和认同对行业和企业是至关重要的，将提升或改变整个行业或企业信息系统的规划部署、运行和管理机制。
第二，网格是一种技术；为了达到多种类型的分布资源共享和协作，网格计算技术必须解决多个层次的资源共享和合作技术，制定网格的标准，将Internet 从通讯和信息交互的平台提升到资源共享的平台。
第三，网格是基础设施，是通过各种网络综合计算机、数据、设备和服务等资源的基础设施；随着网格技术逐步成熟，建立地理分布的遍布全国或世界的大型资源节点，集成网络上的多个资源，联合向全社会按需提供全方位的信息服务。
这种设施的建立，将使用户如同今天我们按需使用电力一样，无需在用户端配套大量的全套计算机系统和复杂软件，就可以简便地得到网格提供的各种服务，这种设备、软件投资和维护开销将大大减少。
如同电力系统一样，网格设施作为一个国家战略信息基础设施来规划、建设和运行管理，其复杂度和难度是相当大的，这里面有思想和观念上的变化，技术上的难点，以及国家法律和政策上的问题等等，需要经过多年的艰苦努力。
但是作为大型企业、行业和国防等一些部门实施网格基础设施战略是现在就可以开始做的事情，而且在需求、策略和技术上都是切实可行的。
网格计算的重要战略意义及其广阔应用前景，使其成为当今吸引众多研究人员和巨大资金投入的研究热点，一些大型网格计算研究项目相继启动。
截止到目前，最著名的网格计算研究项目包括以下一些：●美国自然科学基金于1997年底开始实施‚分布式网格‛研究项目，其目标是在美国建立遍及全国的计算网格，支持重大科学与工程计算，为用户提供到桌面上的虚拟高性能计算环境。
●美国国家航空和宇宙航行局（NASA）的IPG（Information Power 网格）项目。
这是一个20年的研究计划，目的是让人们使用计算资源和信息资源就象使用电力网提供的电力资源一样方便快捷。
●美国能源部开发的ASCI 网格已经投入生产性使用，其主要用途是核武器研究。
●美国国防部的全球信息网格（GIG）项目是最庞大的网格计划，用于美军新世纪作战支撑，预计2020年完成。
●欧洲共同体的Euro网格和Data 网格。
主要用于包括高能物理、生物计算、气候模拟等多个领域的应用。
●2001年8月，美NSF宣布了一个重大科研项目，研制称为‚分布式万亿级设施‛（Distributed Terascale Facility）的网格系统，简称Tera网格，它是世界上第一个从设计开始就面向网格的广域超级计算平台，也是第一个无处不在的计算机基础设施（Cyber-infrastructure）。
●我国科技部在‚九五‛开展了国家高性能计算环境（网格）的建设和关键技术的研究。
‚十五‛期间科技部加大了对网格技术研究和推广的力度，目标是突破网格关键技术、建立网格计算技术标准，将网格计算技术应用到行业和企业应用中，建立行业和企业应用网格，进一步加强全社会共享的国家高性能网格计算环境的建设，推动我国网格产业的形成和发展。
目前，大的网格项目研究和实施有一个显著的特点，即各个项目是直接面向应用，和应用领域紧密相关。
目前，IBM、HP、Sun、LSF、Boeing等公司都已经进入网格计算领域，加紧研究相关的技术和产品。
在这里需要强调的是‚网格计算‛与‚高性能计算机‛的关系。
高性能计算机是网格计算环境结构的结点和重要组成部分；网格计算技术是高性能计算技术的发展方向之一，它并不能替代超高性能计算机系统。
但是未来的超高性能计算机系统必须支持网格计算环境,能够很容易地融入到网格计算环境中,将其强大的计算和数据存储处理能力提供给众多的用户使用。
网格计算技术的目的是结合高性能计算技术和网络计算技术将高性能计算机的能力释放出去，构造一个公共的高性能处理和海量信息存储的计算基础设施，使各类用户和应用能够共享资源。
因此，网格计算将会促进高性能计算机应用的发展，促进高性能计算机服务市场的发展，刺激市场对高性能计算机和海量存储系统的需求。
对等计算：倡导‚平等‛共享对等计算（Peer-to-Peer，简称P2P）是在Internet上实施网络计算的新模式。
在这种模式下，服务器与客户端的界限消失了，网络上的所有节点都可以‚平等‛共享其他节点的计算资源。
IBM为P2P下了如下定义：P2P系统由若干互联协作的计算机构成，且至少具有如下特征之一：系统依存于边缘化（非中央式服务器）设备的主动协作，每个成员直接从其他成员而不是从服务器的参与中受益；系统中成员同时扮演服务器与客户机的角色；系统应用的用户能够意识到彼此的存在，构成一个虚拟或实际的群体。
不难看出，P2P把网络计算模式从集中式引向分布式，也就是说，网络应用的核心从中央服务器向网络边缘的终端设备扩散：服务器到服务器、服务器到PC机、PC机到PC机，PC机到WAP手机，所有网络节点上的设备都可以建立P2P 对话。
P2P给互联网的分布、共享精神带来了无限的遐想。
有观点认为，至少有几百种应用能被开发出来，但从目前的应用看，P2P的威力还主要体现在大范围的共享和搜索的优势上，诸如对等计算、协同工作、搜索引擎、文件交换等。
普及计算：计算无所不在普及计算（ubiquitous computing or pervasive computing）强调人与计算环境的紧密联系，使计算机和网络更有效地融入人们的生活,让人们在任何时间、任何地点都能方便快捷地获得网络计算提供的各种服务。
普及计算研究的内容主要包括两个方面：自然的人机交互和网络计算。
美国排名前10位的大学无一例外地投巨资设立了以‚普及计算‛为主要方向的研究计划。
目前有4个研究计划最具影响力，这些计划的目标是提出全新的体系结构、应用模式、编程模型等基础理论模型和方法：●MIT的Oxygen研究计划该计划的研究人员认为，未来世界将是一个到处充斥着嵌入式计算机的环境，它们已经融入人们的日常生活中。
Oxygen希望充分利用这些丰富计算资源，达到‚做更少，完成更多（to do more by doing less）‛的目的。
●CMU的Aura研究计划它致力于研究在普及计算时代，在用户和计算环境之间增加一层软件层（称为Aura），由Aura代理用户去管理、维护分布式计算环境中频繁变化、松散耦合的多个计算设备，以完成用户的目标任务。
Aura推崇的理念是：‚‘人的精力’（User Attention）是最宝贵的资源，应该让它集中在用户要完成的任务上，而不是管理、配臵硬件和软件资源上‛。
●UC Berkeley的Endeavour计划这是UC Berkeley进行的旨在通过运用信息技术，提供全新的、全球规模的信息基础设施，从根本上方便人们与信息、设备和他人进行交互的计划。
这些信息设施需要能够动态实时地协调世界上任何可用的资源来满足用户计算的需要，其创新点之一是‚流体软件‛（Fluid Software），这种软件能够自适应地选择在何处执行、在何处存储，它通过协议获得可用资源并向其他实体提供服务。
●华盛顿大学的Portolano计划该计划提出了‚数据为中心的网络‛以适应让计算本身变成不可见的（Invisible Computing）的要求。
它认为目前计算机技术的发展仍然是技术驱动而不是用户需求驱动的，为了改变这一现状，该计划致力于研究根据用户的位臵变化而自适应地改变软件用户界面的机制、以数据为中心的网络以及新型的分布式服务模型。