云计算技术及其应用研究
基于虚拟化技术的云计算技术研究及应用
基于虚拟化技术的云计算技术研究及应用随着企业和个人数据量的不断增长，以及网络技术的快速发展，云计算作为一种全新的计算模式已经成为了当今网络领域中的一项重要技术。
虚拟化是云计算技术的基础，在实现云计算技术的过程中，虚拟化技术扮演着至关重要的角色。
本文将从云计算技术的概念出发，详细探讨基于虚拟化技术的云计算技术研究及其应用场景。
一、云计算技术的概念云计算（Cloud Computing）是一种基于网络的计算模式，它将需要大量计算处理或存储的任务分布到大量的计算资源之中，使得用户可以在任何时间、任何地点通过网络访问这些计算资源，并以较小的花费来获得相对应的服务。
与传统的计算模式相比，云计算具有许多优点。
首先，云计算的弹性和可伸缩性非常好，使得用户可以按照自己的需求来规划对计算和存储资源的使用，这样可以大大节省成本。
其次，云计算可以实现高可用性和自动化管理的操作，以更快捷、便捷和安全的方式运营业务。
最后，云计算极大地拓展了企业的业务范畴和业务领域，广泛应用于人工智能、物联网、移动应用等等领域。
二、虚拟化技术的应用虚拟化技术是实现云计算的重要基础和手段，在这里，我们将从核心技术和应用两方面进行阐述。
1、核心技术虚拟化技术是借助虚拟机技术来实现，它的基本思想是将物理机器划分成多个虚拟机，每个虚拟机都有自己的操作系统和独立的资源。
这样可以在不改动原环境的情况下，利用虚拟化技术将一台物理服务器划分成多个虚拟服务器，以满足不同的需求。
在虚拟化过程中，虚拟化软件将计算机资源分配到多个虚拟机中，可以分别给每个虚拟机分配不同的操作系统、磁盘和内存，使得虚拟机可以利用这些资源运行自己的应用程序，这样就实现了多个操作系统，在一台物理机器上同时运行的功能。
虚拟化技术主要通过以下几种方式来实现：全虚拟化技术：全虚拟化技术是最为常见的一种虚拟化技术，每个虚拟机可以运行不同的操作系统，虚拟机上运行的软件因为受操作系统环境的限制而无法直接与硬件进行交互，只能与虚拟机系统进行交互。
云计算技术在金融行业的应用调研报告
云计算技术在金融行业的应用调研报告一、引言随着信息技术的迅猛发展和金融行业的不断变革，云计算技术正逐渐成为金融行业中不可或缺的一部分。
本调研报告将重点研究云计算技术在金融行业的应用现状和未来发展趋势，以及其对金融行业带来的影响。
二、云计算技术在金融行业的应用现状1. 云计算技术在金融行业的基础应用云计算技术已广泛应用于金融行业的基础设施上，例如数据中心的建设和运维，网络和存储的管理等。
通过利用云计算技术，金融机构能够提高计算和存储资源的利用效率，降低IT成本，提升业务灵活性和可扩展性。
2. 云计算技术在金融数据处理上的应用金融行业对于大规模和高速的数据处理有着特殊要求，而云计算技术正能够满足这些需求。
云计算提供了强大的数据处理和分析能力，为金融机构提供了更快速、更准确的数据分析服务。
同时，云计算还能够实现数据的实时同步和共享，提高金融机构内部协同工作的效率。
3. 云计算技术在金融风险管理上的应用金融行业的风险管理对数据的安全性和可靠性有着严格要求，而云计算技术提供了强大的安全性措施和高可用性服务。
金融机构可以利用云计算技术来构建强大的风险管理系统，实现对风险数据的实时监控与分析，减少风险事件的发生，提高风险管理的效率。
4. 云计算技术在金融服务创新上的应用随着金融科技的发展，云计算技术正在成为金融服务创新的重要推动力量。
金融机构可以借助云计算技术，提供更加个性化、便捷、安全的金融服务。
例如，通过云计算，金融机构可以实现移动支付、个人财务管理等创新业务，满足客户多样化的需求。
三、云计算技术在金融行业的未来发展趋势1. 大数据和人工智能的融合随着大数据和人工智能的快速发展，云计算技术将与这两者融合，形成更加智能化的金融业务应用。
通过云计算技术，金融机构可以实现对大数据的高效处理和智能分析，提高业务决策的准确性和效率。
2. 区块链与云计算的结合区块链技术作为分布式账本技术的重要代表，将与云计算技术相结合，为金融行业带来更加安全、透明和高效的交易和结算方式。
云计算技术在化工行业中的应用研究
云计算技术在化工行业中的应用研究第一章绪论随着信息技术的快速发展和云计算技术的广泛应用，越来越多的行业开始探索并应用云计算技术，以提高效率和降低成本。
化工行业作为重要的基础产业之一，在传统工艺生产和管理过程中，也面临着很多挑战。
因此，研究云计算技术在化工行业中的应用具有重要的意义。
本文将探讨云计算技术在化工行业中的应用及其研究进展。
第二章云计算技术在化工企业生产过程中的应用云计算技术在化工企业生产过程中的应用主要集中在工艺模拟与优化、生产计划与调度、质量控制和资源管理等方面。
2.1 工艺模拟与优化云计算技术可以为化工企业提供强大的计算资源和高性能的计算能力，加速工艺模拟与优化的速度。
通过建立不同的模型，利用云计算平台进行模拟计算和参数优化，可以减少实验次数和时间成本，提高产品质量和生产效率。
2.2 生产计划与调度化工生产过程涉及多个生产单元之间的协调与调度，云计算技术可以提供实时的数据支持和智能决策分析。
通过将生产数据和现场监测数据传输到云平台，可以实现生产计划的优化和调度的自动化管理，提高整体生产效率和资源利用率。
2.3 质量控制化工产品的质量控制对于化工企业的生产和发展至关重要。
云计算技术可以实时监控和分析大量的生产数据，通过数据挖掘和模式识别等方法，提取关键特征信息，辅助在生产过程中对质量问题进行预警和调整，从而有效提升产品质量和降低废品率。
2.4 资源管理化工企业的资源管理是效益和可持续发展的关键。
云计算技术可以对化工企业的各类资源进行全面的监测和管理，包括原材料、能源、设备等。
通过实时数据采集和分析，云计算平台可以提供预测和优化资源配置的建议，实现对资源的高效利用和成本的有效控制。
第三章云计算技术在化工数据管理中的应用云计算技术在化工数据管理中的应用主要涉及数据采集、存储、处理和分析等方面。
3.1 数据采集化工生产过程中产生了大量的数据，包括生产数据、质量数据、设备数据等。
云计算技术可以通过各类传感器和监测装置，实时采集这些数据，并将其发送到云平台进行集中管理和分析。
云计算中的自动化运维技术研究与实践
云计算中的自动化运维技术研究与实践云计算作为一种灵活、可扩展且高性能的计算模式，正迅速改变着各行各业的运维方式。
在云计算环境下，自动化运维技术被广泛应用，以提高运维效率、降低成本、增强系统的可靠性。
本文将对云计算中的自动化运维技术进行研究与实践，探讨其应用、挑战和潜在影响。
1. 云计算中的自动化运维技术概述自动化运维技术是指利用各种自动化手段和工具，对云计算环境中的应用程序、服务器、网络设备等进行运维管理和监控。
其核心目标是实现运维工作的自动化、标准化和可预测性，以提高效率、降低运维成本。
2. 自动化运维技术的应用场景2.1 服务器部署与配置管理在云计算环境下，服务器的部署和配置管理是一个耗时且重复性较高的任务。
自动化运维技术可以通过脚本化和自动化工具，实现服务器的快速部署和配置管理，减少人工干预，提高部署效率。
2.2 自动监控与故障检测云计算环境中，系统的可靠性至关重要。
自动化监控工具可以实时监测服务器、应用程序和网络设备的状态，及时发现和修复潜在的故障，提高系统的稳定性和可用性。
2.3 自动化变更管理云计算环境下的软件更新、配置修改等需求非常频繁。
自动化变更管理工具可以帮助管理员对系统进行快速的变更，通过版本控制和自动化流程，降低变更的风险，并保证系统的稳定性。
3. 自动化运维技术的挑战与解决方案3.1 复杂性与灵活性的平衡云计算环境中，系统规模庞大，复杂度较高。
自动化运维技术需要在满足系统的灵活性和标准化要求的同时，能够处理复杂的运维场景。
解决方案可以是采用灵活的脚本语言，结合自动化工具，并进行合理的系统架构设计。
3.2 安全性和隐私保护云计算环境中的运维数据涉及大量的敏感信息，如何保护数据的安全性和隐私成为一大挑战。
此时，可以采用加密技术、访问控制策略以及合规性监管等方法来确保运维数据的机密性和完整性。
3.3 持续学习与技术更新云计算及其相关的技术在不断发展和演进，自动化运维技术也需要不断学习和更新。
云计算与大数据技术研究报告
云计算与大数据技术研究报告一、引言随着信息技术的快速发展和互联网的普及，云计算和大数据技术成为了当今科技界的热门话题。
云计算通过网络提供各种服务和资源，而大数据技术则致力于处理和分析海量的数据。
本报告将介绍云计算和大数据技术的概念、基本原理以及当前的应用情况。
二、云计算技术1. 概念与定义云计算是一种将计算资源以服务的形式通过网络提供给用户的模式。
它的核心理念是将传统的硬件和软件资源集中管理，用户通过互联网可以随时随地访问到所需的计算资源。
2. 云计算的基本原理云计算基于虚拟化技术，将物理服务器划分为多个独立的虚拟机，每个虚拟机都可以独立运行操作系统和应用程序。
通过资源管理和调度，云计算可以实现按需分配和动态扩展。
3. 云计算的应用领域云计算已经广泛应用于各个领域，如云存储、云服务器、云数据库等。
它为个人用户、企业和政府机构等提供了灵活、高效的计算服务，大大降低了信息技术的成本。
三、大数据技术1. 概念与定义大数据是指无法通过传统的数据管理和处理技术来有效获取、存储和分析的数据集合。
大数据技术是为了解决这种海量数据的处理问题而产生的一种新型技术。
2. 大数据的处理与分析针对大数据的特点，大数据技术包括数据获取、数据存储、数据处理和数据分析等方面的内容。
其中，数据挖掘和机器学习等算法在大数据处理中扮演着重要的角色。
3. 大数据的应用场景大数据技术在金融、医疗、商业智能等领域都有着广泛的应用。
通过对海量数据的深度挖掘和分析，可以帮助企业做出更准确的决策，并提升产品的竞争力。
四、云计算与大数据的结合1. 云计算提供了大数据处理的基础设施和计算资源，为大数据的存储和计算提供了强大支持。
2. 大数据技术为云计算的数据分析和决策提供了有力的工具和方法。
3. 云计算和大数据技术的结合为企业提供了更强大的数据驱动能力，促进了业务创新和发展。
五、云计算与大数据的挑战与展望1. 数据安全和隐私保护是云计算与大数据面临的重要挑战之一，需要制定相应的法律法规和技术手段来保护用户的数据安全。
云计算技术在军事领域中的应用研究
云计算技术在军事领域中的应用研究近年来，随着科技的不断进步和发展，云计算技术被越来越多的领域所使用，其中包括了军事领域。
云计算技术不仅可以有效的提升军事作战的效率，还能够为军事领域提供更为可靠、安全的数据存储和传输。
一、云计算技术在军事指挥中的应用军事指挥系统是一个非常复杂的系统，云计算技术的出现为其增加了更为完备的解决方案。
使用云计算技术可以大幅提高军事指挥系统的智能化、实时响应和应急能力。
通过实时监控，可在飞机、舰船、卫星等作战元素之间完成信息传递，使指挥系统的智能决策更加准确、有效。
此外，云计算技术的规模化存储和基础设施，可以兼顾常规作战和应急作战两种情况，并支持更复杂的应急情况处理需求。
二、云计算技术在信息保障中的应用信息保障是现代战争的重要环节，军事领域中的信息保护至关重要。
云计算技术的出现使得军事领域的信息保障得到进一步的提升。
云计算技术能够提供全面的数据安全保障、网络脆弱性修复、病毒防护等方面的支持，同时能够将指挥部和战场的网路连接和控制，增强对于信息的保护。
三、云计算技术在后勤支持中的应用军事后勤支持是军事领域的重要组成部分。
云计算技术的出现可以对军事后勤支持做出贡献。
在支援军事操作过程中，后勤支持必须提供一系列物资和服务，包括食品、水、燃料、武器、弹药、医疗服务和运输工具等。
云计算技术能够提供高效、精准的物流管理系统，避免了仓库管理方面的错误和延迟，提高了后勤的物流管理能力。
四、云计算技术对军事领域的影响云计算技术的出现对今后的军事战争和作战方式产生了深远的影响。
首先，云计算技术对于军事的武器装备的研发和更新提供了新的可能，使得军事领域可以使用拥有更高、更先进技术的武器装备；其次，云计算技术对于军事指挥系统的完善提供了现代化的信息技术保障，充分应对了战场环境的复杂性；最后，云计算技术的普及还大大压缩了信息传输和通讯的间隔时间，提高了部队掌握战场关键信息的速度和准确程度。
总的来说，云计算技术的广泛应用已经成为当今军事领域的必然趋势，它不仅可以为军队提供高效的技术保障和作战效率，同时也在很大程度上提升了整体国防实力。
云计算技术在物流行业的应用研究
云计算技术在物流行业的应用研究近年来，随着物流行业的快速发展，云计算技术逐渐开始在物流行业中得到广泛应用。
云计算技术的出现，使得物流企业不再需要担心自己的数据存储和管理问题，能够大大提高工作效率。
一、云计算技术在物流行业中的应用优势云计算技术能够为物流企业提供多种服务，比如说服务器的租用、数据存储空间的提供、数据备份和恢复等等。
这样一来，可以解决物流企业中常见的数据管理问题并提高数据的安全性和可靠性。
同时，云计算技术让物流企业不再需要购买额外的硬件设备，不用再花费大量的时间和金钱来维护和更新设备，可大大节省企业的成本，使得物流企业能够更加专注于其核心业务的发展。
二、云计算技术在仓储物流管理中的应用云计算技术在仓储物流管理中的应用是很广泛的，比如说在库存管理中，能够通过云计算技术对库存的数量和位置进行实时监控，提高物资管理的效率和精度。
同时，云计算技术还能够为物流企业提供一整套的进出库系统，帮助企业快速处理物资进出库的记录、查询、统计等一系列事务，进一步缩短了企业处理时间，提高了处理精度。
三、云计算技术在货物跟踪和配送中的应用云计算技术在货物跟踪和配送中的应用也是十分重要的。
通过云计算技术，物流企业可以对于货物的位置、数量、运输情况等实时监控和查询，随时调整配送计划，保证货物的及时、准确送达。
除此之外，云计算技术还能够帮助物流企业在配送效率上做出更多的改进。
最近，一些物流企业开始采用基于云计算技术的智能配送系统，该系统能够智能化地安排配送路线并优化配送效率，从而减少企业的成本和人力资源，使得配送效果变得更加精准、高效。
四、云计算技术在供应链管理中的应用为了满足消费者的需求，物流企业需要在供应链中对订单流转、库存量以及物流配送等环节进行全方位地监管。
而随着云计算技术的发展，企业能够获得更加准确、全面、快速的供应链数据，帮助企业更好地调整战略方向和提升用户满意度。
五、结语总的来说，云计算技术在物流行业中的应用是十分广泛的。
云计算与大数据的关键技术及应用
云计算与大数据的关键技术及应用云计算被认为是继个人电脑、互联网之后电子信息技术领域又一次重大变革,其通过虚拟化有效地聚合各类资源,通过网络化按需供给资源,通过专业化提供丰富的应用服务,这种新型的计算资源组织、分配和使用模式,有利于合理配置计算资源并提高利用率、降低成本、促进节能减排,实现绿色计算;云计算发展的技术基础主要包括互联网、网络计算、虚拟化技术、服务计算,以及按需付费机制;其目的是为用户提供基于虚拟化技术的按需服务,提供形式主要分为基础设施即服务IaaS,平台即服务PaaS和软件即服务SaaS;依据底层基础设施提供者与使用者的所属关系,云计算平台可以分为公共云、私有云和混合云;对于大数据还没有一个正式的定义,目前最为普遍的定义就是“用传统方法或工具不能处理或分析的数据”;大数据具有大量、速度快和多样性三大特征,这些特征是传统数据处理方法和工具所无法胜任的;云计算关键技术主要包括四个方面：1.云平台服务优化管理技术;服务优化管理是提高云平台服务质量和平台性能的关键问题;其关键技术包括：云服务资源管理,研究物理机、虚拟机与虚拟集群的按需管理和分区隔离机制；云任务管理,研究云计算任务的分类、高效调度、负载平衡、功耗管理与容错等；云数据管理,研究大规模结构化、非结构化和多媒体数据的建模、组织、存储、操纵、检索、备份和保护以及数据服务技术；应用行为分析与系统测评,研究云计算负载刻画、云任务运行监控与云系统评测的度量方法和基准程序集合；云安全及隐私保护,研究支持不同用户的功能、性能和故障隔离,支持用户身份和用户数据的隐私保护,提供政府监督管接口等；2.云计算应用构建与集成技术;云计算应用构建与集成技术是为行为用户提供服务的关键;关键技术包括应用服务化、应用虚拟化、应用服务集成技术；3.云计算应用系统持续运行技术;为了支持企业的关键业务,云计算平台应用系统的持续运行是基本需求,因此需要研究云计算应用系统的持续运行技术,主要研究：云计算平台物理资源和虚拟化资源的动态监控技术、云计算平台服务监控技术、云计算应用和用户活动的监控技术；基于监控的故障评测、异常处理、容错及恢复机制,软件服务无缝迁移技术等；计算系统持续运行技术,研究云计算平台中虚拟机的出错迁移机制、虚拟化集群的容错机制、虚拟机安全机制等；4.云计算多模式客户端技术;网络时代的计算以数据、用户和服务为3大中心,云端共存、云端互动是未来计算架构发展趋势;云客户端既包括传统的PC机、笔记本,也包括手机、PDA、汽车移动终端和家电终端等智能移动设备;主要研究多种形态的云客户端接入技术、多模式客户端服务环境;面向云计算典型行业应用需求,需要研制多种形态,支持三网融合的轻量级云客户端接入技术,为用户提供简单易用的云计算服务；面向典型行业应用众多用户的个性化需求,研究多模式的客户端自适应云服务软件环境;大数据并非一项技术,其前身是商务智能BI;大数据是一系列信息技术的集合,包括数据采集、数据管理、计算处理、数据分析和数据展现5个关键技术环节;其中,数据管理、计算处理和数据分析3个环节的变革较大;数据采集主要是从本地数据库、互联网、物联网等数据源导入数据,包括数据的提取、转换和加载;由于数据源不一样,数据采集的技术体系也不尽相同;其面临的挑战主要来自两方面,一是如何自动实现对接收的海量数据按照特定策略进行过滤,从而大幅度降低后续存储和处理的压力；二是如何自动生成元数据,准确描述数据出处,获得途径和环境等背景信息,并且将企业内部的数据与互联网的元数据相关联,进行多维元数据分析;不同行业对于元数据的录制要求不尽相同;大数据对存储管理技术的挑战主要在于扩展性;首先是容量上的扩展,要求底层存储架构和文件系统以低沉本的方式及时按需扩展存储空间;传统的NAS、SAN 等存储架构下,存储和计算分离,进行数据计算时I/O容易成为瓶颈,文件系统也存在吞吐量和可扩展性差的问题;新的以谷歌GFS和Hadoop HDFS为代表的系统中,普遍采用了分布式的存储架构,使得计算和存储节点合一,消除了I/O瓶颈,文件系统也采用分布式并行设计;但GFS/HDFS主要针对大文件的追加Append写入和读取进行了优化;下一步的重点是突破GFS/HDFS在写操作、小文件存取等方面的性能瓶颈,设计新的文件系统;其次是数据格式可扩展,满足各种非结构化数据的管理需求;对大数据进行分析处理要消耗大量的计算资源,这对计算的速度和成本都提出了更高要求;采用并行计算是应对大计算量的普遍做法;但传统的并行计算系统,一般由专用的性能强大的硬件构成,造价昂贵,若想提高系统性能,需要采取纵向扩展Scale Up的方式,即通过提升单机CPU性能、增加内存、扩展磁盘等达到性能提升;这种扩展容易达到瓶颈,难以支撑持续的计算能力扩展,而且成本很高;总结起来,下一步大数据计算技术的主要方向将集中在研发实时性高的大规模并行处理技术上,以支撑超大规模机器学习、超大规模流量计算等实时分析需求;当前大数据分析技术面临的挑战,一方面是要对结构化和半结构化数据开展深度分析,另一方面是要开发非结构化数据的宝藏,从而将海量复杂多源的数据转化为有用的知识;数据展现主要是如何以更直观和互动的方式展示分析结果,便于人们理解;大数据的分析系统必须提供数据来源、分析过程、查询机制等一系列信息,并以可视化的方式呈现出来;目前,可视化技术多与Web技术相结合,以图形或图像的格式呈现,比如SVG一系列的绘图技术和最新的 HTML5 的画布<canvas>等;未来三维动态呈现是趋势;大数据与云计算相结合所释放出的巨大能力,几乎将波及到所有的行业,而信息、互联网和通信产业将首当其冲;特别是通信业,在传统话音业务低值化、增值业务互联网化的趋势中,大数据与云计算有望成为其加速转型的动力和途径,将在五大领域带来新的机会;1．提高网络服务质量;随着互联网和移动互联网的发展,运营商的网络将会更加繁忙,用于监测网络状态的信令数据也会快速增长;通过大数据的海量分布式存储技术,可以更好地满足存储需求；通过智能分析技术,能够提高网络维护的实时性,预测网络流量峰值,预警异常流量,有效防止网络堵塞和宕机,为网络改造、优化提供参考,从而提高网络服务质量,提升用户体验;2．更加精准的客户洞察客户洞察是指在企业或部门层面对客户数据的全面掌握并在市场营销、客户联系等环节的有效应用;通过使用大数据分析、数据挖掘等工具和方法,电信运营商能够整合来自市场部门、销售部门、服务部门的数据,从各种不同的角度全面了解自己的客户,对客户形象进行精准刻画,以寻找目标客户,制定有针对性的营销计划、产品组合或商业决策,提升客户价值;判断客户对企业产品、服务的感知,有针对性的进行改进和完善;通过情感分析、语义分析等技术,可以针对客户的喜好、情绪,进行个性化的业务推荐;3．提升行业信息化服务水平智慧城市的发展以及教育、医疗、交通、环境保护等关系到国计民生的行业,都具有极大的信息化需求;目前,电信运营商针对智慧城市及行业信息化服务虽然能够提供一揽子解决方案,但主要还是提供终端和通信管道,行业应用软件和系统集成尚需要整合外部的应用软件提供商,对于用户的价值主要体现在网络化、自动化等较低水平;而随着社会、经济的发展,用户及用户的用户对于智能化的要求将逐步强烈,因此运营商如能把大数据技术整合到行业信息化方案中,帮助用户通过数据采集、存储和分析更好地进行决策,将能极大提升论文集宽带中国战略与创新学术研讨会信息化服务的价值;4．基于云的数据分析服务大数据和云计算相结合,使得数据分析也可以作为一种服务进行提供;电信运营商目前的云计算服务,主要还是以提供数据中心等资源为主;下一步,电信运营商可以在数据中心的基础上,搭建大数据分析平台,通过自己采集、第三方提供等方式汇聚数据,并对数据进行分析,为相关企业提供分析报告;5．保障数据安全大数据也有大风险,其中之一就是用户隐私泄露及数据安全风险;由于大量的数据产生、存储和分析,数据保密和隐私问题将在未来几年内成为一个更大的问题,企业必须尽快开始研究新的数据保护措施;而电信运营商在网络安全、数据中心安全等方面具有优势,如能以此为基础,建立整个大数据领域的安全保障优势,必将从大数据的发展中获益匪浅;云计算大数据时代的到来使得全社会日益成为一个整体,在这一体系中个人隐私的保护已经成为社会信用体系建设的重要基础;我们在鼓励创新和进步的同时必须清醒地看到,无论美国还是任何国家对云计算大数据的使用和公开都是有选择、有目的的,不是无原则地开放,这不仅是受到法律和规则的限制,也与一个国家的整体发展规划和全球战略密切相关;我们在保护个人隐私方面所做的努力不仅是对每个社会成员的保护,更是对国家安全和社会长期持续健康发展的保护;。
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云计算技术及其应用研究摘要：云计算以虚拟化、高可靠性、高扩展性为主要特征，能够很好地满足复杂的互联网应用对大规模计算能力、海量数据处理和信息服务的需求。
介绍了云计算的定义、基本特征、服务模型、部署模型及其关键技术，并从教育行业分析了云计算的应用。
关键词：云计算；数据处理；信息服务0引言随着互联网的不断发展，复杂应用对大规模计算能力的要求及海量信息的处理阻碍了企业的发展。
为了有效满足复杂的互联网应用对大规模计算能力的需求及海量数据处理和信息服务的需求，云计算技术应运而生。
之所以称作“云”，是因为云基础设施不在本地而是在网络中，用户一般无法控制或知道所提供资源的确切位置，所以就像画网络图那样，用“一朵云”来代替[1]。
云计算（Cloud computing）是一种新的计算模式，它是网格计算、分布式计算、并行处理、网络存储等技术发展融合的产物[2]。
云计算作为一种新的信息技术手段广泛应用于各行各业，目前已存在实际的应用案例。
1云计算概述1.1云计算定义云计算是一种模型，这种模型可以使无处不在、便捷、按需访问的网络共享可配置的计算机资源池（如网络、服务器、存储、应用程序和服务），并且以最少的管理工作和服务提供者之间的交互快速予以配置和发布。
这种云模型促进了可用性，由5个基本特征、3个服务模型和4个部署模型组成[3]。
1.2云计算的基本特征（1）按需自助服务。
消费者可以单方面提供计算能力，如服务器时间和网络存储，需要时自动开启，而无需人工与每一个服务提供者进行交互[4]。
（2）广泛的网络访问。
广泛的网络访问是可以借助网络，通过标准机制访问的能力，促进使用各种瘦或胖客户端平台进行访问。
（3）资源池。
提供商的计算资源汇集到使用多租户模型为多个消费者提供服务，根据消费者的需求动态地分配和重新分配不同的物理和虚拟资源。
资源有一个独立的位置信息，客户一般无法控制或知道所提供资源的确切位置，但能够在更高层次上抽象出特定的位置（如国家、州、数据中心）。
资源包括存储、处理、内存、网络带宽和虚拟机[4]。
（4）快速弹性。
资源具有可以快速、弹性供应的能力。
在某些情况下资源池可以自动、快速地向外扩展，并迅速释放、迅速扩展。
（5）测量服务。
云系统利用计量能力在一定程度上适当抽象的服务类型（例如：存储、处理、带宽和活跃用户账户），自动控制和优化资源的使用，并对资源的使用情况进行监控、控制和报告，透明地提供消费者和提供者所使用的服务。
1.3云计算服务模型云计算的服务模型有3类：软件即服务（SaaS，Software as aService）、平台即服务（PaaS，Platform as a Service）、基础设施即服务（IaaS，Infrastructure as a Service）[5]。
云软件作为服务（SaaS）。
提供给用户的能力是使用提供商运行在云基础设施上的应用程序所提供的服务。
应用程序可通过一个客户端交互接口访问各种客户端设备，诸如Web浏览器（例如基于Web 的电子邮件）。
用户并不管理和控制底层的云基础设施，包括网络、服务器、操作系统、存储，甚至是个别应用程序，可能的例外是限制对特定用户应用程序的配置进行设置[4]。
云平台即服务（PaaS）。
提供给用户的能力是消费者建立或收购使用供应商提供的编程语言和工具创建的应用程序部署到云计算基础设施。
用户并不管理或控制底层的云基础设施，包括网络、服务器、操作系统及存储，但是控制部署的应用程序和应用程序托管环境的配置[4]。
云基础设施即服务（IaaS）。
提供给用户的能力是分配了处理、存储、网络和其它基本的计算资源，用户能够部署和运行任意软件，它可以包括操作系统和应用程序。
用户并不管理或控制底层的云基础设施，但控制操作系统、储存和部署的应用程序，并可能对网络组件进行限制性控制（例如主机防火墙）[4]。
IaaS允许用户动态申请或释放节点并按使用量计费。
1.4云计算的部署模型私有云。
只为一个机构服务的云基础设施，它可以由该机构或某个第三方进行管理。
社区云。
云基础设施由一些机构和支持一个有共同关注的特定社区所共享，它可以由机构或第三方进行管理[4]。
公共云。
将云基础设施提供给一般公众或某个很大的业界群组，并且由出售云计算服务的机构所拥有。
混合云。
云基础设施由两个或多个云（私有、社区或公共）组成，每个云都仍然是唯一的实体[4]，各个云之间由标准的或专有技术联系起来，使数据和应用程序都具有可移植性（例如云云之间的负载平衡爆破）。
2云计算关键技术云计算是一种新型的超级计算方式，以数据为中心，是一种数据密集型的超级计算。
云计算在虚拟化、数据存储、数据管理、编程模式等方面具有其自身独特的技术[6]。
云计算的关键技术主要有虚拟化技术、数据存储技术、数据管理技术、分布式编程与计算、虚拟资源的管理与调度、云计算的业务接口及云计算相关的安全技术等[7]。
2.1虚拟化技术虚拟化技术在云计算中的作用发挥得淋漓尽致，是云计算的底层结构[8]。
云计算把各个层次的功能封装成为抽象实体，对用户提供各层次的云服务，这些服务通过虚拟化技术实现。
用户使用各种终端在任意位置都可以享受到相应的云服务，而云端的计算存储过程对于用户来说是透明的。
通过虚拟化技术可由两种模式实现软件应用与底层硬件的隔离，一种是将单个资源划分成多个虚拟资源的分裂模式，一种是将多个资源合成一个虚拟资源的聚合模式。
虚拟化技术根据对象可分成存储虚拟化、计算虚拟化、网络虚拟化等[8]。
目前普遍使用的虚拟化技术有3种，即VMware Infranstructure、Xen和KVM[7]。
2.2数据存储技术云计算采用分布式存储及冗余存储的方式来存储数据，以保证高可用性、高可靠性和经济性。
并且，云计算系统需要同时满足大量用户的需求，并行地为大量用户提供服务。
因此，云计算的数据存储技术必须具有分布式、高吞吐率和高传输率的特点[6]。
2.3数据管理技术云计算的特点是对海量的数据进行存储、读取后做大量分析，如何提高数据的更新速度并进一步提高随机读速率是未来数据管理技术必须解决的问题。
因此，采用数据库领域中列存储的数据管理模式，将表中按列划分后存储的读进行数据管理优化，以实现数据的读操作频率远大于数据的更新频率[6]。
2.4分布式编程与计算云计算上的编程模型必须十分简单，以利于用户编写简单的程序来实现特定的功能，但必须向用户和编程人员说明后台复杂的并行执行及任务调度，更方便用户使用云计算提供的服务[7]。
因此，云计算采用类似Map-Reduce的编程模式。
2.5虚拟资源的管理与调度云计算融合了物理资源形成资源池，并由资源管理层对资源池中的虚拟资源进行调度，这是区别于单机虚拟化技术最主要的特征。
云计算的资源管理需要对资源、任务、用户、安全等进行管理，以实现节点的容错、资源状态的监视、用户任务的管理与调度和用户身份管理等功能[7]。
2.6云计算的业务接口云计算应对用户提供统一的业务接口，以实现用户业务向云端及在云与云之间的转移。
云计算技术在兴起的同时也存在一定的安全问题，包括虚拟化安全问题、云平台安全问题、云平台遭受攻击的问题，这些问题对用户数据和云计算的基础设施都造成了威胁，所以需要更强的技术手段去解决。
3云计算应用由于云计算技术的复杂性，在国内没有达到大规模应用，但就其在海量存储、超强计算能力等方面的优势来看，在教育行业构建符合自身模式的云计算信息系统，可以更好地实现教育信息资源的共享[9]。
在现在的计算机行业里，云计算是最热门的技术，当云计算和教育行业相结合，教育行业将会在“质量”上有更好的发展。
云计算运用于教育行业的主要优势是[10]：①大大降低学校教育资源建设中的软硬件成本；②可以随时随地进行教学活动，促进移动教学；③保证学校教职工及学生的数据安全；④有利于实现教育信息资源的共享。
基于以上优势，目前国内外已有不少将云计算应用于教育行业的案例，但是将云计算运用于教育行业还存在一些问题：①没有公共的标准从而引起应用程序在不同平台上的不兼容等问题；②各自建立的系统之间资源共享性弱、扩展性差。
为解决以上问题，必须制定开放的云计算公共标准，并且构建教育云系统，对不同的系统进行统一管理和部署。
教育云是利用云计算技术，将教育信息化资源和系统进行整合和信息化，在云平台上进行统一部署和管理，通过互联网为广大师生及社会人员提供服务的系统。
教育云平台包括软件服务、平台服务及基础设施服务。
软件服务是教育云的上层服务，也是教育云的核心部分，教育信息化系统部署在该层[11]，为用户提供简单的软件应用服务和用户交互接口。
平台服务负责资源的动态扩展和容错管理，主要由数据库和开发平台组成。
基础设施主要包括计算机资源和存储资源等硬件部分，通过虚拟化技术向用户提供服务。
基于这个教育云平台可以实现教育信息资源的共建共享。
4结语云计算凭借其自身优势和服务特性为人们的生活带来了极大的便利。
云计算技术的产生，为当前互联网的发展提供了很好的机会，尽管还存在一定程度的不完善，但是在互联网、计算机技术和电信行业的共同推动下，云计算的发展前景仍然较为乐观。
云计算作为一项新兴技术，广泛应用于现代生活，给人们带来了极大的方便，并推动了信息化时代的发展。
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