大数据与云计算(论文)精编版
大数据与云计算论文
大数据与云计算论文大数据与云计算论文正文：1、引言在信息时代的背景下，大数据和云计算成为了当前科技发展的热点领域。
大数据技术的快速发展和云计算的普及应用改变了传统的数据处理方式和计算模式。
大数据与云计算的结合为各行各业带来了更高效、更准确的数据分析和计算能力，推动了企业的创新与发展。
本论文将重点探讨大数据与云计算的概念、技术特点和应用案例，并对未来的发展方向进行展望。
2、大数据的概念与技术特点2.1 大数据的概念大数据指的是数据量巨大、类型繁多和处理速度快的数据集合。
它具有“四V”即体积大、速度快、多样性和价值密度的特点。
大数据能够产生海量的结构化和非结构化数据，这些数据来源于各种传感器、社交媒体、云计算平台等多种渠道。
2.2 大数据的技术特点大数据的技术特点主要包括数据获取与存储、数据处理与分析、数据可视化与应用等方面。
数据获取和存储技术包括数据采集、传输、存储和备份等环节。
数据处理和分析技术包括数据清洗、数据集成、数据挖掘和机器学习等技术。
数据可视化和应用技术包括数据可视化、数据应用和决策支持等方法。
3、云计算的概念与架构3.1 云计算的概念云计算是基于互联网的计算模式，它提供了按需获取计算资源和服务的能力。
云计算通过虚拟化技术和分布式计算技术实现了资源的集中管理和共享利用，提高了计算资源的利用率和灵活性。
3.2 云计算的架构云计算的架构包括三个层次：基础设施层、平台层和应用层。
基础设施层提供计算、存储和网络等基础资源；平台层提供开发和部署的平台环境；应用层提供各种应用服务。
4、大数据与云计算的结合4.1 大数据与云计算的融合优势大数据与云计算的结合可以实现大数据的存储、分析和处理。
云计算提供了强大的计算和存储能力，可以满足大数据处理的要求。
同时，云计算还可以提供数据分析、数据挖掘和机器学习等相关算法和工具，进一步发挥大数据的价值。
4.2 大数据与云计算的应用案例大数据与云计算的结合已经在许多领域得到了广泛应用。
原创云计算论文范文2000字
原创云计算论文范文摘要云计算是一种基于虚拟化技术的新型网络服务模式，通过大规模的计算资源池和强大的计算能力，为用户提供灵活、可扩展的计算资源。
本文通过分析云计算的定义、特点和发展趋势，研究了云计算在各个领域中的应用，并探讨了云计算技术的前景和挑战。
1. 引言云计算是近年来迅速发展的一个新兴领域，其通过网络提供的计算资源和服务已经成为了企业和个人用户的首选。
本文以云计算为研究对象，通过对云计算的定义、特点和发展趋势的分析，探讨了云计算在各个领域中的应用，并对云计算技术的前景和挑战进行了研究。
2. 云计算的定义和特点云计算是一种基于虚拟化技术的网络服务模式，通过将大规模的计算资源和强大的计算能力集中在数据中心，为用户提供灵活、可扩展的计算资源和服务。
云计算的定义主要包括以下几个方面：•虚拟化技术：云计算基于虚拟化技术实现了对计算资源的抽象和集中管理，使得用户可以根据需求使用和管理计算资源。
•网络服务模式：云计算通过网络提供计算资源和服务，用户可以通过网络随时随地访问和使用云计算资源。
•弹性扩展能力：云计算具有弹性扩展能力，可以根据用户需求自动调整计算资源和服务。
云计算的特点主要包括：•高度集中和集约性：云计算将大规模的计算资源和服务集中在数据中心，提高了资源利用率和管理效率。
•高可靠性和可用性：云计算采用了分布式和冗余技术，提高了系统的可靠性和可用性。
•高性能和可扩展性：云计算通过大规模的计算资源和强大的计算能力，提供了高性能和可扩展的计算资源和服务。
•成本效益：云计算可以根据用户需求自动调整计算资源，减少了资源浪费和成本。
3. 云计算的应用云计算在各个领域中都得到了广泛应用，下面将分别介绍云计算在企业、教育、医疗和科研领域中的应用。
3.1 企业领域云计算在企业领域的应用主要体现在以下几个方面：•虚拟化和数据中心建设：云计算通过虚拟化技术实现对计算资源的集中管理和利用，降低了企业的IT成本和管理难度。
大数据与云计算（论文）
⼤数据与云计算（论⽂）⼤数据与云计算摘要：近年来，⼤数据和云计算已经成为社会各界关注的热点话题。
秉承“按需服务”理念的“云计算（Cloud computing）”正⾼速发展，“数据即资源”的“⼤数据（big data）”时代已经来临[1]。
⼤数据利⽤对数据处理的实时性、有效性提出了更⾼要求，需要根据⼤数据特点对传统的常规数据处理技术进⾏技术变⾰，形成适⽤于⼤数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。
如何更好地管理和利⽤⼤数据已经成为普遍关注的话题。
⼤数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极⼤的挑战，数据管理⽅式上的变⾰正在酝酿和发⽣。
本⽂所提到的⼤数据包含着云计算，因为云计算是⽀撑⼤数据的平台。
关键词: ⼤数据云计算数据分析数据挖掘引⾔在学术界，⼤数据这⼀概念的提出相对较早。
2008 年9 ⽉，《⾃然》杂志就推出了名为“⼤数据”( big data) 的专刊。
2011 年5⽉，麦肯锡全球研究院发布了名为《⼤数据: 创新、竞争和⽣产⼒的下⼀个前沿》(Big data: The next frontier forinnovation，competition，and productivity)的研究报告，指出⼤数据将成为企业的核⼼资产，对海量数据的有效利⽤将成为企业在竞争中取胜的最有⼒武器。
2012 年，联合国发布⼤数据政务⽩⽪书，指出⼤数据可以使⽤极为丰富的数据资源来对社会经济进⾏前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运⾏。
2012 年3 ⽉29⽇，奥巴马政府发布了《⼤数据研究与发展计划倡议》，宣布启动对⼤数据的研发计划，标志着美国把⼤数据提⾼到国家战略层⾯，将“⼤数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。
⼤数据应⽤正在风靡全球，⼤数据精准营销成为企业掌舵者的⼝头禅，那么⼤数据真的是⽆懈可击吗？答案显然是否定的。
随着互联⽹和移动设备的普及，⼤数据已经在我们的⽣活中⽆处不在，⽽有关⼤数据与隐私的问题也⽇益受到关注。
云计算大数据课程论文1
浅谈云计算与生活14310520401云计算这个概念自从提出开始就成为业界热点话题。
这项被称为下一代计算技术的概念具备可以颠覆现有计算方式的能力。
事实上，云计算已经在我们身边出现并已经开始改变了我们生活的方方面面。
首先说说什么事云计算。
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。
云计算是一种新兴的共享基础架构的方法，可以将巨大的系统池连接在一起以提供各种IT服务。
很多因素推动了对这类环境的需求，其中包括连接设备、实时数据流、SOA的采用以及搜索、开放协作、社会网络和移动商务等这样的Web2.0应用的急剧增长。
另外，数字元器件性能的提升也使IT环境的规模大幅度提高，从而进一步加强了对一个由统一的云进行管理的需求。
确实，企业在云计算上面显然比大众要先进了一步，比如说云计算的技术，普遍的采用云计算的技术大概是在两三年前，很多企业就开始采用云计算，比如说用云计算去做信息存储的技术，比如淘宝，它有很多的这种买家、卖家的这些信息，然后他把它存到云上，存到云上互相之间可以调用一些数据可以去看去管理。
大数据与云计算论文
大数据与云计算论文
一、引言
伴随着互联网的发展，云计算和大数据技术的不断普及，给当今的信息技术发展带来了巨大的变革。
云计算技术充分发挥了其在资源共享、动态调度和虚拟化等方面的优势，极大地提升了计算机资源的利用效率，并且使用户能够使用各种软件和服务无缝连接，从而更好地实现信息的传播和处理。
此外，由于大数据的应用，信息的存储和处理的效率和质量得到了显著的提高，同时也为企业提供了良好的数据分析和决策支持。
因此，云计算和大数据技术在当今信息技术发展中发挥着越来越重要的作用。
二、云计算技术
云计算技术是一种具有虚拟化、动态调度等特点的计算技术，它是将现有的计算资源和存储资源以虚拟化的方式组合起来，为用户提供经济高效的计算服务。
主要应用范围有：
1）基础设施即服务（IaaS）：基础设施即服务可以允许用户通过网络以自助的方式访问并使用虚拟机和存储资源，可以极大地提高资源的利用效率，减少管理成本。
2）平台即服务（PaaS）：平台即服务可以极大地减少应用开发的工作量，使应用开发者可以简单、快速地完成应用的开发和部署。
云计算大数据课程论文13docx
IT大革命——云计算云计算（Cloud Computing）是在分布式计算、并行计算和网络计算的基础上发展而来的，是一种新兴的商业计算模式。
它是在2007年第三季度由Google 提出的一个概念新名词，但仅仅过了半年多，其受关注程度就超过了网格计算。
云计算是IT产业的一次大革命。
这得从云计算的特点说起，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。
如果是仔细的划分云计算的特点的话：1.超大规模；2.虚拟化；3.高可靠性；4.通用性；5.高可扩展性；6.按需服务；7.极其廉价。
当然，云计算也是有潜在的危险性的：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。
“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。
随着物联网业务量的增加，对数据存储和计算量的需求将带来对“云计算”能力的要求：1．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；2．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。
计算机大数据及云计算网络技术分析【论文】
计算机大数据及云计算网络技术分析摘要：随着计算机技术的迅速发展，运算和处理巨量数据的重要性日益突显。
大数据分析技术在运算方面具有的优势有可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量和数据管理五个方面；云计算技术包含的的主要技术有虚拟化、分布式存储、分布式计算和多租户等。
现代社会，一个能被社会认可的数据处理技术至少包括三类特点:数据分析时效性、数据安全加密和强劲的运算能力。
针对此类情况，笔者对计算机大数据进行分析、对云计算网络技术进行了探讨与分析，以期对未来计算机的发展提供参考与借鉴。
关键词：计算机网络；大数据分析；云计算技术；数据处理1引言随着互联网技术的高速发展,计算机正逐步改变人们的生产、生活及工作方式。
在计算机普及的过程中,数据处理能力变得重要起来，因此，这就要求相关工作者必须采取强有力的措施来保证计算机处理数据的速度和质量。
数据（Data）是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。
数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。
数据处理（DataProcessing）是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。
众所周知，单一计算机运算精度和数据处理的能力始终有限，为解决此类问题,主要针对数据集合处理、数据处理模式、分布式存储和分布式计算等方面进行研究。
2大数据与云计算的定义大数据：大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
云计算：云计算是分布式运算、并行计算、效用计算、网络储存、虚拟化、负载均衡及热备份冗余等传统计算机和网络技术发展融合的产物。
3数据处理能力的迫切需要与重要性3.1有利于完整地、正确地反映客观情况。
为了完整地、正确地反映客观情况，必须在实事求是的原则下，经过大量的、丰富的统计资料和数据进行加工制作及分析研究，才能做出科学的判断，并编写成数据分析报告。
云计算数据论文六篇
云计算数据论文六篇云计算数据论文范文3【关键词】大数据云计算通信行业影响一、云计算和大数据理论概述1.1云计算理论分析云计算是一种较为先进的技术，它进展时间还比较的短，但其进展速度非常的快，受到广泛的关注。
云计算本质上还是属于网络计算模式，可以为多个网络用户供应效率高、牢靠性好的计算服务。
并且云计算具有超高的运算量，基本上可以达到每秒10万亿次的运算量，可以有效的满意智能手机、平板电脑等设备所需要的运算和存储需要。
1.2大数据理论概述大数据的进展时间相较于云计算，时间更短，还处于分析和试用阶段，其应用的范围还比较有限。
并且对于大数据的理论分析还有待完整，还没有形成统一的理论认知，可以将大数据简洁的理解为传统的工具和方法无法处理和分析的数据。
同时大数据还具有以下的特点：一是，大数据的显著特点就是大。
这里主要指两方面的内容，一方面指的是数据存储量特别的大；另一方面指的是计算量大。
这也是大数据区分其他处理工具的最显著特点；二是，大数据的工作效率高。
在运用大数据的过程中，可有效的提高数据信息的存储、传输效率，甚至在有的工程中大数据还实现了实时处理分析.三是，大数据信息种类非常的丰富，既包含了结构化的数据表，也包含了半结构、非结构化的文本、视屏以及图像等多种信息，同时大数据之间还存在较多的信息交互行为。
二、云计算和大数据之间的关系分析大数据与云计算都是较为新兴的数据处理技术，两者既具有共通性，也存在明显的差异。
首先，云计算和大数据之间的共同特征：云计算和大数据都具有较大的数据运算和存储功能，并且都是以计算机网络技术为基础进行的。
并且大数据和云计算在数据存储、传输以及数据分析方面具有较多的交集。
其次是云计算和大数据之间存在的较大差异表现：云计算应用的主要范围是在IT资源以及各种应用上，在降低企业IT部署成本方面具有显著优势。
云计算的问世对企业的IT架构产生了重大的影响；大数据的功能与云计算先比具有较大的不同，大数据主要是对自己所存储的数据进行深化的分析和挖掘。
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大数据与云计算摘要：近年来，大数据和云计算已经成为社会各界关注的热点话题。
秉承“按需服务”理念的“云计算（Cloud computing）”正高速发展，“数据即资源”的“大数据（big data）”时代已经来临[1]。
大数据利用对数据处理的实时性、有效性提出了更高要求，需要根据大数据特点对传统的常规数据处理技术进行技术变革，形成适用于大数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。
如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题。
大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战，数据管理方式上的变革正在酝酿和发生。
本文所提到的大数据包含着云计算，因为云计算是支撑大数据的平台。
关键词: 大数据云计算数据分析数据挖掘引言在学术界，大数据这一概念的提出相对较早。
2008 年9 月，《自然》杂志就推出了名为“大数据”( big data) 的专刊。
2011 年5 月，麦肯锡全球研究院发布了名为《大数据: 创新、竞争和生产力的下一个前沿》(Big data: The next frontier for innovation，competition，and productivity)的研究报告，指出大数据将成为企业的核心资产，对海量数据的有效利用将成为企业在竞争中取胜的最有力武器。
2012 年，联合国发布大数据政务白皮书，指出大数据可以使用极为丰富的数据资源来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。
2012 年3 月29日，奥巴马政府发布了《大数据研究与发展计划倡议》，宣布启动对大数据的研发计划，标志着美国把大数据提高到国家战略层面，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。
大数据应用正在风靡全球，大数据精准营销成为企业掌舵者的口头禅，那么大数据真的是无懈可击吗？答案显然是否定的。
随着互联网和移动设备的普及，大数据已经在我们的生活中无处不在，而有关大数据与隐私的问题也日益受到关注。
毫无疑问，未来可以获得的个人数据量越多，其中的信息量就越大。
只要拥有了足够多的数据，我们甚至可能发现有关于一个人的未来信息。
另外市场是变化无常并且不可预期的，决策者的创造性思维并不能通过数据得以体现，相反，大数据在压制创新。
大数据搜集到的数据的真实性也有待检验。
一个人获得的数据和事实越多，预测就越有意义，人的判断也就显得愈发重要。
人类、数据集和算法的协同进化将最终决定“大数据”究竟是会创造新财富，还是会摧毁旧价值。
本文首先介绍了云计算的相关概念，云计算为大数据的诞生创造了物质基础，从而引出大数据的相关概念。
通过大数据与云计算之间关系的比较，使读者对大数据与云计算有一个清晰的了解。
文章介绍了大数据特征、作用以及对大数据分析的方法理论，对大数据的两种处理模式、处理流程以及关键技术进行了分析，提出MapReduce与关系数据库融合技术，为未来大数据的工作提供了一个参考。
1云计算简介正如维克托教授所说，大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，绝大部分都隐藏在表面之下。
而发掘数据价值、征服数据海洋的“动力”就是云计算[2]。
本章首先对云计算进行相关介绍。
1.1 云计算的概念由于云计算是由不同的企业和研究机构同步推进的技术，所以关于云计算的定义有很多，至今并没有一个公认的定义和标准。
结合国际20 位专家的定义，Ian Foster 定义云计算为一个由规模经济驱动的大型分布式计算模型，在该模型中，抽象的、虚拟化的、动态可伸缩的并可管理的计算资源、存储资源、平台和服务构成了一个资源池。
资源池中的资源通过互联网，按需提供给池外的用户。
文献[3]归纳的云计算定义为：云是由易于使用的虚拟资源构成的一个巨大资源池，包括硬件资源、部署平台以及相应的服务。
根据不同的负载，这些资源可以动态地重新配置，以达到一个最理想的资源使用状态。
资源池中的资源是按需付费的，服务提供商通过服务等级协议（Service Level Agreement，SLA）保证用户的服务质量。
综合其他资料，可以将云计算归纳为：云计算以虚拟化技术为核心，虚拟化技术将共享的硬件和软件资源抽象化成一个统一的资源池，通过互联网这个载体，向用户按需地提供所需的资源。
其特点在于多用户共享、大数据处理与大数据存储[8]。
云计算严格地来说并不是一种真正新的技术，而是并行计算（Parallel Computing，PC）等计算模式的进一步演进。
由于云计算的主要标准和方案是由企业推进的，也可以说云计算是分布式计算模型的商业实现。
1.2 云计算部署及服务模式根据云计算服务对象范围的不同，云计算有四种部署模式（如图1所示）：私有云、社区云、公有云和混合云[10]。
私有云(Private cloud)：云计算出现之前，对于数据密集型或计算密集型任务，用户需要建立数据中心来提供服务，以满足其对数据存储、计算、通信能力的要求。
用户需对数据中心进行运维和安全管理，对服务器上的数据和应用具有所有权和控制权。
云计算出现后，这种传统的用户/服务提供者模式逐渐发展成私有云模式。
私有云是由一个用户组织（例如政府、军队，企业）建立运维的云计算平台，专供组织内部人员使用，不提供对外服务。
私有云能够体现云计算的部分优势，例如计算资源的统一管理和动态分配。
但是，私有云仍要求组织购买基础设施，建立大型数据中心，投入人力物力来维护数据中心的正常运转，由此可见，私有云系统提高了组织的IT成本，而且使云的规模受到了限制。
由于私有云的开放性不高，在几种部署模式中，私有云的安全威胁相对较少。
社区云(Community cloud)：也称为机构云，云基础设施由多个组织共同提供，平台由多个组织共同管理。
社区云被一些组织共享，为一个有共同关注点（例如，任务、安全需求、策略或政策准则等）的社区或大机构提供服务。
显然，社区云的规模要大于私有云，多个私有云可通过VPN连接到一起组成社区云，以满足多个私有云组织之间整合和安全共享的需求。
公有云(Public cloud)：公有云的基础设施由一个提供云计算服务的大型运营组织建立和运维，该运营组织一般是拥有大量计算资源的IT巨头，例如Google、微软、Amazon、百度等大型企业。
这些IT公司将云计算服务以“按需购买”的方式销售给一般用户或中小企业群体。
用户只需将请求提交给云计算系统，付费租用所需的资源和服务。
对用户来说，不需要再投入成本建立数据中心，不需要进行系统的维护，可以专心开发核心的应用服务。
目前，亚马逊的EC2、Google App Engine、Windows Azure[9]、百度云等都属于公有云计算系统。
由于公有云的开放性较高，而用户又失去了对数据和计算的控制权，因此，与私有云相比，公有云的数据安全威胁更为突出。
混合云(Hybrid cloud)：云基础设施是由两种或两种以上的云（私有云、社区云或公有云）组成，每种云仍然保持独立，但用标准的或专用的技术将它们组合起来，具有数据和应用程序的可移植性，例如混合云可以在云之间通过负载均衡技术应付突发负载。
由于混合云可以是私有云和公有云的组合，某些用户选择将敏感数据和计算外包到私有云，而将非敏感数据和计算外包到公有云中，这种使用模式下，服务在不同云之间的安全无缝连接较难实现。
图 1 云计算的几种部署模式计算就要有计算环境，一般计算环境都有硬件的一层，资源组合调度的一层（即操作系统层），以及计算任务的应用业务的软件层。
云计算与一般计算环境的三个层面类似，云计算提供的三种服务模式就对应了计算环境的三个层面。
这三种服务模式分别是基础设施即服务IaaS(Infrastructure as a Service)、平台即服务PaaS(Platform as a Service)以及软件即服务SaaS(Software as a Service)。
云安全联盟CSA给出了云计算平台的体系结构，涵盖了上述三种服务模式（如图2所示）。
图 2 云计算平台的体系结构IaaS将计算、存储、通信资源封装为服务提供给云用户，用户相当于使用裸机，能够部署和运行任意软件。
IaaS提供计算资源最常用的方式是虚拟机(Virtual Machine, VM)，典型服务有Amazon的EC2等。
IaaS提供存储资源的服务能够为用户提供海量数据存储和访问服务，这种存储服务也被单独称为DaaS(Data as a Service)。
提供存储资源的典型服务有Amazon的S3，Google的GFS等。
IaaS可以提供高速网络和通信服务，这种服务也被称为CaaS(Communication as a Service)，提供网络和通信资源的典型服务有OpenFlow。
PaaS是在基础设施与应用之间的重要一层，PaaS将基础设施资源进行整合，为用户提供基于互联网的应用开发环境，包括应用编程接口和运行平台等，方便了应用与基础设施之间的交互。
典型的PaaS平台有Google的MapReduce框架，应用执行环境Google App Engine，微软公司的Microsoft Azure Services。
SaaS即云应用软件，为用户提供直接为其所用的软件。
SaaS一般面向终端用户，特别是“瘦终端”。
终端用户利用web浏览器，通过网络就可以获得所需的或定制的云应用服务。
终端用户不具有网络、操作系统、存储等底层云基础设施的控制权，也不能控制应用的执行过程，只有非常有限的与应用相关的配置能力。
SaaS使用户以最小的开发和管理开销获得定制的应用。
典型的SaaS服务有Salesforce公司的CRM系统，Google Docs等。
1.3 云计算的特点和优势云计算作为分布式计算的优势：(1).分布式系统的最大优势就是因为其具有比集中式系统更好的性能价格比，用户花少量的钱就能获得高效能计算。
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。
(2).多数应用本身就是分布式的。
如工业企业应用，管理部门和现场不在同一个地方的应用。
(3).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。
(4).高可靠性。
冗余不仅是生物进化的必要条件，而且也是信息技术。
现代分布式系统具有高度容错机制，控制核反应堆主要采用分布式来实现高可靠性。