云计算及其在GIS中的发展
计算机技术在地理信息领域的应用
计算机技术在地理信息领域的应用随着计算机技术的发展和普及，地理信息领域的应用也得到了极大的推动和改变。
计算机技术在地理信息领域的应用已经成为了重要的趋势和发展方向。
地理信息系统（GIS）的发展已经越来越依赖于计算机技术，而计算机技术也极大地丰富和拓展了地理信息系统的应用领域。
本文将着重探讨计算机技术在地理信息领域的应用，以及它所带来的变革和发展。
1. 数据处理与管理计算机技术在地理信息系统中的最主要应用就是数据处理与管理。
GIS系统需要处理海量的空间数据、属性数据和地理信息数据，计算机技术能够帮助GIS系统进行高效的数据存储、数据管理和数据查询。
通过计算机技术，GIS系统可以实现对数据的快速分析、空间数据的处理和模型的构建。
这也使得地理信息数据的管理和处理变得更加便捷和高效。
2. 空间分析与建模GIS系统利用计算机技术进行空间分析与建模是其应用的关键之一。
通过计算机技术，GIS系统可以进行空间数据的分析、模型的构建、空间统计和空间预测。
GIS系统可以利用计算机技术对大规模的地理信息数据进行空间分析，从而为城市规划、资源管理、环境监测等提供重要的数据支持。
3. 可视化与展示计算机技术使得GIS系统的可视化与展示成为可能。
通过计算机技术，GIS系统可以将复杂的地理信息数据呈现为直观的图像，从而更好地向用户展示地理信息数据的含义和规律。
通过计算机技术，GIS系统可以进行三维地图的展示、动态地图的展示、虚拟现实的展示等，从而为用户提供更加直观和生动的地理信息展示服务。
1. 地图导航与定位随着计算机技术的发展，地图导航与定位系统已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
计算机技术使得地图导航与定位系统能够更加精准地为用户提供位置信息、规划路线、提供导航指引等服务。
地图导航与定位系统的应用已经深入到人们的日常生活当中，成为了人们出行、旅游等的重要工具。
2. 灾害监测与预警计算机技术在地理信息领域的应用也为灾害监测与预警提供了更加精准的数据支持。
GIS论述题 大数据、云计算对GIS的影响
GIS论述题 | ⼤数据、云计算对GIS的影响Sometimes the hardest part is just figuring out what you want有时候，最难的事情是弄清楚⾃⼰想要什么。
⼀、⼤数据对GIS的影响⼤数据：或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨⼤到⽆法通过⽬前主流软件⼯具，在合理时间内达到获取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极⽬的的咨询。
⼤数据的处理分析将对⼈类产⽣三⼤思维⽅式转变：数据不是随机样本数据，⽽是全体数据。
数据复杂，不是精确性，⽽好似混杂性。
不在探求事物的因果关系，只关注事物的相关关系。
⼤数据没有改变GIS基本特征，但是对传统GIS提出了巨⼤的挑战。
⼤数据对GIS影响如下：1、超⼤规模数据的⾼效管理。
其中包括数据管理体系和架构、流数据的实时处理和分析以及历史数据和模式的⾼效查询和分析。
2、针对⼤量数据噪⾳多及数据不确定性⼤的特性，需要重新思考空间统计模型的选择、参数的训练和使⽤及计算效率等问题。
3、⾯对全体数据，需要发展适合的空间数据挖掘算法，发现数据背后所隐藏的模式和价值。
4、⾼效地显示和分析超⼤规模的时空数据，发展与地理计算相结合的可视分析理论。
⼤数据GIS需要⼀整套系统、科学的理论和⽅法来应对⼤数据带来的挑战。
⼆、云计算对GIS的影响云计算(cloud compuing)：是⽹格计算、分布式计算、并⾏计算、效⽤计算、⽹络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术和⽹络技术发展融合的产物。
它旨在通过⽹络把多个成本相对较低的计算实体整合成⼀个具有强⼤计算能⼒的完美系统，并借助软件即服务、平台即服务，基础设施即服务、成功的项⽬群管理等先进的商业模式，把这强⼤的计算能⼒分布到终端⽤户⼿中。
云GIS是⼀个研究热点，主要以云计算相关技术理论及⽅法为基础，扩展GIS基本功能，进⽽逐步完善传统GIS 结构体系，提升存取及处理海量空间数据的性能，增强计算及数据处理能⼒。
云计算在GIS中的应用
云计算在GIS中的应用引言概述：随着科技的不断进步和发展，云计算作为一种新兴的计算模式正越来越普及。
地理信息系统（GIS）作为一种处理地理空间数据的技术，也在云计算的背景下得到了广泛的应用。
本文将详细阐述云计算在GIS中的应用，包括数据存储与管理、地图制作与分析、空间数据挖掘、在线服务、以及GIS教育与培训等方面。
正文内容：一、数据存储与管理1.1云存储技术的引入1.2数据备份与恢复的优势1.3分布式存储的数据安全性1.4高可靠性和可扩展性的数据存储方案1.5数据共享与协作的便捷性二、地图制作与分析2.1云计算的地图制作工具2.2实时地图绘制与更新2.3大规模地图分析的速度优势2.4跨平台的地图发布与共享2.5地图可视化和交互性的提升三、空间数据挖掘3.1云计算对空间数据挖掘的支持3.2空间数据的清洗和预处理3.3空间数据模型与算法的优化3.4空间数据挖掘应用的案例分析3.5云计算与机器学习算法的结合四、在线服务4.1云计算提供的在线地理信息服务4.2实时在线地图服务与导航4.3位置搜索与周边推荐4.4云计算在位置感知应用中的应用4.5云计算解决在线服务扩展性问题五、GIS教育与培训5.1云计算在GIS教育中的优势5.2远程GIS培训和学习的便捷性5.3在线GIS课程的开设与管理5.4云计算提供的GIS实验环境5.5云计算推动GIS人才培养的发展总结：通过对云计算在GIS中的应用进行详细阐述，我们可以看到云计算技术为GIS带来了诸多优势。
从数据存储与管理、地图制作与分析、空间数据挖掘、在线服务，到GIS教育与培训，云计算在各个领域都发挥着重要的作用。
同时，云计算也促进了GIS的发展和创新，为更多的企业和机构提供了高效、便捷的地理信息解决方案。
随着云计算技术的不断进步，我们可以期待更多针对GIS的创新应用。
GIS的主要研究领域与发展趋势
GIS的主要研究领域与发展趋势GIS（地理信息系统）是一种将地理空间数据与属性数据相结合的计算机技术，用于收集、管理、分析和展示地理信息的工具。
随着技术的不断发展，GIS的研究领域也在不断扩展，并呈现出一些明显的发展趋势。
1.空间数据处理与管理：这是GIS的基础研究领域，包括空间数据的采集、存储、整理和更新等。
随着遥感技术和全球导航卫星系统的发展，空间数据的获取和处理能力不断增强，对于大规模、多维、高分辨率数据的处理和管理成为研究的重点。
2.空间分析与模型：空间分析是GIS的核心功能之一，包括空间关系分析、空间模式分析、空间插值分析等。
这些分析方法可以帮助研究人员在地理空间中找到隐藏的关联性和规律，并构建空间模型进行预测和决策支持。
3.空间数据挖掘与可视化：空间数据挖掘是对空间数据进行深入挖掘和发现的过程，它包括空间聚类、时空模式挖掘、地理关联规则挖掘等。
可视化则是将空间数据以图形、动画等方式直观地展示出来，帮助用户更好地理解和使用地理信息。
4.空间数据质量与精度：空间数据的质量对于GIS应用的准确性和可靠性至关重要。
研究者致力于开发出新的方法和技术，提高数据的精度、一致性和完整性，以确保GIS分析结果的正确性和可信度。
5.GIS与网络空间：随着互联网的普及和发展，GIS与网络空间的结合成为研究的新方向。
这包括基于云计算的GIS服务、互联网GIS应用、移动GIS等，旨在提高GIS系统的可访问性、可扩展性和共享性。
GIS的发展趋势如下：2.面向大数据的GIS技术：随着大数据时代的来临，GIS也面临着应对大规模、多维度、高速度数据处理的挑战。
研究者正在探索新的算法和技术，以推动GIS在大数据环境下的应用和发展。
3.移动GIS的普及与应用：移动设备的普及和发展为移动GIS的应用提供了巨大的机会。
研究者正在致力于开发移动GIS应用软件和技术，使用户可以实时获取和使用地理信息。
4.基于云计算的GIS服务：云计算技术的发展为GIS的服务模式提供了新的空间。
云计算和物联网技术在地理信息中的应用
云计算和物联网技术在地理信息中的应用1. 引言随着信息技术的飞速发展，云计算和物联网技术已经深入到各个行业。
地理信息行业也不例外。
地理信息系统（GIS）是一种用于捕捉、存储、分析和管理地理空间数据的计算机系统。
云计算和物联网技术的引入，为地理信息行业带来了新的发展机遇。
本文将详细探讨云计算和物联网技术在地理信息中的应用。
2. 云计算在地理信息中的应用2.1 数据处理与分析云计算为地理信息数据处理与分析提供了强大的计算能力。
传统的地理信息数据处理需要依赖高性能的计算机硬件，而云计算可以实现大规模分布式计算，提高数据处理速度。
此外，云计算平台还提供了丰富的数据处理与分析工具，如大数据分析、机器学习等，为地理信息行业带来了更高效、准确的数据分析能力。
2.2 数据存储与管理地理信息数据量庞大，传统的存储方式难以满足需求。
云计算提供了几乎无限的存储空间，可以有效解决地理信息数据的存储问题。
同时，云计算平台还提供了数据安全管理、数据备份与恢复等功能，保障了地理信息数据的安全性。
2.3 地理信息服务云计算为地理信息服务提供了便捷的交付方式。
通过云计算平台，地理信息服务可以以软件即服务（SaaS）、平台即服务（PaaS）或基础设施即服务（IaaS）的形式提供给用户。
这使得地理信息服务更加灵活、可定制，满足了不同用户的需求。
3. 物联网技术在地理信息中的应用3.1 传感器技术与地理信息数据采集物联网技术的核心是传感器技术。
通过传感器，可以实时采集各种地理信息数据，如地理位置、温度、湿度、光照等。
这些数据为地理信息系统提供了丰富的信息来源，使得地理信息分析更加准确、实时。
3.2 物联网与地理信息的融合物联网技术将地理信息数据与其他行业数据相结合，实现了地理信息与其他行业的深度融合。
例如，在智能城市建设中，物联网技术可以实现地理信息与交通、能源、环境等数据的集成，为城市规划与管理提供全面、精准的数据支持。
3.3 物联网在地理信息可视化中的应用物联网技术为地理信息可视化提供了丰富的展示手段。
云计算及其在地理信息工程中的应用
云计算及其在地理信息工程中的应用摘要：文章以云计算及其在地理信息工程中的应用为研究方向。
对云计算及地理信息工程概念进行界定的基础上，论述了基于云计算的地理信息工程设计与实现。
Hadoop作为开放源码云计算平台，利用云计算技术实现GIS，继而论述了整体系统框架及功能实现，旨在为我国应用云计算开展地理信息工程提供理论指导与帮助。
关键词：云计算；地理信息系统工程；云GIS；设计与实现引言：信息技术的跨越式发展及爆发式应用为我国社会各领域发展提供了有力支撑。
其中，云计算技术的兴起为GIS行业及领域发展提供了契机，依托云计算构建地理信息工程，克服传统问题的同时，GIS存储与管理提供广阔空间，同时也为各种不同应用程序提供更强计算能力。
在野外进行数据采集时，能够直观地查看本区域地形、卫星地图、实时路况等，并能迅速确定勘探路径，将所拍影像或影像资料传送至GIS中心。
诚然，个人计算机或者其它电子产品无法提供无限存储空间和运算能力，但在云技术的应用下大量服务器可满足用户需要。
据此，文章以云计算及其在地理信息工程中的应用为研究方向，旨在为我国应用云计算开展地理信息工程提供理论指导与帮助[1]。
1概念界定1.1地理信息工程地理信息工程是对大量地理数据进行采集、存储、管理、分析、显示和应用的系统性工程。
地理数据集成、存储是由电脑、地理数据和用户组成，继而通过获取、处理、分析、产生、输出各类地理资讯，为土地利用、资源管理、环境监测、交通运输提供依据，更是在提供经济建设、城市规划、政府各级管理等及为项目设计、规划和管理提供决策支持。
1.2云计算云计算技术是集分布式计算，并行计算，网格计算，效用计算，软件服务，SOA，虚拟化，服务器集群于一体的新型技术。
其应用场景及途径较为广泛，尤其是编程模型、数据管理、存储技术、虚拟化技术和云计算平台管理技术。
具体组成如下：（1）分布式计算：分布式计算是利用一个软硬件系统，在一个宽松或者严格限制下完成工作。
云计算在GIS中的应用
云计算在GIS中的应用在当今数字化时代，地理信息系统（GIS）已经成为了众多领域中不可或缺的工具，从城市规划、环境保护到交通运输、资源管理等，GIS 都发挥着重要作用。
而云计算技术的出现，则为 GIS 带来了全新的发展机遇和变革。
云计算，简单来说，就是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。
用户能够按需获取计算能力、存储空间和软件服务。
那么，当云计算与 GIS 相遇，会碰撞出怎样的火花呢？首先，云计算为 GIS 提供了强大的计算能力。
在处理大规模地理数据时，传统的本地计算往往会面临计算资源不足的问题。
比如，对一个城市的高精度地形数据进行分析和建模，需要耗费大量的计算时间和资源。
而云计算平台可以轻松提供海量的计算资源，使得复杂的地理分析任务能够在短时间内完成。
这对于那些需要快速获取结果以做出决策的应用场景来说，意义重大。
其次，云计算大大扩展了 GIS 的存储能力。
地理数据通常非常庞大，包括卫星影像、地形数据、土地利用数据等。
随着数据量的不断增长，本地存储往往难以满足需求。
云存储服务则可以提供几乎无限的存储空间，并且能够保证数据的安全性和可靠性。
用户无需担心数据丢失或损坏的问题，还可以方便地进行数据备份和恢复。
再者，云计算使得 GIS 软件的使用更加便捷和灵活。
在传统模式下，用户需要购买和安装特定的 GIS 软件，并且要不断升级以适应新的功能和需求。
而在云计算环境中，用户可以通过网络随时随地访问云端的 GIS 软件服务，按需使用，按使用量付费。
这不仅降低了软件使用的成本，还提高了工作效率。
另外，云计算促进了 GIS 数据的共享和协作。
不同地区、不同部门的用户可以在云端共享地理数据，共同进行项目的开发和研究。
这打破了数据孤岛，使得地理信息能够更广泛地流通和应用。
例如，在应对自然灾害时，多个救援机构可以在云平台上共享灾区的地理信息，协同制定救援方案。
然而，云计算在 GIS 中的应用也并非一帆风顺，面临着一些挑战。
云计算中的GIS应用与实践
云计算中的GIS应用与实践近年来，随着云计算技术的快速发展，GIS（地理信息系统）在云计算平台上的应用受到了越来越多的关注。
云计算中的GIS 应用不仅可以提高数据的处理效率和安全性，还可以为社会经济发展带来更多的价值。
本文将从云计算和GIS的基本概念入手，探讨云计算中的GIS应用与实践。
一、云计算和GIS的基本概念云计算是一种基于互联网的计算服务模式，通过网络提供可扩展、易管理、可定制的计算资源和应用服务。
云计算被广泛应用于各个行业，在其发展的过程中，GIS作为一种基于定位数据的信息系统，也开始在云计算中发挥作用。
GIS是一种集计算机技术、数据处理技术和地理学原理于一体的信息系统，用于处理、分析和展示地理空间数据，为决策支持提供依据。
二、云计算中的GIS应用1. 空间数据存储与共享云计算平台提供虚拟机实例和存储服务，可将大量的空间数据存储在云上，并实现对数据的共享。
例如，国内云计算厂商阿里云提供了对象存储、文件存储、表格存储等存储服务，用户可根据自己的需求选择不同的存储方式，并实现同时访问和共享空间数据。
2. 空间数据处理与分析云计算平台具有强大的计算能力和可扩展性，可用于实现对大规模空间数据的处理和分析。
例如，通过运行Hadoop、Spark等分布式计算框架，可以实现对空间数据的高效处理和分析，并可用于矢量数据叠加、栅格数据分析、空间模拟等应用。
3. 地图服务和应用开发云计算平台提供了一系列的地图服务和应用开发工具，可用于构建地理信息系统和地图服务应用。
例如，阿里云提供了地图API、地图数据服务、LBS云服务等地图服务，开发者可基于这些服务构建自己的GIS应用，并可进行自定义开发、免费试用等操作。
三、云计算中的GIS实践案例1. 基于阿里云的国土资源监测与评价系统该系统集成了阿里云众多服务，包括对象存储、表格存储、Hadoop等，完成了对全国范围内不同精度的遥感影像数据进行高效的处理和分析。
系统的应用主要包括：土地资源调查、城市规划、矿产资源勘查等。
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云计算及其在GIS中的发展摘要：云计算是近几年来在计算机领域十分热门的一个词汇，随着技术的发展和市场的扩张，GIS开始与其他IT应用深度融合，并且逐渐进入IT应用的主流。
在云计算的时代，GIS 也面临着新的机会与变革。
本文从云计算的概念和体系结构出发，论述了云计算的理论和关键技术。
重点从GIS角度总结了目前云计算在国内外地理信息行业的应用情况。
Abstract：Cloud computing is several near in resent years is a very popular vocabulary, extend along with the technical development and the market at the calculator realm, the GIS beginning applies depth to blend with other IT, and gets into the main current of IT application gradually. The ages that computes in cloud, GIS also faces a new opportunity and change. This text computes from cloud of concept and system structure set out and discussed the theory and key technique of cloud calculation. Mainly discusses a cloud calculation from the GIS angle is in the applied circumstance of domestic and international geography information profession currently.关键词：云计算；云服务；GIS；引言：从早年的网格计算到今天的云计算，技术在不断进步，基础设施也在不断增强。
但强大的需求持续消耗着新增的计算资源。
无论增加多少CPU、内存、硬盘，似乎永远也无法满足计算需求的持续增长。
后来，人们发现现有的计算资源，其利用率还有待大规模地提高，于是网格计算这种能够将更多孤岛的计算能力连接起来的方式赢得了很多企业的关注。
然而网格计算强调的是连接，它对整个计算资源中心的控制能力相比云计算概念要弱得多。
此外，网格计算很难实现对资源的动态分配和动态切割。
毕竟要对计算资源进行动态切割和分配是一件很不容易的事情，这需要对整个分布式、异构计算环境有极为强大的监管和控制能力。
此外，早期的网格计算，对网络本身还有较大的需求，而这一点在Web环境当中几乎很难做到。
有限的几个协议和松散的Web管理，让网格计算变得更加困难。
此外，网格关注在计算资源和计算能力的分享上，而没有考虑到计算中心应该交付的是服务，而不是其他东西，这就成为人们使用网格的一大障碍。
云计算提供了远远超越计算和存储本身的服务，其内涵也要丰富得多。
除了包括以服务为交付模式的计算和存储基础设施外，虚拟主机的租用、社会关系网的数据信息服务、商业流程、应用程序运行环境、编程模型、协同环境以及IT管理外包等各种模式都可以放在云计算的范畴之内。
云计算概念是由Google提出的，到现在为止微软、亚马逊、IBM等多家公司已经推出了自己的云服务模式。
关于云计算到底是什么?一百个人的回答可能有一百种不同的答案。
尤其是各种各样的企业，在谈论着完全不搭调的不同类型云计算。
云计算的说法正在广为流行，Gartner高级分析师Ben Pring评价道：“它正在成为一个大众化的词语。
”但是，问题是似乎每个人对于云计算的理解各不相同。
作为一个对互联网的比喻，“云”是很容易理解的。
但是一旦同“计算”联系起来，它的意义就扩展了，而且开始变得模糊起来。
有些分析师和公司把云计算仅仅定义为计算的升级版——基本上就是互联网上提供的众多虚拟服务器。
另外一些人把云计算定义的更加宽泛，他们认为用户在防火墙保护之外消费的任何事物都处于“云”之中。
云计算被人们关注是在人们考虑IT业到底需要什么之后，人们需要找到一种办法能够在不增加新的投资，新的人力和新的软件的情况下增加互联网的能力和容量。
而云计算正好提供了这种可能。
现今云计算正处于一个起步的阶段，大大小小的公司提供着各式各样的云计算服务，从软件应用到网络存储再到邮件过滤。
这些公司一部分是基础设备提供商，另一部分是像之类的SAAS（软件即服务）提供商。
现今主要实现的是基于互联网的个人服务，但是云计算的聚合和整合正在产生。
本文主要分两个部分进行论述，第一部分主要论述云计算的概念、特点及关键技术等；第二部分主要论述云计算在GIS领域的一些国内外应用。
一、云计算概述1、云计算的定义与特点云计算的定义现在有很多，现在主流的观点可以认为云计算是分布式处理（Distributed Computing）、并行处理（Parallel Computing）和网格计算（Grid Computing）的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。
是指基于互联网的超级计算机模式——即把存储于个人电脑、移动电话和其他设备上的大量信息和处理器资源集中在一起、协同工作。
在极大规模上可扩展的信息技术能力向外部客户作为服务来提供的一种计算方式。
云计算具有以下特点：（1）超大规模。
“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Ama、IBM、微软、等的“云”均拥有几十万台服务器。
企业私有云一般拥有数百上千台服务器。
“云”能赋予用户前所未有的计算能力。
（2）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。
（3）高可靠性。
“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。
（4）通用性。
云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。
（5）高可扩展性。
“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。
（6）按需服务。
“云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以象自来水，电，煤气那样计费。
（7）极其廉价。
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，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。
2、云计算的几大形式InfoWorld网站同数十家公司、分析家和IT用户讨论出了云计算的几大形式：1.SAAS（软件即服务）这种类型的云计算通过浏览器把程序传给成千上万的用户。
在用户眼中看来，这样会省去在服务器和软件授权上的开支；从供应商角度来看，这样只需要维持一个程序就够了，这样能够减少成本。
是迄今为止这类服务最为出名的公司。
SAAS在人力资源管理程序和ERP中比较常用。
Google Apps和Zoho Office也是类似的服务2.实用计算（Utility Computing）这个主意很早就有了，但是直到最近才在、Sun、IBM和其它提供存储服务和虚拟服务器的公司中新生。
这种云计算是为IT行业创造虚拟的数据中心使得其能够把内存、I /O设备、存储和计算能力集中起来成为一个虚拟的资源池来为整个网络提供服务。
3.网络服务同SAAS关系密切，网络服务提供者们能够提供API让开发者能够开发更多基于互联网的应用，而不是提供单机程序。
4.平台即服务另一种SAAS，这种形式的云计算把开发环境作为一种服务来提供。
你可以使用中间商的设备来开发自己的程序并通过互联网和其服务器传到用户手中。
5.MSP（管理服务提供商）最古老的云计算运用之一。
这种应用更多的是面向IT行业而不是终端用户，常用于邮件病毒扫描、程序监控等等。
6.商业服务平台SAAS和MSP的混合应用，该类云计算为用户和提供商之间的互动提供了一个平台。
比如用户个人开支管理系统，能够根据用户的设置来管理其开支并协调其订购的各种服务。
7.互联网整合将互联网上提供类似服务的公司整合起来，以便用户能够更方便的比较和选择自己的服务供应商。
目前，数据、软件、平台、基础设施都已成为“云计算”的战略资源，而今后“云计算”的发展则取决于上述战略资源同“集中计算、按需应用”模式的整合与关联的程度——用一个简单的公式来表达就是：云计算 =（数据+软件+平台+基础设施）* 服务3、云计算的原理与体系结构云计算的基本原理是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，其前身是利用并行计算解决大型问题的网格计算和将计算资源作为可计量的服务提供的公用计算，在互联网宽带技术和虚拟化技术高速发展后萌生出云计算。
按照最大众化、最通俗理解云计算就是把计算资源都放到互联网上，互联网即是云计算时代的云。
计算资源则包括了计算机硬件资源（如计算机设备、存储设备、服务器集群、硬件服务等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境、软件服务）。
云计算平台是一个强大的“云”网络，连接了大量并发的网络计算和服务，可利用虚拟化技术扩展每一个服务器的能力，将各自的资源通过云计算平台结合起来，提供超级计算和存储能力。
通用的云计算体系结构如下图所示：云用户端：提供云用户请求服务的交互界面，也是用户使用云的入口，用户通过Web浏览器可以注册、登录及定制服务、配置和管理用户。
打开应用实例与本地操作桌面系统一样。
服务目录：云用户在取得相应权限后可以选择或定制的服务列表，也可以对已有服务进行退订的操作，在云用户端界面生成相应的图标或列表的形式展示相关的服务。
管理系统和部署工具：提供管理和服务，能管理云用户、可用计算资源和服务，接收用户发送的请求，根据用户请求并转发到相应的程序，调度资源智能地部署资源和应用。
监控：监控和计量云系统资源的使用情况，以便做出迅速反应，完成节点同步配置、负载均衡配置和资源监控，确保资源能顺利分配给合适的用户。
服务集群：虚拟的或物理的服务器，由管理系统管理，负责高并发量的用户请求处理、大运算量计算处理、用户Web应用服务，云数据存储时采用相应数据切割算法采用并行方式上传和下载大容量数据。
4、云计算的关键技术以google公司为例我们剖析了一下云计算涉及的关键技术。