云计算概述精选(九篇)

第1篇：云计算概述范文

1.面向云计算数据中心的能耗建模方法 

2.云计算安全:架构、机制与模型评价

3.云计算访问控制技术研究综述 

4.云计算采纳行为研究现状分析 

5.Google三大云计算技术对海量数据分析流程的技术改进优化研究

6.大数据、云计算技术对审计的影响研究 

7.虚拟化云计算平台的能耗管理  

8.云计算环境下的分布存储关键技术 

9.推动中国云计算技术与产业创新发展的战略思考 

10.云计算:体系架构与关键技术 

11.我国云计算教育应用的研究综述  

12.云计算及云计算实施标准:综述与探索

13.云计算:系统实例与研究现状 

14.云计算环境下的联网审计实现方法探析 

15.云计算和云数据管理技术  

16.基于云计算的多源信息服务系统研究综述 

17.云计算安全问题研究综述 

18.云计算系统相空间分析模型及仿真研究 

19.云计算时代关键技术预测与战略选择

20.云计算方案分析研究  

21.基于云计算的B2C电子商务企业价值链优化  

22.面向图书馆的云计算研究综述  

23.云计算时代的数据中心建设与发展 

24.基于Hadoop的云计算辅助教学平台研究 

25.云计算研究现状综述 

26.基于云计算的智能电网信息平台 

27.云计算资源调度研究综述 

28.论云计算的服务质量 

29.我国云计算教育应用的现状与发展趋势 

30.云计算及其关键技术  

31.云计算技术发展分析及其应用探讨 

32.云计算应用服务模式探讨 

33.云计算的发展及其对会计、审计的挑战

34.构建云计算平台的开源软件综述 

35.云计算安全研究 

36.云计算和虚拟化技术  

37.基于企业视角的云计算研究述评与未来展望  

38.云计算数据中心的新能源应用:研究现状与趋势  

39.云计算环境下的电子文件迁移模型研究 

40.云计算:构建未来电力系统的核心计算平台

41.移动云计算的应用现状及存在问题分析 

42.云计算中虚拟机放置的自适应管理与多目标优化 

43.云计算:概念、技术及应用研究综述  

44.基于虚拟散列安全访问路径VHSAP的云计算路由平台防御DDoS攻击方法

45.云计算集群相空间负载均衡度优先调度算法研究 

46.电力系统云计算中心的研究与实践 

47.云计算初探  

48.随机任务在云计算平台中能耗的优化管理方法 

49.基于“云计算”的数字图书馆服务模式 

50.云计算与信息资源共享管理  

51.云计算中调度问题研究综述

52.云计算给图书馆管理带来挑战

53.云计算安全研究综述  

54.云计算中数据隐私保护研究进展  

55.云计算应用及其安全问题研究  

56.基于云计算的电力数据中心基础架构及其关键技术 

57.基于云计算和极限学习机的分布式电力负荷预测算法 

58.美国联邦政府云计算战略  

59.基于云计算平台的新型电子取证研究 

60.云计算信息安全分析与实践 

61.基于Openstack的科研教学云计算平台的构建与运用  

62.云计算安全关键技术分析  

63.云计算技术研究与应用综述 

64.基于云计算的义务教育学科课程资源共建共享模式 

65.面向云计算环境的能耗测量和管理方法 

66.基于云计算的实验室管理信息系统设计

67.云计算概念、模型和关键技术  

68.云计算环境下的审计业务模式变革研究 

69.基于Hadoop的分布式云计算/云存储方案的研究与设计

70.云计算环境中绿色服务级目标的分析、量化、建模及评价

71.基于云计算的图书馆建设与服务发展 

72.物联网、大数据及云计算技术在煤矿安全生产中的应用研究 

73.基于专利分析的我国云计算技术发展现状研究 

74.云计算的价值创造及其机理  

75.云计算环境下高校实验教学模式的创新与实践 

76.寄心海上云:云计算环境下的知识管理 

77.基于云计算的居民用电行为分析模型研究 

78.云计算环境下的数据存储  

79.基于效用的云计算容错策略和模型 

80.云计算环境下的智能决策研究综述  

81.云计算安全风险因素挖掘及应对策略 

82.我国云计算产业发展趋势及政策建议 

83.云计算安全需求分析研究 

84.智能电网中虚拟化云计算安全的研究 

85.云计算架构下的移动学习 

86.基于云计算的终身教育服务平台设计 

87.云计算在电力系统数据灾备业务中的应用研究 

88.云计算与图书馆:为云计算研究辩护 

89.浅谈云计算技术  

90.云计算研究现状与发展趋势 

91.云计算环境下的著作权制度:挑战、机遇与未来展望 

92.基于云计算的数字化信息资源建设模型的研究 

93.云计算发展态势与关键技术进展 

94.云计算技术在图书馆中的应用探讨 

95.国外云计算发展现状综述  

96.云计算对知识产权保护的若干影响  

97.基于云计算的远程教学资源建设模式——以浙江开放大学为例 

98.云计算在智慧校园中的应用研究  

99.对云计算技术及应用的研究 

100.云计算应用展望与思考  

101.云计算给图书馆带来的发展机遇  

102.云学习:云计算激发的学习理念  

103.云计算环境下的信息资源云服务模式研究  

104.云计算研究进展综述 

105.云计算及安全分析  

106.一种云计算操作系统TransOS:基于透明计算的设计与实现 

107.基于等级保护的云计算安全评估模型  

108.云计算:从概念到平台  

109.云计算环境下信息安全分析  

110.云计算技术简述  

111.云计算综述与移动云计算的应用研究  

112.中国云计算产业结构和商业模式  

113.云计算安全问题  

114.云计算下的国外图书馆联盟服务研究 

115.云计算技术的应用及发展趋势综述  

116.云计算在区域信息资源共享中的应用探究  

117.基于云计算的图书馆信息平台的构建  

118.云计算技术驱动下构建数字图书馆虚拟化环境的探讨  

119.云计算支撑信息服务社会化、集约化和专业化 

120.云计算环境下基于协同过滤的个性化推荐机制 

121.云计算环境下的网络技术研究  

122.云计算模式在电力调度系统中的应用  

123.云计算环境下的隐私权保护初探 

第2篇：云计算概述范文

【关键词】云计算技术 资源分配 资源管理

云计算是一种新型的计算模式，它融合了分布式处理、并行处理和网络计算等多种技术的并行计算技术。面对着海量信息化处理需求的情况下，它可以说是应运而生，云计算技术使计算分布在大量的分布式计算机上，为用户提供平台服务（PAAS），软件服务（SAAS），基础设施服务（IAAS）三大服务。

1 相关概念

1.1 云计算技术的概念

目前，云计算还没有一个确定的统一标准化定义。维基百科上关于云计算的定义是：云计算是一种以互联网为基础的计算方式，通过这种网络化的计算方式，将共享的软硬件资源和信息提供给电脑和其他设备。美国国家标准与技术研究院认为云计算的模式是按量付费的，这种付费模式可以为需求方提供便捷、可用的网络访问，而且付费的一方能够进入可配置的计算资源共享池，资源共享池内不仅有服务器、网络，还有应用软件和服务等。云计算可以为付费的一方快速提供各种资源，使用云计算的一方只需进行简单的管理工作，也不需要与服务供应商进行过多的沟通与交流。IBM认为云计算即可以描述系统平台，也可以用来描述一种类型的应用程序，云计算平台可以按照用户的需要对资源和服务进行动态部署和配置，当然也可以通过云计算的方式来取消服务等。

1.2 云计算平台服务器

云计算平台服务器可以分为两种，一种是物理服务器，一种是虚拟服务器。高级云计算通常会涉及到其他的计算资源，比如网络设备、存储区域网络（SANS）、防火墙和其他安全设备等。在云计算的应用和描述方面，云计算描述了一种通过互联网进行访问的扩展性应用程序。而“云应用”就是利用强大功能的服务器和大规模的数据中心，进行网络应用程序与网络服务运行的一种云计算。只要互联网的接入设备合适，任何用户都可以通过标准的浏览器，来访问云计算应用程序。

1.3 云计算的部署模式

按照部署模式来划分，云计算又包括公有云、私有云和混合云三种云计算模式。一般情况下，公司或组织内部创设的云计算属于私有云，私有云的数据和程序储存于内部，能够为特定用户提供云服务，私有云的优点是安全性高，服务提供商可以更好地管理基础设备的架构，缺点是使用者会受到一定的限制。公有云是指网络第三方服务商搭建、用户通过付费或者免费使用的云模式。公有云的优点是使用者没有太多的限制，缺点是数据的安全性和服务提供商的管理的便捷性不高。而混合云集合了两者的优势，将关键数据或信息放置于私有云中，将非关键的服务放置在公有云上，是一种高效的部署模式和交付方式。

2 云计算的资源分配现状

云计算依靠虚拟化技术将多个服务器虚拟化为一个资源池，由于资源的多样化和复杂化，云计算的资源分配一直以来是研究的核心之一。所谓云计算的资源分配是指在一个共同的云环境中使用者根据一定是使用规则来调度资源的过程。目前云计算资源调度的研究主要集中在三个方面：

2.1 人工智能算法

人工智能算法是指以学习的方式对解空间进行人工搜索以达到减少任务的平均时间、提高资源使用率的目的。

2.2 云计算的负载均衡

不同的用户对云计算的计算、存储和网络资源的质量要求不同，并且云计算还要满足服务器网络带宽、吞吐量、延迟和抖动的负载要求，因此，在进行云计算时，还要格外重视云计算的负载均衡。

2.3 云计算的能耗管理

数据中心作为云计算的中心，是云计算中高能耗的一个重要组成部分，而这也成为了云计算能耗管理中的突出问题，尤其是近几年计算资源与存储资源高度集中，给云计算的能耗管理增加了更大的难度。而且，云计算数据中心能耗过高，不仅会浪费电能、还会导致系统的稳定性下降，同时对环境造成影响。因此，加强云计算的能耗管理也是云计算资源分配中亟需解决的重要问题。

3 云计算资源分配的研究趋势

3.1 针对多个目标进行资源调度优化

因为消费者和云资源提供方的立场不同，消费者重视云资源的性价比，而提供方考虑的是如何提高资源利用率，因此多目标优化问题将成为云计算资源分配未来考虑的一个难题。

3.2 负载类型不同的云资源调度算法

由于负载不同，对资源的需求也不同，而目前多数云资源费配算法并未考虑这一问题，而且很多云计算资源分配算法只注重计算机计算资源和存储资源的利用，忽略了网络资源的分配，这会影响到服务器的实时性、吞吐量、和系统利用率，因此在云计算资源分配的时候，网络资源的分配也应该是必须考虑的一环。

3.3 进一步优化动态的云资源

云计算技术的不断发展，使移动式云计算逐渐代替了传统的云计算模式，而关于移动云计算如何有效分配云资源，满足移动终端自身业务需求，确保云计算资源利用率与系统收益的最大化问题，也成为了云计算领域未来研究的一个重要课题。

4 结束语

文章通^对云计算及其相关概念的描述，并对云计算资源分配的现状进行介绍，分析云计算资源分配未来研究的趋势，以明确云计算资源分配的有效策略，从而实现云计算资源的合理分配，使云计算技术在社会各行业内得到进一步的发展。

参考文献

[1]史振华，陈暄.云计算中一种改进的猴群算法在资源分配中研究[J].计算机测量与控制，2015（09）：3188-3191.

[2]陈小娇，陈世平，方芳.云计算中虚拟机资源分配算法[J].计算机应用研究，2014（09）：2584-2587+2616.

[3]姜华杰，陈俊杰，强彦.基于QoS的云计算资源分配算法[J].电脑开发与应用，2012（08）：4-6+9.

作者简介

孙威（1987-），男，助理工程师，安徽省池州市人。大学本科学历。主要研究方向为计算机软件编程及云计算技术。

第3篇：云计算概述范文

[关键词] 教育云； 云计算； 教育信息化

[中图分类号] G434 [文献标志码] A

一、引 言

自2006年亚马逊推出云计算服务和IBM正式推出“蓝云”计算平台以来，云计算技术得到了较快的发展和较高的关注。云计算技术在教育领域的应用更是得到了学者们的高度关注，针对教育云计算的研究也随之开展起来。“教育云”这一名词得到了广泛的应用，但迄今为止并没有学者对教育云的概念作出明确界定。本文通过对国内教育云相关文献进行梳理，试图厘清目前国内教育云研究的特点、研究主题的分布情况，并通过对这种情况的合理性进行分析，发现目前研究中存在的问题和不足，最后结合已有的研究成果对教育云作出一个较为清晰的界定，对存在的问题和不足提供一些解决策略，以便能够为后续的相关研究提供有益参考。

二、研究设计

（一）研究样本和研究方法

教育技术学学科作为国家教育信息化研究和推进的主要学科，其对教育云的研究在一定程度上能够代表国内当前教育云的研究水平，所以本文以2006年1月至2013年1月间教育技术学科领域内具有代表性的五种期刊（《中国电化教育》、《远程教育杂志》、《开放教育研究》、《电化教育研究》、《现代教育技术》）上所刊载的文献作为抽样范围，利用中国知网学术搜索引擎，以“云计算”、“教育云”作为关键词进行全文搜索，对于“云服务”、“教育”这种少数关键词割裂的情况本研究不予考虑。去除广告等无关文献后，将文献中明确提及“云计算”、“教育云”的210篇文献作为研究样本。

同时选取国内15家知名互联网运营商官方网站上公布的云产品（服务）解决方案作为产业层次的研究样本。

确定了研究样本后，笔者根据研究目的对样本按照逐一分析、整体统计的原则进行数据处理。笔者首先从文献的“时间—数量”维度对教育云研究的宏观发展趋势进行统计分析，然后再从“主题（内容）—数量”维度对教育云研究中观上的主题或内容（以下统称主题）进行统计分析；最后从教育云产业发展规模维度上进行总结分析。

（二）教育云研究主题或内容界定

为了能够从“主题—数量”的中观维度上清晰准确地反映国内教育云研究的现状，在对当前学者发表的文献内容进行初步分析的基础上，结合技术接受和使用统一理论（UTAUT）[1]中影响用户接受技术的四个维度，即绩效期望（Performance Expectancy，PE）、付出期望（Effort Expectancy，EE）、社群影响（Social Influence， SI）、配合情况（Facilitating Conditions， FC）和影响上述维度的年龄、性别、经验和自愿程度等因素，以及教育云计算技术在教育领域应用时所涉及的人员构成和资源分配以及对该技术的本体研究的实际情况，将教育云研究可能涉及的研究主题作如下归类，见表1。

三、研究结果

（一）文献的“时间—数量”维度

研究者对2006年以来，本研究所选择的期刊上每年刊发的文章数量进行了分析，如图1所示。

可以看出2006年和2007年云计算的载文量为0，在2008年至2012年间呈明显的上升趋势，又以2011年至2012年间上升最为显著。笔者认为教育云研究的宏观分布趋势出现这样现象，主要是因为2006年和2007年是亚马逊和IBM公司刚刚推出云计算服务两年，云计算这一概念尚未被教育领域的研究者们所周知，因此没有开展相关研究。2008年至2012年云计算技术在各行各业得到了广泛的研究应用，教育领域也不例外，其中2010年颁布的《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》[3]中加快推进教育信息化进程的要求和2012年颁布的《教育信息化十年发展规划（2011—2020年）》[4] 中国家教育云基础平台建设的需要等文件的出台在宏观政策导向上对促进教育云计算研究的广泛开展方面也起了巨大的推动作用，这些都是文献数量增加的原因。由于电子期刊数据库相比纸本期刊的内容更新具有一定的延时性，所以截至笔者统计完成时2013年1月已经刊载了4篇，按此数量推算来看2013年教育云的研究仍将会是教育技术学科的研究热点之一。

（二）文献的“主题—数量”维度

根据表1界定的教育云的研究方向，本文对样本进行逐一主题分类后，对教育云研究所涉及的主题和刊载的文献数量进行统计，得到“主题—数量”维度表，见表2。

我们把关于教育云的研究分为两个维度：关于科学的研究和关于技术的研究。关于科学的研究包括教育云本体研究、教育云理念、教育云分类、教育云研究综述等；关于技术的研究包括教育云应用、教育云实现技术、教育云运营机制等。从图2可以看出，总体来说，关于科学的研究占总数的60%，大于关于技术的研究。关于科学的研究主要集中在教育云理念和教育云研究综述，共占总数的46%，而关于教育云本体和教育云分类的研究则分别只占总数的11%和3%，这也从一定程度上反应了我们对教育云的认识还不够深入，主要还停留在理念和综述的水平，而对教育云至关重要的本体和范围的认识还不够清晰，当然也谈不到教育云的分类了。关于技术的研究主要集中在教育云应用案例和教育云实现技术，共占总数的39%，而关于教育云运营机制的研究仅占1%，从侧面上反应了教育云的大规模的应用实现还没展开或者还不够成熟，目前主要还停留在技术水平的探讨上或零散的云应用案例的收集与创作上，而没有进行大规模的商业实现。

（三）教育云产业

为加快推动我国云计算产业的发展，国务院出台了《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》，工信部、发改委联合了《关于做好云计算服务创新发展试点示范工作的通知》，并在北京、上海、深圳、杭州、无锡等5个城市开展云计算服务创新发展试点工作。根据中国电子信息产业发展研究院的《中国云计算应用示范工程战略研究（2011年）》报告显示，五个试点城市共计24项示范工程中经济金融类、公共服务类和数据中心类占据了18项，而教育云方面，只有上海的“面向教育的云计算应用示范”和北京的“中国学习云服务平台”两个部级示范工程，占总数的8.3%。

通过访问国内的百度、腾讯等互联网公司和跨国企业如IBN、HP等共计15家的官方网站，笔者发现所有的企业都开展了云计算业务，但是只有华为、用友等四家公司明确提供了教育行业的云解决方案。因为有学者在学理层面对谷歌进行了研究，所以本研究也将谷歌作为研究对象。在对5家企业的教育云解决方案以及对方案的分析整理后得到表3。

四、研究结论与讨论

（一）教育云仍将是研究热点且研究空间巨大

从“时间—数量”的宏观维度上看，涉及教育云研究成果的文章呈逐年上升趋势，以此可以推测出教育云研究仍将是近段时间内的热门研究方向；从“主题—数量”的中观维度上看，云教育理念、教育云应用和教育云实现技术等主题占据研究成果文章总数量的66%之多，而教育云分类研究、教育云运营机制等主题只占文章总数的4%，由这种研究主题成果数量分布的失衡现象可以得出，在教育云分类、教育云运营机制、教育云本体研究方面仍然具有很大的研究空间。

（二） 教育云本体研究有待深入

1. 教育云本体

教育云本体从字面上理解是指教育云计算的本源或根本问题，是区别于其他名词概念的本质性问题，从计算机科学的角度来说本体是一个为描述某个领域而按继承关系组织起来作为一个知识库的骨架的一系列术语。[5]为此笔者认为教育云的本体研究的主要对象是与云计算技术在教育领域应用时涉及的一系列的专有术语以及各术语之间的关系。

2. 教育云概念界定

根据上述的思想笔者对教育云的概念进行了界定。云计算自产生以来，至今没有一个公认的定义，因此笔者采用目前认同度相对较高的三个定义来理解云计算技术。

“美国国家技术与标准局（NIST）信息技术实验室认为，云计算是对基于网络的、可配置的共享资源计算池包括网络、服务器、存储、应用和服务。并且这些资源池以最小化的管理或者通过与服务器提供商的交互可以快速地提供和释放。”[6]“云计算是利用因特网等网络媒体传输信息，类似于数据中心或者服务器群那样拥有大量用户需求的资源和服务的分布式计算机群。”[7]“云计算是并行计算、分布式计算和网格计算这些计算机科学概念的商业实现，是虚拟化、效用计算、基础设施即服务、平台即服务、软件即服务等概念混合演进并跃升的结果。”[8]

祝智庭教授对教育云进行了描述，认为“教育云是与医疗云、政务云、电子商务云等平行的概念，是一个面向教育的行业云，行业云就是由行业内或某个区域内起主导作用或者掌握关键资源的组织建立和维护， 以公开或者半公开的方式， 向行业内部或相关组织和公众提供有偿或无偿服务的云平台。同时，某一个具体的教育云平台，既可能是公共云，也可能是私有云，也可能是混合云。 教育云是教育技术系统的一个子类， 也是云计算应用系统的一个子类。”[9]

本研究认为上述学者们的定义更多的是从云计算的底层硬件架构和实现技术层面给出的，研究者认为教育云不应该仅仅从底层架构和实现技术两方面来界定，同时也应该考虑其具有的教育服务形式和对教育理论顶层可能的影响，以及教育与云计算技术之间的继承关系。鉴于此研究者认为教育云即教育云计算技术的简称，是在对云计算技术继承的基础上能够为各类教育人员提供具有针对性的教育资源和服务，且对教育基本理论具有变革性促进作用的理论和实践。

本概念具有四个特点：（1）在技术实现层面界定了教育云与普通云计算之间的关系，即教育云是对普通云计算技术的继承。（2）教育云是云计算系统和教育技术系统的一个子类。（3） 教育云在服务层面为教育领域人员提供具有针对性的服务。（4）教育云对学习理论、教学理论、环境建构理论等教育理论产生了变革性的促进作用；前两个点是对教育云的领域定位，后两点说明了教育云的服务对象和对教育理论的影响。

3. 教育云本体研究现状

从“主题—数量”维度上看，关于教育云本体研究方面的文献占据文献样本总数的11%。在如此之多的文献中只有卢蓓蓉从教育信息化角度对云建设现状进行了阐述，祝智庭教授[10]对教育云一词作了正面的解释，徐小双从成本度量角度对基础教育云发展进行了分析。更多的主要对教育云从云计算技术继承下来的优势特点方面，未来的教育技术发展趋势方面作了宏观的介绍，并没对教育云具有的独特的教育属性方面进行深入研究。

在教育云本体研究上我们更期待研究者关注云计算技术在教育领域中的概念和定位的研究，只有准确的教育云定义才能更直接地明确阐释教育云的本质，更清晰地规范教育云的研究领域，才能为研究者开展后续的工作指出明确的方向。云计算技术在教育应用中的特点、教育云的优劣势等方面，云计算服务的普适性模式在教育上的应用研究才能进一步开展下去。

（三） 教育云其他研究主题的几点思考

首先，就学者关注度最高的云教学理念方向，何克抗、周红春、桑新民等主要是阐述了教育云对“促进人才培养模式”“高校信息化建设”“教学模式的改革”方面的促进作用；张少刚、周文娟在对泛在学习理论进行研究时认为“云计算的优势将会对泛在学习的开展起到极大的促进作用”。余胜泉等学者介绍了云计算对e-Learning的促进作用，从而间接地促进了远程教育范式的变革；[11]宋述强、杨滨等学者则是从环保的角度论述了云计算技术的“教育低碳化作用”；[12][13]朱惠娟、解月光研究了技术支持下的教学环境的设计；董玉琦、王美等人则是从教育云对教育技术学科发展的角度开展了研究。杨现民、顾小清、傅钢善、余胜泉等对在教育云环境下的学习理论和云学习的设计以及移动学习方面开展了研究。王艳丽、陈丹等学者则是在研究”数字化布鲁姆”时提及了云计算。[14][15]闫寒冰、潘丽芳等学者则是从对教师培训和教师教育技术技能培养方面展开研究的。[16][17]

由以上文献的研究主题可以看出当前研究比较有广度，但在研究深度上仍有欠缺，更多的学者是集中在说明云计算会给教育带来新的革命性变化的浅层次介绍阶段，并没有对于教育云环境下教学模式的设计理论、教学环境构建理论、云技术支持下的教育方式方法变革方面作出深入具体的介绍和研究。在云计算对教育信息化变革的促进作用和泛在学习理论、移动学习理论推广方面的研究主要集中在基于云计算所能够带来的庞大资源优势的介绍上。

技术的革新会给教育理论带来变革，云技术也不例外。教育云支持下的教育理论研究应该多元化发展。教育云在教育管理领域内的应用是否使得原有的教育管理效率有所提高，学习者在云条件下的学习风格、教学设计模式、云技术下的学习环境建设等学习理论和教学理论的深入研究都可以成为教育云教学理念方向上新的研究内容。如此一来，目前学者多在进行泛在学习理论、移动学习方面的研究时才对教育云从侧面介绍和研究的状况将会得到扭转。

其次，对于占据样本总数量21%的教育云应用方面，张剑平、高宏卿主要阐述了某项技术如何结合云技术实现资源共享的问题，而左名章、蒋艳红等学者则是从美国信息化建设对我国的启示上谈及了云计算技术。[18][19]杨进中、徐天伟、吴永和等则是通过阐述Grails、e-Science、MyMathLab与Sakai、Moodle等现有的软件系统、软件模型结合云计算构建一个新的软件系统环境。在这一部分中更多的是像文献[20～26]那样只是在文献中对“云计算”或者“教育云”词汇进行简单的提及。

可以看出在教育云计算应用研究方面，学者多集中在某项技术与云计算技术的具体结合、某门课程利用云计算技术如何开展、某个平台引入云计算技术后会如何更好地实现其功能等方面。主要是针对云计算技术应用于个案进行研究，或者仅是对词语的简单提及；并没有对云计算技术是否能够在其应用的个案的基础上进行扩展或推广应用，如何推广应用方面进行深入研究。一项有效的技术在教育领域内的广泛应用是我们乐于见到的，但是为了给研究或者文献添彩而去简单地缀上一些比较时髦的词语的现象是值得我们去反思的。另一方面，虽然多数研究仅停留在词汇提及的层面，但是也从一定程度上反映了教育云计算技术在教育技术领域得到了广泛的认可。

学者们对于教育云应用研究主要集中于个案研究的原因有两方面，一方面是因为某些个案具有独特的优势和代表性，另一方面也是由于“云”建设运营标准的不统一从而导致云的建设无法大规模实现。产生缺乏统一标准指导的现状——小规模云具有很高的适用性等优势特征，但是也会因为其“地方特色”严重而不能推广应用。

第三，教育云的技术实现方面的文章占据了样本的18%。张家贵、陈巧主要对“基于云的资源平台、资源中心的设计”进行了研究，以高等院校的资源、平台设计为主，而较少涉及基础教育领域的设计。黎加厚、高辉等主要介绍了以“电子书包”为代表的教育云终端技术和设备，值得注意的是云端的研究目前也主要集中在电子书包上，其他的云端设备和技术还有待学者和开发人员研究、设计和开发。文献[27～30]主要是从教育云对“移动学习模式”、“个性化学习”的影响和变革设计方面开展的研究。这部分的其他文献则是主要集中在网络平台架构的设计，少量的文献如[31～33]从对教育云服务模式实现的角度开展了研究。总之，在云计算的技术实现方面，研究者主要集中在平台的架构设计和对教育云服务的简单介绍上。

最后，教育云分类和教育云研究综述部分主要是各种技术发展综述类文献。国家和地区规划纲要解读类文献中对“云计算”词语在教育应用中的提及或者是简单介绍；施建国、赵晓声、唐德海等对于国家云、区域云、公有云、私有云的分类也只是在对国家或者地区的教育规划纲要的解读中进行宏观层面的研究，并没有对云的规模或者具体的云的底层设备应该建设在哪个地区、哪个层次、如何建设等问题进行研究。

云计算是分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）和网格计算（Grid Computing）的发展，或者说是这些科学概念的商业实现，[34]将其引入到教育领域中必然也涉及运营制度的问题。然而目前国内对云计算在教育中的，例如教育云的建设标准、运营体系、安全性和云规模的可控性方面都没有详细的研究。

教育云的运营应该向专业化均衡发展。国家和地区的教育信息化规划和学者在各级各类的教育云研究中并没有对云的规模做详细的研究，也没有对云的最底层的设备建设的运营作出详细的研究。我们认为高等教育数据信息量相对独立并且拥有较多的人力、财力和物力资源，所以高等院校可以在统一的标准指导下独立建设私有云；对于基础教育领域可以采取将底层的硬件设施交由专业的公司建设经营，教育部门采取购买服务的形式，在国家层面则成立专门的机构对资源池进行建设和把关，将全国的基础教育和高等教育云进行联通，真正地实现国家范围的“教育云”。

教育云的安全性方面是我们应该关注的重点。云作为教育资源和数据存储的一种便捷有效的手段将会使得大量的用户信息和数据资源存储在“云”中，那么对于云中的数据安全、数据的隐私保护和布设在不同地区的云基础设施的安全性问题缺乏健全的安全策略是值得我们认真对待的。

教育云建设应该向标准化制度化方向发展。上述的“云”间的快速互联互通和安全高效运营方面归根结底是国家标准问题。按照教育信息化的规划，各级各地区将要建立不同规模的教育云，那么对于不同地域、不同规模和不同底层硬件设备架构的云之间的联通问题就迫使我们考虑云计算在教育领域里具体应用的行业标准问题。教育行政部门应该组织专家在对各种类型的“云”进行充分调研的基础上，制定出既允许全国范围安全高效互联互通，又允许各具特色的云建设格局的“云标准”；完善资源的分类存储标准制定，使得海量的云资源在现有搜索技术的限制下仍能够有效合理地归类存储，最终便于使用者能够快速准确地在资源的海洋里找到需要的资源。

2008年至2010年前半年，相关研究大多停留在对于“云计算”一词的简单提及上，此后开始对云计算在教育中的应用的研究逐渐深入起来，相信在未来一段时间内教育云的研究会更加的全面深入。

（四）教育云产业振兴需要走产学研一体的道路

面对教育云只占国家层面的云计算示范工程总数的8.3%的局面，研究者认为在国家大力扶持云计算产业发展的大背景下针对于教育云产业的发展还需要扩大规模。从本研究统计的电信企业的云计算解决方案可以看出，企业关于教育云的解决方案相对较少，而已有的教育云解决方案也不尽如人意。通过上述对教育云解决方案的对比分析可以看到目前所谓的教育云解决主要是以硬件环境的部署实施、教育政务管理软件的开发和数据中心建设为主，基本上是停留在云的基础建设阶段。而教育评测类的解决方案也基本停留在半自动化的阶段，只是解决了解放一定劳动力的层次；虽然谷歌的某些App可以在教育教学中使用，但由于其并非为教育开发的初衷和谷歌在国内地区的使用限制也使得其很难有较大发展。

在研究过程中笔者认为“华师京城”和“国家教育资源公共服务平台”是教育云产业的两个比较成功的案例。华师京城采用B/S的开发形式，用户可以随时随地不受访问终端的限制；由其身后专家团队提供的教育教学资源是符合目前的教育教学需要的。国家教育资源公共服务平台则是由中央电教馆负责运营的，资源来源广和资源覆盖广是其主要优势。

按照工业和信息化部电信研究院对云计算产业的产业体系构成分类，目前国内的教育云产业主要集中在基础设施服务业，其特点主要是以云网络或者数据中心的建设为主，所以教育云设计、咨询、评估认证等专业的支持产业极度缺乏。

研究者认为教育云产业的振兴除在学理上认为的教育云标准急需制定外，教育云产业人才的培养才是关键，同时还应该走产学研一体的道路，例如“华师京城”就是理论与产业结合的很好范例。

五、小 结

本研究对近七年国内教育云研究的现状进行了梳理，虽然只是选择教育技术领域内的5种期刊作为样本抽取范围，但由于这些期刊在教育技术领域的代表性作用，所以在很大程度上能反映出目前教育云研究的概况。笔者在对教育云本体研究主题进行讨论时结合其他学者的研究成果对教育云的概念提出了自己的观点，对教育云的本体研究提出了较为清晰的研究思路，但对于其他主题只是给出了简单的建议，这还需要笔者和后续的学者进行研究完善。

[参考文献]

[1] Viswanath Venkatesh， Michael G. Morris， Gordon B. Davis， Fred D. Davis. User A Cceptance of Information Techenology：Toward a Unified View[J]. MIS Quarterly，2003，27（3）： 425～478.

[2] Marinela Mircea， Anca Ioana Andreescu. Using Cloud Computing in Higher Education： A Strategy to Improve[J]. Communications of the IBIMA， 2011.

[3] [34] 中发[2010]12号文件.国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）[Z].

[4] 教技[2012]5号文件.教育信息化十年发展规划（2011—2020年）[Z].

[5] Thomas R. Gruber. A Translation Approach to Portable Ontology Specifications[J]. Knowledge Acquisition，1993，5（2）：199～220.

[6] 李秋红.中国云计算技术开发的问题与对策研究[D].锦州：渤海大学，2012.5.

[7] Nabil Sultan. Cloud Computing for Education： A New Dawn？[J]. International Journal of Information Management，2010，（30）： 109～116.

[8] 冯坚. 基于云计算的现代远程教育展望[J].中国电化教育，2009，（10）：39～42.

[9] [10] 祝智庭， 杨志和. 云技术给中国教育信息化带来的机遇与挑战[J].中国电化教育，2012，（10）：1～6.

[11] 余胜泉，程罡，董京峰.e-Learning新解：网络教学范式的转换[J].远程教育杂志，2009，17（3）：3～15.

[12] 宋述强，钟晓流，许俊华.低碳时代的多媒体教学环境：系统集成与技术趋势[J].电化教育研究，2010，（10）：29～31，49.

[13] 杨滨，王文霞.论“云服务”在教育低碳化中的合理应用[J].现代教育技术，2010，20（6）：19～22.

[14] 王艳丽，程云.“数字布鲁姆”对网络非正式学习环境构建的启示[J].现代教育技术，2011，21（11）：32～36.

[15] 陈丹，祝智庭.“数字布鲁姆”中国版的建构[J].中国电化教育，2011，（1）：71～77.

[16] 闫寒冰.教育技术骨干教师的培养路径分析——“英特尔1对1数字化学习”教师培训课程带来的启示[J].电化教育研究，2011，（11）：102～106.

[17] 潘丽芳.技术支持的教师学习之历史演进[J].开放教育研究，2012，18（6）：56～60.

[18] 左明章，邓果，李莎莎.美国国家教育统计中心对我国教育基础信息数据库建设的启示[J].中国电化教育，2012，（8）：30～34.

[19] 蒋艳红，陈琳.中美高校教育信息化发展与现状研究比较及启示[J].电化教育研究，2012，33（10）：115～120.

[20] 黎加厚.移动学习第一课[J].远程教育杂志，2011，29（6）：108.

[21] 祝智庭，郁晓华.电子书包系统及其功能建模[J].电化教育研究，2011，（4）：24～27，34.

[22] 蔡苏，宋倩，唐瑶.增强现实学习环境的架构与实践[J].中国电化教育，2011，（8）：114～119，133.

[23] 钟元生.流水线式软件工厂校内实训模式及其管理流程设计[J].现代教育技术，2011，21（12）：135～140.

[24] 梁迎丽，梁英豪.基于语音评测的英语口语智能导师系统研究[J].现代教育技术，2012，22（11）：82～85.

[25] 程罡，徐瑾，余胜泉.学习资源标准的新发展与学习资源的发展趋势[J].远程教育杂志，2009，17（4）：6～12.

[26] 赵国庆.概念图、思维导图教学应用若干重要问题的探讨[J].电化教育研究，2012，33（5）：78～84.

[27] 王萍.基于位置服务的移动学习研究[J].中国电化教育，2011，（12）：114～119.

[28] 张田，李子运，汪晴晴.基于云计算的移动学习资源开发初探[J].现代教育技术，2012，22（11）：59～61.

[29] 吴彦文，吴军其，王贵才，田庆恒.基于云计算个性化e-Learning学习支持服务系统的设计[J].中国电化教育，2011，（9）：122～126.

[30] 陈卫东，叶新东，许亚锋.未来课堂：智慧学习环境[J].远程教育杂志，2012，30（5）：42～49.

[31] 张进宝，黄荣怀，张连刚.智慧教育云服务：教育信息化服务新模式[J].开放教育研究，2012，18（3）：20～26.

第4篇：云计算概述范文

【出版日期】2010年05月

【报告价格】￥11，000元(中文电子PDF版)

【摘要】

云计算在2007年横空出世，经过2008年全年的培育，迄今已经成为一门众说纷纭的“显学”——那些不说自己跟云计算相关的厂商或业者已经屈指可数。根据赛迪顾问的预测，未来五年内，“云计算”将会继续成为占据各IT传媒头条及IT从业人员口端的“热词”。如果说当初SOA的兴起是为软件厂商提供了一个各取所需、含纳一切的“箩筐”；那么，今天之云计算，则是一个将硬件、软件、服务、信息安全、虚拟化等等一切IT概念及其背后的利益相关者裹挟在内的“超级大容器”。

那么，云计算对整个IT行业格局的影响到底如何？从底层的基础设施，到高层的IT应用，云计算的兴起对整个IT生态环境中各利益链条的相关者又到底意味着什么？价值链上各环节所推出的跟云计算相关产品和方案的厂商应该如何进行分类？它们在2009年的市场表现如何？

基于此，我们的《2009-2010年中国云计算应用市场研究年度报告》，将帮助业界厂商、投资者、产业人士更精确地把握中国云计算应用市场发展规律、更深入地梳理价值迁移轨迹。

深入、翔实的市场研究数据。基于重点厂商重点产品的深度研究，提供对产品结构、区域、城市层级、垂直与平行行业等多个角度市场变化的生动描绘，清晰发展方向。

全面、深刻的品牌竞争分析。除了从细分市场格局、竞争策略、SWOT分析等多个维度总结企业表现，我们依托对IT市场的深刻理解，建立6大项31子项的CPM矩阵体系，评点市场成功要素，区隔领导者、挑战者等四象限归属。

科学、完整的未来发展预测。建立在各重点细分市场上的建模回归与专家校验，并与相关产业环节进行关联分析，确保给出有价值的趋势分析与定量预测结果。

【目录】

研究对象

主要结论

重要发现

一、2009年全球云计算应用市场发展概述

(一)发展现状

——云计算概念席卷整个IT行业，成年度最热热词

——巨头企业试水云计算应用，市场增速明显加快

(二)基本特点

(三)主要国家与地区

1、美洲

2、日本

3、欧洲

4、亚太(除日本)

二、2009年中国云计算应用市场概述

(一)市场规模与增长

1、2009年市场规模与增长

2、新技术应用

(二)基本特点

——大型跨国公司主导市场，国内IT企业谨慎跟行

——“公共云”与“私有云”皆已开建，政府筹划相关政策

(三)市场结构分析

1、产品结构

2、区域结构

3、垂直结构

4、平行结构

5、渠道结构

三、2009年中国云计算应用细分应用市场研究

(一) IaaS市场分析

(二) DaaS市场分析

(三) PaaS市场分析

(四) SaaS市场分析

(五)虚拟化市场分析

(六)云安全市场分析

四、2010-2012年中国云计算应用市场发展预测

(一)市场规模预测

(二)市场结构预测

1、产品结构预测

2、区域结构预测

3、垂直结构预测

4、平行结构预测

5、渠道结构预测

五、2010-2012年中国云计算应用市场趋势分析

(一)市场发展趋势

(二)产品技术趋势

(三)产品价格趋势

六、中国云计算应用市场竞争分析

(一)整体竞争格局

(二)重点厂商竞争力评价及SWOT分析

1、Google

2、微软

3、IBM

4、…

第5篇：云计算概述范文

关键词：云计算；平台化；公共云；多主机云；信息泄漏

云计算概念的出现已经五年有余，大量与互联网有关的产品和服务被贴上云概念的标签。《福布斯》杂志刊文指出，从目前的情况看，人们对云计算的关注很可能由盛转衰，但并不会对云计算的发展构成威胁。云计算权威专家Alistair Croll基于其丰富经验，认为云计算已经相对成熟，并详细阐述了云计算未来发展的六大趋势。

趋势一：平台化

近十余年，IT业服务化导向发展的呼声此起彼伏，但收效甚微。对于IT团队而言，服务化导向并非迫切之事；对于企业而言，还存在着重重障碍。在花费数月获得服务器之后，使用者通常会选择自己动手。

然而，由于虚拟化和自动化技术的发展，使用者意识到他们大可不必管理机器，仅需写好程序，使用一些应用程序编程接口（APIs）即可。

为实现这一目标，IT部门需要提供多种平台而非机器。如此一来，一旦主机开发工程师完成编码，就不必再担心由哪台机器来运行程序。因此，2012年以后，那些采用私人和公共平台提供服务的IT团队将大放异彩。

趋势二：公共云复苏

对于消费者而言，云计算指的是公共云，没有人将其房子里的三台电脑称为私有云。公共云对使用者而言，其优点显而易见：使用者能够轻松存储资料，使用Office办公套件等工具，并且大部分服务都是免费的。然而，由于监管和带宽限制等问题约束，公共云的这些优势并没有充分发挥。

进入2012年以后，伴随上述问题的逐渐解决，公共云的使用将大大复苏。其成本与收益间的权衡以及竞争压力的增加，将使得更多的公司再次采用公共云。

趋势三：大数据时代到来

伴随大型非结构化数据库及相应工具的出现，对系统的要求也相应提高。大数据需要使用大规模系统来操作，而这些系统大都是基于云的。诸如Hadoop这类大型平行计算框架可以被视为大数据兴起的第一波浪潮。大数据不仅要求处理大量的信息，同时还要求尽量缩短完成处理的时间。

未来十年，IT部门将提供大数据平台，以帮助分析师更快地得出结果。

趋势四：多主机云（Multi-machine Clouds）

当多核处理器刚刚推出时，由于编码只能使用一个处理器，其应用并不广泛。软件跟上硬件的发展步伐需要时间，伴随着程序的运行可以由多个处理器平行完成，多核处理器得到长足发展。与多核芯片类似，2012年以后将会出现多主机云。

当前的编码通常为利用某一个云而精心设计，而在未来，程序员将能够根据程序选择最优的云计算资源。

趋势五：信心复苏

当今的工人对公司是否能完成销售目标知之甚少，反而对朋友晚餐的内容更为了解。因此，他们对于解决透明度和信息实时性的问题有很高的期望。在2012年，他们的期望将刺激IT企业做出改变，并尽可能地实现上述期望。

第6篇：云计算概述范文

关键词：数据挖掘；云计算

1 概述

随着物联网、移动互联网的迅猛发展，数据呈指数形式增加，当今时代已处于信息数据过载的海量数据时代，这对数据挖掘系统带来了难题。而云计算可以使分布在大量不同计算机的数据集中在统一的云端，便于各种应用系统的数据获取。云计算因为具有可弹性变化的计算能力和海量的存储能力成为解决海量数据挖掘的有效方式。

1.1 数据挖掘

数据挖掘也称数据库中的知识发现过程，是指在大量不完全的、随机的、模糊的、有噪声的数据中发现具有潜在实用价值或者新颖、有效的信息表示为模式、概念、规律、规则等形式的过程。数据挖掘的目标是找出事先不知道的数据关系，尤其是来源于不同数据库的数据之间的关系。

1.2 云计算

狭义上讲，云计算指的是通过网络以便于扩展、按照需求的方式获得资源（硬件、软件、平台），是一种IT基础设施的交付和使用模式，云就是网络中的软、硬件资源。广义上讲，云计算是指服务提供者根据用户需求、以便于扩展的方式提供服务，用户按需获取服务，是一种服务的提供和使用模式，而服务既可以是关于IT的，也可以是其他领域的。

云计算的特点：（一）资源虚拟化。云计算对用户的地理位置、接入时间方式、使用终端都没有严格要求，“云”中的资源是无形的、动态的，实际用户不会关心应用运行的具置。（二）价格便宜，速度快。“云”的构成节点极其廉价，所以降低了数据中心管理需要的成本消耗。“云”不仅成本低廉，资源利用率也大幅提升了，运行速度会更快。（三）服务器规模很大。“云”的规模巨大，而且能够提供强大的计算能力，Google云计算拥有的服务器已达到上百万台。（四）通用性较高。一个“云”可以支撑不同的、千变万化的应用，“云”可以根据自身资源形成多种应用，而且可以同时运行。（五）按需服务。“云”是个资源仓库，提供的服务很多，“云”可以像水电这样的基础设施计费，所以用户可以按需购买，按量计费。（六）较高的可靠性。“云”中采取了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施，使得云计算的服务更可靠，甚至高于本地计算机。（七）可以扩展。“云”的规模可以动态伸展来满足用户和应用数量的增长引发的需求。

2 基于云计算的数据挖掘技术

基于云计算的数据挖掘要进行数据预处理、数据挖掘、结果模式评价，这与传统数据挖掘过程一样。但是在数据的处理和存储方式上会不同，这是因为云计算中的数据格式与传统的不一致，它们大多来自于点击流。

2.1 数据收集处理

在进行数据收集和处理时，第一步要应用决策树判别出是Web机器人访问数据还是用户访问数据，第二步要把海量数据过滤、转换、清洗、整合，变成半结构化的XML文件保存。现在流行的是用Map-Reduce模式收集数据，但不足的是开发工具还不完善。今后结合分形维数和其他技术的方法是新的发展方向。例如：结合网络聚类和分形维数的思想产生的基于网络和分形维数的聚类方法（GFDC），是运用合计数法进行分形维数，可以改进为运用关联维数法进行。

2.2 数据存储

云计算系统运用最广泛的数据存储方式是分布式存储策略，同一个数据存储为多个副本，这保证了数据的可靠性。这不是冗余复制。 同时系统还要有错误隔离、心跳检测等措施。

3 基于云计算的数据挖掘技术优势

运用云计算进行数据挖掘的优点有：（一）因为要从海量的数据中挖掘出信息需要大规模的数据挖掘，而且挖掘的任务比搜索的任务更加复杂，更需要良好的应用环境和开发环境。考虑到这些因素，基于云计算的方法更合适。（二）基于云计算的数据挖掘隐蔽了底层，开发更方便，用户不用考虑数据划分、计算调度任务和计算分配等问题。（三）云计算提高了大规模数据处理速度和能力。（四）数据处理成本降低了，也不再需要高性能机器。

4 基于云计算数据挖掘面临的问题和挑战

云计算还处于初级阶段，发展还不成熟，还存在一些问题和挑战。主要包括以下几个方面：（一）算法选择问题。关键问题就是要选择合适的算法和并行策略来进行数据处理。（二）软件及服务的可信度。云环境下要突出考虑的就是隐私安全问题。（三）有太多不确定性。不确定的方面有：数据挖掘任务的描述、数据挖掘的方法和结果、挖掘结果的评价等。

[参考文献]

[1]Jiawie Han，Micheline Kambe，Jian Pei.数据挖掘概念与技术[M]. 北京：机械工业出版社，2012.

[2]纪俊.一种基于云计算的数据挖掘平台架构设计与实现[D].青岛：青岛大学，2009.

第7篇：云计算概述范文

【关键词】供电企业；云计算；云审计

随着信息技术的快速发展，我国的信息数据量在近年来呈现出爆炸式的增长，人们的工作和生活跨入了大数据时代。我国各行业都积极应用了云计算以提高数据分析能力，如电信、医疗、金融等领域的大数据挖掘分析技术已经投入实际应用，审计领域也应与时俱进，尽快适应大数据时代的发展。本文以供电企业为研究标的，结合电力审计工作的实际情况，探索和构建一个适合供电企业的“云审计”框架。

一、关于云计算与云审计的基本概念论述

“云计算”一词源于Google等互联网公司的大数据处理过程，于2006年在国际搜索引擎大会上首次提出，以美国国家标准与技术研究院给出的定义较为权威：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，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。

“云审计”是基于云计算而产生的，可以认为“云审计”就是在审计工作中运用云计算的概念和技术。“云审计”有两个基本特点，一是以审计工作为服务目的，“云审计”的应用是为了使审计师减少简单的计算劳动，提高审计效率；二是以云计算为技术手段，利用云计算技术升级和优化现有的审计方法。

随着近年来供电企业信息化程度的提高，服务器的后台数据也越来越多，而审计师配备的个人电脑是无法满足检查这些数据的需求的。数据库中一个简单的操作指令可能都要在个人电脑上花费十几分钟甚至数个小时。而“云审计”技术却可以很轻松地解决这些问题

二、云审计系统的框架构建

（一）云审计系统的概念和特点

云审计系统是一个全新的事物，国际上暂时还没有给出一个比较准确和完整的定义。为方便研究，本文基于信息技术现状和审计实际应用，对云审计系统的概念进行初步阐述：云审计系统是基于所获得的数据，根据审计对象的基本特性，通过设定计算、判断和限制条件建立数学或逻辑表达式，用于对审计目的进行验证的过程。云审计系统主要有五个特点：

1.审计网络自助服务。审计自助服务免去了审计师与被审计单位在数据获取上的沟通，使审计师能自行获取所需数据，并设定疑点检查条件；2.高带宽网络。多个审计师可以在不同的地点获取同样的数据，在网络速度上不会受到影响；3.审计数据资源池。审计师可以将得到的所有数据上传至“云端”，形成审计数据资源池，共享给有相关权限的其他审计师；4.审计弹性架构。使审计师可以随时随地通过权限认证后登陆系统获取资源；5.可度量服务。为审计系统提供自动化的监控，并记录审计师的工作过程，包括审计方法、程序和证据获取手段等[1]。

（二）云审计系统建设的可行性分析

在理论基础方面，国际上关于云计算系统的理论体系已经基本完备，国内云计算技术的研究和发展也十分迅速，为云审计系统提供了充分的先决条件。在技术方面，实施云计算的各种技术方案体系已经在生活的各个方面投入应用，供电企业的审计信息化也有相当坚实的基础，完全可以借鉴其他行业在云计算方面的先进技术和经验。在成本方面，云审计系统的部署费用并不高昂。服务器和网络设备可以基于现有条件加以升级和改造，不需要全部更换。用户端也不需要更换新的设备，凡是能打开浏览器的电脑、平板电脑甚至智能手机都可以登陆云审计系统[2]。

（三）云审计系统的数据处理流程

基于大数据背景，云审计系统可以将各供电企业的审计数据整合为海量的审计资源池，构成审计数据的采集、导入、分析、展示平台，使审计业务流程转化为数据处理过程。

1.云审计系统的数据采集

云审计系统的数据采集方法必须非常全面，充分考虑审计数据的复杂性、多样性和异构性。常见的数据采集方法有两类，一类是复制采集，从被审计单位导出数据库信息或整个数据库的备份，用移动硬盘或U盘拷贝的方式，上传到云审计系统进行处理；另一类是在线采集，与被审计单位的业务系统制定标准的数据接口，不间断地连续采集业务数据，实现对业务流的动态监控。在线采集方式具有时效性强、响应速度快的优点，今后将成为主流的数据采集方式[3]。

2.云审计系统的数据导入

在供电企业各类业务系统的海量数据中，数据之间的结构和类型千差万别。在进行分析之前，应先将这些数据有效地导入系统，把重要数据如重要指标、近期变化数量等置入高性能存储器中，把不常用的次要数据置入一般存储器，并去除不需要的冗余数据。

3.云审计系统的数据分析

云审计系统中集成了大量审计分析程序，利用分布式计算集群对海量数据进行各种分析和分类统计，以满足审计师的分析需求云审计系统的数据分析具有以下几方面的特点：

一是审计分析程序的可构造性。各种审计分析程序以模块化的方式提供给审计师，可以进行任意调整。二是注重对数据的全面分析。在大数据处理时代，抽取样本检查和全部数据检查这两种方式，在云审计系统面前的区别，只不过在时间上相差数秒钟或数分钟而己。三是注重数据之间的关联度分析。在以往的审计中，对被审计单位工作数据的检查，只是对特定的业务数据进行简单的统计和复核[4]。

4.云审计系统的数据展示

数据展示将实现可视化，能够直观地将数据的特点、变化和疑点呈现出来，将难以阅读的原始数据转变为界面清晰、易于理解的图表。进而使审计师能够与这些能讲故事的数据进行交流，对数据处理结果进行多维度分析，从中找到审计问题出现的基本规律和深度原因。

参考文献：

[1]王鹏.云计算的关键技术与应用实例[M].北京：人民邮电出版社.2012.

[2]张兵.云计算的起源、应用与发展方向[J].信息与电脑：理论版，2011.

第8篇：云计算概述范文

关键词：思科；云计算；应用

中图分类号：TP311.52 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2012） 20-0000-02

正如我们都知道，云计算平台可以提供服务，按照自己的水平分割的基础设施服务（IaaS之上，如在线存储和数据库服务），平台即服务（PaaS的，如AMP虚拟主机和Java EE应用程序服务器容器）和softwareas即服务（SaaS，如谷歌文档）。经常提到的许多厂商都提到云计算，分布式计算（Distributed Computing），并行计算（Paralle Computing），网格计算（Grid Computing）的概念，效用计算（Utility computing）等。

1 关于思科云计算

思科早在2009年正式推出了思科的云计算服务平台，该系统结合了思科CRS-1核心网络路由器，Nexus 7000数据交换机，并于2009年3月推出的，所谓的统一计算系统（UCS）。 UCS是集成的整体解决方案，为一个多种硬件和软件产品的刀片服务器，交换机，存储，虚拟化管理，思科的云计算平台将大大优化的服务，他们提供与在IP网络资源，客户更好的客户经验的语音，数据和视频，并降低运营成本。

2 思科云计算路线

第一步要实现网络架构整合，将分离的网络进行有效整合，充分共享网络资源；第二步是实现统一交换，将现网中的数据网络、存储网络和高性能计算网络进行融合；第三步是实现统一计算，将应用与资源进一步分离从而提高应用灵活性和使用效率。在这个基础之上，运营商架构公有云，而企业行业用户则搭建私有云，就会步入一个互联云的时代，从而实现网络无处不在，业务的无所不能。

针对数据中心的三驾马车，存储、网络与服务器，思科显然有着独到的见解。在存储方面，思科与业界主流存储厂商都保持着紧密合作；在网络产品上，更是独领；但在服务器产品上，思科采取的策略主要是：“数据中心中的服务器数量在急速增长，这就给资源利用和IT运维带来了不小的挑战，为了改变现有的复杂性，思科将服务器架构进行了重新整合，将管理、存储和数据交换整合进一个设备中，大大简化了服务器架构。经过融合以后可以实现服务器集群概念，运营商在管理简化，扩展性安全性方面得到一个非常大的好处。”

3 思科基于云计算的网络服务平台组成与应用价值

云计算平台命名为思科统一服务系统结合了思科CRS-1核心网络路由器，Nexus 7000数据交换机，和所谓的统一计算系统（UCS），其中UCS是集成的刀片服务器，交换机，存储，虚拟化管理等方面整体技术和产品解决方案。作为即将到来的统一服务交付的一部分，思科将推出一个新的高速模式下，CRS-1的数据中心计算技术，这其中也包括虚拟化，WAN网络服务提供商等，以及网络互联应用。思科称，这个平台将大大优化其所提供的服务及IP网络资源，为客户提供更好的客户体验的语音，数据和视频，并降低运营成本。

4 思科云计算服务平台的应用案例

思科数字化校园与云服务接入平台解决方案，旨在全面提升学校的信息化水平，创造出优质的网络体验，为教师和学生搭建起高效的沟通平台，进一步推动数字化教育新时代的到来。思科平台主体包含思科的云平台接入终端，交换机及后台数据中心，与华师京城互动教学系统相整合，配合电子白板，短焦投影仪，IP摄像头以及音响系统等设备，形成整套班级数字化教学系统，可满足校园网搭建、学校内班级互联及区域内学校互联的需求，实现远程互动式教学、区域内教学资源共享和统一管理，构建起优质高效、安全可靠的数字化校园和区域教育信息网络。

（1）在校园内实现

通过“教育云终端”的IT互联功能，搭建校园网络环境，实现“班班通”。共同合作建立学校的教学资源库，实现校内资源共享和统一管理。支持校内跨班教学、同步广播、课程录像点播及实时课程录制等功能。利用“教育云终端”的无线接入和交换功能，配合学生电子书包的使用，可进一步建设无线校园，为每个学生创建个性化的虚拟学习档案，完善对学生学习的追踪和管理。

（2）在区域内实现

异地远程教育，家庭课；教育管理支持，全网维护。 配合未来无线教学设备的应用。学校和教育部门可以实现移动学生信息管理，区域资源共享，区域教育信息管理。

（3）解决方案

教室的技术优势提供集成的有线和无线网络接入方式，降低网络设备的购买成本。终端的低能源消耗，节约能源和保护环境的概念，设备供应，并且可以连接到网络的智能化管理。HD音频和视频通信功能，使沟通更便捷亲和远程教育的经验和课堂效率水平的提高。瘦客户端的概念，所有软件，应用服务在后台运行，数据中心，易于更新和扩大。后端数据中心，思科云计算技术的基础上，在学校的教学资源，实现集中管理和共享。双硬件+软件的安全性，在网络层解决反读的抗攻击。

5 未来思科云计算应用的发展趋向

对比行业发展，可以看到，Cisco制定地云战略是建立于具有高性能、智能和灵活性地网络关键基础设施之上，并针对云业务和服务地实施，提供包括Data Center、Virtualization等技术与产品地完备解决方案，同时也开发和推广协作、视频等丰富多样地应用，有助于电信运营商、企业及政府机构建立前所未有地云端服务平台，以实施更大地商业增值、更高效地公共服务程度以及全新地用户体验。Cisco打造了无边界网络、Virtualization/Data Center和协作三大架构，在技术、业务、渠道等诸多方面开始以架构为驱动，使网络成为Cloud Computing转型地强有力地推动因素。其中，Data Center/Virtualization架构实施了资源分享到资源专享地网络变革，使得Virtualization成为当今科技地主宰。我们也相信，下一代Data Center架构将进一步使得计算、网络、存储、服务等诸多元素与Virtualization技术相结合，为企业构造灵活、有效、智能地Data Center地同时，也为企业提供了战略性地竞争优势。

参考文献

[1]柳敬.云计算平台的成本效用研究[D].北京邮电大学，2010，04，01.

[2]吴吉义，平玲娣，潘雪增，李卓.云计算：从概念到平台[J].电信科学，2009，12，15.

第9篇：云计算概述范文

关键词：云计算；服务模式

中图分类号：TP311 文献标识码： A 文章编号：1009-3044（2014）22-5359-03

1 概述

云计算是继大型计算机到客户端―服务器的大转变之后的又一次变革。2006年Google首席执行官埃里克.施密特在搜索引擎大会上首次提出“云计算”的概念，2007年10月，Google与IBM开始在美国大学推广云计算的计划。目前，关于云计算的概念仍然众说纷纭，不同文献资料和专家对云计算的定义有不同的表述，总之，云计算是一种对信息资源的使用和按使用量付费的商业模式。云计算的基本特征是：云计算是超大规模的服务器集群通过虚拟化技术提供高效、通用、可扩展的按需服务，对用户来讲价格相当低廉。在云计算环境中，云计算服务提供商拥有硬件和软件资源，并进行管理和维护等操作，终端用户只要拥有任何一台可以联网的电脑即可。

2 云计算应用服务模式

云计算将成为未来信息产业最重要的商业模式之一[1-3]。目前关于云计算用于信息服务的模式包括以下三种类型：软件即服务（SaaS）、平台即服务（PaaS）、基础设施即服务（IaaS）[4-5]。

SaaS：以服务的方式将应用程序提供给互联网用户，用户不需要在自己的电脑上安装应用程序，更不需要购买应用软件，而是通过Web租用所需软件的功能。实际上，这种服务模式不但特别适合中小企业，可以大大减轻中小企业IT部门的运行成本，对于任何规模的企业都可以通过SaaS获取自己所需要的服务。

PaaS：对于开发型客户，它提供了一个设计、开发、测试的平台作为服务，本质上它以SaaS的形式向开发型用户提供服务。比如谷歌App Engine平台，提供的基于谷歌数据中心的开发、托管网络应用程序的平台，每个应用程序都可以使用500M的存储空间，可支持每月约500万页面浏览量的CPU和带宽。

IaaS：以服务的形式提供服务器、存储和网络硬件以及相关软件，客户可以通过云计算技术来远程访问计算资源，包括计算、存储以及应用虚拟化技术所提供的相关功能。比如当你想运行成批的程序，但你没有适合的软硬件环境，可以通过Amazon 的EC2实现；当你想在网络上一个短期的网站，你可以使用Flexiscale；当你想在网络上存储大量的文件，可使用Amazon 的S3。

这三种模式都采用外包的方式，可以减轻企业IT部门负担，降低管理成本，从更高的层次看，都是为了解决一个商业问题――用尽可能少的资本支出获取功能更强的商业服务。

云计算具有巨大的市场空间，IDC （International Data Corporation） 调查数据报告显示： 2008年全球范围内云服务总值达160亿美元，2012年这一数值达到420亿美元。因此，IT应用的提供方和消费方将通过云计算联系在一起，这将为信息计算业提供几万亿的商业机会[6-7]。

2013年中国公共云服务市场规模达到47.6亿人民币，较上一年增长速度达36%。鉴于大企业对数据安全性要求较高，云计算在大企业中多以私有云应用为突破点，实现企业内部“研发―采购―生产―库存―销售”信息一体化进程，进而提升企业竞争力。中小企业首选SaaS/PaaS服务，云计算将成为解决中小企业信息化建设困扰的变革方向，如缩短信息化建设周期，降低信息化建设成本等。

3 云计算案例分析

提供关于云计算商业应用的大公司主要有Google、亚马逊、IBM、微软等。由于各公司研究云计算的基础不同，云计算发展的方向和概念也不同，所以各自云计算项目产品的服务功能也不同[8-0]。

Google是云计算的提出者，并且其在云计算技术上一直处于领先地位，围绕因特网搜索创建了一种超动力商业模式。Google的云计算商业产品有IaaS类型的Apache开源项目Hadoop和PaaS类型的Google App Engine。Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台，向用户提供高可靠性、高扩展性和低成本的开发环境，用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。App Engine是Google的另一项云计算服务项目，它向用户提供一个基于Web的管理控制平台，用户可以运行用Python设计语言编写的Web软件。

云计算产品商业运营模式最成功的当属亚马逊（Amazon）。亚马逊的云服务市盈率在美国高科技公司中遥遥领先，远超Google、IBM和微软等，2012年Amazon的云计算业务占全美云计算业务的15%左右。亚马逊网络服务（Amazon Web Services，下称AWS）提供的云计算服务产品有：弹性计算云（Elastic Compute Cloud，EC2） ；简单存储服务（Simple Storage Service，S3） ；简单数据库服务（Simple Data Base，SDB）；简单排列服务（Simple Queuing Service，SQS）；弹性MapReduce服务；内容推送服务CloudFront；AWS导入/导出服务；关系数据库服务等。

IBM是最早进入中国的云计算服务提供商，其大部分软件产品是中间件。2007年，IBM公司的“蓝云”（Blue Cloud）计划，旨在“通过分布式的全球化资源让企业的数据中心能像互联网一样运行”。对IBM来说，就是希望在基于互联网提交的情况下，基于整个互联网提供中间件。“蓝云”的目的就是帮助客户充分利用云计算的能力，通过基于SOA的Web服务，与他们现有的IT基础架构集成。所以“蓝云”特别关注IT管理简化方面的突破性需求，以保证安全性、可靠性、隐私性和高效性。

云计算近几年在国内取得突飞猛进的发展，全国多地成立了云计算组织和云计算产业园。云计算产品遍地开花，各大IT公司都有自己的云计算服务产品。软件即服务（ SaaS）类的云产品有：网易的企业闪电邮、金山快盘、金蝶友商的友商KIS、友商智慧记等、奇虎360的360安全卫士、360杀毒、360保险箱等产品。平台即服务（PaaS）类的产品有：阿里云（社区网站云计算、渲染云计算、应用托管（ACE））、PPTV（PPCloud流媒体云技术平台）、百度应用、行云（游戏平台、云端服务器、运营管理平台）；基础平台即服务（IaaS）类的产品有：盛大云（云主机、云存储、云硬盘、数字分发、云监控等）、西部数码的云主机、苏州国科综合数据中心有限公司（云计算、云存储等IT支撑服务）、中兴通讯、华为、浪潮都拥有各自的云计算产品。

4 云计算的关键技术

云计算是随着分布式存储技术、虚拟化技术、处理器技术和宽带互联网技术的发展而产生的，是多种新技术的综合发展和商业实现。云计算以大数据为中心，主要解决大数据的分布式存储管理和基于虚拟技术的并行计算。其关键技术主要包括以下几个方面。

1） 虚拟机技术，即服务器虚拟化。通过虚拟技术和分布式技术，将大型的物理服务器集群虚拟隔离出一台台好像各自拥有CPU、内存等高性能的独立服务器，从而把大量廉价的计算节点形成有机整体，提供动态可伸缩的高性能可靠的计算服务。

2） 云数据存储技术。云存储是云计算的一个应用实现，也是云计算技术最重要的应用之一。对于大多数普通个人用户来讲，也是最经常、最普遍的云应用。比如我们用的360网盘、百度云存储等都是免费的云存储技术。使用者可以在任何时间、任何地点方便地实现对数据的读取等操作。

3） 云数据管理技术。云数据的特点主要是海量性、异构性、非确定性，海量数据分布存储在物理存储器上，云数据管理技术必须能够高效地实现数据的查询、排序、分析等操作。Google的GFS（Google File System）和BT（BigTable）是云数据管理的解决方案，并已成为了事实标准。

4） 分布式编程模型。为了方便开发人员，基于云计算的编程模型必须简单并且保证后台复杂的并行执行和任务调度向编程人员透明。Map-Reduce是大多数IT厂商使用的云计算编程思想和工具。

5） 云计算平台管理技术。云计算服务器可能同时运行上百种应用，如何方便地进行业务部署和开通，快速发现和恢复故障等，保证整个系统提供可靠的不间断服务也是云计算面临的巨大挑战。

6） 云计算的安全问题。云计算带来方便的同时也带来一系列的安全问题，包括用户数据加密与隔离技术，用户隐私和个人信息保护、云计算基础设施的防护等，这些问题都需要更强的技术手段，乃至法律手段去解决。

5 云计算的风险

云计算在提供安全可靠的数据计算与数据存储的同时也有监管、审计等一些风险漏洞。云计算仍然存在一定风险，列举如下：

1） 法律法规。为了确保云计算服务提供商能够履行约定的承诺，应当用法律法规约束他们必须向相关部门提交审计和安全方面的证书。

2） 特权用户访问。使用云计算，企业的机密数据将交由外面的人员来处理，企业是否有权利要求服务提供商提供本公司负责监管并享有特权的管理员方面的具体信息以及控制访问方面的具体信息，以保证数据泄露时方便进行追责，使客户权利得到保障。

3） 数据存储位置与数据隔离。使用云计算服务存储数据时，用户根本不知道自己的数据具体存放在什么位置，甚至哪个国家，实际物理位置在哪台机器上就更不用说了。所有用户的数据都位于共享的环境中，数据加密与数据隔离技术能否真正实现数据的安全存储也是一个巨大的挑战。

4） 生存能力与数据恢复。云计算服务提供商会被收购吗？或者更糟糕的是，会破产吗？如果面临这样的状况，需要多久才能把数据交还给企业。对于客户来讲，该公司采用的数据格式是否可以直接导入到另一家提供商的基础设施上而不需要额外的成本。

6 结束语

首先介绍了云计算的基本概念、云计算的发展现状及未来发展前景对信息服务业的影响。对当前最具代表性的几种云计算案例进行了研究分析，并对这些面向不同用户群的云实例在其实现过程中的突出特点进行了对比。总结了云计算的关键技术及云计算仍然存在的风险，如何从技术层面和法律法规层面规避风险仍是云计算面临的最大挑战。

参考文献：

[1] Kenjie.Kushida.Jonathan Murray and John Zysman ，Diffusing the Cloud：Cloud Computing and Implications for Public Policy[J].Journal of Industry，Competition and Trade，2011，11（3）：209-237.

[2] Kai-Di Chang， Chi-Yuan Chen.Internet of Things and Cloud Computing for Future Internet[C].Communitons in Computer and Information Science[，Vol 223 pp 1-10.

[3] Christian Kloch，Ebbe B.Petersen and Ole Brun Madsen .Cloud Based Infrastructure[J].the New Business Possibilities and Barriers. Wireless Personal Communitions.2011，58（1）：17-30.

[4] 李乔，郑啸.云计算研究现状综述[J].计算机科学，2011，38（4）：32-37.

[5] Armburst M..Above the clouds： A Berkeley view of cloud computing [P].Tech. Rep. UCB/EECS-2009-28， EECS Department， U.C.，Berkeley， Feb 2009.

[6] Guoliang Chen， GuangZhou Sun， Integrated research of parallel computing：Status and Future[J].Chinese Science Bulletin，2011，54（11）：1845-1853.

[7] London S.Inside Track： The high-tech rebels [J].Financial Times， Sept. 6， 2002.

[8] A. Geppert， M. Kradolfer， and D. Tombros. Market-based workflow management [J].International Journal of Cooperative Information Systems，Work Scientific Publishing Co.， 7， 1997.