云计算涉及的关键技术精选(九篇)

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第1篇：云计算涉及的关键技术范文

[关键词]虚拟化；云计算；实验室建设管理

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）37-0280-01

高校之中的计算机实验室在培养计算机应用型创新人才的过程之中是十分重要的一个因素。如今，信息技术可以说是以日新月异的速度在变化，因此过去传统的计算及实验室管理方法。目前，高校计算机实验室按无法满足使用者们越来越多元化的需求，传统的计算机实验室管理方法所暴露出的问题有以下几个：（1）计算机实验室需要很高的建设成本，但是实验室的使用周期并不长，且淘汰率也相对较高。高校计算机实验室每隔一段时间就要进行的硬件软件更换是一笔很大的花费，但是计算机水平的更新速度非常快，因此老的配置往往很难满足人们的需求，因此在正式使用三五年之内的计算机硬件都需要进行更换，有的甚至会直接被淘汰，这大大浪费了资源和金钱。（2）实验室的利用率相比起来并不高、实验资源绝大多数都不被共享。因此只会安装某个专业需要使用的软件，这也就导致了计算机实验室只有某几个专业可以使用，而这也就恰恰降低了实验室的使用率。

1 虚拟云技术介绍

云计算（Cloud Computing）时至今日也并没有一个十分明确的定义，可是由美国国家标准和技术研究院所提出的定义目前是最被人们所接受的。云计算其实就是一种通过网络手段来依照便利、按需的方式的原则来帮助使用者获取信息资源并提高计算机资源的利用率，而这些资源统统来自于一个人们所共享的资源池，而且可以通过自主提取的形式来自由提取以及自由释放自身所需要的资源。云计算体系结构的主要结构分为三个部分，即资源层、平台层以及应用层。虚拟化（Virtualization）则是针对某些对象创造而出的虚拟版本。这是一种表现计算机资源的特殊方法，访问虚拟化资源的过程之中可以使用与防伪未经抽象处理之前的资源使用同样的方法，同一类型的资源往往都会使用同一个通用的抽象接口，这样可以最大程度的将接口的差异和操作方式上的差异掩盖起来，而且可以使用同一种方式来对所需资源进行调取以及维护由此可见虚拟化技术是一种可以计算机资源进行整合并更好地利用的一种技术。

2 基于虚拟云技术的计算机实验室建设

2.1 构建虚拟云计算机实验平台

参照云计算的结构来结合虚拟技术来重新规划实验室网络。构建虚拟云计算机实验平台结构如下图：

这一方案使用的是Vmware Vsphere以及Vmware View软件来实现计算机硬件部分的虚拟化、操作系统的桌面部分虚拟化、应用程序的虚拟化、配置工具虚拟化、系统管理自动化。Vmware Vsphere的主要任务是将计算机的硬件资源CPU、内存、网络适配器、硬盘这一系列硬件设施虚拟化并最终形成虚拟化资源池；虚拟化管理员预先依据试验项目构建相应的操作系统以及应用软件操作程序以备后期使用；而后通过Vmware View中的View Connection Server功能进行管理，针对不同的实验室来选取相应的虚拟桌面模板，而后依据批量生成模板的数目对应产生出对应的虚拟系统VM以及访问者所需要时用的登录账号、密码，使用这样的方法就可以成功构建出针对性极强的计算机实验室，其环境也正是最贴合使用者使用要求的。学生在使用实验室的时候可以通过安装有云客户端的客户机终端设备、pc、笔记本等等拥有上网功能的电子设备远程访问云端计算机的虚拟系统。而实验室之外的用户则可以先经过申请并在获得权限许可之后使用同样地方法来访问云客户端，这样就可以最大程度上实现资源的共享。

2.2 虚拟云技术计算机实验室与传统计算机实验室优劣比较研究

在实验室管理过程中加入虚拟云技术可以使得计算机实验室拥有以下优点：

（1）所需要投入的资金相比之下并不高昂，但是可以产生较高的效益。虚拟云计算机实验室在建设的过程之中确实需要购买很多高性能服务器、可以储存海量信息的储存空间以及相应的的客户机终端设备而与之相比较起来传统的计算机实验室所需要购买的则是一些高性能的计算机设备。虚拟云计算机实验室在初期建设过程之中所需要花费的资源确实超过了传统的计算机实验室很多，这是无可否认的，可是在后期使用过程之中虚拟云实验室花费的资源会很少，仅仅只需要支付服务器的维护费用以及相应软件的更新费用而已；而传统的计算机实验室则是要去进行系统升级，这也就导致其后期花费远远超过虚拟云实验室。

（2）虚拟云实验室的管理工作更加便捷且工作效率更高。虚拟云计算机实验室和传统的计算机实验室相比较起来在管理上有很大的区别。虚拟云计算机实验室使用的是最为先进的管理方式以及管理体系，这也就从很大程度上减轻了管理人员的日常工作量，且提升了实验室的管理维护效率。当然虚拟云实验室也并不是完美的，它也确实存在着一些问题，这些问题就需要我们在日后的研究过程之中加以改善。

3 结语

总而言之，传统的计算机实验室确实存在着一些问题，而使用虚拟云技术建立虚拟云计算机实验室可以很好地解决这些问题，本文对传统的计算机实验室和虚拟云计算机实验室都进行了实际的分析，对比了它们的特点，使用虚拟云实验室可以真正做到可以让用户不被外界条件所限制，可以随时随地的访问服务器获取自己所需要的相关资源。其可以为实验教学以及研究工作提供十分可靠且更为便捷的实验环境，从很大程度上降低了实验室建设所需要花费的资金数目，也极大地提升了计算机实验室管理维护工作的工作效率，降低了工作成本。因此虚拟云技术在计算机实验室的建设之中有很好的应用前景。

参考文献

[1] 孙涛，乔志和，李娟等.虚拟云技术在计算机实验室建设管理中的应用[J].大庆师范学院学报，2013，33（3）：139-141.

第2篇：云计算涉及的关键技术范文

关键词：大数据 云计算 企业全面预算管理

2016年7月，财政部了《管理会计基本指引》，标志着我国管理会计体系建设已经进入到一个新的发展阶段。全面预算管理对企业的经营管理与发展至关重要，是企业实现战略发展的核心内容之一。与此同时，在大数据时代下，云计算为企业全面预算管理体系的建设提供了新的契机。

一、云计算与企业全面预算管理的融合发展

（一）大数据与云计算。伴随着现代社会的先进信息技术与应用模式的不断创新发展，全球数据量出现前所未有的爆发式增长态势。在大数据时代，数据量之多、数据之复杂和数据产生速度之快等方面均大大超出了传统的数据形态，也超出了现有技术手段的处理能力。

云计算是以互联网相关服务为基础，高效地向用户提供其所需服务资源的一种新型计算模式。企业通过建立云计算平台，能够对海量数据进行筛选与整合，从而通过丰富的信息支持建立各类战略分析模型。

一般认为，云计算包含三个层次的服务：一是基础设施服务（Infrastructure as a Service，简写为IaaS），用户可以通过Internet，从完善的计算机基础设施中获得服务。通过虚拟化技术，进行计算，储存和网络三个层次的资源分配，构建虚拟网络，从而形成虚拟的计算基础设施环境。二是平台服务（Platform as a Service，简写为PaaS），实质上是将软件研发的平台作为一种服务提供给客户，其服务要能在支撑传统企业运用的基础之上增加面向动态增长的数据与业务的支持，实现高度灵活的志愿调配。三是软件服务（Software as a Service，简写为SaaS），一般以租用的模式，直接通过云客户端使用软件。

（二）云计算推动全面预算管理的发展。现代企业的全面预算是基于战略的全面预算，企业依据制定的战略目标，通过预算管理委员会，预算职能部门将战略目标转化分解为具体预算目标，通过预算配置企业的各单位、各部门及各种资源，以达到企业战略目标的管理过程。它要求全民参与，能够在一个管理体系中融入企业所有内容，形成一个完整的业务链条。

云计算的出现为全面预算管理在企业中的实际运用所出现的问题提供了解决方案。其关键就在于利用云计算技术，简化并优化企业预算编制、预算调整和预算分析等各项工作，建立基于云平台的全面预算管理信息系统、建立信息化管理平台，使全面预算管理真正为企业创造价值，以促进企业实现战略目标。

二、传统全面预算的制约因素及改进方法

（一）传统全面预算面临的制约因素。

（1）缺乏充分有效的数据支撑使得全面预算不准确。管理层在制定预算决策时缺乏充分有效数据来作为决策基础，就更容易造成决策主观化而脱离实际。企业在预算管理过程中往往忽视了市场研究、调查，以及对市场未来的预测，一般的财务人员又无法提供预算决策所需的分析数据，使得全面预算管理中预算不准确，多项预算指标与外界环境不符，或是不够细化，这样，企业预算的准确性难以控制就成为企业全面预算中的一大问题。（2）战略执行力不强。战略实施过程具有周期长、跨越范围广、影响因素多变等特点。由于缺乏量化的财务指标和业务指标作为控制标准，往往容易导致战略实行逐渐偏离原定的轨道和方向；或由于对战略执行和可能出现的问题考虑不周，导致问题出现后无法应对。（3）全面预算工作缺乏整体安排。全面预算是全过程、全方位、全员参与编制与实施的预算管理模式。而在企业编制预算的过程中，管理者和各个部门的单位人员往往将预算的编制看作是企业的财务行为而将其完全交给财务部门负责，导致预算编制不合理，预算目标无法实现。（4）预算管理没有充分发挥作用。预算管理在优化资源配置和提高效率方面有重要作用。而企业在具体实施过程中往往缺乏严格的执行力度和监督制度，使得预算在执行过程中具有很大的随意性。

（二）改进传统全面预算的方法。针对传统全面预算在执行过程中所面临的制约因素，本文提出以下改进方法：（1）建立信息化管理体制，利用云计算平台获取有效数据。充分利用市场上的海量数据，在云计算平台上编制适合各个部门的预算，使各部门真正联系起来，做到实时、动态、个性化。全面预算的起点是销售预测，在大数据时代下企业应运用云计算来获取有效顾客信息，从而为销售预测提供基本的准确数据。建立有效的数据共享平台，及时调整各项预算指标，使得预算尽可能的准确化，贴近实际。（2）提高全面预算与企业整体战略的协同性。战略管理居于企业的核心地位，企业制定全面预算应与战略目标相一致，通过完善的考核机制推进企业战略目标的实现。（3）建立有效的全面预算管理组织与全员参与机制。全面预算是一个复杂的系统，系统内各要素要协调配合才能发挥其作用。全面预算涉及管理、成本、财务、人力资源等多方面内容，需要组织机构中各职能部门的积极参与和相互配合。（4）建立全面预算控制与考核机制。通过云计算及时获取市场动态信息，调整预算决策，同时制定严格奖惩制度，明确考核各部门事项的执行情况，提高管理水平，使得预算真正发挥其作用，为企业创造价值。

三、构建基于云计算的企业全面预算管理体系

利用云计算技术构建企业的全面预算管理体系，就是在互联网中设置全面预算管理的各模块，并制定相应的管理制度，优化自上而下和自下而上的预算管理编制程序与方法。基于云计算的全面预算管理体系可以相应的分为三个层次：基础设施层（IaaS）、平台层（PaaS）和软件层（SaaS）。

利用基础设施即服务层，对大量收集而来的数据，包括结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据进行有效处理；利用平台即服务层，构建预算管理的云储存服务平台；利用软件即服务层，实现预算管理服务流程的标准化。最后形成大数据时代下基于云计算的企业全面预算管理体系。流程如右上图所示。

（一）预算编制。（1）基于企业战略目标设立预算目标。预算目标的设立是企业进行全面预算管理的起点，它决定着企业全面预算管理导向的正确性，预算目标的设立必须以企业战略目标为基础，结合企业内部经营状况，分析市场环境，定性或定量确立企业各个生产运营环节所需达到的水平，这样才能促进企业在经营过程中逐步实现战略目标。（2）预算方案的制定。预算方案的编制是“自下而上，再自上而下”的环形流程，它需要各部门根据不同的现状与需求制定各自预算方案，然后共同协调，进行优化与整合，拟草企业初步预算方案。方案自下而上到达企业管理层后进行审批或调整，最后实现预算方案自上而下的推进与实施。在此过程中，企业利用云计算可以充分分析各类海量数据，在云环境下对预算编制的组织结构进行优化调整。通过云计算平台的信息集成与共享，分析广泛数据，提高编制方案的准确性，实现上下结合的编制流程。

（二）预算执行。（1）预算审批与执行控制。在云环境下进行预算审批，可以使其流程标准化、透明化。通过云平台查询，将预算审批的各项职责落实到人，避免审批进程缓慢或越权。通过对各个流程环节进行风险预测与分析，根据风险程度的高低对各环节投入不同程度的监控管理，加强了预算控制的有效性。企业各项预算数据与实际业务数据都上传至云端，进行分析对比，准确把握企业发展态势与预算执行效果。（2）预算调整。企业对预算进行及时的调整，通过云平台追踪有关责任原因，并及时解决问题，才能促进预算目标更好的达成。

（三）预算评价。对预算执行效果进行分析评价，有利于保证预算的执行效果。在云环境下建立不同层次的评价体系，并相应的建立不同评价模型，保证预测评价有效进行。

企业可以通过平衡计分卡法（BSC）建立评价体系。在云平台的动态数据实时更新与监控下，保证员工评价、部门评价和公司评价三个部分有效考核，使得预算评价更加全面，客观。

四、结语

随着经济的高速发展与大数据时代的到来，传统的预算管理已经不再适应当前的需要，我们必须改进传统预算管理，充分利用云平台，把握数据价值，以满足顾客需要为出发点，进行更加有效、精准、动态的全面预算管理，以促进企业战略目标的实现。Z

参考文献：

第3篇：云计算涉及的关键技术范文

Xiao Jiali； Gao Shufeng； Luo Huibin； Shao Ke； Qian Feng

（北京理工大学珠海学院，珠海 519000）

（Beijing Institute of Technology，Zhuhai，Zhuhai 519000，China）

摘要：中小企业应用云计算模式进行信息化建设的基本框架可以在信息化建设流程的基础上进行改进，主要包括以下几个模块:信息化的需求分析;云计算信息化的选择策略;云计算模式的分析;云计算的实施和运行操作。这几个模块的规划和设计都应该是基于诺兰阶段模型分阶段进行的，不能逾越。

Abstract: The basic framework that SMEs use cloud computing model for the information construction can be improved on the basis of the process of information construction, including the following modules: needs analysis of informatization; selection strategy of the informatization of cloud computing; cloud computing mode analysis; implementation and operation of cloud computing. The planning and design of the modules should be based on Nolan's stage model, and can not crossed it.

关键词：云计算 中小企业 信息化建设

Key words: cloud computing；SMEs；information construction

中图分类号：TP31 文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）32-0170-01

1中小企业应用公共云计算的必要性分析

云计算的信息化建设模式在企业应用中具有很大的优势，文中分析的云计算信息化建设模式主要是针对中小企业，云计算分为公共云、私有云和混合云，本文主要研究的中小企业的云类型是公共云。现阶段公共云更适合中小企业，中小企业应用云计算更具有必要性，公共云将是未来云计算的发展趋势，私有云则是过渡阶段，大型企业未来也将应用公共云。

1.1 当前云计算环境的企业应用仍处于起步阶段，面临着很多问题。中小企业信息化基础薄弱，运用云计算的收益大于风险，相比大型企业而言风险较小，他们更倾向于云计算。

1.2 中小企业信息基础设施较少，很多中小企业处于信息化建设的初级阶段，软件和硬件基本为零，可以采用公共云的灵活部署模式，按需租赁使用和付费。

1.3 中小企业业务结构简单，业务流程没有大型企业复杂，对系统功能要求相对简单，利用公共云基本可以解决基本的需要。相比大型企业的业务流程繁多，系统要求较高，适合私有云。

1.4 数据的复杂性和安全性要求比大型企业低，很多中小企业信息化的基础数据较少，对己有信息化数据的依赖性较差，向云计算转移较容易，而且这些数据多为日常办公的非核心数据，适合采用公共云平台。

1.5 公共云的个性化配置能够满足我国存在差异性的中小企业的个性化需求，根据自己的业务需要有针对性的配置云服务应用。

总之，公共云的优点之一是，它们可以比一个企业的私有云大很多，因而能够根据需要进行伸缩，并将基础设施风险从企业转移到云提供商。如果是临时需要的应用程序，可能最适合在公共云上部署，因为这样可以避免为了临时的需要而购买额外设备的情况。

综上可以看出中小企业信息化建设采用公共云更符合中小企业的发展现状，相比大型企业从公共云中受益更多。尽管现阶段中小企业更倾向于公共云，但未来不管大型企业还是中小企业都应该是公共云模式的云计算。

2中小企业应用云计算的需求分析

2.1 总体需求分析企业要成功实施信息化首先必须制定信息化规划，而信息化规划的第一步就是要进行需求的分析。这涉及到未来企业长远发展以及能否顺利实施云计算信息化的问题。云计算信息化建设的需求分析是一个具有层次性和结构性的系统化分析过程。包括以下三个方面：①战略层需求分析。云计算的信息化建设，特别是从传统信息化模式迁移到云计算模式下，这需要一个长期的信息化战略规划，对正在成长中的中小企业尤为重要。②企业运作层需求分析。云计算模式的应用将在便捷性、共享性等方面极大改变业务运作方式，所以有必要对企业运作层面进行需求分析。③企业技术层需求分析。企业信息技术是企业发展的重要支撑环境，小型企业则需要根据发展现状和业务需求分析使用何种技术，特别是后续的系统维护、升级、整合等方面都要做系统的规划。

以上三个层次的需求是相互联系，相互影响的，并不是孤立存在的。信息化需求是信息化建设中系统规划的重要内容，需要对各个层次的需求作综合的分析，才能保证信息化建设顺利进行。

2.2 需求特征分析云计算企业信息化建设的效益因不同的企业类型而不同。从企业规模和信息化发展状况以及对信息要求的不同来分析，中小企业更适合云计算。根据中小企业的不同发展特征有针对性的采用云计算模式。

2.2.1 企业信息化不同的发展阶段对云计算的需求不同。对目前还处于手工管理阶段的企业是较适合采用云计算模式，采用软硬件租用模式后，可以加快信息化建设的进程，实现跨越式的发展，享受信息化服务。

2.2.2 业务和销售区域的分布特点也是中小企业选择云计算的重要因素。如果中小企业的业务范围是多点分布和管理的，云计算的信息化建设模式可低成本高效的实现异地信息的快速共享和使用。

2.2.3 企业内部IT管理能力是影响云计算选择的重要因素。中小企业需要考虑自身的IT系统和IT管理人员的素质，结合内部系统的灵活性和完整性进行选择，对于IT管理能力较差的企业可以采用云计算，交由云计算服务提供商统一规范管理。

2.2.4 相互协作的工作性质。如果经常需要与他人在项目组上进行协作，那么采用云计算模式比较合适。在多个用户之间实时共享和编辑文档的能力是基于认飞b的应用的主要优势之一，应用云计算可以大大提高工作效率。

2.2.省略等，还包括很多刚刚从事云计算的中小企业，同时在我国也出现了很多云计算服务提供商，像阿里巴巴，世纪互联、红帽、恩科等，还有一直推广SaaS模式的传统软件厂商等也在建设云计算。那么中小企业面对如此众多的云计算厂商，应该如何做出合适的选择呢，一个服务质量好的提供商带给企业的是长远的利益，云计算服务提供商的选择对中小企业来说尤为重要。

参考文献：

[1]（美）林西克姆著.云计算与SOA.人民邮电出版社.

[2]（美）里斯著.云计算应用架构.电子工业出版社.

第4篇：云计算涉及的关键技术范文

〔关键词〕云计算；云服务；专利分析；情报分析

〔中图分类号〕F270〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2013）01-0110-06

我国“十二五”规划中，云计算被列为国家重点发展产业。在国家科技部《科研条件发展“十二五”专项规划》中明确要求“加强面向社会的科技资源运行服务，充分利用信息网络新技术，推动科技资源共享云建设，大幅度促进科技资源的综合集成和高效利用”；在《现代服务业科技发展“十二五”专项规划》中也明确提出“建设面向产业集群的科技服务集成平台，加强科技服务标准体系建设，搭建基于SAAS技术的科技服务网络”。以公共科技资源为重要载体和服务支撑，建立面向科技型中小企业的科技资源云服务平台，提供全方位、专业化、安全可靠的服务，以此作为政府促进科技型中小企业创新发展的重要抓手，是政府部门强化服务手段、提高服务水平、营造公平、公开、公正的创新创业环境不可或缺的重要政策措施。专利作为技术创新活动中重要的制度安排和创新成果指标，在当今世界技术创新活动和经济发展中具有重要影响。专利和技术创新存在紧密的联系。本文针对云南省科技厅公共科技服务平台项目“科技型中小企业云服务平台”涉及的关键技术进行中国专利搜索，并对该技术领域专利文献进行定量和定性分析，从专利数量、技术分布、区域分布、专利类型等不同角度，分析了我国云服务的创新能力，在宏观上把握云服务关键技术的发展概况，对我国的云服务开发及应用情况进行了重点分析。

1技术概况说明

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更与互联网相似。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。

本文所选专利基于云计算技术及云计算服务模式的研究。主要涉及平台架构设计、服务供需动态匹配、服务能力调度、平台安全机制等关键技术问题，具体包括云服务平台基础支撑设施建设、服务平台共用工具集开发部署、服务资源构件库开发部署、服务需求交互界面开发、服务交易管理系统开发和服务过程跟踪管理系统开发等。

2专利分析数据来源

本文选取了国家知识产权局专利数据库1997年至2012年8月的数据。采用的检索策略是：云服务or云端服务or云平台or SAAS or 软件即服务or云制造or制造云or图书云or教育云or政务云or交通云or医疗云。通过对检出的345件专利进行仔细研究，去除与本课题无关的专利后，剩余238件最为相关的核心专利，以下的专利分析将以这些专利作为本次专利战略研究分析的基础。

科技型中小企业云服务平台关键技术专利分析3专利分析方法说明

3.1定量统计分析

对专利文摘数据中的各个著录项目中各个字段，如申请年份，专利申请人等进行统计分析。本专利分析课题主要进行了专利申请年度分析，总体专利申请量的年度变化趋势分析，了解行业技术发展方向；了解专利申请区域分析，专利申请人分析；以及专利的类型和法律状态分析。

3.2技术分析

对专利申请的技术情况进行分析，主要是技术生命周期的分析（件数/申请人数，件数/发明人数）、IPC技术分布的分析以及主要申请人的IPC构成分析等。

4定量统计分析

4.1年度专利申请量变化趋势分析

第5篇：云计算涉及的关键技术范文

关键词：云计算 体系架构 关键技术

中图分类号：TP309 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2014）05-0083-02

1 引言

云计算借鉴了传统分布式计算和网格计算的思想，使用服务器集群构成数据中心来存储软硬件资源，以服务的形式交付给用户。用户可以通过“按使用付费”的模式使用这些服务，同时云计算可以根据所需服务动态分配资源，根据变化做出响应，通过资源池的持续分享，来提高资源的利用效率。

云计算是一种新兴的、最初由企业提出的商业模型，而与之相关的网格计算产生于科研机构，是为了完成某一个特定的任务需要，其目的是为了各科研机构能够进行数据资源共享，提高资源使用率。网格计算没能产生一种成功的商业模式，仅仅停留在理论的研究上，而云计算备受关注是因为技术创新为用户提供的服务。从某些方面讲，云计算不再一味追求高性能，而更加综合地考虑商业模式中的经济成本、可靠性和可用性。

2 云计算的体系架构及其特点

2.1 云计算的体系架构

从云的部署模式看，云计算可分为：公有云、私有云和混合云。公有云是由第三方公司提供的，通过互联网将服务器、存储数据等软硬件资源提供给用户使用的云计算环境；私有云是一些企业在内部网络中搭建和使用的云计算平台；混合云是公有云和私有云的混合，这种模式将成为企业的典型模式。

从服务类型上看，目前云计算服务主要可以分为IaaS（构架即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务）。IaaS是向用户提供包括计算和存储在内的IT基础设施；PaaS是向用户提供包括数据处理模型和海量数据存储在内的平台环境开发；SaaS是向用户提供无需本地安装的软件（如图1所示）。不同用户群体可以使用不同云计算产品来满足自身的需要。

2.2 云计算的特点

云计算作为信息产业的一项创新，有着其自身突出的特点，主要表现在。

（1）动态服务模式，提供商可以根据需要动态的扩展和配置云，对闲置不用的资源进行管理，规避了风险，而用户是以自助计费的模式从云中（共享资源池）获取服务，这样大大提高了资源的整体利用率，为云服务商和用户都节省了开支。（2）资源虚拟化共享，通过引入虚拟化技术，云服务商在平台的部署、数据实时迁移、兼容性等方面具有较好表现，而在用户使用资源尤其是软硬件资源时可以根据虚拟机内部资源使用情况灵活变更调整。（3）接入广泛，云服务支持各种终端的接入，用户可以使用除电脑外的其它异构终端（如智能手机）接入云，大大丰富了用户体验。

3 云计算的关键技术

3.1 数据中心网络技术

云计算往往需要部署大规模的数据中心以完成计算存储功能，传统的树型网络拓扑往往存在缺陷，一是若核心层的网络设备发生异常，网络性能将会大幅下降；二是网络设备端口有限，难以支持大规模网络的扩展；三是网络中节点之间的连通性和容错能力有待提高。为了弥补传统网络拓扑的缺陷，目前云计算中已研究出PortLand、

Dcell等新型的网络拓扑结构（如图2所示），这些结构更利于网络性能的提高和节点的扩展，降低成本。

PortLand结构由核心层、汇聚层和边缘层构成，汇聚层和边缘层可分解为若干个Pod，Pod中的交换机两两连接，若每个Pod中含有k台交换机，则可连接k2/4台核心交换机、k3/4个节点，这种结构可以保证计算机节点之间两两通信无阻塞，从而大大提高了网络的可靠性。

3.2 虚拟化技术

虚拟化技术在20世纪60年代就已经开始使用，目前硬件方面包括Intel和AMD等公司在硬件辅助虚拟化技术的研究，软件方面包括VMware、KVM等虚拟机技术的研究都有了成熟的发展。在云计算中使用虚拟化技术不仅可以降低IT成本，还可以增强系统的可靠性和安全性。这种技术的目标是为了对包括基础设施、系统软件、应用软件等资源的管理、使用进行简化，为这些资源提供标准的接口，从而隐藏了计算资源的物理特性。

从被虚拟化的资源看，虚拟化技术分成软件虚拟化、系统虚拟化和基础设施虚拟化，云计算中主要使用虚拟机技术和服务器虚拟化技术。

服务器虚拟化需要实现对服务器中CPU、内存、I/O等硬件设备虚拟化，其中CPU的虚拟化一般采用二进制代码翻译技术或者对虚拟化层进行超级调用来完成指令的运行[1]；内存虚拟化是将服务器的物理内存统一管理，为各个虚拟机提供互相间隔的、连续的虚拟内存空间，同时需要在虚拟机监视器中建立一个内存管理单元，用于存储和维护物理机器内存和虚拟机逻辑内存的映射关系。

3.3 编程模式

云计算需要业务公司根据特定服务需求来编写程序，因此它的编程模型必须透明、简单，并且尽可能地屏蔽底层硬件的细节处理，支持大规模扩展。目前云计算中主要使用的编程模式是Google公司提出的MapReduce模型[2]，程序员在Map函数中指定对各分块文件的处理过程，在Reduce函数中指定如何对分块数据的中间处理结果进行处理。这种编程模型指定程序分为文件输入、Map阶段、写中间文件、Reduce阶段、文件输出五个阶段（如图3），程序员不需要关心如何将文件分块、调度，系统同时给出了网络中节点通信以及节点失败的处理等，当某一个worker节点发生错误时，系统会将该worker节点屏蔽在系统外进行修复，并将该worker上执行的程序转到其他节点上执行，同时通过Master将迁移信息发送给需要该节点处理结果的节点上。

4 云计算中安全隐患

云计算的安全问题涉及很多，包括数据加密、数据完整、用户管理、应用程序安全、虚拟机安全等诸多方面，当使用云服务的个人或企业把数据交给云计算服务商后，云计算服务商往往比用户具有更高的数据优先访问权限，并且数据的大量长期储存，云服务商是否能长期稳定发展也会影响服务的稳定性；数据一直处于共享环境下，即时采用加密手段，也无法保证数据的机密性和完整性；云计算中有很多实时业务，这些可能隐藏着漏洞攻击的实时业务数据流，需要研究更加有效的主动防御策略加以应对。

5 结语

云计算是一种新兴的技术理念，其体系结构和技术上的优势使得使用云平台承载各种大规模服务已成为了信息产业的一大趋势。它涉及和融合了计算机领域中很多方面的技术研究，包括数据中心网络技术、虚拟机技术、编程模型等，本文仅仅研究了云计算体系结构和主要涉及到的技术，在数据存储、安全防护等方面还需要进一步研究。

参考文献

第6篇：云计算涉及的关键技术范文

对于当前的IT行业来说，云计算的出现对其产生了巨大的冲击，而数据中心的架构以及其管理模式的转变使得传统的IT运行和管理模式已经不在适用，为了能够更好的促进自身的发展，对于传统的架构，其数据结构以及站点等的数量较多，使得管理较为复杂。此外，其IT的资源利用率也较低，这使得中心数据的服务效率较低。还有就是单体的云数据之间无法进行资源的共享，导致资源的使用无法实现统一规划和调度。而在本文中研究的分布式云数据中心，其采用的是中心架构加上关键技术的管理，大大提高了自身的运行和管理效率。

1 分布式云数据中心架构以及数据中心即服务

1.1 分布式云数据中心技术架构

对于分布式云数据中心来说，其拓扑结构包含多个单体云数据中心，分别为DC21和DC21等，通过多个单体云数据中心构成了分布式云数据中心的拓扑结构。其在运行时不在简单的对单个数据中心效率进行解决，而是通过多个单体数据中心结构之间的有机结合，同时结合跨数据中心管理等的设计来对云数据中心资源进行操作，通过这种拓扑模式能够实现数据资源的统一管理，并对相关调度软件的能力进行定义。对于分布式云数据中心能够对多个数据中心之间组成的整体运作效率等进行提高，且其在运行的过程中对网络的延时等进行了有效的解决，大大提高了用户的使用体验。

分布式云数据中心的总体架构在图1 中进行了具体的展示，而对于其中心管理和中心承载等功能，其能够对整个云数据中心数据进行备份和数据共享，然后通过数据之间的交换等对其商业智能和运营成本等进行有效的分析。在分布式云数据中心中，其管理中心的云心采用的是各个服务内容的虚拟化数据中心来实现的。

1.2 分布式云数据中心DCaaS

对于单体云数据中心来说，其往往具备以下三种服务类型：软件即服务、基础设施服务和平台即服务。这三种服务内容在数据中心系统中分别由不同的部分提供。随着当前我国IT行业的快速发展，其对云数据中心的服务要求质量越来越高，企业希望能够获得对应的管理和平台等多项端到端服务。对于分布式云数据中心，其能够提供一种全新的数据服务模式，在该模式中，数据中心能够进行相互之间的运营，也就是本文提到的数据中心即服务，这种服务模式同传统的数据中心服务不同，其在单体云数据服务的基础上对不同服务内容进行扩展。对于DCaaS来说，其能够将不同架构的数据中心进行统一的管理，从而保证资源利用利益最大化。

2 分布式云数据中心核心MaaS以及关键技术研究

2.1 分布式云数据中心的核心MaaS

同单体云数据中心相比，分布式云数据中心能够为用户提供对应的DCaaS服务，这种服务不同传统的单体云数据中心服务，而是通过将分散的运营系统进行统一和整合，形成一个统一的管理系统。因此，同单体云数据中心相比，两者之间的最大区别在于分布式云数据中心能够为用户提供更加高效的服务，且其服务的核心内容是通过MaaS实现的，在分布式云数据中心运营过程中，其能够对多个单体云数据中心进行统一的管理，通过这种模式能够将多种服务功能集于一身。

2.2 MaaS服务关键技术介绍

同传统的互联网数据中心以及单体云计算中心不同，分布式云计算中心在运行的过程中对管理提出了更加严格的要求，用户在进行MaaS服务的使用时，其对该服务的应用以及计算和存储等功能的管理要求较高，为此，MaaS服务中将自动化和网路自动化最为自身发展的核心技术，下面对其进行了简单的分析介绍：

2.2.1 数据中心自动化

对于分布式云数据中心，其往往包含着非常丰富的计算和网络等资源，对于规模较大的数据中心，其在日常的维护中往往很难通过人工实现，而在自动化技术使用支护，其能够对云计算数据中心进行技术的调整，还能够更具用户的需求对其基础设施进行管理。对于数据中心的自动化，其主要分为服务器自动化和完工罗自动化两种。

2.2.2 MaaS管理系统

对于MaaS技术，其主要功能有下面几种：首先是对传统数据中心管理中的分散性数据架构进行有效的整合，实现云数据中心资源的统一调度和管理。然后是对不同规模和阶段等的数据中心进行统一的整合，形成一个逻辑资源池，实现对数据中心的全局性容量。

3 分布式云数据中心和工业4.0

对于工业4.0来说，其是在机械和电气等之后的第四次工业革命，对于其内容，主要是针对智能工厂和智能生产两个方面，涉及到的行业和企业非常多，通过工业4.0发展，其能够实现生产制造的完全智能化，提高人类社会的发展速度。而分布式云数据中心架构的使用能够将不同地域和时段的数据资源进行有效的整合，并通过逻辑运算对数据进行统一的管理和调度，提高企业的生产效率，促进企业的生产设计和市场等发展。随着云计算的快速发展。分布式云数据中心架构将会逐渐为人类社会提供更加高效可靠的IT资源管理和调度。

参考文献

[1]李冰.云计算环境下动态资源管理关键技术研究[D].北京邮电大学，2012.

第7篇：云计算涉及的关键技术范文

关键词：云计算；物联网；数据挖掘

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）35-8189-03

近年来在信息技术领域，出现了两个非常热门的技术——云计算和物联网。云计算最典型应用为谷歌搜索引擎，谷歌的数据的器分别部署在全球数据中心，用户所发送请求会并行的在所有的数据服务器中进行执行，并且将结果安排名反馈给用户。而物联网技术作为实现物物资源信息传送和共享的技术，虽然目前在交通领域、电力领域、智能家居等领域广泛应用，但还处于初期发展阶段，没有实现规模应用。据美国权威咨询机构FORRESTER预测，物物互联的业务将在2020年是人与人通信的30倍。因此物联网技术应用前景广大[1]。

1 物联网和云计算两大技术融合

物联网要想发展壮大，是离不开云计算平台的支持的，与此同时云计算平台也需要物联网为其提供大量用户，因此，物联网与云计算的结合应用是其未来发展的必然趋势。所以，要想使物联网与云计算的发展能够得到保障，必须对基于云计算的物联网进行相关的研究，这也是其能够发展的必要条件。

首先规模化是其结合基础。云计算中心对接入网络的终端要求具有普适性，这就解决了物联网的M2M应用的广泛性带来的问题。需要注意的是，物联网只有在具备相当的规模之后，其优势方能凸显。通过物联网能够实现对生产生活有用的业务和应用。其次提升物联网与云计算技术结合的实用价值，具体如何实现云计算的服务与物联网支撑。为了实现两者的融合，使该产业得以发展，需要现实技术的支撑以及对产业链进行价值平衡的建设。最后推动资源共享。物联网与云计算结合，传统计算机厂商能快速进入终端用户服务领域，物联网的主要作用就是促进数据计算资源与终端用户的结合。物联网与云计算的结合同样也需要可靠严谨的虚拟化平台的支撑，并且对数据中心的功能提出了更高的要求。

2 云计算在物联网中应用关键技术研究

云计算在物联网中结合方式研究，根据云计算技术中云中心、终端、应用的组合架构方式构成信息应用分层处理，海量终端，在下图中的云中心有两部分构成，一是共有云，一是私有云。这种云中心的特点主要是用户范围广，数据的种类增加，其安全性能也更高了。大大提升了平台应用的领域和数据种类，特别是提升基于云计算的物联网平台的安全性能。

本文所构建的基于云计算的物联网平台主要涉及如下关键技术：于云计算的数据挖掘算法研究、基于云计算的物联网关键技术、物联网接入网关轻量级关键技术研究。其中基于云计算的数据挖掘算法研究包括数据挖掘算法的并行算法研究与实现、用户聚类和用户个性化推荐的分布式应用的构建和实现等[3]。相关国际组织的工作和进展。基于物联网的可信环境的构建、终端编码与寻址研究、基于等级划分的物联网网关接入安全策略的研究等都是基于云计算的物联网关键技术。

1） 基于云计算的数据挖掘算法研究

基于云计算的数据挖掘算法的分布式文件系统HDFS是分布式计算平台Hadoop的基础和核心组成之一，首先需要深入研究分布式计算平台Hadoop中的分布式文件系统HDFS，具体包括：HDFS的write-one-read-many访问模型及其对于并行计算、HDFS的Master/Slave架构以及Namenode和Datanode的划分机制；HDFS文件系统的层次结构及其Namespace；

同时对Hadoop中的并行计算算法MapReduce进行研究，具体包括：MapReduce的应用程序处理流程及其核心组成，包括应用程序启动器、JobTracker、TaskTracker等；MapReduce的应用程序接口，包括Mapper、Reduce、InputFormat、OutFormat、Combiner类等；MapReduce的通讯过程及其RPC实现机制；MapReduce的解决死锁等问题的错误处理机制[4]；

在上述研究的基础上，搭建基于Hadoop的云计算集群平台，主要包括：硬件（网络）环境配置、HDFS中的目录结构设置、Name Node和Data Node配置[5]、SSH安装配置、Hadoop的环境变量设置、Hadoop的配置文件参数设定、Hadoop的各种服务等。

2） 数据挖掘算法的并行算法研究与实现

对类数据挖掘算法需要进行相应的MapReduce改造。并对该算法的每个MapReduce过程的定义具体的实现。在Hadoop平台下进行编码。对实现的数据挖掘并行算法进行测试。在上述云计算平台中，研究并实现以下算法的MapReduce化：

基于的基本算法包括Word Count、TF-IDF、排序、距离计算（Euclidean，Manhattan）。聚类算法采用K-means，Canopy，Graph Mining（the Shortest Path）。分类与预测方法包括KNN，Naive Bayesian，SVM，BP Neural Network、Locally-Weighted Linear Regression（LWLR）、Logistic Regression。所采用的关联规则为Apriori；然后协同过滤：User-Based Collaborative Filtering（CF），Item-Based CF。网页解析：VIPS，DOM-Tree。解析效果评测数据为天网200G或SogouT 1TB的网页数据，随机取出若干网页进行人工测评，正文提取的准确率在90%以上。爬虫：通过一个URL种子列表，可以爬取其链接的其它网页，爬取的停止条件（最多层数，URL模式等）可以配置。

根据数据挖掘算法的处理流程，进行MapReduce过程的处理：

MapReduce过程对每个过程进行实现，如Mapper和Reducer类、定义输入输出格式化InputFormat和OutFormat类、定义组合类Combiner等；通过调整MapReduce的过程函数定义和参数来提高其并行度。

最终实现具有高度并行的分布式数据挖掘算法，算法处理数据的能力和集群中的机器数量成近似线性的关系。

3）用户聚类和用户个性化推荐的分布式应用构建

想要构建用户聚类以及用户个性化推荐的分布式应用，首先是对其应用业务进行分析，通过对其内部以及外部的资源进行评估和组织以对其业务问题进行界定。针对应用种类的不同，对不同数据进行理解，根据应用需要对相关数据采用爬虫、网页解析、分词等技术对数据进行获取以及确认。处理已经获取的数据方法一般包括数据格式化、数据重构、数据整合、数据的量化处理等等。对独立性变量进行选择时，要对分类模型进行建立，以不同的数据挖掘算法达到对用户进行分群的目的。

根据聚类的结果，对业务进行合理的解释，针对具体的用户群的特质制定个性化方案。

基于以上研究内容，在上述云计算平台上，研究基于并行运算挖掘算法的用户聚类和用户个性化推荐应用的构建。该研究将首先综合爬虫、网页解析、分词、分类技术，对网页进行分类，然后通过聚类、关联规则、协同过滤等算法，进行用户聚类，在对用户聚类的结果进行合理的业务解释后，将针对各个聚类的用户群的特点，进行用户个性化推荐方案的制定和实现[6]。

3 如何构建基于云计算的物联网运营平台

物联网的运营平台就是无线传感网络与互联网之间一种本地化中央信息处理中心。对物联网的运营平台进行构建，就是为了对产业链的上下游系统进行集成，从而使客户能够享受到电信级物联网运营服务。其主要功能有：受理业务、开通、计费，配置和控制网络节点，采集存储、计算、展示相关信息。物联网运营平台具有的云计算的特征，基于云计算的物联网运营平台其体系架构主要由以下几部分构成：云基础设施、云平台、云应用、云管理。

云基础设施就是为实现资源的共享。它通过物理资源虚拟化技术，使得平台上的行业应用在不同客户间实现资源的共享。这样操作的优势在于：一是提高了存储空间的利用率，改变了以往要为每个用户分配一个固定的存储空间的做法，使用户能够共用一个跨物理存储设备的虚拟存储池；二是资源需求的弹性大大增加了，减少了运营成本，并使服务质量有所提升，例如当分析处理不同行业数据，并进行资源共享时客户可以动态地从虚拟存储池中分配存储资源，使资源的利用率得到了大大的提高；三是改善了平台的整体性能和可用性，通过对服务器集群技术的使用，使这个平台更像同一台服务器。

云平台是物联网运营平台的核心，它实现了对网络节点的配置和控制、信息的采集和计算功能，在实现上可以采用分布式存储、分布式计算技术，实现对海量数据的分析处理，以满足大数据量及实时性要求非常高的数据处理要求。

云应用实现了行业应用的业务流程，是物联网运营云平台的一部分，也可以作为集成第三方行业应用。它通过应用虚拟化技术使多个不同租户能够实现共享存储、计算能力等资源，在降低运营成本的同时使得资源的利用率大大提高，并且保证了户数据的安全性。

目前，物联网与云计算技术相结合的发展模式是研究工作者的主要愿景之一，对于物联网的建设者来讲，在对行业应用进行发展时一定要注意免 “孤岛”的形成，要做到未来的智能物联网络的互联互通。在具体的操作中，要注重体系可行性，避免系统过于庞大和理想化。要对信息基础设施不断的进行创新设计以及优化，使物联网基础更加健壮与安全。

参考文献：

[1] 梅海涛.基于云计算的物联网运营平台浅析[J].电信技术，2011（5）.

[2] 吴劲松，陈孚.电信运营商云计算发展探讨[J].广东通信技术，2011（4）.

[3] 徐雷，张云勇，房秉毅，程莹.电信运营商的云计算发展研究[J].电信科学， 2010（S1）.

[4] 李晓明，张彬，贾巧丽.物联网发展趋势分析[J].中国新通信，2011（19）.

第8篇：云计算涉及的关键技术范文

[摘 要] 自“十二五”以来，云计算、物联网、大数据等信息技术发展迅速，在油田业务发展需要及信息技术驱动下，新疆油田开始由数字化向智能化迈进。围绕智能油田建设，介绍了新疆油田“十二五”信息化建设现状及目标，以及智能油田建设过程中在大数据、云计算、物联网、知识库等关键信息技术方面取得的研究成果及具体应用，为全面实现油田业务智能化提供了技术手段和有力支撑。最后面对智能油田建设的不断推进，展望了新疆油田“十三五”信息化发展需求和建设方向。

[关键词] 智能油田；大数据分析；云计算；物联网

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 07. 075

[中图分类号] TP311 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）07- 0164- 04

1 引 言

新疆油田通过多年的信息化建设，在基础设施、数据建设、应用系统、标准规范、管理体系等多个方面取得了显著成效，以信息技术为手段实现了油田勘探开发生产等主营业务的数字化。自“十二五”以来，大数据、云计算、物联网等信息技术发展迅速，在油田业务发展需要及信息技术驱动下，新疆油田开始由数字化向智能化迈进，并将智能油田定义为：能够全面感知、自动操控、预测趋势、优化决策的油田，其基本思想是在数字油田建设成果基础上，利用物联网、云计算、大数据、专家知识库等先进信息技术，实现油田生产、管理、决策的智能化[1 ]。

“十二五”期间，国际油价持续低迷，国内油气市场需求下滑，为实现低油价下经济效益稳增长，中石油提出了“开源节流、降本增效”的指导思想。面对快速l展的信息技术和低油价的严峻形势，新疆油田全面围绕智能油田建设，在中石油“十二五”信息化发展战略指导下，深入开展了一系列关键信息技术研究和应用，取得了一定的研究成果，为实现油田业务智能化和“开源节流、降本增效”提供了技术手段和有力支撑。

2 新疆油田“十二五”信息化建设情况

“十二五”是新疆智能油田建设的探索期，其目标是深化数字油田应用、建设智能油田。经过五年的建设，初步建立了覆盖勘探开发生产等主营业务的一体化协同运行中心；完成了油气生产物联网在风城油田1号稠油处理站的示范应用；建成了单井问题诊断与优化系统（一期），基本实现了油气井生产管理的智能化；初步完成了基于云计算的数据中心建设，打造了云化的硬件基础环境。“十二五”以来，围绕智能油田建设，在中石油“十二五”信息化发展战略指导下，新疆油田开展了大数据、物联网、云计算、知识管理等关键技术研究，并将其应用在智能油田建设中，为稳步推进油田业务智能化提供了技术参考。

3 智能新疆油田建设中的技术应用研究

3.1 大数据分析

大数据技术，就是通过对海量数据进行处理和分析，挖掘其中隐藏的规律和价值，从而预测未来、辅助决策[2，3 ]。

大数据技术分析流程主要包括数据抽取及预处理、数据存储、模型建立、模型部署和应用四个环节，涉及的主要关键技术有：大数据抽取及预处理技术与大数据建模技术。

其中，大数据抽取及预处理技术主要实现分布在各个数据库或系统中的数据整合，并转换成适合数据挖掘或建模的形式，构建样本数据集。

大数据建模技术指基于大数据建模算法和工具，挖掘数据中隐藏的模式或关系，建立预测模型（规则、公式或方程式），从而生成预测结果，辅助业务决策。

新疆油田经过几十年的勘探开发和多年的信息化建设，建立了覆盖勘探、评价、开发等不同业务领域、钻井、录井、测井、试油等不同专业的数据源点采集和数据传输体系，实现了数据集中入库存储，其中，油田大数据主要包括：油田生产中产生的工程地质类静态成果数据、生产过程中由传感器或人为记录的动态数据、企业经营管理中产生的各类数据、油田生产各类设备、仪器仪表等动静态数据、信息系统应用过程中产生的各种数据等（见图1），其数据量大、数据类型多样，数据产生速度快，在智能油田时代，传统的数据分析方法已无法满足油田业务需要及向数据找油的需求。基于此，新疆油田尝试利用大数据分析技术挖掘油田数据价值，从而辅助业务决策。

围绕新疆油田数据建设现状及智能油田建设需求，以抽油井结蜡预测为切入点，基于抽油井产量、示功图、温度、压力、冲程、冲次、故障记录等数据利用大数据分析方法及其关键技术开展了抽油井结蜡规律研究[4 ]。主要研究内容包括：

（1） 通过大数据分析技术研究，建立一套适合新疆油田业务需要的大数据分析方法及技术框架，如图2所示；

（2）通过大数据抽取及数据集成、清洗等预处理技术抽取了与抽油井结蜡相关数据表及数据项，确定了质量较好的相关数据，并基于相关数据提取了影响抽油井结蜡的特征参数，构建了建模的样本数据集；

（3）基于样本数据集通过大数据建模技术利用 SPSS Modeler 建模工具分别采用随机森林、线性回归、boosting、偏最小二乘及K邻近五种建模算法，以抽油井结蜡概率作为预测目标建立了抽油井结蜡预测模型，结果表明模型预测准确率较高，同时完成了模型的部署和应用，设计开发了抽油井结蜡预测软件，业务人员借助该软件可以直接预测抽油井结蜡状态，并提供结蜡概率及合理化的措施建议，为辅助业务管理和决策提供了有效手段。

3.2 云计算

云计算[5，6 ]是指基于网络技术，通过虚拟化方式共享IT资源的新型计算模式。其核心思想是通过网络统一管理和调度计算、存储、网络、软件等资源，实现资源整合与配置优化，并以服务的方式提供，满足不同用户随时获取并扩展、按需使用并付费，最大限度地降低成本等各类需求，其总体架构如图3所示。

从服务模式的角度云计算可分为基础设施即服务、平台即服务与软件即服务三个层次，其中基础设施即服务层主要通过虚拟化技术，对服务器、存储和网络等硬件设备抽象为基础资源，并且实现内部流程自动化和资源管理优化，从而向外部提供动态、灵活的基础设施层服务；平台即服务层是将具有通用性和可复用性的软件资源进行封装，并为云应用提供开发环境、运行和监控环境；软件即服务层是将某些特定应用封装成在线服务，通过网络交付给用户。

从技术角度云计算所涉及的关键技术主要包括虚拟化技术、分布式存储技术及分布式计算技术。虚拟化技术作为云计算的核心技术，主要实现服务器、存储、网络等硬件设备的虚拟化，建立共享资源池，为云计算平台中各业务系统提供按需分配和动态伸缩的基础设施服务；分布式存储技术目标是利用云环境中多台服务器的存储资源来满足单台服务器所不能满足的存储需求；分布式计算即并行计算，指将大型计算任务拆分为多项子任务，通过子任务分布式地在多个计算节点上进行调度和计算实现对海量数据的快速处理。

就新疆油田来说，在“十五”、“十一五”期间，通过信息化手段建立了覆盖各油田业务的信息系统，各信息系统每年所需的设备数量逐年增加，服务器设备类型也多种多样，随着业务需求不断提升及智能油田建设的推进，逐渐凸显出数据中心机柜容量不足及电力紧张、设备运维管理难度大等诸多问题，油田公司迫切需要进行IT基础设施资源的整合，建设高效灵活的基础设施架构，实现自动化管理流程，为各信息系统提供“基础设施即服务”的功能。

基于新疆油田IT基础设施建设现状及智能油田建设需求，在中石油y一部署和指导下，初步建立了基于云计算的数据中心，完成了原有机房的整合工作，为新疆油田甚至中石油提供了统一的基础设施云服务，提高了资源利用率，节约了机房空间、降低了设备能耗。同时部署了新疆油田桌面云系统，实现了员工办公计算机、移动智能终端全方位、多层面安全、可靠地访问油田信息资源。

3.3 物联网

物联网[7 ]即通过传感、射频、通讯等技术，对油气水井、计量间、油气站库等生产对象进行全面的感知，实现生产数据、设备状态信息在生产指挥中心及区域监控中心集中管理和控制。

“油气生产物联网系统（A11）”是中国石油在“十二五”信息技术总体规划中提出了重点建设项目，其目标是利用物联网技术，建立覆盖全公司油气井区、计量间、集输站、联合站、处理厂的规范、统一的数据管理平台，实现生产数据自动采集、远程监控、生产预警，支持油气生产过程管理，进一步提高油气田生产决策的及时性和准确性。

根据中石油“十二五”信息化发展战略，结合智能新疆油田建设需求，开展了物联网技术研究，完成了油气生产物联网在风城油田1号稠油处理站的示范应用，总体架构如图4所示[8 ]，其主要研究内容包括：

（1） 采用RTU+PLC技术或产品实现油气水井、计量间、处理站等生产对象油压、套压、温度、压力等参数的采集与控制；

（2） 采用有线+无线异构组网传输技术实现生产数据的实时传输，满足整个油气生产物联网系统对数据安全性、实时性、稳定性等要求；

（3） 通过SCADA监控系统、DMS数据管理系统实现生产现场监控及实时工况的诊断和预警。

4 总 结

新疆油田在“十二五”期间通过开展一系列信息技术研究，为智能油田建设提供了有力的技术支撑。随着新疆智能油田建设的不断深入，油田勘探、评价、开发与生产、油气储运、生产保障等各业务领域对数据资源、信息技术、基础设施以及人才队伍等提出了更高的需求。为积极应对低油价冲击，进一步提升油田信息化水平，助力新疆油田建设智能油田的战略目标，在“十三五”期间，将加快信息技术的研究及深化应用，依托大数据、云计算、物联网等新一代信息技术，逐步实现油田主营业务智能化、非核心业务全面数字化。

主要参考文献

[1]陈新发，曾颖，李清辉，等.开启智能油田[M].北京： 科学出版社，2013：64-69.

[2]IBM. What is big data？ [EB/OL]. [2012-10-02]. Http：// /software /data / bigdata/.

[3]孟小峰， 慈祥. 大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013，50（1）：146-169.

[4]支志英， 王利君， 蔡志强. 基于大数据分析的抽油井结蜡预测方法研究[J].信息化建设，2016（2）：28-29.

[5]黎连业，王安，李龙. 云计算基础与实用技术[M].北京：清华大学出版社，2013：2-4.

[6]方巍， 文学志， 潘吴斌. 云计算： 概念、技术及应用研究综述[J]. 南京信息工程大学学报，2012，4（4）：351-361.

第9篇：云计算涉及的关键技术范文

【关键词】云存储；安全云存储系统；数据安全

0 引言

随着计算机技术的飞速发展，信息量呈现爆炸式增长趋势，面对急剧膨胀的数据量，企业需要不断购置大量的存储设备来应对不断增长的存储需求。然而，这似乎并不能从根本解决问题。首先，存储设备的采购预算越来越高，大多数企业难以承受如此巨大的开支。其次，大量的异构物理存储资源大大增加了存储管理的复杂性存储资源的利用效率不高。在这种需求下，具有超大容量、高通用性和高扩展性的云存储技术脱颖而出。但是由于云存储自身的数据安全问题，很多用户仍然不愿意将重要数据放在“云”中。如果要使云存储得到真正的普及，云存储安全是必须要解决的关键问题之一。

1 云存储系统的安全需求

云存储（Cloud Storage）中的安全需求分为以下三个方面：

1.1 数据的安全性

数据安全是云存储系统中最重要的安全需求之一。云存储系统中数据的安全性可分为存储安全性和传输安全性两部分，每部分又包含机密性、完整性和可用性3个方面。由于云存储中所有硬件均非用户所能控制，云存储具有不可控制性。因此，如何在存储介质不可控的情况下提高数据的可用性是云存储系统的安全需求之一。

1.2 密钥管理分发机制

一直以来，数据加密存储都是保证数据机密性的主流方法。数据加密需要密钥，云存储系统需要提供安全高效的密钥管理分发机制保证数据在存储与共享过程中的机密性。

1.3 其他功能需求

由于相同密文在不同密钥或加密机制下生成的密文并不相同，数据加密存储将会影响到云存储系统中的一些其他功能，例如数据搜索、重复数据删除等，云存储系统对这些因数据加密而被影响的功能有新的需求。

2 安全云存ο低车墓丶技术

为了保证安全云存储系统的正确性和高效性，不同系统的设计者往往会根据自己系统的特征，为系统添加一些特定的解决方案，这些解决方案便称为安全云存储系统中的关键技术。在不同的系统中所使用的关键技术也不尽相同。现有的云存储系统中所使用到的关键技术大致可分为以下几类：

2.1 安全、高效的密钥生成管理分发机制

在安全云存储系统中，数据加密存储是解决机密性问题的主流方法。数据加密时必须用到密钥，在不同系统中，根据密钥的生成粒度不同，需要管理的密钥数量级也不一样。若加密粒度太大，虽然用户可以很方便地管理，却不利于密钥的更新和分发；若加密粒度太小，虽然用户可以进行细粒度的访问权限控制，但密钥管理的开销也会变得非常大。现有的安全云存储系统大都采用了粒度偏小或适中的加密方式，在这种方式下系统将会产生大量密钥。如何安全、高效地生成密钥并对其进行管理与分发是安全云存储系统中需要解决的重要问题。

2.1.1 密钥的生成机制

密钥生成关键在于如何减少需要维护的密钥数量和能够高效处理密钥的更新。目前的安全云存储系统所采用的密钥生成机制主要有：随机生成，数据收敛加密，通过特殊计算生成三种方式。

2.1.2 密钥的管理机制

目前的安全云存储系统大都采用分层密钥管理方式，其基本思想是将所有的密钥以金字塔形式排列，上层密钥用来加密/解密下层密钥。这样层层加密后，用户只需要管理位于金字塔尖的密钥，其他的密钥均可以放在不可信的环境中，大大提高了用户的方便性。

通过分层密钥管理的方式，安全云存储系统中的众多密钥可以被高效地组织起来，在保证数据私密性和完整性的同时，能够大量减少用户在密钥管理方面的开销，提高系统的效率，也有利于用户身份认证、访问授权等功能的安全实现。

2.1.3 密钥的分发机制

安全云存储系统大都具有共享功能，从而有了密钥分发的需求。安全云存储系统中的密钥有以下三种分发方式：通过客户端进行分发，密文形式通过云存储进行分发，通过第三方机构进行分发。

2.2 基于属性的加密方式

基于属性的加密方式是以属性作为公钥对用户数据进行加密，用户的私钥也和属性相关，只有当用户私钥具备解密数据的基本属性时用户才能够解密出数据明文。但是，目前基于属性的加密方式的时间复杂度都很高，因此在安全云存储系统中的应用并不广泛。如果基于属性的加密方式的时间复杂度能够降低，未来的安全云存储系统中一定会广为使用这种新的加密机制。

2.3 基于密文的搜索方式

一些云存储系统中添加了数据搜索的机制，使得用户可以高效、准确地查找自己所需要的数据资源。在安全云存储系统中，为了保证用户数据的机密性，所有数据都以密文的形式存放在云存储中，由于加密方式和密钥的不同，相同的数据明文加密后所生成的数据密文也不一样， 因此无法使用传统的搜索方式进行数据搜索。

2.4 基于密文的重复数据删除技术

在一般的云存储系统中，为了节省存储空间，系统会采用一些重复数据删除技术来删除系统中的大量重复数据。但是在安全云存储系统中，与数据搜索问题一样，相同内容的明文会被加密成不同的密文，因此也无法根据数据内容对其进行重复数据删除操作。比密文搜索更困难的是，即使将系统设计成服务器可以对重复数据进行识别，由于加密密钥的不同，服务器不能删除掉其中任意一个版本的数据密文，否则有可能出现合法用户无法解密数据的情况。

目前对数据密文删冗的研究仍然停留在使用特殊的加密方式，相同的内容使用相同的密钥加密成相同的密文阶段，并没有取得实质性的进展。因此，如何在加密方式一般化的情况下对云存储中的数据进行删冗是安全云存储系统中的一个很有意义的研究课题。

3 总结与展望

云存储是当今存储技术发展的一个必然趋势，但其安全问题成为云存储发展的障碍。因此安全云存储系统是云存储领域中的一个重要研究方向。未来安全云存储系统的研究方向是在保证用户数据和访问权限信息安全的前提下，尽可能地提高系统效率。目前安全云存储系统在密文的搜索、重复数据删除等功能的支持上仍有待加强。但是云存储安全不单单是技术问题，还涉及到标准化、管理模式、法律法规等诸方面的问题。需要学术界、产业界以及政府相关部门共同努力才能实现。

【参考文献】

[1]冯登国，等.云计算安全研究[J].软件学报，2011，22（1）：71-83.

[2]Rafaeli S，David Hutchison D.A survey of key management for secure group communication[J].ACM Computing Surveys，2003，35（3）：309-329.

[3]黄永峰，等.云存储应用中的加密存储及其检索技术[J].中兴通讯技术，2010，16（4）：33-35.