云计算的主要技术特征精选(九篇)

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第1篇：云计算的主要技术特征范文

【关键词】云计算；GIS；云GIS平台

0 引言

GIS（Geographic Information System）是以地理科学为依托，以计算机科学技术为支撑，以遥感技术（Remote Sensing， RS）和全球定位系统（Global Position System，GPS）为重要数据来源的交叉学科，范围介于管理科学、空间科学、信息科学之间。正是由于这种地理事物的多学科性，最终导致了GIS具有明显的多学科交叉特征，它必须同时吸收相关学科的特点，并逐步形成自身独立的风格，同时又要被应用于多个学科，以推动这些学科的快速发展。近些年来，由于云计算技术在IT行业内的迅猛发展以及所导致的产业革命，PC时代将逐步被云计算时代所代替。虽然云计算目前还处于起步的发展阶段，但是在大规模计算、海量数据处理、降低系统设备代价和维护，以及用户透明性方面都已经展现出无与伦比的优势。

受益于云计算带来的优势，对广大用户而言，云GIS意味着数据、软件、开发之间的壁垒已被打破，地理信息资源变得唾手可得。用户可在云中随时获取所需的各种GIS资源，并且可以以计量方式拥有并进行灵活扩展，基于这种环境，GIS系统的运行模式面临了新的挑战。而对于GIS领域的研究者和工作者而言，如何利用云计算技术解决GIS问题，已经成为一项更具创新性和前沿性的研究工作。

1 云计算与GIS

1.1 云计算

云计算是继分布式计算、并行计算和网格计算之后出现的一种新兴的计算模式，或者也可称之为以上三种模式的商业化实现。其概念目前并没有统一的标准定义，大型IT厂商和领域专家们都从自身角度给定了其定义。综合来讲，在狭义上，云计算主要是通过Internet以按需和易扩展的方式获得所需资源（包括硬件、软件及平台），提供资源的Internet即可被称为“云”，“云”上的资源对用户而言是可以无限扩展的，并随时获取，即付即用；在广义上，云计算则是指一种服务的交付与使用模式，这种服务可以是与IT、软件、互联网等领域相关的，也可以是任意其他服务。

云计算的主要特征可总结为：1）规模大。云计算拥有庞大的系统规模，云数据中心的服务器可以多至上百万台并遍布世界各地。2）虚拟化程度高。云计算利用互联网实现功能虚拟化，使得分布于世界各地的用户都可以通过Internet使用云计算提供的服务。3）可靠性高。云计算提供了节点互换、虚拟机迁移及数据副本和容错等功能，这些技术可以极大地确保云数据中心的信息存储的稳定性和安全性。4）扩展性和通用性。云计算可以根据不同的用户需求为用户定制不同的分配资源。5）成本低。云计算以集中化的管理模式和功能强大的节点构成模式，可以极大地降低云计算的运营和管理成本，这样可将更为便利和廉价的服务提供给用户，而用户不需为获得更多资源付出过多代价。

1.2 GIS

地理信息系统GIS是利用计算机的软硬件系统，对各种形式的地理数据进行采集、存储、操作、运算、分析、描述并显示所组成的一种集成系统。GIS的应用基础是需要采集海量的基本地理空间信息，然后对这些信息进行存储、管理、分析。

1.3 云GIS

云GIS，旨在将云计算的各种特征利用于支撑GIS的各种要素（建模、存储及数据处理），从而改变传统的用户应用GIS的建设模式，以一种更加高效、低成本与友好的方式使用各种地理信息资源[1]。由此定义可见，云GIS实质上是利用云计算技术扩展GIS功能，改进GIS的传统架构，以实现海量数据空间的高性能可靠性存取及数据处理，使GIS能够更好地提供高效的计算能力和数据处理能力，解决地理信息科学领域中计算密集型和数据密集型的各种问题，以弹性按需方式获取更加广泛的Web服务。

比较传统GIS，云GIS具有以下特征[2]：1）存储在云平台上的空间数据具有“云”特征，即虚拟化特征。2）空间数据管理与实施过程具有 “云” 特征。3）GIS业务的连续性。云GIS可以为用户提供弹性的地理信息服务，并能够根据用户需求的变化，动态的进行资源扩展，从而提升其连续性。4）更好的用户体验。云GIS可以降低用户使用地理信息资源的复杂度，用户只需根据需求选择适合终端即可访问GIS服务。综合来看，云GIS平台实质上就是在实现已有GIS通用功能（如可视化服务、缓冲区分析、叠加分析、统计分析和遥感影像操作）的基础上，使得用户在使用云GIS时如同使用个人PC一样简单便利；同时， 这些地理信息服务还提供了服务接口，供更多更高级的用户开发和使用，以产生更丰富的GIS功能。图1显示了云GIS的主要应用模式[3]。

图1 云GIS应用模型

2 基于云计算的GIS系统框架设计

基于云计算的相关技术，本文设计了一种基于云计算的GIS通用框架体系，主要利用虚拟化技术、即付即用的方式将GIS资源封装为在线服务，用户通过Internet进行基础设施和地理空间信息资源的共享，以提高资源利用效率，降低GIS系统的重复建设成本。框架体系如图2所示。

图2 基于云计算的GIS框架

该框架体系共分为三层，其中，基础设施层由各种硬件资源组成，通过硬件、存储、网络等虚拟化技术将物理资源转化为虚拟共享资源池；中间层负责管理虚拟共享资源池，并提供虚拟资源的调度部署策略，实现虚拟机的实时动态调度；服务层主要面向用户，以按需方式提供虚拟化的GIS环境。

图3是根据图2的GIS框架设计的基于云计算的GIS平台功能。访问控制功能用于对用户进行分类，并对不同的分类给予其对资源不同的操作权限，这可以保证GIS数据及系统的安全性，降低系统运行的复杂度。资源管理功能负责管理云数据中心的各类基础设施，并利用分配与调度策略提供给不同分类的用户不同的服务类型。GIS虚拟机（VM）主要用于管理与调度GIS虚拟机，用户通过互联网即可访问GIS VM，并设置自身的数据与应用。按需收费功能继承云计算资源的即付即用使用模式，将虚拟机使用成本细划为计算、存储、网络带宽等成本，制定GIS资源的收费模式，并按需向用户收费。

图3 功能

3 结论

基于云计算与GIS的技术关联性，本文设计了一种基于云计算的GIS系统框架，该框架可以有效利用云计算在资源提供与数据分析上的优势，为GIS用户提供更高效稳定的服务。

【参考文献】

[1]彭义春，王云鹏，牛熠.云计算环境下的GIS研究[J].东莞理工学院学报，2013，20（1）：17-23.

第2篇：云计算的主要技术特征范文

关键词：云计算；数字图书馆；构建

中图分类号：G250.76文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2012) 04-0000-02

一、引言

随着计算机技术的发展与商业运营的结合，云计算机已经被大家所熟悉，云计算带来的全新的资源共享和应用模式给软件服务方面带来了新的突破。本文在介绍云概念和功能的基础上，讨论了数字图书馆的构建过程和方法，重在分析数字图书馆用户对于协同工作也有着较高的要求，工作流管理与各种数字用户终端交互等功能，云技术充分利用了三种框架各自均有自己的目标领域的优势，并且将它们无缝地整合起来应用到数字图书馆建设开发中。云计算是现代科学技术的一次新的突破，同时也给在化图书馆信息资源建设带来了变革。

二、数字图书馆

数字图书馆是在图书情报学，网络通信技术应用，存储信息技术和多媒体计算技术以及数据挖掘发展起来的新型电子图书业务，云计算偏好特征数字图书馆服务未充分利用，云计算偏好特征在云环境中的远程服务识别中具有重要作用。

三、云计算的相关理论与形式

云计算的核心思想是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度， 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系统借助IaaS（基础设施即服务），PaaS（平台即服务），SaaS（软件即服务）等先进的商业模式把强大的计算能力分布到终端用户手中用户只要通过简单的个人终端就可以共享资源成超级计算这样的任务。在现代社会，云计算识别对整个数据服务组功能的诠释具有重要作用。

（一）云计算的内涵。云计算是在互联网中，提托分布式计算，并行与网格技术的发展，利用非本地和远程服务器的分布式计算机信息终端服务，云技术是全新的数据处理技术，云计算应用在图书馆数字资源中将得到充分的数据共享和资源应用。

（二）云服务的资源方式。云资源服务包括了服务器，存储介质，交换器与路由器，可以有效的将网路资源网路化，虚拟化，以多样服务的形式提供，这是云的底层功能，即服务 LAAS。典型的云服务主要由云端数据应用、索引与搜索、文档排序及用户呈现界面等部分组成。

（三）云的动态数据服务。直接查看属于这一类别的结果，词频特征及统计特征等，这些特征选取方法分别为分类器提供了不同的分类信息，具有很好的信息互补作用。因此，对云计算信息提取特征的不同将会直接影响分类器的性能。

（四）提供软件平台的云。这种形式的云计算采有移动、用户架构, 包括提供SAAS服务、软件API、开发环境、应用工具等。云技术充分利用了软件平台实现了目标领域的优势，并且将它们无缝地整合起来应用到数字图书馆建设开发中。

四、建设数字图书馆中的云技术

建设具有云计算技术的数字图书馆需要提高信息资源的高度整合，应用云计算可以让全世界的数字图书馆聚合在云端的存储器中，云技术是将IaaS、PaaS和SaaS三个云框架整合应用在一个Web应用系统中：IaaS框架应用在表现层的框架，PaaS用于完成表示层的表现逻辑和业务逻辑，SaaSg框架应用于各层关联，完成持久访问对象的注入和业务逻辑的事务管理，HIBERNATE框架应用在数据持久化层，实现关系数据库的对象化。云技术充分利用了三种框架各自均有自己的目标领域的优势，并且将它们无缝地整合起来应用到数字图书馆建设开发中。

（一）提高信息资源存储能力，应用云计算技术,云计算模式为在PaaS框架中Action Servlet所起的作用是接收由客户端发起的云端数据请求，Action取到网络请求数据对数据级别和业务级别进行校验，链接所带有的简单描述性文字，即为锚文本，实际上就是链接文本。

（二）若数据中涉及相关业务操作的则控制通过调用云端数据实现逻辑接口调用，最终实现调用服务组件。业务逻辑组件主要是一些网络分散文件，正式此类文件实现着业务服务接口。服务接口当接收到Action的服务调用时，首先服务接口通过一定业务流程进行逻辑判断。若Action的服务传入的是涉及云端操作。

五、云计算的数字图书馆建设

（一）建立基于云计算的信息检索平台

图书馆应结合云计算的理念, 采取适合的检索方法Web信息量飞速增长，如何从大量信息中迅速有效地检索出所需的信息成为了人们关注的问题，数字图书馆搜索引擎也因此走入了人们的生活。

（二）云计算数字图书馆的信息资源的聚类

云计算数字图书馆的信息资源使得任何两个词之间都有相似度的聚类分析能力；文本检索过程利用这个相似度矩阵来计算词语之间的语义关联乃至查询和文本之间的语义关联，计算效率：搜索结果聚类在线实时进行的，需要迅速的计算并返回结果，关键的步骤在搜索结果的获取，而聚类的构建算法的效率不太重要，因为输入的结果数量很少。

（三）云计算数字图书馆中的智能处理

云计算数字图书馆概念层次上实现分类查询扩展。该方法先利用云计算数字图书馆挖掘技术对数字图书馆按主题分类并与用户交互，在构建智能处理时，根据特征的关联相似度值对特征进行首次特征筛选，保留强相关的特征，将一些不相关的特征和弱相关特征过滤掉，然后依据特征与类的期望进行特征的二次选择，所以基于云计算的数字图书馆更好的应用了云技术，可以限制搜索范围，明确搜索目的使文档查找更容易，查询扩展更精确。

（四）云计算数字图书馆中在线文档处理和协同工作

云计算环境中的数字图书馆信息资源整应用了于分布式存储，分布式访问技术，在网络用户需要检索数据库信息可以利用多态的数据库检索系统，信息资源的整合需要SOA和Web2.0的融合，SOA提供了构建平台，在数字图书馆中云计算技术屏蔽了网络数据库的异构化，有效消除信息孤岛，实现多方快速的信息共享，用户可以在任何时间和地点进行需求检索，图书馆控制员需要对数据资源进行整合到云端的存储服务器中，制定访问规则。云计算在提供强大计算能力的同时，也提出了软件即服务（SaaS） 平台即服务（PaaS） 基础设施即服务（IaaS）等思想在这些功能中，数字图书馆的中应用云技术可以有效避免因为数据丢失带来的不便，也不用担心病毒的干扰，云中服务器中为我们提供了快速克隆技术，可以给图书馆提供一个安全，可靠的数据中心。图书馆用户迫切需要的是能够提供便捷而强大的在线文档处理机制，首先利用云计算分类技术将网络信息数据按主题分类，并建立主题分类语料库。

六、云计算数字图书馆的资源建设和数据存储

云计算数字图书馆的资源建设中使用的搜索引擎会通过文本信息来确定所指向网站的内容，一方面，锚文本可以用来评估锚文本所在的页面的内容，通常一个页面中增加的链接都会与页面自身内容有一定的关系利用数据挖掘及知识发现工具为用户在云海中利用信息资源提供指导。在云环境下, 同质的或者异质的图书馆结成联盟, 加强资源建设合作, 能够实现资源共建基础上的共享。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，从相关的信息数据源中筛选出所需的数据并将其整合成数据集用于数据挖掘；规律寻找是对数据准备整合出来的数据集进行分析，将其所含的规律找出来，数据仓库和数据挖掘的关系若将DataWarehousing（数据仓库）比喻作图书馆，DataMining就是在为图书馆的藏书编制索引的工作。

七、结束语

对于数字图书馆来说云计算技术是构建现代数字图书馆体系的新的思维方式，云计算通过提高云处理的能力可以有效减少图书馆终端的查阅负担，网络用户可以便捷掌控大量信息资源，云计算的出现使得人们能更方便地从数字图书馆获得更多的知识、信息、资源。

参考文献：

[1]金胜勇,张兴，吕亚娟．试论我国数字图书馆的发展趋势[J].新世纪图书馆,2009

[2]谢薇.试论数字图书馆的发展趋势及应对策略[J].情报理论与实践，2009

第3篇：云计算的主要技术特征范文

【关键词】云计算 大数据 网络

云计算技术是基于网络，提供数据计算服务、存储服务的新型网络管理调度技术，统筹的将网格计算、并行计算以及分布式计算加以实现，应用到了网络数据管理中，并结合其他软件、硬件提供给用户多种服务。利用云技术，可以大幅度的提高资源利用率，这一新型的超级计算其数据非常密集，能够实现集数据存储、数据计算、服务器功能、应用软件功能、IT软硬件设备资源虚拟化。当今全球互联网的流量也在爆炸式的增涨着，云计算与大数据的应用是数据处理的重要技术。并且，随着网络技术、软件技术的发展，云技术在数据的处理中展现出了越来越多优势，如表1所示。

大数据是在云技术之上兴起的新课题，大数据往往具备以下四个特征：

（1）大量的数据；

（2）多种类型的数据；

（3）数据生成及处理速度快；

（4）大数据的巨大价值；这也就是大数据的4V特征。

并且S着基于云计算技术的大数据不断的发展，还提出了大数据的第五点特征及要求，便是强化大数据处理分析中的准确性（Veracity），目前的大数据处理已经进入了5V时代。

1 大数据的特点

大数据技术对比传统数据的诸多特性来分析，具有非常明显的差异。这些差异主要体现在数据的计算、存储以及检索等多方面。传统的数据线性特征显著，对比离散型显著的大数据而言，大数据的发散性、随机性、爆发性显得更为复杂，但是这种复杂的数据能够体现出更为客观的现象，具备更有效的价值。

2 关键技术

2.1 数据存储技术

信息数据在进行存储时的可靠性、安全性以及读写时的效率是云计算技术的基础，利用云计算技术在存储时，往往采用分布式存储，将大量的数据进行汇总并储存到集群服务器中。这种存储技术往往会对数据进行备份储存，利用先进的数据加密技术配合冗余存储能够确保数据的可靠性、安全性。以HDFS为例：

HDFS是一种分布式文件存储系统，被广泛应用在通用硬件中。这一系统具备较高的容错功能，能够在廉价设备上实现应用，并且其对数据访问的吞吐量也很大，适合应用在大数据集的处理上。HDFS系统可以进一步的实现文件系统中的数据流式读取，在大数据处理中，HDFS常被设计成能够实现平台间便于迁移的系统，这就令大数据集的应用更便捷，如图1所示。

2.2 虚拟化数据管理

云计算的主要功能在于针对大量的数据进行分布式的分析处理，并且为用户提供高效的服务，这就需要强大的数据管理能力作为支撑，而基于云计算的大数据技术在数据管理中具备虚拟化特征。将数据处理的计算机系统转换成了虚拟层，利用硬件设备资源，配合操作系统建立了这样一个虚拟的空间链接数据处理的各层级。令上下层的配合更灵活，极大程度的缩减了开销，提高了资源利用率。

3 大数据与云计算的关联

大数据的处理是将云计算技术视为一种技术平台，大数据在进行数据处理时的首选处理形式则是云计算技术，云计算为大数据的处理分析提供了最适的存储空间及计算能力，可以令大量的数据信息迅速的分析出结果，便于使用付诸现实。而云计算技术的主要功能在于计算能力，大数据则可以视为接受计算处理的对象，前者对于计算能力更为注重，后者则是更倾向于存储功能。将存储的大数据付诸应用的重点在于数据处理，而云计算恰好满足了这一功能性要求。

4 总结

大数据处理技术与云计算在信息处理中展现出了极大的潜力，结合这两种技术能够实现信息传递的高效性、准确性、大容量。在很多领域，应用基于云计算的大数据处理技术表现出强大的功能。随着网络信息技术的高速发展，信息数据的传播数量及速度都亟待提升。基于云计算的大数据处理仍需进一步的开发，并对这一新技术加以应用，相关技术的研究也是当前学术界的关注点。

参考文献

[1]丁有伟，秦小麟，刘亮，王涛春.一种异构集群中能量高效的大数据处理算法[J].计算机研究与发展，2015（02）：377-390.

[2]李贞强，陈康，武永卫，郑纬民.大数据处理模式――系统结构，方法以及发展趋势[J].小型微型计算机系统，2015（04）：641-647.

[3]李敏，倪少权，邱小平，黄强.物联网环境下基于上下文的Hadoop大数据处理系统模型[J].计算机应用，2015（05）：1267-1272.

[4]彭建华，李臣明，邱军林，李晓芳，徐立中.接收与处理分离的实时大数据处理模型[J]. 计算机科学与探索，2015（08）：906-913.

[5]张少敏，毛冬，王保义.大数据处理技术在风电机组齿轮箱故障诊断与预警中的应用[J].电力系统自动化，2016（14）：129-134.

第4篇：云计算的主要技术特征范文

伴随着信息技术与数字化技术的不断出现，对银行系统提出了更为先进的技术性支持，其中指纹识别云技术是一种重要的技术类型。现如今，银行类安全事故不断出现，犯罪类事件也在不断发生，一些技术的产生，使得银行卡的安全性受到威胁。新时期，指纹识别云技术是一种更为先进性技术，此种技术需要持卡人的指纹，可适度提升安全度。为此，本文就指纹识别云技术在银行系统中的应用进行了分析与探究。

【关键词】指纹识别云技术 银行系统 应用

当前，数字化技术、科学技术的不断革新，为现代银行系统提供了一系列的发展机遇，其中指纹识别云技术成为重要代表。在银行、商业、军事等领域，对人们的身份识别越来越重视，强化对身份识别的安全与精确性控制很是关键。指纹识别云技术的应用，使得整个银行系统的安全性备受关注，安全性与人们的经济利益具有密切的联系，做好个人身份的验证很是关键，其中，指纹识别云技术成为一项代表性技术。

1 指纹识别云技术概述

在云服务条件下，云端要对用户开展远程性认证，掌握用户的身份信息，该系统对安全性的要求更高。指纹识别云技术的应用，应运用分布式网络技术，强调对用户信息、大量指纹信息等开展分类存储，通过安全、稳定的安全环境来实现对用户身份信息的有效识别，可大大提高身份认证的安全性，还能降低重要信息与数据被窃取的发生概率。运用指纹识别技术，能实现对海量数据信息的合理分类，并针对指纹特征进行科学性的提取，还要对指纹数据进行加密处理、安全传输与特征性匹配，进而能实现对用户信息的有效确认，进而实现对用户访问权限的有效控制。

对于指纹识别云技术而言，主要包含指纹图像的读取、特征数据的提取、数据库操作要领与指纹匹配四个重要流程。指纹图像读取技术的应用，其中涉及到光学扫描技术、压感识别技术与超声波扫描技术等；特征性数据的提取，主要是借助计算机的软件平台来构建特征数据库，打造多种指纹的模板；数据库操作时，指纹特征的收集、存储、增删与查询情况很是关键；而指纹匹配工作，则是以计算机为载体对当前指纹与数据库中所存在的指纹模板相对比，对指纹的相似度予以计算，进而对指纹的一致性进行判断。指纹识别是一种具有生物特性的识别方法，能大大增强准确度与独特度，但是却存在局限性，例如，相关人员的指纹较为特殊，使得指纹无法直接性提取。

2 指纹识别云技术在银行系统中的应用

新时期，云计算、大数据是重要的趋势，尤其是云计算。云计算是一种新型的商业运行模式与计算方法，以互联网为平台为用户提供诸多的资源服务，如存储、计算、软件等，且借助云端来实现对商业资源的科学性应用。指纹识别云技术的应用，是指纹识别技术与云技术的相互融合，借助人唯一的指纹来达到识别的效果，并将指纹信息存储到云端中，对于云应用、指纹识别技术等都是一项重大的突破。

作为新时代的技术代表，指纹识别云技术不断被应用，其对于商业、经济与银行领域来说是一项重大的进步。当前指纹识别技术已经得到了一定的应用，如公司人员考勤、罪犯指纹系统、手机指纹解锁、笔记本电脑的指纹解锁等，都应用到指纹解锁，其安全性更高，效果更佳。在银行的业务系统中，也同样应用到指纹识别云技术，强调对金融服务与商业数据的安全性管理，主要用在用户身份信息的验证与安全控制方面，如保管箱、内部业务等。使用保管箱，用户可通过指纹来将保管箱予以打开，且每个人的指纹上都是独一无二的；银行开展一系列的金融业务，内部的相关人员可运用指纹才可具备一定的操作权限，但是该项技术的应用，也存在一定的缺陷与不足，如指纹识别技术应用还不够成熟，且受到内部业务系统、成本、磁卡存储量等信息的约束和限制，导致指纹识别技术无法将优势进行充分的发挥，导致技术的安全性备受争议。

3 指纹识别云技术在银行系统中应用需注意的问题

3.1 安全问题

尽管指纹识别云技术已经得到了一定的应用，但是银行卡的安全性受到严重威胁，银行卡犯罪行为仍旧出现，一些不法分子运用诸多暴力手段来获取持卡人的指纹信息，制定相应的指纹模型，借助该模型就可完成指纹的合理性验证。因此，银行工作人员有义务向客户讲述指纹识别云技术的相关要点，对知识点进行全面的普及，以提高客户的安全意识，能降低安全隐患的发生概率，能防止指纹信息出现泄漏的情况。

3.2 成本升高

对于银行系统而言，使用指纹识别云技术，在POS机、ATM机上安装一定的指纹识别的装置，还需对当前的业务软件、系统软件予以调整和修改，这样会大大增加成本。面对此项问题，银行可开设相关的业务，可让客户自行选择或申请指纹服务，然后向客户收取相关的服务费用，这样能大大降低指纹识别装置的安装成本。

3.3 便捷性问题

相较于传统的密码安保方式，选择指纹识别云技术所耗费的时间会有所拖延，可能会对持卡人带来一定的不便。而从另一个角度来看，一旦IC卡被广泛使用，在银行的柜台、ATM机、POS机上都会安装大量的指纹识别器，通过频繁的使用，会使得指纹识别与验证工作变得更为便捷。

4 结束语

综上所述，指纹识别云技术是现代云技术与电子识别技术的融合，其实现了银行系统业务运行的安全性，因此可见，该项技术对于银行金融类机构来说是一项重大的进步。指纹识别云技术的应用，必须严格遵循该项识别技术的运行原理，提升图像的清晰度与画面感，发挥好指纹识别技术的重要安全优势，及时消除安全隐患，进而为银行一系列业务的开展提供技术支撑。

参考文献

[1]王任.指纹识别技术在银行业务系统中的应用[J].网络安全技术与应用，2014（05）：244+248.

[2]曾庆勇.指纹识别技术在银行卡业务中的应用分析与设计[J].微计算机信息，2012（10）：268-269+263.

[3]冯锋.指纹识别技术在银行卡业务中的应用[J].电子技术与软件工程，2015（20）：121.

作者简介

吴为滨（1968-），男，现供职于福建省世纪怡嘉软件科技发展有限公司。研究方向为云技术应用。

孙宝贵（1980-）男，现供职于福建省世纪怡嘉软件科技发展有限公司。研究方向为云技术应用。

李逢林（1973-）女，现供职于福建省世纪怡嘉软件科技发展有限公司。研究方向为云技术应用。

张丹（1980-）女，现供职于福建省世纪怡嘉软件科技发展有限公司。研究方向为云技术应用。

第5篇：云计算的主要技术特征范文

关键词：点云 配准 法向量特征

中图分类号：P258 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）01（c）-0134-03

三维激光点云数据的自动配准是解决多站点下对同一目标扫描所得的三维激光扫描数据的拼接问题。点云配准按是否有人工干预可分为手动配准和自动配准，手动配准效率较低其精度也不稳定，目前研究较多的是自动配准方法[1]。点云自动配准一般可概述为4个步骤：（1）匹配基元的选取；（2）相似性测度；（3）对应关系确定；（4）坐标转换。在点云自动配准中，配准的关键在于匹配基元的选取，匹配基元反应的是点云的特征点或者属性，它应该具有单一性、稳定性和可区分性。

目前点云自动配准算法研究中，用到的匹配基元有特殊点，如，角点、曲率最大点等；还有使用线特征或者面特征等[2]。这些方法有些过程需要人工干预或者最终精度不太理想。该文研究一种基于点云法向量特征的配准方法，该方法可实现点云的全自动配准，且配准结果具有较高的精度。

1 特征提取

法向量特征是利用目标点p在半径为r的邻域内的点构建一个协方差矩阵，通过求取协方差矩阵的特征值和特征向量，取最小的特征值对应的特征向量作为p点在该邻域下的法向量。

在每一幅点云数据当征点的数量只占很小的一部分，提取特征点后点的数量将大大减少，对于后续匹配点对的搜索、转换矩阵的求解等操作将大大提高效率。因此，需要对待配准的点云数据进行处理，获得其特征点集。根据目标点p的邻域法向量设计一个关键点获取方法。首先构建目标点及其邻域内点的协方差矩阵，即：

（1）

（2）

其中，k为目标点p在半径为r的邻域内点的数量；pi为邻域内的点；为该邻域的质心；λi为所构建的协方差矩阵的特征值；υi为λi对应的特征向量。以最小的特征值所对应的特征向量为p点在该邻域下的法向量n。

计算点p在不同半径r1、r2（r1≠r2）的邻域下的方向量，然后根据方向量之间的夹角约束选择。由于在不同的半径下邻域曲面的变化程度不同，因此两个方向量之间必然存在角度偏差，且角度偏差越大，表示曲面变化越剧烈。通过计算两个法向量之间的夹角余弦，并根据设定的阈值提取特征点，即：

（3）

设待配准的两个点云数据分别为源点集P和目标点集Q，利用上述特征点提取方法对两点集中的特征点进行提取，构成特征点集Pt和Qt。

2 拼接方法

2.1 匹配点对获取

点的特征描述是寻找特征点、集中点的对应关系的重要依据，丰富的几何特征描述不仅可以提高特征点之间的区分度，同时也提高算法的稳健性。该文设计3种几何特征的描述方法，实现特征点集中的点的初始匹配。以点集Pt为例设计如下特征描述方法。

（1）以点集Pt中每个点pti的两邻域内法向量夹角的余弦值作为第一种特征量，记为：

（4）

（2）计算点集Pt中每一个点pti在源点集P中，以pti为原点r为半径的球形邻域内所有点的质心pti，以该点到其邻域质心的距离作为第二种特征量，记为：

（5）

（3）以点集Pt中每个点pti与该点邻域质心之间连线和其法向量ni的夹角余弦作为第三种特征量，记为：

（6）

对于特征点集Pt中的每个点pti，根据3个特征量搜索其在特征点集Qt中的对应点。设置如下3个条件，当两点满足这3个条件时，则将其判定为同名点，即：

≤ （7）

≤ （8）

≤ （9）

通过上述3个条件可以初步确定特征点之间的对应关系，构建对应点集。但是由于点云本身存在一些相似区域，因此不可避免地存在一对多的对应关系，为了提高配准的精度和效率需要将错误的对应关系剔除。该文利用RANSAC算法剔除错误对应关系，具体过程为，首先从得到的对应关系集M中随机抽取一个大小为n（n≥3）的样本子集S，根据样本S求出一个参数模型（在此参数模型指源点集和目标点集之间的转换矩阵）；然后用该模型去测试总样本集中所有的对应关系，如果其中源点和目标点经模型变换后的距离偏差小于设定阈值，t认为该对应关系属于模型内样本，如果有足够多的对应关系归类为模型内样本，那么估计的模型就足够合理；再用所得到的模型内样本重新估计模型；最后通过模型内样本和模型的错误率来评估模型。重复执行以上步骤，每次产生的模型要么因为局内点太少而被舍弃，要么因为比现有的模型更好而被选用。直到迭代次数达到设定值则迭代结束，最后得到的模型内的对应关系则是剔除错误后的对应关系。

2.2 精确拼接

在获得初始匹配参数后就可以对点云进行初始拼接，拼接后的点云已具有满足ICP算法对初始位置接近的要求。传统的ICP算法主要是对配准的点云数据使用最小二乘算法进行迭代计算，最后使得拼接误差满足要求为止。在选取最近点时，直接选取两点云中欧式距离最近的两个点作为最近点，这样做的后果是一旦出现错配点则会导致迭代计算不收敛的情况[3]。该文选用改进ICP算法的做法是在选取最近点时，对于点云P中选取的任意一点，先求出在另一点云Q中与其欧式距离最近的4个点，然后计算这4个点构成的邻域空间的重心，将重心点作为与点云P中所选取点的最近点。例如点集Pt中任意一个点Pti，其在点集Qt中欧式距离最近的4点qt1、qt2、qt3、qt4，这4点所构成的四面体中心qi为：

（10）

改进ICP算法的基本步骤如下。

（1）求取匹配点集Pt上每一点在中的欧氏距离最近的4个点，并计算这四点所构建的四面体的重心。

（2）运用最小二乘法计算配准参数，其中平移矩阵为Rs+1和Ts+1旋转矩阵为，第ds和ds+1表示第S和s+1次迭代后得到的配准参数。

（11）

（3）将得到的参数应用于点集Ps。

（12）

（4）检测结果是否满足设定条件，不满足则重复以上步骤，否则停止迭代。

3 实验

该文在Visual Studio 2013平台上，利用OpenGL函数库实现算法和显示界面。实验采用数据为斯坦福大学的Bunny数据，Bunny数据是包含10个视角的点云数据，如图1所示，在数据中抽取0°和45°视角的两个点云数据进行初始配准和精确配准。

图2所示为0°Bunny数据和45°Bunny数据的配准结果，图2为利用两点云的法向量特征M行初始配准的结果，可以看出两点云的初始配准位置比较精确，可以满足ICP配准算法的初始位置要求。图3为两点云精确配准后的结果，可以看到边角的分叉消除，两点云完全重合在一起。

4 结语

该文主要对点云数据的配准技术进行研究。给出了一种基于法向量特征的点云数据自动配准方法。该方法不需要附加任何关于仪器的位置或角度信息，也不需要人工选取特征点，仅利用点云数据自身所具有的几何信息进行匹配。通过构造特征点局部区域的法向量特征获得两点云数据的特征点集合，根据刚体变换下的不变量特点，引入角度约束和距离约束等匹配约束，获得两特征点集中的匹配点对与初始配准参数。最后利用邻域空间的重心作为最近点参与ICP算法的迭代运行，避免了当出现错配点时则迭代计算不收敛的情况，有效地提高了ICP算法的稳定性。通过实验证明该方法具有有效性和精确性。

参考文献

[1] 姜如波.基于三维激光扫描技术的建筑物模型重建[J].测绘通报，2013（S）：80-83.

第6篇：云计算的主要技术特征范文

致力于专业互联网平台服务的上海帝联信息科技股份有限公司（以下简称上海帝联），对市场发展方向十分敏感，对互联网新一代业务具有独特的理解。近日，上海帝联举办了第二期IT俱乐部沙龙活动，讨论主题为“云计算与虚拟化”，会议邀请了盛大在线、淘米网、大众点评、一号店、巨人游戏等公司的众多在云计算技术领域积极探索的IT精英，共同探讨云计算与虚拟化的技术要点，以及当前面临的挑战。

盛大在线技术总监周建和钱广杰介绍了盛大云平台的产品，包括云主机、云硬盘、云存储、数字分发、云监控、MongoIC、网站云、数据库云、云安全等。周建表示：虚拟化是云计算的基础，但并不是云计算的全部，构建支持异构平台，满足业务RAS要求的企业级虚拟化平台是云计算的必由之路。他认为虚拟化的优势主要体现在成本优势、快速部署、环境隔离、动态扩展、资源共享等，而虚拟化的缺点主要表现在实施和配置的复杂性、“鸡蛋都放在一个篮子里”，使企业面临着风险，且I/O性能会有所下降，更新和升级困难。

另外，周建认为，开放性是云计算的基本特征，云计算平台应能提供标准的API。因此，企业应谨慎选择云计算服务提供商，优先考虑致力于构建开放生态系统的合作伙伴。

淘米网技术总监肖明林先生认为：企业级虚拟化平台的创建是建设云计算基础架构必不可少的环节，但是仅将物理服务器分成虚拟机，并不是完整的云计算实施过程。虚拟化重新定义了资源以后，还需进一步对这些虚拟资源进行管理，动态的调控这些资源，为应用服务，这也是云计算必不可少的特征。另外，他认为云计算按需购买、低成本、绿色经济等特点为中小企业的信息化建设注入了一股活力。不过每一次技术的转换也必然带来一些问题和困惑，特别是对于很少设有专门IT部门的中小企业来说，它们在部署云计算时有几点困惑是不可避免的。因此，目前淘米网对云计算商业模式持谨慎态度，重点是在开发各类应用方面。

一号店网站运维总监高豪杰表示：目前我国云计算技术成功实施案例并不多，有点像十多年前的ERP产品，有一窝蜂盲从的感觉。他认为，云计算发展的很多条件都尚未成熟，有媒体报道称，国家能源局曾公开表示，当前非常流行的云计算产业如规划不科学，应用不能很好地开展，就有可能成为高耗能项目。

第7篇：云计算的主要技术特征范文

（1.安徽中医药大学 医药信息工程学院，安徽 合肥 230012；2.安徽省中医药科学院 计算机中医应用研究所，安徽 合肥 230012；3.安徽中医药大学 神经病学研究所附属医院，安徽 合肥 230061）

摘 要：本文分析了智慧医院信息服务的主要内容，并从云计算的基本特征角度讨论了云计算与智慧医院的关系，最后对云计算在智慧医院信息服务中的应用方式及其对智慧医院信息服务的影响进行了探讨.

关键词 ：云计算；物联网；智慧医院；信息服务

中图分类号：TP399文献标识码：A文章编号：1673-260X（2015）04-0029-03

1 引言

智慧医院又叫感知医院或物联网医院，是以物联网技术为基础，以各种应用信息服务为载体而构建的集诊疗、管理和决策为一体的新型医院.智慧医院综合了信息化医院、智能医院、数字医院的优点，其服务和管理模式为医院创新发展提供了的新的思路，为居民医疗带来了全方位服务.当前，智慧医院已引起了学术界的广泛关注，文献[1]搭建了智慧医院体系架构，并分析了其与物联网基本体系架构的对应关系；文献[2]集信息集成、统一通信、大数据分析及移动终端管理等关键技术，提出了一种新型的智慧医院体系架构；文献[3]在文献[1]基础上，提出一种建设智慧医院平台的具体方案和方法；文献[4]在对智慧医院建设中的关键技术及内容分析的基础上，从逻辑结构、应用框架和基本网络环境建设等方面给出了智慧医院的具体应用方案.从中可以看出，目前对智慧医院的研究主要集中在架构方面，基本沿用传统的感知层、网络层和应用层三级架构，其中虽然对建设中的关键技术和内容进行了探讨，但都是泛泛介绍，并没有针对某一项关键技术在智慧医院的应用展开讨论和分析.

云计算是一项新技术，是网格计算、分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化和负载均衡等传统计算机技术和网络技术发展融合的产物[5-6].智慧医院平台开辟了在医疗行业应用云计算的新模式.通过云计算，极大提高了医院信息化的灵活性和扩展性.为此，本文主要就云计算这一关键技术在智慧医院的应用展开讨论和分析.

2 智慧医院信息服务的主要内容

智慧医院信息服务包含两个层次的内容，一是从医院角度，二是从社会化角度.具体如图1所示.

从单个医院角度而言，服务内容包括信息管理服务和决策分析服务两个方面.信息管理服务包括门诊管理服务、住院管理服务、医技管理服务、药品管理服务、物资管理服务等.决策分析服务包括疾病分析服务（各类疾病的发病年龄分布和地域分布），就诊分析服务（各时间段内的门诊和住院人次等），药品分析服务（每类药品的临床用量及利润）以及科室分析服务（各科室产生的诊疗费用）等.

从社会化角度而言，包括健康信息管理服务、远程诊断服务、远程监护服务、医保“一卡通”服务等，属于高层次的应用信息服务.其中健康信息管理服务是智慧医院社会化信息服务的关键内容，是其所有社会化信息服务的基础.为构建一个完整的个人电子健康信息管理平台，需将电子病历、电子医嘱、医技报告以及相关视频等各种诊疗信息进行整合.有了该平台，个人健康信息便能做到如档案一样可供随时查找和调阅，极大方便了患者今后的复诊、转诊以及自我保健，同时也为相关医疗机构的远程诊断和监护提供了材料和经验支持.

3 云计算与智慧医院信息服务的关系

智慧医院的数据量规模庞大，并且大多包含时间、地点等多种属性信息，所以存储结构较为复杂，故称医疗大数据.要实现智慧医院的社会化信息服务，必然要涉及到医疗大数据的存储、管理与分析[7]，而这些问题的解决，必然要涉及云计算技术，以便为智慧医院提供各种基于海量数据的信息服务.下面就从云计算的基本特征角度分析其与智慧医院信息服务的关系.

3.1 虚拟化

在云计算中，用户所请求的应用服务均来自虚拟的“云”，而不是有形实体，所有的应用服务在“云”端某处运行，用户无需了解具体细节，便可在任意位置通过各种终端来获取.将云计算技术应用在智慧医院中，用户仅需一台电脑或者手机等终端，便可在任何位置通过网络来获取相关服务，这样更多的人便能够低成本地享受到优质便捷的医疗信息服务.

3.2 资源整合

资源整合是云计算的重要特征，能将现有信息孤岛中的数据进行有效整合，实现“大数据”集中处理，以提供更强大的应用支撑能力.将云计算技术应用在智慧医院中，能够将原来医院管理信息系统HIS下相互独立的多个应用平台及信息孤岛中的大量数据，进行有效整合，以便更好地为公众提供医疗信息服务.

3.3 高可靠性和安全性

在云计算模式下，所有的应用信息服务分布在不同的服务器上，并通过在云端使用数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性[8].将云计算技术应用在智慧医院中，重要的医疗信息数据全部存储在云中，集中存放，降低了数据存放在医院服务器上丢失或者泄露的风险.

4 云计算在智慧医院信息服务中的应用方式

相比于其他领域的信息服务，数据安全是智慧医院信息服务实现过程中面临的极其重要的问题.某些数据如医院运营数据、核心医疗技术等属内部资料，不便公开，所以建立公用云和私有云结合模式.总体思路是各医院将涉密的数据（内部的日常事务、工资福利、收支运营、核心技术等不可公开信息）放在私有云上，仅供医院内部职工使用，而将可公开的信息和服务放在公用云上，为其他医疗机构共享，并对社会开放.对于患者、医保中心、药品生产商而言，公用云是使用智慧医院信息服务的窗口.患者可在公用云上查询个人诊疗信息，以及医院和医生的相关信息，为复诊和转诊带来便利；医保机构可在公用云上查询患者诊疗清单并核实相应费用，以便开展正常的医保报销等服务；药品生产商可通过公用云随时查询药品库存和支出等数据，以便及时补充库存，为医院和药房调配药品提供方便.

5 云计算对智慧医院信息服务的影响

5.1 节约信息化建设成本

云计算技术的本质特征就是使用多租户模式整合云服务提供商的计算、网络和存储资源，服务于多个用户[3].在这种模式下，所有的应用服务在云端自动生成，各医院采用租用或者订购的方式来使用，从而节约了大量的硬件设备成本以及将来的许多维护费用.

5.2 改变医疗信息服务模式

云计算技术深刻改变了目前的医疗信息服务模式，下面分别从个人和家庭、社区卫生服务站和基层医院、大型三甲医院三个角度进行分析.

（1）个人和家庭

通过手机、穿戴式传感器等无线终端，及时采集家庭成员的相关生理指标信息，并反馈至医疗机构的数据中心.一旦有异常，相关医疗机构立即进行提醒和警示，以便病患引起重视，尽早就医，并且根据实际需求设定用药提醒，督促病患按时按量服药.通过此种方法可对一些慢性病人长期进行监控.与此同时，用户还能向相关医疗机构进行在线健康咨询，并在网络宽带允许的条件下，通过视频接受远程医疗服务.

（2）社区卫生服务站和基层医院

通过由无线传感设备感知到的反馈数据，社区卫生服务站便可及时获取所辖社区内居民的详细健康信息，对需实施监控的病患特别关注，一有异常立即采取相关措施，对突发和严重病患者及时提供上门救助服务.对于常见病，社区卫生服务站和基层医院能处理尽量处理，无法处理才将病患转至高一级医院，有效缓解了大型三甲医院的就诊压力.

（3）大型三甲医院

当社区卫生服务站和基层医院将无法处理的病患转至大型三甲医院时，由于病人在基层医院的相关诊疗信息均在云端保存，需要时便可通过系统直接查询和调阅，避免了重复检查和化验，有效减轻了病人的经济开销，提高了三甲医院的工作效率.这样该区域内的所有医疗机构便能通过云端进行互联，单个医院的信息服务实现了集成，集成的医疗信息服务可在该区域内共享[9]，最终实现了协同服务.

6 结束语

智慧医院平台开辟了在医疗行业应用云计算的新模式.本文分析了智慧医院信息服务的主要内容，从云计算的基本特征角度讨论了云计算与智慧医院的关系，并对云计算在智慧医院信息服务中的应用方式及其对智慧医院信息服务的影响进行了探讨.智慧医院社会化信息服务是其建设的最高目标，必将推进基于健康档案的区域卫生信息平台建设等相关产业的发展[10].相信在中国新医改背景下，我国的医疗信息服务必将迎来一个高速发展的阶段.

参考文献：

（1）胡新丽.物联网框架下的智慧医疗体系架构模型构建——以武汉智慧医疗为例[J].电子政务，2013（12）：24-31.

（2）陆晋军，丁富强，郑荣.智慧医院体系架构及关键技术应用[J].中兴通讯技术，2014，20（4）：16-20.

（3）赵彦杰，唐颖淳，孙金成.基于云计算的智慧医院平台设计与实现[J].互联网天地，2014（4）：23-26.

（4）Lei Yu， Yang Lu， Xiao-Juan Zhu. Smart Hospital Based on Internet of Things [J]. Journal of Networks，2012，7（10）：1654-1661.

（5）陈康，郑纬民.云计算：系统实例与研究现状[J].软件学报，2009，20（5）：1337-1348.

（6）Michael A， Armando F， Rean G， et al. Above the clouds： a berkeley view of cloud computing， http：//eecs.berkeley. edu/Pubs/TechRpts/2009/EECS-2009-28.html， February 10，2009.

（7）倪明选，张黔，谭浩宇，等.智慧医疗—从物联网到云计算[J].中国科学：信息科学，2013，43（4）：515-528.

（8）赵星，廖桂平，史晓慧，等.物联网与云计算环境下的农业信息服务模式构建[J].农机化研究，2012（4）：142-147.

第8篇：云计算的主要技术特征范文

关键词：云计算；虚拟化；服务

中图分类号：TP3

1 云计算的概念与特征

1.1 什么是云计算

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，它通过互联网来提供动态易扩展而且是虚拟化的资源。简单的来说，云计算利用互联网的传输能力，将数据的存储和处理过程从本地服务器转移到互联网上，它不是一种新技术，而是分布式计算、并行计算、网络存储、虚拟化等传统IT技术发展融合的产物，是一种服务模式。

云计算分为狭义云计算和广义云计算。狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。提供资源的网络被称为“云”。广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务，这种服务可以是IT基础设施和软件、也可以是任意其他的服务。

1.2 云计算的基本特征

资源部署虚拟化

资源配置动态化

需求服务自助化

以网络为中心

服务可计量化

资源的池化和透明化

2 企业云计算

2.1 为什么需要云计算

云计算能够解决企业对IT资源的动态需求和IT成本的问题，使得IT部门可以专注于提供信息服务和业务流程。企业数据中心的建设需要大量资源投入，新的信息系统在建成后5年就会面临硬件设备逐步老化与更换，而应用软件则经常面临升级需求。此外，企业在IT方面大量投入却不能满足业务的动态需求，即使虚拟化后，也难以解决不断增加的业务对资源的变化需求，IT资源不能动态扩展的限制已经成为阻碍企业业务发展的绊脚石。

虚拟化等技术不断纵深发展，IT资源已经可以通过自动化的架构提供全局动态调度能力，自动化提升了IT架构的伸缩性和扩展性。大规模的计算与数据处理系统已经在分布式、并行处理的架构上得到广泛应用，计算密集、数据密集、大型数据文件系统成为云计算架构的建设基础，超高速网络平台使得信息可以快速传递、交换。企业部署云计算已经具备技术基础，而企业的IT从原有的信息架构升级到可动态扩展、可按需分配的IT服务也成为必然。

2.2 企业云计算的建设过程

云计算建设分为三个阶段：基础云阶段、平台云阶段、服务云阶段。企业首先需要将现有的信息架构变成云架构，即实现虚拟化的数据中心；然后，在这个基础的云架构上部署基础软件，也就是中间件，实现IT资源平台化；第三步是在中间件平台云的基础上，实施部署面向业务的应用软件，能够为企业业务提供IT服务。

（1）基础云阶段

这一阶段主要是实现企业IT基础资源（计算处理能力、存储、网络）的虚拟化，提高资源利用率，统一管理和维护IT资源，为用户提供基础IT资源服务，提供高容灾机制、弹性计算能力，提供统一的计算资源池和存储池，实现资源池内的容灾、自动化修复、自动化管理和资源动态调配。

（2）平台云阶段

基于网络提供对业务应用完整的生命周期的支撑，包括产品的设计、开发、测试、部署、生产运行等，也可以称为基础软件平台阶段。这一阶段的主要特性是：提供统一的中间件服务、消息服务、整合服务等多种基础服务，用来作为业务软件的运行支撑平台，中间件能够很好的与底层的云计算交互，更好的利用虚拟化资源，提供统一的管理平台，可以实现对硬件资源、虚拟化资源、中间件资源的统一管理，实现对硬件资源、虚拟化资源、中间件资源的统一调配，更加合理的利用有效资源。

（3）服务云阶段

在平台云基础上，构建各种云服务，直接面向用户提供业务支撑。由于中间件是业务系统的直接支撑实体，因此业务云服务构建在平台云上，将能够更好的对外提供可用的服务。主要特性：业务服务随需取用，用户端设备通过定制，实现不同的服务组合，同一个服务可以被不同的用户端设备使用，软件服务实现社会化、集约化、专业化。

2.3 企业云计算运营模式

企业无论是使用基础架构云（IaaS）、平台云（PaaS），还是应用软件云（SaaS），都要考虑是采用

服务商的计算资源还是自建云计算资源。从目前来看，主要分为以下3种运营模式。

方式一，企业建设，企业运营。这是一种典型的私有云模式，企业自行建设云计算基础资源，基础

资源在企业数据中心内部，企业自己承担运行维护工作。

方式二，企业建设，运维外包。这也是私有云，但是企业只进行投资建设，而云计算架构的运行维

护外包给服务商，基础资源依然在企业数据中心。

方式三，服务商建设，企业租用。由服务商构建云计算资源，企业只是根据需要租用云计算服务，例如由服务商为企业提供面向互联网的公共服务（如邮箱、即时通信、共享容灾等），云架构与公共网络连接，由服务商来运维其云计算资源，并保证不同企业用户的数据安全。

3 结束语

云计算不仅带来了IT模式的变化，也将引发IT服务的变革。在以服务为导向的云计算时代，企业

只需要关注自己需要的数据，而对数据的计算、数据的存储都是用云端的服务来实现。云的服务提供商则将核心业务重点放在IT架构的运营上，服务将成为下一代IT的核心内容。

参考文献：

[1]齐虎春.云计算从概念到应用的研究[J].内蒙古科技与经济，2010（15）.

第9篇：云计算的主要技术特征范文

与传统网络应用模式和单机相比较，云计算平台的基本特点主要体现在以下几方面。首先最突出的特点是虚拟化技术。各个应用软件部署均可直接通过虚拟平台进行专业化管理，与实质的物理平全没有任何关系，不管是迁移，拓展，还是备份，均可通过虚拟化实现。其次是动态的扩展。动态拓展可以对拓展项目进行拓展，从而实现其目的。为保证云计算的计算能力，云计算可随时将服务器加入到已有的服务器中去。再者，云计算平台具有较高的灵活性，绝大多数情况下，各大厂商的软硬件设施均能够支持虚拟化，最常见的就是操作系统，软硬件设施和存储网络等，这些都可以直接放在云计算中进行统一规范的管理和利用，并同时能够实现各类厂商之间的兼容性，从而实现个配置之间性能的高效运转。最后就是较高的可靠性。为保证数据能够及时被用户所获取，虚拟化技术实现了多服务器的连接，及时单单点服务器崩溃无法使用，用户仍然可以通过动态拓展实现资源的添加和使用。除此之外，云计算还具备较高的性价比，虚拟化技术使得云计算在对资源进行管理的时候更加方便，因为它本身对物理资源的要求较低，云计算主要是由各个PC端口所组成，因此，其高效的性价比大大超出了计算机体。

2云计算在电信通信网络关系分析中的应用

2.1基于云计算的客户价值预测电信通信网络在客户价值预测方面的运用非常频繁，通常会涉及到方方面面的问题，并伴有大量的计算，工作量相当巨大，但如果将云计算应用到其中，根据客户的基本信息进行分析，并根据相关数据进行分析，从而挖掘出客户深层次的信息，并利用分为点的正对新入网的企业用户的信息进行预测，该种预测方法较之传统的预测方法，大大降低了预测的误差。对客户价值预测的基本流程如下，有选择性的将客户的通话记录或者短信进行截取，然后将各字段进行拼凑链接，接下来调出客户的档案信息，根据其年龄、区域和性别对客户群体进行划分和分析，对于不符合要求的客户筛选出局，但注意通话时长是整个过程最主要的参考依据，并结合分为点对通话记录进行有效分类。举个例子，如果我们采取的分位点位n-1，那么以此为中心，将客户群体划分为n类，并根据划分的类别对通话记录进行存储，然后进行bayesian模型的相关训练，最后利用测试集对所测试出来的效果进行对比政策，以便保证预测的准确性。

2.2基于云计算的好友推荐用户的相似度和熟悉度是电信通信网络在利用云计算进行好友推荐的主要依据，据不完全统计得出，该种计算方法的应用逐渐深入并得到了很大的发展，云计算主要是通过客户的熟悉度对二度好友进行查找和分析，将兴趣爱好等相同批号的好友进行归类，如此，便能够得出二度好友的相关相似度和熟悉度，然后利用加权算法低朋友的属性进行分析，从而得出较为准确的客户喜好信息等，同时，我们所要清楚的是，在进行该种方法计算过程中，云计算会根据电信数据库中的基本信息和特点将客户的交流频率和通话时长进行提取，利用二度好友的熟悉度和相似度对其进行计算，最终综合各方面的结果，得出总的推荐度，然后才会将该相似度推荐给用户，大大增加了好友推荐的准确性和实用性。好友推荐的计算流程基本如下，起初，电信通信网络会利用云计算对所有一度好友间的熟悉度和相似度进行一次全面的计算和预测，然后根据一度好友的计算数据推断出二度好友的关系，并且根据得出的一度好友的属性和性格特征对二度好友的熟悉度进行计算，最后通过对各用户的基本属性和好友相似度算出总体的推荐度，并根据相关要求和推荐度的高低有针对性的为客户进行好友推荐。

2.3基于云计算的电信社团特征结构化存储及验证对于云计算在电信社团结构存储方面的计算方法主要是将用户一个月内的通话记录录取并对其进行系统的分析处理，然后根据社团内部的基本特征进行具体分析，从而提出适合本社团的存储方案，再利用通话网络对相关信息进行验证，最终实现社团特征基本信息的分类和规划，从而实现信息在结构中的再次存储，为二次数据的分析提供方便，在此过程中需注意的是，在对方案进行验证时，其研究对象必须是社团本身，在对采集的数据进行比较分析后，还需要与之前的数据进行比较，从而得出综合数据，便于更好的对各类特征进行统计。其中具体的操作流程如下，首先最主要的工作任务就是对社团本身所存在的属性进行全面统计，在没有属性统计的情况下记得对单属性进行必要的统计，接着才是对各项统计数据进行必要的分析处理，根据实际的需求制定出切实可行的统计数据分析情况，再就其做一个一致化处理，最后将结果存储到存储结构中去。

3总结