云计算概述精选(九篇)
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第1篇：云计算概述范文
[关键词]云计算;统一交换构架;统一虚拟化;统一计算系统
abstract: cloud computing is a new technology for network computing under the ip architecture, and its potential lies in new ict business applications. for the majority of operators and enterprises, the main task of cloud computing is data centre transformation. this will ensure cloud computing becomes more widespread among enterprises, institutions, organizations, and operators. cloud computing will not only provide traditional it resource usage and application services, but will also support full resource usage and application services—such as it, communications, video, mobile, as well as internet of things under a converged network infrastructure. some key cloud computing technologies include unified fabric, unified virtualization, and a unified computing system. the formation of an open industry alliance and promotion of open technology standards will also be strategically critical for future development of cloud computing.
key words: cloud computing; unified fabrics; unified virtualization; unified computing system
随着有关云计算概念、术语和技术的不断涌现和大量报道,人们对在企业中采用和实施云计算技术的热情大增。现在人们对云计算可能带来的好处已有所了解,但同时也应该看到,由于云计算概念和技术比较新颖,涵义比较宽泛,再加上市场上一些人将云计算放大成无所不包、无所不能和无所不在的万能技术,因此对云计算的描述和推销多少出现了一些浮燥和炒做的嫌疑。云计算有点像天上的云的感觉:飘忽不定,虚无缥缈。本文认为,脱离实际过分夸大或缺乏全面分析地炒做云计算不仅可能带来误解,也会使得云计算的市场实践盲目推进,对于云计算产业在
应该说,云概念这个术语的诞生和使用纯属偶然。在互联网技术发展的早期阶段,技术人员都习惯性地将互联网画成一朵“云”来代表,因为这样一来,人们可以简化网络内部的技术细节和复杂机制来方便讨论新技术。随着互联网技术的飞速发展,互联网应用的全面普及和广泛深入,互联网技术使ict应用架构发生了深刻和根本的改变,于是采用云计算来代表和体现新型的网络计算特征和技术趋势就变得非常自然。因此,云计算这一术语很容易就在业界流行起来。 互联网技术成为ict应用的基础,层出不穷的互联网应用需求也要求ict理念进行重新思考和设计。这种改变不仅带来ict应用平台的更新换代,而且也带来ict应用实现和商用模式的创新。这种变化的影响是如此巨大而鲜明,以至于人们可以从多个角度和视角来描述这些新的特征和现象。尽管云计算的概念和定义很多,但究其本质还是为了满足ict应用和业务的网络实现。为了理论和讨论的严谨性,本文给云计算更为明确而严格的定义:云计算是在整合的架构之下,基于ip网络的虚拟化资源平台,提供规模化ict应用的实现方式。
云计算的实质是网络下的应用,是由ip和it技术共同构建的。从发展的角度来看,“云”的技术和目标是一个逐步演化的过程。比如,web技术出现时,就具备了云计算的应用特征有了统一界面的雏形。随着服务器应用平台上的虚拟化技术的成熟和web统一界面的推出,虚拟化和web走向结合,使得云计算可以在一个整合的架构上统一实现。
2 云计算的实现模型
如果说“云”的本质就是业务实现的方式,那么云计算有哪些新的业务模型呢?
比较熟悉的早期云计算实践来之于国际上以亚马逊、谷歌(google)和saleforces.com为代表的公司,并且都提供了具有显著特征,但又代表着不同模式的成功云业务。
基云系指将it的基础设施作为业务平台,直接按资源占用的时长和多少,通过公共互联网进行业务实现的“云”。基云的用户可以是个人,也可以是企业、集体和行政单位。基云在英文里是iaas,也称基础设施即服务。亚马逊(amazon)是业界通过其弹性计算云(ec2)最早实施基云的运营商。基云的it业务将计算、存储、网络、安全等原始it资源以出租形式租给用户。用户可以通过操作系统和应用软件(如数据库和web服务软件)使用租来的it资源。
平云系指将应用开发环境作为业务平台,将应用开发的接口和工具提供给用户用于创造新的应用,并利用互联网和提供商来进行业务实现的“云”。平云可以利用其他基云平台,也可以用平云运营商自己的基云平台。平云在英文里是paas,也称平台即服务。谷歌(google)通过其appengine软件环境向应用开发者提供平云业务,应用开发者必须采用appengine应用接口来开发应用。
软云系指基于基云或平云开发的软件。与传统的套装软件不同,软云是通过互联网的应用来进行业务的实现。软云业务可以利用其他的基云和平云平台,也可以利用软云运营商自己的基云和平云环境。软云在英文里是saas,也称软件即服务。saleforces.com是最著名的软云运营商之一,提供企业资源规划(erp)应用服务。软云为用户省去了套装软件安装、维护、升级和管理造成的麻烦,因为应用程序完全由软云运营商集中管理。
云计算按照层次可将业务模式划分为3层,最顶层是软云,中间层是平云,底层是基云。在基云之下是构建云计算的基础技术。
基于云计算的实践与运营案例,可以总结出云计算的基本特征:
(1)动态的高可扩展性
云技术使用户可以随时随地根据应用的需求动态地增减it资源。由于应用运行在虚拟平台上,没有事先预订的固定资源被锁定,所以云业务量的规模可以动态伸缩,以满足特定时期、特定应用及用户规模变化的需要。
(2)虚拟化的超大规模
云业务的需求和使用与具体的物理资源无关,it应用和业务运行在虚拟平台之上。云计算支持用户在任何有互联网的地方、使用任何上网终端获取应用服务。用户所请求的资源来自于规模巨大的云平台。
(3)高可用性
云平台使用数据多副本拷贝容错、计算节点同构可互换技术来保障服务的高可用性。任何单点物理故障发生,应用都会在用户完全不知情的情况下,转移到其他物理资源上继续运行,使用云计算比使用其他计算手段的可用性更高。
(4)按需使用,按用付费
云业务是一个庞大的资源池,用户按需购买,如同像自来水、电、煤气那样计费。无论是短期还是长期,云计算的商业模型都按使用量付费。
(5)资源复用,成本廉价
由于云计算采用资源的统计复用技术,所以it物理资源的利用率大为提高,从而使云的业务成本大大降低。
早期云计算的业务模式都有一个共同特点,那就是采用共有云(public cloud)的架构提供单云(stand-alone cloud)业务。共有云系指云业务的创立、拥有和提供由同一云运营商通过公众的互联网对所有公众开放的“云”。而单云系指提供相对单一功能应用的云实现,如搜索应用、it资源应用。
早期云计算采用的技术理念是将分布在不同物理地点低廉的计算资源通过互联网联系在一起,形成巨大的虚拟资源池来提供单云业务。云计算可以充分利用闲置的资源进行大量运算,同时能够快速调度资源使用量的增减,灵活应变资源用量的迁移和调配,从而极大地提高计算资源的可用性和利用率,提升应用功能实现的灵活性和扩展性,增强业务的可管理性和运营的性价比,达到绿色环保高效节能的目标。
尽管早期云计算展现了虚拟技术的巨大优点和市场运营上的成功。但是早期云计算仍然具有一些局限性:
云业务的提供缺乏品质保障和安全可控机制,而品质保障和安全可控机制对企业中的多数it应用至关重要。
云业务的实现模型基于特定的私有协议,因此云业务具有被云运营商锁定的风险和可能。
云业务的类型受限于若干特定的it单云业务,即不是企业里的一切it应用都能在共有云中有效实现。
造成这种局限的原因是由于目前共有云模型是建立在公众互联网之上,与网络的基础设施没有任何关联,云业务的实现是尽力而为的技术模式。另外,早期云计算的虚拟技术基于私有协议,除了较为低层的基云业务外,平云和软云业务几乎不具备跨运营商迁移的可能性,极大地限制了云的应用和业务范围的拓展。这就是为何早期云计算技术只限于若干特定的it单云业务,而不适用于更广泛的企业、行业和公众用户的ict业务。
彩云(rich media cloud)系指提供包括信息、语音、视频、移动和物联应用的多媒体应用的云计算平台。内云(internal cloud)系指云用户拥有云的全部资源,云平台由用户自己独用。专有云(private cloud)系指云用户自己可支配和控制的云。专有云可以是用户自己的云或租用云运营商共有云的一部分,或两者的组合。有的文献将其称为私有云,不仅不妥而且还容易产生误导,故建议称为专有云。
从现在到未来5年,云计算技术主要是面对企业、行业、机构和运营商所迫切需要的内云或专有云。这标志着云计算发展的第二个黄金时期。这个时期的云计算的主要任务是在充分发扬光大云计算早期技术的基础上,使虚拟化技术在计算、应用和网络3个平台整合,在早期云计算优势的基础之上提供具有品质可靠、安全可控、运营可管的新型云计算业务。目标是依赖开放的技术标准和开放的产业联盟为企业、行业、机构和运营商提供具有彩云能力的技术体系和运营模式,为企业数据中心转型和ict应用转向云技术而努力。之所以称第二个时期为云计算发展的黄金时期,是因为这个时期的云计算市场较早期更大,云业务范围更广。
3 企业数据中心架构演变
无论是公有云还是专有云,都离不开强大的数据中心和ip网络的支持。云计算发展下一个阶段的主要任务将集中于企业、行业、机构和运营商的it与通信应用。所以有必要全面分析目前企业it应用的需求、数据中心技术演进所面临的挑战以及企业数据中心向内云转型的关键技术。 3.1 企业传统it应用架构面临的挑战
企业传统it应用的主体平台是数据中心,而传统的数据中心往往是堆叠架构,包括it资源和分离的it应用。随着企业it应用的急速增长,传统的数据中心架构已不能适合市场需求。在过去的几年里,一方面服务器的数量和存储的容量等物理资源以每年40%～70%的增速增长,但另一方面,每个物理资源(如服务器)的利用率却只有10%～25%。物理资源增加使得电费和冷却系统的费用占整个数据中心费用的比重越来越大,有的甚至高达25%～30%。物理资源增加还使得数据中心的部署越来越复杂,这导致人为因素成为数据中心故障的重要部分(有的甚至高达54%)。这一切都使数据中心的运维费用越来越大。面对未来ict应用的增长,web2.0应用的快速实施、部署以及面向业务的架构(soa)的发展,企业数据中心走向内云架构势在必行。
3.2 内云架构实现步骤
让传统数据中心具有更高物理资源利用率,让一个数据中心能够为多个用户所共同使用,让多用户的多应用动态地使用同一物理的资源池,而它们之间又有安全的隔离,是未来企业数据中心走向云计算架构的目标。数据中心将在充分借鉴利用早期的云计算优势的同时,保留数据中心的传统好处:品质可靠、安全可控、运营可管。这种既具备传统数据中心的好处,又具备早期的云计算优势的新型云计算架构就是本文将重点讨论的企业内云技术。
实现企业数据中心向内云架构的转化需要3个步骤:整合化、虚拟化和自动化。
(1)整合化
从数据中心技术架构的发展趋势来看,it架构有必要以网络为平台进行整合。
首先,应用所要求的底层服务功能应更多地被整合到底层设施中去。业务层面应更多地关心行业it应用的效率,而非自身的安全性、可靠性、可达性等基础性的服务功能。数据中心整合的一个重要思路是将原来围绕应用而随意堆叠和搭建的silo结构,向网络为核心的平台架构转移。原来围绕应用服务器而连接的it资源(如存储器)应通通搬到网络上去。网络可以连接各种各样的it资源和基础性的服务功能。网络成为数据中心资源虚拟化以后的数据交换平台,为物理资源提供逻辑服务,为应用需求提供动态业务部署。ip网络作为一个平台,各种各样的应用都可以享受虚拟化资源提供的计算服务。
企业往往在发现数据中心的使用效率不高、资源浪费和耗能情况严峻后开始考虑数据中心架构的整合。如果在架构的整合设计中采用一些具有云计算理念的前瞻性技术,无疑将有利于加快企业云计算架构的实施。
(2)虚拟化
虚拟化其实就是把已整合的资源以一种与物理位置、物理存在、物理状态无关的方式进行调用,是从物理资源到服务形态的质变过程。虚拟化是实现物理资源复用、降低管理维护复杂度、提高设备利用率的关键,同时也为未来自动实现资源协调和配置打下基础。
值得一提的是,由于数据中心虚拟化是一个非常热门的话题,大部分企业往往面对其现有的数据中心并不知道应该如何下手。其实,数据中心的整合是数据中心虚拟化的前提,在企业对数据中心有一个很好的整合架构以后,虚拟化的任务就会很容易实现。
(3)自动化
在整合、虚拟化基础上,底层资源和功能便可以有条件被智能系统自动和动态地调用和管理。管理员将应用策略传递给智能系统。智能系统通过最优化的计算和资源配置,自动完成相关物理资源的调度,最经济、最有效地完成功能提供任务。有限的资源可以最大化地提供服务,管理员的管理差错和漏洞将降为最低,这是最理想化的资源调用模式,也是云计算所终将达到的目标。
自动部署是以服务为导向的数据中心的根本标志。自动化就是数据中心实现随业务量的变化而对资源做出自动调配的动作,是资源的动态增减、快速调度和灵活部署。
3.3 内云模型
内云模型的实现要根据大型企业数据中心的长期实践经验,结合统一的ip/it架构,对服务资源进行充分共享和灵活调配,从而降低内云建设和运维成本,提高业务开发和部署效率,满足最终用户按需服务的需求。企业的内云模型方案要求采用一系列新技术,从而提供有差异化、安全可靠和有品质的彩云业务。
企业数据中心向内云架构转化需要利用三大关键技术。
(1)统一交换架构(unified fabrics)
实现统一交换架构需要依赖一系列创新技术。有代表性的技术有:万兆数据中心以太网技术(dec)和以太网光纤通道技术(fcoe)。
传统数据中心的交换技术多数停留在千兆水平。因为过去的服务器的处理能力和i/o接口能力有限,对宽带需求相对较低,限制了高密度和高性能千兆端口的发展。
专为新一代数据中心设计的万兆以太网技术(dce)将传统以太网改进为高性能、低延迟,高性价比,不丢包,并具备优先级流控机制的以太网。ieee dce标准支持二层多路径以太网,不仅能够支持无损失以太网和超大规模数据中心,而且为企业数据中心简化和向内云架构整合提供了必不可少的技术。
现有的数据中心网络包含ip局域网、光纤存储网和高性能计算网络,而这3个网络采用不同的网络桥接标准和技术。ip局域网采用以太网,光纤存储网采用光纤通道,高性能计算网络采用hyperlink。考虑网管和备份的需要,服务器需要各种不同的i/o网卡,通过复杂的网络结构来连接。
在以太网架构上映射和传送光纤通道帧采用以太网光纤通道(fcoe)技术。fcoe可以使得光纤通道帧能够无损地运行于数据中心以太网络上。fcoe使光纤存储和以太网可以共享同一个端口,使局域网(lan)和存储区域网络(san)一次连接服务器,从而大大减少i/o适配器和线缆的数量。
采用dce和fcoe技术为核心的统一交换架构,可以在一个低延迟、无损耗的10g以太网平台上实现访问所有目前的3个独立网络(lan、san和高性能计算网络)的资源。不仅整合了网络物理资源,减少了设备、网卡、适配器、交换机、布线电缆的数量,还降低了功率/冷却要求,节省了电力损耗,优化了网络架构,简化了运维管理。
(2)统一虚拟化机制(unified virtualization)
计算平台/服务器的虚拟化可使上层应用根据自己所需的计算资源对cpu、内存、i/o和应用功能等实现自由调度,而无须考虑该应用的物理关联和位置。当前商用化最为成功的x86服务器虚拟化解决方案是vmware的vmotion,微软的虚拟服务器和许多其他第三方厂商(如intel、amd等)也正在加入,使得服务器虚拟化的解决方案越来越完善。
当我们通过采用软件技术对硬件资源进行虚拟化处理时,当一个服务器可以被虚拟为数个服务器时,数据中心运营、管理和策略就会变得非常复杂。虚拟化技术绝对不是免费的午餐,虚拟化在带来好处的同时也带来了更多的管理流程以及软件的移植、验证和安全方面的挑战。
然而人们越来越意识到服务器虚拟化系统的解决方案中除了应用、主机、操作系统的角色外,网络将是一个更为重要的角色,这里的网络不仅指数据网络,还包括存储和计算网络。网络将把各个资源联系成为一个整体,网络将是实现资源虚拟化的桥梁。云计算的概念是需要无处不在的数据中心,而服务器虚拟化是依靠虚拟机的迁移技术实现与物理资源无关的资源共享和复用。虚拟机迁移需要一个跨地域的一致的虚拟化网络环境。
网络是确保企业内云架构下的彩云业务服务品质和安全可靠保障的根本。所以虚拟化技术要求端到端立体的虚拟化。不仅计算层面和存储层面虚拟化,应用层面和网络层面也要虚拟化,更为重要的是虚拟化必须端到端的立体一体化。这也是内云和彩云与早期共有云和单云技术的本质区别。 设计出统一的虚拟化机制,使计算平台、应用平台和网络平台的虚拟化相互结合、相互关联和相互感知非常重要。没有统一的虚拟化机制,监控和执行基于虚拟机的不同的网络和存储策略非常困难,内云平台的可扩展性将受制约,也使得多个物理机执行相同的应用时,跨网络实现虚拟化难以执行。
vn-link技术已被提交ieee作为标准。vn-link技术使网络与服务器虚拟化时能相互关联和相互感知,使网络具备服务器的虚拟机意识,即在网络上可以区别传递的信息是来自于哪个虚拟机。网络根据虚拟机和相对应的策略来提供相应的服务,当虚拟机迁移,相应的网络跟踪手段保证服务的全局一致性。
(3)统一计算系统(unified computing system)
人们在谈论云计算实施时,实际看到的还是一个个的虚拟化应用孤岛,孤岛化的平台以及部件的孤岛化。云计算在带来好处的同时,也带来挑战:虚拟化增加了复杂性;孤岛化带来多点集成与管理的挑战,增加了运维成本和风险,使应用和业务部署能力低下。
企业内云和彩云实现的关键是如何采用一体化的系统来集成和管理各个组件:计算、网络、存储和虚拟化资源,从而帮助用户不仅降低ict基础设施的成本而且还要降低运营和管理的复杂性,从根本上提高ict业务的灵活性,使其适应未来业务高速发展的需求。
统一计算系统(ucs)将服务器融合到网络平台。服务器采用intel nehalem处理器系列的全新b系列刀片服务器。这些刀片服务器提供获得专利的增强内存技术,从而提高每台服务器所支持的虚拟机数目。统一计算系统对外接口提供了对于存储局域网和网络连接存储(nas)的整合访问。用户可以通过以太网、光纤通道、以太网光纤通道或小型计算机系统接口(iscsi)来访问存储,从而使投资得到最大限度的保护。统一计算系统内只需要一个数据中心交换机就可以完成交换功能,大大减少了设备、i/o接口以及布线数量,降低了运维成本。更少的设备将使一体化的数据中心解决方案在价格上具有竞争优势,从而大大降低客户的总体拥有成本(tco)。
组件的一体化带来管理上的方便,使管理功能被集成到系统的所有组件之中。ucs manager能将整个解决方案作为单一实体来进行管理。ucs manager提供了一个直观的图形化用户界面(gui)、一个命令行界面(cli)和一个强大的应用编程接口(api)。管理能力是统一计算系统最重要的组成部分,而虚拟机管理技术则是管理能力的核心部分。
统一计算系统代表着数据中心从传统云计算走向未来云计算,其独特的理念包括:采用下一代数据中心的网络理念和技术,如数据中心级交换平台、dcb/fcoe统一交换架构等。统一交换平台能实现或优化很多应用,如大规模的高性能计算以及搜索引擎等。统一计算系统去除不必要的交换机、网卡、电缆线、管理模块,实现统一网络、统一虚拟化、统一计算、统一管理的组件一体化的云平台架构。
4 运营商与云计算
云计算正在改写it、通信、互联网领域的游戏与竞争规则。
互联网流量的迅猛增长和应用的不断创新,对电信运营商的业务产生了巨大冲击。网络应用日益呈现可视化、社区化、个性化的趋向,与此相对应,运营商更加关注投入的回报和服务提供的灵活性。
电信业传统的理念是按业务建网,一个网络对应一项业务,由此形成了一个个业务孤岛,不仅无法优化利用网络资源,更带来了管理和运营的复杂性。
云计算技术的出现为电信运营商带来挑战和新的机会。电信运营商拥有丰富的网络带宽资源,建成的众多大型数据中心也拥有丰富的计算机软硬件资源,具备拓展内云架构,开展具有竞争性的彩云业务的天然优势。电信运营商业务转型过程中要注意充分吸收新技术,发扬传统优势。
在考虑云架构的时候,运营商应该抓住两个根本:一是运营商将原来的数据中心或业务中心的整合,使其变成一个新的业务和数据中心;二是运营商充分利用已经建设起来的下一代网络。两者都在ip网上运行,如果整合在一起,将构成一个强大而灵活的统一业务实现系统。它既能成为运营商的传统业务(如固话、视频、移动业务和互联网的数据业务)的统一实现平台,同时也能够支持未来可以想象到的各种彩云应用和业务。与传统业务平台不同的是,彩云平台可以把数据中心和业务传输网络关联在一起,提供更安全、更高品质应用。电信转型中的两大核心问题:降低运营成本、加快新业务市场化速度,都将因为引入统一业务的彩云平台迎刃而解。
5 云计算的未来
云计算发展的最终目标是使用户的云业务可以跨多个云运营商来实现。云业务完全依赖于开放的标准。不仅是单云业务,彩云业务也可以任意地跨运营商迁移和过渡。甚至于企业用户的彩云业务需求可以在多个云运营商的云中如行云流水般运行自如。跨云(inter-cloud)系指基于通用的和开放的标准下,云的应用可以跨不同的云运营商进行增减和调度。跨云能使企业的内云应用利用云运营商的专有云来备份或分担。行云(open-cloud)系指用户的彩云应用需求可以通过多个可以跨云的多云运营联盟和组合来实现。未来云计算发展的关键是建立开放的产业联盟和开放的技术标准。
6 参考文献
[1] mell p, grance t. draft nist working definition of cloud computing [r]. nist, 2009.
[2] cloud computing drives new networking requirements [r]. the lippis report, 2009.
[3] cisco nexus 1000v virtual ethernet switch [r]. cisco system, 2009.
第2篇：云计算概述范文
一、财务管理工作者受到大数据与云计算的哪些影响
（一）改变了财务管理理念
当下企业财务管理受大数据与云计算的影响，工作类型上已经不再是管理型，而是要实现有价值的财务管理。在财务管理工作中，几乎所有关于经济的信息和数据都是财务部门内部系统生成并处理的，到月底结算时海量的信息与数据都要生成报表，这对财务管理工作人员来说任务量非常大，海量的信息如果系统一旦不稳定将会造成工作上的错误，这给财务管理工作质量和效率带来了很大影响。而将大数据与云计算融入到财务管理中，利用云端的系统进行操控，实现云服务处理数据模式，使财务管理系统操控海量数据不受区域限制，再加量稳定的数据库强强联合支撑着财务管理系统远程智能工作，将传统工作方式出现的问题全部解决[1]。在这样的财务管理系统形成后，财务管理工作将会成功转型为价值型体系，利用大数据与云计算创新财务管理技术能将财务管理工作迈向新的发展模式。
（二）改变了财务管理工作者的工作模式
财务管理工作进步大数据时代，财务管理工作方面的所有业务都将融入数据信息化工作模式，这使财务管理工作有了新的发展方向，与企业业务更充分的融合在一起，将企业生产成本与预算作为财务管理的重点工作内容[2]。这一系列的转对财务管理工作者提出了更高要求，要求员工的素质也要全面提高，在此基础上运用大数据与云计算进行财务管理技术，有效提升财务管理工作质量和效率。财务管理与企业业务在大数据与云计算技术的推动下，财务管理分析出的数据信息一定要在企业各个业务部门公开并分享，促进企业新出台的制度与决策能够更合理。企业财务管理工作人员一定要注重?c企业中地区其他业务部门联合进行工作，不能再像之前那样只是财务管理内部进行工作，不与其他部门接触。
二、当下财务管理教学现状无法使学生适应大数据与云计算的财务管理
（一）教师教学方式缺乏创新
高校财务教学方式单一缺少创新，教学过程中依旧使用传统教学方法，学生学习知识都是被灌输的方式，使学生学习没有主动性和积极性，没有积极思考问题的空间。教师在教学时应注重对学生综合能力的培养，培养学生学习能力，找到学习财务管理的方法，而现在教学中学生学习到的只是理论知识，实际应用能力也不足[3]。这样的教学方式使学生财务分析能力大大降低，遇到问题也缺乏独立解决能力，毕业走向社会工作岗位时，无法适应大数据时代的企业财务管理工作，影响毕业生就业能力。
（二）教学内容不符合实践应用
高校财务教学过程中，教师对教学活动没有引起足够的重视，只在意财务基础和理论知识的教学，教学内容上也是只有教材当中的知识，没有进行拓展和课外知识延伸，使学生在实际操作财务会计方面产生困难，无法将知识有效利用进行实践，使学生对未来财务管理工作失去信心，学生学习也逐渐变得被动，对课堂没有兴趣[4]。由于教师对开展教学活动不够重视，教学内容上又与实际无法接轨，导致学生实践活动能力严重不足，在毕业后的工作中也将没有方向，缺乏财务方面的工作能力，当下大数据时代的财务管理工作对管理工作人员各方面要求都非常高，使学生更加无法适应工作内容，不能为企业创造自身价值。
（三）对学生的评价过于片面
高校财务教学中，不仅要运用合理的教学方式，教学内容与实际相结合，多开展教学实践活动，还要对学生有严格、合理的考核制度。教学当中对学生的考核不仅在于笔试考试成绩，新时代环境下更加注重学生综合方面的能力，财务教学方面要有完善的考核体系才能使教师更有方向指导学生学习，教师对学生的教学方法也会有新的方向。对于学生的考核制度应该从多方面着手，不仅要看学生的考试成绩是否理想，还应注重观察学生在财务教学活动中的实践操作能力和生活方面的表现，重视学生面对问题时候的解决能力，学生在学习过程中是否能够主动思考并提出疑问，也要注重学生在口语表达方面的能力，表达是否具有条理性。这些方面应是教师考核学生的标准，促进学生能力全面发展，让学生毕业后能够被社会所重用。
三、大数据与云计算背景下财务管理教学如何进行改革
企业财务管理中融入大数据与云计算技术支撑管理系统体系，将传统的财务管理理念和模式完全颠覆了，面对这样的发展趋势使财务教学方面迎来了巨大挑战，在教学方式和教学内容上都要发生创新和改变才能适应大数据时代的企业财务管理工作。
（一）改变传统的教育教学理念
在当下大数据时代的财务管理中，财务教学应将教育教学理念更新，教学过程中注重培养学生自主学习能力、创新能力和理论与实际中的应用能力。培养学生在教学实践活动中具有团队意识，在发现、分析、解决问题能力上全面得到提升，让学生的思维更加敏捷。还要培养学生的洞察能力和实践操作能力，使学生能将有利于财务管理工作的信息从海量数据中找出来，使学生更加熟悉日后工作中会用到的技能。学生通过对数据的分析和整理能够了解企业运营成本和利润，以便为企业提供出重要决策的依据[5]。通过团队合作能够让学生有不拘于限制的思想，方便学生在日后工作中能够与其他部门业务合作更加顺利。
（二）积极开展教学活动
大数据时代环境下财务教学应以学生为课堂主体，注重培养学生创造力和个性化发展，将学生的潜能激发出来。教学中教师应积极开展实践活动，让学生在实践活动中体验财务管理工作，不断激励学生在实践中利用多样的方式得出结论，培养学生思维逻辑方式和创新能力。
（三）专业课程优化
传统的财务专业课程中缺少实践类课程，大数据时代的影响下应注重学生的实践能力，所以在课堂当中应加入关于实践类的课程如探究性实践课、项目科研等课程，还让学生学会使用NoSQL、HPCC等软件技术[6]。让学生思维逻辑能力和分析、解决问题能力都得到提升，实现学习内容符合实际需求，让学生成为社会发展所需要的人才。
第3篇：云计算概述范文
一、革新教学内容，适应教学需求
信息技术在在现实社会生活中的应用十分广泛，内容也日新月异。信息技术课是一门新兴课程，教材存在许多不完善之处，对教材内容的适当增略，合理的开发创新，使之附合教学需要，附合学生需求，附合社会发展，这样的教材内容才能真正适应新课改的要求，适合学生的发展。
初中信息技术课以常用应用软件、实用技术和简单基础理论的学习为主，内容有很大的局限性，利用因特网丰富的信息资源，对完善教学内容和拓展学习资源起到保障作用。例如，在讲计算机病毒这一课时，内容并不完整，对常见病毒类型，以及防范措施并未详细的进行讲解。学生对此内容的空白造成知识结构的断点和理解的障碍，学生通过因特网查找内容，知道了冲击波，蠕虫等病毒类型、发作特征及作传播途径，知道了除了安装杀毒软件外进行防范外，病毒还可通过网页进行传播，通过上不明网站，随意点击也可感染病毒等新内容，完备了教材内容，构建了知识结构。而且，还有一些学生通过对计算机病毒的学习知道了黑客，红客，对其产生强烈的祟拜感和神秘感，借助因特网可以学到许多有关黑客的相关知识，增长了计算机知识，提高了实际操作能力，以点带面延伸了学习内容，拓展了学习途径。
另外，根据教学思想和教学需求，利用网络平台可以创新教学内容。教学内容可以与其他学科内容相融合，学以致用，也可自主创新开发新的教学内容，达到适应教学目标、教学设计的需要。如在画图程序中进行电脑绘画学习时，我想到了很多，电脑绘画不能只是技能技法的学习与掌握，通过绘画与美术学科知识的联系可以培养审美情趣，提高艺术修养；绘画必须面向未来，通过兴趣的培养，技能的锻炼它可以成为未来的就业渠道；通过绘画创作如何培养学生的能力和创新意识等等。为此，我开展了平面图标设计，电脑绘画作品欣赏，电脑绘画创作内容的构思与创新等活动，延伸了教学链条，创新开发了新的教学内容，这些活动的开展都可以通过网络来提供保障。
二、改变教学方式，实施素质教育
信息技术课传统的观念注重技能的学习掌握，教学方式以教师讲学生练为主，学生处于被动的学习状态，即使教学中激发学生学习兴趣，实施任务驱动，也只是为了技能的熟练掌握和考核，忽视了学生主体性和能力的培养。新教育理念，教与学的关系发生了改变，一切为了学生的发展为目的，教师变为引导者，学生成了学习的主体，自主、合作、探究的进行学习。网络为改变教学方式，实施素质教育，促进学生全面发展提供了有力的支持。
教师通过创设情境，启发引导学生，实施任务驱动，开展问题探究活动，学生则通过计算机网络平台探究学习，或分组交流合作，或独立完成，建构知识结构，开发自身潜能，从而达到团队精神，思考、分析和解决问题能力、终身学习能力、信息素养、创新精神和实践能力等多种能力的培养，提升综合素质，适应了社会、时代、个人的发展需要。
学以致用，利用计算机网络平台开展形式多样的综合主题活动，深化教学目标，通过小组合作，让学生用WORD、POWERPOINT制作电子报刊，用FRONTPAGE制作专题网页，在BBS论坛中让学生进行专题讨论等活动，主题涉及多方面，有很好的思想性、科学性、知识性，可以是以世界水日为内容的环保主题，可以是为内容的和平主题，还可以中学生道德建设网站建设的思想教育主题等等。内容可以丰富多样，一切以新教育理念为导向，为素质教育服务，符合了三维教学目标（知识、情感、态度和价值观），培养了信息素养，促进了学生全面、高素质的发展。一次教完上网查找资料后，恰逢五一快到了，有些同学准备全家外出旅游。我设置了“到达旅游目的地”的活动，让学生通过上网查找到达旅游目的地的旅游线路、交通情况、食俗状况，旅游景观，风土人情，并设计成表格。通过此次活动，同学们通过查找资料，分析情况，设计旅游路线和规划了行程，在此过程中了解了旅游信息，知道了旅游常识，锻炼了社会生活实践能力，许多同学也因此有了一趟愉快舒心的旅程。
三、搭建自主平台，促进个体发展
以计算机和网络为核心的信息技术意义重大，它深刻的影响和改变着我们的生活、工作和学习，信息技术课是一门应用性和实践性很强的课，它不是单纯的技能学习，它是时代、社会的需要，是个人发展的需要，局限于课堂，局限于课本都是要不得的。信息时代离不开计算机网络，如何利用因特网强大的资源，交流平台特点，培养终身学习能力，激发自身潜能，满足个体需要，建构知识结构，促进个体全面、高素质的发展。
第4篇：云计算概述范文
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图书分析师庞敏丽认为该书云计算研发人员和爱好者的学习和参考资料。通过对生意宝旗下比购宝(Boogle.cn)——“网络购物第一站”收录的博库书城、淘宝网、京东商城、卓越亚马逊、当当网、拍拍网、文轩网、中国互动出版网、99网上书城等众多含图书销售的网站，价格搜索显示，目前，京东商城该书为最低价，推荐购买。
目 录
第1章 绪论
1.1 云计算的概念
1.2 云计算发展现状
1.3 云计算实现机制
1.4 网格计算与云计算
1.5 云计算的发展环境
1.5.1 云计算与3G
1.5.2 云计算与物联网
1.5.3 云计算与移动互联网
1.5.4 云计算与三网融合
1.6 云计算压倒性的成本优势
习题
参考文献
第2章 Google云计算原理与应用
2.1 Google文件系统GFS
2.1.1 系统架构
2.1.2 容错机制
2.1.3 系统管理技术
2.2 分布式数据处理MapReduce
2.2.1 产生背景
2.2.2 编程模型
2.2.3 实现机制
2.2.4 案例分析
2.3 分布式锁服务Chubby
2.3.1 Paxos算法
2.3.2 Chubby系统设计
2.3.3 Chubby中的Paxos
2.3.4 Chubby文件系统
2.3.5 通信协议
2.3.6 正确性与性能
2.4 分布式结构化数据表Bigtable
2.4.1 设计动机与目标
2.4.2 数据模型
2.4.3 系统架构
2.4.4 主服务器
2.4.5 子表服务器
2.4.6 性能优化
2.5 分布式存储系统Megastore
2.5.1 设计目标及方案选择
2.5.2 Megastore数据模型
2.5.3 Megastore中的事务及并发控制
2.5.4 Megastore基本架构
2.5.5 核心技术——复制
2.5.6 产品性能及控制措施
2.6 大规模分布式系统的监控基础架构Dapper
2.6.1 基本设计目标
2.6.2 Dapper监控系统简介
2.6.3 关键性技术
2.6.4 常用Dapper工具
2.6.5 Dapper使用经验
2.7 Google应用程序引擎
2.7.1 Google App Engine简介
2.7.2 应用程序环境
2.7.3 Google App Engine服务
2.7.4 Google App Engine编程实践
习题
参考文献
第3章 Amazon云计算AWS
3.1 Amazon平台基础存储架构：Dynamo
3.1.1 Dynamo在Amazon服务平台的地位
3.1.2 Dynamo架构的主要技术
3.2 弹性计算云EC2
3.2.1 EC2的主要特性
3.2.2 EC2基本架构及主要概念
3.2.3 EC2的关键技术
3.3.4 EC2安全及容错机制
3.3 简单存储服务S3
3.3.1 基本概念和操作
3.3.2 数据一致性模型
3.3.3 S3安全措施
3.4 简单队列服务SQS
3.4.1 SQS基本模型
3.4.2 两个重要概念
3.4.3 消息
3.4.4 身份认证
3.5 简单数据库服务Simple DB
3.5.1 重要概念
3.5.2 存在的问题及解决办法
3.5.3 Simple DB和其他AWS的结合使用
3.6 关系数据库服务RDS
3.6.1 SQL和NoSQL数据库的对比
3.6.2 RDS数据库原理
3.6.3 RDS的使用
3.7 内容推送服务CloudFront
3.7.1 内容推送网络CDN
3.7.2 云内容推送CloudFront
3.8 其他Amazon云计算服务
3.8.1 快速应用部署Elastic Beanstalk和服务模板CloudFormation
3.8.2 云中的DNS服务 Router
3.8.3 虚拟私有云VPC
3.8.4 简单通知服务SNS和简单邮件服务SES
3.8.5 弹性MapReduce服务
3.8.6 电子商务服务DevPay、FPS和Simple Pay
3.8.7 Amazon执行网络服务
3.8.8 土耳其机器人
3.8.9 Alexa Web服务
3.9 AWS应用实例
3.9.1 在线照片存储共享网站SmugMug
3.9.2 在线视频制作网站Animoto
3.10 小结
习题
参考文献
第4章 微软云计算Windows Azure
4.1 微软云计算平台
4.2 微软云操作系统Windows Azure
4.2.1 Windows Azure概述
4.2.2 Windows Azure计算服务
4.2.3 Windows Azure存储服务
4.2.4 Windows Azure Connect
4.2.5 Windows Azure CDN
4.2.6 Fabric控制器
4.2.7 Windows Azure应用场景
4.3 微软云关系数据库SQL Azure
4.3.1 SQL Azure概述
4.3.2 SQL Azure关键技术
4.3.3 SQL Azure应用场景
4.3.4 SQL Azure和SQL Server对比
4.4 Windows Azure AppFabric
4.4.1 AppFabric概述
4.4.2 AppFabric关键技术
4.5 Windows Azure Marketplace
4.6 微软云计算编程实践
4.6.1 利用Visual Studio2010开发简单的云应用程序
4.6.2 向Windows Azure平台应用程序
习题
参考文献
第5章 VMware云计算
5.1 VMware云产品简介
5.1.1 VMware云战略三层架构
5.1.2 VMware vSphere架构
5.1.3 云操作系统vSphere
5.1.4 底层架构服务vCloud Service Director
5.1.5 虚拟桌面产品VMware View
5.2 云管理平台 vCenter
5.2.1 虚拟机迁移工具
5.2.2 虚拟机数据备份恢复工具
5.2.3 虚拟机安全工具
5.2.4 可靠性组件FT和HA
5.3 云架构服务提供平台vCloud Service Director
5.3.1 创建虚拟数据中心和组织
5.3.2 网络的设计
5.3.3 目录管理
5.3.4 计费功能
5.4 VMware的网络和存储虚拟化
5.4.1 网络虚拟化
5.4.2 存储虚拟化
习题
参考文献
第6章 Hadoop：Google云计算的开源实现
6.1 Hadoop简介
6.2 Hadoop分布式文件系统HDFS
6.2.1 设计前提与目标
6.2.2 体系结构
6.2.3 保障可靠性的措施
6.2.4 提升性能的措施
6.2.5 访问接口
6.3 分布式数据处理MapReduce
6.3.1 逻辑模型
6.3.2 实现机制
6.4 分布式结构化数据表HBase
6.4.1 逻辑模型
6.4.2 物理模型
6.4.3 子表服务器
6.4.4 主服务器
6.4.5 元数据表
6.5 Hadoop安装
6.5.1 在Linux系统中安装Hadoop
6.5.2 在Windows系统中安装Hadoop
6.6 HDFS使用
6.6.1 HDFS 常用命令
6.6.2 HDFS 基准测试
6.7 HBase安装使用
6.7.1 HBase的安装配置
6.7.2 HBase的执行
6.7.3 Hbase编程实例
6.8 MapReduce编程
6.8.1 矩阵相乘算法设计
6.8.2 编程实现
习题
参考文献
第7章 Eucalyptus：Amazon云计算的开源实现
7.1 Eucalyptus简介
7.2 Eucalyptus技术实现
7.2.1 体系结构
7.2.2 主要构件
7.2.3 访问接口
7.2.4 服务等级协议
7.2.5 虚拟组网
7.3 Eucalyptus安装与使用
7.3.1 在Linux系统中安装Eucalyptus
7.3.2 Eucalyptus配置和管理
7.3.3 Eucalyptus常用命令的示例和说明
习题
参考文献
第8章 其他开源云计算系统
8.1 简介
8.1.1 Cassandra
8.1.2 Hive
8.1.3 VoltDB
8.1.4 Enomaly ECP
8.1.5 Nimbus
8.1.6 Sector and Sphere
8.1.7 abiquo
8.1.8 MongoDB
8.2 Cassandra
8.2.1 体系结构
8.2.2 数据模型
8.2.3 存储机制
8.2.4 读/写删过程
8.3 Hive
8.3.1 整体构架
8.3.2 数据模型
8.3.3 HQL语言
8.3.4 环境搭建
8.4 VoltDB
8.4.1 整体架构
8.4.2 自动数据分片技术
习题
参考文献
第9章 云计算仿真器CloudSim
9.1 CloudSim简介
9.2 CloudSim体系结构
9.2.1 CloudSim核心模拟引擎
9.2.2 CloudSim层
9.2.3 用户代码层
9.3 CloudSim技术实现
9.4 CloudSim的使用方法
9.4.1 环境配置
9.4.2 运行样例程序
9.5 CloudSim的扩展
9.5.1 调度策略的扩展
9.5.2 仿真核心代码
9.5.3 平台重编译
习题
参考文献
第10章 云计算研究热点
10.1 云计算体系结构研究
10.1.1 Youseff划分方法
10.1.2 Lenk划分方法
10.2 云计算关键技术研究
10.2.1 虚拟化技术
10.2.2 数据存储技术
10.2.3 资源管理技术
10.2.4 能耗管理技术
10.2.5 云监测技术
10.3 编程模型研究
10.3.1 All-Pairs编程模型
10.3.2 GridBatch编程模型
10.3.3 其他编程模型
10.4 支撑平台研究
10.4.1 Cumulus：数据中心科学云
10.4.2 CARMEN：e-Science云计算
10.4.3 RESERVOIR：云服务融合平台
10.4.4 TPlatform：Hadoop的变种
10.4.5 P2P环境的MapReduce
10.4.6 Yahoo云计算平台
10.4.7 微软的Dryad框架
10.4.8 Neptune框架
10.5 应用研究
10.5.1 语义分析应用
10.5.2 生物学应用
10.5.3 数据库应用
10.5.4 地理信息应用
10.5.5 商业应用
10.5.6 医学应用
10.5.7 社会智能应用
10.6 云安全研究
10.6.1 Anti-Spam Grid：反垃圾邮件网格
10.6.2 CloudAV：终端恶意软件检测
10.6.3 AMSDS：恶意软件签名自动检测
10.6.4 CloudSEC：协作安全服务体系结构
习题
参考文献
第11章 总结与展望
11.1 主流商业云计算解决方案比较
11.1.1 应用场景
11.1.2 使用流程
11.1.3 体系结构
11.1.4 实现技术
11.1.5 核心业务
11.2 主流开源云计算系统比较
11.2.1 开发目的
11.2.2 体系结构
11.2.3 实现技术
11.2.4 核心服务
11.3 国内代表性云计算平台比较
11.3.1 中国移动“大云”
11.3.2 阿里巴巴“阿里云”
11.3.3 “大云”与“阿里云”的比较
11.4 云计算的历史坐标与发展方向
11.4.1 互联网发展的阶段划分
11.4.2 云格（Gloud）——云计算的未来
第5篇：云计算概述范文
关键词：云计算；概述；发展现状；研究方向
中图分类号：TP3
1 云计算概述
什么是云计算？目前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，它存在一个计算资源共享池，包括网络、服务器、存储、应用软件和服务等资源能够被快速提供，并且只需投入很少的管理工作，或是与服务供应商进行很少的交互。云计算本质上是一种基于互联网的超级计算模式，它由很多廉价服务器组成，可以提供动态的网络资源池、虚拟化和高可用性的下一代计算平台等的核心计算机技术，使得互联网成为用户的数据和计算中心，为用户提供安全便捷的数据存储和网络服务。云计算的发展建立在并行计算、分布式处理、网络计算的基础上，是当今信息技术一个重要的发展方向。
2 云计算发展现状
目前云计算正在如火如荼的发展，但尚处于初级阶段。在国外，IT界巨头Google因为其自身发展的软硬件优势，其在云计算方面的成就已经走在了时代的前列，对外公布的云计算技术主要包括MapReduce、GFS和BigTable，旨在将全球多所大学都纳入到云计算中。微软也注资10个亿建立云计算的服务器农场，平均占地超过7个足球场，设置10万台计算机服务器。IBM在2007年高调推出“蓝云（Blue Cloud）”计划，并表示“云计算将是IBM接下来的一个重点业务”，它将为企业客户搭建分布式、可通过互联网访问的云计算体系，是一个企业级的解决方案。同年亚马逊也向开发者开放了名为“弹性计算机云”的服务，使得软件公司可以按需购买亚马逊数据中心的处理能力。雅虎也将一个小规模的服务器群，即“云”，开放给卡内基―梅隆大学的研究人员。惠普、英特尔和雅虎三家公司联合创立一系列数据中心，目的同样是推广云计算技术。我国的相关科研研究结构也紧跟着时代的发展，纷纷展开了对云计算技术的研究。2008年3月17日，Google全球CEO埃里克・斯密特（Eric Schmidt）在北京访问期间，宣布在中国大陆推出“云计算”计划，清华大学将是第一所和Google合作的高校。清华将与Google合作开设“大规模数据处理”课程，并协助学校在现有的运算资源上构建“云计算”实验环境。未来Google将把课程推广到其他多所高校。中国电子学会也在2008 年专门成立了中国电子学会“云计算专家委员会”，旨在更深入的探索和研究云计算问题。我国电商行业的先锋―阿里巴巴，也首次建立起“电子商务云计算中心”，开发更多云产品供应市场。
3 未来云计算主要研究的问题
3.1 并行计算。并行计算是云计算的核心技术，可以说云计算得以提出的最初的思想来源就是并行计算。是未来云计算研究领域的一个重点研究问题。并行计算是指在一个时间点同时利用多台计算设备完成计算问题的过程，它将计算能力从单个处理器扩展到多处理器，主要被用来提高计算机的处理速度和处理能力，同时它也解决了大主存容量的求解问题。并行计算的基本思想是将计算问题分解成多个部分，每个部分用一立的处理设备进行处理，然后再汇总形成问题的最终解，它需要多台处理器共同参与工作。并行计算系统既可以是专门设计的、含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互连的若干台的独立计算机构成的集群。通过并行计算集群完成数据的处理，再将处理的结果返回给用户。目前并行计算的发展还面临着很多困难，比如说并行程序的实际达不到规范化标准，可读性差；并行程序开发难度大，一般的程序员难以将算法进行并行化实现，这就有了自动并行技术的需求，但目前还未实现；云计算多并行计算的要求高于现在的大部分应用，但现在的并行计算技术超过一定的处理器后就很难再提高加速比。并行计算是云计算的核心，只有实现了并行计算的突破，才能顺利解决云计算中大规模的求解和扩展问题。
3.2 大规模数据挖掘。计算机技术的发展和普及使得海量的信息数据产生，人类已经进入了大数据时代。大规模数据挖掘，就是对海量数据进行提取分析，来获得数据中潜藏的知识的过程，也是当今信息技术研究的一个热点。比如说电商的商品推荐服务，就是利用数据挖掘算法，对用户在网上购物过程中产生的相关数据进行分析预测，从而进行个性化的商品推荐。但是由于信息数据一般规模较大，对海量数据进行处理所需的时间和空间复杂度都相对很高，因此数据处理效率一直是数据挖掘领域所要面对和解决的问题。云计算的数据挖掘也要解决处理效率的问题，只有提高数据处理效率，才能让用户在短时间内获得他们的需求。提高数据的处理效率，可以考虑从数据挖掘算法和并行计算两方面着手。现在已经成熟的数据挖掘算法有很多，数据挖掘工程师要根据具体的数据格式和用户需求选取不同的算法进行数据处理，要在实践中分析和改进算法，以提高数据挖掘的效率。另外，原创性数据挖掘算法的研究应该被提升到一定的高度。并行计算也是解决大规模数据挖掘效率问题的一个重要手段，如果并行计算的发展受到制约，数据挖掘也无法实现突破。
3.3 云安全。紧随云计算和云存储之后，云安全也出现了。云安全是指是指基于云计算商业模式应用的安全软件、硬件、用户、机构、安全云平台的总称。云安全”是“云计算”技术的重要组成部分，已经在反病毒领域获得了广泛应用。云安全是通过大量的网状客户端，对网络中的软件行为进行异常监测，在获得网络中木马、恶意程序信息之后，将其推送到服务端进行自动分析和处理，再把病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端。云安全最终的目标是把整个互联网变成一个超级杀毒软件，是决定云计算发展规模和前景的重大因素，已经成为网络安全界研究的主要问题之一。云安全技术是P2P技术、网格技术、云计算技术等分布式计算技术混合发展，自然演化的结果。云安全技术的应用还要解决很多问题，要建立云安全系统不是那么容易的事情，海量的客户端、专业的反病毒技术和经验、大量的资金和技术投入、开放的系统都是必不可少的组件，而且还需要大量合作伙伴的加入。国内云安全技术已经有一些初步的发展，比如金山毒霸的“云安全”，它是为了解决木马商业化之后的互联网严峻的安全形势应运而生的一种全网防御的安全体系结构，包括智能化客户端、集群式服务端和开放的平台三个层次。
3.4 系统级容错技术。利用云计算，用户不管在什么时间、什么地点都可以利用互联网来查看自己在云端存储的文件，完成未完成的工作，他不用依赖特定的计算机来共享网络资源，甚至不需要安装任何应用软件就可以在云端顺利地可用所需的应用，用户所需的各种资料和软件都存在云端。因此，云计算安全系统必须具备容灾和数据恢复的功能，以保证用户的资料不丢失。但是由于云计算本身的庞大，以往的系统容错技术已不能满足需要，进一步的研究系统容错是十分必要的。保障容错系统的高可靠性要从系统结构的设计出发，目前经常用到的容错技术包括服务器群集技术、双机冗余服务器技术和单机容错技术，云计算系统级容错则是一种多机容错技术。云计算系统中有成千上万台服务器，其中存放着大量的数据、服务和应用，容错系统也必须可以解决大范围失效问题。目前使用较多的是应用层面的检查点和重启技术，但这回增加云计算容错技术的开发难度和工作量，降低系统运行性能。所以急需提出新的技术和设计方法，来为云计算发展提供可靠稳定的保障。
4 结束语
现在商用和科学计算的计算量在日益增大，云计算必将成为解决这些问题的不二选择，未来云计算的发展前景会是一片大好。明确云计算发展需解决的问题，将有助于我们准确把握未来云计算研究的方向，为云计算的进一步发展做出贡献，使中国的云计算技术研究和云计算产品在世界IT领域占有一席之地。
参考文献：
[1]方巍，文学志，潘吴斌.云计算：概念?技术及应用研究综述[N].南京信息工程大学学报（自然科学版），2012（04）.
第6篇：云计算概述范文
全书共13章。1.引言，包括云概述、云计算、云服务、云部署类型等内容，是全书的总论；其余各章分3部分。第1部分 云管理，含第2-5章：2.基础设施组件、云层、云关系、云计算动态、数据类型等内容；3.云管理基础：云管理服务、虚拟控制中心和用户需求的介绍；4.云特性：包括适应性物业、韧性属性、可扩展性、可用性、可靠性、安全性和保密性、商业模式；5.自动化管理服务：包括虚拟层自我管理服务、应用层自我管理服务、应用服务的相互依赖性、安全和隐私性设计、云中的多层应用程序部署。第2部分 云安全基础，建立可信赖云的问题，讨论了解决这一问题的基础框架，含第6-13章：6.背景介绍；7.信任的建立；8.在云中如何建立信任：包括具体的组织要求、框架要求、框架结构、设备属性、所需的软件等；9.信托云链；10.云起源：包括其框架软件、威胁分析、框架工作流、未来发展方向的讨论等内容；11.业内人士。第3部分 实际的例子，结合工程实例，介绍了现实生活中商业和开放的某些概念的实例源码，包括现实生活中的案例研究，加强学习，尤其是针对云安全，含第12-13章：12.现实生活中的例子：亚马逊网络服务、新星数据库等案例介绍和分析；13.案例分析：家庭医疗保健体系中的云、云威胁。
作者Imad M.Abbadi博士是英国牛津大学博士，研究兴趣主要在云计算领域、可信计算、安全组织和企业权限管理。
本书涵盖了云计算的细节，主要有两个方面：云管理和云安全；为云专业人士和学生提供了一个高层次的视图（框架）；定义并分析了云计算所需的性能和管理服务及其相关的挑战和不足；分析云服务和部署类型的相关风险和如何建立可信赖的云计算；提供了一个建立下一代的可信云计算的研究路线图；每章结尾包括练习和问题解答。适合云技术开发人员、学生、研究人员以及对云管理和安全感兴趣的读者阅读。
李亚宁，硕士研究生
（中国科学院自动化研究所）
第7篇：云计算概述范文
关键词：云计算 图书馆 云计算技术应用
0 引言
云计算作为一个相对新兴的名词，出现的时间虽不长，却足以引起众多追捧者对其概念的极大热忱，甚至Matrix关于云计算的20个定义 都不能涵盖其全部内涵。对于图书馆人而言，我们应该将研究重心更多关注到云计算在图书馆中的应用方面。
目前，与云计算相关的网络应用与服务已应用到图书馆中，但对于中小型图书馆而言，云计算的到来对中小图书馆带来的影响和机遇也值得我们重视和深思。为了推动中小型图书馆利用云计算技术提升服务能力、降低运行成本，有必要对云计算在中小型图书馆中的应用问题进行系统、深入的研究。
1 云计算概述
1.1 云计算的基本原理 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，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，把存储在大量分布式计算机产品中的大量数据和处理器资源整合在一起协同工作，使相关的计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机中。
云计算系统的建设目标是将运行在PC 上、或单个服务器上的独立的、个人化的运算迁移到一个数量庞大服务器“云”中，由这个云系统来负责处理用户的请求，并输出结果，它是一个以数据运算和处理为核心的系统。
1.2 云计算的发展现状 从2007年下半年，云计算开始被关注，并被认为是影响IT未来发展的“革命性的计算模型”。Amazon是最早进入云计算领域的厂商之一， 它使用弹性计算云（EC2）和简单存储服务（S3）为企业提供计算和存储服务，分别为企业提供在线数据存储、计算、内容传递、大量数据并行处理、数据索引和查询等服务。有第三方统计机构提供的数据显示，，Amazon与云计算相关的业务收入已达1亿美元，云计算已经成为Amazon增长最快的业务之一。
Google当数最大的云计算的使用者。Google搜索引擎就建立在分布在200多个地点、超过100万台服务器的支撑之上，这些设施的数量正在迅猛增长。Google地球、地图、Gmail、Docs等也同样使用了这些基础设施。目前，Google已经允许第三方在Google的云计算中通过Google App Engine运行大型并行应用程序。
IBM在2007年11月推出了“改变游戏规则”的“蓝云”计算平台，为客户带来即买即用的云计算平台。它包括一系列的自动化、自我管理和自我修复的虚拟化云计算软件，使来自全球的应用可以访问分布式的大型服务器池，使得数据中心在类似于互联网的环境下运行计算。
随后，微软紧跟云计算步伐，于2008年10月推出了Windows Azure操作系统。Azure(译为“蓝天”)是继Windows取代DOS之后，微软的又一次颠覆性转型——通过在互联网架构上打造新云计算平台，让Windows真正由PC延伸到“蓝天”上。
1.3 云计算在图书馆的应用 2008年中，OCLC的JaniferGatenby在期刊上撰文指出:“对图书馆而言，重要的是拥有与控制他们的数据资源，自由地共享、提供访问、曝光数据，而拥有或运行操作与管理这些数据的软件则不那么重要。”2009年4月，OCLC推出Web-scale management services; 2009年7月，美国国会图书馆试水DuraCloud；上海图书馆刘炜研究员在2009图书馆前沿技术论坛中说：“图书馆被裹挟着进入了云计算时代，选择的解决方案要适应技术发展。”
2 云计算给中小型图书馆带来的机遇
2.1 当前中小型图书馆数字化建设面临的挑战 第一，资金投入不足。图书馆数字化建设是一项高投入的工作，然而，中小型图书馆经费主要是依靠政府部门的财政拨款，大多数中小型图书馆得到的主要是有限的常规经费，因为没有后续的维护资金，难以继续追加投入，造成设备陈旧、老化，网络传输速度缓慢。从长远角度来看，目前在中小型图书馆数字化建设中资金的投入是远远不够的。
第二，专业技术人才匮乏。图书馆数字化建设必须要有专门的技术人员，需要大量从事计算机网络、系统、软件开发、平面设计以及信息处理、信息咨询、外语等专业技术人才。中小型图书馆目前现有专业人员总体素质不高，技术消化能力较弱，导致资源建设与数据库建设不规范且工作进展缓漫，严重制约了数字化建设的进程。
第三，规范标准不一。虽然几乎所有图书馆在积极进行本馆数字化建设，但是往往各个图书馆各行其是。由于缺乏统一的标准，从而导致各地中小型图书馆的低水平建设和重复浪费现象比较严重。数字图书馆建设是一个跨学科、跨部门、跨行业的系统工程，应当遵循严格的标准和规范。
第8篇：云计算概述范文
关键词：云计算技术；地铁；自动售检票系统；研究
一、概述
目前，对AFC系统的研究集中于利用系统数据分析乘客的路径选择行为、改进系统通信网络结构、保护系统用户隐私、改进系统架构等方面。云计算作为一种新型的计算模式，应用于地铁系统中以降低地铁的建设和运营成本已成为发展的趋势。本文分析我国地铁AFC系统的应用状况、层次结构和存在的问题，提出并设计了基于云计算技术的自动售检票系统。以AFC系统用户的需求、实现的功能为基础，分析了系统的业务逻辑流程，设计了系统的整体架构、云架构和物理
拓扑架构，构建了系统的软件体系结构，提出了系统的安全解决方案。以期通过云计算技术的应用，实现售检票系统软/硬件资源的统一管理、统一分配、统一部署、统一监控和统一备份，从而精简系统结构、降低运营成本、提高资源利用率，为地铁AFC系统的改进提供理论依据。
二、基于云计算技术的地铁自动售检票系统结构分析
（一）总体架构
基于云计算技术的地铁自动售检票系统的总体架构可分为三层，第一层是不同类型的车票（老人票、学生票、单程票、计次票、储值票等），在整个系统中扮演了支付媒介的角色；第二层是用于与乘客交互的地铁站终端设备，具有售检票功能；第三层是云计算中心，集合了系统运行所需的产品开发及运维等功能，能够采集、统计数据，集中管理设备，有效清分地铁线网各自的收益。
（二）物理拓扑结构
基于云计算技术的地铁自动售检票系统的物理拓扑结构构成有云计算中心、地铁站终端设备以及通信主干网。其中，云计算中心的硬件组成有计算机、机架、服务器、防火墙、交换机、磁盘阵列以及磁带库等，这些硬件设施的具体部署要视地铁线网的客流量、规模及IT资源而定。云计算中心的网络结构形式为两层交换式：位于第一层网络的服务器群利用ToR交换机实现与第二层网络的连接；而在中间层交换机与聚合层交换机的作用下，第二层网络交叉连接从而形成大二层的网络结构，这种网络结构有助于均衡各服务器间的流量，保证虚拟机能够灵活迁移于各服务器间。云计算中心与公共交通清分中心、第三方支付系统、银行系统之间实现准确对接的形式主要依赖于防火墙，通过在防火墙之后设置IDS，能够监听整个网络系统。
通信主干网的网络结构为自愈式冗余光纤双环网，该网络具有无缝切换、实时热备的特征，同时利用双连接方式将地铁线网上的各站点纳入其中。在正常运行模式下，双环网中的主环、次环分别处于工作、热备的状态，当主环或者位于主环上的地铁站站点发生运行故障时，冗余环网会自动调整配置，启动热备状态中的次环，从而使整个网络得以维持正常的运行状态。地铁站终端设备的物理拓扑网络结构为环网式，同时利用三级交换机实现与云计算中心的间接性连通。地铁站终端设备能够在通信主干网出现运行故障时启动孤岛运行模式，而且可保留七天以内的数据信息，等通信主干网修复之后，会将报文传送至云计算中心。
（三）软件体系结构
基于云计算技术的地F自动售检票系统的软件体系结构构成主要有云计算中心软件、票务管理终端软件以及车站终端设备软件。其中，云计算中心软件结合实时迁移、多租户及虚拟化技术，向云计算中心迁入地铁自动售检票系统的应用程序、部分负载及服务，从而确保云计算中心运行的高效性及地铁自动售检票系统功能发挥的灵活性；票务管理终端的组成成分包括屏幕、控制器、鼠标、电源以及键盘，不含有USB接口与硬盘的瘦终端。瘦终端的桌面云通常分为虚拟软件模块以及独立Web访问模块，票务人员可以在Web访问模块上对云计算中心进行访问，而云计算中心会通过虚拟模块向瘦终端发送应用信息，从而帮助票务人员顺利开展数据查询、工作交接及报表填写等各项票务工作；车站终端设备软件分为应用软件以及操作系统这两大类，统一在系统云计算中心的远程操控下完成相应的部署及升级任务。为了尽量降低计算资源的占用率，操作系统的类型可选择嵌入式Linux或者WindowsNT，而应用软件一般分为应用逻辑层及设备控制层，其中设备控制层的面向对象是设备部件，能够将接口函数传送至应用逻辑层，为应用逻辑层的业务处理提供数据支持。
（四）云架构
基于云计算技术的地铁自动售检票系统的云架构组成按自上而下的次序依次是软件层、平台层以及基础设施层。其中，基础设施层由资源管理平台及资源池两部分组成，资源管理平台主要是结合基础设施资源的生命周期对其进行全局性管理，统一调度、管理资源，而资源池主要包括网络、存储、服务器等硬件资源及其对应的虚拟化资源；平台层主要用于软件的部署、开发及运行，包括系统软件及操作系统两部分，其目的是实现系统可扩展应用的同时运行；软件层的构成成分是系统的各类应用软件，从功能角度出发，应用软件类型可划分为两种：乘客服务应用软件以及票务业务应用软件。
三、结束语
通过对基于云计算技术的地铁自动售检票系统的研究分析，我们可以发现，该项工作良好实践效果的取得，有赖于对云计算技术多项影响与关键环节的充分掌控，有关人员应该从地铁自动售检票系统应用的客观实际出发，研究制定最为符合实际的云计算技术应用实施策略。
第9篇：云计算概述范文
【关键词】云计算 企业资源规划 大数据 信息技术
一、云计算概述
（一）概念
云计算是基于互联网计算方式提供给计算机及其他设备共享的软件信息、资源。云计算简单的说就是由分布在互联网上的大型计算进行数据存储、运算，网上全体用户共享计算机软、硬件等计算资源，对数据资源实施配置、安装及维护等服务资源。
（二）应用原理及形式
通过在大量的分布式计算机上分布计算，不采用远程服务器及非本地计算机，实现将企业的资源切换至需要的应用上，依据需求进行计算机的访问和存储。这与从古老的单台发电机模式转向电厂集中供电模式相类似，这意味着计算能力可以作为商品像水电、煤气一般进行流通。不同的是，云计算是通过互联网进行传输。
云计算的应用服务形式有三种：SaaS、PaaS、laaS。简单的说，SaaS是提供给用户访问应用的客户端或Web界面；PaaS是提供用户中间部署界面或数据库连接串或应用的部署管理界面；laaS则是提供用户远程的登陆中断界面（虚拟服务器）或Web Service接口（云存储）。
二、ERP发展概述
在当今信息时代的大背景下，ERP的发展理论由传统的四阶段论发展为五阶段论。传统的四阶段发展论认为，ERP最初的原型是20世纪40年展起来的物料需求管理MRP（Material Requirements Planning），它是约瑟夫·奥利佛博士提出并总结出的，较好地解决了库存管理和生产控制中的难题，即按时按量得到所需要的物料，因此被称作基本的MRP。到20世纪70年代末至20世纪80年代初，基本的MRP发展为闭环MRP，相比基本的MRP，闭环MRP理论增加了对能力的约束。20世纪80年代至20世纪90年代，美国著名生产管理专家奥列弗·怀特提出了制造资源计划（Manufacturing Resource Planning），为了与传统的物料需求管理MRP区分开，所以将其命名为MRP-II。MRP-II除了供应链管理之外，还集成了财务管理，便于企业更好地制定生产计划。20世纪90年代至2000年，便是我们所熟知的ERP时代，企业资源规划ERP（Enterprise Resource Planning）这个概念最初是由美国Garter Group Inc.咨询公司于1990年提出，它与MRP-II相比最大的进步是与Internet的发展相结合，使企业信息管理更加高效。ERP发展五阶段理论则是在传统的这四个阶段之后，又加上了A ERP或者成为iERP阶段。即在信息时代的大背景下，传统的基于Internet的ERP系统面临新的挑战和发展机遇，与Internet的联系将会更加紧密。
三、ERP系统的局限性
虽然基于Internet的ERP系统相比较之前的MRP-II系统在效率上有了很大的改善，但是在当前IT经济的大背景下，企业内外部日常经营所接触到的数据和信息承爆炸式增长，面对海量数据和大数据，最初基于Internet B/S架构的ERP系统已经越来越不能满足企业发展的需要，不仅如此，它还具有以下几个局限：
（1）无法很好地支持电子商务。传统的基于Internet B/S架构的ERP软件系统虽然能够更好地集成财务管理，供应链管理等企业日常管理，但对电子商务的支持还显得十分不足。
（2）ERP软件系统缺少决策机制。当前的ERP软件系统只能完成企业经营信息化中的管理信息化，并不能完成决策的信息化。这是因为在当前信息爆炸的环境下，传统的ERP系统甚至都不能实现数据的时效性，更不用说在大数据和海量数据的基础上实现分析和决策的信息化。
四、基于云计算的ERP系统
云计算技术自身所具有的超强计算能力和超低成本，以及节能环保的独特商业特性，让目前发展受限的ERP行业看到了希望。当前ERP系统不但花费高，成功率低，数据处理能力也渐渐不能满足企业的需要。据IDC的统计，2011年已经有四分之一的企业积极向云计算演进，Gartner也预计云计算市场将于2013年增加到81亿美元，基于云计算的产业技术发展趋势日益凸显。
基于云计算的ERP系统不仅能够很好的支持电子商务，而且能够帮助企业高效处理其所面临的大数据和结构信息，保证数据的时效性，帮助企业进行信息决策。除此之外，企业无需为了构建自身的ERP系统而花费巨资购买必要的硬件和基础设施，仅需通过向云计算服务提供商交纳租金便可以使用计算能力超强的ERP系统服务。这使得ERP不再是实力雄厚的大型企业的专属，还让广大中小企业实现信息化成为了可能。
五、结束语
云计算技术具有超强的计算能力，成本低、耗能低，有效利用云计算技术优势，能够很好的解决ERP系统的局限性，使ERP向更高的水平发展，基于云计算的ERP系统是ERP的未来发展方向。
参考文献：
[1]宫达伟.云计算技术在中小企业信息化建设中的应[J].科技资讯，2012，（18）.
[2]李宗鹏.云计算在企业信息化建设中的应用[J].城市建设理论研究（电子版），2011，（32）.