云计算的特性精选(九篇)

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第1篇：云计算的特性范文

关键词：云计算；特色；电信通信网络；应用分析

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）19-0020-02

当前，科学技术的发展给人们的生活、学习以及工作带来了翻天覆地的变化。新型的计算机云计算模式逐渐受到人们的青睐，在云计算模式下，人们获取信息的方式不再是传统的从计算机或者服务器上，而是从利用手机、或者平板电脑等移动设备从网络上进行直接获取。云计算的最大优势就是可以在极短的时间内，处理系统内的数据，并将其回传，这样的操作效率要高于传统的计算机操作效率。云计算主要的工作原理是将信息分布在计算机上，运用云计算的客户可以直接运用电脑设备将自身需要的资源进行下载，并根据自身的需要访问云计算的存储系统。

1云计算的发展概况

当前我国云计算的发展情况并不乐观，而在西方等经济以及网络技术发展比较完善的国家，对云计算的研究已经相当成熟。国外一些诸如微软、IBM的软件公司都针对自身的特点鉴定了云计算的结构和体系，也投入了大量的资金进行云计算技术方面的研究。虽然每家公司、企业对云计算的架构有一定的区别，但是总体上来说，这些架构没有太大差异，而在云计算的定义以及研究视角上却存在着很大的区别。随着时间的发展以及研究技术的进步，对云计算的研究已经取得了显著的成果。但是在具体的应用过程中，还存在着这样那样的问题，需要广大同行解决，比如云环境下的安全问题以及虚拟机的功能融合问题等等。我国的云计算研究从07年开始进行准备的初级阶段，这一阶段主要进行技术储备以及云计算概念的推广和普及，此后在2010年，随着产业的快速发展，我国的云计算逐渐得到了客户的认可。预计在不久的将来，我国的云计算将逐渐趋向成熟，并成为国内IT行业必不可少的一项基础设施。

2云计算的特色

云计算是当前最受客户欢迎的一种资源新型的互相共享平台，在这个平台上，通过远程的对接以及对计算机内部资源进行读取和存储，将资源放置于网络上。从分布资源的角度来说，云计算主要包括两个方面，其一是云终端，其二为云。所谓的云终端主要根据相关的基础设施建设而成，这些互联网相关的基础设施主要包括手机、pc客户端、服务器以及网络设备等等，这些电子设备只需要具有完善的操作系统和完善的应用系统，利用网络就可以直接与云终端连接，将云终端中的资源下载到自身的移动设备中。云是互联网对于各类服务器的统称。云的系统也包含两个方面，一是并行式的系统，二是分布式的系统。这两个系统的构成方式均是虚拟计算机，并且作为一个或多个计算资源而存在。云计算可以在满足用户基本需求的情况下，对计算机内的资源进行调整，更好地为用户服务。在服务的过程中，用户并不需要对计算机内的虚拟资源进行细致的了解。将云计算与传统的单机或者网络应用模式相比，云计算的特点主要包括以下几个方面：

1）虚拟化技术。使用云计算的应有软件均可以借助云计算平台对自己的软件进行专业化的管理。换言之，虚拟化的云计算平台也可以实现备份、拓展以及迁移等多样化的管理，这种管理与实质性的物理平台管理没有任何关系。

2）安全、可靠。云计算具有很高的安全性能，为了保证虚拟平台内的数据能够被用户及时获取，云计算技术连接了多个服务器，当单个的服务器崩溃，无法为用户提供服务时，用户仍然可以通过其他的服务器获取资源。此外云计算还具有很高的性价比，因为云计算主要有一系列的PC端口构成，其本身对物力资源的要求很低。所以云计算的可靠性和性价比要高于传统的计算机。

3）动态扩展及其灵活性特点。云计算具有动态扩展的功能，可以随时对项目进行必要的扩展，准确地完成自身目的。为了提高云计算的计算机能力，其还可以在原有服务器基础上添加服务器，实现自身的动态扩展。此外云计算的灵活性，它的灵活性主要表现在云计算可以将厂商的软件、硬件予以虚拟化，并将虚拟化的成果放置在网络上进行存储，实现各个厂商之间的虚拟数据信息的同步和兼容，达到配置间的高效运转。

3云计算在电信通信网络中的应用

3.1计算通信网络关系中的好友推荐

在利用云计算计算电信网络通信中的好友推荐时，其主要的依据是两位用户之间的相似程度以及熟悉的程度。对于该方面的计算在电信网络通信中具有非常好的应有前景。在云计算进行好友推荐的计算过程中，熟悉程度是绝对量，主要通过对二度好友的熟悉程度以及贡献程度进行，其次利用熟悉程度对好友的属性进行计算，从而得到精确的结果。云计算的这种好友计算方法，建立在电信数据本身特点的基础上，提取数据中的交流频率以及交流时长等数据信息，对二度好友的爱好、熟悉程度以及相似程度进行计算与分析。结合这些数据得到用户间的推荐程度，最后把相似程度较高的好友推荐给用户。云计算计算电信网络关系中的好友推荐指数时，主要的流程为以下几个方面：第一计算一度好友之间的相似程度，根据两者之间的熟悉程度，得出二度好友的关系。然后在对二度好友的相似度进行客观的计算，并在计算一度好友的偏好以及环境的基础上，对用户自身的偏好、环境以及二度好友的爱好、环境进行计算，得出总的计算结果，从而为电信用户提供好友推荐服务。

3.2预测客户的价值

在电信通信网络的关系中，还可以利用云计算预测客户的价值。这是一项计算量比较大的工程，其具体以图1客户价值预测流程主要为：1.从客户的信息记录以及其童话记录的文件中，选择若干字段进行合并；2.对抽取的字段信息进行分析，并解析客户所在区域内信息，删除解析数据中不符合要求的数据；3.依据通话的时间长度进行排序，根据排序结果，找出其1/n，2/n直到（n-1）/5的分位点，根据该分位点和通话时长将记录进行分类，用lable进行必要的标注；4.根据类别，将这些记录单独装在文件中；5.用bayesian进行模型训练；6.将bayes-ian将模型结果与测试集进行对比，利用这种方法可以降低预测误差，深入挖掘客户的潜在价值。

3.3电信社团特征结构化存储

从图2所示是电信社团特征结构化存储流程，下面笔者将对其进行一一地分析。

1）社团结构单属性统计

对电信社团特征的结构属性的存储以及规格化提起，需要采用分散研究的思想。抽取存储流程中的单个特征进行分析。所谓的单个属性主要包括社团外部度、最短路径以及子社团数目等等。社团结构的单个属性统计出来的结果对应着每一个序列，序列的位置又对应着统计特性，而该编号的一个数字是序列的值对应的统计特性。举例来说，比如统计社团内部属性中的节点特性，序列的位置编号为I，这个“I”便表示该节点的个数，序列位置编号I中的数字M，就表示在该节点中为I的点中一共有M个。

2）统计特性归一化uniform

因为社团的大小相异，因此也就导致单属性统计的过程中造成相似的社团内部结构、不同的社团在相同属性数值上存在差异。比如说两个大小不同的社团内部数分布情况，第一行表示社团共有十五个节点，有八个度为一的节点，四个度为二的节点，两个度为三的节点，一个度为四的节点；第一行表示另外一个社团的十五个节点，八十个度为一的节点，四十个度为二的节点，二十个度为三的节点，十个度为四的节点。那么从数量上来看，第一个社团的节点比为8：4：2：1，第二个社团节点比为80：40：20：10，化简之后也是8：4：2：1，也是说两者的比例分布是相同的，只是数量不同而已。如果直接相比两个社团间的绝度数量，它就具有很大的差异。因此我们有必要将其进行简化，予以统一化。

3）制定统计特性概率化分块规则

制定统特性的概率化分块原则，这里的原则其实是一个序列而已，该序列中的个数是矩阵列数，矩阵列数中的每一个原色都是按照百分比计算的，并且所有的元素百分之加起来为1。还有一种简单的分块方法，就是利用间隔统计，进行分块。换言之，在属性的矩阵中用四列存储社团的结构特性，运用等间隔统计的原则，将每块元素对应的百分之都为25，其序列状应该如同25%，25%，25%，25%。因此在制定规则的时候应该兼顾该社团网络特点。

4）统计特性的一致化

根据前面所述的原则，尽可能地确定统计特性的一枝花，尽可能低确定每块中应该有多少原色。具体的举例来说，其中牵涉到的统计特性概率分块原则与上述相同，分别为25%，25%，25%，25%，社团结构单个属性统计中的位置编号的最大值为十一，因此对应的统计特性正整数化的分块原则就是三三三二。在这里值得注意的是，P的数值不是随意的，其大小不是主观而定的，最大只是所有单属性统计特性系列最大值中的一个最小值。

第2篇：云计算的特性范文

关键词：云计算 医疗器械 医疗产品 产品设计 医疗信息

引言

在二零零九年启动的新医疗体制改革中明确指出医疗信息化为新医改成功的支柱产业。患者档案信息、医疗卫生机构的医疗数据信息都是其主要内容，而这一系列医疗数据信息化的实现需要硬件和软件、技术和非技术等条件的满足。在硬件上，物质载体的医疗器械产品在很大程度上影响着医疗信息系统的健康发展，是信息化发展的关键因素；在技术上，作为一种全新的、动态的、共享的信息资源体系云计算服务模式是信息化的新方向。

一 云计算概述

1.1云计算的概念

从技术上来看，云计算是虚拟化和网格计算等的延伸，但更为重要的是云计算理念本质上带来的是服务模式的转变，云计算使得计算资源成为一种专业服务，并通过信息化的方式提供出来。云计算作为一种动态、共享的计算及资源存储模式，其正从最初的概念和理念探究阶段逐步走向实践应用阶段。在谷歌、亚马逊的信息化平台应用中，其优势已经非常明显。它是一种全新的体系，是一种新型服务方式，是一种崭新的运行模式，是信息资源最优化整合的平台体系。

1.2云计算的特点

（1）网络化。强大的云计算服务系统通过计算机网络把产品信息有效优化整合，借助虚拟化、基础设施、平台、软件等服务终端把信息分享给目标用户，这一过程始终以网络化服务方式媒介展开进行。

（2）共享化。在云计算的网络应用模式中，数据只有一份，所有电子设备只需要连接互联网，就可以同时访问和使用同一份数据。通过这样一种产品信息资源共享化的方式，众多用户分享资源，并且避免单一用户承担较高的费用或者有限的资源无法被充分利用。

（3）用户化。云计算的出现，是基于对用户及产品需求分析而得出的。在云计算服务模式中，个人用户及企业用户都可以在任何时间、地点以安全、便捷的途径获取相关的信息及产品，该信息化服务方式始终以产品用户为中心，带给人高效、便捷的各种服务。

（4）安全化。云计算模式中，数据信息的整合集中存储，给产品信息提供了良好的安全管理，大大提高了产品信息的安全性。基于云计算模式的数据中心服务端，数据管理者对大量数据进行计算、整合，统一分配资源，统一管理等，并进行相对应的实时安全监测，以此最大化的保障产品的数据信息安全。

二 医疗器械产品的市场现状及产品特性分析

2.1市场现状

目前，国内市场上的大多数医疗器械产品形态语言比较单一，色彩陈旧，给人一种冰冷、没有生命力的感受。形态上，可以概括为几何造型和曲面造型，曲面形态的医疗器械，造型柔和、简约，比几何形态更具亲和力，拉近了产品和用户的心理距离，近年曲面流线造型语言的较为盛行；色彩上，由于企业打破传统、创新意识的加强，很多产品一改往常的无彩色或者单一蓝色构成的有彩色产品，进行各大色系的重构创新组合，以期赋予产品别样的生命力；功能上，医疗器械产品的功能性较强，具有很强的专用性，同时也相对较为单一；材料上，考虑到医疗产品的特殊性，市面上较多的采用无毒、可塑性强的ABS树脂材料，具有亲切感的橡胶材料也被应用到医疗器械产品的设计中。

2.2产品特性分析

（1）安全性

安全性是任何产品本身所具有的首要属性。医疗器械作为救治患者的设备，其本身的安全性能是患者接受该设备的第一要素，医疗器械的安全性在设计中显得至关重要。为此，产品本身的安全性应该满足：首先，不能对临床患者的身心健康和安全构成威胁；其次，不能影响医生的安全及健康；最后，不能对使用环境造成不良的安全隐患。

（2）集成性

随着数字化医院系统和信息技术的发展，患者临床信息可加载至医疗产品中，实现软硬件结合的多功能集成效用。由于医疗多学科及医疗信息系统特性，其生物学、药理学等均可呈现在医疗集成管理平台中，这样的多功能集成医疗器械设计，能在一定程度上改善检查、诊断手段，加强医疗结果数据的准确度，减少医疗医疗事故的失误率。

（3）可用性

医疗器械产品的易用性、可用性一直是业界关注的重点。医疗器械都是在相对压抑的环境中使用，这种压力来自于患者的病痛、家属的期待和治疗操作环境氛围，因此，这就要求医疗器械要具有操作便捷，具有人I生化关怀的可用性特征。

（4）专用性

由于医疗学科本身的特殊性，医疗器械产品的功能往往也具有很强的针对性，大多是一种产品治疗一种病症，具有较强的疗效效果，为此，产品使用者也有一定的局限性。因此，可以说，医疗器械的专用性特征在一定程度上造成了资源的浪费。

三 基手云计算的医疗器械产品系统构建

3.1云计算医疗器械产品的考虑因素

柳冠中提出的设计事理学方法论明确指出设计活动应该把“事”作为设计思考和研究的起点，从日常中发现问题，分析、归纳、总结事物的内在本质，从而以系统化思维方式提出系统的解决方案。医疗器械产品是充满人文关怀，与人密切相关的“事”的关系网集合体，它是人类情感价值的体现，包含着强大的功能性、艺术性、经济性和文化性。

医疗器械产品的用户和环境都不是单一的，而是多维度、多场合的。用户的需求特性是一个动态变化的因素，会随着时间、技术、市场细分等情况发生改变。医疗机构中的管理者进行购置医疗产品服务，医生及护士进行操作，患者接受治疗服务，现代医疗中，家庭医疗产品的购置者、操作者和使用者均为家庭成员，使用环境主要为医院及家庭中。因此，云计算医疗产品系统的构建应该把产品、操作者、使用者、使用环境等各个要素进行剖析，把它们植入“事”与“物”的系统中进行研究，才能保证产品系统最优化解决方案的实现，以确保创造更加健康的生存方式。元素之间的科学合理设定完成了子系统的和谐稳定并形成了天人合一的母系统，达到和谐与可持续发展。

首先，人与产品之间的关系。治疗行为的主导者是医生和护士，为此，使用者的生理和心里尺度对于医疗产品十分重要，是设计时的重要参考。由于医疗过程的持续性，治疗过程中的有效便捷识别、操作产品至关重要，因而操作者的认知、心理等要素也是保证产品功能性实现的关键。医疗行为的直接作用者是广大患者，产品系统构建除了满足及物理尺度之外更应该重视患者的心理感受，因为在治疗过程中，患者通常表现为紧张、恐惧、害怕等，只有兼顾患者内在的情感才能构建和谐的医疗产品，增加患者及家属的信心，保证治疗过程的高效完成及治疗效果的良好实现。

其次，产品与环境之间的关系。医疗器械的主要环境包括医疗机构场所和家庭以及产品运输相关场景。由于医疗产品的安全、清洁、专用等特殊性，要求在设计中过程中着重考虑环境系统因素，比如，环境中的物理尺寸、气温、湿度、运输距离及运输过程中可能突发的情况等。

最后，产品环境与环境之间的关系。基于云计算系统的医疗产品设计不仅仅要考虑实体中的人机关系，在虚体服务中的情感考量也是关键。由于云计算本身的特点，要求医疗器械产品设计要满足云端服务信息的快速转换、实现，实现医疗信息的安全性，信息利用的及时性等，从而才能最终体现医疗产品的人性化关怀，为人类创造新的、健康、合理的生活方式。正如张道一先生所说，工业设计的本质在于为全人类服务，使人类的生活更美好，提高人们的生活质量，开拓和创造未来。

3.2基于云计算的医疗器械产品特性分析

（1）医疗信息安全性高

云计算的医疗产品通过云服务器的导入，可快速将各种医疗数据备份保存，以便另外服务端提供使用，大大提高了医疗数据的安全性。

（2）医疗信息“全球化”

设计资源的组织可能有多种选择，而合理的、平衡态的组合关系，最符合目标的实现。由于个人的喜好和医疗服务的专业程度等原因，患者时常更换治疗机构，个人医疗档案的不全面给后续治疗带来不便，同时各大医疗机构之间及时分享相关的医疗资源、资讯的需求大大提高，通过云计算系统医疗产品的介入，可以大大改善以上不足，患者到任何一家医院即可查看完整全面的个人医疗健康档案，医院之间也可以共同构建医疗资源的共享平台，实现医疗信息的“全球化”。

（3）信息采集成本低

通过云计算系统，可以实现医疗医疗数据的集成管理，通过物质载体医疗产品终端的传输，可以实现医疗信息的集成可视化，同时，各大医疗机构可快速的获取云数据中心服务端提供的各种服务，缩短了医院获取信息的时间，减少了大量的人力、物力，同时信息来源更为多元化、全面、真实、可靠，这在一定程度上大大降低了医疗机构的信息采集成本。

3.3基于云计算的医疗器械产品体系构建

器物设计最核心的部分当是寻找到达到预期目标的有效途径。图1为基于云计算的医疗器械产品系统的基本架构，是以人性化医疗产品设计为基本，以云计算服务为中心，根据医疗产品相关用户的特征及需求分析，对医疗设备形态、色彩和功能等进行人性化系统设计，综合医疗数据信息中心、远程及社区医疗集成、数据移动传输端、可视化集成医疗终端等构成，通过云系统实现医疗数据信息的人性化、智能化、安全化、共享化服务，最终创建一种合理、健康的医疗卫生服务。

基于云计算医疗产品体系是一个庞大的系统，需要各个子系统产品终端的相互融合，但所有这些都需紧密结合云计算服务终端才得以实现。首先，通过人性化设计的医疗设备、仪器这一终端物质载体对医疗数据信息进行采集融合，构建综合医疗数据信息库，这其中包括个人电子健康档案、临床监护数据及医疗管理等信息的集成构建，然后通过周围神经系统亦即是数据的中间处理和传输，数据的移动传输可通过USB、蓝牙、无线技术等方式，最后患者个人、医生、远程社区可通过可视化集成医疗终端进行数据的管理，查阅，以便作出合理的医疗健康解决方案。

3.4基于云计算的医疗器械产品设计的SWOT分析

SWOT分析方法是由旧金山大学管理学教授所提出，分别代表优势、劣势、机遇和威胁。它是一种战略分析方法，通过对被分析对象的相关内外部等因素进行全面系统的分析评价。基于云计算的医疗产品设计当然也存在一些优势和不足，其大体表现为以下几个方面（如图2），首先，优势：医疗产品的人隆化设计给用户带来高品质的服务体验，云计算的导入有利于医疗数据的安全管理，可进行备份保护处理等，可以实现信息的综合利用共享化；劣势与威胁包括：前期信息系统构建成本大，日前患者对信息化医疗的信任度不够；同时，也具有相应的发展机遇：同类产品相对较少，云计算技术本身的发展、医疗制度的健全以及人民健康意识的加强也在一定程度上推动着基于云计算医疗产品的发展。

基于云计算的医疗产品设计，不在仅仅是一种单一的产品设计，而是在人性化医疗器械产品设计的基础上一种系统的构建，一种新医疗服务模式的体验，这在二十一世纪的信息科技时代显得尤为重要，这给广大用户患者、各大医疗机构提供了高效、便捷的医疗服务，值得一提的是，基于云计算的医疗产品设计在一定程度上解决了传统医疗信息孤岛的弊端，可实现医疗信息的安全化、智能化、个性化以及综合利用共享化。

第3篇：云计算的特性范文

同时，随着用户对于云的理解越来越深入，用户的需求也更为理智，并有自己清晰的选择，当然这也跟技术特性紧密相关。公有云具备弹性与无限灵活扩展的特点，可应对高峰期突发的业务流量，适用于互联网业务。而对于行业监管机构要求，以及核心数据需要放在自己的机房等情况，私有云是安全高效的选择。当企业既希望得到公有云的弹性扩展优势，又希望得到私有云安全高效的特点，可以选择公有云和私有云为同一套体系构建的混合云平台，方便管理与相互迁移。

金融行业是青云QingCloud的优势行业。之所以拓展金融行业，是由金融行业的行业特性与青云QingCloud的产品特性决定的。金融是对IT的性能、稳定性、高可用性、一致性等要求极其严格的行业，QingCloud的产品也恰好满足了这样的要求。因此，不管是传统金融行业，还是互联网金融，都是青云最为擅长的领域。

保险行业及互联网保险行业代表――泰康保险，是青云QingCloud在过去一年最具代表性的案例之一。2015年保监会批准成立了三家互联网保险公司，“泰康在线”是其中一家，其他两家是天生的互联网保险公司。泰康人寿作为唯一一家老牌的保险企业，之前没有互联网业务系统的经验，加之已有的业务系统容量有限，为了利用有限的容量承载不可预计的业务访问压力，转向了云。曾经泰康认为云计算就等于虚拟化，所以把所有设备向虚拟化平台迁移，也取得了很好的效果，包括设备提供时间、系统扩展等能力都有很大的提升。但当泰康迈向移动互联网的时候，传统架构的虚拟化并不能完全满足需求，泰康在广泛的调研和严格的技术认证后，确定了采用云计算平台这一思路。

第4篇：云计算的特性范文

关键词：云计算；企业信息化；项目管理

1、 引言

云计算涵盖了虚拟化、网格计算、网络存储、和分布式计算等应用领域，通过虚拟化技术将服务器整体虚拟化为一个资源池，为用户提供各种服务。云应用是云计算核心技术之一，其效率直接影响云计算系统的工作性能，云计算以高速信息传输网络作为基础，具有强大的计算分析能力和分布并行计算特征，与之俱来的是，如何实现信息化业的经济管理，成为当代经济和项目管理的重点和热点。随着信息化行业的迅速发展，信息化项目管理逐渐走进人们高度关注的视野。如何有效实现信息化项目管理，解决信息化项目成功率低的问题，推动信息化项目朝着低成本、高效率、优质量的方向发展，成为当今经济管理人士研究的热点问题。本文介绍了云计算的概念、特性和云计算的发展模式，分析了云计算在信息技术领域的应用方式和应用流程。

2、云计算简介

云计算是分布处理与并行处理技术发展到一定阶段的产物，也是高速运算面向客户的一个平台，是一种基于网络传递数据的高端并行计算模式。高速网络传输能力是云计算的重要组成部分，通过互联网个人电脑可以将海量数据的处理工作上传给服务器，再集结大量云平台上的计算机资源快速处理数据完成任务。云平台由大量普通的注册PC、服务器或其他形式就算设备计算组成，这个庞大的平台运转、维护和升级是由专门的数据中心负责管理，当然这个数据中心要求有一定的计算规模和保障能力。[2]

云计算段时间内一跃成为当今信息化界最热门的词汇之一，无论是国外的Google、微软、 IBM，还是国内的百度、瑞星都预研了云计算的相关服务。通过云计算服务，分散的计算资源可以得到很好的利用，计算效能随着计算能力资源的扩充而提高，可以持平或超越超级计算机的计算能力。用云来表示计算机以及它们之间的网络是非常形象的，一方面，分布广阔的计算机组成云状网络，另一方面，这个庞大的结构里对数据的处理过程是被云遮盖住的不可见的。

3、企业信息化项目管理

3.1、信息化项目管理

信息化项目乃是设计信息技术产品及产业相关的项目，信息化项目管理是依据管理理论，结合信息化产业和项目相关的特点和实际，保证信息化项目和工程机系统的开发顺利进行和完成而实施的管理，从而保证信息化项目能够按照规划既定的成本、价格、进度、质量而跟进发展，以及对相关系统因素进行分析整理，实施的有效管理活动。随着科技文明的进步，人们进行的有计划有组织的活动分为两种类型：一是运作，它是一种简单周而复始的活动，如企业的生产加工等活动。二是项目，它涉及到对技术的改革创新，工程的实施。因此，信息化项目是为了创造出信息化产品或进行信息化业的服务二进行的有时限的任务。但项目由于有自身的复杂性和系统性，以及市场的压力和竞争，迫切要求对信息化项目进行一个有计划有预期的规划和管理。解决供需矛盾，生产矛盾，员工矛盾等等。以期达到保质保量按时完成信息化项目任务的目的。这一系列过程可谓信息化项目管理。

3.2、企业信息化项目管理的特点

相对于传统的产业，信息化项目有其自身独特的特点，正如前所示，其具有紧迫性、独特性和不确定性的特点。所以对于信息化项目管理，具有与其特性相适应的特点，具体如下：

（1）任务明确性。信息化项目开发任务明确，有具体设计指标和效能，有明确的开始时间和结束时间，信息化项目管理也就有明确的于该项目各阶段各人员及阶段性时间的要求。

（2）技术先进性。信息化技术人员的科技素质门槛高是其主要的特征之一，而信息化项目的开发需要团结合作的精神，所以对信息化项目的管理，需要先进的理论和技术作为支撑和指导。

（3）信息及时性和测算的准确性。信息化项目信息更新迅速，因此信息化项目管理信息要求有及时传播，及时共享的特点。测算要量化，从而可以有效跟踪项目进度。达到量化管理

4、企业信息化项目管理应用模式

4.1、云计算在企业大数据中的应用。企业大数据管理是从海量数据中挖掘到目标数据。且海量数据存在大量干扰数据，整体显现出模糊特性和随机性，目标数据具有隐藏性，位置未知，类别未知等性质。基于云计算的数据挖掘过程要设定挖掘任务所使用的模式类型。数据挖掘模式分为关联分析、分类预测、聚类分析以及离群分析等，应用云计算在大数据中的处理广泛应用在电信网络，股票分析以及网络入侵检测系统等技术应用中，获得了良好的数据处理能力。由于信息化项目高度依赖于高科技技术，信息产业的发展变化迅速，市场商机稍纵即逝，因此信息化项目的要求研发周期要短，有明确具体的起点和终点，因此项目要求相当紧迫；信息化项目有自身独特性的特点，它要根据用户提出的设计指标任务书，完成符合要求的设计任务，达到相应技术指标。

4.2、企业级的云存储技术的应用

云计算和云存储技术是近些年兴起的一种计算和存储概念，其基本思想是基于网络互连，利用网络实现资源的充分利用。利用网络上闲置的计算机资源来实现云计算，利用网络上闲置的存储资源来实现云存储，从而实现基于虚拟的资源，为用户提供便捷服务的一种新型技术。“云”可以被看做是一个虚拟化的存储与计算资源池，在此基础上，云计算则是基于这个资源池，借助网络平台，为用户提供的数据存储和网络计算服务。这样看来，当今互联网就是“云”实现的平台，没有互联网，就没有“云”。所以包括微软在内的世界上几乎所有的信息化具有都在日益涉足“云”计算。信息资源云终端设备，利用Hadoop云计算平台，有效地提高海量数据处理速度，在此基础上，利用便携式的用户终端，在终端设备上设计GPRS通讯模块，利用GPRS网络，实现将信息资源实时的传输到网络中，实现云存储，从而实现信息资源的高度共享。云存储在嵌入式系统下采用嵌入式技术设计了嵌入式的便携式终端系统，保证信息资源可以迅速及时的传输到云存储中；采用GPRS通讯模块设计了信息资源的传输模块，客户在需要时，可以随时从云存储设备中读取或者写入最新的信息资源。在海量数据处理方面，采用基于Hadoop的云平台处理，采用T_PCA压缩算法对存储到云存储设备中的数据实现压缩，减小数据存储的负担，达到数据的稳定、可靠、大容量云存储。[4]

4.3、云技术在企业信息化数字资源中的应用

在面向用户的企业数据库应用中，如何利用现有的电子信息资源，为用户提供更快捷、更便利的数据库数据查询服务是目前数字化数据库馆建设中必须要考虑的问题，而云计算技术由于其高可靠性、通用性、高可扩展性、按需服务以及及其廉价的特点，使它成为解决数据库馆中高效数据查询服务的一种有效手段，它能够极大的降低数据库馆建设成本，实现数据库馆资源的有效共享。

结束语

5、总结

云计算是近年来新兴的信息技术应用之一，它将能更好地使用计算资源，更智能地进行大规模的数据处理。企业信息化项目的建设能够增强企业的核心竞争能力，推动企业的技术创新，管理制度改革。信息化项目管理是针对信息化项目，采用项目管理的基本方法并结合信息化特点开发的管理方法。（作者单位：北京世纪卓越信息技术有限公司）

参考文献

[1]朱一红. 云计算在企业信息化管理模式中的应用 [J]. 计算机光盘与软件，2013，（3）：32-35

[2]潘文宇，段勇. 云计算在信息化项目管理中的应用研究[J]. 电信科学，2013，26（6）：25-29.

第5篇：云计算的特性范文

1气象的分级

气象权威部门定义是24h＞50mm的降雨称之为暴雨。100—200mm范围称为大暴雨;＞200mm者称为特大暴雨［1］。这当中可能发生1个站至几个站的暴雨过程。

2暴雨的成因

2.1一般降水的形成过程

降水是大气中的水的相变(水气凝成雨雪等)过程。从其机制来分析，其一地区降水的形成，大致有3个过程(见图1)。首先是水气由源地水平输送到降水地区，这就是水汽条件。其次是水汽在降水地区辐合上升，在上升中绝热膨胀冷却凝结成云，这就是垂直运动的条件。最后是云滴增长变为寸滴而下降，这就是去滴增长的条件。这3个降水条件中，前两个是属于降水的宏观过程，主要决定于天气学条件。第三个条件是属于降水的微观过程，主要决定于云物理条件。

2.2暴雨形成条件

2.2.1气象专家评述

据气象学原理介绍，形成暴雨的条件主要有3个;一是有充分的水气供应，暴雨是在在大气饱和比湿达到相当大的数值以上才形成的。二是降水时有强烈的上升运动。三是降水有较长的持续时间［2］。上述原理属于气象学科范筹，气象专家对此做了透彻的解析。笔者尚无水平加以扩展。现仅以引用资料说明暴雨形成的原因如下:

2.2.2水利专家转述

一般地说，暴雨的形成包含了一系列宏观条件和微观条件，宏观条件主要指:①充沛的水汽不断地向暴雨区输送并在那里辐合。中国暴雨的水汽主要来源于西太平洋、南海和孟加拉湾，水汽输送的机制往往是和大尺度环流、低空急流、低值涡漩系统相联系的。②强烈而持久的上升运动把低层水气迅速抬升到高空。中小尺度天气系统和地形引起的上升运动，它们的上升迅速可以达到1m/s的量级。在积雨云中，上升速度可达40m/s，接近急流中的平均风速。③对流不稳定能量的释放与再生。低层暖湿所流侵入暴雨系统和地形抬升作用，有利于对流不稳定能量的释放和再生，持续地引起强对流运动。微观条件主要反映:中旬的凝结核，持续的云滴去结和碰并增长条件［2］。

2.2.3共性结论

暴雨是由各种尺度天气系统相互作用的结果。行星尺度系统和天气尺度系统，为中尺度系统的发生和发展提供了大尺度环流的北京和环境条件，在中尺度扰动中产生暴雨云团，暴雨云团又由许多降水单体组成。暴雨出现后放出潜热，又对大尺度系统发生反馈作用。这种复杂的相互作用，决定了暴雨的发生和维持。

3暴雨特征

第6篇：云计算的特性范文

关键词：云计算；服务副本；业务流程；社会网络；中心化；预放置

中图分类号： TP393.027

文献标志码：A

0 引言

科学计算往往需要完成对海量数据集的分析和处理。以生物信息领域为例，在基因序列测序和比对等操作中，动辄上亿个碱基对呈现出TB数量级的数据量。而且业务流程的功能复杂，必须依靠多个机构协作完成[1]。这种分布的、大规模的数据操作对高性能计算提出了严峻的挑战。

云计算技术为解决此类问题提供了有力的支撑。云计算是一种通过网络以便利的、按需付费的方式获取计算资源并提高其可用性的模式，这些资源来自一个共享的、可配置的资源池，并能够以最省力和无人干预的方式获取和释放[2]。云计算以虚拟化作为基础，将地理上分布的资源服务进行统一调配和管理。同时，这种方式所提供的敏捷性能够更快且更灵活地响应业务需求。

云计算平台中业务流程的执行效率至关重要。然而，由于构成业务流程的各类服务分布在不同的地理位置，服务之间进行交互时，大规模的结果集需要以服务消息的形式进行远距离网络传输，而大数据量的传输势必造成过多的时间消耗，导致整个流程的执行效率不高。当前的很多研究也都聚焦在云计算平台下面向业务工作流程的框架设计，旨在改善不同任务、服务之间的协同工作[3-4]。文献[5]等从科学工作流中的数据集、数据中心和任务三方面的相关度出发，提出了云平台下基于相关度的数据放置策略，以减少数据迁移量，提高业务工作流的执行效率；但此类方法并没有在服务层面上考虑业务逻辑的相关性。文献[6-9]等将服务计算与社会化网络相结合，利用社会化网络的性质来定义和挖掘服务之间的关系，辅助进行服务发现、组合、交互和管理。由于传统

面向服务的体系结构（ServiceOriented Architecture，SOA）更多地是关注应用集成技术，对服务副本的放置并没有给予关注，缺乏提升业务流程执行效率方面的工作。

综上所述，本文将针对云环境下服务的特点和服务之间的相互关系，研究如何缩短云计算平台中业务流程的执行时间，提升执行效率。

本文通过对部分云服务进行副本操作，减少异地服务间的交互，以缩短业务流程的执行时间。主要工作包括：1）分析云服务社区中服务网络的社会网络特性，找出服务网络中具有“枢纽”作用的关键服务节点，为之后进行副本操作提供基础；2）分析关键节点与其他服务节点的关系，选择合理的物理机作为关键服务节点副本的宿主；3）提出基于社会网络特征的云服务副本的放置策略SNPBRA（Social Network Properties Based Replica Allocation），并与最不经常使用（Least Frequently Used，LFU）的副本替换策略进行了比较，分析了物理机节点不同负载的情况下业务流程执行时间的变化。实验表明本文提出的策略能够减少云应用对应的业务流程中异地服务交互的次数，提高业务流程的执行效率。

1 云服务社区的社会网络特征

云环境中，特定业务领域的云服务提供商提供的各种功能类型的服务形成服务社区（Service Community）。服务社区对邻域中的服务进行组织和管理，社区中的服务节点通过相互之间的某种关联可以形成一个网络结构。这种体现服务之间交互关系的网络结构称为服务网络（Service Network，SN）。

顶点v（U）对应于服务网络中的单个服务节点。U指某段时间内服务所在的物理机的平均负载量。每个服务节点有其各自的功能特性和服务质量，这能为服务的选择提供决策辅助。服务节点之间的功能性差异使得其在整个网络中的地位和作用有所区别。

边e表示服务节点之间的关系，主要体现为服务在功能和语义方面的交互关系。每条边都被赋以权值r，代表边所连接的两个顶点间的交互时间。以某个服务为顶点的边的数量以及各边的连接强度与服务之间的业务相关性和服务的功能特性有关。

服务社区中的服务根据功能特性可能形成若干个服务网络以及一群孤立的服务节点，任何一个新的服务节点的加入都会使得它们在构型方面产生变化，这也表现出服务网络复杂性的一面。

通过对节点、连接和构型三个方面的分析，服务网络体现出来的特性符合社会化网络的结构特征，它可以被看作是关于Web层面上业务功能服务的社会网络[10]，因此可以采用社会网络分析理论对服务网络进行分析。

服务节点在云服务网络中所处的位置是有差别的，不同的功能特性的服务在整个网络中的重要程度也体现出个体的差异性。中心度是分析社会网络的最重要的概念工具之一，是社会网络结构的重要属性。它反映的是行动者在社会网络结构中的位置或优势的差异[11]。中心度高的服务节点在网络中处于更核心的位置，其重要性相对更高，同时也意味着它对网络中信息和资源传递的影响更大。

显然，服务网络中具有更大中心度的服务节点相对其他节点而言更值得关注。

2 云服务副本的放置策略

在云服务网络中采用副本策略必须考虑以下问题：1）为服务网络中哪些服务节点创建副本；2）选择哪些宿主物理机来放置云服务副本。

2.1 服务网络中关键节点的选取

间距中心度处于中心度的范畴之内，它指网络图中一个点与其他各点相间隔的程度，它测量的是一个行动者能在多大程度上控制其他的行动者[11]。在云服务网络中，间距中心度大的服务节点被依赖的程度更高，它在服务流程中被使用的频率以及参与服务间协作的概率要大于其他的节点。因此，将间距中心度大的节点称为服务网络中的关键节点，具体的度量值应根据实际情况来确定。关键节点对应的服务称为关键服务。

云服务社区是动态开放的，新服务节点的加入或者已有节点失效都会导致服务网络的重构，因此关键节点也是动态变化的。

通过对服务网络特性的分析可知，对关键服务进行副本操作具有实际意义。

由于关键服务节点在业务流程中被使用的频率高，对其进行副本操作之后，在相同的维护代价下得到的实际效果显然好于其他节点。另外，当系统中云服务请求量大时，关键服务节点被频繁使用会造成该节点上的物理机的利用率过高，负载过重。在其他节点上保存关键服务的副本有助于平衡各节点负载，保障整个系统维持良好的性能。

2.2 云服务副本的放置

根据关键服务节点的性质，在云服务网络中关键节点和其前置节点构成具有逻辑关联的序列片段，两个节点以片段形式先后出现在业务流程中的概率较大。即如果某节点的后置节点是关键服务节点，那么当业务流程中包含该节点时，将会有很大的概率也会包含关键节点。在图1中，如果B为关键节点，节点A与其他节点通信将有很大可能需要通过节点B。也就是说，当流程中服务节点A被执行之后，关键节点B将有很大的概率作为下一个服务被执行，且关键节点的间距中心度越大，其被执行的概率越大。

鉴于上述节点间的特殊关系，可以将关键节点的服务副本优先放置到它们所邻接到的服务所在的物理机节点上，这样在执行完邻接的服务后能直接在本地执行关键节点的服务副本。两个服务在同一个物理机节点上进行交互，避免了服务消息的远距离网络传输，从而缩短了服务之间的交互时间。

在处理大规模数据量的业务流程中，由于云服务处理的数据量大，导致服务消息的网络传输时间在整个流程执行时间中所占的比例也较大。因此，减少业务流执行过程中服务间大数据量的传输次数将在一定程度上缩短业务流程的执行时间。

在为服务副本选择物理机节点进行放置时，服务网络中各服务节点所在的物理机的负载量也是重要的参考标准之一。对关键服务进行副本操作能够缓解关键节点上物理机负载过高所带来的处理压力，但如果在负载过高的物理机上部署服务副本，则会降低服务的执行效率。

各服务所在的物理机在任意时候都可能在处理其他任务，存在一定的负载。为了便于描述节点所在物理机的负载情况，不妨先规定物理机的负载超过系统平均负载量的40%的状态称为过载。当然，具体判断的基准值可以根据实际情况进行调整。

云服务副本的放置策略可以描述如下：

1）计算云服务网络中各服务节点的间距中心度C，确定关键服务节点KeyNode。

2）依次判断KeyNode的所有前置服务节点是否过载，同时生成一个副本临时存储队列。如果前置节点不为KeyNode，当不过载时，在每一个前置节点的物理机上部署队列中所有关键服务的副本，同时清空队列；当前置节点过载时，将该过载的节点设定为KeyNode。如果前置节点为KeyNode，则对前置节点的前置节点重复上述操作。

在确定了进行副本操作的服务对象和放置副本的宿主物理机节点后，产生副本并进行预放置。云计算平台接收到用户的应用请求之后产生相应的业务流程，再将业务流程转化为云服务的组合。云服务组合中的单个服务执行时，优先在该服务原件所在的物理机节点上执行。如果该物理机处于过载状态，则选择在服务原件和副本所在的所有节点中负载量最小的节点上执行。这样能够有效地平衡各节点上的负载量。

另外，可以根据实际情况定时更新服务副本的放置信息，以保证整个系统各时段内都保持良好的性能。

事实上，在执行服务副本策略时除了考虑间距中心度和物理机节点负载这两个主要参数外，还应该综合考虑服务的功能特性和服务本身的传输代价等因素。例如可以优先选择服务逻辑简单但能够处理大数据量的服务，减少服务副本在物理机节点间传输所带来的开销。

3 性能分析

在云系统平台下，衡量副本策略的性能的要素主要包括服务请求响应时间和系统负载均衡状态。常用的性能函数可表示为

U=（a*WSPLoad）+（b*CommDelay）

其中a和b分别代表服务提供节点的负载（WSPLoad）和服务交互产生的时延（CommDelay）的权值大小[12]。另外，服务副本数量过多也在一定程度上导致系统管理维护负担的加重，因此副本的数量也是衡量副本策略性能的重要标准。综上，尽可能减小宿主节点负载、服务交互时延和副本数量将有助于性能的提升。

当前对在云服务副本方面的研究主要集中于采用不同策略根据系统状况对服务副本的动态调整，其中较为典型的有文献[12-13]等基于服务请求数量或响应时间的副本生成和调度策略，但它们各自的侧重点都有所不同，例如基于服务请求数量的副本策略强调保持服务副本和系统整体的利用率，虽然能够较大幅度提升利用率并减少响应时间，但在负载均衡方面作出了一定的性能牺牲。本文提出的SNPBRA先对服务副本进行合理的预放置，使得系统在初始运行时就能获得较好的时间和负载性能，之后再根据当前负载量等信息动态调整副本数量和存放位置，能够从整体上提高系统性能。

服务副本数量方面，由于SNPBRA策略仅生成服务网络的中心服务的副本，而中心服务的数量是可控的，并且服务副本仅存放在负载较小的物理机节点上。这样，副本的种类和数量都能控制在一定的范围之内。

4 实验和分析

为了验证本文提出的云服务副本策略的有效性，对一个通过随机矩阵生成的拥有12个节点的服务网络图（图1）进行分析。基于该图的拓扑结构，本文对云计算仿真平台CloudSim2.1.1进行了扩展，借助图论中的一些算法，利用Ant工具重写了DataCenterBroker类，分别实现了SNPBRA和LFU策略。使用的编程工具为Myeclipse6.0。

将各节点上服务处理时间t1设为2，任意两个服务节点间消息传输时延t0设为1。系统的负载情况可进行实时监控，实验中假定当前时间段内系统平均负载量为40%，即当物理机节点的负载量超过0.56时为过载。另外，在负载过重的节点上执行副本势必会对服务的执行产生一定的影响，实验中暂且设定服务在过载的节点上执行时会增加0.5个时间单位的时延。

根据本文提出的副本放置策略，首先计算各服务节点的间距中心度，可以确定B和E节点为关键服务节点。服务网络中各节点上物理机的负载量取随机值，但总体服从“网络中心的节点负载高，边缘节点负载低”的分布特点。需要说明的是，现实环境中节点负载量可以通过资源利用率来衡量，而资源利用率是可测的。由节点的负载量确定关键服务副本放置的位置，各物理机节点上最终放置的服务结果如图2所示。

5 结语

本文基于社会网络特征，提出了一种云环境下的服务副本放置策略，该策略能有效缩短业务流程的执行时间。实验分析表明该策略可以提高云平台下业务流程的执行效率。将来，将在此策略的基础上从流程片段的副本等方面进行更深入的探讨。

参考文献：

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[3]PANG J S， CUI L Z， ZHENG Y Q， et al. A workfloworiented cloud computing framework and programming model for data intensive application [C]// Proceedings of the 2011 15th International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design. Piscataway： IEEE， 2011： 356-361.

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[11]林聚任.社会网络分析：理论、方法与应用[M].北京：北京师范大学出版集团，2009.

第7篇：云计算的特性范文

云计算在不同的大学专业设置不尽相同：云计算从基础上讲属于IT行业领域，一般与计算机科学与技术、软件工程、网络工程这几个专业相关。

云计算是一项技术，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；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和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务，它具有超大规模、虚拟化、可靠安全等独特功效；“云计算”图书版本也很多，都从理论和实践上介绍了云计算的特性与功用。

（来源：文章屋网 ）

第8篇：云计算的特性范文

“很多金融企业的云计算转型是靠运用某一个云计算的信息化产品实现服务，然而对更为广义的金融云而言，不应仅局限在使用云化的信息产品来办公，而是利用云的特性，在云平台上充分利用工具和无限延展的兼容性，产生一种具有云特性的新服务。”XTools副总裁谢亿民说道。

拓展云服务模式

“此次，XTools与民生银行的战略合作是建立在云端互相融合的基础上，XTools并不是简单的给民生银行提供云端产品，而是提供一个平台给民生银行和中小企业。”谢亿民表示。

融资难一直是困扰中小企业的问题之一，而监管难又是贷款给中小企业的金融机构所不得不面对的难题。基于这一现状，XTools联合民生银行推出了基于云平台的企贷通产品。据了解，该服务是专门针对北京的中小企业贷款需要量身打造的，在这个平台上，中小企业可以使用CRM工具，民生银行则可以使用CRM监测工具，对所贷款的中小企业经营情况进行定期监察。

“中小企业客户申请并授权民生银行，民生银行相关审核人员通过客户使用的XTools系统可以查看申请企业的相关运营数据，根据分析、评级、确定贷款额度或增加额外贷款额度。”谢亿民介绍道。

三方互动创共赢

“民生银行一直致力于中小企业的信贷工作。然而由于中小企业数量众多，贷款信誉度不够清晰，且与银行之间都相对封闭、互不了解，导致银行放贷速度慢、监管难。”民生银行小微企业金融中心副主任白靖表示。

基于上述问题，此次双方推出的云平台，将不再是单向的云计算服务供应商与需求方的简单呼应，而是增加了第三方内容的互动。XTools、民生银行、中小企业的三方互动，共同促成了一个新的金融产品和体系，中小企业可以通过信息化的服务获得贷款的增值服务，对企业和银行而言都将是更高效、更快捷、更透明的方式。”

第9篇：云计算的特性范文

云数据的三维可视化模拟一直是计算机图形学和气象科学领域的研究热点。提出了基于WRF模式数据的建模与渲染技术，以实现真实云数据三维可视化模拟。针对粒子系统建模复杂、实时性差的问题，首先通过计算云粒子之间的相互关系建立结构化粒子模型，实现WRF云数据的建模；然后利用光照模型和公告牌技术对建模粒子进行光照渲染和三维模拟，同时结合Imposter技术提高纹理绘制速度和效果。实验仿真结果验证了该方法在提高云数据的建模与渲染速度，提高云三维可视化的逼真度方面的有效性。

关键词：

WRF模式；结构化粒子系统；纹理映射；公告牌技术；三维可视化

0引言

近年来，通过计算机模型和图形算法模拟云、流水、大气、雨、雪等具有不规则的外形和丰富的表面细节的自然物体，是计算机图形学研究的热点和难点。其中云作为天气系统的一个组成部分，其复杂的视觉和物理特性引起了气象学家，物理学家的关注，具有模拟的重要性。WRF（Weather Research and Forecasting）模式云数据具有反映大气运动规律的云物理参数，对其进行模拟可以直观地获得云结构和特征。由于云的结构复杂、动力学特征变化不定以及光照效果特殊等原因，使得人们很难用精确的方法及模型去描述它，更加不容易真实地展示三维云场景。从图形学的角度看，云的无确定边界、无确定表面、复杂光照效果等特性，使传统的几何建模方法不适用于云的建模。因此，WRF云数据的模拟一直成为气象应用领域中最具有挑战性的研究方向之一。

1相关研究

在计算机上模拟三维云，最重要的是模拟结果要有真实云的规律和特性。为了得到逼真的效果，研究学者们提出很多种建模方法，这些建模方法一般分为两类：基于个体生长的方法和基于物理过程的方法。基于个体生长的方法没有考虑云生成的物理过程，主要是为了获得云的视觉特性，增强云的真实感。1983年，Reeves[1]提出用粒子系统对云、火等模糊物体建模，取得了不错的视觉效果。1985年，Gardner[2]引入简单的启发式方法，主要利用着色和纹理映射的平面和曲面建模，通过调整纹理函数的参数产生不同类型的纹理，并将其映射到椭球体上生成三维云图像。1993年，Nishita等[3]提出了云的二维分形建模方法，通过映射分形图像描述云的密度分布，并将这些图像映射到一组不同高度的球面上实现模拟。1998年，Dobashi等[4]完善Nagel提出细胞自动机模拟方法，成功地生成具有较好真实感的云。Perlin提出基于Perlin噪声的云模拟，通过对噪声的不同操作生成随机且连续的密度数据来填充云。这些建模方法虽然从视觉上模拟云的外观效果，但是动态云的细节方面难以实现。

基于物理过程的方法，是直接从生成云的物理因素出发。云属于流体的一种，基于物理模拟流体运动，只需要更改控制方程的参数和模拟的初始条件等，并在此基础上考虑云的热力学规律和水平衡规律，就能产生较好的模拟效果。典型的有Jos Stam的流体模型，通过求解可压缩连续流体的纳维斯托克斯（NavierStokes，NS）方程来模拟云和烟雾的动态变化情况，并且可以交互式控制云或烟雾的变化情况[5-6]。Harris等在2002年引用NS方程进行计算，但是计算量太大，求解过程很困难。2003年，Harris等又提出了一种快速生成算法，使用GPU技术，利用图形显卡处理器的特点提高了计算速度。此处文献列表中没有标注他的两篇文献，故需要删除；或者在文献列表中补充他的这两篇文献，书写格式如修改规范。Miyazaki[7]引入耦合映射网格（Couple Map Lattice）对方程进行简化，降低了计算代价。徐江斌等[8]改进元胞自动机建模方法，模拟了水汽从聚集到凝结至相变的完整物理过程，并采用GPU技术提高建模速度。

通过分析以上建模方法及其存在的不足，为了提高云数据三维可视化的速度，本文通过计算云粒子之间的相互关系构建结构化粒子系统并用于数据建模，以提高建模速度；然后利用光照模型，Billboard技术及Imposter技术实现云的色彩渲染和三维效果。实验结果验证了本文方法的有效性。

2基于结构化粒子系统建模

2.1结构化粒子系统

粒子系统的基本思想就是采用许多具有简单几何形状的粒子作为最基本的元素，每个粒子都有一个生命周期，分别为“产生”、“运动”、“生长”和“死亡”四个阶段，而且各自是随机分布的[9]。但是粒子系统采用大量的、离散的粒子模拟物体，导致实验的实时性受到影响，实验速率和真实性之间的平衡很难把握，所以需要对存储空间和计算时间进行优化。

为了解决以上问题，本文引入“结构化”的概念，通过计算粒子与粒子之间的相似性或相互关系，建立结构化粒子模型。其基本思想是：遍历所有粒子，查询与基准粒子具有相似关系的粒子，将这些粒子归为一类，作为一个结构化粒子，然后对结构化粒子组成的粒子系统进行渲染。为了表达粒子之间的相似关系，引入近似代数中的一些概念来完成“结构化”的定义。

首先，粒子相似关系的定义[10]是：设R≠是否应该为空集符号，请明确。是粒子系统的所有元素的集合，定义任意两个粒子之间的相似关系为ω，如果ω满足自反性和对称性，那么称粒子x，y在属性∈Sa∈A（SA为粒子系统的属性集）相似 ω（a（x），a（y））成立。为了更好地表示两个粒子之间的相互关系，本文设定度量函数λa：R×RR是[0，1]进行度量，从而可以确定两个粒子之间的相似程度。但是对于各个不同的数值，可以根据属性的各自特征给出不同的定义，以更好地符合实际情况。下面是3种度量的方法。

1）当a∈A为连续值属性时：

否应该为希腊字符α，请明确。同理，下面式2、3中，包括后面的一段描述段落中，是否也是如此修改，请明确。回复为“a”

2）当a∈A为离散的、有序的、有限个数的数值属性时，若v1≤v2≤…此处是否应该为“…”？≤vi，则：

3）当a∈A为非数值符号属性时：

其中P（a）表示为某条件下的概率取值。

除了满足以上度量条件，还需要对粒子之间的关系有一定的约束，这里给出约束函数的定义[10]：如果任意两个粒子对象x，y相似ωA（x，y） h（A，λa（a（x），a（y）））满足给定的约束条件，其中h（）为考虑X与Y的相似性，各个属性a∈A所应满足的条件为相似的整体约束函数。对于整体约束函数h（）的定义应视实际情况而定，这里给出以下原则：a∈A，λa（a（x），a（y））≥σ（a），其中σ（a）∈[0，1]为属性a的取值被认为相似时所设定的最低阈值。这个段落中的a，是否应该为希腊字符α，请明确。

2.2模型的构建

根据结构化粒子系统的基本步骤，生成云的主要流程如下：

1）读取WRF云数据。从数据中获取云的位置、半径及边界分布情况。

2）初始化粒子。根据云的物理特征为每一个粒子赋予相关属性，再按照WRF数据中云的边界分布对其进行填充。

3）结构化粒子的生成。以第一个粒子开始作为基准遍历所有粒子，查找与第一个粒子具有相似关系的粒子并标记出来，将这些粒子归为一类，看作一个结构化粒子；然后从未标记的粒子中随机选取一个作为基准，在其余未标记的粒子中查找，生成结构化粒子。以此类推，最后生成由结构化粒子组成的结构化粒子系统。

4）判断粒子的生命周期是否终结。如果粒子的生命周期结束，粒子回到初始化位置，重新对粒子初始化；否则进入下一步。

5）保存现存的结构化粒子并根据下文讲述的渲染技术进行渲染，绘制出云的图形。

最终算法实现过程如图1所示。

图片

图1结构化粒子系统流程

3云粒子渲染

3.1光照模型

粒子系统建立了云的模型，但是云粒子的最终色彩还需要进一步处理。其中光照对云的颜色起到了关键性的作用。光照模型能够表现出云与光之间的物理过程，对整个模型的绘制后的真实性和渲染的速度方面影响很大。那么要增强模拟云的真实感，必须要考虑云与阳光之间的相互关系，要考虑光的吸收、散射以及消失。