云计算科学与技术系精选(九篇)

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第1篇：云计算科学与技术系范文

【关键词】云安全技术 电力企业 应用

伴随着云计算建设的建设进行，智能电网信息安全问题开始慢慢的显现出来。所以，在智能电网云计算平台建设实施当中，需把信息安全在具体规划、基础建设、信息管理等方面加以重视，创建信息安全管理网络平台。这是目前我国广大电力企业亟待需要解决的问题。

最近几年，信息安全早已被看做与生产安全同等重要的事情。国网内部的信息违规、信息泄露安全事件的出现为我们敲响了警钟。怎样通过行之有效的信息管理以促使电力企业信息安全得到有效的保障，是目前信息网络管理工作人员面临的主要问题。然而，云安全技术的应用对我国电力企业的健康稳定发展注入了新的技术力量支持。

1 云安全的基本概念及发展状况

伴随着先进科学技术的迅速发展，云技术应运而生，但是，云安全问题也随之而来。在我国电力企业的发展过程当中，云安全是极为关键的一项内容。

其实，在现代化网络信息时代中，云安全是信息安全的最新展现，其是并行处理、网络技术、未知病毒行为的辨别等新兴科学技术与理念的一种结合体，利用网状式大量的客户端针对信息网络当中的软件行为的异常现象实施科学系统化的监测，以查出信息系统中潜藏的木马病毒、而已程序等，同时传输至Server端口实施自动式的浅析及系统化处理，同时将木马病毒的详细处理方案传送至另一个客户端中。

2010年8月，国网信通企业创建电力云仿真实实验室，同时在2011年开展了对云计算技术设备的研发及建设工作，其中包含有：云服务器、云终端、云计算软件、云安全软件、云数据挖掘软件等的研发。

2 电力企业中云安全技术的应用分析

在电力系统智能云的基本前提下，电力企业中实现了云安全技术的具体应用。智能云能够通过运用集群、分布式计算等体系性能把电力系统当中的网络全部的计算应用软件集中在一起，一同针对各级别的电网、计算机终端供应相关的数据存储及计算服务。这样便能够把集群性能、分布式处理等全部的综合在一起，利用软件接口，为电力系统各级电网与计算机终端供应智能云服务。

2.1 云安全技术系统

现代化的电路企业信息安全框架当中，各级电力企业在信息安全防护上有着非常充分的基础设施经验，各方面的信息安全措施也是比较到位的，可是，县级电力企业安全水准依然是比较落后的一个方面，在整个企业信息安全技术的应用上力量非常薄弱，所以，电力企业中云安全技术的应用能够很好的解决这一现实问题，并且能够在很大程度上促使企业信息安全性能得到显著的增加，做到电力企业信息安全网络在高效能的状态下稳定的运转下去。

通常，云安全包含了身份验证、操作系统、应用程序、应用服务器、网络防护、病毒防护体系等几大部分。

电力企业在应用具体的解决方案的时候一定要有相关的用户验证及明确授权的。云安全当中通常是通过在云中进行密钥分发服务器的具体设置，而服务器是按照国网、省网、市网来进行意义划分的，采用对称密钥与公考密钥的形式对广大用户进行认证与相关授权，上述产品便能够由广大用户自行加入、删除、配置密钥等。同时还能够给予不同角色不相同的权限以及用户具有的修改权限。密钥体系可促使广大用户能够得到准确的认真、辨别，以免会出现企业信息安全出现泄漏的情况。

云安全架构是通过对服务的共享来得以实现的，供应良好的标准桌面及应用，以此便能够在专属的服务器中供应更多的服务；应用服务器是将具体的应用分别发送至终端计算机的上面，由云端服务器集群来供应所需的全部计算能力。除此之外，云安全架构当中需放置所需的文件及相关数据的存储服务器。

网络防护与防病毒体系运用的是IDS架构对网络具体流量来进行监控的，网络当中的实时信息能够在第一时间上报到国网总部当中的网络运行控制中心，在有事故出现的状况下，便能够及时的将故障发生的位置做好精准的定位，同时采取相应的处理措施。防病毒体系运用的是发展比较成熟化的防护技术对病毒的传播进行及时的有效掌控，以促使电力企业信息网络处于安全的状态之中。

2.2 云安全技术的应用

通常，云安全体系的部署是遵循国网、省网及市网的层次进行一一部署的，各层电力企业的权限也会存在较为显著的差别。在整个云安全体系当中，需要制定统一的信息安全策略，电力企业信息安全网络当中的全部终端都能够在第一时间得到相应的更新处理，确保安全信息防护与科学防御措施达到严格化的统一。

通常，云安全系统会从完整度、机密性、可用性三个层次来进行信息安全的考虑的，其是对数据信息进行加密处理及数据方位的严格认证与授权的基础上来使得数据的机密性得到强有力的保障。通过不同的安全传输协议以促使数据机密性传输得到强有力的保障，通过对云安全中的各组配件的科学配置达到均衡负载及实现信息的可用性价值。

电力企业中云安全技术的应用皆是在云端完成的，在客户端不需要进行用户信息的保存，为此不需要担心服务器传输过程中会不会有数据丢失的问题发生。

云安全体系终端用户访问控制的安全性：云安全技术能够供应较为精准的访问控制，能够通过具体的安全措施打开或关闭USB端口，这些USB端口同时能够实现分级掌控，以确保连接的扫描仪、智能卡等得到正常的应用，可是大容量存储盘将会禁止使用，这样才能够促使一些敏感性质的数据在不经过U盘泄漏到外面，同时确保整个信息系统在安全的状态下顺利运行。

3 结束语

在不远的未来，智能电网必然会获得飞速的进步及发展，为此是需要一个健康的信息运行网络在作为支撑的，云安全技术作为一种非常先进的信息安全管理观念，将会在电力企业中得到非常广泛的有效应用，发挥其显著的作用。

参考文献

[1]王德文，宋亚奇，朱永利.基于云计算的智能电网信息平台[J].电力系统自动化，2012，22-34.

[2]孙德明，何正嘉.快速构建基于Web的远程测控系统[J].计算机工程与应用，2003（23）：l60-162.

[3]朱文凯，陶波，何岭松.基于Internet的嵌入式e-维护装置[J].测控技术，2002，21（6）：17-21.

[4]夏应高，朱秀昌.用于监控视频的滞留与搬移物体的检测算法[J].视频应用于工程，2008，32（12）：86-88.

第2篇：云计算科学与技术系范文

【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3篇：云计算科学与技术系范文

关键词：卓越课程；计算机系统；计算思维

0 引言

“卓越工程师培养计划”是贯彻落实《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》和《国家中长期人才发展规划纲要（2010-2020年）》的重大改革项目，也是适应我国工业化发展进程，培养和造就一大批创新能力强、适应我国经济社会发展需要的工程技术人才的重要举措，是增强我国核心竞争力、建设创新型国家、走新型工业化道路的必然选择。同济大学作为首批实施“卓越计划”的高校，于2010年启动“卓越课程行动计划”，加强课程的内涵建设，推动教学改革以取得突破性进展。

另一方面，计算思维（ComputationalThinking）作为一种教学理念，近年来在计算机基础教育中受到关注。计算思维是指运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。当今社会已进入信息化时代，具备计算思维，能够运用计算机技术和手段进行学习和工作、解决专业问题是高级人才必备的素质。计算思维能力是与读写能力一样的人类基本思维方式。

为了配合同济大学实施“卓越工程师培养计划”试点方案，提高骨干教师的业务素质和教学水平，同济大学于2011年开展计算机科学与技术卓越课程行动计划，将计算思维融入“计算机系统级课程”的教学改革中，取得了良好的教学效果。

1 “计算机系统级课程”教学改革内容

本次课程改革试点的核心内容主要包括3个方面：一是课程授课方式改革；二是训练（指各种类型的作业、结合课程的创新性实验项目、综合性和设计性实验等）方式改革；三是考试方法改革。

课程授课方式改革要大力推行启发式、探究式、讨论式、参与式、小班制等教学方式。训练方式改革除了传授知识外，还要通过设计综合性作业、结合课程的创新性项目以及其他形式多样的综合性训练，将学生的综合能力和人格培养落实到具体课程教学中。考试方法改革要消除应试教育产生的不利影响，以学生综合能力评价和人格养成作为核心，努力实现学生学习成绩评价方式的多元化。同时，建立计算机系统级教学团队，以团队形式对课程进行设计，积极建设和落实包含课程授课方式、训练方式、考试方法3大环节改革的具体方案。

“计算机系统级课程”教学改革项目在同济大学软件学院和电子与信息工程学院共建的“计算机系统结构”国家级精品课程建设的基础之上，结合电子与信息工程学院在学科方向上的特色和优势，采取“两级基础深化、知识体系构建、实践能力培养、前沿技术追踪”4项措施，建立面向“卓越工程师”培养的计算机系统级课程教学体系。

1）两级基础深化。教师通过“计算机与信息安全导论”“计算机导论”和“计算机系统结构”课程，分别从广度与深度两个方面对学生进行全面的计算机学科基础教学。“计算机与信息安全导论”和“计算机导论”旨在帮助初学者认清学科的轮廓，而“计算机系统结构”则为计算机学科高年级本科生提供完整的学科核心知识。

2）知识体系构建。教师以“虚拟化与云计算”“Web编程”和“计算机前沿技术概论”等课程为基础，建立计算系统和网络的知识体系框架，为强化计算机科学与技术学科的特色和建立完整的计算机系统学科知识体系规范打下基础；同时还注重相关课程的交叉，如“计算机系统结构”与“操作系统原理”“编译原理”在虚拟操作系统、编译优化等方面的结合，“计算机系统结构”与“虚拟化与云计算”在大规模并行处理系统下的融合等。

3）实践能力培养。教师通过“计算机系统实验”课程，将“计算机系统结构”“操作系统原理”与“编译原理”等课程中关系极为密切的核心内容以综合实验形式进行集成，如存储结构及其管理、目标代码生成及优化、线程调度等。这样既有利于消除孤立知识点，又加强了学生的综合实践能力训练，为他们将来从事计算机系统开发工作打下坚实基础。

4）前沿技术追踪。教师通过“计算机前沿技术概论”课程追踪国际计算机系统结构领域中的前沿问题与技术。

笔者提出的面向卓越工程师的计算机系统结构系列课程体系框架如图1所示。该教改项目的实施将提高计算机系的办学水平，加强对青年教师的培养力度，同时也有助于本科教学中多出科研成果。

该教改项目从理论与实践2个方面展开，围绕计算机系统主题，在课程体系建设上注重基础、突出重点。特别是在实践教学方面，除了在相应课程的实验环节对学生进行训练外，还将在专门的“计算机系统实验”课程中进行有关计算机系统硬件和软件2个方面的完整的集成实验，通过数据采集和建模分析等手段验证实验结果的正确性和有效性。通过发现并解决实验过程中遇到的各种问题，学生更加深刻地理解并扎实地掌握计算机学科的核心理论，同时提高了从理论到实践的知识贯通能力和创新能力。

各门课程的教改内容简述如下。

1）计算机与信息安全导论。作为该教学体系的基础课程，将突出建设计算机系统知识体系方面的基础知识。主要教改内容如下：

①选用《Computer Science：An Overview》作为该课程的双语教材：

②每章核心内容突出计算机系统方面的基础知识；

③将计算机系统方面的基本知识从传统计

算机导论内容中自然引出；

④展开双语教学，并建设精品课程。

2）计算机导论。作为该教学体系的基础课程，将突出建设计算机系统知识体系方面的基础知识。主要教改内容如下：

①选用《Computer Science：An Overview》作为该课程的全英文教材；

②每章核心内容突出计算机系统方面的基础知识；

③加强计算思维方面的教学和实践，将Python作为入门编程工具培养学生的实践动手能力；

④展开全英文教学，并建设精品课程。

3）计算机前沿技术概论。作为全校的通识课程，适合各个年级的本科生，侧重信息安全前沿，同时带动整个教学体系前沿知识的探索。主要教改内容如下：

①汇集计算机系统结构课程体系中各个分支领域的前沿思想与技术；

②为“计算机系统实验”课程提供前沿的实验内容建议和素材；

③自行编写课程讲义与教材。

4）计算机系统实验。该教学体系中的实验课程建立在“计算机系统结构”“操作系统原理”“编译原理”等课程的基础之上，是整个教学体系中学生实践能力培养的核心课程。主要教改内容如下：

①建立计算机系统课程知识体系；

②建立实验环境，设计丰富多样的综合实验项目和开放性实验项目；

③编写实验指导书。

5）虚拟化与云计算。该教学体系中的专业课程之一，介绍可信与安全系统体系结构的基本概念、基本原理和基本结构。主要教改内容如下：

①建立课程知识体系；

②编写教材。

6）Web编程。该教学体系中的专业课程之一。主要教改内容如下：

①完善课程知识体系；

②建立实验环境，设计实验项目；

③编写教材和实验指导书。

2 教改特点

基于“计算机系统级课程”的计算机科学与技术卓越课程行动计划具有如下特点和创新性。

1）将本系计算机学科优势、优质课程与“卓越工程师培养计划”的实施相结合是本系统级课程教改项目的特点之一；

2）开设“计算机系统实验”课程作为计算机系统级课程教学体系的核心实验平台，加强学生的实践能力培养是本系统级课程教改项目的特点之二；

3）本教改项目结合计算机新教学法，将计算思维教学方式在计算机系统级课程中进行实践（“计算机系统实验”和“计算机导论”课程中实施），加强学生的实践创新能力是本系统级课程教改项目的特点之三；

4）本项目将工业界的最新技术介绍给本科生，为其提供毕业设计选题和到著名企业实习的机会是本系统级课程教改项目的特点之四；

5）本项目将可信与安全计算系列课程作为建设对象，点面结合带动一批课程、实验基础设施和教师队伍的建设是本系统级课程教改项目的特点之五。

3 教改成果

经过两个学期的建设，计算机系统级课程的教学改革取得如下成果。

3.1 教改立项方面

1）2012-2013年，教育部-IBM专业综合改革项目建设课程“虚拟计算与云计算”；

2）2011-2012年，谷歌校企共建实用精品课程项目“Web编程技术”；

3）2011-2013年，同济大学全英文课程建设项目“计算机导论”：

4）2011-2013年，同济大学双语课程建设项目“计算机与信息安全导论”；

5）2011-2012年，同济大学电子与信息工程学院教学改革研究与建设项目“面向‘卓越工程师’培养的可信与安全计算课程教学体系建设”。

3.2课程建设方面

1）计算机系统结构。

该课程于2011年上半年被批准为同济大学本科卓越课程（计算机科学与技术专业），同时作为计算机科学与技术系一软件学院共建国家级精品课程。

2）计算机系统实验。

计算机系和学院实验中心已经购买相关的实验设备并完成实验室建设；已经开始组织2010级3位硕士研究生完成课程所涉及的5个实验设计。

3）计算机与信息安全导论。

该课程成功申报同济大学双语建设课程，并于2011年9月开始实行双语授课，同时完成了课程网站的建设。

4）计算机导论。

该课程成功申报同济大学全英文建设课程，并于2011年9月开始实行双语授课，同时完成了课程网站的建设。

5）计算机科学前沿技术导论。

该课程于2010年开设，目前已完成课程网站建设和《计算机科学前沿技术》教材的写作。该教材获得IBM大学合作项目书籍出版资助和同济大学“十二五”规划教材建设项目的资助。

6）Web编程技术。

该课程成功申报谷歌校企共建实用精品课程，并于2011年开设，同时完成了课程网站的建设。

7）虚拟计算与云计算。

该课程成功申报谷歌校企共建实用精品课程，并于2010年开设，同时完成了课程网站的建设。

3.3教材建设方面

1）《计算机科学前沿技术》教材已经编写完成，于2012年7月正式出版，并被列为同济大学“十二五”规划教材。

该教材是一本计算机科学的入门与提高教材，在力求保证学科广度的同时，还兼顾主题的深度，同时特别强凋计算机科学的前沿性，既介绍计算机学科相关主题的来龙去脉，又引入国内外最新和最热门的前沿课题。该教材既涉及计算机传统研究领域，如计算机网络、操作系统、人工智能等又涉及云计算、物联网、智慧地球等新兴热门研究领域，重点讲解这些最新计算技术在各个学科中的应用，既让读者对计算机新兴技术有一个宏观的把握，又通过各种案例分析指导读者将计算机最新技术应用到相关专业和学科中。

2）同济大学已与清华大学出版社签约出版《虚拟化与云计算》教材，目前已完成部分书稿，预计2013年初出版。

第4篇：云计算科学与技术系范文

【关键词】产业园区；统计服务体系；PDCA管理；云服务统计平台

0 引言

随着国家对产业园区发展的愈加重视及产业园区在社会发展中发挥的作用越来越大，园区要进一步提档升级，必须提升管理模式，由传统的粗放管理向精细管理迈进。数字化时代中，信息是一切管理活动的基础，离开数据信息就基本谈不上科学管理。其中，精细化管理依赖于更加完整、更加及时、更加准确和更加系统化的信息，所有这些必须借助于更加先进的统计体系才能实现。

统计工作是全社会各行各业发展、存在的数据直观表现。目前，随着大数据时代的到来，统计工作也发生了翻天覆地的变化，统计技术的应用和统计手段也发生革命性变化。统计工作只停留在以记录和了解事物为主要任务的统计阶段已不能适应园区的发展，必须基于未来技术环境构建统计体系，必须发展到管理统计阶段和智能决策统计阶段。随着园区管理业务更加复杂，需要更高效的管理体系和科学的管理方法才能得以实现，传统的统计体系难以支撑复杂的业务体系管控，需要进行进一步优化统计体系，使统计体系更加智能化，更加高效率。

1 加强统计服务体系的主线研究

园区应该建立面向科学管理，结合未来统计应用，建设基于业务管理、能力建设和机制建设的三条主线的园区统计服务体系。基于三条主线的园区统计体系模型如图1所示：

图 1 园区统计体系模型

其中，PDCA管理中，P是指园区规划、指标及目标。D是指园区规划实施及日常管理。C是指规划实施及日常管理过程评估及检查，反馈状态是否对准目标。A是改进与评估。统计业务必须遵循PDCA管理循环， PDCA管理的关系如图2所示。

图 2 PDCA管理循环

1.1 业务主线：基于业务目标及PDCA管理的统计业务体系

园区统计业务体系建设应深入融合到园区业务目标和PDCA管理体系当中，使统计工作具有明确的目的性，真正服务于园区建设。彻底解决想要数据找不到，想管指标无数据，想做决策无依据的管理状态。构建数字园区，规范科学管理，使园区管理再上新台阶。

1.2 机制主线： 强化适应现代统计要求的机制建设

（1）加强具备先进技术应用的统计团队建设

大数据背景要求统计机构的各项工作要必须走专业化道路，制度设计部门要研究数据获取来源、可信度、成本等项目，按照用户的需求设置指标；数据采集岗位的任务是开拓更多可用的数据来源，并对数据流进行实时监测，保证数据流的通畅和清洁；数据分析岗位则通过专业化的分析手段进行科学分析，而后由专业化部门将数据产品传递给社会用户。只有按照统计数据生产流程设定机构，并进行网络化管理才能保证数据生产的科学性。

（2）以绩效驱动统计工作落实到位

设计关于统计工作的绩效管理体系，明确统计工作指标与目标按照PDCA整体思路，层层循环，环环相扣的原则开展绩效管理活动，确保统计工作落到实处。

（3）统计分层审计

建立分层审计制度，对统计进行分层审计，确保统计体系高效能运作；建立审计标准，按照标准及设定的频率进行审计；根据统计体系运行审计结果，落实审计整改计划，并纳入绩效管理体系。

1.3 能力主线：强化适应现代统计要求的能力建设

统计能力提升需要依赖三个基本要素，即传统统计技术应用、先进统计技术应用和能力训练。

（1）传统统计技术应用

加强传统的数理统计在园区管理活动中的技术应用能力，同时也加强社会统计技术应用能力水平。

（2）统计能力训练

针对现代统计体系要求，建立统计各个岗位能力模型，制定能力发展计划，并根据能力地图组织开展能力训练活动。

（3）先进统计技术应用：基于大数据的统计方法应用

随着大数据时代到来，园区统计工作也必须跟上时代步伐，应用基于大数据时代的统计方法，重点规划并建设统计信息的云服务平台。

2 建设统计服务云服务平台

建立基于云计算、移动互联网和大数据的云服务统计信息服务平台，主要功能包括：

（1）统计数据采集：统计数据采集方法主要有多种方式，通过企业单位私有云平台或开放的信息系统接口获得大量数据，也可用传统的调研方法获得数据，同时还可以通过内部管理系统获得相应数据。

（2）数据整理与存储：这些数据存储于大型数据云平台，同时进行归类整理，通过一定算法程序自动处理，以供大数据挖掘技术挖掘应用。

（3）统计分析：对于实时需要的统计数据借助软件技术自动分析。

（4）统计结论与应用：对于需要进行过程管控的问题及指标在线实时监控和移动监控，支持移动办公；同时可以对状态出现问题进行预警，及时采取措施纠正偏差；也可根据特殊需要自动分析统计结论；同时还可实现辅助决策建议。借助先进统计信息技术手段，提升管理效率，降低管理成本和管理风险。

云服务统计信息服务平台功能框架图如图3所示：

图3 云服务统计信息服务平台功能框架图

充分应用云服务统计信息服务平台，完善了园区生产业体系，带动了园区生产业的发展，大大增强了园区服务能力。另外，云服务统计信息服务平台属于云计算产业，可有效推进园区云计算产业的发展，促进园区产业结构的优化。

3 结束语

开展统计分析工作推动了统计改革的深化和统计工作的开拓，统计数据只有在使用中才能知道是否准确；数据是否准确只有统计部门本身才能做出最权威性的估价。如果不开展统计分析，对于各统计指标是否协调、数据之间是否平衡、数据是否准确这一系列问题就很难做出正确的、系统的、权威的评估。另一方面，统计分析工作对统计方法制度的改革也起了积极的促进作用。所以，做好统计分析工作，从整体上保证了统计工作水平的提高。

阳和工业新区作为自治区最早的一批工业园区，积极的寻求突破和跨越以适应工业转型升级的需要，逐步实现产业升级，提升园区产业服务，并通过打造园区统计服务信息云平台重大项目为抓手，为产业园区获得了更大发展，做出了更大的贡献。

【参考文献】

[1]江凌，倪洪怡.上海文化产业园区管理：现状、问题与对策[J].福建论坛（人文社会科学版），2013，04：53-59.

第5篇：云计算科学与技术系范文

一、需求分析

（1）大型工程分析与科学研究的数值模拟要求的计算量与存储量都是巨大的，甚至是海量的。多CPU并行机与大规模的集群环境为用户求解数百万、数千万甚至更多的自由度提供了可能，同时也为复杂和大规模的工程与科学计算找到了出路。石油勘探、地震预测预报、气候模拟与天气预报、人体基因与遗传工程、医学图像的快速处理、海洋环流和超导模拟等。此外，还可以作为超级服务器用于信息服务、事务处理、决策支持等进行应用。

（2）信息技术的不断发展，使得各行业的信息量呈爆炸性增长趋势，一些科学应用中的数据量已经从几十个TeraBytes发展到PetaBytes，并且在不断扩大。2000年科学应用每年需要处理的总数据量已经达到数百TeraBytes，2010年科学应用每年所要处理的数据量预计将要达到数百PetaBytes；数据规模指数级的增长已经超过了由摩尔定律所预测的计算能力和存储空间的增长。

（3）高能物理学实验：大型强子对撞器（Large Hadron Collider，LHC）通过把高度活跃的质子以超快速度撞击到一起来完成高能物理学实验，2009年夏天启动以来，这些物理学实验每年都会产生数PB的原始数据和派生数据，预计会持续15年。分布于世界各地的科学家将会以协作的方式对这些数据进行科学分析。

二、国内外同类云计算平台对比分析

1.国外云计算平台

（1）Google公司针对Google特定的网络应用程序而定制的专属云计算平台。针对内部网络数据规模超大的特点，Google提出了一整套基于分布式并行集群方式的基础架构，利用软件的能力来处理集群中经常发生的节点失效问题。这个平台先是为Google最重要的搜索应用提供服务，现在已经扩展到其他应用程序。

（2）IBM于2007年11月推出了蓝云计算平台。通过架构一个分布的、可全球访问的资源结构，使数据中心在类似互联网的环境下运行计算。包括Xen和PowerVM虚拟Linux操作系统映像以及Hadoop并行工作负载安排。

（3）亚马逊凭借其简单存储服务和弹性计算云被运来越多的人所熟知。通过这两个平台，个人或者企业可以将他们的数据和应用放置到亚马逊提供的云平台上去，亚马逊已成为全球最成功的公共云服务中心之一。

2.国内云计算平台

（1）北京工业大学于2009年启动云计算实验平台项目，搭建了新一代的基于云计算的高性能计算中心和数据中心。是面向校内、校际及社会开放的公共计算平台，能够提供优质、稳定和可靠的高性能计算服务。

（2）2008年3月，无锡市政府共建了第一个云计算中心，这是一个政府投资的软件园的平台，这个软件园平台目的为不同软件企业提供共享、集中的软件开发和资源的共享环境。

（3）2008年，中化公司在业内乃至全球建立起了第一个真正意义上的“企业云计算平台”。该平台实现了包括硬件、软件和服务在内的整体系统的虚拟化和管理，形成了可托管多种不同应用，根据需要动态地部署、配置及回收应用资源。

（4）中科院超算中心（自研） 、清华大学、上海超算中心（LSF调度）。

3.国内高性能计算平台建设的状况分析

（1）已有多个自行建设的千万亿次项目立项，并初步取得了一些成果。

（2）在建设过程中过于重视理论计算峰值的实现，严重缺乏对科学计算的管理、维护、节能和使用。

（3）没有能够在真正意义上实现具有国际领先水平的海量计算和数据处理，也对进一步提高计算性能造成了严重的瓶颈。

三、基本内涵与使命

1.基本内涵

（1）实现网络环境下的计算资源、存储资源和数据资源的有效共享，提高资源利用率并能快速响应多种研究项目所需的资源环境。

（2）支撑多种研发平台，为研究者提供独立计算环境；可以成为网格计算的支撑平台，提升计算的灵活性和便捷性。

（3）在大规模集群环境的基础上，开展在物联网环境下如何对海量的数据集合进行有效管理等基础研究。

2.使命

运用虚拟化技术让各种应用运行在共享的资源上，运用自动化技术完成应用之间的资源调配，提升学校公共计算服务平台的功能和安全性，有效改善学校大型计算设备及通用、专用软件的使用条件，培养出一批具备高性能计算能力和高素质的科研梯队，并以本平台为依托产生具有标志性的研究成果，为把我校建成为国内一流、国际知名大学做出贡献。

四、建设方案

1.建设目标

满足我校学科交叉对科学计算的多样化需求，充分考虑各种高性能计算方案的特点和适应性，在既有建设成果基础上，进一步建设复合架构的科学计算平台，既提供能满足普遍性科学计算和数据处理的通用化平台，也能够提供对重要科研方向提供高使用性能的专门化支持。

（1）实现科学计算、数据管理、数据分析的全流程支持。充分发掘计算资源，实现对信息价值的充分发掘和利用，提高科学计算使用水平。同时也为校内其他信息（管理信息、教学信息、科研信息等）提供数据的计算、分析、存储支持。

（2）将这一平台建设成为E-science的支撑平台，实现计算类科研资源的有效管理和服务，提供以科学计算和信息分析、使用为核心的科研协作和服务支持。

（3）从我校科学计算的长远发展出发，在平台建设过程中注重人才队伍的培养，打造一支跨学科、跨部门的科学计算研究梯队。

2.建设内容

（1）硬件规划

1）跨硬件平台，操作系统平台，能够支持各种应用的不同需求。进一步提高集群和小机两种具有普适性的科学计算方案的计算性能，完善多级存储体系，实现高性价比的海量数据存储，满足未来计算发展对数据存储的需求，同时充分考虑关键数据的管理和应用需求。

2）构建“SMP集群+PC集群”混合架构，以满足用户各种用户工程计算和科学研究的需求，配置由XIV存储组成的存储系统来存放相关的数据，通过并行文件系统GPFS将数据共享出来供用户使用 。

3）共享内存的IBM Power 755服务器；250节点的云计算平台；60TB扩展存储规模；GPFS高效并行文件系统。

3.基于云计算构建管理和服务体系

（1）优化IT资源使用

建设统一IT资源池，通过简单高效的自助服务方式共享给所有计算项目使用，实现大规模IT基础架构的集中配置管理和资源的按需分配。

（2）计算环境快速部署

不同学科、不同类型的计算需求对应的是多种多样的应用环境，云计算平台的自动化引擎，能够按照不同的计算需求，在资源池中选择匹配的软硬件资源自动化安装部署，交付给用户的是一个可以直接使用的应用环境。

第6篇：云计算科学与技术系范文

【文章摘要】

云计算具有低成本、高可靠性、高性能等特点，对于推动电子政务发展具有重要意义。建立和完善基于云计算的电子政务公共平台，可促进政务信息资源共享和业务协同，可提高政府的决策支撑能力与政务工作效率。

【关键词】

云计算；电子政务；公共平台

云计算是一种新的计算模式，用户并不真正拥有资源，而服务供应商提供和管理这些资源，用户通过互联网访问它们。云计算技术的发展引发了信息化建设、应用及服务模式的变革，这将对我国电子政务建设及应用产生巨大影响。我国政府也十分重视电子政务的建设，2013 年工业和信息化部了《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计实施指南》，旨在充分发挥既有资源作用和新一代信息技术潜能，开展基于云计算的电子政务公共平台顶层设计，继续深化电子政务应用，全面提升电子政务服务能力和水平。

1 电子政务公共平台采用云计算技术的意义

电子政务平台的建设采用云计算技术，可充分发挥出云计算技术的各种优点， 其中包括：资源可共享、节省建设成本、平台具有扩展性和通用性等，实现跨地域、跨部门间的沟通和合作。这能满足不同岗位、不同部门对工作应用的各种需求，实现平台间的信息共享和高效运作。基于云计算的电子政务公共平台，技术和安全问题主要由云计算服务提供商负责，数据的安全性和可靠性势必将得到进一步的提高，从而保障了系统的正常运行和安全，进而促进了电子政务的发展。电子政务公共平台具备了完善的信息安全的保障体系，在这种环境中的硬件、软件不论是应用扩展或是研发都可保障系统的安全。构建基于云计算的电子政务公共平台是一种服务模式的转变，这有利于政务公共平台向市场化、专业化的方向发展。正因为有了云计算技术的支持，进一步完善了政务公共平台的服务性能，在政务公共平台的建设和维护上以节约了一定的成本投入。

2 基于云计算的电子政务平台的基础架构

基于云计算的电子政务公共平台的整个架构可分为三个层和两个体系: 基础设施服务层IaaS（Infrastructure as a Service，基础设施即服务）、平台服务层 PaaS（Platform as a Service，平台即服务）、应用软件服务层 SaaS（Software as a Service，软件即服务）、信息安全体系和运维管理体系，其中信息安全体系和运维管理体系分别由安全防护系统和运维管理系统构成。

（1）基础设施服务层 IaaS。基础设施服务层包括硬件基础设施子层、虚拟化与资源池化子层、资源调度与自动化管理子层。硬件基础设施子层：包括服务器主机、存储、网络及其他硬件在内的硬件设备，它们是实现云计算的最基础的物理资源； 虚拟化与资源池化层：通过虚拟化技术进行整合，形成计算资源池、存储池、网络池，通过云管理平台，对外提供服务；资源调度与自动化管理子层：在对资源（基础物理资源和虚拟池化资源）进行有效监管的基础上，提供弹性计算、负载均衡、动态迁移、按需供给、自动化部署等功能。

（2）信息安全体系。针对云计算平台建设以高性能高可靠的网络安全一体化防护体系，虚拟化为技术支撑的安全防护体系，集中的安全服务体系，应对无边界的安全防护，利用云安全模式加强云端和用户端的关联耦合和采用非技术手段补充等保障云计算平台的安全。

（3）运维管理体系。保障云计算平台的正常运行，提供故障管理、性能管理、配置管理、安全管理等等。

3 基于云计算的电子政务公共平台的建设思路

目前，云计算应用仍处于起步阶段， 基于云计算的电子政务公共平台的建设应充分考虑政务信息管理的实际情况，遵循实事求是的原则和思路，从整合现有基础设施资源，搭建政务信息子云、数据子云以及“云”接入平台等方面入手，逐步进行实施。

3.1 利用虚拟化技术构建电子政务基础设施资源云

从目前我国电子政务建设现状来看， 电子政务信息化建设缺乏规范性、统一性，各级政府及部门为其业务的运行配备了相应的物理设施，但由于各政务系统模式不一，无法进行互联互通，以至于总体硬件资源利用率不高，个别硬件设施资源出现闲置浪费或出现高峰时期负载过重的现象。虚拟化技术可以将这些异构的服务器、存储及网络连接等基础架构整合到一起，大幅度提高物理资源和应用程序的效率和可用性。

3.2 构建电子政务信息服务云

（1）搭建电子政务的内容信息子云、资源子云。目前，政府各部门网站自成体系，往往不利于部门间信息共享。这里我们统一服务平台，采用SOA 体系架构，结合XML 交换技术以及Ajax 技术来提供信息资源的聚合和共享机制。通过数字内容服务平台对以往政务中的一、二级网站进行迁移和改造，搭建电子政务的信息子云，实现主站、分站群之间的信息共享；通过站点维护与内容管理权限的分配，实现集群化管理；同时提供WAP 访问和手机短信业务，实现云门户及政务各部门网站信息的共享共用，实现了内容信息的云聚合。

通过对电子政务中业务信息资源、基础和共享主题信息资源、信息公开和共享服务资源3 大资源数据库进行整合采集，实现了多角色、多类别的分层管理的资源子云，提供了按需的资源共享和检索。

（2）数据集成和交换平台实现电子政务的数据子云。建议平台采用基于统一标准和松散耦合的SOA 软件架构，利用Web 服务所采用的技术，如http 通讯协议、简单对象访问协议、Web 服务描述语言以及UDDI （统一描述、发现和整合）在不同应用之间进行数据交换服务。同时采用企业服务总线ESB 作为消息架构，ESB 是一个用于集成各种企业应用即服务的连接基础架构，它能够通过简化企业应用及服务之间的链接数量，接口大小以及接口复杂度使企业的面向服务体系SOA 更加强大。ESB 通过提供简单的标准适配器和接口来完成服务和其他组件之间的互操作。平台将各部门数据交换到中心数据库中，并提供按权限的数据访问，完成了整个电子政务的数据子云改造。

随着政府信息化建设的不断推进，基于云计算的电子政务公共平台建设的不断完善，政务系统所处理的数据内容从分散到集中，对所有的系统数据进行统一存储，对各种数据进行整合、加工，为决策提供支持。各级政府的业务逐步迁移到基于云计算的电子政务公共平台，平台会聚集大量的政府信息资源，统一的信息资源目录体系可实现政务信息资源共享，实现各级政府之间的信息交换与业务协同，提高了政府的决策支撑能力与政务工作效率。

【作者简介】

杨彬 (1975-)，女，副教授，辽宁辽阳人，硕士，毕业于东北大学信息科学与工程学院，主要研究方向为计算机网络和计算机应用。150

探索研究

第7篇：云计算科学与技术系范文

【关键词】云计算 物联网 运营平台

信息技术的快速发展，促使云计算与物联网成为业界与社会共同关注的重点。自计算机与网络快速发展后，物联网被认为是信息产业技术发展的新浪潮，同时也是信息技术快速发展的必然趋势。电信运营商就物联网的认识局限于特定的终端领域，利用无线或有线的方式，推进机器与机器、人与机器之间的信息交流。通过这种信息交流形式，从而可以调控生产过程、采集远程数据、运程诊断以及调度指挥。而云计算具有的多用户、虚拟化、高可靠性以及超大规模的特点，满足物联网智能化与规模化的发展需要。因此，将云计算引入到物联网平台运营平台的建设中具有重要的意义。

1 物联网的概述

实际上，物联网是一种经过特殊程序制作而成的感应器。在进行微处理后，分析非常态数据。经过3G、Zigbee协议、RFID射频技术、GPRS、TCP/IP协议等不同方式来进行数据传输。而这种数据的传输，需要在相关协议的基础上，将物语互联网相互连接起来，这样就能够实现信息交换与沟通。这样一种模式其实就是从智能化进行识别、定位、监控、管理以及跟踪等一种网络体系。说的简单一点其实就是保持物物相连。物联网是在互联网基础上，不断延伸和扩展。这样用户在使用的时候就可以延伸和扩展相应的物品，并相互交流信息。从实际中可以了解到，物联网的应用已经深入到各个领域中。但由于正处于起步阶段，扩展的规模并不是非常大。

2 云计算

关于云计算的定义，存在很多种说法。从专业的角度上来说，云计算就应当是将动态化、容易扩展且已经被虚拟化的计算资源利用互联网而提供的一种服务。云计算的几项关键性技术主要包括，首先，虚拟化技术。利用虚拟化技术，用户就可以替换物力资源，产生一种与物力资源具有相同功能的虚拟资源。而这种虚拟资源并不局限于实际的物理资源上，可能会跨越不同的物理资源，但是用户在使用的时候无需了解的过于透彻。根据对象的不同，有存储虚拟化、应用虚拟化以及操作系统虚拟化之分。其次，弹性规模扩展技术。通过云计算，可以为用户提供相对较大的资源，根据使用不同，负载周期的不同，可以对所应用的资源进行动态化的伸缩，采取这样的方式可以明显提高资源的利用率。再次，分布式存储技术。在云计算环境中，分布式存储技术可以满足单台服务器难以满足的存储性要求。该技术一项最为明显的特点就是存储的资源可以抽象表示与统一化的管理，且可以保证存储数据的安全性与可靠性。最后，分布式计算技术。Mapreduce编程模型是云计算最为典型的分布式计算模式。利用这种模式可以明显提高数据的处理能力。另外还有一种就是多租户技术。这种技术指的是大量的用户可以共同使用软硬件资源，根据用户的需要使用资源，优化配置软件服务，同时还不影响其他用户的使用。

3 基于云计算物联网运营平台的构建

3.1 设计物联网运营平台体系

在设计物联网运营平台体系的时候，应当充分考虑云计算的各项特点，并将其合理的应用到物联网运营平台中。但设计体系结构的时候，必须注意这么几方面问题。第一，云基础设施。借助虚拟化技术，促使不用行业的用户或者是同行业的不同用户在物联网运营平台上达到资源共享的目的。实现资源共享，可有效节约存储空间，不同用户可共用虚拟储存池，

3.2 云平台

云平台是物联网运营的关键。云平台可借助分布式计算、分布式存储以及各项虚拟技术增加数据处理能力，提高数据分析能力，这样就能够极大的满足数据实用性与实时性要求。

3.3 云应用

通过云应用，可以实现行业上的不同业务程序。而这也可以作为物联网运营平台的构成部分，合并在一起就能够形成第三行业应用平台。借助虚拟化技术，可保证不同用户在物联网上资源共享。最后，云管理。采用弹性资源收缩机制，用户在使用的时候，运营商会随着时间的变化计算其使用的资源，而这种计算需要借助云平台得以实现。

3.4 建立物联网运营平台

电信运营商在建设物联网运营平台的时候，难以一步到位。

第一，从无线传输通道、监控功能以及网络节点配置方面入手，在应用商、传感器厂商相互配合，可以为用户提供功能强大的物联网。但是物联网运营平台的建设必须实在云基础设施基础上形成。唯有如此，保证虚拟技术，小规模建设成本可有效降低。第二，找准突破口，延伸网络节点配置与监控功能。利用云计算，可以形成行业计算模型，并产生对外服务。当然，还可以与供应商相互合作。在相关供应商的支持下可开发云应用，并将各项功能集中到云平台上，实现物联网运营平台的建设。第四，拓展云应用范围，优化云服务平台与模型，提高物联网云管理能力。经过这一系列的措施，可有效增加物联网运营平处理数量。事实上，此项操作程序较为复杂，在物联网应用范围逐步扩大的过程中，用户数量也在持续增加。物联网运营平台在云计算基础上形成，已经成为一种趋势，且云计算在此过程中发挥的作用越来越明显，并充分发挥电信运营商在物联网产业发展中的作用，推进物联网的发展，带动信息技术的发展。

4 结语

通信网路应用领域逐渐拓宽，应用技术越来越成熟的情况下，设备与物质逐渐加入其中，且逐步的壮大。保持着人与自然之间沟通，就有助于沟通交流的智能化。将云计算作为基础，物联网运营平台的构建，是一种必然趋势。且物联网必然是信息技术后期发展的趋势。

参考文献

[1]褚谨文，王艺.从电信运营角度看物联网的总体架构和发展[J].电信科学，2010，14（4）：21-25.

[2]赵钧.构建基于云计算的物联网运营平台[J].电信科学，2010，16（6）：48-52.

[3]刘云浩.从普适计算GPS到物联网：下一代互联网的视界[J].中国计算机学会通讯，2013，5（12）：66-69.

第8篇：云计算科学与技术系范文

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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9篇：云计算科学与技术系范文

关键词：计算机实践；平台；实验教学；资源；公共服务

中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1009-5039（2014）28-6678-04

1 概述

如今，计算机技术更新速度非常快，以物联网、云计算、移动互联网、大数据等为代表的新一代信息技术对大学毕业生计算机水平的要求也在日益提高，肩负着大学生计算机能力培养责任的计算机基础教学面临着新的挑战[1]。同时，由于技术的飞速发展，导致计算设备需要持续快速更新，这与我国中西部地方性高校普遍存在的教学经费相对不足形成了突出的矛盾。地方性高校公共计算机实验室普遍存在经费紧张、硬件设施比较缺乏[2]、实验教学组织管理水平较低、实验教学资源没有得到高效利用等问题。

为了改变实验室设备利用率低收益差、缺乏共享的实验基地、培养人才与社会需求脱节等问题[3]，全面整合信息技术与教学环节，提高实验室教学组织能力及资源整合程度，使实验室能最大限度地支撑地方性高校高等教育深化改革与发展，构建教育信息化公共信息服务体系，使其成为师生进行科学研究、科技创新的基地，已成为公共计算机实践平台基础的具体建设目标。

2 现状分析

2010年国家《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》，明确提出：“信息技术对教育发展具有革命性影响，必须予以高度重视”。2012年教育部《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》，其中提出“高等教育信息化是促进高等教育改革创新和提高质量的有效途径，是教育信息化发展的创新前沿”。为贯彻落实《纲要》和《规划》精神，更好适应高等教育发展及高等学校改革的需要，推进信息技术与教学的深入融合，促进教学内容、教学手段和方法信息化，创新人才培养模式，提高教学质量，各高等学校纷纷开展教育技术研究， 提高本科教学质量，深化教学改革，全面推进高校教育现代化。

各高校还依据或参考教育部实验教学示范中心建设的要求，形成层次清晰、责权明确的现代化管理体制和高效率、智能化的运行机制，注重创新型人才的培养，积极创设各种有利条件支持大学生研究创新型实验项目的开展[4]。为适应创新人才培养方案的实施，实现实验课程的全面改革，充分整合教学、科研实验室资源是行之有效的管理手段，也是改变传统教学模式、提高实验教学质量、培养学生独立操作能力和创造性思维的必由之路[5]。

近年来从“985工程”、“211工程”高校到普通地方性高校，都出现了公共计算机实验室面对学生开放的教学实习机时数基本稳定在教学计划核定数，但学生缺少上机热情，影响教学培养效果；课外自主实习机时数逐年减少，学生不再热衷于在实验室内学习的现象（见表1） ，这类现象在普通地方性高校尤为突出。

另一个值得关注的问题是中西部地区高等院校在不断扩大学校办学规模、整合高校办学资源的同时，高校公共计算机实验室的设备显得陈旧，建设与优化显得相对滞后，公共服务能力显得捉襟见肘。公共计算机实验室不仅要承担学生数不断增加的计算机公共基础类课程的实践教学任务，还要承担在各新校区专业课程的实践教学任务（各专业实验室在新校区的建设相对落后）以及各门实验课程的无纸化考试任务等。此外各高校近年改变教学观念更加重视培养学生的创新能力、科研能力，在公共计算机实验室开设各种形式的创新实验课程；利用公共计算机实验室开展获批的各级“大学生创业训练计划”项目与“大学生科研训练计划”项目。以具有代表性的某地方性高校公共计算机实验室为例，在用设备状况与目标任务反差逐年扩大（见图1和图2） 。

计算机运算速度缓慢，存储空间不足等突出问题，导致实践教学效果越来越差。不能满足日常实践教学要求，如何谈提高实践教学水平？这些不断扩容的实践教学任务、创新的教学模式与传统的实验室功能形成了无法回避的矛盾。新形势下的教育发展目标要求我们必须提出新的观念去改革实验室，结合计算机技术和现代教育技术，建设好公共“计算机实践平台”基础，增强实验室的教学和科学技术研究支持功能，为高校师生提供一个优质的、适应教育事业发展的教学和科研环境。

3 研究内容

本文所指的计算机实践平台是大平台概念，既包括技术层面的硬件、计算机软件等基础设施，也包括教学手段、教学方法以及教学机制等上层内容，其中基础设施是本文研究的内容，而上层内容不在本文讨论的范围内。该文提出了一个新的概念―“计算机实践平台基础”（以下简称“平台基础”），它是指由计算机技术、现代教育技术等工程技术实现的教学与管理环境，是提高教学水平与效果、打造国家级实验教学示范中心的重要支撑环境。

“平台基础”的建设思路是采用虚拟技术充分利用现有服务器与存储硬件资源，有效控制用于硬件采购的资金投入规模；深度整合现有学校或部门的计算机软件系统（例如：网络教学系统、无纸化考试测评系统、内部管理系统等），提升现有系统的管理与服务功能；以实验室专业技术人员为主，研究与开发新系统，建立健全计算机实践平台的整体功能。

“平台基础”的具体研究内容主要包括构建其体系结构、利用前沿信息技术在学校现有硬件条件下提高实验设备的利用率、规划建设计算机实践教学资源、构建完善计算机管理系统平台。具体的研究内容和成果包括如下4个方面：

1） “平台基础”的体系结构

“平台基础”的体系结构总共由4个层次组成，见表2。最底层硬件层由各高校的现有投入硬件设施完成，这样设计的优点是避免硬件设施的重复投资，提高硬件设施的利用效率，特别适合于资金相对紧张的高等院校。第二层由计算机的核心前沿技术组成，主要技术为计算机虚拟技术、并行计算、分布式计算和云技术等。计算机的虚拟技术主要解决设备复用，提高设备运行效率的问题。并行计算和分布式计算主要为解决大型科学计算等问题。云技术和虚拟技术是本层的核心内容，它可以解决计算机的计算和存储不灵活、适用性差的问题。第三层由各种形式的数字化资源构成，例如：数字化图书、期刊、论文库、计算机软件等。第四层由多个与计算机实践教学、管理环节相关联的计算机软件系统构成。

2） 利用计算机前沿技术，提高设备利用效率

计算机虚拟技术是近年来新兴的一门计算机技术，它能有效提高设备使用效率，例如：传统实验室，有多少门课程就要安装多少套软件，再好的计算机也要变得运行缓慢，影响教学。有了虚拟桌面可以为每个班级、甚至是每个学生提供个性化的桌面，桌面上只有当前课程需要的教学软件，这样做的好处是不仅提高了计算机的运行速度，同时还保障了良好的教学秩序，学生不能在课堂上从事聊天、玩游戏、看电影等与教学无关的活动。利用计算机虚拟技术实现实验室桌面的虚拟化，减轻桌面计算机的计算压力和存储压力，充分利用其硬件性能。在部署虚拟化的过程中，由于把桌面计算机的压力转到服务器端，所以需要同时利用云计算和云存储来充分有效地利用服务器硬件资源，以达到负载合理分配的问题。

此外云技术的有效实施也能给交叉学科提供科学计算功能，让公共计算机实验室的设备不仅能服务公共课程，也能为专业课、科学研究提供服务，扩宽了适用范围，提高了设备利用率。

3） 建设各类计算机实践教学资源库

实施优质数字教育资源建设与共享是推进教育信息化的基础工程和关键环节。公共计算机实验室通过多年的工作可以积累到覆盖多学科多专业、门类众多的计算机实践教学软件、课件等教学资源。以教育科研网络和互联网络为媒介，建设、整合、优化一个覆盖面广的、优质的、开放的、共享的计算机实践教学资源库，成为了一项具有实际价值的教育技术应用研究内容。通过该资源库的建设，加强计算中心的资源服务能力，完善学校教学公共服务体系，可以让所有学习者方便快捷地享有优质数字教育资源。①遴选深度融入学科教学的课件素材、课件制作工具、习题库、试题库、综合设计题库、实习项目库、国际国内大赛获奖作品、优秀毕业设计作品、优秀学位成果作品、系统软件、应用软件、优秀实验系统等。②建立规范而丰富的计算机实践教学资源种类，开发管理维护工具和使用工具（支持计算机和移动设备），促进学生从传统学习模式向“以资源为中心的自主性学习、个性化学习”模式转变。③计算机云技术是一种新兴的前沿技术，也是教育部“建设信息化公共支撑环境，提升公共服务能力和水平”的主要任务，改变传统以设备为中心的共享模式，建立以信息为中心的云共享模式，以校园网络为媒介，向所有师生开放资源库，扩大受益面。

该资源库主要的分为教学性资源、科研性资源、过程性资源三个类别，其主要结构见表3“计算机实践教学资源库主要结构”。其中教学性资源包括电子课件、电子教案、教学案例、多媒体教学文件、参考资料、计算机课程软件、计算机工具软件、开源软件等内容。科研性资源包括科研课题申请书、开题报告、中期报告、结题报告、科研论文、专著等内容。过程性资源包括实验笔记、实验报告、实验数据、实验作品等内容。

4） 构建并完善各类开放式应用软件系统

通过全面整合现有软件系统，建设新的软件系统建立健全计算机实践平台功能，实现包括实验室基础信息数字化、规范科学的实验室开放管理、项目化实验室流程管理等方面的实验室综合信息化管理，覆盖计算机网络化教学与计算机专项实验系统的衔接，其整体结构如图3“计算机实践信息管理平台”。

本文提出的应用层的创新点是把应用软件分为3个大类：管理信息系统类、教学过程与评价类、专项实验系统，有别于传统概念的前2个分类。其中专项实验系统的最大特点是虚拟化、个性化和学科专业化。学生可以带着自己申请的项目或导师的项目，走进公共计算机实验室，利用这里基于虚拟技术的专项实验系统开展科学与技术研究。它可以利用现有国家教育主管部门培育的“大学生创新训练计划”、“大学生创业训练计划”、“大学生科研训练计划”、“大学生竞赛”等项目平台，有效地提高学生的动手实践、技术创新、科研等能力，为国家发展输出有用的人才。

4 结束语

教育信息化是推进教育改革与发展的战略制高点，随着教育信息化的推进，公共计算机教学部门成为了一个网络化、高度数字化的实践教学中心。我国教育信息化发展现在已进入普适计算的兴起阶段[10]，我们应该在高等学校发展期间，利用好学校现有硬件条件，进一步改变传统观念，紧扣时代脉搏，深度融入前沿计算机与教育技术，建设优质的计算机实践平台，完善信息化管理体系，提高信息化管理水平。

公共服务体系是高等院校未来发展的必由之路，公共计算机实践平台在公共服务体系中的将发挥极其重要的作用。高等院校要实现快速而健康的发展，首先要实事求是把“平台基础”建设扎实、打牢基础。该文的创新点是按照4层体系结构组织“平台基础”，利用前沿计算机技术和现代教育技术，充分利用学校现有资产，合理节约建设成本；在满足传统公共计算机课程的条件下，增加个性化的专业化的实验系统，以满足培养学生动手实践能力、创新科研能力的要求。

参考文献：

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[3] 路遥，范雪松，丁万东.计算机实践教学的实验平台建设[J].实验室研究与探索，2013，32（10）：457-460.

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[12] 赵爱玲，崔朝军.构建计算机实验教学平台的探索与实践[J].中国高校科技，2012（5）：39-40.

[13] 谭筠梅，李玉龙，杜永文，蓝天.计算机网络开放实验教学平台的建设研究[J].中国电力教育，2013（17）：123-124.