云资源优化方案精选(九篇)

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第1篇：云资源优化方案范文

HDS近日宣布推出首个融合数据中心解决方案（Converged Data Center Solutions），用以全面自动化和加速、简化企业云部署。该解决方案整合和优化了日立的企业级存储系统和刀片服务器，同时支持多种应用程序和云环境下的标准网络基础设施组件。通过更快速的部署、自动化和可扩展的特性，这一新的解决方案将帮助企业按照自身的方式采用云，并以更快的速度实现可预见的业务价值。

HDS文件、内容与云计算解决方案产品市场总监许可介绍说，HDS融合数据中心解决方案采用紧密集成和共享的组件（包括存储、计算和数据网络），使创建云基础或者基础设施云成为可能，将存储、计算和网络全面整合，与那些没有经过优化集成的松散解决方案相比，在企业级可靠性、部署速度、性能和管理方面拥有明显的优势。

“融合数据中心解决方案将存储、计算和网络与软件的管理、自动化和优化相结合，能够将资源进行自动配置，并对其使用情况进行追踪，对应用程序、平台和管理程序进行优化处理，从而提供使用技术中所需要的灵活性。”许可介绍说，首个融合解决方案包括基于Windows Hyper-V Cloud Fast Track的HDS解决方案、用于Microsoft Exchange 2010的日立Converged Platform、日立统一计算平台（UCP）、日立计算刀片服务器（Compute Blade）。

据悉，基于Windows Hyper-V Cloud Fast Track的HDS解决方案，将HDS的存储、计算与网络及带有Hyper-V和System Center的 Windows Server 2008 R2相结合，可带来高性能的私有云基础设施以及能够实现进一步自动化和协调的途径。用于Microsoft Exchange 2010的日立Converged Platform是第一款经过预测试的特定应用融合解决方案，能够实现快速部署，并紧密集成了Exchange 2010的最新强大功能。HDS曾在去年的统一计算平台（UCP）是其融合数据中心战略的一个关键要素，提供了在日立融合系列解决方案中的协调和管理功能。利用编制软件，UCP能从一个简单但功能齐全的界面上，将服务器、存储和网络的管理作为业务资源池进行集中和编制。对于计算刀片服务器，许可介绍说，自2004年以来，这一产品已经在日本市场广为销售，HDS利用这一优势，将其与融合数据中心解决方案无缝集成，为客户提供了企业级的可靠性和高性能。

第2篇：云资源优化方案范文

面对不断发生的市场变化和繁杂多样的云部署方案，以及基于用户类型的不同服务形式和使用方式，如何为企业自身的IT 和业务需求选择最佳的解决方案，如何找到最适合的云战略，成为所有进行云过渡或云升级的企业不得不面对的严峻挑战。

根据IOUG ResearchWire公司2010 年和 2011 年的云计算调查显示，私有云和公有云的使用增长势头强劲。2011年，私有云用户占37%，比2010年增长28%，而公有云用户占21%，增长率高达50%。此外，在调查的众多云应用案例中，新应用的使用比对现有应用进行扩展的比例高；内部员工使用比外部用户的比例高，并且PaaS 的采用远远要高于IaaS，但用于开发/测试和生产环境则两者皆有。

针对企业实现云计算的IT模式转变，甲骨文公司2012年推出的Oracle云战略，可为客户提供全面、自由选择的云产品和解决方案。该战略旨在帮助客户构建、部署和管理私有云和使用公有云、混合云服务，为客户提供跨SaaS、PaaS、IaaS等服务模式的广泛产品，推动客户灵活采用最适合自身发展的云计算解决方案。

其中，Oracle 云计算解决方案涵盖了公有云、私有云、混合云所有部署类型的解决方案，支持SaaS、PaaS、IaaS。在SaaS领域，甲骨文拥有基于100% 开放标准的业务应用解决方案，包括Oracle融合应用软件和行业应用软件，如Oracle 融合HCM云应用、Oracle 融合CRM云应用等；在PaaS领域，甲骨文可提供世界第一的数据库、MySQL、Oracle Exadata 数据库云服务器、WebLogic应用服务器 、Oracle Exalogic中间件云服务器、SOA和BPM、数据集成和GoldenGate、身份和访问管理以及WebCenter等；在IaaS领域，甲骨文可提供最佳的 Unix 和 Linux 操作系统、Sun 存储、各种服务器虚拟化和集群选件、SPARC和X86服务器等。

Oracle 云战略将帮助客户制定适合需要的云战略和发展规划。它从整合开始，集中平台和资源，为构建私有云奠定基础，然后逐渐从私有云扩展至自助式私有云，并在适当的地方使用公有云服务。同时在企业发展需要的情况下，Oracle云战略还可以将私有云和公有云充分结合和互补，发挥出混合云的作用。

通往私有云的第一步——整合

甲骨文公司提供了多种整合的方式：首先，企业可以选择将多个系统整合到标准、共享和可灵活伸缩的 PaaS 上，也可以无需标准化即整合到共享 IaaS 上。前者适用于所有应用的标准化 PaaS，可减少异构、降低成本以及减少复杂性，加快新应用程序部署速度；后者的软件体系异构性、成本和复杂性保持不变，而且均可以通过减少硬件、能耗和数据中心空间来节省成本。

其次，通过虚拟化技术实现整合资源池化和灵活的可伸缩性，其中包括服务器虚拟化和集群化。服务器虚拟化可使一个物理资源看似多个物理资源，甲骨文拥有基于M系列、T系列、X86以及SPARC服务器的广泛的服务器虚拟化技术选择，可实现集中的虚拟化生命周期管理。反之，集群化则可使多个物理资源作为一个物理资源。甲骨文同样拥有广泛的集群技术选择，可在存储、服务器、数据库以及中间件等整个IT架构内实现集群化。

在服务器、数据库和中间件层面，甲骨文软硬件一体化战略提供了创新的集成化系统。标志性的产品有Oracle Exadata数据库云服务器、Oracle Exalogic中间件云服务器、Oracle SPARC SuperCluster，三者均具有极致性能，部署简单且总体拥有成本较低，也可作为整合和云计算的构建模块。此外，甲骨文公司也提供了同类最佳的产品组件和优化的层级解决方案，可帮助企业自身实现整合或者直接通过最佳实践指导的预先集成来降低风险。

打造可全面管理的自助式私有云

最新推出的Oracle企业管理器12c可提供完整的生命周期管理、集成的云体系管理和业务驱动的应用程序管理，可以确保企业以最高的服务水平和最低运营成本实现云计算，帮助其全面管理Oracle云计算产品，进而实现对云的整体控制。

在云生命周期的计划和设置云阶段，Oracle企业管理器12c可进行容量和整合规划，还具有资产发现、裸机供应、策略设置等功能；在构建、测试和部署云上的应用程序阶段，它可将应用程序打包为组合件，完成应用程序测试，并能自助式供应；在管理和监视云阶段，它可以管理自助服务资源，监视最终用户、企业用户和应用程序，实现整个体系的云管理；在计量、付费、优化阶段，它可计量资源利用率并进行付费，还能优化性能、容量、QoS。

Oracle企业管理器12c还提供了针对整个体系的单一纵向的集成控制台，和内置到每一层的高度可管理性，可全面管理Oracle Exadata数据库云服务器、Oracle Exalogic中间件云服务器、Oracle Exalytic商务智能云服务器以及 SPARC SuperCluster T4，并能通过 My Oracle Support 集成提供主动式支持，实现全面的云体系管理。

适时引进外部云 满足不同需求

企业私有云的作用巨大，但并不能满足所有时期的需求。企业应当适时的引进外部云服务。在这个方面，甲骨文公司所提供的Oracle云服务和Oracle公有云将成为企业的理想选择，全面支撑企业云计算发展需要。

Oracle云服务不仅能够有效管理数据中心，还适用于 Oracle 软件及硬件的端到端托管云服务，客户只需每月支付固定费用，由 Oracle进行部署、测试、集成、升级、监视和维护并保证其安全性。

甲骨文公司拥有超过12 年的标准云服务经验和550 万满意的最终用户以及14000 位 Oracle 服务专家，并能支持27 种语言，这将使得客户对Oracle云服务的投资价值充满期待。

基于行业标准的Oracle公有云使客户可以通过订购来自助使用Oracle融合应用软件、Oracle融合中间件和Oracle数据库产品。该产品是一个同类最佳和集成服务的套件，包括Oracle 融合客户关系管理云服务、Oracle 融合人力资本管理云服务、 Oracle社交网络（Oracle Social Network）、Oracle Java 云服务和Oracle数据库云服务。

Oracle公有云是业界唯一能够为客户提供全面业务应用和技术解决方案的公有云产品套件，使客户可以在采用多个单独公有云产品时，避免数据和业务流程分割的问题，还可为客户和合作伙伴的企业级关键任务型应用提供高性能、高可靠性、高弹性和高安全性的架构。

Oracle 云计算：全方位的选择

甲骨文公司在Oracle云战略中，通过全面的云产品为客户提供了全方位的云计算选择，从SaaS、PaaS到IaaS拥有同类最佳的跨整个IT架构和云生命周期的私有云产品，以及可满足企业更多需求的Oracle云服务与Oracle公有云。

第3篇：云资源优化方案范文

架构整合

HDS融合数据中心解决方案的核心之一是其企业级存储系统。HDS的企业级存储系统在虚拟化技术、精简配置以及可靠性、可扩展性等方面独树一帜。从USP到VSP，HDS的企业级存储系统在存储虚拟化技术方面不断创新，赢得了许多行业用户的认可。一些电力公司、互联网企业等都采用了HDS的虚拟化存储系统和云计算解决方案。

在过去的几个月中，HDS的云计算解决方案赢得了许多重要的客户。比如，北京市计算中心选用HDS NAS Platform（HNAS），避免了系统无序扩大，同时消除了流量瓶颈，提高了文件和数据共享的性能。借助HNAS的虚拟化功能，如虚拟服务器、虚拟存储和虚拟存储池，存储管理员可以更有效地为不同应用和用户分配存储空间。HNAS也是北京工业云计算服务平台基础架构的一部分。像这样的成功案例还有很多。不过，你不要认为HDS的云计算解决方案只包括存储，HDS融合数据中心解决方案就是让用户从整个基础架构的角度，而不是从存储的角度去思考构建云环境。HDS融合数据中心解决方案通过整合存储、计算、网络和系统管理软件，可以加速并简化云架构的部署。许可表示：“由于缺少云部署的标准和方法论，许多用户在构建云架构时通常会感到无从入手。HDS融合数据中心解决方案将存储、服务器、网络、管理等进行优化集成，可以帮助用户找到一个切实可行的构建云架构的方法，让用户获得企业级的可靠性、高性能，同时简化云架构的部署流程，加快部署速度。”

简化流程

已的HDS融合数据中心解决方案主要包括以下三个产品：基于Microsoft Hyper-V Cloud Fast Track的HDS解决方案将HDS的存储、计算与网络以及包含Hyper-V和System Center的Windows Server 2008 R2相结合，可以为构建高性能的私有云和实现云架构的自动化提供支撑；Hitachi Converged Platform for Microsoft Exchange 2010是一款经过预测试的特定应用解决方案，它可以实现快速部署，并具有很好的适应性、可预测性和无缝扩展能力；Hitachi Unified Compute Platform（UCP）增强了HDS融合数据中心解决方案的协调和管理能力，它利用创新的软件，通过一个简单但功能齐全的界面管理所有的服务器、存储和网络设备。

第4篇：云资源优化方案范文

11月10日，主题为“存聚百年智慧 云起最优架构”的IBM智慧信息架构高峰论坛在上海成功召开，通过展现集成的高效存储技术、完善的数据保护方案、以及为云而备的存储架构，全面诠释了IBM存储基础架构优化战略。此外，IBM还了“统一存储”的新产品IBM Storwize V7000 Unified，以及IBM XIV Storage System Gen3、IBM Active Cloud Engine等一系列实现“智慧的运算”新品。

“作为今年最大规模的系统产品更新，IBM将更好地整合和优化存储、服务器基础架构，帮助各行业客户基于工作负载优化的系统建设云计算平台，实现大数据的整合，全面提升IT能力，降低运营成本。”IBM系统与科技部存储产品部大中华区总经理黄建新表示：“‘智慧的运算’旨在通过以优化的系统构架云计算平台，实现大数据整合为核心的IT创新策略，帮助各类组织加速实现‘智慧的运算’，推动运营效率的提升和业务模式的变革。”

为云而备

IBM 2011全球CIO调研报告《CIO的智胜之道》对全球71个国家、18个行业超过3000名CIO进行了调查，其中60%的CIO表示将在未来五年内应用云计算来增强企业竞争力。作为云计算产业的推动者，IBM整合了硬件、软件、服务及研发资源，是目前业界惟一一家提供IaaS(基础架构即服务)、PaaS（平台即服务）、SaaS(软件即服务) 和PaaS（业务流程即服务）的跨越设计、部署、实施、管理的全方位云计算解决方案提供商。全球财富500强中，有80%使用了IBM的云计算技术、产品、解决方案或服务。仅2010年，IBM就在全球实施了2000个私有云项目。而在公有云方面，IBM建立的云平台已经拥有1900万个用户，目前IBM的云项目管理着100万台虚拟机。

贵州移动通过IBM PowerVM服务器虚拟化技术以及SVC存储虚拟化技术，将Power服务器以及XIV网格存储进行全面虚拟化，快速地构建了先进、高效、极具经济性的基础架构云平台，运行了包括新农合在内的36个业务应用。IBM认为：成功地建设持久的、高回报的云计算战略、实现大数据整合，需要以优化的架构作为坚实的基础。

那么，究竟何为优化的架构，它能为企业带来哪些价值？IBM存储信息架构优化解决方案以基础架构为基点，利用不同解决方案，针对性地帮助企业：去除冗余数据、根据属性把数据放到合适的位置，通过虚拟化等技术，利用已有资源存储更多数据，对企业数据建立管理并实施保护，为企业云存储架起发展平台，从而实施真正意义的云计算。

具体来讲，从存储角度看，IBM存储架构优化解决方案突出注重以下三个方面：

集成高效的基础架构：建立在无效基础架构之上的云计算不但无法提高工作效率，反而会因为碎片化、冗余或系统彼此隔断变得更加复杂、低效。而初次使用IBM存储架构优化解决方案的客户便可以降低20%～25%的成本支出，3～5年后成本节约将达到50%以上，让存储真正做到存得更精、放得合适、用得更省。

高度安全的基础架构：IBM高效数据保护方案提供端到端的数据保护方案，帮助用户在减少复杂度和成本的基础上安全管理更多类型的数据，以不同的备份技术、统一的恢复管理系统建立对企业数据的管理机制，如对于需要最佳备份时间间隔的具有商业价值的数据定期备份，对于不可中断需要快速恢复的重要应用数据频繁快照，对于系统故障需快速切换，保证高可用的关键数据进行远程镜像等，从而自动地帮助企业管理数据，安全地挖掘和实现数据价值，铸就基业长青的安全保障。

为云而备的基础架构：全新的IBM Active Cloud Engine可通过随时随地按需转移文件来高效扩展云文件系统，企业可以快速访问几十亿个文件，并且显著提高云存储环境的管理和效率。该系统基于策略驱动文件管理，例如将企业领导的重要文件放在快速的存储单元，而将非重要的文件放在近线存储单元，或者在一年后自动将不活跃的文件放到相对价值最低的存储池中，文件在不同存储单元中的移动完全是自动化的，从而大幅降低存储成本和管理成本。不同特点的文件会自动匹配与之最适合的存储单元，所以整体性能也将大幅提升。该系统通过IBM SONAS支持全球性的云平台，通过Storwize V7000 Unified系统支持中型的云平台。

统一存储

在此次高峰论坛上，另一大亮点便于IBM基于中端存储市场推出的“统一存储”新产品IBM Storwize V7000 Unified，这是一款能同时提供块访问和文件服务的“统一存储”产品。

Storwize V7000 Unified通过图形用户界面在相同系统上同时实施文件和块级存储，从而提高数据存储的效率和便捷性。该产品能够基于策略，将文件自动转移至适当类型的驱动器，从而帮助企业控制成本并简化管理。此外，Storwize V7000 Unified既可在系统内扩展，又可以通过群集两个系统实现向外扩展，并提供增强型远程镜像功能。

第5篇：云资源优化方案范文

电信企业面临转型

目前，我国大部分电信运营商都提供IDC服务器托管和租用等相关业务，尽管“出租机架+出租带宽+提供简单维护”这种服务模式利润率低的弊端已经显现出来，但在传统的IT建设和交付模式下，电信业的IDC业务转型举步维艰；同时，随着用户数量和新业务的迅速增长，数据和设备均已出现不断膨胀的局面，并直接导致后端的数据中心越来越庞大，其空间、能耗和人力成本居高不下。因此，电信运营商急需一种新的IT服务交付模式，以摆脱当前的不利局面，加强自身的市场竞争优势。

日前，IBM公司召开了主题为“成就智慧电信，致胜步步为云”的IBM电信行业云计算开发者大会，推出了Power Cloud云平台战略。IBM大中华区系统与科技部电信行业总经理侯淼认为，面对业务转型和降低成本的双重挑战，云计算技术和模式为电信运营商提供了一个非常适合的解决方案，他们可以依托自身规模化网络实力和客户资源，凭借高效的云平台提供的高度虚拟化和整合的计算资源，将简单的提供机架和带宽转变为出租计算能力，并提供数据保护和业务连续，以此向云服务商转型。而电信运营商向云服务提供商转型又恰恰具有天然的自身优势，他们拥有完整的网络资源、用户资源、品牌认知度，以及良好的服务保障体系和客户关系，具有广阔的市场发展空间。侯淼说：“IBM全新的Power Cloud战略涵盖系统资源池、管理平台和ISV服务，将有效帮助电信运营商快速部署、顺利转型、轻松驾云。”

Power彰显优势

IBM系统与科技部中国区行业及重点客户技术支持总经理梁建球认为，当前，云计算主要构建在x86和Unix两个主流系统平台上。x86架构入门简单、成本较低，但其在运算性能、安全性和可靠性方面不如Unix平台，难以达到电信行业“企业级关键业务应用”的需求。而基于IBM Power的云平台，其核心特征是能够提供企业级用户所需要的关键计算能力、高度的计算资源垂直扩展性，以及可靠性。

据介绍，IBM Power服务器已经被我国电信行业广泛应用，很多电信运营商都已开始或正在着手部署基于Power的基础架构云平台。在这方面，贵州移动和上海电信已经先走一步。中国移动通信集团贵州分公司以IBM Power服务器和XIV存储系统为基础架构，成功建成云计算平台，实现了按需分配的IT资源使用模式，有效解决了客户的信息化需求，同时缩短了业务建设周期，提高了资源利用率，降低了IT运维工作量及成本。贵州移动云平台建设始于2009年年底，去年2月上线，现已成功运营包括贵州省新农合信息系统、省卫生厅OA、居民健康档案、天气预报、高考查分、旅游电子门票、农机补贴系统等36个业务系统，实现了其经营模式和IT运营模式的成功转型。

上海电信去年开始与IBM开展合作，采用基于AIX平台的IBM Power Cloud，搭建了金融云专区，为那些业务量很小的银行提供低成本、高品质的服务，使5年的运营成本可以节省60%以上的投入，并使用户大大缩短了关键业务应用的部署周期。上海电信统一、动态、开放的数据中心云服务平台，目前已经吸引了大量的企业用户，不仅提升了自身的服务价值，还优化了区域投资环境。

三“1”模式

聚拢合作伙伴

在IBM Power Cloud中，IBM提出了“优化的服务器和存储系统构成云计算资源池、采用IBM系统与科技研发中心的云管理平台软件构建完整的基础架构云、结合具有Power云开发实力的ISV合作伙伴”，即前面提到的三“1”模式，形成了Power Cloud完整的战略体系。

在三“1”模式中，最引起合作伙伴关注的是IBM中国系统与科技开发中心专门推出的IBM基础架构云计算解决方案SKC（Starter Kit for Cloud，云计算快速部署工具包）。IBM大中华区系统与科技研发中心副总裁周谂畲说，为帮助合作伙伴和客户快速部署和实施云计算，该解决方案利用IBM VMControl的扩展方案和多虚拟机平台支持能力，基于REST开放架构，具有部署简单快捷、易于上手和使用的特点。该解决方案可利用已有的硬件和虚拟机环境，通过自助式按需获取计算资源，对操作系统和应用进行快速部署，其模块化架构非常易于二次开发，并且易于与企业已有的流程和系统整合，该基础架构云计算解决方案的推出，将使IT基础架构管理更加轻松和高效。

第6篇：云资源优化方案范文

基于Hyper-V的服务器虚拟化，搭建私有云基础架构

针对服务器数量需求大，单台服务器利用率低的情况，学校首先引入基于Virtual Server的服务器虚拟化平台，实现服务器的合并和加固，优化资源分配。

我们通过高度可用的设置向导，部署了两台E7级别的服务器，每台配有八核心Intel Xeon（2.00 GHz）处理器、32G内存。Windows Server 2008标准版R2被安装作为主要的操作系统，Hyper-V被用做虚拟化的基础技术。两台物理服务器以虚拟机的方式整合了以往二十多台物理服务器。通过使用系统中心虚拟机管理器进行服务器性能监控，物理服务器的利用率被提高到80%以上。

云计算的基础是虚拟化技术，在学校的私有云解决方案中，数据库服务平台SQL Server 2008以及Windows Server 2008 R2/Hyper-V（虚拟化技术）/IIS组有机地融合在一起，成功构建出云计算服务平台。以Hyper-V服务器虚拟化技术构建底层虚拟化平台，结合System Center Virtual Machine Manager（简称SCVMM）虚拟机管理套件将学校内部现有的硬件服务器资源统一整合成为资源池，进行集中管理与调配。通过System Center实现了对整个私有云平台和动态数据中心的基础架构、应用的管理。

在该管理架构下的各类计算资源得到了充分的整合与利用，各类计算资源根据需求，被动态地、智能地、自动化地分配到各个应用中，保证了各个应用的顺畅运行，使得整个监管系统在任何时间都可以提供给用户一个切实可查的信息。具有稳定性、安全性、易用性与高度扩展性的微软私有云架构，也为未来的进一步发展壮大奠定了良好的基础。

完善学校私有云解决方案，优化资源配置

在云计算的基础架构中，所有的计算任务都在云端完成，用户无需关注计算资源所处的位置，所有的资源分配是动态的、灵活的，这对于那些对计算资源要求实时性较高的产品组而言，是极为关键的因素。而在原有的模式下，计算资源是独立的。受限于成本、计算性能、可用性以及安全管理、账户控制等问题，想要添加新的硬件异常困难。

为解决这一难题，在完成前期测试和评估之后，为了充分利用现有的硬件资源，在完成大量服务器的虚拟化的基础上，充分应用多余的硬件，投入到基础架构上，实现资源池的概念，在投资相同或少于往年的情况下，实现了硬件资源利用的最大化，解决资源分配难的问题。同时，针对服务器分散且缺乏统一有效的管理这一现状，引入系统中心虚拟机管理器作为云端服务配置工具，来提高用户体验，缩短服务时间。

利用自助服务门户 （Portal），缩短服务时间

自助服务门户为网络中心各应用管理教师提供了一个管理服务器需求的方式，使其能够集中管理物理资源，包括CPU数量、内存、硬盘空间、网络VLAN等。这大大简化了资源的管理流程。

自助服务门户提供了一个基于Web的用户接口来管理虚拟机。通过使用这一内部网站，每个应用的管理教师能够根据自己的需求申请虚拟机，配置虚拟机的相关参数，平均在15分钟左右即可完成测试环境的准备，大大缩短了过去搭建环境所花费的时间（平均2.5小时）。

学校私有云服务器架构

在私有云环境中，服务器端承担了更多的工作负载，并可以根据资源占用情况动态调配，从而实现资源的合理使用。这种模式降低了对于客户端的软硬件需求。另外，学校开始考虑在客户端实现进一步虚拟化，最终实现以瘦客户机为基础的终端虚拟化。我们希望将用户的桌面环境放在数据中心的服务器上运行，在用户端的瘦客户机上仅仅显示一个用户界面，而这种用户界面与典型的Windows桌面体验完全一致。对于用户来说，这种本地桌面到云端桌面的迁移是完全透明的。

在整个解决方案中，对于私有云的监控是保障学校数据中心正常运作的必要环节。微软的System Center Operating Manager提供了端到端的监控支持，不但可以监控物理服务器的运行，还可以对云环境中的虚拟服务器以及数据中心服务器上的虚拟桌面终端提供全面的监控，让管理员实时了解IT运维情况，并在出现问题时及时响应。除此之外，数据的安全与保护也是学校管理层和信息组最为关心的问题，System Center Data Protection Manager（简称SCDPM）提供了针对Windows平台及应用的数据备份和恢复解决方案。

整体解决方案的应用与效益

通过云计算基础架构，开发测试、安装和新服务器的添加都能够以自动化的流程来实现，在收到教师请求之后，可以立即自动地提供解决方案，这样为师生提供了最大程度的便利，也将管理教师的参与要求降到最低。云解决方案服务平台可以为教师提供高效的工具用来简化管理。

通过云计算平台进行资源整合，大大提升了学校的服务器、网络、存储资源利用率，提高了管理流程的自动化程度，变被动式服务为主动式服务，使得整个基础架构处于一个全面的、高度整合的平台之上，在提供高效、快捷服务的同时，降低了整体的系统维护复杂度和运营成本。

通过使用服务器虚拟化技术，可以使用冗余的虚拟服务器代替外部的物理硬件，因此，不需要部署昂贵的物理服务器即可获得冗余。 学校以私有云平台为依托，采用全面虚拟化技术，搭建起功能完善的私有云基础环境。同时，在服务器与终端实现了完全的虚拟化之后，学校IT所耗费的能源更少，真正实现了绿色节能。

通过动态数据中心工具包，使得应用能够在不超过15分钟的时间内，通过自助服务门户网站添加新服务器，几乎可以获得实时的水平缩放。另外，还可以为现有服务器添加处理器、内存以及存储资源，从而进行垂直缩放。从实际效果来说，云计算避免了容量规划可能带来的风险。

使用微软私有云解决方案，整个学校内无论是应用服务器还是师生所使用的客户端，大部分运行在动态数据中心的虚拟化的资源池中，各部门所产生的数据存储在统一的位置，让学校可以更好地控制敏感数据，保护学校数字资产，并提升学校安全性。

第7篇：云资源优化方案范文

【关键词】云计算；虚拟资源池；网管；应用；门户；监控

1、引言

随着相关业务系统的落地，虚拟资源池在内部外部得到了广泛使用，极大的满足了内部业务快速部署的需求及外部客户的需要。通过业务初期的快速发展，云主机、云桌面、云存储业务于一体的混合云平台对内部应用系统和外部企业日益增多，对云计算管理平台提出了支持在线订购、远程自助管理、资源快速开通等新的运营管理需求。同时，随着云平台内部规模不断扩大和众多业务系统逐步迁移到云上，对云计算网管的运维功能也提出了新的挑战，现网云计算的网管系统改造优化成为当务之急。

2、网管系统逻辑拓扑

现网存在三种资源池，其中云主机、云桌面共用OMS系统进行虚拟资源的日常监控、告警、配置管理；云主机由BMS系统发放；云桌面由ITA进行资源发放；云存储由ISM系统进行业务发放和日常维护；分析现网云平台管理系统的逻辑拓扑，存在如下问题：（1）两个数据中心是两套独立的管理平台，没有统一的运营、运维界面。（2）每个DC内，从业务维度可以看出同时存在云桌面和云主机、云存储的维护管理系统，都是各自为政，无法统一拉通管理和监控。（3）现网不能支持异构虚拟化管理。（4）最终用户无在线业务订购和自助服务的界面。用户无法自助完成注册、订购、使用、管理等业务操作。（5）合作伙伴管理及第三方业务集成能力不足。（6）面向虚拟化的管理系统，仅能管理计算设备、存储设备，缺少对云平台配套的网络设备、安全设备的监控管理能力。

3、优化改造

（1）部署跨数据中心统一运营管理系统，统一发放云桌面、云主机、云存储业务，简化业务管理，兼容现网企业云商店系统。（2）部署跨数据中心运维管理系统，集中监控云桌面、云主机、云存储告警、性能，兼容现网云平台已有的设备管理功能。（3）改造后的运维管理系统，不仅能监控现网虚拟化资源池的计算设备、存储设备，还可以监控网络设备、安全设备，提供数据中心全面运维监控。同时还支持对第三方物理服务器、异构虚拟资源池进行监控。（4）满足云计算业务运营的需求，提供企业用户和个人用户在线注册，自助业务申请、资源开通和管理等功能。（5）改造后平台，提供合作伙伴管理、第三方业务集成和。（6）改造后平台支持计费功能，并与第三方支付平台对接。

3.1运营管理平台。运营管理平台由门户应用、业务运营、资源管理、系统管理、数据以及接口等组成。用户能够通过自服务门户Portal进行用户注册、用户注销、业务订购、业务变更、业务退订、资源使用等业务操作。企业管理人员能够通过管理平台对所订购的资源进行监控、分配和重启等操作。运营管理人员能够通过运营管理门户Portal进行资源规格管理、资源模板管理以及系统管理等运营操作。门户系统应由用户自助门户和运营管理门户组成，分别面向用户和运营管理人员提供操作界面。用户管理要求能够实现的功能包括用户注册、用户注销、修改用户信息、修改密码、密码重置、设置用户状态、查询用户信息等相关功能。产品管理要求能够实现的功能包括产品定义、产品、产品更改、产品删除、产品查询、产品目录等相关功能。支持多资源池的同时接入管理，并能对多个集群进行资源的统一分配和运营。运营管理平台要求能够支持业务提供商（ISV）合作伙伴管理，并能集成第三方业务，实现云平台的统一运营。支持多资源池的同时接入管理，并能对多个集群进行资源的统一分配和运营。系统支持按用户使用的资源类型和时长进行计费并输出相应话单。客户可在线选择第三方支付平台对所订购的产品进行付费。运营平台支持与主流第三方支付平台的对接，如支付宝、手机支付等；实现平台的在线支付功能。

3.2运维管理平台。运维管理平台由资源管理系统、集中监控管理系统组成。资源管理系统为运营管理平台提供资源池管理功能；集中监控管理系统为管理员提供日常运维的管理界面，支持告警、性能、拓扑等管理功能。

3.2.1资源管理系统。资源管理系统应提供同虚拟化软件相适配的资源管理系统，用于调度物理资源、虚拟化资源；支持资源模板管理、镜像管理、资源分配回收管理、虚拟机资源调整、虚拟机操作管理、虚拟机迁移、虚拟机资源调度管理，支持各类资源（计算/存储/网络）监控管理，支持拓扑、统计报表等功能，并对外提供运维和业务接口。物理资源管理支持发现其管辖范围内的物理设备（包括服务器、存储设备和网络设备）以及它们之间的组网关系。支持将这些物理设备进行池化管理，提供给上层应用管理模块使用。虚拟资源化管理可以统一管理不同系统提供的虚拟资源，包括虚拟机资源、虚拟网络资源和虚拟存储资源等。第三方资源集成管理，支持对现网云平台和其他第三方的物理设备、虚拟化软件进行集成管理，提供统一的资源池管理模型和接口。资源集群管理，统一虚拟化资源管理的能力，对上层应用的发放屏蔽差异，提升虚拟资源的管理效率，降低运维成本，需要提供资源集群管理功能。资源分级管理可以能根据物理位置、业务布局、安全等级等需要对资源集群划分为不同的分区，进行精细化管理，可创建、修改、查询、删除分区。资源模板管理对资源池系统中能够支持的资源模板进行管理，可以创建、修改、查询模板并设置模板状态。

3.2.2集中监控管理系统。提供数据中心的硬件、软件和业务的运维管理功能，实现硬件、软件和业务的全方位运维能力，需支持友好的WebUI维护界面，支持用户分权分域管理。网元管理提供全网设备资源的增加、删除和查看功能；提供全网资源信息的功能；提供设备维护操作的入口；提供资源的变化统计信息；支持单台增加设备；支持自动发现设备；定时自动发现设备；支持批量导入设备资源。第三方设备管理支持通过SNMP协议对第三方物理设备进行自定义管理；包括设备厂商、设备类型、告警信息、性能指标等。拓扑管理提供以拓扑图方式显示系统管理的设备及其之间链路连接，提供子网、设备、链路的管理。提供网元在线、离线状态显示和刷新，网元故障信息的显示和刷新，链路故障状态的显示和刷新。提供TIPS显示网元和链路信息。故障管理提供数据中心的故障管理功能，将各个业务支撑系统的告警集中管理，功能包括：统一告警管理：支持统一集中展示并管理云主机、云桌面、云存储业务支撑系统的告警、故障；支持统一管理计算设备、存储设备、网络设备、安全设备、负载均衡设备的告警、故障；支持对现网云平台上计算设备、存储设备、网络设备、安全设备、负载均衡设备的告警进行监视和查看；支持对第三方设备告警的监视和查看。告警远程通知：可以配置通知策略，根据紧急程度、严重程度及时通过Email、手机短信息的方式通知系统相关管理员，以便及时发现并解决问题。告警知识库：系统需要提供告警知识库功能，方便管理员录入、查询各类告警的处理建议。性能管理能管理计算设备、存储设备、网络设备、安全设备、负载均衡设备的状态、容量、使用率、流量等信息。

第8篇：云资源优化方案范文

【关键词】云计算；DAG图；遗传；蚁群；任务；融合

本文提出一种基于DAG模型的优先级表的依赖任务调度算法。以时间触发调度，采用重复调度。当每次调度事件发生时，包含那些上一次调度事件中已经被调度但还没有开始执行或被迫中断的任务, 还有新到达的任务，。这与云计算中资源的动态性是相应的。

在算法实现方面，我们考虑将遗传算法和蚁群算法相结合，利用遗传算法进行前期训练然后利用蚁群算法进一步进行搜索收敛，最终得到最优调度方案。结合云计算任务调度的特点，本文选取遗传算法和蚁群算法的参数设置，将问题转换到云计算任务调度问题上来，提出融合遗传算法[1]和蚁群算法[2][3]的云计算任务调度算法。

一、问题提出

每个子任务用圆圈表示，圈中T表示任务号，Q表示计算量，而DAG图中的箭头表示子任务之间的优先关系，C(i,j)表示任务Ti与Tj之间的通信量。图1所示，箭头从前驱指向后继，前驱是后继的必要，只有在某个任务的所有前驱都完成时，该任务才被执行。在任务调度过程中重复调度，当每次调度事件发生时，任务组中既包含新到达的任务，。这与云计算中资源的动态性相适应的。算法使用更新的资源信息对任务进行调度，这与动态的云计算环境是相适应的。

Fig.1 DAG task graph

图1 任务DAG图

由各种任务分配方案需要进行优化。如图2任务划分后的一种方案。

Fig.2 Sub-task resource allocation plan

图2 子任务资源分配图

设有m个计算结点所组成的云计算系统P={P1,P2,…,Pm}，每个结点Pj处理能力为d。需要运行m个子任务T={t1,t2,…,tm}，一般地。将任务调度问题描述成如下五元组∑=(T,,Q,C,X,w)。其中：“”是T中子任务间的优先关系；Q是一个维的矩阵，其元素qij表示子任务ti在处理机Pj上的执行时间；C是一个维通信矩阵，cij表示子任务ti与tj之间的通信时间；X是一个维的任务分配矩阵，其中Xij=1,表示ti分配到处理机Pj上执行，否则Xij=0；w表示通信和执行之间的差异。

二、算法实现

利用遗传算法进行前期的训练。得到的信息素作为蚁群算法的初始值，最终得到最优或次优调度方案。

(1)设置遗传算法参数；(2)假定遗传算法结束条件；

(3)生成初始种群P（0），g=0； (4)计算P(0)中的个体适应值；

(5)反复执行，直到满足结束条件；

①根据个体适应值及选择策略确定P(g)内选择概率；

②进行PC交叉操作；

③ 进行Pm变异操作；

④计算P(g+1)中个体的适应值，g=g+1；

(6)P(G)从中选择适应能力强的个体，放入集合中，作为优化集合；

(7)对于集合中的每个优化解，将遗传算法求解结果转换为蚁群算法中的信息素值；

(8)设置蚁群算法控制参数；(9)设置蚁群算法结束条件；

(10)将m只蚂蚁散布到n个计算结点上；

(11)对蚂蚁的分配结果计算目标函数，选取当前的最佳解；

(12)更新计算结点的信息素值；

(13)若满足蚁群算法结束条件，退出；否则，返回执行步骤(10)。

三、总结

在云计算环境里调度计算是影响云计算能否成功的最重要的因素之一。由于资源在广域上分布，本质上异构，相异的存取和花费模式、负载和可用性动态变化，因此云计算环境下的任务管理十分复杂。在云计算系统中，如何协调和分配任务，这就是调度需要解决的问题。本文在广泛阅读国内外相关文献后，归纳云计算和任务调度方面的研究成果，提出基于DAG以及融合遗传算法和蚁群算法的动态云计算任务调度算法。

通过实验结果分析比较可以看出，本文提出的算法在运行性能上具有一定的优势，充分验证了算法的合理性和有效性。当然，在仿真环境的限制下，可能实验结果有细微的差别，但我们相信本文提出的算法不失为合理而有效的算法。

参考文献：

[1]Annie S W, Han Y et al.An incremental genetic algorithm approach to multiprocessor scheduling[J],2004,15(9):824-834

[2] Dorigo M,Gambardella L M.Ant colony system: A cooperative learning approach to the traveling salesman problem,IEEE Trans. Evolutionary Computation[J],1997,1(1):53-66

[3] HUI YAN，XUE-QIN SHEN et al. AN IMPROVED ANT ALGORITHM FOR JOBSCHEDULING IN GRID COMPUTING.IEEE Proceeding of the Fourth International Conference on Machine Learning and Cybernetics[C], Guangzhou, August 2005:2957-2961

[4] Foster I,Kesselman C,Tuccke. The Anatomy of the Grid：Enabling Scalable Virtual Organizations[J].International Joural of Supercomputer Application，2001；15(3):200-222

[5]I Foster,C Kesselman.Grid Services for Distributed System Integration[J].Computer,2002,35(6):37-46

[6] 孙玉涛,网格计算环境中的动态任务调度算法研究,云南师范大学硕士论文.2007

第9篇：云资源优化方案范文

【 关键词 】 地理信息科学；数字地球；云计算；空间计算；时空；高性能计算；地理信息网络基础设施

1 引言

“唯一不变的是变化本身”——肯尼迪。在全球化和人类活动地域扩张的21世纪，理解变化变得越来越重要（Brenner 1999； NRC 2009b）。这些变化在一定的空间范围内发生，这个范围可以小到个人或周围的小空间，也可以大到整个地球（Brenner 1999）。我们用时空维度来更好地记录空间的相关变化（Goodchild 1992）。为了理解、保护和改善我们的生活环境，人类已经积累了约十万年或更长时间发生的变化的宝贵记录。这些记录通过各种传感技术获得，这些传感技术包括我们人类的视觉、触觉和感觉，以及最近发展的卫星、天文望远镜、原位传感器和传感器网（Montgomery and Mundt， 2010）。传感技术的进步极大地提高了记录的精度和时空范围。总的来说，我们已经积累了EB级的记录数据，而且这些数据集每天以PB级的速度在增加（Hey， Tansley and Tolle 2009）。

云计算的出现为解决地理科学的挑战，即能够灵活访问广泛集中的、实体化的以及负担得起的计算机资源，带来了可能的解决方案（Cui et al.， 2010； Huang et al.， 2010）。21世纪的地理空间科学与所描述的密集问题可以受益于最新的云计算框架，并充分利用时空原理以优化云计算。要抓住云计算和地理空间科学之间的内在关系，我们引入了空间云计算：a）解决地理空间科学中的4个密集问题；b）促进实施和优化云计算汇集、弹性、按需以及其他特点。

2 空间云计算（Spatial Cloud Computing （SCC））

云计算正在成为下一代的计算平台，政府机构正在促进它的使用以降低启动、维护和能源消耗成本（Buyya et al.， 2009； Marston et al. 2011）。结合地理空间科学，几个试验性的云计算项目正在诸如FGDC、 NOAA和 NASA等联邦机构内实施。商业机构，如微软、亚马逊和ESRI正在调研如何在云计算环境中操作地理空间应用，了解如何最好地适应这个新的计算模式。早期的调研发现云计算不仅能够帮助地理空间科学，而且能够采用时空原理进行优化以最好地使用分布式计算资源（Yang et al.， 2011）。地理空间科学问题具有强时空约束和原则，能够通过系统地考虑通用时空规则来获得最好的答案（De Smith 2007； Goodchild 1990； Goodchild et al.， 2007； Yang et al.， 2011b）：1）物理现象是连续的，数据表示在时空上是离散的；2）物理现象在空间、时间和时空关系上是异构的；3）物理现象在局部地理域上是半自治的，并且能够被分割和合并；4）地理空间科学和应用问题包括数据存储、计算/处理资源、物理现象和用户的时空位置；上述四种位置的相互作用随空间分布强度愈发复杂；5）时空现象越接近越相关（Tobler' first law of geography）。

一个支持地理空间科学的云计算平台应该利用上述时空原则和限制，以便以一种时空形式更好地优化与使用云计算，而不是设置限制条件和重新设计应用架构（Calstroka and Waston 2010）。

时空云计算涉及地理空间科学驱动的计算规范，通过将分布式计算环境应用于地理空间和其他科学发现，其能够被时空原则所优化。

空间云计算框架包括物理计算基础设施、分布在多个区域的计算资源，和用来管理为终端用户提供服务的资源的空间云计算虚拟服务器。

空间云计算可以用一个架构来表示，这个架构包含物理计算基础设施、分布在多个区域的计算资源，以及一个管理为终端用户提供服务的资源的空间云计算虚拟服务器。

空间云计算环境的核心组件主要通过结合时空原则的SCCM来支持地理空间科学，以寻求计算资源的优化。基于传统空间云计算平台和核心GIS功能是能够实现的，例如动态重投影和空间分析。本地用户和系统管理员通过SCCM管理接口，能够直接访问私有云服务器，云用户能够通过空间云门户访问云服务。还需要进一步研究IaaS、PaaS、SaaS和DaaS环境在云计算与地理信息科学两方面可用的一致性。在下一节中，我们使用四种有代表性的应用来说明四种密集的问题。

3 空间云计算应用

为说明云计算如何能潜在解决四个密集问题，我们选择了四个科学和应用场景来分析这些问题、时空原则和潜在空间云计算解决方案间的内在联系。

3.1 数据密集型

地理空间科学中的数据密集型问题至少可以总结为三个方面：1）利用专门的投影和地理坐标系统，多维地理空间数据在二维以上空间表示；2）诸如卫星观测、照相获取、或者模型模拟，会收集或产生海量多维数据；3）数据的全球分布。许多数据密集型的应用访问和数据整合，因此，大数据可能在快速计算机网络中传输，或者通过组合技术实现最小传输。

为解决这些数据密集型问题，我们开发了一种DaaS——分布式的目录和基于空间云计算的门户，来发现、访问、使用地理空间数据。这个DaaS基于Microsoft Azure， Amazon EC2和 NASA 的地理空间社区的云服务上正在进行开发与测试。

空间云计算可考虑拥有和使用数据、服务、计算和终端用户的位置、能力、容量和质量等信息并予以优化，当然是在计算、地理空间科学和应用使用时空原则的情况下。

3.2 计算密集型

计算机密集型是地理空间科学需要解决的另外一个问题。在地理科学元素中，在信息/知识的数据挖掘、参数提取和现象模拟应用中计算密集型问题愈发突出。这些问题包括：1）地理空间科学在建模和分析方面天然是耗费计算资源的；2）参数提出需要运行复杂的地球物理算法，以从海量观测数据中获取现象值（Phenomena Values），这个复杂的算法运算使得参数提取更具有计算密集型特征；3）当考虑到地球系统的所有动态参数时，模拟地理空间现象是非常复杂的。周期性的现象模拟密集计算的不断循环，高性能计算机常用来提升此类计算速度。更重要的是，现象处理的时空原则可用来优化分布式计算单元的组织，以实现时空科学模拟和预测（Govett et al.， 2010； Yang et al.， 2011）。这些原则对于实现数据挖掘、参数提取、现象模拟的云计算来优化计算资源也是很关键的（Ramakrishnan et al. 2011； Zhang et al. 2011），主要通过：1）利用动态需求和能力，为计算工作选择最匹配的计算单元；2）并行化操作单元以降低这个处理时间或提高整个系统的可操作性，3）利用更加匹配的工作、计算应用以及存储与网络状态，优化整个云操作性。由于科学算法的多样性和动态性，最好的实现平台是PaaS和IaaS。

3.3 并发访问密集

互联网的发展和“在任何地点、任何时间将正确信息提供给任何人”的理念，使得基于位置的地理空间服务流行开来（Jensen 2009），并允许数以千万计的用户并发访问系统（Blower 2010）。例如，Google Earth通过其SaaS支持数百万互联网用户并发访问。这些并发密集型访问在某一时间（例如2011年3月日本海啸和地震期间）非常密集，而在另外时间则很少。为更好地满足这些并发访问，空间云计算需要弹性调用更多的来自不同区域的服务进程来应对访问峰值。

实验证明计算进程越多，性能越高。弹性自动提供和释放计算资源允许我们共享其他无并发访问峰值的应用的计算资源，以应对当前的并发访问峰值。

3.4 时空密集型

为更好地理解过去和预测未来，一些被收集的地理空间数据是基于时间序列的，将已有的观测数据进行时间序列的重建工作也已实施。时空密集型的重要性体现在时空索引（Theodoridis and Nascimento， 2000； Wang et al.， 2009）、时空数据建模方法（Monmonier， 1990， Stroud et al.， 2001）、地球科学现象关联分析（Kumar 2007）、飓风模拟（Theodoridis et al.， 1999）以及计算机网络技术（在传输负载与拓扑复杂性上飞速发展）（Donner et al.， 2009）之上，面临着的挑战也来自于这些。

针对数据采集，不同的路径传感器、照相机以及公众探测技术用来获取实时的交通状态信息（Goodchild 2007）。已存在的路径连接和节点也被添加进来作为基础数据。模型模拟在高性能计算环境中进行。不像静态路径规划可利用Dijkstra算法实现，近实时的路径规划则不能如此（Cao 2007），我们不得不针对每一个路径规划请求进行准实时的计算。此复杂性给计算和地理科学带来很大的挑战。由于路径规划请求的动态特点，我们不能为应对最大量的用户而去维持最大的计算能力，通常我们不需要全部的计算能力。云计算提供的弹性与按需特征能够用来解决这个问题，PaaS最适合这种应用。

4 机遇与挑战

这篇论文罗列了21世纪地理空间科学面临的诸多巨大挑战：数据、计算、并发和时空分析密集特征。我们论证采用空间特征的云计算的最新进展能够为解决这些巨大挑战提供潜在的解决方案。

时空云计算的成功依赖许多因素，例如时空云计算在能够采纳云解决方案的地理空间科学家中的推广，在能够采纳时空原则进行设计、建设和部署云平台的计算科学家与工程师中推广。我们列举了几个方面，包括：

4.1 时空原则挖掘和提取

地理空间现象在时间和空间上不断变化，利用四维或更多维去表示或描述其演变是可能的。我们已建立了欧几里德和其他空间去描述这些现象。由于现象的复杂性和多维的庞大，我们力图简化维度，引入现象的特征或模板去帮助更好地在理论和计算环境中表示，使得其具有可计算性。

在地理空间科学中，由于人类活动的扩展和全球化，一些表示方法需要重新定义。例如，我们需要整合陆地区域、海洋和大气进程以更好地理解气候变化。另一方面，我们需要更好地描述地理空间现象如何影响我们的生活。这些时空关系帮助我们形成更好的时空原则，开发多维状态下的时空案例。横向应用需要多领域的不同背景的科学家进行合作。社会上，跨领域和地域的处于分散状态的科学家合作是一个巨大挑战。

4.2 重要的数字地球与复杂的时空科学及应用

Digital Earth要求将我们星球的数字信息进行整合，并开发出地理空间问题的解决方案。理解可预知的模式并提供特定环境下的解决方案，这是非常必要的。解决这些问题不仅为人们提供需求便利，而且从长远看能够改善人们的生活质量。

为此，需要研究：a）辨明具有较大影响的基础性的应用，以及需要的计算支持；b）结合可获取的分布式计算能力，分析应用中的四个密集型问题；c）通过考虑云计算能力和时空需求，扩展或指定数学和概念模型到计算机模型，以实现应用的可计算性；d）为决策者和其他最终用户解决或提出问题；e）通过改进传感器技术、数据处理算法、数据结构和模型模拟以改善应用；f）总结经验教训，优化通用云计算技术。

4.3 支持空间云计算（SCC）特征

空间云计算严重依赖计算基础设施的状态，除了工程研究和计算基础设施特征的可用外，网络、CPU、RAM、硬盘、软件许可和其他资源的使用/状态，对于优化使用时空原则的云计算环境也是重要的。

在调研面向解决四种密集型地理空间问题的云计算特征工作中，需要进行扩展研究以更好地理解计算基础设施和应用的时空特性，应用和计算资源的优化调度也是关键的（Mustafa Rafique et al. 2011）。

4.4 安全

云计算公司通常会使用授权和认证技术来保护用户隐私，云服务提供商确保其基础设施安全并拥有可行的保护用户数据与应用的解决方案是必须的。美国联邦首席信息官（The US Federal CIO）正努力合并安全访问与授权成为统一功能，这计划为三个步骤（FEDRAMP 2011）：a）安全需求底线；b）持续监控；c）潜在访问与授权。

（注：本文译自《国际数字地球学报》International Journal on Digital Earth）

译者简介：

翟永（1969-），男，硕士，高级工程师；研究方向：计算机网络、服务器和空间数据库系统集成以及安全保密技术。

刘津（1989-），女，学士，助理工程师；研究方向：空间数据库管理和地理信息管理系统集成。