云计算的概述精选(九篇)

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第1篇：云计算的概述范文

关键词： 改进密钥； 云计算数据； 安全存储； 帐篷映射； 猫映射

中图分类号： TN911?34； TP393 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2016）20?0031?04

Abstract： As the data size is large in cloud computing environment and the existing data has the dynamic change characteristics， the cloud computing data security storage strategy based on the improved secret key is proposed because the traditional secure storage method obtains the relatively small key space by low dimensional mapping， which may cause low security， is easy to crack， and makes the storage security worse. The general description of tent mapping and cat mapping is given in this paper. It converts the real number domain to the integer domain to make integer arithmetic. The tent mapping and cat mapping are imported to improve the secret key parameters， and get the primarily?iterated secret key. The complementation operation and xor operation for the obtained results are conducted to acquire even encryption cipher byte and verify whether the even encryption is completed， and judge whether the iteration should be finished. In this way， the security storage of cloud computing data is achieved. The experimental results show that the proposed strategy has not only higher safe storage performance， but also needs less time， and does not increase the burden of cloud computing system.

Keywords： improved secret key； cloud computing data； safe storage； tent mapping； cat mapping

0 引 言

云存储是在云计算（Cloud Computing）概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是一种新兴的网络存储技术，它主要通过集群应用、网络技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量不同类型的存储设备获得的数据，通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统[1?3]。随着云计算的广泛应用，人们对云计算数据存储的安全性要求越来越高，因此，研究云计算安全问题具有重要意义，已经成为相关学者研究的重点课题，受到了越来越广泛的关注[4?5]。

目前，有关云计算数据安全存储的研究有很多，相关研究也取得了一定的成果。文献[6]提出基于加密机制的云计算数据可靠存储方法，主要通过数字证书向云计算系统进行身份验证，采用对称密钥对云计算数据进行加密再发送至云计算系统中保存，如果客户需得到数据，就要把云计算环境下的密文传输至本地，由客户独立进行解密；但该方法需要很强的计算能力，并且加密密钥需妥善保管，若丢失则不能获取存储的数据。文献[7]提出基于第三方核查的云计算数据安全存储方法，将同态认证的公钥技术与随机masking技术结合在一起，通过零知识证明协议与语义匹配方法实现云计算数据的安全存储。但该方法耗费资源较多，成本相对较高；文献[8]提出的云计算数据安全存储策略，主要通过扩展分离密钥对保存在云环境中的加密数据操作过程进行密钥管理，将对称密钥存储在云环境中，供用户查找；但该方法实现过程复杂，不适用于实际应用中。文献[9]提出基于可信平台的云计算数据安全存储策略，该策略依据可信平台模块，对对称密钥与非对称密钥分别进行管理，实现云计算数据的安全存储；但该方法存在所需时间较长，效率低的问题。文献[10]提出一种安全可扩展的云计算数据安全存储策略，通过重加密的技术对数据进行安全存储，该方法重加密密钥与解密密钥所涉及的数据量很大，对其的管理非常困难，有安全隐患。

1 云计算数据安全存储策略设计

1.1 密钥参数的获取

采用帐篷映射和猫映射共同获取密钥的方法，对传统方法进行改进，则需分别求出帐篷映射的密钥参数和猫映射的密钥参数。

1.1.1 基于帐篷映射的密钥参数获取

式中，[w]用于描述云计算字长，因为猫映射的拉伸和折叠使[xk，yk∈0，2w-1]，说明猫映射迭代值恰好处于云计算字长所能描述的整数区间中（除去[2w]断点），因此，式（6）是在云计算字长所能描述的整数区间中的迭代运算，适用于云计算存储。

针对式（6）获取的所有整数迭代解，仅在[x，y]同时为零的情况下可获取一个稳定的零解，为了避免上述情况的发生，达到改进整型猫映射的状态，可通过检测下一次输入值是否同时为零进行优化处理，若为零，则将输入值用其他值代替。

通过以上分析过程可以看出，式（6）中存在2个初始条件，即通过猫映射得到的密钥，该方程比一维方程更加复杂，从而有效地保证了云计算数据存储的安全性，则经改进的密钥参数可描述成[xn]，[yn]，[Zn]，[a]。

1.2 基于改进密钥的数据安全存储的实现

将改进的密钥参数应用于云计算数据安全存储中，复杂度适中，而且计算效率高，安全性得到了很大的保证，详细的流程图如图1所示。

基于改进密钥的云计算数据安全存储过程如下：

（1） 初始化密钥：将帐篷映射和猫映射的初始值[x0]，[y0]，[Z0]和可变控制参数[a]看作是初始密钥；

（2） 初始化迭代：针对已经选择好的初始密钥依次进行10次迭代处理，有效地掩盖原始值，增加帐篷映射的雪崩效应，增强数据存储的安全性；

（3） 迭代结果：得到经初始迭代后的密钥，首先进行帐篷映射处理，将[Z0]看作是初始参数代入式（3）中迭代一次获取[Z0′]，再将[Z0′a]和[y0]的乘积作为Henon映射的初始参数代入式（6）中迭代一次获取[xn]和[yn]，二者的乘积就是最终的迭代结果，用[P]进行描述，表达式为：

（6） 终止判断：通过式（9）得到的密文字节，可验证云计算数据明文字节序列[M]是否均加密完成，若完成则退出，实现云计算数据的安全存储；反之，转入步骤（3），继续进行安全存储操作，直到完成云计算数据明文序列的均匀加密处理，实现对云计算数据的安全存储操作。

2 实验结果分析

为了验证本文提出的基于改进密钥的云计算数据安全存储策略的有效性，需要进行相关的实验分析。首先建立云计算环境，将n台计算机看作是存储节点，所有存储节点的配置均一致，详细操作环境如下：内存为4 GB，硬盘为250 GB，操作系统选择Windows XP，通过Cygwin对云计算环境进行仿真，同时建立Hadoop开源平台。实验将Henon映射方法作为对比进行分析。

本文将存储耗时作为指标对本文改进方法与传统的Henon映射存储方法进行对比实验。在云计算数据大小一定的情况下，分别采用本文方法和Henon映射对云计算数据进行存储，得到的效率比较结果如表1所示。

分析表1可知，采用本文方法对云计算数据进行存储，虽然随着文件的逐渐增加，所需的时间也逐渐增加，但是和Henon映射方法相比，本文方法所需的时间还是较低的，说明采用本文方法相比Henon映射方法存储效率更高。

数据存储安全性是衡量本文方法有效性的关键指标，表2描述了本文方法和Henon映射方法为了达到同一安全水平所需的密钥长度，表2中同一行代表同一安全水平。分析表2可以看出，1 135 b的Henon映射法，其安全水平和203 b的本文方法相当，也就是说203 b的本文方法的安全性已经远远高于203 b的Henon映射方法的安全性了，而且随着密钥长度的逐渐增加，两种方法安全性的差异也越来越大，说明本文方法的安全性较高。

为了更加直观地对两种方法的安全性进行比较，对采用的本文方法和Henon映射方法的安全程度进行比较分析，得到的结果如图2所示。

分析图2可以看出，在相同的条件下，采用本文方法的安全性能为95%，Henon映射方法的安全程度为59%，与和Henon方法相比，采用本文方法对云计算数据进行存储的安全程度高出了36%，进一步验证了本文方法的高安全性。

为了验证采用本文方法和Henon映射法后对原云计算系统产生的影响，将经两种方法处理后的云计算系统服务端性能进行比较，得到的结果如表3所示。

分析表3可以看出，采用改进方法其服务器的占用率为3.81%（平均值），下载速度为13.05 Mb/s（平均值）；传统的Henon映射法服务器的占用率为10.55%（平均值），下载速度为4.25 Mb/s（平均值）；改进方法相比传统的Henon映射法，服务器占用率减少了9.24%（平均值），下载速度增加了6.3 Mb/s（平均值）。在加入本文方法密钥存储服务后，云计算系统的性能明显更高，说明本文方法对云计算系统产生的影响不大，CPU占用率与下载速度均较优，进一步验证了本文方法的有效性。

3 结 论

针对传统方法存在的问题，提出基于改进密钥的云计算数据安全存储策略，给出帐篷映射和猫映射的一般描述，将其由实数域转换成整数域进行整数运算，通过帐篷映射和猫映射获取改进密钥参数并进行初始化处理，得到经初始迭代后的密钥，再进行异或运算，得到密文字节。通过验证云计算数据明文字节是否均加密完成，判断是否结束迭代，实现对云计算数据的安全存储。实验结果表明，所提策略不仅安全存储性能较高，而且所需时间少，不增加云计算系统的负担。

参考文献

[1] 蛟平埽白杨.基于Hadoop和双密钥的云计算数据安全存储策略设计[J].计算机测量与控制，2014，22（8）：2629?2631.

[2] 周明快.基于CP?ABE的云计算改进属性加密安全访问控制策略设计[J].计算机测量与控制，2015，23（1）：297?299.

[3] 王志中，周城，牟宇飞.基于分离密钥的云存储加密解决方案[J].电信科学，2013，29（1）：51?56.

[4] 晁巍.适于大数据存储的容错方案和安全方案设计及其在云计算系统中的应用[D].昆明：云南大学，2014.

[5] 刘占斌，刘虹，火一莽.云计算中基于密文策略属性基加密的数据访问控制协议[J].信息网络安全，2014（7）：57?60.

[6] 赵莉，王魁t.基于加密机制的云计算数据可靠存储方案研究[J].信阳师范学院学报（自然科学版），2014（4）：593?596.

[7] 毛黎华.基于云计算用户数据传输与存储的安全策略研究[J].电子技术与软件工程，2014（13）：234.

[8] 张少敏，李晓强，王保义.基于Hadoop的智能电网数据安全存储设计[J].电力系统保护与控制，2013（14）：136?140.

第2篇：云计算的概述范文

关键词 计算机 多媒体 问题 改进

中图分类号：G633.67 文献标识码：A 文章编号：1002-7661（2016）17-0098-02

1.在以往以黑板为主的教学方式下，教师往往在板书上花费大量的时间，一节课下来常感觉时间不够用，内容讲不完。采用多媒体教学方式后，更多的时间被节省下来，这就让教师可以从容地完成教学内容，同时还可以增加一些课外的内容，一节课传递的信息量相对增加。利用多媒体技术对一些需要实际操作的内容很方便地进行演示。比如在自动化、电子信息工程、通信工程等专业课程中，涉及的电路和电气设备结构复杂，原理及性能分析时的各种波形、矢量图、特性曲线等很难在黑板上画好，利用多媒体课件即可形象简单地解决，帮助学生理解知识，加深印象，大大改善了教学效果。在传统教学方式下，教师是通过板书和口述的方式向学生介绍每节课的内容，这种方式对学生来说显得单调，而多媒体教学课件包含有图像、声音、动画，这就像看电影一样，能立即抓住学生的视线，吸引他们的注意力，让他们置身于轻松有趣的环境中。多媒体技术丰富多彩的表现形式，让学生产生更多的好奇心，激发他们的学习兴趣，提高了授课质量。多媒体教学大多是使用电子课件，它要求教师在课前必须制作好，教师为了做好优质的课件，必须主动学习课件制作技术，比如学习制作软件，来提高课件制作的水平，通过学习才能制作出大量优质的课件并利用他们来辅助授课。同时也调动了教师学习教学新技术的积极性。

第3篇：云计算的概述范文

关键词：基于云计算；安全数据；存储结构

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）31-7235-02

近年来，计算机网络技术快速发展，云计算作为一种新兴的应用领域，受到了人们的广泛关注，在多个领域中迅速流行和推广。基于云计算机的安全数据存储结构可以安全的分析、共享、广利和存储大量的复杂数据，不仅可以拓展容量，其管理成本和设备投入也较低，是未来计算机存储系统的重要发展趋势。

1 基于云计算的数据存储结构概述

1.1 云计算的基本概念

云计算是由网络计算、并行处理和分布式处理发展起来的，是一种重要的分布式计算技术，云计算的基本概念是利用计算机网络将复杂的计算程序分解成若干个独立的子程序，将这些子程序交给运算系统的多层服务器来处理，处理完成后将计算结构回传给计算机网络用户。

云计算是一种对分布式数据库、网格计算、并行处理以及分布式处理的改进计算方式，可以有效地解决复杂数据的网络计算，并且为多种计算机资源提供公用的可计量的计算，是虚拟化技术和宽带技术的一种重要发展成果。云计算可以为我们的生活、工作和学习提供多样化的服务，如MSP（管理服务）、PaaS（平台即服务）以及SaaS（软件即服务）等[1]，这些服务可以帮助计算机网络用户节约系统维护成本，专注于应用系统开发，省去了很多繁琐的细节过程。

1.2 云计算的数据存储结构

1） 存储层：存储层是云计算数据存储结构最基础的层次，主要由多种网络设备和存储设备组成，在存储层还有一个最主要的存储管理系统，其主要职能就是对各种硬件设备的维护升级、状态监控以及集中管理等。

2） 管理层：管理层是云计算数据存储结构的核心部分，同时也是最复杂繁琐的部分。管理层主要采用了成熟的分布式存储系统和集群管理技术，不仅具有良好的可拓展性，还可以复杂云存储系统的容灾、备份以及数据加密等任务[2]，极大地满足了用户的对数据存储性能和可用性的需求。

3） 接口层：接口层是云计算数据存储结构开发和应用云储存资源最重要的部分，云计算的数据存储供应商可以通过接口层为计算机网络用户设置统一的编程和协议接口，便于用户自主开发应用程序。

4） 访问层：云计算数据存储结构的访问层是应用程序的系统入口，计算机网络用户可以通过这个入口登陆云计算数据存储系统，共享系统的数据资源。

2 基于云计算的数据存储安全技术

2.1 数据加密技术

当前，云存储系统服务商除了提供即服务（SaaS）之外，其保护私密数据的能力非常有限，因此计算机网络用户自身要注意对数据进行加密，为了确保云存储数据的完整性和机密性，无论是个人用户还是企业用户都要提高数据安全意识，使用数据加密技术，加强密钥管理[3]，提高云储存数据的安全性和利用率。

2.2 数据隔离技术

由于基于云计算的数据存储结构会将用户的数据随意摆放，很多用户的数据可能会共同存储在一个虚拟服务器上，因此用户要注意使用数据隔离技术将自己的数据和其他用户的数据隔离开来，提高云计算数据存储的安全性。

2.3 访问权限控制

计算机网络用户将数据上传到云计算数据存储系统后，访问数据的优先权由计算机网络用户转移给云计算提供商，因此用户要限制云储存服务商的访问自己数据的权限，在上传数据之前，将自己设置为访问该数据的最优先级，掌握访问该数据的权限，确保云储存系统的数据安全。

3 结束语

如今的信息化网路时代，基于云计算的数据存储结构是未来存储系统重要的发展趋势，如果有效地利用云计算的数据存储结构、如果确保云计算的数据存储安全、如何提高云计算数据存储结构的运行效率等问题逐渐成为人们关注的焦点，随着云存储系统的快速发展和广泛应用，我们相信这些问题会逐渐被解决，同时也推动基于云计算的数据存储结构的不断改善和改进。

参考文献：

[1] 薛凯，刘朝，杨树国.云计算安全框架的研究[J].电脑与电信，2010（4）.

第4篇：云计算的概述范文

关键词：云计算概述；数据挖掘；平台架构

中图分类号：TP311.13

随着经济的发展和科技的进步，手机、电脑在中国随处可见，互联网甚至是移动互联网融入了人们的日常生活，互联网中无法估量的大量数据不断增长，愈演愈烈，面对着海一般的数据信息，人们不能准确的找到自己想要的数据，像手机APP，手游等移动互联网产品，每天都承载着非常多的数据，对运营商而言，如何进行数据分析以及数据挖掘成为一个亟待解决的难题。

较于传统数据处理系统，云计算系统的出现让人眼前一亮，基于云的数据挖掘平台的建构为数据挖掘开辟了一条新路，云计算提供一个虚拟的平台，用户可以在任何地区运用任何终端选择自己想要的数据，而大规模的数据本身就存在一些问题，数据挖掘存在难度，本文就云计算的数据挖掘进行具体的分析如下：

1 云计算概述

一直以来云计算都没有一个统一明确的定义，根据多数人对云计算的定义，总结出以下两方面：（1）云计算通俗一点说就是一个资源盘，其拥有数以万计的可用虚拟资源，有些虚拟资源拥有不同的负载量，云计算的优势就是可用将这些负载量不同的资源进行新的合理分配；（2）就用户而言云计算的服务是方便简单的，且透明化，用户的最终目的是在云计算中获取想要的数据和服务，用户不用在意云计算本身的运行机制，然而云计算的系统也是存在隐患的，如果一个规模庞大的计算机群在运作的过程中仍然不间断的增加计算机的数量，那么云计算系统可能会出错甚至系统崩溃，可见单纯依靠硬件设施是不可取的，此时需要可靠的软件发挥作用，需使用冗余和分布式存储的方式，云计算系统另一个优势就是拥有自我检测系统模式，该模式在不影响正常运行的情况下，可以检测出无效节点并进行删除，总之，云计算系统数据多、存储能力强、计算能力快且准确率高，给用户带来高效、优质的服务。

经过一直以来对云计算的研究总结其特点有五个方面，分别是虚拟化、通用性、扩展性强且规模大、可靠性高、经济性好等特点，具体来说就是云计算不是个实物，是个虚拟的拥有海量数据的平台，用户可以在世界的任何位置通过任何终端获取想要的数据信息和服务；云计算没有局限性，在云计算下可以构建出不同的应用，而且这些应用可同时运行；在不影响用户正常使用的情况下，云计算是可以扩展的，而且是动态扩展，现今最多可扩展几十万台电脑，整个扩展过程用户是可以看到的，是对外的；为了保证服务的质量和可靠性，云计算运用了多种方法如多副本容错和多计算节点同构可互换等；云计算由于自身的优势运用大量廉价节点构成云，采用自动化集中式管理机制，解决企业高昂的数据中心成本，较于传统系统云计算系统成本较低。

2 数据挖掘的方式

数据挖掘是一个循环反复、不断调整和修改的过程，这个过程漫长且复杂。从数据预处理到数据挖掘再到评估和表示这是数据挖掘的整个过程，数据挖掘的过程中方法很多，归纳如下：（1）广义知识挖掘，广义知识被挖掘出来后，与可视化技术相结合，用户可以直观的通过图表形式来了解；（2）关联知识挖掘；（3）类知识挖掘，分分类和聚类两种。决策树、神经网络、贝叶斯分类、支持向量机、遗传算法与进化理论、粗糙集、关联分类、类比学习、模糊集等为分类法。聚类法包括五种，分别是基于划分、密度、层次、模型及网格的不同方法；（4）预测型知识挖掘，包括一些方法和技术，方法有经典的统计方法，技术包括神经网络和机器学习技术；（5）特异型知识挖掘，所谓特异型指特殊的背离常规的异常规律。包括三个类别，分别是孤立点分析、序列异常分析和特异规则发现；（6）自定义数据挖掘算法。

数据挖掘的过程以及方法可以通过图1直观的了解。

3 基于云的数据挖掘平台架构

针对传统数据挖掘平台而言，云计算的产生对其影响很大，云计算的分布式存储和计算使数据挖掘开始变革，数据挖掘云服务只有基于云计算平台才能得以实现，其设计思想是分层设计，思路是面向组件设计，整个平台自下向上分为三层，最下面一层也是最基础的一层是云计算支撑平台层，再往上一层是数据挖掘能力层，最顶层是数据挖掘云服务层。

云计算支撑平台层的功能主要是提供数据的分布式存储和计算，最底层构建可以以企业自主研发的云计算平台为基础 ，也可以以第三方提供的云计算平台为基础。

数据挖掘能力层的能力有算法服务管理、调度引起、数据并行处理框架等，这些都是基础能力，数据挖掘能力层支撑着它的上一层（数据挖掘云服务层）。这层不但支持内部数据挖掘算法和推荐算法库，对于外在的第三方数据挖掘算数法也可以接入。

最顶层数据挖掘云服务层的主要功能是为外在企业和个人提供数据挖掘云服务，其涵盖多种多样的服务能力封装的接口形式，例如针对于简单对象的访问协议简称SOAP的XML等，本地应用程序编程接口也是其形式之一，基于结构化查询语言语句的访问在数据挖掘云服务层也是支持的，同时此层还提供解析引擎和自动调用云服务。

总之，基于云计算的数据挖掘平台从很多方面是优于传统数据挖掘平台的，如大规模数据处理能力、数据动态扩展能力以及低廉的云服务和成本等。

4 云计算关键技术

如今大量数据挖掘最直接有效的方法是分布式计算方法，这个方法包括两部分一部分是分布式数据存储，一部分是分布式并行计算，现在的云计算平台已经涵盖了这两部分的能力，这两部分是云计算数据挖掘平台的核心支撑能力，GFS、KFS、HDFS等三种分布式文件系统是目前比较受欢迎的分布式文件系统，Google公司的分布式文件系统理论是三者的理论基础，KFS、HDFS两种分布式文件系统多被用于商业和学术领域。

分布式并行计算框架在分布式计算方法中非常重要，其在计算过程中封装了一些技术细节，如任务调度、任务容错等，这样便捷了用户，用户只要把握好任务间的逻辑关系，不必注意这些技术细节，目前较为广泛应用的分布式计算框架有并行计算框架Mapreduce和迭代处理计算框架Pregel这两者都由谷歌公司提出，还有微软公司研发的Dryad。

5 结束语

随着互联网和移动互联网时代的到来，海量复杂的数据处理与数据挖掘困扰着各大运营商，与传统数据系统相比，云计算优势明显，强大动态扩展能力、独特的分布式存储和计算方法、以及低廉的成本优势吸引了越来越多企业和个人，基于云的数据挖掘平台，企业和运行商都因此减少了数据挖掘方面的资金投入，对这些企业来说无疑是减小了生产成本。

参考文献：

[1]丁岩，杨庆平，钱煜明.基于云计算的数据挖掘平台架构及其关键技术研究[J].中兴通讯技术，2013（01）.

第5篇：云计算的概述范文

全书由3部分组成。第1部分 云架构与服务问题介绍，包含第1-4章：1.云计算与存储安全问题概况与最新发展，讨论了其中的安全与隐私问题；2.云基础设施移动目标防御：从僵尸网络学到的教训，介绍了僵尸网络中的快速移动目标问题，详细阐述了网络安全中的MTD研究，给出了云基础实施应对MTD的解决方案；3.保证移动云计算与安全问题，概述了最新的移动计算模型、架构及其安全性能；4.可用云计算环境的信息融合，介绍了低层次或高层次信息融合的发展现状与云计算服务架构，并介绍了云计算贝叶斯网络宽范围的运动图像目标跟踪和识别。

第2部分 云审计与确定的信息共享，包括第5-9章：5.云审计日志中的脆弱性模式诊断，介绍了云审计现有的安全标准、协议和审计机制，规定了审计日志格式与确定了脆弱性诊断树结构；6.云安全调度中的运用时序窃听信道，介绍了共享调度器定时窃听信道的信息泄漏，讨论了时序窃听信道威胁及对策，介绍了调度策略的时间安全；7.应用于安全和灵敏的云的联合云安全架构，介绍了云安全威胁及联合安全体系；8.应用于安全云计算的基于信任的访问控制，本章总结了传统和现代的访问控制模型；9.使用私有云以保证信息共享。

第3部分 高性能云计算，包括第10-13章： 10.云审计中的通用图形处理器计算；11.适用于高性能云计算的CPUGPU系统设计；12.联合云计算环境中的MapReduce性能；13.使用路由器过滤提高云的性能。

本书适合大数据、云计算、高性能计算等专业一年级硕士研究生阅读和参考，亦可作为对云审计、高性能计算与数据挖掘研究感兴趣的其他专业学生参考书。对于在云计算、云审计的研究人员或从业人员，本书也会提供有用的帮助。

第6篇：云计算的概述范文

关键词：云计算 物联网 关系 应用

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）06-0246-01

1 概述

1.1 云计算

云计算是随着处理器技术、分布式存储技术、宽带互联网技术和自动化管理技术的发展而产生的。

云计算是一种分布式计算机技术，利用网络、虚拟化技术将计算处理程序拆成多个子程序，交付由软、硬件多种资源组成的系统进行数据处理，并将结果反馈给用户。利用这项技术在数秒内可以完成上千万或以上的数据处理。

一般而言，云计算是一种对基础资源进行虚拟化之后形成的一种资源池，对数据进行统一的管理，并提供基础构架即服务、平台即服务、软件即服务三种类型的服务。基础构架即服务给用户提供虚拟硬盘资源包括虚拟主机，网络，储存。平台即服务提供用户应用服务引擎，让用户可以构建自己的应用平台。软件即服务是用户只需去直接使用或者租赁应用而不用自己去购买。

1.2 物联网

通俗的说物与物之间的互相联系的网络就是物联网。其把传感器、控制器、机器、人员和物等通过互联网联在一起，实现人与物、物与物相联。物物之间的联系是以互联网为基础，所以说物联网的核心是互联网，而物联网是在互联网上对于客观世界物与物的延伸网络；使联入网的物体都可以进行通信、信息交换及数据共享。

物联网可以高效、智能传递信息。物联网内的所有任意物品都可以利用感应器获取其他物体信息，并将所接收到的信息通过网络及时进行传递，计算机或服务器可以对收集到的大量数据及信息进行分析、汇总、加工处理。

2 云计算和物联网关系

2.1 应用与平台

物联网是互联网利用传感性质的网络在物理世界领域的一种延伸和扩展。随着物联网的发展，传统数据已经不能处理如此大量的数据，而物联网却提供了一个相对比较高效智能的平台。物联网的使命决定了必有一个计算平台支撑。而云计算就是处理海量数据的有效平台，所以必将是物联网不可缺少的技术手段。随着物联网的逐步发展，“互联网+”将有大量数据产生，传统的数据处理不能满足和处理如此庞大的数据，而云计算的引入与物联网的结合，必将大幅度提高数据处理分析的效率。‘主机’似的物联网，它的‘CPU’就是云计算。

2.2 云计算是物联网的核心

物联网的基础是（1）传感作用等电子元器件；（2）电信网等传输通道；（3）高效技术处理数据资源能力。其中，第三个基础：‘高效技术处理数据资源能力’就是利用云计算实现的。用云计算，实现物联网中大量的物品的及时动态的管理、智能分析。物联网将各物体连接起来，并通过网络将实时信息传送到处理中心，由此将各种物体连接起来。

2.3 云计算是互联网和物联网融合的纽带

物联网和互联网的融合，并不是简单地结合，需要更感知、更互通、更智能化。同样也要有高效动态、可扩展的资源处理能力，而这正是云计算模式的特点。并且云计算有创新的交付模式，简化了服务交付，加强了物联网和互联网内部的连接，能够实现新的商业领域模式的创新和物联网与互联网的智能性结合。从现在的发展来看，物联网和云计算两者之间的关系将会向着更加紧密的方向发展。在云计算技术模型下的物联网，拥有了更强的工作能力，物联网的使用率在我们国家呈现递增趋势，并且其所涉及的领域范围更加的广泛。历年的数据显示，我国的RFID技术在世界的应用市场排名第三，而当今在各个领域都在使用的二维码技术，也是RFID技术物联网中的一种，可见，云计算在物联网中我国有着更加宽广的发展前景。

3 云计算应用于互联网

3.1 提供了一个具有强大的计算能力和储存能力的平台

传统计算机的数据处理模式对于现在日益剧增的物联网数据的处理已经远远不能满足。而云计算则用它强大的数据分析计算能力实际性地解决了这一问题，它不是简单地数据整合和储存，而是把各个计算机进行整合，成为一个强大的数据系统，通过在线储存而非硬盘，可以把各种大量数据送达终端客户端的一种计算模式。其性能可靠、便于管理、容纳性强。

3.2 提供给物联网强大的数据

物联网的模式是数据与基础设备并没有什么太大的关联，而且其数据的管理与查询十分困难。而云计算拥有分布式并行的模式，对数据的挖掘和咨询可谓是易如反掌。云计算也具有对物联网中局部数据的高效处理能力，这也让云计算成为物联网不可缺少的一部分。

3.3 降低企业计算机基础设备成本

由于云计算的数据处理能力远远超过传统的数据处理模式，云计算高效的数据分析、处理能力使企业进行建设时的投入成本降低，运行及管理时又减少物力、财力及人力的投入，为企业节省了大量资源，使企业的发展更加智能化与规范快速。

参考文献

[1]徐琳莹.基于云计算的物联网运营管理平台研究[D].吉林大学，2013.

[2]李爽.基于云计算的物联网技术研究[D].安徽大学，2014.

[3]马涛.基于云计算的高校网络教育平台探究[D].长春师范学院，2012.

[4]孙红，杨丽.基于云计算的物联网安全问题研究[J].电子科技，2015，09：175-179.

[5]陈翔.基于云计算的流媒体监控系统的研究[D].华南理工大学，2014.

第7篇：云计算的概述范文

【关键词】大数据 云计算 通信行业 影响

一、云计算和大数据理论概述

1.1云计算理论分析

云计算是一种较为先进的技术，它发展时间还比较的短，但其发展速度十分的快，受到广泛的关注。云计算本质上还是属于网络计算模式，可以为多个网络用户提供效率高、可靠性好的计算服务。并且云计算具有超高的运算量，基本上可以达到每秒10万亿次的运算量，可以有效的满足智能手机、平板电脑等设备所需要的运算和存储需要。

1.2大数据理论概述

大数据的发展时间相较于云计算，时间更短，还处于分析和试用阶段，其应用的范围还比较有限。并且对于大数据的理论分析还有待完整，还没有形成统一的理论认知，可以将大数据简单的理解为传统的工具和方法无法处理和分析的数据。同时大数据还具有以下的特点：一是，大数据的显著特点就是大。这里主要指两方面的内容，一方面指的是数据存储量非常的大；另一方面指的是计算量大。这也是大数据区别其他处理工具的最显著特点；二是，大数据的工作效率高。在运用大数据的过程中，可有效的提高数据信息的存储、传输效率，甚至在有的工程中大数据还实现了实时处理分析.三是，大数据信息种类十分的丰富，既包含了结构化的数据表，也包含了半结构、非结构化的文本、视屏以及图像等多种信息，同时大数据之间还存在较多的信息交互行为。

二、云计算和大数据之间的关系分析

大数据与云计算都是较为新兴的数据处理技术，两者既具有共通性，也存在明显的差异。首先，云计算和大数据之间的共同特征：云计算和大数据都具有较大的数据运算和存储功能，并且都是以计算机网络技术为基础进行的。并且大数据和云计算在数据存储、传输以及数据分析方面具有较多的交集。其次是云计算和大数据之间存在的较大差异表现：云计算应用的主要范围是在IT资源以及各种应用上，在降低企业IT部署成本方面具有显著优势。云计算的问世对企业的IT架构产生了重大的影响；大数据的功能与云计算先比具有较大的不同，大数据主要是对自己所存储的数据进行深入的分析和挖掘。大数据的应用使企业的业务架构发生了重大的变革。综上分析可知，云计算本质上还是处于工具的定位，而大数据是云计算的进一步发展和深入。大数据的主要功能是深入的分析和处理大量数据信息，云计算则是以计算机互联网为技术依托，使管理、存储的数据资源不断的扩大。大数据的主体是数据资源，而云计算的主体是计算机资源和应用能力。大数据在海量的数据分析中充分发现数据的潜在价值，云计算则是提高IT部署能力，减低成本。

三、云计算与大数据结合对通信行业发展带来的影响分析

目前，云计算和大数据已经被广泛的应用到社会的众多行业中，其中对通信行业的发展更是起到了极大的推动作用。并且云计算和大数据相结合更是加快了我国现代通行运用商的转型，为我国通信行业的发展带来新的契机。

3.1对客户端的要求不断的降低

目前，4G移动网络已经成为手机通信主体，智能手机的功能不断增多，各种应用客户端层出不穷，手机功能不断的强化。但是，手机与电脑还存在较大的差距，许多应用软件还是无法在手机中使用，这也严重制约了我国现代通信业发展。但是将云计算和大数据相融合的技术共同的应用到移动通信设备中，对用户端的要求将不断的降低，用户不在依靠本地存储功能，也不用安装较多的应有软件，只需要进行简单的出入和输出，就能通过“云”获得更多的信息资源。

3.2实现高质量的网络服务和客户分析

目前，移动互联网技术在人们的生产生活中占据重要的位置，并且其应用得到了普及，带来可大量的信息数据，增加了通信运营的存储难度。但是大数据的有效应用可以有效解决这一难题，并且还可以对这些存储数据进行深入的分析，提高移动网络的管理水平，使网络服务质量得到有效的保证。

同时，现代通信运营商掌握着丰富客户数据信息，可以利用大数据对客户信息进行深入的挖掘和处理，从而全面的了解客户的需求，为客户提供专门的营销计划和产品服务。同时也可以根据用户的应用情况，及时有效的完善产品和服务，提高客户服务水平。

第8篇：云计算的概述范文

关键词：计算机网络技术；教育教学；运用

新课程改革要求教师解放学生，使学生真正成为课堂学习的主人，有更积极的探索精神，愿意合作和学习，并有机会获得独立的知识。通过改变传统的“一刀切”教学模式，多媒体计算机网络不可或缺，为学生提供了一个开放，独立的学习环境和资源。培养学生对终身学习的态度和能力，已成为教师改变教学模式，使学校成为充满活力和创造性的学习场所的一种手段。

一、计算机网络技术的概述

资源共享，存储和转发是计算机网络的核心。计算机网络已形成一套完整的组织结构和协议标准，甚至在一定程度上也是如此。计算机网络是一门具有广泛知识和理论与现实相结合的学科。通过通信线路连接，在网络操作系统，网络管理软件和网络通信协议的管理和协调下，一种实现资源共享和信息传输的计算机系统。一般而言，它通过电缆，双绞线电缆，光纤等从客户端计算机连接到诸如交换机或路由器的中继网络设备到核心服务器，最后连接到服务提供商。

二、计算机网络技术在教育教学中的必要性

（一）网络技术教学的使用是教育发展的需要

在当今世界，随着网络技术的发展，知识更新的速度非常快。教育也必须与时俱进，适应时代的需要。因此，网络技术教学的运用是时代的潮流，是不可阻挡的。在现代的教育教学中，多媒体技术的应用非常广泛，属于一种新型教学技术。多媒体技术的使用改变了传统的教育理念。在传统的教育理念中，教学活动的中心和主体是教师，教师是教学活动的组织者。对于教学效果，更多的是关注学生的考试成绩，而非综合能力，这是传统教育的缺陷。在当今的时代背景下，随着教育改革的推进及多媒体技术的应用，教学活动的主体已经不完全集中在教师身上，而是注重教师与学生之间的互动。在教育教学中，学生是求知者，是知识的探索者，而不仅仅是被动的接受。教学活动的最终目的，不仅仅是教授学生知识，更重要的是教会他们独立探索，具有探索精神。

（二）网络技术的使用需要提高教师的素质

为了提高教师的综合能力，可以从以下几点入手：（1）教师自身要有提高计算机技术应用的意识，积极学习相关技术的应用，也可以向其他教师请教，互相学习，共同进步；（2）教师要改变传统的教学理念，认识到计算机网络教学的重要意义；（3）从学校方面来说，应该定期对教师进行培训，强化他们对计算机网络技术的应用，尤其是实用技能的培训。

（三）网络技术有利于营造良好的教学环境

（1）计算机网络技术的使用可以实现资源共享，例如，教师在备课阶段就可以利用大量丰富的网络资源，需要注意的是，在教学内容的选取上，教师应该根据教学要求、教学目标合理选择更能引起学生兴趣，并且学生更容易理解的部分。除此之外，通过网络搜索，能够找到大量的教学专栏资源，例如评论和教学论文。教师可以通过这些资源的对比，学习各自的优势，以此弥补自身教学的不足，从而提高自身的教学水评。（2）计算机网络技术的使用，为学生创造了更加开放的环境，有利于营造良好的教学环境，调动学生的学习激情，促进学生主动学习。比如，在教学中引入多媒体教学，能够通过图片、音频等元素，引起学生的兴趣，活跃课堂气氛，开发学生的思维，进而大大提高课堂效率，另外，利用计算机网络技术也可以增加学生与教师之间的交流，营造良好的师生关系。

三、计算机网络技术在教育教学中的运用

（一）云计算

将云计算融入教育信息化平台中的技术被称之为教育信息化云服务平台，它也可以被称之为一种新的教育信息化服务模式和管理的方法。这种云服务平台可以帮助大家把海量数字化的教育资源和应用都更好地结合起来，从而组成一个资源管理和教育应用为一体的统一服务网络。各种类型的数字教育资源将有助于我们更好地发展在线教学。这些教育资源通过在网络、服务器和存储器等物理设备上的组织、传输、共享、交换和调度，将可以更好地组成一个云平台。整体操作的过程是以知识为核心、资源为支撑和用户为目标的开放式互动教学模式。在内部，它还包括激励机制，奖惩机制，评估机制和认证机制。让学生可以在任何时间、任何地点和任何设备上开展教与学的活动。最终使得整体教育活动更加易于管理、动态高效又节能环保。

（二）云课堂

“云课堂”的概念源于互联网上的云技术，云存储和云管理的概念。“云”是互联网的一种隐喻表达，用于描述互联网上庞大且几乎无限的资源池。“云课堂”使用信息技术在日常课堂教学中创建高效的课堂。首先，这个“云课堂教学平台”基于云计算技术和IPv6网络技术，以智能移动终端为载体。课堂前自学，课堂协作学习，课后个性化学习的互动系统平台。其次，这种“互动性”主要体现在学生学习资源的个性化按需选择，学习，存储和传播上。教师通过平台准备课程，优化教学设计，以及师生之间的在线交流，讨论这三个方面。第三，云计算技术促进灵活多样的云课堂教学。它可以利用物理空间或跨物理空间作为教学时空，开发云课堂教学和线下传统课堂教学互助教学形式；它还可以用来扩展课堂教学形式，即学生利用自学课或课外时间通过“云课堂教学平台”学习教学内容，促进学生深入“吸收和消化”的知识；学生还可以使用“云课堂教学平台”，通过冬季和夏季假期或零碎时间按需“个性化学习”和“零散学习”；此外，教师可以通过“云课堂教学平台”进行一对一的在线辅导。

第9篇：云计算的概述范文

[关键词] 大数据；云计算；变革

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2013 . 23. 011

[中图分类号] F232 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2013）23- 0020- 03

1 大数据与云计算概述

1.1 大数据概述

大数据是指数据集的大小已超出了典型的数据库软件工具捕捉、存储、管理和分析能力。数据的处理、沟通、汇总、储存、分析已深入到社会管理的每个环节并成为其重要组成部分，无所不在的传感器和微处理器以及互联网、社会媒体产生了大数据。大数据对于推动社会经济创新与增长的积极作用，不仅意味着更高水平的生产力，还意味着经济结构、社会形态的再次转型。充分挖掘大数据的商业价值将会为企业带来强大的竞争力。与有形资产、人力资本一样，大数据已经成为现代经济活动一个重要的生产要素。它不仅是提高生产力和竞争力的强大引擎，也可以转变成为生产力，创造巨大的经济价值。挖掘数据价值、提高决策水平、改善业务成为企业成功的关键要素。当数据处理技术已经发生翻天覆地的变化时，企业需要的是所有数据，而会计管理信息系统成为获取信息的重要来源。

1.2 云计算概述

云计算（Cloud Computing）是基于互联网服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网提供动态的、易扩展且经常是虚拟化的资源，是传统计算机技术和网络技术发展融合的产物，它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。云计算是分布式计算、并行处理和网格计算的进一步发展， 是基于互联网的计算，能够向各种互联网应用提供硬件服务、基础架构服务、平台服务、软件服务、存储服务的系统。通常云系统由第三方拥有的机制提供服务。在云计算应用环境下，用户所处理的数据保存在互联网的数据中心，用户所需的应用程序运行在互联网的大规模服务器集群中。一般来说，“云”计算按照应用范围可分为：公共“云”、私有“云”和混合“云”。在云计算模式下，通过云计算供应商提供的信息服务，企业可以轻松获取企业之外的大量信息，有助于加强企业的会计控制。数据实时采集实现从企业内部扩展到外部。企业随时可以向合作伙伴、供货商、商索取数据，而且数据的传递将直接在云端索取，效率更高，且不占用公司本身的存储空间。公司内部有着良好的一体化流程，通过信息流协同，各个部门有序合作，合理配置企业资源，达到企业经营效率和效益最大化。

1.3 大数据与云计算的关系

云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。大数据必须有云作为基础架构，才能得以顺畅运营。大数据引领一场新的信息革命。云计算使数据变得更加分散，传统数据库对于海量数据的多样化需求难以满足，使各种各样的解决方案大行其道。大数据本身就是一个问题集，云技术是目前解决大数据问题集最重要、最有效的手段作为。云计算提供了基础架构平台，大数据应用在这个平台上运行。处理大数据集最有效的手段，分布式处理也是云计算思想的一种具体体现。在大数据背景下，公有云架构对数据仓库没有影响，而私有云架构对数据仓库会有影响：第一，通过私有云，可以巩固数据集市，减少利用率不足的问题；第二，通过灵敏的方式将数据集成，实现业务价值。云时代的大数据平台不仅以高性价比、高扩展性的硬件体系支撑PB级别，甚至ZB级别的海量结构化、半结构化甚至非结构化的数据存储，同时还需要能够高速挖掘这些数据的价值，为企业创造利润，真正实现大数据等于大价值。基于云计算的大数据统一分析平台结合数据库存储和Map Reduce架构，为企业构建高效处理结构化、半结构化甚至非结构化数据的大数据分析平台，实现数据资产从成本中心到利润中心的转变，以数据驱动业务。

2 大数据和云计算对会计信息化的挑战

2.1 数据安全性挑战

云计算是通过互联网进行传输，数据存储在云端，应用和服务存储在云端，充分利用数据中心强大的计算能力，实现用户业务系统的自适应性。云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。它能够根据用户所需容量大小进行定制，用户不需要进行硬件的管理维护，缩减了用户成本和人力投入。云存储是通过集群应用、网络技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协调工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。如何建立安全、性价比高的存储系统成为业界的普遍需求。云计算系统中， 用户数据存储在云端， 如何保证用户的数据不被非法访问和泄露是系统必须解决的两个重要问题， 即数据的安全和隐私问题。云计算系统本身的可扩展性、可用性、可靠性、可管理性等都是要重点解决的问题。

2.2 信息系统平台及相关技术标准的挑战

云端仅协同了企业内部的资源，还需建立一个统一的平台，将客户、供应商和其他合作伙伴纳入这个信息系统平台中，实现信息的高效共享和业务的一系列链接。我国信息基础设施薄弱，现有宽带的速度，不利于提供高质量的云计算服务。同时国内还没有成熟的云计算开放平台，海量大数据的处理、大规模IT资源管理等关键技术需要在应用带动下实现突破。另外，一般硬件的折旧只有5年时间，5年之后如果没有应用就会成为电子垃圾。所以，云计算数据中心的建设，政府要统筹考虑，避免一哄而上。如果盲目建设云计算数据中心，只能导致无效投资。基于此，云计算要想得到广泛应用，需要由政府统筹信息系统平台建设，制定有关云安全、数据隐私和技术方面的标准。

2.3 管理型财务向价值型财务体系转型的挑战

大数据时代带来的挑战已深入各行业、各企业的业务体系。财务系统及资产管理部门需积极提升企业绩效管理能力与风险管理水平，推动企业关键信息的整合，实现更高的利润、增长和投资回报。在云计算应用模式下，新的管理方式能够被很快集成在云中，企业可以根据自己的需求选择相应的服务。由于系统部署在云端，软件服务、业务服务均可在云端进行。财务管理的云服务化，使财务管理可以在任何地域实现。财务管理活动中，企业内外部的相关数据信息都要通过财务流程来进行相应的处理，生成有利于决策的财务报表，其处理的数据量是巨大的。数据仓库、数据挖掘等技术的发展，为财务信息系统实现智能化、远程化、实时化提供了有力的技术支持，使得财务信息系统提供实时财务信息成为可能。由于国内企业信息化多发端于财务部门，原有的财务管理体系正按照信息系统的架构方式逐步进行配置与展开，信息化管理已经成为推动提升股东价值战略的重要杠杆，使得企业从管理型财务向价值型财务体系转型。在价值型财务体系中，财务人员的工作将聚焦于价值管理和价值创造。财务人员在企业中扮演有资格的业务导向、主动的变革领导者和可咨询相关业务的合伙人的角色。在这个过程中，以云计算为代表的新一轮技术进步，会对完成向价值创造型财务的转型起决定性的催化作用，在迈向“财务智慧新时代”的进程中，以云计算、大数据和共享中心为代表的主流IT应用成为价值创造型财务体系的重要技术支撑。

3 基于大数据与云计算的会计信息系统变革研究

3.1 加快地方或行业会计信息系统平台及相关法规的建设

云计算、大数据的国际广泛认同与成熟应用，为会计核算服务提供了可靠的技术支持。目前，以企业信息化为基础而逐步引发的社会信息化趋势，使各微观主体在加工处理各自会计信息的同时汇总生成社会信息流，成为反映地区或行业经济运行质量状况的实时报告。通过地区或行业统一经济信息平台的建设，各微观主体可以知晓企业在整个地区或行业的地位、影响力变化状况，动态实现对公司的持续改善管理。地方或行业会计信息平台的建设，为会计信息在日常加工处理过程中突破单个会计主体限制而发展到多个不同主体范围加工处理提供了宝贵资料，使全社会统一加工处理会计信息成为可能。对于云计算产业，从社会和政府的角度看，在全国应该有一个比较统一的大规模的规划，尤其是大型数据中心的建设。在设计产业的布局和规划时，要考虑能源与战略。另外，我国应尽快制定云计算相关标准，根据云计算市场变化不断进行修订，加快信息安全立法进度，完善我国信息安全法律体系，规范云计算市场。

3.2 加强云计算下的企业风险管理（ERM）建设

选择云计算服务提供商（CSP）时，应对服务商的规模、对外服务水平、价格和信誉等因素进行综合考虑，考虑云计算服务的安全性、稳定性、可定制性、可扩展性及技术支持。审视组织应如何遵循企业风险管理规定，通过整体框架来评估和管理因云计算而引发的风险。企业在与云计算服务商签订合约之前，应该先开展风险管理活动，相关的风险管控必须包括征询方案和尽职调查。在与每个CSP签订的协议中必须包括审计权条款。了解CSP是如何解决某些特定的风险和事项的。在适当的情况下，风险管理还必须实施额外的控制，以便CSP所使用的格式能满足组织多方面的需求。要对合同条款进行审核，确保云计算遵守数据保护法及相关法规。数据分类政策必须确保组织上下充分理解数据的使用目的、所有权和敏感性，并且这些观念得到了传达。企业的高管需认识到，根据监管要求和透明性义务，云计算的应用可能会产生额外的财务报表披露。只有在处理非基本或者非敏感数据时，才启用第三方CSP，云端数据必须进行加密处理。

3.3 云存储的安全防控建设

云计算系统必须提供数据隔离功能，保证数据不被非法访问，保护用户的隐私。通过物理隔离以及与权限控制相结合，可以实现对数据的隔离。用户的关键信息，如登录密码和系统访问等其他鉴权信息，无论是传输时还是在存储时必须加密。数据的传输加密可以通过客户端软件的传输设置实现。同时系统必须提供有效的硬盘保护形式，保证即使硬盘被窃取，非法用户也无法从硬盘中获取有效的用户数据。系统必须支持数据加密存储，用户在使用客户端软件时可以选择对存储数据加密。采用数据加密存储的客户端软件在上传数据时对数据进行自动加密，在线备份获取加密数据后能够在客户端自动解密，而在线存储获取加密数据后必须手动解密。系统必须将数据切片存储在不同的云存储节点和硬盘上，数据无法通过单个硬盘恢复。系统对资源的访问必须经过严格的权限控制。只有用户确认共享的资源才能被其他用户或业务进行访问，即使是被授权的访问也会根据不同的权限控制方式受到访问权限控制。云存储系统要做到资源整合并且针对应用进行专业化的策略管理，根据应用的变化进行弹性配额管理。

3.4 加快XBRL建设

XBRL（可扩展商业报告语言）可以实现企业数据的自动归集、整理、比较，减少信息使用成本，提高信息质量。通过引入和运用XBRL，实现信息披露与国际接轨、建立具有全球视野的会计信息披露支撑体系，对我国发展国际合作业务、开拓国际市场等方面具有重要意义。XBRL作为一项用于信息处理的技术，可以提高网络财务信息提供的效率，方便数据的查询，为信息的分析和再次使用提供强大的支持，也为企业加快信息化进程、提高信息化效率提供解决方案。利用XBRL，逐步整合财务、业务及管理等各类数据资源，进一步完善企业基础数据建设，可以建立高效、统一的数据平台。大数据时代需要我们不断学习XBRL新技术，关注其新进展，引导和推动行业的信息化进程，不断提高公司的会计信息化水平。以企业的财务会计工作需求为核心，将基于云计算的会计信息化软件功能与服务向更为深入、更为广泛的层次发展。逐步建设基于云计算的在线财务分析、决策支持等功能与服务，并将企业的供应链环节与财务部分集成，最终朝着基于云计算的ERP方向发展。

3.5 完善基于云计算的会计信息化软件功能与服务

大数据时代基础的原始凭证可以通过信息化技术与账簿、三大报表等财务数据勾稽，企业财务分析的因果关系链接会变得更加完整。企业可以在财务分析过程中更全面地了解到自身的现状及问题，及时地评价企业的财务状况和经营成果，揭示经营活动中存在的矛盾和问题，为改善经营管理提供方向和线索。通过将业务分析贯穿于财务规划流程，洞悉企业利润和成本来源，改善结算流程的处理时间和完整性，促进财务流程转型，分析企业的管理风险、欺诈与合规性。同时，大数据时代财务分析所带来的优势不仅仅停留在企业的内部，而是让与企业有关联的使用者都受益，无论是股东、投资者还是外部审计师都可以通过财务数据分析了解到企业的真实财务状况。基于云计算的会计信息化软件功能与服务应随着企业的实际发展需求不断丰富与完善。①进一步增强云计算软件快速开发的功能，积极发展企业私有云服务，满足企业个性化业务需求；②提供在线定制服务，使企业能根据自己的业务需求变化随时调整基于云计算的会计信息化软件功能与服务，以满足企业的成长需求。

主要参考文献

[1]刘玉廷.推广应用XBRL推进会计信息化建设[J]. 会计研究，2010（11）.