時間：2023-06-01 09:47:36
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇云計算概念，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
關鍵詞：服裝設計；家居服；云計算；分析模型
中圖分類號：TS941.2 文獻標志碼：B
本研究所涉及的家居服裝，經過實踐后發現由于現有模型的結構與研究對象的特點不同，模型所包涵的分析參數不足以完全覆蓋課題研究對象，無法提供充分可靠的分析結果。因此有必要在現有分析模型的基礎之上，結合研究對象的特征，開發符合研究目標的創新模型。
大部分對于家居服裝設計開發過程管理仍然是借用現有的服裝設計基本原理。如何科學合理地應用新的研究分析技術與方法，構建針對以家居服為特點的專門性創新設計管理理論成為目前服裝設計管理研究領域中需要解決的一項緊迫問題。
1.云技術概念
云計算概念起源于計算機科研領域，從出現伊始就受到學術界的廣泛關注。雖然國內外學者對其從不同的角度作了大量研究，但是至今尚無一個明確清晰的定義。由Hayes對云技術發展史的回顧研究中可以發現：計算機用戶的行為模式的發展變化直接影響云技術內容的發展；現有的技術方案能否滿足客戶不斷演變的安全性要求是衡量云技術發展可靠性的基本標準。Youseff等人就云概念的多層次特點作了系統性研究，并采用比較分析的方法，將云計算概念劃分為相互關聯的具有不同特征的5個層次。陳全等人關于云計算在不同性質的多學科、多領域中如何得到廣泛應用的分析，闡述了云計算技術的兼容性特點。Armbrust等人的研究指出從海量數據中篩選具有典型性特征的數據是影響云計算有效性的關鍵所在。從云概念相關的研究中可以發現，云技術研究的價值在于其能夠實現在有限時間內應用現有分析技術與設備，對包含大規模復雜數據的研究對象，進行有效挖掘并提取核心信息。而如何應用這種研究與分析方法，處理包含豐富內容的新型服裝設計管理系統的開發是本論文的創新點所在。
2.設計工作室運作現狀
本論文的研究對象是一家以高校為依托、以家居服設計為特色的設計師工作室。在其所完成的家居服新產品開發項目的實踐中發現以下一些問題：在家居服設計工作室的職能崗位設置上，基本參照現有設計管理流程設計的內容，但是在工作室運作流程上與傳統的理論中提出的線性單向運作模式存在差異。家居服作為一個新生事物，其本身缺乏明確的概念與定義，這導致在產品設計開發過程中，各個職能崗位之間的信息傳遞是以互動交叉的網絡狀傳輸方式為特征，而非線性單向方式，“扁平化”結構成為工作室的基本組織框架。因此，現有的線性管理模型只適合在局部范圍中應用，否則會導致分析結果、尤其是設計工作量與績效評估的信度下降。而這種性質復雜的行為模式與云計算處理的對象特點是一致的。工作室設計流程包涵5項基本內容，即靈感發掘、原型概念開發、工藝合理化、初始設計修正與系列化衍產品拓展，彼此構成的復雜關系特征可以用一文氏圖加以形象化描述（圖1）。這5類職能崗位在工作性質與功能內容上有著明顯差異，多層次是其基本特征之一。另一方面，作為設計團隊，各個單元之間存在著體現不同功能的多樣化連結形式，關聯性成為復雜的另一特征。而在各個基本功能單元內部，仍然保持傳統的“樹形”結構的單行的信息輸送渠道，各個負責人發出指令，并通過反饋信息確定接受與執行效果。這與現有的設計管理研究結果一致。
3.創新型設計管理模型結構
基于以上分析內容，新型的設計管理模型可以分解為3個組成部分。
（1）設置有效的多層次結構分割標準，將職能單位科學合理分割，既要能夠體現彼此的差異性，同時又要保持整體性特征是判斷標準設置的基本標準。結合實踐經驗總結之后，發現以上5個階段在工作行為模式上存在明顯差異：在靈感發掘階段，設計人員工思維的跳躍性導致間歇式工作習慣；而在原型概念開發階段，設計師習慣與連續不間斷的工作直至完成，常常出現加班加點；在工藝合理化與初始設計修正階段共同的特點是設計人員能夠遵守進度，但是在家居服新產品開發過程中，經常會涉及到新材料與加工工藝以及需要等待外部提供設計與技術信息，受到內部設備因素制約與外部信息資料因素的影響，因此在設計進度與績效標準評估時中，必須充分性預估以上可能性因素；衍生產品開發階段的思維方式，邏輯性多于形象性，因此在管理方式上更加偏向定時、定量計件等常規方式。基于以上不同的行為特點，僅以自然時間作為計量單位無法精確反映各個階段的行為特征。因此在新的管理方法中提出“設計時”概念，設計時的長度是根據各個階段有效連續工作最短時間的實際情況統計后制定（表1）。
（2）本研究通過流程圖形式（圖2），揭示職能崗位間構成關系的特征，從而對其功能明確，這有助于提高設計績效評估的針對性。
（3）采用現有量化分析模型，對每個職能單元工作量作出更加準確的計量，從而明確設計過程中隱含性問題，發掘系統存在的缺陷，為設計資源分配、流程調整提供科學管理依據。
4.結論
（1）現有的服裝設計管理理論與起源于計算機科學領域的云技術概念為本研究提供了理論與技術支持，為創新方法的發展提供了可能性。
關鍵詞：云計算;應用;研究
對于目前的廣大云計算用戶來說，云計算服務功能主要表現在生活中方便快捷的信息儲存功能，但對于云計算具體的發展歷程、研發機構、網盤分類和應用領域，則了解甚少，然而云計算的信息儲存功能在整體的發展浪潮中，只是一個插曲，云計算在變革中發展，未來的應用前景更是不可估量。
一、云計算基本概念綜述
在互聯網背景下，提供資源的網絡被稱為“云”。“云”中的資源在使用者看來是可以無限擴展的，并且可以隨時獲取，按需使用，隨時擴展，按使用付費。這種特性經常被稱為像水電一樣使用IT基礎設施。有這樣一個比喻：以前的服務器模式就是一個中央超級計算機（服務器）然后連接著大家的個人機，只要將中央超級計算機換成Internet就可以了。的確，在Internet上有多少個“中央超級計算機”這是無法想象的，卻是十分令人憧憬的，現已成為甲骨文旗下的Sun公司說了一句很形象的話：網絡就是計算機。
在概念對比上，云計算和對等計算是比較容易的區別的，對等計算的概念提出較早，這個概念所包括的范圍也是很小的，它甚至只是小到一個局域網。而云計算和網絡計算的概念必須加以區分;網絡計算僅僅是使用了網絡上的空閑的計算機共同參與。網絡計算的規模、速度、擴展速度、成本以及智能化都比云計算整整低了一個層次。但是云計算是在“網路計算”的基礎上發展而來。它們是不能僅僅簡單的分立比較的。
云計算通過互聯網提供軟件與服務，并由網絡瀏覽器界面來實現。用戶加入云計算不需要安裝服務器或任何客戶端軟件，可在任何時間、任何地點、任何設備（前提是接入互聯網）上通過瀏覽器隨時隨意訪問，云計算的典型服務模式有三類：“軟件即服務（SoftwareasaService，SaaS）”，平臺即服務（PlatformasaService，PaaS）”和“基礎設施即服務（InfrastructureasaService，IaaS）”。所謂SaaS是指用戶通過標準的Web瀏覽器來使用Internet上的軟件。從用戶角度來說，這意味著他們前期無需在服務器或軟件許可證授權上進行投資;從供應商角度來看，與常規的軟件服務模式相比，維護一個應用軟件的成本要相對低廉。SaaS供應商通常是按照客戶所租用的軟件模塊來進行收費的，因此用戶可以根據需求按需訂購軟件應用服務，而且SaaS的供應商會負責系統的部署、升級和維護。SaaS在人力資源管理軟件上的應用較為普遍。以銷售和管理SaaS而聞名，是企業應用軟件領域中最為知名的供應商。
云計算是有如下幾個特點的，這些可以作為定義區分這個概念的方法：首先云計算是不可能在單機上進行，它必須聯網并有適合的規模投入;其次云計算是可以擴展的，意思就是可以根據計算的峰值需求快速的進行硬件、服務器的伸縮性投入;接著，云計算的服務必須是廉價的，一項技術的普及必須考慮到成本投入;最后，可操作性和虛擬性強，之所以選擇云計算則必須很方便的使用它。人們可以隨時、隨地方便的使用和共同修改，通過這些就可以享受到強大、神奇的“云計算”。
二、云計算服務于社會領域的案例分析
云計算因為網絡云的概念而節省了實體企業大量的人工和機械成本，廣泛應用于教育、通信和實體公司的信息服務領域。比如通信公司方面，中國移動公司的董事長兼CEO王建宙先生在2009年達沃斯世界經濟論壇上明確提出云計算是互聯網發展的重要趨勢之一。作為具有云計算需求巨大潛力的電信運營商，中國移動希望在未來利用云計算對每年產生大量的客戶數據和為客戶所準備的服務數據進行深度挖掘，從而大大提高計算速度，為企業深入了解用戶特點并有針對性地開展快速和深度營銷提供強有力的支持。運營商本身就是一個很巨大的信息制造者和信息處理者。中國移動是最早開展云計算研究的國內電信運營商，中國移動研究院是其主要的承擔單位。中國移動研究院從2007年上半年開始跟蹤云計算，并提出基于開源技術，積極建造開放性云計算平臺并命名為“BigCloud”（大云）計劃，重點研究HyperDFS、MapReduce、HugeTable、CloudMaster等云計算平臺關鍵技術。2009年初，中國移動研究院自主搭建了由1000個CPU組成的，具有256個節點規模的云計算試驗平臺，通過開展系統評估與優化，構建了基于云計算技術的移動互聯網業務海量數據存儲和處理試驗平臺，開展了一系列的云計算應用研發和試驗，如搜索引擎等，取得了重要的進展。中國移動研究院剛剛了大云的1.5版本，是基于穩定的Hadoop版本Hadoop分布式文件系統（HDFS）是一種可以運行在各種通用硬件上的分布式文件系統HDFS擁有高度的容錯性，同時能滿足高吞吐量的數據訪問，可以在廉價的機器上運行，非常適合在大規模數據集上的云計算應用。為了應用于互聯網行業，HDFS增加了多名字結點，還進行了一些數據挖掘和搜索的開發。目前的Hadoop系統有256個結點，共有1024個CPU，主要作為一個研究性系統使用，明年有望建立更大的用于生產的集群。當然，云計算服務于其他領域的道理跟通信是一樣的，篇幅所限，在此就不一一贅述了。
云計算在未來的發展和應用應該是緊跟著互聯網的步伐，尤其是移動互聯網的滲透和交叉。從互聯網商業模式的演變來看，互聯網企業不斷追尋著用戶的“足跡”，通過搜集和挖掘用戶在應用過程中的行為，互聯網將更為準確的理解用戶，從而引導和創造客戶需求以源源不斷地獲得收益。由于移動終端與客戶的綁定，移動應用具有隨身性、可鑒權、可身份識別等獨特優勢，可運營、可管理的用戶群是移動通信業同時也是移動互聯網發展擁有的基礎資源。移動互聯網在向著可運營、可管理的發展過程中，將不斷開辟新的發展空間。這就需要通過“云”來追蹤用戶的足跡，分析用戶的行為，從而將用戶的選擇反作用與服務提供者，促使服務提供更具針對性，同時也更有效率，更能激發出新的市場機會。
三、結語
對還沒有接觸或者使用云計算的互聯網用戶來說，一方面可能是自身的信息儲存需求較小，不需要采用云存儲，另一方面可能目前還沒有接觸和信賴云計算服務，不管是哪種情況，云計算與移動互聯網的發展正在逐步深入每一個網絡用戶，提前使用云計算服務能夠讓我們自身更貼近互聯網發展的潮流。
參考文獻：
[1]劉樹超. 云計算的研究與探討[J]. 煤炭技術. 2010（09）.
[2]王笑梅，賈曉強. 云計算對高校教育的影響分析[J]. 科技信息. 2010（10）.
凈利潤大幅下滑
規模較大的云計算企業，凈利潤出現下降。其中中興通訊實現營業總收入862.54億元，同比增長了23.39%；實現凈利潤20.6億元，同比下降36.62%。浪潮軟件實現營業總收入5.54億元，比上年同期增長23.57%；凈利潤為1215.34萬元，比上年同期降59.74%。東軟集團實現營業總收入57.51億元，同比增長16.48%；凈利潤為4.17億元，同比下降了13.95%。
2011年，華勝天成營業總收入首次突破50億元，達到50.8億元，與上年同期比增長24.74%。凈利潤達到2.29億元，同比增長10.42%。在業務結構方面，系統產品和系統集成業務依然占總收入的55.97%；軟件與軟件開發、專業服務等業務的份額從44.39%降到44.03%。在毛利率方面，華勝天成2011年毛利率為17.95%，低于上年同期的19.46%。三大塊主營業務中，系統產品及系統集成業務毛利率由2010年的10.42%增長到10.53%，軟件及專業服務均出現了下滑趨勢。軟件業務毛利率從2010年的21.99%降至18.91%，專業服務毛利率從2010年的38.23%降至
35.56%。華勝天成財報說明，基于云計算、移動互聯網等技術的軟件業務正處于前期的投入期，產品成熟度和規模效益有待提高。
2011年華東電腦向云計算解決方案和服務提供商轉型的一年，營業總收入未達到預期目標，營業利潤同比下降了62.48%。華東電腦營業總收入達到18.56億元，與上年同期相比增長了22.82%，與年初預期的19.86億元收入相比，缺口6.5%。華東電腦實現凈利潤1933.73萬元，同比增長了35.95%；但是營業利潤為637.38萬元，比去年同期下降了62.48%。
此外，2011年浪潮信息實現營業總收入12.33億元，同比增長了14.01%；實現凈利潤7556.09萬，同比增長120.26%。但是，扣除出讓土地收益后，浪潮信息的凈利潤實際下降了29.22%。
云轉型剛剛開始
行業普遍認為，我國云計算的發展正進入成長期，預計2015年正式進入成熟期。在當前階段，云計算服務模式尚未被用戶接受，企業的產品、服務和解決方案尚處于培植期。從財報來看，加速向云計算轉型依然是云計算概念股的經營策略。
華勝天成判斷，云計算的基礎設施建設依舊是 2012 年的市場熱點。在2008年借“凌云計劃”向IT綜合服務商轉型，2010年以“攬勝行動”為契機推進云計算戰略之后，華勝天成將進一步加大對云計算業務的投資。華勝天成財報顯示，截至2011年底，“云計算環境下的信息融合服務平臺建設及市場推廣項目”已完成累計投資7476萬元，累計實現收益3964萬元。華勝天成已相繼承擔了一些地方省市電信運營商的云計算項目。“面向‘服務型城市’的新一代信息整合解決方案”項目已完成投資2999萬元，累計實現收益316萬元。華勝天成承接了四川省農業廳、北京市平谷國際港等項目。
華東電腦在2011年組建了咨詢解決方案事業部和云計算事業部，確立了“以業務應用拉動產品技術”的云業務發展思路。華東電腦連續三年提高資產負債率，從2009年的57.65%已經提高到2011年的63%，加快食品安全云及相關云計算產品的開發成為企業投資的重點策略。而且，華東電腦重大資產重組事項獲得了中國證監會有條件通過，開展云計算基礎研究、拓展云計算業務，成為公司重組的重要內容。
東軟集團公告顯示，自2011年起，東軟集團進一步加大了對云計算、物聯網、汽車信息技術、健康管理服務、醫療設備和智能電網等領域的研發和市場投入。
面對2011年的凈利潤下滑，中興通訊將2012年確立為“利潤年”，并提出了由電信設備提供商向通信綜合服務提供商的轉型。浪潮信息提出了向技術要效益、發展云操作系統等核心產品、建設云計算銷售網絡的經營策略。
依賴“有形的手”
云計算是新一代信息技術的重要組成部分，是加快培育和發展的戰略性新興產業的重要分支。在國家政策、地方支持和企業投入等多方力量的推動下，我國云計算產業區域布局正在形成。各級政府應用示范項目和專項基金支持，增強了云計算概念股對未來市場的信息。
【關鍵詞】嵌入式 物聯網 M2M
一、什么是物聯網
目前，流行觀點大多是引用國外的。早在1999年，國外有人提出物聯網(The Internet of things)的概念：把所有物品通過射頻識別等信息傳感設備與互聯網連接起來，實現智能化識別和管理。這就是物聯網概念的雛形。其實，準確的講，這是一個研究電子標簽和物流的外國機構提出的，所以說這應該是一個物流網的概念。就像現在有人提出的車聯網一樣，是物聯網的一部分。
國際電信聯盟2005年一份報告曾描繪“物聯網”時代的圖景：當司機出現操作失誤時汽車會自動報警；公文包會提醒主人忘帶了什么東西；衣服會“告訴”洗衣機對顏色和水溫的要求等等。這是從表面現象來描述的物聯網，或者說是敘述物聯網可以做的一些事。
物聯網，顧名思義就是物物相連的互聯網。讓每個物體都連起網來，理論上講目前沒有什么技術障礙，完全可以實現。關鍵是沒有必要讓每個物體都聯網。物物相連是美好愿景，可以肯定的是再過若干年也不可能每件物體都有聯網的需求，如果僅僅從字面上理解，從造勢的角度談物物相連，強調物聯網的萬億級的產業規模是可以理解的。
M2M業務的物聯網。M2M最早是電信運營商提出的一種業務模式，也是現階段物聯網最普遍的應用形式。M可以是人(Man)，也可以是機器(Machine)，M2M泛指人、機器之間建立連接的所有技術和手段。據統計，目前全球機器的數量至少是人類數量的四倍，這意味著M2M技術有著無比廣闊的應用前景。在M2M領域，通信運營商由于具有現成的網絡覆蓋、隨時隨地的接入能力，成為當然的應用提供者。
還有人概括說：物聯網就是基于物理世界的互聯網。這個定義描述的產業規模是客觀的，也是有據可依的。但是，不管是機器還是人，都要先賦予智能化的功能才可以連起網來。比如：我們人類可以通過電腦、智能手機等手段上網。那么物體要想上網也要通過這些手段。這種方式就是把計算機嵌入到物體中去。所以把物聯網定義為：是基于互聯網的嵌入式系統。嵌入式系統就是計算機應用的一種形式，賦予物體嵌入式系統，它才具備上網的條件。物聯網=嵌入式系統+互聯網。
二、嵌入式、物聯網、與云計算之間的關系
嵌入式是一個物聯網項目中物體端嵌入的專用計算機技術，是一個可裁減、低功耗、高可靠性、按需定制的計算機。
物聯網則是通過專用計算機系統在物體信息處理傳輸的一種應用，也可以把物體看作云計算的端口或者節點，大量的物體聯網會產生海量的數據存儲和計算，這就會用到云計算。云計算是海量數據處理的一種概念，當眾多遠端智能設備把數據傳到服務器群組時進行高速處理，即是云計算，或者叫虛擬計算。云計算也是一種商業模式，即由專業的人做專業的事。比如：一個超級云計算中心，可以為各行各業提供計算服務，按上機時間計費。這樣避免了單位花巨資買計算設備，而且計算設備的利用率也會提高，由專業的人員進行計算設備的管理和維護。
從另一個意義上來說“云”就是一種服務模式。在現實生活中有很多屬于云概念的實例。比如每個人都有銀行卡，銀行卡在結算時只是起到身份證明和加密處理的功能。通過磁記錄裝置讀入持卡人的身份和密鑰，然后由嵌入式計算機通過網絡把數據傳輸到遠端的服務器進行計算處理。當你的銀行卡丟失，可以迅速掛失，只要沒人用你丟失的卡支取之前，銀行都可以凍結你的賬戶，有效的保護了你的資金。這種操作既是云計算也是一種云服務。
生活中有些簡單例子也是這種服務模式，比如社會上對企業提供財務審計服務的會計師事務所。當有些規模較小沒有專業財務人員的企業，需要工業會計、商業會計、審計、財務評估等等業務時，事務所都可以派出專業人員為你服務。這很像云計算的商業模式，只是云計算特指計算機的工作模式。
三、結論
物聯網是物與物、人與物之間的信息傳遞與控制。專業上講就應該是智能終端的網絡化。嵌入式系統無所不在，有嵌入式系統的地方才會有物聯網的應用。所以，物聯網就是基于互聯網的嵌入式系統。從另一個意義也可以說，物聯網的產生是嵌入式系統高速發展的必然產物，更多的嵌入式智能終端產品有了聯網的需求，催生了物聯網這個概念的產生。物聯網通過專用嵌入式系統(計算機系統)在物體信息處理傳輸中，產生的海量的數據存儲和計算，這就會用到云計算。可以預見，未來的物聯網將會滲透到人們工作、生活、社會的各個角落，使人們的工作生活更加科學化、信息化、智能化。嵌入式技術網絡技術進而導致的物聯網技術必將對未來人類社會產生深遠的影響。
參考文獻：
關鍵詞：云計算；電信通信網絡；關系分析；應用
1 云計算的簡介
如果站在技術的角度對云計算進行分析，可以將其看作是一種基礎性的設施，其主要的架構構成是在其上搭建多個的框架，云計算的概念可以通過分層模式進行體現，其具有虛擬化的物理硬件層，能夠為整個系統提供一個非常靈活的自適應平臺，為了能夠在各個層次上都能對其業務需求進行良好的響應，云計算可以給予SaaS平臺、PaaS平臺、IaaS平臺來進行計算。
2 云計算的發展現狀
目前在云計算的研究及應用過程中，賽門鐵克、Redhat、SUN、Oracle、微軟、IBM等主流的軟硬件生產商都在進行云計算的相關研究，并提出了具有自身特點的云計算體系及架構，并且投入了大量的資金及技術來進行云計算的研究，各個廠家所提出的云計算的架構雖然有一定的差異，但是總體上的概念沒有太大的區別，但是各個廠家對于云計算的概念理解及研究視角卻有著較大的差別。另一方面，雖然云計算經過了一段時間的發展，取得了較大的進步，但是在其主要的技術應用中，還存在著一些有待解決的問題，例如多個虛擬機的功能融合、QoS問題、云環境下的安全問題等。
3 云計算在電信通信網絡關系分析中的應用
3.1 基于云計算的客戶價值預測
在電信通信網絡中的客戶價值預測工作中，通常涉及的知識面非常的廣，需要進行大量的計算，而如果將云計算應用于客戶價值預測中，對用戶信息及通話信息的相關數據進行深層次的挖掘，應用分位點的概念，對新入網的用戶進行有效的價值預測，該種預測方法與傳統的絕對區間劃分的預測方法，能夠有效的降低預測誤差。
其主要的預測流程為：將客戶信息及通話記錄中的有效字段進行抽取，然后將相應的字段進行合并連接；然后對用戶的所在區域、年齡、性別等進行解析，解析完成之后將不符合篩選要求的用戶予以剔除；然后將通話時長作為主要的參考依據，結合分位點，將相關的通話記錄進行有效的分類，如果在分類的過程中采用了n-1各分位點，那么可以根據此分位點將所有的用戶劃分為n類，然后根據類別劃分的不同，將n類記錄分別進行存儲，依據分好類的n個文件的不同類別，分別對其進行bayesian模型的訓練，然后還要運用測試集對相關的模型效果進行檢查對比。
3.2 基于云計算的好友推薦
在運用云計算進行好友推薦的計算時，主要的參考依據是用戶的熟悉度及相似度，這種計算方法在電信通信網絡關系中具有非常廣泛的應用前景，計算中的絕對量是熟悉度，通過二度好友的貢獻度及熟悉度來進行二度好友的查找，通過這種算法能夠得到二度好友的相關熟悉度，然后會根據相關的熟悉度對朋友的屬性進行加權算法，最終能夠得到非常精確的偏好特性，在該種計算方法中，會根據電信數據的特點，提取交流時長、交流頻率等信息，通過對二度好友的屬性相似度、用戶偏好、熟悉度等進行計算，然后可以得到用戶之間的總的推薦度，最后把總相似度較高的二度好友推薦給用戶，使得好友推薦更加的精確。
其主要的計算流程為：首先對一度好友之間的相似度進行計算，通過對一度好友的熟悉度的計算，能夠得到相關的二度好友關系，然后再對其相似度進行計算，并要根據一度好友計算出用戶的環境偏好，然后通過用戶自身屬性、環境偏好及二度好友的熟悉度，計算出總的推薦度，根據總推薦度的高低，為用戶進行好友推薦。
3.3 基于云計算的電信社團特征結構化存儲及驗證
將云計算應用于電信社團特征的結構化存儲中，其主要的計算方法是：根據一個月之內的通話記錄分析，對其中所存在的社團屬性進行統計分析，然后根據社團特征提出一種存儲方案，并根據相關的通話網絡來進行驗證，對社團結構特性的統計分析進行歸一化，并將其在相關的結構中進行存儲，為進行二次的深入分析提供方便，在進行方案驗證時，將社團作為研究單位，對其整體感興趣的數據的分布情況進行分析，并將其與之前的研究數據進行分析比較，并對不同的特征進行統計。
其主要的計算流程為：首先要對社團中存在的各種屬性進行統計，如果存在沒有統計的屬性，要對其單屬性進行統計，然后將其統計特性進行歸一化處理，制定出統計特性的概率分布情況，然后將其進行一致化處理，并將其結果存儲于上述的存儲結構當中。
[參考文獻]
本書建立了云計算的基礎，引入了一個深入和多樣化的云計算背后的技術理解。作者首先對云計算進行介紹，提出了基本概念如分析云的定義、云計算的發展、云服務，云部署類型和突出的主要挑戰，準確解釋了云計算的概念、應用前景及其優勢和劣勢。從歷史的角度討論了計算技術的發展，重點介紹了導致云計算發展的先進技術；隨后縱覽了使得云計算模式可行的一些關鍵元素，并圍繞云計算的使用和實現問題介紹了不同的標準，描述了由云計算服務提供商維護的基礎設施管理；最后介紹了重要的法律和哲學問題以及成功的云計算供應商。
全書共13章。1.引言，包括云概述、云計算、云服務、云部署類型等內容，是全書的總論；其余各章分3部分。第1部分 云管理，含第2-5章：2.基礎設施組件、云層、云關系、云計算動態、數據類型等內容；3.云管理基礎：云管理服務、虛擬控制中心和用戶需求的介紹；4.云特性：包括適應性物業、韌性屬性、可擴展性、可用性、可靠性、安全性和保密性、商業模式；5.自動化管理服務：包括虛擬層自我管理服務、應用層自我管理服務、應用服務的相互依賴性、安全和隱私性設計、云中的多層應用程序部署。第2部分 云安全基礎，建立可信賴云的問題，討論了解決這一問題的基礎框架，含第6-13章：6.背景介紹；7.信任的建立；8.在云中如何建立信任：包括具體的組織要求、框架要求、框架結構、設備屬性、所需的軟件等；9.信托云鏈；10.云起源：包括其框架軟件、威脅分析、框架工作流、未來發展方向的討論等內容；11.業內人士。第3部分 實際的例子，結合工程實例，介紹了現實生活中商業和開放的某些概念的實例源碼，包括現實生活中的案例研究，加強學習，尤其是針對云安全，含第12-13章：12.現實生活中的例子：亞馬遜網絡服務、新星數據庫等案例介紹和分析；13.案例分析：家庭醫療保健體系中的云、云威脅。
作者Imad M.Abbadi博士是英國牛津大學博士，研究興趣主要在云計算領域、可信計算、安全組織和企業權限管理。
本書涵蓋了云計算的細節，主要有兩個方面：云管理和云安全；為云專業人士和學生提供了一個高層次的視圖（框架）；定義并分析了云計算所需的性能和管理服務及其相關的挑戰和不足；分析云服務和部署類型的相關風險和如何建立可信賴的云計算；提供了一個建立下一代的可信云計算的研究路線圖；每章結尾包括練習和問題解答。適合云技術開發人員、學生、研究人員以及對云管理和安全感興趣的讀者閱讀。
李亞寧，碩士研究生
（中國科學院自動化研究所）
Li Yaning， Master
（Institute of Automation，CAS）
“新模式未必需要新概念”——這是工業和信息化部副部長楊學山在南京舉辦的“新秦淮、新思路、新路徑、新模式暨云計算‘新秦淮模式’高峰論壇”上致辭中的一句話。他用這句話肯定了南京自2011年開始摸索至今的云計算產業發展模式的階段性成果。同時，也是對如今城市發展雷聲大、雨點小的標簽化建設的質疑。在致辭中，楊學山副部長進一步提到，對于發展來說新概念常常會帶來負能量。
在加快推進新型城鎮化進程中，一些地方因缺少對智慧城市內涵的理解，將其作為城市的“名片”或“標簽”，過大的投入，無法續接的規劃，使其偏離了健康發展的軌道。以我們耳熟能詳的“智慧城市”這一概念為例，從數字城市、無線城市、電子城市等到智慧城市建設，對許多地方來說，只是換了一個標簽，弄了個新概念而已。即便不理解“智慧城市”的內涵，這塊試點的牌子卻都在竭力爭取，大手筆、大投入，跨越式地嫁接物聯網、云計算中心……反而忽略了其在城市建設中的真正目的。以至于這個概念已經成為各地政府和相關企業的狂歡，而對于很多老百姓而言，反倒顯得陌生。
其實，無論是智慧城市、物聯城市還是數字城市，這些概念到了老百姓口中只會成為一件真實而又具體的事——那就是，怎么樣生活得更好？“智慧城市”本應是突破當前城市發展瓶頸的一種新理念和模式，利用物聯網、云計算、移動互聯網、大數據等現代信息通信技術，增強城市管理智能、公共服務普惠、政府效能提升，最終目的是推動城市和地區發展。
這就不得不提到智慧城市建設階段的統籌規劃和頂層設計。城市的智慧發展是一個長期的過程。各地并無統一的建設模式和標準。推進智慧城市的建設中，解決城市發展中的各種挑戰的同時會帶來很多機遇比如有利于城市穩定、城市治安、城市交通管理，解決城市污染、能源、服務等問題。智慧城市更加的需要城市擺脫固有的發展模式，抓住本地發展的特色和機遇，探索具有自身特色的城市建設路徑，真正實現“一城一策”的發展戰略，差異化崛起，真正提升本城市的競爭力、吸引力和驅動力。
注重城市發展特色和應用特色，注重以智慧城市應用帶動新興產業發展，創新智慧城市商業模式，制定信息共享與業務協同的運作機制和標準規范。從全局的視角出發，進行總體架構設計，對架構的各個方面、各個層次、各種正負面因素進行統籌考慮。在這個長期規劃中，可以有不同的建設階段，每個階段看似相對獨立，但實際是順承與不斷發展的關系。就像南京從紫云工程到新秦淮模式，從軟課題研究項目到云計算應用示范工程，都是在云計算產業發展模式的大規劃之下，在總結分析秦淮區云計算應用與服務實踐的基礎上，通過研究政府引導模式、技術創新模式、應用推廣模式、企業發展模式和平臺建設模式，歸納提煉而得出。
隨著技術的進步和各項基礎設施的完備，智慧城市的建設逐步進行深入的探索實踐。很多問題也不是短期內就能夠完全解決的，需要部門間加強統籌，合理規劃，做好頂層設計，并不斷創新技術，完善管理，形成智慧城市總體架構。在設計過程中，注重各業務系統之間的邏輯關系，解決信息孤島，實現關聯系統之間互聯互通、信息共享和業務協同，同時注重城市發展特色和應用特色，以應用帶動產業發展，以產業促進城區發展，推進產業經濟和城區發展的協調融合。而這并不僅僅是一個概念名稱所能帶動的。
關鍵詞：云計算 控制設施 系統軟件
中圖分類號：TP3
文獻標識碼：A
文章編號：1007-3973(2011)010-068-02
1、云計算的概念和應用
1.1云計算基本概念
云計算是分布式計算、并行計算和網格計算的發展，或者說是這些計算機科學概念的商業實現。它是一種動態的、易擴展的、且通常是通過互聯網實現的虛擬化的計算方式。用戶不必具有云內部的專業知識，不需要了解云內部的細節，也不直接控制基礎設施。
云計算的基本原理是：計算資源分布在網絡側大量的計算機上，而非本地計算機或單臺集中式遠程服務器中，用戶通過接入互聯網、利用云提供的編程接口、云計算終端軟件或者瀏覽器訪問云提供的不同服務，把“云”做為數據存儲以及應用服務的中心。
1.2云計算應用評述
目前，微軟、Oracle、IBM、Sun、英特爾等IT巨頭都面臨著云計算的挑戰，而谷歌則依靠其搜索引擎后來居上，在此領域一枝獨秀。谷歌能有與微軟等軟件巨頭競風流的實力，有如下幾個重要的客觀理由：
(1)數據是實現云計算的根本。
有了“數據”的云，才有計算的云。搜索引擎就是從海量數據中尋找信息的技術。隨著信息量的增多，用戶的增加，搜索引擎技術只有將更多的硬件和軟件組成集群，才能支撐如此規模的計算。這就是云計算的雛形。
(2)應用是云計算得以普及和發展的催化劑。
(3)微軟、Sun等云計算技術與谷歌的差別。
微軟、Sun、IBM的云計算之所以局限于應用程序的層次上，主要是因為它們長期依靠這樣的商業模式：客戶通過購買軟件介質安裝在PC上實現用戶端服務，軟件功能越強大價值就越高。這讓用戶體驗過程變得復雜、繁瑣，也不是軟件即服務的簡潔模式。因此不論從概念上，還是技術上，他們的云計算與谷歌的云計算存在層次上的差別。
2、云計算對互聯網的影響
2.1對技術發展的影響
(1)互聯網的端到端理念面臨巨大挑戰。目前，用戶不斷通過升級硬件和軟件來享受更多的互聯網服務。當云計算時代到來以后，用戶端將變得越來越簡單，幾乎所有的計算和存儲資源都集中到了云端。云端與用戶端在資源的配置上存在著嚴重的不對等現象。
(2)提出了面向商用的計算模式。Microsoft、IBM、Oracle等傳統軟件廠商一般通過出售軟件介質來盈利。這些軟件都安裝在用戶的PC上，軟件功能越強大價值就越高。在云計算時代，用戶無須關心軟件的維護和升級，這些工作都由云計算服務提供商來完成。用戶通過瀏覽器接入云端就可以享受各項服務。云計算服務提供商僅對服務進行收費。
(3)提出了基于分布式存儲和非結構化數據存儲的新存儲模式。目前，數據一般存儲在個人和企業私有的存儲介質里。由于受計算機病毒等因素的影響，其安全性不高。如果用戶將數據轉移到云端，這些數據就可以得到專業的維護，數據的安全性大大提高。
(4)提出了新的容錯管理模式和可靠性理念。認為采用多個低端服務器即可實現高容錯和高可靠的系統。在硬件不可靠的情況下，通過軟件技術，將多個低端服務器組合成集群，就可以實現與大型服務器相同的功能，但商業成本卻大大降低。這也是谷歌云計算的一個顯著特點。
(5)提出了結合虛擬技術的新業務實現方式。虛擬基礎架構在計算、存儲器和網絡硬件以及在其上運行的軟件之間提供了一個抽象層，簡化了IT計算體系結構，可以控制成本，并提高響應速度。
2.2對業務發展的影響
(1)帶來互聯網虛擬化運營的大發展，促進互聯網業務的進一步繁榮。可進一步減低業務創新的門檻，進一步增強網絡能力，并使得用戶的使用方式更加靈活多樣。
(2)為信息服務業提供了良好的發展契機，促進了電信運營商的進一步轉型。一方面，電信網絡將與水、電一樣成為社會基礎設施的一部分，為云計算服務提供高速網絡。另一方面在業務上電信運行商也將與互聯網服務提供商展開競爭。電信運行商將與谷歌、Amazon這樣的互聯網巨頭同臺競技，電信運行商的優勢在于擁有對底層通信網絡的控制權，另外，豐富的運營經驗以及良好的客戶關系也將幫助電信運行商在云計算時代占有一席之地。
(3)促進了產業鏈的細化與整合，推動了新型ISP(如資源出租、虛擬ISP)的出現。依靠出售PC硬件或單機軟件的傳統IT廠商將受到云計算的強烈沖擊，因為用戶無須再像以前那樣無休止地升級PC的硬件或軟件。更多的服務提供商會基于成本考慮將各類業務轉移到云計算平臺上來。建有大型云計算數據中心的廠商將有償提供計算及存儲資源出租。由于準入門檻大幅降低，各類新興的互聯網業務將雨后春筍般涌現出來。
(4)產生了XaaS新概念，對服務理念產生了巨大影響。
2.3對行業監管的影響
隨著云計算技術的出現，IT產業鏈上跟云計算相關的環節如云計算服務提供商和虛擬運營商的管理與監督就成為互聯網監管的新課題。
(1)云計算的出現徹底打破了地域的概念，資源的跨地域存儲與本地化監管之間的矛盾將會被激化。這就需要在互聯網的監管上面要求全局觀念，在網絡資源存儲、資源共享和網絡安全監管等諸多方面做好不同地域之間的溝通和協調工作。
(2)隨著云計算市場的成長和成熟，也將伴隨著新一輪的行業壟斷。在云計算的研究和推廣過程中，谷歌、Microsoft、IBM、Amazon等幾大IT巨頭已經處于領先的位置，其投入的大量人力財力保證了他們在云計算技術方面到巨大優勢。這種優勢在云計算真正開始運營時，必將會促使這些IT巨頭們壟斷云計算市場。如何對云計算市場的壟斷行為進行抑制和疏導是云計算后互聯網監管的一個新課題。
(3)由于業務提供模式和維護方式等方面的不同，云計算后互聯網上的業務運營模型必然要發生改變。如何重新分配互聯網原有商業模式中的各種利益關系，協調云計算產業價值鏈上下游各個企業的關系，盡快出臺云計算后互聯網業務的運營管理辦法，從而促進云計算后互聯網產業鏈的有效運轉，都將是云計算后互聯網監管亟待應對和解決的關鍵問題。
3、云計算存在的主要問題
盡管云計算模式具有許多優點，但是也存在的一些問題，如數據隱私問題、安全問題、軟件許可證問題、網絡傳輸問題等。
?數據隱私問題：如何保證存放在云服務提供商的數據隱私，不被非法利用，不僅需要技術的改進，也需要法律的進一步完善。
?數據安全性：有些數據是企業的商業機密，數據的安全性關系到企業的生存和發展。云計算數據的安全性問題解決不了會影響云計算在企業中的應用。
?用戶使用習慣：如何改變用戶的使用習慣，使用戶適應網絡化的軟硬件應用是長期而艱巨的挑戰。
?網絡傳輸問題：云計算服務依賴網絡，目前網速低且不穩定，使云應用的性能不高。云計算的普及依賴網絡技術的發展。
4、云計算提供的服務形式
根據目前主流云計算服務商提供的服務，云計算依據應用類型可分為：
軟件即服務(SaaS)：此類云計算主要是采用multi-tenant架構，通過網絡瀏覽器將單個的應用軟件推廣到數千用戶。這類服務在人力資源管理軟件方面運用比較普遍。
云計算的網絡服務：網絡服務與SaaS密切相關，網絡服務供應商提供API來幫助開發商通過網絡拓展功能，而不只是提供成熟的應用軟件。
關鍵詞：云概念；公共機房；運維模式
中圖分類號：TP393 文獻標志碼：A 文章編號：1673-8454（2013）23-0043-03
引言
高職院校公共機房既承擔著實驗、實操和實訓等實踐教學任務，又是學生進行課程設計、畢業論文（設計）和課外自由上機的重要場所，此外還是開展一些考試、培訓等社會服務的基地，因此它是一個面向全體學生、面向社會各界的對外窗口，它運維得好壞不僅關系到相關課程的教學質量，也體現了一所高職院校的信息化建設水平和服務社會的能力。
一、高職院校公共機房運維現狀及普遍存在的問題
目前，很多高職院校公共機房未能發揮其應有作用，有些甚至影響到了正常的教學工作，究其原因，主要存在以下幾個問題：
1.運維經費龐大
目前PC機的選購、維護費用占高職院校公共機房運維支出的絕大部分，而根據國家有關法律規定：電子設備類固定資產計算折舊的最低年限為3年，這意味著每隔3年就有一批PC機將可能淘汰。筆者學院現有3000多臺PC機，若按每臺PC機4000元計算，每年更新1000臺PC機最少需要400萬元。公共機房PC機使用頻率高，使用人員范圍廣，在日常的使用過程中，PC機的硬件經常會出現各種各樣的故障，如顯示器或硬盤燒壞、一些主板老化、一些內存或顯卡被迫升級換代、鍵盤和鼠標等易耗品損壞等等。以上現象都直接導致了公共機房運維經費支出巨大，難以為繼。
2.電能消耗過大
PC機無論從數量、資產上，還是功效上在高職院校公共機房中都占據核心地位，若每臺PC機以平均每天工作8小時、一年工作36周、每周5天計算，每年累計需要工作約1500個小時，傳統的PC機總功率一般在300W左右，如此計算，電能的消耗相當驚人，因此公共機房的電費也就成了高職院校一筆不小的開銷。筆者學院全日制學生規模不到8000人，2012年在辦公、教學上的用電量達645.1948萬kWh，費用達412.9246萬元，其中公共機房有28間、PC機1600臺左右，其用電量居整個學院用電量的首位，且有逐年增長的趨勢。
3.運維壓力大
公共機房由于服務對象差異化比較突出，利用率又高，例如不同教學環境的頻繁設置、系統或IP地址遭惡意破壞、考試或培訓環境的配置、病毒或木馬的查殺…… 這些單調、反復的工作造成了公共機房日常運維較大的壓力。
二、云概念下公共機房運維的解決方案
云概念是指電腦、手機、電視等電子應用產品能夠通過互聯網提供包括云服務、云空間、云搜索、云瀏覽、云社區、云應用等一系列資源分享應用。云概念下公共機房運維模式是指，借助云的架構思想，利用虛擬化技術，使用云終端和云服務器來搭建一個質優價廉、便于管理和維護的公共機房。
1.解決方案
（1）硬件架構設計
目前可作為云終端的電子設備比較多，例如PC機、瘦客戶機、平板電腦、智能手機等，公共機房中常見的云終端設備有即將淘汰的PC機和瘦客戶機兩種類型，而云服務器既可以是部署在數據中心機房的專用服務器，也可以是一臺硬件性能較高的普通PC機，因此云概念下公共機房的硬件架構設計模式為：舊PC機/瘦客戶機+云服務器，硬件架構設計具體如圖1所示。
（2）軟件架構設計
云概念下公共機房的云終端（主要是指舊PC機或瘦客戶機）相互之間可以通過網絡構成一個整體，云終端不僅可以與云服務器進行互動，而且云終端之間也可以通過云服務器實現互動。目前能實現這類功能的軟件有幻影桌面虛擬化軟件、海光校園虛擬服務器管理軟件等，它們利用強大的虛擬技術，實現了大規模計算機的系統自動部署、集中統一管理等功能，通過一臺服務器實現對上百臺云終端的管理集中化，軟件的具體架構如圖2所示。
（3）網絡架構設計
云概念下的公共機房網絡架構非常靈活，既可以是一個公共機房構成一個局域網進行部署，也可以是多個公共機房構成一個局域網進行部署，甚至可以由整個學校的公共機房構成一個局域網進行整體部署，整體網絡架構設計如圖3所示。
目前，筆者學院公共機房中的教師機和學生機相對較集中，通過多臺交換機直接相連，利用現有即將淘汰的舊PC機作為云終端、云服務器部署在公共機房，教師機選用任何一個云終端來充當，無需改變其現有的綜合布線系統及網絡結構，部署成本十分低廉，實施非常方便快捷。
2.該解決方案的優勢
（1）節省了PC機等硬件購置費用
按目前市場行情，瘦客戶機的購入價格不到入門級PC機的一半，整個公共機房僅需添購一套構建系統所需的軟件；其次，現有一些即將淘汰的PC機也將繼續服役，延長了PC機生命周期，提高了其利用率…… 讓瘦客戶機或舊的PC機成為學生機、教師機，在完成教育行業信息化建設目標的同時，以更低成本、更少部署時間輕松地完成系統的接入，從而節省了公共機房的PC機購置費用。
（2）節能省耗
高職院校公共機房內有大批量PC機，少則五六十臺，多則上百臺，每臺功率300W左右，因此負荷功率較大。公共機房若采用最大運行功率不超過23W的瘦客戶機替代傳統PC機作為學生終端，每臺節省功耗有277W，節省率達92%，若以每臺PC機平均每年工作1500個小時、每間機房60臺計算，每間公共機房將節省約25000度電，電費因此也將大幅削減。目前節能和環保的概念已經深入各個領域，公共機房作為校園電能消耗的主要場所之一，不管是從考慮節約成本的角度還是低碳節能的角度，在保障正常教學的情況下，應盡量降低能源消耗，建設綠色的公共機房。
（3）減輕運維壓力
云概念下公共機房的運維工作主要集中在云服務器端開展，只要在云服務器端做好操作系統教學環境配置、教學軟件更新、病毒查殺等工作，即可做好與之相對應的云終端的運維工作，往往可以做到云終端系統的病毒庫自動更新；通過在云服務器端實施模板復制后預先設置多個教學環境，根據課程需要快速切換到相應的教學場景中，十分靈活可行；同時機房技術人員只需要端坐在數據中心機房或通過遠程命令模式對云服務器進行維護，再也不用在各個機房之間、各個校區之間往返維護。另外瘦客戶機集成度比較高，不會出現因移動造成掉電、硬件松動、內部電子零部件耦合失靈或老化等故障，加之其功率非常低，長時間工作狀態下也不會由于熱量難以散發而出現硬件運行出錯、死機和主板芯片燒毀等現象。因此大大減輕了機房技術人員的運維壓力，也節省了高職院校人力資源成本。
（4）美化機房的布局與環境
由于瘦客戶機體積比較小巧，占用的物理空間比PC機少，因此可以重新設計放置學生機的課桌椅結構，這樣將大大改進公共機房內強電、弱電的布線格局，公共機房原有的空間可以放置更多的學生機，節約教學場地資源，與此同時公共機房的整個空間布局也更加錯落有致、美觀。據估算，筆者學院標配60臺PC機的公共機房空間可以容納100臺瘦客戶機。
三、問題與建議
1.考慮網絡環境
云概念下的云終端經常需要通過網絡從云服務器獲取數據，因此對公共機房內部局域網絡環境或整個校園主干網絡環境的配置都有一定的要求。一般而言采用千兆局域網比較有利于大規模、大批量數據并發式的傳送，然而目前很多公共機房的網絡環境一般是百兆交換機、百兆網線的網絡環境，在進行大規模部署或運維時，若網絡資源分配策略不當，極有可能出現網絡流量瓶頸而導致部署效率偏低。
2.考慮舊PC機的穩定性
很多電子產品都有其固有的生命周期，若利用即將淘汰的PC機作為云終端來使用，一定要考慮到PC機硬件本身的穩定性，否則時常出現一些小故障，影響到正常使用，例如主板芯片老化后無法存儲更改后的BIOS信息，導致系統無法正常引導與啟動；內存插槽、顯卡插槽等老化問題，導致機器無法啟動或顯示器無信號輸出。PC機的零部件都有其固有的保質期、使用周期，因此在嚴重老化情況下，任何軟件技術、管理模式的更新都無法彌補硬件本身的缺陷。
3.防范網絡安全
云概念下的云終端無需采用安裝殺毒軟件、還原卡等保護措施，因此更容易遭受到惡意破壞、病毒感染，通過網絡的傳播途徑由此可以感染到云服務器、整間公共機房的云終端，甚至是感染云概念下所有公共機房的云終端。另外要考慮到云服務器的安全策略問題，特別是云服務器若掛入外網運行，一旦遭受到惡意攻擊、病毒感染等情況，應能進行有效防御和查殺病毒，并在最短的時間內恢復云服務器系統。
四、結束語
本文通過對現有公共機房運維中存在的弊端進行分析，提出借助云概念來構建高職院校公共機房運維模式，并闡述了解決的具體方法、實現的技術途徑和必要的保障措施。公共機房運維水平高低影響著PC機資源的利用率，也關系著實踐教學質量。努力改進公共機房運維模式，提高運維水平，以便能更好地服務教學、服務學生、服務社會。
參考文獻：
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[3]潘艷艷.計算機公共機房管理模式的探索與實踐[J]. 成功（教育），2012 （10）：207-208.
[4]岳芷宣.公共機房管理模式的探索與實踐[J].大眾科技，2011（5）：54-55.
(訊)在云計算時代，對于普通民眾會有這怎樣的影響？它會給我們的生活帶來什么改變？隨之而來的大數據有會帶來怎樣的生活變化？我們向往的“智慧城市”又會如何發展？在云計算時代，對于普通民眾會有這怎樣的影響？它會給我們的生活帶來什么改變？隨之而來的大數據有會帶來怎樣的生活變化？我們向往的“智慧城市”又會如何發展？
云計算是當前一個熱門的技術名詞，很多專家認為，云計算會改變互聯網的技術基礎，甚至會影響整個產業的格局。正因為如此，很多大型企業都在研究云計算技術和基于云計算的服務，亞馬遜、谷歌、微軟、戴爾、IBM、SUN等IT國際巨頭以及百度、阿里、著云臺等國內業界都在其中。
“智慧城市”依靠“大數據”得以實現
以前我們談到過大數據，但是后來有一陣子的蟄伏期，當時不談是因為本身數量不夠大，產生速度不夠快。大數據的概念并非是全新的概念，所謂大數據的大是相對原有的信息處理能力而言的。到了云計算時代，可能就是幾十TB規模才是大數據。當今因為進入了這個時代階段，因為信息數量大，所以我們就產生了大數據。
在云計算時代，之所以提及大數據，把概念上升到這樣的角度，最主要的原因是我們現在把數據看作資產對待，希望利用大數據來創建更多新的業務，通過新的業務產生新的價值。這樣的話，跟傳統BI最大的不同，剛才我也講到了數據的打破和重組，通過這種數據打破和重組過程發現新的業務機會。
“智慧城市”締造信息共享，創造數據真價值
智慧城市其實是個大的傳感器網絡，現在某一個領域的數據只局限于某一個領域用。將來發展趨勢來看，這些數據本身又會做綜合，真正做到大數據。換句話說要打開原有的數據籬笆真正實現數據分享。或者在安全的前提下，實現數據分享，真正創造數據價值。
我們智慧城市的概念最早期的形成是說如何用有效的數據信息挖掘出我們需要的新的信息，產生一些新的決策。基本上我們都是朝這個方向努力的，以前沒有去提大數據的原因是因為當時更注重在決策這一層，現在之所以把大數據提的這么重要，首先量大，產生速度快，才有可能為我們提供足夠多的數據和分析去支持我們的決策和建議。現在擁有了有價值和有質量的數據，我們建設智慧城市就不再是空中樓閣，紙上談兵。(編選：）
(訊)雖然云計算被廣泛定義，但是在概念上，那些使用技術的人對于這個概念還是沒有達成共識，這對于項目的成功與否相當重要。本文將為大家講述重要的五點因素，也許是誤解，但還是希望遷移到云計算的專家能明白：
1.云計算并不是虛擬化
將云計算等同于虛擬化，是最常見的誤解，所以這點還是值得聲明一下：虛擬服務并不能構建一個云。云計算超越虛擬化解決方案，它有自動配置、先進的多租戶、超大容量等優勢。相信很多人會混淆云計算和虛擬化，針對這點希望大家能夠做個筆記隨時提醒自己。
2.云計算需要API的支持
那些建立了稱之為“云網站”的人應該要明白API是云計算服務的核心，云計算的部分價值是要靠API來實現的。不管是公共云還是私有云，如果沒有API，那就不能稱之為云計算。
3.遷移到云并不能修復項目的失敗
當遷移到云環境下，那些壞的架構或是應用程序缺陷并不能自動恢復。那些問題在環境集成前是必須要強調的。
4.遷不遷移到云，安全問題都是存在的
很多人推遲應用云是因為云安全問題，實際上，云計算與那些傳統部署的系統是一樣安全的，甚至有時候比提前部署的更安全。在設計系統時必須要考慮到云計算的安全性以及數據和應用程序的需求，應用適合的技術來支持這些需求，不管是公共云還是私有云抑或是傳統的操作系統，都能做到安全。
5.目前還不能快速的部署云
雖然很多公司在銷售所謂的cloud-in-a-box型云計算解決方案，但是如果沒有要求定制和集成來獲取云計算的價值，很少的out-of-the-box型云計算是符合客戶的計算需求的。（編選：）
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目 錄
第1章 緒論
1.1 云計算的概念
1.2 云計算發展現狀
1.3 云計算實現機制
1.4 網格計算與云計算
1.5 云計算的發展環境
1.5.1 云計算與3G
1.5.2 云計算與物聯網
1.5.3 云計算與移動互聯網
1.5.4 云計算與三網融合
1.6 云計算壓倒性的成本優勢
習題
參考文獻
第2章 Google云計算原理與應用
2.1 Google文件系統GFS
2.1.1 系統架構
2.1.2 容錯機制
2.1.3 系統管理技術
2.2 分布式數據處理MapReduce
2.2.1 產生背景
2.2.2 編程模型
2.2.3 實現機制
2.2.4 案例分析
2.3 分布式鎖服務Chubby
2.3.1 Paxos算法
2.3.2 Chubby系統設計
2.3.3 Chubby中的Paxos
2.3.4 Chubby文件系統
2.3.5 通信協議
2.3.6 正確性與性能
2.4 分布式結構化數據表Bigtable
2.4.1 設計動機與目標
2.4.2 數據模型
2.4.3 系統架構
2.4.4 主服務器
2.4.5 子表服務器
2.4.6 性能優化
2.5 分布式存儲系統Megastore
2.5.1 設計目標及方案選擇
2.5.2 Megastore數據模型
2.5.3 Megastore中的事務及并發控制
2.5.4 Megastore基本架構
2.5.5 核心技術——復制
2.5.6 產品性能及控制措施
2.6 大規模分布式系統的監控基礎架構Dapper
2.6.1 基本設計目標
2.6.2 Dapper監控系統簡介
2.6.3 關鍵性技術
2.6.4 常用Dapper工具
2.6.5 Dapper使用經驗
2.7 Google應用程序引擎
2.7.1 Google App Engine簡介
2.7.2 應用程序環境
2.7.3 Google App Engine服務
2.7.4 Google App Engine編程實踐
習題
參考文獻
第3章 Amazon云計算AWS
3.1 Amazon平臺基礎存儲架構：Dynamo
3.1.1 Dynamo在Amazon服務平臺的地位
3.1.2 Dynamo架構的主要技術
3.2 彈性計算云EC2
3.2.1 EC2的主要特性
3.2.2 EC2基本架構及主要概念
3.2.3 EC2的關鍵技術
3.3.4 EC2安全及容錯機制
3.3 簡單存儲服務S3
3.3.1 基本概念和操作
3.3.2 數據一致性模型
3.3.3 S3安全措施
3.4 簡單隊列服務SQS
3.4.1 SQS基本模型
3.4.2 兩個重要概念
3.4.3 消息
3.4.4 身份認證
3.5 簡單數據庫服務Simple DB
3.5.1 重要概念
3.5.2 存在的問題及解決辦法
3.5.3 Simple DB和其他AWS的結合使用
3.6 關系數據庫服務RDS
3.6.1 SQL和NoSQL數據庫的對比
3.6.2 RDS數據庫原理
3.6.3 RDS的使用
3.7 內容推送服務CloudFront
3.7.1 內容推送網絡CDN
3.7.2 云內容推送CloudFront
3.8 其他Amazon云計算服務
3.8.1 快速應用部署Elastic Beanstalk和服務模板CloudFormation
3.8.2 云中的DNS服務 Router
3.8.3 虛擬私有云VPC
3.8.4 簡單通知服務SNS和簡單郵件服務SES
3.8.5 彈性MapReduce服務
3.8.6 電子商務服務DevPay、FPS和Simple Pay
3.8.7 Amazon執行網絡服務
3.8.8 土耳其機器人
3.8.9 Alexa Web服務
3.9 AWS應用實例
3.9.1 在線照片存儲共享網站SmugMug
3.9.2 在線視頻制作網站Animoto
3.10 小結
習題
參考文獻
第4章 微軟云計算Windows Azure
4.1 微軟云計算平臺
4.2 微軟云操作系統Windows Azure
4.2.1 Windows Azure概述
4.2.2 Windows Azure計算服務
4.2.3 Windows Azure存儲服務
4.2.4 Windows Azure Connect
4.2.5 Windows Azure CDN
4.2.6 Fabric控制器
4.2.7 Windows Azure應用場景
4.3 微軟云關系數據庫SQL Azure
4.3.1 SQL Azure概述
4.3.2 SQL Azure關鍵技術
4.3.3 SQL Azure應用場景
4.3.4 SQL Azure和SQL Server對比
4.4 Windows Azure AppFabric
4.4.1 AppFabric概述
4.4.2 AppFabric關鍵技術
4.5 Windows Azure Marketplace
4.6 微軟云計算編程實踐
4.6.1 利用Visual Studio2010開發簡單的云應用程序
4.6.2 向Windows Azure平臺應用程序
習題
參考文獻
第5章 VMware云計算
5.1 VMware云產品簡介
5.1.1 VMware云戰略三層架構
5.1.2 VMware vSphere架構
5.1.3 云操作系統vSphere
5.1.4 底層架構服務vCloud Service Director
5.1.5 虛擬桌面產品VMware View
5.2 云管理平臺 vCenter
5.2.1 虛擬機遷移工具
5.2.2 虛擬機數據備份恢復工具
5.2.3 虛擬機安全工具
5.2.4 可靠性組件FT和HA
5.3 云架構服務提供平臺vCloud Service Director
5.3.1 創建虛擬數據中心和組織
5.3.2 網絡的設計
5.3.3 目錄管理
5.3.4 計費功能
5.4 VMware的網絡和存儲虛擬化
5.4.1 網絡虛擬化
5.4.2 存儲虛擬化
習題
參考文獻
第6章 Hadoop：Google云計算的開源實現
6.1 Hadoop簡介
6.2 Hadoop分布式文件系統HDFS
6.2.1 設計前提與目標
6.2.2 體系結構
6.2.3 保障可靠性的措施
6.2.4 提升性能的措施
6.2.5 訪問接口
6.3 分布式數據處理MapReduce
6.3.1 邏輯模型
6.3.2 實現機制
6.4 分布式結構化數據表HBase
6.4.1 邏輯模型
6.4.2 物理模型
6.4.3 子表服務器
6.4.4 主服務器
6.4.5 元數據表
6.5 Hadoop安裝
6.5.1 在Linux系統中安裝Hadoop
6.5.2 在Windows系統中安裝Hadoop
6.6 HDFS使用
6.6.1 HDFS 常用命令
6.6.2 HDFS 基準測試
6.7 HBase安裝使用
6.7.1 HBase的安裝配置
6.7.2 HBase的執行
6.7.3 Hbase編程實例
6.8 MapReduce編程
6.8.1 矩陣相乘算法設計
6.8.2 編程實現
習題
參考文獻
第7章 Eucalyptus：Amazon云計算的開源實現
7.1 Eucalyptus簡介
7.2 Eucalyptus技術實現
7.2.1 體系結構
7.2.2 主要構件
7.2.3 訪問接口
7.2.4 服務等級協議
7.2.5 虛擬組網
7.3 Eucalyptus安裝與使用
7.3.1 在Linux系統中安裝Eucalyptus
7.3.2 Eucalyptus配置和管理
7.3.3 Eucalyptus常用命令的示例和說明
習題
參考文獻
第8章 其他開源云計算系統
8.1 簡介
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 體系結構
8.2.2 數據模型
8.2.3 存儲機制
8.2.4 讀/寫刪過程
8.3 Hive
8.3.1 整體構架
8.3.2 數據模型
8.3.3 HQL語言
8.3.4 環境搭建
8.4 VoltDB
8.4.1 整體架構
8.4.2 自動數據分片技術
習題
參考文獻
第9章 云計算仿真器CloudSim
9.1 CloudSim簡介
9.2 CloudSim體系結構
9.2.1 CloudSim核心模擬引擎
9.2.2 CloudSim層
9.2.3 用戶代碼層
9.3 CloudSim技術實現
9.4 CloudSim的使用方法
9.4.1 環境配置
9.4.2 運行樣例程序
9.5 CloudSim的擴展
9.5.1 調度策略的擴展
9.5.2 仿真核心代碼
9.5.3 平臺重編譯
習題
參考文獻
第10章 云計算研究熱點
10.1 云計算體系結構研究
10.1.1 Youseff劃分方法
10.1.2 Lenk劃分方法
10.2 云計算關鍵技術研究
10.2.1 虛擬化技術
10.2.2 數據存儲技術
10.2.3 資源管理技術
10.2.4 能耗管理技術
10.2.5 云監測技術
10.3 編程模型研究
10.3.1 All-Pairs編程模型
10.3.2 GridBatch編程模型
10.3.3 其他編程模型
10.4 支撐平臺研究
10.4.1 Cumulus：數據中心科學云
10.4.2 CARMEN：e-Science云計算
10.4.3 RESERVOIR：云服務融合平臺
10.4.4 TPlatform：Hadoop的變種
10.4.5 P2P環境的MapReduce
10.4.6 Yahoo云計算平臺
10.4.7 微軟的Dryad框架
10.4.8 Neptune框架
10.5 應用研究
10.5.1 語義分析應用
10.5.2 生物學應用
10.5.3 數據庫應用
10.5.4 地理信息應用
10.5.5 商業應用
10.5.6 醫學應用
10.5.7 社會智能應用
10.6 云安全研究
10.6.1 Anti-Spam Grid：反垃圾郵件網格
10.6.2 CloudAV：終端惡意軟件檢測
10.6.3 AMSDS：惡意軟件簽名自動檢測
10.6.4 CloudSEC：協作安全服務體系結構
習題
參考文獻
第11章 總結與展望
11.1 主流商業云計算解決方案比較
11.1.1 應用場景
11.1.2 使用流程
11.1.3 體系結構
11.1.4 實現技術
11.1.5 核心業務
11.2 主流開源云計算系統比較
11.2.1 開發目的
11.2.2 體系結構
11.2.3 實現技術
11.2.4 核心服務
11.3 國內代表性云計算平臺比較
11.3.1 中國移動“大云”
11.3.2 阿里巴巴“阿里云”
11.3.3 “大云”與“阿里云”的比較
11.4 云計算的歷史坐標與發展方向
11.4.1 互聯網發展的階段劃分
11.4.2 云格（Gloud）——云計算的未來
