云计算理论论文范文

云计算理论论文范文第1篇

随着这两年的发展和实践，云计算的相关技术和应用领域已经逐渐显著起来。但是，云计算应用在图书馆后，将会给图书馆管理和服务带来什么样的变化，还具有很大的不确定性。云计算在实际的发展过程中，受到很多的质疑，国内外很多专家、学者都对其持质疑态度。例如，国外某公司提出了云计算存在的7大风险：长期发展、调查支持、数据恢复、数据隔离、管理权限、优先访问权限以及数据处所风险。因此，如果想要更好地发展云计算，就需要制定相关的国家或行业政策以及管理制度和规则，从而避免云计算带来负面影响。例如，《云计算权利宣言》中就提出了云计算的相关用户需要拥有的10项基本权利，包括数据、法律、审计、安全、备份、服务等。美国相关学者还在《云之上：云计算的伯克利平论》中提出了云计算的10大障碍。图书馆和其他行业一样，在运用云计算时，面临着各种各样的管理和服务问题，笔者将近几年中云计算的管理问题进行汇总、分析，发现主要有以下几个管理问题。

1.1标准问题对于不同的IT服务供应商，如果想要互相实现可替代性，签订协议和合同关系是供应商之间形成可替代性的基本方式。从其他方面来讲，IT服务供应商应该在云计算服务方面遵循共同的标准。如果缺乏共同的标准，供应商之间就不可能实现零成本转移。近期云计算的发展势头呈直线上升趋势，很多企业纷纷研制开发云计算的应用服务，因此，标准问题就显得十分重要。中国在举办首届云计算大会期间，已经明确指出国内部分企业已经开始做云计算了，但云计算缺乏兼容性。在急速发展的IT领域制定一个标准是不太现实的。目前云计算标准的制定有两种情况：一是在市场上所占比例特别大而自然形成；二是众多企业联合制定。国内于2009年时，成立了“开放云联盟”，并且在同年4月，在众多企业支持下于1992年成立的“开放云计算标准孵化器”，由此可以看出云计算在国内的发展。建立云计算标准是非常有必要的，因为可以保证不同的云计算之间具有一定的互操作性。而对于图书馆来说，云计算的标准应该更为广泛，例如，要支持数据标准化、程序交互接口要标准化等。

1.2可替代性问题图书馆应用云管理系统应该是这样的：存在几个大型的云提供商，并且提供可拆分形式的软件，为给图书馆提供相应的基础服务设施、软件、硬件或者平台进行合理的竞争。换句话说就是图书馆在运用云计算时，可以从不同的服务中选择最适合的应用形式，而不是只用同一个服务供应商提供的服务。图书馆应该对IT供应商自由选择，可以在众多商家之间零成本转移，在这种情况下，图书馆才能够接受其提供的服务。如果云计算不存在可替代性，那么就不能实现在服务商之间零成本地相互转换，从而加重了转移的成本，直接导致图书馆对云的依赖性加重。这种情况下就相当于图书馆被一家云供应商绑定，产生的后果很严重。例如，OCLC推出的图书馆管理服务，就具有一定的垄断性质。当图书馆选择供应商时，除了要考虑质量、价格等一些基本问题，最重要的就是考虑可替代性问题。即使是国有大型企业、图书馆的专用云计算企业，如果没有可替代性以及相应的制度，对图书馆的切身利益也很难进行担保。因此，提供商只有提供可替代性的云，才能够保证用户有自由选择的权利。

1.3知识产权的问题用户在购买云计算后，将自己需要保存的内容交给云，由云计算企业对这些内容进行托管。从理论的角度上说，用户拥有对内容的知识产权，希望对这些被托管的知识拥有使用、管理、控制、修改以及删除的权利，并且其他人是无权使用或是修改这些内容的。该项要求应该是在图书馆运用云计算的首要条件之一，但是，在实际的运用中，云计算企业会使用各种手段和方法，将这些数据进行整合、挖掘，充分利用这些数据并将其合法化。例如，OCLC组织利用馆藏数据，进行资源的整合开发，从而提出一些新型服务，包括每季的推荐书目等。如果其云计算图书馆集成系统一旦运营，那么就会对本地大量图书馆的读者信息以及相应的借阅数据进行系统整合，并开发这些资源。本来这些数据与图书馆的馆藏信息分为两个部分，且这些信息应该为成员馆所拥有，如果将其开发就会产生新的知识产权问题。云计算所产生的知识产权问题和传统的知识产权问题存在很大的差别且已经超出了传统知识产权法的范围。在我国制定“网络信息传播的知识产权保护法”时，图书馆的管理人员以及学者针对该问题充分表达了该行业的立场，对平衡知识产权保护起到积极作用。因此，如果知识产权需要重新立法，同样需要图书馆管理人员以及相关学者提供依据。

1.4数据保密和安全问题对于图书馆来说，最重要的问题就是数据信息的安全。图书馆中的读者数据、馆藏书目数据以及图书流通数据，如果丢失或是损坏，将会造成严重的后果，尤其是图书馆中馆藏文献数字化数据。大型的计算机中心，无论是管理能力，还是硬件条件，在很大的程度上都要高出普通图书馆，从技术的角度来说，图书馆数据存放在云计算上要比存放在本地更为安全可靠。云计算上的数据安全以及相应的保密性，在很大的程度上取决于政策层面。影响云计算数据安全的因素有很多，诸如国家政策、云计算企业的信誉、管理政策等。如果在不能保障绝对安全与保密的情况下，将图书馆的数据信息交由一家云计算管理企业进行管理，将会对图书馆核心价值造成巨大的冲击。

2云计算环境下图书馆的应对措施

2.1云计算在图书馆应用的可行性图书馆管理人员在信息技术应用方面一直处于时刻关注的状态，但是图书馆的云计算应用，是将馆藏数据以及应用系统存放在虚拟的存储器中，而不是放在本地，这与传统的存放理念产生一定的冲突。所以，我们需要仔细探讨云计算在图书馆中应用的可行性，结合云计算在其他领域中的应用并加大对可能应用领域的探索和开发，分析云计算在数据存储和共享、数据库以及应用软件、自动化管理系统等方面的优势，为图书馆管理选择提供一定的理论依据。

2.2云计算的基础理论研究现代图书馆学的理论以及方法，我们主要从两个方面进行：信息技术以及技术应用，信息技术目前的发展趋势是主要围绕着云计算，因此，在图书馆中运用云计算会给图书馆管理带来挑战。云计算的特点、类型、基本理念以及概念等是云计算主要的理论问题。对云计算的理论研究并不是为了探究云计算在图书馆管理中的应用，只是为了促进图书馆行业对云计算的认识，从而为之后的图书馆管理挑战提供相应的理论依据。

2.3云计算服务下的图书馆管理体制云计算应用于图书馆，本身就带有一定的挑战，尤其是拥有IT基础设施的领域，图书馆如果选择应用云计算进行管理，那么图书馆需要大幅度调整其原有的信息系统管理以及服务，从而导致IT管理体制以及图书馆业务流程发生变化。所以，在将云计算应用于图书馆管理之前，必须要对IT基础设施变化给图书馆机构以及业务流程带来的变化、人员数量以及部门结构、服务质量检测以及相应的控制手段等方面进行科学、有效的研究，确保在图书馆中应用云计算的可行性以及高效率。

2.4云计算的相关政策和标准为了促进对云计算相关管理政策、章程或是行业标准的制定，我们需要对与云计算相关的政策进行研究，从而保证使用的云计算能够满足图书馆的管理和服务要求。为图书馆使用、信息服务内容、工具以及平台的选择提供最大的便捷性是云计算最大的特点，但是想要实现这样的要求就需要有相关政策、统一的标准以及标准的规章制度等作为最大的支持。尽管现在云计算的发展已经具备一定的规模并且与之相关的行业标准和协议问题正在商议的过程中，但是，图书馆在运用云计算时，还应该制定自己的行业标准。图书馆行业的相关负责人，应该组织专家和其他管理者对图书馆中云计算的运用所需要的标准、协议等进行讨论、探究，制定出符合图书馆行业的应用标准。同时，还要对提供云计算的企业进行研究，研究的内容包括企业的信誉、共享性、保密级别、开放性、标准化以及企业的可持续发展性，并且对其评价方法以及测评体系也要加大研究力度。

3结语

云计算理论论文范文第2篇

人力资源管理系统是根据人力资源管理的六个基本模块而建立的一整套人事管理体系，包括绩效、薪酬、培训、素质测评、招聘等。在20世纪90年代初，我国开始引进人力资源管理的概念。随着企事业管理者对人力资源重视程度的提高以及改革开放以来大量的引进外资企业，我国在短短的十几年的时间中，人力资源管理水平得到了很大程度的提升。现阶段主要的人力资源管理软件主要有SAP、奇正人力资源管理系统、EasyPayroll、朗新人力资源管理软件等。目前在我国，人力资源管理系统的不足主要体现在以下几个方面。信息管理系统概念普及率低。由于中国社会经济发展不均衡，具有严重的区域性特征，不同地域和不同性质的企业在管理理念上还存在着很大的差异：虽然有少数优秀企业已经建立起了人力资源开发与经营的管理体系，但是绝大多数企业则处于人事管理向人力资源管理过渡的阶段，并且还有相当一批企业仍未脱离传统人事管理的观念。人力资源管理水平整体比较落后。企业管理包括人、物、财、产、供、销等的环节，人力资源管理是其中最不标准的一种管理。人力资源管理除了在少数思想比较先进的企业中已经得到部署外，国内很多的企业都没有实现完整的人力资源管理。缺少统一的标准。现如今，大部分企业的物料管理、生产管理财务管理甚至研发技术管理都已经基本实现了规范化，具有统一的评价标准，可以重复复制。但人力资源管理还是停留在一种随意的、难以标准化的状态中，当然中国企业的人力资源管理观念薄弱，思想不够重视是导致这一现象的一个重要原因。随着国外人力资源管理思想的引进，逐渐有公司企业开始着手人力资源管理的建设，但是每个企业的人力资源工具不同，实现的功能、接口各不相同，难以标准化。缺乏高效的模型库。在人力资源管理的理论体系中，对于如何建立一套高效准确的人力资源模型仍然是一片空白。需要大量的技术人员以及分析人员的投入。

二、构建基于云计算的人力资源管理系统模型

基于云计算的人力资源管理系统的体系结构共包括4层：应用终端层、应用管理层、虚拟资源层和物理资源层。其中最关键的是应用管理层。如图1，表示的是基于云计算的人力资源管理系统结构图。

1.物理资源层。物理资源层处于系统体系的最底层。存储设备、服务器、以及各种网络设备都属于这一层，该层的主要功能如下：为数据端的设备提供能够传送数据的通路。一个物理媒体或者多个物理媒体都可以组成一个数据通路。提供数据传输功能。物理资源层要需要构建一个适合数据传输的实体，既要保证数据能够通过它正确传输也要保证能够提供足够的带宽保证其不阻塞。能够完成物理资源层本身的一些管理工作。

2.虚拟资源层。在虚拟资源层中主要包括了虚拟存储器、虚拟服务器以及虚拟网络。虚拟化是云计算的核心，或者说虚拟化将“云”带入了我们的世界，这同样也是云计算与传统计算相互区别的一个重要特点。云计算可以虚拟化出一个甚至多个执行环境，这些执行环境之间是相互隔离的，主要用于应用以及操作系统的运行，保证其与真实的物理设备运行相同。自从1986年中共中央、国务院文件恢复中断多年的职称评聘工作以来，原铁道部成立了职称改革领导小组及其下属办公室，结合铁路行业的特殊性制定了一系列符合铁路特性的职称评聘办法以及相关政策，在铁路职评政策的指导下，通过对人才的甄选和评审，极大地促进了铁路人才资源开发和专业技术人才队伍建设。二十多年来，各铁路局以及铁路公司的在实践和研讨中不断改革，至今相较最初已经有了很大的变化。本文主要针对铁路总公司2014年最新的《中国铁路总公司专业技术职务任职资格评审暂行办法》（以下简称“暂行办法”）的变动部分做出评价，并针对现行政策中仍然存在的一些与操作实践中不契合的、未明确、需进一步探讨的问题，结合本人几年来在铁路职评工作中的经。

3.应用管理层。应用管理层是人力资源管理系统的关键层，它是系统的后台管理层，动态管理资源主要支持人力资源管理系统的相关业务，主要负责的是系统的资源的动态部署、容量规划、监控、动态调度、安全等。

4.应用终端层。应用终端层是一个可扩展的平台，它将各类的应用服务集成于一体，为各种相关的应用提供服务接口，直接面向用户。该层可以采用界面的方式实现可视化，用户可以依据界面的各种功能直接进行操作。

三、应用云计算对人力资源管理系统的优势

云计算理论论文范文第3篇

这种基于传统网络的资源管理方法实现了分级分域的资源管理策略，但是相对于栅格化网络高效的一体化交换平台、扁平化发展的网络结构，其网络资源的共享与利用面临着一定的挑战。首先，传统网络资源管理措施主要靠人工进行单设备和系统的操作维护管理，各设备或各子网运行各自的通信协议，子网间信息交换需要大量的人工操作。如：在新作战任务下达前，各级网络管理要按照预先的约定对本级网络的被管理设备种类、数量、传输速率、频率资源、网络带宽、时隙分配等参数进行设置。由于需要配置的参数较多，容易引起参数配置错误，而配置错误是导致网络中断和异常的最重要原因[4]。其次，系统没有网络参数自动分发与配置更新功能，需要人工或半自动分发与加载，网络资源的可扩展性差，在战场环境发生改变、网络规模发生变化或网络进行重组时，网络资源不能进行自适应调整，即：一旦为某个子网设备分配了网络资源，无论该设备是否留在网内，其他设备都不能使用其网络资源，在新的设备需要临时入网时，如果没有事先分配到网络资源,就不能与网内其他用户进行网内信息交互与共享，造成有限网络资源的浪费。最后，这种分级分域的资源管理方法并不区分业务类型，因此无法根据业务(qualityofservice，QoS)需求对业务进行不同类型的传输保障，当业务量过大时，可能会出现部分资源所承载的业务量过重，而部分资源处于空闲状态的不平衡局面，导致网络系统性能的下降。

2栅格化信息网络的资源管理策略

信息化栅格网络在不改变原来通信网络结构与体制的基础上，将各种业务类型与传输标准的异构专用网络集成。针对底层网络拓扑状态，采用基于资源整合的虚拟化技术，实现“一网四域”的资源共享管理，具体体现在物理层面上一张网络实施承载，上层3个逻辑网运行具体的业务，实施各通信子网连接状态、交换路由、流量等监视控制管理，达到网络拓扑透明、统一计算流量分布和统一网络资源配置。

2.1网络资源管理架构

栅格化信息网络的资源控制策略体现在运维支撑系统的资源管理与调度模块。随着通信装备与栅格技术的发展需求，承载网络带宽得到大幅提升。因此，在资源管理方法上，采用了基于全IP技术，以集中控制为主、分布式管理为辅的分级分域资源控制策略，将网络资源统一分为网元级和网络运维级2个层次进行管理。网元级为网络重要核心节点，如：通信业务控制系统、智能通信业务系统、资源策略控制系统以及核心承载层的网络路由器、网络交换机等设备，在网络层与下面的各个通信处理单元间起承上启下作用，负责处理网络层操作系统与其他各个网元间交换的管理信息，并以集合的方式控制和协调下级网元子集。网络运维级主要是针对底层网络拓扑状态，采用基于资源整合的虚拟化技术，实现“一网四域”的资源共享管理(见图1)，具体体现为物理层面上一张网络实施承载，上层3个逻辑网运行具体的业务，达到网络拓扑透明、统一计算流量分布和统一网络资源配置，并力争在局部范围内实现网络资源负载的最优。

2.2业务分级的资源管理模式

由于带宽资源相对充裕，栅格化信息网改变了传统的通信网络，对上层业务类型不加以区分，业务在网内的传输采用先到先得的网络资源占用方法，允许用户在申请网络资源时，对业务优先级进行人工参数设置，运用资源预留协议(RSVP)在网络节点预留报文的IP目的地址，确保经过路由协议选择所转发的数据包的QoS；运用多协议标签交换技术(MPLS)使用短而定长的标签(label)对报文封装分组，实现在数据平面实现快速转发，使业务接入控制与路由选择相结合，针对不同业务类型提供不同的QoS需求保障。具体的网络资源管理与控制流程如2图所示。由此可见，栅格化信息网络一方面通过在网络上层对网络资源实现全局的管理和控制，另一方面运用核心承载网屏蔽底层异构网络结构与资源的差异，较基于传统的通信网络资源管理策略增加了跨层间的QoS保障，资源预留等资源管理技术，增加了层间协作，实现了网络资源的跨层融合管理。由于继续采用了与指挥关系紧密耦合的树状层级式资源管理结构，故其网络资源的柔性调度能力有待进一步提高。

3基于云计算技术的网络资源管理架构

随着各类异构网络的融合发展之势，网络资源呈现出多样化、复杂化等特点[5]，传统的资源静态分配、负载静态管理，应用与基础设施紧耦合的资源管理方式已经不能适应一体化网络资源管理的新要求。为解决网络资源的最优化配置问题，笔者基于“一切皆服务”的云计算理念，提出了一种“网络即服务”(或“通信即服务”)的网络资源管理架构，目的在于运用资源虚拟化、组件封装等云计算技术实现一体化异构网络资源的融合管理。“网络即服务”的资源管理架构从上到下依次被划分为3个层次：网络接入平台层、资源表示层和网络基础设施层。其中，网络基础设施层由超短波电台网、高速数传网、战术互联网骨干网、数据链等异构网络组成，是整个网络进行传输的组成基础，负责各类用户的网络接入。资源表示层作为核心部分连接网络接入层和基础设施层，通过虚拟化技术和中间件技术将物理网络资源抽象成可承载、可管理、可调度的逻辑资源，并汇聚形成网络资源池。区别于传统的与网络结构绑定紧密、树状层级式的资源管理方法，该架构通过对资源池内的资源实施统一的管理与调度，使资源管理与网络结构松耦合，提高了网络资源可扩展性与柔性管理能力。如图3。

4“网络即服务”的资源池构建方法

资源池化是云计算的核心概念[6]，一体化网络资源池动态融合了各个通信子网的网络资源，通过跨网、跨层的资源优化组合，为不同业务需求的用户提供更高效的QoS保障要求。从根本上说，网络资源池提供的是一种跨平台互操作能力，统一分配目标，为多样化业务提供底层平台支撑。本节重点从资源虚拟化技术、网络资源的模块化封装和资源的分类与监测3个角度构建网络资源池，描述基于云计算技术的一体化网络资源管理方法。

4.1网络资源虚拟化

网络资源的虚拟化是对传输链路、网络节点、网络架构等物理资源和逻辑资源进行全面虚拟化[7]，在共享底层的异构物理资源的基础上，构建出多个共存但相互隔离的逻辑网络，形成一体化网络资源池，使物理网络能够根据动态变化的虚拟资源请求，向上层提供无差别的通信服务资源模块，为实施高效的通信传输策略提供基础。如图4，在逻辑虚拟网络可看作为逻辑上的共享资源池，是一系列基于虚拟链路相互连接的虚拟节点的集合，本质上可以看作是底层物理拓扑的一个抽象子集。每个虚拟节点托管在一个特别的物理节点上，而一条虚拟链路跨越物理网络中的一条链路，并且包含了该链路上的一部分资源。逻辑虚拟网络提供统一的服务应用与管理，聚合的底层物理资源可以具有多个通信协议与不同的传输标准。通过选择自定义数据包格式、路由协议、转发机制以及管理和控制功能，实现端到端服务。图4网络资源映射关系在针对逻辑虚拟网的资源调度过程中，由于在资源池中，服务是以切片(slice)的形式存在，一个服务即对应一个切片[8]，因此，先将资源池中的资源以切片的形式分配；其次对功能相近的服务进行聚合(aggregate)；最后将一系列的服务资源以组件(component)[9-10]的形式进行封装，以封装的通信服务模块间动态按需组合为上层业务提供服务。

4.2网络资源组件封装

为提高资源利用率，有效屏蔽网络资源异构性特征，实现快速灵活组织资源，需要对资源进行服务化封装集成。资源的组件封装是在虚拟化技术的支持下，通过选取恰当的协议构建通信服务模块，供上层业务调用并提供通信支持[11]。封装技术要满足网络资源的多样性与动态变化，采用统一的描述机制，将各式各样的网络资源抽象为统一规范的服务，同时对上层提供对应的操作接口，进而根据一定规则的业务需求构造相应的通信组件供上层业务调用。在进行网络资源封装时要重点考虑以下问题：1)网络资源的封装要满足网络资源动态性与多样性的特点，封装后共享服务资源的数量和可用性能够随着环境的变化而动态变化；2)网络资源由于体制与标准、格式种类较多，具有异构性特征，在进行资源封装描述时采用统一的资源描述机制；3)资源的封装不仅是对资源的某功能模块或者单一网络资源进行封装，需对网络资源进行统一的分类，达到资源的集成应用和协同工作的效果；4)组件封装的设计和构造应按照所承载业务的类别和使用频率选建，封装的组件需明确可支持的业务类型和可提供的通信服务能力等必要信息。

4.3网络资源监测与更新

由于网络拓扑、节点状态、链路的可用率等网络资源都不稳定，资源的初始分配往往很难达到最优的配置布局，因此需要提供恰当的管理手段实时监控资源的运行并支持资源的适应性更新。探测机制方面可以采用主动探测和被动检测的方法进行资源的监测与获取[12]，主动探测是主动向网络服务器发送承载报文，通过探测所传信息的相应传递需求、性能参数等指标计算得出所需调用的网络资源；被动探测通过在网络特定位置安放探针，记录和汇总某链路上的流量信息分析得出可用网络带宽。如果监测到网络状态的异常情况，则对资源池内组件资源进行更新，在资源更新过程中，由于网络资源在各层表现形式不同，资源池中资源的表现形式也对应着相应的表现形式，因此，网络资源应在各层次做相应的变化。为及时反映资源状态，系统应设置措施保证对资源信息的及时采集和汇总，并在确认的情况下及时更新其情况。资源监测与更新流程如图5所示。

5结束语

云计算理论论文范文第4篇

智慧家庭能源管理系统可按照“端”、“管”、“云”来架构进行部署，数据（控制）中心部署在云上，家庭“端”主要由家庭网关，智能插座，家电等组成，数据云端通过互联网与家庭端进行相联。智慧家庭能源管理系统总体架构图如图1。家庭网关只对家庭内部的信息进行采集和管理，地理信息（省、市、县、区、居住地、电力公司等信息）等进行集中储存和管理。数据中心建立用户地理信息的专用数据库，分区域、分城市、分省份对家庭用电信息进行统计分析，在积累了大量的用户历史用电数据后，数据（控制）中心通过在内部建立用电管理信息的数学模型，对海量用电信息的分类、分时、分地的梳理分析，建立用电管理和调度的辅助决策系统，为地方政府、电力公司、相关企业提供有价值的电力及能源管理信息。为充分的提高数据的交换性，数据控制中设置有数据交换接口，用于在云平台（数据控制中心）上运行的数据同电力公司服务器实现数据交换。

2智慧家庭能源管理系统主要功能分析

2.1家庭总用电计量本项目中家庭网关具有智能电表的功能，可满足供电部门对家庭用户用电计量进行分析。家庭网关可直接向数据中心发送用电数据，同时数据中心可直接为电网公司提供数据接口便于调用家庭用电数据。

2.2家庭单电器用电计量通过智能化的电能用户管理系统，使居民家庭能够实时、全面了解自身用电的详细信息，有效利用和控制普通家庭中家用电器的使用时间和使用频率，最大限度利用电网公司的富余电力和城市分布式太阳能光伏系统的有效发电电能，最大限度有序控制居民小区及家庭在电网公司用电高峰时的电能使用，适量降低城市电网在用电高峰时的负荷压力，通过技术手段、信息共享和智能控制达到全社会共同参与节能减排的目的。

2.3家庭负荷控制对家庭内的用电设备进行分类管理，当夏季用电高峰出现电力缺口时，一是可以限定家庭用电总量的方式来保证家庭基本用电，用电高峰时可自动切断非必要使用电器的供电，另一种是通过限定家庭非必要使用电器来保证家庭基本用电，在限电模式下可以有效地解决拉闸限电所带来的弊端，真正意义上实现家庭需求的用电设备控制。

2.4家庭电器远程控制随着物联网和移动互联网的广泛应用，居民对家用电器的远程操控的需求会相应增长。用户可以利用智能终端设备，通过数据中心或家庭网关对用户远程控制指令信息对某个电器下达启用、关闭的命令，并实时查看某个电器工作状态的信息。

2.5峰谷电管理、阶梯电管理建立用户端调峰的新概念和辅助技术手段，在城市电网用电高峰时，用智能插座阶段性地控制部分高耗电的家用电器工作，在电网用电低谷的区间和小区太阳能发电的高峰期通过智能插座启动预设好的部分家用电器工作，在用电高峰来临前完成部分家用电器的非即时用电任务，实现在用户端辅助电网削峰填谷的功能。目前的家庭都是被动的接受峰谷电的使用，用户没有选择权，使用时也没有反馈功能。数据中心要设有峰谷电管理模块，当接到峰电负荷控制的信息时，根据事先设置的家用电器用电优先顺序，通知相关地区的家庭网关将一部分智能插座关闭继电器，暂时停止一部分电器工作。当数据中心接到谷电信息时，根据事先预约的家用电器用电用电请求，通知相关地区的家庭网关将一部分智能插座打开继电器，启动一部分电器工作。

2.6家庭用电分析利用数据中心所收集到的用户家庭历史用电信息，利用数据挖掘和强大的云平台计算能力，数据中心可以可以提供：分析每户各类家用电器耗电量占比；分析每户各类家用电器用电时间的比例；分析每户峰电和谷电的用电占比；分析每户网电和区电的用电占比；不同家庭的用电模式分析；不同电器用电量占比分析；不同品牌同一种电器耗电分析。

3数据中心

智慧家庭数据中心系统是一个运行在云平台上的一个独立的系统，是基于物联网的目标考虑的。按照千万级用户接入的目标进行的设计，为智慧家庭用户提供自主管理服务。数据中心的软件的系统布局分为前台管理系统和后台管理系统两大部分。前台管理系统主要面向居民家庭服务，以便捷操作为导向设计，后台管理主要为单位客户和运营中心操作人员服务，以数据安全及系统安全为导向。在日常运营系统中，按照数据挖掘分析进行日间运营、日终处理、月终处理、年终处理等实现不同的数据分析功能。数据中心同时为用户提供了采用各种主流的终端设备访问数据中心或家庭网关的途径。用户通过短信、手机客户端系统、智慧家庭门户网站，了解到诸如月度末的用电清单，阶梯用电限额信息，峰谷电信息或者是供电公司实时限电、停电等信息，这些信息采用主动推送或自助选择服务的方式，由数据中心发给用户。随着智能手机功能不断发展，数据中心还将逐步的拓展彩信、飞信等模式供越来越多的用户使用。

4家庭网关

家庭网关处于智慧家庭智能用电设备和位于小区内的区网控制中心之间。他一方面接收区网控制中心的调度控制命令，一方面安装预设程序负责智慧家庭的管理工作，通过对家庭用电情况的监测、分析和控制服务，实现有序用电管理和能效服务智能化的重要途径，达到家庭智能用电、进行家庭能源管理、实现智慧家庭的目的。家庭网关的主要功能是：实现数据采集，包括智能插座数据采集；家庭环境温度、光照度、燃气浓度、烟雾浓度的数据采集。数据管理和存储，包括家庭网关所采集到的各种信息的保存和处理，用电分析等。用电设备控制，包括近程控制、远程控制、家庭用电模式控制、峰谷电控制和定时控制等。数据通信，包括上行到楼宇集中器、小区区网的上报数据和接受其的指令；下行到智能插座的数据采集指令和控制指令等。数据接收和转发，包括通过Zigbee、Wifi等方式转发用户和其他职能设备发出的数据。家庭网关逻辑架构图如图2．

5智能插座

云计算理论论文范文第5篇

1.1完善电子阅览，规范数据存储现今，很多高校或城市市民图书馆都已建设或者正在建设电子阅览室。随着科技的快速发展，人们越来越离不开信息的传播与捕捉，建设电子阅览室并向越来越多的人开放，将内容更多地通过移动终端呈现，如此，不仅方便了读者，节约了时间，还减少了纸质书籍的损耗。电子阅览离不开数据的管理与保存，云计算将会是电子阅览的有力助手和卫士。在云计算出现之前，图书馆的数据、资料很容易丢失、遗漏，云安全的出现很好地解决了这类问题。通过网络连接，可以将资料数据存入“云”中，又便捷又安全，万一有意外还可以恢复数据。

1.2促进资源共享，降低运营成本随着云计算在图书馆的运用，一般在云平台中可以实现资源共享，通过对知识的分类归纳，整理综合使信息资源更有条理，得到有效的管理。一般这些知识产品会分为付费类和免费类，付费的主要是考虑版权归属问题。信息得到顺利的整理与获取，促进信息资源的进一步融合和共享。云计算技术会给图书馆的纸质书籍管理带来极大的空间，因为它的存在，用户可以很快捷方便地通过浏览器来满足需求，其他的事情由云计算提供商解决。如此以来，图书馆硬件设施的损耗和更新成本以及大型数据库的维护费用会减少，从而降低图书馆的运营成本。

1.3巩固业务框架，完善行政管理云计算在图书馆信息资源的优化方面的作用在上文中已经提到，当前图书用户数量多、地域分布广、需求层次多，使用传统的业务处理办法，效率低下，而且耗费大量的人力物力。在云计算开展运用之后，可以凭借技术力量，独立开发设计自己需要的服务平台，不断巩固业务项目并快速有效地开展。图书馆行政管理业务主要是图书馆后台的业务工作，包括硬件设施管理、自动化系统、人员及安全管理等。各方面人员的能力与水平参差不齐，各系统之间有时不能很好地沟通连接。在云计算环境下，图书馆可以利用云服务，利用网络服务平台、设置内部业务管理系统等来提升行政管理的有效性。

1.4提升服务能力，丰富服务形式用户是图书馆运作的核心。如何更好地为每一位用户服务，更好、更方便地提供信息是十分重要的，云计算的应用会加强资源的整合与呈现，使用户可以得到更优质的有效率的服务。资源和服务都保存在云中，用户可以像用水用电一样在任何时间、任何地点以最方便的方式自由获取。与此同时，技术的引进会逐步使用户的需要变得细化而具体，网络的充分运用，冲击着传统的图书馆服务模式，同时，也丰富了服务形式，使图书馆的各项工作有声有色地开展。由于云计算下的图书馆信息储存、管理及维护基本上不需要图书馆本身的参与，势必会对图书馆原本的组织结构和管理造成巨大的冲击，所以要采取相应措施应对这样的变化，进行制度、管理方面的创新，从而使管理更加科学化，更具操作性。

2云计算给图书馆管理带来挑战

2.1数据的安全性问题云计算固然方便、快捷，有很多优势，但与此同时也给图书馆的管理带来了巨大挑战，其中数据的存储、传递、呈现等安全性问题最惹人关注。数据的保存、加密等一旦有所纰漏将严重威胁图书馆及其用户的切身权益。我们该如何确保图书馆的数据在网络的流动中不被窃取，如何防止数据的意外丢失、被非法利用等，都是在图书馆管理过程中引进云计算时务必要考虑的问题。在云计算模式中，对于数据的集中存储，我们要加强安全检测，多个数据备份分布在不同的区域，保证安全性。安全性的工作我们需要未雨绸缪，时刻做好准备。

2.2云计算供应商选择问题云计算、云平台等在网络上出现的名称都是具有虚拟化特征的，应用于图书馆的建设在选择云计算供应商时要慎重。图书馆可以根据自己的需要从多个不同的云服务提供商中选择可以提供最佳服务的企业，而不是只依赖某一个。所选择的对象要具有替代性，避免使其形成垄断。云计算能否得到用户的信任，与计算环境是否可以不间断地具有稳定性，取决于供应商本身，更取决于图书馆建设中我们如何选择云计算供应商。

2.3合理调整图书馆人员问题随着图书馆逐渐数字化、科技化，图书馆原有的工作人员的配置将发生很大的变化，或许图书馆将不再需要大量的员工去做网络可以做的事情，很多的图书馆员会担心图书馆采用了云计算之后会缩减员工的数目。其实，云计算的出现在更大程度上是对图书馆员工的专业水平和业务能力有了新的要求，比如云计算环境下图书馆的资源建设、服务类型的转换、管理流程等新的变化。故而要求员工以新的要求提升自己、多加培训以适应新的图书馆环境。

3结语

云计算理论论文范文第6篇

1.软件云计算应用

软件云计算应用就是通过因特网为用户提供基本的、具体的应用功能。当然，用户也可以根据自身的需求，通过互联网进行定制并使用能够满足其需求的软件服务。服务提供商则需要根据用户所定制的软件的使用时间、数量等要求，收取与之相对应的费用。软件云计算应用主要是针对那些需要直接使用某些特定应用程序的用户群，他们使用这些应用程序的目的是为了节省软件开发过程中所消耗的人力、物力以及时间等资源。他们不需开发任何应用程序，只需要根据自身对应用程序的使用情况付费即可。

2.平台云计算应用

平台云计算应用就是以应用作为中心，其目的是向用户提供共享的中间件服务。用户可以通过平台云计算将自己的应用程序部署在云服务器中运行，同时，还可以提供平台的各种共享服务。例如：应用消息服务、数据持久化等。使用平台云计算可以让应用程序具有更优质的伸缩性，让用户有更多的精力专注于自己的应用，而不需要关注底层的中间件。平台云计算应用主要适合于以自己的应用为中心的客户群体，这些客户使用的目的是为了使应用具有更加完美的伸缩性，节省采购和维护中间件所产生的时间和费用。

二、云计算技术对企业管理创新的影响

（一）对IT部门创新的影响

云计算技术的使用能够引起IT战略的变革。企业的IT战略主要包括应用开发战略、跟踪学习战略、系统维护战略等。应用开发战略的重点是IT技术的应用程度，IT能够成为企业在竞争过程中的工具。一般来说，企业的经营机制具有较大的灵活性，能够对业务流程进行重新规划，因此，在云计算技术环境下，企业能够通过云计算技术对业务进行整合，从而突破企业规模的限制，提高经营效率和企业竞争力。跟踪学习战略更加关注企业对IT的需求和IT技术的识别，云计算技术的应用能够克服硬件上的限制，提高企业IT应用水平，而且，跟踪学习的对象也从先进企业转变为本企业的实际需求，从而使IT的投资水平对企业战略目标的影响程度大大降低。系统维护战略的重点是企业运作对于IT的依赖程度和IT系统的复杂程度。云计算供应商可以通过网络实现对服务的传递，企业是云计算系统的终端，系统安全、软件升级、防毒防护等工作都是由云供应商负责的，不仅减轻了企业的负担，而且引起IT人员结构的变革。在云计算技术应用之前，企业的大多数IT人员都是技术人员，主要的工作任务是处理技术方面的故障、维护物理设备、开发软件、搭建系统、维护网络等。如今，云计算技术环境对IT人员的技术水平有了更高的要求。首先，企业的IT人员要对云计算系统有充分的了解，促进云计算供应商与企业的沟通，使云计算供应商所提供的服务能够满足企业的需求。其次，IT人员还要及时发现云计算系统中的故障，及时加以解决，以保证云计算终端的顺利运行。最后，IT人员要熟练掌握计算机技术，对企业的业务程序要有明确的了解。

（二）对技术研发创新的影响

云计算技术的使用增加了在技术研发方面的投入。云计算技术改变了硬件对计算机能力的限制，企业不必花大量资金进行高配置硬件设备的采购，也不需要对设备的更新换代状况给予关注，大大减少了企业在硬件设备方面的成本。因此，在云计算环境下，企业要减少在硬件设备和技术人员方面的投人，增加对技术研发、科研设备和技术人员的投人，进一步完善硬件设施，使企业的整体竞争力得到提升，建立和完善组织结构，提高科研效率。在云计算环境下，企业要进一步改善组织结构，逐步优化企业业务流程，建立起共享的学习平台，使云计算技术能够实现对基础设施的统一配置管理，将存储器、运算器、信息系统平台等进行整合和统一，组成统一的资源池，在对负载进行分析了解的基础上，进行资源的分配，从而使负载达到平衡，合理利用网络资源，为技术研发人员提供多项便捷的服务。

（三）对人力资源管理创新的影响

企业在进行人力资源管理时，要注意灵活性和规范化的结合，转变传统的管理理念，对现代化的管理软件进行合理运用，对业务流程进行规范，从而增强人力资源管理的信息化和规范化。云计算技术需要资源平台，而且服务模式是按需分配的，因此，在保证人力资源管理规范化的基础上，要提高企业的灵活性。在云计算技术环境下，企业可以从自身的实际需求出发，选择合理的管理模块，并且按照业务上的需求，定制所需要的管理模块，增强个性化的服务。

三、提升云计算技术的策略

（一）掌握云计算核心技术

建设并逐步完善涵盖企业的相关政务信息、电子商务、中介服务以及窗口服务等方面的数据资源库，主要指完成企业的产业资源、招商引资、就业招聘、政策法规、信用档案、人力资源、融资担保、项目申报、技术专利和产权交易等基础数据建设，重点进行企业政策信息库、成长性企业信息库以及企业重点项目库的建设。同时，整合以上业务数据库和综合窗口服务平台、产业集群窗口服务平台应用数据库，为业务应用提供数据支撑。注重平台网络涉及到的基础数据库包括企业、产品、专家、人才等基础信息资源数据库的建设，为项目的业务应用建设提供完备的基础数据。在基础与业务数据库基础上，建设形成主题数据库，面向企业决策支持、组合分析以及预警预测等提供综合数据服务支撑。数据交换服务平台承担省级服务平台与窗口服务平台之间的数据交换以及平台网络与外部信息系统之间的数据交换任务等。数据交换服务平台是数据资源中心与其他系统的沟通纽带，将平台网络的内部和外部系统有机地、紧密地联系在一起，实现数据共享，消除数据孤岛。建设具有可用性和可靠性的基础数据存储、交换、服务系统，应用SAN，NAS等方式统一归并业务流程，实现对数据的存储和备份。建设数据管理工具集，实现元数据管理、数据统计分析、数据编辑、数据同步监控等平台的管理功能；建设数据中心安全认证体系，实现包括用户身份验证、访问控制及权限管理、安全日志及审计、数据加密、数据摘要、数字签名、时间戳验证等在内的安全技术及其应用。

（二）构建云计算平台

突破大规模数据计算与管理，大规模资源分享与调度、运行协调及安全保障等重大关键技术，建立EB级云存储系统、云计算中心网络大容量交换机，研制按需简约的云操作系统、支持亿级并发的云服务器系统，形成云计算技术产品体系，研发相应安全防护产品与软件，构建云计算公共服务与管理平台。云计算平台的研制包括四个方面：（1）云计算操作系统软件、进程管理软件、大数据分析软件、数据安全控制软件等的研制；（2）云服务器亿级并发系统的研制；（3）云存储系统EB级的研制；（4）大容量云计算网络交换机的研制；（5）虚拟化平台研制；（6）分布式存储研制。

（三）核心技术的研发

要以公司现有的技术积累为基础，以社会对云计算的需求为导向，以人才为中心，加强云计算硬件设备和关键算法的研究。通过建立专项资金，做到专款专用，支持对应项目的研发和实验。建立云计算的研究、开发，试验和工业化平台。在不同的地区、不同的行业建立示范项目，带动技术的发展，引导创新要素向企业靠拢，实施电子发展基金、“核高基”等重大项目，重点研发云计算、移动互联网和物联网方面的关键软件技术，最终在关键技术上形成突破。发展软件产业的试点示范，逐步完善产业链。

（四）云计算应用推广

云计算理论论文范文第7篇

教育装备是指在教育领域中为实施和保障教育教学配置的器材、设备、设施、场所、应用资源及其配置行为的总称。教育装备与教师、教材构成教育教学的三要素，是学校办学的重要物质基础和教育资源。近年来，国家为促进教育公平、提高教育质量，先后实施一系列重大项目，教育装备水平得到提高，但省级教育装备的监管工作亟待加强，迫切需要通过信息化管理实现对项目实施、经费使用等情况的动态监管。各地经过多年实践，教育装备管理信息化建设取得了一定成效，但尚未完成统一的教育装备基础数据库和核心业务管理信息系统，总体缺乏先进的信息化技术和可靠的保障机制，应用水平差异较大，信息孤岛和数据不一致等问题比较突出。各级政府教育决策和监管缺乏完整、准确的数据支持，远不能满足保障重大改革项目实施的需要。省级教育装备信息化建设急需借助先进的互联网云计算技术逐步形成应用集成、管理集中、服务可定制的新型开发模式，以此支撑数据的深度分析及决策服务。

二、云计算研究背景

云计算是由网络存储、分布式计算、虚拟化、负载均衡等信息技术融合而成的技术集合，它以互联网为载体，以大型服务器集群、存储服务器和宽带资源为支撑，按照用户需求动态提供可伸缩的应用服务，为教育装备管理信息化建设提供了先进、可靠的发展模式。云计算包含IaaS基础设施即服务、PaaS平台即服务和SaaS软件即服务三大服务模式，这三个层面的服务凸显了云计算的特点。

（一）IaaS（InfrastructureasaService）：基础设施即服务

云计算提供给用户的服务是对所有设施的利用，用户不必管理或控制任何云计算基础设施，就能控制操作系统选择、储存空间、设备部署等应用。云计算中心为用户提供可靠的网路、数据环境和存储空间，用户可以灵活地根据需求购买计算能力、存储空间、带宽等基础设施，大大节约了时间、经济、人力成本。同时分布式数据中心提供了数据存储在地理意义上的隔离，提高了容灾能力，提高了云服务的稳定性。

（二）PaaS（PlatformasaService）：平台即服务

云计算提供的服务可以将开发语言和开发工具部署到云服务器上，用户可以控制部署操作系统、存储及应用程序，也能配置应用程序的托管环境。用户还可利用云计算提供的开发平台，根据自身组织机构、管理流程、业务操作的特点开发组件，建设符合自己需求的信息系统和应用服务，并快速部署到云服务器，这种定制应用开发平台为用户提供了高效的开发环境。

（三）SaaS（SoftwareasaService）：软件即服务

云计算提供给用户的服务是运行在云端基础设施上的应用程序，用户可以根据自己需求在PC、移动设备或电视机等各种智能终端上通过浏览器等客户端界面应用存储在云端的服务，提高了数据的共享性，为深度数据挖掘提供了基础条件。云计算以开放的标准和服务为基础，提供安全、快捷的数据存储和网络计算服务，适宜为各级教育行政部门和学校提供一站式管理应用，以及安全可靠的数据服务。

三、基于云计算的教育装备信息化管理

基于云计算的教育装备信息化管理应依托云计算架构，开发建设装备基础数据库、管理应用系统和信息资源服务，促进信息资源共享，实现教育装备信息化管理在省域范围内的覆盖。

（一）基础设施建设

应用IaaS服务模式，加强教育装备管理系统基础实施建设，建设省域统一的数据中心、服务器集群、存储资源及安全保障体系，云端提供计算资源、存储资源、安全保障等服务，各地依托云端服务器、存储及网络资源进行应用、开发，重要的数据及业务执行都在云端进行，用户端工作在浏览器上实施，云端采用可靠性高的磁盘阵列和数据备份技术，保障数据应用及存储服务的安全可靠。

（二）系统开发

应用PaaS服务模式，在云端构建统一的数据环境，研究制定科学合理的教育装备管理指标体系，建立统一的教育管理部门、学生、教师、设备等编码体系，建立装备资产分类数据库、配备标准数据库、仪器代码数据库及实验目录数据库。基础数据库采用集中整合的数据架构，通过整体数据规划，明确基础数据来源，落实组织与管理，理顺各部门业务间的数据关系，保证数据的完整性、关联性，建立省、市、县和学校四级基础数据库，实现基础数据的集中、统一和各层级数据的共享、同步。

（三）应用服务

运用SaaS服务模式，构建覆盖省域，纵向贯通、横向关联的教育装备管理信息化应用服务平台，对全省教育装备进行全方位、全覆盖、精细化管理，涵盖理、化、生、小学科学等各学科装备标准、配置情况、教学计划、实验开展、装备需求等内容。教育主管部门可利用平台通过对图书流通分析、仪器设备缺口及处置报废情况的实时统计分析，提前为各学校做好预算，安排资金，为课堂教学顺利开展提供保障。教育主管部门可通过云计算数据存储，借助数据存储及数据挖掘技术，实现教育均衡发展监测评估，实时获取区域内生均逐年实验室、信息化、图书馆的经费投入均衡性对比，为教育规划、教育监管与宏观决策提供数据支撑。

云计算理论论文范文第8篇

1 文献统计数据及分析

笔者在中国知网（cnki.net）的中国期刊全文数据库、中国学位论文全文数据库和中国会议论文全文数据库检索题名包括“云计算+档案”、 “云技术+档案”和“云档案馆”的文献（检索时间为2014-3-12），删除其中新闻报道性和重复性的论文后，共检索出78篇论文。

1.1 时间分布。这78篇相关论文的时间分布如表1所示：

由表1可见，我国档案学界对云计算的研究始于2009年，2009年后开始引起学者较多关注，到2013年掀起一个较小的研究高潮（2013年发表相关论文共33 篇），但是依据百度和Google的搜索结果，尚未出版云计算应用于档案管理的相关著作。

1.2 主题分布。上述78篇论文，其研究的主题可以分为理论研究（介绍云计算的概念、特点、优势，应用的可行性、问题及对策等）、具体应用（研究云计算在档案业务环节的具体运用，如备份、整合与共享、利用与服务、云档案馆等）、系统和平台构建（研究基于云计算的系统和服务平台架构、服务模式等）和应用的安全性。78篇论文的主题分布如表2：

从研究的主题来看，目前档案界对云计算的理论和应用设想方面的研究占主导，分别占全部论文的43.6%和44.9%。但是，基于云计算的系统、服务平台构建的研究论文只有5篇，对于如何用技术手段来实现“云”并没有系统深入的研究。

1.3 作者机构分布。各研究主题的作者机构分布见表3：

从表3可以看出，78篇研究论文作者中有22篇来自高等院校的档案院系，占全部论文的28.2%。26篇论文作者来自其他机构，约占33.3%，其他机构包括高校除档案院系和档案馆室的其他院系和部门、事业单位、军队档案馆等。从表中数据看，高等院校的研究者倾向于研究云计算在档案业务环节的具体应用，而其他机构的研究者更注重理论研究和云计算在人力资源档案、会计档案、健康档案等领域的应用与实现。

2 主题分析

2.1 云计算的概念和特点。田雷提出：“云计算是一种网络服务方式，提供了IT服务的一种交付和使用模式，用户可以通过网络租用或免费获取所需服务。”他还提出目前云计算的三个服务层次：基础设施即服务、平台即服务、软件即服务[2]。黄正鸿认为，云计算旨在通过网络（互联网和内部网）以按需、易扩展的方式获得所需的硬件、平台、软件及服务等资源。其特点可以归纳为：资源池；按需、自助；快速弹性；广泛的网络访问；可度量的服务[3]。陈康明认为，云计算是基于网格计算、分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等已有网络技术发展起来的一种基于互联网络的服务信息共享模式。云计算的特点是：数据存储更加可靠、安全；资源的合理分配；先进技术理念带来的以用户为中心的个性化服务[4]。

2.2 云计算在档案领域应用的可行性分析。刘永提出，云存储在技术、管理和经济上已经具备了数字档案存储的基本条件。云存储技术是分布式文件系统技术、网格技术、集群应用等技术的集成，后三种技术在理论和实践上都逐渐成熟。云存储将分散在各地的数字信息集中存储，各档案馆（室）可以根据需求来申请适当的存储空间，降低了资金投入[5]。朱悦华、何丽萍、丁建萍认为，云计算时代“云档案”的实现具有较为完备的云计算理论基础、较为成熟的云计算技术条件、较为低廉的云计算经济成本和较为完善的云计算实践环境[6]。

2.3 云计算在档案管理中的应用优势。文杰提出了云计算在数字档案馆应用中的四大优势：确保档案服务器的可靠运行，降低服务器的出错概率；降低相关的维护费用；扩展了信息资源共享范围；丰富的终端设备[7]。彭小芹、程结晶结合云计算的特点提出云计算在档案领域的应用优势，即可靠、安全的数据存储；方便、快捷的云服务；强大的计算能力；诸多技术的集合体；经济效益；个性化；以用户服务为中心[8]。祝庆轩、桑毓域、方昀提出了云档案馆模式的优点：有利于政务信息公开；有利于统一全国各地区档案工作标准；有利于节省软硬件投资；有利于减少对计算机人才的依赖[9]。

2.4 云计算应用面临的问题和对策。黄正鸿提出云计算技术本身存在的一些问题，如标准问题、版权纠纷问题、数据隐私问题、安全问题、软件许可证问题、网络传输、用户使用习惯问题等[10]。陈康明认为，云计算应用面临的首先就是信息安全问题；其次是执行的国际标准问题。对策是完善基础设施建设；制定安全监测环节和相关技术；制定监督和管理机制[11]。文杰认为，云计算应用面临的问题主要有资源的选择问题；协议和接口问题；数据安全问题。对策包括加强人才队伍建设；完善基础设施建设；制定相关政策规范云计算标准；提供基础建设的统一监控、管理和控制；加强安全检测[12]。

2.5 云计算在档案领域的应用设想

2.5.1 云计算在档案存储、共享与服务中的应用设想。田雷提出可以通过“基础设施即服务”整合档案行业的服务器、存储器等设备，部署“云计算”环境，向各级档案部门提供基础设施服务[13]。陶水龙提出了基于云存储技术的档案数字资源的云备份和多套多地的档案数字资源备份数据存放策略，建立了云备份系统架构及其运行机制[14]。吕元智提出了国家档案信息资源“云”共享服务模式，将分散的国家档案信息资源通过云服务平台组织起来，形成一个个档案信息资源服务“云”[15]。祝庆轩、桑毓域等提出档案馆馆际云服务，将档案馆电子文件信息置于云中心，用户可以利用云计算技术检索云档案馆“虚拟资源池”[16]。卞昭玲、李俐颍等提出通过云存储解决档案信息的存储、档案信息的收集问题，同时可以共享档案信息 [17]。

2.5.2 云计算在专门档案领域内的应用研究。廖玉玲提出了基于云计算的建设工程档案全过程监管模式的系统方案[18]。刘振鹏、卞昭玲等提出了基于云计算的区域电子健康档案服务系统[19]。邓岚提出运用云计算技术搭建国家综合减灾信息管理与服务系统，并分析了云计算技术在灾害档案信息管理中的应用优势和障碍[20]。

2.6 基于云计算的数字档案管理系统和平台构建。程春雨提出国家开放档案信息资源共享利用系统应采用两级部署方式，分别部署在中央云中心和50个国家综合档案馆。中央云中心应用系统开发主要包括档案信息资源整合系统、平台管理系统、国家开放档案信息资源共享利用门户网站；省节点应用系统开发主要包括省节点档案信息资源整合系统和基础工具包软件[21]。程结晶提出要构建统一的云存储平台，采用虚拟化技术，开发基于“元数据”访问的分布式数字档案数据访问接口，构建完整的云服务平台来实现数字档案资源的访问服务、请求认证服务、安全数据传输服务和快速资源搜索和资源发现服务[22]。郑光辉提出了基于云计算技术的数字档案利用系统设计方案，详细描述了基于云计算的档案信息资源整合系统、云平台管理系统及开放数字档案利用门户设计方案[23]。蔡学美提出云计算数字档案馆系统主要是由云计算数字档案管理应用程序、数字管理节点、计算机专用网络、安全防火墙、公用和私有的硬件设施等构成[24]。朱悦华、何丽萍等提出构建“云档案”资源共享系统，其系统理论模型由资源层、管理中间件层和服务层等三层构成[25]。

2.7 云计算应用的安全性。徐华、薛四新等提出云数字档案馆安全保障体系应包括防御系统、监控系统、容灾备份系统、应急响应系统和技术支撑系统，通过安全法规体系、安全组织体系、安全管理制度体系、安全人员培养和培训体系来保证[26]。崔海莉、张惠达提出将档案信息管理系统推入云的基础设施上，服务中断、数据失真、敏感信息泄露是可能遭遇的技术风险，组织策略、准入退出机制是可能遭遇的管理风险[27]。

3 问题与展望

3.1 问题。首先，研究内容重理论轻技术。当前对于云计算基础理论的研究较多，关于如何运用技术手段实现其具体应用的研究较少。78篇论文中只有5篇从技术角度阐释了云计算应用于档案领域的具体实现方式。应用设想相关论文仅仅止步于“设想”，对具体应用及如何实现其应用轻描淡写，缺乏技术因素。

其次，研究缺乏实践基础。相对于云技术在其他领域的快速实现，传说中的云档案馆、档案云尚未付诸实施，对于云技术的应用需求也没有实际调研，因此，大多数研究缺乏一定的实践基础。

3.2 展望

3.2.1 研究内容。首先，对云计算的应用研究应更多关注档案资源的共享与服务。云计算的精神内核在于资源的共享。在全新的云计算模式下，研究者应站在整个国家档案资源共享和利用的角度谋划“云”，探寻如何利用云计算技术更加科学地整合和共享全国档案信息资源，并向公众提供高效快捷的信息服务。其次，适当扩展研究内容，构成完整的研究体系，例如，云计算环境下传统的档案管理模式和管理策略是否发生变化？云计算在档案部门有效应用应具备哪些条件？“云”之间如何交互协同？云计算的行业标准研究等。最后，与国外相关研究相比，国内研究应更注重云计算在档案领域的实际应用与技术实现。

云计算理论论文范文第9篇

关键词：云计算；档案管理；综述

自2006年亚马逊推出弹性计算云（Elastic Compute Cloud）服务和Google首席执行官埃里克・施密特首次提出云计算概念之后，我国也掀起了一股强劲的云技术热潮。云计算是在分布式系统、网络计算等发展的基础上提出的一种新型计算模型，是一种新兴的共享基础架构的方法[1]。云计算的广泛应用无疑会对档案管理带来前所未有的影响，档案机构和档案学界正在积极开展云计算应用于档案管理的相关研究。

1 文献统计数据及分析

笔者在中国知网（）的中国期刊全文数据库、中国学位论文全文数据库和中国会议论文全文数据库检索题名包括“云计算+档案”、 “云技术+档案”和“云档案馆”的文献（检索时间为2014-3-12），删除其中新闻报道性和重复性的论文后，共检索出78篇论文。

1.1 时间分布。这78篇相关论文的时间分布如表1所示：

由表1可见，我国档案学界对云计算的研究始于2009年，2009年后开始引起学者较多关注，到2013年掀起一个较小的研究高潮（2013年发表相关论文共33 篇），但是依据百度和Google的搜索结果，尚未出版云计算应用于档案管理的相关著作。

1.2 主题分布。上述78篇论文，其研究的主题可以分为理论研究（介绍云计算的概念、特点、优势，应用的可行性、问题及对策等）、具体应用（研究云计算在档案业务环节的具体运用，如备份、整合与共享、利用与服务、云档案馆等）、系统和平台构建（研究基于云计算的系统和服务平台架构、服务模式等）和应用的安全性。78篇论文的主题分布如表2：

从研究的主题来看，目前档案界对云计算的理论和应用设想方面的研究占主导，分别占全部论文的43.6%和44.9%。但是，基于云计算的系统、服务平台构建的研究论文只有5篇，对于如何用技术手段来实现“云”并没有系统深入的研究。

1.3 作者机构分布。各研究主题的作者机构分布见表3：

从表3可以看出，78篇研究论文作者中有22篇来自高等院校的档案院系，占全部论文的28.2%。26篇论文作者来自其他机构，约占33.3%，其他机构包括高校除档案院系和档案馆室的其他院系和部门、事业单位、军队档案馆等。从表中数据看，高等院校的研究者倾向于研究云计算在档案业务环节的具体应用，而其他机构的研究者更注重理论研究和云计算在人力资源档案、会计档案、健康档案等领域的应用与实现。

2 主题分析

2.1 云计算的概念和特点。田雷提出：“云计算是一种网络服务方式，提供了IT服务的一种交付和使用模式，用户可以通过网络租用或免费获取所需服务。”他还提出目前云计算的三个服务层次：基础设施即服务、平台即服务、软件即服务[2]。黄正鸿认为，云计算旨在通过网络（互联网和内部网）以按需、易扩展的方式获得所需的硬件、平台、软件及服务等资源。其特点可以归纳为：资源池；按需、自助；快速弹性；广泛的网络访问；可度量的服务[3]。陈康明认为，云计算是基于网格计算、分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等已有网络技术发展起来的一种基于互联网络的服务信息共享模式。云计算的特点是：数据存储更加可靠、安全；资源的合理分配；先进技术理念带来的以用户为中心的个性化服务[4]。

2.2 云计算在档案领域应用的可行性分析。刘永提出，云存储在技术、管理和经济上已经具备了数字档案存储的基本条件。云存储技术是分布式文件系统技术、网格技术、集群应用等技术的集成，后三种技术在理论和实践上都逐渐成熟。云存储将分散在各地的数字信息集中存储，各档案馆（室）可以根据需求来申请适当的存储空间，降低了资金投入[5]。朱悦华、何丽萍、丁建萍认为，云计算时代“云档案”的实现具有较为完备的云计算理论基础、较为成熟的云计算技术条件、较为低廉的云计算经济成本和较为完善的云计算实践环境[6]。

2.3 云计算在档案管理中的应用优势。文杰提出了云计算在数字档案馆应用中的四大优势：确保档案服务器的可靠运行，降低服务器的出错概率；降低相关的维护费用；扩展了信息资源共享范围；丰富的终端设备[7]。彭小芹、程结晶结合云计算的特点提出云计算在档案领域的应用优势，即可靠、安全的数据存储；方便、快捷的云服务；强大的计算能力；诸多技术的集合体；经济效益；个性化；以用户服务为中心[8]。祝庆轩、桑毓域、方昀提出了云档案馆模式的优点：有利于政务信息公开；有利于统一全国各地区档案工作标准；有利于节省软硬件投资；有利于减少对计算机人才的依赖[9]。

2.4 云计算应用面临的问题和对策。黄正鸿提出云计算技术本身存在的一些问题，如标准问题、版权纠纷问题、数据隐私问题、安全问题、软件许可证问题、网络传输、用户使用习惯问题等[10]。陈康明认为，云计算应用面临的首先就是信息安全问题；其次是执行的国际标准问题。对策是完善基础设施建设；制定安全监测环节和相关技术；制定监督和管理机制[11]。文杰认为，云计算应用面临的问题主要有资源的选择问题；协议和接口问题；数据安全问题。对策包括加强人才队伍建设；完善基础设施建设；制定相关政策规范云计算标准；提供基础建设的统一监控、管理和控制；加强安全检测[12]。

2.5 云计算在档案领域的应用设想

2.5.1 云计算在档案存储、共享与服务中的应用设想。田雷提出可以通过“基础设施即服务”整合档案行业的服务器、存储器等设备，部署“云计算”环境，向各级档案部门提供基础设施服务[13]。陶水龙提出了基于云存储技术的档案数字资源的云备份和多套多地的档案数字资源备份数据存放策略，建立了云备份系统架构及其运行机制[14]。吕元智提出了国家档案信息资源“云”共享服务模式，将分散的国家档案信息资源通过云服务平台组织起来，形成一个个档案信息资源服务“云”[15]。祝庆轩、桑毓域等提出档案馆馆际云服务，将档案馆电子文件信息置于云中心，用户可以利用云计算技术检索云档案馆“虚拟资源池”[16]。卞昭玲、李俐颍等提出通过云存储解决档案信息的存储、档案信息的收集问题，同时可以共享档案信息 [17]。

2.5.2 云计算在专门档案领域内的应用研究。廖玉玲提出了基于云计算的建设工程档案全过程监管模式的系统方案[18]。刘振鹏、卞昭玲等提出了基于云计算的区域电子健康档案服务系统[19]。邓岚提出运用云计算技术搭建国家综合减灾信息管理与服务系统，并分析了云计算技术在灾害档案信息管理中的应用优势和障碍[20]。

2.6 基于云计算的数字档案管理系统和平台构建。程春雨提出国家开放档案信息资源共享利用系统应采用两级部署方式，分别部署在中央云中心和50个国家综合档案馆。中央云中心应用系统开发主要包括档案信息资源整合系统、平台管理系统、国家开放档案信息资源共享利用门户网站；省节点应用系统开发主要包括省节点档案信息资源整合系统和基础工具包软件[21]。程结晶提出要构建统一的云存储平台，采用虚拟化技术，开发基于“元数据”访问的分布式数字档案数据访问接口，构建完整的云服务平台来实现数字档案资源的访问服务、请求认证服务、安全数据传输服务和快速资源搜索和资源发现服务[22]。郑光辉提出了基于云计算技术的数字档案利用系统设计方案，详细描述了基于云计算的档案信息资源整合系统、云平台管理系统及开放数字档案利用门户设计方案[23]。蔡学美提出云计算数字档案馆系统主要是由云计算数字档案管理应用程序、数字管理节点、计算机专用网络、安全防火墙、公用和私有的硬件设施等构成[24]。朱悦华、何丽萍等提出构建“云档案”资源共享系统，其系统理论模型由资源层、管理中间件层和服务层等三层构成[25]。

2.7 云计算应用的安全性。徐华、薛四新等提出云数字档案馆安全保障体系应包括防御系统、监控系统、容灾备份系统、应急响应系统和技术支撑系统，通过安全法规体系、安全组织体系、安全管理制度体系、安全人员培养和培训体系来保证[26]。崔海莉、张惠达提出将档案信息管理系统推入云的基础设施上，服务中断、数据失真、敏感信息泄露是可能遭遇的技术风险，组织策略、准入退出机制是可能遭遇的管理风险[27]。

3 问题与展望

3.1 问题。首先，研究内容重理论轻技术。当前对于云计算基础理论的研究较多，关于如何运用技术手段实现其具体应用的研究较少。78篇论文中只有5篇从技术角度阐释了云计算应用于档案领域的具体实现方式。应用设想相关论文仅仅止步于“设想”，对具体应用及如何实现其应用轻描淡写，缺乏技术因素。

其次，研究缺乏实践基础。相对于云技术在其他领域的快速实现，传说中的云档案馆、档案云尚未付诸实施，对于云技术的应用需求也没有实际调研，因此，大多数研究缺乏一定的实践基础。

3.2 展望

3.2.1 研究内容。首先，对云计算的应用研究应更多关注档案资源的共享与服务。云计算的精神内核在于资源的共享。在全新的云计算模式下，研究者应站在整个国家档案资源共享和利用的角度谋划“云”，探寻如何利用云计算技术更加科学地整合和共享全国档案信息资源，并向公众提供高效快捷的信息服务。其次，适当扩展研究内容，构成完整的研究体系，例如，云计算环境下传统的档案管理模式和管理策略是否发生变化？云计算在档案部门有效应用应具备哪些条件？“云”之间如何交互协同？云计算的行业标准研究等。最后，与国外相关研究相比，国内研究应更注重云计算在档案领域的实际应用与技术实现。

3.2.2 研究方法。加强实证研究和案例研究。云计算对档案领域而言本质上是一种技术手段，技术最关键的问题是应用与实现。因此，应当加强云技术应用的实证研究，以及以某一地区或某一项目为对象的案例研究。

*本文系国家档案局科技项目“数字档案资源云存储策略研究”（项目编号：2012-X-34）和河南省软科学研究计划项目“河南省非物质文化遗产档案资源共享平台构建研究”（项目编号：142400410786）的阶段性研究成果。

参考文献：

[1]中国云计算喧嚣过后冷思考[EB/OL]. [2014-03-20].http：///286/12798786.shtml.

[2][13]田雷.云计算在档案领域的应用[J].北京档案，2011（5）：24～25.

[3][10]黄正鸿.云计算在档案信息化领域的应用启示[J].中国档案，2011（5）：61～63.

[4][11]陈康明.云计算在档案管理中的应用[J].云南档案，2012（5）：27～29.

[5]刘永，刘坤锋.论数字档案云存储[J].档案管理，2013（5）：14～18.

[6][25]朱悦华，何丽萍，丁建萍.“云档案”信息资源共享系统研究[J].浙江档案， 2012（6）：52～53.

[7][12]文杰.基于云计算的数字档案馆建设研究[J].档案与建设，2011（1）：46～49.

[8]彭小芹，程结晶.云计算环境中数字档案馆服务与管理初探[J].档案学研究 ，2010（6）：71～75.

[9][16]祝庆轩，桑毓域，方昀.基于云计算的档案信息资源共享模式研究[J].兰台世界，2011（7）：8～9.

[14]陶水龙.档案数字资源云备份策略的分析与研究[J].档案学通讯，2012（4）：12～16.

[15]吕元智.国家档案信息资源“云”共享服务模式研究[J].档案学研究，2011（4）：61～64.

[17]卞昭玲，李俐颍，刘振鹏.云计算在档案信息共享中的应用[J].兰台世界，2011（7）：16～17.

[18]廖玉玲.基于云计算的建设工程档案全过程监管模式可行性研究[J].档案学通讯，2013（6）：74～78.

[19]刘振鹏，王坤瑞，卞昭玲等.基于云计算的区域电子健康档案服务系统研究[J].档案学通讯，2012（4）：17～20.

[20]邓岚.云计算技术在灾害档案信息管理中的应用探讨[J].中国减灾，2011（8）：32～33.

[21]程春雨.云计算模式下的开放档案共享利用平台建设[J].中国档案，2013（12）：64～67.

[22]程结晶.云技术中数字档案资源共享与管理体系的构建[J].中国档案，2013（1）：66～68.

[23]郑光辉.使用云计算技术创造开放数字档案利用新模式[J].档案学研究，2013（5）：46～50.

[24]蔡学美.档案云技术应用于档案信息化建设[J].办公自动化，2012（6）：14～17.

[26]徐华，薛四新，刘宗渊.云数字档案馆安全运营管理机制研究[J].档案学研究，2012（2）：37～41.

云计算理论论文范文第10篇

[文献标识码]A

[文章编号]1671-5918（2015）10-0037-02

doi：10.3969/j.issn.1671-5918.2015.10-018

[本刊网址]http：//hbxb.net

开放大学的思想政治理论课程（以下简称思政理论课）是对成人学生进行思想政治教育的重要渠道，如何在云平台环境下使思政理论课教学更具时代特性，以及如何把这一网络核心技术与开放大学思政理论课教学有机整合，是一个值得思考和探索的问题。基于此，作为开放大学思想政治教育专业的专职教师，笔者尝试探索云平台环境下开放大学思政理论课的教学模式。

一、思政理论课教学模式现状分析

（一）社会对开放大学思政理论课的认识存在偏见

社会成员对成人教育和开放大学的认识观念有一定的局限性。开放大学的出现具有一定的功利性因素：一方面是为了弥补普通高等教育资源的匮乏，满足渴望提高学历、汲取知识但因某些原因被拒之于普通高等教育大门外的人群的需求；另一方面由于企事业单位过于注重文凭、学历，促使人们对学历文凭萌发了狂热的追求。基于以上原因，社会成员甚至是开放大学的学员都从实用主义出发，把学历文凭的获取、知识技能的提升作为唯一目标，认为开放大学的思政理论课同自己职业的发展、生活品质的提高关系不大，鲜有人把提升政治素养、锤炼世界观、人生观当做学习目标。

（二）思政理论课教学模式存在一定的不足

近年来，从事思政理论课教学的各级电大系统的教师在教学模式创新方面取得了一定的成绩。但是，在云平台环境的冲击下尚存在不足。首先，各级电大系统的思政理论课程存在网上资源重复传输、接受资源效率低下、资源同步更新不及时、不准确等诸多问题。其次，思政理论课的教学内容大都围绕考试内容以理论宣传为主，与学生的生活实际脱节，使得他们所受的教育与社会现实反差巨大，从而导致此课程的吸引力和说服力减退。再次，各电大系统的思政理论课没有脱离“教师灌输、学生接受”的本质，也没有摆脱“单向度”的教学模式，学生陷入被动接受的境地。

二、云平台环境下开放大学思政理论课教学模式探析

（一）云平台、云计算等相关概念解析

“云”是对互联网的形象称谓，是数据存储和应用服务中心。随着现有计算资源不能满足人们的需求，而开发新服务器造价过高时，利用现有的合作计算能力代替高端计算资源的独立计算能力，就产生了“云计算”的理念。云平台就是云计算平台的简称，它是一个强大的“云”网络，能够提供超级计算、存储管理等服务。“云计算”具有使用便利、服务广泛、成本低廉、资源开放共享等特点。

（二）云平台环境下开放大学思政理论课教学模式探析

首先，深化对云计算平台本质的认识。思想决定行为、是行为的先导，在教学活动中，唯有发掘隐藏在教育技术背后的先进理念，方能灵活运用该技术。云计算在教育领域的应用不仅代表着便利的服务、庞大的资源，更彰显了其本质，即意味着：可以随时、随地、随心、随性的学习。思政理论课教学领域对这一本质的认识，能打破社会成员、学生等对开放大学思政理论课的偏见，使他们进一步认识到终身学习将从可能性走向现实，也能改变他们功利的大学观，帮他们树立科学的大学知识观、人生发展观等。

其次，结合云平台环境的特点，构建开放大学思政理论课的教学模式。

第一，构建有效的教学模式。有效教学（Effective Teach-ing）的核心是讲求教学效益，教学有没有效益是指学生在一定时间内有没有学到知识、以什么状态学到何种程度的知识。衡量思政理论课教学有没有效益要以学生理论知识的获得、情感的认同、行为方式的改变为标准。云平台环境的形成，打破了“师本教育”理念下教育者对知识占有的权威，学生能高效快捷地汲取知识。因此，处于云平台环境下的学生想要从思政理论课教学中了解的不仅是理论知识，更希望能激发内心对理论知识的认同并形成信仰，进而借此解答自己的困惑和迷茫，为职业生涯、社会生活等指点迷津。云平台环境下的教学过程应该定位于自主化、实时化的师生动态交往过程。由于思政理论课的教学目的不仅是传授知识、释疑解惑，更是要改变态度、提升情感、形成正确的价值观、养成良好的行为习惯，所以更要利用现代教育技术，最大效益的发挥师生的主观能动性，优化学习过程，使现代教育技术真正深入到学科、课堂和教学环境中，提高思政理论课的时效性。

第二，构建生活化的教学模式。云计算平台在教育领域的应用不仅整合了全世界的教育资源，为人们搭建了一个共享平台；还为学习者提供了与日常生活、社会实践相结合的多元化的教育文化知识及各类信息。云计算的应用，激活了静态的学习资源，使人们在云中能够动态的交流，进而使教育和生活连接的更为密切。因此，应尝试利用云计算平台这一现代教育技术整合各行业的资源，拓展思政理论课的教学空间，使课堂内外做到联动互补；努力搭建校园内外、网络上下一体化的教学平台；努力为学生提供能够实践并提升自我的平台，让学生在掌握马克思主义理论的同时，提升综合能力和道德素养。

云计算理论论文范文第11篇

（河海大学商学院，江苏南京211000）

摘要：针对云计算作业调度算法评价问题，引入经济学中的消费者均衡理论和帕累托最优理论，在CloudSim仿真框架中，构建一个云计算作业调度评价模型，为选择最优的作业调度算法提供决策支持。同时，针对CloudSim在用户交互上的不足，进行可视化扩展，使研究者能够直观地观测仿真结果。最后，在CloudSim上进行仿真实验，仿真结果表明，对于模拟的云计算服务，CloudSim自身提供的作业调度算法不是最优算法。

关键词 ：云计算；CloudSim；作业调度；评价模型

中图分类号：TN304.01?34 文献标识码：A 文章编号：1004?373X（2015）14?0012?04

收稿日期：2015?01?13

0 引言

近年来，互联网应用越来越丰富，给用户提供了多种多样的服务。但随着应用的不断增长，企业要处理的数据越来越多，提供的带宽越来越大，IT的支出费用也越来越高。国外互联网技术巨头公司如Google、Ama?zon、IBM 等，纷纷针对上述问题提出了“云计算”的构想。依据美国国家标准与技术研究院（NIST）的定义[1]，云计算是一种利用互联网实现的共享资源池的计算模式，这种模式提供了在任何时间任何地点，根据需求便捷访问的技术支持。云计算[2]由分布式计算和网格计算发展而来，利用非本地或远程的集群服务器的分布式计算机为互联网用户提供服务。云计算的关键技术包含资源管理和作业调度，但目前云计算作业调度算法之间的设计和评价并没有一个统一的标准[3]。

云计算作业调度的核心是把计算资源合适地分配到用户请求的服务上。用户请求云计算服务的过程实际上是一个资源分配的过程。用户付出一定的费用请求服务，获得相应的资源，以最大化满足自身需求。这与经济学中的消费者均衡理论具有一定的相似性。因此，本文引入消费者理论和帕累托最优理论，通过扩展CloudSim仿真框架，构建了一个云计算作业调度评价模型，利用消费者均衡理论来评价云计算服务请求者的需求是否得到最大满足，利用帕累托最优理论来评价云计算的资源分配是否达到最优。

1 相关介绍

1.1 消费者均衡理论

消费者均衡[4]是指在消费者的偏好、收入以及商品的价格均不变的条件下，消费者购买商品的数量组合达到一种相对静止的状态。在此状态下消费者不愿意增加商品的购买数量，同时也不愿意减少商品的购买数量，此时消费者的总效用达到最大化。

假设消费者的收入为M ，消费者购买并消费X 与Y两种商品，X 与Y 的价格为PX 与PY ，所购买的X 与Y 的数量分别为QX 与QY ，X 与Y 两种商品所带来的边际效用为MUX 与MUY ，每单位货币的边际效用为MUm 。因此，消费者均衡的条件可以写为：

边际替代率等于两种商品的效用之比，即MRSXY = MUX MUY 。因此，达到消费者均衡时，边际替代率和两种商品的价格之比相等，在此情况下，消费者效用极大化。

1.2 帕累托最优理论

帕累托最优[5]是指在某种既定的资源配置状态下，任何资源分配的改变都不可能使得至少一个人的状况变好的同时，又不使其他人的状况变差。它是一种资源分配的理想状态。由于云计算服务的请求是多个的，为多个请求分配一定的资源时，将涉及分配最优问题。因此利用帕累托最优理论可以评价云计算的资源分配是否达到最优。

云计算系统中的资源都是有价格的，并且云计算的资源分配和社会上的资源分配一样，都要极大化地满足市场需求，尽量达到一种最优状态。所以，可以构造一个基于消费者均衡和帕累托最优的云计算作业调度评价模型，用来评判云计算作业调度策略的优劣。

1.3 CloudSim

CloudSim[6]是一款由澳大利亚墨尔本大学云计算和分布式系统实验室研发的云计算仿真框架，用于云计算基础设施和应用服务的建模、仿真和试验研究。Cloud?Sim提供了虚拟化引擎，支持数据中心在单一的物理计算节点上进行建模和仿真，为虚拟化服务的空间共享和时间共享提供了灵活的分配处理内核。自2009年推出以来，得到了广泛的应用，许多科研机构和组织运用CloudSim 来进行云计算仿真实验。CloudSim 加快了云计算算法、方法和协议的研究与改进，极大地推动了云计算的发展[7]。

2 云计算作业调度评价模型

2.1 模型设计

文献[8]把上述消费者均衡理论和帕累托最优理论与CloudSim 结合起来，构建出一个云计算作业调度评价模型。在模型中，输入的是若干个云任务、每个云任务获得的资源以及所有能够分配的资源的组合，输出的是每个云任务的效用值和边际替代率。最后通过云任务的效用值判断云任务的需求满足情况，根据云任务的边际替代率来判断整个云计算系统作业调度算法的优劣。模型的具体表述如下：

（1）选取云计算系统中的内存和硬盘作为需要分配的两种资源，分别用X 和Y 表示，其价格分别为PX和PY 。

（2）云计算系统有一组服务的请求者，映射为一组云任务T1,T2 ,?,Tn 。每个云任务的效用分别为U1 = U(X,Y ) ，U2 = U(X,Y ) ，?，Un = U(X,Y ) ，每个请求者愿意付出的费用为M ，云计算系统中存在一组虚拟机C1,C2 ,?,Ck ，每个虚拟机中的内存和硬盘大小都不相同。

（3）服务请求者请求云服务，云计算系统通过作业调度算法Algo 将云任务调度到相应的虚拟机上，每个云任务获得了一定数量的内存和硬盘资源。模型计算每个云任务的效用值Un 和边际替代率MRSn ，然后计算云任务Tn 在其他虚拟机上运行时的Unk 和MRSnk ，若Un大于其他的Unk ，并且所有云任务的边际替代率都相等，那么表明每个云任务的需求得到最大满足，云计算系统的资源分配达到最优。此时，可以判断作业调度算法Algo 是一个好的算法，值得应用到云计算的作业调度中。若未能满足上述要求，则判定作业调度算法Algo仍有改进和优化的余地。模型结构如图1所示。

2.2 框架扩展

为了便于计算服务请求的提交和以可视化的方式展示仿真结果，本文对CloudSim仿真框架进行扩展，增加了一个视图层，用ExtJs技术实现，从而提高框架的交互性。扩展后的框架结构主要有三层，分别为视图层，中间层和核心层。

云服务请求者在视图层中选择计算服务并提交，中间层将计算服务映射成云任务，将其提交给核心层。核心层接受中间层传递的云任务后，将云任务提交到CloudSim 中进行计算仿真。当作业调度算法将云任务调度到虚拟机后，每个云任务便获得了一定数量的内存和硬盘，作业调度评价模型先计算每个云任务的效用值和边际替代率，再计算当该云任务在其他虚拟机上执行时应该得到的效用值和边际替代率，然后将计算的数据结果返回给中间层。最后在视图层中以统计图的形式显示出来，扩展后的框架结构如图2所示。

3 仿真实验

本文利用扩展后的CloudSim 仿真框架进行作业调度的仿真实验，以CloudSim 框架自身提供的作业调度算法为仿真实验的作业调度策略，通过构建的评价模型对算法进行评价分析。

3.1 参数设置

通过CloudSim 构建仿真数据中心，数据中心提供8 个虚拟机。每个虚拟机有内存X 和硬盘Y 两种资源，每个虚拟机的参数设置如表1所示。假设内存和硬盘资源的价格分别为0.05元/MB和0.001元/MB。

在本次实验中设有两个计算服务供服务请求者选择，其效用公式分别为U1 = ln X + ln Y 和U2 = X0.·5 Y；假设每个计算服务的费用M 为15元。

3.2 仿真过程

仿真实验的具体过程如下：

（1）在CloudSim 中实现作业调度算法。在Cloud?Sim中实现作业调度算法需要覆盖CloudSim中Datacen?terBroker类的bindCloudletToVM（）方法，该方法将单一的任务绑定至指定的单一虚拟机上运行，在覆盖的方法中可以实现自己的作业调度算法。本次实验使用CloudSim平台自身提供的作业调度算法。

（2） 启动服务器，运行仿真框架。本次实验采用B/S 模式，将实现了作业调度算法后的CloudSim 封装成jar 包，导入服务器端，在浏览器的网页中进行仿真实验。

（3）选择云服务，评价分析。仿真框架运行后，在浏览器中显示可供选择的计算服务，如图3所示。选择计算服务1和计算服务2，然后提交。跳转后的页面显示仿真结果，如图4所示。需要说明的是，模型计算出来的效用值比较大，不利于比较，因此对每个云服务的效用值作了同比例的缩小，以便直观地比较分析。

3.3 结果分析

计算服务1 在所有的虚拟机上的效用值如图5 所示，其中横轴为虚拟机编号，纵轴为计算服务在不同虚拟机上运行时的效用值。计算服务1在所有的虚拟机上的边际替代率如图6所示，其中横轴为虚拟机编号，纵轴为计算服务在相应虚拟机上运行时的边际替代率。计算服务2在所有的虚拟机上的效用如图7所示。服务2在所有的虚拟机上的边际替代率如图8所示。观察仿真结果可知，通过作业调度算法进行资源分配后，计算服务1在虚拟机1上执行，计算服务2在虚拟机2上执行。但计算服务1的效用值在虚拟机1上不是最大，计算服务2 的效用值在虚拟机2 上也不是最大的。同时，二者的边际替代率也不相等。由此，可以判断该算法不是最优，还有优化余地。

4 结语

本文将消费者均衡和帕累托最优理论引入云计算作业调度中，建立了一个基于消费者均衡和帕累托最优的云计算作业调度评价模型，并将模型嵌入CloudSim仿真框架中，同时对CloudSim进行了可视化扩展，使得框架的调用简单明了，扩展后的CloudSim 具有很好的交互性。研究者使用CloudSim进行云计算作业调度实验时，可以利用该评价模型评价作业调度策略，以便寻找合适的作业调度算法。

利用平台自身提供的作业调度算法进行仿真实验，演示了如何利用该评价模型作云计算的作业调度分析。不过，目前模型的应用还处于初步阶段，仿真实验仅限于计算资源为两种，计算服务为两个的情况。在现实当中而云计算系统中需要考虑的资源远超两种，计算服务一般也是多个的，下一步的研究工作需要对模型作进一步的扩展。

参考文献

[1] MELL P，GRANCE T. The NIST definition of cloud computing[EB/OL]. [2012?03?11]. http：// wenku.baidu.com/view.

[2] 赵春燕.云环境下作业调度算法研究与实现[D].北京：北京交通大学，2009.

[3] 吴吉义，平玲娣，潘雪增，等.云计算：从概念到平台[J].电信科学，2009（12）：23?30.

[4] 宋承先.现代西方经济学：微观经济学[M].上海：复旦大学出版社，1994.

[5] 刘玉龙，胡鹏.基于帕累托最优的新安江流域生态补偿标准[J].水利学报，2009，39（6）：703?708.

[6] Roamware. CloudSim [EB/OL]. [2013?02?25]. http：//chi?navalue.net.

[7] CALHEIROS R N， RANJAN R， BELOGLAZOV A， et al.

CloudSim：a toolkit for modeling and simulation of cloud com?puting environments and evaluation of resource provisioning al?gorithms [J]. Software：Practice and Experience. 2011，41（1）：23?50.

云计算理论论文范文第12篇

虽然正态云模型具有普适性，但它在描述论域内单调上升或下降的概念时存在一些局限性，同时由于现有的云推理算法存在多条件下人为主观因素影响大、运算量大等问题，为此提出一种新的指数云模型来描述单调概念，并基于此提出一种基于权重的云推理算法。该算法将多条件发生器拆分为多个一维发生器，先通过层次分析法确定各个条件的属性权重，再采取加权平均法将单条件单规则发生器输出的结果精确化为一个具体的输出值。将基于权重的云推理算法用于鱼雷规避仿真系统中，并与模糊推理结果进行比较，验证了该算法的有效性和实用性。

关键词：云模型；指数云；权重；云推理；层次分析法；规则发生器

中图分类号： TP301.6

文献标志码：A

Weight-based cloud reasoning algorithm

Abstract：

Although the normal cloud model is universally used， it faces some difficulties when describing some monotonic rise/fall conceptions. This model also has big subjective influence under multiple conditions and large computation consumption. To overcome these shortcomings， a new kind of exponential cloud model was provided along with a weight based cloud reasoning algorithm. By splitting the multi-condition generator to several single-condition generators， the algorithm firstly used Analytic Hierarchy Process （AHP） method to get weight of each property， and then used them to calculate weighted average of single-condition generator output to quantitfy value. The validation and effectiveness of this method is checked through a comparison between fuzzy reasoning and stimulation of torpedo avoid system.

Key words：

cloud model； exponential cloud； weight； cloud reasoning； Analytic Hierarchy Process （AHP）； rule generator

0 引言

自然语言是人类智慧的结晶，在人工智能中具有重要的地位，它是通过语言值来表示概念，而这些概念通常具有不确定性。以往研究不确定性的方法有很多，如概率论、模糊集理论、粗糙集理论等，但利用这些方法来研究概念的不确定性尚存在一定的局限性。特别在研究自然语言的模糊性和随机性时，这些方法没有很好地将两者联系起来。李德毅院士在传统模糊数学和概率统计的基础上提出了定性定量互换模型——云模型，它把概念的模糊性和随机性有机地综合在一起，实现了概念的定性值与数字的定量值之间的自然转换[1-2]。

近年来，正态云模型被广泛应用于空袭目标威胁评估[3]、遥感图像分类[4]、项目评价[5]等领域。尽管正态云具有普适性[1]，但仍无法表述一些特定的概念。文献[6]中提出多种扩展的正态云发生器，有效地扩大了云模型的应用场合。同时，李德毅院士在云模型基础上，引入不确定性推理方法，通过构建规则发生器能有效表示用自然语言描述的定性规则，实现了带有不确定性的推理。现有的应用与研究主要集中在利用云模型构建单条件单规则发生器进行不确定推理。对于多条件的情况，文献[1]提出通过“软与”操作构建规则发生器；文献[7]则将单条件单规则发生器推广到双条件单规则发生器，乃至多条件单规则发生器，并给出相应算法。由于这两种方法存在人为主观因素影响大、运算量大和定性概念单一的问题[8]，本文提出一种新的指数云模型来描述单调概念，并基于此提出一种基于权重的云推理算法。

1 指数云模型

1.1 云模型相关概念

定义1 论域X={x}中的元素根据某个法则f，可将X映射到另一个有序的论域X′上，X′中有且仅有一个x′和x对应，则X′为基础变量，隶属度在X′的分布叫作隶属云[2]。

云模型的整体特征可以用三个数字特征值来表征，即期望Ex、熵En和超熵He。

期望 云滴在论域空间分布的期望。它是最能代表定性概念的点，是概念量化的最典型样本。

熵 在云模型中用来衡量定性概念的模糊程度，其值的大小直接决定满足该定性概念所涵盖的论域范围，熵越大，则该定性概念横跨的论域范围越大。

超熵 表示熵的熵，主要用来体现云滴的离散程度。从云图分布上看，超熵越大，云滴分布越离散，云层也就越厚。当超熵为0时，隶属云退化为模糊理论中的精确隶属度函数曲线。

李德毅等基于正态分布和钟形隶属度函数的普适性，论证了正态云模型的普适性。

1.2 新的指数云模型

指数分布是常见的概率分布之一，文献[9]基于指数分布函数提出一种指数云模型，用来描述关于寿命、排队等待时间和失效分布等定性概念。除此之外，在日常生活中经常会遇到一些在论域内单调上升或下降的概念，比如“寒冷”，通常人们认为气温低于0度时，气候十分寒冷；再比如“优秀学生”，通常认为学生的成绩高于90分就是优秀学生。对于此类定性概念，正态分布同样无法准确描述，而指数分布的累积分布函数在论域中具有单调性，更适于表述此类定性概念。

隶属函数是模糊集合论的基础，模糊概念的隶属函数并没有严格的确定方法，大多依靠实际经验确定。指数分布的累积分布函数描述该类定性概念较为合适，参考文献[9]中的隶属函数，本文给出一种新的指数型隶属度函数定义，μ（x）=1-e-λx。正态云模型的确定度是基于正态型隶属函数建立的，因此，可以在指数型隶属函数的基础上定义指数云。

定义3 设U是一个精确数值表示的定量论域，C是U上的定性概念，若定量值x∈U，且x是定性概念C的一次随机实现，若x满足：x～P（λ），其中1/λ～N（Ex，He2），且x对C的确定度满足

μ=1-e-λx

则x在论域U上的分布称为指数云。如同正态云，指数云的数字特征也用期望Ex、熵En和超熵He三个数值来表示：Ex（期望）为确定度接近0.9的定量值；En（熵）为定量值的起始点，确定论域中模糊概念的范围；He（超熵）和正态云模型中的超熵意义相同，是不确定度量，其大小间接地表示了指数云的离散程度和厚度。

如图2所示，正向指数云发生器从概念表达的定性信息中获取定量数据的范围和分布情况，即由指数云的数字特征得到指数云的云滴分布，正向指数云发生器实现算法如下。

算法1 一维正向指数云发生器算法。

输入 定性概念的数字特征（Ex，En，He）及云滴数N；

输出 N个云滴的定量值以及代表的确定度μi。

1）计算期望值Ex′=（Ex-En）/（ln 10）；

2）生成以Ex′为期望值、He为方差的正态随机数λ；

3）生成以λ为期望值的指数分布的随机数μi；

4）计算确定度μi=1-e-（1/λ）xi；

5）具有确定度μi的xi成为数域中的一个云滴；

6）重复步骤2）～5），直至产生要求的N个云滴为止。

由指数云特征参数定义可知，En为定量值起始点，当Ex>En时，期望曲线在论域内单调上升；当Ex

1.3 前件指数云发生器和后件指数云发生器

在云推理过程中，给定论域中一个定量值x，通过正向云发生器生成定量值x属于定性概念的确定度μ，称为前件云发生器。确定度μ每次实现都带有不确定性，一维前件指数云发生器具体算法如下：

算法2 一维前件指数云发生器算法。

输入 一维定性概念的数字特征（Ex，En，He）及定量值x；

输出 定量值x属于定性概念的确定度μ。

1）生成期望值Ex′=（Ex-En）/ ln 10；

2）生成以Ex′为期望值、He为方差的正态随机数λ；

3）计算确定度μ=1-e-（1/λ）x。

给定确定度μ∈[0，1]，通过正向云发生器生成定性概念上满足确定度μ的定量值x，称为后件云发生器。定量值x每次实现都带有不确定性，后件指数云发生器具体算法如下：

算法3 一维后件指数云发生器算法。

输入 一维定性概念的数字特征（Ex，En，He）及确定度μ，μ∈[0，1]；

输出 满足确定度μ的定量值x。

1）生成期望值Ex′=（Ex-En）/ ln 10；

2）生成以Ex′为期望值，He为方差的正态随机数λ；

3）计算定量值x=En-λ ln（1-μ）。

2 基于权重的云推理算法

2.1 传统云推理算法

传统的云规则发生器是基于正态云模型的不确定性推理，规则库由正态云描述的定性概念组成，未讨论其他类型的云模型。现有的应用与研究主要集中在利用云模型构建单条件单规则发生器进行不确定推理，而对于多条件情况，目前有以下两种常用算法：一是通过“软与”操作将多个一维前件云发生器和一个后件云发生器连接起来构成规则发生器。以双条件单规则发生器为例，在进行“软与”操作时，常用二维正态云C（1，Enx，Hex，Eny，Hey）表示“软与”概念。Enx、Hex、Eny、Hey作为“软与”程度的调节参数需要有经验的专家来确定它们的值，所以人为主观因素会影响到推理过程。而且随着规则条件数增加，需要专家确定的调节参数变多，其存在的不确定性也大大增加。二是将二维前件云发生器与一维后件云发生器相连接构造出双条件单规则IF A1，A2 THEN B发生器[7]。由于给定的输入值可能激活规则前件概念A1和A2的上升沿和下降沿，因此规则的后件具体输出情况分为4种。若规则包含n个条件，需要讨论的后件输出情况就有2n种，所以，随着条件数的增加，运算量也变得更大。

2.2 基于权重的云推理算法

针对传统云推理算法存在的问题，本文提出一种基于权重的云推理算法。该算法的主要思想是将多维发生器拆分为多个一维发生器，再向一维发生器中嵌入指数云发生器，最后采用加权平均法将多个一维发生器输出的定量值精确化为一个输出值，其权重是每个条件的属性权重。假设规则包含n个条件， “软与”法需要专家确定2n个调节参数的值，文献[7]提出的多条件发生器需讨论2n种输出情况，而本文提出的云推理算法只需通过单条件单规则发生器计算n次再将输出的结果精确化为一个输出值即可，其不确定性和计算量均远小于传统方法，并将指数云模型融入到云规则发生器中。

由于传统的云规则发生器没有考虑条件对结果的贡献不同，认为所有条件的重要性是一样的。本文提出根据条件对结果的相对重要程度确定前件属性权重。系统工程理论中的层次分析法[10]是一种较好的权重确定方法，它不仅降低了计算的复杂度，提高了权重的精确度和科学性，而且通过对判断矩阵进行一致性检验等措施，提高了权重确定的可信度。本文应用层次分析法确定条件属性权重并使用Matlab 7.0软件实现该算法，具体算法如下：

算法4 基于层次分析法的条件属性权重计算：

输入 多条件规则IF A1，A2，…，An THEN B以及各个条件对结果的相对重要程度.

输出 各条件权重δ1， δ2，…， δn。

1）构造判断矩阵：uij表示Ai对Aj的相对重要程度，并由uij组成判断矩阵P。

算法5 基于权重的多条件单规则发生器。

输入 前件定性概念的数字特征C1（Ex1，En1，He1），C2（Ex2，En2，He2），…，Cn（Exn，Enn，Hen），定量值（x1， x2，…， xn），前件权重δ1， δ2，…， δn以及后件定性概念的数字特征C（Ex，En，He）；

输出 满足后件定性概念的定量值x。

1）先将N维单规则发生器拆分为一维规则发生器，分别计算每个属性条件对应的输出值xi。

2）若前件定性概念的数字特征为正态云，转到步骤3）；数字特征为指数云，转到步骤5）。

3）若x≤Exi，则x处于上升沿；若x>Exi，则x处于下降沿。

3 实例验证

在水下作战中，潜艇被鱼雷发现时，鱼雷规避系统[11-12]根据设备提供的鱼雷、诱饵、干扰机等信息推理决定诱饵、干扰机的下一步工作，诱骗或发射干扰鱼雷使潜艇能够规避鱼雷攻击。

在鱼雷规避仿真规则库中，所有规则的条件分为3种：鱼雷与潜艇间的距离、诱饵的状态以及干扰机的状态；结果也分为3种：潜艇的行驶方式、诱饵的工作方式以及干扰机的工作方式。规则库由模糊规则组成：

文献[11]中采用模糊推理法进行决策，这种方法要求数据精度高，并且不能兼顾随机性和模糊性，而云模型具有在定性概念与其定量值表示之间转换的优良特性，能够很好地将随机性与模糊性结合起来。本文将描述定性概念的隶属度函数转化为正态云模型以及指数云模型，以鱼雷与潜艇间距离这一定性概念为例，原隶属度函数图中，距离“远”在3000～8000m范围内单调上升，“近”在0～2000m范围内单调下降，均用指数云来表示，距离“中”用正态云来表示，如图4所示。

将规则库中所有定性概念进行云模型转换，规则转换完毕后，应用层次分析法计算属性权重：首先根据条件与结果建立层次模型，如图5所示。

4 结语

本文提出了一种新的指数云模型，并给出其定义以及一维正向云发生器算法。指数云模型较正态云能更好地表示在论域内具有单调性的定性概念，同时也是对其他云模型理论应用的一些探索。另外，本文提出了一种基于权重的云推理算法，它解决了传统云理论中人为主观因素影响过大和运算量大的问题，并且允许规则库中包含以指数云描述的定性概念。文中实例表明：该方法能对战场态势的不确定性与随机性进行处理，提高了潜艇在受到鱼雷攻击时安全逃离的可能性，效果明显优于模糊推理算法。在仿真过程中规则的激活对决策结果有较大影响，当输入值激活多条规则时采用求和平均得到输出值，因此多规则发生器的研究是下一步工作重点。

参考文献：

[1] LI D，DU Y. Artificial intelligence with uncertainty[M].Beijing：National Defense Industry Press，2005.（李德毅，杜鹢.不确定性人工智能[M]. 北京：国防工业出版社，2005.）

[2] LI D，MENG H，SHI X.Membership clouds and membership cloud generators[J].Journal of Computer Research Development，1995，32（6）：15-20.（李德毅，孟海军，史雪梅.隶属云和隶属云发生器[J].计算机研究与发展，1995， 32（6）：15-20.）

[3] WANG X，WANG W. Air-attack target threat assessment based on cloud model[J]. Computer & Digital Engineering， 2013， 41（2）： 201-203.（王晓璇，王蔚旻.基于云模型的空袭目标威胁程度估计[J].计算机与数字工程， 2013， 41（2）： 201-203.）

[4] LI G，WAN Y. Uncertainty classification method of remote sensing image based on high-dimensional cloud model and RBF neural network[J]. Science of Surveying and Mapping， 2012， 37（1）： 115-118.（李刚，万幼川.基于高维云模型和RBF神经网络的遥感影像不确定性分类方法[J].测绘科学，2012， 37（1）： 115-118.）

[5] ZHANG X，JIANG F，LIU G. Comprehensive evaluation method of energy saving project based on cloud model[J].Oil & Gas Storage and Transportation， 2012， 31（2）： 294-296.（张旭东，蒋方美，刘桂范. 基于云模型的节能项目综合评价方法[J]. 油气储运， 2012， 31（2）： 294-296.）

[6] CHEN H，WANG D，ZHANG L. The extended normal cloud generator[J]. Journal of Hubei University：Natural Science， 2011，33（2）：251-255.（陈昊，王代萍，张莉.扩展的正态云发生器[J].湖北大学学报：自然科学版，2011，33（2）：251-255.）

[7] CHEN H， LI B. Approach to uncertain reasoning based on cloud model[J].Journal of Chinese Computer Systems，2011，32（12）：2449-2455.（陈昊，李兵.基于云模型的不确定性推理方法[J]. 小型微型计算机系统，2011，32（12）：2449-2455.）

[8] LIU B，LI H，YANG L. Methods of conception soft-and operation in cloud model[J]. Journal of Computer Applications， 2008， 28（10）： 2510-2512.（柳炳祥，李海林，杨丽彬. 云模型中的概念软与求解方法[J]. 计算机应用， 2008， 28（10）： 2510-2512.）

[9] WEN Y. Research and realization of qualitative and quantitative integration modeling method based on COSIM[D].Nanjing： Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，2013.（温艳.基于COSIM的定性定量混合建模方法的研究与实现[D].南京：南京航空航天大学，2013.）

[10] DENG X，LI J，ZENG H，et al. Research on computation methods of AHP wight vector and its applications[J].Mathematics in Practice and Theory， 2012， 42（7）： 93-100.（邓雪，李家铭，曾浩健，等.层次分析法权重计算方法分析及其应用研究[J]. 数学的实践与认识， 2012， 42（7）： 93-100.）

云计算理论论文范文第13篇

关键词：服务外包 云计算 云外包 第三次工业革命

引言

第一次工业革命浪潮让高楼大厦林立，第二次工业革命浪潮让分散郊区发展，第三次工业革命浪潮带来了数字技术与数字革命（Alvin Toffler，2006），他让我们变成一堆数字（Stephen Baker，2009）。第三次工业革命颠覆了很多从前习以为常的理论与概念，也让已经选择好的经济发展路径开始面临瓶颈（朱晓明，2012）。第三次工业革命时代被称为“大云平移”时代，即大数据、云计算、平台与移动互联网时代，其中尤以云计算最为抢眼。从数字技术与数字革命的角度来看，云计算将让数字科学家渗透到日常生活的每个领域，他们正面临新的挑战，不仅要描述网络用户的品味与嗜好，而且要洞悉人类不断变化的心情（Stephen Baker，2009）。云计算正在从一个热门的IT 概念扩展为“云空间”、“云搜索”、“云浏览”、“云服务”、“云平台”、“云社区”等终端应用（郁德强，2012）。

在云计算的平台上，一种基于云计算的新型服务外包模式―云外包正在逐渐成为服务外包领域发展的趋势，并且日益受到业界有关人士的重视。Joseph A. Schumpeter（1942）认为经济创新是对经济结构的一种创造性破坏，经济创新使经济结构不断革命化、不断地破坏旧结构、不断地创造新结构。按照Joseph A.Schumpeter的观点，云计算及云外包就是第三次工业革命浪潮带来的最新的创造性破坏。那么这种创造性破坏将会给人类生活带来哪些“破坏”呢？目前的答案模糊而不明确，随着这朵“云”的飘逝，清晰的答案或许就在不远的前方。

本文在阐述云外包内涵的基础上，较为全面地扫描了云外包发展现状，然后对云外包的研究文献进行了综述，最后展望了云外包的发展趋势，并扼要进行了相关讨论。希望通过本文的研究，能够为我国云外包的发展提供借鉴和帮助。

云外包的内涵

“云”（Cloud）是一个虚拟的形象比喻，指的是一些大型的计算资源，比如一些大型服务器集群，这些集群资源可以实行自我维护和自我管理功能，具体包括大型计算服务器集群、大型存储服务器集群与宽带资源等。

“云计算”（Cloud Powered Computing）旨在提高云端的大数据处理能力，指的是将各种计算本领、数据存储、网络虚拟化、电脑负载均衡等基本电脑功能与现行复杂网络技术融合在一起，借助SaaS（Software as a Service，SaaS，软件即服务）、PaaS（Platform as a Service，PaaS，平台即服务）、IaaS（Infrastructure as a Service，IaaS，设施即服务）等先进的商业模式为市场终端客户提供强大的数据计算、数据挖掘、数据处理等服务的一种应用计算技术，它是一个完全虚拟化的计算资源提供仓库，也是一种全新的动态计算资源提供理念。一些专家形象地把它比喻成一个大数据处理仓库，在这个大数据处理仓库中，所有的电脑都可以实行自我管理和自我维护资源功能，可以自动安装程序软件与开启响应，还可以动态地分配与再分配、部署与再部署、配置与再配置资源以及回收资源。

专家将云计算界定为具有以下几个典型特征：能够自动地监控计算仓库中各种资源，并根据设定的程序自动地分配资源；用户可通过真实的界面操作虚拟的计算资源，简单而有效；管理成本较低，而且当扩展的架构另外新增资源时，需要额外增加的管理费用极少；计算资源数据库中可以共享计算资源，而且完全按照用户需求将资源分配与再分配等；各种电脑可以兼容应用，而且同时支持个体消费者以及市场大型商业应用。

“云外包”（Cloud Powered Outsourcing）是一种基于云计算资源与平台的新型服务外包模式，由软件云、平台云、设施云及处于云端的各种终端服务组成（郁德强等，2012）。鼎韬咨询公司认为云外包模式应该包括三个基本层面，如图1所示：一是基于云平台的外包服务，即云计算+SaaS软件服务云模式；二是基于云模式的外包，即云计算+PaaS的平台服务云模式；三是基于云理念的外包，即云计算+IaaS设施服务云模式。综上所述：云外包=（SaaS+ PaaS+ IaaS）×服务。一般来说，云外包的基本服务对象可分为服务云、运营云与行业云三类。服务云即大众化云模式的外包服务，可为普通大众用户提供基于云计算资源平台的较为完整的应用外包服务。运营云即企业私有化云模式外包服务，主要针对一些企业内部提供基于云计算资源平台的具体外包服务。行业云为上述两者云外包模式结合的外包服务，即既可对行业内部提供全线资源整合的云外包服务，又可对行业外部提供全部流程的云外包服务。

云外包的发展现状

服务外包3.0时代被称为云外包时代。云外包领域的先行者有Amazon、Google、IBM、Microsoft、Yahoo、Salesforce、Facebook、Youtube、Myspace等众多知名公司。Amazon利用EC2与S3等技术为用户提供云外包服务。Google推出GDrive为用户提供最新云外包服务，另外其搜索引擎有超过100万台服务器构建了云计算资源仓库，为用户源源不断地24小时提供云服务。IBM为用户提供蓝云计算平台服务。Microsoft推出SkyBox、SkyLine、SkyMarket等云外包服务。2008年以来，IBM已在我国建立多家云计算服务中心，对用户提供云外包服务。2009年阿里巴巴建立了首家基于电子商务平台的云计算中心，为电子商务企业提供云外包服务。中国移动完成云计算中心试验，正在向物联网的云外包进军。其他还有瑞星、江民、金山、奇虎360、卡巴斯基等多家软件科技企业都为互联网用户提供基于云安全的外包服务。

2010年5月的《国务院关于加强培育和发展战略性新兴产业的决定》中，明确将云计算确定为战略性新兴产业的重点发展项目，并提出加强云计算的研发和推广云计算的示范效应。2010年10月国家发改委联合工业和信息化部印发《关于做好云计算服务创新发展试点示范工作的通知》，批准设立我国首批云计算五大示范城市，分别为北京、上海、杭州、深圳、无锡。2010年与2011年两年时间，我国各地特别是服务外包基地城市纷纷开建云计算中心相关项目，具体如表1所示。

诚如前文所述，人们习以为常的理论与概念将会被新的云服务模式改变。基于云计算平台的云外包已经悄然改变着我们的日常生活。比如一些业务从传统的收费模式到现行的免费模式的改变。现在免费模式在一些平台行业已成为一种普遍现象。银行、软件科技公司、移动通讯公司、第三方互联网支付公司等提供的云服务包括交易平台服务、媒体平台服务、支付平台服务、软件平台服务等，他们通过免费模式吸引着大量顾客，为企业其他的业务争取到了难以想象的消费群体。数字技术与互联网时代决定着云外包业务将走入一个快速发展的飞跃时期。

云外包的研究理论

在中国全文期刊数据库输入“云”这个关键词，搜索到的直接与间接的研究文献不少，见表2所示。

在中国全文期刊数据库输入“云计算”关键词，搜索到的直接与间接的研究文献不算多，见表3所示。通过梳理不难发现，这些研究文献主要分为以下三个方面：第一，介绍云计算的概念以及描述云计算平台与传统IT平台的差异；第二，描绘云计算的未来前景；第三，介绍云计算与服务外包的关系以及利用云计算平台的益处。可以看出，学术界对云计算的研究目前还处于一种探索的状态，文献研究也没有出现涌现现象。

实际的状况是，学术界对云外包理论研究的步伐节奏完全赶不上企业对云外包探索的速度。在中国全文期刊数据库输入“云外包”关键词，搜索到的学术研究的文献仅有4篇，具体见表4与表5所示。即使在外文期刊数据库以及国外一些知名大学的图书馆电子数据库里进行搜索，也几乎没有与云外包的直接研究文献。在Baidu以及Google搜索引擎上也查询不到相关研究文献，但是企业关于云外包的热情介绍倒是不少，其中较为著名的研究报告为鼎韬咨询公司的《服务在云端―“云外包”概念白皮书》，遗憾的是该报告也只是泛泛对云外包做了介绍，并没有做更深层次的研究。

随着云外包这种服务外包新模式快速发展以及企业对云外包的大力推崇，学术界对云外包的关注度将会逐渐升温，届时能够掌握与收集到的云外包相关数据也会越来越多，越来越丰富，因此，本文认为未来关于云外包的理论研究可能会从多个角度展开。

云外包的发展趋势

从几个知名咨询公司对云外包未来发展前景的预测我们可以略知一二。Merrill Lynch保守预测今后3-5年内，全球云外包市场规模可能超过950亿美元；Gartner预测更为乐观，认为2013年全球云外包市场规模就会达到1500亿美元；IDC预计未来3-5年全球云外包市场规模将增长3倍以上，到2013年底，全球云外包的开支占整个IT外包领域的开支比例将达到1/3；Mckinsey & Company预计到2015年全球将有850亿美元用于云外包领域（鼎韬公司，2010）。虽然各机构预测数字不一，但是折射出的是大家对云外包市场的乐观而统一的认知―云外包市场发展潜力巨大。

第三次工业革命下的云外包将使得企业虚拟化成为常态。这些企业通过云外包一方面将非核心业务向全球进行发包，另一方面通过外包云与众包获得专业化资源服务。在云外包模式下，企业将服务部署在云端，不论是ITO（Information Technology Outsourcing，ITO，信息技术外包）、BPO（Business Process Outsourcing，BPO，业务流程外包）、KPO（Knowledge Process Outsourcing，KPO，知识流程外包）等都可利用云外包平台为用户提供个性化服务。

未来的云外包发展趋势可能集中在以下四个方面：

第一，SaaS模式云外包服务将通过专业化的云平台为用户提供零公里对接服务，它改变了传统意义上的人力资源外包、行政实务外包、金融财务外包等业务外包模式，提供即需即用式的基于流程开发与应用外包的云服务。

第二，PaaS模式云外包服务将通过专业化的云数据程序开发为用户提供互动式服务，它改变了传统意义上的软件开发外包、软件测试与维护外包等业务外包模式，提供协同式的基于数据挖掘、数据处理与数据管理外包的云服务。

第三，IaaS模式云外包服务将通过大型服务器、存储器等为用户提供基础，它改变了传统意义上的IT基础设施服务外包、IT技术服务外包等业务外包模式，提供基于硬件网络与远程基础设施虚拟管理外包的云服务。

第四，在云外包模式下，全球若干企业或是个人都可挤进云服务的快车道，他们将一起为云用户提供云服务与创造云价值，这改变了传统意义上的单一主体接包与发包模式，提供基于全球无边界的爆炸式众包模式云服务。

结论与讨论

综上所述，“云”的出现创造了一种新的服务外包模式―云外包模式，这种基于云计算平台的新型服务外包模式将成为引领服务经济时代的流行工具，成为深受用户喜爱的价值创造的日常手段。本文剖析了云外包的内涵，对云外包的研究理论进行了文献梳理，并展望与分析了云外包未来可能的发展方向。需要注意的是，在全球一片“云”笼罩之下，企业必须要有清醒的认识，那就是云外包模式还不十分成熟，尚存在不少问题亟待确认与解决，主要问题如下：

第一，在云外包模式下，企业经营与管理者们的传统理念是否已经转变为云理念，能否对传统服务与云服务结合的IT环境进行协调管理；第二，在云外包模式下，各云服务提供商能否提供规范的云外包服务，云服务提供商原先的传统系统能否适应现行的大数据云平台，能否承受海量数据存储与海量信息备份的压力；第三，由于云的边界是动态变化的，甚至是无界的，随着数据在云中的飘忽迁移，安全方案必须相应地动态与虚拟，即实现按需安全，因此迫切要求建立一套新的共享资源的安全方法；第四，云外包的服务性能依赖于延伸服务链中的每一个组成部分，包括数据仓库、虚拟网络、其他云服务提供商、用户终端硬软件设备等，这根链条是否动态兼容与匹配；第五，在云外包模式下，世界已经是平的，那么云端的知识产权保护与信息安全管理措施能否跟上，用户的云平台上的数据能否得到保密，万一信息泄露如何更快更好地处置等。

此外，云外包发展还面临着两个关键制约瓶颈：一是云数据使用，二是云用户能动性。云数据使用包括用户对云数据的处理权甚至涉及到国家信息安全，单靠云计算技术不能解决云数据使用问题，还需要配套制订相关的法律法规与政策，以及建立云用户和云服务提供商之间的信任。还有一个就是云用户的能动性，在云环境中，用户使用的云计算仓库的资源与数据，都是高度自动化的，云计算仓库会对资源与数据进行动态配置与部署，天长日久会逐渐降低云用户的能动性，甚至可能会影响到人口的综合素养与国家的经济发展。

最后需要指出的是，学术界对云外包的研究还处于原始的摸索阶段，鉴于缺少云外包发展的相关数据，因此目前的研究文献都是以一些定性分析为主，缺少对云外包的产生机制、动因与相关绩效的定量分析，特别是云外包的契约关系、云外包的规章制度、云外包的知识产权、云外包的信息安全与云外包模式的综合管理等研究还处于真空状态。未来进一步的研究将会从这几方面有序展开。

1.Alvin Toffler.黄明坚等译.The Third Wave[M].中信出版社，2006

2.Stephen Baker.张新华等译.The Numerati[M].中信出版社，2009

3.朱晓明.第三次工业革命及其战略思考[J].服务外包研究，2012（8）

4.郁德强等.一种基于云计算的服务外包模式：云外包[J].情报理论与实践，2012（8）

5.Joseph A. Schumpeter. Capitalism， Socialism and Democracy [M].Johns Hopkins University Press，1993.

6.鼎韬公司.服务在云端―“云外包”概念白皮书[R].中国服务外包网，2010

云计算理论论文范文第14篇

关键词：计算机技术理论；人工智能；云计算与数据库

21世纪以来，计算机广泛应用到社会生活生产中，使计算机技术理论成为当代重要的学科之一。计算机各个逻辑器件的不断更新，推动了电子技术的飞速发展，我们已经进入了超大规模集成电路的时代。而随着微电子技术的发展，直接带动了计算机系统结构的革新，使计算机技术的最新理论和方法得以应用。计算机已从以前单一计算的装置变革成为计算机网络、并行分布式计算机系统和多计算机系统等多种高性能的系统。

1人工智能技术理论研究

人工智能是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”。具体来说，就是研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、能思维、会学习、能适应环境变化、能解决各种实际问题的一门学科。

1.1人工智能的应用和发展现状

人工智能技术包含自动定理证明、问题求解、自然语言处理、人工智能方法、程序语言和智能数据检索系统及自动程序设计等等。目前，人工智能的应用领域主要有以下几个方面：一是问题求解。就是人工智能程序自主地知道如何思考解决的问题，会像人类一样进行独立地思考。二是逻辑推理与定理证明。这是人工智能研究时间最久的领域之一，也是一个极其重要的论题。逻辑推理与定理证明不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作。三是自然语言处理。自然语言的处理是人工智能技术应用与实际领域的典范，当前的主要课题是：如何使计算机系统以主题和对话情景为基础，生成和理解自然的语言，应用到人们的日常生活中，例如：汽车的语音导航系统，手机的语音输入系统等。四是智能信息检索技术。信息获取和检索技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要破解的命题，将人工智能技术应用于这一领域是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。

1.2目前人工智能发展的瓶颈

人工智能学科的发展曲折，面临不少难题，主要有以下几个方面：一是研究方法不足。由于目前人类对人本身脑部结构和大脑工作模式认识的不完全，导致无法真正实现对人脑运行的模拟。二是机器翻译存在困难。机器翻译所面临的主要问题是构成句子的单词和歧义性问题。要消除歧义性就需要结合原文的上下文来对句子进行分析，从而寻找该语句在上下文中的准确意义。

1.3人工智能未来发展的展望

人工智能具有十分巨大的发展潜力，在各种新科技的出现层出不穷，人工智能将来的发展将不可限量。一是构建智能计算机，代替人类从事脑力劳动。将人类从繁杂的脑力劳动中解放出来，从而极大的提高运算速度和效率。二是计算机的自然语言处理。它是未来计算机科学领域与人工智能领域中的重要研究方向和发展趋势。随科研人员的艰苦努力，在自然语言处理领域已取得了令人瞩目应用成果，不久将会有许多产品出现在众多领域。三是计算机的自主继续学习。目前科学家正在研究如何使计算机模拟或实现人类的学习行为，自主的增长新知识或技能。这是一个新的发展趋势，虽然目前还没取得显著的实质性成果，但随着研究的深入，许多新的学习方法出现在人们的视野中。

2云计算与数据库技术理论研究

云计算与数据库是源于计算机科技所诞生一种信息储存模式。云计算与数据库是通过将信息资料进行抽象虚拟化的一个过程，主要通过将网络上存在的资源进行虚拟化处理，供被服务方作统计研究使用，经过云计算与数据库技术处理后的网络资料就会产生商业价值，有利于企业和个人对所其所需的材料进行有偿或无偿的使用。

2.1云计算与数据库国内外发展现状

随着经济社会的迅猛进步，我国越来越重视云计算的应用，政府部门也结合中国实际，为云计算的基础建设提供了资金投入与环境保障，并且在国家重点科研技术部门设立了直接负责云计算的发展与开发活动的专业部门。据报道，2016年我国在云计算与数据库建设方面投入资金10亿美元左右。由此可见，云计算与数据库的应用为人们的生活与工作带来了更为高效、更为优质的服务。而聚焦国外的发展显示，云计算与数据库技术所储存的相关信息资料已经达到了全世界数据资源的20%，能够充分的为人们提供高效优质的资料信息。而云计算自身的安全应用也为更多的企业和个人提供了更优质的服务类型，有利于全球经济的持续健康稳定发展。

2.2云计算与数据库发展存在的问题

实现云计算与数据库系统面临着诸多挑战，系统的标准化工作还需要更进一步的研究，还有一系列有待解决的问题。最重要的就是数据的安全和隐私问题。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。同时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。云计算在缩短单机密集数据处理任务时，对于传输到云端上的信息处理是否安全抱有质疑，若处理不当，将会对云计算的发展产生一定负面影响。当今，计算机和移动网络的发展，使计算机技术理论应用到社会生活的各个方面，对当今最新的人工智能技术、云计算与数据库技术等方面的发展现状进行研究，对于整个世界的科技与经济发展都有着决定性的作用，计算机技术的发展也必将更好地改善人们的生活方式和生产模式，更好地为人类服务。

参考文献：

[1]杨焱.人工智能技术的发展趋势研究[J].信息与电脑(理论版),2012(8).

云计算理论论文范文第15篇

【关键词】云计算；多媒体；多媒体云计算

1 云计算与多媒体云

云计算是目前非常热门的一项新的技术，目前关于云计算的定义有很多，美国国家标准与技术研究院（NIST）对云计算的定义如下[1]：“云计算技术是通过互联网络实现的一种可以随时随地进行按需访问和使用计算机共享资源（包括服务器、网络、存储、应用软件）的计算模式”，而中国的电子学会专家给出了另一种定义[2]：“云计算作为一种基于互联网的大众参与的，以服务方式提供的新型计算模式，其计算资源是动态、可伸缩且被虚拟化的。”

虽然两个定义在文字描述上有一点点不同，但在本质上是一致的，从以上两个定义我们可以总结出云计算的一些基本特点，即云计算是基于互联网的一种新的计算模式，具有共享性、伸缩性、服务性、即时性等特征。云计算的最大特点就是遵循“量入为出”的模式，用户可以根据自身的需要动态的获取相关的服务与资源，并且相应的资源都在云端，由云端服务商进行相关的维护，因此能够极大程度的节约了用户的成本与维护的负担。

由于有以上的一些特点与优势，云计算开始应用于各行各业的各个领域，各大公司分别建立了自己的专有云平台，如360的病毒云、百度的云盘等等，各大行业领域也建立各自行业领域的专业云，如教育云、政务云、金融云等等。

随着web2.0时代的到来，以及多媒体业务的迅速发展，多媒体技术成为当前互联网上最炙手可热的技术之一，多媒体技术与云技术的结合，使得多媒体云计算的概念被随之而提出，方俊[3]把多媒体云定义为：“多媒体云是一种现代新型的，多媒体及其相关领域中的，基于互联网的大众参与的，以服务方式提供的一种计算模式。”由于多媒体业务具有计算量大、实时性高的一些特点，因此多媒体云技术的应用相对于其它的云技术而言具有很大的难度，如：如何解决异构终端对多媒体业务的要求？如何保证实时性数据的安全等，从而亟需我们进行更加深入全面的研究。

2 多媒体云计算研究的内容

多媒体云计算属于云计算应用中的其中一个领域，云计算的基本思想是将数据和服务放置在云端，用户可以随时随地的获取所需服务与资源，同时利用云平台强大的计算能力，用户可以获得更方便的用户体验。多媒体云即将多媒体内容（图像、视频、音频、图形）或软件放置在云端，利用云计算的强大的分布式处理与存储能力，向数百万的异构终端用户，提供计算机资源，这样用户就无需再计算机终端设备上存储多媒体内容和安装相应的多媒体软件，进而减轻了用户磁盘的存储压力和软件的升级与维护的负担。

朱文武[4]把多媒体云计算分为两个部分：多媒体云和云多媒体，多媒体云主要是研究如何使用云为云媒体提供资源（硬件和软件）和服务的，而云媒体主要是研究多媒体如何在云中进行存储、传递和适配等，以便能更好的利用云计算资源，他认为媒体的多样性和服务的异构性、网络的异构性、设备的异构性等是当前多媒体云面临的主要挑战，也是多媒体云计算应用中必须要解决的重点问题，多媒体云的核心内容主要有存储和共享资源、制作和编辑多媒体、多媒体的编码和转换、媒体的渲染与检索内容，同时为了更好的提供多媒体服务，他提出了一种将多媒体内容分门别类的放置在距离用户最近的云的边缘位置，同时对异构的终端进行媒体的适配和代码转换的服务，以提供访问的速度，并更好的为异构终端服务。

李铮[5]在其博士论文中详细讨论了多媒体云计算在应用中存在的问题，如多媒体业务计算密集度大，对计算机硬件提出了更高的要求、异构终端如移动终端等的引入也给多媒体云技术提出了新的挑战、多媒体业务的实时性需更优的安全策略，对此他在论文中给出了相应的解决方案，为了更好的部署多媒体业务，支持异构终端他提出了一种无中心专用拓扑结构的网络结构，其基本思想是在距离用户最近的服务器中主动缓存相应的多媒体内容，为了更好的保障多媒体云计算平台的安全，他提出了一种多媒体云平台并行化深度包检测技术，在保证实时性检测的速度的同时又更优越的性能。

方俊[3]在其论文中对云计算与多媒体云进行了详细的讨论，并给出了多媒体云的定义和架构，他认为多媒体云的典型框架应该由三部分组成：云服务、云平台、搭建云的关键技术，并对这三个部分进行了详细的讨论，最后他给出了关于多媒体云平台建设与应用的一些建议并给出了一个具体的应用案例。

多媒体云计算中，终端的异构性是必须考虑的一个重点问题，吕广娜[6]在其硕士论文中详细讨论了智能终端在多媒体云计算中的应用问题，提出了一种基于子云的分级管理模式，并根据多媒体业务的特性与移动终端的特性设计了一个自适应的缓存框架，这一框架与李铮设计的思想基本一致。

钱戴明[7]将云计算的技术应用到了本校的多媒体系统的应用之中，他发现校园环境下的多媒体应用具有时效性与偶发性的特点，为了更好的利用云计算平台的伸缩性、高效性、节约成本的特点，他采用亚马逊（AWS）云平台部署校园多媒体系统的应用并给出了具体的应用方案，最终发现该系统能更好的符合校园多媒体应用的需求。

3 总结

多媒体云计算是目前一个非常具有实用价值与潜力的技术，研究重点主要集中在以下方面：多媒体云平台架构研究、异构终端的研究、安全性的研究等，不过目前国内关于这个方面的研究内容并不是很多，通过知网检索，最早的研究文章始于2010年，检索的文章总数仅40篇，因此对多媒体云计算的研究还需要广大研究者继续共同努力。

【参考文献】

[1]Mellp， Grance T. The NIST Definition of Cloud Computing[R]. National Institute of Standards and Technology.

[2]李德毅.2011云计算技术发展报告[M].北京：科学出版社，2011.

[3]方俊.多媒体与云计算[J].计算机应用与软件，2011，28（10）：291-296.

[4]朱文武.多媒体云计算[J].电子产品世界，2011，18（9）：18-23.

[5]李铮.多媒体云计算平台关键技术研究[D].合肥：中国科学技术大学，2011.