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关键词： 云计算； 结构； 虚拟化； Web服务
中图分类号： TN911?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2013）12?0067?04
0 引 言
自计算机问世之日起，人们对计算机资源日益增长的需求促进了计算机技术的发展。20世纪中叶起，对于在科学计算、系统仿真等领域需要处理大规模、海量数据的问题，往往通过增加投入来提升计算机系统性能的解决方案，相应出现了分布式系统、并行计算等。在90年代互联网背景下，通过网络从外部获取计算能力、存储等资源已成为学术界和产业界所共识的解决途径，出现了网格计算技术。近年来在全球化浪潮下，随着计算机系统在工业设计、生产制造、商业物流等领域更进一步的应用，云计算成为当前信息技术领域的热点话题之一[1]，它体现了“网络即计算机”的思想，以便利、经济、高可扩展性等优势成为学术界、产业界和政府机构等各界关注的焦点，被认为是互联网经济后又一个重要的IT产业增长点，具有巨大的市场增长前景，IDC预测在2015年云计算产业规模将达到729亿美元[2]。
1 云计算简介
1.1 云计算的定义
从不同的应用角度出发，业界对云计算的定义有不同的认识，目前普遍接受的是美国国家标准与技术研究院（NIST）对云计算的定义[3]：云计算是一种模式，能以便利的、按需方式通过网络访问的可配置计算资源池（如网络、服务器、存储器、应用和服务），这些资源只需要极少的管理成本或干预，就可以快速部署与。
虽然用户都是通过终端使用计算机资源，但云计算通过更灵活的方式为用户提供服务，如云终端除计算机设备之外，也可以是PDA、智能手机等智能终端；整个网络虚拟为一个大型计算机，网络上的服务器、数据库、应用服务、仪器设备组成资源云；云终端与资源云的通信链路可以是计算机网络，也可以是移动数字通信链路。
私有云为特定组织内的用户提供服务，数据与程序都在组织内部管理。私有云可以大大提高系统的安全性，而且服务提供商可以更好地掌控基础设备的架构，但所能使用的用户也受到一定限制。
在混合部署模式中，用户往往是将关键数据或信息放置于私有云中，将非关键的服务外包给公共云服务提供商，放置在公共云上处理，这种方式是目前情况下较好的解决方案。
2 云计算的层次体系与特征
2.1 云计算的层次体系
2.2 云计算系统的特征
从作用角度看，云计算系统具有以下几个外部特征：
随时随地任何网络接入。即云终端设备不只局限于工作站、便携电脑等计算机终端，也可以是智能手机、手持设备等。只要用户设备可以连接网络都可以获得云计算服务。
随需定制自助服务。用户可以根据自身的需求获得云计算中的资源，且在服务定制过程不需要与服务提供商进行人工交互。
共享资源池。云计算系统中所有资源都被整合成一个动态资源池，以多租户模式提供给所有客户。客户一般不需要了解资源的物理位置，但需要时也可以指定特定资源。
快速弹性部署。云计算服务可以快速、弹性地提供服务，即可以快速扩展也可以快速释放，对于用户而言可以在任何时间购买任何数量的资源。
可监测与计量的服务。通过服务监测可以优化资源的使用，通过对资源使用情况的计量可以进行服务定价与收费。
3 云计算的关键技术及发展现状
3.1 虚拟化技术
“虚拟化”是IBM提出的应用于计算机领域的概念，其目的是通过虚拟机让更多的操作人员借助终端设备使用计算系统，以充分利用相对昂贵的硬件资源，在实际发展过程中虚拟化技术有很多种定义。虚拟化技术使得共享底层结构下的分布式虚拟环境成为可能。目前，虚拟化技术实现了资源的逻辑抽象和统一表示，是实现云计算的关键。虚拟化技术不仅消除了大规模异构服务器的差异化，而且借助虚拟化技术的伸缩性和灵活性，可大大降低云计算系统管理的复杂度，提高资源利用率，从而有效地控制成本，提高运营效率。IBM采用“蓝云”计算平台硬件级别虚拟化和开源软件虚拟化两个级别的虚拟化[5]。
目前虚拟化技术的研究主要是针对小规模少量请求服务系统展开，结合SOA服务和大规模并发服务情况的研究还需要加强，同时虚拟化技术也会相应地引入一系列安全性问题。
3.2 面向服务的体系结构
SOA是为了解决信孤岛和遗留系统问题，满足Internet环境下业务集成的需求，通过连接能完成特定任务的独立功能实体的软件系统架构[6]。对于SOA与云计算是竞争还是互补融合的关系，业界也有不同的看法，但从本质上看，SOA和云计算都是围绕服务而展开，只是二者对于服务的定义及范畴有所不同。SOA将应用程序的不同功能单元通过定义良好的接口联系起来。接口采用中立的方式进行定义的，它独立于实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言。这使得构建在各种这样系统中的服务可以以统一和通用的方式进行交互，云计算服务的快速弹性部署离不开SOA的支撑。
但目前SOA的服务基本是以软件领域为主，将所提供的服务进行包装、组合，按一定流程运转产生新的功能。而云计算认为所有的资源都是服务，除软件服务之外，还有硬件、平台服务等，SOA还需要更好地结合到云计算的应用模式中。
3.3 数据存储和管理技术
云计算中的数据具有海量、异构、非确定性等特征[7]，同时云计算系统往往需要同时满足大批量用户的服务需求。因此，云计算系统需要采用有效的数据管理系统对海量数据进行分析和处理，其数据存储系统必须具有高吞吐率、高传输率、高可扩展性、高可靠性等特点。同时还需要考虑数据快速定位、数据安全性以及底层存储设备的存储量均衡等。
目前云计算的数据存储和管理技术主要有Google的GFS（Google File System）[8]，Amazon的Dynamo[9]，HDFS（Hadoop Distributed File System）[10]和BigTable[11]。包括Intel，Yahoo等大部分IT厂商的云计划项目中都采用HDFS数据存储技术。
以上这些技术从数据组织、数据集成、数据管理、数据的分布式并行处理、数据分析等方面进行了研究，但随着新的应用场景不断出现，使得云计算系统的数据管理和存储方面不断面临新的挑战。
3.4 编程模型
为了实现服务的快速弹性部署，云计算平台上的编程模型必须简单，以保证后台复杂的并行执行和任务调度向用户和编程人员透明。目前云计算系统流行的编程模式有MapReduce[12] ，Dryad等。MapReduce的思想是通过“Map”函数将任务进行分解并分配，通过“Reduce”函数将结果归约汇总输出。Hadoop是MapReduce的开源实现，目前已得到Yahoo，Facebook和IBM等公司的支持。Dryad是Microsoft于2010年底的分布式并行处理编程系统。它将一个应用程序表示成一个有向无环图（GAG），顶点表示计算，顶点之间的边表示用来传输数据的通道，可以采用文件、共享内存的FIFO或TCP管道等传输机制。Dryad可以使开发人员在Windows或.NET平台上编写大规模的并行应用程序，也可将单机上完成的程序移植到并行计算系统上。
4 云计算面临的问题
云计算作为新兴的计算模型正方兴未艾，但云计算并不是对现有技术的简单重组，要真正实现NIST所定义的云计算系统还需要解决诸多问题。
首先是云计算的内涵问题。SaaS，PaaS，IaaS等3个层次的划分只是对云计算的初步认识，云计算的内涵组成和外延发展等还存在多种解读，给云计算的具体实现和未来发展带来不确定性。
在云计算系统的管理方面，必须考虑云系统之间的互操作性，为实现云系统之间的自动交互，必须能够提供跨云的管理策略。
安全性是云计算系统面临的另一重要问题。用户存储在云中的数据安全和隐私问题必须得到保证，虚拟化虽然可以使云计算更易于管理，但也使得系统的安全问题变得更为复杂。另外，服务质量（QoS）是云计算绕不开的另一问题，如大量远程用户使用数据密集型或交互式服务时服务延迟，服务失效时的重新部署或动态迁移等，只有QoS得到保证，云计算才存在需求和发展空间。服务定价机制也是云计算系统面临的另一个挑战，也是云计算系统实现商业化的前提，合理的定价机制才可以促使用户合理地使用资源，提高系统的利用率。
5 结 语
云计算具有广阔的应用空间和发展前景，相关的各项关键技术也在迅速发展中。本文介绍了云计算的概念，分析了层次体系，对实现云计算的关键技术进行阐述，对主流技术的特点进行分析。但云计算在系统安全性、服务质量、定价机制等方面还存在诸多问题，需要进一步深入研究。
参考文献
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[2] IDC. Cloud research [EB/OL]. [2013?01?18]. http：///prodserv/idc_cloud.jsp#.USGMZPKG3GQ.
[3] PETER M， TIMOTHY G. The NIST definition of cloud computing [EB/OL]. http：//csrc.nist.gov/publications/nistpubs/800?145/SP800?145.pdf.
[4] VOAS J， ZHANG J. Cloud computing： new wine or just a new bottle？ [J]. IEEE IT Professional， 2009（3/4）： 15?17.
[5] SMITH J E， NAIR R. Virtual machine： versatile platforms for system and processes [M]. San Francisco： Morgan Kaufmann Publishers， 2005.
[6] VOUK M A. Cloud computing： issues， research and implementations [C]// Proceedings of the ITI 30th International Conference on Information Technology Interfaces. Cavtat， Croatia： [s.n.]， 2008： 31?40.
[7] 刘正伟，文中领，张海涛.云计算和云数据管理技术[J].计算机研究与发展，2012（9）：26?31.
[8] GHEMAWAT S， GOBILFF H， LEUNG P T. The google file system [C]. Proceedings of the 19th ACM Symposiun on Operating System Principles. New York： ACM Press， 2003： 29?43.
[9] GIUSEPPE D， DENIZ H， MADAN J， el at. Dynamo： Amazon’s highly available key?value store [EB/OL]. [2013?03?15]. http：//read.seas.harvard.edu/～kohler/class/cs239?w08/decandia07dynamo.pdf.
[10] Apache Hadoop. Hadoop [EB/OL]. [2013?01?17]. http：//.
[11] CHANG F， DEAN J， CHEMAWAT S， et al. BigTable： a distributed storage system for structured data [J]. ACM Transaction on Computer System， 2008， 26（2）： 1?26.
[12] DEAN J， CHEMAWAT S. MapReduce： simplied data processing on large cluster [C]// Proceedings of the 6th Symposium on Operation System Design and Implementation. New York： ACM Press， 2004： 137?150.
[13] 李瑛，胡新炜.云计算关键技术分析研究[J].现代电子技术，2011，34（14）：65?67.
【关键词】云计算；关键技术；灵活性
随着人们对计算机资料的需求日益增长，计算机技术也随之得到了很大的发展，为满足现代大规模数据处理的需要，云计算技术应运而生。云计算技术不仅为人们平常的生活变得更加快捷便利，更重要的使人们的工作以及商业的形式也随之发生了巨大的变化，最为一种新的IT模式，云计算技术得到了各个行业的广泛关注，鉴于云计算技术的使用成本不高，而具有高度的灵活性和交互性，最终使云计算成为计算机技术领域里的一个热门课题。
一、云计算技术的阐述
云计算技术是在Internet互联网的基础上，构建的一种新型的计算模式，与分布式计算以及存储架构结合起来运用，进而达到方便快捷和成本较低的目的。运用远超的数据中心处理技术，将千万台的计算机及其服务器连接起来，致使云计算可以实现超过10万亿次的计算速度。在如此强大的计算能力下，使得云计算在计算方面运用更加的广泛。在使用云计算时，使用者通过iPad、手机以及电脑等具有通信的工具即可进入云计算的数据处理中心实现对数据的计算和存储。与此同时，还可以将使用者需要的信息以低廉的价格在云计算中进行实时。
广义上讲，云计算就是用方便、快捷的方式结合网络访问的可配置的数据资源库，通过低廉的管理成本，实现数据信息的快速的一种新型计算模式，使得云服务的开发方、提供方以及应用方在没有专业知识的前提下，可以方便快捷的运用网络技术实现对云计算数据处理的运用。云计算的出现为中小企业创业者提供了较大的机遇，为其在与强势企业的竞争提供了可能性，运用云计算技术进行新产品的研发以及新市场的开发时可以节省高额的成本，从而导致了传统模式的硬件生产者面临着很大的挑战。
二、云计算技术的特点
云计算技术从其所发挥的作用分析，具有以下的特点：第一，使用的灵活性。由于云计算终端设备包括了手机、笔记本电脑等多种可接入网络的设备均可使用云计算的服务，使得云计算的使用不受时间和空间的限制。第二，具有较高的实用性。通过对云计算数据的大量存储，进一步提高云计算的计算性能，保证云计算可提供较高的数据处理准确率。在云计算技术中，当系统出现失效节点时系统可自动对其进行检测，从而排除失效节点，保证系统的正常运行。第三、经济方面的适用性。在云计算技术中，由于其成本的低廉，使得人们在构建具有大量商业机组的集群时，更愿意选择云计算技术来完成此项工作。
三、云计算的关键技术
（一）虚拟化技术
虚拟化技术是为了更多的使用者借助虚拟机通过终端设备实现便捷计算系统运用，从而使得最大限度的发挥巨涌高价值的硬件设备。通过虚拟化技术的运用，使得共享底层结构下的分布式虚拟环境得以实现。当下，人们运用虚拟化技术将信息数据资源的抽象逻辑得以表示，为云计算的提供了关键技术。虚拟化技术在降低大规模的异构服务器的差异化的同时，运用其灵活性和伸缩性的特点，最大限度的将云计算的系统管理简单化。虚拟化技术的在云计算中运用，促进了资源的合理化运用，降低了使用成本。IBM公司运用“蓝云”数据计算系统，将硬件级别以及开源软件进行虚拟两个级别的虚拟化。当下，针对虚拟化技术的研究主要是围绕小规模的请求服务系统进行展开，大规模以及SOA服务的并发服务还有待进一步的研究。与此同时，由虚拟化技术引发的一系列安全性的问题同样需要人们投入精力进行攻克。
（二）数据处理技术
在云计算的关键技术中，数据处理技术是一项较为重要的技术，包括数据的存储以及管理的技术。由于云计算中处理的数据有着大量性、异构性以及非确定性的特点，而且云计算常常需要处理大量使用者的需求。因此，云计算技术需要运用高效的数据处理系统来满足使用者日益增长的需求，在数据的存储方面必须拥有较高的传输率、吞吐率以及可靠性和可扩展性。与此同时，数据处理技术还应具有快速定位，安全保障性，同时还要考虑底层存储设备存储量的均衡性。现在，关于云计算中的数据存储和处理方面的技术普遍采用的是由Google开发的GFS技术（Google File System）、Amazon公司研创的Dynamo技术以及BigTable等数据存储处理技术。大部分的IT企业在开发云计算相关的项目时，HDFS数据存储技术被人们的广泛运用。
（三）SOA技术
SOA是一种面向服务体系结构的技术，主要用来处理信孤岛及遗留系统的问题。SOA技术的实现是将不同的功能单元通过定义优良的接口联系起来，使得构建在各种这样系统中的服务可以采用统一的形式进行交互，同时也为云计算的快速弹性部署提供技术支持。
（四）编程技术
只有采用简单的编程模型，确保云计算后台的并行执行以及任务调度向使用者以及编程人员保持透明性，才能较好的实现服务的快速弹性的部署。当下，在云计算技术中通常运用MapReduce以及Dryad等技术实现云计算的编程模式。MapReduce技术是将“Map”函数的任务分解分配，运用“Re-duce”函数进行结果的归总和表达。而Dryad技术则是运用一个有向的无环图，通过顶点进行计算的表达，并采用顶点的边进行数据的传输。
四、结束语
总之，随着云计算功能的逐渐凸显，使得云计算成为一种潜力巨大的数据处理技术。然而在云计算中相关数据的存储方面，还需要解决数据的安全性以及访问模式方面建设问题。云计算技术还有待更进一步的完善，在系统耗能方面还需要进行研究。只有不断的完善现有技术，才能使得云计算为人们提供更加便利的服务，使人们的生活、工作得到本质上的改变。
参考文献
[1]吴吉义，平玲娣，潘雪增，李卓.云计算：从概念到平台[J].电信科学，2009（12）.
[2]李乔，郑啸.云计算研究现状综述[J].计算机科学，2011 （04）.
关键词：计算机软件；大数据时代；云储存服务
0引言
多元信息环境下，各项生产活动中，数据量非常大。采用专业技术手段，分析处理这些技术，有助于明确用户真实诉求，而企业也可通过此类数据获得相关信息，以此为参照，确定后续经营发展方向。大数据环境下，信息技术发展速度非常快，企业不仅要熟练掌握各类数据信息，还要对其进行灵活分析和应用，使之与市场需求及自身运营发展情况相符合。
1大数据时代及计算机软件技术概述
信息技术发展过程中，会产生各类大数据。很多常用工具不能处理大数据范畴内的各类信息，大数据分析离不开云计算的应用。处理大数据信息时，要充分发挥计算机软件技术优势。现阶段，计算机网络技术应用相对成熟，局域网技术发展又为其提供了重要契机，使该技术极具发展空间和前景。
2计算机软件技术在大数据时代的运用
大数据因其独特的优势，备受青睐和推崇。依据大数据发展使用情况，寻找规律，使之满足用户需求。结合大数据使用特点，对各类服务、设计内容进行科学设置。计算机软件技术在大数据时代的运用，体现在云储存、信息安全、虚拟化三个方面。
2.1云储存服务
大数据时代及网络环境下，云储存服务应用普遍，能对传统存储方式中的各类漏洞和缺陷加以弥补，使之无空间、时间局限。网络连接状态下，用户还能借助网络终端设备，对云储存里的相关内容进行查看和下载。云储存构成相对复杂，包含各类储存系统单元。通常情况下，综合各类功能，依托工作协同，存储资源，形成网络数据库。大数据环境使用户信息服务工作更加便捷，整理完数据信息之后，进行类型划分[1]。实际上，云储存和大数据二者互为关联。
2.2信息安全技术
大数据环境下，各类数据存在关联性，其相互影响，在一定程度上会威胁数据信息安全。实际操作中，采用专业技术手段，对数据管理系统进行灵活调节，使数据集群更加安全。互联网为大数据、云储存技术提供了良好的应用环境。由于该服务平台相对开放，因此，存在安全隐患，木马、网络病毒入侵等时有发生。未来一段周期内，发挥安全技术优势，为大数据信息提供安全的外部环境。尽管我国网络信息技术起步较晚，但大数据的使用范围不断扩展，甚至已延伸至各行各业。当前，我国计算机软件尚面临诸多桎梏，需要依据行业特性，给出科学发展方法，对大数据信息安全问题进行有效规避，凸显计算机软件作用和性能。
2.3虚拟化技术
在社会及企业各类资源管理工作中，虚拟化计算机软件技术应用普遍，其能发挥自身特性和优势，对各类虚拟资源、数据、信息等进行科学梳理。内训、网络、服务器等以实体数据资源形式，存储在计算机内部。而这些实体资源又能以转换、抽象的方式，使用户直观感受到，对各实体结构之间的各类问题进行有效规避，确保用户在获取数据资源时，更加简单、便捷[2]。此外，要对数据库中的各类数据资源、信息等进行灵活调配，使信息数据处理工作相对简洁、快速，它们的信息处理成本较低，便于用户自由选择各类操作方式，很大程度上降低了信息处理工作难度。近年来，虚拟化计算机软件技术因其独特的优势，在各行各业应用普遍，且备受青睐。在虚拟技术研发方面，企业投入的资金、精力、时间等较多。优选虚拟化技术，结合行业特性，对其进行灵活应用，有助于提高IT行业整体工作质量及效率。
3计算机软件技术在企业数据管理中的应用
3.1ERP技术
结合企业数据管理工作要求，灵活选择及应用ERP技术。发挥其优势，统一管理企业政工运行过程。将该技术应用到管理工作中，使企业数据更加集中，加快系统运行速度。无论数据存储，还是提取都非常便捷。
3.2OA协同办公系统
在企业数据管理工作中，选定OA系统，加以应用。该软件可灵活处理各类数据，提高企业日常工作效率，使之在较短时间内可顺利完成。
3.3编写B/S架构
把这款软件应用到企业数据处理工作中，兼容性强。实操中，只要计算机网页处于打开状态，用户便可灵活管理企业信息。该过程中，后台数据中心能为网页信息提供支持，前台客户端主要被用来控制数据。
4大数据时代计算机软件技术关注内容
计算机软件技术在各类企业应用普遍且规范。大数据时代，为节约成本，实现综合效益，计算机处理技术往往较为专业。该技术使数据信息更加真实、透明，能对行业发展情况进行准确判断，给出科学的发展规划。
4.1信息通信
大数据环境下，把计算机软件技术应用到企业发展中，发挥预测评估软件优势，不仅能确保充足的客源，还能找到行业运作中的各类问题，使之发展路径更加灵活、便利。以通信行业为例，通过对计算机软件技术进行灵活运用，高效分析、处理客户信息，再将这些数据信息发送给企业，最大程度上实现经济效益和资金收益。
4.2企业信息解决方法
灵活使用企业运作管控软件，发挥其优势，在第一时间获取客户资料，通过高效处理、风险剖析等，结合大数据时代要求，为企业日常工作提供便利。数据研发过程中，包括以下五个方面内容。第一，抽样操作。其作为局部剖析方法，具备典型性特征。该过程中，依托代表性样本选取，执行剖析工作，避免筛查、操作过程等过于繁琐，不断提高工作效率。第二，开发。用户能否深层次认识信息，受此类方式影响。其在应用中，涉及到繁琐的数据操作过程，但技术探索过程却比较高效，便于新型操作工艺研发。第三，修改。修改数据集，多通过创建、选择等方法实现。实操中，包含转换变量等一系列工作。依托个性化操作方法，使机构管控工作更加简单，与用户需求相符合。之后，还要结合数据情况，发挥其优势，将分享操作工作落实到位，并进行适当修改。第四，模型。为了使预测结果更加精准、可靠，多采用模型。该背景下，与之相关的各种方案极具可行性，对经济增长也有促进作用。故而，应格外关注该项工作，依托新型模式，使测试结果更加具体、直观、形象。
4.3商业运营
选定某景区作为案例进行分析，对商业运营情况进行详细讨论。日常管理工作中，发挥即时功能平台作用，准评估商业信息，了解游客诉求。此外，管理者还能全面掌握景区情况。灵活运用这款软件，依据需求，对游客信息进行访问，将其作为服务工作中的重要依据。采用专业方法，对各类计算机软件技术进行科学使用，对市场经济发展非常有利。