简述云计算的关键技术范文
简述云计算的关键技术范文第1篇
关键词：云计算；分布存储；关键技术
中图分类号：TP333 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）04-0104-01
云计算本身具备着数据处理效率较高、数据存储量较大的特点，但由于其本身的数据缺乏实时性，这就使得云计算的实际效用发挥受到了一定影响，而云计算在分布存储技术中的应用就能够较好化解这一影响，这样云计算就能够更好实现自身在各领域的广泛应用。
1 云计算环境下的分布存储关键技术的基本结构
为了较好完成本文就云计算环境下分布存储关键技术展开的研究，我们首先需要明晰这一关键技术的基本结构，而结合相关文献资料与自身实际认知，本文将这一基本结构划分为以服务器为中心的结构、以交换机为中心的结构、服务器与交换机相结合的结构三类。
1.1 以服务器为中心的结构
对于以服务器为中心的结构来说，这一结构通过网络线路实现服务器网卡的相连，服务器就能够由此实现同一网络体系下的互联，Cam Cube数据中心网络结构就属于这一结构的代表。在云计算环境下分布存储关键技术的基本结构中，以服务器为中心的结构本身的结构较为简单，这就使得树型结构中单点瓶颈问题往往较难出现，不过以服务器为中心结构常常出现的线路运行补偿影响设备的安全稳定运行问题，却必须引起我们重视[1]。
1.2 以交换机为中心的结构
对于以交换机为中心的结构来说，这一结构本身属于传统型分布存储技术，不过虽然该结构具备着结构简单、连接便捷的优点，但随着我国信息化水平的不断提升，以交换机为中心的结构已经不能较好满足使用者需要，这就使得近年来云计算环境下分布存储关键技术基本结构中以交换机为中心的结构数量不断下降[2]。
1.3 服务器与交换机相结合的结构
除了上述两方面外，服务器与交换机相结合的结构同样属于典型的云计算环境下的分布存储关键技术基本结构，而结合上文中对以服务器为中心的结构、以交换机为中心的结构的论述我们不难发现，两种结构都存在着各自的问题，而为了保证云计算环境下的分布存储关键技术效用得以实现更好发挥，两种结构开始了结合的尝试。对于服务器与交换机相结合的结构来说，该结构在可扩展性、路由费用、网络结构等方面都存在着较强的优势，这些优势就使得该结构能够较好实现工作流程的简化、存储工作效率与质量提升、系统运行效益的提高[3]。
2 云计算环境下的分布存储关键技术的应用
2.1 数据容错技术
数据容错技术本身属于云计算环境下分布存储的关键技术之一，该技术能够实现系统设备可用性、海量信息数据访问率的大幅提升，这就使得云技术分布存储将在数据容错技术的支持下始终为用户提供优质信息服务，由此可见该技术的重要性。对于数据容错技术来说，其本身可以细分为纠删码容错技术与复制容错技术，其中纠删码容错技术本身属于借助信道实现传输的编码技术，这一技术通过实现对信息数据块丢失的容忍实现数据容错，不过该技术很容易引起数据失真问题，这点需要引起我们重视；而对于复制容错技术来说，该技术主要通过相同模块的创建实现数据容错，这一技术本身具备着简单易用的特点，但这种技术本身对于存储空间提出的较高要求需要引起我们重视[4]。
2.2 节能技术
节能技术同样属于云计算环境下分布存储的关键技术之一，该技术的应用主要是为了降低存储系统能耗，其本身可以细分为软件节能技术与硬件节能技术两类，其中软件节能技术主要通过云计算环境下的闲置计算机自动化关闭状态进入实现，这自然就使得各方面的能耗率由此实现较好降低；而对于硬件节能技术来说，这一技术主要运用高性能设备取代低性能设备的方式实现云计算环境下的分布存储节能，而全面替换高能耗结构并应用新型体系结构，就能够极大程度上实现云计算环境下分布存储的节能目标。
3 结语
在本文基于云计算环境下的分布存储关键技术展开的研究中，笔者详细论述了云计算环境下的分布存储关键技术的基本结构与具体应用，而将结合这一系列论述内容我们能够发现，“经济、社会、生态”效益的取得是云计算环境下分布存关键技术具体发展目标，而相关技术人员也将由此认识到降低系统设备的故障发生率、运营成本，提高运营效益的重要性。
参考文献
[1]赵鑫.基于云计算环境下的分布存储关键技术分析[J].电子技术与软件工程，2015，05：211.
[2]查杨.分析云计算环境下的分布存储关键技术[J].电子技术与软件工程，2016，02：190.
简述云计算的关键技术范文第2篇
关键词：云计算技术；医院；信息化建设；技术应用
引言
目前来说，在大数据时代的背景之下，云计算已经变成一个十分热门的话题，对于计算机技术而言，怎样运用才能更有效果，如何才能更为广泛地运用并且行之有效，也是值得我们去思考的。由于它具有获得信息更加准确便捷的好处，医疗相关工作人员也将其运用到了医院资料库的建立当中去。医院一直以来都是医疗体系的关键部分，信息化对于医院的发展有着极为关键的作用，在这其中，信息的处理显得更加需要注重云计算这一个功能，因此便可以运用这一块有效地提升使用效果，在监管资料库建立完成之后，便可以着手设计下一步也就是一定地区的信息网络资源共同分享。文章通过对于云计算定义进行简要介绍，并将对云计算科技运用在医院资料库建立的发展进行简要论述，同时，也提出了信息化过程中可能存在的问题及解决方案。
1云计算及其相关定义的介绍
云计算的定义是根据各类型计算为主体，通过网络进行数据分析、计算结果，构造出新型计算方式，通过共同分享的方式来进行大型数据的计算以及处置，云计算主要还是通过互联网平台对数据处理。云计算有着成本低、时间较短、操作容易、程序简易，对数据的安全性有着一定的保障，而且可以进行的计算数量较大，共同分享有利于节约资源，提高人们对于计算机设备的需求。使用云计算能够有效地降低数据泄漏的危险，防止资料被他人恶意盗用，减少由于用户资料被人盗用而引发的恶劣后果，能够在最大限度地保持计算机使用技术的完整以及安全。
2使用价值
现如今，计算机技术也不断得到提升，新型技术层出不穷，如这种运行为互联网计算机技术下的云计算技术也出现在人们的视野中，并得到了一定的关注和认同，在生产中得到了使用。中国有数亿网民，越来越多的人享受到网络带来的便利的同时也被网络带来的危险所困扰。当下各类信息泄露的新闻屡见不鲜，人们也开始意识到信息安全对于云计算下的网络环境有着极为重要的意义。网络环境需要安全，而云计算的方式，则能够有效地使用网络安全的技术手段，使用云计算能够有效地降低数据泄漏的危险，防止资料被他人恶意盗用，减少由于用户资料被人盗用而引发的恶劣后果，能够在最大限度地保持计算机使用技术的完整以及安全。而且成本低、时间短、操作容易、程序简易，对数据的安全性有着一定的保障，而且可以进行的计算数量较大，共同分享有利于节约资源，提高人们对于计算机设备的需求，从某种角度上来说云计算也可以防止木马、病毒的入侵，防止用户账户被盗，保证其财产安全。因此也在医院资料数据库的建立方面提供了一定的作用，将这个部分应用在医疗资源共同分享，由此研发出了电子病历等新型设备。
3医院信息化
3.1需求
医院事实上也是医疗体系中间十分关键的一个环节，需要也是较为特殊的。医疗相关工作人员也将其运用到了医院资料库的建立当中去，信息化对于医院的发展有着极为关键的作用，在这其中，信息的处理显得更加需要注重。当今社会正是信息飞速发展的时代，而医院也应该顺应大势，改变原有的管理方式，多多考虑信息的共享以及收集方式。云计算的使用节省了对数据进行处理的时间，计算能力增强，同时处理数据较为准确。现如今的医疗模式应该建立完整的资料库，将医疗信息进行妥善、完整地整合处理，以此来满足医疗工作者以及患者的需要。有条件的情况下，也应该建设好更佳的自动操作的体系，对于患者进行询问病情或者定期身体诊察如果可以根据在其他医院进行治疗时候的身体情况分析就会有很好的参考价值并且能够有效地减少问诊的时间以及不必要的检查，不但可以节约人力物力的投入，还不会耽误治疗时间。
3.2现今情况
事实上，上述的办法也曾经小范围地实施过，但是由于缺乏统一的标准以及要求，各个医院之间的联系比较缺乏，缺少一个稳定准确完整的数据系统，因此并没有实施成功。如今在已有的条件下，又多了云计算这一个功能，因此便可以有效地提升使用效果，在监管资料库建立完成之后，便可以着手设计下一步也就是一定地区的信息网络资源共同分享。纸张类型的使用、信息不到位不够完整等等一直都是经常出现的问题，而且关于计算机数据丢失，用户资料被盗，造成的财产、人身损失的情况不胜枚举，人们迫切地需要新的技术来改善如今的情况，成为人们必须面对的一个问题。网络安全技术对于医院来说是研究的关键，首先就技术层面来说，防止网络终端故障是很有必要的，当发生故障时，用户数据也就得不到保证，保持网络终端的连接稳定，防止网络故障。其中一个方面是防止黑客、病毒的攻击，制定合适安全的网络防火墙，建立稳定的网络环境，减少病毒对数据的侵蚀。
3.3运用技术
现如今，电子病历的存在就是十分重要的，病人的情况都可以通过大数据的分析对比进行准确的研究，不但可以有效地减少有效地减少问诊的时间以及不必要的检查，节约人力物力的投入，还不会耽误治疗时间。另外，数据建立数据库之后也会方便统计，对于医疗研究也是有着很大的便利。而且，现代机器设备检查病情都需要通过大型设备进行检查，而云计算技术也可以保留其医学影像，方便医生进行分析并作出下一步的判断。云计算的使用节省了对数据进行处理的时间，计算能力很强，同时处理数据较为准确。从某种角度上来说云计算也可以防止木马、病毒的入侵，防止用户账户被盗，保证其财产安全。因此也在医院资料数据库的建立方面提供了一定的作用，将这个部分应用在医疗资源共同分享。
4结束语
由于它具有获得信息更加准确便捷的好处，且成本低、时间短、操作容易、程序简易，对数据的安全性有着一定的保障，而且可以进行的计算数量较大，共同分享有利于节约资源，提高人们对于计算机设备的需求，从某种角度上来说云计算也可以防止木马、病毒的侵蚀，防止用户账户被盗，保证其财产安全。因此也在医院资料数据库的建立方面提供了一定的作用，将这个部分应用在医疗资源共同分享，由此研发出了电子病历等新型设备。同时我们也需要不断研发新型科技，确保信息的准确以及安全。
参考文献：
[1]焦磊，周贞.云计算技术在医院信息化建设的应用探讨分析[J].信息化建设，2016.
[2]王志宇.云计算技术在医院信息化建设的应用探讨[J].通讯世界，2016.
[3]李炜.云计算技术在医院信息化建设的应用探讨分析[J].信息技术，2014.
简述云计算的关键技术范文第3篇
【关键词】 云计算；虚拟化技术；并行计算；SaaS服务
1 概述
随着科学技术和通信技术水平的不断提高，网络信息以及网络服务正以指数级着呢国家，用户的需求对于网络需求也在不断增高，传统的计算机用户将所有的应用安装在本地的模式已经不能满足当前的需求，尤其是面对当前分布异构、处理复杂的网络应用来说，更是有点捉襟见肘，“云计算”技术已经成为一种全新的模式，将巨大的系统资源整合在“云端”，通过互联网通信技术为终端用户提供各种IT服务，从而减轻终端设备的运行压力，提升IT服务的效率和质量。“云计算”技术方兴未艾，由最初的理论研究到现在的实际应用，“云计算”发展的步伐越来越快，并将为全球的IT产业掀起一场声势浩大的改革浪潮。所以深入学习和研究“云计算”技术的基本理论和技术，对于提升“云计算”技术的理解，加强“云计算”在学习和研究中的应用具有非常重要的现实意义。
2 云计算
由于云计算还在如火如荼地发展过程中，目前为止还没有统一的定义，简单地理解，云计算（Cloud Computing）是基于互联网相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常虚拟化的资源。根据伯克利云计算白皮书所说，云计算包括互联网上的各种服务形式的应用以及数据中心中提供的服务的软硬件设施。所以，云计算技术可以提供以服务为基本的交付方式，该交付服务具有高度的可扩展性，同时，云计算技术是以互联网技术为基础来进行开发和服务交付的，可以实现资源虚拟化、资源的自动管理与配置以及以及较低的成本对指数数量级别的数据进行分布式并行处理。
2.1云计算的工作原理
云计算技术的实现是依赖于互联网通信技术，在典型的云计算框架中，用户通过网络终端连入互联网络，通过互联网向“云端”服务器发送相应请求，“云端”服务器接收并分析用户请求后，会自动调用可用的系统资源来完成相应的数据处理和计算，并通过互联网络将用户的请求结果发送至网络终端，从而实现云计算的数据处理过程。云计算技术使得本在网络终端上进行数据计算和处理的功能转移到了网络服务器中，所需要的应用程序不再需要运行在用户的个人电脑、手机上，而是转移到了互联网上的服务器集群上，同时，对于数据的存储也会放到相应的服务器内，这样一样极大地简化了网络终端的资源开销，减轻了个人网络终端的设备管理和维护，用户只要能够接入互联网，即可随时随地地访问“云”，完成个人的需求。
2.2云计算的关键技术
云计算是以虚拟化技术、分布式存储技术、互联网技术等现代科技为基础发展起来，从云计算的基本概念上来看，需要实现分布式的计算功能以及数据存储功能，这也是云计算最关键的技术。云计算根据功能不同不同，又分为计算云和存储云。其中存储云是通过大量的分布式存储系统来完成存储云的基本功能，而计算云就是以资源虚拟化技术，通过分布式计算云的并行计算完成用户请求数据的处理。简单地讲，虚拟化技术是请求占用计算云更少的资源来完成用户请求，通过一定的计算策略，力求将数据处理的过程在更少的服务器上实现并行计算，从而使计算云的资源分配更加合理优化。并行计算技术也是云计算的关键技术，通过对大量的任务进行合理分析拆分，并派发到各个分布式计算云的服务器上进行计算，最后收集各个节点上的计算结果进行统一整理从而完成并行计算。
3 云计算的应用
云计算技术的快速发展，已经在各个行业中得到广泛应用，也改变了传统的互联网商业模式，为互联网经济带来了新的生机。云计算所提供的软件或者IT服务都是通过互联网技术进行传输的，所以互联网用户不需要安装任何客户端软件，只通过可通过浏览器来访问云端提供的服务。云计算在实际商业中提供的服务模式有主要分为三类，即软件即服务（Software as a Service）、平台即服务（Platform as a Service）以及基础设备即服务（Infrastructure as a Service）。如图1所示，为云计算提供的服务类型示意图。
图1 云计算的服务类型结构图
如图1所示，为整个云计算的服务类型结构图，网络设备、虚拟化平台，IaaS服务，PaaS服务，SaaS服务构成了整个云计算的平台，而客户只需通过互联网络即可享受云计算提供的服务。
其中IaaS服务是云计算提供的虚拟硬件服务，用户通过租赁云计算提供的虚拟硬件资源即可搭建自己的应用系统，从而节省了硬件设备的开支；PaaS服务是云计算提供的应用服务引擎，将开发的平台作为一种服务提供给客户，从而用户不必考虑底层设备与系统的兼容等问题即可在平台上搭建自己的管理系统或者通过扩展接口来完成自己的服务；SaaS服务是云计算将软件功能作为一种服务提供给客户，客户只需获得授权认证即可通过浏览器来访问云端计算机上的软件，从而避免了软件维护的成本开销，极大地方面了客户在相应功能上的应用。
4 总结
云计算以其互联网为基础，虚拟化技术、并行计算技术以及分布式存储等关键技术为主导，结合大量的网络设备以及服务器集群构成云计算体系，并以基础设备、扩展接口或应用平台、应用软件作为服务，提供给客户，客户只需通过浏览器访问互联网即可享受云计算提供的服务，极大地降低了网络终端负载，简化了客户的成本开支和系统维护的过程，为客户提供方便快捷经济的IT服务。
参考文献：
[1]幸海琼.云计算关键技术及应用研究[J].广东技术师范学院学报，2013（05）
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[3]曹彩凤.浅谈计算机网络云计算技术[J].甘肃广播电视大学学报，2010（03）
简述云计算的关键技术范文第4篇
关键词：云计算；软件架构；数据管理
中图分类号：TP371.11
互联网的快速发展使人们的生活更加便利，传统门户网已经无法满足人们的需求，而对高业务量的互联网服务需求与日俱增。随着计算机存储信息及硬件设备、数据库建设及维护等方面的相对成本逐渐上升，利用新的平台及调度机制以进行高效的数据处理显得尤为重要。近多年来，云计算成为国际上业界学者进行相关研究的热潮，是信息产业较大的一项创新。云计算是基于互联网的一种动态的能够伸缩虚拟化的新型计算模式，为用户提供了包括计算能力、存储能力、交互能力等多种计算资源的服务。云计算不同于传统方式下采用桌面计算资源的模式，其新型的资源管理模式使计算资源成为提供大众服务的一项社会基础设施。随着云计算的不断发展和深入，更多的应用逐步迁移到云计算。不过，云计算在发展过程中也存在着一些非常关键的问题，最突出的莫过于数据的安全性问题，这也是限制云计算发展的首要因素。只有对云计算所存在的众多问题进行全面正确的分析，才能够使其在众多组织、企业中被普遍的应用，将自身的数据资源安心的存放到云计算所提供的服务中以便进行企业的管理。因此，提出一种能够安全可靠的进行数据访问的方案对用户来说至关重要。
1 云计算的基本概念
云计算逐渐的被大众认可，其概念与相关技术也被普遍的提及并得到大量的研究，但是并没有出台世界范围内认可的标准。根据我国云计算网所给出的定义，云计算在分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）及网格计算（Grid Comouting）的基础上发展而来，是较为新型的一种商业性计算模型。云计算的基本特性有分布式计算、存储特性、较高的扩展性以及良好的管理等。该技术的特征：云计算系统提供服务的实现机制是透明的，不需要用户作具体的了解便可方便的获取所需服务；云计算系统利用软件即数据冗余及分布式存储的方式降低系统的出错率，确保数据可靠；云计算具有海量存储及高效的计算性能而为用户提供更好的服务，具有较高的可用性；云计算系统采用高层次的编程模型方便用户根据自身的数据特点编写满足自身需求的云计算程序；服务多样且具有良好的经济性。
2 基于云计算平台的软件架构
2.1 云计算的软件架构层
通过对现有的关于云计算产品及其系统架构的分析和总结，可以将云计算的架构分为三层，它们分别是核心服务层、服务管理层和用户访问接口层。核心服务层作为架构层的主体，其主要作用是将系统的硬件基础设施、软件运行环境及应用程序整合成面向用户的，具有高可靠性、多样化及适应能力强的应用服务。而服务管理层则主要是对核心服务层的活动进行管理和控制，以确保其始终安全稳定的提供面向用户的服务。用户访问接口层的作用是为用户端与云系统之间提供访问和交流的通道。
2.1.1 核心服务层
一般来说，云计算的核心服务层又可以分为3个子层：基础设施即服务层（IaaS）、平台即服务层（PaaS）和软件即服务层（SaaS）。其中IaaS主要是为用户按需提供实体或虚拟的计算、存储和网络资源等基础设施部署服务。在这个过程中，用户需要向供应商提供相关的配置信息及个人数据。而PaaS是为云计算应用程序部署及其管理提供服务。通过基于该层的软件工具和开发语言，软件开发者可以绕过底层网络、系统和存储的限制，很方便的使用云计算平台进行软件架构。SaaS是一种基于云计算基础平台所开发的应用程序。对于企业来说，通过该层可以建立自己的电子邮件服务系统。而对于普通用户来说，SaaS可以实现对云系统应用程序的泛在访问。
2.1.2 服务管理层
服务管理层主要是面向核心服务层，它能为核心服务层的安全稳定及可靠运行提供保障。其服务内容包括服务质量保障和安全管理等。由于云计算系统结构庞大、服务繁杂，用户很难直接找到自己所需的资源。因此，通过服务质量保障协议，云计算服务提供商就能根据用户的具体需求，提供相应的服务，保障其面向每一个用户的服务质量。而用户在获取云数据和云服务时，确保信息交流的安全性是非常重要的。通过安全管理协议，可以对云系统采取数据隔离、隐私保护和访问控制等安全保护措施，确保核心服务层的安全稳定运行。
2.1.3 用户访问接口层
用户访问接口层能够实现用户对云系统程序的泛在访问。其表现形式一般包括命令行、Web服务和Web门户等。其中命令行和Web服务作为一种直接的访问云系统的工具，能够实现多种服务方式的组合。而Web门户则是将用户端与云系统连接起来的通道和平台。通过它，用户可以将本地的应用程序转移到云系统中。这样用户只要能连接到云系统服务器，就可以随时随地的访问其本地的数据和程序。这显然可以极大的释放本地服务器的压力，提高用户的办公效率。
2.2 云计算软件架构关键技术
云计算是以数据为中心的一种数据密集型的超级计算方式。在数据的存储、管理及编程模式方面都采用特有的多种先进技术，其中主要的关键性技术包括海量数据存储与处理、编程模型及虚拟化技术。
2.2.1 海量数据存储与处理技术
云计算系统以数据冗余和分布式方式进行大数据集的分析、处理以保证高可用性和经济性。为及时满足海量用户的不同需求，并行提供各种服务，云计算所采用的数据存储技术必然具备高传输率、高吞吐率的能力。未来的发展方向会集中于高效的数据定位及超大规模的数据存储、加密、安全可靠性和持续提高I/O速率等方面。
2.2.2 编程模型
为了让用户可以利用编程模型根据自身需要编写简单的程序而更加轻松的获得云计算带来的服务，所采用的编程模型须非常简单。同时要保证后台的并行执行及任务调度对用户及编程人员的透明化。改进现有的编程模式以便程序员可以方便的进行紧耦合程序的编写，实现运行过程中的高效调度和任务的执行，是将来MapReduce发展的主要方向。
2.2.3 虚拟化技术
虚拟化的实质是将整合之后的资源用和物理量没有关联的方式进行调用，是一种由物理资源转变为服务形态的过程。虚拟化的应用使硬件的容量增大同时使软件的管理维护过程得到简化，提高了资源的灵活性和使用率，实现了物理资源的复用，是未来实现资源的自动协调和配置的基础。虚拟化技术把操作系统和物理硬件相隔离，允许多个操作系统不相同的虚拟机在一个物理机上独立运行。不管所采用的物理硬件是否相同，操作系统均把它们看作是一致的标准化硬件。
2.3 云计算的软件架构应用
软件系统框架有架构元件、联结器及任务流三个元素，为提高软件的安全可靠性及扩展能力需要对软件架构进行设计。三层架构设计是软件框架设计的一种重要结构，它将系统在应用逻辑上分成数据服务层、业务逻辑层及表示层。表示层主要用于用户与系统的交互，通常指的是系统的操作界面。业务逻辑层的功能是数据的格式及其是否有效进行验证，用户的合法性验证等以保证系统能够健壮的运行。数据服务层专用于数据库的交互并执行数据的修改、增删、显示等操作。目前的软件系统大都采用基于C/S技术的三层架构，数据的存储一般采用DBMS或者XML文档的方式易使服务器发生不可修复的错误后产生数据丢失的可能。
软件的设计开发随着云计算技术的迅猛发展而面临挑战，三层架构模式能够完全迁移至云计算中的SaaS服务模式中。不过SaaS服务模式也存在一些较为突出的问题，包括与云计算服务供应商之间的信任，以及软件对云计算服务过于依赖的问题。此外，在云计算服务正常时，网络状况也会对软件的使用产生影响。基于云计算技术目前的发展情况，为降低软件对云计算和网络性能的依赖程度，下面提出一种较为可行的基于云计算平台的软件架构模式
与传统的三层架构模式相比，基于云计算平台的软件架构在表示层及业务逻辑层并不发生变化，只是在数据服务层提供包括本地数据及云数据的两种数据服务。本地数据服务不需安装DBMS软件而只采用XML文档存储数据，从而使服务器的性能得到提升。不论是选择本地服务器的XML文档或是云计算服务中的数据服务，软件均能够一次读取数据到内存中，在完成数据处理以后再把数据处理结果传回数据服务并长久储存，有效的提高了系统的工作效率。
基于云计算平台的软件架构新增了同步服务层，它不仅使本地服务器XML文档与云计算服务中的数据实现同步，也能够监测数据服务的运行状态。在软件系统将数据信息一次读入内存之后，用户在内存中进行各种数据操作。数据同步服务可以利用时间控件在用户不使用软件系统的时间终止业务逻辑层的相关服务，同时把放入内存的数据更新到本地服务器的XML文档及云计算服务中，完成同步操作以后就可以重新进行业务逻辑层的服务，提高了网络宽带的使用率。同步服务监测软件可以保证在发现数据服务问题后立刻启动新的数据服务，使其不再依赖云计算。
在基于云计算平台的软件架构中，系统中的数据同时备份在本地服务器的XML文档及云计算服务中的数据服务中。即使出现云计算服务障碍，软件依旧保存相对应的数据备份。在本地服务器发生故障而导致数据的丢失时，云计算服务保留数据备份，从而使软件系统中的数据具有双重备份而得到保障。此外，这种软件架构模式具有不产生孤岛信息、不需涉及数据迁移等优点。
从软件架构的数据流图中能够看到本地数据及云数据是通过数据缓存实现同步的。在用户需要获取系统中的数据信息时，会把被访问的数据表存入到缓存区域以方便用户能够进行再次访问。用户进行数据的再次访问时不需反复的读取数据库而只是从内存中对系统的数据进行操作。这样就在很大程度上缩短了系统响应的时间，从而有效的提升了运行的效率。
3 结束语
上述基于云计算平台的软件架构模型提高了云计算条件下数据的安全可靠性。随着云计算的广泛应用，为提高系统的运行效率，系统架构的升级有待进一步的研究。
参考文献：
[1]李刚健.基于虚拟化技术的云计算平台架构研究[J].吉林建筑工程学院学报，2011（01）.
[2]程国江.云计算简介及应用前景[J].中国新技术新产品，2011（08）.
[3]李晓辉.云计算技术研究与应用综述[J].电子测量技术，2011（07）.
[4]韩金华.云计算综述[J].企业技术开发，2010（15）.
简述云计算的关键技术范文第5篇
【关键词】云计算技术 资源分配 资源管理
云计算是一种新型的计算模式，它融合了分布式处理、并行处理和网络计算等多种技术的并行计算技术。面对着海量信息化处理需求的情况下，它可以说是应运而生，云计算技术使计算分布在大量的分布式计算机上，为用户提供平台服务（PAAS），软件服务（SAAS），基础设施服务（IAAS）三大服务。
1 相关概念
1.1 云计算技术的概念
目前，云计算还没有一个确定的统一标准化定义。维基百科上关于云计算的定义是：云计算是一种以互联网为基础的计算方式，通过这种网络化的计算方式，将共享的软硬件资源和信息提供给电脑和其他设备。美国国家标准与技术研究院认为云计算的模式是按量付费的，这种付费模式可以为需求方提供便捷、可用的网络访问，而且付费的一方能够进入可配置的计算资源共享池，资源共享池内不仅有服务器、网络，还有应用软件和服务等。云计算可以为付费的一方快速提供各种资源，使用云计算的一方只需进行简单的管理工作，也不需要与服务供应商进行过多的沟通与交流。IBM认为云计算即可以描述系统平台，也可以用来描述一种类型的应用程序，云计算平台可以按照用户的需要对资源和服务进行动态部署和配置，当然也可以通过云计算的方式来取消服务等。
1.2 云计算平台服务器
云计算平台服务器可以分为两种，一种是物理服务器，一种是虚拟服务器。高级云计算通常会涉及到其他的计算资源，比如网络设备、存储区域网络（SANS）、防火墙和其他安全设备等。在云计算的应用和描述方面，云计算描述了一种通过互联网进行访问的扩展性应用程序。而“云应用”就是利用强大功能的服务器和大规模的数据中心，进行网络应用程序与网络服务运行的一种云计算。只要互联网的接入设备合适，任何用户都可以通过标准的浏览器，来访问云计算应用程序。
1.3 云计算的部署模式
按照部署模式来划分，云计算又包括公有云、私有云和混合云三种云计算模式。一般情况下，公司或组织内部创设的云计算属于私有云，私有云的数据和程序储存于内部，能够为特定用户提供云服务，私有云的优点是安全性高，服务提供商可以更好地管理基础设备的架构，缺点是使用者会受到一定的限制。公有云是指网络第三方服务商搭建、用户通过付费或者免费使用的云模式。公有云的优点是使用者没有太多的限制，缺点是数据的安全性和服务提供商的管理的便捷性不高。而混合云集合了两者的优势，将关键数据或信息放置于私有云中，将非关键的服务放置在公有云上，是一种高效的部署模式和交付方式。
2 云计算的资源分配现状
云计算依靠虚拟化技术将多个服务器虚拟化为一个资源池，由于资源的多样化和复杂化，云计算的资源分配一直以来是研究的核心之一。所谓云计算的资源分配是指在一个共同的云环境中使用者根据一定是使用规则来调度资源的过程。目前云计算资源调度的研究主要集中在三个方面：
2.1 人工智能算法
人工智能算法是指以学习的方式对解空间进行人工搜索以达到减少任务的平均时间、提高资源使用率的目的。
2.2 云计算的负载均衡
不同的用户对云计算的计算、存储和网络资源的质量要求不同，并且云计算还要满足服务器网络带宽、吞吐量、延迟和抖动的负载要求，因此，在进行云计算时，还要格外重视云计算的负载均衡。
2.3 云计算的能耗管理
数据中心作为云计算的中心，是云计算中高能耗的一个重要组成部分，而这也成为了云计算能耗管理中的突出问题，尤其是近几年计算资源与存储资源高度集中，给云计算的能耗管理增加了更大的难度。而且，云计算数据中心能耗过高，不仅会浪费电能、还会导致系统的稳定性下降，同时对环境造成影响。因此，加强云计算的能耗管理也是云计算资源分配中亟需解决的重要问题。
3 云计算资源分配的研究趋势
3.1 针对多个目标进行资源调度优化
因为消费者和云资源提供方的立场不同，消费者重视云资源的性价比，而提供方考虑的是如何提高资源利用率，因此多目标优化问题将成为云计算资源分配未来考虑的一个难题。
3.2 负载类型不同的云资源调度算法
由于负载不同，对资源的需求也不同，而目前多数云资源费配算法并未考虑这一问题，而且很多云计算资源分配算法只注重计算机计算资源和存储资源的利用，忽略了网络资源的分配，这会影响到服务器的实时性、吞吐量、和系统利用率，因此在云计算资源分配的时候，网络资源的分配也应该是必须考虑的一环。
3.3 进一步优化动态的云资源
云计算技术的不断发展，使移动式云计算逐渐代替了传统的云计算模式，而关于移动云计算如何有效分配云资源，满足移动终端自身业务需求，确保云计算资源利用率与系统收益的最大化问题，也成为了云计算领域未来研究的一个重要课题。
4 结束语
文章通^对云计算及其相关概念的描述，并对云计算资源分配的现状进行介绍，分析云计算资源分配未来研究的趋势，以明确云计算资源分配的有效策略，从而实现云计算资源的合理分配，使云计算技术在社会各行业内得到进一步的发展。
参考文献
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作者简介
孙威（1987-），男，助理工程师，安徽省池州市人。大学本科学历。主要研究方向为计算机软件编程及云计算技术。
简述云计算的关键技术范文第6篇
1、什么是物联网?
物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，简言之物联网就是“物物相连的互联网”。
后来被重新定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及的信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。
2、物联网的关键技术
传感器技术：这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。
RFID标签：也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。
嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见;小到人们身边的MP3，大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。
现在的物联网产业以应用层、支撑层、感知层、平台层以及传输层这五个层次构成。
二、云计算
1、什么是云计算?
云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务)，这些资源能够快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务商进行很少的交互。
2、物联网和云计算的关系
云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
目前物联网的服务器部署在云端，通过云计算提供应用层的各项服务。云计算可以提供以下几个层析的服务：
IaaS：基础设施即服务
消费者通过internet可以从完善的计算机设施获得服务。例如：硬件服务器租用。
PaaS：平台即服务
PaaS实际上是指软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。因此，PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是PaaS的出现可以加快SaaS应用的开发速度，如：软件的个性化定制开发。
SaaS：软件即服务
它是一种通过internet提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动，如：亚马逊。
三、大数据
1、什么是大数据?
大数据是一种规模大到在获取、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。如果将大数据比作一个产业，那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
2、大数据和云计算的关系
从技术上来看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
云时代的来临，大数据的关注度也越来越高，分析师团队认为大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
四、人工智能
什么是人工智能?
简述云计算的关键技术范文第7篇
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目 录
第1章 绪论
1.1 云计算的概念
1.2 云计算发展现状
1.3 云计算实现机制
1.4 网格计算与云计算
1.5 云计算的发展环境
1.5.1 云计算与3G
1.5.2 云计算与物联网
1.5.3 云计算与移动互联网
1.5.4 云计算与三网融合
1.6 云计算压倒性的成本优势
习题
参考文献
第2章 Google云计算原理与应用
2.1 Google文件系统GFS
2.1.1 系统架构
2.1.2 容错机制
2.1.3 系统管理技术
2.2 分布式数据处理MapReduce
2.2.1 产生背景
2.2.2 编程模型
2.2.3 实现机制
2.2.4 案例分析
2.3 分布式锁服务Chubby
2.3.1 Paxos算法
2.3.2 Chubby系统设计
2.3.3 Chubby中的Paxos
2.3.4 Chubby文件系统
2.3.5 通信协议
2.3.6 正确性与性能
2.4 分布式结构化数据表Bigtable
2.4.1 设计动机与目标
2.4.2 数据模型
2.4.3 系统架构
2.4.4 主服务器
2.4.5 子表服务器
2.4.6 性能优化
2.5 分布式存储系统Megastore
2.5.1 设计目标及方案选择
2.5.2 Megastore数据模型
2.5.3 Megastore中的事务及并发控制
2.5.4 Megastore基本架构
2.5.5 核心技术——复制
2.5.6 产品性能及控制措施
2.6 大规模分布式系统的监控基础架构Dapper
2.6.1 基本设计目标
2.6.2 Dapper监控系统简介
2.6.3 关键性技术
2.6.4 常用Dapper工具
2.6.5 Dapper使用经验
2.7 Google应用程序引擎
2.7.1 Google App Engine简介
2.7.2 应用程序环境
2.7.3 Google App Engine服务
2.7.4 Google App Engine编程实践
习题
参考文献
第3章 Amazon云计算AWS
3.1 Amazon平台基础存储架构：Dynamo
3.1.1 Dynamo在Amazon服务平台的地位
3.1.2 Dynamo架构的主要技术
3.2 弹性计算云EC2
3.2.1 EC2的主要特性
3.2.2 EC2基本架构及主要概念
3.2.3 EC2的关键技术
3.3.4 EC2安全及容错机制
3.3 简单存储服务S3
3.3.1 基本概念和操作
3.3.2 数据一致性模型
3.3.3 S3安全措施
3.4 简单队列服务SQS
3.4.1 SQS基本模型
3.4.2 两个重要概念
3.4.3 消息
3.4.4 身份认证
3.5 简单数据库服务Simple DB
3.5.1 重要概念
3.5.2 存在的问题及解决办法
3.5.3 Simple DB和其他AWS的结合使用
3.6 关系数据库服务RDS
3.6.1 SQL和NoSQL数据库的对比
3.6.2 RDS数据库原理
3.6.3 RDS的使用
3.7 内容推送服务CloudFront
3.7.1 内容推送网络CDN
3.7.2 云内容推送CloudFront
3.8 其他Amazon云计算服务
3.8.1 快速应用部署Elastic Beanstalk和服务模板CloudFormation
3.8.2 云中的DNS服务 Router
3.8.3 虚拟私有云VPC
3.8.4 简单通知服务SNS和简单邮件服务SES
3.8.5 弹性MapReduce服务
3.8.6 电子商务服务DevPay、FPS和Simple Pay
3.8.7 Amazon执行网络服务
3.8.8 土耳其机器人
3.8.9 Alexa Web服务
3.9 AWS应用实例
3.9.1 在线照片存储共享网站SmugMug
3.9.2 在线视频制作网站Animoto
3.10 小结
习题
参考文献
第4章 微软云计算Windows Azure
4.1 微软云计算平台
4.2 微软云操作系统Windows Azure
4.2.1 Windows Azure概述
4.2.2 Windows Azure计算服务
4.2.3 Windows Azure存储服务
4.2.4 Windows Azure Connect
4.2.5 Windows Azure CDN
4.2.6 Fabric控制器
4.2.7 Windows Azure应用场景
4.3 微软云关系数据库SQL Azure
4.3.1 SQL Azure概述
4.3.2 SQL Azure关键技术
4.3.3 SQL Azure应用场景
4.3.4 SQL Azure和SQL Server对比
4.4 Windows Azure AppFabric
4.4.1 AppFabric概述
4.4.2 AppFabric关键技术
4.5 Windows Azure Marketplace
4.6 微软云计算编程实践
4.6.1 利用Visual Studio2010开发简单的云应用程序
4.6.2 向Windows Azure平台应用程序
习题
参考文献
第5章 VMware云计算
5.1 VMware云产品简介
5.1.1 VMware云战略三层架构
5.1.2 VMware vSphere架构
5.1.3 云操作系统vSphere
5.1.4 底层架构服务vCloud Service Director
5.1.5 虚拟桌面产品VMware View
5.2 云管理平台 vCenter
5.2.1 虚拟机迁移工具
5.2.2 虚拟机数据备份恢复工具
5.2.3 虚拟机安全工具
5.2.4 可靠性组件FT和HA
5.3 云架构服务提供平台vCloud Service Director
5.3.1 创建虚拟数据中心和组织
5.3.2 网络的设计
5.3.3 目录管理
5.3.4 计费功能
5.4 VMware的网络和存储虚拟化
5.4.1 网络虚拟化
5.4.2 存储虚拟化
习题
参考文献
第6章 Hadoop：Google云计算的开源实现
6.1 Hadoop简介
6.2 Hadoop分布式文件系统HDFS
6.2.1 设计前提与目标
6.2.2 体系结构
6.2.3 保障可靠性的措施
6.2.4 提升性能的措施
6.2.5 访问接口
6.3 分布式数据处理MapReduce
6.3.1 逻辑模型
6.3.2 实现机制
6.4 分布式结构化数据表HBase
6.4.1 逻辑模型
6.4.2 物理模型
6.4.3 子表服务器
6.4.4 主服务器
6.4.5 元数据表
6.5 Hadoop安装
6.5.1 在Linux系统中安装Hadoop
6.5.2 在Windows系统中安装Hadoop
6.6 HDFS使用
6.6.1 HDFS 常用命令
6.6.2 HDFS 基准测试
6.7 HBase安装使用
6.7.1 HBase的安装配置
6.7.2 HBase的执行
6.7.3 Hbase编程实例
6.8 MapReduce编程
6.8.1 矩阵相乘算法设计
6.8.2 编程实现
习题
参考文献
第7章 Eucalyptus：Amazon云计算的开源实现
7.1 Eucalyptus简介
7.2 Eucalyptus技术实现
7.2.1 体系结构
7.2.2 主要构件
7.2.3 访问接口
7.2.4 服务等级协议
7.2.5 虚拟组网
7.3 Eucalyptus安装与使用
7.3.1 在Linux系统中安装Eucalyptus
7.3.2 Eucalyptus配置和管理
7.3.3 Eucalyptus常用命令的示例和说明
习题
参考文献
第8章 其他开源云计算系统
8.1 简介
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 体系结构
8.2.2 数据模型
8.2.3 存储机制
8.2.4 读/写删过程
8.3 Hive
8.3.1 整体构架
8.3.2 数据模型
8.3.3 HQL语言
8.3.4 环境搭建
8.4 VoltDB
8.4.1 整体架构
8.4.2 自动数据分片技术
习题
参考文献
第9章 云计算仿真器CloudSim
9.1 CloudSim简介
9.2 CloudSim体系结构
9.2.1 CloudSim核心模拟引擎
9.2.2 CloudSim层
9.2.3 用户代码层
9.3 CloudSim技术实现
9.4 CloudSim的使用方法
9.4.1 环境配置
9.4.2 运行样例程序
9.5 CloudSim的扩展
9.5.1 调度策略的扩展
9.5.2 仿真核心代码
9.5.3 平台重编译
习题
参考文献
第10章 云计算研究热点
10.1 云计算体系结构研究
10.1.1 Youseff划分方法
10.1.2 Lenk划分方法
10.2 云计算关键技术研究
10.2.1 虚拟化技术
10.2.2 数据存储技术
10.2.3 资源管理技术
10.2.4 能耗管理技术
10.2.5 云监测技术
10.3 编程模型研究
10.3.1 All-Pairs编程模型
10.3.2 GridBatch编程模型
10.3.3 其他编程模型
10.4 支撑平台研究
10.4.1 Cumulus：数据中心科学云
10.4.2 CARMEN：e-Science云计算
10.4.3 RESERVOIR：云服务融合平台
10.4.4 TPlatform：Hadoop的变种
10.4.5 P2P环境的MapReduce
10.4.6 Yahoo云计算平台
10.4.7 微软的Dryad框架
10.4.8 Neptune框架
10.5 应用研究
10.5.1 语义分析应用
10.5.2 生物学应用
10.5.3 数据库应用
10.5.4 地理信息应用
10.5.5 商业应用
10.5.6 医学应用
10.5.7 社会智能应用
10.6 云安全研究
10.6.1 Anti-Spam Grid：反垃圾邮件网格
10.6.2 CloudAV：终端恶意软件检测
10.6.3 AMSDS：恶意软件签名自动检测
10.6.4 CloudSEC：协作安全服务体系结构
习题
参考文献
第11章 总结与展望
11.1 主流商业云计算解决方案比较
11.1.1 应用场景
11.1.2 使用流程
11.1.3 体系结构
11.1.4 实现技术
11.1.5 核心业务
11.2 主流开源云计算系统比较
11.2.1 开发目的
11.2.2 体系结构
11.2.3 实现技术
11.2.4 核心服务
11.3 国内代表性云计算平台比较
11.3.1 中国移动“大云”
11.3.2 阿里巴巴“阿里云”
11.3.3 “大云”与“阿里云”的比较
11.4 云计算的历史坐标与发展方向
11.4.1 互联网发展的阶段划分
11.4.2 云格（Gloud）——云计算的未来
简述云计算的关键技术范文第8篇
【关键词】 云计算 PaaS 电信运营商 业务能力
在移动互联网、全业务运营的竞争大环境下，服务类型不再成为各运营商的优势，如何快速地部署业务，提供个性化的服务、差异化的运营和精确化的管理将成为竞争中的关键因素。传统的业务网架构和建设模式下，投资和运营管理费用随着业务系统规模的扩张而增加，业务能力开放性和共享性很差，容易造成平台硬件和公共软件模块的重复建设，无法快速部署、弹性扩容，对于新型互联网类业务适应性差。
随着云计算技术的不断发展，为电信运营商在业务网架构演进上提供了一些机遇。云计算包括SaaS、PaaS和IaaS三种服务模式，其中PaaS平台层在整个云计算体系中起着关键的支撑作用，PaaS平台把端到端的软件开发、测试、部署、运行环境以及应用程序托管作为服务提供给应用开发者。
在新形式下，面对云计算发展的巨大商机，电信运营商也需要将PaaS作为其云计算技术引入的重点，构建基于云计算PaaS平台的新型业务网架构将成为电信运营商深入转型的重要举措。
一、主流PaaS简介
PaaS，称平台即服务，主要是指在基于云计算基础上，通过互联网为用户提供软件部署和运行环境的服务平台。它主要为应用程序的执行提供资源，同时根据实际资源的使用情况来收取相应的费用，它也是云计算在未来的发展趋势。
PaaS可以根据供应商提供的用户应用程序在这个环境之内运行。PaaS的开发与应用具有以下几个方面的特点：1）使开发者能够充分地利用供应商提供的应用能力，对互联网进行不断地开发；2）为应用运行环境和管理机制提供了保障，降低了应用运行管理力度，大大加快了应用的速度。
二、基于PaaS云的业务网架构
基于PaaS云的业务网平台是独立于底层物理环境、基础业务能力的PaaS架构的云平台，应实现业务开放、、执行、基本业务能力的封装，个性化业务及应用提供等功能。可实现业务能力的汇聚和开放、业务应用快速上线。
应该包括以下几部分基本功能：
（1）能力开放引擎：能力开放引擎是实现电信能力、内容能力、应用能力、数据能力封装的能力网关，提供基于SOA的Webservice服务接口供业务应用调用能力服务，实现业务能力的聚合和开放。
同时需要实现对各种能力的管控：
接入控制：协议转换、路由管理、接口适配、免订购。
能力管理：用户管理、开发者管理、业务能力路由数据管理）。
能力鉴权：安全管理、鉴权认证、免订购应用支持。
（2）业务运行引擎：是基于PaaS云的业务网平台的逻辑主体，提供标准的应用托管环境，主要支持大规模应用的部署、分布式计算和数据库服务，以及应用的集群管理和路由管理，包括：
集群管理：伸缩管理、资源管理、动态迁移、容错控制。
路由管理：负载均衡、分布式缓存、智能分发。
（3）业务开发引擎：包括标准的开发环境，主要支持互联网开发，提供基于SDK的开发工具包并提供必要的组件库，提供能力调用模拟网关、终端模拟器，一键部署和管理工具。
基于PaaS云的业务网目标架构图1：
三、 关键问题分析
在PaaS系统建设过程中，运营商需要结合自身特点，采用与之匹配的商业模式，掌握好系统的运营流程，以确保目标功能和架构问题得到有效的解决，以推动云计算PaaS的持续发展。
3.1 云化演进模式
目前来说，运营商在云服务方面，主要推出IaaS、SaaS两种，其中，PaaS暂时还没有推出产品。然而，通过利用云计算PaaS服务，电信运营商将会推出两种模式：
（1）从IaaS向PaaS拓展模式
当前，运营商推出的IaaS云服务主要以下产品：云存储、云数据中心、云桌面、云安全等。这种产品模式主要支持开发商将IaaS应用在云数据中心，同时合理地调整应用中的资源需求弹性。并将相关程序上传至PaaS平台，这样不仅能够确保产品的正常运行，而且能够减少额外的配置。
（2）从业务应用向PaaS拓展模式
在为客户提品服务的过程中，运营商经常会发现一种现象：在各个产品中，一些电信核心资源和应用功能将会被复用，鉴于此，运营商可以将应用功能封装起来，以组件形式开放给开发者，这样能够减少开发的工作量。而就是利用PaaS云的方式来实现这个能力开放的过程。
3.2 关键技术
（1）分布式存储技术。目前，随着云计算技术的不断发展，分布式文件系统得到了广泛的应用。分布式文件系统作为底层存储架构，具有容量高、扩展能力强等优势，从而使得该系统所构建的数据库成为云数据管理中重要组成部分。这些数据库通过利用分布式计算技术，在一些场合应用中具有一定的优势。
（2）能力开放技术。基于PaaS的云化平台，具有汇聚互联网能力，利用能力开放技术，为开发者提供最简化的接口形式。同时，还可以简化电信能力，合理地调用参数进行配置，并可以将传统电信接口形式转换成互联网主流接口形式，甚至可以为主流操作系统的SDK包的互联网能力提供开放，以统一标准确保互联网能力得到合理的引入。
（3）沙箱技术。目前主流的PaaS平台采用了沙箱技术进行应用的隔离。沙箱是实现平台应用隔离的技术，在不同应用运行环境下，达到了的隔离环境的目标。供应商为了提供沙箱环境，主要通过为每用户应用提供一个容器的方法来达到隔离的目的。
（4）分布式缓存技术。在互联网应用中，经常会遇到反复在数据库中执行相同的查询从而取出相同的数据的情况。对于数据的查询会耗费一定的时间，这种重复读取极大地增加了数据库以及WEB应用服务器的负载，数据处理时间延长将导致WEB应用服务器延时增加。为了解决这个问题，缓存技术逐步被应用到WEB应用中，同时与分布式技术相结合，形成了分布式缓存技术。
四、发展展望
云计算技术的出现，给运营商带来了一些机遇，如在业务扩展、服务升级、平台整合上提供了机会。但同时也对运营商现有运营管理体制和组织架构带来了冲击。在云计算应用中，运营商合理地定位好各自的云计算服务目标，这样才能够确保企业的持续发展。
PaaS作为整个云计算服务体系中重要系统之一，直接影响到运营商之间竞争的成败。目前来说，我国大部分运营商在PaaS方面进行了商用，但与业界标杆相比，仍然存在着较大的差距。由于运营商有存量用户规模较大，且具有可开放的电信能力和丰富的运营经验，若能够在商业模式、关键技术等方面得到进一步的突破，搭建基于云计算PaaS模式构建的业务平台，将会汇聚云计算的优势，为合作伙伴提供一站式的部署运营服务。
参 考 文 献
[1] 陈玄平.PaaS理念及其在电信运营中的应用[J].福建建筑，2012（05）.
简述云计算的关键技术范文第9篇
[关键词]云计算；大规模图数据；处理技术
计算机技术中比较常用的抽象数据结构就包括图，相比较树和线性表来说，语言以及结构变得更复杂，存在一定表示能力，实际生活中不少领域都在合理应用图结构，到处都能发现与图有关的应用以及处理，例如传统应用，科技文献引用、预测疾病爆发路径、确定最合理运输线路等。新应用，生物信息网分析、分析语义Web、分析社交网路等。虽然已经过很长时间的发展和应用，但是随着不断发展科学技术，使得出现更多、更大的图规模，需要不断完善理论基础，确保可以高效处理大规模图。
一、云计算简介
在高速发展互联技术的基础上形成了云计算技术，属于全新计算方式，主要核心就是互联网。在2007年云计算被美国IBM提出，这也是第一次提出云计算，依据此，云计算主要就是用来描述一种类型或者一个系统平台中的应用程序，具备数据存储量大、处理能力强、灵活性高以及可扩展性和通用性的优势和特点，目前已经得到广泛应用[1]。
二、云计算环境下大规模图数据处理技术的
图实际上是非线性数据结构，具备一定多对多关系，在图数据中，可以通过零个或者多个直接后继和直接前趋构成相关元素，相比较其他形式结构来说，图数据具备相对更加丰富的语义，已经被大量运用到工程、科研等方面，因为图数据具备非常多的数据量，因此，分析和研究对大规模图数据处理技术已经逐渐发展成为广泛关注的重点。通过不断的研究和分析，已经具备一定水平的图处理技术，日益完善相关技术理论，为应用大规模图技术提供基础和保障，但是由于不断发展信息技术，促使快速发展多种多样的信息，导致存在越来越大规模的图数据，因此，需要适当提高研究而大规模图数据处理技术的力度，为有效处理大规模图数据提供平台[2]。可以从以下几方面进行分析：
（一）云计算环境下存储图数据的方式
在充分研究和分析大量资料和文献之后得到，目前，在应用以及管理大规模图数据处理技术的时候，其中主要包括超图数据模型、单图数据模型两种常用数据模型，上述两种数据模型都可以在一定程度上对无向图和有向图进行相应处理，但是两种方式最根本区别就是不同的存储格式。大规模体数据进行存储的时候，最基本的就是云计算分布式存储系统，可以把云计算分布系统分为分布式数据库以及分布式文件系统两种形式。分布式文件系统中最重要就是HDFS和GFS，能够直接存放临接矩阵和对接表；分布式数据库，也就是说NoSQL，其中最重要的就是Hbase和Big Tabl。分布式数据库可以分为以下将基本数据模型：主要包括KV存储模型、CFS列族存储模型、DS文档存储模型。DS模型具备方便、灵活的优势，比较适合使用存储结构化数据，此模型不适合对图数据进行存储。经过大量数据分析研究表明，KV存储模型十分适合存储大规模图数据，KV存储模型存在支持哈量存储、高并发查询以及模式结构简单的特点，在处理Page Rank等图数据的时候，一般情况不会出现复杂操作，能够符合数据处理的基本需求，如果是利用邻接表的方式形成图数据，Key就是图的源顶点，Value就是出边信息和点的值，可以更加方便的迁移和合并数据，增加空间局部性，大幅度降低处理查询过程中读取数据的次数，可以在一定程度上提高效率[3]。
（二）云计算环境下分割图数据
一般来说，云计算环境中处理大规模图数据，处理方式应该是分布式并行，因为图计算存在一定强耦合性、图数据具备连通性，为了能够更加高效的处理图数据，应该适当降低子图数据之间耦合度，图分割是有效实现目标的主要方式。基本流程是：首先需要分给具备相对比较完整逻辑结构的大图，然后在分布存储系统节点中分别放置分割部分，进行适当处理，并且每个子图启动以后都需要能够具备与之对应的计算服务，在处理完子图以后，就达到处理大图的目的。在上述处理过程总，分割大图以后，能够得到相对比较好的分割效果，但是在对大图进行分割的时候，需要重合分析图规模均衡性以及内部连通性，保证能够降低子图连通性，增加内部连通性，可以在一定程度上影响分布并行处理大数据机制的运行。此外，也应该降低子图规模均衡性，不能形成比较大的偏斜，避免由于过大时间差距影响系统同步性[4]。
（三）云计算环境下的图数据计算模型
现阶段，基于云计算基础上具备两种应用广泛的模型，包括BSP模型以及Map Reduce模型。
1、Map Reduce模型
Map Reduce模型主要包括由多个reduce、map共同形成的并行处理方式，可以把执行任务阶段分为两部分，一是Reduce阶段，在此过程中，Reduce任务会聚集处理接收到的数据，从而得到相关输出结果，并且能够在分布式文件中保存数据。二是Map阶段，此过程中，Map任务会合理计算分配到系统的数据，输出与之对应的key值，然后在reduce任务中映射出相对应的数据信息。
2、BSP模型
BSP模型主要就是说在并行执行消息通信的时候，具备好、数据竞争以及免锁死的运行特点，在云计算环境下处理大规模图数据需要合理使用上述模型，在迭代处理的时候，相比较Map Reduce模型来说，BSP模型具备相对比较高的执行效率。
（四）云计算环境下处理查询图数据
基于云计算基础上，主要存在两种能够支持处理查询大规模图数据的驱动模式，也就是被动遍历模式和主动遍历模式。上述两种模式具存在图顶点是操作对象的共同特点，也就是说操作处理技术的基本关键就是图顶点。第一，被动模式。上述处理模式能够不进行调用处理函数，可以适当降低处理不必要顶点，大量节约资源。第二，主动遍历模式。上述处理模式，具备比较强实用性，但是应用在特定情况下，会形成浪费资源的问题。
结束语
总之，依据云计算为基础，充分分析和研究大规模图数据处理技术，可以发现，在处理大规模图数据中应用云计算技术，能够有效提高处理效率。
参考文献
[1]于戈，谷峪，鲍玉斌等.云计算环境下的大规模图数据处理技术[J].计算机学报，2011，34（10）：1753-1767.
[2]李健，黄庆佳，刘一阳等.云计算环境下基于粒子群优化的大规模图处理任务调度算法[C].//2012年第三届中国计算机学会服务计算学术会议论文集.2012：1-8..
简述云计算的关键技术范文第10篇
关键词：云计算技术能源管理软件应用
引言
我国是工业能耗大国，工业用能占我国终端能耗总量的70%左右。为缓解我国经济发展需要与能源资源不足之间的矛盾，企业纷纷使用能源管理软件，利用信息化手段有效管理能源，降低运营过程中的能源消耗。
随着信息技术的飞速发展，企业希冀以更低的成本投入获取同样有效的能源管理措施，而云计算的出现使其变成现实。
1、什么是云计算
1.1云计算的定义
目前国内对云计算还没有一个统一的标准定义，只是在大体上做了一些概念性的表述。简单地说，云计算就是提供基于互联网的软件服务。我们可从三方面进行描述。第一方面，软件作为服务(SaaS)，提供使用服务商运行在云基础设施之上的应用；第二方面，平台作为服务(PaaS)，提供在云基础设施之上部署用户创建或采购的应用,这些应用使用服务商支持的编程语言或工具开发；第三方面，基础设施作为服务(IaaS)，提供云供应了处理、存储、网络以及其它基础性的计算资源,以供用户部署或运行自己任意的软件,包括操作系统或应用。另外，云计算技术具备广阔的接纳入口，随时准备丰富自身。
1.2云计算的体系结构
云计算的体系结构，包含云服务、云平台和硬件平台。云服务就是指可以在互联网上使用一种标准接口来访问的一个或多个软件功能；云平台是云服务的运行平台，它提供服务开发工具和基础软件（如数据库、分布式操作系统等），从而帮助云服务的开发者开发服务；硬件平台是包括服务器、网络设备、存储设备等在内的所有硬件设施，它是云计算的数据中心。
2、什么是能源管理软件
2.1 能源管理软件的定义
能源管理软件是一种为多层次体系提供能源产、供、销决策的软件系统，集自动化、信息化及标准化的软件、服务、管理体系于一身。技术方面，采用最新的WEB2.0、Hibernate 技术，选用大型数据库平台和工作流引擎，基于面向对象的软件设计思路，并采用B/S三层结构模式应用；应用方面，通过企业提供的基础能源数据资料，经过软件的计算和模型分析，得出准确的能耗数据和优化分析结果。
2.2 能源管理软件的发展
从1997年开始，我国企业逐步重视通过信息化手段有效管理能源，从最初的简易统计分析工具发展到能源管理系统（EMS），再发展到能源管理平台（EMIS）,逐渐形成“自动化、信息化、标准化”的能源管理软件，并结合全过程的节能服务，为企业翻开能源管理的新篇章。如今，随着云计算技术的出现，能源管理软件的发展也将迈向一个新的阶段。
3、云计算在能源管理软件中的应用
云计算是如何走进能源管理软件的？随着能源管理软件在企业的全面推进，数据规模和业务量快速增长，应用需求呈现多样化，对业务功能、信息利用、数据质量、信息服务水平等提出了更高的要求。而单靠先前模式运行下的能源管理软件已不能满足这些要求，在能源管理软件中引进云计算技术，利用此技术的优越资源，为企业增强数据安全性，加快信息共享速度，并提高服务质量、降低能耗成本，已经成为迫在眉睫的任务。下面我们从实施、效益、难点三个方面简单阐述云计算在能源管理软件中的应用。
3.1 三层体系结构实现平稳实施
云计算作为一种美丽的网络应用模式以其特有的三层体系结构为使用者提供服务。能源管理软件结合自身特点，首先优化模块的耦合性，设计预留扩展接口，可无缝享有云服务，其次从系统稳定性、数据安全性、网络畅通性等方面充分考虑，保证能源管理软件在接入云平台后正常运行，再者有选择性地应用硬件平台中提供的各类设施，保证整体稳定性。
3.2 大大降低企业信息化投入成本
每一个企业都在盘算着这样一笔账目，如果使用云计算技术下的能源管理软件，能为其节省多少成本，又能为其带来多大效益。
架构一个能源管理软件一般需要应用到的成本项主要包括设备购置成本（服务器、网络设备、存储设备等）、管理维护成本、机房空间成本等，其中单就设备购置成本这一项就耗资上百万。随着信息化建设的不断发展，各类成本耗费仍呈上升趋势。
采用云计算技术，企业单位就不必再购买此类昂贵的设备，进行无休止的维护工作等，而完全将其转移到云计算服务提供商。在极大程度上降低信息化成本投入的前提下，获得良好的能源管理效益。
3.3 亟待完善的问题
任何一项新技术的产生与发展都伴随着一个不断修葺完善的过程。云计算技术已经发展到一定的成熟阶段，但仍旧存在着许多亟待完善的方面，这里主要提出以下两方面问题。
（1）数据安全性
在安全方面，云计算提出云安全的概念，认为可以通过新型分散处理编程技术在集群中进行大规模数据处理的框架，可分配到多个节点上，然后再收集、整理从各个节点上返回的信息，并最终做出解答。
但是，我们不难发现安全概念下潜伏的危机。首先，云计算的服务提供商安全吗？其中包括他们的网络是否安全，提供的存储是否安全，会不会盗用账号，泄露数据等。其次，整个云计算的应用并没有一个统一的协议标准，假冒、仿冒、盗用该项技术等行为风行，必将使得整个云计算的数据安全受到威胁。再者，针对各种间谍软件、木马、病毒、蠕虫，是否已经做好了精细化管理的入侵检测和入侵防御服务等。
（2）云计算标准
无以规矩不成方圆，云计算也需要一套行之有效又不至于成为桎梏的标准。统一的云计算标准有助于确保云计算的开放和有序竞争，防止技术锁定，随着云计算技术相关技术的日益成熟与应用，业界对其标准的呼声也日渐高涨。
4、结束语
目前云计算在能演管理软件中的应用依旧处于探索阶段，将会出现诸多不可预测的难题与挑战，但是我们相信随着这种技术的日趋成熟，必将给能源管理软件行业带来深刻的变化，为全球化能源管理做出巨大贡献。
参考文献：
[1]杨正洪，郑齐心，吴寒．企业云计算架构与实施指南[M]．清华大学出版社，2010.
[2]王鹏．云计算的关键技术与应用实例[M]．人民邮电出版社，2010.
简述云计算的关键技术范文第11篇
关键词：移动互联；医护；教育；云平台
1 概述
调研公司Gartner的数据显示：2011年，全球云计算服务的市场规模为900亿美元，中国占全球云计算市场份额可能不到3%，但却以每年40%的速度增长。有关云计算战略研究报告也显示：中国云计算产业的市场规模预计从2010年的167亿元增长到2013年的1174亿元，年增长率为91.5%。中国互联网协会预计，到2015年，中国云计算市场将达到1万亿元。
而就教育行业来说，它的发展最新趋势为云教育，云计算在教育领域中的迁移称之为“教育云”，其实就是云平台服务，让教育行业信息资源系统的整合和共享，这样可以解决中国教育领域里存在的教育资源不平等潜在矛盾，借助云技术实现资源平均分配共享。可以说，云计算+教育=教育云。
中国目前的云计算发展步伐与国外保持几乎一致的水平，而且尤其是在教育和医疗两大行业发展尤为迅速。教育云不仅仅是教育设备方面，不仅仅是把教育资源送到一个终端产品那么简单，更应该是教育方式的转变。这里要培养大量优秀的培训讲师，成为“云端”的主力军，不断充实云教育平台的内容。文章讨论的是云教育平台在医护领域的应用，第二部分对医护教育云平台进行简要介绍，然后具体阐述移动互联模式医护教育云平台建设内容、系统架构和搭建步骤，第三部分给出结论。
2 医护教育云平台
2.1 医护教育
一个医院的发展，离不开医护人员自身素质的提高。随着经济社会的发展、疾病谱的变化、科学技术的进步、医学模式的转变和医药卫生体制改革的推进，人民群众对医护人员的素质能力寄予新的期待，医护人员对不断提高自身职业素质和专业水平的要求也愈发迫切。加快继续医学教育改革发展步伐、完善终身教育体系、加强全体医护人员的继续医学教育、提高医护队伍整体素质，为维护和增进人民健康提供人才支撑，已成为巩固深化医改成果、加快卫生事业科学发展、建立基本医疗卫生制度和改善民生的一项十分重要而紧迫的任务，事关当前，惠及长远。
医护教育是医疗服务行业继续医学教育学习新理论、新知识、新技术、新方法的一种终身教育形式。我国将其定义为大学毕业后的岗位培训性质的教育和知识更新性质的教育。随着人类生活水平的提高，科学技术的飞速发展，医疗服务行业面临着更加严峻的挑战，继续医学教育也引起了各国医疗卫生队伍的普遍关注和高度重视。
移动互联模式医护教育云平台建设目的是通过建立优质医护教育资源共享云平台，使得医护人员享有优质教育资源，快速拉升医院实力，整体提升医院医疗水平。同时优化教育流程，规范管理操作，提高工作效率，节省工作时间和人力、财力，减少了运行投入，并考虑引入新颖的多媒体动漫教材及互动学习应用，提高医护人员学习兴趣与课堂参与度，整体提升教育和学习质量。
2.2 移动互联模式医护教育云平台建设
在云平台上架构医护行业能力教育与考核平台系统，系统以会员制方式为医护人员素质提升提供学习环境与自我测试环境，系统融合移动互联技术、WEB交互技术、短信平台技术、情境教学技术，构建医疗a行业理论与实践知识数据库，开发升级式、多规则的考核系统。移动互联模式医护教育云平台系统基于B/S模式架构运行于MS平台的应用软件，系统采用开放性结构，具有良好的兼容性，只要提供数据库接口就能很容易与各种应用软件对接[1]。在移动互联应用细节上表现得更加人性、更加成熟、更加完善，同时结合用户需求，满足现在各行各业的网上考试、网上学习要求，系统灵活性强，安全性能高[2]。在互联技术的系统应用方面采用新兴技术和传统技术相结合的方式，实现在线方式的考试和学习。移动互联模式医护教育云平台建设内容如图1所示。
图1 移动互联模式医护教育云平台建设内容
该医护教育云平台为医护人员开辟了专门的应用环境，医护人员通过手机、家庭电脑、PAD等设备通过无线或者有线网络都可以进入相应的学习界面，及时看到自己的学习情况和进度、为自身营造一个良好的学习环境。
在医院信息中心搭建移动互联模式医护教育云平台，建设方案涵盖了医护教育数据挖掘、教育数据仓库和教育数据移动互联传播三大系统。教育云平台包括基础设施服务、平台服务以及软件服务。基础设施包括服务器、存储系统和网络系统等硬件部分，通过虚拟化技术提供基础硬件平台服务；平台服务，包括认证、授权、数据管理等平台服务系统，主要由中间件、数据库以及开发平台等组成；软件服务，是教育云的上层服务，也是教育云的核心部分，教育信息化系统部署在该层，通过统一门户提供服务，是用户获得服务的入口。基于这个教育云的平台以前很多不能共享的教育资源现在可以共享了，对于每个教育阶段都是一个有力的工具。该教育云平台系统架构如图2所示。
图2 教育云平台系统架构
具体搭建步骤如下：
第一步：运用虚拟化技术对现有的计算、存储和网络资源进行有效整合，搭建教育数据中心的云计算基础平台。可以采用Power7小型机1台，X86服务器2台进行计算资源整合，建立计算资源池；利用5020存储、V7000存储实现可管理的存储虚拟化，利用sun交换机、核心交换机做网络虚拟化，搭建医护教育云平台。
第二步：运用专业的数据库软件搭建教育数据中心的数据仓库，将分散在各业务系统的数据进行抽取、清洗、过滤，并转换为标准格式数据存放到数据仓库，实现“多口径输入，统一口径输出” [3]。选择多维数据仓库用于数据管理，与传统二维仓库相比，多维数据仓库能够更有效地保障数据安全性和准确性。
第三步：对数据仓库的标准数据进行深度挖掘，建立教育信息系统和管理辅助决策系统。数据从各业务系统通过ETL抽取出来，加工后放入数据仓库中，深入挖掘制作知识报表，通过局域网展现为知识条目，利用关键技术进行考核指标分析[4]。
3 结束语
文章重点讨论云计算机技术在医护教育中的应用，云计算是以虚拟化技术为基础，以网络为载体提供基础架构、平台、软件等服务为形式，整合大规模可扩展的计算、存储、数据、应用等分布式计算资源进行协同工作的超级计算模式。作为一种全新的互联网应用模式，云计算将成为未来人们获取服务和信息的主导方式。云教育平台比传统的网络教育平台更适用于移动学习。
参考文献
[1]张国臻.移动互联时代的网络教育资源建设[J].计算机光盘软件与应用，2014，5：114+116.
[2]赵姝淳，孙曙辉.移动互联网技术在教育领域的应用[J].发明与创新（教育信息化），2014，1：49-53.
[3]张爱玉，周卫东，夏吉广，等.云平台搭建的关键技术研究[J].中国安防，2012，9：88-94.
[4]龚洪敏.基于云计算环境的优质资源共享平台的研究[D].陕西师范大学，2013.
简述云计算的关键技术范文第12篇
【关键词】云计算；云数据管理；技术
中图分类号： C37 文献标识码： A 文章编号：
一、前言
云计算和云数据管理技术越来越受到人类的重视，目前科技越来越发达，云计算和云数据的管理技术成为了科技研究的热点问题之一，云计算作为一个新兴的技术，已经和云数据管理一起，为人类的文明作出了进一步的贡献。
二、云计算概念
云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。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。
三、云计算的关键技术
1虚拟化技术
虚拟化技术是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行，它可以扩大硬件的容量，简化软件的重新配置过程，减少软件虚拟机相关开销和支持更广泛的操作系统方面。通过虚拟化技术可实现软件应用与底层硬件相隔离，它包括将单个资源划分成多个虚拟资源的裂分模式，也包括将多个资源整合成一个虚拟资源的聚合模式。
2分布式海量数据存储
云计算系统由大量服务器组成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，用冗余存储的方式（集群计算、数据冗余和分布式存储）保证数据的可靠性。
3海量数据管理技术
云计算需要对分布的、海量的数据进行处理、分析，因此，数据管理技术必需能够高效的管理大量的数据。云计算系统中的数据管理技术主要是Google的BT(BigTable)数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。
四、云数据管理系统(CDMS)基本原理
虽然 GFS、HDFS、S3 等分布式文件系统较好地解决了云计算中海量数据的组织问题,能够高效读写“云端”海量数据,但对于结构化数据的管理仍需要借助专门的数据管理系统。 两者之间的关系或分工,类似于操作系统中负责文件组织的文件系统和负责结构化数据管理的数据库管理系统(DBMS)。 云数据管理必须有效地解决云计算中大数据集的高效管理、海量数据定数据的快速定位等问题。Google 的 BigTable、Hadoop 的 HBase、Sector/Sphere都是目前相对比较成熟的云数据管理系统。BigTable 是 Google 为有效管理大规模结构化数据而设计的分布式存储系统,例如数千台服务器的上 PB(petabytes)级规模的数据。
1 BigTable 原理
BigTable 在很多地方与数据库很类似, 使用了很多数据库的实现策略。 但不支持完全的关系数据模型,而是为客户提供了简单的数据模型。 BigTable 对数据读操作进行优化,采用列存储的方式,提高数据读取效率。 BigTable 的基本元素包括行 (row)、 列族 (column families) 和时间戳(Timestamps)等。 其中，行关键字可以是任意字符串(目前支持最多 64 KB,多数情况下 10～100 字节足够),在一个行关键字下的每一个读写操作都是原子操作(不管读写这一行里有多少个不同列), 这样在对同一行进行并发操作时,用户对于系统行为更容易理解和掌控。 列族由一组同一类型的列关键字组成,是访问控制的基本单位。 列族必须先创建,然后能在其中的列关键字下存放数据；列族创建后,族中任何一个列关键字均可使用。时间戳可以由 BigTable 来赋值,表示准确到毫秒的“实时”或者由用户应用程序来赋值。 不同版本的表项内容按时间戳倒序排列,即最新的排在前面。 为了简化对于不同数据版本的数据的管理,对每一个列族支持两个设定, 以便于 BigTable 对表项的版本自动进行垃圾清除。用户可以指明只保留表项的最后 n 个版本,或者只保留足够新的版本(比如只保留最近 7 天的内容)。
SSTable 提供一个从关键字到值持续有序的映射,关键字和值都可以是任意字符串。 块索引(block index)存储在 SSTable 的最后,用来定位数据块。 Chubby是 BigTable 采用的一个高度可用的持续分布式数据锁服务。 每个 Chubby 服务由 5 个活的备份构成,其中一个为主备份并响应服务请求。 只有当大多数备份都保持运行并保持互相通信时,相应的服务才是活动的。 当有备份失效时,Chubby 使用 Paxos算法来保证备份的一致性。
2 、HBase 原理
HBase是 Hadoop的子项目,是目前比较成熟的云数据管理开源解决方案之一。 HBase 采用与 Bigtable 非常相似的数据模型。 用户存储数据行(data row)在一个标识表(labelled table)中,一个数据行有一个可排序的主键或分类键 (sortable key) 和 任 意 数 量 的 列 (column)。 表 是 疏 松(sparsely) 存储的 ,因此用户可以根据需要给同一表中的不同行定义各种不同的列。 每张 HBase 表的索引是行关键字(row key)、列关键字(column key)和时间戳(timestamp)。 如图 3所示, 每个值是一个很难解释的字符数组, 数据都是字符串,不区分类型。
列名字的格式是“:”,都是由字符串组成,每一张表有一个族(family)集合,这个集合是固定不变的, 相当于表的结构, 只能通过改变表结构来改变。 标识(label)值相对于每一行来说都是可以改变的 。 Hbase 把同族里面的数据存储在同一个目录下, 而 Hbase 的写操作是锁行的,每一行都是一个原子元素,都可以加锁。 所有数据库的更新都有一个时间戳标记,每个更新都是一个新的版本,系统会保留一定数量的版本,这个值是可以设定的。 用户可以选择获取距离某个时间最近的版本,或者一次获取所有版本。Hbase 遵从如图 4 所示的简单主从服务器架构, 每个Hbase 集群通常由单个主服务器 (master server)、 数百个或更多区域服务器(region server)构成。 每个 Region 由某个表的连续数据行组成,从开始主键到结束主键,而某张表的所有行保存在一组 Region 中。 通过用表名和开始/结束主键,来区分不同的 Region。 区域服务器主要通过 3 种方式保存数据:Hmemcache 高速缓存, 保留的是最新写入的数据；Hlog 记录文件,保留的是提交成功了,但未被写入文件的数据；Hstores 文件,数据的物理存放形式。
3 、Sector/Sphere 原理
参考文献[43]还从通信协议、数据传输协议、程序设计模 式 、 安 全 模 型 等 方 面 对 GFS/BigTable、HDFS/HbaseSector/Sphere 进行了比较 。 Robert L Grossman 等在设计并实现 Sector/Sphere的基础上,利用数据发掘应用进行了性能方面的实验。
五、云数据管理技术分析
在新兴的云计算数据管理领域Google的BigTable，MapReduce和亚马逊的Dynamo技术针对云计算海量数据的问题和应用特点有了很多创新，综合来看未来云计算数据管理主要包括以下几个层次．其总体架构如图6所示：如图6所示云计算数据管理层次分为4层，分别为：数据组织与管理，数据集成与管理，分布式并行处理，数据分析．最终实现对非确定性数据的管理与集成，为用户提供高效的查询等服务．
六、结束语
通过分析和研究，我们发现，云计算虽然成为了人们热捧的新技术，但是它和云数据都面临着很多的挑战，未来需要我们对云计算和云数据的管理作出进一步的分析和探讨，以便于更好的使用这两个新兴的技术。
参考文献
[1]吴吉义,傅建庆,张明西,平玲娣 云数据管理研究综述[J].电信科学. 2010(05)
[2]周傲英,金澈清,王国仁,李建中.不确定性数据管理技术研究综述[J].计算机学报. 2009(01)
简述云计算的关键技术范文第13篇
中图分类号：TN91 文献标志码：A 文章编号：1009-6868 (2012) 03-0057-04
7 云存储成功案例分析
云存储[1-3]作为云计算[4]的重要组成部分，许多IT巨头正在极力从事云存储的研究与开发，他们通过多种技术相结合的方式，将传统存储提升到了云存储的层次，并且对企业和个人提供了一系列的高质量服务。下面将对几个目前比较典型的云存储成功案例进行探讨与分析。
7.1 Google GFS
Google除了拥有全球最强大的搜索业务外，还有Google Earth、Gmail、Google Map等其他业务。这些业务存在的共性问题是业务数据量巨大、业务访问量巨大、需要面向全球的用户提供实时服务。针对上述问题，Google研发出可以让几百万台廉价的计算机协同工作的技术，并且可以共同完成上述业务。
其中GFS[5]是Google研发的大型分布式文件系统，作为整个业务链底层的海量数据存储支持。因为GFS并不是一个开源的系统，因此现在仅可以从Google提供的技术文档和相关文章中获取GFS的相关技术信息。其实，GFS最吸引人的地方就是简单易用，并且将容错机制交给文件系统完成，通过软件的方法解决了系统可靠性问题，使存储成本显著的降低。另外，GFS将服务器可能产生的故障视为正常的情况，通过多种角度、多种方法、多种策略进行容错处理，从而保证了数据存储的安全性及系统的不间断服务。
GFS的系统架构如图4所示，GFS将系统的所有节点分为3类，即客户端(Client)节点、主服务器(Master)节点、数据块服务器(Chunk Server)节点。其中客户端节点并没有遵守可移植操作系统接口(POSIX)规范，而是采用了一组专用的接口。主服务器节点属于GFS架构中的管理节点，主要负责整个存储系统的管理工作，并且用于保存系统的元数据，主服务器节点在整个系统中只有一个。GFS的规模是通过数据块服务器节点的个数而决定的，GFS将所有文件按照固定的大小进行分块操作(默认大小为64 M)，并且为每个块分配了一个对应的索引。
Google针对其应用的大规模、实时性等特点，从多个角度对GFS进行了优化，目的是能够达到成本与性能的最优平衡。GFS主要有4个特点：
(1) 提供专用接口。传统的分布式文件系统一般都会提供与POSIX规范兼容的接口，但是GFS为了面向Google的应用，采取了专用的访问接口。即接口通过库文件的形式与应用程序共同编译，在应用程序访问的时候会调用这些库文件的应用程序编程接口(API)。GFS提供专用接口的目的是可以降低系统开发与实现的难度，对应用提供特殊支持，还可以通过和Client、Master、Chunk Server节点直接交互从而提高系统效率。
(2) 采取中心服务器的模式。GFS通过中心服务器的模式管理整个系统，由于GFS只设计了一个中心服务器，因此可以较好地解决数据一致性问题。
(3) 系统在用户态下实现。GFS并没有选择传统的内核态形式，而是选取了用户态的形式实现系统。主要是因为在用户态下不需深入了解操作系统的内核，降低了开发的难度。GFS的节点通过进程的方式运行，以方便系统的优化。
(4) 不需要缓存数据。GFS没用采用缓存机制，主要是因为设计缓存机制需要耗费大量的精力，并且考虑到客户端并不需要大量的、重复的读写操作。
除了上述特点外，GFS还通过集群安装技术、节点动态加入技术、集群故障检测技术、节能优化等技术提高了系统的高可用性与高可靠性。
7.2 Amazon S3
Amazon是通过强大的电子商务服务逐步走向成功的，随着Amazon用户数目的不断增加，用户数据、商品数据、服务数据呈爆炸性增长，Amazon凭借着非常先进的分布式技术很早就进入了云存储领域，并且在云存储方面一直处于世界的领先地位，非常具有代表性。
S3[6]被称为简单存储服务，是Amazon推出的面向用户的文件存储服务。用户可以通过S3的服务接口将任意类型的文件永久或临时存放在S3服务器上面。S3的特点是系统可靠、接口易用、成本低廉。
但是S3设计之初的就是为了能够使文件操作方式尽量简便、高效、快捷，并且支持用户重复的读写操作，但是传统的关系型数据库并不能够满足上述要求。S3的基本结构如图5所示。S3并不是采取传统的关系型数据库作为存储方式，而是通过系统设计的对象、键、桶来构建存储系统。
对象是S3最基本的存储单元，它由数据和元数据构成，数据可以是任何类型的文件，元数据是数据的描述性文件，元数据一般与数据联合出现，并不会单独在系统中存在。其中，元数据又分为系统元数据和用户元数据，S3对用户元数据的大小有限制，不能超过2 048 B。S3对对象的大小以及名称大小也都有限制，对象被限制在5 GB以内，UTF-8编码下的对象的名称被限制在1 024 B。键是对象的唯一标识，S3规定每个对象必须制定一个键。桶的作用是用来存储对象。Amazon对于每个用户的限制为最多使用100个桶，但是每个桶的对象数量并不限制。
当然，作为商业服务的提供者，S3的安全措施也设计的非常完备。S3通过用户身份认证和访问控制列表提高了系统的安全性。
7.3 Microsoft Azure
Microsoft作为IT巨头开创了PC时代，随着云时代的来临，Microsoft PDC2008大会上，Microsoft公布了Microsoft的云计算战略计划以及Microsoft云服务平台Azure[7]。在Microsoft PDC2010大会上，Microsoft公布了Azure的最新版本。在该平台上，允许用户通过多种编程语言和框架进行开发，包括：C#、NET、PHP、Python、Java等多种语言。
Azure的存储服务主要依靠Microsoft的数据中心来完成，用户可以在任何时间、任何地点通过网络访问Azure，通过云端的应用程序存储任意数量、任意时间的数据。目前Azure的存储服务主要提供了3种数据存储结构，分别是Blob类型、Table类型、Queue类型。
Blob主要用于存储比较大型的数据对象，通过分层分块的方式管理数据，主要目的是创建重量级、可扩展的应用。对于数据的安全性考虑，Blob提供了一套访问控制机制，设置了公有读取和私有两种访问修饰符，前者可以不经过任何授权就可以对数据进行访问，后者只有经过授权后的合法用户才能够对数据进行访问。
但是Blob有一个缺点，就是更适合存储无结构的数据，对于结构性较强的数据不是特别适合。为此，Azure又提供了另一种存储结构Table。Table不同于关系数据，它并不采用二维表，也不支持结构化查询语言(SQL)查询，但可以存储结构性较强的数据。Table主要采取了具有层次结构的实体、属性模式。Queue类型存储结构主要是用来存储一些交互数据。
7.4 VMware存储
VMware已经成为了虚拟化技术的杰出代表，VMware也正是利用了自己虚拟化技术的优势，提出了自己的云战略，并且推出了面向集群服务器的虚拟机产品vSphere[8]。vSphere的推出对云存储的发展起到了非常大的作用。
虚拟化技术对于云存储来说非常重要，vSphere支持多种网络存储，包括基于iSCSI、NFS协议的网络存储和FC数据存储等。
vSphere提出了虚拟机文件系统(VMFS)的概念，主要是针对高性能的集群文件系统，提供并发访问服务。VMFS的功能主要包括3个方面：
(1) 故障一致性恢复机制。该机制可以快速定位故障的位置，迅速地识别故障原因的本质，从而帮助虚拟机或者系统恢复，主要涉及了故障一致性的虚拟机I/O定位技术、分布式的日志记录技术和快照技术等。
(2) 磁盘锁定机制。该机制将已经启动的虚拟机磁盘进行锁定，从而防止多台服务器共同启动一台虚拟机而造成的故障。如果虚拟机下的物理主机出现故障，系统则会自动释放该故障主机下的每个虚拟机的磁盘锁。这些虚拟机可以进行迁移，并且可以从其他状况良好的主机上重新启动。
(3) 裸机映射机制。该机制可以使虚拟机直接访问物理存储中的逻辑单元号(LUN)。
表4对上述4种产品进行了分析、比较和总结。
目前在中国，云存储的服务也越来越引起企业界的广泛关注。例如：世纪互联的CloudEx云存储产品为企业和个人提供了安全、可靠的云存储服务。以及其它公司相继推出的云存储服务，包括金山快盘、115网盘、QQ网盘、飞速RayFile、纳米盘、新浪微盘、酷盘、360云盘、电信“e云”、盛大网盘等。
7.5 开源案例
云存储发展至今，不断有IT企业推出云存储系统，但是大多数都是商业平台。对于想要从事研究云存储的个人、机构和企业来说，技术的不公开带来了许多不便。但是现在有很多开源组织正在和广大研究人员一起从事云计算、云存储的研究。开源云平台的出现，给云计算、云存储的研究带来了新的活力。文章仅对两款比较受欢迎的开源云存储系统进行简要的介绍。
(1) Hadoop HDFS
Hadoop[9]是Apache开源组织设计的一个分布式计算框架，其核心技术HDFS、MapReduce、HBase分别是Google云平台中GFS、MapReduce、Bigtable的开源实现。Hadoop可以在大量廉价的机器设备上运行。HDFS是Hadoop的分布式文件系统，其设计目标为：
?假设硬件出现错误属于常态而不属于异常
?数据采取流式访问
?应用简单的一致性模型
?支持异构平台间的移植
?支持TB甚至是PB级的超大规模数据级处理
?移动数据的代价比移动计算代价要大
HDFS在可靠性方面也设计的比较充分，主要通过心跳检测机制、冗余备份机制、数据完整性机制、副本存放机制、空间回收机制、快照机制、元数据副本存放机制等提高系统的安全性。
此外，HDFS为了支持大文件的处理而设计的，因此HDFS适合处理大数据集。HDFS具有高效率的数据存储，采用智能化的副本选择策略，选择离用户最近的副本来满足用户的需求；它也支持数据均衡策略，使系统达到负载均衡。客户端的请求并不是直接到达处理中心，而是缓存到一个临时文件，解决了网络拥塞问题。客户端在写数据的过程中采取流水线复制策略。
(2) Eucalyptus
Eucalyptus[10]是Amazon云计算平台的开源实现。随着Eucalyptus研究的发展，从最初只支持Amazon EC2接口外，已经逐步扩展到支持S3等多种接口。
Eucalyptus的主要构件包括节点控制器、集群控制器和云控制器。节点控制器主要负责管理系统中的物理节点，每台物理机器上只需运行一个虚拟的节点控制器即可。集群控制器运行在集群的服务器上，主要负责管理节点控制器，一个集群控制器可以管理多个节点控制器。集群控制器可以收集节点控制器的状态信息，分配虚拟机。云控制器相当于整个系统的中枢，直接面对用户，负责处理用户发起的请求，做出系统高层决定。Eucalyptus的设计简单、透明、扩展性好，是研究人员或者团体的不错选择。
除了上述两种开源系统之外，还有很多开源云平台，例如：Cassandra、VoltDB、Enomaly ECP、Nimbus、Sector and Sphere、abiCloud等。每种开源系统都有自己独特的魅力，引领了开源云平台的热潮。
8 云存储未来发展趋势
存储已经成为这个数据爆炸时代的最基本的需求。在IT业迅猛发展的今天，云存储有着举足轻重的地位和作用。目前普遍将云存储称为第三代存储，以应对更多快速创新的应用、更多用户的需求以及更高质量的服务。云存储存在着以下一些发展趋势：
(1) 虚拟化环境下的安全性将变得越发重要。随着云存储的不断发展，存储虚拟化技术也正在一步一步地全面应用。其中的安全性主要包括两方面的问题：一是如何能在更短的时间内对数百甚至数千个虚拟机提供备份，并且需要进行恢复的时候如何能够更快速地进行恢复操作；另一个问题是如何能够保证用户之间数据的绝对隔离，用户将数据放到云存储平台上最担心的一点就是数据的保密性，如何更有效地防范非授权人员进行恶意访问成为研究的重点。
(2) 更深入地开展重复数据删除技术的研究。早在2008年，重复数据删除技术开始在世界上的一些国家引起普遍关注。2009年，EMC公司与NetApp公司针对重复数据删除技术厂商的代表Data Domain展开激烈的竞购，也让整个IT界对重复数据删除技术加倍关注；2010和2011年，全球知名的云存储企业几乎都采用了重复数据删除技术，并且取得了广大用户的认可。但是，目前重复数据删除通常只是应用在备份存储上，所以未来的趋势应该朝着主存上的重复数据删除发展。
(3) 私有云存储将大力开展。由于私有云存储相对于公有云存储而言，更具备安全性、高性能、可定制的特点，属于端对端的服务。因此，对用户而言，选择私有云存储会更加贴合实际，所以说私有云存储将成为未来云存储研究的一个热点。
(4) 云存储中数据的管理与挖掘将成为趋势。根据目前信息化的现状，如果只是简单的将越来越多的数据存放到存储系统里是没有任何意义的，必须能对海量数据进行管有效地管理与挖掘，将数据转换为信息。通过信息增加增值服务，提升数据价值，提高服务质量。因此，如何全面地对数据进行管理与挖掘也将成为未来的趋势。
(5) 云存储与社会化媒体更密切融合。随着Web2.0的大潮席卷而来，社会化媒体会更加贴近用户的生活，更加关注用户的需求。既然云存储的根本是服务，而社会化媒体更能促进用户之间交流、互动，因此如何在提供云存储服务的同时，增强用户社交化的服务，也将会是未来的一个研究热点。云存储热潮与社会化媒体热潮的融合会引发下一代互联网的革命。
9 结束语
经过对云存储概念、原理、技术、案例分析、未来趋势等方面的探讨，我们发现云存储并不是那么高不可攀。随着互联网技术的发展，云计算和云存储的各种技术将成为应对各项新的应用和挑战的利器。如何能够更好地把握与掌控用户，将成为云存储技术未来的发展目标与动力。
(续完)
10 参考文献
[1] SINA. Cloud Storage[EB/OL].(2011-08-01).
[9] BORTHAKUR D. HDFS architecture guide[EB/OL].
[10] NURMI D, WOLSKI R, GRZEGORCZYK C, et al. The Eucalyptus Open-Source Cloud-Computing System[C]//Proceedings of the 9th IEEE/ACM International Symposium on Cluster Computing and the Grid(CCGRID’09),May 18-21,2009,Shanghai,China. Piscataway,NJ, USA:IEEE,2009: 124-131.
收稿日期：2011-12-15
作者简介
简述云计算的关键技术范文第14篇
【关键词】云计算技术 医疗卫生信息化 应用研究
1 前言
中国新一轮医疗体制改革以来，医疗卫生信息化作为医疗行业经营成本降低，工作效率提升的有效抓手，已经在国内医疗卫生行业中普遍开展。根据《医疗卫生第十二个五年计划规划》的要求，“十二五”期间国内医疗卫生行业围绕建设国家、省级、地市级等三级信息平台，建设电子健康档案和电子病历两个数据库，构建一个医疗卫生专用网络，健全医疗卫生信息标准体系为目标，加快推进国内医疗卫生信息化进程。经过“十二五”的五年建设，80%以上医院部署应用了医疗信息系统（HIS），健康档案、电子病历等120余项信息标准得到修订与增补，我国医疗卫生信息化建设取得了显著进步。但是，也存在顶层设计缺乏统筹，建设格局条块分割，重复建设现象严重等问题，医疗卫生信息资源整合优化趋势更加明显，智慧医疗、移动医疗、家庭医疗等发展理念开始深入人心。因此，开展云计算技术在医疗卫生行业的应用，用好用实虚拟化技术，是立足现有建设成果，提升医疗卫生的体系保障能力的有力抓手。
2 云计算技术概述
云计算技术是一种网络信息资源虚拟化技术的集中体现。自2006年美国亚马逊推出世界首个云计算系统――亚马逊云服务（Amazon Web Services，简称AWS），云计算开始在全球范围的快速的推广应用，据Gartner公司统计，2015年全球云服务市场规模达到2450亿美元，已经成为全球信息化建设的主要经费组成部分。同样，国内互联网企业也对云计算技术基础架构的灵活性、可扩展性的作用高度关注，经过近几年发展，腾讯、百度、阿里巴巴等企业已经完成云计算架构的发展，并在市场运营领域进行了广泛的应用。云计算技术作为一个发展的理念，其理论研究者与技术实现者从不同视角对云计算技术概念进行多样化描述，现阶段较为权威的概念描述是美国NIST给出的定义：云计算是一种按使用量付费的服务模式，已以形成网络、存储、应用、服务等资源池为目标，实现对网络资源的虚拟化的整合优化，增强可靠性、通用性和可扩展性，实现网络信息资源的利用率最大化。通过云计算定义可以看出，云计算技术以形成基于网络环境的计算资源池为核心目标，强化对网络资源的灵活调配、削峰填谷，主要具备以下特点：
（1）强调对网络资源的统一管理；
（2）强调对网络资源的均衡负载；
（3）强调对网络资源的动态调控；
（4）强调对网络资源的智能重组；
（5）强调对网络资源的成本压缩。
3 云计算技术对医疗卫生信息化建设的影响分析
简单而言，“智慧医疗”是云计算技术域与医疗卫生业务域相结合的产物，包含医疗资源整合、医疗远程协同、医疗信息安全等方面，它以构建以患者为中心的医疗全生命周期服务体系为核心目标，坚持整合医疗信息资源，增强业务互联互通，加强机构远程联动，逐渐实现业务应用、基础平台、硬件设备等层级的信息共享。当前，云计算技术包含Iaas（基础设施即服务）、Paas（平台及服务）、Saas（软件即服务）等三个维度，对医疗卫生信息化建设中的影响主要表现为：
3.1 在Iaas应用层次上
云计算技术要求医疗卫生领域的服务器计算资源与光纤通道存储设备资源进行虚拟化，实现物理上分布的计算、存储硬件资源的集中管理与统一调配。强化以虚拟机（VM）的形式，对各医院、医疗点、卫生主管部门提供硬件环节支撑。初步估算，云计算技术在医疗卫生行业的推广应用，可以使国内医疗行业减少50%以上硬件设备采购投资及60%以上的设备运维成本，应用经济效益显著。
3.2 在Paas应用层次上
云计算技术要求以医疗行业公共云与医院私有云相结合的方式，构建形成全国医疗卫生公共服务平台，实现医疗管理、医疗业务信息的融合共享，实现面向公共与医疗卫生行业服务，包含公共卫生、医疗保障、药物配备、医疗协作等功能。
3.3 在Saas应用层次上
云计算技术要求基于安全保密的前提，实现跨单位、跨部门、跨系统、跨领域中医疗数据的服务共享，形成患者为中心的医疗服务信息的生命周期管理模式，实施对患者的电子病历的增量管理，满足患者危急转院、异地就医的医疗信息动态支援保障。
4 云计算技术对医疗卫生信息化建设的应用策略
云计算技术在医疗卫生行业的应用，涵盖要素多，集成难度高的庞大信息工程，国内相关专家已经开始着手考虑智慧医疗在《医疗卫生第十三个五年计划规划》的应用方式，因此抓好云计算技术域与医疗卫生业务域的融会，落实好国务院工业化与信息化“两化”融合发展的指导意见，是医疗卫生信息化建设“大处着眼，小处入手”的必由之路，经研究，云计算技术对医疗卫生信息化建设的应用策略包含以下几个方面：
4.1 以全国医疗公共云平台建设为着力点
持续推动面向社会公共服务与医疗卫生行业服务的信息化进程，提升公共卫生、医疗保障、药物配备、医疗协作等服务保障能力。针对目前医疗资源分布不均衡，大型医院看病难等问题，开展自助服务机、医院门户网站、微信公众号等多种方式的医疗卫生服务，推动“初诊在社区，看病在医院，康复回社会”的新型医疗保障模式，提供医疗服务效率，加快患者、药品、医疗设备的流转速度，减少优势医疗资源的闲置浪费。
4.2 以面向个人的智能医疗可穿戴设备为切入点
持续推动医疗服务由医院集中式向家庭分散式的延伸保障。依托智能手表（手环）与智能内衣等技术，实现对家庭危重病人与遗传病史的人员的生命体征实时监控，给出重大疾病威胁报警。同时，借助远程视频看诊可视化技术，实现对异地、分布的病人的病状判断，以及所服药物品种、剂量的在线指导。
4.3 以医疗卫生信息标准体系的修改完善为立足点
持续加强医疗信息标准对医疗卫生信息化全民参与、自我发展的促进作用。按照“统一系统架构、统一数据编码、统一服务接口”等方式，修改完善医疗标准体系中基础类、数据类、标准类与管理类等标准，推动云计算技术在医疗卫生行业的应用深度与广度，提供系统拓展性与适应性，降低系统建设风险。
5 结束语
云计算技术作为当前主流的网络信息虚拟化技术，在国内外电子政务、企业指导、航空物流、金融证券等领域得到了广泛的应用，现阶段，国内专家学者不断推出“智慧医疗”的研究专著，可以看出，今后一段时间，智慧医疗将是医疗信息化发展的重要方向，应持之以恒的加强关注研究，结合自身工作实际开展云计算技术的应用实践。
参考文献
[1]战国民.基于云计算技术的企业资源计划系统的研究应用[J].计算机应用，2015，05）：22-24.
[2]李甜金.云计算技术对企业大型制造行业信息化建设的影响分析[J].计算机工程， 2014，23（9）：27-32.
[3]王波鑫.云计算技术的应用综述[J].计算机工程与设计，2015，31（6）：172-176.
[4]刘至家.云计算技术对国内物流信息化建设的应用研究[J].计算机工程与设计，2015，12（4）：125-129.
简述云计算的关键技术范文第15篇
云计算作为分布式计算、网格计算等技术的继承与发展，已经成为当前工业化与信息化“两化”融合发展的主要技术实现路线。本文首先简要介绍了云计算技术的概念与特点，其次阐述了云计算技术对医疗卫生信息化的影响分析，最后给出了云计算技术在医疗卫生信息化建设中的应用策略，为“十三五”国内医疗卫生行业的信息化建设提供参考。
【关键词】云计算技术 医疗卫生信息化 应用研究
1 前言
中国新一轮医疗体制改革以来，医疗卫生信息化作为医疗行业经营成本降低，工作效率提升的有效抓手，已经在国内医疗卫生行业中普遍开展。根据《医疗卫生第十二个五年计划规划》的要求，“十二五”期间国内医疗卫生行业围绕建设国家、省级、地市级等三级信息平台，建设电子健康档案和电子病历两个数据库，构建一个医疗卫生专用网络，健全医疗卫生信息标准体系为目标，加快推进国内医疗卫生信息化进程。经过“十二五”的五年建设，80%以上医院部署应用了医疗信息系统（HIS），健康档案、电子病历等120余项信息标准得到修订与增补，我国医疗卫生信息化建设取得了显著进步。但是，也存在顶层设计缺乏统筹，建设格局条块分割，重复建设现象严重等问题，医疗卫生信息资源整合优化趋势更加明显，智慧医疗、移动医疗、家庭医疗等发展理念开始深入人心。因此，开展云计算技术在医疗卫生行业的应用，用好用实虚拟化技术，是立足现有建设成果，提升医疗卫生的体系保障能力的有力抓手。
2 云计算技术概述
云计算技术是一种网络信息资源虚拟化技术的集中体现。自2006年美国亚马逊推出世界首个云计算系统――亚马逊云服务（Amazon Web Services，简称AWS），云计算开始在全球范围的快速的推广应用，据Gartner公司统计，2015年全球云服务市场规模达到2450亿美元，已经成为全球信息化建设的主要经费组成部分。同样，国内互联网企业也对云计算技术基础架构的灵活性、可扩展性的作用高度关注，经过近几年发展，腾讯、百度、阿里巴巴等企业已经完成云计算架构的发展，并在市场运营领域进行了广泛的应用。云计算技术作为一个发展的理念，其理论研究者与技术实现者从不同视角对云计算技术概念进行多样化描述，现阶段较为权威的概念描述是美国NIST给出的定义：云计算是一种按使用量付费的服务模式，已以形成网络、存储、应用、服务等资源池为目标，实现对网络资源的虚拟化的整合优化，增强可靠性、通用性和可扩展性，实现网络信息资源的利用率最大化。通过云计算定义可以看出，云计算技术以形成基于网络环境的计算资源池为核心目标，强化对网络资源的灵活调配、削峰填谷，主要具备以下特点：
（1）强调对网络资源的统一管理；
（2）强调对网络资源的均衡负载；
（3）强调对网络资源的动态调控；
（4）强调对网络资源的智能重组；
（5）强调对网络资源的成本压缩。
3 云计算技术对医疗卫生信息化建设的影响分析
简单而言，“智慧医疗”是云计算技术域与医疗卫生业务域相结合的产物，包含医疗资源整合、医疗远程协同、医疗信息安全等方面，它以构建以患者为中心的医疗全生命周期服务体系为核心目标，坚持整合医疗信息资源，增强业务互联互通，加强机构远程联动，逐渐实现业务应用、基础平台、硬件设备等层级的信息共享。当前，云计算技术包含Iaas（基础设施即服务）、Paas（平台及服务）、Saas（软件即服务）等三个维度，对医疗卫生信息化建设中的影响主要表现为：
3.1 在Iaas应用层次上
云计算技术要求医疗卫生领域的服务器计算资源与光纤通道存储设备资源进行虚拟化，实现物理上分布的计算、存储硬件资源的集中管理与统一调配。强化以虚拟机（VM）的形式，对各医院、医疗点、卫生主管部门提供硬件环节支撑。初步估算，云计算技术在医疗卫生行业的推广应用，可以使国内医疗行业减少50%以上硬件设备采购投资及60%以上的设备运维成本，应用经济效益显著。
3.2 在Paas应用层次上
云计算技术要求以医疗行业公共云与医院私有云相结合的方式，构建形成全国医疗卫生公共服务平台，实现医疗管理、医疗业务信息的融合共享，实现面向公共与医疗卫生行业服务，包含公共卫生、医疗保障、药物配备、医疗协作等功能。
3.3 在Saas应用层次上
云计算技术要求基于安全保密的前提，实现跨单位、跨部门、跨系统、跨领域中医疗数据的服务共享，形成患者为中心的医疗服务信息的生命周期管理模式，实施对患者的电子病历的增量管理，满足患者危急转院、异地就医的医疗信息动态支援保障。
4 云计算技术对医疗卫生信息化建设的应用策略
云计算技术在医疗卫生行业的应用，涵盖要素多，集成难度高的庞大信息工程，国内相关专家已经开始着手考虑智慧医疗在《医疗卫生第十三个五年计划规划》的应用方式，因此抓好云计算技术域与医疗卫生业务域的融会，落实好国务院工业化与信息化“两化”融合发展的指导意见，是医疗卫生信息化建设“大处着眼，小处入手”的必由之路，经研究，云计算技术对医疗卫生信息化建设的应用策略包含以下几个方面：
4.1 以全国医疗公共云平台建设为着力点
持续推动面向社会公共服务与医疗卫生行业服务的信息化进程，提升公共卫生、医疗保障、药物配备、医疗协作等服务保障能力。针对目前医疗资源分布不均衡，大型医院看病难等问题，开展自助服务机、医院门户网站、微信公众号等多种方式的医疗卫生服务，推动“初诊在社区，看病在医院，康复回社会”的新型医疗保障模式，提供医疗服务效率，加快患者、药品、医疗设备的流转速度，减少优势医疗资源的闲置浪费。
4.2 以面向个人的智能医疗可穿戴设备为切入点
持续推动医疗服务由医院集中式向家庭分散式的延伸保障。依托智能手表（手环）与智能内衣等技术，实现对家庭危重病人与遗传病史的人员的生命体征实时监控，给出重大疾病威胁报警。同时，借助远程视频看诊可视化技术，实现对异地、分布的病人的病状判断，以及所服药物品种、剂量的在线指导。
4.3 以医疗卫生信息标准体系的修改完善为立足点
持续加强医疗信息标准对医疗卫生信息化全民参与、自我发展的促进作用。按照“统一系统架构、统一数据编码、统一服务接口”等方式，修改完善医疗标准体系中基础类、数据类、标准类与管理类等标准，推动云计算技术在医疗卫生行业的应用深度与广度，提供系统拓展性与适应性，降低系统建设风险。
5 结束语
云计算技术作为当前主流的网络信息虚拟化技术，在国内外电子政务、企业指导、航空物流、金融证券等领域得到了广泛的应用，现阶段，国内专家学者不断推出“智慧医疗”的研究专著，可以看出，今后一段时间，智慧医疗将是医疗信息化发展的重要方向，应持之以恒的加强关注研究，结合自身工作实际开展云计算技术的应用实践。
参考文献
[1]战国民.基于云计算技术的企业资源计划系统的研究应用[J].计算机应用，2015，05）：22-24.
[2]李甜金.云计算技术对企业大型制造行业信息化建设的影响分析[J].计算机工程， 2014，23（9）：27-32.
[3]王波鑫.云计算技术的应用综述[J].计算机工程与设计，2015，31（6）：172-176.
[4]刘至家.云计算技术对国内物流信息化建设的应用研究[J].计算机工程与设计，2015，12（4）：125-129.
