关键词：云计算;应用;研究
对于目前的广大云计算用户来说，云计算服务功能主要表现在生活中方便快捷的信息储存功能，但对于云计算具体的发展历程、研发机构、网盘分类和应用领域，则了解甚少，然而云计算的信息储存功能在整体的发展浪潮中，只是一个插曲，云计算在变革中发展，未来的应用前景更是不可估量。
一、云计算基本概念综述
在互联网背景下，提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。有这样一个比喻：以前的服务器模式就是一个中央超级计算机（服务器）然后连接着大家的个人机，只要将中央超级计算机换成Internet就可以了。的确，在Internet上有多少个“中央超级计算机”这是无法想象的，却是十分令人憧憬的，现已成为甲骨文旗下的Sun公司说了一句很形象的话：网络就是计算机。
在概念对比上，云计算和对等计算是比较容易的区别的，对等计算的概念提出较早，这个概念所包括的范围也是很小的，它甚至只是小到一个局域网。而云计算和网络计算的概念必须加以区分;网络计算仅仅是使用了网络上的空闲的计算机共同参与。网络计算的规模、速度、扩展速度、成本以及智能化都比云计算整整低了一个层次。但是云计算是在“网路计算”的基础上发展而来。它们是不能仅仅简单的分立比较的。
云计算通过互联网提供软件与服务，并由网络浏览器界面来实现。用户加入云计算不需要安装服务器或任何客户端软件，可在任何时间、任何地点、任何设备（前提是接入互联网）上通过浏览器随时随意访问，云计算的典型服务模式有三类：“软件即服务（SoftwareasaService，SaaS）”，平台即服务（PlatformasaService，PaaS）”和“基础设施即服务（InfrastructureasaService，IaaS）”。所谓SaaS是指用户通过标准的Web浏览器来使用Internet上的软件。从用户角度来说，这意味着他们前期无需在服务器或软件许可证授权上进行投资;从供应商角度来看，与常规的软件服务模式相比，维护一个应用软件的成本要相对低廉。SaaS供应商通常是按照客户所租用的软件模块来进行收费的，因此用户可以根据需求按需订购软件应用服务，而且SaaS的供应商会负责系统的部署、升级和维护。SaaS在人力资源管理软件上的应用较为普遍。以销售和管理SaaS而闻名，是企业应用软件领域中最为知名的供应商。
云计算是有如下几个特点的，这些可以作为定义区分这个概念的方法：首先云计算是不可能在单机上进行，它必须联网并有适合的规模投入;其次云计算是可以扩展的，意思就是可以根据计算的峰值需求快速的进行硬件、服务器的伸缩性投入;接着，云计算的服务必须是廉价的，一项技术的普及必须考虑到成本投入;最后，可操作性和虚拟性强，之所以选择云计算则必须很方便的使用它。人们可以随时、随地方便的使用和共同修改，通过这些就可以享受到强大、神奇的“云计算”。
二、云计算服务于社会领域的案例分析
云计算因为网络云的概念而节省了实体企业大量的人工和机械成本，广泛应用于教育、通信和实体公司的信息服务领域。比如通信公司方面，中国移动公司的董事长兼CEO王建宙先生在2009年达沃斯世界经济论坛上明确提出云计算是互联网发展的重要趋势之一。作为具有云计算需求巨大潜力的电信运营商，中国移动希望在未来利用云计算对每年产生大量的客户数据和为客户所准备的服务数据进行深度挖掘，从而大大提高计算速度，为企业深入了解用户特点并有针对性地开展快速和深度营销提供强有力的支持。运营商本身就是一个很巨大的信息制造者和信息处理者。中国移动是最早开展云计算研究的国内电信运营商，中国移动研究院是其主要的承担单位。中国移动研究院从2007年上半年开始跟踪云计算，并提出基于开源技术，积极建造开放性云计算平台并命名为“BigCloud”（大云）计划，重点研究HyperDFS、MapReduce、HugeTable、CloudMaster等云计算平台关键技术。2009年初，中国移动研究院自主搭建了由1000个CPU组成的，具有256个节点规模的云计算试验平台，通过开展系统评估与优化，构建了基于云计算技术的移动互联网业务海量数据存储和处理试验平台，开展了一系列的云计算应用研发和试验，如搜索引擎等，取得了重要的进展。中国移动研究院刚刚了大云的1.5版本，是基于稳定的Hadoop版本Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一种可以运行在各种通用硬件上的分布式文件系统HDFS拥有高度的容错性，同时能满足高吞吐量的数据访问，可以在廉价的机器上运行，非常适合在大规模数据集上的云计算应用。为了应用于互联网行业，HDFS增加了多名字结点，还进行了一些数据挖掘和搜索的开发。目前的Hadoop系统有256个结点，共有1024个CPU，主要作为一个研究性系统使用，明年有望建立更大的用于生产的集群。当然，云计算服务于其他领域的道理跟通信是一样的，篇幅所限，在此就不一一赘述了。
云计算在未来的发展和应用应该是紧跟着互联网的步伐，尤其是移动互联网的渗透和交叉。从互联网商业模式的演变来看，互联网企业不断追寻着用户的“足迹”，通过搜集和挖掘用户在应用过程中的行为，互联网将更为准确的理解用户，从而引导和创造客户需求以源源不断地获得收益。由于移动终端与客户的绑定，移动应用具有随身性、可鉴权、可身份识别等独特优势，可运营、可管理的用户群是移动通信业同时也是移动互联网发展拥有的基础资源。移动互联网在向着可运营、可管理的发展过程中，将不断开辟新的发展空间。这就需要通过“云”来追踪用户的足迹，分析用户的行为，从而将用户的选择反作用与服务提供者，促使服务提供更具针对性，同时也更有效率，更能激发出新的市场机会。
三、结语
对还没有接触或者使用云计算的互联网用户来说，一方面可能是自身的信息储存需求较小，不需要采用云存储，另一方面可能目前还没有接触和信赖云计算服务，不管是哪种情况，云计算与移动互联网的发展正在逐步深入每一个网络用户，提前使用云计算服务能够让我们自身更贴近互联网发展的潮流。
参考文献：
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[2]王笑梅，贾晓强.云计算对高校教育的影响分析[J].科技信息.2010（10）.
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（AlvinToffler，2006），他让我们变成一堆数字（StephenBaker，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（StephenBaker，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。JosephA.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JosephA.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”（CloudPoweredComputing）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（SoftwareasaService，SaaS，软件即服务）、PaaS（PlatformasaService，PaaS，平台即服务）、IaaS（InfrastructureasaService，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”（CloudPoweredOutsourcing）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。MerrillLynch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（InformationTechnologyOutsourcing，ITO，信息技术外包）、BPO（BusinessProcessOutsourcing，BPO，业务流程外包）、KPO（KnowledgeProcessOutsourcing，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.AlvinToffler.黄明坚等译.TheThirdWave[M].中信出版社，2006
2.StephenBaker.张新华等译.TheNumerati[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.JosephA.Schumpeter.Capitalism，SocialismandDemocracy[M].JohnsHopkinsUniversityPress，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
关键词：云计算图书馆展望
1.引言
早在2006年，云计算的概念被Google首次提出；接着在2008年，云计算技术和产品被Google、Amazon、IBM、微软等IT业巨头大力地推动和普及；后来2009年被认为是"云计算"元年。2008年10月，JasonGriffey提出"云图书馆员"的新概念。而在2009年5月，图书馆自动化系统供应商Talis公司的RichardWallis与FrancesHaugen和MarshallBreeding提出了"云计算图书馆"的新概念。因此，云计算技术渗透进图书馆已经成为了一个发展趋势，而认识清楚图书馆在云计算环境下受到的影响才能更好地展望图书馆未来的发展。
2.云计算概念
虽然"云计算"受到越来越多的重视，各行各业人士都有"云计算"热，但是业界内对"云计算"尚未有一个统一标准的定义。IBM认为："云计算是一种新型的计算模式，它把IT资源、数据和应用作为服务通过互联网提供给用户。"Google认为："云计算是以公开的标准和服务为基础，以互联网为中心，提供安全、快速、便捷的数据存储和网络计算服务，让互联网这片云成为每一个网民的数据中心和计算中心。"分析以上定义，可以知道虽然对云计算的含义有多种不同的表述，但是所有的定义基本上都包含三个关键特征：分布式的结构特点、通过互联网提供服务、采用租用方式提供软硬件服务。无可否认的是，云计算是社会未来发展的必然趋势，而我们要做的就是充分利用云计算技术来帮助实现我们的目标。
3.云计算对图书馆的双重影响
3.1云计算给图书馆带来的机遇
3.1.1促进图书馆信息资源的共建共享能力
一方面，云计算对用户端的设备要求并不是很高，这有利于用户随时随地进行信息资源的共享；另一方面，云计算具有海量存储、超强运算和高速连网的优势功能，这可以将全国各地乃至全世界的图书馆连成一朵"云"--"图书馆信息资源云"，这就大大地促进了图书馆信息资源的共建共享能力。
3.1.2降低图书馆相关成本投入
与传统图书馆投资快速递增的情况有所不同，云图书馆一般只需在初期将资金一次性投入到服务框架模型的建设中，就可以获得云模式中百万台服务器提供的服务。同时，云图书馆在实现硬件升级时只需增加服务器节点的个数和在各个服务器之间进行负载均衡就可以，而不需要重新购买更高配置的中央服务器，从而节约了硬件投资成本。
3.1.3简化图书馆原有部分职能
基于云计算的各种"云"服务都是通过浏览器将程序传递给用户的，图书馆只需直接购买供应商的软件服务即可，而不需花费大量的资金去购买、搭建和维护各自的自动化软件平台，从而使图书馆以前的"机房重地"越来越少。此外，图书馆的编目职能会逐渐被淡化，传统意义上的流通阅览职能也会被削弱，而图书馆的剔旧工作有可能会慢慢消失。
3.2云计算给图书馆带来的挑战
3.2.1数据安全问题
美国高德纳Gartner公司于2008年的一份名为《云计算安全风险评估》的报告中指出了云计算存在的七大安全风险，其中的数据位置、数据隔离和数据恢复三大安全风险都涉及到数据安全问题。因此，数据安全是云图书馆要考虑的首要问题，因为这关乎到用户的隐私安全和图书馆的资源安全，而决定要将哪些数据资源放到"云"中是一个仍需认真研究的问题。
3.2.2行业标准问题
云计算领域是所有互联网公司都想分一杯羹的领域，因此很多大型企业如谷歌、微软、IBM、百度、阿里巴巴等知名的互联网公司都纷纷提出各自的云计算解决方案，推出各种各样的云计算服务。但是，这些各自研发的云计算普遍缺乏兼容性，这也让云计算行业标准问题更加突出。
3.2.3法律法规问题
有学者在2008年就发文指出，云的崛起既会使技客得到一个令人兴奋的平台，也会改变信息技术产业的发展甚至人们的工作方式和公司的经营方式，还会在前进的道路上遇到出一些非常棘手的法律法规问题。正如那位学者所预言的那样，云图书馆在方便用户访问别馆的信息资源和提高信息资源共享度的同时，也引发了一系列的版权纠纷问题，而知识产权保护法里尚未有云图书馆的相关保护条例和规定。
4.云计算环境影响下的图书馆展望
4.1云计算在图书馆的基础实现展望
云计算技术在图书馆中的基础实现主要包括IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）和SaaS（软件即服务）三方面内容，图书馆云基础设备的实现就是利用分布在各地的图书馆的服务器组成的服务器集群，来让云图书馆在可靠性、计算能力和存储量等方面能够达到超大型计算机的水平；图书馆云平台的实现则依靠将数据的处理过程集中到互联网上的计算机集群中，和同时调用分布在多个地点的众多服务器存储图书馆数据资源；图书馆云应用的实现就是要通过软件服务方式实现分散资源在异构式操作系统、数据库、管理软件等环境的协同，进行实现对不同图书馆的现有管理系统和馆藏数字文献数据库的整合，把各个图书馆的资源提供给终端用户。
4.2云计算在图书馆的特色实现展望
云图书馆除了依然要向广大用户提供借阅服务、参考咨询服务、检索服务、网络信息资源导航服务和专题信息服务等传统服务外，云图书馆依靠于云计算技术可以在数字图书馆、移动图书馆和个人图书馆三个领域大有作为。对于数字图书馆，云计算可以有效地改善用户体验从而实现以用户为核心的理念；对于移动图书馆，云计算能有效改变现有移动图书馆的运行模式，甚至于创建自主多元的虚拟图书馆社区；对于个人图书馆，云计算依靠其"云"的数据存储、计算和服务等特性，能有效地建立既安全可靠又有特色的个人图书馆。
4.3云图书馆的深入研究展望
要想推动云图书馆的深入发展，就要对云图书馆进行比较深入透彻的研究，而首先就要深化云计算与图书馆的理论研究，增强图书馆管理者、产业政策制定者、企业家、投资者和教育科研部门等对云图书馆的认识。其次，要广泛开展对云图书馆的规模化、系统化的实证研究，依靠可靠有效的数据处理分析来给云图书馆的发展提供科学性保障；并且需要政府管理机构和相关协会的引导支持。再者，在对云图书馆进行深入的理论研究的同时改革教育制度，通过培养"云图书馆员"来不断实践云图书馆理论和促进云图书馆的发展。然后，我们需要积极引进和吸收国际上有关云图书馆的先进成果和管理经验，从而促进我国云图书馆的发展。最后，通过云图书馆来更好地为读者提供服务，从而更好地体现图书馆人文关怀的核心理念。
5.结语
云计算依靠"分布式的结构特点、通过互联网提供服务、采用租用方式提供软硬件服务"这三个特点，必然会在未来的IT领域占据主导地位，图书馆也无法免受其影响。云计算给图书馆带来的既有机遇--促进图书馆信息资源的共建共享能力、提高图书馆海量数据存储能力和运算能力、降低图书馆相关成本投入、简化图书馆原有部分职能和催生云图书馆员，也有挑战--数据安全问题、管理层面问题、行业标准问题、法律法规问题、相关协议和接口问题。而能否趋利避害，就要看我们如何去面对了。目前，我们可以做的就是推动云计算在图书馆的基础实现和特色实现，并从多方面对云图书馆进行深入研究。
参考文献：
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论文关键词:电子商务云计算概况云计算影响
当代网络的迅速普及,使一切贸易活动都变得公开化了。作为当代商业活动的一个崭新平台和方式,电子商务已经在近年成为各大企业家和实力集团首选的贸易操纵方式之一,电子商务也以各种形式的往来逐渐扩展出无数领域。
1电子商务的现状和未来
电子商务,作为近年成为信息技术运用于商业领域并取得重大突破、成功,为商家的联系、利润的迅速发生和流转的新兴产物,已经在普通办公领域成为企业家最喜闻乐见、也最方便快捷的工具。电子商务就是以电子技术为基础,通过网络媒体设备,运用高端科技为企事业单位在办公、运转过程中提供信息技术服务,并为企事业单位带来经济利润的科技手段。它在企事业单位所从事的贸易、运输、交流、制造、采购、策划等各个方面都能提供应有的技术服务,可以说就像是一只无形的手,企业家可以通过电子商务这只手,在极小的成本支持下,通过网络完成更多财富的创造和积累行为,从而实现企业在每一个阶段的飞跃和成功。而就电子商务本身而言,熟练运用它的前提是丰富的知识储备和使用技能的娴熟,这就需要企业从业者对电子商务的基础阶段有一定的把握。
电子商务在今天已经占据了网络商业交互的主流,并且能想见于未来更广阔的市场。其可以繁殖和创造的经济数额也是不可估量。以19世纪山西理财大师雷履泰为例就能说明,汇兑在平常人看来只是一个简单的交易形式,为了方便物件的来往传输;但雷履泰兴奋的看到并抓住了这一契机,他以“日升昌”为基地,开始了在中国土地上的第一个汇兑业务,从此汇兑的领域不断扩展,汇兑这一简单的传输方式也已经具有极大的规模。
在人民币汇率、黄金储蓄、对外贸易格局等与经济相联系的领域,中国的商业都处于转型与调整时期。在经历21世纪初第一个十年起伏的动荡后,中国商业有了自己形成反弹的能力,并能准确做出对国内国外市场的把握。电子商务作为建立在民间和官方双向的贸易模式,不仅能够吸收和消化外来财富,并且能够自己创造财富。在这里,我们就引进由Google提出的云计算,来谈谈当代信息技术对资源的整个,为未来电子商务操控领域,带来的影响,和云计算本身的问题研究。
2云计算的概况
云计算概念是由Google提出的,这是一个美丽的网络应用模式。狭义云计算是指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的资源;广义云计算是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的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的,也可以是任意其他的服务,它具有超大规模、虚拟化、可靠安全等独特功效。
云计算是并行计算(ParallelComputing)、分布式计算(DistributedComputing)和网格计算(GridComputing)的发展,或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是虚拟化(Virtualization)、公用计算(UtilityComputing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。
在简单了解了云计算的主要情况以后,我们结合它在网络运用中的巨大作用,谈谈它在未来电子商务领域里可能发挥的作用的影响进行探究。
3云计算对未来电子商务的影响探究
云计算通过将网络资源有机整合,而在以数字为空间的四维空间里进行着有序累加、递增乃至爆棚,它将无限的数字赋予有生命的思维空间,把信息传输作为消费主体,将每一个参与进来的人作为消费对象,在极端事件内通过呈天文数字的交易数额获得原始财富的迅速繁殖,看不见的金钱在瞬间就成为现实的物质条件,云计算提供给了人现实的网络以无限遐想空间!
现在云计算已经成功作用于各类网络实物买卖活动之中,电子商务又处于这些活动的中心位置,即每一个参与网络活动的人,都有意识或无意识的参与着电子商务,云计算也就在过程之中,实现了对未来电子商务领域贸易的主导性占有。所以笔者据此分析,人类创造财富的方式已经进入了一个异样的世界,对事物价值判断的正确与否,将直接决定财富的归属权。
在这里,我们就简单分析一下,云计算未来将作用于电子商务中的各种形式,从这些形式出发,看它于预期中的影响。
3.1SAAS(软件即服务)
这种类型的云计算通过浏览器把程序传给成千上万的用户。在用户眼中看来,这样会省去在网络\系统软件授权和应用软件开发上的开支;从供应商角度来看,同一系统可供多次使用收取多次使用费,这样能够实现效益最大化。SAAS在人力资源管理程序和ERP中比较常用。GoogleApps和ZohoOffice也是类似的服务。
3.2实用计算(UtilityComputing)
这个主意很早就有了,但是直到最近才在Sun、IBM和其它提供存储服务和虚拟服务器的公司中新生。这种云计算是为IT行业创造虚拟的数据中心使得其能够把内存、I/O设备、存储和计算能力集中起来成为一个虚拟的资源池来为整个网络提供服务。
3.3网络服务
同SAAS关系密切,网络服务提供者们能够提供API让开发者能够开发更多基于互联网的应用,而不是提供单机程序。
3.4平台即服务
另一种SAAS,这种形式的云计算把开发环境作为一种服务来提供。你可以使用中间商的设备来开发自己的程序并通过互联网和其服务器传到用户手中。
3.5MSP(管理服务提供商)
最古老的云计算运用之一。这种应用更多的是面向IT行业而不是终端用户,常用于邮件病毒扫描、程序监控等等。
3.6商业服务平台
SAAS和MSP的混合应用,该类云计算为用户和提供商之间的互动提供了一个平台。比如用户个人开支管理系统,能够根据用户的设置来管理其开支并协调其订购的各种服务。
3.7互联网整合
将互联网上提供类似服务的公司整合起来,以便用户能够更方便的比较和选择自己的服务供应商。
4结语
在通过云计算对电子商务进行专业分析和判断,写完此文,我们或许都为自己身处的这个完全不同于历史任何一个时期的时代所震撼。个人财富的增加已经完全不是独立事件,而已经完全,与整个世界,联系在一起。
参考文献:
[1]陈康,等。云计算:系统实例与研究现状[D].软件学报,2009.
关键词：教育技术；云计算；中职教育；转变
中图分类号：TP393.09
1教育技术发展概述
教育技术是根据视听教育理论和实践应用的基础上，美国教育技术委员会首次提出，经过多次修改，多次实践，最后形成一个完整的概念。教育技术是通过创设、使用、管理适当的技术性的过程和资源，以促进学习和改善绩效的研究与符合道德规范的实践[1]。教育技术不仅是理论研究的领域，也是实践的领域，本文主要就教育技术的实践领域的应用进行论述。
教育技术的发展与技术的发展有着密切相关的联系，教育技术的发展从萌芽阶段到网络发展阶段，它在教育手段方面经历了视觉教学――试听教学――计算机辅助教学――计算机多媒体教学的演变历程[2]。教育技术的特点体现为积累性与选择性，最后形成了现代教育技术。
2中职学校教育技术应用现状
中职教育办学以服务为宗旨，以就业为导向[3]，决定了中职教育以培养一线的技工和服务人员为目标，同时为职业学校学生继续学习奠定基础。在教育目的上需要达到一定的技能目标，也需要掌握方法目标。为达到上述两个目的，中职学校在教育技术的实践上应走在前列，采用时代性的技术过程和资源创设环境，但是在实际教育过程中，从观念到实践中还存在着如下问题。
2.1定义的误解
教育技术在我国的还处于不断发展的阶段，在过去十余年间，不少地区与学校对教师进行了现代教育技术相关知识能力的培训，但是在实践中反映出对教育技术定义的误解：认为只要在教学过程中运用了计算机，就实现了教学的现代化。
2.2操作环节机械
教师在教学实践中受到局限，表现为用电脑玩花样、重形式。在操作环节上机械，只是将书本简单的“复制”到电脑上，将电脑单纯的作为了显示器，按照课件内容安排教学活动，不根据学生实际情况有效调整课堂。学习方式未发生变化，教学过程缺乏互动性导致学生学习主动性与参与性降低。另一极端体现是在教学活动过分依赖信息手段而摒弃传统手段。忽视教育技术的运用目的是为了达成教学目标，它们在本质上是辅教育手段。
2.3缺乏交互，资源单一
教育过程中，师生之间、学生之间缺乏交互，学习过程虽然因现代教育技术的应用让学习更便捷，但学习的形式上学生参与度不高，学习活动过程中得到的反馈信息有限。在教育资源的选择上单一、薄弱，对资源的利用仅是对教材的普通延伸，使之不能因材施教，提供学生喜欢的资源。
3云计算概述
云计算是根据使用量进行付费的方式，提供了一种可用、便捷、按需网络访问形式，通过网络资源配置的共享池，提供了简单、快捷使用资源的服务。
云计算有弥漫性、分布性和社会性特征。云计算的简单技术已经在网络服务中应用得很广泛，如电邮、搜索引擎等。云计算的特征决定了云计算服务的共享性、同时性和交互性，按照云计算的最普通的解释，它的目标是把一切都拿到网络上，云就是网络，网络就是计算机。如今云计算技术也逐渐在开始改变信息产业的格局和人们的工作生活模式，例如Google的GoogleDoc和GoogleApps等产品，用上了许多远程应用如Office文字处理而不是用自己本地机器上安装这些应用软件。
4云计算在中职教育中的应用探讨
教育的发展需要新的教育技术，刺激了教育的发展。云计算的发展带来信息技术的变革，教育技术也必然会进一步发展，利用云计算技术，整合教育资源促使教学方式的变化。
云计算教育是开放性的学习，它让家庭、学校、社会教育贯穿一体。创造了全程式终生化的学习环境和模式。MOOC是美国2012年兴起的一种开放型网络教育课程，如今在全球范围越来越普及，因为MOOC课程更具有自主性，课程更容易让学生使用。这些特性都是云计算环境所带来的教育模式的优越性。云计算教学特点如图1所示：
4.1学习的移动化
云计算环境下，网络发展特点是移动化，教育技术发展趋势也是移动化。如今移动设备终端的数量呈显著上升趋势，如平板电脑、智能手机在移动通讯中发挥了更多的作用，在这种大趋势之下，作为教育者与其如禁止学生使用手机等移动设备，不如利用移动设备来促进学生更有效地学习，让云计算应用在所有教师和学生的教学过程之中。
4.2学习资源的交互式转变
在云环境下的移动化学习模式，学习资源同样发生了深刻的变化，传统学习过程中，学习资源主要由教师提供，传统课程的内容是事先准备好的，学生在学习资源的选择上存在着被动性。在云计算环境下的教学，学习资源的选择更具有自主性，学习内容的提供者不再只是教师，学生在学习过程中角色也发生着变化，不仅是学习者，也可能是学习内容的提供者，学习资源的准备者。学习资源将是交互式的，并在不断的更新发展。
4.3非正式化学习与社交化学习
在云计算环境下，学习将更加的非正式化，因移动终端的使用，可以突破传统课程时间、空间的限制，依托互联网技术，可以在任何时间和地点对知识进行更新和储备，不再局限于课堂和学期之内，在课余以及假期学生均可以利用学习资源进行学习，一方面学生可以根据实际情况有针对性地学习，另一方面也可以最大程度的解放教师，使教育目的更有效的达成。
非正式化学习过程中，学生在共享资源的同时也补充新的资源，同时也可以与其他学生进行讨论并分享自己的观点与看法或者成果。学生之间形成互动和回应，在学习过程中能得到及时的回馈，达成同侪审查、协作学习的结果。
5教师的角色从主导到合作的转变
学习资源的交互性、学习的非正式化的发展，让教师做出相应的转变，教师不再仅是知识的传播和输出者，更是知识的创造与学习者。教师也融入到社交化学习过程中，从教学过程的主导作用转变为学生学习过程中的合作作用。
参考文献：
[1]傅钢善.现代教育技术[M].西安：山西师范大学出版社，2007.
[2]李琼.教育技术的变迁与高等教育大众化[D].湘潭大学，2002.
[3]中华人民共和国教育部.教育部关于进一步深化中等职业教育教学改革的若干意见[Z]，2008.
关键词云计算；数据中心；ITIL
中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1671-7597（2013）14-0152-02
当前，云计算是一种以网络为平台进行大量计算的技术，它是近些年来才兴起的一门新技术。云计算的出现，使得以往以软件为中心的互联网逐渐的转变为以服务为宗旨的互联网，以此我们可以预想将来的互联网时代将是“云”时代。随着社会的不断发展，传统的数据中心已经难以适应社会的需要，面向服务的数据中心架构将是未来的一个趋势。
1云计算数据中心概述
1.1云计算的定义
云计算所涉及的内容非常广泛，总体来看主要包括以下三个部分：分布式处理、并行处理以及网络信息海量计算。就云计算的概念来说，目前研究领域较为接受的是由美国国家标准与技术研究院所提出的：云计算的计费方式是依照用户的实际网络使用流量，在这种计费方式的基础之上，用户可以随时随地的使用网络，并根据自身需求来缴纳一定的网络使用费用，而且用户可以访问可配置的网络计算资源共享池。访问网络的用户如果想要使用这些网络资源，只需要通过一些简单的操作，即可以方便的得到。现如今，很多工业生产过程均涉及了云计算这项技术，而且经过长期的实践经验积累，云计算技术所能够提供的服务范围也大大拓展。
1.2云计算的原理介绍
云计算的运行原理是将所需要计算的海量数据分别在不同的计算机上进行运算，也就是说将任务分开同步执行。企业数据中心的运行过程中实际上与网络极其相似，企业资源由需求大小来决定，按照需求量来访问计算机以及存储系统。互联网近些年的发展已经遇到了瓶颈，云计算的出现打破了这一阻碍，让互联网技术有了新的突破方向。现如今盛行于社会上的手机网络交易、手机信息查新等等，都是基于云计算技术新开发出来的。换言之，云计算技术是在互联网软件的基础之上，对海量数据进行运算，从而最大限度的扩展互联网的应用范围及
内容。
2ITIL基本概念
所谓ITIL即是IT基础架构库，它的根本思想就是流程方法论，为IT的服务管理提供一整套的具体实践指南，为企业IT服务管理提供更为实际、严谨而且可量化的标准与规范。企业使用云计算主要目的是对数据的具体使用，对于这些海量数据是如何存储的，使用效率如何均交给云服务来处理。在当前ITSM不断发展的前提下，新型ITIL的出现将是必然趋势。
2.1ITIL架构
现在国内应用较为广泛的是ITILV2版，这个标准可以大致概括为1个职能、6个模块以及10个流程。所谓职能就是其管理职能，也就是总服务台；6个模块包括服务管理、IT基础设施管理、服务管理规划与实施、应用管理、安全管理以及业务视角，它们之间相互联系，构成一个统一的模块管理体系。其中服务管理是整个框架的核心部分，它是由服务支持以及服务交付两部分所组成的。
2.1.1服务支持
该部分主要是对执行某项任务时，都由哪些人员参与，他们分别扮演何种角色，以及整个任务执行的具体细节进行描述，将联系用户以及细节的“服务台”功能进行明确的定义。服务支持在整个云过程中所关注的重点是，IT组织是如何按照SLA标准向具体客户提供IT服务的。
2.1.2服务交付
该部分主要是用来对客户开展某项业务所需要的服务，以及IT组织在提供这项服务时所需要具备的资源进行描述。服务交付在整个云过程中所关注的重点是，IT组织如何与客户签订具体的SLA等级协定，并在具体工作开展的过程中对SLA目标实施监控。
2.1.3安全管理
所谓安全管理，是用来记录具体的规划与管理信息，以及IT服务所达到的安全流程水平，用以评估和控制所存在的风险，同时根据评估结果给予相应的解决。进行安全管理的目标就是要保证整个服务过程的保密性、完整性以及可用性。
2.1.4IT基础设施管理
之所以要进行IT基础设施管理，主要是为了能够以最合理的成本来满足最大程度的业务需求。其主要内容是论述构建一个稳定可靠的IT及通信基础设施，所需要进行的具体细节、组织形式以及实施工具。
2.1.5应用管理
该部分主要是用来描述如何对应用的整个生命周期进行科学管理，向企业用户、开发人员以及服务经理进行全面的系统管理指导，以使他们能够在最短的时间内从服务管理的角度对整个应用系统有着较为全面的了解。
2.1.6服务管理规划与实施
该部分主要是对服务的组织、实施以及改善服务管理流程，对整个过程中所出现的问题以及具体任务进行再规划、设计，帮助客户确立远景目标，同时对服务改进方案进行全面的、持续的指导。
2.1.7业务视角
所谓业务视角，是用来强调服务的开展应该从业务的角度触犯，而不是只关注服务的交付者，让IT服务人员明白其主要工作是为了实现具体的商业目标，是为了给用户创造最大的价值，作出最大的贡献。
2.2.基于ITIL的云计算数据中心管理理念
通过对云计算数据中心有效的运维管理，才可以实现云计算数据中心IT资源、IT业务、IT运维的可靠有序运行。基于此，面向服务的数据中心架构应运而生，在其内部有着非常强大的管理服务层，已连接它的两个重要组成部分基础架构、服务管理框架。埃森哲数据中心就是新一代的面向服务的数据中心架构，整个数据中心架构可以最大限度的实现IT基础设施的优化，以及整个系统的资源优化配置，保证服务器、存储器以及网络系统能够更加的标准化、合理化。
任何数据中心设计均需要通过具体的实践来检验器性能，要有具体的工作细节、软件功能设计、系统组成设计等等，要满足客户的实际需求。所以在进行新型数据中心设计时要尽量遵循以下几个标准。
1）战略规划结果的可实施性。数据中心的设计一定要达到用户的战略目标，并将服务的方向与其保持一致。同时还是对战略目标的具体实施细则进行准确的完整的表述，为客户提供数据中心的规划及发展计划书。
2）对具体实施的工作要有这非常可靠的掌控能力，保证整个工作一旦开展起来，用户的组织能力、资金能力以及时间都在可控范围内。同时，企业的IT支持一定要可靠，能够提供可行性分析，并与企业文化保持一致。
3）数据中心的战略规划一定是在现有架构的基础之上进行改善与建设的，利用一切可以重复使用的基础设施，不浪费企业的固有投资以及相应的知识产权资产，最大限度的降低资源浪费，尽可能的给企业带来更大的利益。
3云计算资源管理
3.1云计算资源管理体系结构模型
云计算系统在结构设计上可以使用层次结构模型，其中主要部件又可以分为两部分：被动式部件、主动式部件。所谓主动式部件就是元计算的资源，它的主要作用就是对资源进行消耗，通俗的说就是执行传统以及非传统计算过程。而作业是整个层次结构的实体，调度的主要内容就是把任务映像到资源，而不是将作业映像到资源。
3.2云计算资源管理的资源调度
云计算资源调度系统对整个管理系统而言非常关键，直接关系着资源管理系统的有效性以及可接受性，而云计算的动态性能以及异构性又直接决定了资源调度系统的复杂性。调度系统的设计可以采用集中式、分布式以及层次式等结构，其中集中式调度系统的所有资源均是通过同一个中央调度程序来进行调度，任何可使用的系统信息均集中在中心机上；分布式调度系统中，其工作原理是交互作业，将结构传输至远程系统中，并没有中心机来负责整个作业调度。这种调度系统最大的优势就在于组件之间没有联系，某一个失效不会对整个系统造成影响，也就是说容错性以及运行可靠性较高；层次式调度系统，有集中式的调度程序，作业也会被提交至中心机处，但是每一个及其资源均是通过一个独立的调度程序来进行调度的，最大的优势就是不同策略既可以用本地作业调度，也可以通过全局作业调度。
参考文献
[1]薛静.基于虚拟化的云计算平台中安全机制的研究[D].西北大学，2010.
[2]刘鹏程.云计算中虚拟机动态迁移的研究[D].上海：复旦大学，2009.
[3]刘新民.数据中心IRF2虚拟化网络架构与应用[J].IP领航，2010.
作者简介
什么是云计算
IBM公司于2007年年底宣布云计算计划，云计算的概念仿佛在一夜间就出现在大众的面前，对于云计算的各方解读也众说纷纭。
在展开对云计算的具体实现技术的讨论之前，先让我们看一下云计算的一些基本概念。首先需要回答什么是云计算。
在IBM的技术白皮书“CloudComputing”中，我们可以看到如下的定义:“云计算”一词同时用来描述一个系统平台或者一种类型的应用程序。一个云计算的平台可按需进行动态的供给（provision）、配置（configuration）、重新配置（reconfigure）以及取消服务（deprovision）等。在云计算平台中的服务器可以是物理的服务器或者虚拟的服务器。高级的计算云通常包含一些其他的计算资源，例如存储区域网络（SANs）、网络设备、防火墙以及其他的安全设备等。
云计算的本质
在应用方面，云计算描述了一种可以通过互联网进行访问的可扩展的应用程序。“云应用”使用大规模的数据中心以及功能强劲的服务器来运行网络应用程序与网络服务。任何一个用户通过合适的互联网接入设备以及一个标准的浏览器都能够访问一个云计算应用程序。
从IBM的定义中我们看到，云计算的含义有两个方面。它一方面描述了一种方便的基础设施，用来构造应用程序，其地位相当于PC机上的操作系统;另外一方面则描述了建立在这种基础设施之上的云计算应用。一个计算云是虚拟化的计算资源池，用来容纳各种不同的工作模式，并且这些工作模式可以通过快速部署的方式部署到物理设施上。由于使用了分布式的计算技术，云计算能够将计算扩展到更多的计算资源，以及使用冗余的资源进行容错处理。
在IBM的白皮书中我们还可以看到，云计算能够通过快速提供物理以及虚拟服务器来支持网格应用的运行。网格程序能够将一个大的任务分解成很多小的任务并行地运行在不同的集群以及服务器上。我们可以把云计算看做是一个具有更广泛含义的计算平台，除了能够支持网格的应用之外，云计算还能够支持非网格的应用，例如在网络服务程序中的网络服务器、应用服务器和数据库服务器三层应用程序架构模式。特别值得注意的是云计算模型支持当前Web2.0模式的网络应用程序。云计算是能够提供动态资源池、虚拟化和高可用性的下一代计算平台。
几种典型云计算平台
当前，工业界已经有很多公司聚集在云计算这样一个新型计算概念下面，分别提出了自己针对云计算的理解，用不同的技术来实现上述目标，主要包括下面重要的云计算实现系统。
亚马逊的弹性计算云。事实上，网络零售商亚马逊公司是最早也是一个非常重要的云计算实践者之一。亚马逊公司在构建自身零售平台的时候，也使用了云计算的方法，将自己的购物平台构建在其基础之上。亚马逊公司将自己的云计算平台开放给外部开发人员使用，建立了弹性计算云（ElasticComputeCloud，EC2），使得独立的开发人员也能够使用亚马逊公司内部的计算资源来建立自己的网络应用程序。
Google的云计算平台及其云计算网络应用程序。主要包括Google针对云计算提出的大规模分布式计算的基础架构以及Google在此基础之上构造的云计算应用服务程序。Google将自己的整个基础计算平台以及相应的应用称为云计算，并且成为云计算最大的实践者。
IBM公司在与Google的合作过程中，提出了自己对于云计算的理解以及相应的技术解决方案。IBM公司于2007年11月15日在上海宣布了蓝云“BlueCloud”计划，使得公司内部的数据中心能够按照互联网应用服务程序的形式进行组织，将计算能力分配到分布式全局可以访问的资源组织中，而不是局限于本地的一些服务节点或者固定远端的服务器机群中。IBM在云计算的白皮书中也提出了蓝云计划的基础设施结构，这些基础设施结构构建在IBM本身的x服务器之上。在蓝云中采用了Xen的系统级虚拟化方法，同时提供虚拟化的服务器以及物理服务器的计算资源。在IBM的云计算架构中也采用了类似于Google进行大规模数据处理的基础设施，在其蓝云计算环境中部署了GoolgeFileSystem以及MapReduce用以实现Hadoop。Hadoop是Apache旗下的一款有关大规模数据的开源软件，Yahoo在其中做出了不少贡献。
未来展望
当前已经有很多公司参与到云计算的研究与发展当中。
Yahoo公司就参与了云计算平台Hadoop的开发，雇佣了Hadoop软件的创始人员，并且为此软件贡献了很多代码。同时为了测试与部署Hadoop系统，在Yahoo公司内部也使用了Hadoop软件，建立了世界上最大的Hadoop集群系统，这个集群系统包含了1万个Linux节点，规模还是很大的。现在，Yahoo公司的很多应用程序都构建在云计算平台之上。而上述的最大Hadoop平台则用来计算网络搜索的页面连接图，处理海量的数据。
微软自然也不甘落后，与Google类似，微软重构了自己的搜索引擎平台。除此之外，微软也构建了自己的云计算平台，并在此平台之上推出了云计算的应用。与Google类似，微软的云计算平台只是为自己的网络应用程序服务，现在还没有看到相应的云计算软件模块公开出来以帮助其他开发商构建云计算平台。微软的网络平台服务WindowsLive就可以看成是云计算应用的一个典型，它是一个Web2.0应用程序形式的云计算用户平台。用户在这个应用平台上可以进行照片的共享，文件的存储以及运行其他的应用程序。这些应用都建立在新型的云计算平台之上，也是微软针对网络实施的重大战略之一。在Live平台上，用户可以访问自己的电子邮件，可以使用SkyDrive来存储数据以及构建自己的网络平台等。
另外，硬件公司Dell提供了DCS（DellCloudComputingSolution）解决方案，帮助用户构建云计算平台，该解决方案能够降低数据中心的运维成本，提升计算速度、简化数据中心管理，具有良好的可扩展性。软件公司RedHat则与亚马逊公司合作，在亚马逊公司的弹性计算云中部署了RedHatEnterpriseLinux，并通过虚拟化的方式部署整个弹性计算云平台。
在云计算研究方面，在Google与IBM的支持下，美国的多所大学参与到云计算中来，包括6所非常著名的大学:卡内基•梅隆大学、麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学伯克利分校、马里兰大学和华盛顿大学。
关键词：云计算；互联网；数据存储；信息资源
中图分类号：TP3
文献标志码：A
文章编号：1006-8228(2011)12-16-02
0引言
云计算是当今IT界的新兴技术，在其运行环境中，网络服务提供者可以高速处理数以千万计甚至亿计的信息，实现和超级计算机同样强大的效能；同时，用户可以按需低成本地使用这些资源和服务。云计算实现了将计算作为一种公用设施来提供的梦想，因而受到全球范围内空前追捧和重视。
1云计算概念简介
云计算是分布式计算、网格计算和点对点P2P技术的融合，它以网络为中心，由大规模的数据中心或大量的计算机集群构成的资源池承担计算任务，各种应用系统根据需要获取存储空间和计算能力，使用者通过互联网按照约定支付费用使用资源。事实上，云计算是包括IT外包、虚拟化、按需服务在内的各种相关概念的总和。
从应用结构上来讲，云计算主要包括三个层次：
(1)云基础设施：有时也称为基础设施即服务(Infrastruc-tureasaService,简称IaaS)，将服务器、存储系统、交换机等资源网络化、虚拟化，并以服务的形式提供给用户。典型的商业实例是亚马逊的弹性云服务。
(2)服务平台(PlatformasaService，简称PaaS)：将开发环境作为服务提供，对用户提交的各种数据进行管理、分析和挖掘，创建符合用户需求的应用软件，并通过网络和服务器将应用软件传到用户手中。典型的实例是微软的Azure平台。
(3)服务软件(softwareasaService，简称SaaS)：通过浏览器将应用程序作为服务提供给用户。用户不需要专门购买软件和运行软件的硬件环境，只需要通过浏览器使用；而供应商只需要维护―个应用程序。典型的实例是Googlemap平台。
在当前云计算领域中，用户对LaaS和SaaS的需求较大。
2云计算的特点
提供多元。云是具有极强计算能力和较高存储容量的计算机集合，有能力进行高速计算和海量存储工作。利用数据挖掘技术，云可以调用计算机群来搜索网络中的数据库资源，并将详尽、准确的结果反馈给用户，将传统意义上的基于某个服务器为用户提供服务的模式进行了极大的扩展，同时通过及时更新数据库信息保证用户数据服务的及时和准确。
(1)安全的服务。云计算继承了分布式系统中的高度容错机制，采用计算节点同构可互换、数据多副本容错等措施提高服务的可靠性、安全性。同时通过集中化的数据管理和权限策略使用户减少数据丢失、病毒入侵等风险。
(2)使用方便、快捷。由于云中存储了供用户使用的所有应用和服务请求，用户可以根据需要在不同的终端和设备间进行应用和数据的共享和服务，为用户提高工作效率。
(3)按需服务和计费。云服务提供商可以根据用户的需求分配资源和收取费用，用户对云服务可以按需使用和交费。
(4)云终端设备价格低廉。在云计算模式下，计算机硬件配置、设备运行维护和服务器系统软硬件升级都由云服务提供商来完成，云终端设备只要能运行浏览器就可以进行计算和存储工作。与现在的PC相比，云终端成本低、功耗低、使用简单、维护方便。
3云计算对信息资源建设的影响
依据当前信息资源库的建设现状和云计算特点，可以看到云计算将对信息资源库建设产生巨大影响。
3．1云计算可以极大地减少购买和维护计算机设备的成本
云计算服务只需要用户利用性能一般的计算机接入网络，客户数据检索和计算服务都由云服务提供商来完成，降低了对计算机硬件配置的要求，节约了大量资金。
3．2云计算减少了操作系统和应用软件的维护和升级费用
随着计算机的普及和软件正版化的要求，各单位购买正版操作系统和应用软件的资金甚至大于计算机硬件本身，但随着云计算服务的日益完善，云服务提供商会统一提供软件服务，用户只需要支付较低廉的使用费。
3．3云计算为数据存储中心的安全和资源存储量提供了保障
在计算机病毒和黑客入侵日益增多的互联网时代，数据的存储安全显得日益重要，而云计算服务将数据存储在云端，云服务提供商统一提供专业的数据安全和防护，极大地降低了用户将数据存储在个人计算机上所带来的风险。同时，用户不需要为日益增长的数据信息而购买数据库服务器，云服务提供商将为用户提供足够的存储空间。
4当前网络信息资源库建设中存在的问题
信息资源是基于计算机网络运行，在单位生产和管理过程中涉及到的资料、图表和数据等各种资源的总和。具体来说是指将文字、声音、图像等各种信息以电子数据形式存储在磁、光等非纸质介质上，并通过计算机和网络通信等方式再现出来的信息。信息资源是当今世界的重要资源。政府部门、企业和教育机构在信息资源库的建设上进行了大量的探索，取得了一些成果，但还不能满足经济发展的要求。主要的问题有：
(1)信息数据缺乏统一的标准和规范。“数据孤岛”、“数据坟墓”是数据缺少统一标准和规范的产物，它们阻碍了数据的共享、交换和更新，而且由于重复建设造成了人力、财力和物力的极大浪费。
(2)参与信息数据库建设的广度和积极性不高。由于观念和能力等原因，信息资源库的建设主要由信息中心的工作人员完成，同时由于认识的局限性导致其他人员对数据信息的认可度不高。
(3)管理缺乏规范和统一。尽管信息资源库种类和数量多，但受到网络带宽和计算能力的限制，无法满足大量用户并发访问的要求，限制了资源库的共享和使用，也阻碍了信息数据的使用和进一步发展。
(4)信息库访问的灵活性和交互性差。受到网络、计算机设备、开发水平的限制，信息库访问的灵活性和交互能力不高。
(5)信息资源库的持续性建设无法保障。受到资金和人员的影响，信息资源库不能及时的更新和完善，影响了信息库的持续健康发展和创新能力。5云计算环境下信息资源库建设
云计算的提出，为信息资源库的建设提供了一个较好的思路。信息资源库的建设是关系民生和经济的长期性工程，建设应遵循统筹规划，重在应用、搞好服务的基本原则，对现有资源进行合理分类，并与云计算服务商提供的信息架构思想和服务充分结合，构建科学、高效、安全、交互能力强的信息资源库。为此，我们需要做好以下工作。
(1)建立科学、严谨的信息资源库的资源技术标准。云计算的思想决定了只要云计算环境有很强的数据通用性，就不必投入巨资建设功能和设备齐全的数据中心，而只需要投入很少
的资金建立用户终端，就可以有效避免“数据孤岛”的产生。所以必须考虑资源库的建设规范和标准。可从以下四个方面规范。一是从资源的开发角度提出必要的技术要求。二是从使用素材方便陛出发选取一些较为普通的元素，对素材属性进行标注，规范数据的属性和编写类型。资源的属性可以作为信息资源库数据结构的直接依据。三是建立信息资源的评价标准，方便用户进行数据的筛选。四是建立管理系统的体系结构和相应的基本功能。
(2)紧密依托现有互联网，实现最大范围的共享。云计算环境中的数据动态服务，为各类人员参与资源库的建设、整理活动提供了便利，也解决了信息资源库建设和维护中参与面窄的问题。利用WindowsAzure平台，主要从事虚拟化计算资源管理和智能化任务分配，当接到用户计算需求时，系统会确定最合理的资源处理、数据传输以及安全防护机制，并把运算任务分配给不同的CPU，把存储任务分配给全球不同的微软数据中心，用户不需要知道子程序和资源在哪里，只需要对资源按照自己的需要进行编辑和整理，从而达到对资源库的不断补充和完善。
(3)IBM于2008年提出了“蓝云”计划，包含共有云和私有云的两个重要概念。私有云是为减少如数据、信息安全等共有云所存在的问题，企业可以利用云计算的思想和服务进行产品和技术的整合，建立属于自己的私有资源云计算数据中心，并通过网络与云端的共有云相连接。
(4)建立综合资源管理平台实现统一管理，为用户各种终端提供检索和交流机制，提升交互性能。利用云计算技术和服务建设开放和透明的资源库，为用户提供入库、编辑、调用、查询和下载服务，用户根据权限不同可以很方便的搜索、浏览所需的信息。通过提升资源库建设中的管理问题，使用户能利用网络和运行浏览器的最简单设备随时随地进行资料下载、视频学习和虚拟实验等各种服务。同时，能够充分利用WEB技术，使用户在使用云计算服务中进行充分的交互和交流。
Abstract：Theevaluationofgroundwaterqualityischaracterizedbyrandomnessandambiguity.Inthispaper，takingXi'anshanminingareaasanexample，thegroundwaterqualityofsamplingpointsisevaluatedbyusingthecomprehensiveevaluationmethodbasedoncloudmodel，andtheresultsarecomparedwithBPartificialneuralnetworkandfuzzycomparisonresults.Theresultshowsthatthecloudmodelhasagoodapplicabilityintheevaluationofgroundwaterquality.Theevaluationprocesstakesintoaccounttherandomnessandambiguityofgroundwaterquality，andtheprocessissimpleandtheresultsarereasonable，whichcanprovidetechnicalreferenceforsimilarwaterqualityevaluation.
关键词：地下水水质；云模型；不确定性；综合评价
Keywords：groundwaterquality；cloudmodel；uncertainty；comprehensiveevaluation
中图分类号：X824文献标识码：A文章编号：1006-4311（2017）21-0223-03
0引言
水质的优劣是确定水源优良程度的重要标准。目前水质评价的方法众多，传统评价主要为指数评价法，包括单因子评价法[1]及综合污染指数法[2]，指数评价法运用简便，可对水体水质是否达标进行判别，但不能对综合水质类别进行评价。近年来，随着计算机及模糊数学等的发展，国内外学者研究出了一系列水质评价的新方法，如物元分析法[3]、灰色系统评价法[4]、人工神经网络模型[9]、模糊综合评价法[5]等，各类方法特点不同、各有优劣，但都未充分考虑到评价过程的不确定性。本文以李德毅院士[6]提出的云模型理论为基础，建立地下水水质评价模型，综合考虑评价过程中的不确定性，并结合实例验证模型的有效性。
1云模型原理
云模型由李德毅等于1995年提出，可实现定性概念向定量数值的转换，F已在数据挖掘、信任管理和综合评价等多个领域得到应用[7]。
1.1云的定义
设U是一个定量论域，用精确数值表示，而C是U上的定性概念，若存在定量值x∈U，且x是定性概念C的一次随机实现，x对C的确定度μ（x）∈[0，1]是具有稳定倾向的随机数，即：
u：U[0，1]？坌x∈Ux∈u（x）
则x在论域U上的分布称为云，每一个x称为一个云滴。
1.2云的数字特征
云理论是一种定性概念定量化的研究方法。定性概念转换成定量值，是一个具有偶然性的、离散的转换过程。云滴的确定度反映了不确定性，该值本身也是一个随机值，可用其概率分布函数具体描述。云模型可用3个数字特征，即期望Ex、熵En和超熵He来整体表征一个概念[6]。
1.3云算法
云算法包括正向、逆向两类。本文模型采用了正向正态云算法，正向云算法能够实现从数字特征表示的定性概念向定量数据的转化，即基于云模型的3个数字特征，计算输出N个云滴的定量值及由这些云滴构成的云图。正态云模型是在正态分布和模糊数学概念二者基础上发展起来的全新模型，以此为基础从定性概念实现到定量转换的正态云模型具有普适性。正态云算法定义如下：设U是一个定量论域，可用精确数值表示，而C（Ex，En，He）是U上的定性概念，若存在定量值x（x∈U）是C的一次随机实现，并且其服从以Ex为期望、En'2为方差的正态分布，即x～N（Ex，En'2）；其中，En'又是服从以En为期望、He2为方差的正态分布，即En'～N（En，He2）的一次随机实现；进而，x对C的确定度满足[6]：
u=exp-■（1）
则x在论域U上的分布称为正态云。
1.4基于云模型的地下水水质评价思路
地下水水质评价中，用1个云滴映射一次具体评价过程。根据地下水质量评价标准，地下水水质可分为5个类别，每个类别可映射为一朵云，文中一个综合云可以表示一个评价指标隶属于某一个水质类别的确定度。主要评价思路如下：
①确定评价指标及其权重。
对可反映评价区域地下水水质情况的指标进行选取，采用熵权法[8]确定各指标权重。
②基于云模型的水质分级。
本文分级标准以《地下水质量标准》（GB/T14848-93）（以下简称《标准》）给出的地下水质量分类指标作为分级标准，计算各类别的三个云数字特征，并生成云图。如对于某评价指标W，其某个分级界限为[a，b]，则3个云数字特征值可由下式得到：
Ex=（a+b）/2En=b-a/2.355He=k（2）
其中：k为常数，可根据经验值进行调整。
③地下水水质确定度计算及综合评价。
依据各取样点实测数据，采用正态云算法计算各评价指标隶属于各水质类别的确定度。将计算出的确定度与相应的权重相乘，得各取样点地下水水质与各类别的综合确定度，并将确定度最大的类别作为各取样点的地下水水质综合评价类别。
2工程实例
本文选取文献[9]中西鞍山矿区地下水水质评价作为工程实例，运用云模型理论对其进行评价，并将评价结果与文献结果对比，验证云模型在地下水评价中的有效性。
2.1确定地下水水质评价指标及其权重
根据文献[9]，分为14个取样点，评价指标为总硬度、溶解性总固体、硫酸盐、氯化物、铁和锰、硝酸盐及氟化物7项指标，分别记为x1～x7，指标实测值见文献[9]。采用熵权法计算指标x1～x7的权重，记为A=[0.1420.1340.2950.1470.0760.0830.123]。
2.2确定地下水水质类别云模型
依据《标准》中给定的地下水质量分类指标，对其中的缺失边界进行补充，将地下水水质划分为Ⅰ～Ⅴ类5个类别。根据公式（2），计算各水质指标分级标准的云数字特征（Ex，En，He），见表1。
根据表1中计算出的云模型数字特征，采用正向云算法，生成各指标评价类别云图。以总硬度指标为例，设定云滴数为1000，输出云图见图1。
2.3地下水水质综合评价
根据各取样点实测数据，采用正态云算法计算各评价指标隶属于各水质类别的确定度。由于确定度的计算存在随机性，采用多次计算求平均值的方式计算平均确定度，本次评价计算次数为2000次。将单个指标与各类别的确定度与指标权重向量A相乘后加和，即得各取样点水质与各类别的综合确定度值。根据最大确定度原则，确定各取样点水质类别，并将评价结果与文献[9]u价结果进行对比，见表2。
■
由表2结果可知，8、9、10、13号取样点水质类别为Ⅰ类，1、2、4、12号取样点水质为Ⅱ类，3、5、6、7、11、14号取样点水质为Ⅲ类，本文评价结果与BP人工神经网络方法及模糊综合评价结果基本一致，证明了云模型在地下水水质评价领域的适用性。
3结论
地下水水质评价所受的不确定性因素较多，存在模糊性及随机性的特点。本文采用云模型方法对地下水水质类别进行评价，实现了定性问题向定量数值的转换，充分考虑到了评价过程中的不确定性因素。通过工程实例的对比，证明了云模型在地下水水质评价领域的适用性，结果较为可靠，为类似不确定性问题的解决提供了一种新的思路。
参考文献：
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关键词：智能电网，云计算，资源池，云桌面
中图分类号：TP311.52
随着智能电网技术的不断发展，未来电力系统中数据和信息将呈现爆炸性地增长，这无疑为系统的运行和高级分析带来巨大的挑战。电力系统现有的硬件设施和计算能力已难以适应未来电力系统在线分析和实时控制所要求的计算能力和存储要求。因此，迫切需要引入新的计算技术，在维持现有硬件设施不变的情况下，充分整合系统内部的计算能力和存储资源，提高电网的在线分析和实时控制能力，为智能电网提供有效的技术支撑[1，2]。
作为一种崭新的计算模式，云计算将一组分布式计算机系统相关的能力以透明服务的方式提供给用户或应用，允许用户或应用在不了解提供服务的技术、没有相关知识以及设备操作能力的情况下，通过网络获取所需的服务[3]。
由于云计算具有分布式的计算和存储特性，易扩展和管理，特别适合解决智能电网技术带来的一系列新问题，因此，在智能电网技术领域引入云计算，在保证现有电力系统硬件基础设施基本不变的情况下，对当前系统的数据资源和处理器资源进行整合，从而大幅提高电网实时控制和高级分析的能力，为智能电网技术的发展提供有效的支持，无疑具有极其重要的研究价值和意义[1]。
1云计算概述
云是一种容器，它能够存放各类IT资源（如服务器、存储等）并对外提供统一入口，且无需用户关心其具体细节（如存放模式等），这样既能保证资源大小可动态伸缩，又降低了使用资源的成本。云计算是将广义上的计算资源（硬件设备、软件平台、应用系统）放入云中，使资源使用者在不关心这些资源具体形态（物理集中或逻辑集中）的情况下，可以按自己的需要去使用它们，保障资源的利用率得到最大化的体现，同时使整个IT架构变得更加的柔性。一般认为，云有3种形态：私有云、公有云和混合云。私有云，是大型集团企业按照云计算的模式搭建信息系统架构，面向企业内部需求提供云计算服务；公有云，是面向外部用户需求，通过开放网络向一般大众或中小企业群体提供云计算服务；混合云，是私有云和公有云的结合，企业信息资源一部分满足内部业务需求，一部分用于为公众提供服务。混合云中的内部服务部分和外部服务部分之间通过安全装置进行隔离，以保护企业信息的安全。
云计算自下而上分为三层，分别是基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务SaaS），实现其中一层或几层都是云计算的体现。云计算的核心是虚拟化。虚拟化允许云计算系统根据服务提供商和客户之间协商好的服务等级协议动态提供计算资源。本质上，云计算就是将数据，应用和服务存储在云端，充分利用一组内部互连的虚拟机组成的并行和分布式计算系统强大的计算能力，实现用户业务系统的自适应性。
2基于云计算的电网信息化建设
对于电网企业而言，智能电网以及集中式数据中心等重点发展方向都对云计算提出了大量的需求，总体来说就是要通过云计算的虚拟化、分布式、并行计算等技术手段来打造更加柔性、简便、安全的信息化支撑平台，实现硬件、软件向集中服务方向逐步演进。
2.1云的构建
建成内网云（企业私有云）与公共服务云，对内实现企业软硬件资源集约化管理，对外为社会公众提供电网业务服务。首先在企业内网建设内网云，整合电网内部信息资源，发挥集团化规模效益；然后逐步建设电力营销、客服中心、电子商务、电动汽车网络运营、电网规划计算等公共服务，实现公共服务云。
一是实现IT基础架构的革新：基础设施即服务方面，整合企业的硬件资源，以硬件资源池形式支撑IT系统的资源需求，具备根据需要分配资源和弹性扩展的能力；平台即服务方面，实现开发工具等基础平台组件的统一，提升其服务能力，按需为业务应用的开发测试提供公共服务；软件即服务方面，实现业务应用系统集中部署与运行，为企业业务人员提供服务；二是提升IT服务创新的能力：基于云计算，实现IT基础设施、软件平台和业务应用的服务化，实现业务应用的快速开发与统一融合；基于智能电网互动化服务需要，快速构建各类电网增值服务，打造电网特色公共服务体系。
2.2云计算的应用
2.2.1信息系统硬件资源池
数据（灾备）中心的服务器、存储、网络等硬件资源进行虚拟化和整合，实现硬件资源的集中管理和按需分配，提高硬件基础设施的利用效率和业务承载能力，减少未来30%至40%的硬件采购投入，同时实现快速响应业务上线或扩容的需求。
2.2.2云桌面
为员工配备瘦终端设备，推广建设基于瘦终端的云桌面，替代传统的PC桌面机，通过远程利用硬件资源池中的服务器资源为员工提供桌面资源。所有办公数据全部保存在资源池服务器上，并通过行为安全审计实现操作升级。进一步实现硬件集中，提高信息安全保障机制，实现桌面部署、使用、运维的标准化、规范化。
3结束语
云计算是分布式计算、并行处理和网格计算的进一步发展，是基于互联网的计算，是能够向各种网络应用提供硬件服务、基础架构服务、平台服务、软件服务、存储服务的系统。云计算技术的引入，通过改造、新建进行有效的资源整合，有效提升了系统利用率、扩展性与集成应用能力，降低研发、建设与运营成本，增强了电网公司研发设计创新能力、生产集约化和管理现代化水平，以支撑智能电网时代所带来的业务和数据压力，为建成电网公共服务体系，实现公共事业企业增值服务提供了强有力的技术支持。
参考文献
[1]潘睿，刘俊勇，郭晓鸣.电力系统云计算初探[J].四川电力技术，2010（03）：71-76.
关键词：云计算网格计算云存储
1引言
计算机网络发展至今天，我们已深刻体会到其为日常的信息交流和共享提供了极大的便利和快捷。随着Google提出了新名词――云计算，其立即在互联网界掀起一股浪潮。许多跨国信息技术行业的公司如IBM、Yahoo和Google等都开始使用云计算的概念来兜售自己的产品和服务。
于是，人们对于很多传统信息资源的提供者在其服务方式和内容等方面也提出了更高的要求。那么在现有的技术条件下，大众化性质非常强的售票点应如何利用尽可能少的、合理的投资建设起一个个性化、多元化的现代化车站已迫在眉睫。此时，“云”的出现和发展为这一问题的解决提供了一个切实可行的方案。
2基本概念
云计算主要是基于资源虚拟和分布式并行架构两大核心技术，可以说是二者的进一步整合，其核心是向用户提供以租用计算资源为形式的服务。随着网络技术的融合，一切信息、通信和视频应用也都整合在了统一的平台之上。进而，此类“计算”可泛指一切ICT的融合应用。所以说云计算术语的关键特征不在于“计算”，而在于“云”。
云计算是并行计算（ParallelComputing）、分布式计算（DistributedComputing）和网格计算（GridComputing）的发展，换句话说，云计算是传统计算机技术和网络技术发展融合的产物，它以服务的方式提供给用户IT相关的能力，使得用户在对提供服务的技术和相关知识，以及设备操作能力不了解的情况下，能够通过Internet获得需要的服务来达到自己的目的。其中，它包含硬件、开发平台以及I/O服务等大量能根据不同的负载动态地重新配置，从而达到更高的资源利用率的可用虚拟资源。从另一角度理解，云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(UtilityComputing)、IaaS(InfrastructureasaService，基础设施即服务)、PaaS(PlatformasaService，平台即服务)、SaaS(SoftwareasaService，软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。实质上，云计算技术就是软件即服务SaaS、网格计算、虚拟化三个概念的结合体。其思想即透过网络将庞大的计算机处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交给由多部服务器所组成的庞大系统，经计算分析后将处理结果回传给用户。
云计算还处于萌芽阶段，人们还在研发着各种各样的云计算服务。云计算的表现形式也各不相同，简单的云计算在网络服务中已经随处可见，例如，腾讯QQ空间提供的在线制作Flash图片，GoogleApps等，其主要服务形式有SaaS、PaaS、IaaS等。
3基本原理
其基本原理为在进行数据计算时，使其分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，这样就能够将资源切换到需要的应用上，根据各自的需求访问计算机和存储系统。
云计算发展的整个过程就像是从先前的单台发电机模式转向了现在的电厂集中供电的模式。这是一种革命性的举措。打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力可以像煤气、水电等商品一样进行流通，取用方便，费用低廉。最大的区别就在于它是以互联网为传输媒介。形象地描述云计算的蓝图即：通过互联网用一台笔记本或者一个手机即可实现用户需要的一切，而中间的计算都在异地的设备中完成，这个过程用户不必关心。
4与网格计算的比较
云计算主要是以服务的方式将互联网中某些节点强大的计算资源变成可被用户使用的动态、可伸缩的虚拟资源，而用户无需了解底层的IT基础设施架构。云计算强调用户主导、按需服务、即用即付、服务完即散。其一般都是为了通用应用而设计的，并没有专门的以某种应用命名。
网格计算则主要是通过专网或者互联网，将分布在跨地域或领域的多个闲散计算机资源组织起来，以形成更为强大的计算能力，通过统一调度来组成一台虚拟的“超级计算机”，共同完成一个特定的、较为复杂的任务。例如，像生物网格、地理网格、国家教育网格等要求大量计算处理周期和成批数据的科学计算问题。
概括地讲，二者典型的区别是：网格计算是“多为一”，即多台计算机构成网络，为一个特定的大型计算机计算任务服务。整个过程中将一个庞大的项目分解为若干个相互独立的子任务，由各计算节点进行计算。从这个角度说，作业调度是网格计算的核心价值；而云计算则是“一为多”，即通过互联网将数据中心的各种资源打包成服务向外提供，而向外提供的每个资源都是为了完成某一个特定的任务。
简言之，云计算和网格没有任何内在联系。网格计算一直在发展，其作为一种面向特殊应用的解决方案将会继续在某些领域存在，而云计算可以说是网格计算的一个商业演化版，作为IT产业的第三次变革，则会深刻影响整个IT产业和人类社会。
5云存储
云存储是一个系统，主要指在集群应用、网格技术或分布式文件系统的作用下，通过应用软件将网络中不同类型的存储设备集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能。其核心是应用软件与存储设备相结合，通过前者来实现后者向存储服务的转变，是一个以数据存储和治理为核心的云计算系统。云存储以广域网为基础，跨域/路由来实现数据无所不在，无需下载，无需安装即可直接运行，实现另外一种云计算架构。
云存储与云计算相似但也有区别。盖茨认为必须权衡云计算，因为延迟和带宽可能会影响性能。由于相对来说云存储只是文件的一种大范围的“低级”存储，是“不用权衡”的，所以他相信云存储比云计算采用的更快。
6基本特征
6.1超强的计算和存储能力
云计算的云端是由成千上万台甚至更多服务器组成的集群，它具有无限空间和无限速度。用户可以在任何时间和地点，采用任何设备登录到云计算系统，进行所需的任何计算服务。
6.2虚拟化技术
现在的云计算平台的最大特点是利用软件和一系列接口或协议来实现软硬件资源的虚拟化管理、调度及应用。用户可通过虚拟平台使用网络、数据库、硬件等资源实现自己需要的一切，而无需了解程序应用运行的方式和情况，同时还可大大降低维护成本并提高资源的利用率。
6.3以用户为核心
云计算集成的各类资源和服务，不仅满足用户的各类业务承载按需部署，提供高可靠、高性能服务和多层次控制，而且在业务运行过程中，按照业务突发需求，提供弹性的资源配置，在技术上对用户无过多要求。
6.4动态可扩展性
首先，整个资源集成管理是动态可扩展的，包括硬软件系统的增加、升级等；其次，根据用户的业务需求可动态调用和管理“云”中的资源，即“云”的规模可以动态伸缩，以提高“云”处理能力，满足应用和用户规模增长的需要等。“云”中的服务器上千万，若某服务节点出现故障，则可动态调度别的节点接替该节点的任务，在节点恢复后再实时加入云中。
6.5按需服务和高性价比
云计算对用户端的硬件设备要求比较低，使用起来也很方便。“云”是一个庞大的资源池，可以按照需要购买，并且服务定制即可，就像自来水、电、煤气那样计费，费用按照资源实际使用情况计算。“云”中也可以用价格低廉的PC提供环境支撑，而计算能力却可超过大型主机，同时对用户的技术要求也比较低，投入也相对较低。
6.6通用性强
云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。用户只要有一台安装有浏览器且可上网的电脑，就能在终端获取“云”所提供的各式各样的服务。
7云计算与售票系统
7.1云计算提供的有利条件
（1）降低经济成本
现在几乎所有的售票窗和检票口都是采用PC机，单单用来售票和检票的PC机的投入就需要很大的资金。其实，整个程序的界面和操作很简单，云计算的应用将使得硬件不再受限制，不久的将来可能单依靠浏览器就能够满足用户的各种需求，其他事情将由云计算服务提供商代为解决，这将极大限度地降低了售票厅的经济成本。
（2）提高服务质量
“云”强大的计算能力和存储能力等优势可以为用户提供即时通讯的在线帮助。同时，利用“云售票厅”开放、用户参与的特性及多种Web3.0的信息服务方式能够实现“人脑联网”的交互，增强售票厅信息交流中心的功能，从而更好地为用户提供了现代化全方位的信息服务。
（3）促进资源共享
售票厅将电子资源存储在“云”里的成千上万台服务器中，而不是某台计算机中。在“云售票厅”这个资源池中，用户可以通过云计算技术在任意一个售票点实时地获得互联网中所有售票点的详细资料，且可异地存取，从而免去了相关售票厅之间文献传递的延迟，进而也提高了信息资源的利用率。
7.2如何运用云计算
（1）正确理解云计算的含义
Google公司是云计算的领跑者，也是最大的实践者。Google搜索引擎算得上是最早的云计算应用之一了，它的数据和计算都在数据中心。云计算的实现将带来更强的计算能力、更低的费用和以人为本的服务。云计算的价值不仅在于其先进的技术本身，更体现在其技术应用理念方面。目前，云计算概念方兴未艾，人们理解极易出错，因此，每次运用云计算时都需先正确理解云计算。
（2）寻求创新平台
像售票系统、超市等它们的大众性和协作性极其强，运用云计算时应该有自己的统一行业标准。管理者应该对于应用云计算所需的标准和相关协议进行深化研究并力求创新，并加强云计算管理服务，充分利用云计算在资源的组织、检索与共享等方面所具有的强大优势，增强新业务功能，寻求新的创新平台。
（3）以用户需求为指导方向
对于售票系统来说，云计算最大的价值在于让售票员专注于自己的业务，发挥IT的最大效益，降低管理成本，减少风险，并进行全球性的更大范围的合作，以提供更优化的服务。售票系统应借助各类云计算解决方案，将本点的资源和来自其他区域的数字化售票厅整合在一起，组成更大规模的云，实现分布式、合作和智能化的信息处理。这样，通过虚拟服务器用户随意通过一个入口就能检索售票系统所有节点的信息资源。
8结束语
虽然云计算还处于起步阶段，不能完美地解决所有的问题，但其已成为下一代IT的发展趋势。目前，云计算的广泛普及和深入应用已经变得呼之欲出。时代的需要为云计算提供了良好的发展机遇，其前景从IT巨头们，例如Google、微软、IBM等的动作就可以看出来。不久的将来，一定会有越来越多的云计算系统投入使用，国内IT行业应该加强对云计算的研发，力争尽快将其推上一个新的阶层。
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关键词：数据挖掘；云模型；隶属度；模糊概念；特征因子；定性与定量转换
中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044（2013）04-0870-03
TheResearchandApplicationofFuzzyDataMiningBasedonCloudModel
DANGHui，WANGZhi-he，PANLi-na
（CollegeofComputerScienceandEngineering，NorthwestNormalUniversity，Lanzhou730070，China）
Abstract：Currently，inmanyfields，dataiscomplicated；theboundaryofconceptisfuzzy；thedemandisuncertain.Thenamethodoffuzzydataminingbasedoncloudmodelisproposedinthispaper.Thismethodadoptauncertaintransformingmodelbetweenqualitativeconceptsandquantitativeexpressions，andprovideaneffectivetoolfordataprocessinganalysiscombiningqualitywithquantity.Thecontentinclude：fuzzyidentificationofconceptsandcharacteristiconthedata；theestablishmentofmembershipcloudmodelandthedepictionofdigitalcharacteristics；gettingclassifiedinformationbasedonactualdemandbystatistics，calculatingandanalysis.Theresultsofexperimentshowthatthevaluableinformationcanbeminedinthelargeandcomplexdataspacebythisanalysismethodwithpracticalsignificance.
Keywords：datamining；cloudmodel；membershipdegree；fuzzyconcept；characteristicfactor；transformationbetweenqualityandquantity
1概述
随着科学技术的进步，数据的采集涉及的领域越来越广（如经济、军事、物流、金融、电信等），现实中的数据通常是复杂或混合、结构化或非结构化、不完整、特征描述非精确的，而这些模糊复杂的数据集，单纯的距离测度已不能衡量样本间的相似性，不能提取其重要特征，无法完成数据的挖掘分析。
现在的研究状况显示，许多研究者在确定性的数据挖掘技术方面已经取得的丰硕的成果，提出了许多有效地算法，并满足了各种不同的实际应用，但是对模糊复杂的数据挖掘技术研究还处在不成熟的阶段，仍存在大量的问题有待解决。目前，越来越多的领域涉及到模糊概念的处理和表达，传统的模糊数学已经不能满足模糊研究的需要，而云模型[1]作为知识表示的基础，能把数据的模糊性和随机性完全集成到一起，构成定性和定量相互间的映射，可以解决一些模糊概念下数据挖掘的实际问题。因此，利用云模型及相关理论从模糊、不确定性数据集中挖掘出有价值的知识有一定的研究意义。
2模糊概念
“模糊”是人类感知万物、获取知识、思维推理、决策实施的重要特征。“模糊”比“清晰”所包含的信息容量更大，内涵更丰富，更符合客观世界。在人类的思维中，有许多模糊的概念，如大小，冷热等，这些概念没有明确的内涵和外延，也就无法用传统的精确数学加以描述。
模糊集理论[2]最早由zadeh（1965）提出，用来描述人的认识中关于事物自身在纵横两方面差异的中间过渡所呈现的类属和形态界限的不确定性，是“亦此即彼”界限的不确定性，其概念具有内涵分明、外延不明确的特性。由于模糊理论的核心概念一隶属函数固有的不彻底性，基于模糊理论建立的定性定量的转换模型就存在先天固有的局限性。在传统的模糊集合理论和统计理论的基础上的云模型汲取了自然语言的优点为实现定性概念与定量数据间的相互转换提供了新的有力工具。
3云模型及相关理论
3.1基本概念[1]
云模型是李德毅院士于1996年在传统模糊数学和概率统计的基础上提出的定性定量互换模型，它把概念的模糊性（边界的亦此亦彼性）和随机性（发生的概率）有机的综合在一起。设[U]是一个论域，[U={x}]，[T]为[U]上的一个概念，[U]中的元素[x]对于[T]所表达的定性概念的隶属度[CT（x）]（或称[x]与[T]的相容度）是一个具有稳定倾向的随机数，隶属度在论域上的分布称为隶属云，简称云。[CT（x）]在[[0，1]]取值，云是从论域[U]到区间[[0，1]]的映射，即[x∈U，xCT（x）.]
3.2云的数字特征、正态云模型及云发生器
云的数字特征用期望值[Ex]（ExpectedValue）、熵[En]（Entropy）、超熵[He]（HyperEntropy）三个变量表征。其中[Ex]可以认为是所有云滴在数域中的重心位置，反映了最能够代表这个定性概念在数域的坐标，即[Ex]隶属于这个定性概念的程度是100%；[En]是定性概念亦此亦彼性的度量，反映了在数域中可被语言值接受的数域范围，即模糊度，[En]越大，概念接受的数值范围越大，概念越模糊；[He]是熵[En]的离散程度，即熵的熵，反映了每个数值代表这个语言值确定度的凝聚性，也反映云滴的凝聚程度，[He]越大，云滴离散度越大，隶属度的随机性越大，云的厚度也越大。
在实际应用中，社会和自然科学的各个分支都证明了正态分布的普适性，正态云[3]成为了最常见和常用的云模型。云模型除了完整的形态外，还有半升云和半降云两种半云形态。半云用来表达具有单侧特征的定性概念。例如用半升云表示“远”或“重”；半降云表示“近”或“轻”。由一个半升云、一个半降云和一个均匀分布，可以生成梯形云，表达裕度大的概念。例如“大约二、三十米”。
云发生器[4]有正向云发生器和逆向云发生器。正向云发生器输入为表示定型概念[A]的三个数字特征值[Ex]、[En]、[He]和云滴数[N]，输出为[N]个云滴的定量值以及每个云滴代表概念[A]的确定度。逆向云发生器输入为[N]个云滴的定量值及每个云滴代表概念的确定度[（x，y）]。输出为这[N]个云滴表示的定性概念[A]的期望值[Ex]，熵[En]和超熵[He]。以上是一维云模型发生器，多维云模型发生器可参见有关文献[5]。
4基于云模型的模糊数据挖掘分析
用云模型进行知识的挖掘[6]，一般来说首先找出挖掘对象的几个定性概念，对每个定性概念进行模糊地程度划分例如学习成绩可以分优、良、中、差，这四种程度，然后对概念构建云模型，确定隶属云的数字特征，最后综合每个概念，根据综合的模糊集及相关指标即可挖掘出有价值的信息。
4.1概念类型及特征的识别
1）根据特定领域的理论和实际情况可把概念或知识分为[m]种类型[（a1，a2，…，am）]，每种类型代表一种有价值的分类。
2）抽取[n]个特征因子[（x1，x2，…，xn）]，每一个特征因子有对应的实际含义（可以包含多种模糊划分），每一种含义对应一个数值（可以是一个数值区间）。
4.2正态云模型的构建
1）根据之前提取的特征因子，视实际问题的需要定义与特征因子相对应的归属类型模糊集[{A1，A2，…，An}]。
2）建立隶属云模型
确定[n]个模糊集[{A1，A2，…，An}]的隶属云，即确定[n]个模糊集的隶属云的三个数字特征值[（Ex，En，He）]，根据统计分析和计算可以确知[n]个模糊集的隶属云的三个数字特征分别为：[A1（Ex1，En1，He1），A2（Ex2，En2，He2），…，An（Exn，Enn，Hen）]。根据三个数字特征利用正向云发生器算法计算各特征因子相对于模糊集合的隶属度[μAi（x）（i=1，2，…n）]。
4.3知识表示
令[f（x）=（x1，x2，…，xn）]，即[f（x）]表示知识具有的特定的定位模式，再令综合模糊集
[H=A1A2…An]表示一个综合的水平指标，并定义为：
[μH（x）=1μAi（x）=1，i=1，2，…，ni=1n?iμAi（x）μAi（x）≠1，i=1，2，…，n]
其中，[?i（i=1，2，…，n）]为权重，可以根据模拟数据和具体情况而定，且[i=1n?i=1，（i=1，2，…，n）]。
4.4知识的挖掘归类
根据4.1中定义的概念或知识的类别将挖掘到的信息进行分类：[a1]类（[μH（x）≥λ1]），[a2]类（[λ2≤μH（x）
通过云模型在某个定性概念与其定量表示之间的不确定性转换模型将复杂的数据、模糊的概念转换成对应其概念的隶属云模型和数字特征，并经过分析、计算最后得到的有价值的分类信息，这些信息将指导各领域进行决策、分析、预测等。
5实验分析
文章以某大学依据学生对课程设置的满意程度进行课程分类为实例进行验证，为了保证方法的正确性和有效性，实验数据是通过对某大学大二学生进行抽样调查，以调查问卷进行统计得到的。
首先，根据经验可以把学生对某一门课程的满意程度分为满意，较满意，一般，较不满意，不满意五种类型，即（m=5）：[a1]=“满意”；[a2]=“较满意”；[a3]=“一般”；[a4]=“较不满意”；[a5]=“不满意”。
其次，抽取了五个特征因子[（x1，x2，x3，x4，x5）]分别代表：课程人数比例（全年级选修这门课程的人数占全年级总人数的比例）；课程对我的帮助；任课教师及其授课方式；课程安排（包括考核方式）；课程内容（注：比例取值（0.1～1.0），对剩余四项实行评分制，分为五个档次：很好（9.0～10）；较好（8.0～8.9）；一般（7.0～7.9）；较差（6.0～6.9）；差（0～5.9））。经统计以五门有特色的课程为例进行说明，统计该大学课程根据学生满意度分类的特征因子的情况。然后，运用云模型及相关理论可以确定课程的五个特征因子对应的五个模糊集的三个数字特征，并通过计算可以得到这些课程特征因子的隶属度云团，且每一个特征因子对应多个隶属度，体现了隶属度的模糊性。以每个特征因子数值所对应的多个隶属度的平均值作为该特征因子的隶属度，分别表示为[μA1]，[μA2]，[μA3]，[μA4]，[μA5]。然后根据经验分析设定权重系数[?i]（[?1]=0.3，[?2]=0.15，[?3]=0.15，[?4]=0.2，[?5]=0.2）和比对参数[λi]（[λ1]=0.8；[λ2]=0.7；[λ3]=0.5；[λ4]=0.4）。
最后，通过4.3的计算可以得到[μH（x）]，再根据分类原则可以得到最终结果如表1所示（具体计算及比较过程略）。
由于“满意”属于一个模糊的概念，根据“满意”或“不满意”很难进行分类，本实验通过云模型中的隶属云的计算和建模[7]完成了根据学生对课程满意度（即学生对课程的满意度量隶属于“满意”这个概念的程度）来对课程进行分类以指导今后对课程进行改革或帮助学生完成选课等。
6结束语
由于概念、属性中存在着大量的模糊性和不确定性，该文利用云模型自身处理模糊和随机性的优势将定性分析和定量计算结合起来，得到了模糊概念多属性的隶属云团，并建立了一种基于云的分类方法。通过一个某大学依据学生对课程设置的满意程度进行课程分类的实例进行实验验证，证明了其分类方法的有效性和基于云模型的模糊数据挖掘研究的应用价值。
参考文献：
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[2]张振良.模糊集理论和方法[M].武汉：武汉大学出版社，2010.
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