1研究背景
云计算主要采用虚拟化技术将数据中心的物理资源虚拟化为资源节点后，进行统一管理和对外服务。用户享受的服务质量水平将会和所需支付的费用成正比。正是由于用户的不同需求，云任务调度器需要为用户任务选择合适的资源，最大限度地满足用户对于服务质量的需求，提高资源利用率，维持资源负载均衡。因此，研究云环境下的任务调度算法意义重大。
2聚类分析法原理
聚类分析是根据样本自身的属性，用数学方法按照某种相似性或差异性指标，定量地确定样本之间的亲疏关系，并按这种亲疏关系程度对样本进行聚类。通常是用样本间的相似系数来描述其亲疏程度。有了相似系数就可定量地对样本进行分组，根据分类函数将差异最小的归为一组，组与组之间再按分类函数进一步归类，直到所有样本归为一类为止。
3算法描述
本算法的目标是找到对资源集的一个划分，使资源性能相近或相似的节点聚在一起共同构成一个分类类别。算法的主要思想是：
（1）对训练集中的云系统资源向量事先进行手工粗分类，分为：计算型，转发型，存储型，计算出每一类的特征向量F（xi）={x1，x2，x3，…，xn）。
（2）对测试集中的云系统资源向量建立初始样本矩阵：S（yt）=（y1，y2，y3，…，yn）。
（3）用类间的相似系数来描述其亲疏程度，计算每个资源向量与各个大类的特征向量间的相似性测度函数。
Mj=（F（x1），S（yj））=（m1，m2，m3）
相关性系数定义为向量的单位化内积：
根据相似性测度函数Mj=（F（x1），S（yj））的值，根据模式分类的原则：
C（z）=ArgMiaxMj（F（x1），S（yj））
（4）比较和Si最相似的类，从而确定该资源向量的分类，将该资源和大类归并为一个类别。
（5）重复执行上述操作，直到资源池中所有资源向量都只属于同一个分类类别为止，即所有资源节点都有明确的分类类别。
（6）在每个大类中，将资源按照综合性能进行降序排序，性能较好的资源将优先被调度。
（7）对资源进行分类预处理后，在已有的分类类别中选择性能最优的资源，最大限度地体现了任务调度的公平性。
4算法性能分析
在任务调度系统中，用户提交任务的最终完成时间取决于该任务集中所有任务的完成时间，也就是任务完成时时间最大的任务。
任务i预期完成时间L主要由队列等候时间、处理和存储时间、转发延迟时间组成。
队列等候时间可用公式（1）计算得出：（1）
Q（i）表示任务Ti在分类类别中在任务队列中等待调度的时间，n表示任务i前面的任务数，Tj表示第j个任务的预期完成时间。
处理和存储时间可用公式（2）计算得出：（2）
S（i，k）表示任务Ti使用资源k时，所需的计算执行时间，tci表示任务计算量，rcalk表示资源K的计算能力，tsi表示所需存储的任务量，rstork表示资源K的存储能力。
转发延迟时间可由公式（3）计算得出：（3）
F（i，k）表示任务i使用K源后，转发任务结果所需的传输时间，tdatai指任务输出数据量，rcomk表示资源K的通信带宽能力。
因此，任务预期完成时间可以表示为：
Ti=Q（i，k）+S（i，k）+F（i，k）（4）
使用CloudSim仿真平台，将本调度算法（以下简称GCCTS）与Min-Min和Max-Min算法进行模拟实验调度，数据取自模拟20次取得的平均值。从调度策略的平均完成时间对3种算法进行性能比较。图1所示为资源数为20时，3种算法任务平均完成时间的比较图。图2所示为资源数为50时，3种算法任务平均完成时的比较图。
由以上分析可以看出，Min-Min算法由于每次优先选择任务完成时间最小的任务执行，因而任务最终完成时间小于Max-Min算法，但次于GCCTS算法。
5结语
文章主要介绍一种基于多维聚类预处理的云计算任务调度算法。首先介绍了聚类分析方法，论述分类方法的具体实现步骤，利用该方法将资源划分到预先定义好的分类类别中。然后详细介绍算法的主要思想、伪代码实现，并经过对模拟环境下的实验数据分析，本调度算法对资源进行分类预处理，能有效缩小任务对于资源搜索的范围，从而提高任务调度的速度。
该调度策略仍然存在很多可改进的地方：
（1）在聚类分割时，可进一步考虑总体的资源统计特性，考虑采用马哈拉诺比距离，代替相似度度量值。
2011年12月，IDC(互联网数据中心)对外了2012年中国ICT(信息通讯技术)市场十大预测。IDC认为，受全球经济低迷、欧洲债务危机蔓延以及国内货币政策回调、房地产调控等多重因素影响，2011年中国经济复苏步伐整体放缓。预计2012年欧债危机可能恶化，中国出口压力加大，房地产市场调整程度将加深；与此同时国内通货膨胀将继续回落，全年经济走势可能呈现“前低后稳”的局面。
2012年中国经济整体面临风险和不确定性，但预计仍将保持较为平稳快速的增长。在出口需求萎缩、经济结构调整压力增大的预期下，国内市场竞争将日趋激烈。而IT市场仍保持高速增长，如云计算、物联网、企业移动互联网将持续发展；个人IT业态的变革将改变传统IT渠道概念；电子商务将向深度、广度发展；移动互联网将重构零售业、服务业模式。
IDC中国行业研究与咨询服务部助理副总裁武连峰对本刊记者表示，展望2012年，中国ICT市场，云计算、移动互联、物联网、商业分析等主流技术将深入行业运用，驱动企业改善产品服务质量、提高运营管理效率、增加企业业务收入和总体市场份额。这一年中，中国的IT市场将进一步向4—6级城市拓展，同时IT技术会继续帮助企业降低能耗、减少排放。随着十二五规划重点项目的展开，智能终端普及继续驱动个人消费电子市场，中国ICT市场将在全球性的不确定环境中稳步增长。
预测1：中国经济进入弱增长周期，重点领域lT市场将保持高速增长
2011年，政府采取了非常严厉的金融紧缩政策抑制高通胀发展，基本稳定了物价和房价，经济大体实现了软着陆。根据EIU最新数据，2012年中国GDP增速预计将达到8.6％。抑制房价和通货膨胀的政策将延续，投资将放缓，欧洲债务危机和美国经济疲软将影响出口，内需消费和重点领域的投资成为经济增长的主要动力。中央政府鼓励消费的政策已经在2011年10月出台，例如提高增值税的征收起点额度、减少微企业的行政收费等多项措施。同时，例如智能电网、下一代信息技术、生活服务业等重点发展领域都将产生巨大的IT机会。此外，国家“十二五”规划中有专门章节来论述全面提高信息化水平，这也预示着2012年将有巨大的IT商机。IDC预计2012年中国IT市场规模为9854亿元，较2011年增长19.9％；同时2012年电信服务市场规模为9507亿元，较2011年增长7.4％。
预测2：中国IT市场呈现三类城市形态
IDC认为，不同层级的城市分别扮演不同的功能角色：高级别城市成为数据汇集和数据处理中心，低级别城市是数据产生和数据消费的端点，而中级别城市则有数据的产生、汇聚、传输和处理职能。IDC预计2012年，以上市场特征将逐渐清晰，各级别城市将在市场大环境中找到自身的定位，推动本地IT市场的发展。垂直行业也将明确各级城市在大架构中的定位，对应增加各类产品的投入。
预测3：云计算由大规模基建进入行业深化应用阶段
2011年的中国云计算市场在政府的扶持下有了突飞猛进的发展：各地方政府在云计算方面进行了大量投资，建设了众多的云计算数据中心；电信运营商和互联网企业也开始发展自己的云计算业务；目前大量用户已经开始将自己的基础架构部署在云计算服务提供商的平台上；云计算和物联网结合的新型应用也在逐步出现。IDC认为，2012年的云计算服务市场将达到9.29亿美元的规模，同比增长52.0％。
预测4：大数据将促使CIO首选商业分析实现IT的业务价值，并对软硬件体系架构提出新要求
移动互联网、社会化媒体、电子商务、物联网以及云计算的快速发展，将使企业在2012年面临大数据所带来的挑战。发展处理大数据的新方式将会驱动IT业的变革：大数据时代将挑战用户存储及数据中心基础设施，推动商业分析市场快速发展。企业和行业用户IT应用水平的提高以及“大数据”时代的到来使得CIO们希望利用BA实现IT的业务价值，提升企业的竞争优势。由于大数据与传统数据特征不同，因此大数据分析对性能和实时性要求更高，对软硬件体系架构提出了不同要求。预测5：IDC资源跨区域分散部署，集托管、监控、运维服务为一体的“一站式iDC服务”将受青睐
受“云模式”发展和数据中心能耗影响，2012年大型iDC服务商业数据中心部署将更加向中高纬度地区转移，形成全国跨各大区域分散部署的态势。2012年，整体商业数据中心机房数量预计将以11.7％的增长率进一步增加，iDC服务市场将以25.1％的年增长率快速发展，商业数据中心服务商将强化远程服务能力，整合集托管服务、监控服务、运维服务为一体的一站式iDC业务解决方案，帮助客户高效利用资源。
预测6：企业移动应用市场将在2012年升温
随着移动设备的普及、移动宽带的支撑、WIFI站点的投资建设，移动应用在中国快速蔓延。移动个人应用的不断渗透为企业移动应用的发展创造了必备条件，成为企业移动应用的IT厂商及移动应用开发者可以聚焦的商业机会。
预测7：物联网技术环境日益成熟，市场发展从政府政策驱动转向行业应用需求驱动
随着3G和无线网络技术的发展，物联网技术环境日益成熟。无线网络的发展与物联网的发展相得益彰、相互促进。与此同时，物联网在行业中的应用将进一步深化，电网、交通、环保、农业等成为物联网应用的热点行业。
预测8：个人IT业态的变革将改变传统IT渠道概念
随着2011年IT终端产品架构逐步清晰，由PC、智能手机、平板电脑、智能电视组成的多屏幕智能终端产业链逐步成型。各厂商都已经从2011年开始逐步部署未来的发展规划，而涉及具体落地，IT终端渠道无疑是产业链上至关重要的一环。IDC认为2012年无论是零售还是商用IT终端都会在一定程度上突破传统概念，推出更适合新的个人IT业的终端通路结构。
预测9：移动互联驱动IT服务多样性，并成为新的服务需求增长点
移动互联将成为IT服务行业发展的热点领域，因为它不仅将传统互联网平台平移至移动客户端，而且在用户数量、业务模式、应用开发等各方面都在以惊人的速度全面赶超传统互联网。相关软件和应用已经全面渗透到了日常生活的各个角落，需求也呈现爆炸式增长。移动互联必将成为IT服务发展强有力的推动力，推动IT服务的多样性发展。
预测10：电子商务向深度、广度发展，移动互联网重构零售业、服务业模式
关键词：云计算；网络安全；服务提供商
中图分类号：TP309文献标识码：A文章编号：1007-9599(2011)13-0000-01
AnalysisofCloudComputingandSecurity
WangYou
(HuzhouTobaccoCompany,Huzhou313000,China)
Abstract:Inthispaper,thesecurityissuesthatcausedbycloudcomputingwerediscussed.Itdemonstratedthatalthoughthecloudrepresentsthefuturedirectionofdevelopment,thesecurityriskwasstillnotwellresolved,andtherewerenotonlysometraditionalsecurityproblems,butalsosomenewproblems.
Keywords:Cloudcomputing;Netsecurity;Serviceprovider
在信息技术不断发展的今天，云计算作为异军突起的新型信息管理与资源分配技术，将智能网络、虚拟技术、资源调度等技术融合，其应用前景和巨大潜力让各大IT企业纷纷投入了云计算的争夺战。与此同时，由于云计算涉及大量的信息管理和服务，使得其安全问题的分析与前瞻性研究也成为业界讨论的热点。
一、云计算的定义
云计算是由分布式计算、并行处理、网格计算发展来的，是一种新兴的商业计算模型。目前，对于云计算的认识在不断的发展变化，云计算仍没有普遍一致的定义。下面将列举几个说法。
中国网格计算、云计算专家刘鹏给出如下定义：“云计算将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务”。
狭义云计算：是指IT基础设施的交付和使用模式，通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。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。
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，也可以使用任意其他的服务。
二、云计算的特征
虽然云计算定义尚不明确，但毫无疑问，云计算引入的新特征是其未来的发展方向。美国国家标准与技术研究院归纳了云计算的5项基本特征：
（1）按需自助服务，用户可自行部署计算资源以达到无须服务提供商人的工配合的服务自动化；（2）泛在网络连接，云计算资源可以通过网络获取和通过标准机制访问，这些访问机制能够方便用户通过异构的客户平台来使用云计算；（3）与地理位置无关的资源池，云计算服务商采用的是多用户模式，根据用户的需求动态地分配和再分配物理资源以及虚拟资源，用户通常不必知道这些资源的具体所在位置，资源包括存储器、处理器、内存、网络及虚拟机等；（4）快速灵活地部署资源，云计算供应商能够快速灵活地部署云计算资源，并快速地放大和缩小，对于用户而言，云计算资源一般可以被认为是无限的，即能够在任意时间购买任意数量的资源；（5）服务计费，通过服务类型的不同进行计费，云计算系统可以自动控制和优化资源的利用情况。还可以监测、控制资源的利用情况，为云计算提供商和用户就所使用的服务提供透明性。
三、一些遗留的传统安全问题
云计算采用与普通计算机网络相同的方式确认个人及系统的身份信息、访问与审核权限。因此，数据唯有被置于由加密技术、安全认证和审计等多重保护措施之下，才称得上安全。事实上，这些问题仍未有效的解决，主要表现在以下方面：
在云计算环境中，网络接入更加灵活但与此同时也加大了非法入侵的可能。用户权限控制依旧借助传统的口令识别机制，应用系统缺少强壮安全机制，访问控制问题仍然存在。另外在云模式下，用户已不再是数据的完全所有者，云计算服务提供商同样可以浏览用户文件，使得用户隐私十分透明，在隐私保护方面又提出了新的挑战。还有网络与用户终端的各种特性降低了对用户行为的审查能力，增加了用户入侵的几率。在云计算模式下，所有业务都在服务器端完成，若服务器出现问题，将导致所有用户无法运行，造成各种不良后果。
综上所述，在云计算模式下，各种传统安全问题依然存在，仍需解决。
四、云计算引入的新安全问题
云计算的新特征带来了诸多新的安全问题：
首先，数据位置不清而造成的和数据保护与隔离问题：由于云计算环境下，数据存放地点不再是某个确定的物理节点上，而是由服务商动态地提供存储空间，数据位置的不确定性势必给整个安全防护体系带来重大影响。其次，云计算模式下的用户隐私保护：由于网络环境的开放性、虚拟性和匿名性等特点，以及用户文件控制权限的变化，使得云计算模式下的隐私保护问题更加突出。再次，虚拟平台的安全性与云计算服务的可度信：“云”中需要大量采用虚拟技术，虚拟平台的安全性将关系到整个云体系架构的安全，而目前的用户权限控制技术还没有达到要求，安全存在隐患也是必然的。最后，云计算条件下病毒、木马的防护：病毒与木马的防护始终是网络安防的重要部分，在云计算环境下，其入侵方法也发生了变化，因此加强云计算下的网络安全保护还需要进一步研究。
五、结束语
云计算改变了IT企业的服务方式，但并没有颠覆传统的安全模式。融合了多项前沿技术的云计算在带给我们便利、灵活和强大的处理能力以及丰富资源的同时，也引入了新的、潜在的、未知的安全隐患，需要不断深入地分析研究，使我们成为真正驾驭技术的主宰。
参考文献：
[1]IBM虚拟化与云计算小组.虚拟化与云计算[M].北京:电子工业出版社,2009
[2]叶伟等.互联网时代的软件革命―SaaS架构设计[M].北京:电子工业出版社,2009
【关键词】计算机网络技术云计算信息安全风险
随着计算机技术和网络技术的发展，大数据、云计算、万物互联等相关概念广受社会关注，成为IT界的热门话题。随着云计算的发展，社会越来越多的数据信息和大多数应用软件信息转移到云计算服务商提供的网络数据中心，网络数据中心的管理和维护工作也全部委托给了云计算服务商。近年来频繁爆发的网络安全事件，云端网络数据中心被黑客或者病毒侵入，造成数据的丢失，给用户带来了极大的经济损失。因此，云计算信息安全问题也越来越受到社会各界的关注。
一、云计算的概念和特征
1.1云计算的概念
“云计算”这个概念是2006年谷歌的一名工程师克里斯托夫・比希利亚提出来的，同年谷歌公司向美国的华盛顿大学提供40台个人电脑，在华盛顿大学建成一个小型的云。2008年云计算迅速成为了互联网最热门的技术和关键词，随后，微软、雅虎、亚马逊等国际知名的企业也陆续开始开展了对云计算的研究和推广工作，进一步推动了云计算的发展。目前国际上对云计算概念定义比较准确的是美国国家标准与技术研究院给出的：云计算是一种按使用量付费的模式，这种付费模式能够提供快速、可用、按需的网络访问，用户就可以进入到可配置的计算机资源共享池。这种模式最大的好处是不需要用户耗费大量的时间进行管理，或者与云计算服务商进行交互工作。
1.2云计算的特征
根据云计算的定义，云计算的特征主要有以下五种：第一云计算资源共享性。利用云平台，将信息资源集中在一起，能够为用户提供更多的服务，然后根据客户的需求，对数据信息进行分配和管理，客户进入云系统，可以快速找到想要的数据信息；第二自助服务，云系统服务商只需要向用户提供账号和密码，用户就可用直接在云端找到自己所需要计算、存储的数据信息，用户不需要耗费时间对云端进行管理或者与服务商进行复杂的交互工作，因此大大便利广大计算机用户；第三是具有广泛的网络访问，用户可以通过PC、手机、PAD等各种类型的终端平台就可以实现对云端的网络；第四具有延展性，云计算通过监控系统，能够每一个服务按照不同的策略动态分配到各种移动设备上，用户不需要对它进行管理或者处理，只要把设备在云计算系统上做登记，就可用纳入云计算的服务分配资源上，从而实现对资源的扩展，它改变了传统计算机固定资源配置的模式，能够最大限度的提高资源的利用率；第五可度量性，云计算本身就是一种按使用量进行付费的模式，因此它有明确的收费价格和收费政策，并通过系统控制及时向用户告知，实现资源使用的透明化。
二、云计算安全风险分析
2.1云计算服务的对外接口存在漏洞
云计算服务商往往会通过软件接口让客户进入到云平台，在云端进行查找、存储、计算等工作。而这些软件接口控制了大量的虚拟机，并混合了远程访问机制或者web访问，如果软件接口存在一些漏洞或者携带了病毒，那么这些漏洞可能被黑客或者一些居心不良的人利用，他们侵入用户的数据中心，随意篡改用户信息。2011年，亚马逊系统EC2服务的一个控制接口出现了漏洞，这个漏洞被黑客利用随意修改和删除了亚马逊网络的用户。
2.2存储与传输中数据丢失或泄露的风险
云计算作为一种新型的互联网应用模式，它改变了传统互联网的以桌面系统为中心的应用模式，逐渐形成了一种以网络为中心的模式，它极大了改变了人们信息生产、交流、开发的方式，降低了人们管理数据信息的时间、人力成本，也改变了国家控制信息的模式。因此很多政府、企业和个人将大量的数据信息上传到云平台上，这些数据信息可能包含了国家政府的重要数据、企业客户资源和业务记录等等，如果企业在没有备份的情况下，一旦黑客侵入到云系统中，他们可能随意将数据进行修改和删除，或者更改用户密码，导致用户下一次使用过程中密钥无法解密，给用户带来严重的经济损失。2011年10月阿里云服务器磁盘出现错误，结果修复以后发现TeamCola公司存储在云端的数据信息丢失。云计算采用分布式架构，它的数据信息分布更广更多，如果云计算系统的加密技术不够强大，那么数据信息在传输的过程中，可能遭受黑客等一些不法分子的攻击，对数据进行篡改。
2.3云计算被不法分子利用
随着云计算的发展，越来越多的企业认识到它的发展前景，因此大量的企业涌入到云计算的研究和发展，为了抢占更多的市场和用户，一些云计算商不按照相关的云计算登记流程和提供分层次服务。因此一些不法之徒以低成本获取了云服务密钥，利用云计算平台向用户发送大量的垃圾邮件和恶意代码、破坏系统的密码、制造网络僵尸。2015年5月20，苹果云包括电子邮件在内的11项苹果服务系统中断了7个小时的服务，很多服务系统完全瘫痪，其他一些程序运行的非常缓慢。
随着互联网的发展，越来越多的人在网上进行消费、投资理财。这也成为不少黑客攻击的对象，黑客利用系统漏洞侵入用户的个人计算机，窃取用户个人信息以后，登录用户个人网上银行，将用户的资金转移，
三、提高云计算信息安全风险的策略
3.1加快推荐云计算信息安全法律法规的建设
国家应该尽快建立云计算信息安全的相关法律法规，制定国家、企业以及个人的数据云端管理规范，并解决云计算的IP、用户隐私和商业保密等相关问题；其次是建立云资格许可服务制度和云计算技术的相关技术标准。此外，涉及国家安全的政治、经济、社会公共安全的信息系统应该建立相关的审核制度，进一步规范云计算市场。
3.2加大云计算的研发
虽然我国云计算与西方发达国家相比还存在不少问题，云计算的核心技术被国外企业垄断，国内企业在系统操作、底层硬件的开发比较少，大多偏重云计算的建设应用。因此必须加大云计算关键技术的培育和研究，提高我国云计算技术的自主性。
四、结语
随着云计算技术的发展和应用，未来云计算一定会是IT成为廉价的公共资源。然而云计算在发展的过程中，它的安全性已经成为制约它发展的一个重要因素。目前信息安全风险依然是云计算攻克的主要技术难点。
参考文献
[1]臧超.电子政务SaaS云计算信息安全风险解析[J].科技创新导报，2015，（34）：148，171.
[2]李洋，张阳，陶锐等.云计算模式下信息安全风险管控与法规制定探讨[J].硅谷，2014，（10）：160-161.
[3]魏光禧.云计算时代个人信息安全风险与防控措施[J].重庆理工大学学报（社会科学版），2016，（2）：92-97.
关键词:云计算电子商务安全
云计算的内涵及特征
(一)云计算的内涵
云计算是继个人计算机、互联网之后的第三次信息技术新浪潮,是新一代信息技术产业的重要组成部分,将引发信息产业商业模式的根本性改变。对于云计算的定义,业界都希望从自身的角度来定义云计算。从电子商务的角度看,云计算就是在一个大规模的系统环境中,不同系统之间相互提供服务,软件都是以服务的方式运行,当所有这些系统相互协作,并在互联网上提供服务时,这些系统的总体就形成了云。
(二)云计算的特征
1.根据用户需要提供自助服务。用户能够在不和云服务提供商交互的情况下,根据需要自动获取所需计算资源或服务,比如服务时间和网络存储等。云根据提供的资源或服务计费。
2.使用宽带网络接入获取服务。云服务商通过网络提供云服务,支持各种标准接入手段,包括各种胖或瘦客户端平台(例如移动电话、笔记本电脑等),也包括其他传统的或基于云的服务,即云计算服务在网络中发生,在网络中传递。
3.虚拟化。云提供商将计算资源都汇集到资源池中,使用多租户模式,按照用户需要,将不同的物理和虚拟资源动态地分配或再分配给用户使用。云计算支持用户在任意位置,使用各种终端从资源池获取应用服务,用户不需了解也不用担心资源池的具体位置。资源包括存储、处理能力、内存、网络带宽以及虚拟机等。虚拟的资源池是实现资源共享,提高计算效率的重要基础。
4.快速弹性架构。用户可以随时根据自己的需要购买资源或服务,不必担心资源不够用或资源浪费,因为云可以快速、弹性地供应资源或服务,并且提供的资源或服务近乎无限;而对于云计算平台建设者和运营商,也仅需要在容量预警的时候,很简单地即可实现横向扩容,以应对增长的需求。
云计算对电子商务的影响
(一)云计算使得企业电子商务安全性得到改善
随着云技术在企业中的应用,电子商务企业不必再担心由于各种电子商务安全问题导致的企业重要数据丢失或失窃。这是因为企业将数据存储在云端,云服务将会提供专业的、高效的、安全的数据存储。
(二)云计算降低了电子商务企业的运营成本
应用云服务后,电子商务企业不必花费大量的精力、财力规划自己的数据中心,不必组建自己的IT管理团队,不必投入大量的费用购买软件,这些功能在云中能够更好的实现。云计算为电子商务企业提供了近乎无限的虚拟计算资源,提供最优秀的管理团队,提供不同程度不同类型的信息服务。
(三)云计算为客户端带来更高的性能
随着云服务的应用,电子商务企业使用的所有的应用程序都是运行在云中而不是在台式机上,并且云中提供了近乎无限的存储容量,这样对客户端的硬件要求就很低,电子商务企业也不需投入大量资金购买高性能的电脑。
(四)云计算能够促进企业之间的共享合作
在云计算中,所有的电子设备只要连接到互联网,就可以对数据与应用进行操作。所以即使位于不同的地理位置,电子商务企业之间和企业内部通过云都可以轻松实现共享协作。有权限的人员可以利用基于云的项目管理,随时随地查看项目的文件、任务以及项目进展和更新情况。
基于云计算的电子商务安全问题的类别
(一)信息安全问题
电子商务中,订单信息、支付信息、商务往来的机密文件等需要在开放、共享的互联网络下进行,这就对电子商务企业平台的安全性、稳定性有了更高的要求。也就是对电子商务企业的数据中心硬件基础设施和信息的维护管理提出了更高的要求。对于电子商务企业来说,去选择实力强大的云计算服务,远比自己创建数据中心、自己管理维护,能够获得更高的安全保障。
(二)数据的存储安全
在传统的电子商务软件架构中,电子商务平台的任何正常或者非正常的中断,比如爆发计算机病毒、软件逻辑故障等,都可能丢失交易数据,造成巨大的经济损失。云中的数据存储采用的是分布式方式,具有高度冗余化的特点,这样就有利于保证云中的数据具有更高的可用性和可靠性,一旦数据出现了丢失或者错误,想要恢复时就会有众多的冗余原始数据供恢复。同样在云计算平台下软件的业务逻辑也可以被快速地重新组织,各种应用可随之高效恢复。(三)用户终端安全问题云计算技术对于用户终端的保护也提供了有力的支持。各杀毒软件厂商纷纷提出自己的云安全战略,但是他们关于云的涵义各有不同,例如趋势科技是将后台庞大的服务器集群作为云,把病毒库特征码文件保存在互联网的云数据库中,云端的病毒库时时更新,用户不用更新
数据库也根本感受不到服务器端的更新。后台的几万台云服务器具有强大的并行处理能力,在病毒和木马的威胁到达用户端之前对其拦截,将用户终端解放出来。
(四)信息保密问题
云环境中,用户对自己信息的保密性是完全可以放心的,因为在云的大规模分布式存储机制中,通常把完整的数据实体打散成一些“块”或者“碎片”,然后在不同的服务器上存储,甚至不同数据实体的内容可能存储在一个“块”中。因此,一个块可能是由一个很大的逻辑文件的一部分组成,也可能包含很多个很小的逻辑文件。所以用户若想获取云中的数据,必须获得大量的存储服务器的访问授权。因此对于一个非法用户获取云中数据是非常困难的。
(五)数据泄密问题
很多电子商务企业担心企业内部数据放到云中,会出现数据被盗或泄密问题。其实企业数据被盗有60%情况是由企业内部人员所为,而云计算中,大的信誉好的云服务商会设置一系列的安全管理条例,避免系统管理人员接触存储的企业数据,同时那些管理人员对企业的核心数据缺乏认知,造成的危害有限。基于云计算的电子商务安全问题面临的风险
(一)云平台更容易遭受攻击
云计算最开始是在企业内部网络运行,并不对外开放,因此云计算在设计之初没有太多考虑安全性问题,从而导致云计算安全的一系列问题。在云环境下,云暴露在公开的网络中,任何一个节点及它们的网络都可能受到攻击。另外在云环境中,用户、信息资源的高度集中,更容易成为黑客攻击的目标。
(二)病毒日益猖獗
未来查毒软件将无法有效处理日益增多的恶意程序,来自互联网的主要威胁正在由电脑病毒转向恶意程序及木马,在这种情况下,采用特征库判别法显然已经过时。
(三)安全和隐私保护问题
电子商务企业所有的敏感数据都掌握在云计算服务提供商手中,使得电子商务企业始终会担心信息的安全和个人隐私保护问题。目前云计算服务商一直宣称对于云中的数据,任何人都无法知道某条信息到底存放在哪里,信息是绝对安全的。但是切实有效性还有待进一步验证。
(四)系统升级问题
在云环境中,用户的服务系统更新和升级大多数是由用户在远程执行的,而不是采用传统的在本地按版本更新的方式,每一次升级都可能带来潜在的安全问题和对原有安全策略的挑战。
(五)管理及法律风险
在云环境下,所有云上的信息处理、数据存储、安全维护等工作全都交给了云服务提供商,云提供商是否会妥善保管、处理、运用这些信息将会关系到企业的信息安全。因此,如何规范和监管云服务提供商的行为和服务,是一个亟待解决的问题。目前对于云中信息的处理缺乏有效的规范和立法,云环境提供商的信誉更多的依靠于用户的认同感,对云计算环境的规范和立法,是一个需要关注的问题。
(六)未知的风险
未知的安全漏洞、软件版本、安全实践和代码更改等都可能对云计算带来安全威胁。
基于云计算的安全问题应对策略
(一)云服务商的应对策略
对于云服务商,针对云计算环境下的电子商务信息安全防护要求,需要采用数据隔离、加密传输、访问控制、安全存储等一系列的安全技术手段,为电子商务企业提供端对端的信息安全与隐私保护,从而保证用户信息的保密性、可用性和完整性。可以根据不同电子商务企业的具体需求,采用物理隔离、虚拟化和Multi-tenancy等方案实现数据隔离。可以通过采用基于身份认证的权限控制方式,进行实时的用户身份监控、权限认证和证书检查来实现数据的访问控制。云计算系统应该提供数据的加密服务,对数据进行加密存储,防止数据被非法窥探或窃取。
(二)电子商务企业的应对策略
对于电子商务企业,也要采取以下措施保证自身数据的安全。
【关键词】云计算智能终端语义网个性化服务大数据
1前言
基于网络的计算架构在从Client/Server方式发展到Browser/Server的三层结构，再到移动化Client/Server（智能终端代替客户机）方式的过程中，人们一方面充分利用网络能力实现了远程计算和存储服务，另一方面又受限于网络能力而不得不在可用性、可靠性和服务体验之间进行折中设计。
随着网络发展进入光纤时代，带宽有了更好的保证，云计算开始显现出巨大的生命力。云计算是分布式计算、并行计算、网格计算等理论在互联网时代的延续，其愿景是以互联网为中心，提供安全、快速、便捷的数据存储和网络计算服务[1]。另一方面，从通信、计算机和智能感应技术的交叉领域发展起来的智能终端，使得人们随时随地连线世界的梦想得以实现，已经完全改变了人们的工作和生活方式。
随着云计算和移动互联网的发展，智能走向网络两端的趋势越来越明显：云计算多体现为业务平台，实现总体的业务逻辑和业务推送；终端负责为用户定制好的业务体验。未来，“云端共存、云端互动”的计算架构将成为移动互联网时代新的主流计算方式，本文将从语义和语用的角度，结合通用服务平台、用户个性化需求和大数据技术，分析这一新的发展趋势。
2个性化服务是新技术发展的果实
2.1个性化服务需求是人类天性使然
人类对服务需求的天然不同决定了移动互联网应用的多样性和动态性。移动电话发展早期，个性化铃音、换彩壳就曾是一些手机吸引用户的手段。在芯片逐步升级、各种设计方案不断出现、手机操作系统逐步智能化过程中，个性化设置功能越来越丰富。一些智能终端如苹果、三星手机，在初始化时要根据用户所在区域设定时钟、语言、度量衡单位等。随机安装的应用程序如天气预报、股票市场等，也需要用户自己进行设定。由于终端将和各种应用平台如AppStore、微信、微博等进行信息交互，安全和隐私如是否允许应用访问通信簿、位置信息，是否接受平台推送的信息，以怎样的频率与平台做交互等，都需要用户根据个人喜好进行设置。
众所周知，基于不同的公理体系，知识的推演及结果是完全不同的。一款应用在提供快捷可靠的基础服务的同时，还要根据用户分群进行特殊考虑，以提供更加贴身的服务。如果能针对用户个性化特征及现时状态如地理位置等定制个性化体验，那将更加完美。
2.2云-端两点计算使低成本差异化成为可能
差异化和成本领先是两种截然不同的营销策略，同时实现难度极大。在信息服务领域，这个问题有了变化：信息服务研发和部署成本包括硬件和网络配置等是相对固定的，而服务交付等变动成本相对较少。开发商开发好业务平台和必要的客户端程序，用户购买了智能终端，固定投入就已经完成。用户连网下载客户端就可使用应用，获得需要的服务。整个过程中，用户分担了推广和应用交付成本。
用户在使用手机时，有意无意地把自己的个性化特征保留在手机上，有意的如通信簿及分组信息、微信微博好友信息等，无意的如各种连线、下载信息、应用使用记录、系统log等。手机上沉淀了用户本人的个性特征和爱好、消费习惯甚至是价值观。借助于网络和OTA（OverTheAir，空中下载）技术，软件传播和升级便捷而便宜。因此，应用提供者可以通过手机的客户端收集用户允许的各种信息，理解用户个性特征，从而以用户设定和软件分析与定制的方式实现低成本的差异化服务。
3云—端两点计算：云为语义，端为语用
3.1下一代互联网是一种语义网
软件等于程序加数据。移动互联网时代，程序是以云-端两点计算架构为基础的，而互联网就是数据所在。互联网之父蒂姆·伯纳斯·李将下一代互联网称为“语义网”（SemanticWeb），“语义网”其实就是“数据网”（WebofData）[2]。
所谓语义就是为数据赋予生命——以元数据形式为每一片信息贴上标准化、计算机能够理解的“意义”。这样，互联网就是一个全球性的数据库，通过元数据的连接，计算机就能自动检索、搜索和集成网上的各种信息。
3.2语义、语用和两点计算模式
语义与语用通俗来讲就是一般和特殊的关系。语义形成是特殊到一般的过程，构成语句的词义通常有一定的概括性，包括一般性、模糊性、通用性，从而表达通用意义或本意；而语用则是一般到特殊的过程，通过词义的组合、搭配规则，表达在特定语境下的具体意义或派生意义。
在云-端两点计算架构中，云平台对应于语义部分，经过充分抽象的业务逻辑和交付流程，是通用的和公共的；而终端实现（或客户端）部分则对应着语用，能够根据用户个性化特征和需求进行特别处理与展现，给用户以完全个性化的体验。用户的各种特征记录和现时的需求则是语境，应用提供商需要根据这个语境进行语用推理。对用户信息掌握得越完整，对本次用户的需求了解得越贴切，定制化服务就越符合用户实际需求。例如一个搜索引擎，不同的人输入同一个问题，搜索结果如果是一样的，那么还只是停留在通用功能语义层上。如果能够针对不同人的个性特征，根据具体语用的情境推理，给出不同的、贴合用户本次搜索目的的精准结果，才达到了个性化服务层次。要实现这一点，需要把搜索同终端计算结合起来，获得用户实际语境。如果知道用户搜索目的是购物，就可以索引分析其曾经的交易数据、正使用的服务（如CRM信息）、近期浏览记录和社交媒体数据等，从而推测出用户购买意愿和消费习惯。
一个语句在一定语境中的真实含义除了要考虑字面意义，还要考虑一些额外意义。在个性化服务方面，语境就是用户的相关信息，包括用户特性：年龄、性别、教育背景、工作经历、兴趣爱好以及与本应用相关的习惯和偏好、本次服务的具体要求等。
从理论上看，完整字面意义的获得需要借助语境完成一个或多个下述操作：
（1）指称指派：为代词和时间副词确定具体指称对象。对应于识别语境中的用户并获得各种相关信息，并标出时间和地理位置。
（2）充盈丰义：补出省略的句子成分和句法不需要但语义理解上必要的成分；并对语义进一步细化，如补充隐含的逻辑关系、深化某些词语的意义等。这对应于两个过程：一是通过标准化语义理解字面意思；二是结合用户静态信息，进行必要的补充，获得特定语境下完整的意义，实现将云平台抽象的语义具体化。用户静态信息包括个人属性、兴趣标签、社交图谱、消费图谱等不易变化的信息。
（3）消除歧义：选定歧义语句在具体语境的单一意义。结合时间和地理位置，根据用户习惯和连线记录，分析确定用户的实际需求。
3.3云-端两点计算的分工与基本流程
终端是系统与用户接触的第一界面，负责接受用户命令、记录用户操作、根据语境进行语用推理预测用户基本需求。为此终端要根据用户个性化信息和时间、位置与环境参数，按照特定的业务逻辑和规则进行计算，并将结果传送给云端业务平台。
云端平台具有处理大数据的能力，存储着大量的业务数据和用户交互、交易数据。平台利用空闲处理能力进行业务数据的整合分析和索引，利用用户数据进行个性化分析和元数据标记，建立各种语境的特殊业务数据和用户个性化信息，并将处理规则和信息下发给终端；接到终端发来的运算结果后，平台根据语义判断和语境、用户信息匹配确认用户需求，获取基础服务内容，将结果下发给智能终端。
终端将平台返回的信息以适合终端特性和用户喜欢的形式展现给用户。在复杂的业务场景下，如用户首次使用业务或存在歧义平台无法判断用户真实需求时，平台和终端可能要经过多次交互，也可以以交付样例的形式请用户快速确认需求的符合性。
云-端具体分工和数据存储分布可以根据业务本身的特点进行设计，一般原则是尽量降低对网络高速大容量传送的依赖，利用终端越来越强大的计算和存储能力，保证用户随时随地的高质量业务体验。一些比较消耗网络资源的工作如数据同步（如图片视频）可在网络闲时由系统触发。
云平台存储着大量业务数据，甚至可以通过泛化和语义推理帮助用户澄清实际需求，或者给用户以建议从而交付超出用户期望的业务体验。例如，LinkedIn网站在你注册时，会给出和你同期毕业的校友、曾在相同公司的同事，意外地帮你找到失散多年的老同学、老同事。
4云-端两点计算是以数据为中心的计算模式
4.1下一代互联网的核心是数据
随着软件业的成熟，各种开发环境、高级语言、开源软件使得计算越来越多地被复用；而数据则带有与业务和用户相关的特征，是特别的、个性化的，它已逐渐成为软件系统的核心。
Facebook的社交购物是基于社交关系图谱或兴趣图谱产生的购物行为，支持其F-Commerce购物的，是7500万个用户小组、每月超过450万的事件或活动。人们在互联网上进行交互、交易的同时，留下了大量的数据，这些数据将现实和网络生活连接了起来。未来移动互联网的两点计算架构将是以数据为中心的，这标志着智能化和大规模个性化定制时代的到来。
4.2让数据拥有生命
数据需要特定的业务环境来解释其具体意义，元数据则是表达数据意义的标准化标签，有了这些标签，数据和数据就可以自动发生联系，就像有了生命、有了智能。
以客户需求为起点的“产销反向定价”揭示了个性化需求与营销配合的新趋势。在信息化帮助下，企业能够根据用户分群设计差异化产品，在满足大众基本需求获得规模效益的同时，让最能实现商品使用价值的人支付高价，实现“情境定价”，甚至由用户自行选择产品配置并确定价格。
以数据为中心的计算模式实际上是以人为中心的计算模式。通用数据保存在平台，个性化数据则驻留在终端，数据和服务都围绕着个人需求。过去，人要告诉计算机做什么，还要告诉计算机怎么做；未来，只需选择平台决定做什么，终端将告诉平台怎么做。数据是这一切的基础。
4.3大数据应用技术
在世界每一个角落，都不断产生着数据；企业、个人的每一个动作也都会产生数据；描述一件事可以有很多维度……随时随地产生的大量数据如海洋一般，而处理数据的能力总是有限的。因此，要有选择地进行数据的测量和记录；同时，要解决海量数据的获取、存储、管理和搜索等问题，尽量使数据变得结构化、智能化。相关研究领域将涵盖数据索引和检索、数据整合和存储、数据分析和挖掘、元数据设计和语义网建设等。
具体应用的开发、部署是以服务为中心展开的。服务不同于一般产品的特征在于生产与消费同时性。服务不仅包括产品，也包括产品的展现形式、用户交互形式等。在两点计算架构中，平台提品的基本内容，终端决定产品展现形式和交互式体验。广义地讲，平台、广告、搜索、终端定制、多屏互动和分享等技术也是新业务模式下的重要研究领域。以用户需求为中心，进行大规模低成本个性化定制是软件企业努力的方向。
5新计算模式面临的挑战
5.1语义网：互联网的基础语言标准
以元数据为基础的语义网给网上每一片信息赋予一个信息化标签，从而使平台与终端、应用与应用、数据与数据之间能够相互连接，获得需要的更多相关数据。这种连接是根据数据含义和属性来实现的，与传统互联网人为点击跳转不同，是由数据本身内在关系决定的关联。
语义网建设最大的挑战来自于元数据标准的统一。现实情况是，各种应用系统都有自己定义的编码标准和业务数据；即使同一公司的软件产品，也常因为不同团队开发而建立了不同的元数据体系；还有的应用甚至没有明确定义的元数据。这样的系统和数据间是无法连接的。
智慧城市将是公共数据的入口和集中平台，建设运营、社会服务数据的用途是多种多样的，一组数据其元数据可能是多维度、多粒度的，因此元数据数量非常大。美国政府Data.gov网站曾公布各机构按语义网标准的400多组数据，其元数据竟达64亿。面对庞大纷繁的基础工作，且短期利益又不明显，可以推知语义网建设任重而道远。
5.2云平台上的大数据：统一数据门户、发掘集体
智慧
互联网上各种平台、应用的数据通常具有四个高“V”的特征：即多样性、容量、速度、价值，这就是大数据。大数据是信息基础设施关于数据的部分，能够实现数据自动匹配、寻找关系，甚至可以发掘人们只可意会不可言传的东西。当然，只有经过适当的处理才能获得这些高速产生的异构数据内在的价值。如根据用户交互和交易数据，可获得用户的关系图谱、兴趣图谱、消费图谱、活动轨迹等。在两点计算架构中，大数据不可能存储在终端，只能存储在平台侧。以虚拟化、并行分布式计算和自动化为特征的云计算正是适合大数据处理的创新性技术架构。
云计算、大数据应用已在国内被炒得火热，但大多数人忽略了一个问题：技术是业务背后的支撑，大数据应用是业务驱动而不是IT驱动的。只有对具体业务的用户需求、商务模式和业务流程有足够的理解和把握，才有可能做好大数据应用。典型的云计算、大数据应用如智慧城市、云社区等已经在启动，但如何根据长远规划和业务特征，建立高效、安全、灵活的业务逻辑平台和大数据处理流程，仍是一个大的挑战。
5.3终端感知：智能情境感知和个性化交互体验
智能终端已经成为人的感官系统的延伸，能够同步体验到人的感觉和行为。与此同时，智能终端又可以随时和网络平台交互，甚至可以根据环境变化随时更新自身的软件。通过建立与业务相关的情境模式，根据用户设置或行为判断所处的情境，进而根据终端特性和用户喜好进行服务展现和交互，是用户体验提升的关键要素。
6小结
光纤网络的发展、云计算的兴起与智能终端的繁荣使得低成本大规模定制服务成为可能，实现这种服务的基础将是云-端两点计算架构。云端平台通过互联网大数据分析与挖掘获得用户个性化服务基本内容，终端则感知个性化情境和交互动作预测用户的行为，从而自然地实现个性化服务体验。
要实现这个目标，语义网建设、云计算平台上大数据处理和终端智能感应、适配技术将是主要的技术挑战。
参考文献：
[1]张亚勤.未来计算在“云-端”[EB/OL].（2008-07-12）.http：//.cn/it/2008-07-12/14302322570.shtml.
[2]涂子沛.大数据[M].桂林：广西师范大学出版社，2012.
[3]姜奇平.从精准到推荐：大数据时代重构网络广告商业模式[J].互联网周刊，2012（20）.
关键词：云计算；电子商务；数据管理模式
中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044（2017）03-0258-03
ResearchonE-commerceDataManagementModelinCloudComputingEnvironment
ZHANGLi-fang
（LinhaiInstituteZhejiangRadio&TVUniversity，Linhai317000，China）
Abstract：Inviewoftherapiddevelopmentofe-commerce，Cloudcomputingtechnologyisincreasinglymature，furtherexpandsthescopeofitsapplication，inthispaper，thestatusofe-commerce，introducesbrieflythecontentandcharacteristicsofcloudcomputing，cloudcomputingindetailtocreateenvironmentofe-commercebusinessmodels.Throughthisresearchcanmakepeopleunderstandgreatroleofcloudcomputinginelectroniccommerceandeffectiveapplicationintheenterprisee-commercemanagement，cangreatlyenhancetheworkefficiencyofemployees，promotethehealthydevelopmentofenterprises，butalsocanpromotethereformandreformofourcountryrelatedindustrytoacertainextent.
Keywords：cloudcomputing；e-commerce；datamanagementmodel
本文⒍杂谠萍扑愕牡缱由涛窆芾砟J浇行研究，通过本次的研究可以使得人们了解到云计算在电子商务之中的巨大作用。在本文的最后对于云计算数据管理模式开展了相关的设计，具有一定的学术研究意义。
1电子商务发展现状与云计算特征
1.1电子商务
随着互联网的产生，企业之前使用的商务管理模式被逐渐剔除，现在应用比较成熟的为电子商务管理。电子商务既能够对企业的管理生产成本进行降低，还能够对企业经济效益给以有效增加，以此来对企业的市场竞争力给以不断增强。
1.2云计算的基本内容
云计算方法可以突破时间空间的制约，整合全社会上面的计算机硬件资源，将这些资源应用到虚拟的计算机系统，将更为便捷的电子商务信息管理和相关的存储服务有效提供给企业用户。云计算含有的基本内容为首先为有效社会上面的闲杂计算机网络工具，虽然这些设备在具体使用的时候含有的功能十分强大，但是这些表现都是虚拟模式的，其还含有的功能就是将计算机设备开展整合活动。
1.3云计算的基本特点
云计算能够进行自我维护管理，利用其提供的虚拟计算资源，能够有效集中全部计算资源，不用人工进行参与，借助软件开展相关管理工作，可以提供更为便捷的服务，其同时能够对用户投入成本给以大幅降低，下面是其具体表现：
第一，云计算体现的是集合性，同时给以计算，网络计算以及分布式计算具备的优势，其含有三者的基本特征，并且兼容性非常好。
第二，云计算操作属于虚拟操作，其将使用数据与互联网，将用户看作为中心开展相关的数据处理活动，为使得接入互联网电子商务用户进行有效服务的提供，对互联网内存在的大量信息给以存储、检索和管理等给以有效实现，用户是能够借助快捷安全的模式实现各种访问活动，并且进行有效信息服务的获取，以此来实现数据应用和管理的智能化。
第三，使用客户端实现其服务的功能，电子商务用户是以云计算进行的大规模服务器处于互联网中进行商务活动的展开的，这就使得客户进行处理的数据的存储并不是在本地，其借助互联网数据中心来实现保存的，借助云计算自身的强大计算能力，和其庞大的存储空间，这能够极大的简化客户终端程度。最后便是云计算进行的快捷安全的服务的提供，借助公开的服务基础和标出，这成为云计算的主要目标，来对电子商务管理给以有效简化，降低成本，实现数据兼容。
2云计算环境下的电子商务数据管理模式分析
2.1保证企业商务信息数据安全
我国大多数的企业都开始将信息技术应用到自身的企业管理中，这些技术的应用使得其工作更加便利，但是其会威胁到企业信息的稳定。这是因为网络病毒与其他因素的存在，使得企业数据安全受到了很大程度破坏，这个时候企业开展自己的商务活动，前期需要投入大量的成本保证其自身数据的安全与稳定。
但是伴随着云技术的应用，这样的难题迎刃而解，将信息储存到云空间之中，可以发挥出其独有的优势，可以进一步的避免受到病毒的感染，为数据的信息安全加密，这种信息安全储存模式大幅度地提升了企业的信息安全，此外企业生产运营成本得以极大的减小。
2.2提供优质的商务服务模式
云计算自身的基本特征就是方便快捷，这是其拓展应用的主要优势，云计算对于信息进行存储的时候不会受到空间的限制，避免了传统的储存方法会出现的相关问题，也不会出现由于内部的信息量达到饱和之后，用户自身的软件不能在开展相关信息的储存活动。云计算的应用不管是企业内部产生的信息数据信息还是系统的软件应用等，都是可以在云计算系统框架之内使用，这种模式不但可以在很大程度上降低企业处于信息安全而花费的成本，还会极大地方便企业开展电子商务活动，提升企业原有的工作效率。
2.3满足中小企业电子商务个性化管理的需求
云计算存在极大的信息储存量，这使得其能够对企业需要的电子商务信息数据管理进行有效提供，云计算的具体应用可以集中不同地域的计算机设备，为需求企业提供功能先进的工作能力。使用云计算的模式可以有机地整合社会上面的闲散资源，促进国内企业电子商务的快速进步。特别是对于那些规模很小的企业，云计算的使用不仅仅可以为企业提供优秀的商务管理技术支撑，之后还可以根据各自企业表现出来的自身独特需求得到个性化的服务对策，这种模式有利于中小企业在自身系统建设的时候花费较少的资金获得最大的效益，使得自身的电子商务应用处于领域的平均水平之上，大幅度的扩大企业生产经营效果。
3云计算环境下的企业电子商务模式创建
在如今科学技术飞速发展的情况下，将“云计算”应用到电子商务领域，M建成为新的商务模式，其主要的发展思路为基于电子外包服务的相关应用。云服务含有的电子外包模式依据“按需分配”的模式，电子商务企业可以在具有实用需求的时候快速得到相关资源与服务的支撑，使其成为企业应用云计算的基本环境与物理结构。基础的云服务层：该模块主要应用的是开发商提供的计算相关服务与公共服务接口，可以为企业提供电子商务服务需求的软件服务。在企业具体应用层，这一层主要为企业开展全程的电子商务服务，在这一结构中，企业应用供应链管理的基本模式，开展企业核心业务流程的构建，得到供应链的管理系统，同时与已有的云计算平台有机整合，合理的利用企业内部资源，提升企业的工作效率，合理的利用各种资源，在基于供应链元服务的基础之上实现企业商务活动的最终目的。
3.1基于“供应链云”的全程电子商务模式
各个层的基本功能介绍如下：该模块首先为基础云平台，其主要为平台的供应商提出的云计算基础结构与相关的平台，可以为相关企业使用“云计算”提供基本的物理环境与软件实体；其次可以提供基础云服务层，其通过应用软件的开发者提供云计算的有关服务以及相关的应用接口，同时还可以为对口企业提供相关的服务软件支撑与技术服务；最后是企业具体应用云服务，该模块可以为企业开展全程的电子商务服务，在该结构中，企业利用供应链的基本模式，进行核心业务流程的搭建，具体构建企业供应链的管理模式，之后使用企业自身具有的计算机平台与相关技术，以此来对企业服务流程进行不断的完善和增强，合理的调配企业资源，企业利用分布广泛的云服务实现全程的电子商务管理目的。
3.2基于“移动云”的移动电子商务模式
由于企业具有庞大的分布式云系统模式，其存在的信息处理功能、运算的效率都是十分高的，再加上云计算为我们提供的按需分配的模式，同时在4G服务出现之后，为我们提供了全新的移动云服务模式，会彻底的打破移动服务存在的限制。在云计算出现之后，我们不必在担心电子商务具有的安全问题，同时还不必担心信息传递等问题，相关的企业用户只要具有一个移动端，就可以随时随地的享受相关云服务。
4结束语
借助以上分析，在企业电子商务管理中有效应用云计算，能够极大地提升企业员工工作效率，促进企业的健康发展，同时还可以在一定的程度上面促进我国相关产业的改革与变革。本文研究存在的创新点为，在详细的论述云计算应用到电子商务领域产生相关作用的基础之上，具有一定的创新性与代表性。
参考文献：
[1]卜文军，李彩红.基于云计算的电子商务系统应用研究[J].硅谷，2011（9）：97，96.
[2]吴卫华.“云计算”环境下电子商务发展模式研究[J].情报杂志，2011（5）：147-151.
[3]萍.云计算背景下电子商务发展的新趋势[J].国外社会科学，2011（5）：61-65.
[4]邢丘丹，蒲建华，严康.浅析B2C电子商务的云计算解决方案[J].科技与管理，2011（5）：48-51.
[5]钱素予.基于云计算的电子商务发展研究[J].电脑知识与技术，2011（34）：8860-8862.
[6]刘汝元.基于云计算的电子商务安全问题研究[J].中国商贸，2012（2）：114-115.
[7]杨宇环，杨君岐.基于云计算的B2C电子商务企业价值链优化[J].企业经济，2012（4）：117-120.
[8]崔嘉伟，孟波.云计算在电子商务领域应用初探[J].软件，2012（5）：58-60.
袁谊生认为，云计算数据中心能为应用、信息资源、IT资源的整合提供保障，而这种信息化的整合是我国工业化、城镇化和农业现代化过程中非常必要的支撑，云计算的模式是一种行之有效的通道。
以应用推动云落地
云计算是一种以互联网为基础接入服务的模式。在云计算产业中，通信网络设备商、IT基础设施厂商、终端设备商、云服务供应商等都是整个产业的重要成员。对于传统的设备供应商来说，云为数据中心产业的发展带来了更多积极有益的变化，也是促进其转型升级的非常重要的因素。毫无疑问，云的模式催生了以包括终端、应用等为重要特征的产业形态的变迁。
“浪潮更多地是从服务的模式、所提供内容的角度体现自身云计算解决方案供应商的定位。”袁谊生表示，“除了传统的计算、存储等融合数据中心基础设施，浪潮还聚焦不同行业的信息化应用，了解行业应用的特殊需求与云服务模式的结合点，通过IaaS、PaaS平台等为企业和社会提供云计算服务。”在袁谊生看来，云的价值最终体现在能够面向多样化的需求提供特定的信息服务方面。
目前，浪潮已经为山东省健康云、济南市公安云等提供了全面的云计算解决方案及服务。据悉，浪潮提供的云服务还涉及烟草、税务、食品安全、广电、水利、电力等诸多行业。
“未来，希望在涉及相关标准、资质认证等合规性政策的制定方面继续与政府部门紧密合作，进一步推动云计算作为一种社会资源的整合步伐，这也与推动我国四化进程的目标不谋而合”。显然，云计算资源潜能的释放空间非常广阔。
软硬件平台、服务并重
近年来，浪潮在核心技术装备方面实现了突破和自主创新。袁谊生介绍说，2013年初正式面世的浪潮天梭K1系统填补了国产品牌在大型应用主机方面的空白，其意义相当于浪潮于1993年推出的第一台国产服务器。此外，在高端存储等核心装备上，浪潮也实现了技术和产品突破。
目前，这些产品都能面向商业应用，参与到市场竞争中。“在硬件方面，这两个产品是浪潮近一年来的重要突破。国产品牌实现核心装备的技术突破和自主可控，对于我国的信息安全也有非常重要的意义。”袁谊生表示。
在软件方面，传统应用软件各自为政的局面在云计算时代将难以延续。袁谊生表示，应该有一个公共的服务平台来为更多的软件商提供开发、应用和数据等方面的服务。目前。浪潮也在PaaS层面开展积极有益的探索和尝试，推出浪潮开放平台（IOP）。
袁谊生认为，融合创新已经成为信息技术领域发展的重要特征。无论是IT创新、自主创新还是组织内外部的创新，本质上都是融合式的创新。这一过程需要产业链上下游企业的通力合作。
关键词：网络大数据平台；特征数据分类系统；分类服务；云计算
中图分类号：TN711?34；TP391文献标识码：A文章编号：1004?373X（2017）08?0025?04
Designandimplementationoffeaturedataclassificationsystemin
networkbigdataplatform
ZHANGKexing
（TaiyuanUniversity，Taiyuan030012，China）
Abstract：EffectiveclassificationofthecharacteristicsdataofthenetworkbigdataplatformistoimprovetheInternetqueryexperienceofnetizens，andaneffectivewaytodevelopnewapplications.Therefore，acharacteristicdataclassificationsystemwithgoodstabilityandlowresourceutilizationwasdesignedforthenetworklargedataplatform.Thesystem′sdisplayterminalisthedirectapplicationclientofnetizens，whichisusedtoacquirethenetworkbigdata，anddisplaythedataacquisitionresultandfeatureclassificationresult.TheserverutilizesSOAarchitecturetoprovidetheclassificationserviceofthecharacteristicsdatafornetworkbigdataplatform.Theclassificationstandardofcharacteristicdataisbroughtintonetworklargedata，andpassedtothelogiclayerprocessingside，whichextractsthecharacteristicsofnetworkbigdatasetaccordingtothecharacteristicdataclassificationstandard，cloudcomputingandstrategydesign.Thefeatureextractionalgorithmisgiveninthethirdparagraphofthispaper.Featuredataclassificationendclassifiesthecharacteristicsdataautomaticallybyusingthefeaturevectormachine（SVM）accordingtothebigdatacharacteristicsextractedbylogiclayerprocessingside.Theexperimentalresultsshowthatthedesignedsystemhashighstability，lowresourceutilization.
Keywords：networkbigdataplatform；characteristicdataclassificationsystem；classificationservice；cloudcomputing
0引言
S着科技的不断进步，网络大数据时代悄然来临，为了各国网民提供了更为高效、便捷的服务。网络大数据平台中的特征数据的有效分类，是提高网民查询体验、开发新型应用的有效途径[1?3]。以往设计出的网络大数据平台特征数据分类系统，未能合理分析大数据的固有特征趋势，稳定性不高并造成了系统运行资源的浪费。故能否设计出一种稳定性好、资源占用率低的网络大数据平台特征数据分类系统，是特征分类领域关注的重点内容[4?6]。
曾设计出的网络大数据平台特征数据分类系统都或多或少地存在一些问题。如文献[7]设计基于信息互动的网络大数据平台特征数据分类系统，此系统以信息互动这一学习方式，对网络大数据平台中的特征数据进行对比互动分析，并利用软件设计出迭代算法，对特征数据进行“再教育”，进而将其准确分类。此系统的准确性高、资源占用率低，但稳定性欠佳。文献[8]设计基于语义的网络大数据平台特征数据分类系统，此系统根据语义方式对网络大数据进行相似搜索，并在网络大数据平台的资源库中构建语义特征向量，通过计算特征向量的角度对特征数据进行分类。整个系统利用分布式设计，拥有较高的稳定性，但其资源占用率较高。文献[9]设计基于地图缩放模型的网络大数据平台特征数据分类系统，此系统将AVM算法引入网络大数据平台中，并构建地图缩放模型，将特征数据准确提取并分类。但此系统只能用于数据量较少的网络大数据平台中，数据量过多时，系统的稳定性较低。
为了解决以上问题，设计稳定性好、资源占用率低的网络大数据平台特征数据分类系统。实验结果证明，所设计的系统能够较好地实现设计初衷，为特征分类领域指引了新的方向。
1W络大数据平台中的特征数据分类系统设计
所设计的网络大数据平台特征数据分类系统是基于SOA体系结构和云计算设计的。SOA体系结构能够根据网民需求，将网络大数据进行分布式配置，其应用价值是无法估量的。将云计算凌驾于SOA体系结构基础上进行系统设计，则大大增强了云计算的兼容性和稳定性，使稳定性好、资源占用率低的特征数据分类工作得以实现。
1.1显示端设计
显示端是网民的直接应用端，其主要进行网络大数据的获取、大数据获取结果的显示和特征分类结果的显示。对于不同的网络大数据平台，显示端所进行的工作流程并不相同，这需要根据实际情况进行分析。
显示端为网民提供了非常简单易懂的交互页面，便于网民的操作以及系统的自管理。网络大数据平台特征数据分类系统对网络大数据的特征数据分类结果，是按照一定的分类标准进行统计并显示的，显示方法主要是文字、图形和视频。网络大数据的获取工作一部分是根据网民个性化定制的，但大部分的网络大数据还是基于网络大数据平台特征数据分类系统的预设参数进行的。显示端所获取到大数据将传输到服务端。
1.2服务端设计
服务端是网络大数据平台特征数据分类系统的基础，其能够接受软件的直接调用，为特征数据的准确分类提供技术支持。服务端利用SOA体系结构为网络大数据平台提供特征数据的分类服务，并将特征数据的分类标准纳入到网络大数据中。图1是SOA对外接口示意图。由图1可知，SOA的接口是中立的，并与网络大数据平台特征数据分类系统的硬件设施和编程软件独立开来，使进入服务端的网络大数据均通过相同的流程进行交互，以缩减系统资源利用率、增强系统稳定性。基于SOA的服务端的大数据传输接口分为两种，一种是同显示端的输入接口，另一种是同逻辑层处理端的输出接口，如图2所示。
图2中，服务端上部是其与显示端的输入接口，下部是与逻辑层处理端的输出接口。输入接口的输入数据主要作为服务端设定标准的借鉴参数，包括接口参数和后台分类参数。服务端根据以上两种参数设定自身的处理参数，包括软件调用参数和后台运行参数，这两种参数主要进行大数据目标层后台操作和网民返还的标准制定。同时，显示端获取到的网络大数据将以集合形式无差别地传输到服务端处理并存储。
输出接口能够将服务端所制定的特征数据分类标准传输到逻辑层处理端，包括网民的个性化分类标准和系统的后台操作标准，网络大数据仍将以集合的形式无差别传输。
1.3逻辑层处理端设计
逻辑层处理端能够实现服务端所制定的特征数据分类标准，并利用云计算对网络大数据集合进行特征提取。逻辑层处理端根据特征数据分类标准，首先对网络大数据集合开始定性分析，并对分析结果进行管理。
为了提高网络大数据平台特征数据分类系统的稳定性，逻辑层处理端的定性分析工作主要通过云计算和策略设计进行，云计算先将网络大数据集合从传输接口中调出，再经由大数据坐标系构建、大数据更正和限制等计算操作，给出网络大数据特征类型，为策略设计的特征提取工作打下坚实的基础。图3是策略设计原理图。
由图3可知，策略设计由网络环境、策略和策略实施三步骤组成，这三个步骤虽然是相互封装进行的，但也存在一定的关联性。策略设计首先检测网络环境，再给出特征数据的提取策略。特征数据提取策略的实施是双向进行的，通常给出A，B两种通道同时开始实施工作。逻辑层处理端将网络大数据的特征提取出来后，网络大数据平台特征数据分类系统将进入最终处理流程，这项工作是经由特征数据分类端完成的。
1.4特征数据分类端设计
特征数据分类端能够实现人工操作的完全解放，其根据逻辑层处理端所提取出的大数据特征，利用分类器进行特征数据的自动分类工作。图4是特征数据分类端给出的特征数据最优分类原理图。
由图4可知，特征数据分类端所设计的特征数据最优分类原理，是基于特征向量机这一分类器实现的。特征向量机是一种将统计学应用于特征数据分类工作的设备，其运算精准，有很高的工作效率，且对网络大数据类型的分类限制较少，有效简化了网络大数据平台特征数据分类系统的工作流程，缩减了系统的资源占用率。
特征向量机根据逻辑层处理端提取出的网络大数据特征，将网络大数据分解成向量形式，其中的支持向量将被分配到两端，一端用于接收与特征数据无关的向量，另一端则经由最优超平面进行分类。特征向量机的分类间隔由特征数据分类端根据网络的实际情况进行设置。
2特征数据分类系统软件设计
所设计的网络大数据平台特征数据分类系统需要对网络大数据的特征提取，才能进行特征数据的分类工作。由于网络大数据类型过多，无法一一列出，故以其中的多媒体大数据为例，给出特征提取算法。多媒体大数据的时域特征虽在特征分类中很少应用，但对于特定的多媒体大数据来讲却是不可缺少的；频域则应用较多。因此，系统对多媒体大数据的时域和频域分别进行了特征提取。
2.1时域特征提取算法
时域特征主要包括瞬时能量及其均方值、过零率以及高过零帧比。
瞬时能量的单位通常是帧，对网络大数据中的多媒体大数据来讲，一般是将每帧的参照点幅值的平方和作为时间同多媒体大数据增减的参照能量值，其表达式如下：
多媒体大数据中语音信号的不同音色往往交替出现，这将造成过零率波动趋势的增大，高过零帧比较大；而视频信号的音色波动却不明显，高过零帧比较小。根据以上原理能够准确进行多媒体大数据的特征分类。
2.2频域特征提取算法
时域特征主要进行多媒体大数据中梅尔频率倒谱系数和线性预测系数的特征提取，其对频谱以及子带能量等的特征提取均为辅助提取。
梅尔频率倒谱系数是一种对梅尔尺度等距划分频带的特征，其拥有较高的抵抗噪音能力，且与频率具有线性关系。因此，常将梅尔频率倒谱系数作为多媒体大数据频率特征的替代特征。若想获取梅尔频率倒谱系数，软件需对多媒体大数据进行语音加重、帧分类、添窗等处理，此时将获取到帧的时域信号用表示。对帧的时域信号进行傅里叶变换后将获取到离散频谱，用表示，则离散频谱的表达式为：
3实验验证
实验对本文所设计的网络大数据平台特征数据分类系统的稳定性和资源占用率进行了验证。实验选取两种类型不同的网络大数据平台（分别编号为平台1和平台2），验证本文系统的稳定性和资源占用率。实验结果如表1～表3所示。
由表1和表2可知，召回率和F1值代表着本文系统对特征数据分类水平的预测值。本文系统在平台1和平台2中，均具有较高的分类准确率，且平台的分类准确率、召回率和F1值结果相差不大，验证了本文的稳定性较好。由表3可知，本文系统的CPU占用率实验结果范围为[48%，58%]，内存占用率实验结果范围为[20%，33%]。而以往研究出的网络大数据平台特征数据分类系统的CPU占用率和内存占用率大致在70%和40%，验证了本文系统资源占用率低。
4结论
本文设计稳定性好、资源占用率低的网络大数据平台特征数据分类系统。系y的显示端是网民的直接应用端，其主要进行网络大数据的获取、大数据获取结果的显示和特征分类结果的显示工作。服务端利用SOA体系结构为网络大数据平台提供特征数据的分类服务，其将特征数据的分类标准纳入到网络大数据中，并传递给逻辑层处理端。逻辑层处理端利用云计算对网络大数据集合进行特征提取，其特征提取算法于软件中给出。特征数据分类端根据逻辑层处理端所提取出的大数据特征，利用特征向量机进行特征数据的自动分类工作。实验结果表明，所设计的系统稳定性好、资源占用率低。
参考文献
[1]尹晓华，胡楠，刘为，等.OpenFlow在电力大数据平台中的应用[J].电力建设，2015，36（3）：43?48.
[2]李维乾，李莉，张晓滨，等.Hadoop平台下突发水污染应急预案并行化处置[J].西安工程大学学报，2015，29（6）：733?739.
[3]朴雪，张立，俞啸，等.面向医疗大数据平台的异构网络网关的设计[J].自动化仪表，2015，36（9）：42?44.
[4]王昌辉.云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘方法研究[J].现代电子技术，2015，38（22）：55?58.
[5]林海.基于SO平台的4G网络大数据优化分析手段研究[J].新媒体研究，2015，1（9）：18?19.
[6]关培源，陈志刚，王云华，等.基于移动医疗大数据平台下降低能量消耗机会网络的研究与应用[J].计算机应用研究，2015，32（12）：3790?3793.
[7]吴纯青，任沛阁，王小峰.基于语义的网络大数据组织与搜索[J].计算机学报，2015，38（1）：1?17.
【关键词】云计算云存储税务信息化
云计算技术自诞生之日起，就被认为是科技界的下一次革命，它将带来一种全新的工作模式和商业模式，并让现有的工作模式和商业模式做出根本性的改变。云计算的服务模式和技术模式非常符合税务行业应用的特点，针对复杂且难以统筹的税务数据，云计算不仅可以实现税务行业内数据的采集和共享，还可以帮助税务机关将数据转换为服务，提升服务价值，实现信息管税。
1云计算的概念
目前对“云计算”还没有一个统一的定义，这也与云计算本身的特征有关。维基百科（Wikipedia）对云计算的定义是：云计算是一种基于互联网的计算新方式，通过互联网上异构、自治的服务为个人和企业提供按需即取的计算。由于资源是在互联网上，而互联网通常又以云状图案来表示，因此以“云”来类比这种计算服务，同时云也是对底层基础设施的一种抽象概念。
2云计算技术在税务应用中的需求分析
我国税务系统的信息化建设，经过近年来的探索与实践，己逐步确立了“以申报纳税和优化服务为基础，以计算机网络为依托，集中征收，重点稽查”新的税收管理模式。税务活动也由传统的纸质、手工方式向现代电子、网络方式转变，从技术上讲，税收信息化是采用各种现代化手段（如计算机、网络技术、通信技术等）来实现税收征管业务的自动化处理，同时实现税务信息资源开发利用的过程。目前我国税务信息化的发展阶段已开始向成熟阶段过渡，进入到纵深发展的关键时期。
云计算技术的出现，对税务信息化建设既是一个良好的机遇，也是一种严峻的挑战。云计算技术必将走进千家万户，改变信息产业的格局，每个人都将离不开云计算技术对我们生活造成的影响。因此需要从国家层面上制定云计算在税务信息化建设中的长远发展规划。
3云计算技术在税务信息化建设中的应用
云计算技术的实现主要依靠于虚拟化技术。目前虚拟化技术的应用主要有两个方面，即物理资源的池化和资源池管理。物理资源池化是把物理设备由大化小，将一个物理设备虚拟为多个性能可匹配的最小资源单位；资源池管理是对集群中虚拟化后的最小资源单位进行管理，根据资源的使用情况和用户对资源的申请情况，按照一定的策略对资源进行灵活分配和调度，实现按需分配资源。
3.1税务应用中物理资源的池化
通过虚拟化的方式将物理硬件设备包括服务器、存储、网络、安全等资源全面形成一个巨大的资源池，不同的虚拟化技术从不同角度解决不同的网络应用的需求问题。
（1）服务器虚拟化是对服务器进行资源虚拟和池化，将一台服务器虚拟为多个同构的虚拟服务器，同时对集群中的虚拟服务器资源池进行管理。
虚拟化进一步增强了灵活性，实现了一个动态数据中心，其中的服务器提供一个包含可根据需要使用资源的资源池，而且其中的应用程序与计算、存储和网络资源的关系可动态变化，以适应工作负荷和业务需求。由于应用程序部署与服务器部署相分离，因而可以快速部署和扩展应用程序，而不必首先购置物理服务器。
税务应用中首先应做到服务器的虚拟化。目前的税务工作大多都实现了信息化，各种系统的应用从征到管贯穿了整个税务工作。
（2）存储虚拟化主要是对传统的存储区域网络（StorageAreaNetwork，SAN）
和网络附加存储（NetworkAttachedStorage，NAS）设备进行异构，将存储资源按类型统一集中成一个大容量的存储资源，并将统一的存储资源通过分卷、分目录的权限和资源管理方法进行池化，然后将虚拟存储资源分配给各个用户使用，或者直接分配给最终用户使用。
（3）网络虚拟化是将一个物理网络节点虚拟成多个虚拟的网络设备（交换机、负载均衡器等），并进行资源管理，配合虚拟机和虚拟存储空间为税务应用提供云服务。
3.2税务应用中资源池的管理和使用
资源池由云管理平台实现统一的管理、调度和监控，涉及云平台的合理使用和维护管理。云管理平台包括以下4个方面。
3.2.1设备管理
设备管理为云计算平台的硬件设备提供管理和告警功能，主要包括系统管理员在日常的维护工作中查询各种物理设备的性能情况，并对应用服务器的关键指标进行监控。服务器管理员可以根据应用物理设备的实际配置设置相应的监控阈值，系统会自动启动对相应指标的监控并报警。
3.2.2虚拟资源管理
虚拟资源管理是为各种应用提供虚拟资源的统一管理、资源分配和灵活调度，同时还包括系统管理员在日常的维护工作中查询各个最小虚拟资源的性能情况，并对应用虚拟机的CPU使用率、内存使用率、硬盘使用率、网络接口使用率，虚拟存储的空间使用率、IO情况等关键指标进行监控。用户可根据虚拟资源的实际配置设置相应的监控阈值，系统会自动启动对相应指标的监控并报警。
3.2.3服务管理
服务管理包括服务模板、服务实例、服务目录等管理。服务管理在虚拟资源的基础上，快速向租户提供用户指定的操作系统、应用软件等资源。这样可以根据不同的税务机关，不同的使用机型安装定制的集成税务系统软件，做到统一性，从而使税务系统软件在任何机关都能顺畅而稳定的运行。
4小结
云计算技术作为当今信息技发展的最新潮流已成为国家发展新兴产业的主流方向，对税务部门来说，既是一个良好的机遇，同时也带来严峻的挑战。目前我国金税三期工程已进入平稳发展的阶段，各项技术都已成熟，面对越来越快速的信息化进程，税务机关应充分利用云计算的先进管理技术从各方面做好征管工作，提高各项信息化服务水平，更好的为纳税人服务。
参考文献
[1]陈捷.论信息化条件下税收征管流程重组[J].财政研究，2003（12）.
[2]贾考武.我国税收信息化现状及政策建议[J].消费导刊，2008（15）.
[3]张为民等.云计算深刻改变未来[M].北京：科学出版社，2010.
[4]黄磊.浅谈“私有云”如何解惑大型企业IT发展困境[J].电信科学，2010（6）.
[5]虞慧群等.云计算技术的应用及发展趋势综述[J].微型电脑应用，2011（10）.
关键词：云计算；可信认证；安全
云计算是继同构计算、异构计算、元计算、网格计算、普适计算之后最有希望的计算模式。云计算的初始定义来自IBM公司2007底的云计算计划，在该计划中将云计算平台定义为：按用户的需求动态地部署、配置、重配置以及取消服务等伸缩性平台。
看到其中蕴含的巨大商机和潜力，一些知名的IT企业相继推出自己的云服务。典型SaaS如：Google的APPEngine、Microsoft的LiveMeeting、OfficeLive；典型的Paas如：GoogleCode、Facebookdevelopers以及Saleforce提供的；典型的IaaS如：IBM的“兰云”，Microsoft的Azure、Amazon的EC2/S3/SQS等等，而且一些新的应用还在不断的推出。但在这云应用繁荣的背后，隐藏大量以风险。以前的风险依然存在，在新的环境中还可能造成更大的危害。新出现的风险表现在：1）传统的安全域的划分无效，无法清楚界定保护边界及保护设备和用户；2）用户的数量和分类不同，变化频率高，动态特性和移动特性强；3）数据、服务，通信网络被服务商所控制，如何确保服务的可用性，机密性等，使用户相关利益得到保护。
可信云是可信技术在云计算中的扩展，相关技术即可信云安全技术。本文对可信云环境中三种关键的安全技术即：可信识别技术、可信融合验证技术做了一些研究。这两种安全技术不仅把设备作为可信计算根，更把设备使用人作为可信计算的根，以信任根计算为计算手段，达到可信跟计算认证目的。可信识别技术将识别技术和识别行为密钥技术的相结合，将识别行为产生的密钥编码和设定的行为密钥进行来进行判别，克服误识率和拒识率的矛盾，增强防范身份假冒，身份伪造能力；可信密码学技术是对由可信根生成的可信点集矩阵进行基于拓扑群分形变换操作。可信密码学的密钥和算法都是随机可信的生物特征信息，因此密钥和算法凭都具有可验证性。采用可信模式识别技术和可信密码学技术，结合“零知识”，身份无法伪造，一旦应答，双方均不能否认。
1可信识别技术
传统的模式识别技术是指对用户的生物特征进行测量，和预留的模板数据进行比较，依据匹配结果进行识别。这些生物特征包括指纹、声音，人脸、视网膜、掌纹、骨架、气味乃至于签名笔迹、图章印痕等等。传统的识别技术具有“拒识率”和“误识率”的缺陷，具体说就是：匹配阀值增大，拒识率升高，“误认率”下降；匹配阀值减小，拒识率降低，“误认率”升高。生物特征采样点的数量有限，容易引起误判。在云计算环境中，其固有的虚拟性特征以及透明性不足，使身份认证，可信登录更是面临着比传统计算环境更大的风险。
可信识别技术是传统识别技术和识别行为密钥技术的结合。识别行为或自然形成或人为设定，如人为设定的2次人脸对比规则是先张嘴、后闭嘴，指纹对比规则是先拇指、后食指等。将识别行为编排成组，为每组识别行为秘密设定一个数，该数是该组累积成功识别次数。可信识别失败并不是以一两次失败就断定此次识别失败，而是把失败的次数记录下来，直到超过预先设定的阀值才断定识别失败。可信识别成功也不是依靠一两次成功就断定识别成功，而是累计该组的成功识别次数，直到等于该组秘密设定的成功次数为止，才断定本组识别成功。而非法用户不能猜出识别的组数以及每组识别的次数，因此不能假冒合法用户。只有指定的每组识别都达到要求。才能最终判别是真正的合法用户。
传统的识别行为征信息的阀值起着关键作用，阀值给定，拒识率和误视率是存在难以克服的矛盾。可信的识别行为密钥，并不取决于个别识别行为“误识率”的高低，而取决于客户设置的有效识别行为密钥编码。
可信识别的技术优势：可信识别模式在传统的模式识别的基础上，结合组间识别行为特征，非识别数，编组识别设定数，各组识别行为总数等措施，从而具有一下优势：1）可以设置可信识别策略设计；2）具有区别错误拒识设置；3）具有区别误识和仿冒设置；4）具有统计结论模式。从而弥补了传统识别就“拒识率”和“误识率”的技术缺陷。
2可信验证
可信融合验证技术采用可信模式识别技术和可信密码学技术，结合“云端零知识证明”，实现可信云端“零知识”认证，PKI等功能。
本文对云计算的一些关键安全技术作了一些探讨。可信云计算的识别技术是以可信的特征信息和识别行为相结合，通过判断对各组识别行为识别的成功数，克服识别模式中的拒识率和误识率的技术缺陷。可信融合验证技术是利用可信识别技术和可信加密/解密技术。实现双方“零知识”。具备身份无法伪造，保密性高，具有不否认性的特点。这些可信云安全技术的进一步研究以及随之而来的应用的展开。一定可以缓解客户对云计算的忧虑，催进云计算这种新的计算模式的发展。
[参考文献]
[1]WeichaoWang，ZhiweiLi，RodneyOwens.SecureandEffcientAccesstoOutsourcedData.CCSW'09：Proceedingsofthe2009ACMworkshoponCloudcomputingsecurity，pages55-65.November2009.
摘要：随着Web2.0技术的发展，用户对数据的计算和存储需求激增，往往通过购置更多数量的服务器来增加计算和存储能力。通过互联网租用计算能力和存储资源，就可以大大减少对自有硬件资源的依赖。因此，将云计算技术应用到存储领域可以大大提高资源的利用率。本文主要分析基于云计算的数据存储技术。
关键词：云计算，数据存储，技术
云计算是一种基于服务的架构体系，有两种基本服模式：云计算和云存储。基于云计算服务的应用程序，无论是金融服务还是网络角色扮演游戏，几乎在所有情况下都需要高性能的云存储来满足数据处理的需求[1]。网络时代是一个信息时代，随着Web2.0技术的成熟，大量的信息以井喷的姿势出现在互联网上，如何应对这种信息爆炸式的增长速度，如何对这些信息进行有效存储和管理，云存储是否能够应对这种情况，如何才能保证云存储的高性能，如何才能保证云存储的灵活性，这些是本文探讨的问题。
1、云计算与云存储
1.1云计算的概念
云计算（cloudcomputing）是分布式计算技术的一种，是分布式处理、并行处理和网格计算的发展。其最基本的概念是通过网络将庞大的计算处理程序自动拆分成无数个较小的子程序，再交给由多部服务器组成的运算系统，经过计算分析之后将处理结果回传给用户。
1.2云存储的概念
云存储是在云计算概念基础上延伸和发展出来的一个新概念。与云计算类似，它是通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。云存储是对现有存储方式的一种变革，是一种特殊形式的架构服务。如同云状的广域网和互联网一样，云存储对使用者来讲是透明的，不是指某一个具体的设备，而是指分布在不同物理地域的多台存储设备所构成的集合体。云存储的核心是应用程序软件与存储设备相结合，通过应用软件来实现存储设备向存储服务的转变。
2、云存储系统的结构模型
与传统的存储设备相比，云存储不仅仅是一个硬件，而是一个由网络设备、存储设备、服务器、应用软件、公用访问接口、接入网和客户端程序等多个部分组成的复杂系统。它以存储设备为核心，通过应用软件对外提供数据存储和业务访问服务。自下而上分别为存储层、基础管理层、应用接口层和访问层。
2.1存储层
存储层是云存储的基础部分。各个存储设备通过网络设备连接在一起，存储设备可以是FC光纤通道存储设备，也可以是NAS和iSCSI等IP存储设备。在存储设备层之上是一个统一的存储设备管理系统，可以实现存储设备的逻辑虚拟化管理、多链路冗余管理以及硬件设备的状态监控和故障维护[2]。
2.2基础管理层
基础管理层是云存储的核心部分，也是云存储中最难实现的部分。基础管理层通过集群、分布式文件系统和网格计算等技术，实现云存储系统中多个存储设备之间的协同工作，使多个存储设备可以对外提供强大的数据访问功能。使用CDN（ContentDeliveryNetwork）进行内容分发，数据加密技术保证云存储中的数据不会被未授权的用户所访问。同时，通过各种数据备份和容灾技术可以避免云存储中的数据不会丢失，保证云存储系统自身的安全和稳定。
2.3应用接口层
云存储运营单位可以根据实际业务类型开发不同的应用服务接口并提供不同的应用服务。比如视频监控应用平台、IPTV和视频点播应用平台及远程数据备份应用平台等。
2.4访问层
任何一个授权用户都可以通过公用应用接口登录云存储系统，享受云存储服务。不同的云存储运营单位提供的访问类型和访问手段也不尽相同。
云计算是一种新型的计算模式。它的最主要特征是系统拥有大规模数据集、基于该数据集,向用户提供服务。为保证高可用、高可靠和经济性,云计算采用分布式存储的方式来存储数据,采用冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性,即为同一份数据存储多个副本。
三、云存储未来发展趋势
云存储已经成为未来存储发展的一种趋势，目前，云存储厂商正在将各类搜索、应用技术和云存储相结合，以便能够向企业提供一系列的数据服务。但是，未来云存储的发展趋势，主要还是要从安全性、便携性及数据访问等角度进行发展。