云计算综述报告
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摘要
云计算(Cloud computing)已经成为了IT界的热门技术，甚至被视为将根本改变生活方式和商业模式的革命技术。借助云计算，网络服务提供者可以在瞬息之间，处理数以千万计甚至亿计的信息，实现和超级计算机同样的效能。云计算可以被视为网络计算和虚拟化的融合：即利用网格分布式计算处理能力，将IT资源构筑成一个资源池，再加上成熟的服务器虚拟化、存储虚拟化技术，是用户可以实时的监控和调配资源。
本文主要首先介绍云计算的概念和国内外的发展状况，然后介绍云计算的原理、核心技术，现状，最后是关于云计算的挑战及其展望。
关键词：云计算虚拟化云存储分布式计算
1 云计算的概念
计算机的应用模式大体经历了以大型机为主体的集中式架构、以PC机为主体的客户/服务器分布式计算架构、以虚拟化技术为核心面向服务的体系结构（SOA）及基于Web2.0应用特征的新型架构。计算机的应用模式、技术架构及实现特征的演变史云计算发展的时代背景。
云计算由英文Cloud computing直接翻译而来。这样通俗的得技术术语，却难以找到业界统一的定义。云概念这个术语的诞生和使用纯属偶然，在互联网技术发展的早期阶段，技术人员都习惯性的将互联网画成一朵“云”来代表，因为这样一来，人们就可以简化网络内部的技术细节和复杂机制来方便讨论新技术。
云计算的定义众多，目前广为认同的一点是，云计算是分布式处理、并行处理和网格计算的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是一种资源交付和使用模式，指通过网络获得应用所需的资源（硬件、软件、平台）。云计算将计算从客户终端集中到“云端”，作为应用通过互联网提供给用户，计算通过分布式计算等技术由多台计算机共同完成。用户只关心应用的功能，而不关心应用的实现方式，应用的实现和维护由其提供商完成，用户根据自己的需要选择相应的应用。云计算不是一个工具、平台或者架构，而是一种计算的方式。
2 云计算在国内外发展状况
尽管云计算的思想是从孕育很久但是在国外（主要是美国）取得蓬勃发展也是最近五六年的事情。中国近一两年在云计算方面取得了长足的发展。
2.1 云计算国外发展情况
2003年，美国国家科学基金（NSF）投资830万美元支持由美国七所顶尖院校提出的“网络虚拟化和云计算VGrADS”项目，由此正式启动了云计算的研发工作。
从2004年开始，Amazon陆续推出了简单队列服务、MechanicalTurk等云计算服务雏形。云计算服务成熟的标志是亚马逊在2006年推出的简单存储服务和弹性计算云。
2009年4月，谷歌推出了Google应用软件引擎（Google App Engine）运行大型并行应用程序。
IBM于2009年发布了LotusLive Engage。基于云端的协作平台是IBM2010年的发展的一个重点。
Apple是云计算领域的另一位角色，从近年来推出的iTunes服务，到MobileMe服务，到收购在线音乐服务商Lala，再到最近在美国北卡莱罗纳州投资10亿美元建立新数据中心的计划，无不显示其进军云计算领域的巨大决心。
2.2 云计算在国内的发展状况
与美国相比，国内的云计算发展虽处于起步阶段，但各大通信运营商都表现得异常活跃。中国移动推出了“大云”（Big Cloud）云计算基础服务平台，中国电信退出了“e云”云计算平台，中国联通则是推出了“互联云”平台。
3 云计算的原理
云计算的基本原理是，通过使计算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，企业数据中心的运行将更相似于互联网。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。云计算就是把普通的服务器或者个人计算机连接起来，以获得超级计算机也叫高性能和高可用
性计算机的功能，但是成本更低。云计算的出现使高性能并行计算不再是科学家和专业人士的专利，普通的用户也能通过云计算享受高性能并行计算所带来的便利，使人人都有机会使用并行机，从而大大提高工作效率和计算资源的利用率。云计算模式可以简单理解为不论服务的类型，或者是执行服务的信息架构，通过因特网提供应用服务，让使用者通过浏览器就能使用，不需要了解服务器在哪里，内部如何运作。
云计算是全新的基于互联网的超级计算理念和模式。实现云计算的具体基础设施需要结合多种技术，需要软件实现对硬件资源的虚拟化管理和调度，即把存储于个人电脑、移动电话和其他设备上的大量信息和处理器资源集中在一起，协同工作。
4 云计算的核心技术
云计算系统运用了许多技术，其中以编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术、云计算平台管理技术最为关键。
(1)编程模型
MapReduce是Google开发的java、Python、C++编程模型，它是一种简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。严格的编程模型使云计算环境下的编程十分简单。MapReduce模式的思想是将要执行的问题分解成Map(映射)和Reduce(化简)的方式，先通过Map程序将数据切割成不相关的区块，分配（调度）给大量计算机处理，达到分布式运算的效果，再通过Reduce程序将结果汇整输出。
(2) 海量数据分布存储技术
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，用冗余存储的方式保证数据的可靠性。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和Hadoop团队开发的GFS的开源实现HDFS。
GFS即Google文件系统（Google File System），是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。GFS的设计思想不同于传统的文件系统，是针对大规模数据处理和Google应用特性而设计的。它
运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能。它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。一个GFS集群由一个主服务器（master）和大量的块服务器(chunkserver)构成，并被许多客户（Client）访问。主服务器存储文件系统所以的元数据，包括名字空间、访问控制信息、从文件到块的映射以及块的当前位置。它也控制系统范围的活动，如块租约（lease）管理，孤儿块的垃圾收集，块服务器间的块迁移。主服务器定期通过HeartBeat消息与每一个块服务器通信，给块服务器传递指令并收集它的状态。GFS中的文件被切分为64MB的块并以冗余存储，每份数据在系统中保存3个以上备份。
客户与主服务器的交换只限于对元数据的操作，所有数据方面的通信都直接和块服务器联系，这大大提高了系统的效率，防止主服务器负载过重。
(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。
BT是建立在GFS, Scheduler, Lock Service和MapReduce之上的一个大型的分布式数据库，与传统的关系数据库不同，它把所有数据都作为对象来处理，形成一个巨大的表格，用来分布存储大规模结构化数据。
Google的很多项目使用BT来存储数据，包括网页查询，Google earth和Google金融。这些应用程序对BT的要求各不相同：数据大小（从URL到网页到卫星图象）不同，反应速度不同（从后端的大批处理到实时数据服务）。对于不同的要求，BT都成功的提供了灵活高效的服务。
（4）虚拟化技术
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。虚拟化技术根据对象可分成存储虚拟化、计算虚拟化、网络虚拟化等，计算虚拟化又分为系统级虚拟化、应用级虚拟化和桌面虚拟化。
（5）云计算平台管理技术
云计算资源规模庞大，服务器数量众多并分布在不同的地点，同时运行着数百种应用，如何有效的管理这些服务器，保证整个系统提供不间断的服务是巨大
的挑战。
云计算系统的平台管理技术能够使大量的服务器协同工作，方便的进行业务部署和开通，快速发现和恢复系统故障，通过自动化、智能化的手段实现大规模系统的可靠运营。
5 云计算的挑战和展望
云计算技术的发展面临这一系列的挑战，例如：使用云计算来完成任务能获得哪些优势；可以实施哪些策略、做法或者立法来支持或限制云计算的采用；如何提供有效的计算和提高存储资源的利用率；对云计算和传输中的数据以及静止状态的数据，将有哪些独特的限制；安全需要有哪些；提供可信还击你给都需要些什么。此外，云计算虽然给企业和个人用户提供了创造更好的应用和服务的机会，但同时也给了黑客机会。云计算宣告了低成本超级计算机服务的可能，一旦这些“云”被用来破译各类密码、进行各种攻击，将会对用户的数据安全带来极大的危险。所以，在这些安全问题和危险因素被有效控制之前，云计算很难得到彻底的应用和接受。
云计算未来有两个发展方向：一个是构建与应用程序紧密结合的大规模底层基础设施，使得应用能够扩展到很大的规模；另一个是通过构建新型的云计算应用程序。在网络上提供更加丰富的用户体验，第一个发展趋势能够从现在得云计算研究状况中体现出来，而在云计算应用的构造上，很多新型的社会服务型网络，如Facebook等，已经体现了这个趋势，而在研究上则开始注重如何通过云计算基础平台将多个业务融合起来。
作为一种新兴的技术，云计算在我国这个全球最大的互联网市场中的应用刚刚起步，但已经可以预想未来无限光明的前景。当互联网遇到了心的发展契机，云计算必将在不久的将来展示出强大的生命力，即推动IT产业跨越式发展。
参考文献
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云计算综述报告 姓名： 学号： 专业： 班级： 指导教师：
摘要 云计算(Cloud computing)已经成为了IT界的热门技术，甚至被视为将根本改变生活方式和商业模式的革命技术。借助云计算，网络服务提供者可以在瞬息之间，处理数以千万计甚至亿计的信息，实现和超级计算机同样的效能。云计算可以被视为网络计算和虚拟化的融合：即利用网格分布式计算处理能力，将IT资源构筑成一个资源池，再加上成熟的服务器虚拟化、存储虚拟化技术，是用户可以实时的监控和调配资源。 本文主要首先介绍云计算的概念和国内外的发展状况，然后介绍云计算的原理、核心技术，现状，最后是关于云计算的挑战及其展望。 关键词：云计算虚拟化云存储分布式计算 1 云计算的概念 计算机的应用模式大体经历了以大型机为主体的集中式架构、以PC机为主体的客户/服务器分布式计算架构、以虚拟化技术为核心面向服务的体系结构（SOA）及基于Web2.0应用特征的新型架构。计算机的应用模式、技术架构及实现特征的演变史云计算发展的时代背景。 云计算由英文Cloud computing直接翻译而来。这样通俗的得技术术语，却难以找到业界统一的定义。云概念这个术语的诞生和使用纯属偶然，在互联网技术发展的早期阶段，技术人员都习惯性的将互联网画成一朵“云”来代表，因为这样一来，人们就可以简化网络内部的技术细节和复杂机制来方便讨论新技术。 云计算的定义众多，目前广为认同的一点是，云计算是分布式处理、并行处理和网格计算的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是一种资源交付和使用模式，指通过网络获得应用所需的资源（硬件、软件、平台）。云计算将计算从客户终端集中到“云端”，作为应用通过互联网提供给用户，计算通过分布式计算等技术由多台计算机共同完成。用户只关心应用的功能，而不关心应用的实现方式，应用的实现和维护由其提供商完成，用户根据自己的需要选择相应的应用。云计算不是一个工具、平台或者架构，而是一种计算的方式。
大数据文献综述
信息资源管理文献综述 题目：大数据背景下的信息资源管理 系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。
关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念.......................................................... 大数据定义...................................................... 大数据来源...................................................... 传统数据库和大数据的比较........................................ 大数据技术.......................................................... 大数据的存储与管理.............................................. 大数据隐私与安全................................................ 大数据在信息管理层面的应用.......................................... 大数据在宏观信息管理层面的应用.................................. 大数据在中观信息管理层面的应用.................................. 大数据在微观信息管理层面的应用.................................. 大数据背景下我国信息资源管理现状分析................................ 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日
云计算的关键技术及发展现状(1)
云计算的关键技术及发展现状 周小华 摘要：本文主要对云计算技术的应用特点、发展现状、利处与弊端以及对云计算的应用存在的主要问题进行了探讨分析，最后是关于云计算的挑战及其展望。 关键词：云计算；数据存储；编程模型 1.云计算定义 云计算是由分布式计算、并行处理、网格计算发展而来的，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地发展变化，云计算仍没有普遍一致的定义。计算机的应用模式大体经历了以大型机为主体的集中式架构、以pc机为主体的c/s分布式计算的架构、以虚拟化技术为核心面向服务的体系结构（soa）以及基于web2.0应用特征的新型的架构。云计算发展的时代背景是计算机的应用模式、技术架构及实现特征的演变。“云计算”概念由google提出，一如其名，这是一个美妙的网络应用模式。在云计算时代，人们可以抛弃u盘等移动设备，只要进入google docs页面，新建一个文档，编辑其内容，然后直接把文档的url分享给朋友或上司，他们就可以直接打开浏览器访问url。我们再也不用担心因pc硬盘的损坏而发生资料丢失事件。 IBM公司于2007年底宣布了云计算计划，云计算的概念出现在大众面前。在IBM的技术白皮书“Cloud Computing”中的云计算定义：“云计算一词用来同时描述一个系统平台或者一种类型的应用程序。一个云计算的平台按需进行动态地部署(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，防火墙以及其他安全设备等。云计算在描述应用方面，它描述了一种可以通过互联网Intemet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。任何一个用户可以通过合适的互联嘲接入设备以及一个标准的浏览器就能够访问一个云计 算应用程序。” 云计算是基于互联网的超级计算模式，包含互联网上的应用服务及在数据中心提供这些服务的软硬件设施，进行统一的管理和协同合作。云计算将IT 相关的能力以服务的方式提供给用户，允许用户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Internet 获取需要的服务。 通过对云计算的描述，可以看出云计算具有高可靠性、高扩展性、高可用性、支持虚拟技术、廉价以及服务多样性的特点。现有的云计算实现使用的技术体现了以下3个方面的特征： （1）硬件基础设施架构在大规模的廉价服务器集群之上．与传统的性能强劲但价格昂贵的大型机不同，云计算的基础架构大量使用了廉价的服务器集群，特别是x86架构的服务器．节点之间的巨联网络一般也使用普遍的千兆以太网． （2）应用程序与底层服务协作开发，最大限度地利用资源．传
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大数据云计算文献综述 一个大数据的调查 摘要：在这篇论文中，我们将回顾大数据的背景以及当前发展状况。我们首先介绍大数据的一般应用背景以及回顾涉及到的技术，例如：云计算、物联网、数据中心，以及Hadoop。接下来我们着重大数据价值链的四个阶段，也就是：数据生成，数据采集，数据存储和数据分析。对于每个阶段，我们介绍应用背景，讨论技术难题以及回顾最新技术。最后，我们介绍几个大数据的代表性应用，包括企业管理，物联网，在线社交网络，媒体应用，集成智慧，以及智能电网。这些讨论旨在提供一个全面的概述以及对读者感兴趣的领域的蓝图。这个调查包括了对开放问题和未来方向的讨论。 关键字大数据云计算物联网数据中心Hadoop 智能电网大数据分析 1、背景 1.1大数据时代的曙光 在过去的二十年，数据在各种各样的领域内爆炸式增长。按照2011年来自国际数据公司（IDC）的报告，世界上总共的创建及复制的数据量达到1.8zb,在五年内增长了大约九倍[1]。在未来这个数字至少每两年增加一倍。在全球数据的爆炸增长下，大数据这个词主要来描述巨大的数据集。与传统的数据集相比，大数据通常包括非结构化数据，这需要更实时的分析。 另外，大数据也能在发现新价值上带来新优势，帮助我们帮助我们获得一个深入隐藏价值的认识，也导致新挑战，例如，如何有效地组织和管理这样的数据集。
近日，行业产生兴趣的大数据的高潜力，许多政府机构公布主要计划加快大数据的研究和应用[2]。此外，大数据问题往往覆盖在公共媒体，如经济学[3，4]，纽约时报[5]，和全国公共广播电台[6,7]。这两个主要的科学期刊，Nature和Science，还开通了专栏讨论大数据的挑战和影响[8,9]。大数据的时代已经到来超越一切质疑[10]。 目前，与互联网公司的业务相关联的大数据快速增长。例如，谷歌处理的数据达数百拍字节（PB），Facebook的生成日志数据每月有超过10 PB，百度一家中国公司百度，业务流程有数十PB的数据，而阿里巴巴的子公司淘宝每天的网上交易产生几十太字节（TB）的数据。图1示出的全球数据量的热潮。当大型数据集的数量急剧上升，它也带来了许多具有挑战性的问题，解决方案如下： 图一、持续增长的数据 信息技术的最新发展（IT）使其更容易以产生数据。例如，每分钟有平均72个小时的视频上传到YouTube[11]。因此，我们面临的主要挑战是从广泛分布的数据源中收集和整合大量的数据。 云计算和物联网（IOT）的快速发展进一步促进数据的大幅增长。云计算提供了安全措施，访问网站以及数据资产的渠道。在物联网的典范，遍布世界各地的传感器正在收集和传送数据到云端进行存储和处理。这样的数据在数量和相互关系将远远超过对IT架构和现有企业的基础设施的能力，以及它的实时要求也将极大地强调可用的计算能力。日益增长的数据造成怎样在当前硬件和软件的基础上存储和管理如此庞大的异构数据集的问题。
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云计算综述 作者：林铮 摘要：文章对时下比较流行的概念——云计算进行了一些简要的介绍，随即展开云计算将会涉及到的一些关键技术，并且对云计算发展带来的一些机遇与挑战做了比较详细的描述，最后对云计算进行了总结与展望。 关键词：云计算；高性能；分布式；SaaS 1云计算相关技术 1．1数据存储技术 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。另外。云计算系统需要同时满足用户的需求，并行地为大量用户提供服务。因此，云计算的数据存储技术必须具有高吞吐率和高传输率的特点。 云计算的数据存储技术主要有谷歌的非开源GF’s(Google File System)和Hadoop开发团队开发的GFS开源实现HDFS(Hadoop Distributed File System)。大部分rr厂商，包括Yahoo、Intel的“云”计划采用的都是HDFS的数据存储技术。GFS是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能。 它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。GFS与过去的分布式文件系统有很多相同的目标，但GFS的设计受到了当前及预期的应用方面的工作量及技术环境的驱动，这反映了它与早期的文件系统明显不同的设想。这就需要对传统的选择进行重新检验并进行完全不同的设计观点的探索。 1．2数据管理技术 云计算系统对大数据集进行处理、分析，向用户提供高效的服务。因此，数据管理技术必须能够高效的管理大数据集。其次，如何在规模巨大的数据中找到特定的数据，也是云计算数据管理技术所必须解决的问题。 云计算的特点是对海量的数据存储、读取后进行大量的分析，数据的读操作频率远大于数据的更新频率，云中的数据管理是一种读优化的数据管理。因此。云系统的数据管理往往采用数据库领域中列存储的数据管理模式，将表按列划分后存储。 云计算的数据管理技术以C,oogle的BigTable为代表，同时Hadoop也正在开发类似BigTable的开源数据管理模块。 Bigtable是一个分布式的结构化数据存储系统，它被设计用来处理海量数据：通常是分布在数千台普通服务器上的PB级的数据。C,oogle的很多项目使用Bigtable存储数据，包括Web索引、CoogleEarth、C,oogle Finance。这些应用对Bigtable提出的要求差异非常大，无论是在数据量上
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大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念 (3) 大数据定义 (3) 大数据来源 (3) 传统数据库和大数据的比较 (3) 大数据技术 (4) 大数据的存储与管理 (4)
大数据隐私与安全 (5) 大数据在信息管理层面的应用 (6) 大数据在宏观信息管理层面的应用 (6) 大数据在中观信息管理层面的应用 (7) 大数据在微观信息管理层面的应用 (8) 大数据背景下我国信息资源管理现状分析 (9) 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日 报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文：
云计算与大数据处理综述
云计算与大数据处理 1.引言 从某种程度上来讲，云计算是面向服务计算的一个极其成功的范例。云计算的三大理念包括：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）以及软件即服务（SaaS）。这一概念甚至同样可以扩展到数据库即服务（DBaaS）抑或存储即服务（SaaS）。灵活性强、计次付费、前期低投资以及风险转移几大特性，使得云计算成为部署新型应用的一种普遍方式。大量云计算应用服务的不断涌现，也催生了各种各样的云平台。越来越多的平台和应用，同时作为生产者和消费者，也使得互联网上的数据量以惊人的速度日益扩增。可扩展数据管理系统因此就成为云计算基础架构的重要一环。对于可扩展分布式数据管理的研究已经持续了许多年。大多数研究都关注于如何设计出一种同时适用于更新密集任务和专业分析任务的可扩展式系统。最初的方案有应用于更新密集型任务的分布式数据库，以及专业分析任务的并行数据库。其中并行数据库更是从原型系统一直发展到可用的商业系统水准。然而相比之下分布式数据库却发展的差强人意且从未得到商业化。 2.可扩展海量数据管理系统 应用服务的数据访问模式的变革，再加上急速扩增的需求，催生了一种被称作键值对（Key-Value）存储的新型系统。键值存储模式出现后受到各种企业的追捧并且得到了广泛采用。在工业界和学术界，MapReduce模式以及其开源实现项目Hadoop都得到了迅速应用普及。而且更进一步，针对不同的应用场景下的可用性以及运行效率提升，也不断有各种Hadoop改良解决方案被提出。部署在云端的应用服务都有着各自对于数据管理的迫切需求，这样就有诸多的可供研究的空间。总之，为解决各领域大数据管理带来的挑战，催生了数不胜数的系统方案。各种云计算服务都需要对分布存储的、海量的数据进行处理分析。具体而言，云计算应用面临的数据管理挑战体现在数据的海量性、异构性以及非确定性。针对这些特点，来构建高可用性及强可扩展性的分布式数据存储系统，目前云计算系统中的数据管理技术除了MapReduce之外，主要还包括Google的GFS、BigTable和亚马逊的Dynamo。 2.1MapReduce技术 MapReduce是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行计算。作为一个新的编程模型，MapReduce将所有针对海量异构数据的操作抽象为两种操作，
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云计算的安全技术综述 ** 摘要：云计算是一类新兴的计算方式，也是一种按使用量付费的全新交付模式，因其使快速 有效处理海量的数据变为可能，从而引起社会各界的广泛关注。本文首先论述了云计算的兴起渊源，分析了算法的优越性，并介绍了该技术带来的安全问题及其相应的技术，最后介绍了相关应有及未来的发展方向。 关键词：云计算；云计算安全；安全技术及应用 Keyword:Cloud Computing,Cloud Computing Security,Security Technology and application 0 引言 云是一种并行和分布式系统组成的一组相互关联和虚拟化的计算机，它基于服务层协议动态配置，作为一个或多个统一的计算资源，基于服务商和消费者之间通过谈判建立[9]。而所谓的云计算，是通过基Internet的计算方式，把共享的软硬件资源、信息按需供给计算机和其他设备，是一种按使用量付费的全新交付模式。 随着社会信息化与网络技术的快速发展，各种数据呈现出一种爆发式的增长，正是因为云计算的存在，使快速有效处理海量的数据变成可能。而云计算多用户、虚拟化、可扩展的特性使传统信息安全技术无法完全适用于云计算平台。因此，云计算的存在又带来了一个新的安全问题，它成为制约云计算发展的一大重要因素。本文首先阐述了云计算的理论依据，然后再对其带来的安全问题、关键技术及其应用进行讨论。 1云计算的理论依据 云计算的概念是由2006年Google提出的，它可认为是分布计算、并行计算、网格计算等多种计算模式混合的进一步演化[17]。 1.1云计算的服务模型 现如今，云计算主要提供以下三个层次的服务：IaaS、SaaS和 PaaS。 基础设施级服务（IaaS）是通过Internet向用户提供计算机、存储空间、网络连接、防火墙等等的基本的计算机资源，然后用户可以在此基础上随心所欲的部署和运行各种软件，其中包括OS和应用程序，通过网络，消费者可以从完善的计算机基础设施获得服务。 软件级服务（SaaS）是一种通过Internet提供软件的模式，用户可以直接向供应商租用基于Web的软件，用来管理企业的运营却不需要购买，但是，云用户没有管理软件运行的基础设施、平台的权限，只能做一些非常有限的应用程序的设置。 平台级服务（PaaS）是将软件研发平台作为一种服务以SaaS的模式交付给用户，因此，PaaS实际上也是SaaS应用的一种，但它主要面向的是进行开发的工作人员，并为其提供在互联网上的自主研发、检测、在线部署应用。 1.2云计算的成功优势
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信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月
大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念 (2) 大数据定义 (2) 大数据来源 (2) 传统数据库和大数据的比较 (3) 大数据技术 (3) 大数据的存储与管理 (4) 大数据隐私与安全 (4) 大数据在信息管理层面的应用 (5) 大数据在宏观信息管理层面的应用 (5) 大数据在中观信息管理层面的应用 (6) 大数据在微观信息管理层面的应用 (7) 大数据背景下我国信息资源管理现状分析 (8)
前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日 报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的 大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比 石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞 争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入 库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对 实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指 数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文： 大数据概念 大数据定义 维基百科对大数据的定义则简单明了:大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。也就是说大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理 大数据来源 1)来自人类活动:人们通过社会网络、互联网、健康、金融、经济、交通等活动过程所产生的各类数据，包括微博、病人医疗记录、文字、图形、视频等
云计算研究现状文献综述及外文文献
本文档包括该专题的：外文文献、文献综述 文献标题：An exploratory study on factors affecting the adoption of cloud computing by information professionals 作者：Aharony, Noa 期刊：The Electronic Library, 33(2), 308-328. 年份：2015 一、外文文献 An exploratory study on factors affecting the adoption of cloud computing by information professionals (影响云计算采用与否的一个探索性研究) Aharony, Noa Purpose - The purpose of this study explores what factors may influence information professionals to adopt new technologies, such as cloud computing in their organizations. The objectives of this study are as follows: to what extent does the technology acceptance model (TAM) explain information professionals intentions towards cloud computing, and to what extent do personal characteristics, such as cognitive appraisal and openness to experience, explain information professionals intentions to use cloud computing. Design/methodology/approach - The research was conducted in Israel during the second semester of the 2013 academic year and encompassed two groups of information professionals: librarians and information specialists. Researchers used seven questionnaires to gather the following data: personal details, computer competence, attitudes to cloud computing, behavioral intention, openness to experience, cognitive appraisal and self-efficacy. Findings - The current study found that the behavioral intention to use cloud computing was impacted by several of the TAM variables, personal characteristics and computer competence. Originality/value - The study expands the scope of research about the TAM by applying it to information professionals and cloud computing and highlights the importance of individual traits, such as cognitive appraisal, personal innovativeness, openness to experience and computer competence when considering technology acceptance. Further, the current study proposes that if directors of information organizations assume that novel technologies may improve their organizations' functioning, they should be familiar with both the TAM and the issue of individual differences. These factors may help them choose the most appropriate workers. Keywords: Keywords Cloud computing, TAM, Cognitive appraisal, Information professionals, Openness to experience Introduction One of the innovations that information technology (IT) has recently presented is the
云计算概述课程大纲
云计算技术－培训课程方案 ——云计算培训之一：云计算概述 课程简介： 随着网络带宽的不断增长，通过网络访问非本地的计算服务（包括数据处理、存储和信息服务等）的条件越来越成熟，于是就有了今天我们称作“云计算”的技术。之所以称作“云”，是因为计算设施不在本地而在网络中，用户不需要关心它们所处的具体位置，于是我们就像以前画网络图那样，用“一朵云”来代替了。其实，云计算模式的形成由来已久（谷歌公司从诞生之初就采用了这种模式），但只有当宽带网普及到一定程度，且网格计算、虚拟化、SOA和容错技术等成熟到一定程度并融为一体，又有业界主要大公司的全力推动和吸引人的成功应用案例时，它才如同一颗新星闪亮登场。 李德毅院士指出云计算将会给信息产业带来巨大的影响，将使信息技术整体结构发生改变，今后更多的软件会逐步转移到云计算环境中，更多的用户也将受益于云计算服务。随着云计算的研究深入和应用发展，它将成未来主流应用模式。 由于云计算技术起源于企业界而非学术界，各种技术文献很难寻获，大多数书籍和报告会都还停留在概念阶段，目前还未见到对云计算技术进行全面、深入剖析的教科书式出版物和深度技术培训课程。我们理解相关IT从业人员渴望弄清云计算技术本质和细节的迫切心情，特策划了这个系列培训课程。 … 课程目标： 本课程旨在让大家弄清：云计算是什么云计算的产生背景和动力云计算系统架构主流云计算方案的技术原理是什么如何着手云计算技术研发什么是云数据管理技术云计算未来发展方向 课程知识点： 学员通过学习，将掌握和了解下列技能与知识点： 1.云计算概念与起源 2.云计算应用与发展现状 3.云计算的典型技术方案 4.】 5.云计算优势分析 6.云计算技术架构与关键技术 7.云计算产业及应用情况 8.电信运营商的云计算发展策略 9.Google云计算系统架构 10.IBM“蓝云”系统架构 11.Amazon云计算系统架构 12.Salesforce云计算解决方案 13.。
大数据下医疗信息化研究文献综述
研究生课程论文《大数据下医疗信息化研究文献综述》 课程名称中国特色社会主义理论与实践研究 姓名陈瑜 学号1400203003 专业机械制造及其自动化 任课教师朱银端教授 开课时间2014-2015学年 教师评阅意见： 论文成绩评阅日期 课程论文提交时间：2014年 1 月16 日
大数据下医疗信息化研究文献综述 作者：陈瑜 学院：机电学院年级：2014级学号：1400203003 摘要：医疗信息化是大数据时代下医疗卫生行业发展的总体趋势。但是，医疗信息化的发展目前处于起步阶段，发展中存在一些潜在问题，但是云计算和物联网等技术的发展为医疗信息化提供新的契机与发展空间。本文拟分析目前医疗信息化的发展现状、发展的问题与挑战并分析发展的机遇，提出医疗信息化发展的建议。 关键词：大数据医疗信息化研究综述 一、医疗信息化发展现状 对中国的医疗卫生信息化建设而言，2012年是一个值得纪念的年份。这一年，医疗信息化投入成倍增加，电子病历评级全面展开，医院等级评审重新启动，移动医疗、区域医疗、物联网持续升温，云计算、大数据崭露头角，信息安全得到更多重视，医院信息规范和标准化进一步加强，一些新的企业进军医疗IT市场医疗信息化的热潮扑面而来，让每一个行业从业者都切实感受到了它的热度。2012年国务院发布的《中国医疗卫生事业白皮书》中明确指出:“健康是促进人的全面发展的必然要求，……在中国这个有着13亿多人口的发展中大国，医疗卫生关系亿万人民健康，是一个重大民生问题。”医疗信息化则是医疗卫生事业能否更好服务于公众的重要保障。近年来信息技术飞速发展，实现物物相联的物联网和使IT资源按需分配的云计算等技术使得医疗卫生信息化日新月异，2013年成为大数据元年。医疗卫生信息平台、业务系统、数字化医疗仪器与设备在医疗卫生机构迅速普及开来，与之同时产生了大量的医疗信息资源。如何让利用这些海量的信息资源更好地为医疗卫生行业的管理、医院的诊疗、科研和教学服务，已经越来越成为人们所关注的热点。与此同时，医疗数据的隐私性、安全性问题也随之而来，特别是当这些数据需要发布在网上供二次使用的时候。近些年来，随着政府对医疗卫生信息化建设重视程度的加深和政府投人的增多，我国医疗卫生信息化建设已经初见成效，但从整体上看还是存在着明显的不足:一是信息化缺乏合理的规划，主要表现在各卫生医疗和保健单位常独自进行信息化建设，相互间未能实现资源整合和共享；二是信息化的程度也参差不错，总的来说城市高于农村，大型医疗机构高于基层医疗单位；三是虽然对信息化建设的投人逐年增大，但相对还是不足，无法短期内实现我国医疗卫生事业的高度信息化；四是信息化建设初具雏形，正由先期硬件建设向软件和外包服务转变，但还未能最大程度的体现信息化带来的优势。 （一）医疗大数据的定义 张振[1]等人认为医疗行业中产生的数据，它的来源主要包括4类。（1）制药企业/生命科学：药物研发是密集型的过程，对于中小型的企业产生的数据也在TB以上。在生命科学领域，随着计算能力和基因预测能力逐渐增强，美国哈佛医学院个人基因组项目负责人詹森·鲍比认为，到2015年将会有5000万个人拥有个人基因图谱，而一个基因组序列文件大
云计算技术研究综述
龙源期刊网 https://www.docsj.com/doc/1b17570722.html, 云计算技术研究综述 作者：刘永 来源：《软件导刊》2015年第09期 摘要：随着互联网不断发展和海量数据处理需求增加，云计算作为新兴计算模式受到广 泛关注。采用云计算不仅可满足海量数据处理需求，还可提高IT资源利用率、降低IT成本、简化IT管理。从云计算技术角度出发，介绍云计算概念及其优势、国内外研究现状、云计算关键技术及所面临的挑战，为云计算研究提供借鉴。 关键词：云计算；云计算技术；综述 DOIDOI：10.11907/rjdk.151976 中图分类号：TP3-0 文献标识码：A 文章编号文章编号：16727800（2015）009000403 0 引言 近年来，随着互联网信息爆炸式增长和社会对海量信息处理需求的增加，使以往IT计算模式不能满足当前各种计算的需求，促使诞生新一代计算模式——云计算。计算模式经历了网格计算、并行计算、效用计算等阶段，云计算作为一种新兴计算模式，虽然提出和应用时间不长，但由于其具有巨大优势，因而受到各类企业、科研机构、政府机关广泛关注，具有广阔前景。 实际上，许多公司和科研机构在多年以前就已开始云计算相关研究和规划，为新一轮竞争作准备。2007年，Google、IBM等公司便与美国高校发起云计算计划，并取得初步成功。当前，Google、微软、Amazon等都推出各自“云计算”计划；国内华为等也正在进行云计算方面相关研究，世界各大高校和科研院所也对云计算开展了深入研究。 1 云计算 1.1 云计算定义 自云计算概念提出来，其内涵不断丰富，但研究者们对云计算始终没有统一定义。 美国加州大学伯克利分校发布的云计算白皮书[1]认为，云计算既是互联网上以服务形式 提供的各类应用，也是数据中心为这些服务提供支持的软硬件资源。美国国家标准与技术研究院对云计算的定义为[2]：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用、便捷、按 需网络访问，进入可配置计算资源共享池（包括网络、服务器、存储、应用、服务等资源），
云计算技术的应用及发展趋势综述
Microcomputer Applications Vol. 27, No.10, 2011 专家论坛 微型电脑应用 2011年第27卷第10期 ·1· 文章编号：1007-757X(2011)10-0001-03 云计算技术的应用及发展趋势综述 虞慧群，范贵生 摘 要：云计算是当前信息产业的热点领域，具有广阔的应用前景。从定义、特征和模型3个方面，介绍了云计算的基本概念，对云计算的虚拟化、资源管理、安全性、分布式编程、数据存储等核心技术和云计算标准进行综述，并对分析主流的云计算技术应用及发展趋势进行分析。 关键词：云计算，云产业，云安全，服务 中图分类号：TP393 文献标志码：A 0 引言 近年来，云计算快速成为了一种广泛接受的计算模式。工业界和学术界对云计算的核心概念有了一定的共识，对云计算提供新的服务和消费商业模式有了基本认同。另外，云计算产业应用，需要满足服务质量需求、服务层协议和标准支撑，得到了普遍认同[1]。 鉴于云计算有广阔应用前景，世界上许多国家都将它列为优先发展的战略产业，众多企业投入大量人力物力开发云应用产品。然而，云计算产业尚处于发展的起步阶段。云计算从理论基础、技术、服务模式和标准化工作等方面都不够成熟。云计算的发展需要政府、企业和科研机构投入人力和物力，进行研究和开发。 本文主要综述云计算相关技术，着重阐述云计算的基本概念，核心技术和标准化工作，并分析主流的云计算技术应用及发展趋势。 1 云计算的概述 1.1云计算的定义 云计算是一种新型网络化计算模式，尚缺乏统一的定义。美国NIST 的定义是[ 2]：云计算是一种能够通过网络随 时随地、按需方式、便捷地获取计算资源（包括网络、服务 器、存储、应用和服务等）并提高其可用性的模式，这些资 源来自一个共享的、可配置的资源池，并能够以最省力和无 人干预的方式获取和释放。 云计算具有如下5个基本特征[3]： （1）计算能力以服务形式提供：服务的提供者与使用 者分离，使用者无需拥有IT 资产。 （2）基于网络的计算：可以通过互联网获取各种能力, 并可以通过标准方式访问，以通过众多瘦客户端或胖客户端 推广使用（例如移动电话，笔记本电脑，PDA 等）。 （3）资源共享：供应商的计算资源被集中，以便以多 用户租用模式服务所有客户，同时不同的物理和虚拟资源， 可根据客户需求动态分配和重新分配。客户一般无法控制或 知道资源的确切位置。这些资源包括存储、处理器、内存、 网络带宽和虚拟机器。 （4）快速伸缩性：可以快速有弹性地提供计算能力。 对客户来说，可以租用的资源看起来似乎是无限的，并且可 在任何时间购买任何数量的资源。 （5）用户根据自身的需求定制服务，支付服务的多少 取决于服务内容和服务形式的计量。 1.2 云计算的模型 云计算基于计算资源池，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[4]。云计算的参考模 型框架，如图1所示： 图1 云计算模型框架 ——————————— 基金项目：上海市曙光计划项目（07SG32） 作者简介：虞慧群，华东理工大学计算机科学与工程系，教授，博士生导师，上海，200237 范贵生，华东理工大学计算机科学与工程系，博士，助理研究员，上海，200237
大数据时代 文献综述
智慧时代下大数据技术在教育 领域的应用研究综述 姓名：李欢欢学号：2012221111120004 一、前言 大数据是近年来出现在通信和计算机领域中的一个热门关键词。关于大数据，尚未有一个统一的定义，但却有两个观点能够诠释大数据的本质。第一个观点来自于Gartner公司的Merv Adrian在2011年第一季度刊登在Teradata Magazine上的一篇文章，文中指出“数据超出了常用硬件环境和软件工具在可接受的时间内为其用户收集、管理和处理数据的能力”[1]。另一个观点来自于麦肯锡全球数据分析研究所(Mckinsey Global Institute)在2011年6月发布的《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》报告，报告中提出“大数据是指大小超出了典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集”[2]。麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和应用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 大数据已经深刻地影响到人们的生活、工作和学习。大数据的意义在于对由多种类型数据构成的数据集体进行分析和研究，提取有利用价值的信息，从而帮助人们在解决问题时可以作出科学的决策。同样大数据的威力强烈地冲击着教育系统，正在成为推动教育系统创新与变革的颠覆性力量。 二、大数据技术在教育领域的应用现状分析 1 大数据定义与特征 大数据（bigdata），又称巨量资料，海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。研究机构Gartner[3]认为“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡的定义：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的数据集合。无论哪种定义，我们可以看出，大数据并不是一种新的产品也不是一种新的技术，大数据只是数字化时代出现的一种现象。 大数据的主要特点可以概括为4V+1C。4V包含了四个层面：第一，即V olume（大容量），海量数据，规模庞大，已跃升到PB 级别；第二，Velocity（高速度），实时处理，处理速度快，涉及感知、传输、决策、控制开放式循环的大数据，数据实时处理有着极高要求，通过传统数据库查询方式得到的“当前结果”可能已没有价值，这也是大数据和传统的数据挖掘技术本质上的不同；第三，Variety（多样性），数据类型繁多：网络日志、视频、地理位置信息、图片等都是大数据；第四，Veracity（低密度），数据价值大，但价值密度低。对海量数据挖掘分析，对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析；“1C”即Complexity，是通过数据库处理持久存储的数据不再适用于大数据处理，需要有新的方法来满足异构数据统一接入和实时数据处理的需求[4]。 2 国内研究现状 对于“智慧时代下大数据技术在教育领域的应用”国内研究的现状，我主要通过借助中国知网提供的论文发表数据进行分析。在中国知网中选择“高级检索”类型，并在检索条件中选择“主题”检索，输入“大数据”并含“教育”，截止到2014年4月17日共检索出303 条结果与之相关，通过手工筛选，把会议报道等无关信息剔除掉，剩余160篇文章。 大数据在教育领域的应用，与国外相比，国内起步稍晚，还未形成整体力量。虽然2009年开始，大数据就成为了流行词汇，但是它在教育领域的应用是近3年才出现的。国内最早
云计算研究现状综述
云计算研究现状综述 云计算把网络上的服务资源虚拟化，整个服务资源的调度、管理、维护等工作由专门的人员负责。其目标是用户通过网络能够在任何时间、任何地点最大限度地使用虚拟资源池，处理大规模计算问题。各大云计算厂商如 Amazon,IBM,Google,Microsoft,Sun等公司都推出自己研发的云计算服务平台。而学术界也源于云计算的现实背景纷纷对模型、应用、成本、仿真、性能优化、测试等诸多问题进行了深入研究，提出了各自的理论方法和技术成果，极大地推动了云计算继续向前发展。 1.云计算的商业交付模式 (1)云基础设施作为服务(IaaS) IaaS 是将硬件设备等基础资源封装后对消费者提供处理、存储、网络及基础计算资源的一种服务能力。IaaS 的基础设施主要指 IT 设施，包括计算机、存储、网络，以及其他相关的设施。IaaS 应用的核心目的是降低设施成本、用户使用成本。消费者可以通过连接的CPU 时长、每秒指令数、存储占用空间量来支付费用，而不必管理和控制使用的基础设施。IaaS 最大的优势在于它允许用户动态申请和释放节点，按使用计量，因为 IaaS 服务器的规模巨大，可以认为提供给用户的服务资源几乎是无限的。同时 IaaS 提供者通过网络向企业用户和个人用户提供计算能力、存储能力等基础资源服务，这些服务是可以由云计算合理分配执行的物力资源，因而它具有更高的资源使用效率。 (2)云平台作为服务(PaaS) PaaS 面向广大互联网应用开发者，把端到端的分布式软件开发、测试、部署、运行环
境以及复杂的应用程序托管当作服务，通过互联网提供给用户，从而简化应用程序开发。 PaaS 通过开放的架构，为互联网应用开发者提供了一个共享云计算、超大规模计算能力的平台。PaaS 采用屏蔽底层软硬件设施的复杂性，为用户提供简易安全的使用接口，便于自身负责资源的动态扩展和容错管理，让软件外包程序开发人员快速定制、开发满足特定需求的互联网应用，从而大大提高工作效率和执行力。 (3)云软件作为服务(SaaS) SaaS 以互联网为载体，以浏览器为交互方式，把在云基础设施上的服务器端的程序软件提供给用户应用。SaaS 提供商为用户搭建物理设施和软件设施，并负责后期维护。用户只需根据需要选择供应商，租赁应用服务，无需购买软硬件产品等。SaaS 的核心目的是通过多用户租赁实现企业用户或个人用户全在线、全互联、多维度数据管理及分析，帮助对有效资源的管理和利用。彻底改变传统交付应用程序高成本、低效率的状况，用可控、可分解、可管理、可共享的服务交付模式，最快的实现用户的需求。随着云计算技术的深入发展，不同的云计算技术商业交付模式之间在相互渗透融合，一种云产品可能横跨两种以上的交付模式，但正是这样融合的发展才真正使云计算产品的应用性增强，更能满足用户多样化的需求。 2云计算的部署模式 云计算的部署模式由私有云、社区云、公共云、混合云四个部分组成: 私有云依托企业内部的局域网，单独构建一个计算模式，保护企业内部数据资源的安全性，又可以有效整合企业内部计算资源，是拥有较强资金、技术实力的企业或政府部门所采用的主流模式。 社区云是几个相关组织联合组建，一起分享，并由通过社区组织或第三方制定的共享包括社区云的策略、安全、反馈、管理。