云计算关键技术论文

下面是小编帮大家整理的云计算关键技术论文，本文共8篇，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。本文原稿由网友“dddd只不想秃头”提供。

篇1：云计算关键技术论文

前言

云计算技术应用于实际之后，能够有效的提升各种新型企业的经营管理效率，企业各管理部门整合数据资源过程中不可趋势的环节。当前阶段，云计算技术在各行业的应用不但提升了企业的工作效率，而且为人们的生产生活带来了极大的便利。IDC系统在运行的模式是一种是融合了集中式收集和数据存储以及数据处理等多项功能单位的综合管理系统，其在同云计算技术融合之后，能够有效实现系统的应用价值。因此，依托云计算技术的IDC系统在应用于实践后着较高的经济价值和社会效益。

1云计算技术的概述

云计算是一种在实际应用过程中提供便捷、可靠网络访问的全新模式，它根据使用量来进行付费，能够快速对计算机资源进行有效的资源配置，并根据用户的需要将资源快速的提供给用户，实现了各种网络资源的智能化服务，而且，还大大节省了管理成本的投入。云数据管理系统的运作是借助先进云计算技术的有力支撑才得以实现的，在云计算技术的支撑下，网络数据遵从管理系统的统一调配，实现了网络数据的储存、检索、调用[1]。云计算技术在时下的应用，为信息时代的互联网产业创造了全新的发展环境，铸造了更为广阔的发展舞台，可谓是对互联网产业的发展奠定了基础。云计算技术的应用实践经验表明，云计算技术在数据的部署和任务的调度上都具有比较强的节能效果，基于此开发出的绿色云数据动态聚集法能够与IDC系统进行良好的融合，且取得了不俗的应用反馈。

2云计算技术在IDC系统中的实际应用分析

2。1云计算技术在IDC系统中的应用

所谓的IDC系统又称为互联网数据中心系统，其可视为一种全新的产业运作模式。从技术框架的角度看来，IDC管理系统是一种基于现有物理机房体系实现资源分配的综合性数据化管理系统。在通信产业平台的建设方面，IDC系统一个主流的发展趋势是整合以Hadoop为开源的云计算技术。IDC系统在同云计算技术结合后能够在云计算技术的支撑下通过网络数据虚拟化技术加以辅助，从而有效的强化IDC系统的分布式存储能力。如今，我国IDC业务在各领域铺展开来，适用的企业变得越来越多，其不但能够对互联网终端数据使用效果形成有力保障，而且能够有效的避免IDC系统在以往应用中出现的数据平台“崩溃”现象。可以说，云计算技术在IDC系统中具有很强的现实应用价值。

2。2云计算技术和IDC系统的构建

云计算技术和IDC系统的有机结合能够最大程度的发挥出两者自身的优势，取得做好的效益。依托云计算技术的`IDC系统能够将服务器、存储设备以及应用软件等资源以标准化的形式服务于客户，具体可分为管理层、物理层、虚拟层、业务层这四种构架形式。在构架的物理层上包含有存储设备、宽带网络设备以及实体服务器等内容，这些可充分的给运营商IDC准备好物理资源，而虚拟层则是主要进行物理层设备的虚拟化，使其成为一个总的基础设施资源，这样能够对海量数据进行存储，并能够实现管理好资源的分配；而在管理层上则是主要发挥管理的调控作用，实现对IDC业务的支持，做好计费管理、安全管理以及动态部署等工作。

2。3云计算技术在IDC系统中应用的优势

IDC系统是一种较为特殊的商业运作模式，其维持正常运作离不开云计算技术的支持。总的看来，云计算技术可以对原始网络数据信息进行定位处理，实现数据的备份和数据迁移的准备。此外，云计算技术还能够对数据信息处理的过程进行高效的智能化评估，这将会对数据的信息查询和调配处理做好充足的准备。其中，进行云数据管理的查询技术应用时，也需要用到云计算技术的数据控制环节。在实际应用中，由于进行互联网技术平台的服务或整合时，涉及资源对象的规模非常大，而且所用服务器的数量也非常多。在不同环境和地点运行IDC系统，运行中的服务器难以实现服务器设备的有效地管理。面对当下数据资源的内容不断扩容，整个IDC系统持续提供高品质服务的难度越来越大，这时候云计算技术的支撑作用的应用价值就变得尤为显著[2]。

3云计算技术在IDC系统中的实现

对IDC系统有效的实现商业运作和商业服务的研究，能够了解和明确云计算技术在IDC系统中的应用。就当前云计算技术在IDC系统中实际的应用情况而言，最具实用性和扩展性是云数据的查询技术，其能够在异构环境中实现有效的运行，通过丰富而灵活的用户接口，做到对不同用户差异化需求的全方位满足。现有环境下，IDC系统的运作模式存在一些的特殊性，即便拥有云计算技术的有效支撑，仍需要积极的适应当下发展趋势积极的进行探索和创新，以便更好的实现商业化，不断实现运行模式的创新，积极的去寻找有利于巩固现有运行模式的渠道和方法。从IDC系统的整个发展过程看来，它是我国实现高科技技术做支撑进行商业模式创新的一个缩影，在实现的过程中需要增加对相关技术内核的调试工作，以便更好的去适应现代企业发展的需要，更好的与企业发展进行融合。IDC系统在同云计算系统融合后能够达到强强联合的现实效果，从而极大的促进了IDC系统的发展[3]。

4结束语

我国的计算机技术在当下固有的科学技术中拥有无可比拟的技术优势，这些为云计算技术在网络通讯领域的发展提供了良好的契机和广阔的平台。随着我国的网络规模在不断扩大，急需一种崭新的高水平运行管理模式来承载主机托管、资源调配、故障排除等工作，基于云计算技术的IDC系统能够较好的满足当下的需求，呈现出较高的经济价值。

参考文献

[1]赵彤林，宗华。云计算技术在IDC系统中的应用与实现研究[J]。通讯世界，（7）：76―76。

[2]孔莹。浅析云计算技术在IDC系统中的应用与实现[J]。中国新通信，（2）：30―30。

[3]周婧。云计算环境下IDC建设研究[J]。信息系统工程，（1）：45―47。

篇2：云计算的关键技术及发展现状论文

云计算的关键技术及发展现状论文

居巍杰

摘要：本文给出了云计算的定义，总结了云计算的关键技术，揭示了云计算是多种新技术的综合发展产物，并详细介绍了云计算的发展现状。

关键词：云计算；数据存储；编程模型；云安全

1. 前言

云计算(Cloud Computing)是一种新近提出的计算模式。云计算将待处理的数据送到互联网上的超级计算机集群中进行计算和处理，把互联网变成一种全新的计算平台，能够在网络上实现按需购买与按使用付费的业务模式。自从云计算的概念提出来以后，立刻引起业内各方极大的关注，现在已成为信息领域的研究热点之一。云计算到底是什么？为什么需要云计算？云计算的关键技术有哪些？云计算的发展现状如何？本文将就上述问题展开叙述。

2. 云计算定义

云计算（Cloud Computing）是由分布式计算（Distributed Computing）、并行处理（Parallel Computing）、网格计算（Grid Computing）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。

IBM公司于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”[1]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[2]：

（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．传统的应用程序建立在完善的基础结构，如操作系统之上，利用底层提供的服务来构造应用．而云计算为了更好地利用资源，采用了底层结构与上层应用共同设计的方法来完善应用程序的构建．

（3）通过多个廉价服务器之问的冗余，使用软件获得高可用性．由于使用了廉价的服务器集群，节点的失效将不可避免．并且会有节点同时失效的问题．为此，在软件设计上需要考虑节点之间的容错问题，使用冗余的节点获得高可用性．

3. 云计算关键技术[3][4]

云计算是一种新兴的计算模式，其发展离不开自身独特的技术和所涉及的一系列其他传统技术的支持，并借助SaaS/PaaS/IaaS 等先进的商业模式把这强大的计算能力分布到终端用户手中。

（1）虚拟化技术

虚拟化是实现云计算的最重要的技术基础，虚拟化技术实现了物理资源的逻辑抽象和统一表示，它是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实硬件的基础上运行。通过虚拟化技术可以提高资源的利用率，并能够根据用户业务需求的变化，快速、灵活地进行资源部署，实现动态负载均衡；同时与硬件无关的特性带来系统自愈功能，提升系统的可靠性。在云计算实现中，计算系统虚拟化是一切建立在“云”上的服务与应用的基础。虚拟化技术目前主要应用在CPU、操作系统、

服务器等多个方面，是提高服务效率的最佳解决方案。

（2） 数据存储技术

为保证高可用性、高可靠性和经济性，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。这样用户就无需考虑存储容量、数据存储位置以及数据的安全性和可靠性等问题。

另外，云计算系统需要同时满足大量用户的需求，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的主要代表有谷歌的GFS（Google File System）。IBM 的“蓝云”采用的是HDFS（Hadoop Distributed File System）数据存储技术。此外，一些IT 公司也提出了一些数据存储的解决方案。例如：微软公司提出的Skydrive，惠普公司的Upline 以及Sun 公司的Network.com。

云计算的数据存储技术未来的发展将集中在超大规模的数据存储、数据加密和安全性保证以及继续提高I/O 速率等方面。

（3）数据管理技术

云计算系统对大数据集进行处理、分析，并向用户提供高效的服务，因此，数据管理技术必须能够高效地管理大量的数据。另外，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。由于管理形式的不同造成传统的SQL 数据库接口无法直接移植到云管理系统中来，目前一些研究在关注为云数据管理提供RDBMS 和SQL 的接口，如基于Hadoop 子项目HBase 和Hive 等。

（4）编程模型

为了使用户能更轻松地享受云计算带来的服务，让用户能利用该编程模型编写简单的程序来实现特定的目的，云计算上的编程模型必须十分简单，必须保证后台复杂的并行执行和任务调度向用户和编程人员透明。当前比较有代表性的是Google 和Hadoop 项目。Google开发了java、Python、C++ 编程工具Map/Reduce，它不仅仅是一种编程模型，同时也是一种高效的任务调度模型，主要用于数据集的并行运算和并行任务的调度处理。这种编程模型并不仅适用于云计算，在多核

和多处理器、cellprocessor 以及异构机群上同样有良好的性能。

（5）云安全

云计算是一种基于互联网的计算模式，提供服务的时候也就不可避免地出现像安全漏洞、信息泄露、恶意攻击和病毒侵害等普遍存在于既有信息系统中的共性安全问题。云安全经过样本收集和MD5 端匹配技术发展阶段，目前已发展到了第三代的可信云安全。可信云安全的特点是网上自动安全检测和防御，客户端可以优化到很小，以提高性能、减少资源消耗。

4. 云计算发展现状

目前，亚马逊，微软，谷歌，IBM，Intel等公司纷纷提出了“云计划”。例如亚马逊的AWS (Amazon Web Services)[5]、IBM和谷歌联合进行的“蓝云”计划等。这对云计算的商业价值给予了巨大的肯定。同时学术界也纷纷对云计算进行深层次的研究。例如谷歌同华盛顿大学以及清华大学合作，启动云计算学术合作计划(Academic Cloud Computing Initiative)，推动云计算的普及，加紧对云计算的研究。美国卡耐基梅陇大学等提出对数据密集型的超级计算（DISC：Data Intensive SuperComputing）进行研究，本质上也是对云计算相关技术开展研究。

IDC的调查显示，未来五年云计算服务将急速增长，预期市场规模可达420亿美元。目前企业导入云计算已逐渐普及，并且有逐年成长趋势。估计在20，企业投入在云计算服务的支出将占整体IT成本的25%，甚至在提高至IT总支出的三分之一。由此可见，在各大公司以及学术界的共同推动下，云计算技术将会持续发展。

目前中国云计算的讨论多数集中在早期云计算的概念、技术和模式上。早期的云计算是一种动态的、易扩展的、通过互联网提供虚拟化IT 资源和应用的一种计算模式。用户不需要了解云技术内部的细节，也不必具有云内部的专业知识，更不需要直接参与、投入、建设、维护和控制就能直接按需使用并按用量付费。 年，IBM在无锡建立了中国第一个云计算中心，在北京IBM中国创新中心建立了第二个云计算中心—IBM大中华区云计算中心。 年初，在南京建立国内首个“电子商务云计算中心”。世纪互联推出“CloudEx”产品线，包括完整的互联网主机服务“CloudExComputing Service”、基于在线存储虚拟化的“CloudEx StorageService”等云计算服务。

随着云计算的升温，国内的电信运营商也都积极投入到云计算的研究中，以期通过云计算技术促进网络结构的优化和整合，寻找到新的赢利机会和利润增长点，以实现向信息服务企业的转型。中国移动推出了“大云”（Big Cloud）云计算基础服务平台，中国电信推出了“e云”云计算平台，中国联通则是推出了“互联云”平台。我国企业创造了“云安全”概念，通过网状的大量客户端对网络中软件行为的异常监测，获取互联网中木马、恶意程序的最新信息，在服务端进行自动分析和处理，再把解决方案分发到客户端。瑞星、趋势等企业都推出了云安全解决方案。

随着云计算的发展，互联网的功能越来越强大，用户可以通过云计算在互联网上处理庞大的数据和获取所需的信息。从云计算的发展现状来看，未来云计算的发展会向构建大规模的能够与应用程序密切结合的底层基础设施的方向发展。不断创建新的云计算应用程序，为用户提供更多更完善的互联网服务也可作为云计算的一个发展方向。

5. 结束语

综上所述，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。它使用大量的普通商用机来构建系统，通过冗余存储的方式确保整个系统的可靠性和可用性。与传统超级计算机在底层编程不同，数据密集计算的云系统上使用基于Map-Reduce的高级编程模式。这使得编程人员可以不用考虑底层的并行化方式，专心与程序的逻辑实现。普通用户经过简单的学习，可以编写出满足自身需要的简单程序。

越来越多的IT厂商提出了自己的“云”计划，并投入大量资金推动云计算的发展。这恰恰为云计算提供了良好的发展机遇。虽然现在的云计算并不能完美地解决所有的问题，但是在不久的将来，一定会有越来越多的云计算系统投入实用，云计算系统也会不断地被完善，并推动其他科学技术的发展。

参考文献：

[1] Boss G，Malladi P，Quan D，Legregni L，Hall H．Cloud computing．IBM White Paper，．http：

//download．boulder．ibm．corn/ibmdl/pub/soRware/dw/wes/hipods/Cloud_computing_wp_final_80ct．pdf

[2] 陈康, 郑纬民. 云计算:系统实例与研究现状[J]. 软件学报, 2009, 20(5):

篇3：云计算物流论文

云计算物流论文

云计算融合物联网技术的物流园区综合信息服务平台设计

云計算实质上是资源的一种交付和使用模式，通过网络云端用户可以获得所需的应用硬件和软件以及平台等资源，属于新兴的商业计算模型[1?4]。

云计算应用在网络云端，从而实现了资源共享[5]。

随着网络技术的发展，多个领域中已经广泛应用到物联网技术，该技术也成为影响经济发展的主要因素。

物联网技术是一种物物相联的网络集合，组成集合的每个子项目都具备一定的计算能力，从而有效地提高了网络的效率，满足了使用者在多个领域涉及多方面的需求[6?9]。

物联网技术发展的基础是云计算，云计算包含并行式计算、网格式计算和分布式计算三种计算方法，给物联网提供了高效的存储能力和计算能力，促进了物联网技术的发展[10]。

本文采用云计算与物联网融合技术对物流园区综合信息进行设计。

1 物联网

物联网属于一种感应器，经过特殊程序制作而成。

其结构示意图见图1。

物联网经过微处理后，对非常态数据进行分析，其数据传输是通过3G、ZigBee协议、RFID射频技术、GPRS、TCP/IP协议等不同方式进行。

传输这种数据，在相关协议的基础上需要将物语互联网连接起来，进而实现了信息的交换与沟通，实质上是从智能化进行相关的识别、定位、监控、管理、跟踪等一种网络体系，也就是保持物物相连。

在互联网基础上，物联网不断延伸和扩展，目前其应用已经深入到各个领域中。

2平台总体架构

2.1 云平台的基础架构

本文的物流园区综合信息服务平台由基础设施即服务LaaS、平台即服务PaaS、软件即服务SaaS组成，并采用分层式设计，见图2。

2.1.1 LaaS层

基础设施即服务采用LaaS 模式，主要是构建虚拟化硬件资源池，同时也是物流园区综合信息服务平台运转必不可少的基础。

LaaS层包括虚拟设施和物理设施两部分，其中虚拟设施部分由虚拟操作系统、虚拟存储、虚拟内存三层次组成。

物理设施由数据库服务器群、存储设备、应用服务器群、数据交换服务器群、网络负载平衡器五部分组成。

LaaS层将虚拟设施和物理设施的硬件资源组成一个虚拟集群，从而提高基础设施的安全稳定性，同时也给基础设施提供了非常大的.存储空间。

2.1.2 PaaS层

平台即服务采用的模式是PaaS，PaaS层通过整合和建设，形成了统一的应用支撑环境，进而实现了环境的一种托管，能达到Web应用程序要求的运行速度。

PaaS层主要包括内核和基础服务、业务组件、开发支持环境等。

PaaS层由数据存储、访问控制、服务总线、应用适配、工作流程、中间体、计算服务、安全认证服务、负载管理、报表数据挖掘十部分组成，PaaS层可使这10种服务模式兼容，也可以实现这10种服务模式的资源共享。

PaaS层位于LaaS的上部，SaaS层的下部，SaaS层需要PaaS层提供相关的数据与相应的程序服务进行支撑，因此PaaS层的服务整合能力非常强大。

2.1.3 SaaS层

软件即服务采用的模式是SaaS，SaaS层由物理作业管理系统、园区应用服务系统、园区运营管理系统三部分组成，构建物流信息服务的应用软件系统和应用程序系统，虚拟化部署通过SaaS方式实现。

SaaS层提供的应用系统可以满足物流园区基本信息服务需求，也可实现特色需求定制开发，给园区的运营管理方、企业、客户等提供应用。

2.2平台技术架构

云计算融合物联网技术的物流园区综合信息服务平台的技术架构由应用层系统、服务层系统、支撑层系统、数据层系统四部分组成，可满足各个服务对象的信息化需求，支持系统的拓展和应用需求，本文物流园区综合信息服务平台技术架构如图3所示。

2.2.1 应用层

应用层提供各种业务系统的操作，主要提供门户网站服务给终端用户的平台，应用层由平台门户、物流作业管理系统、园区应用服务系统、园区运营管理系统四部分组成，服务包括物流、信息、商务、政务等。

通过各种终端上的客户端系统，用户便可访问相关服务。

通过服务集成接口，物流园区信息平台可提供多种使用模式。

2.2.2 服务层

服务层给应用系统提供通用服务接口组件。

服务层由消息服务、单点登录、数据访问、身份验证、电子盖章、内容管理、流程监控、表单制定、报表服务、全文检索10部分组成，服务层在SOA架构下，实现对Web服务的管理及组装。

Web服务管理由发布、查找、发现、监控等组成，Web服务组装包括组装实现各项开放和集成的物流及相关服务。

2.2.3 支撑层

支撑层由SOA服务架构和业务基础构件平台组成，主要是对分散的信息资源进行聚合，负责支撑系统的正常运行。

支撑层包含数个计算机集群，对物联网终端设备的数据中心进行连接，实现平台对物流资源的自动化信息采集。

2.2.4 数据层

数据层由基础数据库、业务数据库、文档数据库、元数据库四部分组成，数据层通过存储这四个数据库的相关信息和运行状态，形成数据资源池，为数据的完整、可靠、安全提供了保障，从而使形成的数据管理调度模型具有高性能和伸缩性能。

3 云计算融合物联网技术的物流园区信息服务

平台功能模块设计

根据云计算融合物联网技术，将物流园区综合信息服务平台功能分为信息服务模块、作业管理模块、应用服务模块、运营管理模块四部分。

3.1 信息服务模块

物流园区综合信息服务门户是以Internet为基础的的开放性工作平台，为园区的各类公司、开发商、服务托管方、物流单位、政府职能部门、商业金融部门等提供信息共享，能有效对行业资源和信息进行整合，使得行业具有一定的规模化效应。

在整体满足门户建设需求的前提下，该模块通过用户界面和用户权限设置，提供安全高效的资源共享和信息交换平台，满足各个服务对象的业务需求。

3.2 作业管理模块

物流业务是物流作业管理模块的基础，其追求的目的是满足各类客户的需求。

该模块实现生产运营状况、给客户提供服务、经营管理状况、对决策的详细分析的一体化运作，使得园区的作业管理呈现出信息化和可视化及智能化。

物流业务管理的主要流程：订单中心→园区仓储→车辆→配送→进出口通关→财务结算。

该模块包括订单中心、智能仓储管理、车辆管理、进出口通关、配送运输中心、冷链物流以及货代管理7大功能。

订单中心是为促进入园公司和客户之间的合作，建立的对话与运作平台，提供企业的电子报价、电子询价、网上谈判、合同签订、车辆调配等。

仓储管理可协助园区各类客户实现智能管理，通过实时动态库容监控仓库作业及管理的动态等。

车辆管理模块主要包括拖车管理、集装箱管理、运输工具管理等。

进出口通关管理主要包括订单周期管理、单证作业管理、收付款管理、许可证管理。

配送运输中心主要包括客户、运力、线路、配载、装车、回单、理赔、计费等管理。

冷链物流主要包括冷链监管、作业、运营、巡检等。

货代管理主要进行客户委托、集装箱运输、货物跟踪、账务结算等功能的有机串联，保证物流流程的严密和数据的准确。

3.3 应用服务模块

目前物流园区应用服务系统已经开始向搭建公共信息平台，提供金融衍生服务的方向发展。

通过物流信息服务平台，实现结算模式统一化，进而对物流运作进行优化。

应用服务系统可提供信息发布、物流金融服务、统一结算等服务，实现综合物流服务的一体化功能。

信息发布结合物流作业数据，提供车源、货源、行业、招商、仓储、市场等信息给园区的物流客户。

会员关系管理是管理园区物流客户的信息，对园区客户关系进行维护的系统。

物流金融服务是为园区托管运营方、各类物流客户、商业金融机构提供新型的金融管理服务。

篇4：云计算发展进程中的六大关键技术

海量分布式存储技术

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和冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性，一高可靠软件来ibuyingjian呃不可靠，从而提供廉价可靠的系统，为了满足大量用户的需求，数据存储技术必须具有高吞吐率和高传输率的特点。

云计算的数据存储系统主要有Google GFS(Google File System)和Hadoop开发团队的开源系统HDFS(Hadop Distributed File System)。大部分IT厂商，包括Yahoo、Intel的“云”计划采用的都是HDFS的数据存储技术。

并行编程模式

为了高效地利用云计算的资源，使用户能更轻松地享受云计算带来的服务，云计算的演变是必须保证后台复杂的并行执行和任务调度向用户和编程人员透明。云计算采用MapReduce编程模式，将任务自动分成多个子任务，通过Map和Reduce两部实现任务在大规模计算节点中的调度与分配。

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地管理大数据集。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，

云系统的数据管理往往采用列存储的数据管理模式，保证海量数据存储和分析性能。云计算的数据管理技术最著名的是Googe的BigTable数据管理技术，同时Hadop开发团队开发了BigTable的开源数据管理模块HBase。

分布式资源管理技术

在多节点并发执行环境，分布式资源管理系统是保证系统状态正确性的关键技术。系统状态需要在多节点之间同步，关键节点出现故障时需要迁移服务，分布式资源管理技术通过锁机制协调多任务对于资源的使用，从而保证数据操作的一致性。Google的Ghubby是最锥你给的分布式资源管理系统。

云计算平台管理技术

云计算资源规模庞大，一个系统的服务器数量可能会高达十万台并跨越几个坐落于不同物理地点的数据中心，同时还运行成百上千种应用。如何有效地管理这些服务器，保证这些服务器组成的系统能提供7*24小时不间断服务是一个巨大的挑战。云计算系统管理技术是云计算的“神经网络”，通过这些技术能够是大量的服务器协同工作，方便地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会磨系统的可运营、可管理。Google通过其卓越的云计算管理系统维持着全球上百万台PC服务器协同、高效地运行，起云计算系统管理技术也被作为企业核心机密，至今没有公布任何技术资料。

绿色节能技术

云计算技术降低了服务器的采购成本，从而使电源消耗所带来的运营成本成为云计算计算中心的主要开支之一，为了进一步降低成本，云计算的先去在绿色节能技术上进行了大量探索。

传统数据中心空调冷却的费用约占整体电费的30%―70%，Google为了节省能源，在比利时的数据中心降温系统无需冷却剂，而是采取额室外空气进行自然冷却。根据比利时的气候条件，每年只有7天左右无法使用自由冷却方式。在比较炎热的夏天，Google可以通过云计算管理系统将该数据中心的计算任务转移到其他数据中心中。

篇5：云计算环境下的大数据可靠存储关键技术概述论文

云计算环境下的大数据可靠存储关键技术概述论文

呈指数级增长的大数据需要被可靠存储，而云计算环境下的大规模分布式存储节点和数据，极大地提升了数据丢失或失效的几率，该文从云端数据中心拓扑结构的设计、数据容灾技术的相关策略及系统节能减耗等三个方面进行了系统的阐述，为大数据的可靠存储技术研究提供了一定的参考依据。

关键词：云计算；大数据；数据容灾

1概述

当代云计算数据中心的存储节点数量少则几十万多则上百万，在规模如此庞大的海量存储系统中，节点失效或磁盘损毁已然成为一种常态，此外，由于网络设备或者传输线路故障等原因导致的数据丢失或短时不可用现象也常有发生。如果用户或企业不能随时随地存取自己所需的数据，甚至发生数据丢失的现象，将大大影响客户满意度，甚至给企业带来巨大的经济损失，因此，必须采取有效措施及相关技术策略来保证云端数据的可靠存储。

2云端数据中心拓扑结构

云端数据中心是大数据存储的基础平台，数据的可靠性及访问效率与网络节点的'拓扑结构紧密相关。按节点功能类型的不同，可将数据中心节点的拓扑结构分成三种类型[1]：①以server（服务器）为为中央节点的星型结构；②以switch（交换机）为中央节点的星型结构；③混合结构。三种拓扑结构的特点如下：

以server为中央节点的结构将多台server通过传输介质直接互连起来，在这种结构中，server兼任switch的角色，一方面承担数据的加工处理工作，另一方面承担分组的存储转发工作，以server为中心的结构增加了服务器之间的网络带宽，摆脱了对交换机的过度依赖，提高了吞吐量；但是server之间的链路带宽的不均衡增加了布网的复杂度。

以switch为中央节点的结构将各台server通过switch进行互连，switch和server各司其职，switch负责分组的路由转发，server负责数据的存储加工，这种结构布网简单，操作方便，可扩展性强，在现代企业数据中心应用较广泛；但以交换机为中心的结构存在底层server利用率低、switch资源浪费较为严重、网络带宽容量有限、灵活性差等缺点。

混合结构是以上两种结构的一种扩展，其设计融合了这两种结构的优点并有效避开了各自的缺陷。

3云端数据容灾技术

容灾技术是云端大数据可靠存储的一种关键技术，良好的容灾策略不但能有效提升大数据存储系统的可靠性，还有助于提升系统的访问效率。容灾策略一般都采用冗余备份技术来实现，以确保当出现某种突发状况导致存储系统中的文件、数据、片段丢失或者严重损坏时，系统可准确而快速地访问冗余数据来维持系统的稳定运行[2]。一般来说，容灾技术按策略的不同主要分两种：①复制冗余策略；②纠删编码冗余策略。

3.1复制冗余策略

复制冗余策略为系统中的每一个数据都建立一个或多个副本，并把若干个副本分散存储在不同的网络节点上，当遇到某个数据损毁或失效不能正常使用时，可通过访问最近的存储节点来获取与原件完全一致的副本数据[3]。基于复制的冗余策略主要关注2个方面的问题：（1）副本数量设置；（2）数据放置方法。

3.1.1副本数量设置

副本系数设置主要采取两种方式：①静态设置副本数量，目前主流的分布式文件系统Hadoop的HDFS、谷歌的GFS都采用3副本策略，这种静态设置方法操作简单，但灵活性差；②随机动态设置副本数量，即系统根据数据的访问频率、出错概率及网络状况等动态因素随机地确定副本系数，动态地删除或添加副本，这种动态机制能大大增加存储空间的利用率，但动态计算过程增加了系统的开销；

3.1.2数据放置方法

巧妙的数据放置方法能通过提高并行访问量来提升云端大规模数据的访问效率，目前，数据放置方法一般采用顺序放置和随机放置[4]。

①顺序放置方法把数据副本按顺序分布存储在不同节点上，使得排列数目相对较少，针对系统的随机失效有一定的防护性，顺序放置方法技术简单、易于实现和维护，但在具体应用时，因失效具有很强的相关性，局部的网络故障或节点失效就有可能导致整个机架的数据不可访问。

②随机放置方法是在可放置节点中随机地选择一系列节点来存放数据副本，此方法能够降低关联对系统可靠性带来的负面影响，但在实际应用中，由于节点的存储、计算能力各不相同、数据的访问热度也不尽一致，往往达不到理想的均衡负载效果。

3.2纠删编码冗余策略

3.2.2LDPC编码

LDPC码是从蒙特卡洛及图论演进而成的编译码技术，因其稀疏检验矩阵（少量元素是1，其余部分全是0）特性，被研究者广泛用于设计复杂度低的解码算法，LDPC码可以有效提升系统的容灾能力，但是构造不规则码字的难度也相应成倍地增加。

3.2.3阵列编码

阵列码的编译码过程只涉及基础的二进制异或运算，技术实现相对容易，而且在采用同等编译码的前提下，阵列码比RS码更能有效地提高系统的可靠性，与此同时保持其计算域不变大，阵列码技术一直是大数据可靠存储关键技术的研究热点，被广泛的应用于磁盘阵列及网格存储系统中。

3.2.4RS编码

RS码是一种高效的纠错码，既可以纠正突发错误，又可以纠正随机错误，在通信领域中有极其广泛的应用，近年来，随着大数据存储技术的快速、多元化发展，有研究者对RS编码行了改造，并将其应用于数据存储领域以提高系统的容错性。

4云端系统节能减耗技术

数据存储是各种云计算服务赖以施展的基础，在云计算环境下，底层数据中心节点的规模庞大，使得数据存储成本极高，主要源于添置各种网络硬件设施（大型服务器、交换机、路由器等）以及支付各种存储设备的高额电能消耗等。高涨的能耗开销不但增加了系统的运营及维护成本，更催化了大气温室效应，严重破坏了自然界的生态环境，因此，不论从服务商盈利的角度，还是从环境保护的角度出发，节能减耗技术都显得尤为必要。

当前，分布式存储系统的节能减耗技术主要集中在两个方面：①硬件节能策略，主要致力于降低存储系统中的硬件设备能耗；②软件节能策略，通过使用一些专业软件来实现系统资源的有效分配及使用。

参考文献：

[1] Popa L， Ratnasamy S， Iannaccone G，et al. A Cost Comparison of Data Center Network Architectures[Z]. .

[2] 吴朱华.云计算核心技术剖析[M].北京：人民邮电出版社，.

[3] 郭仁东.网络数据容灾备份技术及其应用浅析[J].电脑知识与技术，（31）.

[4] 王意洁，孙伟东，周松等.云计算环境下的分布式存储关键技术[J].软件学报，2012，23（4）：962-986.

篇6：软件工程关键技术探讨论文

软件工程关键技术探讨论文

【摘要】随着我国科技与经济的快速发展，坚实的经济实力为我国高新科技的发展奠定了坚实的基础，计算机技术为我国迈入信息化社会带来了巨大的动力，全民都将步入一个大时代的数据浪潮当中。一个企业或是一个国家掌握数据、处理信息的能力都极大地影响着这个主体的综合实力，大数据不仅是对大量数据的处理，更是对处理信息时效化的有效掌控。本文将具体分析大数据时代下软件工程的关键技术，将大数据时代背景与软件工程技术要点相结合，进一步促进我国高新科技的快速进步与发展，从而推动我国软件工程的可持续性发展。

【关键词】大数据时代软件工程关键技术探讨

随着我国计算机技术的不断成熟和发展，软件应用日益广泛，无论是从计算机存储或是整个IT环境，在硬件平台的搭设基础上，越来越多的软件功能丰富的大数据时代的主体内容。做为人类发社会发展的必经道路，大数据时代在不断适应和改造人类认知世界的过程中，不断丰富着人们的生产生活。因此，在软件工程设计分析时，我们要结合大数据的整体时代背景，进一步缓和软件工程发展的进程，并且不断优化传统的信息结构资源，强化软件工程的信息处理能力，提升软件工程与网络的结合度。

一、大数据时代下软件工程服务类型

随着我国软件工程的不断发展，近几年来服务软件工程的数量越来越多，以服建设为基础的软件工程根据实际情况进行发展变化，现代软件工程服务通过分布式的应用和互操性虚拟化管理对软件工程展开维护工作，通过这样的管理信息方式将网络中的虚拟化软件变为动态化情景下的操作系统，通过解决集成系统和工程软件协作的问题，来进一步扩大大数据时代下软件工程服务的应用范围，例如在云计算、移动互联网络、大数据应用等方面都得到了有效的发展。大数据时代所要求的网络化和软件工程服务化，这让现代软件开发也变得更加开放，通过网络信息交流和学术信息共享，在共同协调开发的基础上采集用户评价信息，对建设性价比较高的软件进行进一步的投入，例如，开源软件就是在我国现阶段软件工程中较为成功的软件习作模式。所以，我们在开源社区中要加强合作、优化结构。但是以往的软件工程研究方法并没有太大的`突破，部分学者虽然运用社会网对数据进行的一定的分析，但是在一些规模较大的项目中，开发团队等核心人员由以往的传统团队逐渐转为外围开发者为主的科研研发队伍，整个软件工程研究模块发生了显著的变化。开源软件工程建设除了以往传统软件的典型性之外，在现如今群体软件工程中更加注重的是在众包基础上的研发过程，众包基础指的是以一种分布的形式来解决研发问题和生产问题，这就让开源软件或是其他商业软件都可以通过络进行软件工程研发责任分配，通过多方面研究提出创意或解决现有问题。所以，在软件工程关键技术的研发处理上，无论针对哪个阶段都可以采用众包的方式进行了重点问题的研发解决。

二、大数据时代下计算机信息处理技术在软件工程上的应用

大数据时代的特点就是结构更为复杂，数据容量更加巨大，与传统的数据形式相比，大数据时代下数据之间也建立了更加紧密的联系。以互联网结构为载体的数据网络，经过计算机信息处理技术在现有的框架上也很难对数据进行实时的分析。以硬件为主要搭建基础的计算机网络存在一定的局限性，对未来网络的应用发展具有很大的局限性。因此，在软件工程的基础上需要不断创新和探索新型计算机网络框架技术，完善现阶段的网络数据处理技术，通过计算机网络打造开放式的网络传输结构，实现将计算机硬件基础与网络性意识处理二者之间的分离，对未来网络框架进行重新定义，将网络软件工程推展到更高的层面。在大数据时代的发展背景下，如何将计算机硬件与软件还有网络有效的结合为一体，构成一个大型的计算机网络结构，这是现阶段需要解决的问题。该项网络结构能极大地推进大数据环境发展，能够从根本上突破传统计算机信息处理网络的局限性，为计算机网络技术在软件软件工程中的发展创新了基础。此外，也解决了许多信息处理技术应用和开发中不足的方面，构建我国多元化的网络发展模式。

三、结语

综上所述，随着大数据时代的到来，我国各领域的发展都将被大数据思想和软件工程技术创新所影响，人们的生产生活方式将受到前所未有的改变。在现如今的软件工程中，要进一步在实践中开展研究，对传统的软件理论进行革新。针对大数据体量、增速和多样的三种特征，以创新传统软件技术的眼光解决限制软件工程发展的各项问题，并结合现代网络发展的形式，在大数据时代下促进行业的发展。

参考文献

[1]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊，2012（5）：169-172.

[2]吴月红.分析软件工程化的基本形式和关键技术[J].电子技术与软件工程，，11：52-53.

[3]吴月红.分析软件工程化的基本形式和关键技术[J].电子技术与软件工程，2015（11）：52-53.

篇7：云计算经典语录

云计算经典语录

1、云计算——这项全新的远大战略旨在把强大得超乎想象的计算能力分布到众人手中，它预示着。

2、云计算（Cloud Computing）是网格计算（Grid Computing）、分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）、效用计算（Utility Computing）网络存储（Network Storage Technologies）、虚拟化（Virtualization）、负载均衡（Load Balance）等传统计算机技术和网络技术发展融合的产物。它旨在通过网络把多个成本相对较低的计算实体整合成一个具有强大计算能力的完美系统，并借助SaaS、PaaS、IaaS、MSP等先进的商业模式把这强大的计算能力分布到终端用户手中。Cloud Computing的一个核心理念就是通过不断提高“云”的处理能力，进而减少用户终端的处理负担，最终使用户终端简化成一个单纯的输入输出设备，并能按需享受“云”的强大计算处理能力！从而，更好地提高资源利用效率并节约成本。

3、云计算解放终端的思想，将改变整个产业的思维方式，因为这一思想彻底摆脱了摩尔定律的束缚！

4、云计算并不仅仅是技术，它更是一种商业运营模式。云计算可以帮助年轻人降低创业门槛而专注于互联网服务本身的创新，从而让普通的年轻人发家致富，梦想成真！

5、曾经，有好多珍贵的机会摆在我面前，但是我没有珍惜，等到失去的时候才后悔莫及，尘世间最痛苦的事莫过于此。如果上天能够给我一个再来一次的新机会，我会对云计算说三个字：我爱你！如果非要在这份爱上加一个期限，我希望是……从现在起！

6、云计算（Cloud Computing）是一种新兴的共享基础架构的方法，它可以将巨大的系统池连接在一起以提供各种IT服务。

7、云计算同现有的托管服务有着很大的区别：现有托管服务基于消费模式，技术基础设施主要针对托管几家客户而优化；云计算服务提供商则广泛应用了虚拟化技术和网格计算软件。

8、云计算（Cloud Computing）是基于互联网的商业计算模型。利用高速互联网的`传输能力，将数据的处理过程从个人计算机或服务器移到互联网上的服务器集群中。这些服务器由一个大型的数据处理中心管理着，数据中心按客户的需要分配计算资源，达到与超级计算机同样的效果。

9、“云”：一个美丽的比喻，重新定义了互联网和IT的游戏规则，在互联网和IT业巨头们的推动下，我们正在步入“云计算”时代。我们的工作和生活方式将又一次被改写，接下来的十年，谁也无法想象，有了“云计算”世界会怎样。但是，无论如何，首先要欢迎你来到“云”时代。

10、云计算的出现，不是天外飞仙，而是计算机技术发展适应人类生活需求变迁与人类文明进化促进计算机技术发展的必然，这是一个水到渠成的过程。

11、相对于传统的计算资源服务模式，“云”服务就像是从单台发电机模式转向电网集中供电模式，它意味着计算能力也可以作为一种公共资源进行流通，就像煤气、水、电、一样。取用方便，费用低廉。

12、云计算是一种新兴的IT发展，配置和交付模式，能实现产品，服务和解决方案通过网络的实时交付

13、云计算包含了两个层面的概念：即云平台（Cloud Platform）和云服务（Cloud Service）。云平台是指基于硬件的服务，提供计算、网络和存储的能力；而云服务是基于抽象的底层基础设施、且可以弹性扩展的服务，但云服务未必基于云平台。

14、经过多年的发展，一个分工明确、结构清晰的云计算产业链日渐清晰。整个云计算生态环境中也逐渐形成五了五大集团：服务提供商、系统集成商、应用开发商、平台提供商和用户。并且这五大集团都有一些实力强大的支持者。如服务提供商中的Google；系统集成商中的IBM；应用开发商中的Microsoft；平台提供商中的CISCO；用户中的Deutsche Bank；

15、在海量数据处理等场景中，云计算以PC集群分布式处理方式替代小型机加磁盘阵列的集中处理方式，可以有效降低建设成本。

16、在云计算技术的驱动下，运算服务正从“高接触、高成本、低承诺”的服务配置向“低接触、低成本、高承诺”转变。如今，包括IaaS、PaaS、SaaS等模式的云计算凭借其优势获得了在全球市场的广泛认可。

篇8：怎么学习云计算

快速实现云计算方法

1、SaaS层面：必须要得到用户认同

没有任何一款软件创新能超越用户，云应用程序也一样。云创新，即便是用户最基础的投资计划，也要考虑其中。用户体验是云端产品验收的关键。 如果太过于坚持设计原则，会出现人与软件交互的矛盾，云应用程序必须与人的交互行为一致。也就是说，其他应用程序也要考虑部署在云端。创建一个伟大的应用程序很容易，但是这个程序不能与现有业务流程交互应用，也就没有存在的意义了。

2、PaaS层面:云应用需要更卓越的平台战略

利用云创新平台,企业可以继续使用他们现有的解决方案,结合新的附加组件,开发新的应用程序,而不必每次都从头开始。可能其中的风险是,开发人员可能会滥用平台，把平台作为一个工具箱,忽略多租户系统是一个整体的特征。举一个例子,销售人员可以通过系统访问收支状况、影响收益的关键人物、采购数据和生产状态信息,而不必在程序之间来回切换。

3、系统集成要理清脉络

如果不清楚谁负责一个特定的应用程序，会影响用户的易用性。尤其是一个企业部署了不同软件公司的产品。但即使是正在使用着的各种云产品,它必须可以运行诊断和报告程序,收集度量数据,并处理错误消息，这需要“持续集成” 能力。

4、IaaS基础设施即服务要理解云时代的应用程序

云解决方案需要良好的基础设施,因为它需要云的“理解”能力,云供应商采取不同的策略实现这一目标。经验表明,企业向云端迁移，往往是分批分量迁移，而不是大踏步式的跨越。企业主要挑战是让他们的云计算基础设施和应用没办法同步，同时把现有的应用程序迁移到云端。

5、数据安全是头等大事

数据安全和隐私是当今的热门话题,尤其是国家安全局事件之后，公众变得更加焦虑。SAP数据中心符合最严格的安全标准。到目前为止，还没有出现安全问题。但用户还需要更明确的政策规定,比如数据存储如何转移,云数据合作伙伴会发生什么变化等。

6、公共云采用多租户的混合式模型

在公共云模型中,采用云基础设施提供商，还是采用在互联网上访问应用程序获得的提供商，重点是成本效率。大多数企业软件系统都有一个多租户架构。大多数公共云提供商的目标是提供云最大的可伸缩性,这限制了他们调整客户以及其业务流程的能力。更多的顾客导向于允许广泛的配置选项。但是,在这两种情况下,客户一般都禁止访问程序代码。如果这个选项是可用的,它可以创造新的复杂性记录，影响交货周期、性能和响应时间。一个实际的解决方案是通过混合系统创建一个混合模型,确保云的高度的可伸缩性、安全的多租户的解决方案和可配置性。完美的公共云可以使客户扩展他们的系统,并且不危害供应商的程序代码或降低创新周期。

7、私有云也有混合云成分

很多企业认为，私有云可以给企业带来更大好处，私有云为企业数据的隐私性设置了一道安全的防火墙。私有云服务可以来自各种各样的云服务提供商。但最重要的是企业要知道，企业可以预见哪种层次的创新，私有云给企业带来哪些实际的好处。在企业内部解决方案实践中,最常见的方法是混合云,混合公共云以及私有混合云几种模式。

测试云计算服务的小窍门

1.确定系统非功能性的需求

对于一个软件系统，除了功能性的要求，扩展性、可用性、延续性和安全性等非功能性的要求也对系统的成功与否起到至关重要的作用。在确定系统非功能性的需求时要找到可量化的指标以便进行比较。

2.兼顾不同的非功能性需求

企业内部不同的部门对非功能性需求的重要性的认识肯定会有所不同，所以需要通过讨论寻找到各个部门之间的共识。

3.注意法务风险

如果企业所处的是诸如医疗或金融这类较敏感的行业，要特别注意法务方面的问题，需要确保所使用的云计算产品符合所在国家地区的法律规范。

4.注意重点客户群的地理位置

如果业务是在全球范围展开的，那么还需要注意不同地区延迟的不同。有人在美国和澳大利亚对亚马逊AWS云服务进行了测试。测试结果显示美国的两个数据中心只有4.02秒延迟而美国和澳大利亚之间的延迟则达到了28.446秒，所以如果服务部署在美国那么美国用户的体验必然优于澳大利亚用户。在测试性能时要考虑不同的地理位置之间的区别。

5. 进行弹性测试

所谓弹性指的是资源可以根据需求迅速增加或释放，这是云计算相比于普通数据中心的主要优势之一，对企业用户来说这还意味着另一项优势那就是按需付费。说起来好像很好听，但其实云计算服务提供商所使用的数据中心也是没有弹性的，所以在扩展的过程中可能会出现问题。比如在横向扩展的过程中人工部署的文件可能在新加入的虚拟机中就丢失了，进行弹性测试可以发现一些在扩展过程中可能出现的问题。

6.性能测试

应用性能主要的衡量指标是响应时间。性能测试时需要注意主要客户群所处的位置、系统目标并发用户数以及目标每秒请求数。有了这些信息就可以定义性能测试的基准点并挑选合适的工具进行测试了。

7.安全测试

虽然有云计算服务提供商担着，但如果发生了数据泄露的话到头来倒霉的还是企业自身，所以进行安全测试来探测潜在的系统漏洞、加密漏洞和其他安全隐患是绝对有必要的。

云计算发展进程中的六大关键技术

云计算报告

云计算智能输入法设计研究论文

刍议云计算环境下的数据安全论文

云计算网络教学平台设计与实现论文

云计算关键技术论文.doc

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